基于分布式数据库系统的数据分配模型研究

提出一种基于分布式数据库的数据分配策略问题,数据分配得好对整个应用系统的改进、数据的可用性、提高分布式数据库(DDB)的效率和可靠性有很大影响.数据片段分配得好,整个系统的性能才会处于一个良好的状态.以通信代价作为衡量标准,通过实例研究数据分配方法的原理及用法,并对各自的优缺点进行了比较与分析的研究.

异构机群上高效可扩展的Motif发现并行算法

在节点具有不同计算速度、不同通信能力的异构机群系统上,分别建立求解l≤16和l>16的Motif发现问题的最优序列分配模型,在此基础上设计实现融合投票和统一投影-邻居阈值思想的Motif发现并行算法。实验结果表明,给出的基于最优序列分配策略的Motif发现并行算法具有良好的加速和可扩展性,优于采用平均分配策略的Motif发现并行算法。