移动数据库中支持位置相关查询的数据预取策略

移动环境下查询位置相关数据（LDD）时因网络的断接性、低带宽和用户的移动性而导致查询结果过时失效,而数据预取能够显著提高数据的访问速度,缩短查询的响应时间。基于LDD的预取策略如DDP、DHP等考虑了数据的空间位置特性,但是没有考虑数据的访问概率和使用效率,针对以上问题提出基于价值的数据预取（CDP）策略,根据价值函数值的大小来选择被预取的LDD。实验证明CDP比DDP和DHP的预取策略更有效的提高缓存的使用率和增大预取数据的缓存命中率。     

一个基于移动数据库的动态缓存失效算法

基于失效报告的缓存失效技术解决了数据一致性问题,但其消耗了大量的无线网络带宽。为了解决这一问题,提出了一种自适应动态缓存失效（ADCIA）算法。该算法根据当前状态自适应动态调节服务器广播模式,由制定的时间阈值和请求更新的客户数量来选择广播模式。通过模拟实验,该方法能减少带宽消耗及降低查询延迟。