科学数据网格中数据访问中间件的研究

基于Globus的网格技术提供了数据访问的统一服务接口,但它本质上还是Client/Server模型,在发布和发现服务上采用集中式模式,所以可扩展性差,而且对海量数据访问比较低效.为此结合P2P一些特性,提出了一种数据访问中间件框架,具有可扩展性、数据访问高效性等特点,并实现了基于它的数据查询功能.     

在数据网格环境中可靠获取分布式数据的方法

为了保证数据密集型网格中的数据的可获取性，采用对数据资源增加存储副本的方法，提出了一种数据密集型网格环境下的大数据分片存储及散发方法，并设计了一种数据自动复制及散发模型。初步实验表明该方法能够以较小的系统代价大幅度提高数据的可获取性。     

分布式网络管理体系结构的研究

文中首先提出了分布式网管的一般模型.在这个基础上,提出了两种具体的体系结构:基于CORBA的分布式网管系统和基于移动代理的分布式网管系统,并分析和讨论了这两种体系结构在实际应用中的优点和缺点.     

科学数据网格环境中访问控制系统的研究与设计

提出一种应用于科学数据网格的访问控制系统结构。根据科学数据网格的特点，分析了各种访问控制模型的优缺点；然后，提出了适合数据网格特点的基于元数据访问控制模型，介绍了这种访问控制模型在科学数据网格系统中的设计。     

科学数据库统一查询系统的设计与实现

本文首先介绍了科学数据库的项目背景，分析了其资源特点和统一查询的需求，比较了不同的技术路线，然后设计了科学数据库统一查询系统模型，并着重阐述了该系统模型中各个模块的详细设计内容，最后总结和评估了该系统。该系统已经被成功地应用于科学数据网格。     

数据网格分布式动态分类系统及其在乳腺癌网格中的应用

数据网格作为面向服务的架构,为远程用户提供分布式数据查询、存储和管理等服务,而数据网格中的数据分类日益成为研究者们所关注的问题.本文描述了用于数据网格的一种高效的分类系统.该系统动态综合作为网格服务的多种分类方法(Dynamical Synthesis of Multiple Methods,DSMM),能够动态地改善传统分类方法的低准确率点,以负载平衡为前提将分类工作分布于网格中的各个结点上.另外,DSMM提供的生命周期管理保障了其作为一个网格应用的鲁棒性和灵活性,适合于网格的松耦合体系结构.实验采用了2927个乳腺癌患者病例,结果显示DSMM系统的确能够在数据网格环境中发挥其灵活性、高效性并提高分类的准确率.     

分布式数据查询策略的性能估计算法

分布式数据查询策略及其结构(DDB结构),与传统的HLR-VLR结构有很大的不同.本文提出了一种对DDB结构的性能估计方法,其基础是用户的移动性和呼叫特性的概率分布.本文对DDB结构的代价和呼叫传递时延等性能参数进行了研究,证明了DDB结构的性能优越性.     

基于网格服务的数据库统一查询系统的设计与实现

首先介绍了数据网格研究现状和科学数据网格的项目背景,分析了科学数据网格环境下数据资源共享和统一查询的需求,然后设计了基于网格服务的科学数据库统一查询系统模型,并着重阐述了该系统模型中各个模块的详细设计内容,最后总结和评估了该系统。该系统现已经成功地应用于科学数据网格。     

基于分布式技术的交通大数据查询优化

随着电子设备在各个地交通领域内普及,交通安全分析系统里的数据正在以前所未有的速度增长。这给传统关系型数据库的数据查询也带来了前所未有的压力。本文采用列存储数据格式并结合分布式SQL查询引擎Drill工具的使用,将该安全分析系统的数据查询速度提升12倍-74倍。     

科学数据网格中数据传输技术的研究与改进

针对科学数据网格子系统DAS系统2.0版本不能很好地解决海量数据的传输问题,首先分析了DAS2.0版本中所采用的数据传输技术在处理海量数据传输时存在的不足之处,指出了导致出现问题的原因,然后提出了一个集成FTP,HTTP,SOAP,SOCKET等技术的新的数据传输解决方案,阐述了该传输方案中各个模块的设计和在DAS系统新版本中的实现。该传输方案可以有效地解决不同数据量的数据在网格环境下的传输问题,并且提供了多种传输方式供不同类型用户选择使用,具有有效性、易用性和可扩展性等特点。     

不确定数据查询处理

 数据的不确定性在现实世界中的经济、军事、物流、金融、电信等领域普遍存在.不确定数据广泛应用于环境维护、市场分析、基于位置的服务LBS以及数量经济研究等应用.由于这些应用的重要性以及收集和累积的不确定数据数量的快速增长,查询这些数据已经成为一个重要的任务,并日益受到广大数据库研究者的关注.本文介绍了不确定数据查询的基本原理,并对不确定数据的近邻查询、逆向近邻查询、排序查询、Top-k查询以及连接查询进行了详细的讨论.同时对这些技术的优缺点进行了分析、对比.最后给出了未来的研究方向.     

分布式搜索引擎系统中协作检索机制的研究

协作检索是分布式检索的研究热点。针对如何优化查询策略、以最小的代价实现协作查询问题，基于分布式信息聚类思想．提出了一种根据各个站点的特征向量来控制参与协作查询的站点数量的构想，并给出了一种协作检索算法。测试证明，该算法在基本不影响查询结果质量的前提下确实能降低查询代价。     

Efficient Continuous Skyline Query Processing Scheme over Large Dynamic Data Sets

Performing continuous skyline queries of dynamic data sets is now more challenging as the sizes of data sets increase and as they become more volatile due to the increase in dynamic updates. Although previous work proposed support for such queries, their efficiency was restricted to small data sets or uniformly distributed data sets. In a production database with many concurrent queries, the execution of continuous skyline queries impacts query performance due to update requirements to acquire exclusive locks, possibly blocking other query threads. Thus, the computational costs increase. In order to minimize computational requirements, we propose a method based on a multi‐layer grid structure. First, relational data object, elements of an initial data set, are processed to obtain the corresponding multi‐layer grid structure and the skyline influence regions over the data. Then, the dynamic data are processed only when they are identified within the skyline influence regions. Therefore, a large amount of computation can be pruned by adopting the proposed multi‐layer grid structure. Using a variety of datasets, the performance evaluation confirms the efficiency of the proposed method.     

鲁棒的无线传感器网络空间范围聚集查询处理算法

现有无线传感器网络环境下的空间范围聚集查询处理算法没有综合考虑节点移动、节点失效和通信链路失效等因素对查询处理的影响,导致查询成功率低和能量消耗大.本文提出了利用节点冗余保证查询处理过程鲁棒性的空间范围聚集查询处理算法RSA(Robust Spatial window aggregation query processing Algorithm),它将查询区域划分为若干个网格,沿一条路线依次收集各网格内所有节点的数据.RSA算法给出了一种自适应的网格大小设置方法和基于网格面积的网格代表节点选择策略,以减少算法的能量消耗和提高查询成功率;给出了基于目标矩形的方法以绕过不存在节点的区域,从而避免查询处理过程出现中断.仿真实验结果表明,RSA算法优于现有的IWQE算法.     

异构信息集成系统中查询处理的优化研究

异构信息集成系统是一个较复杂的问题,以减少数据流量、减少通信代价、提高查询效率为目的,分析研究了异构信息集成系统中的查询处理以及查询优化的操作,在此基础上对查询语句进行优化研究,采用更为合理的查询策略和语法,对准确、高效地完成查询任务,提高系统性能有很大的帮助.     

基于Agent的分布式查询优化研究

Internet上异构的软硬件环境以及多种并行机制对分布式查询优化技术提出了新的挑战，文章将分布式人工智能与数据库管理系统两个研究领域相结合，给出了基于Agent的分布式查询优化系统模型，在该系统中，Agent采用了典型的慎思型体系结构，即BDI模.Agent具有信念库，目标库并在此基础上进行学习和推理，多个Agent之间通过协调，协作以及协商以支持分布式数据库系统的动态查询优化和规划的执行，提高系统的查询效率。     

能量高效的无线传感器网络时空查询处理算法

 在无线传感器网络环境中,用户经常提交的查询是时空查询,如“获得区域A在某个给定时间段内的感知数据”.由于传感器节点能量十分有限,因此,能量高效的时空查询处理是目前亟需解决的问题.首先指出了现有的时空查询处理算法能量消耗大的原因在于查询协调节点选择不合理.然后给出了理论上最优的查询协调节点的位置及其证明,并基于该理论提出了一类能量高效的传感器网络时空查询算法ECSTA.最后通过实验分析了节点密度和查询区域大小对算法能量消耗的影响.理论和实验结果表明ECSTA算法优于现有的STWin框架下的算法.     

Range and kNN Query Processing for Moving Objects in Grid Model

With the growing popularity of mobile computing devices and wireless communications, managing dynamically changing information about moving objects is becoming feasible. In this paper, we implement a system that manages such information and propose two query algorithms: a range query algorithm and a k nearest neighbor algorithm. The range query algorithm is combined with an efficient filtering technique which determines if a polyline corresponding to the trajectory of a moving object intersects with a given range. We study the performance of the system, which shows that despite the filtering step, for moderately large ranges, the range query algorithm we propose outperforms the algorithm without filtering.