基于抢占阈值的嵌入式实时数据库事务调度

提出了一种嵌入式实时数据库事务处理模型,把抢占阈值应用到固定优先级可抢占的实时事务调度之中,并提出了一种冲突避免的实时事务并发控制协议,使实时事务调度和并发控制高度集成,降低了系统的事务管理开销．通过事务的可调度性分析,给出了可行的调度模型应具备的条件和相应调度参数的分配算法．     

实时数据库事务调度分析

指出了调度策略选择的好坏决定了系统性能的优劣,根据实时数据库中事务的基本特性,具体分析了在实时数据库中影响事务调度策略选择的主要因素,包括截止期类型（硬实时截止期和软实时截止期）,调度方式（静态调度和动态调度）,调度准则,调度的性能测度和可预测性。     

实时数据库事务的主—从并发控制方法

提出了一种针对实时数据库的主－从并发控制策略：从并发控制解决同类事务间的读写冲突,主并发控制解决不同类事务类间的读写冲突。     

基于SN结构并行实时数据库的数据存储策略

将实时机制引入并行数据库系统,讨论了数据分布聚集度、数据的暂存状态及时间均衡等概念。提出了并行实时数据库的数据关联放置方法,数据存储的原则及策略。     

实时数据库的现状与发展

越来越多的数据库系统有实时限制的要求，一个实时数据库系统是管理有时间限制的数据和有时间限制的事务。通过对实时数据库系统的体系结构和事务处理协议的介绍，讨论了当前实时数据库的发展趋势和技术热点。     

实时数据库事务的主-从并发控制方法

提出了一种针对实时数据库的主-从并发控制策略：从并发控制解决同类事务间的读写冲突,主并发控制解决不同类事务类间的读写冲突．并指出,这种主-从并发控制模型的性能要优于单一并发控制算法．     

基于DVS技术的实时事务调度算法

为解决分布环境下电池驱动的实时数据库系统因能量有限造成系统性能差的问题,首先分析造成系统能耗的各种因素及它们之间的联系,并为此建立能耗模型;然后提出在实时事务满足截止期比率达到要求的前提下,采用动态电压调节同步调节CPU的电压和频率,及系统负载预测等方法来降低能耗;最后提出基于能耗优化的实时事务调度算法调度系统实时事务,并进行了仿真实验,结果表明系统性能有较大提高.     

一种基于ED方法的实时事务调度的改进算法

提出一种实时事务表示模型，该模型给出了一种基于ＥＤ方法的实时务调度的改进算法，该算法与ＥＤ相比，可以减少调度对发生的运行时间错误。     

实时数据库的事务处理

本文在介绍了实时数据库（RTDB）之后,分析了RTDB事务的特征,给出了RTDB事务优先级分配的几种方法,并针对事务并发调度中出现的“优先级颠倒”情况,提出了相应的改进方案。     

一种基于ED方法的实时事务调度的改进算法

提出一种实时事务表示模型，该模型给出了一种基于ＥＤ方法的实时事务调度的改进算法，该算法与ＥＤ相比，可以减少调度时发生的运行时间错误     

改进的端到端实时CORBA调度模型可调度性分析算法

端到端实时CORBA系统调度模型的可调度性分析算法存在着一些缺陷和局限．针对其局限性，提出了改进的可调度性分析算法，采用时间需求分析方法，增加考虑了同一处理器上兄弟子任务对时间需求的影响，以及一个端到端任务在同一处理器上存在着2个以上子任务的情形。通过计算任务影响函数，分别推导出2类子任务的时间需求函数。新的可调度性分析算法不仅具有良好的通用性，而且提高了原有算法的判定能力。可适用于含有递归调用的实时CORBA任务集的可调度性分析和判定。     

基于数学规划的平行机批量调度固定优化算法

以半导体制造行业为应用背景,研究带产能约束的平行机批量调度问题。该问题需要同时考虑基于产品加工顺序的生产准备时间约束、产品加工的时间窗约束、设备和产品的匹配约束以及设备偏好性等约束。为此,构建了混合整数规划(MIP)模型,并设计了基于MIP模型的固定优化启发式算法。该算法先按照随机设备柔性最小优先规则把设备预先分配给需要加工的产品,从而可以通过更新设备和产品匹配关系矩阵来降低子问题的求解难度;再利用基于设备分解和基于时间分解的两种分解方法,固定住MIP模型中的大部分0-1变量,从而可以有效地利用MIP求解器优化剩余的一小部分0-1变量。大量随机产生的实验算例和半导体工厂真实算例表明:该算法优于现有文献中其他基于MIP的启发式算法,特别是当算例中设备柔性较高和需求变动较大时,该算法绩效更加显著。     

基于事务和对象语义的长事务处理方法

数据库应用中出现的长事务严重降低了系统性能，一些研究者提出利用事务的语义信息对事务进行分解来解决这个问题，但是由于分解本身的需要满足一些特性，使得一些长事务无法分解。本文在事务分解的基础上提出了利用对象的语义信息来提高事务的并发度的方法，给出基于语义的正确性标准和一种基于有向图的正确性判定方法。     

一种并行实时数据库动态平衡算法

在探讨并行系统环境中影响实时事务执行时间3个因素：工作负载、数据的获取以及事务调度等的基础上。利用启发策略并采用新的数据迁徙及事务迁徙技术,提出了一种并行实时数据库动态平衡算法．在PRTS系统上实现了该算法,从加速比和实时事务执行成功率两个参数上论证了该算法的可行性和优越性．     

基于线性浓密树的并行数据库查询优化算法

查询优化是并行数据库的核心技术。基于线性浓密树的查询优化方法是对基于浓密树(Bushy-Tree)查询优化方法的一种改进,这种优化方法大大地缩减了查询执行计划空间,确保了并行查询执行计划的优化性。     

面向对象数据库中并发控制机制的研究与设计

给出了面向对象数据库系统的一种并发控制机制－ＯＯ－Ｌｏｃｋｉｎｇ，分析了面向对象数据库系统中事务模型的两个方面：操作和对象，并利用事务的操作和操作对象对语义来提高并发度，讨论了复杂对象和多继承类层次上的封锁技术，提出了三种锁：类锁、对象锁和条件锁，较好地描述了操作之间的冲突性和可交换性。部分技术已用于ＣＩＭＳ环境下面向对象数据库系统ＦＯＯＤＢ２．０的实现的。     

一种新的静态优先级在线节能调度算法

合理运用动态电压调整技术可有效降低嵌入式实时系统能耗.针对静态优先级实时调度,提出了一种能够有效分析松弛时间并尽可能平衡分配松弛时间的在线节能调度算法TPSRM.设计了一种两段式频率执行策略来改变任务执行时间的分配,能充分在线分析各种形式的松弛时间.通过尽可能合理降低高优先级任务的处理器执行频率来实现有效的在线频率调整.实验结果表明TPSRM算法可实现较好的节能效果.     

一种基于事务冲突图的并发控制方法

提出了一种基于事务冲突图的并发控制方法．事务在执行前要提交其读集和写集，系统根据事务的读集和写集构造出一无圈的事务冲突图，并根据事务冲突图进行并发控制．这种并发控制方法具有对数据库无结构要求、无死锁、非两阶段等优点．讨论了其集中式并发控制方法和分布式并发控制方法．