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1. 面向云存储的非结构化数据存取

谢华成陈向东

计算机应用 2012, 32 (07): 1924-1928. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01924

摘要（972）

PDF （946KB）（1353）

非结构化数据呈爆炸态势增长，现有存储技术在I/O吞吐能力、可扩展性及易管理性等方面亟待改进。存储系统以云存储和可靠性理论为基础，建立了非结构化数据的分布式存储模型，并设计了可靠度函数。采用分布式关系数据库管理系统(RDBMS)作为存储底层，将非结构化数据直接存储于数据表中，实现了非结构化数据和元数据的分离式存储和统一管理，进而提升了存储系统性能。相对于集中式存储，新系统具有较高的可用性。仿真结果显示，存储系统可靠度高且易于扩展。该分布式存储系统可应用于动态开放计算环境，提供效能较高的云存储服务。

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2. 基于文件分割的二进制大对象存取算法

谢华成张昆朋范黎林刘道华

计算机应用 2011, 31 (10): 2612-2616. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02612

摘要（1438）

PDF （817KB）（650）

海量媒体数据存储系统中,文件过大或多用户并发访问等原因会造成二进制大对象(BLOB)存储过程失效。为提高存储系统存取非结构二进制文件的可靠性和稳定性,提出并建立了BLOB存储可靠性概率模型,证明了使用数量较多的文件分块和较小的分块大小,可提高BLOB存储成功的概率。根据该模型,改进了关系数据库存储环境下的BLOB数据存取技术。通过建立基于文件分块的存储结构,提出了BLOB数据分块存储和重新装配新算法并进行了仿真实验。BLOB存取算法的仿真实验和实际应用表明,该存取算法有效降低了媒体数据存储失效的概率。