5、管理关系数据库中非结构化数据的创新技术：增量动态仓库与语义查询

管理关系数据库中非结构化数据的创新技术：增量动态仓库与语义查询

在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增长，尤其是非结构化数据的处理成为了数据库领域的一大挑战。传统上，处理非结构化数据的方法存在诸多局限性，而本文介绍的增量动态仓库和语义查询技术为解决这一问题提供了新的思路。

现有方法的局限性

大多数现有的方法是基于在数据库模式（低级别）中使用命名实体技术从非结构化信息中提取结构化信息。这些方法仅用于在关系数据库内构建信息提取架构，而基于查询（高级别）的方法则运行在关系数据库之上。这些方法并不关注实际数据的组织，主要侧重于从文本数据库中检索文本文档。关键词搜索技术虽然简化了关系数据库上结构化查询语言的过程，但它们耗时且需要额外的工具或专业用户进行进一步处理。此外，这些方法从存储过程开始就不关注非结构化数据的管理。

增量动态仓库

增量动态仓库是一种用于组织和聚类文本文档的方法，它被嵌入到数据库模式中。该技术分为三个阶段：数据加载、数据过滤和数据聚类。
- 数据加载 ：用户将文本文档输入到数据库表中。在存储数据之前，会执行几个步骤来重新排列文本文档，包括词干提取（将单词转换为其词源）、停用词删除和噪声清理（如 HTML 或 XML 标签）。在此步骤中，有原始和清理后的文本文档两个版本。原始版本将文本文档存储在特定的数据记录中，而清理后的版本则保存经过重新排列后的文本文档。这个版本用于在增量仓库（数据库表）中提取和存储此类信息，以便进行进一步的处理。当所有过程完成后，信息过滤开始。
- 数据过滤 ：在此阶段，应用了信息提取和文本文档聚类的概念。信息提取通过提取命名实体