针对当前以B树为存储结构的SQLite数据库在处理庞大数据量时效率低下的问题,使用红黑树结构来替换B树结构,并将经红黑树优化过的SQLite应用在交通监控测速仪系统上。首先在Visual Studio 2008环境下分别运行红黑树及B树代码,对随机产生...针对当前以B树为存储结构的SQLite数据库在处理庞大数据量时效率低下的问题,使用红黑树结构来替换B树结构,并将经红黑树优化过的SQLite应用在交通监控测速仪系统上。首先在Visual Studio 2008环境下分别运行红黑树及B树代码,对随机产生的大量数据执行插入、查询及删除操作,并将上述操作的时间开销进行对比分析;然后将优化的SQLite应用在交通监控测速仪系统中,并同使用原SQLite的同型号设备就处理数据的效率进行对比分析与测试。结果表明,在处理庞大数据时,红黑树对数据的操作效率要远高于B树,当数据量同为600万条时,其插入、查询和删除操作的平均时间开销分别降低68.5%,84.4%和68.8%;同原交通监控测速仪相比,使用经红黑树优化的设备效率提高了40.16%。展开更多
文摘针对当前以B树为存储结构的SQLite数据库在处理庞大数据量时效率低下的问题,使用红黑树结构来替换B树结构,并将经红黑树优化过的SQLite应用在交通监控测速仪系统上。首先在Visual Studio 2008环境下分别运行红黑树及B树代码,对随机产生的大量数据执行插入、查询及删除操作,并将上述操作的时间开销进行对比分析;然后将优化的SQLite应用在交通监控测速仪系统中,并同使用原SQLite的同型号设备就处理数据的效率进行对比分析与测试。结果表明,在处理庞大数据时,红黑树对数据的操作效率要远高于B树,当数据量同为600万条时,其插入、查询和删除操作的平均时间开销分别降低68.5%,84.4%和68.8%;同原交通监控测速仪相比,使用经红黑树优化的设备效率提高了40.16%。
