以多维数据为中心的服务协议

    公开(公告)号:CN102591925A

    公开(公告)日:2012-07-18

    申请号:CN201110435550.2

    申请日:2011-12-12

    Applicant: 微软公司

    CPC classification number: G06F17/30436 G06F17/30002 G06F17/30483

    Abstract: 描述了以多维数据为中心的服务协议。通过查询表达式的中间表示方式来促进数据获得。可生成中间表示,并且该中间表示随后被传输到关于查询执行的多个执行环境并被该多个执行环境使用。更具体的,中间表示可被转换为可本地执行的查询表达式。另外,数个因素可塑造经创建和被传输的中间表示。

    对象模型到键值数据模型的映射

    公开(公告)号:CN102567457A

    公开(公告)日:2012-07-11

    申请号:CN201110364416.8

    申请日:2011-11-02

    Applicant: 微软公司

    Inventor: H·J·M·梅杰

    CPC classification number: G06F17/30569 G06F17/30427 G06F17/3056

    Abstract: 本发明公开了对象模型到键值数据模型的映射技术。通过在对象模型和支持界的概念的键值数据模型之间的映射来便于对数据的访问。可以支持集成语言查询的编程语言来表达对象模型。可相关于键值界而指定和执行一个或多个包括集成语言查询的查询操作符。

    用于高效地查询数据库的同态定理

    公开(公告)号:CN102541992A

    公开(公告)日:2012-07-04

    申请号:CN201110364404.5

    申请日:2011-11-02

    Applicant: 微软公司

    Inventor: H·J·M·梅杰

    CPC classification number: G06F16/258

    Abstract: 本发明涉及用于高效地查询数据库的同态定理。可基于查询的同态特性生成语言集成查询的表示。该表示可被用于允许查询在例如键值存储上的高效执行。更具体地,可使用允许并行执行的语言集成查询算子将查询转换成表示。

    反应性的重合
    34.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102541636A

    公开(公告)日:2012-07-04

    申请号:CN201110435584.1

    申请日:2011-12-12

    Applicant: 微软公司

    CPC classification number: G06F9/542 G06F17/5009

    Abstract: 本发明涉及反应性的重合。对外部事件流可进行建模,以用内部事件流来表示事件的持续时间。可生成内部事件流来表示来自外部事件流的至少一个事件的持续时间。通过对外部事件流建模以包括持续时间,可确定两个或更多事件之间的重合。更具体地,对外部事件流的建模使得能够使用运算符来标识来自事件流的各个事件间的重合。

    分布式工作流执行
    37.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102236578A

    公开(公告)日:2011-11-09

    申请号:CN201110127071.4

    申请日:2011-05-06

    Applicant: 微软公司

    CPC classification number: G06F9/5038 G06F8/70 G06F9/5083

    Abstract: 本发明描述了分布式工作流执行。工作流可被自动指定成跨多个自治计算实体来执行。例如,将计算成本与计算实体之间通信的成本进行平衡,以减小工作流的总执行时间。换言之,在编组任务以在单个计算实体上执行与划分任务以跨多个计算实体执行之间达到平衡。

    预测性和持久性事件流

    公开(公告)号:CN102200932A

    公开(公告)日:2011-09-28

    申请号:CN201110081368.1

    申请日:2011-03-25

    Applicant: 微软公司

    CPC classification number: G06F9/467

    Abstract: 本文中描述了预测性和持久性事件流。一种事件驱动的应用可以预测未来事件并从预测事件产生事件流。所产生的事件流可以作为预测操作来执行,直到预测被确认为正确或错误。预测的操作可以生成在预测被确认时可被呈现的结果。在某些情况下,可以在预测事件之前使用这些结果,而在其它情况下,可以高速缓存这些结果直到预测被确认。在某些情况下,当预测事件发生时,预测操作可以与实际事件流融合。在某些设备中,预测机制可以增强性能、实现原本可能困难的操作并且节约电池寿命或能量。

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