MỘT THUẬT TOÁN HIỆU QUẢ ĐỂ CHUYỂN ĐỔI MỘT BẢNG TÍNH CÁC HÀNG CÓ QUAN HỆ CHA-CON NGẦM ĐỊNH VÀO MỘT BẢNG CƠ SỞ DỮ LIỆU CÁC HÀNG CÓ MỐI QUAN HỆ CHA-CON RÕ RÀNG | Việt | TNU Journal of Science and Technology

MỘT THUẬT TOÁN HIỆU QUẢ ĐỂ CHUYỂN ĐỔI MỘT BẢNG TÍNH CÁC HÀNG CÓ QUAN HỆ CHA-CON NGẦM ĐỊNH VÀO MỘT BẢNG CƠ SỞ DỮ LIỆU CÁC HÀNG CÓ MỐI QUAN HỆ CHA-CON RÕ RÀNG

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 14/07/22                Ngày hoàn thiện: 22/08/22                Ngày đăng: 23/08/22

Các tác giả

Phạm Văn Việt Email to author, Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn

Tóm tắt


Việc chuyển đổi dữ liệu khó sử dụng thành dữ liệu dễ sử dụng trong các ứng dụng thế giới thực là phổ biến. Bài báo này đề xuất một thuật toán hiệu quả để chuyển đổi dữ liệu từ một bảng tính đầu vào các hàng có mối quan hệ cha-con ngầm định thành một bảng cơ sở dữ liệu gồm các hàng có mối quan hệ cha-con rõ ràng và thứ tự sinh xác định. Ở đây, một hàng có mối quan hệ cha-con ngầm định không có trường tham chiếu đến hàng cha của nó, nhưng cha của nó có thể được xác định bằng cấp và thứ tự của nó. Bảng tính đầu vào khó truy vấn và liên kết với các thành phần giao diện người dùng kiểu cây để hiển thị trong các ứng dụng, trong khi bảng cơ sở dữ liệu đầu ra rất tiện lợi. Độ phức tạp thời gian của thuật toán được đề xuất là O(n), trong đó n là số hàng trong bảng tính đầu vào. Thuật toán cũng sử dụng không gian bộ nhớ hạn chế: nó sử dụng một vài biến kiểu dữ liệu cơ bản và hai danh sách số nguyên, trong đó kích thước của chúng không vượt quá số lượng các cấp khác nhau được sử dụng để gán cho các hàng của bảng tính.

Từ khóa


Chuyển đổi bảng tính thành bảng; Quan hệ cha-con ngầm định; Quan hệ cha-con rõ ràng; Bảng tự tham chiếu; Hệ phân cấp cha con

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo


[1] Y. Zhu, T. Brettin, F. Xia, A. Partin, M. Shukla, H. Yoo, Y. A. Evrard, J. H. Doroshow and R. L. Stevens, "Converting tabular data into images for deep learning with convolutional neural networks," Scientific Reports, vol. 11, pp. 1-11, 2021.

[2] D. A. Reddy and M. J. Rihaz, "Importing data from MySQL to Hadoop using Sqoop," Advances in Computational Sciences and Technology, vol. 10, no. 9, pp. 2835-2840, 2017.

[3] M. P. Zwiers, S. Moia, and R. Oostenveld, "BIDScoin: A User-Friendly Application to Convert Source Data to Brain Imaging Data Structure," Frontiers in Neuroinformatics, vol. 15, pp. 1-12, 2022.

[4] J. Cunha, J. Saraiva and J. Visser, "From Spreadsheets to Relational Databases and Back," in The 2009 ACM SIGPLAN workshop on Partial evaluation and program manipulation, Savannah, GA, USA, 2009.

[5] C. Yang, J. Liu, W. Hsu, H. Lu, and W. C. Chu, "Implementation of Data Transform Method into NoSQL Database for Healthcare," in 2013 International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies, Taipei, Taiwan, 2013.

[6] A. Awad, R. ElGohary, I. Moawad, and M. Roushdy, "An interactive tool for extracting low-quality spreadsheet tables and converting into relational database," International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences, vol. 21, no. 1, pp. 1-18, 2021.

[7] Z. Chen and M. Cafarella, "Integrating spreadsheet data via accurate and low-effort extraction," in The 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, New York, USA, 2014.

[8] Z. Chen, "Information extraction on para-relational data," PhD. Thesis, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, 2016.

[9] A. O. Shigarov and A. A. Mikhailov, "Rule-based spreadsheet data transformation from arbitrary to relational tables," Information Systems, vol. 71, pp. 123-136, 2017.

[10] A. Shigarov, V. Khristyuk, and A. Mikhailov, "TabbyXL: Software platform for rule-based spreadsheet data extraction and transformation," SoftwareX, vol. 10, pp. 1-6, 2019.




DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6258

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved