Page 244 - 电气自动化下电力生产技术及安全管理

电气自动化下电力生产技术及安全管理

和处理采集的数据，再及时做出响应。同时，他们所处理的数据往往是“短暂”的，即
只在一定的时间范围内有效，过时则无意义，所以这种应用同时需要数据库技术和实时
数据处理技术。但传统的数据库系统旨在处理永久性数据，其设计与开发主要强调维护
数据的完整性、一致性，提高系统的吞吐量和降低系统代价，根本不考虑与数据及其处
理相关联的定时限制，因而传统的商务和管理事务型 DBMS 不能满足这种实时应用的需
求。而传统的实时系统虽然支持处理的定时限制，但它们典型地是针对具有简单结构与
联系、稳定和可预报数据 （或资源） 要求的任务的，不涉及维护共享数据的完整性、一
致性。因此，只有将数据库与实时系统两者的概念、技术、方法与机制“完善”地集成
在一起的实时数据库系统才能同时支持定时性和一致性要求。工业监控软件，其根本上
是通过人机交互，在系统中配置需要监控的对象，当监控软件处于运行状态时，能够通

过界面系统实时地反映各个被监控对象的状态。而在软件中需要配置的现场对象复杂多
样，与对象的数据交互方式也千差万别，而且数量巨大，这就需要在监控软件中有一个
实时数据库作为整个系统数据处理、数据组织和管理的核心。
（二） 实时数据库系统的特性

实时数据库系统的功能特性与实时应用的语义紧密相关，故必须首先进行应用分析
以明确其性质与要求，从而确定 RTDBS 的设计目标、功能、特性、系统模型。这种应
用往往有下列特性：第一，复杂性：应用环境是动态的、复杂的，其活动 （事务） 具有
不同语义，有周期/非周期、硬/软/固实时、只读/只写/更新 （读—写） 之分；其数据具
有复杂且动态变化的结构，有多种特征，如关键/非关键、时序/非时序等。要满足应用
要求，系统必须具有管理这些动态复杂的活动 （事务） 和数据的能力。第二，动态性：
数据的结构不像传统应用中那样是较稳定的，而是动态变化的；活动 （事务） 在其执行
过程中可能动态地“产生”新的活动 （事务）。第三，时间性：数据与活动 （事务） 都

与时间紧密相关。它们随时间而变，且有时间限制，其状态的正确性包含了“时间一致
性”。这种时间限制可能是绝对、相对或周期时间，系统必须确保各种应用的响应时间。
第四，分布性：许多“半自治”计算机以及控制设备物理地分布在不同的场地，在各设
备的应用“代理”并发实时地存取系统数据。第五，可预报性：硬实时任务/事务的定
时限制必须确保，因而就要预测这种任务/事务是否会满足其截止期。这要求事先知道
任务/事务的最坏情况执行时间及所需数据与资源，并要求这种最坏情况预测与实际的
差别尽可能小。对软实时事务，预测也是重要的，它可使满足其截止期的软实时事务数
尽可能大。虽然这种预报具有静态可确定性，但要动态确定是很难的，因为数据库系统
中有许多不可预测的动态因素。第六，可靠性：工程领域中的许多应用，尤其是一些关

键应用不能失误，故当发现其中的任务要失败时，要有“应急能力”，可自动执行功能
替代或补偿任务；或者干脆就是并行地执行任务的多个版本，让至少有一个版本正确执
行，其结果一致，而让不正确版本的结果无效。第七，不可逆性：现代应用中的许多活
动是不可逆的。对于这种事务，回滚/重启是毫无意义的，所以必须为实时事务恢复开

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