适用于嵌入式设备的数据库查询技术

本文以加快嵌入式数据库SQLite的数据查询速度为出发点,提出了一种在原有SQLite的B+树索引机制的基础上改进的新索引机制,在对嵌入式内存资源影响不大的前提下提高了SQLite的查询速度.     

基于非易失性内存的持久化嵌入式内存数据库

随着近年来嵌入式应用的复杂化和多样化,工业界和学术界提出来用内存数据库满足嵌入式系统对数据处理性能不断提升的要求.然而,现有的内存数据库需要在磁盘或闪存等外存上持久化存储真实的数据库备份,并且以I/O操作的方式将数据库的更新操作同步回外存,有极大的性能开销.此外,这类数据库即便直接部署在新型非易失性内存（non-volatile memory,简称NVM)中,也因为缺乏内存中的持久化机制而不能脱离外存.针对现有内存数据库的不足,提出一套面向NVM的持久化内存数据库设计方案.该方案直接用数据库独立管理NVM,持久化存储NVM的空间信息以及内存数据库的元数据.依据该方案,在典型的内存数据库Redis的基础上实现了可在NVM上持久化的内存数据库.实验结果表明,该方案与既有Redis的持久化方案AOF相比,数据库的启动速度可提高2 400倍,关闭速度可提高5倍,set操作的速度可提高58倍,delete操作的速度可提升34倍.     

内存数据库索引技术研究

内存数据库已经成为了当今数据库研究的热点,而索引能够极大地提高数据库操作的性能.文章介绍了内存数据库发展至今比较成熟的一些索引结构,并在查找时间上对它们进行了对比分析,总结了结构特点和分析数据之后的结论表明,CSS树索引和CSB树索引有着最好的缓存意识,同时还具有很高的查找速度和空间利用率.     

B+树算法的Java实现方法研究

随着人们对移动数据处理和管理需求的不断提高,与各种手持设备能够紧密结合在一起的嵌入式数据库逐渐成为人们研究的热点。而B+树作为一种成熟的数据结构,在数据库索引构建以及文件索引数据组织方面具有极其广泛的应用。为深入研究嵌入式数据库中B+索引的构建机制,文中使用Java语言实现了基于内存的B+树,并对其性能进行了评估测试。测试结果表明,该B+树具有良好的数据处理能力。     

导航路径寻优的地图数据库分层索引机理

研究了导航路径寻优的地图数据库分层索引机理.以路网分层模型为基础,研究并设计了G-SDBCScan (Geospatial Database Convergence Scan)索引算法,并将此算法应用于面向地图数据库的分层索引机制.最后通过嵌入式数据库SQlite在分层索引机制中的应用来验证分层索引机制的有效性.     

嵌入式内存数据库的恢复及重装算法研究

在嵌入式内存数据库系统中,系统崩溃时数据库主拷贝存于易失性内存中,因此需要把数据库主拷贝从外存重装到内存。本文在嵌入式内存数据库恢复技术的基础上讨论了几种重装算法,提出了嵌入内存数据库的数据优先级重装算法,并进行了实验验证。结果表明,数据优先级重装算法比顺序重装算法性能高。     

嵌入式内存数据库引擎的研究与设计

磁盘数据的存取和传输到内存的速度一直是计算机系统的性能瓶颈.虽然现在磁盘转速和总线速度已经有了很大提高,但磁盘容量的大幅度增大又减缓了对其上数据的存取速度.本文介绍了嵌入式内存数据库技术发展的现状、定义、特点及面向3G平台嵌入式内存数据库引擎的具体设计方法实现.     

面向嵌入式数据库的改进B^＋-树索引机制

B^＋-树是数据库中常用的索引机制,它最大的优点是效率高,而最大的缺点是空间利用率较差。这对空间资源非常有限的嵌入式数据库来说影响尤为巨大。本文针对B^＋-树的这个缺点,研究了一种改进B^＋-树,并将改进后的B^-树索引机制成功地应用在嵌入式数据库-伯克利数据库中。这种改进B^-树索引机制不仅继承了B^＋-树效率高,能同时进行行随机查找和顺序查找的优点,还克服了B^＋-树空间利用率较差的缺点,更提高了数据库查找记录的速度。实验结果证明了改进B^＋-树索引机制比B^-树索引机制具有更高的空间利用率。     

基于GPU的HPGB+-Tree索引

索引作为加速数据库查询的一种成熟技术,始终受限于CPU的内存带宽与架构的发展,因此无法在性能上实现质的飞跃.所以使用GPU赋能索引技术来辅助数据库执行查询任务是势在必行的.因此,针对异构环境下索引结构的适应性以及现有GPU索引受限于显存容量导致扩展性不够等问题,提出了一种CPU与GPU协同处理的HPGB+-Tree索引算法.该算法以混合架构的方式重新构建索引结构,使其完全适应GPU的硬件特性,突破CPU内存带宽受限和GPU内存容量受限的双重难关.HPGB+-Tree索引不仅解决了索引异构问题,还充分利用两大硬件平台各自的优势加速基于索引的相关操作.在不同数据量与不同任务规模下对算法的性能进行了评估,实验结果表明,该算法在内核占用率与程序执行速度两个方面都极具优势,在性能上处于领先地位.     

HT树：缓存敏感的内存数据库索引

在内存数据库系统中,针对处理器缓存对提高内存数据库的性能有重要影响的情况,在B＋树的基础上提出一种新的缓存敏感的索引——HT索引。将Hash方法和树结构相结合,构造一种适用于内存数据库的索引。结果证明,该索引结构能提高处理器缓存的利用率,其整体操作性能优于传统的缓存敏感索引。