语义缓存技术的研究

语义缓存技术一直以来是数据库研究的热点之一。语义缓存是指将用户向服务器端提交的查询语句和查询实际得到的结果数据同一存储在指定的缓存中,因而其不仅包含有数据,还有对数据的相关描述信息,从而可以提高查询效率。在语义缓存之前,还存在页面缓存、元组缓存、块缓存等缓存技术。文中首先介绍语义缓存的模型,然后阐述和分析语义缓存查询匹配算法和缓存替换策略,最后对语义缓存技术进行总结,从而为语义缓存技术的进一步研究提供一定的理论基础。     

语义缓存技术的研究

语义缓存技术一直以来是数据库研究的热点之一。语义缓存是指将用户向服务器端提交的查询语句和查询实际得到的结果数据同一存储在指定的缓存中,因而其不仅包含有数据,还有对数据的相关描述信息,从而可以提高查询效率。在语义缓存之前,还存在页面缓存,元组缓存,块缓存等缓存技术。本文首先介绍语义缓存的模型,然后阐述和分析语义缓存查询匹配算法和缓存替换策略,最后对语义缓存技术进行总结,从而为语义缓存技术的进一步研究提供一定的理论基础。     

关系数据库语义缓存的研究进展

语义缓存是优化数据库性能的有效方法，在关系数据库领域得到了广泛研究和应用。它是将查询结果和相关语义信息缓存，从而为将来的查询提供解答。本文首先介绍了语义 缓存的基本概念和原理，然后对现有语义缓存技术进行了分类，最后结合语义缓存的发展趋势讨论了语义缓存的关键技术。     

基于语义贡献值的XML查询缓存替换策略

传统缓存替换策略对语义缓存替换缺乏针对性,不能有效重用缓存中的数据,影响缓存命中率。为此,针对可扩展标记语言查询(XML)代数查询的特点,提出一种基于语义贡献值的XML查询缓存替换策略,根据用户历史查询的缓存项进行聚类分析,预测其对未来查询的语义贡献值,当缓存空间不足时替换语义贡献值最小的项,从而提高用户查询效率。实验结果表明,相比最不经常使用策略和最近最少使用策略,该策略能有效缩短查询时间,提高缓存命中率。     

面向单表查询的具有语义缓存功能的ODBC接口设计*

析了原有PsqlODBC不采用缓存技术带来的缺陷及其对系统性能的影响,提出在PsqlODBC中引入语义缓存技术,有效地利用了客户端的计算和存储资源,降低了服务器端的载荷,缩短了查询响应时间,提高了系统吞吐量。从语义缓存的内容、查询结果集与缓存结果集之间的关系、查询结果集的提取、数据更新和语义缓存的一致性等方面详细阐述了面向单表查询的具有语义缓存功能的ODBC接口设计。     

面向聚集查询的语义缓存技术

将目前主要用于小规模数据库查询的语义缓存技术拓展到海量数据库的聚集查询中,以面向聚集查询的语义缓存形式模型为基础,构造了语义缓存StarCache.详细讨论了StarCache中的聚集查询处理、语义缓存替换管理和一致性维护等技术.StarCache已经集成在自主研发的并行数据库中间件StarTP中,并在一项大型国家工程中得到实际应用.     

自适应的数据库查询缓存

传统的缓存采取较为机械的管理方法,不能随数据库运行的动态信息调整自身参数以得到更优的性能。数据库语义缓存能够让数据库"理解"查询语义,可以为数据库的动态调节提供信息。而查询缓存是语义缓存的一种,在SQL解析与查询执行之间,通过研究查询缓存的自主管理来提高数据库的查询性能。首先介绍了数据库常用的语义缓存与自主计算,然后对查询缓存进行了形式化定义,并提出了自适应的查询缓存模型。最后在MySQL的查询缓存上进行了实验,得到了较好的效果。     

基于XML的异构数据集成系统的查询处理

讨论了基于XML的Web异构数据源集成系统中的查询处理，并提出了针对全局视图的语义缓存的实现方法，包括查询与缓存入口的匹配算法，网络环境下缓存建立和淘汰算法；最后描述了Gav模式集成方式下的查询分解和优化方法。     

一种基于XQuery语义缓存的Web信息集成中的查询处理

针对网络和移动计算环境下Web信息集成系统中XML数据查询处理的瓶颈,提出了一种基于SAT和TRT的语义缓存以及for和return子句的重写规则,有效地缩短Web信息查询响应时间。     

合取语义缓存的并行查询裁剪

语义缓存可以利用查询之间的语义相关性,是提高数据库查询性能的有效技术之一.传统语义缓存是按谓词来组织的,查询裁剪是串行进行的,算法的时间复杂性是指数级的.基于合取语义缓存模型,提出了并行查询裁剪算法.与现有的语义缓存查询裁剪算法相比,并行查询裁剪算法不但可以将算法的复杂性由指数级降为多项式,而且可以提高缓存的利用率,缩短查询的平均响应时间.     

A Semantic Cache Framework for Secure XML Queries

Secure XML query answering to protect data privacy and semantic cache to speed up XML query answering are two hot spots in current research areas of XML database systems. While both issues are explored respectively in depth,they have not been studied together,that is,the problem of semantic cache for secure XML query answering has not been addressed yet. In this paper,we present an interesting joint of these two aspects and propose an efficient framework of semantic cache for secure XML query answering,which can improve the performance of XML database systems under secure circumstances. Our framework combines access control,user privilege management over XML data and the state-of-the-art semantic XML query cache techniques,to ensure that data are presented only to authorized users in an efficient way. To the best of our knowledge,the approach we propose here is among the first beneficial efforts in a novel perspective of combining caching and security for XML database to improve system performance. The efficiency of our framework is verified by comprehensive experiments.     

基于XML数据的通用路径表达式的查询

查询重写是数据库研究的一个基本问题,它和查询优化、数据仓库、数据集成、语义缓存等数据库问题密切相关。同时,查询重写也是在关系数据库中存储和查询XML数据的关键问题。由于XML数据是元素嵌套和元素引用的,嵌套层数可以任意,并且模式和数据混合,因此XML的查询会涉及到广义路径表达式(GPE)。文中着重研究了如何解决XML数据的查询重写的方案,把含有广义路径表达式的XML查询语句重写为含有简单路径表达式(SPE)的XML查询语句,再转化为基于关系数据库的SQL语句。     

基于大规模事务处理系统的中间层语义缓存技术的研究

对当前的中间层语义缓存的研究进行了分析,以一个大规模事务处理系统为背景,提出了一个针对海量数据统计分析的中间层语义缓存解决方案,给出了其相关定义、体系结构及管理机制,并在大规模事务处理系统上对语义缓存进行了测试。     

数据网格中高效的元数据管理策略

在数据网格中,提出了采用完全分布方式、基于智能Cache和语义的元数据管理策略,在管理策略中设计一个元数据管理系统的体系结构SMICC.该体系结构引入了智能Cache和语义信息的方式来对元数据系统进行管理,减少远程访问时间和增加查询的准确度.SMICC可以利用智能Cache和语义信息处理不同的情况,可以根据本地可用的元数据进行查询的分解形成子查询,用户可以从本地Cache中获得元数据查询结果的一部分,剩下的部分可以从远程位置获得.通过语义信息和已有元数据,不仅可以使系统达到更好的扩展性和可用性,而且在保证用户访问质量的同时也提高了访问效率.     

移动查询缓存处理的研究

客户缓存为提高客户／服务器数据库系统整体性能以及客户方数据可用性提供了有效途径。移动环境下网络资源的贫乏使客户缓存的作用更为重要，语义缓存是基于客户查询语义相关建立的一类缓存，提出一个基于语义缓存的客户缓存机制，给出缓存的内容组织，提出缓存项合并策略；然后讨论了基于语义缓存的查询处理策略；最后，模拟结果表明该客户缓存机制能够提高分布式、特别是移动环境下客户服务器数据库系统的性能。     

语义缓存的聚集查询匹配研究

为提高海量数据库系统的查询效率，围绕海量数据库系统中的聚集查询技术，把通常应用于小型数据库查询的语义缓存技术拓展到海量数据库的聚集查询中．首先研究了面向聚集查询的语义缓存形式化描述，在此基础上讨论了利用缓存处理查询的条件并对查询匹配进行了分类，提出并实现了包含匹配判定算法和相交匹配判定算法，最后给出了相应的实验结果．在某大型实际工程中的应用表明上述判定算法是有效的．     

Cache-Conscious Automata for XML Filtering

Hardware cache behavior is an important factor in the performance of memory-resident, data-intensive systems such as XML filtering engines. A key data structure in several recent XML filters is the automaton, which is used to represent the long-running XML queries in the main memory. In this paper, we study the cache performance of automaton-based XML filtering through analytical modeling and system measurement. Furthermore, we propose a cache-conscious automaton organization technique, called the hot buffer, to improve the locality of automaton state transitions. Our results show that 1) our cache performance model for XML filtering automata is highly accurate and 2) the hot buffer improves the cache performance as well as the overall performance of automaton-based XML filtering     

XML过滤中缓存失效策略的性能分析数学模型

硬件缓存行为是内存驻留的数据密集型系统(例如XML过滤机制)的一个重要特征.目前对XML的过滤方式的主流研究都是用自动机来表达主存中长期运行的XML查询.现主要通过分析性的建模和系统度量来研究基于自动机的XML过滤的cache性能,将原本笼统地针对整个cache失效性的分析细化成建立cache圈内模型和跨圈模型来估计cache的失效率,并通过实验证明该评估机制具有较高的精确度.