【正文】 Tuple set/bagData duration Transient PersistentQuery RealTime, continuous queries OffLine, onetime queriesQuery evaluation One pass ArbitraryQuery answer Approximate ExactQuery plan Fixed Adaptive,在數(shù)據(jù)庫中,數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的,持續(xù)的,:數(shù)據(jù)是動態(tài)的,支持復(fù)雜的實時查詢需求.,數(shù)據(jù)流環(huán)境中的選擇、投影, ,、,不但要處理現(xiàn)在的數(shù)據(jù),若在有限的空間不能支持數(shù)據(jù)流的精確聚集操作,、,如何考慮數(shù)據(jù)流的查詢優(yōu)化問題.考慮到數(shù)據(jù)流速(data rate)的情況,數(shù)據(jù)流查詢優(yōu)化的目的應(yīng)為獲得最大的查詢數(shù)據(jù)流速,即單位時間的數(shù)據(jù)流量,.商業(yè)微傳感器設(shè)備即將出現(xiàn),使得新型的DBMS 的“監(jiān)視”(如網(wǎng)絡(luò)入侵或電信欺詐監(jiān)測等),人們會在筆記本電腦或者投影儀上附加一個傳感器,如果一個投影儀丟失或者被竊,“信息流”,、時間序列功能、歷史消息窗口以及高效率隊列處理方面給DBMS 產(chǎn)品也將嘗試提供對這種監(jiān)視應(yīng)用的支持,其方法應(yīng)該是通過將流處理的功能移植到傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)框架上.Web Ser vi ces 自然也產(chǎn)生數(shù)據(jù)流,松散結(jié)合的系統(tǒng)相互交換大量的商務(wù)數(shù)據(jù),如訂單、 格式表現(xiàn),產(chǎn)生持續(xù)的XML 數(shù)據(jù)流的查詢能力,從不間斷的XML 數(shù)據(jù)流中匹配、抽取和轉(zhuǎn)換部分數(shù)據(jù)流以驅(qū)動后臺商務(wù)應(yīng)用,是Web Ser vi ces 的核心.XML 流處理的特點是XML (元素、屬性或text),所以需要將必要的數(shù)據(jù)有效地緩存,是目前XML ,查詢XML 數(shù)據(jù)流的研究包括Xfilter [18] ,Yfilter [19] ,XMLTK [20] ,XSQ [21] ,XSM [22] 轉(zhuǎn)化成一個有限自動機模型,有固定的初始節(jié)點和終節(jié)點,當(dāng)走到有限自動機的終點時,表示XPath (//)和*或帶多個謂詞的XPath 語句, 查詢并綜合到一個結(jié)構(gòu)中,同時計算共享路徑以避免重復(fù)操作,可以大大提高處理的效率.數(shù)據(jù)流本身的流速和流量的增長,傳感器數(shù)據(jù)流和XML 數(shù)據(jù)流的出現(xiàn)是對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)流處理提出的挑戰(zhàn).(NiagaraCQ,Stanford Stream, Telegraph, Aurora)或者專用的(Gigascope)數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng). 傳感器數(shù)據(jù)庫技術(shù)隨著微電子技術(shù)的發(fā)展,根據(jù)傳感器在一定的范圍內(nèi)發(fā)回的數(shù)據(jù)定位小鳥的位置,從而進行其他的研究。甚至于微型的無人間諜飛機上也開始攜帶傳感器,在一定的范圍內(nèi)收集有用的信息,并且將其發(fā)回到指揮中心.當(dāng)有多個傳感器在一定的范圍內(nèi)工作時,也可以是有線通信.現(xiàn)在, NG 是Sensoria 、, Dust Motes 設(shè)計的微型傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)運行在一個立方毫米級的小盒子里,.在傳感器網(wǎng)絡(luò)中,并且將分類后的數(shù)據(jù)標記時間戳,然后發(fā)送到服務(wù)器,最前端的傳感器節(jié)點收集數(shù)據(jù),然后通過多級傳感器節(jié)點到達與服務(wù)器相連接的網(wǎng)關(guān)節(jié)點,最后通過網(wǎng)關(guān)節(jié)點,各個傳感器直接通過光纖與服務(wù)器相聯(lián)接.傳感器節(jié)點上數(shù)據(jù)的存儲和處理方法有兩種:第1 種類型的處理方法是將傳感器數(shù)據(jù)存儲在一個節(jié)點的傳感器堆棧中,這樣的節(jié)點必須具有很強的處理能力和較大的緩沖空間。對于處理能力介于第1 種和第2 種傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)來說,則采用折衷的方案,將傳感器數(shù)據(jù)分層地放在各層的傳感器堆棧中進行處理.,用戶可以查詢已經(jīng)存儲的數(shù)據(jù)或者傳感器數(shù)據(jù),但是,因此缺乏一定的靈活性.新的傳感器數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)需要考慮大量的傳感器設(shè)備的存在,:(1) 傳感器數(shù)據(jù)的表示和傳感器查詢的表示:Cornell 大學(xué)的COUGAR 模型、Rutgers 大學(xué)的WebDust 系統(tǒng)、Was hi ngt on 大學(xué)的Sagres 系統(tǒng)中,每一個傳感器表示成一個ADT,每一個信號處理函數(shù)與一個ADT 函數(shù)相聯(lián)系,該ADT 函數(shù)對于傳感器收集到的數(shù)據(jù)輸出一個與傳感器所在的位置相關(guān)聯(lián)的序列,COUGAR 采用主動方式的持續(xù)查詢,當(dāng)在查詢過程中有新的數(shù)據(jù)產(chǎn)生時, 系統(tǒng)主要包括兩部分,第1 部分是設(shè)備信息管理器,主要存儲傳感器的設(shè)備信息和作為屬性的描述性規(guī)則等。建立可以獲得和分配源數(shù)據(jù)的機制?？梢苑奖愕嘏渲?、安裝和重新啟動傳感器數(shù)據(jù)庫中的各個組件等. XML 數(shù)據(jù)管理目前大量的XML 數(shù)據(jù)以文本文檔的方式存儲, XML 數(shù)據(jù)庫的原型系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)(Taminon,Lore,Timber,OrientX(中國人民大學(xué)開發(fā))等).XML 數(shù)據(jù)是半結(jié)構(gòu)化的,不像關(guān)系數(shù)據(jù)那樣是嚴格的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這樣就給Native XML 數(shù)據(jù)庫中的存儲系統(tǒng)帶來更大的靈活性,同時,能夠減少I/O 次數(shù),提高查詢效率。數(shù)據(jù)網(wǎng)格,提供數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)的共享存取。,必須重點解決3 個問題:其一,某一資源出現(xiàn)故障或失敗的可能性較高,資源管理必須能夠動態(tài)監(jiān)視和管理網(wǎng)格資源, 2004,15(12)從可利用的資源中選取最佳資源服務(wù).數(shù)據(jù)網(wǎng)格保證用戶在存取數(shù)據(jù)時無須知道數(shù)據(jù)的存儲類型(數(shù)據(jù)庫,文檔,XML):如何聯(lián)合不同的物理數(shù)據(jù)源,抽取源數(shù)據(jù)構(gòu)成邏輯數(shù)據(jù)源集合。,數(shù)據(jù)網(wǎng)格研究的問題之一是:如何在網(wǎng)格環(huán)境下存取數(shù)據(jù)庫,提供數(shù)據(jù)庫層次的服務(wù),也不同于傳統(tǒng)的信息檢索,需要將數(shù)據(jù)庫提升為網(wǎng)格服務(wù),把數(shù)據(jù)庫查詢技術(shù)和信息檢索技術(shù)有機結(jié)合,提供統(tǒng)一的基于內(nèi)容的TOPK 數(shù)據(jù)庫檢索機制和軟件[43~45] .信息網(wǎng)格是利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、協(xié)議規(guī)范、Web 和數(shù)據(jù)庫技術(shù),為用戶提供一體化的智能信息平臺,其目標是創(chuàng)建一種架構(gòu)在OS 和Web 之上的基于Internet ,信息的處理是分布式、協(xié)作和智能化的,(service on demand)和一步到位的服務(wù)(one click is enough).信息網(wǎng)格的體系結(jié)構(gòu)、信息表示和元信息、信息連通和一致性、安全技術(shù)等是目前信息網(wǎng)格研究的重點.目前,信息網(wǎng)格研究中未解決的問題包括:個性化服務(wù)、信息安全性和語義Web [29] .對同一個請求,也應(yīng)該根據(jù)提交請求者以及環(huán)境的不同,“正確”.例如,如果信息系統(tǒng)出錯,提供了不合適的個性化結(jié)果,那該怎么辦呢?Internet ,如一個人在哪些地方居住過,如果查找一個在給定的地方居住的每個人的信息是容易的,在這樣的情況下,不難拿到一個死去的人的私人信息,并用這些信息來冒名申請信用卡, 世紀80 ,解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、安全策略、,是用于建立一個面向Web 的安全模型.未來由“語義Web”引發(fā)的研究機會會非常引人矚目[29] .盡管這個概念所要表達的真正含義并不清楚,然而目前的大多數(shù)工作已經(jīng)集中在“本體(ontology)”, ,.由于得到政府和企業(yè)的大力支持,近年來,網(wǎng)格技術(shù)的應(yīng)用從單純的科學(xué)計算領(lǐng)域擴展到企業(yè)計算領(lǐng)域,并推動了相關(guān)的產(chǎn)業(yè)化進程. DBMS 的自適應(yīng)管理[6]隨著RDBMS 復(fù)雜性增強以及新功能的增加,使對數(shù)據(jù)庫管理人員的技術(shù)需求和熟練數(shù)據(jù)庫管理人員的薪水支付都在大幅度增長,一個DBA 必須了解磁盤分區(qū),并行查詢執(zhí)行,數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)自調(diào)優(yōu)和自管理工具的需求增加,對數(shù)據(jù)庫自調(diào)優(yōu)和自管理的研究也逐漸成為熱點.,目前的DBMS 有大量“調(diào)節(jié)按鈕”,大多數(shù)的系統(tǒng)工程師在做這樣的調(diào)整時,他們在表格中找到最接近眼前配置的參數(shù),并使用那些設(shè)置.,而且DBMS ,廣大的用戶其實已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)方面積累了大量的經(jīng)驗,諸如:動態(tài)資源分配、,數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的最終目標是“沒有可調(diào)部分”,即所有的調(diào)整均由DBMS ,如響應(yīng)時間和吞吐率的相對重要性做出選擇。在民用領(lǐng)域,利用移動對象數(shù)據(jù)庫技術(shù)可以實現(xiàn)智能運輸系統(tǒng)、出租車/警員自動派遣系統(tǒng)、,移動對象管理主要研究問題包括:(1) 位置的表示與建模[32] :為了對移動對象的位置進行行之有效的管理,移動對象數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)必須能夠準確地獲取移動對象的當(dāng)前位置信息(位置信息的獲取),并建立有效的位置管理模型(位置信息的表示).(2) 移動對象索引技術(shù)[33] :在移動對象數(shù)據(jù)庫中,這方面的研究還比較初步,尚待進一步地深入.(3) 移動對象及靜態(tài)空間對象的查詢處理:移動對象數(shù)據(jù)庫中的查詢目標分為兩種:一種是移動對象(如汽車、移動用戶等),另一種是靜態(tài)空間對象(如旅館、醫(yī)院等),即查詢結(jié)果依賴于移動對象當(dāng)前位置,同一個查詢請求,其提交的時間、地點不同,(查詢某個時間段處于某個地理區(qū)域的移動對象)、KNN 查詢(查詢離某一點最近的K 個移動對象)以及連接查詢(查詢滿足條件的移動對象組合)等.(4) 位置相關(guān)的持續(xù)查詢及環(huán)境感知的查詢處理[34] :在移動對象數(shù)據(jù)庫中,另一類重要的查詢是位置相關(guān)的持續(xù)查詢(locationdependent continuous query,簡稱LDCQ).位置相關(guān)的持續(xù)查詢是指在某個時間區(qū)間內(nèi)持續(xù)有效的查詢,在該時間區(qū)間內(nèi),由于移動對象位置的改變,查詢的結(jié)果也在不斷變化,系統(tǒng)需要隨時將查詢結(jié)果的變化信息傳遞給查詢用戶,在高速公路上行進的救護車可以提交一個持續(xù)查詢:“請在未來20 分鐘之內(nèi)隨時告訴我離我最近的醫(yī)院”.用戶將在未來20 分鐘的行程中不斷地收到離救護車最近的醫(yī)院的查詢結(jié)果. 微小型數(shù)據(jù)庫技術(shù)數(shù)據(jù)庫技術(shù)一直隨著計算的發(fā)展而不斷進步,隨著移動計算時代的到來,[35~37],人們對移動數(shù)據(jù)實時處理和管理要求也不斷提高,嵌入式移動數(shù)據(jù)庫越來越體現(xiàn)出其優(yōu)越性,從而被學(xué)界和業(yè)界所重視.一般說來,微小型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(a smallfootprint DBMS)可以定義為:,而對于掌上設(shè)備和其他手持設(shè)備,它占用的內(nèi)存空間只有50KB :超微DBMS(picoDBMS)、微小DBMS(microDBMS)和嵌入式DBMS 3 種.? PicoDBMS 包括GnatDB 和PicoDBMS,分別占用內(nèi)存11KB 和35KB,適用于智能卡(smart card)等微小設(shè)備。? 嵌入式DBMS 包括Oracle 9i Lite,Informix Cloudscape,人大“小精靈” [38] ,分別占用1MB~2MB 的內(nèi)存空間,適用于掌上電腦等設(shè)備.各種微小型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分類及主要特點見表2 [36] .微小型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與操作系統(tǒng)和具體應(yīng)用集成在一起,嵌入在移動設(shè)備上的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、分布式計算技術(shù),以及移動通信技術(shù)等多個學(xué)科領(lǐng)域.隨著電子銀行、電子政府以及移動商務(wù)應(yīng)用的增加,開始涉及一些復(fù)雜的查詢?nèi)邕B接和聚集,并且為了保證數(shù)據(jù)的一致性,提出了原子性和持久性的要求,同時對移動設(shè)備上數(shù)據(jù)訪問的安全性也提出了較高的要求,為滿足日益增長的數(shù)據(jù)處理需求及方便應(yīng)用的開發(fā),對移動設(shè)備上的微小型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的需求也越來越大. Tabl e 2 Comparison of kinds of tiny databases system表2 各種微小型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分類及主要特點傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)其結(jié)構(gòu)和算法都是基于磁盤的,它需要大量的RAM 和磁盤存儲空間,并且使用了緩沖及異步I/O ,移動設(shè)備大多只有很小的存儲空間、較低的處理速度以及很低的網(wǎng)絡(luò)帶寬,因此需要對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進行裁減以適應(yīng)移動設(shè)備的需求.移動設(shè)備所具有的計算能力小、存儲資源不多、帶寬有限以及Flash 存儲上寫操作速度慢等特性,、RAM 的使用、讀