3、Teradata RDBMS架构与功能详解

Teradata RDBMS架构与功能详解

1. 解析引擎

Teradata RDBMS是基于ASCII编码的系统。在处理数据前,解析引擎会将EBCDIC(以及其他非ASCII编码)的输入数据转换为ASCII编码。

1.1 SQL解析器

SQL解析器负责处理所有传入的SQL请求,其处理流程如下:
| 阶段 | 处理过程 |
| ---- | ---- |
| 1 | 解析器在请求缓存中查找该请求是否已存在。若存在,则生成AMP步骤并传递给gncApply软件;若不存在,则开始与语法检查器一起处理该请求。 |
| 2 | 语法检查器检查传入请求的语法。若没有错误,将请求转换为解析树并传递给解析器;若有错误,则将错误消息返回给请求者。 |
| 3 | 解析器从数据字典缓存中添加信息,将数据库、表、视图和宏名称转换为数字标识符,然后生成对象和访问权限列表。输出为解析树,传递给安全检查机制。 |
| 4 | 安全模块检查数据字典中的访问权限。若权限有效,则将请求传递给优化器;若权限无效,则中止请求。 |
| 5 | 优化器确定访问请求所需数据的最有效方式。 |
| 6 | 优化器扫描请求以确定锁的放置位置,然后将优化后的解析树传递给生成器。 |

graph TD;
    A[接收SQL请求] --> B{请求是否在缓存中};
    B -- 是 --> C[生成AMP步骤并传gncApply];
    B -- 否 --> D[语法检查器检查语法];
    D -- 无错误 --> E[转换
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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