導語：信息服務的數據預取方法綜述一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：基于LDD的預取策略如DDP考慮了數據距離，但是沒有考慮數據的訪問概率和更新頻率和數據大小，針對以上問題提出基于價值的數據預取(CDP)策略，一些重要的數據預取因素如訪問概率、更新頻率、數據項大小、數據距離和有效范圍等都包含在價值函數里，根據價值函數值的大小來選擇被預取的數據。通過實驗對比，CDP比DDP策略更有效的提高緩存的命中率。

關鍵詞：位置相關信息服務；位置相關數據；數據預取；緩存命中率

0引言

移動計算環境下，網絡的弱連接、低帶寬使得用戶而無法及時獲取所需的信息，特別是查詢位置相關數據（LocationDependentData，LDD）時，容易因用戶位置的改變而導致查詢結果過時失效或者不正確。而數據預取技術能夠顯著提高數據訪問速度和充分利用廣播帶寬[1]。

1基于價值的數據預取策略

1.1位置相關數據的模型位置相關數據（LDD），是指其值取決于具體地理位置的數據，LDD具有特定的適用范圍。

數據的有效范圍區域（ValidScopeArea），是指數據實例有效范圍的幾何區域。每個LDD實例有一個特定的有效范圍，只有在此有效范圍之內，該實例才是正確的。

數據距離（DataDistance），是指MC當前位置和數據實例有效范圍之間的距離。

1.2CDP預取方法本文提出CDP策略，預取時根據價值函數的值進行選擇，預取價值函數如下：Cost=Puseful×（benefit-penalty）（1）

式（1）中Puseful為MC訪問LDD的概率，benefit為MC預取LDD的獲益價值，penalty為預取LDD的懲罰代價。

1.2.1數據預取的獎懲代價數據預取到本地緩存后，并非所有的數據都是MC需要的，經過運算處理后能成為有效查詢的數據才是用戶需要的，只有這部分數據才能給MC的查詢訪問帶來獲益。本文用fbenefit（di）表示預取數據di的獲益價值函數，即MC未預取數據時的訪問時間與預取數據時的訪問時間減少的比例。

1.2.2訪問LDD的概率對于MC訪問某一種LDD可能性的概率，主要以MC經過該數據有效范圍的概率和未來訪問該數據的概率為依據，因此把MC將來可能經過有效范圍內數據列為預取的候選集C。主要考慮以下兩點因素：①從時間的角度來考慮。越久未被更新的數據，說明其因服務器端的數據更新而導致預取數據失效的可能性越??；而越久未被訪問的數據說明其比較陳舊，再次被訪問的可能性就越小。②從空間的角度來考慮。研究表明，在位置相關信息服務的數據訪問中，MC沿著某條移動路徑通過的概率越高，數據距MC當前的位置越近，且數據有效范圍區域的面積越大，或者越靠近MC當前移動路徑或移動方向上的LDD越容易被訪問。

1.3備選預取數據的擇取數據預取的目標是希望在MC有限資源的前提下，使得所預取的數據盡可能都是MC需要的，并且盡可能多的提供有效查詢信息。

在數據擇取過程中應考慮以下兩種情況：

①當S=0（緩存已滿）時，不論C中是否有剩余的未被預取的LDD，都將停止預取。

②當0＜S（緩存還有剩余空間）且size（i）>S，則根據MC當前位置和緩存的剩余空間來計算應預取數據總量的大小。

2模擬實驗及性能分析

實驗以預取數據在緩存中的命中率為指標進行測試對比。測試的工作負載為一組隨機產生的查詢序列，由100個查詢組成，每次查詢生成的條件字段、條件值和數據表都是按照一定的規則隨機產生的。將MC的緩存的大小分別設置為實驗數據總量的10%、15%、20%、25%、30%時分別進行五組實驗，實驗結果如圖1所示。

3結論

在移動環境中，數據預取是有效提高訪問速度和減少數據訪問時間的一個可行辦法。本文主要考慮MC訪問LDD可能性概率以及每一種數據能提供多少有效查詢信息，設計出一個預取價值選擇函數，在候選集中找到預取數據，只要這些數據出現在廣播信道，就預取到本地緩存。通過實驗比較，CDP策略比DDP、DHP策略更有效的提高了緩存命中率。

參考文獻：

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