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李建中.一种并行数据库的动态多维数据分布方法.软件学报,1999,10(9):909-916
一种并行数据库的动态多维数据分布方法
A Dynamic and Multidimensional Declustering Method for Parallel Databases
投稿时间:1997-12-12  修订日期:1999-05-31
DOI:
中文关键词:  并行数据库,数据分布,多维数据分布.
英文关键词:Parallel database, data declustering, multidimensional data declustering.
基金项目:本文研究得到国家863高科技项目基金、国家杰出青年基金和黑龙江省杰出青年基金资助.
作者单位
李建中 哈尔滨工业大学计算机科学系,哈尔滨,150080 
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中文摘要:
      并行数据库系统的性能与数据库在多处理机之间的分布密切相关.目前已经出现一些并行数据库的数据分布方法.但是,这些方法都不能有效地支持动态数据库.文章提出了一种并行数据库的动态多维数据分布方法.该方法不仅能够有效地支持动态数据库的分布,还具有多维数据分布的诸多优点.此方法由初始数据分布机构和启发式动态数据分布调整机构组成.初始分布机构完成给定数据库文件的初始分布.动态数据分布调整机构实现动态数据库数据分布的动态调整.理论分析和实验结果表明,这种方法十分有效,并且能够有力地支持动态数据库上的各种并行数据操作算法.
英文摘要:
      The performance of parallel database systems is closely related to the declustering methods of databases. In the recent years, many declustering methods have been proposed. But most of them cannot support dynamic databases. A new dynamic and multidimensional declustering method called DCMD(dynamic coordinates module declustering) is proposed in this paper. DCMD not only supports dynamic databases but also has the advantages of multidimensional data declustering. DCMD consists of a component for initially declustering databases and a component for dynamically adjusting data distribution. The first component, which is a random algorithm, is to declustering databases initially among multiple processing nodes. The second component, which is composed by a splitting algorithm, a merging algorithm and two heuristic scheduling algorithms, is to support the dynamic adjusting of the database distribution among multiple processing nodes during running time. Experimental and theoretic results show that DCMD can efficiently support parallel processing of dynamic databases.
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