【摘 要】
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提出了一种新的用于关系数据库查询缓冲和预取的方法。首先将数据查询语句抽象成由四元组组成的查询模板,同时保存了查询语句的实际参数。基于这些模板和参数,提出了两种智能
【机 构】
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江南计算技术研究所,解放军信息工程大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60025206);装备预先研究项目基金资助项目
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提出了一种新的用于关系数据库查询缓冲和预取的方法。首先将数据查询语句抽象成由四元组组成的查询模板,同时保存了查询语句的实际参数。基于这些模板和参数,提出了两种智能预取算法以适应两类不同的数据查询需求。第一个算法基于蚁群规则,该算法能够用于预测将来具有最高可能性的查询。经过监控某个特定应用对于数据库所发生的大量查询,实际的模板数要远远小于发生的查询数。当通过考虑查询模板和跟踪历史查询记录来预测未来可能发生的查询时,提出了第二类算法。该算法基于惯性规则,它使用BP网络来跟踪用户的查询历史。相对于前面的算法,该算法更适合多应用共存的场合。在模拟实验中发现对于单个应用而言,查询具有很高的模板依赖性,而对于多应用场合,惯性规则具有更好的适应性。
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