基于分布式数据库数据处理的研究
体育比赛中分布式多层数据处理技术的研究
（ 安工 业大 学体 育 系， 西 西安 ７ ０ ３ １０ ２） Ｘｉ ｎＴ ｃｎ ｌｇｃ ｌ ｎｖｒｉ ｐ ｔ ｐｒ ｎ ， ｉ ｎ７ ０ ３ Ｃ ｉａ） ｅｈ ｏｏｉａ Ｕ ｉｅｓ ｙＳ ｏ ｓＤｅ ａｔ ｔＸ １０ ２， ｈｎ ａ ｔ ｍｅ ａ
关 键词 ： 育比赛 ； 体 分布 式 ； 多层结 构； 数据 库 技术
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ：ｓ ｏ ｔｈ； ｓｒｂ ｔｎ ｙ ｅ ｎ ｔｅ ｅ ｔｕ ｔｒ ；ｈ ｅ ｈｎ ｌｇ ｆｔ ｅｄ ｔ－ｂ ｓ ｄｓ ｐ ｔｓｍａｃ ｄｉｔｉｕｉ ｇｔｐ ； ｍ］ｉ ｖ ｌｓｒ ｃｕ ｅ ｔｅ ｔｃ ｏｏ ｏ ｈ ａａ ａ ｅ ｌ ｙ
Ａｂｓｒ ｃ ：Ｂａ ｉ ｇ ｏ ｈ ｈ ｒｃｅ ｉｔｃ ｆｐ ｅ ｅ ｔｓ ｏ ｔｈ ａ ｄ ｔｅ ａ ａｙ ｉ ｆｔｅ Ｃ／ ｄ ｔｃ ｍｐｕｅ ｏ ｗａｅ ｄ ｔ ｒａｉ ｎ ｈ ｒ ｓ ｔａ ｔ ｓｎ ｎ ｔｅ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓｏ ｒ ｓ ｎ ｐ ｔｓｍａｃ ｎ ｈ ｎ ｌｓｓｏ ｈ Ｓ ｍｏ ｅ ａ ｏ ｔｒｓ ｆ ｒ ａａ ｔ ｔ ｔ ｅ ｎｇａ ｄ ｔｅ ｐ ｏ
中 图分 类 号 ： ８ ９ Ｇ １
文 献标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ６ ４ １ （０ ０）３ ０ ６ 一 ｌ １０ — ３ １２ １ ３ — ２ ２ Ｏ
１ 采 用分 布 式 多层 数 据 库技 术 的 原 因 多 应 用对 象 的 分布 得 到 实 现和 体 现 的。 些 分 布 运 行 的软 件 对 象在 这 近些 年 来 ，／（ 户 卡／ 务 器 ） 统 结 构 有 了很 大 的发 展 ， 术 计算机语言 中被称为对象组件 。 ＣＳ 客 几服 系 技 日趋 成 熟 ， 各行 各 业 中得 到 了越 来 越 广 泛 的 应 用。 在 多层 结构 的体育 比赛 系统 分布表现在 应用中对 象组件 的分布 针 对 ＣＳ模 式 应 用 中 的 问 题 ， 层 体 系 结 构 数 据 处 理 技 术 应 运 上 ， ／ 多 既有对象组件的特性 ， 又有分布 的特点 ， 一个设计 良好 的 ， 具有 其 而生。大体上 它是在 ＣＳ模式的基础上 ， ／ 将客户端和服务器之间增 多层 结构 的体 育 比 赛 应 用 系统 ， 结 构 应 该 很 松 散 。 每 个 对 象 可独 加 一 个 管 理 应 用 模 块 ， 上 启 下 ， 方 面 处 理 原 来 集 中 到客 户 端 的 自进 行修 改 ， 可 以重 用 已有 的 组 件 ， 可 以增 加 新 的组 件 ， 承 一 既 还 不用 重 数据 任 务 ， 一 方 面 负 责将 数 据 传 送 到服 务器 。 样 ， 来 的客 户 端 新编 译和 修 改 其 它 对 象 组 件。这种 相 对 独 立 的 特点 还 表 现 在 每 个 组 另 这 原 仅 用 来 显 示 数据 和 处理 与 用 户 的 交 互 操 作任 务 ， 原 来 的服 务 器 依 件 对 象 的 安 全 控 制 方面 ， 体 育 比赛 系统 设 计 中 ， 分 运 用 这 种 独 而 在 充 旧 处理 数 据库 的应 用 任 务 。 立 的安 全 控 制 机 制 ， 以使 系 统 整体 安全 性 得 到 极 大 的提 高。 可 在 中 间层 ， 种 对 象 组 件 要 能 够 顺 利 地 运 行 ， 需 要 其 它相 关 各 还 由于 中间层脱 离了客户端 ， 便于设 置来访者 的各 种权 限， 对于 比赛 的一些特殊数据 ， 如规则 、 隹， 标； 数据逻辑等 ， 放在 中间层 处理 ， 的服 务 综 合 在 一 起构 成 一个 对 象组 件 运 行 的环 境 。 些 相 关 的服 务 这 具 有 很 好 的 安全 性 。如 果 使 用 Ｈ Ｔ 、 Ｏ Ｂ Ｔ Ｐ Ｃ Ｒ Ａ或 Ｃ Ｍ＋ 还 可 直 接 享 包括 对 象 组 件 运 行 时 的事 务 控 制 、 Ｏ ， 目录 服 务 、 行 调 度 、 全控 制 、 运 安 数据 库 资 源 管 理 等 ， 有 这 些 服 务 综 合 在 一 起 构成 了一 个完 整 的 中 所 用 它们 提供 的 安全 机 制 。 从 上 面 的 分 析 来看 ， 层 结 构 是 优 于 ＣＳ结 构 的 。 在计 算机 软 间层 服 务 系 统 ， 多 ／ 因此 也 把 中 间层 叫作 应 用 服 务 器 。 无论 从 编 程 、 行 运 中 处 件编程中 ， 实际上是通过软件对象 的形式未编写体育比赛处理逻辑 和 管理 等 方 面 来 看 ， 间 层 都 是 整 个 结 构 的核 心 层 ， 于 整 个 系 统 的， 使不同规模 、 形式和组织 方法 的比赛 处理 系统可 以重复使 用这 的 中 心地 位 。 些 对 象 ， 常 有效 的 降低 了系 统 开 发 和 维 护 的 成 本 。 事 实上 对 于 大 非 应 用 系统 性 能 的提 高 和 硬 件 设 备投 入 的 降 低 是 分 布 式 多 层 数 型体育比赛 中的软件开发来说 ， 多层结构数据库技术的应用 已经是 据 库 模 式 最 终被 采用 的主 要 原 因 ， 是 这种 性 能 的提 高 是 以增 加 软 但 不 可 避 免 的趋 势 。 件设计复杂程度为代价 的。 将复杂的应用方式从客户端分离出来 由 专 门 的服 务器 来 处 理 ， 可 以提 高 应 用 的执 行速 度 ， 可 以减 少 网 既 也 ２ 流 行 的 分 布 式技 术 目前 最 为 流 行 的 分 布 式 系 统 结 构 是 微 软 公 司 制 定 的 Ｃ Ｍ／ 络 调 用 的 通讯 量 并 可 十 分 方便 地 监 控服 务 器 的运 行 情 况 。 大 大 简 Ｏ 这 Ｄ Ｏ ／ Ｏ ＋ ０ 括 Ｓ Ｎ， Ｍ， Ｐ ＩＥ等 众 多 厂 商 共 同 倡 导 的 以 化 了操 作 人 员 对 系 统 的 管 理 ， 低 了系 统 维 护 的 工作 量 ， 能 确 保 Ｃ ＭＣ Ｍ ￣包 ｆ Ｕ Ｉ １ ＲＳ Ｂ Ｎ 降 并 Ｃ Ｒ Ａ Ｃ ｍｍ ｎＯ ｉ ｔＲ ｑ ｅｔ ｒｋｒ ｒｈｔ ｔｒ， 用 对 象 诘 求 系统 的可 靠 运行 。 Ｏ Ｂ （ ｏ ｏ ｂｅ ｅ ｕｓ Ｂ ｏｅ ｃ ｉｃ ｅ公 ｃ Ａ ｅｕ 在 应 用 系 统 的 实际 使 用 中 ， 由于 中 间 层 的存 在 ， 当客 户 端 大 量 代理 体 系结 构 ） 心 的 分 布 式 系统 结 构 。 Ｃ Ｍ（ 件 对 象 模 型 ） 为核 Ｏ 组 是 基 于 Ｗｉｄｗ 的 技 术 ， 用 Ｄ Ｏ Ｓ Ｃ Ｅ ｎｏ ｓ 使 Ｃ Ｍ、Ｏ Ｋ Ｔ等 协 议 ； Ｃ Ｒ Ａ 是 增加时 ， 而 ＯＢ 只要适 当增加服务器 ， 调整中间层模 块的布局 ， 就可响应更 平 台 中立 的 ， 用 Ｉ Ｐ通 信 协 议 。 两 种 技 术 具 有 较 大 的差 别 ， 也 大量 的数 据 访 问。 若 系统 设 计 中 ， 发 以 Ｃ Ｒ Ａ 为 核 心 的 分 布 式 使 Ｉ Ｏ 但 开 Ｏ Ｂ 有相似之 处， 当客户端使用软件对 象时 ， 这些 分布 式技术都会让应 系统 结 构 ， 具 有 跨平 台 、 产 品 的 特 点 ， 还 跨 可进 一步 增 加 模 块 及 代 码 用程序具有透 明性 ，看 起来 好像这些软件对象就存 在于本地机器 的复 用 性 。 上。 这种 技 术 使 得 程 序 员在 客 户 端 无 需 编 写复 杂 的 网络 程 序 来访 问 ４ 结 论 在 体 育 比赛 中使 用 分 布 式 多 层 数 据 库 技 术 ， 决 各 种 体 育 比赛 解 事 实 上位 于 远 程 服 务 器 上 的软 件 对 象 。 种具 有透 明性 调 用 技术 的 这 开 实 现 方法 是 以一 个特 别 的对 象 来 仿 真 远 程 计 算 机 上 的 软 件 对 象 ， 客 形 式 的 多样 性 以及 需 求 的 不 同 。研 究 、 发 适 应 体 育 比赛 的 分 布 式 户 端 程 序 调 用 这 个 特 别 的 、 仿 真 对 象通 过 通 信 协 议 （ Ｃ Ｍ，Ｏ ， 多层 数 据 库 应 �
分布式数据库中的事务管理与并发控制研究
分布式数据库中的事务管理与并发控制研究在当今信息技术高速发展的背景下，分布式数据库的应用日益广泛。
然而，分布式数据库面临着许多挑战，其中之一就是如何进行有效的事务管理和并发控制。
本文将重点研究分布式数据库中的事务管理和并发控制问题，并探讨当前的研究状况和未来发展趋势。
1. 事务管理事务是数据库操作的最小单位，它是一组数据库操作的集合，要么全部执行成功，要么全部回滚。
在分布式数据库中，由于数据分布在多个节点上，事务管理更加复杂。
主要的事务管理技术包括两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）、三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）和乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，OCC）。
2. 两阶段提交（2PC）2PC是一种常见的分布式事务管理协议，它通过协调器和参与者的交互来确保分布式事务的一致性。
首先，协调器向所有参与者发送准备请求，并等待它们的回复。
如果所有参与者都准备好了，协调器发送提交请求，否则发送中止请求。
然后，所有参与者执行相应的操作，完成后向协调器发送决策报告。
最后，协调器根据收到的决策报告判断是否提交事务。
2PC的主要问题是在协调器失效的情况下可能导致事务长时间阻塞。
3. 三阶段提交（3PC）为了解决2PC中的长时间阻塞问题，3PC在协议中引入了一次prepare阶段。
与2PC不同的是，3PC在prepare阶段引入了超时机制。
如果某个参与者超时，它将无法接收到协调器的提交请求，并进行回滚。
这样可以避免长时间阻塞，但是在网络不稳定的情况下仍然可能导致事务无法提交，丧失了完全一致性。
4. 乐观并发控制（OCC）OCC是一种轻量级的并发控制方法，它不需要显式的锁机制，而是基于版本控制实现。
每个事务在读取数据时都会获取一个版本号，并在提交时检查数据是否被其他事务修改，如果是，则回滚。
OCC的优势在于降低了锁开销和死锁风险，但在高并发和冲突频繁的场景中可能导致回滚的次数过多，影响性能。
基于P2P技术的分布式数据库系统的研究
结构 ， 并利用此结构阐述了基于 Ｐ Ｐ技术的查询方式． ２
关 键 词 ： ２ ． Ｔ ３ １１３ １
文献标识码 ： Ａ
Ｐ Ｐ Ｐｅ－ －ｅｒ 是 一 种 用 于 不 同 Ｐ ２ （ ｅｒｏＰｅ） ｔ Ｃ用 户 网络中仅有一个 实体 ， 也被认 为这个 网络是可用
应 有 的权力 ， 网络 应用 的核 心 从 中 央 服 务 器 向 网
２ Ｐ Ｐ技 术在 分 布 式数 据 库 中的应 ２
用
２ １ 基于 Ｐ Ｐ分布式数据库 系统的特点 ． ２ 由于传统数据库系统 的资源利用率较低 ， 它
络边缘的终端设备扩散 ， 服务器到服务器 、 服务器
到Ｐ ｃ机 、ｃ机到 Ｐ Ｐ ｃ机 ，ｃ机到 ＷＡ 手机等． Ｐ Ｐ 所
性得到充分 发展 ， 有利于数据交互． 中式 Ａ 更 集 —
图 １ ＰｅＤ ｅｒＢ站点的结构
ｇｎ 模型利用 Ｐ Ｐ ｅｔ ２ 技术对 Ｃ Ｓ ／ 模式进行了扩充．
２ ３ 基于 Ｐ Ｐ的数据 查询 ． ２
２３１ ．． 利用数据冗余查询 分布式数据库 由于可靠性 和效 率的要求 ， 通 常要将数据冗余存放在若干不同的数据节 ． ］在
沈 阳 理 工 大 学 学 报
２０ ０６年
销 ． 对 于 Ｓｒｅｔ 型 ， ｇｎ 模 型 含有 中心 服 相 ｅｖｎ模 Ａ ｅｔ
匝盈
存储 管理器
务， 结构更加灵 活， 以适 用非集 中和集 中的情 可
况． ｇｎ 运行于中心服务节点（ ｐｅ） ， Ａ ｅｔ Ｒ ｅｒ上 但服务 不像 Ｃ Ｓ ／ 模式下那样提供所有 服务支持． 在非集
使得近年来飞速发展 的移动通信设 备等终端可以 ２ ２ Ｐ ｅＤ 站点 的结 构 ． ｅｒ Ｂ 加入其中． 虽然有些设备可能不提供 服务 ， 但理论 Ｐ Ｐ系统在各个实际产 品中都有很多种不 同 ２ 上这些设备和其他设备一样不受限制． 因此 ， 如果 的结构 ， 针对分 布式数据库系统 中查询 的特点及
基于分布式数据库的电力客户服务中心的研究与设计
数 据 业 务 的 应用 处理 方 案 主 要 需 要 解决 数 据 同步 、 据 共 享 、 行 处 理 、 据 传 输 等 几 个 主 要 问题 。 通 过 在 贵 州 电 力 系统 中 的 实 际 数 并 数
应用 ， 明 了它 的实 用 性 与可 行 性 。 证
关 键 词
分布 式 数 据库 供 电企 业 电力 客 户 服 务 中心
（ｎｔｕｅ ｆＩ ｏｍａｉｎ Ｇ ｉ ｏ ｉ ｎｉｌ ｎ ｃｎｍｉ ｎｖｒｔ， ｕ ａ ｇＧ ｉ ｏ ５ ０ ４ Ｃ ｉ ） Ｉｓｔｔｏ ｎ ｒ ｔ ，ｕｚ ｕＦｎ ｃ ｄＥｏｏ ｃ Ｕ ｉ ｓｙ Ｇ ｉ ｎ ｕ ｈｕ５ ０ ０ ， ｈｎ ｉ ｆ ｏ ｈ ａ ａａ ｓ ｅｉ ｙ ｚ ａ
。 Ｉ ｏｍ ｔ ｎＣ ｎｅ， ｕ ｈｕＥｅｔｃＰ ｗ ｒ ｏｐｒｔｎ，ｕｙ ｎ ｕ ｈ ｕ５ ００ ，ｈｎ ） （ｎ ｒａｉ ｅｔ Ｇ ｉ ｏ ｌ ｒ ｏ ｅ ｒｏａｉ Ｇ ｉａｇＧ ｉ ｏ ５ ０ ２ Ｃ ｉ ｆ ｏ ｒ ｚ ｃｉ Ｃ ｏ ｚ ａ
Ａ ｓｒｃ ｂ ｔａ ｔ
Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｒｓｎｓ ｌｔ ｎｆｒ ｌｃ ｃＰ ｗ ｒ ｕ ｔ ｅ ｅｖｃ ｅ ｔ ａｅ ｎＤ ｓ ｂ ｔ ａ Ｂ ｓ （ Ｄ ，ｎ ｏ ｅ ｅ ｈｓ ａ ｅ ｅｅ ｔ ａｓ ｕｉ ｅｔ ｏ ｅ ｓ ｍ ｒ ｒｉ Ｃ ｎ ｒ ｓｄｏ ｉ ｒ ｕｅ Ｄ ｔ ａｅ Ｄ Ｂ） ａ ｄ ｓｌ ｓ ｈ ｐ ｏ ｏ ｏＥ ｒ ｉ Ｃ ｏ Ｓ ｅ ｅｂ ｔ ｉ ｄ ａ ｖ ｔ
ｔ ｓ ｓ ｌ ｉｎ ｉ ｒ ｃｉａｂｌｔ ｄ ｅ ｓｂｌｔ ． ｈｉ ｏｕｔ ｓ ｐ ａ ｔｃ ｉｉ ａｎ ｆ ａ ｉ ｉｉｙ ｏ ｙ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ
Ｄｉ ｒ ｕｅ ａａ ａ ｅ Ｐ ｗ ｒｓ ｐ ｌ ｏ ｐ ｒ ｔ ｎ Ｅ ｅ ｔ ｃ ｐ ｗ ｒｃ ｓｏ ｒ Ｓ ｒ ｉｅ ｃ ｎｅ ｓｉ ｔｄ ｄ ｔｂ ｓ ｏ ｅ ｕ ｐ ｙ ｃ ｒ ｏ ａ ｉ ｌ ｃｒ ｏ ｅ ｕ ｔｍｅ ｅ ｖｃ ｅ ｔ ｒ ｔｂ ｏ ｉ
基于网络的分布式数据库系统的设计与实现
基于网络的分布式数据库系统的设计与实现一、前言随着互联网的快速发展和信息化的加速推进，分布式数据库系统已经成为了企业级应用的必备工具。
分布式数据库系统的优势在于实现数据库的分布式存储和数据共享，提高了数据存取的效率，并且支持多用户多任务的复杂并发操作。
本文就基于网络的分布式数据库系统的设计与实现进行一次深入探讨。
二、分布式系统的架构分布式数据库系统的架构分为两种，一种是基于同质计算结点的单一计算机系统，另一种是基于异质计算结点的分散计算机系统。
单一计算机系统的问题在于当用户数量较大时，无法保障数据的及时响应和负载均衡，而分散计算机系统搭建和维护较为复杂，需要高度的技术支持。
因此，通常我们采用分层式的架构来实现分布式系统。
1.客户端客户端通常是指通过网络访问数据库系统的用户端。
客户端与服务器之间通过网络进行通信，客户端可以通过消费Web服务或使用编程接口的方式来与服务器通信。
客户端通常要保证数据的安全性和有效性，因此需要身份验证、权限控制、数据加密和数据校验等多种保障。
2.应用服务器应用服务器作为中间层，在客户端和数据库服务器之间起到了桥梁作用。
它接收客户端的请求信息，进行处理并返回结果。
它还可以在向数据库服务器发送请求之前，对数据进行初步过滤和处理，保证数据的有效性。
应用服务器与客户端之间通过Web的方式进行交互，如通过HTTP或SOAP等协议进行交互。
3.数据库服务器数据库服务器是分布式系统中最关键的组成部分。
在分布式系统中，数据库服务器需要集中管理所有的数据处理任务、资源共享和安全控制等。
数据库服务器可以实现数据的备份、恢复和调度管理等功能。
此外，数据库服务器也负责存储管理和数据处理等工作。
4.数据存储数据存储通常是指数据目录、数据结构、数据内容、索引和日志等。
数据存储需要保证数据的安全性、可读性和可扩展性。
数据存储还要支持数据的备份和恢复等高级功能。
三、分布式数据库系统的设计1. 数据分发策略数据分发策略是分布式数据库系统设计中非常关键的一部分，通过该策略可以实现数据的分发和调度。
基于分布式数据库的大数据平台动态页面数据生成技术
Microcomputer Applications Vol. 37,No. 6,2021技术交流微型电脳％用2021年第37 )第6期文章编号：1007-757X(2021)06-0194-04基于分布式数据库的大数据平台动态页面数据生成技术苏莉娜(江苏省第二中医院，江苏南京210019)摘要：随着计算机网络的发展，包含有音频等多种信息形式的动态页面广泛应用，动态页面的应用为页面数据提取带来了一定难度。
针对分布式数据库的特点从大数据网络平台中建立了 一套动态页面数据生成系统，首先用MapReduce 方法对分 布式数据库的大数据进行了预处理，之后根据页面JavaScript 脚本特d 建立了脚本提取子系统，结合分布式数据存储方式建 立了动态页面信息采集系统，最后对系统功能进行了测试分析。
关键词：动态页面；脚本提取；系统；测试中图分类号：TP391文献标志码：ADynamic Page Data Generation Technology of Big Data Platform Based on Distributed DatabaseSU Lina(Jiangsu Second Chinese Medicine Hospital , Nanjing 210019, China)Abstract : With the development of computer network, the dynamic page with audio and other information forms is widely used.The application of dynamic page brings some difficulties for page data extraction. According to the characteristics of distributed database , a set of dynamic page data generation system is established from the big data network platform. Firstly, the MapRe duce method is used to preprocess the big data of distributed database, then the script extraction subsystem is established ac cording to the characteristics of page JavaScript script, and the dynamic page information collection system is established by combining the distributed data storage method. Finally, the system function is tested and analyzed.Key words : dynamic page ； script extraction ； system ； test0引言随着网络技术和计算机科学的发展，我国的计算机网络用户数量不断攀升，根据2019年《中国互联网络发展状况统 计报告》显示，截止到2019年底，我国互联网用户数量达到 了 9. 87亿，比2018年同期增长约9. 4%*勺。
云计算环境下的大数据存储与处理技术研究
云计算环境下的大数据存储与处理技术研究云计算以其高度灵活、可扩展和容错性强的特点，成为了大数据存储和处理的理想选择。
本文将对云计算环境下的大数据存储与处理技术进行深入研究，分析其优势、挑战以及未来发展趋势。
一、介绍随着互联网的迅猛发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理与存储方式已经无法满足大数据时代的需求。
传统的数据中心架构面临着存储能力、计算能力以及安全性等方面的瓶颈。
而云计算环境作为一种新兴的数据处理与存储技术，由于其具备高度可扩展性、灵活性以及经济性，被广泛应用于大数据领域。
二、大数据存储技术研究大数据存储技术是保证大数据高效存储和访问的关键。
在云计算环境下，大数据存储技术面临着多层次、大规模的挑战。
为了解决这些问题，研究人员提出了一系列优化方案，如分布式文件系统、分布式数据库以及对象存储等。
1. 分布式文件系统分布式文件系统(Distributed File System, DFS)是云计算环境下常用的大数据存储技术之一。
它将大数据分散存储在多个节点上，提供高可靠性和高可扩展性。
典型的分布式文件系统有Hadoop Distributed File System (HDFS)和Google File System (GFS)等。
2. 分布式数据库分布式数据库是另一种常见的大数据存储技术。
它通过将数据分布在多个节点上，实现了数据的并行处理和扩展。
分布式数据库系统可以提供高性能和高可用性，如NoSQL数据库和NewSQL数据库等。
3. 对象存储对象存储(Object Storage)是一种以对象为基本存储单位的存储技术。
它将数据以对象的形式存储，并提供元数据进行管理。
对象存储适用于大规模数据存储场景，能够提供高容量、高可靠性和高可用性。
三、大数据处理技术研究大数据处理技术是对存储在云计算环境下的大数据进行分析和挖掘的关键技术。
传统的数据处理方式无法胜任大数据场景下的任务，因此研究人员提出了一系列高效的大数据处理技术。
面向大数据分析的分布式数据库系统设计与性能优化
面向大数据分析的分布式数据库系统设计与性能优化随着大数据时代的到来，传统的关系型数据库已经无法满足对海量数据的高效处理和分析需求。
为了解决这一问题，分布式数据库系统应运而生。
分布式数据库系统采用了分布式存储和计算的方式，将数据分散存储在不同的节点上，并通过网络连接进行通信和协作，从而实现对大数据的高效管理和分析。
本文将探讨面向大数据分析的分布式数据库系统的设计原则及性能优化方法。
一、分布式数据库系统的设计原则1. 数据分布和复制策略：在设计分布式数据库系统时，需要考虑数据的分布和复制策略。
数据的分布方式可以采用水平分区或垂直分区，根据实际需求选择合适的分区键。
同时，为了提高系统的可用性和容错性，数据的复制策略也需要合理设计，可以采用主从复制或多主复制等方式。
2. 数据访问和查询优化：分布式数据库系统需要支持高效的数据访问和查询操作。
在设计系统架构时，需要考虑数据的局部性原则，将经常一起访问的数据放置在同一个节点或分片上，以减少网络通信的开销。
此外，还需要设计高效的查询优化算法，如索引优化、查询重写等，以提高查询效率。
3. 事务管理和一致性保证：分布式数据库系统需要保证事务的一致性和可靠性。
在设计系统架构时，需要采用合适的分布式事务管理协议，如二阶段提交协议或多阶段提交协议，来保证数据的一致性。
同时，还需要合理设计并发控制机制，以避免数据的冲突和不一致问题。
二、分布式数据库性能优化方法1. 并行计算和数据分区：为了提高分布式数据库系统的计算和查询性能，可以采用并行计算和数据分区的方法。
并行计算可以将数据分配到多个节点上进行并行处理，提高计算效率和响应速度；数据分区可以将数据按照某种规则分散存储在不同节点上，减少单个节点的负载压力，提高系统的可扩展性。
2. 缓存和数据预取：分布式数据库系统可以利用缓存和数据预取技术来提高数据的访问性能。
通过缓存热点数据或常用查询结果，可以减少对底层存储系统的访问，加速数据访问速度。
基于J2EE的分布式数据库系统模型的研究
的面向对象的一种内存中的视图和一种将数据持 久化 的功能和对象 的封装性结合 的机制 ， 它对应 多层应用体 系结构 中的数据 存储 层ｌ 。已存在 ２ Ｊ
的数 据 库 系统 映射 到 ＥＢ结 构 可 以通过 Ｂ Ｐ Ｊ Ｍ （ ｅｎ ａａｅ Ｐｒｉｅｃ ）或 Ｃ Ｐ（ ｏｔｎｒ Ｂ ａ Ｍ ｎｇｄ ｅｓｔｎｅ ｓ Ｍ Ｃｎａ ｅ ｉ
随着计算机网络技术 的发展 ， 数据 库技术对
种途径。笔者论述 了使用 ＪＥ ２ Ｅ技术构建分布式
数据库系统的框架模型。
数据的收集 、 、 存储 处理和传播 由集中式走向分布 式、 从封闭走向开放 已在所难免 。分布式数据库
系统通过复制使系Байду номын сангаас具有适 当的数据冗余 ， 从而 增加了系统 的可靠性 和可用性 ； 提供局部 自治的
基 于 Ｊ Ｅ 的分 布 式数 据 库 系统 模 型 的 研 究 ２Ｅ
陈天煌， 李 帆
（ 武汉理工大学 计算机科学与技术学院 ． 湖北 武汉 ４ ０ ６ ） ３ ０ ３
摘
要： 介绍 了 Ｊ Ｅ ２ Ｅ的体系结构 ， 出了 ２种常用的构建分布式数据库 系统 的方式 ， 列 并对 其缺点和不 足进行
业 逻辑 。 Ｅ Ｂ组件 是 ＪＥ Ｊ ２ Ｅ的核 心 ， 是基 于 Ｊｖ ＭＩ 它 ａａＲ
—
Ｉ Ｐ和 Ｊ Ｄ 技术 ， 以分为 会话 Ｂａ 实体 Ｉ Ｏ ＮＩ 可 ｅｎ、
Ｂａ 和消息驱动 Ｂ ａ 。会话 Ｂ ａ ｅｎ ｅｎ ｅｎ代理客户端对 服务器 的请求 ， 拟 商 务 过 程 ， 过 调 用 实体 模 通 Ｂａ 获得数据 ， ｅｎ 实现业务逻辑 的处理流程。实体 Ｂａ 用来模拟商务数据 ， ｅｎ 是一种在数据存储层中
基于遗传算法的分布式数据库数据分配研究
） 是网络中的事务集 ， ＝ （ 。 ， Ｆ Ｆ ， …Ｆ ）是储存
的一个 数据 段集 ． 以某种 策 略 ， 数 据 库 复 制 到 把
据库系统的可用性 、 可靠性及运行效率都有非常大
的影 响． 目前 ， 于分 布式 数 据 库 分 配 算 法 的研 究 对 中， 常用 的是基 于冗 余 分配 的算 法 ＿ ， 是 ， 些方 ｌ但 Ｊ 这
文章 编号 ：６ ３０４ ２ １ ）２００ －４ １７ －６ Ｘ（０２ ０ －１２０
基 于遗 传 算 法 的分 布 式 数 据 库数 据分 配研 究
王三 虎
（ 吕梁学院 数学 系 ， 山西 离石 ０ ３０ ） ３０ ０
摘 要 ： 对 目前 分布 式数据 库数 据 分 配 方 法存 在 的局 限性 及 代 价公 式复 杂 、 法 运行 效 率低 等 问 针 算
配方 法相 比 ， 改进后 的数 据分 配方 法的计 算结 果与 最佳结 果更 为接 近 ．
关 键词 ： 分布 式数 据库 ； 遗传 算法 ； 据分 配 数
中图分 类号 ：Ｐ １ ．３ ． Ｔ ３ １ １３ １ 文 献标识 码 ： Ａ
分布式数据库 （ ｉｒ ｕ ｄｄｔ ａｅｓ ｔ Ｄ — Ｄｓｉ ｔ ａ ｂｓ ｙ ｅ Ｄ ｔｂ ｅ ａ ｓ ｍ，
其他的站点 ｓ 上去 ， 则就形成了一种分配方案 ： Ａ＜
Ｆ， ， ＞． Ｓ Ｔ
法通常都存在代价公 式复杂 的缺点， 算法 的执行效 率较低 ， 计 算 的结 果 和 最 优 方 案 有 一定 的差 所 距 Ｊ 。． 本文基 于遗传算 法很高 的并行性 和算 法的 高效率特点 ， 提出了一种基于遗传算法的数据分配 方法， 并对遗传算法进行了一些改进．
基于NGSAA算法的分布式数据库查询优化研究
基 于 ＮＧ Ｓ Ａ Ａ 算 法 的分 布 式数 据 库 查 询 优化 研 究
邹 汪 平 （ 池州职业技术学院信息技术系， 安徽 ￣０ ｘ ｌ ｘ ｌ ２ ４ ７ ０ ０ ０ ）
［ 摘要 ］针对遗传算 法在分布 式数据库查询优化 中存在 的不足 之处 ，提 出 了一种基 于小 生境 技术 的遗传 模
Ｓ （ Ｃ ， Ｃ ）＜ （ ２ Ｍ 一１ ） ／ ２或 Ｆ（ Ｃ …） ＜ Ｆ（ Ｃ ｆ ａ ） ｌ
…
［ 收稿 日期］２ ０ １ ３ 一ｏ ６—１ ２ ［ 作 者 简介 ］ 邹 汪 平 （ １ ９ ８ ２ 一 ） ，男 ，硕 士 ，讲 师 ，现 主 要 从 事 算 法 设 计 方 面 的教 学 与 研 究 工作 。
长江大学学报 （ 自科 版 ） ２ ０ １ ３ 年９ 月号理 工上旬 刊 第 ｉ ０ 卷 第２ ５ 期 Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｙ ａ ｎ ｇ ｔ ｚ ｅ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎ ａ ｔ Ｓ ｃ ｉ Ｅ ｄ ｉ ｔ ） Ｓ ｅ ｐ ． ２ ０ １ ３ ，Ｖｏ １ ． １ ０ Ｎｏ ． ２ ５
拟退 火 算 法 。 首 先 扩 展 了算 法 的搜 索 区 域 以避 免 早 熟 现 象 的 出现 ， 然 后进 行 规 则 的简 化 以 降低 功 能 性 冗 余 ，再 将 算 法 应 用 于 分 布 式 数 据 库 查 询 优 化 中。 研 究 表 明 ， 该 算 法 可 以有 效 降低 生 成 最 优 查 询 策 略 的 总
ＮＧＳ ＡＡ 算法 以 ＧＳ ＡＡ算 法 为其 子算 法 ，利 用 小 生 境 技 术进 一 步 降 低 算 法 的功 能 性 冗余 。算法 描 述 如下 （ 其 中 ，Ｃ ｈ表 示染 色体 、Ｃ ｈ Ａｒ ｒ ａ ｙ表示 染色 体数 组 、Ｂ ｅ ｓ ｔ Ｃ ｈ表示 最 优染 色体 ） 。
工科选题EI(JA)期刊教材
选题可发EI（JA）期刊，下单后研发体育选题：1)数据挖掘在篮球技术动作中的应用分析2)基于动态规划融合多模态的足球视频事件分析3)基于HMM的足球视频语义结构分析4)篮球比赛视频中持球队员行为预测5)基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算6)图像处理技术在捡球机器人上的研究应用7)基于虚拟现实的健美操训练技术研究8)仿人跆拳道机器人的技术研究9)基于PIC单片机篮球机器人的设计与实现10)基于单片机的篮球计时计分器的设计11)基于单片机控制的乒乓球训练系统的设计交通：12)基于卫星导航定位技术的交通运输信息系统的设计13)基于GIS的交通运输行业环境监测网络信息管理系统研究14)基于Internet/Intranet的交通运输物流信息系统设计15)面向决策支持的交通运输信息平台研究16)在交通运输上使用动态规划求解最短路径17)交通运输管理信息系统的开发与应用电子通信：18)基于ARM的GPRS无线数据传输系统的研究19)基于单片机的火灾自动报警系统的研究20)人工智能与机器人在现代图书馆中的应用体育：21)传感器在人体运动图像检测系统中的应用22)图像识别技术在运动学中的应用探析23)基于模糊数学方法的体育教学评价模型的研究24)基于模糊数学方法的学生体育成绩综合评定25)基于数学模拟竞技诊断方法的球类比赛分析机器人和控制算法：26)高精度超声波测距系统的研究及精度测量27)复杂环境下机器人路径规划及算法研究28)基于视觉的水下机器人定位与地图构建技术研究29)基于神经网络的四旋翼飞行器控制系统的应用及关键技术的研究30)仿人机器人脑电信号特征提取的分析与研究31)基于FPGA的大数据高级算法的设计与实现32)基于模糊算法的机器人路径规划33)微型水陆两栖机器人驱动设计及水动力分析34)基于蛇形的机器人步态算法研究智能控制：35)基于FPGA的图像处理算法研究与实现36)基于粒子滤波技术的图像处理研究37)嵌入式视频监测系统的FPGA图像处理系统设计38)基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与实现39)基于多尺度几何变换算法的遥感图像处理研究40)基于胡氏不变距和贝叶斯分类器的边缘检测研究41)基于遗传算法和势场法的机器人路径规划技术研究42)基于粒子群算法使的智能车辆自主避障路径规划研究43)基于改进蚁群算法的双足机器人路径规划研究44)基于改进RRT算法的移动机器人在未知环境下的路径规划45)基于SVM和小波变换的四类脑电信号研究46)在线脑机接口信号的特征提取与分类方法的研究47)基于稳态视觉诱发电位的脑机接口技术的研究48)基于运动想象的脑机接口技术的研究与实现计算机，网络：49)基于CAN总线在软启动器上的应用50)改进遗传算法及其在平面度误差评定中的应用51)基于免疫算法的云计算任务调度策略研究52)基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法53)求解三维装箱问题的混合模拟退火算法研究54)模拟退火算法的研究及其应用55)基于支持向量机的聚类及文本分类研究56)基于统计学习理论的支持向量机算法研究57)粗糙集理论及其在神经网络中的应用研究58)基于MATLAB的递推最小二乘法辨识与仿真59)主成分回归和偏最小二乘法在高炉冶炼中的应用60)云数据库服务管理研究与实现61)基于分布式数据库数据处理的研究62)基于Oracle数据库安全策略研究63)基于关系数据库的领域本体构建方法64)延迟容忍传感器网络数据传输研究65)有向传感器网络覆盖增强算法研究66)一种基于TMP的DOS_DDOS的攻击防范方法67)ARP欺骗在网络中的应用与防范68)移动通信网络安全策略研究69)基于SNMP的网络故障监测技术研究70)基于云计算的网络数据安全研究71)基于大数据分析的谣言传播规律与应对策略研究72)基于数据挖掘的投标辅助决策研究73)基于攻防博弈模型的网络安全测评和最优主动防御74)基于mvc模式的web管理信息系统的设计与实现75)基于JSP的网上购物系统的设计与实现76)基于遗传算法的多目标优化问题的应用研究77)基于LDA模型的文本聚类研究78)基于遗传算法的多旅行商问题优化79)人工冻结法在地铁隧道施工中的应用物联网：80)基于物联网分布式楼宇光伏电站监控系统设计81)物联网技术在变配电站监测系统中的应用能源工程：82)城市街区区域供冷供热系统的优化研究。
基于C／S的多层体系结构的分布式数据库的研究
图 ２ 三 层 架 构 的 数 据 库 应 用 程 序
据 库 模式 是 基 于分 散 的 网络 应 用 系统 ， 种 应 用 系 统是 由 文 件 服 务 器 这 工 作 流程 如 下 ： 先 ， 自客户 的请 求 被 传 递 到应 用 程 序 服 务 器 。 首 来 和 网 络 工 作 站 创 建 的 。单 层 模 式扩 展 了 Ｐ 的 功 能 ． 户 能 够 共 享 公 然 后 数 据 访 问 的 特定 命 令从 应 用程 序传 递 到 数据 库 服 务 器 。 最 后 ， Ｃ 用 数 共 数 据 。 由 于数 据 处理 过 程 是 在 网络 工 作 站 上 完成 的 ， 个 性 能 受 限 据 在应 用 服 务 器 组织 完之 后 从 数据 库 服务 器 传 递 到客 户 端 。 整 于 Ｐ 也 就 是 说 ， 件 服 务 器 的性 能要 非 常 强大 才 可 以 。 Ｃ， 文 三层 体 系结 构 的 每一 层 的功 能 如 下 所 示 ：
下 ， ： ‘
２功 能 层 是 使 应 用 程 序 的 主 体 ， 且 它 包 括 各 种 各 样 核 心 的 企 业 ． 并 逻 辑 。 的 功 能 是 接 收 输 入 ， 输 入 被 处 理 之 后 返 回 结果 。 一 层 也 叫 它 在 这 做 中 间件 或者 应 用 服 务 器 。应 用 系 统 的商 业 逻 辑 通 过 中 间 件来 处 理 ， 接 口显 示 是 由客 户 程 序 来 处 理 的 。 因 为 中 间件 是 用 来 与 数 据 库通 信
【 摘 要 】 由于 数 据 库 变得 越 来越 大 ， 了使 数 据 和 资 源 能 够 被 共 享 ， 系 结 构 也在 不 断 的发 展 。 基 于 ＣＳ的 分 布 式 数 据 库 中存 在 了很 多 为 体 在 ／ 问题 。在 分 析 了单 层 架 构 、 多层 架 构 、 及 三 层 架 构 之 后 ， 篇 论 文 提 出 了 多层 架 构 的 解 决 方 案 。最 后 ， 文 给 出 了一 个 多层 架 构 的例 子 来 演 示 以 这 本
云计算中的分布式数据存储与备份技术研究
云计算中的分布式数据存储与备份技术研究随着云计算的广泛应用，大量的数据需要存储和备份。
传统的集中式存储和备份方案存在单点故障和性能瓶颈等问题，因此分布式数据存储与备份技术成为了一种重要的解决方案。
本文将对云计算中的分布式数据存储与备份技术进行研究，探讨其原理、特点、优势以及应用案例。
一、分布式数据存储技术分布式数据存储技术是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和性能。
常见的分布式数据存储技术包括分布式文件系统、对象存储和分布式数据库等。
1. 分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件分布存储在多个节点上的文件系统。
通过将文件切分成多个块，并存储在不同的节点上，可以提高数据访问的并发性和容错性。
同时，分布式文件系统还支持文件的复制和容错，使得数据可以在节点故障时仍然可用。
常见的分布式文件系统包括Hadoop HDFS、GlusterFS和Ceph等。
2. 对象存储对象存储是将数据以对象的方式存储在多个节点上的存储技术。
与传统的文件系统相比，对象存储不仅可以存储文件，还可以存储非结构化数据、元数据和自定义的属性等。
对象存储采用分布式存储架构，可以实现高可靠性、高可扩展性和高性能的数据存储。
常见的对象存储系统有Amazon S3、OpenStack Swift和Ceph Object Gateway等。
3. 分布式数据库分布式数据库是将数据分布存储在多个节点上的数据库系统。
分布式数据库采用一种或多种分布策略，将数据划分为多个分片，然后存储在不同的节点上。
通过将数据进行分片和复制，可以提高数据库的可扩展性和容错性。
常见的分布式数据库包括Google Spanner、Cassandra和MongoDB等。
二、分布式数据备份技术分布式数据备份技术是为了保证数据的可靠性和容灾性而设计的。
通过将数据备份存储在多个节点上，可以防止单点故障和数据丢失的风险。
1. 数据冗余备份技术数据冗余备份技术是最常见的分布式数据备份技术之一。
基于XML的分布式数据库集成系统的研究
０ 引
言
（） 义性 强 ： ＭＬ可 以 自行 设 计 有 意 义 的 标 记 ， ３语 Ｘ 便 于异构 系统之 间 的数据交 换 和 信 息检 索 ， 现 机器 与 机器 实 之 间 的信息交 换 。 （） ４ 易于处 理 ： ＸＭＬ对 格 式 的 定 义严 格 ， 有 层 次 结 具 构， 而且 与厂商 无关 ， 有 标准 、 具 统一 、 用 的解 析器 接 口， 通
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｆ ｃ ｓ ｓ ｏ ｈ ｏ ｖ ｒ ｉ ｇ ｂ ｔ ｅ ｓ ｒ ｃ ： ｉ ａ ｅ ｏ ｕ ｅ ｎ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｅ ｗｅ ｎ ＸＭ Ｌ ｎ ｅａ ｉ ｎ ｌｄ ｔ ｂ ｓ ａ ａ Ｂｙ ｕ ｉ ｇ ＸＭ Ｌ ｌｎ ａ ｅ ｎ ａ ｄ ｒ ｌ ｔ ａ ａ ａ ａ ｅ ｄ ｔ ． ｏ ｓｎ ａ ｇｕ ｇ ｆ ａ ｕ ｅ ，ｗｅ ｄ ｆ ｅ ａ ＸＭ Ｌ ａ ｅ ｐ ｉ ｇ ｒ ｌｓ Ｒ２ ｔ ｅ ｃ ｉ ｅ ｔ ｅ ｍ ａ ｐｎ ｅ ｗｅ ｎ ｒ ｌ ｔ ｎ ｌ ｄ ｔ ｎ ｅｔ ｒｓ ｅｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｍａ ｐ ｎ ｕ ｅ Ｘ ｏ ｄ ｓ ｒｂ ｈ ｐ ｉ ｇ ｂ ｔ ｅ ｅａ ｉ ａ ａ ａ ａ ｄ ＸＭ Ｌ ｏ ｍａ ｐ ｎ ．Ａｌｏ ｂ ｅ ｉ ｉ ｇ ｍａ ｐ ｎ ｏ ｕ ｅ ｔ ｉｔ ｉ ｕ ｅ ａ ａ ａ ｅ ｉ ｍａ ｐ ｄ ａ ｈ ｐ ｉｇ ｓ ｙ ｄ ｆｎ ｎ ｐ ｉ ｇ ｄ ｃ ｍ ｎ ，ｄ ｓ ｒｂ ｔ ｄ ｄ ｔ ｂ ｓ ｓ ｐ ｅ ｓ ｔ ｅ ＸＭ Ｌ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｏ ｍ ｅ ｔｕ ｅ ｏ ｕ ｎ ｓ ｔ ｅ ｓ ｒ ｒ ｑ ｉｅ ｎ ｓ Ｗ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ａ ｍ ａ ｐ ｎ ｕ ｅ Ｒ２ （ ｌｔ ｎ ｌＴｏ ＸＭ Ｌ） ｔ ｅ ｃ ｉ ｅ ｔ ｅ ｉ ｔｇ ａ ｉｎ ａ ｄ ｏ ｖ ｒ ｉ ｎ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｔ． ｒ ｐ ｓ ｐ ｉ ｇ ｒ ｌ Ｘ Ｒｅ ａ ｉ ａ ｏ ｏ ｄ ｓ ｒｂ ｈ ｎ ｅ ｒ ｔ ｎ ｃ ｎ ｅ ｓｏ ｏ ｂ ｔ ｅ ｉｔｉ ｕ ｅ ａ ａ ａ ｅ ｄ ｔ ｎ ｅ ｗｅ ｎ ｄ ｓ ｒ ｔ ｄ ｄ ｔ ｂ ｓ ａ ａ ａ ｄ ＸＭ Ｌ Ｉ ｈ ａ ｉ ｆｒ ａｉａ ｉ ｎ ｏ ｈ ｐ ｉｇ ｆ ｏ ｒ ｌ ｔ ｎ ａ ａ ａ ｅ ｔ ｈ ｂ ． ｎ ｔ ｅ ｂ ｓｓ ｏ ｅ ｌ ｔ ｆｔ ｅ ｍａ ｐ ｎ ｒ ｍ ｅａ ｉ ｓ ｄ ｔ ｂ ｓ ｏ ｔ ｅ ｚ ｏ ｏ ＸＭ Ｌ ｄ ｔ ｐ ｉ ｇ，ｗｅ ｐ ｔ ｆ ｒ ｒ ｎ ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｎ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ Ｒ２ ｄ ｓ ｒ ｕ ｅ ａ ａ ａ ｅ ｎ ｓａ ｌ ｈ ａ Ｒ２ ａａｍ ｐｎ ａ ｕ ｏ ｗａ ｄ ａ ｎ ｅ ｒ ｔ ｄ ｌ ｂ ｓ ｄ ｏ Ｘ ｉｔ ｉ ｔ ｄ ｄ ｔ ｂ ｓ ，ａ ｄ ｅ ｔ ｂ ｉ Ｘ ｏ ｂ ｓ ｂ ｓ ｄ Ｉ ｔｇ ａ ｉｎ ｓ ｌ ｔ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｎ ｓ ｒ ｃｕ ｅ ｏ ｈ ｙ ｔ ｍ． Ｓ ｅ ｉｉ ｉ ｌｍｅ ｔ ｔ ｎ ｓ ｈ ｍｅ ｆ ｒ ｍａｎ ａ ｅ ｎ ｅ ｒ ｔ ｏ ｕ ｉ ｎ ｈ ｎ ｅ ｒ ｔｏ ｔ ｕ ｔ ｒ ｆ ｔ ｅ ｓ ｓ ｅ ｏ ｏ ｐ ｃｆｃ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉ ｃ ｅ ｓ ｏ ｉ ｏ ｍｏ ｕ ｅ ｈ ｙ ｔｍ ｒ ｌｏ ｇｉｅ ． ｄ ｌｓ ｉ ｔ ｅ ｓ ｓ ｅ ａ ｅ ａ ｓ ｖ ｎ ｎ Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｄ ｓ ｒｂ ｔ ｄ ｄ ｔ ｂ ｓ ； ｒ ｌｔ ｎ ｌ ａ ａ ＸＭ Ｌ ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｍａ ｐ ｎ ｙ ｒ ｓ ｉｔｉ ｕ ｅ ａ ａ ａ ｅ ｅａ ｉ ａ ｄ ｔ ； ｏ ｏ ｕ ｎ ； ｐ ｉ ｇ； ｄ ｔ ｎ ｅ ｒ ｔ ｎ ａａｉｔｇ ａ ｉ ｏ
分布式数据库的数据资源优化方法研究
接 收处 理 结 果 ， 接 收 、 理远 程 服 务 器 进 程 发 来 的 或 处
命令 ， 服务器之间协调工作共同完成分布式查询 、 更 等， 以保证多个站点上数据库 的一致性 。 在 数据 库 系 统 中 ， 中式 和 分 布 式 的 区 别 ， 集 主要 在 于 数 据 是 集 中在 一 个 场 地 ， 是 分 散 在 多 个 场 地 。 还 对 于 集 中式 数 据 库 系 统 ， 据 库 和 Ｄ ＭＳ软 件 ， 存 数 Ｂ 是
收 稿 日期 ：０ ０ １— ５ ２ １— ２ ０
ＳＬＣ Ｅ Ｅ Ｔ学 院名 Ｆ Ｏ 院基本信息 ， ＲＭ 学生基本
放 在 单 个 计 算 机 上 的 ，工 作 站 或 终端 通 过 网 络访 问
本 文 结 合 分 布式 数 据 库 系 统 的特 点 和 技 术 ， 提 新 ，并 进 行 分 布 式 并 发 控 制 、死 锁 检 测 和 故 障 恢 复
１ 分 布 式 数 据 库 技 术 及 数 据 资 源 配 置
图 １ 分 布 式 数 据 库 关 系 图
数 据库 作 用 的数 据库 系 统 。 下 面将 结 合 集 中式 数
假 设 ｓ （ 表 关 系 “ 阳电 大 ”，２代 表 关 系 “ １代 沈 ）ｓ （ 各 学 院 ” 别 是 ＤＢ ， Ｂ ）分 １Ｄ ２中的关 系 ， １ 放 在 数 据 ＤＢ 存
而 又在 逻 辑上 成 为一 体 ， 个 系 统 能够 协 同 工作 。为 整
ｌ ！ ｌ 客机 竺堡 户
…
一
…
使管理信息 系统 的数据得 以方便有效 的管理 ，数据 资 源 的配 置必 须 遵 循一 定 的 原 则 、 骤 ， 利 用先 进 步 并 的数 据 库 技术 。
基于ORBAC的分布式数据库访问控制机制研究
０ 前 言
油 田的开发是按 区块 和层 系进行 的。但 油 田的管 理 又有一定 的行政 区划 和层 次 。行政 区划 和区块 、层 系 的划分不 可能一致 。实 际 的数 据 由每个生 产单位按 照生产 的模式 和流程 产 生 、记 录 、规 范 ，然后 提供 给 管理层 和科研 单位进 行统计 分析 。所 以油 田的管理层 和科研单位以及综合技术服务单位面对的是一个大型 的分布式的数据库 ，而他们 的应用是面向每个专业的 综合应用。各部分信息间相互依赖 ， 是一个有机的整 体 。这样数据 可 以分 为两类 ：一 是直 接 由生产中产 生 的，存储于以油田勘探开发数据库为代表的源数据库 中的基 础数据 ，一类 为在其 上经 过分类 、统计 、计算 后的派生数据 ，存储 于应用 数据库中 （ 如专业 数据 库 或项 目数据 库 ） 。 随着数据 共享机 制 的建 立 ，针对这 样大 型分布式 数据库的访问控制机制的建立尤为重要 ，使其满足 ： 低代价 地管理 大量用 户 和用 户 岗位 的变 化 ，有 效地管 理分 布式数据 及 应 用 ，满 足 现 有 的安 全 原 则 （ 小 最 特权、职责分离） ，适应管理的分层 。下面结合企业 的大型分布式数据库特点 ，将 Ｏ Ｂ Ｃ分散管理模型 ＲＡ 进行 了改进 和扩充 ，探讨在 访 问控制 系统和数据 库 的 各个层 次上可 以采取 的访 问控制 策略 。
一
２ 分 布式 数据 库访 问控 制 机制
２ １ 对 ＯＲ ＡＣ模型 的改进 ． Ｂ
根据油田生产的实际情况和管理结构 ， Ｏ Ｂ Ｃ 对 Ｒ Ａ 的分散管理模 型进行 了改进 和扩充 ：将 Ｏ Ｂ Ｃ的分散 ＲＡ 管理架构改 为层 次结构 ，建 立整 个 系统 和每个 子域 的 资源 目录 ，在访 问控制 中引入角 色 和操作 在实 体层 次 上 的继承性 ，使 用 Ｒ Ｂ Ｓ的受控对 象权限的约束机法 。 ＲＡ