[发明专利]移动设备的数据缓存方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种数据缓存技术，特别涉及一种在移动计算设备中通过将查询结果和相关语义信息进行缓存、并利用语义为查询提供解答的移动设备的数据缓存方法及其系统。

背景技术

缓存技术是一项能较好解决移动环境下数据访问性能的技术，通过对数据进行缓存，可以降低移动计算设备访问网络的延迟以及带宽消耗。传统的客户端缓存主要包括页面缓存、元组缓存，两者的缓存技术都采用基于数据导航的访问模式，而对于关联访问的支持是很有限的，为了解决基于关系型数据库的缓存，可采用语义缓存的方式。语义缓存技术是一种基于语义描述及其结果集的缓存技术，相对传统的页缓存和元组缓存技术,它具备明显优势:节约网络开销,节省缓存容量,支持并发处理,支持网络断接.这使得语义缓存技术在移动计算环境下有非常广阔的应用前景；因为移动设备资源有限,语义缓存只能缓存被用户频繁访问的那部分数据集。当用户发出查询请求时,查询所要求的结果集可能只有部分或完全没有被缓存包含。因此,语义缓存需要对用户查询请求进行裁剪以获得本地缓存可以处理的探测查询(probe query)和必须送服务器处理的剩余查询(remainder query)。查询裁剪快速执行和裁剪结果简单是语义缓存具有实用价值的关键条件。如果查询裁剪过程过于复杂或者裁剪出的探测查询和剩余查询复杂度太高,都会使得查询处理的执行效率大大降低。现有的语义缓存查询处理机制在时空效率和裁剪结果复杂度两方面存在很大的局限性。给出的查询处理算法都只是利用逻辑与运算和逻辑差运算裁剪出探测查询和剩余查询,它们都没有对与运算和差运算的时空复杂性进行充分的考虑。虽然利用这些算法可以求得探测查询和剩余查询,但是查询处理算法的时空效率很低。在语义缓存合并策略方面，虽然给出了几个典型的合并策略，但是没有分情况进行讨论，而且对于某些复杂的查询，典型的合并策略并不是最优化的。因此，对于语义缓存的查询处理,需要有更好的优化机制来简化其裁剪过程,使得查询处理的时空复杂度尽量小,并且要降低查询处理时空消耗的快速递增趋势。

发明内容

本发明的首要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种移动设备的数据缓存方法，该方法大大减小了裁剪过程中谓词的数目，具有裁剪效率高，降低了查询处理时空消耗快速递增的趋势的特点。

本发明的另一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种移动设备的数据缓存系统。该系统能够增加缓存管理的效率和重复利用率，实用性强。

本发明的首要目的通过下述技术方案实现：移动设备的数据缓存方法，包括：

查询解析与分类，对用户发出的查询进行解析得到查询的内存表示形式，并把查询分为简单查询和复杂查询这两种类型；

查询匹配，将解析后的查询与语义缓存进行查询匹配，得到待裁剪的缓存段，将待裁剪的缓存段组合成一个带谓词析取式的缓存；

谓词化简，判断缓存是否由简单查询构成，如果缓存是由简单查询构成，则进行谓词析取式化简；否则，则进行谓词合取式化简；

剩余查询裁剪，化简后的缓存与查询进行裁剪，得到剩余查询；

数据通信，将剩余查询发往服务端，并接收服务端返回的剩余查询的查询结果；

服务端，接收剩余查询，并返回剩余查询的查询结果；

缓存更新，根据服务端返回的剩余查询的查询结果对缓存进行更新；

数据存储，将查询结果与查询进行存储；

其中，简单查询包括关系表，属性集合，简单谓词集合和查询被提交的时间；简单谓词集合又包括简单查询谓词、简单查询操作和简单查询值；简单谓词集合限定每个简单查询谓词的名称相同，简单查询操作限定为数值比较操作，所述数值比较操作为大于、小于、等于、大于等于或小于等于，简单查询值为数值型，所述数值型为整形、浮点型或双精度浮点型；

复杂查询包括关系表，属性集合，复杂谓词集合和查询被提交的时间；复杂谓词集合又包括复杂查询谓词、复杂查询操作和复杂查询值；复杂谓词集合中复杂查询谓词的类型不限，复杂查询操作为包含、不包含、大于、小于、等于、大于等于或小于等于，复杂查询的类型为字符串型、整型、浮点型或双精度浮点型。

缓存合并，针对简单查询进行缓存全合并，针对复杂查询进行基于谓词复杂度的动态合并。

界面显示，与用户进行人机交互。

本发明的另一目的通过下述技术方案实现：移动设备的数据缓存系统，包括：

查询解析与分类模块，用于对用户发出的查询进行解析得到查询的内存表示形式，并把查询分为简单查询和复杂查询这两种类型；