半结构化数据管理关键算法研究与实证

随着互联网技术的飞速发展，传统的结构化数据已经无法满足人们对信息处理的要求。尤其是在云计算和物联网高速发展的今天，对管理半结构化数据、大规模信息处理等领域的研究受到越来越多的关注。由于半结构化数据模型既能描述半结构化数据又能描述结构化数据，且具有灵活易扩展的存储结构，其已被许多系统和应用作为公共数据模型，被广泛地用于异构数据量大的使用场景中。如今，几乎所有行业都制订了描述和共享本领域数据的半结构化数据模型应用标准。此外，由于半结构化数据模型具有易于描述结构、易于校验、易于展现等特点，许多原本是以非结构化方式进行存储的数据，也通过半结构化数据模型进行描述并存储。因此，如何对大规模半结构化数据进行有效的管理，在学术界是一个重要的理论研究课题，而在工业界又是一项具有广阔应用前景的技术。本书以XML为代表，探讨了大规模半结构化数据管理中的关键问题——模式提取、节点编码、索引与查询处理等研究课题。