基于ASP.NET缓存与分页策略优化Web数据查询性能

利用ASP．NET的缓存功能，结合性能良好的存储过程，一次性地缓存数据库数页数据，以供用户分页查询，是优化Web数据查询性能的比较理想的方式。文章详细介绍了优化模型的实现，并进行了性能分析。     

基于存储过程分页优化Web数据查询性能

随着微软公司.NET框架的发布和电子商务的广泛应用,Web应用程序开发已成为主流,如何提高访问Web数据的性能,一直受到开发人员的重视,本文就是基于存储过程分页来提高访问Web数据的性能,并在.NET平台上实现了该功能。     

Oracle 10g数据库海量数据分页查询优化

Oracle数据库中海量数据分页查询效率直接关系到应用系统的执行效率。介绍Oracle 10g数据库中一种优化的海量数据分页查询解决方案,分析了传统分页查询技术的不足,将数据库优化策略、SQL语句优化、游标变量、批绑定、动态SQL等多种技术融为一体,并提供一个可以共享的、优化的存储过程,提高了海量数据的分页查询效率。     

多源海量遥感数据分页查询策略的优化研究

在Web环境下查询遥感图像数据时,由于数据规模巨大和数据来源众多,常出现页面响应时间过长甚至没有响应的情况。针对传统分页查询方法查询数据量越大,页面响应速度越慢的问题,提出一种基于页面转换算法的多源海量遥感数据分页查询优化策略。调用Web服务获取各个数据源中满足条件的记录总数,利用页面转换算法实现用户查询页面的划分,由智能Agent动态查询与合并各个数据源的子页面。对不同的查询数据量进行实验,结果表明,传统分页查询方法的响应时间随着数据量的增加呈线性增长趋势,而优化后分页查询方法的响应时间基本保持不变。     

基于Oracle数据库海量数据的查询优化研究

系统数据库数据量大时,常常会遇到系统响应时间过长、占用系统资源过多等一系列问题。因此对海量数据查询技术的研究就很必要。文中基于Oracle数据库,采用各种措施和方法来提高响应速度：合理设计数据库结构、使用索引、分区、SQL语句优化等手段优化数据库。另外,分页显示查询结果也能很大地提高查询速度。实验证明,优化后速度明显提高了很多。因此可见,文中采用的优化方法对海量数据的查询优化是正确有效的。     

面向海量数据统计分析查询的中间层语义缓存

海量数据库应用系统中对统计分析查询进行优化,缩短查询响应时间是系统性能提高的关键。中间层语义缓存提供了一种优化海量数据统计分析性能的途径。文章通过对中间层语义缓存的研究,提出了一个适合海量数据统计分析的中间层语义缓存解决方案。     

多条件分页查询优化的设计方法

随着数据量的不断增加,数据库的分页查询效率成为提高数据库访问性能的重要问题。从分析影响分页查询速度的关键因素入手,结合优化器中SQL语句的优化原理和分页算法,通过理论推导和实验结果的分析,提出分页查询优化的设计方法。将该方法应用于实际系统的分页框架中,取得了较好的效果。     

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。     

基于图书馆的海量数据性能优化

随着图书馆数据大规模的增长,海量数据的组织、查询和存取日益成为应用性能的关键。本文针对图书馆海量数据的情况,从几个方面进行分析研究,重点对海量数据进行查询优化研究,探寻一些能够优化海量数据性能的方法。     

基于优化器的提高海量数据查询效率方法研究

SQL语句的质量是影响海量数据查询效率的关键因素。关于SQL查询优化的方法众多,涉及面较广。以上海市实有人口信息管理系统性能优化为实践基础,在描述SQL提示及其使用原则的同时,着重介绍SQL提示在提高海量数据查询效率方面的一些使用方法。     

基于数据划分的海量数据查询优化研究与应用

针对海量数据查询效率低的问题,在比较和分析了多种海量数据查询优化解决方案的优缺点后,提出了一种基于数据划分的海量数据查询性能优化方法.该方法利用多数据库处理、表分区、分表技术将数据在三个维度上将数据划分存储,减少了海量数据的查询规模.经过实验该方法提高了大规模海量数据的查询效率.     

数据库应用系统性能与数据查询优化

数据库查询的效率是数据库应用系统性能的重要指标，本文好数据查询优化的几种方式，并以实例说明查询优化的过程及其在数据库应用系统中的应用。     

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.     

面向海量数据的数据一致性研究

复制是实现海量数据管理的关键技术之一,多副本之间的数据一致性维护是提高分布式系统的容错能力与性能的重要保证。强一致性确保并发的修改操作不会发生冲突,但是限制了系统的可用性、连通性以及副本数量;弱一致性确保副本的最终一致,提高了系统的容错能力。本文从已有的一致性维护方法出发,结合海量数据的特点,对一致性维护过程中所涉及的更新发布、更新传播方式、更新传播内容以及更新冲突解决等几个方面进行了分析,提出了相应的解决方法。     

基于SOA的数据同步技术研究与实现

随着企业或单位业务系统建设数量与复杂程度的增加,其产生的数据种类与日俱增,由于建设规范与标准不一,数据的共享成为一大问题。利用基于SOAXML、Web Service、UDDI等核心技术,实现了数据同步的实时性、松耦合性、可扩展性等要求,为不同业务系统的异构数据的共享提供了一个通用的交换平台。     

基于RTP/RTCP协议的实时数据传输与同步控制策略

针对分组交换网络中的实时媒体传输,考虑非QOS保证的分组网络可能带来的传输丢包、乱序和抖动等情况,采用基于RTP/RTCP协议的媒体传输和媒体控制机制,在媒体流中添加时间戳等控制信息,通过播放时延控制算法进行媒体内同步,并在媒体内同步的基础上,根据发送方的绝对时间戳和RTP时间戳的对应关系,确定不同媒体流之间的同步点,从而达到多通道媒体间同步的效果。     

基于数据流的近似查询计算及其应用研究

通过分析基于实化聚集视图的查询重写方法，将相关的查询计算理论与数据流的查询相结合，针对数据流的特征，给出了一种具有广泛应用前景的基于数据流的近似查询计算方案。     

基于消息系统的海量实时数据集成

在需要实时数据同步集成的需求下,传统的数据仓库定时刷新的方式无法满足需求。消息系统应用于企业系统间的事件交互,本身具有＂近实时＂、发布/订阅模式、可靠的消息传递、大容量、可随意扩容等特性,为海量数据实时同步提供保障。     

基于模糊数据模型的智能查询优化算法

为实现对数据库信息查询时使用自然语言与计算机交流,提出了一种智能查询优化算法-IIOP算法;首创提出将模糊查询与相似查询结合的思想,其中模糊匹配查询更符合人脑思维特性,更合理有效;为提高查询效率,在进行查询时首先对原始数据序列提取能反映数据变化趋势的特征极值点,然后仅对特征极值点进行相似查询,极大减少了数据存储量,提高了查询计算速度。该算法经实验验证切实有效可行,相对其它算法能明显提高查询速度和准确率。     

一种数据同步技术研究与应用

数据同步是分布式开发环境中面临的一个实际问题,通过对数据同步类型和数据复制技术的分析,提出了一种基于同构数据库中差异记录统计的数据同步技术解决方案,并分析和描述了该方案的具体的工作流程及其框架结构,最后通过实例证明了该方案的准确性和可靠性。