9、时间、能量和货币成本感知的缓存设计

时间、能量和货币成本感知的缓存设计

在移动 - 云环境中，查询处理的效率、能量消耗和货币成本是需要重点考虑的因素。本文将介绍一种名为 MOCCAD - Cache 的缓存算法，它能够综合考虑时间、能量和货币成本，为查询处理提供更优的解决方案。

1. 缓存部分命中与语义缓存

在查询处理过程中，可能会出现缓存部分命中（Cache Partial Hit）的情况。即部分查询结果可以通过探测查询从缓存中获取，而另一部分则需要通过剩余查询从数据库服务器中获取。例如，输入查询为 rHR ≥ 57(NOTE)，根据缓存内容，可能只能从缓存中获取部分查询结果，其余结果需从数据库服务器下载。

语义缓存是一种有效的缓存策略，与页面缓存和元组缓存相比，它在减少查询处理时间开销方面表现出色。页面缓存以页面为单位进行数据获取，若客户端查询时未找到某页面，则会从服务器获取该页面的所有数据；元组缓存以元组为单位，灵活性好但性能开销大。语义缓存适用于需要处理重要工作负载且带宽有限的应用场景，在移动环境中，特别是位置相关的应用中也非常有用。

然而，语义缓存也可能带来一些开销。以往的研究通常假设在移动设备缓存上处理查询总是比在云端更高效，但云计算的发展改变了这一局面。现在需要进行一些估算，以确定在满足用户约束条件下，查询应在何处进行处理。

2. 估算计算

为了计算在云端处理查询所需的时间和能量，需要考虑移动设备与云端之间的数据传输时间和能量。具体步骤如下：
1. 估算查询结果大小 ：使用相关公式估算从云端返回的查询结果大小。
2. 计算下载时间 ：根据带宽确