基于hibernate缓存机制的查询性能优化研究

良好的缓存管理机制以及合理的缓存应用模式往往是系统性能提升的关键。而查询性能是一个系统性能表现的重要方面。文章在深入研究Hibernate的缓存机制以及二级缓存的应用策略的同时,提出了两种基于该缓存机制的系统查询性能优化方法。应用结果表明,通过这两种方法系统性能得到了相应的提高。

面向Hive查询的存储优化技术

为了提高Hive的查询性能,对HDFS数据块放置策略进行了优化,提出了一种基于相关关系分析的数据块放置策略,通过构建并发关系矩阵和相交关系矩阵评估待放置数据块与节点上已放置数据块之间的相关关系,并综合目标数据块的访问频率,选择合适的节点存储。

基于Web Dynpro Java平台的查询技术应用分析

为了解决以"大集中"方式设计的企业管理系统的查询性能下降的问题,提出了完善的查询性能优化模型。该模型是在对通用查询性能优化模型进行分析与的对SAP系统查询性能优化方法的研究基础之上,加入了业务规则优化层,从而使软件技术与业务规则优化相结合而形成的。通过完善的查询性能优化模型在电力系统发展建设的应用实例,验证了所提模型在提高以"大集中"方式设计的企业管理系统的查询性能方面的有效性。

一种面向联盟链的链下数据可验证查询方法

传统的区块链技术受到共识算法、区块在全网广播的速度等条件的限制,导致区块链的吞吐量性能无法和传统数据库性能相比。文中提出一种面向链下的数据可验证查询方法,将区块链上区块内数据存储在链下数据库中。采用Hyperledger Fabric作为区块链平台,使用Reids作为链下数据库存储区块数据,结合MPT树实现链下数据的查询可验证。通过实验验证了该方案可以实现区块链查询,性能接近数据库查询性能,并且保证了链下数据和链上数据的一致性,以及查询数据的可验证性。

基于hibernate的数据缓存优化技术的研究

通过将查询的结果存储在高速缓存中,可以显著的降低数据库的负荷,并提升整个应用系统的性能。本文研究了Hibernate的缓存工作机制,并对其查询缓存和缓存替换进行了优化。