26、数据库系统前沿探索:分布式、对象与数据仓库

数据库系统前沿探索:分布式、对象与数据仓库

1. 分布式数据库系统概述

分布式数据库系统是多个数据库系统的集合,每个系统既可以独立自治运行,也能根据需求与其他系统协作。它在效率、生产力、便利性和可靠性等方面具有显著优势。不过,分布式数据库系统也面临着诸多挑战,例如查询优化、目录管理、更新传播、并发控制和事务管理等。

分布式数据库系统应遵循Date提出的十二项规则标准。数据库网关作为一种软件组件,可连接两个不同的数据库管理系统套件。此外,对象技术和电子通信技术的发展对分布式数据库产生了重大影响,并且这种影响在可预见的未来仍将持续。

分布式数据库系统对世界产生了深远的变革。设想一下,如果没有分布式数据库,就不会有万维网,关键公司数据库的可靠性会降低,操作系统的功能会受限,远程访问数据库也会变得困难。

2. 对象数据库管理系统
2.1 对象技术与数据库设计

近年来,对象技术在软件工程行业占据主导地位,人们对面向对象方法的兴趣日益浓厚。对象技术在应用编程方面具有明显优势,如封装、多态、信息隐藏和代码复用等。然而,面向对象的数据库设计方法是否能带来显著效益,取决于具体情况。数据结构封装不一定总是理想的,而且封装原则常常与数据库设计中的数据独立性原则相矛盾。

一般认为,面向对象的数据库设计和实现方法更适用于一些复杂应用,包括CAD/CAM系统、CASE工具、地理信息系统、文档存储与检索系统以及人工智能和专家系统等。

在数据库设计和实现方面,有以下几种可选方法:
- 采用关系数据库和过程化应用开发的纯功能导向系统。
- 涉及数据结构和操作封装的纯面向对象系统。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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