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存储管理方法研究文献综述

 2020-04-23 07:04  

1.目的及意义

随着各种便携式计算设备的用户不断增多,网络技术和无线通信技术不断发展,以及移动设备处理能力、存储能力的增强,移动环境下各种业务应用已经日趋广泛,移动设备和移动网络越来越多地渗透到人们的生产活动和生活中。移动环境下产生的数据增长使得商业上对于移动数据存储管理方案也有了更高的要求。传统的分布式计算和分布式数据库都是基于有线网络和固定主机的,主要针对带宽稳定、可持续服务、可扩展和高性能节点等都比较稳定的应用环境,而在移动环境下,由于计算节点的移动性和无线性,节点间的通信通常处于“弱连接”态。“移动计算”和“移动数据库”的概念应运而生。相比传统数据库,移动数据库具有移动性、频繁的断链性、能源的局限性、网络通信的非对称性等特点,移动数据存储方案的设计还有待完善。

除此之外,随着大数据时代的到来,常规的磁盘数据库(RMDB)的性能已经不能很好地满足某些高性能、实时/近实时数据访问的要求。相比之下,内存数据库具有更快的数据存储速度、更高的吞吐量和更强的并发访问能力,能够很好地满足各种应用系统的实时数据管理的需求。内存数据库的提出始自上世纪80年代,DJ Dewitt等人发表《贮存数据库系统的实现技术》,第一次提出内存数据的概念。文中提出AVL树索引结构、Hash算法、内存数据库恢复机制等关键内存数据库技术的理论,不仅奠定了内存数据库的基础,也指明了它的发展方向。文中也曾预言当时价格昂贵的内存价格一定会下降,用户将数据库的全部或大部分存储在内存中有可能会实现。随着硬件技术的发展和64位系统的引入和广泛使用,内存数据库(MMDB)技术的研究也得到了更广泛的研究,并出现了一些原型和商业系统。在通信行业,低年限·中国电信、联通已在各自不同的系统中采用了内存数据库技术,用以解决运营网络系统、计费系统、精英分析决策系统等等对含量数据进行数据挖掘、查询分析或实时业务处理等需求。

将内存数据库技术应用在移动环境下,将会大幅度提升移动环境下事务处理的效率,对大数据环境下移动计算和移动数据存储的效率进步提高。

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2. 研究的基本内容与方案

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基本内容及目标:设计一个使用内存数据库的移动数据存储方案和索引方案,该方案应能够存储任何结构化,甚至是非结构化数据,能够在移动环境下支持大数据级别的数据的查询。

拟采用的技术方案:拟采用移动数据库系统的典型结构,包括:①固定网络②服务器③移动客户端④移动支持节点⑤无线网络单元⑥无线网。其中数据存储采用内存数据库的形式,数据存储采取段-区式存储层次,记录组织拟采取NSM方式,采用T-Tree索引算法。

3. 参考文献

1. [1] Chen N, Zhong X, Li L.Research on optimized R-Tree high-dimensional indexing method based on videofeatures[C]// IEEE, International Conference on Cloud Computing and Big DataAnalysis. IEEE, 2017:93-97.

[2] 曾文英. 面向移动环境的数据存储管理方法关键技术研究[D]. 华南理工大学, 2011.

[3] 郭波. 内存数据库存储管理研究[D]. 华中科技大学, 2012.

[4] 邵璐. 实时内存数据库技术在移动BOSS中的应用研究[D]. 中南大学,2011.

[5]岳丽华, 向小岩, 金培权,等. 一种自适应的闪存存储管理方法[J]. 小型微型计算机系统, 2010, 31(8):1675-1680.

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