分布式数据库同步节点优化方法研究与仿真.pdf

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1、第30卷第12期计算机仿真2013年12月文章编号：1006—9348(2013)12—0407—04分布式数据库同步节点优化方法研究与仿真陈圻，刘清菊(江西广播电视大学江西南昌330046)摘要：研究分布式数据库节点准确选择问题。大型分布式数据库系统一旦遇到突发故障，可以从一个出现故障的副本节点切换到另一个正常运行的节点，不会因为某个节点的故障导致系统的瘫痪，传统的节点切换选择以功能近似性为基础，选择功能近似的节点进行替换，但是没有考虑节点本身的自带属性，对节点考察只从功能相似性考虑，很容易选出坏点或者死亡节点，造成数据库通信

2、可靠性下降。提出一种基于选择回归树算法的分布式数据库同步节点选择优化方法。根据粗糙集相关理论，对分布式数据库中的海量节点进行属性权重计算。根据节点的属性权重，利用选择回归树方法，完成分布式数据库同步节点选择优化处理。实验结果表明，运用改进算法进行分布式数据库节点选择，可以极大的提高分布式数据库的可靠性。关键词：分布式数据库；节点选择；粗糙集；选择回归树中图分类号：F127文献标识码：BResearchandSimulationofDistributedDatabaseSynchr0nizati0nNodeOptimization

3、MethodCHENXin，LIUQingjU(JiangxiRadio&TVUniversity，NanchangJiangxi，330046)ABSTRACT：Theaccuracyofdistributeddatabasenodeselectionwasresearched．Inthispaper，distributeddata—basesynchronousnodeoptimizationselectionmethodbasedonaregressiontreealgorithmwasproposed．Onthebasi

4、sofroughsettheory，attributeweightsforthemassnodesindistributeddatabasewerecalculated．Accordingtothenodeattributeweights，theselectionregressiontreemethodwasappliedtocompleteoptimizethesynchronizedistribu—teddatabasenodeselection．Theexperimentalresultsshowthatthepresen

5、tedalgorithmusedindistributeddatabasenodeselectioncangreatlyimprovethereliabilityofdistributeddatabase．KEYWORDS：Distributeddatabase；Nodeselection；Roughset；Chooseregressiontree网络算法的分布式数据库节点选择方法和基于K均值聚类1引言算法的分布式数据库节点选择方法。其中，最常用的是随着计算机数据管理技术的不断发展和普及，利用数据基于K均值聚类算法的分布式数据库

6、节点选择方法。由于库进行信息管理已经成为一种主流的数据管理方式。分布分布式数据库节点选择方法在数据库中节点出现故障时起式数据库是现阶段占据主导地位的一种数据库，利用该数据到了非常重要的作用，因此，受到了很多学者的广泛关注，拥库进行数据管理，能够提高数据分析能力，使用户在短时间有很大的发展空间。内搜索到目标数据。但是，假设数据库中节点发生故障，将分布式数据库节点选择方法，是计算机数据管理领域需导致分布式数据库的整体瘫痪，从而影响数据管理能要研究的核心问题。利用传统算法进行分布式数据库节点力-s]。因此，如何在分布式数据库中选取合理

7、的节点，已选择，可以搜索故障节点附近节点，并且将故障节点更换为经成为计算机数据管理领域研究的热点问题，受到了很多专新的节点，但是没有充分考虑到更新节点的属性，很容易造家的重视。现阶段，主要的分布式数据库节点选择方法包括成更新的节点依然是坏点或者死亡节点，最终降低了分布式基于遗传算法的分布式数据库节点选择方法、基于BP神经数据库的可靠性。为了避免上述传统算法的弊端，提出一种基于选择回归收稿日期：2013—07—24树算法的分布式数据库同步节点选择优化方法。在海量的，-．——407--——分布式数据库节点中，根据粗糙集相关理论，对分

8、布式数据将上述实际消耗能量带人到分布式数据库全部节点消库中的海量节点进行属性权重计算，将其作为数据库节点选耗能量公式中，可以得到下述结果：择的基础数据。根据节点的属性权重，利用选择回归树方一圭法，选取最优的节点，从而实现分布式数据库同步节点选择j=l[c肌“专]