面向轨迹数据查询优化的缓存机制研究

移动对象数据库(Moving object database,MOD)管理随着时间不断改变位置的空间对象,其已经在广泛的应用中被研究。尽管索引和查询算法等许多与MOD相关的技术已经被提出,但缓存管理仍然被忽略,这对于数据库性能至关重要。传统的缓存方法忽视了数据本身的时空特性,无法实现良好的性能。本文提出从缓存层面充分挖掘轨迹数据的查询性能,首先针对轨迹数据特有的存储结构和读写过程,设计了适合MOD的缓存访问机制;然后对于MOD系统中缺少与应用场景和访问模式相关的缓存策略问题,定制了缓存替换方法;最后开发了缓存管理工具MOCache,以可视化的形式动态跟踪查询语句结束后缓存状态的变化。通过实验表明本文提出的缓存替换策略与传统的策略相比,命中率提高到76.56%,缩短了查询时间,并且使用缓存工具监控历史状态信息,能够更加全面地反馈和分析性能问题。

光电混合数据中心网络中的流量卸载研究

数据流量的突发性影响数据中心网络的性能,光电混合网络可以很好地解决数据流量的突发问题,如何分配光网络带宽资源来卸载突发流量是关键。提出一种光电混合网络中的基于缓存阈值监控的流量卸载策略,并根据实测数据中心网络中的流量模型设计了仿真实验,分析了缓存阈值大小对系统性能的影响,得到了系统平均延迟与光路建立代价之间的折中关系,并为如何设置缓存阈值大小提供了建议。