内存数据库系统的恢复技术

讨论内存数据库管理系统ＡＲＴｓ－ＭＭＤＢＳ的恢复机制，包括ＣＨＥＣＫＰＯＩＮＴ算法、重装算法和事务的提交处理算法。它们力图将数据库的恢复活动与事务处理并行，尽量不仿碍事务的处理，从而缩短了系统的响应时间，为满足实时事务的时限约束提供了有力支持。     

一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法

现有算法实现了事务内到事务间最大频繁项目集的转换,能够直接发现不同用户之间的关联关系.但在处理较大的事务数据库时,由于是在原数据库基础上进行关联分析,产生了大量的虚假规则.针对上述问题提出一种基于聚类分析的事务间关联规则挖掘算法,利用聚类分析将初始的复杂的数据集进行约简,去掉冗余数据,缩小数据集,避免了多次扫描数据库和...     

语义协同事务的恢复

在CSCW系统中，有些子事务是不可补偿的，如果彩和数据库中的恢复技术，不能完全实现协同事务的恢复。为了保证协同事务最终能够提交或夭折，需要构造扩展调度。本研究针对基于语义的协同事务模型，讨论了协同事务的恢复问题。     

SQL Server数据库恢复技术研究

SQL Server用事务（Transaction）来跟踪数据库的一切变化，日志文件则用来记录事务对数据库的所有更新操作，它在数据库恢复技术中起着非常重要的作用。本文将以日志文件为技术要点，讨论SQL Server数据库的安全备份与恢复策略。     

基于SN结构的并行实时数据库事务调度算法

分析了常用的并行数据库及实时数据库的事务调度策略，在此基础上提出了一种基于SN结构的并行实时数据库事务调度算法．该算法兼顾了并行数据库的高并发度及实时数据库的实时特性，具有高度的灵活性，通过改变权重参数的值能满足各种不同的实际需求．     

FP-Tree算法规则挖掘的研究与应用

对FP-T ree算法的规则挖掘以及阈值设定与规则获取的关系进行了研究.选取高校医疗系统中存储的大学生体检数据,并对这些原始数据进行过滤、转换等加工处理,得到便于进行规则挖掘的事务数据库.将事务数据库中的数据用FP-T ree算法进行处理,得到数据之间的关联关系,从而对应获取大学生群体中常见慢性病之间的关联关系.在FP...     

事务模式树分层挖掘算法及其应用

从事务数据、时间序列数据等数据库中挖掘频繁模式已在数据挖掘领域中得到了广泛地研究．针对目前已有的Apriori算法和频繁模式增长算法在时间和空间等方面的复杂性和低效性，提出了一种新的数据结构——事务模式树，用来存放待挖掘的事务信息，同时给出一种基于该数据结构的挖掘算法——事务模式树分层挖掘算法．最后，把该算法应用于保险业务．结果表明,该算法简单高效，值得推广.     

主动的实时数据库管理系统研究

对实时数据库系统（ＲＴＤＢＳ）的若干方面进行讨论，其中突出地介绍了ＲＴＤＢＳ的基本特征及其与传统ＤＢＳ和实时系统（ＲＴＳ）的区别，提出了实时数据库管理系统（ＲＴＤＢＭＳ）要研究的主要问题，讨论了实时数据库事务的调度机制，并对主动数据库（ＡＤＢ）、主存数据库（ＭＤＢ）及其与ＲＴＤＢＭＳ的结合进行探讨。     

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．     

基于数据库约简的关联规则挖掘算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析，提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法．该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集，逐步约简事务数据库中的事务，提高了关联规则的挖掘效率．在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论，并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法．经过对算法进行分析和实验，算法ApioriNEW的挖掘效率比较高．一般情况下，平均可将挖掘效率提高约30%．ApioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘，已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中．     

一种分布式实时内存数据库的系统故障恢复模式

提出了一种适合分布式实时内存数据库的、基于日志的故障恢复模式.在该恢复模式中,日志记录被存储在非易失高速存储设备中,非易失日志存储区依据事务类型被分成四个不同的日志分区,不同类型事务的日志被存储在不同的日志分区;采用了执行频率动态可调的模糊检验点模式,在检验点执行过程中,一些无用的日志记录被删除;故障发生后,系统重启、恢复时,分区重装策略被采用;恢复算法结合相关恢复协议,确保了全局事务故障的原子性.实验显示,该故障恢复模式明显地改进了系统性能,提高了实时事务满足截止期的比率.     

移动分布式数据库系统中合作事务恢复技术

形式地给出了合作事务定义及事务间由于消息交换而形成的各务间的检验点依赖和恢复依赖，基于这些定义，某一事务记检验点时，所有检验点依赖于该事务也记检验点，当某一事务恢复时，所有恢复依赖于该事务的事务也恢复到其检验点的状态，开发了一种适合于移动环境的事务恢复技术，；在事务正常的消息传送中，通过额外的一点带宽附加传送事务间的依赖关系，在事务记检验点时，尽可能并行地通知所有相关的事务记检验点，实验表明，该事务恢复技术能减少系统检验点的响应时间，提高系统的恢复速度及系统吞吐率，对网络带宽的要求基本没有增加。     

基于大规模数据库的备份恢复模型

结合事务处理的思想,提出了一个可并行的多层事务备份恢复模型,该模型具有备份速度快、容错能力强、对在线系统影响小等特点.通过在一个实际的、由多个数据库节点组成的大规模数据库系统平台上对该备份恢复模型的实现和应用,证明了该模型的合理性和可用性.     

网上交易系统性能优化算法

基于TPC-W基准对网上交易系统的性能测试及分析进行研究,找出了影响系统性能的瓶颈,进而提出一种基于TPC-W的网上交易系统性能优化算法.该算法使用队列调度和管理来协助实现拥塞控制,根据先到先服务的原则,公平处理到达缓冲区的服务请求,能有效解决系统拥塞问题,从而达到算法优化,提高系统性能的目的.通过实验可知,使用优化算法前,交易响应时间随着远程浏览器(RBE)数量增加而迅速提高;而使用优化算法之后,每种交易的响应时间提高到一定程度之后趋于稳定,符合优化算法设计的预期效果.     

主动实时数据库的数据管理研究

讨论主动实时数据库（ＡＲＴＤＢ）系统中数据和事务的特征及其对数据与日志的安置、日志记录和数据库恢复的影响，进而给出了一个合理的数据与日志的安置策略     

基于EDF的实时数据库动态容错调度算法

实时数据库系统的事务调度过程中,对于即将完成的事务的抢占会造成CPU时间的浪费,降低系统的性能.针对实时数据库中的周期性实时事务提出了一种PEA(preemptive estimate algorithm)软件容错调度算法,算法基于EDF(earliest deadline first)进行事务调度,并结合负载优化算法进行适当调整,采用抢占评估策略来确定是否允许事务抢占,以最大化系统的资源利用率.通过实验测试,证明其具有良好的性能,能有效提高事务的成功率.     

用相关元素定序法实现乐观并发控制

针对两段锁2PL(Tow-Phase Locking)并发控制方法的死锁率高,使Internet系统的性能大幅度降低的问题,提出了一种基于乐观机制的新的并发控制方法--相关元素定序法,并给出了一种新的冲突验证算法 --相关元素验证算法.该方法不存在死锁问题,较以往的乐观并发控制法验证方法简单, 事务重启动的次数减少5%,系统的吞吐能力比2PL提高160%,而且能保证重启动事务执行成功 ,因而能够缩短事务的响应时间,提高系统的吞吐能力.是一种实用的并发控制方法.     

基于Apriori优化算法的IDS模型研究

Apfiofi算法是数据挖掘技术中关联规则的经典算法，为了解决在入侵检测系统中使用Apfiofi算法进行模式匹配的低效率问题，提出了针对Apfiofi算法的优化，提出一种基于基于事务压缩和项目压缩的优化算法，该优化算法比Apriori算法具有明显的效率，提高了模式匹配的精度．