戚 斌

(陜西國(guó)防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，西安 710300)

混合架構(gòu)下ORACLE數(shù)據(jù)快速查找方法研究

戚 斌

(陜西國(guó)防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，西安 710300)

為了提高對(duì)混合架構(gòu)下ORACLE數(shù)據(jù)的挖掘和查找速度，提出一種基于頻繁項(xiàng)目集關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)快速查找方法;構(gòu)建ORACLE數(shù)據(jù)的內(nèi)部關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系模型，在異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)混合構(gòu)架模式下,采用Graph OLAP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)檢索的關(guān)系維度表，提取表達(dá)ORACLE數(shù)據(jù)屬性信息的特征參量，通過(guò)同態(tài)標(biāo)簽檢索方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)的快速查找定位;仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行ORACLE數(shù)據(jù)查找的查準(zhǔn)率和查全率較高，計(jì)算速度較快，性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

混合架構(gòu)；ORACLE數(shù)據(jù)；查找；數(shù)據(jù)庫(kù)

0 引言

近年來(lái)，隨著流媒體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，流媒體中攜帶的ORACLE數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，人們對(duì)流媒體中攜帶的ORACLE海量數(shù)據(jù)的挖掘和查找研究日益盛行。ORACLE數(shù)據(jù)作為一種分布式的關(guān)聯(lián)性異構(gòu)數(shù)據(jù)，廣泛分布在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)ORACLE數(shù)據(jù)的查找是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎實(shí)現(xiàn)的，ORACLE數(shù)據(jù)中對(duì)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎的依賴程度較大，互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎是萬(wàn)維網(wǎng)中的特殊站點(diǎn)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法實(shí)現(xiàn)對(duì)ORACLE數(shù)據(jù)準(zhǔn)確查找，研究數(shù)據(jù)快速查找方法在數(shù)據(jù)庫(kù)檢索和搜索方面具有重要應(yīng)用價(jià)值[1]。

傳統(tǒng)方法中，對(duì)混合架構(gòu)下ORACLE數(shù)據(jù)查找方法主要有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法[2]、數(shù)據(jù)并行調(diào)度方法[3]、特征分解方法和多元線性回歸分析方法等[4]，隨著大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)研究的不斷深入，對(duì)混合架構(gòu)下ORACLE數(shù)據(jù)快速查找方法的處理研究受到了相關(guān)學(xué)者的重視，并取得了一定的研究成果，其中，文獻(xiàn)[5]中提出一種基于全域子空間分解挖掘的QoS預(yù)測(cè)方法實(shí)現(xiàn)ORACLE數(shù)據(jù)快速查找，采用全域分析方法構(gòu)建數(shù)據(jù)分布的特征子空間，提取數(shù)據(jù)的點(diǎn)分布特征，通過(guò)數(shù)據(jù)融合方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚類，提高關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確查找能力，但是該方法計(jì)算開(kāi)銷較低，在處理大批量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)問(wèn)題時(shí)的實(shí)時(shí)性不好。文獻(xiàn)[6]采用海量散亂點(diǎn)云快速壓縮方法進(jìn)行海量ORACLE數(shù)據(jù)的挖掘和檢索，采用支持向量機(jī)進(jìn)行誤差修正，提高了數(shù)據(jù)查準(zhǔn)率，提高數(shù)據(jù)并行計(jì)算的性能，但是當(dāng)數(shù)據(jù)受到混合構(gòu)架下的不規(guī)則和不確定信息干擾時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性受到限制[7]。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種基于頻繁項(xiàng)目集關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)快速查找方法。構(gòu)建ORACLE數(shù)據(jù)的內(nèi)部關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系模型，在異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)混合構(gòu)架模式下采用Graph OLAP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)檢索的關(guān)系維度表構(gòu)建，提取表達(dá)ORACLE數(shù)據(jù)屬性信息的特征參量，通過(guò)同態(tài)標(biāo)簽檢索方法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)的快速查找定位，最后進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)測(cè)試，得出有效性結(jié)論，展示了本文方法在提高數(shù)據(jù)查找的準(zhǔn)確度和速度方面的優(yōu)越性。

1 ORACLE數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系模型構(gòu)建

1.1 混合架構(gòu)下ORACLE數(shù)據(jù)的分布屬性

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)混合架構(gòu)下ORACLE數(shù)據(jù)快速查找設(shè)計(jì)，需要首先構(gòu)建ORACLE數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系模型，在異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)Graph OLAP中，ORACLE數(shù)據(jù)需要大量網(wǎng)頁(yè)信息界面提供接口，專門用來(lái)幫助人們查找存儲(chǔ)在其他站點(diǎn)上的信息。通過(guò)搜索引擎有告訴用戶ORACLE數(shù)據(jù)文件或文檔存儲(chǔ)在何處[8]。基于網(wǎng)絡(luò)搜索引擎將散布于網(wǎng)絡(luò)上的各相關(guān)網(wǎng)頁(yè)文本集中起來(lái)，實(shí)現(xiàn)集中管理和調(diào)度。在云存儲(chǔ)系統(tǒng)中，對(duì)多數(shù)網(wǎng)絡(luò)搜索引擎來(lái)說(shuō)，ORACLE數(shù)據(jù)以頁(yè)面數(shù)(Page count)和短文檔集(Snippets)等兩個(gè)最重要形式分布在信息資源數(shù)據(jù)庫(kù)中，本文以頁(yè)面數(shù)(Page count)和短文檔集(Snippets)為研究對(duì)策，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的語(yǔ)義信息主題表達(dá)設(shè)計(jì)，提取數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性分布特征，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義信息主題特征匹配，為ORACLE數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)和信息檢索提供理論基礎(chǔ)?；趫D結(jié)構(gòu)的OLAP模型構(gòu)建海量數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲(chǔ)和訪問(wèn)算法[9]，在混合構(gòu)架下，采用有向圖表示海量ORACLE數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)分布模型，為了增強(qiáng)數(shù)據(jù)分布和檢索的靈活性，在數(shù)據(jù)查找設(shè)計(jì)中，放棄了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的部分特性，根據(jù)大數(shù)據(jù)的整體幾何關(guān)系，得到數(shù)據(jù)分布具有非連續(xù)層次性，在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類處理中，需要進(jìn)行面板數(shù)據(jù)的模板匹配，避免大數(shù)據(jù)的聚類中心出現(xiàn)偏移，根據(jù)上述設(shè)計(jì)原理，構(gòu)建混合架構(gòu)下ORACLE數(shù)據(jù)查找的總體構(gòu)架模型如圖1所示。

圖1 混合構(gòu)架下數(shù)據(jù)查找模型實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)ORACLE大數(shù)據(jù)快速查找，需要進(jìn)行優(yōu)化自動(dòng)聚類處理，采用非線性時(shí)間序列分析方法構(gòu)建大數(shù)據(jù)的信息流模型，進(jìn)行大數(shù)據(jù)時(shí)間序列的特征分析和聚類，在大數(shù)據(jù)信息樣本庫(kù)中，存在映射Φ:X→Y，滿足：

Φ(x·y)=Φ(x)°Φ(y)

(1)

其中:·是X上的運(yùn)算，°是Y上的運(yùn)算。構(gòu)建一個(gè)狀態(tài)表(State Table,S-Table) 表示內(nèi)部屬性與屬性之間的一種約束關(guān)系，兩個(gè)數(shù)據(jù)塊的關(guān)系模式為mi和mj，mi+mj的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系表示為T(mi+mj)，通過(guò)特征參量提取進(jìn)行聚類特征屬性分析和聚類中心搜索，支持項(xiàng)目集的頻繁項(xiàng)目由T(mi)和T(mj)生成，即T(mi+mj)=T(mi)*T(mj)。

記關(guān)聯(lián)規(guī)則X→Y的置信度維Count(X→Y)/Count(X)，對(duì)于F中的任意數(shù)據(jù)，將文件F劃分成n個(gè)子塊，得到頻繁k-項(xiàng)目集mi(1≤i≤n)，然后將每個(gè)文件子塊分成k個(gè)基本塊，通過(guò)實(shí)體關(guān)系信息維度標(biāo)識(shí)，以實(shí)體類型為元素組成的一個(gè)有序排列mi,j(1≤i≤n,1≤j≤k)，對(duì)大數(shù)據(jù)信息流進(jìn)行稀疏迭代協(xié)方差估計(jì)，每個(gè)基本塊mi,j在數(shù)據(jù)聚類中心的特征分量為Ti,j，基于類型的數(shù)據(jù)分塊方法得到ORACLE子塊的標(biāo)簽信息Ti由據(jù)塊指紋和數(shù)據(jù)類型Ti,j聚集得到。計(jì)算N=p*q和φ(N)=(p-1)(q-1)，服務(wù)器端根據(jù)數(shù)據(jù)類型生成隨機(jī)數(shù)e(e∈ZN)，使得gcd(e,Φ(N))=1。則數(shù)據(jù)塊的靜態(tài)分塊(Static Chunking，SC)表示為pk=(N,e)，存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)塊級(jí)為sk=(p,q)，通過(guò)上述對(duì)混合架構(gòu)下ORACLE數(shù)據(jù)的分布屬性分析，為進(jìn)行數(shù)據(jù)快速查找提供可靠的數(shù)據(jù)屬性分析基礎(chǔ)。

1.2 關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系模型

在混合構(gòu)架下建立ORACLE數(shù)據(jù)的內(nèi)部關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系模型，在異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)混合構(gòu)架模式下設(shè)計(jì)ORACLE數(shù)據(jù)庫(kù)分布式查詢方法，關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系表示的是在單位時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)源的訪問(wèn)頻繁項(xiàng)集[10]，在此引入切分?jǐn)?shù)據(jù)塊的 Hash 值概念：

hot=AccessNum×ω1+(Ntime-Ctime)×ω2

(2)

式中，AccessNum為存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)發(fā)出數(shù)據(jù)查找請(qǐng)求的次數(shù)，也是數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)次數(shù)，Ntime為每個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的反饋時(shí)間，Ctime為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)索引的時(shí)間開(kāi)銷，ω1和ω2為權(quán)重且ω1+ω2=1。

根據(jù)各節(jié)點(diǎn)的響應(yīng)時(shí)間，在每個(gè)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上發(fā)送一個(gè) PutFileReq 請(qǐng)求，相同的數(shù)據(jù)塊通過(guò)普通索引表進(jìn)行信息融合和數(shù)據(jù)分區(qū)聚類，在數(shù)據(jù)聚類中心中，采用差分進(jìn)化方法進(jìn)行信息檢索，對(duì)比索引表中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，用來(lái)記錄熱點(diǎn)數(shù)據(jù)塊的最優(yōu)塊級(jí)，對(duì)比 Hash指紋值修正每個(gè)特征分布向量vi，選擇包含前m個(gè)最大特征值的量子數(shù)據(jù)，得到海量ORACLE數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)的語(yǔ)義本體父概念。通過(guò)語(yǔ)義分析，進(jìn)行ORACLE數(shù)據(jù)特征檢索和數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)[11]，其中檢索的查準(zhǔn)率和查全率是關(guān)鍵，提取大數(shù)據(jù)信息流的時(shí)延尺度特征參量，得到數(shù)據(jù)塊分布的時(shí)延尺度為：

Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}

(3)

其中:E{[X-E(X)]表示ORACLE數(shù)據(jù)分布的自相關(guān)協(xié)方差矩陣，由此求得大數(shù)據(jù)信息流的時(shí)延尺度的自相關(guān)系數(shù)表示為：

(4)

式中,ρxy是一個(gè)無(wú)量綱的量。通過(guò)上述分析，構(gòu)建關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系模型表示為：

(5)

(6)

(7)

其中:P(X)、P(Y)表示混合架構(gòu)下ORACLE數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分布的概率密度函數(shù)，X、Y為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載量，P(X∩Y)是所有頻繁項(xiàng)目集互信息概率密度分布，X、Y為任意數(shù)據(jù)的時(shí)間采樣分布。

2 數(shù)據(jù)快速查找方法實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)檢索的關(guān)系維度表構(gòu)建

在上述進(jìn)行了ORACLE數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系模型構(gòu)建和特征分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行數(shù)據(jù)快速查找方法設(shè)計(jì)，本文提出一種基于頻繁項(xiàng)目集關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)快速查找方法。在異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)混合構(gòu)架模式下,采用Graph OLAP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)檢索的關(guān)系維度表構(gòu)建，采用二叉樹(shù)模型進(jìn)行前序遍歷[12]，從普通索引表中挑選出ORACLE數(shù)據(jù)。用二叉樹(shù)模型中包含關(guān)系權(quán)重(Weight)，節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)表示實(shí)體節(jié)點(diǎn)，采用 LRU 算法構(gòu)建全局優(yōu)先級(jí)序列，關(guān)系R中支持項(xiàng)目集區(qū)域分布函數(shù)為：

Ecv(c1,c2)=μ·Length(C)+ν·Area(inside(C))+

(8)

其中:c1和c2分別兩組ORACLE數(shù)據(jù)序列分布屬性的非頻繁項(xiàng)目集，Length(C)表示數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度，Area(inside(C))表示數(shù)據(jù)分布區(qū)域的非空真子集，μ、ν、λ1和λ2表示混合構(gòu)架下所有頻繁項(xiàng)目集的自相關(guān)系數(shù)，均為大于0的常數(shù)。根據(jù)ORACLE數(shù)據(jù)屬性間的依賴關(guān)系進(jìn)行特征匹配和融合，得到數(shù)據(jù)庫(kù)檢索的關(guān)系維度計(jì)算為：

C=Min{max(Ci)}

(9)

(10)

2.2 特征參量提取及同態(tài)標(biāo)簽檢索

在數(shù)據(jù)庫(kù)檢索的關(guān)系維度表構(gòu)建的基礎(chǔ)上，提取表達(dá)ORACLE數(shù)據(jù)屬性信息的特征參量，通過(guò)同態(tài)標(biāo)簽檢索方法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)的快速查找定位，基于數(shù)據(jù)依賴關(guān)系得到數(shù)據(jù)查找的全局最優(yōu)向量vi=(vi1,vi2,…,viD)，在混合構(gòu)架下數(shù)據(jù)分布屬性的聚類權(quán)重迭代函數(shù)為：

(11)

(12)

xi=(xi1,xi2,…,xis)T

(13)

提取表達(dá)ORACLE數(shù)據(jù)屬性信息的特征參量，通過(guò)同態(tài)標(biāo)簽檢索方法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)的快速查找定位，數(shù)據(jù)快速查找的實(shí)現(xiàn)步驟描述如下：

1) 經(jīng)過(guò)仿射變換得到m個(gè)待查找ORACLE數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則特征，將全部Graph OLAP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的待挖掘數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分布完整性檢測(cè)；

2)計(jì)算收到的數(shù)據(jù)塊mi的協(xié)方差矩陣R；

3)根據(jù)返回的數(shù)據(jù)完整性證據(jù)計(jì)算R的局部時(shí)間特性分布的向量值λ1,λ2,...,λn，以及相應(yīng)的特征向量值φ1,φ2,...,φn；

4)基于頻繁項(xiàng)目集關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法進(jìn)行數(shù)據(jù)特征檢索，將數(shù)據(jù)分布的特征向量值從大到小進(jìn)行排列，結(jié)果為λ1≥λ2≥...≥λn，構(gòu)建參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化矩陣滿足A(φ1,φ2,...,φm)，m

5)利用y=ATx進(jìn)行傅里葉反變換，在數(shù)據(jù)聚類中心進(jìn)行全局優(yōu)化解搜索，生成一個(gè)len比特的壓縮數(shù)據(jù)序列，執(zhí)行模指運(yùn)算，通過(guò)參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速查找。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了測(cè)試本文算法在實(shí)現(xiàn)混合構(gòu)架下ORACLE數(shù)據(jù)快速查找中的應(yīng)用性能，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)分析，實(shí)驗(yàn)中的硬件環(huán)境為：CPU Intel?CoreTMi7-2600@3.40 GHz，利用Eucalyputs軟件構(gòu)建混合構(gòu)架云平臺(tái)，配置了MIRACL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行ORACLE數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，對(duì)3個(gè)100 MBit的ORACLE數(shù)據(jù)文件進(jìn)行特征采樣，數(shù)據(jù)分布的時(shí)間窗口系數(shù)τ為0.26，特征尺度參數(shù)a0=1.03，數(shù)據(jù)查找的訪問(wèn)帶寬B=20 dB, 實(shí)驗(yàn)的持續(xù)時(shí)間T=100 s，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進(jìn)行數(shù)據(jù)快速查找實(shí)驗(yàn)，得到原始數(shù)據(jù)采樣如圖2所示。

圖2 原始數(shù)據(jù)采樣

以圖2所示的數(shù)據(jù)樣本為研究對(duì)象，進(jìn)行數(shù)據(jù)分布特征分析，提取表達(dá)ORACLE數(shù)據(jù)屬性信息的特征參量，通過(guò)同態(tài)標(biāo)簽檢索方法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)的快速查找定位，得到特征定位結(jié)果如圖3所示。

圖3 ORACLE數(shù)據(jù)查找的特征定位結(jié)果

從圖3結(jié)果得知，采用本文方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分布特征定位查找，能準(zhǔn)確將需要查找的數(shù)據(jù)定位在所處空間中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確挖掘，圖4給出了采用本文方法和傳統(tǒng)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)查找的時(shí)間開(kāi)銷。表1列出了不同方法進(jìn)行100次實(shí)驗(yàn)取均值的數(shù)據(jù)查找的查準(zhǔn)性和查全性對(duì)比。

圖4 數(shù)據(jù)查找時(shí)間開(kāi)銷對(duì)比

數(shù)據(jù)規(guī)模/Mbit本文方法傳統(tǒng)方法查準(zhǔn)率/%查全率/%查準(zhǔn)率/%查全率/%10099.0992.0899.9492.4220098.8786.4498.7695.7730099.8989.0999.3396.3340099.9393.8210092.0950096.3495.4410099.35

分析圖4和表1結(jié)果得知，采用本文方法進(jìn)行數(shù)據(jù)查找的時(shí)間開(kāi)銷較小，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速查找，查準(zhǔn)率和查全率較高。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文研究了ORACLE數(shù)據(jù)優(yōu)化查找和挖掘問(wèn)題，提出一種基于頻繁項(xiàng)目集關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)快速查找方法。構(gòu)建ORACLE數(shù)據(jù)的內(nèi)部關(guān)聯(lián)屬性映射關(guān)系模型，提取表達(dá)ORACLE數(shù)據(jù)屬性信息的特征參量，通過(guò)同態(tài)標(biāo)簽檢索方法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)的快速查找定位。研究得出，采用本文方法進(jìn)行ORACLE數(shù)據(jù)查找的查準(zhǔn)率和查全率較高，計(jì)算速度較快，目標(biāo)數(shù)據(jù)定位準(zhǔn)確，具有較好的應(yīng)用性能。

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Research on ORACLE Data Fast Search Method in Hybrid Architecture

Qi Bin

(Shaanxi Institute of Technology,Xi′an 710300,China)

In order to improve the speed of mining and searching ORACLE data in hybrid architecture, this paper proposes a new method based on frequent itemsets association rule mining. To construct the internal mapping associated attribute relationship model of ORACLE data in the heterogeneous network, hybrid structure Graph OLAP data warehouse model using the database relational dimension table construction, extracting the characteristic parameters of expression feature information of the ORACLE data cable through the method of homomorphic tags fast lookup to locate the target detection data. The simulation results show that using the method of ORACLE data to find the precision and recall of high calculation speed, it has better performance than the conventional method.

hybrid architecture; ORACLE data; search; database

2017-03-02；

2017-03-26。

戚 斌 (1983-)，男，陜西戶縣人，工程碩士，講師，主要從事軟件開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，高等職業(yè)教育方向的研究。

1671-4598(2017)08-0218-03

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.08.056

TP391

A