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基于数据服务的嵌套视图动态更新方法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:0
  • 页码:226-237
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北方工业大学云计算研究中心,北京100144, [2]中国科学院研究生院,北京100049, [3]中国科学院计算技术研究所集成应用巾心,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金(60903048,61033006)资助
  • 相关项目:面向互联网资源聚合的最终用户服务抽象、运算及其性质保障问题研究
中文摘要:

数据服务屏蔽了数据访问的复杂性,并且支持用户以可视化方式定义装载异构数据源的嵌套视图.然而,当异构数据源输出的数据发生更新时,该更新需要通过数据服务逐层传播到顶层的嵌套视图,一类挑战性问题是,如何减少更新传播过程中的冗余计算,提高嵌套视图的数据新鲜度.为此文中提出了基于数据服务的嵌套视图动态更新方法,该方法利用指针为嵌套视图中的元组建立嵌套任意层次的数据服务的引用,同时给出了一种记录数据服务更新的日志以及在该日志上的嵌套视图增量更新算法.文中在原型系统中实现了该算法并且进行了实验分析,实验结果表明,该方法减少了70%的嵌套视图的更新时间,提高了60%的嵌套视图的数据新鲜度.

英文摘要:

Data service hides the complexity of the multi-source and heterogeneous data sources, and helps the implementation of user-steering nested view generation. However, once heteroge- neous data sources are updated, the updates must be propagated to the top-level nested views through data services step by step. A challenging problem is how to reduce the redundant compu- tation and improve the data freshness. In this paper, a dynamic update strategy is proposed. The strategy uses the pointer to establish the relationship between the data services and the nested views, and designs the log data structure for data service, and proposes an incremental update algorithm based on the log data structure. Experiments show that our strategy can effectively reduce 70% redundant computation, and improve 60% data freshness.

同期刊论文项目
期刊论文 42 会议论文 43
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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433