复制对象同步机制与面向对象查询语言的数据挖掘扩展
在当今的计算机科学领域，复制对象的同步机制以及面向对象查询语言的数据挖掘扩展是两个重要的研究方向。下面将详细介绍这两方面的内容。
复制对象同步机制
在复制对象的管理中，同步机制至关重要。例如，对于有界缓冲区的操作，像修改其状态的操作就不能与同一接口的其他操作并发执行，而像
PrintBuffer()
、
ListItem()
和
PrintItem()
这类仅读取对象状态的操作则可以并发执行。
为了实现容错性，每个副本节点都会添加一个服务序列化器（SS）的代表，即 SS 代理（SSA）。SSA 会维护 SS 的部分动态状态，以便在出现故障时进行重建。当考虑 SSA 时，同步任务会有如下变化：
-
序列化请求管理
：所有序列化请求最初由协调器副本节点中的 SSA 管理。除了本地操作的调用情况外，这些 SSA 对象会将序列化请求转发给唯一的 SS 对象。SS 在发生冲突时不会挂起执行线程，只会记录这种情况并立即回复，返回先前调用上下文的列表。
-
信息维护
：SS 在其阻塞和活动列表中维护所有非本地调用的信息。而 SSA 仅在这些列表中维护其本地节点中协调器对应的 ROI（复制对象调用）的信息，并且会阻塞与其阻塞列表中的 ROI 相关联的执行线程。
-
伪接口扩展
：SSA 扩展其伪接口，以提供本地可调用的操作，用于获取和管理与在其节点中有同类对象的 ROI 相关联的 TObj 对象的引用。
当服务序列化器或其多个代理出现故障时，需要采取特殊操作来重新配置 HCC 组件的状态，具体分为以下两种情况：
-
SSA 故障
：当 SSA 崩溃时，由于 ORB 支持在内核域，其所在的整个节点都会崩溃，该 SSA 控制的所有 ROI 的协调器副本也会崩溃。需要替换有故障的 SSA，因为它控制着当先前操作集为空时阻塞 ROI 的激活。如果 ROI 仍处于阻塞状态，则无需采取特殊操作；如果发起 ROI 的客户端仍然存活，它会在另一个副本上重新发起调用。由于客户端维护着 RoiID，SS 会将新尝试识别为重放，并向新选择的协调器的 SSA 返回更新后的先前操作集。如果 ROI 已经处于活动状态，ORB 支持会选择另一个协调器副本，并且不会为此发起序列化请求。当客户端在另一个协调器副本上重新发起调用以获取先前尝试的结果时，SS 会立即回复其序列化请求。
-
SS 和部分 SSA 故障
：当发生这种故障时，由于 ROI 机制会为所有涉及崩溃的 ROI 选择另一个协调器副本，因此无需采取特殊操作来重建崩溃的 SSA 的状态。然而，需要重建 SS 的动态状态，该状态包括 ROI 的活动和阻塞列表。这两个列表需要使用幸存的 SSA 维护的信息进行重建。当 SS 崩溃时，会将其中一个剩余的 SSA 提升为 SS 类。重建活动列表的步骤如下：
1. 查询所有幸存的 SSA，每个 SSA 返回所有具有关联 TObj 引用的 RoiID 列表。对于每个 ROI，SSA 返回其 RoiID、TObj 引用以及（如果可以在本地找到）其 InvoCtxt。
2. 将上一步返回的所有 RoiID 插入活动列表，并从其引用中重新生成 TObj 对象副本，并将其与 RoiID 和 InvoCtxt 关联。
重建阻塞列表的步骤如下：
1. 查询所有幸存的 SSA，每个 SSA 返回其所有阻塞的 ROI 以及每个 ROI 的先前操作集。
2. 合并所有这些阻塞列表以构建新 SS 的阻塞列表。比较给定 ROI 的先前操作集，得到的先前操作集仅包含在所有合并的先前操作集中都能找到的 ROI。
3. 最后，检查所有先前操作集，以确定是否有某个 ROI 既不在活动列表中也不在阻塞列表中。如果是这样，将该 ROI 从先前操作集中移除，因为它对应于一个处于活动状态但尚未进行任何检查点且其协调器副本崩溃的 ROI。这种类型的 ROI 必须重新发起并重新序列化。当找到此类 ROI 时，新 SS 还必须使用其关联的 RoiID 作为输入参数调用所有 SSA 的
Terminated()
方法，此调用将该 ROI 从所有 SSA 的活动列表中移除。
面向对象查询语言的数据挖掘扩展
知识发现和数据挖掘在数据库领域变得越来越重要。将强大的知识发现和数据挖掘技术与面向对象数据库系统的复杂资源相结合，可以带来更显著的成果。然而，这些新兴的工具和技术需要一种强大的数据挖掘查询语言，作为应用程序和数据挖掘工具之间的接口。
知识发现数据库（KDD）是从数据中发现有用知识的一般过程，包括数据预处理、数据挖掘本身以及对挖掘模式的解释。数据挖掘只是 KDD 过程的一部分，它分析预处理的数据并生成信息模式，然后进行解释。现代数据库系统，如面向对象数据库（OODB），已经取得了很大的进展，因此研究在 OODB 中的知识发现是很自然的。OODB 提供了更丰富的结构和语义，可以在 KDD 过程中加以利用。
目前有许多实际应用采用或基于 KDD 技术，不同应用对 KDD 系统的各种需求促使引入一种称为数据挖掘查询语言（DMQL）的标准。DMQL 将为应用程序和 KDD 系统提供标准接口。
将现代面向对象数据库技术与数据挖掘相结合，以及创建数据挖掘查询语言的需求，促使我们提出扩展面向对象查询语言（OOQL）以具备数据挖掘能力的一般条件和工具。这些工具将通过两个面向对象数据挖掘查询语言的示例进行介绍：ODAMIL（面向对象数据挖掘查询语言），它是对象理解语言的扩展；DMOQL（数据挖掘 OQL），它是 ODMG 组提出的 OQL 语言的扩展。
数据挖掘扩展主要包括以下三个基本部分：
-
数据库
：面向对象数据库将作为数据挖掘过程的输入。数据挖掘程序无需对数据库进行额外的适应，如添加属性、方法或对象，也无需更改现有数据或元数据。唯一的例外是完成输出定义，即定义挖掘的知识和规则。数据挖掘程序需要访问元数据，了解分析数据的描述，包括对象所属类的描述和结构，以及对象属性及其类型、方法及其参数等信息，以便选择最佳的数据挖掘策略并有效地挖掘有趣的知识。
-
挖掘规则
：数据挖掘的输出以挖掘规则的形式表示新获得的知识。规则是语言 L 中的表达式 E，描述数据库中某一子集数据的事实。规则由两个参数表征：规则支持度和规则置信度。规则支持度通常表示规则的强度，支持度越高，仅从少数事务中偶然推导出规则的概率越低；规则置信度通常表示规则左右两侧项目在数据库中的关联程度，置信度越高，规则质量越高。在数据挖掘扩展 OOQL 时，不需要涉及所有规则类型，可以仅关注有限的子集，如关联、顺序和分类规则。这些规则需要通过面向对象数据库的方式进行表达和定义，即使用数据定义语言（DDL）进行描述。在查询时，需要提前知道规则的元数据，因为挖掘的规则在形式上被视为某个类的对象，作为查询结果返回。
下面通过 mermaid 流程图展示数据挖掘扩展的整体流程：
graph LR
A[数据库] --> B[数据挖掘程序]
B --> C[挖掘规则]
B --> D[输出定义添加到数据库]
E[应用程序] --> F[OOQL查询]
F --> B
B --> G[返回挖掘知识]
G --> E
综上所述，复制对象同步机制和面向对象查询语言的数据挖掘扩展在计算机科学领域具有重要的应用价值。理解和掌握这些技术可以提高系统的容错性和数据处理能力，为更高效的应用开发提供支持。
复制对象同步机制与面向对象查询语言的数据挖掘扩展
面向对象数据挖掘查询语言示例
为了更清晰地展示如何将面向对象查询语言（OOQL）扩展为具备数据挖掘能力，下面详细介绍两个具体的示例：ODAMIL 和 DMOQL。
ODAMIL（面向对象数据挖掘查询语言）
ODAMIL 是对象理解语言的扩展。它的主要特点在于能够利用对象理解语言的基础结构，实现数据挖掘功能。在使用 ODAMIL 进行数据挖掘时，用户可以基于对象的属性和关系，定义挖掘规则。例如，对于一个包含客户信息和购买记录的面向对象数据库，用户可以使用 ODAMIL 编写查询，挖掘出客户购买行为的关联规则。
以下是一个简单的 ODAMIL 查询示例，用于挖掘客户购买面包和牛奶的关联规则：
SELECT bread, milk
FROM CustomerPurchase
WHERE support >= 0.1 AND confidence >= 0.8
这个查询的含义是，从
CustomerPurchase
对象集合中选择面包和牛奶的组合，要求该组合的规则支持度大于等于 0.1，规则置信度大于等于 0.8。
DMOQL（数据挖掘 OQL）
DMOQL 是 ODMG 组提出的 OQL 语言的扩展。它在 OQL 的基础上，增加了数据挖掘的语法和语义。使用 DMOQL，用户可以更方便地对面向对象数据库进行数据挖掘操作。
以下是一个 DMOQL 查询示例，用于挖掘客户购买行为的分类规则：
CLASSIFY Customer
AS HighSpender, LowSpender
USING PurchaseAmount
WHERE PurchaseAmount > 1000 THEN HighSpender
ELSE LowSpender
这个查询将客户根据购买金额分为高消费和低消费两类。如果客户的购买金额大于 1000，则分类为高消费客户；否则，分类为低消费客户。
总结
通过以上对复制对象同步机制和面向对象查询语言的数据挖掘扩展的介绍，我们可以看到这两个领域在计算机科学中具有重要的地位。
复制对象同步机制通过引入 SSA 实现了容错性，确保在出现故障时系统能够继续正常运行。不同故障情况下的处理策略，如 SSA 故障和 SS 与部分 SSA 故障的处理，保证了系统的稳定性和可靠性。
面向对象查询语言的数据挖掘扩展为知识发现和数据挖掘提供了强大的工具。通过扩展 OOQL，我们可以利用面向对象数据库的丰富结构和语义，挖掘出更有价值的知识。ODAMIL 和 DMOQL 作为两个具体的示例，展示了如何将数据挖掘功能集成到面向对象查询语言中。
为了更直观地对比这两个领域的关键信息，下面给出一个表格：
| 领域 | 关键元素 | 作用 |
| ---- | ---- | ---- |
| 复制对象同步机制 | SSA | 维护 SS 部分动态状态，实现容错 |
| 复制对象同步机制 | ROI | 控制对象调用，处理并发操作 |
| 面向对象查询语言的数据挖掘扩展 | ODAMIL | 扩展对象理解语言，实现数据挖掘 |
| 面向对象查询语言的数据挖掘扩展 | DMOQL | 扩展 ODMG 组的 OQL 语言，实现数据挖掘 |
最后，通过 mermaid 流程图展示整个系统的综合流程：
graph LR
A[复制对象] --> B[同步机制]
B --> C[容错处理]
D[面向对象数据库] --> E[OOQL扩展]
E --> F[数据挖掘]
F --> G[挖掘规则]
C --> H[系统稳定运行]
G --> H
在实际应用中，开发者可以根据具体需求，灵活运用这些技术，提高系统的性能和数据处理能力。同时，随着技术的不断发展，这些领域也将不断创新和完善，为计算机科学的发展带来更多的机遇和挑战。
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