移动计算技术和移动通信技术相结合可以满足用户在自由移动的过程中随时随地与网络建立连接,并且进行数据访问和数据处理操作的需要。然而,由于受移动计算环境的一些特点(例如移动客户机与网络频繁断连、网络通信非对称性等)所限,传统的分布式数据库管理技术不能很好地解决移动计算环境下的数据管理问题。因此研究者们在分布式数据库技术的基础上提出了移动数据库的概念,用于组织和管理移动计算环境下的数据。由于移动客户机受自身电源能力的限制和复杂的网络通信环境的影响,它经常要与网络发生断连。为了保证用户在与网络断连时仍能正常地处理数据,缓存技术在移动数据库系统中得到了广泛应用。本文重点对移动数据库中的缓存数据收集与失效处理方法进行了分析研究。数据收集算法是指确定用户将来最有可能访问的数据集的算法,它是影响缓存命中率的主要因素。本文提出了一种基于有向概率图的自动数据收集算法。算法的基本思想是:移动客户机在与网络主动断连前,自动根据用户的历史访问信息来推测用户将来的数据访问情况并把这些可能将被访问到的数据缓存在本地。该算法经过三个步骤来确定用户将来可能要访问的数据集合:首先,用有向概率图表示历史访问数据之间的关联关系;然后,对历史访问数据进行分组:最后选择分组进行数据收集。和其它的自动数据算法相比,该算法具有较高的缓存命中率。缓存一致性是指客户机本地缓存中的数据和服务器上的数据要保持一致,以保证应用系统不会读到脏数据。为了更好地保证缓存一致性,本文提出了一种基于移动Agent技术的缓存失效处理方法。当服务器上的数据被修改后,服务器发送失效报告给移动支持站点,由站点上的移动Agent用于维护服务器数据与移动客户机缓存数据的一致性。当移动客户机上的缓存未命中数据时,由移动Agent负责向服务器请求数据,并把获得的数据返回给客户机。将移动Agent技术引入数据库系统的缓存管理中可以分担服务器的负载,提高系统的可扩展性。