全球信息化的程度越来越高且越来越快,每天产生的数据量已经难以估计,BigData的研究主题成为了国家战略重点之一,未来是一个数据的时代。本课题主要关注互联网数据,为特定场景下的特定应用量体裁衣,设计订制的存储系统,通过摒弃传统数据库系统的冗余特性,使得关键性能部分有更多的资源投入。　　本课题的题目是基于SSD的海量URL数据多级存储方法研究,研究的根本目的在于为在生命周期中涉及到URL数据的应用程序提供一个高性能的、支持良好的海量数据规模管理的数据存储方法和系统,具体的常见应用场景有网络爬虫,网页排序算法研究等等。为了设计一个可行的高效URL数据存储系统,同时考虑到现代硬件,尤其是存储设备的工艺进步,本课题选择使用固态硬盘作为信息存储载体,利用硬件特性的优势,同时结合为其设计合适的索引方法,本文先围绕三个基本问题做了工作,它们分别是:　　(1)调研分析固态硬盘的数据访问特性,总结现有的针对固态硬盘的改进方法的一般思路和方法,为存储系统的设计奠定了基础,明确了存储过程中各算法的改进方向;　　(2)对URL数据的活动场景以及URL数据的数据特点进行统计分析,对URL存储方法的所需的性能侧重点有直观的了解,确定了域名和路径分开存储的物理存储方案,提出了基于概率的自适应缓存替换策略;　　(3)分析当前海量存储技术,尤其是非关系索引技术的优缺点,同时考虑固态硬盘的特性之后,有选择性的对COLA索引技术进行分析,最终确定了COLA索引作为固态硬盘索引的可行性。　　最后结合上述三点工作成果,本文给出了基于SSD的海量URL数据存储系统的最终设计方案和系统实现细节和实验,给出性能分析。结果表明,本文提出的URL数据存储方法与常见的关系数据库和非关系数据库,均具有明显的优势。