随着信息技术的高速发展,各行业各领域收集和积累的数据越来越多,数据的种类和类型也越来越丰富,信息数据对社会的每一个行业变得尤其重要。用户越来越需求更高质量的信息服务,具体来说,用户对获取信息的相关度和响应时间越来越重视,面对海量无序的数据,如何找到一种有效的数据处理方法以应对用户的需求,这是当前具有重要理论意义和应用价值的研究课题。本文将数据挖掘中的关联规则应用到数据系统中,并设计有效的缓存管理方案,使缓存管理系统能根据数据关联关系进行更高效的缓存管理。通过对读取数据的历史记录进行数据分析,分析出数据的关联规则,系统在进行缓存管理时,除了读入请求的数据外,缓存管理模块还会查找相应的数据关联规则,如果请求的数据符合数据关联规则的前置条件,请求数据相关联的数据也会被被读入缓存,达到提升系统I/O性能的目的,替换算法采用基于LRU算法讲最近使用的数据保留在缓存。设计并实现了系统原型,主要包括管理其他模块信息以及提供对外接口的全局管理模块;接收外部数据请求的数据处理模块;分析缓存中的数据访问历史并获取关联规则的数据分析模块;管理组织缓存数据并根据数据分析结果优化数据组织的缓存管理模块;以及负责系统与底层存储系统I/O交互的持久化存储模块。测试结果表明,使用SBS和SHOP的测试集进行测试,与传统方案进行对比,在同等置信度条件下性能提升分别为9.3%和5.4%,在同等支持度条件下性能提升分别为13.5%和15%。