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复合数据服务是由具有层次结构的多个原子数据服务组合而成,是实现跨域数据集成的一种手段.当底层数据服务发生数据更新时,数据更新如何自下而上经过多个中间复合数据服务传播到顶层,并在这个传播的过程中保障顶层复合数据服务的更新效率就成为一个挑战问题.针对这一问题,提出一种基于缓存的复合数据服务更新优化方法.该方法根据缓存点成本收益模型找出复合数据服务的最佳缓存点,并且通过B树索引查找缓存点,重用缓存数据,避免重复的更新计算.实验表明,该方法提高了复合数据服务的更新效率.