原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
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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文献信息
篇名 数据库查询优化中的智能预取技术
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 数据预取 蚁群规则 惯性规则
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 35-37,40
页数 4页 分类号 TP391.7
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.05.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈左宁 40 174 7.0 12.0
2 朱鸿宇 16 87 5.0 9.0
3 刘瑰 11 66 4.0 8.0
7 唐福华 10 61 3.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据预取
蚁群规则
惯性规则
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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