HCSIM:一种长期高频Block-Level快照索引技术  被引量:9

HCSIM:An Indexing Method for Long-Lived Frequent Block-Level Snapshot

在线阅读下载全文

作  者:吴广君[1] 云晓春[2] 方滨兴[1,2] 王树鹏[2] 余翔湛[1] 

机构地区:[1]哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心,哈尔滨150001 [2]中国科学院计算技术研究所,北京100190

出  处:《计算机学报》2009年第10期2080-2090,共11页Chinese Journal of Computers

基  金:国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2007AA01Z406;2009AA01A403;2009AA01Z437);国家"九七三"重点基础研究发展规划项目基金(2007CB3111003)资助

摘  要:高频快照技术应用于备份时,能够为物理错误和人为错误提供数据保护,构建可靠数据存储环境.针对长期、高频block-level快照检索效率低下问题,在对目前常见的block-level快照技术建模、分析基础上,提出结合数据分布特征和检索模式的分层次二维索引结构——HCSIM.实验、分析结果表明:HCSIM索引技术应用于长期、高频快照管理时,比时空索引结构Overlapping B+Tree索引技术显著提高索引的存储效率和检索效率;通过定性的分析,HCSIM是目前存在的block-level快照索引模式中存储效率和检索效率相对平衡的索引技术.Snapshot-based backup techniques can protect data from accidental and physical errors and support reliable storage. The long-lived frequent snapshot is low in search efficiency, because of the shared data between versions. Up to now there is no efficient indexing method for the long- lived frequent block-level snapshot. Adapting the block-level snapshot distributing features, this paper proposes a general-purpose two-dimensional indexing structure. Hierarchical Clustering Snapshot Indexing Method (HCSIM). The experimental results show that HCSIM can dramatic- ally increase indexing storage efficiency than traditional temporal and spatial indexing structure Overlapping B+ Tree. At the meantime, HCSIM can achieve better query efficiency in the con- text of long-lived snapshot management. The theoretical analysis exposes that HCSIM structure can achieve better balance between storage and query efficiency than nowadays block-level snap- shot indexing method.

关 键 词:快照 安全存储 索引 灾难恢复 块数据 

分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象