基于Peer-to-Peer的主动视图维护模型研究

摘要

实化视图是数据仓库(DataWarehouse,DW)中存储的主要信息实体,它将各分布式数据源的数据实体化.在一个典型的数据仓库系统中,数据源是由不同的信息提供者拥有,并且功能独立于其他数据源.一旦数据源产生更新,DW必须通过视图维护重新演算算法来确保视图有效地进行相应的维护,以保证两者之间数据的一致性.已有的算法如延迟视图维护方法,自维护方法,以及基于增量维护思想的渴求补偿算法、Strobe算法和C-Strobe算法、在线纠错算法、MDVM和PM-DVM等都采用类似斯坦福大学的WHIPS模型为研究平台,是典型的C/S结构.基于这种结构的视图维护模型对于DW计算能力范围之内的顺序更新有较好的响应性能.但由于数据源具有自主性,不能对更新的数目及顺序作任何强制要求.因此这种模型以及基于这种模型之上的维护算法具有其固有的局限性,即并行处理能力十分弱,甚至无法并行处理,在产生大量更新的情形下会导致维护处理出现阻塞,影响数据仓库数据的一致性以及数据质量,本文简要地介绍了现有的视图维护方法和模型方面的现状及其局限性,并提出了基于P2P的主动视图维护模型,该模型充分发掘P2P技术的潜在优势,克服了传统视图维护方法中DW端和DS端负载失衡及可伸缩瓶颈等问题.还介绍了P2PAVM的整体构架与节点的体系结构;阐述了P2PAVM实现的关键技术;并从总执行时间上对P2PAVM进行了性能分析,结果表明P2PAVM在并发处理方面具有优良特性.基于P2P的视图维护是一个新的研究课题,我们将在今后深入研究节点对维护查询的分解、系统的容错机制及安全等问题.