【摘 要】
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随着计算机技术的发展,特别是网络的普及,各种应用业务需要处理的数据量日益增长,数据规模巨大(在TB级以上)的海量信息处理系统也随之出现.如果在这种规模的系统上按常用的处
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,长沙,410073
【出 处】
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第二十三届中国数据库学术会议(NDBC2006)
论文部分内容阅读
随着计算机技术的发展,特别是网络的普及,各种应用业务需要处理的数据量日益增长,数据规模巨大(在TB级以上)的海量信息处理系统也随之出现.如果在这种规模的系统上按常用的处理方式进行聚集查询将是非常耗时的.如何对聚集查询进行处理,将查询响应时间缩短到用户可接受的范围内,成为海量信息处理系统。
本文以海量数据库应用系统为背景,基于混合数据流管理系统模型给出了一个聚合查询优化方案,该方法在数据入库之前通过数据流处理技术来获取缓存信息,从而显著降低了获取缓存信息时对系统的整体性能的影响,优于基于定时查询任务缓存刷新方式的语义缓存优化方案.在将来的工作中,将考虑对用户提交的任意聚集查询进行优化,使其适用于更普遍的海量数据库应用.
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