（模式识别与智能系统专业论文）主动数据库中的事件探测及应用.pdf

东华大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所星交的学 位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。 除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰 写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人 承担。 奖仁赫 学位论文作者签名： 日期：2 d 口年月形e l 东华大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印 或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密口，在年解密后适用本版权书。 本学位论文属于 不保密口。 学位论文作者签名：裴仁耢 日期：知“年，月日 指导教师签 日期：口二年多用厢 主动数据库中的事件探测及应用 摘要 主动数据库中实现主动机制的关键之一就是通过对 事件的探测和处理来激发d b m s 对数据库系统状态的监 控，因此可以说，主动机制的“源泉”是事件。对主动数 据库的事件库中发生的历史事件通过一定的算法提取复 合事件( 也叫事件探测) ，得到的复合事件和规则库中规 定的规则相匹配，如果相匹配则触发相应的动作。近年来 随着无线通信技术的发展，像移动终端中的智能手机、 p d a 等，以及嵌入式设备这类系统能够为用户提供主动 服务，但这类系统由于受到内存和电池等资源的限制，对 事件探测的算法提出很高要求。针对这种情况本文在分析 前人的事件算法的基础上提出了基于时间间隔和优先级 相结合的算法。时间间隔用来防止同一复合事件的多次发 生而触发多次相同的动作，浪费系统的资源；优先级则是 如果系统中同时发生了多个复合事件时，保证最重要的事 件能够探测出来：我们利用j a v a 的a w t ( 抽象窗口工具 箱) 模拟这个算法，验证这个算法的可行性。一个好的算 法只有用于实际环境才可以检验其好坏，为此我们提出把 主动数据库技术用于火灾监控系统中并给出这个系统的 模型。在实际应用中，算法需要进一步的改进，为此本文 提出了基于滑动窗口技术的事件算法，利用滑动窗口技术 既可以保证事件的有效性，又可以节约系统大量的资源。 目前其他算法中的同类事件都不能进行运算，而在实际应 用中，同类事件运算往往很重要，为此我们利用一个事件 的上下标的不同保证了同类事件的运算，即一个事件的下 标表示为这个事件的类型，上标表示为这个事件在此类事 ， 件发生的顺序。在实现火灾监控系统时，由于j a v a 语言 的很多优点并且能够与主动数据很好的结合，因此我们选 用了j a v a 语言。但由于受到专利的限制，j a v a 并不能对 视频文件进行直接处理。本文调用第三方软件g i f a n i m a t o r 对视频文件进行处理并生成j a v a 可以处理的 g i f 动态图像文件。利用j a v a 提供的方法来提取每每副 图像的数据，这些数据包括了图像的r g b 和频谱数据， 之后再进行分析运算，如果运算结果满足我们设定规则， 则触发e m a i l 并发送到i t ( 即时通信) 系统，从而实现 随时随地对火灾监控系统的监控。 关键词：e c a 规则，主动数据库，事件运算，事件上下 文，火灾监控 e v e n td e c e n t i n gi na c t i v ed a i ：a b a s e a n da p p l i c a t i o n a b s t r a c t t h ek e yt h a tc a l lp r o v i d ei n i t i a t i v e - m e c h a n i s mi nt h e a c t i v ed a t a b a s ei su s i n gd e t e c t i n ga n dd i s p o s i n ge v e n tt h a t c a nw a k e nd b m st os u p e r v i s et h es t a t eo fd a t a b a s es y s t e m , t h e r e b y ， w ec a l l s a y t h a te v e n ti s h e a d s p r i n g o f i n i t i a t i v e - m e c h a n i s m w ec a l ld i s t i l lt h ec o m p o s i t ee v e n t s ( e v e n td e t e c t i o n ) u s i n gt h ea r i t h m e t i ci nt h eh i s t o r ye v e n t si n t h ee v e n tw a r e h o u s eo fa c t i v ed a t a b a s e ；t h ec o m p o s i t ec a l l t r i g g e rt h ec o r r e s p o n d i n ga c t i o ni ft h ec o m p o s i t ee v e n t m a t c h e st h er u l e w i t ht h e d e v e l o p m e n t o fw i r e l e s s c o m m u n i c a t i o ni nr e c e n ty e a r s ，s u c ha si n t e l l i g e n tc e l l 、 p d at h a ti si nm o b i l et e r m i n a la n di n s e r ts y s t e mt h a tc a l l a f f o r di n i t i a t i v es e r v i c e 。b u tt h es o u r c et h a ti sc o n f i n e ds u c h a st h ee m sm e m o r ya n db a t t e r yi nt h e s y s t e m ，s ot h e a r i t h m e t i co fe v e n td e t e c t i o nh a ss t r i a r e q u e s t t h r o u g h a n a l y z i n gt h ep r e c e d i n ge v e n ta r i t h m e t i c ，t h ep a p e ra d v a n c e s t h a tt h ea r i t h m e t i ct h a ti sb a s e do nt i m e i n t e r v a la n dp r i u s i n gt h et i m e i n t e r v a la v o i dt h es a m ec o m p o s i t ee v e n tt h a t h a p p e n sm a n y t i m e sa n dt r i g g e r st h es a n l ea c t i o na g a i na n d a g a i n ，t h er e s u l tw a s t et h es o l l r c eo f t h es y s t e m p r ia s s u r e s t h a tt h em o s ti m p o r t a n te v e n t c a l ld i s t i l l w h e nm a n y c o m p o s i t ee v e n t sh a p p e n i nt h es y s t e m w ea l s ou s e 则汀o f j a y as i m u l a t et h ea r i t h m e t i c ，a n dp r o v et h a tt h ea r i t 2 a n e t i ci s f e a s i b i l i t y ag o o da r i t h m e t i cs h o u l db eu s e di nt h ep r a c t i c e e n v i r o r n e m ，t h e nt h ea r i t h m e t i cc a nb ep r o v e dg o o d o rn o t , s ow ea d v a n c et h a tt h et e c h n i q u eo ft h ea c t i v ed a t a b a s ei s u s e di nt h es y s t e mo ff i r em o n i t o r i n gs y s t e m sa n dp u t f 0 唧旧r dt h em o d e lo ft h es y s t e m t h ea r i t h m e t i cm u s tb e f a t h e ra m e n d e di np r a c t i c e ，s ot h ep a p e ra d v a n c e st h a tt h e a r i m m e t i ci sb a s e do nt h eg l i d i n gw i n d o wt e c h n i q u e ，t h e t e c h n i q u ec a ng u a r a n t e et h a t t h ev a l i d i t yo ft h ee v e n ta n d s a v ea1 0 to fs o b r c eo fs y s t e m t h es a m e c l a s se v e n tc a n n o t b ep r o g r e s s e do p e r a t i o ni nt h eo t h e ra r i t h m e t i c ，b u ti t i s i m p o r t a n ti n t r u el i v i n g w ec a l lu s et h es i g no ft o pa n d u n d e 嚣i d ei nt h ee v e n tt h a tc a na s s u r et h a tt h es a l b e c l a s s e v e n tc a np r o g r e s so p e r a t i o n ，n a m e l y , t h et o ps i g no fe v e n t e x p r e s s e st h ec l a s so f e v e n t ，a n dt h eu n d e r s i d es i g ne x p r e s s e s t l eo r d e rt h a tt h es a m ec l a s s e v e n t st h a th a dh a p p e n e d b e c a u s ej a v ah a ss o m el o t so fv i r t u e sa n dt h ev i r t u e sc a n i n t e g r a t ew i t ha c t i v ed a t a b a s ew e l l b u tj a v ac a n n o td e a l w i t hv i d e of i l ed i r e c t l yd u et ot h ep a t e n t t h ep a p e ru s e dt h e t h i r dp a r t ys o f t w a r e - - - g i fa n i m a t o rt od e a lw i t ht h ev i d e o f i l ea n dc r e a t et h eg i ff i l e t h em e t h o do f j a v ac a nr e a dd a t a o fe v e r yp i c t u r e t h ed a t ai n c l u d e sr b ga n df r e q u e n c yo f p i c t u r e s t h es y s t e mt r i g g e r se - m a i la n ds e n d si tt oi ts y s t e m i ft h er e s u l to fo p e r a t i o nm e e t st h er u l e t h a tw e ，h a d c o n s t i t u t e d ，s ow ec a ns u p e r v i s et h ef i r es y s t e me v e r y w h e r e a ta n ym o n u m e n t s 。 p e ir e n l i n ( p a t t e r nr e c o g n i t i o na n di n t e l l i g e n ts y s t e m ) s u p e r v i s e db yp r o f l id e m i n k e y w o r d s ：e c a r u l e ，a c t i v ed a t a b a s e ，e v e n to p e r a t i o n ， e v e n tc o n t e x t ，f i r em o n i t o r i n gs y s t e m s 1 课题背景 第一章引言 数据库技术的发展经历了三个阶段【1 1 。第一阶段，1 9 6 9 年m m 公司研制了基于层次模型数据库管理系统( i m s ) ，并作为商品化 软件投入市场，该系统至今还有其特定用户，技术还在继续发展。 第二阶段从6 0 年代到7 0 年代初，美国数据库系统语言协会 ( c o d a sy l ) 下属的数据库任务组( d b t g ) 对数据库的方案和 技术进行了系统研究，提出了d b t g 报告。该报告提出了数据库 系统的许多基本概念、方法和技术，成为网状数据模型的典型代表， 奠定了数据库发展的基础。d b t g 的存取效率较高，系统研制较容 易，但数据独立性差，用户使用不方便。目前一些实时性要求较高 的专用系统仍采用网状模型。第三阶段，1 9 7 0 年i b m 公司的 e f c o d d 发表了基于关系模型数据库技术的论文“大型共享数据库 数据的关系模型”，获得1 9 8 1 年a c m 图灵奖，1 9 8 3 年 m m o r g e n s t e m 的文章中，第一次提出了“主动数据库”一词。特 别是2 0 世纪9 0 年代后期，主动数据库的绝大部分模型和实验系统 都是结合面向对象的数据库技术的。随着数据库技术和计算机软 硬件水平的提高，近年来又出现了许多新的数据库技术，如实时数 据库、主动数据库、内存数据库、分布数据库、面向对象数据库、 多介质数据库及专家数据库等。分布式数据库是数据的集合，它 在逻辑上属于同一个整体，但存放在不同节点。在分布式数据库中， 每个节点都有自己的数据库管理系统( d b m s ) ，具有高度的自治 性，其位置对于用户而言是透明的，与集中式数据库相比，可靠性 和灵活性更高。考虑到系统的性能和效率，分布式数据库往往把数 据集的不同副本存放在不同节点，以减少网络传输的开销，但同时 又增加了副本数据库更新操作所需的开销。因此对副本数据库存放 策略进行研究，是分布式数据库设计的重要任务。传统的d 1 3 m s 无 法满足存取大量共享数据和控制信息的应用要求( 如过程控制和网 络管理等) ，这类应用的共同要求是d b m s 能监视系统状态，无须 用户干预就能调度相关任务，并使其满足时间和一致性等要求。因 此人们提出了主动数据库的概念。主动d b m s 扩展了以下功能：( 1 ) 用户可显式地定义想要监视的情形( 事件和条件) ；( 2 ) 系统能自 动检测和评价出现的状态；( 3 ) 一旦定义的状态出现，即进行相应 的工作。这些功能除了支持外部应用，还可实现或扩展d b m s 本 身的功能，如完整性及安全性控制等。在实时数据库应用中，环境 动态变化，需要不断监视和采用事件驱动控制。主动数据库除存储 数据外，还存储控制信息，这些数据库融合了实时数据库和主动数 据库特征。 主动数据库( a c t i v ed a t a b a s e ) 技术是现代数据库技术的一个崭 新的发展分支，是数据库技术和人工智能技术相结合的产物。在主 动数据库的设计实践中，通常采用的方法是将e c a ( 事件条件 动作) 规则【1 】预先嵌入数据库系统，系统中提供了一个自动“监 视”模块，它主动地不时地检查着这些规则中包含的各种事件是否 己经发生，一旦发现某事件发生时，就主动触发执行某个动作。由 此，数据库管理系统就可主动履行一些预先由用户设定的动作，比 如完整性约束、存取控制、例外处理、监督和警告、状态开关自动 切换、检索策略的切换，甚至复杂的演绎推理和实时处理等功能都 以一种统一的机制得以实现，从而达到“主动性”的目的。目前对 主动数据库的研究分为两大类型：1 、设计并实现具有主动功能的数 据库原型，2 、扩充关系数据库使其具有主动功能。 主动数据库主要特点是在没有用户和应用程序参与的情况下， 自动监视事件的发生并触发由规则确定的行为，实现数据库的主动 性。随着主动数据库技术的发展，主动数据库的应用越来越广泛， 现在能够提供的主动服务的系统越来越多，从数字图书馆，股票交 易代理，交通的监控系统，到主动的嵌入式系统( 像手机、p d a 等) ，这些系统越来越多地可以为用户提供主动服务。 2 课题研究的内容及意义 在一些现代应用中，如过程控制，合作处理，网络管理，办公 工作流控制，空中交通管制，战斗管理等，都有一个共同的特点， 即数据库不仅存储状态( 数据) ，还要存储控制知识或规则及过程 ( 程序) ，这些系统中存在着许多主动性的需求，经常要求其中的应 用软件具有高度的“实时性”，“安全性”，“可靠性”，“交互 性”，要求数据库具有各种监视和报警功能能够主动处理异常情况， 选择适当的干预措施，具有自动恢复能力。为了能及时探测到和响 应有关的状态或条件，只有两种办法。一种办法是应用程序或用户 必须频繁地发出询问，但是这种方法的结果依赖于查询的频繁度， 事件的类型，发生的频率，事件出现的时间间隔等许多参数，因而 效果往往不好，而且还浪费了大量的系统资源。另一种办法是应用 程序在每次变更后就检验监视状态或条件，但这种方法破坏了软件 的模块性，不利于应用开发，又将定义事件的条件，表示事件查询， 进行条件评价及决定评价时机等负担都留给了程序员，加重了应用 开发人员的工作量。主动数据库则能提供既保持软件的模块性和便 于应用开发，没有频繁查询所带来的资源浪费，又能及时准确地对 被监视情形做出响应的有效机制。在主动数据库中，系统要能自动 地监视数据库的状态及其变迁，或关于数据库的事件或条件，当相 关事件发生和条件满足时，能自动而适时地触发相应的活动。 主动数据库满足了人们实践中的多样性需求。随着计算机应用 范围的不断加大和深入，数据库在各种应用领域中起着越来越重要 的作用，从常见的状态监控、安全监控、故障监控，到军事或民用 部门的协同工作，以及各种管理信息系统( m i s ) 和决策支持系统 ( d s s ) ，人们对系统中数据库的主动性功能要求也越来越高，随着 技术的进步，主动数据库技术也将和其它新一代数据库技术一样得 到更大的发展。 主动数据库的一般模型是e c a ( e v e n t - c o n d i t i o n - a c t i o n ) ，在 这个一般模型中，首先要进行事件探测，满足一定的条件后，触发 系统做出相应适当的反应。这些事件可能是简单事件，直接从环境 或者系统中抽出来。但在实际的环境中往往由于复杂的情况，这些 简单事件在某种模式下构成复合事件，随着人们对服务类型要求越 来越多，对服务的质量要求也越来越高，满足这些服务不再是单一 的事件可以满足，变成更为复杂的复合事件。这就要求我们在设计 系统的时候，必须去处理这种情况，复杂事件探测研究成为目前的 一个热点问题。随着无线通信的发展，如第三代通信将能为用户提 供更多的服务，但是像移动终端p d a 、m o b i l ep h o n e 等，还是受到 诸如电池，内存等的限制。我们考虑资源( 如时间、内存等) 受到 限制并且根据实际情况，提出主动数据库的事件探测算法。 主动数据库自从出现以来得到了广泛的应用，人们纷纷对主动 数据库的标志性技术主动技术的应用展开研究。数据库主动技 术的出现，不仅实现了数据库的数据一致性、正确性和完整性j 而 且应用到更多存在智能需求的场合。本文从主动技术的应用出发， 从今天及未来通信的发展作为着眼点，针对现有的事件算法进行改 进，并提出自己的事件探测算法。最后把主动数据库技术用于火灾 监控系统，结合火灾现场的特点，提出一种新改进的事件算法。 研究事件探测( 算法) 的意义在于：寻找一种事件探测算法， 这种算法能够使系统快速的、准确的、有效的响应各种复杂的情况， 并且避免各种事件问造成相互冲突。基本思想就是通过事件探测， 使复杂事件能够像简单事件一样去触发系统中相应的动作。其好处 在于使事件探测的结果可以和系统中其他的逻辑部分分开，并使其 不受系统其他部分影响，避免冲突的产生。像交通监控系统，股票 交易代理之类的服务系统，由于对时间响应的要求非常严格，而像 移动终端等受内存限制比较大，而像嵌入式系统中对时间和内存等 资源要求都非常严格，这就要求一套事件探测方法来分别满足不同 系统的要求。 3 论文的创新之处 ( 1 ) 随着便携式通信设备的日益普及，以及无线通信技术的进一步 发展，能够提供主动服务的系统得到广泛应用。然而这些设备常常 受到资源的限制，如：内存、电池等，这就要求我们探测主动数据 库中的事件有着严格要求，针对这种情况，本文在总结前人算法的 基础上提出了基于时间间隔和优先级的事件算法。 ， 。 ( 2 ) 主动数据库在实际应用中，目前的所有的事件算法都不能处理 同类事件运算。我们提出了基于滑动窗口的同类事件算法，并利用 一个事件上下标不同来区分同类事件，使同类事件可以用于事件运 算。 ( 3 ) 我们把主动数据库技术用于火灾现场的监控，实现随时随地的 对监控对象的监控。 第二章主动数据库概述 在主动数据库的设计实践中，通常采用的方法是将e c a ( 事件 条件一动作) 规则预先嵌入数据库系统，系统中提供了一个 自动“监视”模块，它主动地不时地检查着这些规则中包含的各种 事件是否己经发生，一旦发现某事件发生时，就主动触发执行某个 动作。近年来围绕主动数据库的具体实现模式和方法，研究者发表 了很多有价值的观点，如为了简化e c a 规则提出 s - t ( s i t u a t i o n - t d g g e r ) 模型。本章我们将分别介绍主动数据库的 e c a 的模型和s t 模型，以及这两种模型构成的体系结构。 1 主动数据库的模型 ( 1 ) 主动数据库的一般模型 一般来说，一个主动数据库系统( a d b s ) 功能上是由一个传统 数据库( d b s ) 和一个事件驱动的知识库，简称事件库及其相应 的事件监视器( e m ) 组成，可用公式表示成“1 ： a d b s = d b s + e b + e m 其中d b s 是传统数据库系统，用来存储数据和对数据进行维 护、管理与运用。事件库e b 是一组由事件驱动的知识的集合，每 一项知识表示在相应的事件发生时，如何来主动地执行其中包含的 由用户预先设定的动作。 e m 是一个随时监视e b 中的事件是否已经发生的监视模块，一 旦监视到某个事件己经发生时就主动地触发规则，按e b 中指明地相 应知识执行其中预先设定的动作。可见，根据事件库中知识表示形 式的不同，将获得各种不同的主动行为，在目前的实现中往往采取 “事件”驱动的“条件一动作”的主动规则来表示这种知识。每 条主动规则都指明什么事件发生时，在什么条件下，执行什么样的 动作；“事件”驱动的“条件一动作”规则可具有如下的一般形 式： r u l e ( ，) w 船狲 i f t h e n i f t h e n e n d - r i e 可以是基本事件也可以是复合事件： ( i = 1 ，2 ，舢是某种逻辑( 例如模糊逻辑) 中任意的一个合 法逻辑公式： ( 滓l ，2 ，柚既可以是系统预先定义的一些标准动作，也可 以是用户定义的一个动作，或是用某种语言编写的一个过程。 上述“事件”驱动的“条件一动作”规则的语义是：一旦 事件) 发生，计算机就主动触发执行其后的i f - t h e n 规则。即如果 为真，则执行其后的 ，并且接着逐个检查下一个i f - t h e n 规则，直至执行完为止。注意，这区别于一般程序设计语言的c 鹊e 语句，在那里只执行第一个使 为真的 。根据实际需 要，也可以把上述事件驱动规则的语义定义为，一旦 发生时 就主动触发执行其后的规则集合( 规则库) ，按产生式系统执行的模 式，( 即匹配解决冲突执行循环) 来解释执行相应的规则集 合。 由上可见，在一个主动数据库中，一方面包含了称为“被动数 据”的一个传统数据库，另一方面包含了成为“主动规则”的一个 能根据事件的发生主动激活执行的事件库。这些主动规则受系统中 一个“事件监视器”的监视控制，该事件监视器主动地时刻监视这 事件库。这样，用户可以通过设置( 或编制) 各种不同的事件驱动规 则，以一种统一的机制来实现前面所述的多种主动处理功能，从而 能满足各种客观需求，它的应用是十分广泛的。 ( 2 ) & a 模型 一般主动数据库系统的主动机制就是触发机制，传统的触发器 机制采用是e c - a ( 事件一条件一活动) 模型，这种模型在实现时要解 决事件与条件之间以及条件与活动之间的复杂的匹配问题，这对实 时的应用环境不太适用。有的系统将条件作为事件的一部分，但这 又增加了事件定义的复杂性。 i 、一个触发器是一个二元组 ，即j t r i g g e r ：鼍 ， ) 。它的语义是：一旦 特定情形发生，系统就执行特定的活动。 2 、 一种情形是一个对偶 ，即： s i t u a t i o n ：= ( ： ) 在该模型中，触发器把 和 作为整体 对待，不存在通常的e c 匹配问题。触发器总是与某 一事物( 称为触发事物) 相关联。事件是一种系统行为的瞬时发生。 条件可以是复杂谓词，它不仅涉及数据库的状态，还包含关于外部 情况的谓词项。活动就是一个程序或操作的集合( 可以为空集) 。 当特定事件发生且相应的限制条件为真，即与之相关的情形发生， 就启动执行被触发活动。被触发活动与事务之间可以是不见关系， 也可以是子事务关系。 s a 模型【刁将事件和条件统一在情形之中，消除了e 匹配，这 样更能适合实时应用的要求。触发库是实现主动机制的主要数据结 构之一，它主要用于情形评价。与事件库一样，触发库也需要常驻 内存，并按事件的类型建立了索引。每个触发器类型索引项有两个 指针，分别指向事件触发器索引和单触发器表。事件触发器所有索 引项指向多个触发器表。每个触发器表包含所有与相应事件相关联 的触发器，这些触发器表中的每个事件则与一个触发器相连。这种 结构能提高触发器库的存取速度，从而提高了情形的评价的效率。 情形就是对偶 ，某种情形出现意味着特定的事件 发生且相应限制条件成立。在a r t s i 模型中，一个事件总是至少一 种状态相连。判断一种状态的标准是一组与数据库状态、状态变迁 或与时问相关的限制( 条件) 。一个事件的发生表明可能必须做出 反应的某种情形即将出现，但事件本事并不意味着那种情形已经出 现，需要通过检验现有的限制而定。一个情形作为一个整体包括两 个部件：一个事件( 称为情形事件) 一个限制( 称为情形限制) ， 由于没有“事件一条件匹配”，因而一旦事件发生，相连的限制就 被评价。一个情形限制包括一个条件和一个任选部件一失败处理 器。情形的评价( 即情形限制条件的评价) 由情形评价器完成。它 包括：在触发器库中查找由收到的事件信号所激发的触发器； 选取触发器中的限制进行评价；( 当同一事件激发多个触发器时， 情形评价起按优先级的降序逐一评价各限制) ；将评价结果返回 给触发器管理器。 2 主动数据库系统的体系结构 下面主要介绍有一般的e c a 规则形成的主动数据库的一般结 构体系【1 1 和基于s - a 规则形成的a r t s - i 体系结构1 2 ，3 1 。 ( 1 ) 主动数据库系统的一般体系结构 主动数据库系统的体系结构( 如图2 1 ) 应该具有高度的模块 性和灵活性。由于目前大部分主动数据库是在传统d b m s 或面向对象 数据库管理系统上研制的，其体系结构大多是扩充d 踟s 的事务管理 部件、对象管理部件以支持执行模型和知识模型。此外还要增加： 事件检测部件：当事件发生时发出相应的信号 条件检测部件：接收要检测的条件并进行优化求值。 规则管理部件：控制规则的执行。 体系结构中的重要问题还有各部件之间接口的设计，尤其是事 务管理部件和操作系统之间的接口。因为事务管理中对时间有要求 的调度机制必须要有操作系统的有力支持。 图2 - 1 主动数据库系统的一般体系结构 体系结构的不同还影响到主动数据库的系统效率。系统效率是 指对不同体系结构、算法运行效率的比较和评价。为了提高系统效 率，需要把条件计算和动作执行从触发事务中分离出来。 ( 2 ) 主动数据库的a r t s i 体系 a r t s _ i 2 , 3 给出一个a d b m 系统的功能分解及执行结构( 图 2 - 2 ) 它增加了主动机制部件，传统的d b m s 部件也要做相应的 修改以便与主动机制部件接口，从而实现主动功能。 图2 - 2 描述a r t s - i 的主要功能部件，其中： e d e t e c t o r s h a n d l e r s 事件探测和处理器探测基本事 件、处理复合事件和发信号给触发器管理器n u g g e r - m g t 。 t r i g g e r - m o t 负责事件到触发器评价、触发器评价到活动 或事务的映射；事件库e - b 和触发器库t b 的维护管理。 c e v a l u a t o r s 条件评价器进行各种触发器条件的评价。 以上各种部件构成系统的主动机制。 图中剩下的有：对象管理模块o b j m g t 、事务管理模块 t r a n - m g t 以及物理数据管理模块d b m g t ，他们实现传统数据 库的数据操作、数据存储与存取以及事务模型及其正确性( 包括完 整性、一致性) 管理。但如前所述，他们需要作相应的修改，例如， 事务管理必须支持嵌套事务。下面着重介绍主动服务部件。 图2 - 2 主动数据库的a r t s - i 体系 对象管理模块o b j m g t 提供面向对象的数据管理，支持对象 型及其操作的定义，并执行对象操作，请求事务管理模块提供并发 控制，通知对象事件探测器以及对象行为的发生。 事务管理模块t r a n - m g t 实现嵌套事务模型，负责事务调 度与并发控制；接受触发器管理t r i g g e r - m g t 的请求，为其创 建“评价事务”，当该事务完成时进行结束处理；执行各种事务管 理原语；通知事务探测器以各种事务操作行为的发生。 事件探测器e d e t e c t o r s 负责事件的探测和发信号，而 h a n d l e r 进行复合事件的事件运算及其发生的报告。 触发器管理模块t r i g g e r - m g t 负责触发器的维护，包括 ( 事件、条件和活动的) 定义、删除、修改、停止、启动等。 条件评价器c - e v a l u a t o r s 按t r i g g e r - m g t 的调 用和提供的条件参数确定条件是否为真，并返回结果给 t r i g g e r - m g t 。 数据管理部件d b m o t 是系统的被动模块，它执行传统的物 理数据管理功能。它建模数据库为对象的集合，而对每一对象映射 为页面的集合。它还负责内存、缓冲区以及i o 的管理。 3 主动数据库的功能模块 要使数据库具有各种主动功能，就需要对传统数据库添加支持 主动规则的功能模块【l , 4 1 。大多数主动数据库系统都采用e c a 规则 作为主动规则。e c a 规则的含义是：当某一事件( e v e n t ) 发生后引发 数据库管理系统去检测数据库当前状态，看是否满足预先设定的条 件( c o n d i t i o n ) ，若条件满足，便触发相应的动作( a c t i o n ) 的执行。如 图2 3 所示，为了支持e c a 规则，主动数据库包括以下几个功能模块： 图2 3 主动数据库功能模块 数据模型在传统的数据库中主要是指层次模型、网状模型和关 系模型等描述和处理实体间联系的方法，而在主动数据库中主要是 指知识模型：执行模型是指处理和执行主动规则的方式：条件检测 是指如何检测规则的条件：事务调度是指如何控制事务执行的次 序，使数据库状态满足完整性、一致性等要求：下面具体论述这些 部分的细节。 ( 1 ) 知识模块 知识模型指在主动数据库管理系统中描述，存储、管理e c a 规 则的方法。为此必须扩充传统的数据模型，使它能支持e c a 规则的 定义、操作，并且保证规则本身的一致性。此外，知识模型还应支 持有关时间的约束条件。传统数据库中，数据模型的描述能力有限， 尽管为了实现完整性约束引入了触发器机制，但触发器和主动数据 库的主动规则相比表达能力低，只能描述“单个关系的更新”这类 事件，而且不区分事件和条件。条件的检查，动作的执行总是在触 发后立即执行或事务提交前执行，执行方式简单。所以，主动数据 库必须扩充传统的数据模型，增加支持规则部分的知识模型。在结 合面向对象的主动数据库中，为了实现基于面向对象的数据模型， 一些主动数据库系统采用面向对象的数据模型，用对象统一描述数 据和规则，例如h i p a c 系统中，规则就是一个实体类，每一条规则 是该类中的一个对象实例。在规则对象上可以方便地定义。r e a t e 。 d e l e t e ，a c t i v a t e ，f i r e 等操作。事件、条件、动作作为规则的构成成分 本身又可以是对象。例如条件，作为一个对象又可以定义其藕合方 式。该模型具有很强的表达能力。 ( 2 ) 执行模块 执行模型指e c a 规则的处理、执行方式，包括e c a 规则中的事 件一条件、条件动作之间的各种藕合方式及语义描述，规则 的动作和用户事务的关系。执行模型是对传统数据库的事务模型的 扩充和发展。在主动数据库研究中提出了立即式、延迟式和分离式 等多种多样的执行e c a 规则的方式。丰富多样的执行模型使用户可 以灵活地定义主动数据库的行为，克服了数据库管理系统中触发器 只能顺序执行其规则的不足。 主动规则的执行分为四个阶段： l 、信号通知阶段指事件源引起事件发生的现象。 2 、规则触发阶段，产生事件( 包括复合事件) 并触发相应的规则。 规则和与之相关的事件形成了规则实例。 3 、评估阶段对被触发规则的条件进行评估。那些条件评估成功的 所有规则实例形成了规则冲突集。 4 、规则调度阶段指对规则冲突集进行处理，选出下面将要执行的 规则执行其动作。动作执行时可能产生规则的级联触发。 ( 3 ) 条件检测 主动数据库中条件检测是系统实现主动功能的关键技术之一， 主动数据库中条件复杂，可以是动态的条件、多重条件、交叉条件。 所谓交叉条件可以互相覆盖，即其中某些子条件可以属于其它主条 件，因此高效地对条件求值是系统的目标之一。 ( 4 ) 事务调度 一般地，事务调度是指如何控制事务的执行次序，使得事务满 足一定的约束条件。在传统的d b m s 中并发事务的调度应该满足可 串行化要求以保证数据的一致性。 在主动数据库中，对事务的调度不仅要满足并发环境下的可串 行化要求，而且要满足对事务时间方面的要求。例如事务中操作的 开始时间、终止时间、所需的执行时间等。要同时满足两方面要求 的调度是一个困难的技术问题。它要求综合传统数据库的并发控制 技术和实时操作系统中与时间要求有关的调度技术。由于主动数据 库执行模型的复杂性更增加了事务调度的难度。需要研究一种新的 调度模型或框架，以此为基础来建立调度策略，调度算法。由于事 务调度需要满足时间方面的要求，因此调度机制常常是时间的谓 词，而对执行时间估计的代价模型同样是尚待解决的问题。 4 本章小结 本章主要介绍了目前主动数据库的模型主要有：e c a 一般模 型和s - a 模型，以及两种模型而构成的两种主动数据库的体系结 构，从而使我们对主动数据库的总体有所了解。但不管哪种模型， 不管哪种体系结构，他们的基本原理是一样的，都使用触发机制， 当满足触发条件时，触发相应的动作。触发规则通常是系统预先设 定的，系统对发生过的历史事件进行运算，把运算结果和规则进行 比较，如果满足触发条件则触发动作。可以说事件是主动数据库的 主动“源泉”，接下来第三章我们对主动数据库中的事件作全面的 介绍。 第三章事件 主动机制的关键之一是通过对事件的探测和处理来激发 d b m s 对数据库系统状态的监控，因此可以说，主动机制的“源泉” 是事件。事件既可以作为触发器的部件，也可以与定时限制相关联。 本章我们对主动数据库中事件的基本概念、事件运算、事件上下文 等作全面的介绍。此外我们着重介绍目前关于主动数据库中的几种 限制上下文的事件算法，以及它们与非限制上下文的对比。我们归 纳不同的限制上下文各自的用途，以及它们之间的区别。 1 基本概念 为了建立一个具有较完善功能的主动数据库系统，必须提高一 种表达各种复杂事件的能力。事件表达式可以用各种基本事件和运 送符构成事件代数，这大大扩充了事件的表达能力。接下来我们分 别介绍主动数据库中的事件定义、事件类型、及事件参数【1 0 ，1 1 ，1 2 1 。 ( 1 ) 事件定义 基本事件：系统对任何情形的反应就能形成一个基本事件， 基本事件是瞬时的，不可再分，也叫原子事件。 复合事件：复合事件是由基本事件在一定事件算法下构成的。 事件上下文：事件上下文是事件发生时数据库存在的状态。 要素事件：构成某个复合事件的每个基本事件就是该复合事 件的要素事件，又叫成员事件。 我们定义事件为一种系统行为的瞬时发生。这有两个方面的含 义：第一，事件是系统行为的标志。系统行为可以是数据库操作、 事件管理操作、时间行为或系统与外部环境的通信。第二，事件可 以由一个时间参照点来指明。由于有的系统行为是一个有限的过 程，并非以时间点，因此在定义事件时，必须指明其参照时间点。 这个时间参照点可以是系统行为开始的瞬间，也可以是结束的瞬 间，选择哪个参照点要考虑事件及应用的语义。 系统可以有各种各样的事件，事件只有在预先说明以后，系统 才能对其作出处理( 包括探测和发信号) 。关于事件的信息都存放 在事件库中，并且由事件与触发器管理程序来维护。事件也是一种 对象，它具有标志符、类型与状态( 参数) 和方法。 ( 2 ) 事件类型 类事件：从抽象的角度去描述必要的要素，用来明确定义某类 事件的发生。割舍其他事件发生的影响，并确定一套参数来充分描 述事件的某种特征，以便这类事件进一步的应用，在本文中类事件 用大写字母来表示。 事件实例：类事件发生的具体对象就是事件实例，它的主要任 务是保存事件参数的相关信息，本文中事件实例用小写字母表示。 事件作为对象被分成元类，划分事件元类、按类进行处理可以 缩小事件处理范围从而提高性能【”l 。事件的元类可以分为：对象 事件( o b ) 、事务事件( t r ) 、时间事件( t m ) 、外部事件( e x ) 、 用户自定义事件( u d ) 。其中前四种是系统事件，用户说明到系 统后，系统可以探测并发信号；而用户自定义事件须由用户自己探 测，然后告知系统。每一种事件又分为多种型，( 0 b ) 类的型对应对 象操作类型：插入( i ) 、删除( d ) 、修改( v ) 和检索( r ) ， 对象事件描述对数据库中对象的各种操作，对象事件对应的操作型 的事件型，其时间参照点为各操作的结束点，它描述数据库状态的 变化或变迁；t r 类的型对应事务操作类型：开始( b ) 、结束( e ) 、 提交( c ) 、夭折( a ) ，事务事件描述事件管理操作，其参照点为 各管理原语执行的结束点；t m 类有绝对型( a ) 、相对型( r ) 、周 期型( d ) ，它描述系统的时间行为，即系统时钟信号，它的参照点 自然确定了；e x 类有输入型( f ) 、输出型( o ) 、控制命令型( c ) 、 实施信号型( s ) ，它描述系统与外部环境之间的通信行为，这类事 件可统一处理为中断，故其时间参照点定义为相应中断处理的结束 点。 ( 3 ) 事件参数 一个事件也是一个对象，它有类型与特征，也就是参数。参数 可以分两类；“联系”和“类型”参数，一个事件型的“联系”参 数指明与这种事件相联系的实体，如对象事件所在的发生事务的 i d 、与这种事件相联的触发器的i d 等。“类型”参数与事件类型本 身关联，如对象事件的对象的i d 、事务事件的i d 。 2 事件库与事件运算 ( 1 ) 事件库 事件库( e b ) 和触发库( t i b ) 是实现主动机制的数据结构， 它们在系统启动时被调入内存【1 0 1 3 1 。 事件库由几个子表组成，即对象事件表( o b j e c t - e v e n tl i s t ) 、 事务事件表( t r a