空间数据访问规律的动态统计算法
【图文】：
武汉大学学报·信息科学版２０１３年６月图１算法性能对比实验Ｆｉｇ．１ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍ图２不同节点规模性能对比实验Ｆｉｇ．２ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＮｏｄｅＳｃａｌｅ实验表明，不同节点规模下，平均统计时间随节点规模线性增长，但代理算法增长较慢。算法表明，代理融合更能适合大规模节点。２．４节点能力分布对算法性能影响实验按照§２．２的实验模型，服务器带宽按照１００±［０～５０］Ｍｂ／ｓ范围内服从均匀分布进行对比实验，图３为对比实验结果。图３不同节点服务能力性能对比实验Ｆｉｇ．３ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＮｏｄｅＳｃａｌｅ实验表明，不同节点能力分布下，代理算法的平均统计时间随服务器节点能力分布的扩散而下降，而随机算法的平均统计时间随服务器节点能力分布的扩散而上升。这是因为，依据算法模型，①服务器节点能力分布越扩散，代理算法中选择到的“好”节点能力越强，因此，平均统计时间会下降；②随机算法中，选择到的节点可能更“好”，也可能更“差”，由于随机性以及统计次数的有限性，随机算法的平均统计时间会缓慢上升。空间数据访问规律的动态统计和融合旨在实时获取空间数据访问规律，以更好地为空间数据存储与缓存、预取提供依据。本文算法模型能很好地满足大规模节点应用需求。下一步需要在信息压缩和粒度统计等方面进行研究。参考文献［１］王浩，喻占武，曾武，等．基于瓦片寿命和访问热度的海量空间数据缓存置换策略［Ｊ］．武汉大学学报·信息科学版，２００９，３４（６）：６６７－６
武汉大学学报·信息科学版２０１３年６月图１算法性能对比实验Ｆｉｇ．１ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍ图２不同节点规模性能对比实验Ｆｉｇ．２ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＮｏｄｅＳｃａｌｅ实验表明，不同节点规模下，平均统计时间随节点规模线性增长，但代理算法增长较慢。算法表明，代理融合更能适合大规模节点。２．４节点能力分布对算法性能影响实验按照§２．２的实验模型，服务器带宽按照１００±［０～５０］Ｍｂ／ｓ范围内服从均匀分布进行对比实验，图３为对比实验结果。图３不同节点服务能力性能对比实验Ｆｉｇ．３ＡｖｅｒａｇｅＴｉｍｅｉｎＤｉｆｆｅｒｅｎｔＮｏｄｅＳｃａｌｅ实验表明，不同节点能力分布下，代理算法的平均统计时间随服务器节点能力分布的扩散而下降，而随机算法的平均统计时间随服务器节点能力分布的扩散而上升。这是因为，依据算法模型，①服务器节点能力分布越扩散，代理算法中选择到的“好”节点能力越强，因此，平均统计时间会下降；②随机算法中，，选择到的节点可能更“好”，也可能更“差”，由于随机性以及统计次数的有限性，随机算法的平均统计时间会缓慢上升。空间数据访问规律的动态统计和融合旨在实时获取空间数据访问规律，以更好地为空间数据存储与缓存、预取提供依据。本文算法模型能很好地满足大规模节点应用需求。下一步需要在信息压缩和粒度统计等方面进行研究。参考文献［１］王浩，喻占武，曾武，等．基于瓦片寿命和访问热度的海量空间数据缓存置换策略［Ｊ］．武汉大学学报·信息科学版，２００９，３４（６）：６６７－６
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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