基于SaaS的通用评审系统数据存储模型的优化研究

基于SaaS的通用评审系统数据存储模型的优化研究

王锋 韩学奇

主要针对构建基于SaaS模式的通用评审系统时需要解决的数据存储问题展开。着重对传统的可定制数据存储模型中，存储利用率和数据访问性能较低的缺点，结合数据访问热度指标、数据切分理论和元数据驱动的思想，在传统键值对数据存储模型的基础上，提出了适用于可定制的SaaS系统的基于热度的元数据驱动键值对区分调用的存储解决方案；同时，通过引入缓存机制对改进后的可定制数据存储模型进行了优化。最后对新模型和优化算法进行了实验研究，实验结果证明了该优化方案的有效性，数据访问性能得到了提高。

基于SaaS的通用评审系统数据存储模型的优化研究

时间： 2024-08-01 00:12:18

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