基于行为预测的移动网络数据库访问方法研究

论文摘要

随着移动计算和移动智能终端的迅速发展,移动网络数据库作为一种新型数据库系统得到广泛应用。但是,由于其所处的无线网络端端延迟大、带宽有限,影响了移动网络数据库的访问性能。本文提出了一个改进移动网络数据库访问性能的方法,该方法基于用户行为预测理论,根据用户的数据查询历史预测用户的后续数据查询,在收到用户的后续查询之前将预测的数据主动发送给用户,并缓存到用户应用端,使得用户应用以本地查询代替网络查询来满足其后续的查询请求,从而较大程度的缩短了查询响应时间。该方法还将用户行为预测和CAS(Content Addressable Storage)相结合,减少了用户查询期间网络中的数据传输量,进一步缩短了查询响应时间。本文在移动终端的Android平台上设计并实现了上述访问方法,并搭建了实验平台进行性能测试。测试结果表明,和传统数据库访问方法相比,该方法在保证用户获得数据可靠性的同时缩短了响应时间,提高了移动网络数据库的访问性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 移动网络数据库发展与简介
• 1.2 选题动机
• 1.3 论文工作
• 1.4 论文结构
• 第二章 移动网络数据库访问方法概述
• 2.1 移动网络数据库访问性能需求
• 2.2 移动网络数据库访问性能研究现状
• 2.3 用户行为预测
• 2.4 Content Addressable Storage思想
• 2.5 数据库访问API
• 第三章 基于用户行为预测的移动网络数据库访问方法
• 3.1 用户行为预测思想
• 3.1.1 用户行为预测思想的引入
• 3.1.2 用户行为预测模型
• 3.1.3 用户行为预测功能的部署
• 3.2 用户行为预测思想和CAS的结合使用
• 3.2.1 CAS的应用
• 3.2.2 用户行为预测思想与CAS的结合
• 3.3 数据通讯协议
• 3.3.1 数据包类型
• 3.3.2 行为序列
• 3.4 系统整体结构
• 3.4.1 模块划分
• 3.4.2 整体结构
• 第四章 基于用户行为预测的移动数据库访问方法的实现
• 4.1 实现平台及配置环境
• 4.2 主要模块的实现
• 4.2.1 行为预测模块的实现
• 4.2.2 CAS模块的实现
• 4.2.3 数据通讯协议的实现
• 第五章 性能评价
• 5.1 实验场景的设计
• 5.2 数据分析
• 5.2.1 当副本数据同步度为0%时
• 5.2.2 当副本数据同步度为50%时
• 5.2.3 当副本数据同步度为100%时
• 5.2.4 整体分析
• 5.3 实验总结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文总结
• 6.2 存在的问题
• 6.3 研究展望
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢