移动数据库中数据复制同步处理策略分析

（安顺职业技术学院，贵州 安顺 561000）

0 引言

移动数据库复制实际上就是一种异能的复制，可以科学有效地将客户的数据存在数据库中等待使用，一旦用户在网络使用的过程中，出现了网络连接故障等问题，就可以为用户提供原先储备好的数据，防止出现对用户重要数据的丢失，进而积极地保证数据使用的效果，提高数据的可使用功能，减少数据的平均可使用时间[1]，也可以防止数据使用过程中存在数据混乱的冲突问题。

1 移动数据库的体系结构

移动数据库系统结构如下所示，FDBS（Fixed Data base Server，固定网络上的数据库服务器）、LS（LocationServer，位置服务器）与 MSS（Mobile Support Station，移动支持结点）都是移动数据库运行的重要组成部分。其中每一个部分的使用都是一个单独的无线网络组织，这些组织中会有多个不同的 MC，也就是常规的移动客户端[2]，这个移动的客户端能够有效地实现各种功能的移动和使用，然后分别对其中的各种系统进行综合管理，MC 的发展使用工作中主要就是通过 MSS 进行网络的介入，实现有效地数据转换。这就需要各个阶段的数据网络可以有效的进行连接，促进数据使用的一致性。因为MC 和 FDBS 的使用经常会发生在不一致的状态下，所以就需要在使用的过程中通过复制同步模型来解决数据之间的冲突。

2 移动数据库数据复制同步处理的原理及模型构建

2.1 原理分析

MC在使用的过程中，会有3种主要的运行状态，第一种是一致性的使用状态，第二种是积累性的状态，第三种是消解性的状态，而数据在复制同步使用的过程中，会随着MC的交替更新逐渐实现3种不同状态的转化[3]。移动数据库数据复制同步处理的过程中。MC与FDBS的结合使用，就会在数据正常使用的基础上，由一个随意的时间印和副时间印构成一个总体性的时间标记，最后形成一个主要的标识号ID。而主时间印的主要工作就是在数据维修的基础上对时间进行标记，标记的对象主要根据网络上的时钟进行确定，EMDB 无法对其进行修改，当副时间印MC在进行数据标记的时候，每一个数据都有一个独特的ID号。一旦对方的用户更新了数据库，本地数据库就要进行及时地调整，这样可以及时地保证数据库数据的一致性。如果数据的双方只有主时间印一致。一旦MC处于一种积累的状态，用户就会度其中的数据副本进行操作，以此来更改副时间印，保证移动数据库数据复制稳定性。

2.2 模型构建

在模型和数据库进行构建的时候，如果MC重新和FDBS保持科学的数据连接，其就会在时间印的基础上促进冲突的正常处理，保证复制同步处理的有效性，那么此时的MC数据运营就会保持一种消解状态。如果MC进行正常的连接网络时，MC最重要的就是让网络处于积累模式，对存在多于两个的事务设置相同的ID，然后对其中的数据进行反复操作，而且在这个过程中会有少于一个的数据执行读写操作，对操作完成的部分要进行重点标记。其次要进行操作的部分，就要对移动数据库中的事物操作信息进行记录，保证信息的真实性，这个过程主要包括副时间印、对事务的数据处理后读操作的ID集合、数据写集和结果集的修改操作，这个期间的每一步操作都和关联事务的读集、写集、结果集组成相关联。一旦数据通过相关的渠道传导到综合服务器以后，UTQ就会按照时间的排列标准进入请求缓冲区（Request Buffer，RB），接着处于一种等待状态。而移动数据库中的数据复制同步模型构建主要的任务就是启动事故关联过程中的各种进程，保证系统的运行顺序可以符合校验的标准，当数据复制同步后的数据结果都有效地传送到FDBS以后。FDBS就会在实践中充分的发挥数据广播技术和各种信息技术的优势，保证客户数据使用的稳定性和及时性，这样FDBS和MC结合过程中的数据就会有一致性，直到数据处理结束。

3 移动数据库数据复制同步模型同步过程的冲突检测与算法更新

3.1 冲突检测

在实际的移动数据库数据复制同步模型复制过程中，如果将关联事务的结果集中整理在处理单元。就会在MC进行缓存的过程中积极的处理移动事务，在这个阶段就会充分地保障检查执行事务和其他事务之间的关联，其可以将相互关联的部分做相同的ID 标识，以此来保证关联部分的数据处理结果稳定性，进而有效地将数据中的有效部分筛选出来，提高数据检验的效果，促进数据复制同步的传输。一般而言，造成移动数据冲突的原因有许多，最主要的原因有两个：首先是基于不同的MC对数据造成干扰，其次是在处理移动事务时，MC的缓存副本出现了操作时间过长的问题，此时的数据已经被FDBS上的副本所改变。对于第一个问题的解决，主要可以利用移动数据库复制同步处理的方式进行解决，具体而言就是从不同的MC对数据使用情况出发，根据客户的使用需求，将各种不同的数据复制在不同范畴的MC中，进而有效地减少复制使用过程中造成的冲突。而UTLRSP 模型的使用，主要就是为了解决第二种原因造成的问题。

3.2 算法更新

因为移动数据库在复制同步处理的过程中，会受到互联网和地带的影响，如果宽带使用的速度下降，数据更新的速度就会受到影响，从而影响数据更新的效率，造成数据的缓存失败。要想有效地解决算法更新过程中遇到的问题，就要积极地采用新的算法来更新移动数据客户端，保证数据的更新及时性。因为对于算法的更新可以使数据运行起来更为优先，即使数据在低速网络的情况下进行处理，也会保证其优先传输，保证数据传输的效果。

本研究中主要就是通过对数据复制同步处理策略的研究来保证数据度量的新鲜度。如果移动数据库在缓存的过程中，使用的数据用V来表示，那么V的组合就是r1，r2，…，rm，V的列表性状就是c1，c2，…，cn，rij，这个组合是主要的数据选项，可以用其来表示第ri个组合，该组合的具体属性就是cj的行列，rij的实际表示长度可以用sij表示。新鲜度Fr可以利用数字来进行表示，如果用Fr=1来代表数据的最新设定值，其被选择的余地是比较高的。如果在具体的实践过程中，数据随着t0时刻被反复进行修改，数据项的选择就是最新的，而且随着时间的变化，数据的新鲜度会下降，特别是在t(t≥t0)的情况下，数据的新鲜度受到函数ft(Δt)的影响，具体可以用公式表示为Fr(rij)=ft(Δt)。

4 结语

本文对移动数据库的研究中，相关模型的设计对数据结果的表示有着重要的影响，因为其可以稳定的对数据使用中的冲突进行检测和解决数据处理中存在的各种关联，保留一个较为稳定的数据分析结果。从而使数据运行中移动数据端的使用情况进行空间消耗分析，从而减小复制同步过程中形成的数据。而中心数据库可以将后期客户使用的数据进行分析，保证各种数据的更新，提高数据信息系统的延展性。即使是在数据使用的过程中，出现了无线宽带网速下降的情况，也会积极地对数据信息进行保存，保证数据的有效传输，促进算法的更新，保证数据的有效性和新鲜度。