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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

子句间优化技术在语义缓存查询求值中的应用

缓存技术用来弥补网络通信能力的不足。语义缓存既缓存查询结果,也缓存查询语义,可更好节省网络开销。实用性是语义缓存技术产生和发展的基础,根据实用性要求,语义缓存查询求值所消耗的时空代价要远小于网络通信能力不足带来的时空代价,所以必须对求值算法进行优化。文章从语法一级分析求值算法存在的问题并给出了两级优化方法和实现技术,降低了算法复杂度,减少了对数据库的无效访问,使语义缓存技术向实用化迈进了一大步。     

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。     

面向海量数据统计分析查询的中间层语义缓存

海量数据库应用系统中对统计分析查询进行优化,缩短查询响应时间是系统性能提高的关键。中间层语义缓存提供了一种优化海量数据统计分析性能的途径。文章通过对中间层语义缓存的研究,提出了一个适合海量数据统计分析的中间层语义缓存解决方案。     

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．     

语义缓存的最小权值项LWI替换策略

在客户-服务器数据库系统中，语义缓存是基于客户查询语义相关建立的一种客户缓存．语义缓存的内容由以往查询的结果以及相应的描述构成．针对语义缓存的特征，提出语义缓存下最小权值项LWI(1east weight itern)替换策略．该策略由缓存项投影属性的访问频率和缓存项与查询的条件匹配情况，结合数据访问的时间局部性考虑决定缓存项的权值，替换最小权值项．通过性能分析实验，在语义缓存中，基于LWI替换策略的系统性能要优于基于传统LRU和LFU替换策略的系统性能.     

基于逻辑规则的语义缓存查询处理优化技术

语义缓存在移动计算环境中有着非常广阔的应用前景．查询处理是语义缓存的一个关键问题，但是现有的查询处理算法在时空效率和裁剪结果的复杂度两个方面存在很大的局限性，这在一定程度上限制了语义缓存的实用性．为了克服这些缺陷，作者首先给出并证明了用于优化查询裁剪的逻辑规则；基于这些规则，给出了剩余查询的裁剪算法；最终给出了只需进行剩余查询裁剪的优化查询处理算法．算法分析从理论上证明了该优化机制的有效性，同时，仿真实验的性能比较也表明该优化方法在提高查询裁剪时空效率和降低剩余查询复杂度等方面都要明显优于没有优化的方法．     

Towards Intelligent Semantic Caching for Web Sources

An intelligent semantic caching scheme suitable for web sources is presented. Since web sources typically have weaker querying capabilities than conventional databases, existing semantic caching schemes cannot be directly applied. Our proposal takes care of the difference between the query capabilities of an end user system and web sources. In addition, an analysis on the match types between a user's input query and cached queries is presented. Based on this analysis, we present an algorithm that finds the best matched query under different circumstances. Furthermore, a method to use semantic knowledge, acquired from the data, to avoid unnecessary access to web sources by transforming the cache miss to the cache hit is presented. To verify the effectiveness of the proposed semantic caching scheme, we first show how to generate synthetic queries exhibiting different levels of semantic localities. Then, using the test sets, we show that the proposed query matching technique is an efficient and effective way for semantic caching in web databases.     

RDF查询语言到SQL语言的转换原理及其实现方法

RDF查询语言的优点是具有语义性，缺点是对于海量信息的存储和查找的效率都很低．而关系数据库对海量信息的存储和查找的效率皆很高，但是其查询语言SQL却缺乏语义信息．为了使信息查询既有RDF的语义性又有关系数据库的高性能，提出将RDF查询语言到SQL语言的转换原理，并在此基础上实现一个对用户透明的、建立在关系数据库之上的RDF查询引擎．其优点是：可以利用关系数据库来存储和查询RDF信息，提高其海量存储和查找效率；对存储在不同的关系数据库中的关系数据，能够利用RDF的查找特性进行异质数据库之间的信息交换及信息融合．     

一种关系模式到OWL DL本体的翻译方法

本体技术是数据可以达到语义层次交换的关键,如何将当前各类数据形成本体知识库表示是一个非常重要的问题。针对这个问题,以一种关系模式到一种语义扩展ER模型的正确性可满足转换算法为基础,提出了一种通过数据库反向工程到OWL DL本体的翻译算法,说明了该算法使得转换是正确性可满足的,并实验实现验证了算法。