嵌入式移动数据库与Agent技术

2007-03-09 19:03:27来源: 互联网
摘要:移动环境中所具有的移动性、频繁的断接收、低带宽、电池电量有限性等特性,决定了移动数据库中的计算环境不同于分布式数据库,给移动数据库的研究提出了许多新的挑战。本文分析移动数据库的特点、体系结构;介绍移动数据库系统中的一些关键性技术,及移动Agent在移动数据库中的应用。 关键词:嵌入式移动数据库 移动计算 Agent技术 随着网络技术的迅速发展和不断渗透,在任何地点和任何时候都能接入网络获取各种信息,必将成为21世纪人类的普通要求;同时,移动通信技术的进步和人们对移动数据处理需求的不断提高,与各种智能通信设备紧密结合的嵌入式移动数据库技术已经得到了学术界、工业界、军事领域、民用部门等各方面的高度重视。移动计算和移动数据库技术将使得这种需求得以实现。 移动数据库是移动计算环境中的分布式数据库,由于移动数据库的应用大都嵌入到诸如掌上电脑、PDA、车载设备等移动通信设备中,故移动数据库有时也称为嵌入式移动数据库。在数据库系统的研究历史中,传统的分布计算与分布数据库的研究是基于有线网络和固定主机的。这些都采用了一些默认的隐含假设,例如固定网络连接、对等通信代价、主机节点固定不变等。但进入20世纪90年代以来,随着移动通信技术和网络技术迅速发展,加之移动计算机和移动通信设备的大量普及,许多计算节点可以在移动过程中与网络建立连接,使得上述假设条件不成立。移动计算环境具有移动性、低带宽、频繁断接性、网络通信的非对称性、电源电力的有限性等特点,使得传统分布式数据库中的方法和技术不断直接应用于移动数据库。目前,移动数据库的应用与研究正在成为学术界的一个研究热点,有大批学者投入到这一新的研究领域。 1 嵌入式移动数据库的体系结构 在传统的分布式计算系统中,各个计算节点之前是通过固定网络连接并保持网络的技术连接性的,而移动计算系统改变了这种假设条件。移动计算系统是固定节点和移动节点构成的分丰计算系统。移动计算的网络环境具有鲜明的特点:移动性、断接性、带宽多样性、可伸缩性、弱可靠性、网络通信的非对称性、电源能力的局限性等。移动环境中的分布式数据库就是移动数据库。它是传统分布式数据库系统的扩展,可以看作客户与固定服务器节点动态连接的分布式系统。移动数据库系统的结构如图1所示。 其中,移动客户机MC(Mobile Client)包括便携式电脑、PDA等;MSS(Mobile Support Station)支持移动计算的固定节点,具有无线通信接口;FH(Fixed Host)没有无线通信接口,安装有数据库和数据库管理系统。 2 嵌入式移动数据库的关键技术 为了实现移动数据库,必须解决移动计算环境中断接性、移动性、网络通信的不对称性等因素对移动数据库系统的影响。 (1)数据复制与缓存技术 该技术是解决移动数据库数接性的关键技术,在现有DBMS基础上进行修补以适应移动计算也采用该技术。传统的复制/缓存技术都是假设客户机和服务器之间是经常保持连接的,并基于这个前提来维护一致性。这在移动计算中是不适用的。目前,针对移动计算特点开展数据复制/缓存技术的研究最具代表性的是:J.Gray的两级复制机制、CODA系统以及缓存失效报告广播技术等。另外,SYBASE公司的移动数据库产品SQL ANYWHERE和SQL REMOTE也采用该技术来支持移动计算环境。 (2)数据广播 通俗地讲,数据广播是指在移动计算环境中,利用客户机与服务器通信的不对称性,以周期性广播的形式向客户机发送数据。其最大的优点是,广播开销不依赖移动用户数量的变化而变化,借助数据广播,可以在一定程度上解决移动数据库系统的断接问题。数据广播的研究可分为服务器和客户机两个方面:服务器主要考虑如何利用本地缓存进一步减少查询广播数据的时间。在国内,长沙国际科技大学的周兴铭院士对数据广播进行了深入研究,提出了数据广播的多盘调度算法。衡量数据广播调度算法好坏的参数是访问时间和调谐时间。 (3)位置相关查询优化 在移动数据库中,存在着与位置相关信息的查询及更新。查询通常是与位置相关的,即使是同一个问题,在不同的地方,所得查询结果是不同的,如“最近的医院在哪里?”。移动查询优化技术是指在传统分布式数据库查询优化技术的基础上,利用多种方法,消除带宽多样性、断接等因素造成的影响,使查询引擎能够根据当前可用网络条件采取恰当的优化策略;同时,针对移动计算机有限电源能力,合理地组织本地数据库管理、远程数据库访问等耗电能较多的操作,达到节能目的,延长关键数据的可用时间。 采用基于分割的地址更新策略时,由位置服务器维护的移动用户对象包含以下数据成员和方法: 分割集合——记录MSS的分割情况,例如{Cell1,Cell2},{Cell3,Cell4,Cell5}; LOC——记录移动用户最近报告的地址(无线单元的ID),例如Cell1; ERR——移动用户当前所在的分割,例如,若LOC=Cell1,则ERR={Cell1,Cell2}; loc()——一个方法,用于返回该用户的实际地址,即上面介绍的地址查询过程。 在移动查询的应用中,有各种各样涉及地址的查询,例如“请寻找一名校园附近的医生”,“查找X,Y,Z,这三人都在同一条公路上,且Y在X与Z之间”,等等。一般地,可以把这一类地址相关查询表示为: SELECT x1,x2,…,xn FROM Users WHERE(x1,loc=11∧…∧xn.loc=1n)∧C(11,…,1n)∧W(x1,…,xn) 其中C(11,…,1n)是关于地址11,…,1n的n元约束条件,而W(x1,…,xn)是关于对象x1,x2,…,xn非地址属性的n元约束条件,Users是所有移动用户的集合。 (4)移动事务处理 事务处理是数据库管理系统的一个基本功能,主要用于维护数据的一致性,支持多用户的并发访问,使用户可以可靠地查询和更新数据库。一般来说,用户对数据库系统的访问都是通过事务来完成的。在传统的数据库系统中,一个事务由一系列读写操作组成。事务处理必须满足四个准则,即原子性、一致性、隔离性和永久性(简称ACID)。移动计算环境的特点,使传统数据库系统中的事务处理技术不能满足移动事务处理的要求。 通常,将移动客户机发出的事务叫移动事务,它属于分布事务。移动事务处理具有以下特点: ①移动性。这不仅指移动事务执行期间,发出事务的移动客户机是移动的,而且事务本身也在相应地移动。 ②长事务。由于无线网络通信的低带宽、高延迟以及移动客户机的频繁断接性,都可能使移动事务成为长事务。 ③易错性。由于移动客户机不如固定结点可靠,而且无线网络通信也不如固定网络稳定,因此,与一般事务相比,移动事务更容易出错。 ④异构性。由于客户机的移动性,移动事务可能要访问分布的异构数据库系统。 总之,移动事务不同于传统事务,传统的ACID模型已不能很好地描述移动事务,需要为移动事务寻找更好的模型。维护数据的一致性和解决过区切换(handoff)问题是移动事务管理的重要任务。 3 移动Agent技术 Agent的研究起源于人工智能领域。Agent是指模拟人类行为与关系,具有一定智能并能够自主运行和提供相应服务的程序。移动Agent是一个能够在异构网络中自主地从一台主机迁移动另外一台主机,并可与其它Agent或资源交互的程序。实际上它是Agent技术与分布式技术的混血儿。移动Agent具有自主性、移动性、协作性、安全性、智能性等特性。 传统的分布式计算基于Client/Server体系结构,其带宽耗费严重,网络负载不均衡,容错能力较差。移动Agent作为全新分布式计算工具,通过将自身代码、状态传送到远程主机,并在远程主机执行的方式克服了Client/Server方案的不足之处,因而成为分布式计算的主要发展方向之一。 与Client/Server方案相比,移动Agent具有以下几大优势:移动Agent通过移动到服务器端工作并把最终数据传回客户机,可以节省网络带宽;移动Agent减少了费时的网络传输,并且在规模较大的数据库操作中Agent能实现本地操作,可以节省时间;移动Agent移动到服务器端直接传回最终结果,避免了中间数据的传输延迟;一旦移动Agent从客户端传输到另一台主机上,这台机器就可以和网络断开连接直到想回收Agent或再次传送Agent,即整个系统可工作在异步方式;移动Agent可以轻易地从一个平台移动到另一个平台,它们带着自身代码移动到目的机器上无须预先安装就能运行,可以很方便地实现负载平衡;移动Agent可以感知环境的变化并作出反应,多个移动Agent可以动态地调整分布以维护最优配置。 基于移动Agent嵌入式移动数据库改革了传统的远程查询数据库的SQL查询方法,把查询任务存储到一个可通过网络进行移动的Agent上,Agent将移动到服务器上,执行查询并在座结论,然后返回到用户并打印结果。在这个过程中,我们把查询任务分解为单个的查询方法,而这些指令在网络上的合适地点会被唤醒并执行。通过将移动Agent技术引入嵌入式移动数据库中,有助于实现嵌入式移动数据库查询优化。 结语 移动计算的研究覆盖了许多领域,如移动硬件设备、移动通讯、移动联网技术、无线WWW访问、移动数据库技术、无线客户/服务器应用等。随着互联网和无线通讯技术的发展,移动数据库的需求正在不断增加,其技术正在成为国际数据库界的一个研究方向。由于移动数据库自身的移动性、断接性、带宽的有限性、网络通信的非对称性以及电源电量的有限性等特性,决定了移动计算环境不同于传统的分布计算。Agent技术是计算机领域的一个研究热点,是一个能独立运行的智能体。现在,将移动Agent技术应用于分布式系统和网络管理等方面取得了很好的效果。总之,随着人们对信息需求的不断增加,无线网络和通信技术的不断进步,移动数据库领域的研究大有希望,必将为人类带来巨大的商业和社会价值。
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