导读:本文包含了序列数据库论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:序列,数据库,时间,算法,关系,水电厂,高效。
序列数据库论文文献综述写法
宋婷婷,邵晨,杜鹏,张本煜,朱伟民[1]（2019）在《HOMPPD:一个全面的人类口腔宏蛋白质组序列数据库》一文中研究指出与宏基因组学相比,宏蛋白质组学可以系统地描绘微生物功能的动态变化,因此用其研究口腔微生物的组成和功能已成为一个新兴的领域。一个适当、完整的蛋白质组序列数据库在宏蛋白质组的数据分析中至关重要。在口腔宏蛋白质组研究中,常用的数据库为人类口腔微生物数据库(Human Oral Microbiome Database,HOMD),其中收录来自117个菌属和367个菌种的蛋白质组序列。但在近年来的口腔宏基因组研究中,已报道大量HOMD未收录的菌属。通过对宏基因组研究报道的95个菌属的蛋白质序列进行筛选和去冗余,然后与HOMD进行整合,构建一个更完整的人类口腔微生物蛋白质组数据库HOMPPD(Human Oral MetaProteome Plus Database);同时基于口腔微生物的高度个体化,提出对每个样本进行一次两步搜索的改进的两步检索法,最后利用已发表的唾液蛋白质组数据对其进行测试。通过整合,HOMPPD最终收录184个菌属和2 793个菌种的蛋白质组序列;测试结果表明,采用HOMPPD和改进的两步检索法可以鉴定到39个HOMD中未收录的新菌属和124个新菌种。新鉴定到的菌属主要分布在Proteobacteria、Firmicutes、Bacteroidetes叁个门中。HOMPPD是目前为止收录蛋白质序列最全的口腔细菌蛋白质组数据库,使用其检索可以更加全面地鉴定唾液微生物的类群构成,其下载链接为ftp://111.198.139.72:4000//pub//metaproteomics//homppd.fasta。(本文来源于《中国生物医学工程学报》期刊2019年03期）
徐丹,艾文凯[2]（2018）在《高性能时间序列数据库网络中间件研究》一文中研究指出本文研究了时间序列数据库网络中间件,总结分析了常见的网络中间件特点.根据时间序列数据库的高性能要求,对网络中间件的关键技术进行了研究,采用多个Reactor和Thread Pool的并发模型来提高线程并发度,并提出了多帧消息格式,实现消息协议的动态扩展.最后在PCS-9000时间序列数据库中实现了相关的网络中间件,达到了预期的性能指标要求.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2018年12期）
叶鹏[3]（2018）在《时间序列数据库在智能水电厂监控业务中的应用》一文中研究指出本文分析了智能水电厂监控业务对海量数据的存储和访问需求,提出了引入时间序列数据库技术来解决传统关系型数据库在处理海量数据时遇到的存储容量和访问效率方面的问题。(本文来源于《水电厂自动化》期刊2018年01期）
刘江涛,周文卫,申铁[4]（2017）在《基于酶序列数据库的本地化构建及应用》一文中研究指出细胞内的代谢网络包含成千上万个化学反应,每个化学反应都有一个特定的酶催化。在整个生物系统中,存在着成千上万个的酶,这些酶支配着生物的新陈代谢、营养和能量转换等催化过程,与生命过程密切相关。为此在国内外生物信息学数据库的基础上,利用java的jsoup的软件包获取到网页中代谢网络中酶的数据,构建酶的本地化信息数据库。方便研究人员查询物种的代谢网络中酶的基础信息,重构代谢网络。(本文来源于《贵州师范大学学报(自然科学版)》期刊2017年01期）
余涛[5]（2016）在《面向测控系统数据管理的时间序列数据库设计与开发》一文中研究指出随着信息技术的发展特别是大数据时代的到来,时间序列数据的存储和挖掘变得越来越重要,如股票的走势数据、社会经济数据、卫星云图、心电图和脑电图数据,以及流程工业数据等。采用传统的关系型数据库对这些数据进行处理,在检索和查询性能方面很难满足需求,因此迫切需要一种专门针对时间序列的数据库来解决数据的索引和高效查询问题。本文在分析了时间序列数据特点的基础上,采用基于参考点的特征索引算法计算时间序列数据的索引值：分别采用基于List树排序算法和R树算法构建索引结构,完成数据的高效索引和查询；以嵌入式数据库SQLite为内核,采用C#语言完成相关接口函数的设计开发；将基于JavaScript的脚本技术集成到设计的数据库系统中,使的设计的时间序列数据库系统能够利用脚本语言进行二次开发；把设计的数据库功能模块应用到LabVIEW应用程序中,使用LabVIEW的.NET控件完成对开发的相关模块的调用,进而完成系统的模块化集成测试。实验结果表明,以关系型数据库SQLite为内核,所开发的时间序列数据库能够很好的与其它应用程序相结合；List树排序算法在查询速度方面性能更优,R树算法能够实现数据的动态索引；时间序列数据库系统采用分层设计的思想,按照功能需求开发模块,组建数据库,设计的数据库具有良好的通用性和扩展性。(本文来源于《北京化工大学》期刊2016-06-03）
[6]（2015）在《宁夏农业生物技术重点实验室首次构建了马铃薯和枸杞测序序列数据库》一文中研究指出为深入剖析马铃薯和枸杞目标性状形成的分子调控机理,加速对这两种植物的功能基因组学和分子育种研究进程,宁夏农业生物技术重点实验室通过2年的时间将宁薯4号和宁杞1号的核酸测序数据搭建成网页版数据库(http://genedenovoweb.ticp.net:81/gmdb/index.php),并在线公开使用。网页版序列库的建成填补了宁夏从大数据层面解析特色农作物和经(本文来源于《宁夏农林科技》期刊2015年08期）
耿新辉,张佳琦,韩韬[7]（2014）在《基于时间序列数据库的配电网负荷预测》一文中研究指出结合配电网特点,探讨了配电网负荷预测的应用需求,存在的问题及发展方向;阐述了负荷预测的基本算法及实现框架,分析了影响配电网负荷预测精度的决定性因素;结合配电网数据采集系统现状,指出采用时间序列数据库的优势,实现了基于时间序列数据库的配电网负荷预测采样数据获取功能改进;最后对改进的应用软件在南京等地配电网自动化项目中得到了应用,对改进效果进行了验证。(本文来源于《农村电气化》期刊2014年09期）
宋良[8]（2014）在《基于HBase的工业时间序列数据库系统研究和实现》一文中研究指出近几年随着信息化进程的加快，智能设备正在全面融入社会各行各业，物联网正在逐渐渗透入我们的生活。过去，物联网主要描述的是在Internet进行通信的能够使用射频识别技术的物体，而现在，工业领域也不断地引入大量的智能终端和传感器。工业领域产生的数据的海量性和特殊性给现有的数据库系统带来前所未有的挑战，如何有效地对这些数据进行管理成为一个亟待解决的问题。为了满足不断增长的数容量，可以参考目前世界上应用广泛、成熟稳定的分布式数据库技术，同时结合工业数据特点以及传统的工业数据处理技术对这个问题进行研究。传统的分布式数据库是基于数据分片技术的，不能保证存储和查询的效率；同时节点间频繁的通信使得集群消耗极大，无法为工业数据带来有效管理机制。本文在调研了大量的资料之后决定基于开源HBase进行工业数据库的研究和设计，HBase自身的高可靠性、高容错性和高可扩展性能很大程度地减少系统开发难度。工业数据不仅数据量大而且具有明显时间序列属性，对系统的设计主要考虑实时数据的监控、数据的持久化和元数据的一致性叁个方面。整个系统以实时历史库作为适配层，构建自有的基于HBase的工业时间序列数据库。分析系统关键问题进而完成系统设计，一方面要利用高效的行、列键组织数据存储方式和使用平滑的数据持久策略缓解集群压力，另一方面利用ZooKeeper保障数据的一致性。最后对系统进行性能测试，通过测试结果可以看出，系统能高效的适应海量数据的写入，同时面对高并发实时数据查询效果较好。(本文来源于《华中科技大学》期刊2014-05-01）
何珊[9]（2013）在《时间序列数据库在东莞调度自动化中的应用》一文中研究指出该文通过对东莞调度自动化系统数据库模式的介绍,描述了在新建系统中引入时间序列数据库的方式,论述了传统关系型数据库的局限性及时间序列数据库的优势。(本文来源于《科技创新导报》期刊2013年31期）
熊莉娟,宋宏艳,张惠敏,尚海燕,原军[10]（2013）在《时间序列数据库在配电网自动化系统中的应用》一文中研究指出本文根据配电网自动化系统的特点,提出了一种加入国产大型时间序列数据库HighSoon数据库的方案,并分析了和关系数据库的异同,TAG点的建立的方式,根据现有配电网自动化系统测点发展规模,分析专门存储电网数据的数据格式,并列出了一些上层应用。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2013年07期）
序列数据库论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文研究了时间序列数据库网络中间件,总结分析了常见的网络中间件特点.根据时间序列数据库的高性能要求,对网络中间件的关键技术进行了研究,采用多个Reactor和Thread Pool的并发模型来提高线程并发度,并提出了多帧消息格式,实现消息协议的动态扩展.最后在PCS-9000时间序列数据库中实现了相关的网络中间件,达到了预期的性能指标要求.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
序列数据库论文参考文献
[1].宋婷婷,邵晨,杜鹏,张本煜,朱伟民.HOMPPD:一个全面的人类口腔宏蛋白质组序列数据库[J].中国生物医学工程学报.2019
[2].徐丹,艾文凯.高性能时间序列数据库网络中间件研究[J].计算机系统应用.2018
[3].叶鹏.时间序列数据库在智能水电厂监控业务中的应用[J].水电厂自动化.2018
[4].刘江涛,周文卫,申铁.基于酶序列数据库的本地化构建及应用[J].贵州师范大学学报(自然科学版).2017
[5].余涛.面向测控系统数据管理的时间序列数据库设计与开发[D].北京化工大学.2016
[6]..宁夏农业生物技术重点实验室首次构建了马铃薯和枸杞测序序列数据库[J].宁夏农林科技.2015
[7].耿新辉,张佳琦,韩韬.基于时间序列数据库的配电网负荷预测[J].农村电气化.2014
[8].宋良.基于HBase的工业时间序列数据库系统研究和实现[D].华中科技大学.2014
[9].何珊.时间序列数据库在东莞调度自动化中的应用[J].科技创新导报.2013
[10].熊莉娟,宋宏艳,张惠敏,尚海燕,原军.时间序列数据库在配电网自动化系统中的应用[J].信息与电脑(理论版).2013