文档介绍：,实时系统处理的数据信息量越来越大,对数据处理的功能要求也越来越高。这些应用有着与传统应用不同的特征,主要表现在两个方面:一方面,要维护大量共享数据和控制知识;另一方面,其应用活动(任务或事务)有很强的时间性,要求在规定的时刻和(或)一定的时间内完成其处理;所以,这种应用对数据库和实时处理两者的功能及特性均有需求,既需要数据库来支持大量数据的共享,维护其数据的一致性,又需要实时处理来支持其任务(事务)与数据的定时限制。但是,传统的数据库系统旨在处理永久、稳定的数据,强调维护数据的完整性、一致性,其性能目标是高的系统吞吐量和低的代价,并不考虑有关数据及其处理的定时限制,所以,传统的数据库管理系统(DBMS)不能满足这种实时应用的需要。而传统的实时系统(RTS)虽然支持任务的定时限制,但它针对的是结构与关系很简单、稳定不变和可预报的数据,不涉及维护大量共享数据及它们的完整性和一致性,尤其是时间一致性。因此,只有将两者的概念、技术、方法与机制“无缝集成”(SeamlessIntegration)的实时数据库才能同时支持定时和一致性。。概括地讲,实时数据库(RealTimeDatabase,RTDB)就是其数据和事务都有显式定时限制的数据库,系统的正确性不仅依赖于事务的逻辑结果,而且依赖于该逻辑结果所产生的时间。但是,必须注意的是:实时数据库并非实时系统和数据库技术在概念、结构和方法上的简单集成。它在概念、理论、技术、方法和机制方面具备自身特点。如:数据和数据库的结构与组织;数据处理的优先级控制、调度和并发控制协议与算法;数据和事务特性的语义及其与一致性、正确性的关系;数据查询/事务处理算法与优化;I/O调度、恢复和通信的协议与算法等,这些问题之间彼此高度相关。需要针对不同的应用需求和应用特点,对实时数据模型、实时事务调度与资源分配策略、实时数据查询语言、实时数据通信等大量问题作深入的理论研究。、可预测性和可靠性等。,只有符合时间约束的结果才是正确的。在实时系统中,每个任务都有一个截止期,截止期内完成任务所得到的结果才是正确的结果。具体应用实现时必须落实到实时任务(事务)的各项定时特性:事务的松缓度、截止期的粒度和严格性(事务软、硬性)、优先顺序限制、起点到终点的定时限制、价值函数的形状(任务价值随时间的变化情况)等。这些都是定义和处理实时事务以及实现实时数据库系统的基本因素。,而这个限度是可以从系统的定义获得的。这意味着系统对来自于外部输入的反应必须全部是可预测的,就算在最坏的条件下,系统也必须严格遵守时间约束。因此,在出现过载时,系统必须要能以一种可预测的方式来降低它的性能级别。这就要求事先知道任务(事务)的最坏情况执行时间及所需的数据与资源,并要求这种最坏情况的预测与实际的的差别尽可能小。,即系统所产生的结果不仅在值上是正确的,而且在时间上也是正确的。(事务)往往具有各种结构上的相互联系,无结构的、原子和隔离的传统事务模型不完全适用,而实时系统有时要求嵌套或层次结构事务,有时要求分裂和合并、通信与数据交换等,因此必须研究适应实时系统要求的具有复杂结构的事务模型。