分布式异构数据互操作的若干关键技术研究

论文摘要

随着网络技术的发展,越来越多的用户希望能够访问和处理来自分布于不同的数据源的信息,实现数据在多个系统与不同数据源之间的集成与共享。在现有的分布式异构的环境中,将信息技术的应用从传统的事务处理推向Internet环境下的数据集成、共享与互操作的任务越来越紧迫。本文对分布式异构数据互操作进行了深入的分析和探讨,围绕其中的公共互操作模型的构造,根据获得局部数据源信息的特点如何进行有效的查询优化等关键技术进行了研究。论文首先详细介绍了联邦数据库系统FBDS和Mediator/Wrapper系统两种的数据互操作模型。论文将两种传统的数据互操作方式的主要特点与广域分布式环境相结合设计了一个分布式异构数据互操作HIM模型。该模型兼顾了两者的优点,比单独使用一种集成方案更适合广域分布式环境。论文在给出了分布式异构信息互操作系统中查询处理的基本概念和结构之后,根据获得的局部源信息的特点将全局查询优化分为基于静态源信息和基于动态源信息的查询优化。并对分布式异构数据源互操作全局查询优化进行改进。首先将带冗余条件表达式的查询图、边界点和查询块等概念引入Kruskal算法。分割带冗余条件表达式查询图、查询块优化、重构查询图等步骤构成改进后算法MQB-K。然后在MQB-K算法的基础之上,结合场地间运算代价在不同情况下需要用不同的权函数表示这一特点,将优化算法进一步改进为基于静态源信息的多权值优化算法。最后将局部源信息动态产生的特点融入改进算法,将基于静态源信息的多权值优化算法与基于动态源信息的查询优化相结合设计了一个混合优化算法DS-HO算法。实验表明MOB-K算法性能优于Kruskal算法;混合优化DS-HO算法的平均执行时间最短,性能最优,基于动念源信息的查询优化次之,基于静态源信息的多权值优化算法性能略差一点。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 概论
• 1.1 论文的研究的背景和选题意义
• 1.2 国内外研究现状综述
• 1.2.1 研究现状
• 1.2.2 主要研究内容
• 1.3 论文的主要工作
• 1.4 论文的组织结构
• 第2章 DHD互操作模型的研究与构建
• 2.1 问题的概述
• 2.2 传统DHD互操作模型及存在的问题
• 2.2.1联邦数据库系统FDBS
• 2.2.2 Mediator/Wrapper系统
• 2.2.3 FBDS和Mediator/Wrapper系统存在的问题
• 2.3 DHD互操作模型HIM的构建
• 2.3.1 HIM模型概述
• 2.3.2 基于Web服务的HIM模型
• 2.4 本章小结
• 第3章 DHD查询处理的研究与分析
• 3.1 查询处理概述
• 3.2 DHD查询层次结构
• 3.3 查询优化
• 3.3.1 DHD查询优化算法分类
• 3.3.2 查询优化目标和代价估算
• 3.4 基于静态源信息的查询优化
• 3.4.1 基本原理
• 3.4.2 Kruskal算法
• 3.5 基于动态源信息的查询优化
• 3.5.1 基本原理
• 3.5.2 基于动态源信息的查询优化实施方案
• 3.6 查询优化改进方案的分析
• 3.6.1 基于静态源信息优化的改进方案
• 3.6.2 基于动态源信息优化的改进方案
• 3.7 本章小结
• 第4章 DHD全局查询优化设计
• 4.1 基于静态源信息的优化方案的设计
• 4.1.1 MQB-K算法设计思路
• 4.1.2 MQB-K算的具体实现
• 4.1.3 基于静态源信息的多权值优化方案的设计
• 4.2 混合优化算法（DS-HO）的设计
• 4.2.1 基于动态源信息优化算法权函数的定义
• 4.2.2 基于动态源信息优化算法阈值的研究
• 4.2.3 混合优化算法DS-HO的设计
• 4.3 本章小结
• 第5章 原型实验及进一步的工作
• 5.1 实验及结果分析
• 5.1.1 传统Kruskal算法与MQB-K算法连接代价比较
• 5.1.2 三种优化算法时间性能比较
• 5.2 论文的主要工作和结论
• 5.3 论文研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 作者攻读硕士期间发表的论文
• 附录B 攻读学位期间参与的科研项目
• 详细摘要