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基于多预测树组合算法的电力信息系统数据库缓存模型
简介
摘要:
为解决电力大数据时代背景下信息系统数据库体积大、并发量高导致的运行效率瓶颈，分析了当前几种 缓存模型的基本架构和原理，综合电力内网中各业务系统的主要特点,构建了一个电力信息系统数据库缓存模 型，在模型中设计了一种多预测树组合算法（预测树森林）。通过在应用层使用boosting方式对队列进行抽样得到 具有时序性和业务逻辑特点的SQL语句构建预测树森林，智能预测可能发生的数据库操作并将结果集提前缓存 到内存中，模型还可以根据系统的运行情况动态调整预测树森林的投票阈值，从而达到提高缓存效率和命中率 的目的。并基于Oracle数据库对模型的可行性进行了讨论，在云平台下运行结果表明模型不仅算法收敛速度快 而且能够实现同等内存容量下缓存效率的提高。
摘要:
为解决电力大数据时代背景下信息系统数据库体积大、并发量高导致的运行效率瓶颈，分析了当前几种 缓存模型的基本架构和原理，综合电力内网中各业务系统的主要特点,构建了一个电力信息系统数据库缓存模 型，在模型中设计了一种多预测树组合算法（预测树森林）。通过在应用层使用boosting方式对队列进行抽样得到 具有时序性和业务逻辑特点的SQL语句构建预测树森林，智能预测可能发生的数据库操作并将结果集提前缓存 到内存中，模型还可以根据系统的运行情况动态调整预测树森林的投票阈值，从而达到提高缓存效率和命中率 的目的。并基于Oracle数据库对模型的可行性进行了讨论，在云平台下运行结果表明模型不仅算法收敛速度快 而且能够实现同等内存容量下缓存效率的提高。
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