分布式数据库关键信息增量式更新仿真研究

作者：王乐; 宋利敏

来源：计算机仿真, 2020, 37(06): 416-419.

• 分布式数据库
• 关键信息
• 增量式
• 更新

针对当前数据更新方法中存在实时性和安全性差的问题,提出基于面向对象的分布式数据库关键信息增量式更新方法。以数据库中关键信息样本增加后条件熵的变化情况和对约简集合影响规律为依据,得到新增信息数据样本不一致邻域导致条件熵发生变化,且约简集合也产生相应变化的结论。从信息观角度出发,对新增加的信息数据样本和其不一致邻域实行约简操作,实现更新变动之前邻域数据约简。基于约简结果,将信息数据增量分为增加与删除两部分,通过更新前后相同数量数据进行叠置与比较,识别出增量数据。通过逐级条件筛选方式将识别出的增量数据进行配准,实现数据融合。根据增量识别与增量融合,通过面向对象理念同步处理分布式数据中增量数据,完成数据库关键信息增量式更新。实验结果表明,所提方法数据更新效率高、安全性强。与当前相关方法比较,该方法鲁棒性更强,更具可靠性。