分布式實時事務預分析處理與預測.pdf

1、實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中事務與數(shù)據(jù)都具有顯式的定時約束,實時事務處理不僅要維護數(shù)據(jù)庫的邏輯一致性,而且需要保證滿足實時事務的各種時間約束,特別是實時事務的截止期.因此,系統(tǒng)應具有靜態(tài)地預測硬實時事務執(zhí)行行為和對軟實時事務的執(zhí)行進行動態(tài)預測的能力,即實時事務處理必須具有一定的可預測性.基于事務相關圖的優(yōu)先級動態(tài)調整策略,基于事務相關性分析的沖突敏感的事務/子事務初始優(yōu)先級分配策略和系統(tǒng)動態(tài)負荷模型能夠充分反應系統(tǒng)中事務的動態(tài)行為和相互影響,由此建

2、立的事務接納控制策略和基于預分析的悲觀申請動態(tài)釋放的分布式實時靜態(tài)兩段鎖協(xié)議可以改善系統(tǒng)的性能.內存數(shù)據(jù)庫能提高實時事務處理的可預測性.在實時內存數(shù)據(jù)庫中,恢復處理,特別是內存數(shù)據(jù)庫重裝是影響實時事務處理性能的關鍵因素之一.灰關聯(lián)閉包的概念發(fā)展了灰色關聯(lián)分析的理論,而基于此的實時事務動態(tài)數(shù)據(jù)存取分析能夠同時表達實時事務由于語義和非語義成分所表現(xiàn)的數(shù)據(jù)存取關聯(lián),從而可以合理地進行重裝數(shù)據(jù)的劃分,這些是優(yōu)先級分組重裝算法的理論基礎,該算法與