Made available in DSpace on 2019-04-05T23:05:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2006-12-12 / The use of mobile devices such as handhelds and Personal Digital Assistants (PDAs) to data access anywhere and any time is becoming more common. However, PDAs devices have limited computational resources. Therefore, reduction of memory space and efficiency in accessing data are critical issues. This work presents an efficient framework to data access, storage and management in mobile devices with limited computational resources.
Thus, a column storage strategy was defined and implemented in which the values for each
single column (or attribute) are stored contiguously in memory. This storage strategy provides: (1) data manipulation through relational view; (2) support for dealing with chema
evolution; (3) optimization of queries with vertical filters (projections); (4) mechanism to
guarantee the data consistency through to the maintenance of integrity constraints; and (5)
storage strategy to increase the data compression rate in the PDAs devices. Experimental
results show improvements of performance and reduction of required memory space to data
storage. / A utilização de dispositivos móveis como handhelds e Personal Digital Assistants (PDAs) para acessar dados em qualquer lugar e a qualquer momento vem se tornando cada vez mais comum. Contudo, tais dispositivos apresentam recursos computacionais limitados. Portanto, a otimização de espaço utilizado em memória e a eficiência no acesso aos dados são fatores críticos. Esse trabalho apresenta uma estratégia eficiente para armazenamento, gerenciamento e acesso aos dados em dispositivos móveis com recursos computacionais limitados. Para isso, foi definida e implementada uma estrutura de armazenamento de dados baseada em colunas em que os dados de uma mesma coluna (atributo) são armazenados continuamente em memória. A estratégia implementada permite: (1) trabalhar com estruturas que manipulam os dados através de uma visão relacional; (2) criar e manter os esquemas de dados; (3) melhorar a performance de operações de busca com filtros verticais (projeções); (4) definir mecanismos para garantir a consistência dos dados através da manutenção de integridade referencial; (5) otimizar operações de inserção, exclusão e alteração de dados; e (6) conseguir altas taxas compressão de dados em dispositivos PDAs. Os resultados experimentais comprovam ganhos significativos de performance aliados à diminuição de espaço em memória.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/72172 |
Date | 12 December 2006 |
Creators | Pitombeira, Dorotéa Karine Dias |
Contributors | Brayner, Angelo Roncalli Alencar, Brayner, Angelo Roncalli Alencar, Mendonça, Nabor das Chagas, Machado, Javam de Castro |
Publisher | Universidade de Fortaleza, Mestrado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | 5443571202788449035, 500, 500, -7645770940771915222 |
Page generated in 0.0018 seconds