轻量级内存数据库的研究与实现

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轻量级内存数据库的研究

第３卷４
Ｖ１３ｏ．４
・
增刊
计
算
机
工
பைடு நூலகம்程
２００８年９月
Ｓｅｅｐｔｍｂｅ０８ｒ２０
ＳｕｐｌｍｅａｒｓｕｅｐｅｎｔｙＩｓ
ＣｏｐｅｇｎｅｒｎｇｍｕｔｒＥｎｉｅｉ
软件开发与测评・
文章编号：１０＿４８０８０－３２（ｏ）ｏ２增刊—０２．０ｏ８＿３＿
ｍａｎｍｅｏ．ｉｍ￣，ｗｈｃｖｉｓｔｅｉｄｒｃｃｅｓｏａｈｏｔｌｒｈｉｉｄｏｆｄｔｂｓｓｍｏｅｔｒｕｈｐｔａｄｅｓｒｓｏｓｉｈｎｉｈａｏｄｎｉｅｔａｃｓｆｃｃｅｃｎｒｅ．Ｔｓｋｎａａａｅｈａｒｏｇｕｎｌｓｅｐｎｅｔｍｅｔａｈｏｌｈ
对数据的间接访问，使虚拟内存数据库比传统的磁盘数据库系统拥有更快的响应时间和更大的吞吐量。
关健诃：内存数据库；Ｔ树；ＡＯ编程Ｄ
ＲｅｅｒｈｏｇｔｅｇｔａｎＭｅｏｙＤａａａｅｓａｃｎＬｉｈｉｈｉｍｒｔｂｓＷＭ
ＷＡＮＧｉ－ｕ，ＩＪｎｈａＪＡＮＧｈｉＷＵａ，Ｓｕ，ＸｉｎＬＵａ，ＹｏＬＯＮＧｎＧａｇ
（ａｔｉａｎｔｕｅｏｏｕｅｅｈｏｏｙＳａｇａ２０３）ＥｓＣｈｎｓｔｔｆｍｐｔｒｃｎｌｇ，ｈｎｈｉ０２３ＩｉＣＴ

内存数据库介绍

常用内存数据库介绍（一）博客分类：内存数据库数据结构Oracle企业应用网络应用设计模式（注：部分资料直接来源于Internet）1. 内存数据库简介1.1 概念一、什么是内存数据库传统的数据库管理系统把所有数据都放在磁盘上进行管理，所以称做磁盘数据库（DRDB:Disk-Resident Database）。

磁盘数据库需要频繁地访问磁盘来进行数据的操作，由于对磁盘读写数据的操作一方面要进行磁头的机械移动，另一方面受到系统调用（通常通过CPU中断完成，受到CPU时钟周期的制约）时间的影响，当数据量很大，操作频繁且复杂时，就会暴露出很多问题。

近年来，内存容量不断提高，价格不断下跌，操作系统已经可以支持更大的地址空间（计算机进入了64位时代），同时对数据库系统实时响应能力要求日益提高，充分利用内存技术提升数据库性能成为一个热点。

在数据库技术中，目前主要有两种方法来使用大量的内存。

一种是在传统的数据库中，增大缓冲池，将一个事务所涉及的数据都放在缓冲池中，组织成相应的数据结构来进行查询和更新处理，也就是常说的共享内存技术，这种方法优化的主要目标是最小化磁盘访问。

另一种就是内存数据库(MMDB:Main Memory Database，也叫主存数据库)技术，就是干脆重新设计一种数据库管理系统，对查询处理、并发控制与恢复的算法和数据结构进行重新设计，以更有效地使用CPU周期和内存，这种技术近乎把整个数据库放进内存中，因而会产生一些根本性的变化。

两种技术的区别如下表：内存数据库系统带来的优越性能不仅仅在于对内存读写比对磁盘读写快上，更重要的是，从根本上抛弃了磁盘数据管理的许多传统方式，基于全部数据都在内存中管理进行了新的体系结构的设计，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，从而使数据处理速度一般比传统数据库的数据处理速度快很多，一般都在10倍以上，理想情况甚至可以达到1000倍。

而使用共享内存技术的实时系统和使用内存数据库相比有很多不足，由于优化的目标仍然集中在最小化磁盘访问上，很难满足完整的数据库管理的要求，设计的非标准化和软件的专用性造成可伸缩性、可用性和系统的效率都非常低，对于快速部署和简化维护都是不利的。

面向SQLite的TPC—E基准测试系统的设计与实现

收稿日期:2017-07-11 修回日期:2017-11-29 网络出版时间:2018-03-08基金项目:国家重点研发计划(2016YFB 1000303)作者简介:王龙翔(1988-),男,博士,工程师,CCF 会员(76673M ),研究方向为大数据存储与测试技术㊁数据精简技术;董小社,博士,教授,通信作者,CCF 高级会员,研究方向为高性能计算㊁分布式存储系统㊂网络出版地址:http :// /kcms /detail /61.1450.TP.20180307.1417.018.html面向SQLite 的TPC -E 基准测试系统的设计与实现王龙翔,魏晓林,陈跃辉,刘　成,董小社(西安交通大学电子与信息工程学院,陕西西安710049)摘　要:TPC-E 是TPC(transaction processing performance council,事务处理性能委员会)组织发布的新一代数据库性能评测标准,用于取代日渐老化的TPC-C 标准㊂SQLite 是目前被广泛使用的一种嵌入式数据库,研究在TPC -E 标准下的SQLite 具体性能表现对实际应用具有重要参考意义㊂然而,目前业界缺少面向SQLite 的TPC-E 实现㊂为了解决该问题,设计和实现了面向嵌入式轻量级数据库SQLite 的TPC-E 基准测试系统,它不仅可以为SQLite 数据库提供准确高效的性能评测系统,而且对SQLite 在市场上的扩展应用和开发具有重要的参考价值㊂该测试系统严格遵循TPC 组织最新发布的OLTP 性能评测基准TPC-E,不仅能对SQLite 作为内存数据库与文件数据库时的数据库特性进行精确有效的性能评测,还能客观真实地获得SQLite 数据库的性能评测数据㊂实验结果表明,在TPC-E 负载下,与Oracle 等重量级的关系型数据库相比,SQLite 事务处理性能较低㊂但由于其简单易用和体积小等优势,SQLite 在实时性高的行业小型智能设备方面的应用依然具有较大的优势㊂同时通过对实验结果的分析,指出了制约SQLite 性能的主要原因㊂关键词:SQLite;TPC-E;基准测试;数据库系统中图分类号:TP392 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2018)08-0038-05doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2018.08.008Design and Implementation of TPC -E Benchmark System for SQLiteWANG Long -xiang ,WEI Xiao -lin ,CHEN Yue -hui ,LIU Cheng ,DONG Xiao -she(School of Electronics and Information Engineering ,Xi ’an Jiaotong University ,Xi ’an 710049,China )Abstract :TPC -E ,which is published by TPC (transaction processing performance council ),is the new generation of database perform⁃ance evaluation standard to replace the aging TPC -C standard.SQLite is currently widely used as an embedded database in a lot of practi⁃cal applications.Consequently ,research on the specific performance of SQLite under TPC -E is of great reference to practical applica⁃tions.However ,the community lacks the TPC -E standard implementation for SQLite currently.To solve this problem ,we design and im⁃plement a TPC -E benchmark for the embedded lightweight database SQLite.It can not only provide an accurate and efficient perform⁃ance evaluation ,but also is of great reference value to the extended application and development of the SQLite database in the commercial market.This benchmark system strictly follows the TPC -E standard which is the newest testing benchmark of OLTP.It can evaluate the performance of the database features of SQLite as an in -memory database and a file database accurately and effectively ,and can get the evaluation result in an objective way.Experiment shows that in the TPC -E standard the transaction processing performance of SQLite pales in comparison with heavyweight relational database such as Oracle.However ,SQLite still has a greater advantage in the real -time industry ,such as small -scale application in small intelligent devices due to their features of easy -using and small size.Besides ,through the analysis of the experiment ,we point out the main reasons that restrict the performance of SQLite.Key words :SQLite ;TPC -E ;benchmark ;database system0　引　言在信息化时代下,数据呈现爆发式增长,如何能够快速地挖掘出有价值的信息,成为当今社会信息化发展的重要问题㊂数据库技术作为信息化发展的核心技术,如何选择合适的数据库技术以及采取什么样的标准来衡量数据库的性能,成为了信息化时代亟需解决的重要问题㊂事务处理性能委员会[1],即TPC (transaction pro⁃cessing performance council )[2]组织制定了一系列的性能评测标准[3],从此性能评测体系逐渐统一化和规范第28卷　第8期2018年8月计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Vol.28　No.8Aug.　2018化[4-6]㊂TPC-E是其组织发布的最新OLTP性能评测基准㊂目前在TPC-E负载下,存在H-store㊁MySQL 等不同类型数据库的评测系统,但是这些数据库的测试系统都不具备可移植性㊂SQLite数据库是最典型的嵌入式轻量级数据库,具有文件数据库特性和内存数据库特性,目前广泛应用于各类应用系统中[7-12]㊂因此,对SQLite性能进行评价对于实际应用系统具有十分重要的参考价值㊂然而,目前缺少面向SQLite数据库的TPC-E实现及相应研究㊂针对上述问题,设计和实现了面向SQLite的TPC-E基准测试系统㊂该系统能够在TPC-E负载下完成对SQLite文件数据库特性和内存数据库特性的事务处理性能评测功能㊂通过对数据的分析,客观真实地给出在TPC-E负载下SQLite两种数据库特性下的事务处理性能测试数据㊂1　相关技术研究1.1　嵌入式数据库系统研究在一些系统的软硬件资源紧张的应用下,重量级的数据库系统如Oracle的基本特性不能很好地得到应用,而基于磁盘文件的轻量级数据库系统[13]如SQLite就能发挥其明显的优势,保持了数据库的基本特性[14]㊂嵌入式轻量级SQLite数据库管理系统是用C语言实现的一款开源的嵌入式数据库引擎㊂SQLite数据库引擎具有很多突出的优点,如可嵌入㊁可支持大部分的SQL92标准以及计算机语言㊁零配置㊁在任何两种不同的操作系统上具有可移植性和独立性强等㊂1.2　数据库性能测试基准TPC-ETPC-E是由TPC组织在2007年发布的最新的OLTP测试模型,以纽约交易所为模型㊂TPC-E测试基准用于替代目前被大家所公认和普遍使用的TPC-C㊂TPC-E规定了一个比较全面的商业模式,能够涵盖目前几乎所有的交易种类㊂TPC-E测试基准的工作负载集中体现在三种范畴的交易行为,分别是普通客户交易范畴㊁股票市场交易范畴和经纪人交易范畴,共包含了33张表和12种事务㊂2　系统设计与实现2.1　测试系统设计思路和目标根据TPC-E测试模型,对面向SQLite的TPC-E 基准测试系统整体框架进行设计,同时严格按照规范文档中限定的各个功能模块的描述和SQLite数据库的特性,进行基准测试系统客户端的详细设计㊂文中的基准测试系统采用的是经典的C/S体系架构㊂通过模拟证券交易所的用户功能,从客户端提出服务请求,访问服务器㊂服务器处理用户请求并将处理的结果返回,同时该测试系统还需要记录该基准测试系统在整个运行过程中各个事务执行的性能指标信息㊂该基准测试系统主要包括客户端和后台服务器两部分,其中客户端主要负责测试系统的参数配置㊁数据装载㊁事务生成㊁事务的发送与接收和运行指标信息统计和打印㊂设计出来的面向SQLite的TPC-E基准测试系统,应具备SQLite文件数据库特性和内存数据库特性在TPC-E负载下的事务处理性能评测功能,能够客观真实地评测出嵌入式数据库SQLite的两种数据库在TPC-E负载下的事务处理性能㊂同时设计方案简单高效,系统功能满足鲁棒性和完整性等要求㊂2.2　系统体系架构面向SQLite的TPC-E基准测试系统的体系架构如图1所示,主要由驱动器(Driver)和待测系统(SUT)组成㊂图中用四种符号标示不同的内容:黑色加粗横线表示TPC定义接口;加下划线的部分表示必须由TPC-E测试的主办方实现;字体加粗加黑的部分表示TPC官方提供的程序,在测试中强制要求使用;斜体字部分表示商用的组件,例如数据库管理系统㊁数据库驱动程序㊂DriverSUTATierATierB图1　基准测试系统的体系架构㊃93㊃　第8期王龙翔等:面向SQLite的TPC-E基准测试系统的设计与实现通过对TPC-E基准文档的研究和TPC所提供的EGen程序包中实现的功能分析,可知测试实现的内容主要包含如下几个方面:(1)驱动和报告:驱动器端的驱动与报告由两部分功能模块实现,分别是总控模块和基准测试运行结果数据的统计与输出模块㊂其中总控模块的功能有读取配置参数㊁建立事务缓冲队列㊁网络连接和创建工作线程等;基准测试运行结果数据的统计与输出模块是对基准测试系统测试运行过程中保存的各种测试指标数据进行统计,并在测试运行结束后输出统计的指标数据㊂(2)CE㊁MEE和DM:主要作用是模拟事务的生成㊂该部分的功能由TPC组织提供的EGen程序包实现㊂EGen程序包中的EGenDriverCE㊁EGenDriverMEE 和EGenDriverDM分别实现客户模拟驱动器㊁市场模拟驱动器和数据维护驱动器的功能㊂事务生成的模式是通过随机事务类型生成方式㊂EGen只提供事务类型生成功能,而事务内部的逻辑事务帧功能,就需要测试主办者自己根据待测系统的特征进行设计㊂(3)驱动链接器:主要作用是将随机事务类型结构体不断发送到待测系统,同时接收反馈信息㊂(4)事务连接器:主要作用是通过网络接收驱动器层的消息指令,启动特定事务的执行,并将事务执行的结果信息传输到驱动器层㊂(5)事务帧执行器:主要任务是调度选定的随机事务对应的底层数据库的存储过程,传入信息,同时获取返回信息㊂(6)数据库逻辑:根据测试主办者所写的事务帧逻辑进行测试,比如存储过程㊂2.3　TPC-E基准事务设计TPC-E基准规范中定义了12种事务,其中每一个事务都是由一个或者多个带参数输入和输出的事务帧,按照一定的逻辑关系组成㊂事务帧是指数据库管理系统的单个存储过程㊂12种事务中有10种事务是常规类事务类型,其中有8种事务是由证券公司启动执行的,2种事务是由交易所启动执行的;还有2种事务是通过设定固定时间间隔机制,进行自动启动,执行清理程序(Trade_Cleanup)和数据维护类程序(Data_ Maintenance),完成所有的数据库表数据的检查和更新操作㊂2.4　面向SQLite的TPC-E基准测试系统驱动器设计驱动器部分的功能实现是面向SQLite的TPC-E 基准测试系统的核心问题,在基准测试系统的逻辑架构中,驱动器的功能可以划分为总控制模块㊁参数配置模块㊁数据装载模块㊁事务生成模块㊁事务发送与响应接收和测试指标信息统计与打印模块等㊂这些功能模块共同完成了面向SQLite的TPC-E基准测试系统Driver的功能㊂下面就这些功能模块的详细设计进行介绍㊂2.4.1　总控制模块总控制模块是在整个基准测试系统中主要负责系统运行时间和规模等参数的输入,同时对驱动器的其他功能模块和SUT中客户和市场驱动器的运行调度和控制㊂总控制模块根据输入的参数启动相应的功能模块的执行,同时向运行结果统计和打印模块㊁客户端的市场驱动模拟器和客户驱动模拟器发送启动指定,开始基准测试系统的测试工作,直到测试时间结束㊂最后总控制模块向测试系统指标信息统计与打印模块发送使能信号,将测试指标信息统计结果打印输出㊂2.4.2　参数配置和数据装载参数配置模块的主要功能是配置测试系统的运行参数㊂该模块为整个系统的执行生成了一个运行参数配置文件,信息配置模块响应总控模块的使能信号,完成配置文件的录入与导出操作[15]㊂2.4.3　事务生成模块事务生成模块的主要作用是通过事务模拟器对象生成随机事务信息结构体,然后将生成的随机事务信息结构体信息封装成对应事务对象,存放到相应的事务缓冲队列中,等待事务派发线程将其从事务缓冲队列中取出,并发送到SUT进行执行㊂事务生成模块共建立了三种事务模拟线程:CE事务模拟线程㊁DM事务模拟线程和MEE事务模拟线程,实现事务对象的生成,并且每一个事务模拟对象只对应一个FIFO的事务缓冲队列,用于存放事务对象㊂2.4.4　事务发送与响应接收事务发送和接收模块是通过多线程技术循环处理多个用户并发访问和反馈信息接收㊂其中每一个工作线程都代表一个用户㊂2.4.5　测试指标信息统计和打印模块指标信息统计和打印模块的主要功能是对面向SQLite的TPC-E基准测试系统的测试运行中的性能指标数据进行记录和统计,并在测试结束后将统计好的指标按照一定格式进行打印输出㊂2.5　基准测试系统应用服务器设计基准测试系统中,应用服务器主要负责Driver端与SUT端之间的通信,接收事务请求消息并驱动事务的执行,解析事务帧的逻辑并将其转化为数据库底层具体的信息存取操作,以及将事务操作的结果信息封装成响应消息,返回到Driver端㊂应用服务器端的设计分为三部分:事务接收模块㊁CE/MEE型事务帧的解㊃04㊃计算机技术与发展第28卷析与发送和CE/MEE型事务执行模块㊂其中CE/MEE 型事务帧的解析与发送是事务接收模块和CE/MEE 型事务执行模块之间的桥梁㊂2.6　系统实现文中在浪潮服务器系统上实现了面向SQLite的TPC-E基准测试系统㊂测试程序分客户端驱动器层程序(Driver)和应用服务器层(SUT)两部分来实现㊂其中Driver程序是对客户类事务的操作功能进行模拟,产生随机事务信息结构体,并发送到SUT程序;应用服务器程序包括CEServer和MEEServer㊂应用服务器中的CEServer程序和MEEServer程序分别用来模拟证券公司的服务操作和交易所的服务操作㊂CEServer 程序执行CE和DM对象产生的事务并返回执行结果信息;MEEServer程序执行MEE对象产生的事务并返回执行结果信息㊂而CEServer将Trade_Order事务的执行结果信息转换成事务类型信息结构体,存储在TMEEIndexTable,从而驱动MEEServer执行市场类事务㊂TPC-E基准测试系统Driver的实现是根据2.1节测试系统的功能模块的设计思路,这里基于测试系统功能模块的总控制模块实现的详细说明,对面向TPC-E基准测试系统的功能模块的具体实现细节进行介绍㊂总控模块对整个测试过程的控制操作,具体分为四个部分:(1)启动测试指标信息统计与输出模块,对测试结果进行统计,并利用Python语言进行打印输出; (2)启动Driver层的随机事务生成模拟器,产生随机事务类型信息结构体;(3)启动客户事务驱动模拟器和市场事务驱动模拟器,对事务进行帧解析和分发;(4)启动数据库连接接口,接收上一层发来的逻辑事务帧,并对数据库进行存储操作㊂应用服务器端(SUT)的作用是对接收到的事务逻辑请求进行处理,主要功能有事务执行参数接受㊁事务帧的逻辑解析㊁消息的接收与发送和数据库连接设置㊂根据应用服务器端设计,应用服务器端的实现也可以分为三部分:事务接收模块㊁CE/MEE型事务帧解析与发送和CE/MEE型事务执行模块㊂其中CE/MEE型事务帧的解析与发送的逻辑实现在TPC-E基准规范中已经给出,EGen程序包中的EGenTxnHarness程序已经给出了事务接收与执行模块的调用接口和事务执行顺序的程序㊂3　实验结果与分析3.1　测试参数配置文中对两种特性下的参数配置进行了统一㊂SQLite在TPC-E负载下的规模参数配置如表1所示㊂对该系统的功能和性能进行测试和验证㊂表1　TPC-E基准测试系统的参数配置参数名称参数值设定备注Customer5000客户数Scale_Factor500运行规模(单位:个)Duration100~2700s每两个测试持续时间相隔100s DaysOfTrade1交易数据维护时间(单位:天) Customer_example500单个用户线程可模拟最大客户数3.2　文本数据库特性测试结果与分析Trade_Result事务每秒所能执行的事务处理性能指标值的统计结果如图2所示㊂SQLite数据库在TPC-E负载下的性能指标tpsE的平均值为1.763211㊂表明磁盘I/O是待测系统较为明显的瓶颈之一㊂/-图2　性能指标统计结果(文本数据库)在整个测试过程中,通过对这27个不同测试执行时间的性能进行了监控,这里选取了系统内存使用情况数据进行统计,分别选取了五组数据求平均值,以减少其他因素带来的误差㊂这些数据包括测试系统运行时使用的内存㊁空闲内存㊁交换区内存㊂具体的内存统计结果如图3所示㊂图3　内存使用情况统计结果(文本数据库)从以上对SQLite数据库的文件数据库特性在TPC-E负载下的功能测试结果可以得出,面向SQLite的TPC-E基准测试系统在文本数据库特性下,符合TPC-E基准规范的要求和SQLite文本数据库的性能标准,测试数据具有一定的参考价值和可靠性㊂同时从文件数据库特性的性能测试结果可以看出,内存利用平均值在3.5G左右㊂3.3　内存数据库特性测试结果与分析通过对测试结果的统计,SQLite内存数据库特性的事务处理性能指标值的统计结果如图4所示㊂从图中可以看出,SQLite的内存数据库特性在TPC-E负载㊃14㊃　第8期王龙翔等:面向SQLite的TPC-E基准测试系统的设计与实现下,通过不断延长测试时间,来增加面向SQLite 的TPC-E 基准测试系统的测试压力,而待测系统的性能指标基本处于稳定状态㊂经过计算可得,tpsE 的平均值为3.462819㊂/-图4　性能指标统计结果(内存数据库)在进行SQLite 数据库的内存数据库特性的测试过程中,测试系统在这27个不同测试运行时间内,内存监测数据统计结果如图5所示㊂图5　内存使用情况统计结果(内存数据库)分析可知,面向SQLite 的TPC-E 基准测试系统在内存数据库模式下符合TPC-E 基准规范㊂从性能测试结果可以看出,内存利用基本上在90%以上,因此内存是待测系统的内存数据库特性较为明显的瓶颈之一㊂4摇结束语设计和实现了面向SQLite 的TPC-E 基准测试系统,在模拟的金融证券交易场景下测试了SQLite 应用于金融证券交易平台的处理性能瓶颈,对SQLite 数据库的事务处理性能优化提供了重要数据,为实际应用提供了性能参考依据㊂参考文献:[1]　HOGAN T.Overview of TPC benchmark E:the next generation of OLTP benchmarks [C]//Technology conference on per⁃formance evaluation and benchmarking.[s.l.]:[s.n.],2009:84-98.[2]　DING Zuohua,WEI Zhijie,CHEN Haibo.A software cybernet⁃ics approach to self-tuning performance of on-line transac⁃tion processing systems[J].Journal of Systems &Software,2017,124(C):247-259.[3]　CHEN Shimin,AILAMAKI A,ATHANASSOULIS M,et al.TPC-E vs.TPC -C:characterizing the new TPC -E bench⁃mark via an I /O comparison study [J].ACM SIGMOD Re⁃cord,2011,39(3):5-10.[4]　Transaction Processing Performance Council (TPC).TPC-E benchmark overview[S].[s.l.]:[s.n.],2008.[5]　LI Yantao,LEVINE C.Extending TPC-E to measure availa⁃bility in database systems[C]//Proceedings of the third TPCtechnology conference on topics in performance evaluation,measurement and characterization.Seattle,WA:ACM,2011:111-122.[6]　NAMBIAR R.Benchmarking big data systems:introducingTPC express benchmark HS [C ]//Workshop on big data benchmarks.[s.l.]:Springer,2014:24-28.[7]　LEE S,LEE T,PARK H,et al.Differential write-conscioussoftware design on phase -change memory:an SQLite case study[J].ACM Transactions on Design Automation of Elec⁃tronic Systems,2016,21(3):1-25.[8]　王春艳,李　帅.SQLite 在飞艇监控中的应用与优化[J].雷达科学与技术,2014,12(6):609-612.[9]　李智勇,罗维亮.基于SQLite 的多媒体课件制作新方法[J].计算机技术与发展,2014,24(1):228-231.[10]林回祥,程小军.SQLite 数据库在雷达日志管理中的应用[J].雷达科学与技术,2016,14(2):194-197.[11]宗起振,赵　琴,李志军.基于IEC61850城市亮化智能控制系统[J].计算机系统应用,2016,25(5):39-43.[12]刘玉利,回新宁.基于Android 平台的阅读学习软件[J].计算机应用与软件,2014,31(5):256-259.[13]TANG Jiangang.The research on embedded database system ofwireless network [J ].Applied Mechanics and Materials,2014,511-512:727-731.[14]刘婷婷,黄林春.一种降低SQLite 擦写Flash 频率的方法[J].计算机工程,2010,36(15):94-96.[15]杨　超.TPC-E 测试系统的设计与实现[D].武汉:华中科技大学,2010.㊃24㊃计算机技术与发展第28卷。

嵌入式移动数据库应用研究

嵌入式移动数据库应用研究介绍随着移动设备的普及，越来越多的应用需要在移动设备上进行数据存储和管理。

嵌入式移动数据库应运而生。

嵌入式移动数据库是运行在移动设备上的数据库，使用起来与传统的关系型数据库相似。

本文将探讨嵌入式移动数据库的应用及其研究。

嵌入式移动数据库的特点1. 小巧/轻量化嵌入式移动数据库需要在移动设备上运行，硬件、内存和存储空间都有限制。

因此，这种数据库需要具有小巧轻量的特点。

2. 低功耗移动设备通常使用电池供电，电池寿命是用户关注的一个重点。

因此，嵌入式移动数据库需要使用低功耗的算法来降低电池消耗。

3. 高效移动设备的处理能力有限，因此嵌入式移动数据库应该尽可能地提高效率，以保证数据的快速访问。

4. 易于集成嵌入式移动数据库需要容易集成到应用程序中，以便在移动设备上访问数据。

嵌入式移动数据库广泛应用于移动互联网、物联网、智能家居等领域，以下是一些常见的应用：移动办公移动办公是指通过移动设备进行办公，这里的移动设备包括智能手机、平板电脑等。

移动办公通常需要协作、有序，而且需要与内部ERP、OA、CRM等企业管理软件打通。

在移动办公中，嵌入式移动数据库可以扮演数据存储的角色。

比如，在客户管理、项目管理、行程计划等方面都需要用到数据库。

物联网物联网是指通过互联网连接一切物品，让它们互相连接、交互、智能的一种智能化系统。

在物联网中，嵌入式移动数据库主要用于存储设备的运行数据、参数以及设备之间的交互信息。

比如，在智能家居中，用户可以通过智能手机控制家庭中的各种设备，而这些设备之间的数据都是通过嵌入式移动数据库来管理的。

智能家居智能家居是指通过家庭自动化系统实现家庭设备的智能控制。

智能家居中，嵌入式移动数据库主要用于存储家庭设备的信息，比如家庭成员、设备信息、控制设备等。

嵌入式移动数据库可以帮助实现更好的家庭管理和节省更多的时间和精力。

SQLiteSQLite是一种轻量级的关系型数据库，在嵌入式系统和移动设备中广泛应用。

超轻量级数据库iboxDB以及其使用

超轻量级数据库iboxDB以及其使⽤之前⽤的 sqlite3 作为本地数据库, 可是它不能作为内存数据库, 是基于⽂件的, 在某些情况下没有读写权限就直接挂壁了, ⽐如 WebGL 中会报错 dlopen(), 然后给了⼀个链接,看过去太复杂了没有懂, 或者安卓⾥⾯ StreamingAssets 是压缩包⽂件, 也是没法直接使⽤的...... ⽽且 sqlite3 ⽤起来很⿇烦, dll 需要同时引⽤ Mono.Data 和 System.Data, 在Unity2017中需要⼿动扔⼀个 System.Data 进去, 要不然缺失引⽤, ⽽在 Unity2019中⼜不能扔进去, 会编译冲突...... 然后找到这个, 很简单⼀个dll完事 : 它的读取可以通过 path, byte[], Stream 等来实现, 能够实现很多种需求了. 不过有点奇葩的是它的⽂件命名⽅式, ⽐如我想要创建⼀个 abc.db ⽂件, 这是不⾏的, 只能传给它数字, 然后它⾃⼰⽣成 db{N}.box 这样的 db ⽂件, 或者传给它⼀个⽂件夹路径, 它会⾃动⽣成⽂件夹下 db1.box ⽂件, 实在够奇怪的, 不过⽣成出来的⽂件, 可以通过改名, 然后读取 bytes 的⽅式读取...... 反正是很神奇的脑回路, 我搞了半天才明⽩什么回事, 它也没有⽂档, 导致后⾯出现了⼀系列事故. 先来说说怎样⽣成数据库, ⽐如从 Excel 或是啥来源的数据, 要把它⽣成数据库的流程很简单, 就是先获取 Table 的 Key, 然后每⾏作为对应的数据录⼊数据库就⾏了, 可是插⼊数据在 iboxDB ⾥⾯是个很奇葩的操作 : AutoBox 是数据操作的⼊⼝, 它的插⼊只有泛型的 Insert<V> 来实现, 它的 API 设计是基于已存在的类型的, ⽐如⼀个数据库你要保存⼀个类 :public class Record{public string Id;public string Name;public string age;} 对于已经存在的类型, 它就很简单 :AutoBox autoBox = ......var rec = new Record { Id = "aa", Name = "Andy" };autoBox.Insert<Record>("hahaha", rec); 可是对于⼀个刚从 Excel 来的数据, 我们是没有类型的, 那么怎样才能创建⼀个类型给它? 这时候只能使⽤ Emit 了, 没有类型就创建类型, 然后它没有⾮泛型⽅法, 创建类型之后还需要从 Type 获取泛型 Insert<V> ⽅法, ⾮常⿇烦 : ///<summary>/// Generate IL code for no exsists type///</summary>///<param name="typeName"></param>///<param name="vars"></param>///<returns></returns>public static System.Type DataBaseRawTypeILGenerator(string typeName, params string[] vars){// 构建程序集var asmName = new AssemblyName("DataBaseRawType");var asmBuilder = AppDomain.CurrentDomain.DefineDynamicAssembly(asmName, AssemblyBuilderAccess.RunAndSave);// 构建模块ModuleBuilder mdlBldr = asmBuilder.DefineDynamicModule(, + ".dll");// 构建类var typeBldr = mdlBldr.DefineType(typeName, TypeAttributes.Public);// 创建fieldif(vars != null && vars.Length > 0){foreach(var variance in vars){FieldBuilder fbNumber = typeBldr.DefineField(variance, typeof(string), FieldAttributes.Public);}}var t = typeBldr.CreateType();return t;} 通过创建类型, 传⼊ { "Id", "Name", "age" }可以创建出⼀个跟 Record ⼀样的拥有这些变量的类型, 然后需要根据它获取 AutoBox 实例的 Insert<V> 泛型⽅法 :public static MethodInfo GetGenericFunction(System.Type type, string genericFuncName, Type[] genericTypes, object[] paramaters, bool isStatic){var flags = BindingFlags.Public | BindingFlags.NonPublic | (isStatic ? BindingFlags.Static : BindingFlags.Instance) | BindingFlags.InvokeMethod;var methods = type.GetMethods(flags);foreach(var method in methods){if(method.IsGenericMethod && string.Equals(, genericFuncName, StringComparison.Ordinal)){var arguments = method.GetGenericArguments(); // 检查泛型类的数量是否对的上if(arguments != null && arguments.Length == genericTypes.Length){// 检查传⼊参数类型是否对的上, 如果考虑到可变参数, default value参数, 可空结构体参数等, 会很复杂if(MethodParametersTypeEquals(method, paramaters)){var genericMethod = method.MakeGenericMethod(genericTypes);if(genericMethod != null){return genericMethod;}}}}}return null;}// 简单的对⽐⼀下, 实际使⽤要考虑到可变参数( params object[] ), default value参数( bool isStatic = false ), 可空结构体参数( int? a = null )等public static bool MethodParametersTypeEquals(MethodInfo method, object[] parameters){var mehotdParamters = method.GetParameters();int len_l = mehotdParamters != null ? mehotdParamters.Length : 0;int len_r = parameters != null ? parameters.Length : 0;return len_l == len_r;} 这两个⼤招还是之前测试 Lua 泛型的时候搞的, 没想到会⽤到这⾥来, 然后就是依靠System.Activator.CreateInstance(type); 来创建实例保存数据了, 它的设计基于简单易⽤, 可是在这⾥就变得很复杂, 好在有 Emit ⼤法...... 然后就能⾛通流程了, 读取数据, 转换数据, 保存数据到数据库 :private static void FillDataBase_iboxDB(string tableName, string[] variables,List<Dictionary<string, string>> valueRows, string key){var type = DataBaseRawTypeILGenerator(tableName, variables); // 根据变量创建类型var insertCall = GetGenericFunction(typeof(iBoxDB.LocalServer.AutoBox), "Insert",new System.Type[] { type }, new object[] { tableName, System.Activator.CreateInstance(type) }, false); // Insert<V> ⽅法if(insertCall != null){var db = new iBoxDB.LocalServer.DB();var databaseAccess = db.Open();foreach(var values in valueRows){var data = System.Activator.CreateInstance(type); // 创建实例foreach(var valueKV in values){SetField(data, valueKV.Key, valueKV.Value); // 反射修改变量}insertCall.Invoke(databaseAccess, new object[] { tableName, data }); // 写⼊数据库}db.Dispose();}} PS : 意外发现它的 Key 可以⽀持中⽂, C# 变量也⽀持中⽂, 这样中⽂就不⽤转换了 PS : 突然想到从数据库中获取数据的时候, 其实类型是可以任意的, ⽐如public class Record1{public string name;public string x;}public class Record2{public string name;public string中⽂测试;} 那么泛型获取其实就跟写了⼀个过滤逻辑⼀样只获取对应的数据 :var bytes = System.IO.File.ReadAllBytes(@"C:\Users\XXXX\Desktop\Temp\abc.db");var db = new DB(bytes);var access = db.Open();access.Select<Record1>("from table");access.Select<Record2>("from table"); 如果使⽤元组来写的话, 是不是会简单⼀点? 不⽤另外定义了, 不过坑的就是它的 API对类型做了限定 : 元组不能通过 class 限定, 来测试⼀下 :public class Test : MonoBehaviour{public static void TestCall<T>() where T : new(){Debug.Log(typeof(T).Name);}void Start(){var t1 = typeof((string name, string x, string z, string中⽂测试));CallGenericFunction(typeof(Test), "TestCall", null, new Type[] { t1 }, null, true);}} 这是可⾏的 : 然⽽当限定了 class 之后是不⾏的 :public static void TestCall<T>() where T : class, new() // 限定class{Debug.Log(typeof(T).Name);} 好吧, 元组就是个结构体...... 不过这都不是问题, 通过我反射⼤师的计算, 还是可以通过上⾯的运⾏时创建类型来实现的, ⾸先看看最终效果 :[UnityEditor.MenuItem("Test/Write")]public static void WriteTest(){var bytes = System.IO.File.ReadAllBytes(@"C:\Users\XXXX\Desktop\Temp/abc.db");var db = new DB(bytes);var access = db.Open();var ins = iBoxDBHelper.GetFromTuple<(string name, string x, string z)>("ZW_Position", "起点", new string[] { "name", "x", "z" }, access); Debug.Log();Debug.Log(ins.x);Debug.Log(ins.z);} 结果是能够使⽤元组来替代指定类型的, 使⽤起来会⾮常⽅便. 代码也是沿⽤了创建运⾏时类型的⽅法, 不过这使⽤到了 Emit, 在必须进⾏ IL2CPP 的平台是⽆法编译的......⽐如各种主机平台. 中间的转换获取代码 :public static T GetFromTuple<T>(string tableName, string searchKey, string[] keys, AutoBox autoBox){const string TypeName = "Temp";object ins = System.Activator.CreateInstance<T>(); // 必须装箱, 否则⽆法设置 Fieldvar fields = typeof(T).GetFields();var type = iBoxDBHelper.DataBaseRawTypeILGeneratorRunTime(TypeName, keys); // 创建临时类型var tag = iBoxDBHelper.CallGenericFunction(autoBox.GetType(), "Get", autoBox, new Type[] { type }, new object[] { tableName, new object[] { searchKey } }, false);if(tag != null){for(int i = 0, imax = Math.Min(keys.Length, fields.Length); i < imax; i++){var varName = keys[i];fields[i].SetValue(ins, iBoxDBHelper.GetField(tag, varName)); // 从临时类型转换为元组}}return (T)ins;} 在这⾥发现匿名元组还是跟⽼版本⼀样很不好⽤, 就算在外部定义好了变量 : <(string name, string x, string z)> 这些变量 name, x, z 也是⽆法通过反射获取到的, 它的 field 仍然是 Item1, Item2, Item3... 所以才会需要⼿动传⼊ keys 来告诉反射给新的类创建哪些变量......⾮常多此⼀举. 并且因为没有名称的⼀⼀对应, 所以元组的变量顺序必须跟 keys 传⼊的顺序⼀致才⾏......var ins = iBoxDBHelper.GetFromTuple<(string name, string x, string z)>("ZW_Position", "起点", new string[] { "name", "x", "z" }, access); 如果可以省略new string[] { "name", "x", "z" } 这⼀段就完美了. 补充个元组⼩知识, 如果是硬编译的元组, 是可以在运⾏时获取元组的变量的, ⽐如下⾯这样 :public class C{public (int a, int b) M(){return (1, 2);}}// ......[UnityEditor.MenuItem("Test/Test")]public static void JustTest(){Type t = typeof(C);MethodInfo method = t.GetMethod(nameof(C.M));var attr = method.ReturnParameter.GetCustomAttribute<pilerServices.TupleElementNamesAttribute>();var names = attr.TransformNames;foreach (var name in names){Debug.Log(name); // 可以获取到 a, b}} 它是在编译时⾃动给函数添加了⼀个属性 [TupleElementNames] , 在运⾏时可以获取到, ⾄于上⾯的泛型怎样才能获取到我就不知道了, 因为泛型限定元组好像不存在.(2021.03.05) 回头看了⼀下, 硬编译的元组这⾥, 获取⽅法的⽅式也可以通过表达式树⼤法来获取, 看起来更优雅⼀些 :using UnityEngine;using System;using System.Reflection;using System.Linq.Expressions;public class TestSample : MonoBehaviour{public static class C{public static (int a, int b) ReturnSample(){return default;}public static void InputSample((int c, int d) data){}}void Start(){// test return{var info = GetMethodInfo(() => C.ReturnSample());var att = info.ReturnParameter.GetCustomAttribute<pilerServices.TupleElementNamesAttribute>();if(att != null){foreach(var varName in att.TransformNames){Debug.Log(varName);}}}// test parameters{var info2 = GetMethodInfo(() => C.InputSample(default));var parameters = info2.GetParameters();if(parameters != null){foreach(var parameter in parameters){var att2 = parameter.GetCustomAttribute<pilerServices.TupleElementNamesAttribute>();if(att2 != null){foreach(var varName in att2.TransformNames){Debug.Log(varName);}}}}}}public static MethodInfo GetMethodInfo(Expression<Action> expression){return GetMethodInfo((LambdaExpression)expression);}public static MethodInfo GetMethodInfo(LambdaExpression expression){MethodCallExpression outermostExpression = expression.Body as MethodCallExpression;if(outermostExpression == null){throw null;}return outermostExpression.Method;}}-----------------(2021.03.25) 之前⼀直没有把数据库替换成 iboxDB, 是因为使⽤ sqlite3 的时候获取的数据是 string 类型的, 然后直接转换成了我的 DataTable 类型 :public partial class Data{public Common.DataTable FID { get; private set; }public Common.DataTable FEATID { get; private set; }public void Init(Mono.Data.Sqlite.SqliteDataReader reader){this.FID = reader["FID"].ToString();this.FEATID = reader["FEATID"].ToString();}} 这样数据的类型转换就省去了, ⾮常⽅便. 可是 iboxDB 的反序列化对象是强类型的, 不能直接转换为 DataTable, 不像 LitJson 或者 Xml 这样提供了⾃定义转换, 所以需要进⾏⼆次转换 :// iboxDB 输出对象public partial class Data_iboxDB{public string FID { get; set; }public string FEATID { get; set; }public Data Convert(){var retVal = new FireHydrantData();retVal.FID = this.FID;retVal.FEATID = this.FEATID;return retVal;}}// 我们想要的对象public partial class Data{public DataTable FID { get; set; }public DataTable FEATID { get; set; }} 过程就成了 [iboxDB] -> Data_iboxDB -> Data, 然后就没有去继续测试了, 然⽽今天进⾏了测试, 发现效率上天差地别, ⾄少在全表数据获取的时候 iboxDB ⽐ sqlite 快了很多,如下 : Sqlite3 ⽤了46秒, iboxDB ⽤了2秒, 都是获取⼀个10012个数据的全表数据...... 找到⼀个说法 :在SQLite为.Net提供的驱动中使⽤列名进⾏读取的时候SqliteDataReader内部对结果集中每⼀列进⾏遍历并且不是遍历数组⽽是P/Invoke调⽤SQLite⾮托管函数.导致数据库数据读取性能下降.下降的程度根据结果集列数⽽变化. 好家伙. 刚好我就是⽤列名去获取数据了 :this.FID = reader["FID"].ToString();this.FEATID = reader["FEATID"].ToString(); 我改改代码, 看看使⽤ index 的⽅式会怎样 :public partial class Data{public Common.DataTable FID { get; private set; }public Common.DataTable FEATID { get; private set; }public void Init(Mono.Data.Sqlite.SqliteDataReader reader){this.FID = reader[0].ToString(); // indexthis.FEATID = reader[1].ToString(); // index}} 好家伙, 0.8秒 VS 46秒, 总算回归正确的地位了...... 然后把 iboxDB 的中间转换去掉, 直接获取 Data_iboxDB 的情况下, 仍然需要1.9秒, 果然反射式的永远⽐不了数据式的啊, 虽然⽤起来很⽅便的说.。

iris数据库语句

iris数据库语句全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Iris数据库是一种针对高效数据存储和快速检索而设计的关系型数据库管理系统（RDBMS）。

在Iris数据库中，用户可以通过SQL（结构化查询语言）语句来实现数据的增删改查等操作。

本文将介绍一些常用的Iris数据库语句，帮助用户更好地理解和使用这一强大的数据库管理系统。

1. 创建数据库：在Iris数据库中，可以通过以下SQL语句来创建一个新的数据库：```sqlCREATE DATABASE database_name;```这条语句将创建一个名为database_name的新数据库。

用户可以在其中创建表格、存储过程和函数等数据对象。

2. 创建表格：表格是数据库中用于存储数据的主要数据结构。

可以使用以下SQL语句来创建一个新的表格：```sqlCREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,...);```在上述语句中，table_name表示要创建的表格的名称，而column1、column2等则表示表格中的列名和数据类型。

用户可以根据需要灵活定义表格中的列。

3. 插入数据：一旦创建了表格，用户就可以使用INSERT语句向其中插入数据：```sqlINSERT INTO table_name (column1, column2, ...)VALUES (value1, value2, ...);```通过这条语句，用户可以向表格中指定的列插入相应的数值或文本数据。

在Iris数据库中，可以一次性向多行插入数据，提高数据录入的效率。

6. 删除数据：要删除数据库中的数据行，可以使用DELETE语句：```sqlDELETE FROM table_nameWHERE condition;```这条语句将根据指定的条件删除表格中符合条件的数据行。

用户可以选择性地删除某些数据，保留其他数据。

安卓操作系统下SEED分布式数据库在大数据中的应用

安卓操作系统下SEED分布式数据库在大数据中的应用1. 引言1.1 背景介绍随着移动互联网的快速发展和智能手机的普及，大数据应用在移动设备中的需求日益增加。

安卓操作系统作为全球手机操作系统市场份额最大的系统之一，其在移动端的大数据处理和存储方面也备受关注。

在面对日益增长的数据量和需求的情况下，传统数据库系统已经难以满足安卓操作系统下的大数据处理需求。

本篇文章将介绍SEED分布式数据库在安卓操作系统下的特点以及其在大数据处理中的应用场景，通过对SEED与其他数据库系统的比较，分析SEED在安卓操作系统下的优势和在大数据处理中的效果，最后探讨SEED的潜力与发展方向，以及安卓操作系统下SEED分布式数据库的重要性和未来发展展望。

1.2 SEED分布式数据库概述SEED分布式数据库是一种针对大数据处理的数据库系统，它采用了分布式架构来提高数据处理的效率和性能。

SEED数据库采用了新型的数据存储和处理方式，能够有效解决大数据处理中的性能瓶颈和数据存储扩展性的问题。

SEED分布式数据库具有高可靠性、高可扩展性和高性能的特点，适用于处理大规模数据的场景。

SEED数据库的核心架构包括数据存储节点、数据处理节点和数据管理节点。

数据存储节点负责存储数据，数据处理节点负责处理数据计算任务，数据管理节点负责协调和管理整个数据库系统的运行。

通过这种分布式架构，SEED数据库可以实现数据的高效存储、快速检索和实时处理，适用于海量数据的管理和分析。

2. 正文2.1 SEED在安卓操作系统下的特点1. 轻量级：SEED分布式数据库在安卓操作系统下具有轻量级的特点，占用资源少，内存占用率低，适合在资源有限的移动设备上运行。

2. 高性能：SEED在安卓系统下能够提供高性能的数据处理能力，快速响应用户请求，保证用户体验流畅。

3. 稳定性：SEED在安卓系统下具有良好的稳定性，能够在移动环境下稳定运行，不容易出现崩溃或数据丢失等问题。

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作权限。问操作权限以外的数据会被系统拒绝。访登
录系统后，系统每隔一定时间自动同步数据。
３６
璁，
２１００年第１Ｏ期
２１客户端模块设计．
’
客户端模块最主要的功能是数据处理与显示。
的关注。
器议 …
围１系统实现模型
共享内存数据库本身也是数据库系统，但它主
要需解决的问题是数据访问的低时延和高吞吐量的
访问。同时，因为大部分数据放在内存中，以相对所
服务端开启后，用户可以使用客户端登录或直接使用服务端进行操作。用客户端连接时，使服务端会新建一个客户端处理线程来处理所有与该客户端相关的操作。所有使用系统的用户都必须经过身份
客户端利用网络协议模块封装数据，发送命令请求，
接收到服务端返回的数据后，利用协议处理模块解
析报文，取得数据，对数据缓存，支持用户对终并且
端显示格式的各种要求。时，户端的各种操作可同客以封装成ＡＩ应用程序编程接口）提供给程序开Ｐ（，
能相对简单，内存组织灵活，但开发可扩展性好的轻量级内存数据库的实现方法。经过测
试，系统能支持非嵌套￣Ｓ（ＱＬ结构化查询语言）令语句，命并具备较高的数据处理速度。关键词内存数据库；语法分析器；命令处理器；数据结构
２１００年第１０期
梁恒洲
（京邮电大学信息网络技术研究所，江苏省南京市２００）南１０３
摘要随着现代通信技术的高速发展，系统用户量日益庞大，直接导致海量数据规模
的迅速扩大。对电信运营支撑系统的实时性和准确性提出了更高要求。文章提出了一种功
共享内存数据库技术特别适用于以下场景：）ａ应用需要对数据进行低时延和高吞吐量的访问。ｂ）加载到共享内存数据库中的数据会被频繁地重复访问。ｃ应用的交易特点是单个交易时间很短但是要）同时处理大量的交易等。于电信行业，对共享内存数据库可以应用于电信行业的ＣＭ（户关系管理）Ｒ客、实时计费、服务开通等众多领域，它作为应对更大规模数据处理的新的关键技术模型。得到了越来越多
的ＨＴＰ超文本传输协议）Ｔ（对数据进行封装。
臣臣薹
臣
图２客户端处理模块流程图
语法分析算法如下：１为各命令建立相应的模（）
板字符串，供语法检查使用。例如。询命令对应的查模板为 “ｅｅｔｃｌａｌｒｍｔｌ＇『ｈｒｓｌｏｌｅｏｃｉｌｉｆｂｌｌｅｗｅｅａＤ
验证。经过身份验证的用户会被赋予相应的数据操
弱化了数据库管理方面的功能，而专注于数据处理
的效率。
本文实现的内存数据库具备以下功能：ａ基本）
的数据库管理功能。如创建或删除用户、改密码、更
启动或关闭数据库、建或删除数据库、配内存大创分小等。ｂ支持查询、新、）更删除、入、建或删除数插创
信息，询数据表信息，询索引信息，据批量加查查数
载等。）ｃ支持多客户端的并发连接（即对数据的并发操作）同时具备连接管理功能。，
都提出了更高的要求。这些变化使当前的电信业务运营支撑系统面ｌ临挑战。传统的磁盘数据库已无法
发人员使用。方便与系统相关的应用程序的开发。
２２网络协议处理模块设计．
实例化
实例化
实例化
网络协议模块主要用于处理网络连接、数据传送的处理等。为保证数据完整性，持连接类型的多支样性及协议的的可扩展性，协议处理模块使用改进
协议处理模块规定了通信双方连接方式及通信
协议。客户端和服务端的连接有长连接和短连接两
ｃｎｘｒ” 其中ｃｌｎｍｅ需要查询的列名，ｏｄｅｐ］，ｏａ为
随着现代通信技术的高速发展．系统用户量日益庞大，功能复杂度不断提高，的价值链模式以及新新的计费方式不断出现．直接导致海量数据规模的迅速扩大．对电信运营支撑系统的实时性和准确性
据表，建或删除索引，加或删除列，询数据库创增查
满足电信业务数据实时性处理需要。要有效提升海
量数据记录处理的效率。必须采取内存数据库模式
进行数据处理。
根据以上对内存数据库功能的描述，设计出一
个系统实现模型（图１示）主要由客户端、如所部分组成。

轻量级内存数据库的研究与实现