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| 內容簡介： |
实时数据库系统是作者三十多年来从事数据库理论与实现技术研究，尤其是现代（非传统）DBMS开发成果的总结，其特点是内容全面、视野开阔、系统完整、理论结合实践。全书共14章，主要内容有：①实时应用特征、实时数据库的概念与发展；②实时数据库的特征、实时数据模型、系统结构及RTDBMS；③实时事务的概念、模型、特性，事务优先级分派与调度策略、并发控制理论与技术及其正确性；④实时数据库的存储结构与存取方法，实时内存数据库及内外存数据交换技术，实时数据库故障恢复；⑤主动实时数据库系统的原理、组织结构与实现技术；⑥主动实时内存数据库系统实例ARTs-DB的设计与实现。
实时数据库系统适合作为大专院校计算机、软件、自动控制、电子信息、电气工程及相关专业的学生尤其是研究生的教材，亦可供从事工程实现、过程控制、实时处理等领域的科研与工程实践工作的技术人员，以及国防领域的相关技术人员参考。
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| 目錄：
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《信息科学技术学术著作丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 实时数据库的发展
1.2 实时应用特征与要求
1.3 数据库与实时系统
1.4 传统数据库与实时数据库
第2章 实时系统基础
2.1 实时系统概述
2.2 实时系统模型
2.3 实时数据库系统模型
2.4 实时调度
2.5 通信与同步
2.6 系统负载
第3章 实时数据库特征与技术
3.1 实时数据库的时间
3.2 实时数据特征
3.3 实时事务定时性
3.4 系统运行特征
3.5 实时数据库主要技术
第4章 实时数据模型
4.1 实时数据表示
4.1.1 时间表示
4.1.2 数据与时间的关系
4.1.3 实时数据结构
4.2 实时数据对象
4.2.1 映像对象
4.2.2 导出对象
4.2.3 不变对象
4.3 时间一致性限制
4.4 时间限制
4.5 实时关系代数
4.6 E-R-T模型
第5章 实时数据库管理系统
5.1 概述
5.2 RTDBMS的功能特性
5.3 RTDBMS的系统模型
5.4 RTDBMS的系统结构
5.5 RTDBMS执行模型
5.6 RTDBMS的特殊问题
第6章 实时事务
6.1 实时事务语义
6.2 现代事务模型
6.2.1 现代事务模型的特征
6.2.2 分段事务
6.2.3 链式事务
6.2.4 分裂与合并事务
6.2.5 多层事务
6.2.6 嵌套事务
6.2.7 长寿事务
6.2.8 合作事务
6.3 嵌套实时事务
6.3.1 动机
6.3.2 嵌套实时事务定义
6.3.3 嵌套实时事务处理规则
6.3.4 嵌套实时事务的内部依赖性
6.4 实时事务的特性
6.5 实时事务之间的相关性
6.5.1 数据相关性
6.5.2 结构相关性
6.5.3 行为相关性
6.5.4 时间相关性
6.6 实时事务的执行依赖性
6.6.1 基本依赖
6.6.2 复合依赖
6.6.3 依赖之间的关系
6.6.4 依赖的特性
6.7 实时事务的分类
第7章 实时事务处理
7.1 概述
7.1.1 实时事务处理体系结构
7.1.2 实时事务处理任务
7.1.3 实时事务处理过程
7.2 实时事务的状态变迁
7.2.1 实时事务管理原语
7.2.2 实时事务的状态
7.2.3 状态变迁
7.3 实时事务执行的经历模型
7.3.1 与实时事务相联的事件
7.3.2 经历
7.3.3 事务经历中事件的发生
7.4 实时事务的正确性
7.4.1 概述
7.4.2 结果正确性
7.4.3 行为正确性
7.4.4 结构正确性
7.4.5 时间正确性
7.5 实时事务并发的正确性标准
7.5.1 传统可串行化的局限性
7.5.2 非传统可串行化的正确性标准
7.6 性能指标
第8章 实时事务调度
8.1 概述
8.1.1 实时事务调度概念
8.1.2 实时事务调度参数
8.1.3 实时调度目标
8.1.4 实时调度分类
8.2 实时事务截止期指派
8.3 实时事务优先级分派
8.4 静态表驱动调度
8.5 速率单调调度
8.5.1 典型算法
8.5.2 扩展研究
8.5.3 截止期单调调度
8.6 基于截止期的调度
8.6.1 DEDF调度
8.6.2 AEDF调度
8.6.3 AEUDF调度
8.7 基于紧迫性的调度
8.7.1 LSF调度
8.7.2 LASF调度
8.8 基于价值的调度
8.8.1 CDVD调度
8.8.2 VBED调度
8.8.3 VHAED调度
第9章 实时数据库的并发控制
9.1 引言
9.2 锁式实时并发控制
9.2.1 一般2PL算法评述
9.2.2 优先级2PL算法
9.2.3 优先级继承
9.2.4 有条件的优先级继承
9.2.5 数据优先级
9.3 时标排序
9.3.1 TO基本原理
9.3.2 操作重叠与可恢复性问题
9.3.3 基于优先级的TO
9.4 乐观并发控制
9.4.1 基本OCC
9.4.2 OCC-BC
9.4.3 OCC-PA
9.4.4 OCC-PW
9.4.5 OCC-PW50
9.5 多影子并发控制
9.6 多版本并发控制
9.6.1 MVCC的基本思想
9.6.2 MVCC-TO
9.6.3 2V2PL
9.6.4 MV2PL
9.7 ε-可串行化并发控制
9.8 δ-可串行性并发控制
9.9 Q-一致性可串行化并发控制
第10章 实时内存资源管理
10.1 超载控制
10.1.1 超载的后果
10.1.2 超载控制
10.1.3 接纳控制
10.2 实时内存分配
10.2.1 实时内存分配特征
10.2.2 实时内存分配方式
10.2.3 实时内存分配策略
10.3 实时磁盘IO调度
10.3.1 实时事务IO操作分析
10.3.2 实时IO请求的特性
10.3.3 实时磁盘IO调度算法
10.4 实时数据库缓冲管理
10.4.1 数据缓冲模型
10.4.2 实时缓冲区管理策略设计
10.4.3 P-LRU算法
10.4.4 P-LRU-A算法
10.4.5 P-LRU-I算法
第11章 实时内存数据库管理
11.1 内存数据库概述
11.1.1 内存数据库的发展
11.1.2 MMDB与DRDB的比较分析
11.1.3 内存数据库的关键问题
11.2 实时内存数据库定义
11.3 内存数据库组织
11.3.1 存储空间结构
11.3.2 物理数据组织
11.4 MMDB的Hash存取方法
11.4.1 桶散布Hashing
11.4.2 可扩展Hashing
11.4.3 线性扩展Hashing
11.4.4 多目录Hashing
11.4.5 多层目录Hashing
11.5 MMDB的图式存取方法
11.5.1 内存数据库图
11.5.2 MM-DBG的物理实现
11.5.3 MM-DBG的维护
11.5.4 MM-DBG的查询
11.5.5 MM-DBG的性能分析
11.6 SB-树索引存取方法
11.6.1 内存索引结构分析
11.6.2 SB-树结构
11.6.3 SB-树的查找
11.6.4 SB-树的维护
11.6.5 性能分析
11.7 M-DB的数据装入
11.7.1 数据装入的要素与原则
11.7.2 基于相亲度的数据装入
11.7.3 数据装入算法
第12章 实时数据库恢复
12.1 实时数据库恢复特征
12.2 实时数据库恢复原理
12.3 实时数据库恢复一般模型
12.4 实时恢复算法
12.4.1 PASLAR算法
12.4.2 SENLAR算法
12.4.3 PENLAR算法
12.4.4 PEANLAR算法
12.5 实时内存数据库恢复
12.5.1 RTMMDB恢复结构模型
12.5.2 提交处理
12.5.3 记日志
12.5.4 RTMMDB检验点操作
12.5.5 M-DB重装
第13章 主动实时数据库
13.1 主动实时数据库概述
13.1.1 动机与应用要求
13.1.2 发展历史
13.1.3 主动机制的应用领域
13.1.4 集成主动机制到实时数据库
13.2 主动实时数据库概念
13.2.1 实时主动能力
13.2.2 实时主动机制
13.2.3 执行控制
13.3 ARTDB的体系结构
13.4 实时事件
13.4.1 实时事件概念
13.4.2 事件的类型
13.4.3 事件的操作
13.4.4 事件表达式与复合事件
13.5 实时的事件探测
13.5.1 实时事件探测的特征
13.5.2 事件探测的一般模型
13.5.3 基本事件探测
13.5.4 时间事件探测处理
13.5.5 复合事件探测处理
13.6 实时触发器
13.6.1 实时触发器概念
13.6.2 状态条件及其评价
13.6.3 触发器活动
13.6.4 实时触发器的时间
13.7 实时触发器管理
13.7.1 触发器的管理
13.7.2 触发器执行模型
13.7.3 触发器控制流
第14章 主动实时内存数据库
14.1 ARTs-DB的特征
14.2 ARTs-DB的系统结构
14.3 ARTs-DBL语言
14.3.1 ARTs-DBL的数据说明
14.3.2 ARTs-DBL的事务说明
14.4 ARTs-DB的存储数据管理
14.4.1 ARTs-DB的内存组织结构
14.4.2 ARTs-DB的内存管理
14.4.3 ARTs-DB内存数据库管理
14.4.4 ARTs-DB内外存数据交换
14.5 三段式实时事务预处理
14.5.1 编译时静态预分析
14.5.2 初启时动态预分析
14.5.3 运行时动态预处理
14.6 ARTs-DB事务调度
14.6.1 子事务说明
14.6.2 被触发事务的优先级分派
14.6.3 事务调度的EED算法
14.7 ARTs-DB事务的互斥与同步
14.7.1 线程级互斥量
14.7.2 主-从式并发控制机制
14.7.3 实时事务的同步
参考文献
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| 內容試閱：
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第1 章 绪论
数据库理论与技术的发展极其迅速，其应用日益广泛，在当今的信息社会中，它几乎无所不在。三大经典型（层次、网状、关系）数据库在传统商务和管理的事务型应用领域获得了极大的成功，然而它们在现代（非传统）的工程型、过程型或时间关键型应用面前却显得软弱无力，面临着新的严峻挑战，从而导致了所谓“现代数据库技术”即非传统数据库技术的产生与发展。其中，实时数据库就是最重要的现代数据库之一。
1.1 实时数据库的发展
一般，实时系统中的数据由应用任务各自以文件的形式单独进行管理。然而，随着社会和技术两方面的发展，许许多多的应用要求以“及时方式”（即按所要求的时间）处理并管理大量共享信息。自20 世纪80 年代开始，尤其是近年，社会的数字化信息呈爆炸式发展，新的过程与工程型、主动规则型、动态不确定型、时间关键型、高性能与非规范及超大规模等“现代应用”（advanced applications）不断涌现，而且随着现代社会信息化建设的推进，它们还会迅速地扩大。这就是说，大量的应用既是实时的，同时又是数据密集的，既要维护大量数据和应用的实时性，又要管理数据之间、应用之间及数据与应用之间的、带时间语义的彼此依赖关系。
因此，在各种应用领域，数据再也不能以各自单独的形式被处理和进行管理，它已成为一种要求有效（尤其是“识时”的）管理技术与机制的、社会生存攸关的资源。
与之同时，DBMS 当然也必须围绕这个理念，即将数据作为一种极其重要的社会资源来管理，这是其唯一目标。这就为“实时”与“数据”两者的结合奠定了基础，需要将DBMS 中事务管理的原理与技术用于实时应用中的数据存储和操纵。但这并不是一个像说的那么简单的问题，它与传统的数据库和实时处理之间在概念、原理、技术和方法上都存在着根本性的区别，必须专门单独研究。
所谓“现代应用” ，就是非传统应用，主要指CADCAM （ computer aideddesigncomputer aided manufacture） 、CIMS 、实时过程控制、实时仿真、实时监控和预警、实时数据处理系统，电话交换、移动通信、电力调度与传输、网络管理，智能交通管理、空中交通管制、雷达跟踪、目标与环境特性识别，武器制导、各种车载、舰载和机载控制系统、C4 I（computer ，command ，control ，communication andintelligence）系统，实时的电子商务、电子金融、证券交易、智能楼宇和智慧家庭等领域里的应用。这种应用与传统的事务型应用有着不同的基本特征，如下：
（1） 其应用活动（任务或事务）有很强的时间性要求或定时限制（timing con-straints） ，要在规定的时刻和或一定的时间内完成其处理，而且对于不同的应用，这种定时限制的性质还不一样，有的是“硬性”的，即绝对不能违反，否则将带来恶果，给系统造成大的危害，有的则是“软性”的，即允许有一定的超时。
（2） 各应用任务必须合作、协同计算，故各任务活动之间存在着多种类型的彼此相关性。
（3） 所处理的数据往往是实时的，即数据有“时标”（timestamp）和一定的“时间有效期”（validity time interval） ，过时则有新的数据产生，原数据就过时了，而作决策处理或数据推导一般都必须使用当前有效的数据。
（4） 实现其处理逻辑不仅需要各种领域数据，还需要支持合作、协同计算的控制信息，即要同时维护大量共享的应用数据和控制数据。
我们将层次、网状、关系模型为代表的数据库称为传统数据库，这种数据库系统，尤其是关系数据库系统的设计目标一般是为了DSS （ decision supportsystem） ，是服务于OLTP 和OLAP 的，即它们都是适合于事务型应用领域的。具有上述特征的“现代应用”对数据库技术提出了新的挑战，面对这些应用的要求，传统数据库系统已无能为力，需要“ 现代数据库系统” （ advanced databasesystems）的支持。传统应用及其数据库与现代应用及其数据库有很大的差别，可以归纳如表1-1 中所示。
所以，现代应用同时要求数据库和实时处理两者的功能特性的完善结合或称“无缝集成”（seamless integration） ，既需要数据库技术来支持大量数据的共享，维护其数据的一致性，又需要实时处理技术来支持其任务（事务）与数据的定时限制的实现。这就是说，现代应用要求集成数据库系统和实时系统两者，这两种技术的集成导致了“实时数据库系统”的产生。
传统数据库系统旨在处理永久、稳定的数据，强调维护数据的完整性、一致性，其性能目标是高的系统吞吐量和低的代价，而根本不考虑有关数据及事务处理的定时限制、应用的协同与合作性等。所以，传统的DBMS 不能满足这种现代尤其是实时应用的需要。传统的实时系统虽然支持任务的定时限制、协同与合作计算，但它针对的是结构与关系很简单、稳定不变和可预报的数据，不涉及维护大量共享数据及它们的完整性和一致性，尤其是时间一致性。因此，只有将数据库和实时处理两者的概念、技术、方法与机制“无缝集成”在一起才能同时支持两方面的要求，那就是实时数据库。一个实时数据库可以非正式地定义为数据和事务都有显式定时限制的数据库，系统的正确性不仅依赖于事务的逻辑结果，而且依赖于该逻辑结果所产生的时间。
关于实时数据库的研究，国际上大约开始于20 世纪80 年代中期，根据相关报道，最早开始这方面研究的是英国，但很快被美国超过。美国1988 年3 月份的A CM S IG MOD Recor d（美国计算机协会数据管理专业组出版的一种期刊）发表了实时数据库系统专辑，以致后来许多人认为实时数据库的研究最早开始于美国。
由于自动生产线或流水作业工程、航天工程、海洋工程等的发展，大量的实时测量数据需要存储、集成管理和实时应用，传统的关系数据库已不能满足要求，因此，80 年代中期诞生了以工业监控为目的的早期实时数据库系统，如PI 、Uniformance 、Infoplus 、InSql 等。当时，还产生了另一类所谓“硬实时数据库” ，不像工业监控实时数据库是秒级的，它的数据采集速度和响应速度均是毫秒级的，主要用在科研和国防军事领域。
20 世纪80 年代后至90 年代，由于以太网的普及使流程工业在全球范围兴起，应工业监控、自动控制和各类公用工程（如电力、通信、交通、网络）等的应用要求，实时数据库的研究达到了高潮，发表的有关论文数以千计。其研究最早也是最核心的就是在DBMS 中引入优先级调度问题。我们知道，调度都是为了解决资源竞争问题，而在DBMS 中，有四种重要的系统资源。CPU 、内存（各种缓冲区） 、磁盘（包括IO）是三种物理资源，数据可算做一种逻辑资源，它们有各自的独立调度器。前三种的物理资源调度还与操作系统紧密相关，后一种的数据资源调度就是并发控制问题，是DBMS 的基本任务。所以，基于优先级的并发控制或实时事务的调度是实时数据库研究中最热闹的领域。
现在，实时数据库已发展为现代数据库研究的主要方向之一，同时受到了数据库界和实时系统界的极大关注。数据库研究工作者利用数据库技术的特点或优点来解决实时系统中的数据管理问题，提供大量数据共享和数据一致性维护；实时系统研究工作者则给实时数据库系统提供时间或事件驱动调度和基于优先级的资源分配算法。然而，实时数据库并非是数据库和实时系统两者的简单拼凑，它需要对一系列的概念、理论、技术、方法和机制进行研究开发，如下：
（1） 实时数据模型及其语言处理。
（2） 实时事务的模型与特性，尤其是事务的定时限制及其软硬性。
（3） 实时事务截止期的确定、优先级分派、调度和并发控制的协议与算法。
（4） 实时数据和实时事务特性的语义及其与一致性（包括时间一致性） 、正确性的关系。
（5） 实时数据库的组织与存储结构、存取方法、IO 与磁盘调度，查询处理的优化算法。
（6） 实时数据库的恢复、可靠性与容错。
（7） 实时事务的远程监控与通信的协议和算法等。
所有这些问题之间又彼此交错地高度相关，且与不同应用的性质紧密联系。
1.2 实时应用特征与要求
实时数据库系统的功能特性与实时应用的语义紧密相关，故必须首先进行应用分析以明确其性质与要求，从而确定其设计目标、功能、特性、系统模型等。综合分析实时性应用活动（任务） ，它们具有下列特征：
（1） 结构复杂性。实时任务往往在结构上具有各种内部和相互之间的联系。
例如，有的是内部有嵌套或层次结构的；有的是分裂和或合并结构的；有的彼此之间是合作或协调计算的，即存在着相互的同步与通信或数据交换；许多实时事务是“循环”（looped） 、“长寿”（long-life）或“无止境”（open-end）的。因此，平淡无构造的、原子的和隔离的传统ACID 事务模型已不适用，必须开发具有层次或嵌套、分裂或合并、通信或合作等各种复杂结构的复杂事务模型。
（2） 多重受限性。实时环境中的各种应用活动不同于一般管理型的事务性活动，它们除了受各种计算资源，如CPU 时间、存储空间、数据及IO 等资源的约束外，还具有多种限制，如执行时间的限制、执行次序的限制、彼此交互的通信与同步的限制、位置的限制（在分布式系统情况下）等。为使这些资源要求和限制能得到满足，一方面应该能够预报什么任务（事务）何时要被执行、它们分别有什么样的资源要求和定时限制，以便能合理计划、安排和控制各种任务（事务）的执行，但另一方面这些又是很难事先静态确定的。
（3） 类型多样性。实时任务（事务）是多种多样的，从时间上来看，主要有：① 周期（periodic）任务，即周期地反复执行；② 非周期（aperiodic）任务，它反复但非周期地执行，即其执行周期不固定；③ 偶发（sporadic）任务，它不重复执行，仅随机地偶尔被执行；④ 长寿（longlife）任务，即不像传统的数据库应用一般是分秒级的，最多也就是执行几个小时，而实时应用许多是长寿的，有的要执行几天、几个月乃至几年，有的甚至是与系统同寿的或“无止境”的。从作用上来看，实时任（事）务典型的有：① 数据接收任务，专门接收来自传感器或实时输入的数据；② 数据处理任务，进行各种实时数据的计算处理；③ 执行控制任务，对外部环境的被控过程施加物理作用，以实现控制目标。还可以有其他类型的任务，如安全紧急任务、后台任务等。总之，系统必须考虑各种任务（事务）的类型及其执行的分布率，开发多种技术以实现合理有效的任务调度与执行控制。例如，对于周期事务，问题比较容易解决，按其周期进行调度即可；对非周期事务，则比较麻烦，常用的办法是将一个非周期事务的两个“体现”（incarnation ，即具体执行）之间的最小间隔时间视作其周期，从而将其作为周期事务来对待；长寿事务的调度频率很低，但它占有资源的时间很长，当然也不能像传统事务那样随便夭折-重启；随机的偶发型事务较为稀少，它们对系统的整体性能影响不大，可动态地随机处理，但其中很可能有的就是安全紧急任务，必须确保它的正常完成；执行控制事务进行的是“物理操作” ，即对物理世界产生实际影响，它固有的是“不可逆”的，所以是不能UNDO和RE-DO 的，应该采用“替代”和或“抵消”技术。
（4） 实时性。实时任事务的标志性特征就是其实时性，表现在多个方面，如执行时间（开始执行的时间、执行时间的长度等）要求及其“松缓度”（tardiness ，即能够推迟其执行而不影响其性能的程度） 、截止期（deadline）及其严格度（即硬、软性） 、执行的先后顺序限制、执行的周期或非周期执行的终点到终点的定时限制等，这些是定义和处理实时事务乃至实现实时数据库系统的基本因素。
（5） 需求不确定性。本来，实时应用尤其是硬实时任务的定时限制必须确保，故它们都是事先经过反复静态模拟调试的，因而应该可以预先知道其执行所需的时间及数据等资源，确定其最坏情况下的执行需求，但这是不成立的，因为存在许多动态不确定因素，要满足实时事务的执行需求特别是截止期是很难的，其最坏情况执行的静态预测与实际的动态执行可能差别很大，因为数据库系统中有许多不可预测的动态不确定因素，如：① 事务执行顺序的数据状态依赖性；② 共享数据与资源的使用冲突；③ 存储页面及IO 等待；④ 新的随机事务的到达与执行；⑤ 事务间各种相关性（见6.5 节）的影响；⑥ 事务的夭折及引起的还原与重启动；⑦ 通信延迟与结点失效（对分布式系统）等。这些都直接影响实时事务执行的性能，所以，系统必须考虑这些产生不可预报性的因素，采取有效措施来稳定它们，从而提供一定的实时事务执行的动态预测和可调度性分析能力，以便确保其定时限制的满足。
（6） 行为相关性。实时应用总是合作和协同计算的，各任务在执行时，其行为彼此之间存在着各种相关性或依赖性，如上述结构复杂性带来的相关、共享数据相关、通信与同步相关、行为时间及先后次序相关等。事务执行的ACID 特性已基本不适用，系统必须支持事务的复杂性、可见性、合作与协同计算，提供充分的通信与同步管理能力。
（7） 动态触发性。许多实时任务在执行过程中会依据当时的情况（系统状态或状态的变迁）动态地触发别的活动，这种活动可以是它自己的组成部分、子任务，或者是另一个完全独立的任务，其执行的时机可以使立即、推迟（到本任务操作结束，但未整体完成时）或另外单独进行。
（8） 活动不可逆性。实时应用中的许多活动是与现实环境直接相连的，是不可逆和或不可重复的。例如，火箭的“点火” ，飞行体的飞行控制及其高度、位置、速度、方向的跟踪监视等，它们的行为都是不可逆和不可重复的。对应于这种类型活动的事务，是不能UNDO 、REDO 的，夭折-重启是毫无意义的，所以，必须为实时数据库恢复开发新的概念、技术与方法。
（9） 关键性。实时系统中，任务的重要程度不一样，其价值函数（描述任务对系统的价值随时间的变化情况）的结构则不同。有的任务按时成功完成决定着系统的成败，至关重要；有的可以允许一定的延迟；有的则无关紧要。对关键性任务，系统必须提供一定的任务执行的预分析和预测（称为“可调度性”分析）及应急处理能力。“应急计划”（应急处理任务）依赖于应用语义，只能由用户提供。但调度部件必须能进行任务的“可调度性”分析，在此基础之上决定是否起用“应急计划” ，若需要，则调用并执行应急计划。
基于上述的应用特征及其分析，可以得出实时应用对数据库的下列要求：
（1） 支持复杂事务模型。如具有层次或嵌套、分裂或和合并、通信等结构的事务。
（2） 支持事务的事件驱动和协调、合作地并发执行，并实现其彼此之间的行为相关或执行依赖性。
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