基于软件Agent的提高大型数据库操纵效率机制研究

论文摘要

随着企业信息化程度的提高,数据库的规模日渐庞大,数据库系统的操纵效率越来越不能满足生产需要。传统的提高数据库访问效率的方法存在着对手工操作和个人经验的过分依赖,方法零散不易于集成,对分布式体系结构的适应性不佳等不足。而且,传统的软件工程方法论也不能很好地支持复杂的、动态的、开放的系统设计,因此需要一种新的数据库操纵机制,有效地解决大型数据库操纵效率低下的问题。本文以软件Agent和面向Agent的软件工程为理论基础,构建了基于Agent的提高分布式数据库操纵效率的系统模型,研究并解决了模型的关键问题,主要包括模型的组织结构、各个Agent的设计、Agent间的协作机制、基于KQML的Agent通信语言,以及对遗产系统的包装方法。该系统具有与环境的交互能力,对已有优化方法的集成能力,体现出智能性、主动性和开放性。Agent系统提高数据库操纵效率体现在算法上。本文在现有的语义缓存技术基础上,设计了基于Agent的分布式语义缓存方案。为进一步地提高语义缓存的作用,提出了一种智能预取算法,并具体研究了该算法在多Agent系统模型中应用的关键部分。最后,结合油田业务和数据的特点,以一个实例系统,验证了本文提出的机制的可行性和提高操纵效率的有效性。基于软件Agent的提高大型数据库操纵效率机制创新了传统环境下遗产信息和系统的继承等技术,弥补了传统数据库优化手段缺乏智能性、预动性,重用困难等不足,丰富了数据库性能优化领域,为该领域的科学研究做出了有意义的探索。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 创新点摘要
• 前言
• 1. 课题背景及研究意义
• 2. 国内外研究现状
• 3. 本文的研究方法及研究内容
• 4. 本文的组织结构
• 第一章 Agent理论与应用
• 1.1 软件Agent与多Agent系统理论
• 1.1.1 软件Agent
• 1.1.2 多Agent系统
• 1.2 面向Agent的软件工程
• 1.2.1 Agent与对象的比较
• 1.2.2 面向Agent的软件开发
• 1.3 Agent在数据库领域的研究成果
• 1.4 本章小结
• 第二章 基于Agent的提高大型数据库操纵效率系统模型
• 2.1 ALDM模型的组织结构
• 2.1.1 ALDM模型的初步设计
• 2.1.2 ALDM模型的组织结构
• 2.2 ALDM模型的详细分析
• 2.2.1 ALDM模型的构成
• 2.2.2 ALDM模型的运作方式
• 2.2.3 ALDM模型对遗产数据库系统的包装
• 2.3 ALDM模型的协作与通信机制
• 2.3.1 ALDM模型的协作机制
• 2.3.2 ALDM模型的通信语言
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于Agent的大型数据库性能优化方法研究
• 3.1 数据库优化方法分析
• 3.2 基于Agent的大型数据库性能优化方法
• 3.2.1 基于Agent的分布式语义缓存
• 3.2.2 基于Agent的智能预取
• 3.2.3 改进的黑板模型
• 3.3 基于Agent的优化方法在ALDM模型中的应用
• 3.3.1 优化Agent的设计
• 3.3.2 算法的动态调整与改进
• 3.4 SQL语句优化方法的集成
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于Agent的大型数据库操纵系统模型的应用与实现
• 4.1 应用背景分析
• 4.2 基于Agent的油井作业施工总结审核系统设计
• 4.2.1 系统框架设计
• 4.2.2 查询处理和优化过程
• 4.3 基于Agent的油井作业施工总结审核系统实现
• 4.3.1 主要Agent的实现
• 4.3.2 通信机制的实现
• 4.4 性能对比测试
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 发表文章目录
• 致谢
• 详细摘要