專利名稱：基于對(duì)象關(guān)系確定將哪些對(duì)象放置在容器中的裝置和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明一般涉及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，尤其涉及一種當(dāng)需要組合(combination)里的所有對(duì)象來(lái)解決問(wèn)題時(shí)，用于于分析對(duì)象的關(guān)系以確定將哪些對(duì)象放置在容器(高速緩存)里以提高系統(tǒng)性能的裝置和方法。
背景技術(shù)：
當(dāng)不是所有項(xiàng)目符合給定容器限制之內(nèi)時(shí)，計(jì)算哪些項(xiàng)目最有利于保持被稱為“背包(knapsack)”問(wèn)題。在諸如Silvano Martello和Paolo Toth的書Knapsack ProoblemsAlgorithms and Computer Implementations的資源中討論了這個(gè)問(wèn)題的解決方案。為了解決在給定限制之內(nèi)尋找將添加到容器里的單個(gè)對(duì)象的正確子集的問(wèn)題，這本書和其它出版的論文利用現(xiàn)有算法解決了最有效的算法和各種問(wèn)題。然而，這些參考沒(méi)有解決當(dāng)單獨(dú)的單個(gè)對(duì)象不是將要添加到所述容器的項(xiàng)目時(shí)，如何分析對(duì)象的關(guān)系的問(wèn)題。在這些情況下，單個(gè)對(duì)象的組合是在容器里用于搜索請(qǐng)求所需的，并且通過(guò)包括一個(gè)組合，其它組合變得更有利于被包括。
計(jì)算機(jī)目錄服務(wù)器里的屬性高速緩存是遭遇背包問(wèn)題的特殊情況?，F(xiàn)有技術(shù)里常見的目錄服務(wù)器的類型是輕量級(jí)目錄訪問(wèn)協(xié)議(LDAP)目錄。LDAP是由程序用于從LDAP儲(chǔ)存庫(kù)或目錄尋找信息的因特網(wǎng)協(xié)議。因此，LDAP定義由客戶端程序使用的“語(yǔ)言”來(lái)告訴LDAP服務(wù)器在任何類型的儲(chǔ)存庫(kù)中的哪一個(gè)可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。在客戶端側(cè)，客戶端可是電子郵件程序、打印機(jī)瀏覽器或地址本。LDAP也定義由管理者設(shè)置的許可來(lái)只允許某些人訪問(wèn)在LDAP目錄結(jié)構(gòu)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，并可選地保持某些數(shù)據(jù)為私有。LDAP方案是描述服務(wù)器中數(shù)據(jù)的格式和屬性的一種方式。
某些LDAP類型的目錄服務(wù)器具有公知為屬性高速緩存的特征，該屬性高速緩存允許服務(wù)器管理者定義一組屬性到存儲(chǔ)器里的高速緩存，并配置用于這個(gè)高速緩存的最大存儲(chǔ)器數(shù)量。這些屬性存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)表里，但連續(xù)地訪問(wèn)這些表來(lái)解決LDAP搜索需要過(guò)多的系統(tǒng)資源，因此在存儲(chǔ)器里高速緩存這些屬性以提高效率。如果在存儲(chǔ)器里的屬性高速緩存里發(fā)現(xiàn)了用于解決LDAP搜索所必需的所有屬性，那么所述目錄服務(wù)器將在存儲(chǔ)器中快速地解決該搜索，而不是利用對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)表的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢。因此，屬性高速緩存是目錄服務(wù)器的性能增強(qiáng)特性。
現(xiàn)有技術(shù)里的屬性高速緩存極其難以配置。管理者需要理解由訪問(wèn)服務(wù)器的所有應(yīng)用做出的搜索的類型。即使所述服務(wù)器報(bào)告哪些屬性在搜索過(guò)濾器里最經(jīng)常使用，但它不能基于實(shí)時(shí)使用來(lái)報(bào)告所述屬性與解決在應(yīng)用里使用的每個(gè)類型的搜索過(guò)濾器所需要的所有屬性之間的關(guān)系，并希望管理者手動(dòng)配置它。
當(dāng)單個(gè)對(duì)象不是將要添加到所述容器(諸如存儲(chǔ)器高速緩存)的項(xiàng)目時(shí)，缺少一種更有效地高速緩存對(duì)象的方式，因此計(jì)算機(jī)業(yè)將繼續(xù)忍受低效和低性能。

發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例，一種裝置和方法當(dāng)需要組合里的所有對(duì)象來(lái)解決問(wèn)題時(shí)，分析對(duì)象的關(guān)系以確定哪些對(duì)象將放置在容器(高速緩存)里從而提高數(shù)據(jù)庫(kù)性能和利用。相對(duì)于在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)里的屬性高速緩存說(shuō)明了優(yōu)選實(shí)施例，其中需要被高速緩存的屬性或?qū)ο蟛皇菃蝹€(gè)屬性，而是屬性組合，其中包括的一個(gè)對(duì)象影響它所存在的所有組合。在其它優(yōu)選實(shí)施例里，描述了屬性高速緩存，其中所包括的對(duì)象組合影響所有其它組合，其中所述其它組合包含在所包括的組合里的一個(gè)或多個(gè)單個(gè)對(duì)象。
根據(jù)下述如附圖所示出的本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例的更具體描述，本發(fā)明的前述和其它的特征將更加明顯。


以下將結(jié)合附圖來(lái)描述本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，在附圖中相同的標(biāo)號(hào)表示相同的單元，并且在附圖中圖1是根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的裝置；圖2是根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)和優(yōu)選實(shí)施例的用于說(shuō)明示例的過(guò)濾器表；圖3是根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)和優(yōu)選實(shí)施例的用于說(shuō)明屬性高速緩存的示例的與圖2里的過(guò)濾器相關(guān)的對(duì)象的表；圖4是根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的用于說(shuō)明屬性高速緩存的示例的與圖2里的過(guò)濾器相關(guān)的組合對(duì)象的表；圖5是根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的說(shuō)明屬性高速緩存的示例的結(jié)果的表；圖6是根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的用于說(shuō)明屬性高速緩存的示例的與圖2里的過(guò)濾器相關(guān)的組合對(duì)象的表；圖7是根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的用于圖6里的示例的組合對(duì)象的表；圖8是根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的說(shuō)明屬性高速緩存的示例的結(jié)果的表；圖9是根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的說(shuō)明屬性高速緩存的另一個(gè)示例的表；以及圖10是根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的用于確定在容器里放置對(duì)象的方法的流程圖，其中所述對(duì)象具有對(duì)其它對(duì)象的關(guān)系，所述關(guān)系影響將該對(duì)象放置在容器里的效益。
具體實(shí)施例方式
概述本發(fā)明涉及一種用于當(dāng)需要組合里的所有對(duì)象用于問(wèn)題解決時(shí)分析這些對(duì)象的關(guān)系的裝置和方法。參考計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)里的屬性高速緩存說(shuō)明了優(yōu)選實(shí)施例。對(duì)于那些不熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)和屬性高速緩存的人，這個(gè)概述部分提供將有助于理解本發(fā)明的額外背景信息。
現(xiàn)有技術(shù)的背包方法和屬性高速緩存現(xiàn)有技術(shù)的背包方法是用于確定什么是在成本上最有利的項(xiàng)目以存儲(chǔ)在快速存取存儲(chǔ)器(背包)中以便降低經(jīng)常使用的項(xiàng)目的訪問(wèn)時(shí)間的系統(tǒng)化方法。基本的背包例程獲得單個(gè)對(duì)象、它們的相關(guān)值及它們的成本，并創(chuàng)建其后用于空間限制來(lái)確定哪些對(duì)象被放置在所述背包里最有效益的效益比率(benefit ratio)。
圖2示出了用于在以下將進(jìn)一步描述的示例的一組搜索過(guò)濾器。所述過(guò)濾器由使用LDAP來(lái)訪問(wèn)在LDAP儲(chǔ)存庫(kù)里的數(shù)據(jù)的應(yīng)用產(chǎn)生。例如，第一過(guò)濾器201在儲(chǔ)存庫(kù)里查找包含objectclass(對(duì)象類)等于“eperson”并且具有通用名稱“Carolyn”的記錄。類似地，過(guò)濾器202查找包含objectclass等于“eperson”并且具有通用名稱“Sarah”或UID為“1234567”的記錄。過(guò)濾器203查找包含title(標(biāo)題)等于“computer programmer”或具有通用名稱“Karla”或姓為“Arndt”的記錄。過(guò)濾器204查找包含SN(姓)等于“Arndt”及Givenname(名)為“Timothy”的記錄。過(guò)濾器205在儲(chǔ)存庫(kù)里查找包含等于“eperson”或“person”的objectclass及具有SN為“Arndt”和UID為“1234567”的記錄。過(guò)濾器206在儲(chǔ)存庫(kù)里查找包含VID等于“1234567”及具有SN為“Arndt”和Objectcalss等于“epdrson”的記錄。
圖3中的表300示出對(duì)應(yīng)于圖2示出的搜索過(guò)濾器的對(duì)象的6個(gè)單個(gè)對(duì)象310。表300里的信息可從LDAP服務(wù)器得到。對(duì)于每個(gè)對(duì)象310，圖3示出了訪問(wèn)速度320、每個(gè)對(duì)象所需的數(shù)據(jù)大小330及效益比率340。所述效益比率340提供了一種用于比較存儲(chǔ)不同對(duì)象的相關(guān)值的便捷方式。效益比率通過(guò)由訪問(wèn)速度320除以大小330來(lái)確定。
圖2和圖3里的表用于示出現(xiàn)有技術(shù)的背包方法確定什么項(xiàng)目將放置在高速緩存里的示例。在根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的該方法中，分析單個(gè)對(duì)象來(lái)確定哪些對(duì)象應(yīng)當(dāng)被放置在背包(高速緩存)里。依據(jù)背包的大小限制，不同的對(duì)象將證明放置到背包里是最有效益的。例如，對(duì)給定的容器大小限制，現(xiàn)有技術(shù)的方法將從具有最大效益比率的對(duì)象開始將對(duì)象添加到所述高速緩存里直到滿足大小限制。對(duì)于1500的限制，選擇的第一對(duì)象會(huì)是CN，因?yàn)樗诖笮∠拗浦畠?nèi)具有最大的效益比率(2.7)。對(duì)于1000的組合大小，選擇的下一對(duì)象會(huì)是SN。對(duì)于組合全部總大小為1350，選擇的下一個(gè)對(duì)象將是被Givenname，隨后是Title。因此，對(duì)于1500的限制，現(xiàn)有技術(shù)方法將會(huì)把對(duì)象CN、SN、Givenname和Title放置到所述高速緩存里。
繼續(xù)利用前述現(xiàn)有技術(shù)的示例，現(xiàn)在考慮3000的限制大小。在容器的大小限制等于3000時(shí)，選擇的前兩個(gè)對(duì)象將依然是每個(gè)都具有500大小的CN和SN，因?yàn)樗鼈兙哂休^大的效益比率。符合剩下的大小限制且具有最大效益比率的下一個(gè)對(duì)象是具有1000大小的Objectclass。由于在限制之內(nèi)依然剩下空間(3000-500-500-1000＝1000)，因此具有最高效益比率并且其大小小于或等于1000的對(duì)象是具有大小為750的UID。由于依然剩下空間，因此選擇對(duì)象Givenname作為最后一個(gè)適合在所述容器里的對(duì)象。根據(jù)所述現(xiàn)有技術(shù)的方法，放置在限制大小是3000的背包里的對(duì)象的結(jié)果是CN、SN、UID、Objectclass和Givenname。
在前述示例里，僅僅通過(guò)分析搜索過(guò)濾器的單個(gè)對(duì)象來(lái)確定將什么放置在高速緩存中的選擇。然而，當(dāng)搜索具有組合對(duì)象，即多于一個(gè)對(duì)象時(shí)，所述搜索過(guò)濾器不能在存儲(chǔ)器里解決，除非該組合的所有對(duì)象都包括在所述高速緩存里。因此，如果所述搜索過(guò)濾器正使用組合的對(duì)象并且所有的組合的對(duì)象沒(méi)有在所述高速緩存里結(jié)束，那么只高速緩存單一對(duì)象將是處理時(shí)間和存儲(chǔ)器的浪費(fèi)。因此，為了在由系統(tǒng)管理者定義的存儲(chǔ)器限制內(nèi)確定什么屬性組合將對(duì)于高速緩存最有效益，就必須了解在搜索過(guò)濾器里使用的屬性之間的關(guān)系。
在現(xiàn)有技術(shù)里已經(jīng)使用了諸如上述的背包方法來(lái)確定將什么屬性高速緩存在目錄服務(wù)器環(huán)境里。由目錄服務(wù)器將訪問(wèn)信息的屬性存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器里以降低在目錄服務(wù)器里重復(fù)訪問(wèn)相同信息的時(shí)間。現(xiàn)有技術(shù)里的屬性高速緩存極其難以配置，并且典型地是由系統(tǒng)管理者進(jìn)行的手動(dòng)過(guò)程。在現(xiàn)有技術(shù)中為了配置屬性高速緩存，管理者需要了解由訪問(wèn)該服務(wù)器的所有應(yīng)用做出的搜索的類型。即使所述服務(wù)器報(bào)告哪些屬性在搜索過(guò)濾器里最經(jīng)常使用，但它不會(huì)基于實(shí)時(shí)使用來(lái)報(bào)告所述屬性與解決在應(yīng)用里使用的每個(gè)類型的搜索過(guò)濾器所需要的所有屬性之間的關(guān)系，并希望管理者手動(dòng)配置它。進(jìn)一步來(lái)說(shuō)，即便所述服務(wù)器確實(shí)報(bào)告了所述更多的信息，但這對(duì)管理者分析所述信息以手動(dòng)地配置屬性高速緩存仍將相當(dāng)?shù)乩щy。
詳細(xì)描述雖然現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)解決了在給定限制之內(nèi)查找單個(gè)對(duì)象的子集來(lái)添加到容器的“背包”問(wèn)題，但它沒(méi)有解決在單個(gè)對(duì)象不是將被添加到所述容器的項(xiàng)目時(shí)如何分析所述對(duì)象的關(guān)系的問(wèn)題。在優(yōu)選實(shí)施例里，由于只有在所有的對(duì)象都出現(xiàn)時(shí)容器才可以響應(yīng)請(qǐng)求，因此考慮將需要被放置在容器里的全部對(duì)象組合都放置在所述容器里。此外，這里的實(shí)施例處理下述情形，其中包括對(duì)象組合影響所有其它組合，所述其它組合包含在所述被包括的組合里的一個(gè)或多個(gè)單個(gè)對(duì)象。在優(yōu)選實(shí)施例里，如果其它單個(gè)對(duì)象的組合提供更好的整體效益，則具有最高效益比率的對(duì)象不一定是對(duì)于給定限制選擇的對(duì)象。
這里的優(yōu)選實(shí)施例提供了一種用于當(dāng)需要組合里的所有對(duì)象用于問(wèn)題解決時(shí)分析所述對(duì)象的關(guān)系的裝置和方法。這里的實(shí)施例允許目錄管理者為目錄服務(wù)器里的屬性高速緩存建立自治(autonomical)的控制參數(shù)。現(xiàn)在參見圖1，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100是根據(jù)本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的裝置的一種合適的實(shí)現(xiàn)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100是IBM eServer iSeries計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員將明白的是，本發(fā)明的機(jī)制和裝置可以同樣應(yīng)用于任何計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，而無(wú)論所述計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是復(fù)雜的多用戶計(jì)算裝置、單用戶工作站、還是嵌入式控制系統(tǒng)。如圖1所示，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100包括處理器110、主存儲(chǔ)器120、海量存儲(chǔ)接口135、顯示接口140和網(wǎng)絡(luò)接口150。這些系統(tǒng)部件通過(guò)系統(tǒng)總線160的使用而互連。海量存儲(chǔ)接口135用于將海量存儲(chǔ)設(shè)備(諸如直接存取存儲(chǔ)設(shè)備155)連接到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100。一種特定類型的直接存取存儲(chǔ)設(shè)備155是可讀寫CD RW驅(qū)動(dòng)器，其可將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到CDRW 195或從CD RW 195讀取數(shù)據(jù)。
根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的主存儲(chǔ)器120包含數(shù)據(jù)121、操作系統(tǒng)122、目錄服務(wù)器123、自治高速緩存控制器124、高速緩存125和數(shù)據(jù)庫(kù)127。數(shù)據(jù)121表示用作到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100的任何程序的輸入或來(lái)自其的輸出的任意數(shù)據(jù)。操作系統(tǒng)122是在行業(yè)里公知為i5/OS的多任務(wù)操作系統(tǒng)；然而本領(lǐng)域的技術(shù)人員將明白，本發(fā)明的精神和范圍并不限定于任何一個(gè)操作系統(tǒng)。在這里的優(yōu)選實(shí)施例里，存儲(chǔ)器120包括如下面進(jìn)一步描述的目錄服務(wù)器123。在優(yōu)選實(shí)施例里，目錄服務(wù)器123是應(yīng)用。在其它實(shí)施例里，目錄服務(wù)器123是操作系統(tǒng)122的一部分。該存儲(chǔ)器120還包括自治高速緩存控制器124、一個(gè)或多個(gè)屬性高速緩存125和屬性高速緩存參數(shù)126。所述存儲(chǔ)器120也包括數(shù)據(jù)庫(kù)127，其是已知的或是以后開發(fā)的任何適合的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)127包括一個(gè)或多個(gè)表(未圖示)。
計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100使用公知的虛擬尋址機(jī)制，該機(jī)制允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100的程序的行為好像是它們只訪問(wèn)大型的、單個(gè)存儲(chǔ)實(shí)體，而不是訪問(wèn)多個(gè)、較小的存儲(chǔ)實(shí)體，諸如主存儲(chǔ)器120和DASD設(shè)備155。因此，雖然示出的數(shù)據(jù)121、操作系統(tǒng)122、目錄服務(wù)器123、自治高速緩存控制器124、屬性高速緩存125、屬性高速緩存參數(shù)126和數(shù)據(jù)庫(kù)127駐留在主存儲(chǔ)器120里，但本領(lǐng)域普通技術(shù)人員將理解，這些項(xiàng)目并不需要同時(shí)都完全包含在主存儲(chǔ)器120里。同樣應(yīng)該注意的是，這里使用的術(shù)語(yǔ)“存儲(chǔ)器”通常指計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100的全部虛擬存儲(chǔ)器，并可以包括耦合到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100的其它計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的虛擬存儲(chǔ)器。
處理器110可由一個(gè)或多個(gè)微處理器和/或集成電路構(gòu)成。處理器110執(zhí)行存儲(chǔ)在主存儲(chǔ)器120里的程序指令。主存儲(chǔ)器120存儲(chǔ)處理器110可以訪問(wèn)的程序和數(shù)據(jù)。當(dāng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100啟動(dòng)時(shí)，處理器110首先執(zhí)行構(gòu)成操作系統(tǒng)122的程序指令。操作系統(tǒng)122是管理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100的資源的復(fù)雜程序。這些資源中的某些是處理器110、主存儲(chǔ)器120、海量存儲(chǔ)接口135、顯示接口140、網(wǎng)絡(luò)接口150和系統(tǒng)總線160。
盡管示出的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100只包含單個(gè)處理器和單個(gè)系統(tǒng)總線，但本領(lǐng)域技術(shù)人員將明白，本發(fā)明可以利用具有多處理器和/或多總線的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)實(shí)施。此外，在優(yōu)選實(shí)施例里使用的接口分別包括分離的、完全程序控制的微處理器，其用于從處理器110卸下計(jì)算密集型處理。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員將明白，本發(fā)明同樣可應(yīng)用于只使用I/O適配器來(lái)執(zhí)行類似功能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。
顯示接口140用于將一個(gè)或多個(gè)顯示器165直接連接到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100。這些顯示器165可以是非智能(即無(wú)聲音的)終端或完全程序控制的工作平臺(tái)，其用于允許系統(tǒng)管理者和用戶與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100通信。然而，注意的是，雖然提供了顯示接口140來(lái)支持與一個(gè)或多個(gè)顯示器165通信，然而計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100不必一定需要顯示器165，因?yàn)榕c用戶和其它處理器的所有需要的交互可以經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)接口150來(lái)進(jìn)行。
網(wǎng)絡(luò)接口150用于將其它計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和/或工作站(例如圖1里的175)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)170連接到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100。無(wú)論計(jì)算機(jī)系統(tǒng)100如何連接到其它計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和/或工作站，本發(fā)明同樣適用，而不管該網(wǎng)絡(luò)連接170是否是利用目前的模擬和/或數(shù)字技術(shù)或經(jīng)由將來(lái)的某些網(wǎng)絡(luò)機(jī)制來(lái)制造的。此外，可使用許多不同的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。這些協(xié)議是允許計(jì)算機(jī)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)170通信的專用計(jì)算機(jī)程序。TCP/IP(傳輸控制協(xié)議/因特網(wǎng)協(xié)議)是一種合適的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的示例。
在這點(diǎn)上，值得注意的是，雖然在完全功能性的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的上下文中已經(jīng)描述并將繼續(xù)描述本發(fā)明，但本領(lǐng)域技術(shù)人員將明白，本發(fā)明可以作為各種形式的程序產(chǎn)品來(lái)分派，并且不管用于實(shí)際實(shí)施所述分派的信號(hào)承載媒體的特定類型，本發(fā)明同樣適用。合適的信號(hào)承載媒體的示例包括諸如軟盤和CD RW的可記錄型媒體(例如圖1的195)和諸如數(shù)字和模擬通信鏈路的傳輸型媒體。注意，優(yōu)選的信號(hào)承載媒體是有形的。
這里的優(yōu)選實(shí)施例解決了背包(高速緩存)情形，其中需要被高速緩存的對(duì)象不是單個(gè)對(duì)象，而是對(duì)象組合，其中所包括的一個(gè)對(duì)象影響存在所述對(duì)象的所有組合?，F(xiàn)在將根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例來(lái)描述示例并在圖4和5中表示該示例。這個(gè)示例使用在上述的圖2中示出的示例里使用的相同的六個(gè)LDAP搜索過(guò)濾器，并使用圖3示出的這些對(duì)象的訪問(wèn)速度和大小。
圖4的表400示出對(duì)應(yīng)于圖2示出的6個(gè)搜索過(guò)濾器200的5個(gè)組合對(duì)象410。(雖然表400示出的所有組都是組合對(duì)象，但下面描述的相同方法也可用于一個(gè)對(duì)象的組。)搜索過(guò)濾器中的兩個(gè)204和205具有相同的對(duì)象，因此將它們組合到表400里的單一行。表400中的信息可從LDAP目錄服務(wù)器123得到。對(duì)于每個(gè)組合對(duì)象410，圖4示出了訪問(wèn)速度420，每個(gè)對(duì)象所需的數(shù)據(jù)大小430和效益比率440。效益比率440提供一種用于比較存儲(chǔ)的不同對(duì)象的相關(guān)值的便利方式。效益比率通過(guò)將訪問(wèn)速度420除以大小430來(lái)確定。在表400里，對(duì)象410不是單個(gè)對(duì)象，而是需要解決所述搜索過(guò)濾器的對(duì)象組。每個(gè)組合的訪問(wèn)速度420在圖里列出。訪問(wèn)速度420是在在服務(wù)器上用于任何應(yīng)用的任何搜索過(guò)濾器中使用的屬性組合的次數(shù)，而不管所搜索的值，不管過(guò)濾器的復(fù)雜性，也不管在所述過(guò)濾器里使用的屬性的次數(shù)。(相反，圖3示出的單個(gè)對(duì)象的訪問(wèn)速度220反映了包含每個(gè)對(duì)象220的組合訪問(wèn)速度420的總和。)每個(gè)組合對(duì)象的大小430包括圖3示出的每個(gè)單個(gè)對(duì)象的大小。例如，在圖4里的CNObjectclass對(duì)象的大小430是1500，其是圖3示出的單個(gè)CN對(duì)象(500)和Objectclass(1000)的總和。
再次參見圖4，將根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例描述第一示例。在這個(gè)示例里，分析所述組合對(duì)象來(lái)確定什么組合對(duì)象應(yīng)當(dāng)放置在所述高速緩存里。如果容器的大小限制為1500，則第一優(yōu)選實(shí)施例將從具有最大效益比率的對(duì)象開始將組合對(duì)象添加到高速緩存里直到達(dá)到大小限制。對(duì)于1500的限制，所選擇的第一對(duì)象將是CNObjectclass，因?yàn)樗诖笮∠拗评锞哂凶畲笮б姹嚷?0.33)。由于CNObjectclass(1500)的大小達(dá)到了大小限制，因此沒(méi)有其它對(duì)象可以放置到容器(高速緩存)里。因此對(duì)于1500的限制，優(yōu)選實(shí)施例的第一示例將只能將對(duì)象CN和Objectclass放置到高速緩存里以允許對(duì)于組合對(duì)象CNObjectclass的搜索的完全存儲(chǔ)器訪問(wèn)。根據(jù)這個(gè)示例，使用CN和Objectclass的組合對(duì)象的過(guò)濾器需要所有對(duì)象。在上述現(xiàn)有技術(shù)示例里，放置在容器里的對(duì)象沒(méi)有覆蓋示例里的任何過(guò)濾器的所有對(duì)象，因此現(xiàn)有技術(shù)的高速緩存是低效的。
繼續(xù)第一優(yōu)選實(shí)施例的示例，現(xiàn)在考慮3000的大小限制。由于容器的大小限制等于3000，因此所選擇的第一組合對(duì)象將再次是OjectclassSNUID，因?yàn)樗哂蟹洗笮∠拗频淖畲笮б姹嚷省Ｓ捎谠诟咚倬彺嫒萜飨拗评镆廊挥锌捎每臻g(3000-2250＝750)，因此確定具有符合剩下限制的最大效益比率的下一個(gè)組合對(duì)象。在這種情況下，選擇具有大小為650的組合對(duì)象GivennameSN作為將適合在容器里的最后一個(gè)對(duì)象。在圖5中示出了根據(jù)這個(gè)第一優(yōu)選實(shí)施例的對(duì)于3000的大小限制放置在背包里的對(duì)象的結(jié)果。所述將放置在容器里的單個(gè)對(duì)象是Objectclass、SN、UID和Givenname。從這個(gè)示例可以看出，所述容器沒(méi)有被最高效地填充，因?yàn)閷?duì)象SN被包括在兩個(gè)組合對(duì)象里。
圖6-8利用圖4示出的相同數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)明根據(jù)這里的優(yōu)選實(shí)施例的另一個(gè)示例。在這些優(yōu)選實(shí)施例里，通過(guò)在考慮將放置到容器里的下一個(gè)組合對(duì)象之前考慮已經(jīng)放置在容器里的組合對(duì)象的關(guān)系，高速緩存可以被更高效地填充，并使整個(gè)系統(tǒng)更高效。為了這樣做，考慮組合對(duì)象的大小630為在容器里“仍未包括”的對(duì)象的大小。所述大小630是放置在所述高速緩存里所需的組里的所有屬性的最初總大小。但由于在高速緩存里包括了對(duì)象，因此所述大小被重復(fù)計(jì)算為在高速緩存里仍未包括的大小630。效益比率640是訪問(wèn)速度除以仍未包括的大小，因此，無(wú)論何時(shí)當(dāng)仍未包括的大小被修改時(shí)動(dòng)態(tài)地計(jì)算效率比率640。
依據(jù)所述大小限制，在高速緩存里包括了不同組合。如果所述大小限制足夠小，以至于只能包括一個(gè)組合，那么優(yōu)選實(shí)施例的該方法可包括與現(xiàn)有技術(shù)的背包方法相同的結(jié)果。例如，再次從圖4的表400示出的數(shù)據(jù)開始，如果對(duì)用于存儲(chǔ)對(duì)象的容器的大小限制很小，諸如是1500，則對(duì)于這個(gè)步驟的方法類似于現(xiàn)有技術(shù)方法，并包括CN和Objectclass屬性。包括這些屬性是因?yàn)榫哂蠧NObjectclass的表的第一行具有最大效益比率(0.33)，而其大小又在1500的大小限制之內(nèi)。
然而，如果使用了較大的大小限制，以至于存在累積大小小于所述限制并具有高效益比率的多個(gè)對(duì)象，那么這里的方法分析所述對(duì)象的關(guān)系來(lái)確定哪些對(duì)象應(yīng)當(dāng)被放置在高速緩存里。對(duì)于示出的圖6的示例，利用表400里的數(shù)據(jù)并且所述限制是3000，由于Objectclass、SN和UID的組合最初效益比率3.6是最大的，因此它們被包括在容器里。接著，所有其它行被動(dòng)態(tài)地更新以反映這個(gè)改變。由于屬性O(shè)bjectclass、SN和UID現(xiàn)在都已經(jīng)被高速緩存，因此就像圖6示出的表600所描述的，它們被程序控制地從所述對(duì)象組合的碼里移除，它們的大小從所述仍未包括的大小里移除，并重新計(jì)算效益比率。由于ObjectclassSNUID已經(jīng)包括在容器里，因此沒(méi)有在表600里示出。
通過(guò)查看圖6示出的中間表，可以假設(shè)，接下來(lái)包括Givenname將是最有效益的，因?yàn)樗哂凶罡咝б姹嚷?。然而，?duì)圖6的表的進(jìn)一步分析示出，雖然所述表具有4行，但由于前兩行可以組合，因此實(shí)際上只有三行剩下。在組合以后，我們具有三行一行CN，一行CNTitle及一行Givenname。這樣，優(yōu)選實(shí)施例的方法組合所有行，其中只保持單個(gè)屬性。因此，上述前兩行被組合，并且CN的訪問(wèn)速度變成1100，大小依然是500，及效益比率變成2.2。因此，將包括的下一個(gè)屬性是依然符合限制之內(nèi)的CN，并且現(xiàn)在所使用的總大小變成2750。然后將CN對(duì)象從圖6的對(duì)象組合里移除，得到圖7示出的表700。
再次參見圖7，通過(guò)再分析這兩個(gè)剩下的行來(lái)繼續(xù)該方法。被改變的唯一行是CNTitle行，由于屬性CN在前述步驟中被添加到高速緩存里，因此它變成具有大小為200及效益比率為1.25的只用于Title的行。然后，優(yōu)選實(shí)施例的方法將包括Title而不是Givenname，即使Givenname的效益比率較大，這是因?yàn)門itle和Givenname二者的效益比率都不符合，而Title的訪問(wèn)速度較快。然后根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的方法完成這個(gè)示例。然后在圖8的表800里示出了用于這個(gè)實(shí)施例的放置在容器里的對(duì)象。
現(xiàn)在參見圖9，根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例將描述另一個(gè)示例來(lái)示出如何可以分析將被添加到容器里的最后一個(gè)組。在這個(gè)示例里，容器的大小限制還是1500，但效益比率不相同。本優(yōu)選實(shí)施例將以與之前描述相同的方式，從具有最大的效率比率的對(duì)象開始，將組合對(duì)象添加到高速緩存里，直到發(fā)現(xiàn)滿足大小限制的最后一組。對(duì)于1500的限制，所選擇的第一對(duì)象將是CNObjectclass，因?yàn)樗谒龃笮∠拗浦畠?nèi)具有最大的效益比率(0.33)。但由于CNObjectclass的大小(1500)滿足大小限制，因此確定是采用這個(gè)組、還是是否存在具有更高效益比率的較小組的組合。在這種情況里，可以觀察到CNSNTitle和GivennameSN具有的組合大小小于限制大小(1200+650-500(對(duì)象CN重復(fù)))。由于所組合的這些較小組具有更大的訪問(wèn)速度(350+200＝500)，因此不再考慮CNObjectclass組，并且以前述相似的方式處理所述較小組。在這種情況下，將添加CNSNTitle組，并然后將像上述那樣分析剩下的行。在再分析之后，由于在剩下的限制大小之內(nèi)GivennameSN組是最后一組，因此它將被添加。
上述方法也可以類似地“反向”應(yīng)用于在變化中的環(huán)境里更新變化中的高速緩存。例如，在屬性表被高速緩存的自治高速緩存期間，但是基于訪問(wèn)速度或大小變化(或兩者)它不再應(yīng)當(dāng)被高速緩存。不再被高速緩存的屬性需要被添加回到正確的對(duì)象組合，并且仍未包括大小及效益比率需要被再計(jì)算來(lái)確保只有在經(jīng)配置的限制之內(nèi)具有最高效益的這些屬性被包括在高速緩存里。
上述和通過(guò)先前示例說(shuō)明的此方法可應(yīng)用到任何應(yīng)用，其中為了解決問(wèn)題需要對(duì)象的組合，并且在多個(gè)組合之內(nèi)使用所述對(duì)象。必須保持所述組合對(duì)象之間的關(guān)系及單個(gè)對(duì)象的信息(即，在這個(gè)情況下就是它們的大小)。需要這些變量來(lái)將所述方法應(yīng)用到組合對(duì)象，其中已經(jīng)被包括的對(duì)象修改了其它組合的因素，以便為每次迭代產(chǎn)生新的組合。例如，上述方法可以在數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境或其它存儲(chǔ)器存儲(chǔ)環(huán)境里使用，以確定什么是存儲(chǔ)在本地存儲(chǔ)器高速緩存里的最有效益的項(xiàng)目，以將更多的訪問(wèn)時(shí)間給更經(jīng)常使用的項(xiàng)目。這樣，將優(yōu)選實(shí)施例應(yīng)用在所有背包或高速緩存應(yīng)用，其中所存儲(chǔ)的對(duì)象具有與其它對(duì)象的關(guān)系，所述關(guān)系影響放置在容器(高速緩存)里的單個(gè)對(duì)象的效益。
再次參見圖1，如上面示例所述，本發(fā)明的另一實(shí)施例允許用戶或系統(tǒng)管理者建立參數(shù)126以控制由自治高速緩存控制器124對(duì)屬性高速緩存125里的屬性的自治高速緩存。所述自治高速緩存控制器124是利用高速緩存參數(shù)126來(lái)確定如何高速緩存及確定哪些屬性將高速緩存以加強(qiáng)系統(tǒng)性能來(lái)操作的軟件例程。所述自治高速緩存控制器124具有允許系統(tǒng)管理者如下面描述那樣設(shè)置參數(shù)的用戶接口(未示出)。在優(yōu)選實(shí)施例里，所述自治高速緩存控制器是目錄服務(wù)器123的一部分。在其它實(shí)施例里，所述自治高速緩存控制器124是數(shù)據(jù)庫(kù)127的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎(未示出)的一部分，并以與這里對(duì)于目錄控制器描述的相同方式操作。
優(yōu)選實(shí)施例的高速緩存參數(shù)包括如下Cache Parameter(高速緩存參數(shù))AttributeAutoAdjust(屬性自動(dòng)調(diào)整)，這是允許系統(tǒng)管理者開啟和關(guān)閉自治高速緩存的布爾(TRUE|FALSE)參數(shù)。當(dāng)自治高速緩存是關(guān)閉時(shí)，所述高速緩存用作現(xiàn)有技術(shù)的手動(dòng)高速緩存并只能在Cache Parameter里指定AttributeName被放置在所述高速緩存里。當(dāng)自治高速緩存是開啟時(shí)，根據(jù)這里描述的其它參數(shù)，所述目錄服務(wù)器高速緩存屬性。
Cache Parameter(高速緩存參數(shù))AutoAdjustTime(自動(dòng)調(diào)整時(shí)間)-T000000到T235959，這個(gè)參數(shù)是允許系統(tǒng)管理者來(lái)確定在其上執(zhí)行自治高速緩存的時(shí)間邊界的值。所述參數(shù)設(shè)置一天的固定時(shí)間(時(shí)-分-秒)作為執(zhí)行高速緩存的邊界。
Cache Parameter(高速緩存參數(shù))AutoAdjustTimeInterval(自動(dòng)調(diào)整時(shí)間間隔)，服務(wù)器自治地高速緩存的次數(shù)之間的小時(shí)時(shí)間間隔。例如，如果autoadjusttime是T060000并且timeinterval是4，那么所述服務(wù)器將在上午2點(diǎn)、上午6點(diǎn)、上午10點(diǎn)、下午2點(diǎn)、下午6點(diǎn)和下午10點(diǎn)進(jìn)行自治高速緩存。
Cache Parameter(高速緩存參數(shù))Size(大小)，以千字節(jié)為單位，用于自動(dòng)高速緩存的存儲(chǔ)器的最大總量。
Cache Parameter(高速緩存參數(shù))AttributeName(屬性名稱)，這個(gè)參數(shù)可包括幾個(gè)屬性名稱行。這個(gè)高速緩存里的名稱在服務(wù)器處于手動(dòng)高速緩存模式(Cache ParameterAutoAdjust＝false)時(shí)使用。這個(gè)高速緩存里的名稱也用于在啟動(dòng)時(shí)和當(dāng)自動(dòng)高速緩存尚未被更新或當(dāng)所述自動(dòng)高速緩存沒(méi)有使用存儲(chǔ)器最大總量時(shí)進(jìn)行自動(dòng)高速緩存。例如，如果Cache ParameterAutoAdjust是false并然后被修改為true，那么所述服務(wù)器將高速緩存這里所列出的不管什么名稱，直到下一次自動(dòng)高速緩存在指定的時(shí)間/時(shí)間間隔自動(dòng)地運(yùn)行?；蛘?，如果已經(jīng)執(zhí)行了自動(dòng)高速緩存，并且已經(jīng)自動(dòng)檢測(cè)到高速緩存的所述屬性只使用了存儲(chǔ)器的一部分，則在AttributeName里的屬性將也被高速緩存。
現(xiàn)在參見圖10，流程圖示出了根據(jù)優(yōu)選實(shí)施例的用于確定在容器里放置對(duì)象的方法1000，其中所述對(duì)象具有對(duì)其它對(duì)象的關(guān)系，所述關(guān)系影響將該對(duì)象放置在容器里的效益。方法1000被呈現(xiàn)為由計(jì)算機(jī)軟件程序執(zhí)行的一系列步驟，所述程序諸如是以上參考圖1描述的存儲(chǔ)器120里的自治高速緩存控制器124。方法1000首先選擇具有最大效益比率的對(duì)象組，其具有小于或等于限制的組合大小(步驟1010)。然后參照剩下的限制大小來(lái)檢查剩下的對(duì)象組，以確定所選擇的組是否是將適合在容器里的最后一組(步驟1020)。如果所選擇的組不是最后一組(步驟1020＝否)，那么將所選擇的組的對(duì)象包括在容器里(步驟1030)。然后如上所描述的再次分析對(duì)象組以再計(jì)算每個(gè)組的仍未包括大小和效益比率(步驟1040)。所述方法然后回到步驟1010。如果所選擇的組是將適合在容器里的最后一組(步驟1020＝是)，那么利用剩下的對(duì)象組來(lái)分析所選擇的組以確定，與之后的多個(gè)較小組相比，將這個(gè)所選擇的最后一組放置在容器里是否更有效益(步驟1050)。如果采用這個(gè)組更有效益(步驟1050＝是)，則將所選擇的組放置到容器里，及該方法結(jié)束。如果采用之后的較小組更有效益(步驟1050＝否)，則不再考慮所選擇的組，該方法返回至步驟1020來(lái)考慮剩下的組。
上述的方法也可以看作由操作系統(tǒng)122執(zhí)行的，其中目錄服務(wù)器123是操作系統(tǒng)122的一部分。此外，所描述的步驟可以由數(shù)據(jù)庫(kù)引擎執(zhí)行來(lái)直接地對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速緩存訪問(wèn)，而不需要由目錄服務(wù)器提供的服務(wù)。
參考優(yōu)選實(shí)施例描述的本發(fā)明提供了對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的重要改進(jìn)。所描述的裝置和方法提供了用于確定在高速緩存里放置對(duì)象的高效方法，其中所述對(duì)象具有對(duì)其它對(duì)象的關(guān)系，所述關(guān)系影響將該對(duì)象放置在容器里的效益。本發(fā)明提供了一種在給定限制里精確地高速緩存最常用的信息以提高計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能的方式。
本領(lǐng)域技術(shù)人員將明白，在本發(fā)明的范圍之內(nèi)許多修改是可能的。因此，雖然已參考本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例具體示出和描述了所述發(fā)明，但本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解的是，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍下可做出形式和細(xì)節(jié)上的這些和其它改變。
權(quán)利要求
1.一種裝置，包括至少一個(gè)處理器；耦合到所述至少一個(gè)處理器的存儲(chǔ)器；以及駐留在所述存儲(chǔ)器里的容器控制器，其基于一個(gè)或多個(gè)預(yù)設(shè)參數(shù)和到服務(wù)器的多個(gè)預(yù)先訪問(wèn)來(lái)自治地確定高速緩存什么對(duì)象，其中所述對(duì)象之間的關(guān)系用于確定哪些對(duì)象被高速緩存更有效益。
2.如權(quán)利要求1所述的裝置，其中所述一個(gè)或多個(gè)預(yù)設(shè)參數(shù)可通過(guò)系統(tǒng)管理者修改。
3.如權(quán)利要求2所述的裝置，其中所述一個(gè)或多個(gè)預(yù)設(shè)參數(shù)從下列中選擇自動(dòng)調(diào)整開啟、自動(dòng)調(diào)整時(shí)間、自動(dòng)調(diào)整時(shí)間間隔、大小和屬性名稱。
4.如權(quán)利要求3所述的裝置，其中所述對(duì)象之間的關(guān)系用于確定哪些對(duì)象對(duì)于高速緩存更有效益，這意味著目錄服務(wù)器選擇小于高速緩存大小限制的、具有最大效益比率的對(duì)象組來(lái)放置到所述高速緩存里，并然后再分析剩下的對(duì)象組的大小和效益比率以確定其它什么對(duì)象組將放置到所述高速緩存里。
5.如權(quán)利要求1所述的裝置，其中所述容器控制器是從一個(gè)或多個(gè)客戶端應(yīng)用接收數(shù)據(jù)請(qǐng)求并自治地確定在所述容器里高速緩存什么對(duì)象的目錄服務(wù)器的一部分，以及所述預(yù)設(shè)參數(shù)是所述目錄服務(wù)器的屬性。
6.一種用于分析計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)對(duì)象的關(guān)系以確定哪些對(duì)象應(yīng)當(dāng)放置在容器里的方法，所述方法包括以下步驟1)基于到所述計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的多個(gè)預(yù)先訪問(wèn)確定多個(gè)對(duì)象組；2)分析多個(gè)對(duì)象組的訪問(wèn)速度、大小和效益比率；3)選擇具有最大效益比率的對(duì)象組添加到容器里，該對(duì)象組具有的大小小于所述容器里剩下的空間；4)在從前述步驟里沒(méi)有選擇的多個(gè)對(duì)象組的大小中移除前述步驟里選擇的共同對(duì)象的大小之后，再分析所述多個(gè)對(duì)象組以調(diào)整大小和效益比率；5)確定在所述容器里剩下的空間；以及6)如果在所述容器里剩下的空間大于或等于剩下的最小對(duì)象，則重復(fù)步驟3和4。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，還包括在步驟2之前的下述步驟確定所述容器的大小是否小于所述多個(gè)對(duì)象組的大小，并選擇具有最大效益比率并且最大的大小小于或等于所述容器大小的對(duì)象組。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其中所述容器是計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器。
9.如權(quán)利要求6所述的方法，其中所述容器是用于目錄服務(wù)器的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器。
10.如權(quán)利要求6所述的方法，其中所述容器是數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的高速緩存。
11.一種用于確定在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)系統(tǒng)里哪些屬性將高速緩存的方法，所述方法包括以下步驟1)基于到所述計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的多個(gè)預(yù)先訪問(wèn)確定多個(gè)對(duì)象組；2)分析從由一個(gè)或多個(gè)客戶端計(jì)算機(jī)對(duì)所述計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的訪問(wèn)中得到的多個(gè)屬性組的訪問(wèn)速度、大小和效益比率；3)選擇具有最大效益比率的屬性組添加到容器里，該屬性組具有的大小小于高速緩存里剩下的空間；4)在從前述步驟里沒(méi)有選擇的多個(gè)屬性組的大小中移除前述步驟里選擇的共同屬性的大小之后，再分析所述多個(gè)屬性組以調(diào)整大小和效益比率；5)確定在所述高速緩存里剩下的空間；以及6)如果在所述高速緩存里剩下的空間大于或等于剩下的最小屬性，則重復(fù)步驟3和4。
12.如權(quán)利要求11所述的方法，還包括在步驟2之前的下述步驟確定所述高速緩存的大小是否小于所述多個(gè)屬性組的大小，并選擇具有最大效益比率并且最大的大小小于或等于所述容器大小的屬性組。
13.如權(quán)利要求11所述的方法，其中所述目錄服務(wù)器基于由系統(tǒng)管理者設(shè)置的一個(gè)或多個(gè)預(yù)設(shè)參數(shù)來(lái)自治地確定哪些屬性將高速緩存。
14.如權(quán)利要求13所述的方法，其中所述一個(gè)或多個(gè)預(yù)設(shè)參數(shù)是從下列中選擇的自動(dòng)調(diào)整開啟、自動(dòng)調(diào)整時(shí)間、自動(dòng)調(diào)整時(shí)間間隔、大小和屬性名稱。
15.如權(quán)利要求13所述的方法，其中所述高速緩存是輕量級(jí)目錄訪問(wèn)協(xié)議類型的目錄服務(wù)器的一部分。
全文摘要
一種當(dāng)需要組合里的所有對(duì)象來(lái)解決問(wèn)題時(shí)，用于分析對(duì)象的關(guān)系以確定哪些對(duì)象將放置在容器(高速緩存)里從而提高數(shù)據(jù)庫(kù)性能和利用的裝置和方法。相對(duì)于在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)里的屬性高速緩存說(shuō)明了優(yōu)選實(shí)施例，其中需要被高速緩存的屬性或?qū)ο蟛皇菃蝹€(gè)屬性，而是屬性組合，其中包括的一個(gè)對(duì)象影響它所存在的所有組合。在其它優(yōu)選實(shí)施例里，描述了屬性高速緩存，其中所包括的對(duì)象組合影響所有其它組合，其中所述其它組合包含在所包括的組合里的一個(gè)或多個(gè)單個(gè)對(duì)象。
文檔編號(hào)G06F17/30GK1979492SQ20061016393
公開日2007年6月13日 申請(qǐng)日期2006年11月14日 優(yōu)先權(quán)日2005年12月8日
發(fā)明者K·K·阿恩特 申請(qǐng)人:國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司