随着互联网技术的迅猛发展,越来越多的非结构化数据涌入到人们的生活中,为这些数据建立高效的索引面临极大的挑战.键值数据库Key-Value以其结构简单和高扩展性而引起人们的广泛关注,已成为海量数据存储系统中的重要组成部分.由于Key-Va...随着互联网技术的迅猛发展,越来越多的非结构化数据涌入到人们的生活中,为这些数据建立高效的索引面临极大的挑战.键值数据库Key-Value以其结构简单和高扩展性而引起人们的广泛关注,已成为海量数据存储系统中的重要组成部分.由于Key-Value系统对吞吐量要求较高,而基于Flash的固态硬盘(solid state drive,SSD)能够提供很高的随机读性能,在SSD上构建Key-Value系统已成为海量数据存储领域的一大研究热点.鉴于Flash具有非定点更新、寿命有限等特性,基于SSD的KeyValue系统必须针对Flash的特性作专门优化.以一种称为SkimpyStash的基于SSD的Key-Value系统为基础,提出了一种新的Key-Value系统低延迟存储系统(low latency store,LLStore).LLStore使用内存文件映射技术来减少针对SSD的IO请求,除此之外,针对SkimpyStash中低效的压缩策略,提出一种改进方法,可以在少量增加内存开销的情况下极大地减少查询时间.通过与原系统的性能比较实验,LLStore在平均查询时间上可以获得至少12%的加速.展开更多
针对当前企业中不同应用系统之间存在的数据共享问题,提出了一种基于BOM(bill of material)的数据集成方法.首先给出异构数据源集成的总体架构,分析其中关键部件的作用,接着给出数据元模型的定义和多视图BOM的形成与转化,然后,介绍基于...针对当前企业中不同应用系统之间存在的数据共享问题,提出了一种基于BOM(bill of material)的数据集成方法.首先给出异构数据源集成的总体架构,分析其中关键部件的作用,接着给出数据元模型的定义和多视图BOM的形成与转化,然后,介绍基于BOM的企业异构信息系统集成在CAD,CAPP(computer-aided process planning),MES(manufacturing execution system)系统中的应用,最后以一个车间看板管理系统实例来验证方法的可行性和正确性.实例证明,该方法可以满足企业异构数据实时集成的需求.展开更多
文摘随着互联网技术的迅猛发展,越来越多的非结构化数据涌入到人们的生活中,为这些数据建立高效的索引面临极大的挑战.键值数据库Key-Value以其结构简单和高扩展性而引起人们的广泛关注,已成为海量数据存储系统中的重要组成部分.由于Key-Value系统对吞吐量要求较高,而基于Flash的固态硬盘(solid state drive,SSD)能够提供很高的随机读性能,在SSD上构建Key-Value系统已成为海量数据存储领域的一大研究热点.鉴于Flash具有非定点更新、寿命有限等特性,基于SSD的KeyValue系统必须针对Flash的特性作专门优化.以一种称为SkimpyStash的基于SSD的Key-Value系统为基础,提出了一种新的Key-Value系统低延迟存储系统(low latency store,LLStore).LLStore使用内存文件映射技术来减少针对SSD的IO请求,除此之外,针对SkimpyStash中低效的压缩策略,提出一种改进方法,可以在少量增加内存开销的情况下极大地减少查询时间.通过与原系统的性能比较实验,LLStore在平均查询时间上可以获得至少12%的加速.
文摘针对当前企业中不同应用系统之间存在的数据共享问题,提出了一种基于BOM(bill of material)的数据集成方法.首先给出异构数据源集成的总体架构,分析其中关键部件的作用,接着给出数据元模型的定义和多视图BOM的形成与转化,然后,介绍基于BOM的企业异构信息系统集成在CAD,CAPP(computer-aided process planning),MES(manufacturing execution system)系统中的应用,最后以一个车间看板管理系统实例来验证方法的可行性和正确性.实例证明,该方法可以满足企业异构数据实时集成的需求.
