基于扩展无共享结构的并行数据库数据一致性

为研究并行数据库在多处理机中的实现及其因通信而带来的数据不一致性问题,采用结构框图对并行数据库多处理机进行建模,分析导致数据不一致的原因,设计解决该问题的两种机制及相应算法.该方法有效地解决多处理机并行数据库因通信而带来的数据不一致性问题,在其他基于多处理机的一些应用领域也具有较好的应用前景和现实意义.     

云计算环境下分布式大数据多信道并行控制系统

分布式大数据控制受到信道数量影响易产生不同步现象,导致信道控制性能较差,设计一种云计算环境下分布式大数据多信道并行控制系统。系统硬件：节点处理模块由FPGA芯片以及抗干扰器组成;无线通信模块主要由射频芯片与无线收发器组成;USB模块由接口芯片、寄存器、存储芯片以及周边电路构成。系统软件：分布式大数据多信道数据存储与处理模块的构成为同步存储数据单元与数据多路实时处理单元;多信道并行控制模块主要由多信道并行管理单元、多信道状态扫查单元以及生成数据流单元构成。通过硬件与软件相结合实现了分布式大数据多信道并行控制。实验结果证明,分布式大数据信道平均传输速率数据则分布、保持的较为均匀,实现了性能提升。     

分布式并行网络数据存储技术

1 引言到目前为止的信息系统中,都是以服务器和客户端为中心,存贮系统被定位于周边设备。不过,近年来随着社会信息化进程的加快,信息量急剧增加,例如在因特网上存在着数以亿计的WWW网页,而著名的门户网站每个星期要制造出数以T(Tera)Byte计算的信息。此时因特网的心脏部已经不再是“服务器”,实际上已经成为“存贮系统”。与此同时,高速网络技术、数据库技术、人工智能、多媒体技术等的发展和彼此渗透结合,不断扩展着数据存储新的研究和应用领域,为新的     

数据复制和数据一致性

分布式数据库(DDB)对全局关系分片,把各分片分别存放在不同节点,当应用程序对全局关系进行操作时,DDB将全局关系操作转换为分片操作,利用本地处理速度执行分片操作以提商效率.     

基于数据动态冗余的分布式并行系统重构机制

设计高可用分布式并行数据库系统,系统重构不能只局限于单节点状态变化,为此提出了基于数据动态冗余的分布式并行系统重构机制。该机制通过相关事件触发系统检测,及时分布采集节点状态信息,借助数据的再生和转移,在各节点并行完成负载失衡和节点状态变化下的系统自动重构。实际应用表明,该机制解决了多节点状态同时变化的系统资源和数据资源的重构问题,保证了数据库系统的高可用性。     

港口和轮船公司环境管理数据库开发中基于多表视图数据更新的实现

文章重点介绍了使用视图的优点,并重点论述了SQL SERVER2000中的 新增功能INSTEAD OF触发器的设计及应用,特别是基于多表视图更新数据的新特性。     

分布式环境中数据存储技术的研究

随着计算机技术和网络技术的迅猛发展,将大量数据进行分散存储和管理的方式已经得到相关行业的广泛认可,然而由此带来的弊端也随之产生,数据存储结构,存储环境的不同,以及数据并发处理等问题。该文针对如何在分布式环境中提高数据存储能力这一课题进行深入研究,对当前数据存储技术进行分析,对分布环境下数据存储的特性进行分析,总结出分布式数据库的设计要求,为行业内分布式数据存储能力标准化提供理论支持。     

基于ORDB的分布式空间数据异步更新模型研究

随着目前数据库技术与GIS应用的结合，采用对象关系数据库来管理空间数据已表现出强大的生命力。空间数据的更新处理，在解决空间数据共享和空间数据的互操作性方面有着重要的意义。在基于对象关系数据库管理空间数据的基础上，设计了一种分布式空间数据的异步更新模型，从而可以较好地应用于对移动式分布空间数据的更新信息处理。     

分布式环境下基于事务的数据复制及其应用

详尽地分析了分布式环境下MS SQL Server7.0事务复制的机制以及系统表MSdistribution history数据更新的特点,在此基础上说明了在远程程访问方式下,如何利用编程实现对事务复制过程的控制,并在最后给出了应用实例。     

基于一致性树分布的数据分布式存储方法

随着云计算和大数据技术的发展,传统的单一存储介质的数据存储方式已经不能满足大数据处理的需求,在这样的背景下,分布式数据存储得到了广泛的应用。然而,目前存在的几种分布式存储方式并不能够完美地满足分布系统的需求。为了更有效地实现数据的分布式存储和冗余备份,采用一种新的基于一致性树分布(CTD)的分布式存储方法,并提出基于该方法的备份策略,实现数据索引与存储位置的映射。该方案具有负载平衡、无单点故障问题、扩展性高且易于实现的优点。同时提出了基于一致性二叉树分布(CBTD)的应用方案。通过对应用系统实例的分析,验证该方法能够很好地满足分布式系统的数据平衡、负载均衡和扩展性需求。     

基于高速分布式并行结构的测井数据处理系统

针对测井数据处理系统中交互数据检索速度慢等一系列问题,提出一个专用分布式并行模型。该模型通过分布式并行技术提高数据检索速度,通过定点同步的方法保证了多用户数据一致性。性能及试验分析表明,该模型提高了系统的容量和处理速度,提供了高效的数据一致性维护等服务。     

计算机分布式环境中的认证与密钥分配研究

根据网络和计算机分布式环境的特点,采用单钥算法和公钥算法相结合的方法设计了认证与密钥分配协议,协议采用单钥密码算法设计域内认证与密钥分配协议,而采用公钥密码算法实现域间认证和密钥交换,简化了系统的密钥管理问题,为了保证公钥的真实性,文章提出了一种适合计算机分布式环境的,可在全球扩展的分层次公钥分配架构,协议中用户采用公钥算法进行联网初始登录,代替键入口令,有效地防止口令猜测和重放攻击。     

基于网络环境的分布式KDD及Data Mining研究

本文针对ＫＤＤ的研究现状及其面临的挑战,主要讨论了基于网络环境下,面向多个站点机,多种数据库、多类数据源的分布式ＫＤＤ和Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ的整体方案和实验系统模型,研究内容包括高效分布式开采算法,ＫＤＤ过程的无缝集成,ＫＤＤ中的知识表示、知识更新以及开采结果可视化的有效方法等。     

利用Web Service保证分布式数据库数据一致的方法研究

随着分布式数据库系统的广泛应用,如何实现多个数据库之间的数据一致已成为系统可靠运行所要解决的重要问题.提出了一种基于Web Service的数据一致性维护方法,它不仅适用于各种分布式数据库,也可应用于相互独立的多个数据库.     

分布式密度和中心点数据流聚类算法的研究

分析分布式数据流聚类算法的基本框架结构,针对CluStream算法对非球形聚类效果不佳提出一种基于密度和中心点的分布式数据流聚类算法DDCS-Clustering(Distributed Density and Centers Stream Clustering)。该算法应用密度、中心点与衰减时间窗口,在分布式环境下对数据流进行聚类。实验结果表明,DDCS-Clustering算法具有较高的聚类质量与较低的通信代价。     

基于模糊聚类的数据分布模型的研究

本文分析了分布式数据库系统中，数据分段、分布与备份等问题，提出了基于模糊聚类的数据分布模型，并给出了详细的论述。     

基于图数据库的RDF数据分布式存储

RDF数据模型具有天然的图结构,因此以图结构存储可以避免RDF逻辑数据模型到物理数据模型的转换。基于图数据库的RDF数据分布式存储方案,重点讨论RDF图数据流分割、图数据库分布式扩展、SPARQL查询语言转CYPHER图形查询语言等。实验对比了基于Neo4j图数据库与基于MySQL关系型数据库的RDF数据存储方案的处理性能,并验证了RDF图数据流分割算法的有效性。     

适用于分布式虚拟环境的MULTICAST通信协议设计与分析

本文主要讨论了分布式虚拟环境（ＤＶＥ）的通信特点及其对网络通信协议的要求,提出了一个基于Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ分组（ＭＧ）的通信思想,据此设计实现了一个适用于ＤＶＥ系统的通信协议（基于发送方的分组Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ通信协议－－ＳＩＧＭＰ）。最后论文对Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ通信和ＳＩＧＭＰ协议进行了详细地性能分析和讨论,推导出了对Ｍｕｌｔｉｃａｓｔ通信进行性能分析的一般方法。编程实现的ＳＩＧＭＰ协议可在Ｉｎ     

一个基于机群系统的面向对象并行程序 开发环境的研究与实现

面向对象程序设计技术可以降低并行程序设计的复杂性,提高并行程序的可读性、可维护性、可移植性.因此提供面向对象的并行程序设计环境,可以减少并行程序开发难度,有效地利用并行计算机系统的潜能.可扩展并行机群系统是随着网络技术迅速发展而出现的一种网络并行计算系统.其主要特点是适于粗粒度任务并行,适于采用消息传递机制.文中在可扩展机群系统上实现了面向对象的并行程序开发环境ParaObject,它由对象平台、并行对象和邮件对象组成,并行程序以并行对象为单位并行执行,通过邮件对象传送数据,具有良好的封装性和可移植性,友好的用户编程接口,使用方便.     

分布式数据库数据复制技术的分析与应用

本文在分布式数据库系统的基础上，针对分布式数据库的数据存储方式进行了概述，细致地讲述了分布式数据库复制技术的几个关键内容，对Oracle、Sybase、SQL Server数据库的复制技术(方案)进行了综合分析比较，并结合实践经验提出了复制技术的方案选择策略，对复制技术的发展进行了展望。