Caching ungefärliga värden i stället för exakta värden ger en möjlighet till resultatvinster i utbyte mot minskad precision. För att maximera prestandaförbättringen måste cachade approximationer vara av lämplig precision: approximationer som är alltför exakta lätt blir ogiltiga, kräver ofta uppfriskande, medan alltför vaga approximationer sannolikt kommer att vara värdelösa för applikationer, som sedan måste kringgå cachen. Vi presenterar en parameteriserad algoritm för att justera precisionen av cachade approximationer adaptivt för att uppnå bästa prestanda som datavärden, precisionskrav, eller arbetsbelastning varierar. Vi överväger intervall approximationer till numeriska värden men våra idéer kan utvidgas till andra typer av data och approximationer. Vår algoritm generaliserar strikt tidigare adaptiva cache algoritmer för exakta kopior: vi kan ställa in parametrar för att kräva att alla approximationer är exakta, i vilket fall vår algoritm dynamiskt väljer om att cache varje datavärde. Vi har implementerat vår algoritm och testat den på syntetiska och verkliga data. Ett antal experimentella resultat rapporteras, visar effektiviteten av vår algoritm vid maximering prestanda, och visar också att i det speciella fallet av exakt caching vår algoritm utför såväl som tidigare algoritmer. I fall där begränsad imprecision är acceptabelt, överträffar vår algoritm lätt tidigare algoritmer för exakt caching.
I REF föreslås algoritmer för att justera intervallen för dataobjekt som lagras i cache för bästa prestanda.
Adaptive precision setting for cached approximate values
{'venue': "SIGMOD '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}