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。     

基于语义缓存的移动查询导出

在移动环境下，客户缓存为提高客户－服务器数据库系统的整体性能，特别是保证客户端数据可用性提供了有效途径，该文针对如何从基于语义描述的缓存中导出当前查询（部分）结果的问题，研究了查询从缓存导出的充分条件，并在定义查询与缓存之间的精确匹配，包含匹配和相互匹配几种情况的基础上，给出缓存与查询，包含与相交匹配的判断条件和相应的算法，基于该文的研究，查询可以充分利用本地语义缓存的内容，从而降低网络开销，加快响应时间，并支持移动客户断接时的数据访问。     

移动数据库中基于语义的移动子集的构造与替换

本文针对移动数据库中缓存的特殊性,提出了移动子集的概念.移动子集是基于语义的客户机上的缓存;它能够减少移动客户机和服务器间的通讯开销,并能让客户机有更好的自治性,有效地支持客户机的断接操作.本文讨论了基于语义的移动子集的构造及其替换策略.     

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.     

断接下查询的缓存处理

移动环境下，由于无线网络可靠性低、费用高，移动主机本身受电源、资源等方面的限制，移动主机经常会主动或被动地处于断接，即没有网络连接的状态．为了提高断接时移动客户对数据的访问能力，有效利用移动缓存，该文提出断接下基于语义缓存的查询处理QPID算法．该算法的主要思路是先找出缓存中与当前查询相关的缓存项，再通过对相关项数据的进一步处理获得缓存中满足查询的结果．试验表明，基于QPID算法的查询处理可以更好地满足断接下客户的查询请求．     

移动环境下缓存弱一致性的研究

在移动环境下，客户缓存为提高客户一服务器数据库系统的整体性能提供了有效途径。缓存与服务方数据的同步策略是缓存研究的重要内容。移动环境下，考虑到网络的带宽、开销和可靠性等因素，客户有可能允许缓存维护弱一致性，即允许缓存与服务方数据存在偏差。本文针对基于语义的缓存，给出客户限定偏差范围的方法，并且提出基于有效期的缓存同步算法。     

移动计算中语义缓存的改进研究

针对现有移动计算环境中的语义缓存缺乏位置信息的空间索引,提出一种基于四叉树索引结构的语义缓存及其查询裁剪算法,扩展了传统的语义缓存,实现面向对象的语义缓存。通过模拟实验,对算法的性能进行比较分析。结果表明四叉树语义缓存,降低了平均响应时间、查询比较次数和网络通信负荷。     

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。     

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.     

基于XQuery语义缓存的异构数据集成系统的查询处理

提出了一种在Mediator-Wrapper结构中嵌入基于XQuery语义缓存的异构数据集成系统的查询处理方案,主要包括查询包含关系判定、查询分解和重写.同时提出利用树型同态算法解决XQuery查询语义包含关系的判断问题和Web环境下的缓存替换策略,旨在提高信息集成系统的查询性能.     

基于语义信息的cache管理策略

针对传统的cache在预取时不判断预取数据块的状态,导致一些不必要的I/O,同时降低cache命中率的缺点,提出了一种基于语义信息的cache管理策略.该策略首先通过收集语义信息让磁盘了解文件系统在磁盘上的数据布局,磁盘上每个数据块是活跃的还是死亡的,并得出磁盘上分区数据块的活跃度.然后根据语义信息在预取的时候不预取死亡的块,在活跃度高的分区上提高预取参数,而在cache替换出数据块时对于死亡块不进行写盘操作.实验结果表明该策略可以较好提高cache命中率进而提高系统的吞吐量.     

一种超节点P2P网络中基于语义的协同缓存管理机制

超节点P2P（Super-peerP2P）结合了P2P结构和C／S结构的优点,是当前应用最广的一类P2P系统。在超节点P2P网络中,文件访问是最基本的操作,往往使用缓存技术来提高其操作效率。目前大多数超节点P2P网络使用传统的“尽力而为”的缓存机制,该机制没有区分超节点网络中不同节点对资源的需求及关注程度不同,导致偶尔访问的对象替换经常访问的对象。针对“尽力而为”缓存机制的不足,本文提出一种基于语义信息的协同缓存管理机制SCOCM（Semantic-based Cooperative Cache Management mechanism for super-peer net works）,应用已经请求对象的语义信息主动地选择对象放置缓存,以兴趣度的远近驱逐缓存内的对象,减少缓存对象的替换,使得每个缓存中缓存的对象之间尽可能地保持语义联系。实验结果表明,基于语义信息的协同缓存管理机制与LRU相比可大大降低缓存的替换率,提高缓存的存取效率,命中率也较高。     

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．     

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.     

A framework for semantic grouping in P2P databases

Sharing of structured data in decentralized environments is a challenging problem, especially in the absence of a global schema. Social network structures map network links to semantic relations between participants in order to assist in efficient resource discovery and information exchange. In this work, we propose a scheme that automates the process of creating schema synopses from semantic clusters of peers which own autonomous relational databases. The resulting mediated schemas can be used as global interfaces for relevant queries. Active nodes are able to initiate the group schema creation process, which produces a mediated schema representative of nodes with similar semantics. Group schemas are then propagated in the overlay and used as a single interface for relevant queries. This increases both the quality and the quantity of the retrieved answers and allows for fast discovery of interest groups by joining peers. As our experimental evaluations show, this method increases both the quality and the quantity of the retrieved answers and allows for faster discovery of semantic groups by joining peers.     

移动计算环境中一种基于分簇的缓存替换策略--CFSLR

通过引入簇机制，给出了分簇的位置相关数据缓存模型的定义和结构。然后在此基础上提出一种新的语义缓存替换策略--簇先段后替换。在分析本策略的替换机制后，给出了具体的替换算法。最后，描述了模拟实验的结果，并对之进行了分析说明。