实用内存数据库核心及其在VLR系统中的应用

从实际应用的角度出发,引出内存数据库的定义及其系统特点,采用面向对象的软件设计方法设计内存数据库的内存组织结构,介绍内存数据库的核心对象并简单说明表对象操作方法的实现过程.结合移动网络中的VLR实体,简单阐述实用内存数据库在通讯领域的应用.     

内存数据库组织分区法的评析

实时数据库系统(RTDBS)的高性能要求以内存数据库(MMDB)作底层支持。内存数据库分区方法是将数据库逻辑对象存储在内存中的组织管理方法。该文提出了比较不同的数据库组织分区方法的模型和方法,试图找出适合于内存数据库的分区方法。     

内存数据库在彩铃业务中的应用

传统的磁盘数据库由于I/O瓶颈的限制,愈来愈不能满足实时高性能应用的需求。内存数据库由于能够提供更快的响应速度和更大的事务吞吐量,在电信领域得到愈来愈多的应用。在对内存数据库技术进行研究的基础上,首次将内存数据库应用到彩铃业务中,提出一种改进的彩铃业务数据库结构。测试结果表明,引入内存数据库之后,彩铃应用的性能得到有效提高,并且CPU占用降低,系统能够承载更多的用户。     

Memcached分布式缓存系统的应用

Memcached是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,常用于动态Web应用以减轻数据库负载,它通过在内存缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而减轻数据库的访问负载,加快了网站响应速度,提高系统的查询性能,从而使分布式系统不必考虑数据缓存的问题,具有更高的可扩展性.     

面向对象数据库中对象的存储和操作算法

面向对象数据库管理系统的核心是把现实世界的描述为对象，数据库的存储，操作和管理都以对象为依据。对象可以是简单的，也可以是复杂的。复杂对象中引用了其它的对象。结合我们开发的面向对象的工程数据库管理系统论述了对复杂对象的物理存储，内存映象方法和对象操作方法的实现技术。     

基于内存映射文件的复杂对象快速读取方法

当前内存数据库(NoSQL)、嵌入式数据库技术在高并发高性能系统中得到了广泛的应用,但对于复杂对象数据的读取效率仍然低下,研究发现主要性能瓶颈有两个:一是内核态与用户态间的内存拷贝,拷贝消耗时间与复杂对象的数据量成线性增长;二是从数据库数据到运行时数据对象的格式转化操作,不但需要开辟新的内存空间存储运行时数据对象,而且还需要解析原始数据并拷贝至新对象之中。为此,提出了一种基于内存映射(memory mapping)文件的复杂对象共享读取方法。借助内存映射文件与自定义内存分配器,实现了结构复杂的C++标准模板库容器对象跨进程无拷贝、无格式转化的共享,有效降低了数据读取延时。通过性能的分析比较表明,与NoSQL内存数据库、嵌入式数据库比,读取性能效率提升10倍以上。再加上底层技术成熟稳定,复用了标准模板库,具有开发成本低、可维护性强、实用性高等优点,因此,适用于高并发高性能的高可用后台服务系统。     

内存数据库相关技术的研究与分析

所谓内存数据库,简单地说就是任何时刻任意一个活动事务所操作的数据集都要存放在内存中,换句话说,内存数据库系统就是数据库的“工作版本”常驻内存的数据库系统。显然,它要求较大的内存量,至少应能存储当前处理的数据,但并不要求在任何时刻整个数据库都存放在内存。内存数据库是支持高性能信息处理的有力工具,是实现诸如实时数据库、智能数据库等的基础,其核心问题是数据库的存储结构及存取方法,以提高空间利用率。为此,首先讨论了内存数据库的定义,接着分析了并发控制﹑MMDB的逻辑优化规则﹑动态降低锁粒度和动态提高锁粒度,最后做了总结。     

内存数据库的架构设计与应用

内存数据库是把外存全部或部分数据加载到内存中,在内存中维持数据的主拷贝。与传统的磁盘数据库相比,内存数据库中的所有事务,都是在内存中完成,它不与磁盘进行I/O交互。内存处理速度快,内存数据库适合于对信息及时性要求较高、信息并发量大的系统。基于此,笔者根据内存数据库的特性,设计出一个内存数据库架构并应用在项目中。     

组态软件中的历史数据处理过程

实时数据库中历史数据是系统定时从实时数据库中采样,保存到历史数据库中的数据,用户需要时可随时从历史数据库中访问历史数据。历史数据库包含内存历史数据库和磁盘历史数据库。内存历史数据库关注的是测点近期数据的组织方式;磁盘历史数据库管理的对象是历史数据文件和管理信息文件。本文描述了磁盘历史数据库的文件结构、缓冲区进行了描述,并阐述了磁盘历史数据库的实现技术。     

内存数据库相关技术的研究与分析

所谓内存数据库,简单地说就是任何时刻任意一个活动事务所操作的数据集都要存放在内存中,换句话说,内存数据库系统就是数据库的“工作版本“常驻内存的数据库系统.显然.它要求较大的内存量,至少应能存储当前处理的数据,但并不要求在任何时刻整个数据库都存放在内存.内存数据库是支持高性能信息处理的有力工具,是实现诸如实时数据库、智能数据库等的基础,其核心问题是数据库的存储结构及存取方法,以提高空间利用率.为此,首先讨论了内存数据库的定义,接着分析了并发控制、MMDB的逻辑优化规则、动态降低锁粒度和动态提高锁粒度,最后做了总结.     

内存受限的实时内存数据库数据装入策略

实时数据库要求以内存数据库为其底层的支持。传统的内存数据库要求内存数据库能容纳全部外存数据库，因此没有数据装入的问题。而要实现内存受限的内存数据库，就是在内存数据库不能容纳全部外存数据库的前提下，保证一个事务执行前，其数据被装入内存。而内存数据库的脆弱性使得数据的装入比较频繁(包括初装和运行时装入)，因此传统的装入策略对实时内存数据库就显得不合适。为此给出了新的数据装入策略，并在此基础上实现了ERTMMDB(Embedded Real-time Main Memory Database)。     

实用主存数据库实现及其在短消息中心的应用

介绍了主存数据库的基本概念和其与传统数据库的差异，以及探讨了关系型主存数据库的设计思想与实现方法，并介绍已成功应用于短消息中心的一个关系型主存数据库原型系统ExceedSQL。     

用于内存数据库的Hash索引的设计与实现

电信领域已成为数据密集型行业，需要高性能的数据库系统作为支撑系统，基于磁盘的数据库系统不能满足“实时”、“近实时”访问数据库的需求，将数据库核心数据驻留在内存中，可以使用内存数据库来满足需求。Hash索引是数据库系统中广泛使用的索引技术之一，它能够快速地访问数据，易于设计和实现。该文根据内存数据库的特点，为电信网管系统的内存数据库设计并实现了Hash索引。     

高并发集群监控系统中内存数据库的设计与应用

在具有大量并发连接的高并发集群监控系统中,传统磁盘数据库由于内外存交换开销过大,无法支撑数据的实时存储与处理,因此大量实时系统都选择采用内存数据库作为数据支撑模块。从介绍内存数据库的关键技术点出发,通过引入虚拟影子内存和粗粒度意向锁来分别改进内存数据库的数据组织和并发控制,设计实现了一个用于支撑高并发集群监控系统的高效内存数据库模块,并且研究了其在实际系统中的应用情况。     

主存关系数据库的一种存储管理机制的设计与实现

因为主存数据库具有实时性的特点，所以在某些场合是其它大型数据库所无法替代的。本文讨论了一种基于关系的主存数据库的最底层的设计与实现。本文采用分页技术，在一大块内存中实现主存数据库的存储管理，并向应用程序提供一组存取函数。应用程序的SQL语句被编译之后，就可以转化为相应的存取函数，从而实现对数据库的访问。     

基于遗传算法的实时内存数据库查询优化

各种事务类型的查询处理是实时数据库实现的关键点之一．由于现有的关系查询处理不能适合于实时数据库，因此实时数据库系统必须具有自己的查询处理器．为此，结合正在开发的嵌入式实时数据库系统ERTDBMS，给出了一个实时数据库查询处理的系统RTQP，并在对实时数据库查询处理做了一般性探讨后，将重点放在内存代价和遗传算法上，类似于关系系统RTQP提供了在MMDB环境下节省内存的查询处理的实现算法，以及遗传算法和实时数据库规则相结合的查询优化方案。     

实时内存数据库的装入

实时数据库(real-time database,简称RTDB)要求以内存数据库(main memory database,简称MMDB)作为其底层支持.内存数据库的脆弱性使得数据库的装入(包括初装和重装)极为频繁,对系统性能影响极大,而传统的装入算法对实时内存数据库不适用.为此给出影响数据装入的实时数据及事务特征,并提出一种数据装入策略与算法.     

基于预分析的实时主存数据库设计

讨论了一种实时主存数据库。考虑到主存数据库特点,通过在事务预分析时确定事务的读写集合,文章给出了一种基于预分析的无冲突并发控制方法。同时,文中给出了基于预分析的数据库具体实现。     

内存数据库系统SwiftMMDB索引机制的设计与实现

T树结合了平衡二叉树(AVL树)和B树的优点,可以有效地组织索引数据,从而为内存数据库提供优良的存储效率和查询性能。结合自主开发的一个内存数据库系统SwiftMMDB介绍T树索引的设计与实现,并通过节点分裂、填充等方法改进了经典T树的插入和删除操作,减少了T树中平衡旋转的次数,从而进一步提高内存数据库检索的效率和性能。