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1. 轻量级缓存策略的关系型数据库全文搜索加强与扩展
杨婷, 莫若玉, 张秀娟, 朱洲森
《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (8): 2431-2438.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022071108
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针对关系型数据库(RDB)现有的全文搜索方案存在的效率低下、资源占用高的问题,提出一种具有增强式辅助缓存的轻量级关系型数据库全文搜索模型。首先,该模型构建基于Redis的倒排索引,并利用缓存索引缩小搜索范围,从而用内存高效的数据处理能力解决关系型数据库I/O瓶颈,并提升系统整体性能;其次,为保证搜索结果的准确性和时效性,进一步提出索引同步策略,而且设计并实现了增量索引组件来隐藏索引处理细节,从而提高模型的易用性和通用性;最后,对于热点数据提供一种基于访问热度的索引更新机制,以降低倒排索引的内存占用。实验结果表明,所提模型在保证关系型数据库全文搜索响应速度和准确度的前提下,空间资源消耗比MySQL全文索引降低了48.8%~60.9%,比Elasticsearch降低了85.2%~96.2%,证明所提模型在实际应用中可行且有效。

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