基于面向对象的过程实时数据库引擎设计

基于面向对象的过程实时数据库引擎设计张贝克 于刚 马昕（北京化工大学安全科学与监控工程中心北京市 100029）The Design of Process Real-Time Database Engine Based onObject Oriented TechnologyZhang Beike Yu Gang Ma Xin（Beijing University of Chemical Technology Safety Science and Monitoring EngineeringCenter Beijing 100029）Abstract：The Process Control is an extremely important application situation of real-time database. It mainly processes the Production installment, the production process control and the optimization and so on. This article analyzed the demand of real-time database engine based on process control, and schemed out an object oriented real-time database with Object Oriented Technology. The engine not only can work by itself, but also can provide interfaces for other applications as a function module and can be used as the central Real-Time Database of Configuration Software.Key Words: Real-Time Database, Object Oriented Technology, Process Control摘要：过程控制是实时数据库的一个非常重要的应用场合，过程控制主要处理生产过程的控制和优化等问题。

本文分析了过程控制实时数据库引擎的要求，结合面向对象的方法设计出一个面向对象的实时数据库引擎，它不仅可以自身独立运作，而且可以为其他应用程序提供接口成为一个功能模块，可以作为组态软件[1]的核心实时数据库。

关键词：实时数据库；面向对象技术；过程控制中图分类号：TP311.132.4文献标识码：A引言随着自动化管理系统的日趋庞大和复杂，功能不断完善，计算机软硬件技术的发展，计算机应用深入到许多新的领域，对数据库系统提出更高的要求，数据库理论与技术也随之发展起来，涌现出面向对象数据库和实时数据库等新一代数据库。

过程控制的数据库应用一方面需要维护大量的控制数据，另一方面应用活动（事务）有很强的时间性，即要求在规定时间完成其事务处理，同时所处理的数据有一定的有效时间，过时就会有新的数据产生。

既要支持大量数据共享又要维护数据的一致性的要求，让实时数据库在过程控制领域有了重要的应用价值和地位。

1 过程实时数据库引擎数据分析过程控制领域的生产过程连续、复杂，其中包含了大量的过程动态信息，如温度、重量、流量、压力、湿度等。

这些数据具有定时限制，一方面数据迅速变化，一方面数据具有有效性，过期无效。

所以实时数据库的数据除了传统数据库的数据逻辑一致性的要求外，还要保证时间的一致性。

另外，实时数据库引擎要为其他应用程序提供接口，所以还要支持二次运算、角色权限、事件管理、故障诊断、日志管理以及历史数据存储和压缩等功能，这也要涉及大量的数据。

实时数据库引擎对数据模型的要求分为下面几个方面：（1）具有多种数据类型并能构造抽象数据能力，除了传统数据库数值、字符型等数据类型外，还能够支持集合、数组型等聚集类型数据，以及构造各种抽象数据类型，如复杂的拓扑结构以及结构化数据。

（2）具有构造复杂数据结构和模式的能力实时数据库需要表示复杂的数据结构和丰富的语义，如数据实体的逻辑和时间的一致性，数据和事务间的嵌套、分类、分解、抽象、继承、消息传递等关系，因此需要一种能构造复杂数据结构能力的数据模型适应新的要求。

（3）具有多种数据操纵能力实时数据库中的数据操纵具有定时性限制，与特定的数据实体关联，因此需要一种与数据实体关联的多种数据操纵能力的数据模型。

2 过程实时数据库引擎体系结构设计过程实时数据库引擎的设计目的是达到两用性。

一方面自身可以作为一个单独的实时数据库，可以进行工业过程控制数据的采集与存储；另一面可以作为DLL（动态链接库）暴露相应的接口为其他软件程序（如组态软件、仿真软件）提供实时数据的采集、访问、存储等功能[2]。

随着过程控制领域的发展，规模的壮大，仅仅依靠本地的过程控制已经远远不能满足现代过程控制的需要。

因此，在设计上增加了一个远程控制模块，该模块的优点是实时数据库引擎可以脱离复杂的现场，进行远程数据的传输与存储。

实时数据的处理速度要求比较高，通常存储速度要达到毫秒级。

内存式数据库的特征是数据常驻内存，这样消除内存与I/O瓶颈以达到非常高的存储速度，所以实时数据库引擎自身设计成内存式数据库。

实时数据库引擎的体系结构[3]如图1图1 过程实时数据库引擎体系结构图3过程实时数据库引擎开发3.1 内存式数据库设有数据库系统DBS，DB为DBS中的数据库，DBM(t)为在时刻t，DB在内存的数据集，DBM(t)⊆DB。

TS为DBS中所有可能的事务的集合，为在时刻t处于活动状态的事务集，AT(t)⊆TS。

Dt(T)为事务T在时刻t所操作的数据集，Dt(T)⊆DB。

若在任意时刻t，均有：T AT(t)∀∈ Dt(T)DBM(t)⊆成立，则称DBS 为一个内存数据库系统，DB 为一个内存数据库。

内存数据库的本质特征是其主拷贝或“工作版本”常驻内存。

内存数据库的工作原理[4]就是将所有或大部分的数据载入内存，实际应用中可能存在的多个进程对数据库的访问，所以数据要被加载至共享内存。

引擎采用内存映射文件技术将数据加载至内存，内存映射文件技术允许用户分配一块地址空间并将磁盘文件与这块地址空间相关联，一旦磁盘文件被映射，用户就可以快速访问该文件。

内存数据库的核心技术[5]是内存的索引结构、调度与并发控制。

3.2 内存索引机制 传统的内存索引结构包括哈希表以及各种基于树的索引技术，如：A VL 树、B 树、B+树、T 树等。

基于哈希的索引技术只对等值选择有较好的效果，而对范围检索性能较差，其性能还不如扫描整个文件的方法。

基于树的索引技术能有效的支持两种选择条件。

A VL 树查询速度很高，但由于只在一个结点中存放一个元素所以空间利用率很低，另外插入和删除操作开销大；B+树因所有实际数据存放在叶子结点，增加了搜索路径浪费宝贵的内存空间，所以不适合于内存式数据库；B 树的主要缺点是每个结点的数据覆盖率仅为55%，存储效率太低；T 树是目前采用的比较多的内存索引结构，它克服了B 树的缺点，节省了内存空间，提高了索引效率对于内存数据库来说是一个很好的选择，但是它的结点的上溢和下溢的几率还是比较高，平衡旋转操作的次数仍然较多。

针对上述传统内存索引机制的各种缺点，发展出许多新型的索引结构，Hybird-TH 、H-T*-tail 和L 树是其中比较具有代表性的。

Hybird-TH 是将树结构和哈希表融合在一起的，它的缺点是内存空间耗用量大，插入操作性能低，H-T*-tail 索引机制[6]融合了T*树，T-tail 树，哈希表的优点能减少内存占用量的同时可以较大程度的提高查询和修改操作速度。

针对上面的比较，过程实时数据库引擎决定采用H-T*-tail 索引机制，它既满足面向对象的要求，更重要的是它能满足引擎数据实时性的要求。

它具有以下优点：（1）每个元素仅存储一次，内存耗用量小；（2）通过哈希表将元素分散存储在各原子树中，数据操作在原子树上进行，缩小了操作范围；（3）将哈希表的查询负担转移到原子树上，原子树中采用改进的查询算法执行查询操作，提高了查询性能；（4）哈希表并不实际存放键值，仅起到定位原子树的功能。

3.3 实时事务调度与并发控制实时事务的调度上，充分考虑到实时数据库引擎面向对象的特性，不像其他实时数据库只采用一种算法，而是对不同类型的事务采用不同的调度策略，以最大限度的提高系统的性能。

刷新事务和控制事务属于硬实时事务，主要要求满足数据对象的时间一致性，不受可串行性条件约束所以具有最高的优先级，只有它们才会对相应的实时数据对象进行写操作。

计算事务和反馈事务既要保证逻辑一致性，又要满足时间一致性，属于软实时事务，这些事务具有次高的优先级。

常规事务只需要满足逻辑一致性要求，所以优先级最低。

实时事务并发控制不但要保证实时事务的逻辑一致性，同时还要保证实时事务的时间约束，让实时事务再截止期到来之前提交。

在实时数据库中，并发执行的实时事务通过对相同数据的读写操作，可能破坏数据库的一致性。

为了维护实时数据库内数据一致性，必须采用并发控制算法保证事务调度的可串行性。

实时数据库中事务的并发执行具有以下特点：并发执行的事务具有时间约束和依赖性；必须满足硬实时事务的截止期要求，尽可能满足软实时事务的截止期要求；正在运行的事务可以被更紧急的事务抢占系统资源和CPU 控制权。

传统数据库系统中，基于锁的并发控制算法性能比较好，然而在实时数据系统中，实时事务具有优先级，会出现严重的死锁和优先级倒置问题。

死锁问题，我们选择死锁链中优先级最低的事务进行夭折更适合实时数据库系统；为了解决优先级倒置问题，实时数据库引入了基于锁的条件优先级继承算法机制[7]。

条件优先级继承算法综合优先级继承策略和高优先级策略，提供更好的冲突解决方法，当发生优先级倒置时，低优先级事务如果接近提交时间，则不会被重启，如果低优先级事务还需要较长的执行时间才能提交，那么该事务将被重启，允许高优先级事务执行，从而保证高优先级事务不会被阻塞太长时间。

3.4 磁盘管理过程控制产生了大量的数据，而且数据随时间不断的更新，这样就会有大量的历史数据，这些数据对于故障诊断、过程仿真等有着重要参考价值，所以需要对历史数据进行磁盘存储和管理。

目前，市场上的实时数据库，大多数是利用关系型数据库来存储历史数据的，关系型数据库成熟稳定，但不能真正表现出过程控制数据时效强的特点，也无法满足实时数据库面向对象技术的要求。

因此，在磁盘管理上，采用了文件存储的办法。

文件存储同样采用索引机制，文件主要以时间段建立索引，文件中主要采用对象的ID建立索引，对于每个对象的不同采样时刻数据，利用游标进行快速查找。