一种基于模板的数据预取和缓存算法

• 作者: 李丹 王霓虹 白杰云 高萌
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 专题型应用 数据预取 数据缓存 频繁查询 大数据查询
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 3240-3242,3246
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.3|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.11.009

摘要

针对专题型应用中普遍存在的大数据查询的频繁性和模式固定性特点，提出一种基于模板的数据预取和缓存算法，用于加快数据查询响应速度并减轻服务器端负载压力。通过构建数据查询模板，在触发器被激发时调用模板以构建预取数据，提出基于模板的数据预取方法和基于触发器的预取算法；考虑缓存空间中一些大数据的存在对查询响应速度的优化性，建立缓存对象模型并提出改进的Hybrid算法。以东方红湿地环境监测平台为例进行算法实验与分析，实验结果表明，在不同的缓存百分比下，较之典型的缓存算法，改进的Hybrid算法在访问延迟率上均有改进，且在大数据量查询时表现出了优越的应用效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王霓虹	东北林业大学信息与计算机工程学院	97	947	15.0	25.0
2	李丹	东北林业大学信息与计算机工程学院	55	321	10.0	15.0
3	高萌	东北林业大学信息与计算机工程学院	11	41	4.0	5.0
4	白杰云	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	7	12	2.0	3.0