基于时间和缓存权数的移动数据库同步模型的研究与应用

论文摘要

移动数据库技术是分布式数据库技术和分布式计算技术的重要分支。移动数据库是为了满足移动计算环境下的数据存取要求而产生和发展起来的,可以看作是传统分布式数据库的延伸和扩展。目前,移动数据库技术已成为分布式数据库技术一个新的研究方向,涉及数据库技术、分布式计算技术和移动通讯技术等多个学科领域。维护数据一致性是移动数据库研究的重要课题。移动数据库所处的移动计算环境与传统固定分布式计算环境之间的巨大差异,使得传统分布式数据库中数据处理技术难于有效地应用到移动数据库中,这就需要根据移动计算环境自身特点,来研究如何解决移动数据库中的数据一致性问题。所谓数据一致性就是指移动终端缓存的数据与服务器中的数据保持一致性,服务器中的数据更新后能及时反映到移动终端中,移动终端对缓存数据更新后也能及时传送到服务器中,再由服务器传送到相应的移动终端中。本文通过对移动数据库复制与缓存技术的研究来解决数据一致性问题。在分析了传统利用移动数据库复制与缓存技术处理数据一致性问题不足的基础上,结合移动计算环境中缓存弱一致性的特点,提出了一种基于时间和缓存权数的移动数据库同步改进模型,来解决移动数据库与服务器数据库的数据一致性问题。首先,移动终端在断开连接的情况下对本地数据进行各种修改操作,当修改数据超过可容忍的限定偏差后,移动终端申请与数据库服务器进行连接,然后通过GPRS网络互传数据更新操作语句,并各自根据对方更新语句的时间戳顺序依次对本地数据进行更新,来保持两端数据的一致性。其次,当多个移动终端同时在线要求与服务器进行数据同步操作时,利用移动终端缓存权数的优先级算法,来确定移动终端缓存权数最大者优先与服务器进行数据同步,避免了某个移动终端一直无法得到同步而导致缓存数据的积压。最后,当移动终端与服务器进行数据同步更新操作时,可能会出现插入、修改和删除冲突,根据不同的冲突类型,采用不同的协调与回滚策略来解决这些冲突,以便提高数据更新操作的准确性和数据提交的成功率。本文还根据基于时间和缓存权数的移动数据库同步模型,在“电力野外巡视作业系统”中进行了应用。通过引入该同步机制,有效地解决了野外巡视作业终端与服务器端的数据弱一致性问题,收到了较好效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的任务和结构
• 第二章 移动数据库概述
• 2.1 移动计算环境
• 2.2 移动数据库体系结构及特点
• 2.3 移动数据库的关键技术
• 2.4 移动数据库的典型应用
• 2.5 本章小节
• 第三章 移动数据库同步模型改进
• 3.1 移动数据库同步技术分析
• 3.1.1 复制与缓存技术
• 3.1.2 复制与缓存技术的典型研究
• 3.1.3 协调与回滚技术
• 3.2 同步改进模型总体设计
• 3.2.1 同步改进模型体系结构
• 3.2.2 移动数据库三种状态
• 3.2.3 移动数据库缓存描述定义
• 3.3 基于缓存权数的优先级算法
• 3.3.1 缓存限定偏差
• 3.3.2 封锁与动态优先级
• 3.3.3 缓存权数最高最优先算法
• 3.4 基于时间和缓存权数的同步改进算法
• 3.4.1 算法假设及描述
• 3.4.2 冲突检测与处理
• 3.4.3 算法分析与总结
• 3.5 本章小节
• 第四章 移动数据库同步模型应用实例
• 4.1 电力巡视系统整体结构
• 4.1.1 逻辑结构
• 4.1.2 功能模块
• 4.2 同步模块实现
• 4.2.1 同步模块框架设计
• 4.2.2 缓存描述实现
• 4.2.3 同步服务器端实现
• 4.2.4 同步移动终端实现
• 4.3 通讯模块实现
• 4.3.1 同步模型传输的帧格式
• 4.3.2 前置机模块实现
• 4.3.3 通讯接口实现
• 4.4 本章小节
• 第五章 系统性能分析与测试
• 5.1 同步模型测试
• 5.1.1 同步性能分析
• 5.1.2 优先级算法分析
• 5.2 系统测试
• 5.2.1 测试环境
• 5.2.2 系统性能分析
• 5.3 本章小节
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录
• 学位论文评阅及答辩情况表