автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация выбора значений конфигурационных параметров объектной СУБД

ТЕРМИНЫ И УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ В АСУ. 1 ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ АСУ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ.

1.2 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ ХРАНЕНИЯ ОБЪЕКТОВ.

1.2.1 Основные сведения о ООБД. История ООБД.

1.2.2 Реализация поддержки работы с долговременными объектами.

1.3 ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ОБЪЕКТНЫХ ДАННЫХ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ.

1.3.1 Долговременность.

1.3.2 Идентификация объектов.

1.3.3 Модель представления данных в системах хранения объектов.

1.4 ОБОБЩЕННАЯ АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ.

1.4.1 Представление системы.

1.4.2 Механизм исполнения транзакций.

1.4.3 Механизм работы с буфером данных.

1.5 Выводы ПО ПЕРВОЙ ГЛАВЕ.

2. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ПАМЯТЬЮ В ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ.

2.1 УПРАВЛЕНИЕ ПАМЯТЬЮ В СИСТЕМАХ ХРАНЕНИЯ ОБЪЕКТОВ.

2.1.1 Проблемы управления памятью.

2.1.2 Сборка мусора в контексте систем клиент-сервер.

2.1.3 Требования к сборке мусора.

2.2 АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К ОРГАНИЗАЦИИ СБОРКИ МУСОРА.

2.2.1 Подсчет ссылок.

2.2.2 Трассирующие сборщики.

2.3 ИНКРЕМЕНТАЛЬНАЯ СБОРКА МУСОРА.

2.4 ОСОБЕННОСТИ СБОРКИ МУСОРА В СИСТЕМАХ ХРАНЕНИЯ ОБЪЕКТОВ.

2.4.1 Проведение сборки без использования логического разделения диска.

2.4.2 Логическое разделение дискового пространства.

2.5 ВЫВОДЫ ПО ВТОРОЙ ГЛАВЕ.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АВТОМАТИЗАЦИИ ПОЛУЧЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ОБЪЕКТНОЙ СУБД С АУП НА ОСНОВЕ ДАННЫХ О РАБОТЕ ПРИЛОЖЕНИЙ

3.1 МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ.

3.1.1 Архитектура системы.

3.1.2 Ограничения системы.

3.1.3 Структуры организации данных в базе.

3.2 МЕТОД АВТОМАТИЗАЦИИ ВЫБОРА ЗНАЧЕНИЙ КОНФИГУРАЦИОННЫХ ПАРАМЕТРОВ, ЗАВИСЯЩИХ ОТ ОРГАНИЗАЦИИ А УП.

3.2.1 Особенности работы алгоритмов.

3.2.2 Оценка длительности цикла сборки.

3.2.3 Оценка используемого объема памяти без учета фрагментации.

3.2.4 Ссылки, пересекающие границы подпространств.

3.2.5 Случай с фрагментацией памяти.

3.3 ПОЛУЧЕНИЕ ЗНА ЧЕНИЙ СОСТАВЛЯЮЩИХ РАСЧЕТА, ЗАВИСЯЩИХ ОТ ПРОГРАММНО-АППАРА ТНЫХ СВОЙСТВ ПЛА ТФОРМЫ.

3.4 Выводы по ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ.'.

4. ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ РАЗРАБОТАННОГО МЕТОДА НА ОСНОВЕ

ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ.НО

4.1 МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ.

4.1.1 Модель проведения экспериментов.НО

4.1.2 Реализация алгоритма сборки мусора.

4.1.3 Модель пользовательского приложения.

4.2 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ СИСТЕМЫ С АВТОМАТИЧЕСКИМ УПРАВЛЕНИЕМ ПАМЯТЬЮ.

4.2.1 Параметры проведения экспериментов.

4.3 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ.

4.4 СРАВНЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ и ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ.

4.5 Выводы по ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ.

Актуальность работы. Системы управления базами данных играют исключительно важную роль в автоматизации управления технологическими процессами и производством. Растущая популярность объектно-ориентированных программных моделей в области технологий клиент-сервер приводит к тому, что все большее число организаций обраш,ается к объектно-ориентированным системам управления базами данных (ООСУБД) для выполнения задач, связанных с различными областями деятельности. По данным, приводимым в обзоре [35], ежегодное расширение использования объектных технологий составляет примерно 25% от предыдущего года. Можно отметить несколько причин такой тенденции: внедрение СОМ, DCOM, CORBA технологий; невозможность традиционных СУБД эффективно манипулировать с данными, имеющими сложную структуру; несоответствие между SQL и множеством современных языков программирования, таких как Java, С++ и ActiveX [120].

Развитие современных технологий требует повышения уровня управления технологическими процессами и производствами. При этом может преследоваться комбинация таких целей, как более высокий уровень внутренней интеграции в сочетании с лучшей взаимосвязью с внешней средой, лучшее владение деталями модели собственной деловой активности и увеличение коммерческой гибкости, при которой компания могла бы быстрее реагировать на шаги конкурентов.

Использование ООСУБД в АСУ определяет потребность современных крупных предприятий в средствах параллельного создания, управления, разделения и многократного использования всей электронной информации о выпускаемой продукции на протяжении всего жизненного цикла изделия с возможностью интеграции данных от всех участников этого цикла.

Использование интегрированной корпоративной среды для совместной работы над изделием позволяет повысить продуктивность инженерного труда.

Стратегии разработки современных АСУ направлены на предоставление клиентам готовых программ, ориентированных на поддержку определенных решений, комбинируюш;их программные модули и сервисы. Некоторые типы прикладных программ АСУ, например, приложения мультимедиа, системы автоматического проектирования, системы автоматизированной разработки программного обеспечения, современные информационные системы, используемые при сборе и обработке информации о научных наблюдениях или анализе финансовых данных, имеют необходимость в работе со сложными структурами данных и их хранении. Использование возможностей ООСУБД (их также называют системами долговременного хранения объектов) позволяет автоматически сохранять объекты приложения в энергонезависимой памяти. Поддержка топологии структур данных обеспечивается без явного вмешательства программиста. Не требуется дополнительных участков кода для сохранения и интерпретации представлений объектов.

До недавнего времени реляционная модель данных была наиболее предпочитаемым методом хранения данных. Реляционные базы данных (РСУБД) являются общепризнанными и наиболее распространенными. Уровень развития РСУБД и накопленный опыт в этой области стимулируют совместное использование известных реляционных технологий с объектно-ориентированным подходом.

Существуют способы избежания несоответствия объектного и реляционного подходов. Может быть использован набор правил преобразования: классу ставится в соответствие таблица, атрибуту - строка, связи объектов задаются внешними ключами. Данные из различных таблиц могут объединяться для создания новых структур. Такая организация усложняет работу с объектами сложных типов, какими являются, например. видеоклипы, web страницы, или массивы объектов с многоуровневым наследованием.

Использование объектно-ориентированных баз данных является решением, позволяюш;им преодолеть несоответствие между структурами, используемыми приложениями и хранимыми в базе. Классы, атрибуты, и экземпляры объектов могут быть представлены таким же способом, каким они представляются в объектно-ориентированных языках программирования. Объекты могут храниться и обрабатываться в их естественной форме, отпадает необходимость в дополнительных преобразованиях в реляционную форму и обратно [120].

Развитие ООСУБД определялось приложениями, которые нуждались в быстром доступе к данным. Обычно, первый доступ к элементу данных приводит к размеш;ению его в основной памяти, и последующие обращения к нему выполняются быстрее. В некоторых случаях (например, в ObjectStore), данные, сохраненные в БД, идентичны по размеру и структуре данным, размещаемым в памяти, и, следовательно, после первого доступа последующие обращения к элементу данных осуществляются со скоростью, сравнимой со скоростью работы приложения с объектами, изначально располагаемыми в основной памяти.

Запрос к реляционной базе данных может привести к необходимости проведения множества операций соединения таблиц. Часто при работе с объектами исполнение транзакции в ООСУБД происходит в 100-1000 раз быстрее, чем в РСУБД [43]. Системы объектно-ориентированных баз данных являются более эффективными для сложных иерархических данных, в то время как реляционные базы данных более эффективны для хранения и манипуляций с данными, имеющими более простую структуру.

В тоже время, многие используемые сегодня ООСУБД имеют недостатки в плане обеспечения автоматического управления памятью, что влияет на ее функциональные характеристики и стоимость. Возможность представлять объекты пользовательских приложений в их естественной форме поднимает проблемы разработки низкоуровневых функций, связанных с хранением объектов и возвращением системе неиспользуемого пространства памяти.

Способы, применяемые сегодня во многих СУБД, подразумевают удаление неиспользуемых объектов при помощи явного использования соответствующих операторов. Ответственность за использование таких операторов возлагается на разработчиков приложений, что может быть непростой задачей при создании объемных приложений. Такое управление памятью усложняет код и служит дополнительным источником ошибок, ft ft увеличивая риск утечек памяти и появления висящих указателей.

Длительное хранение информации и распределенность баз данных являются дополнительными причинами необходимости исследования области автоматического управления памятью. Вследствие наличия многих пользователей базы, топология связей данных может быть распределена между несколькими приложениями, что приводит к практическим трудностям, и даже невозможности использования явного управления памятью. Ошибка, внесенная одной из программ, использующих данные, может повлиять на корректность исполнения остальных программ, использующих эти же данные, вне зависимости на каких узлах сети работают эти приложения.

Существуют примеры из практики, когда использование приложений прекращалось, а накопленные данные продолжали храниться спустя годы и даже десятилетия. Это относится и к управленческим и производственным данным, равно как и к системам разных типов: архивам данных о клиентах, справочным системам, юридическим базам данных, системам поддержки принятия решений, инженерной документации и САПР [7]. Использование автоматического управления памятью (АУП) позволяет снять с разработчика заботу об отслеживании связей и освобождении неиспользуемых блоков.

Целью диссертационной работы является разработка метода автоматизации оценки значений подмножества конфигурационных параметров объектной СУБД, зависящих от организации управления памятью, и создание специализированного программного обеспечения (автоматизированной системы) на основе разработанного метода. Задачи исследования:

- исследование научной области организации автоматического управления памятью в ООСУБД;

- разработка алгоритмов автоматического управления памятью;

- выделение подмножества конфигурационных параметров ООСУБД, зависящих от организации автоматического управления памятью;

- разработка теоретических положений по оценке предельных значений конфигурационных параметров;

- разработка научно-обоснованных принципов и базовых схем построения автоматизированной системы оценки значений подмножества конфигурационных параметров;

- разработка подходов к моделированию процесса управления динамической памятью ООСУБД.

Предполагается, что полученные результаты позволят упростить задачу конфигурирования СУБД как на этапе ее проектирования, так и в ходе эксплуатации. На основе полученных результатов могут быть сформулированы требования к СУБД, с которой планируется работа приложений, имеющих определенные характеристики.

Методы исследования. Направление исследований связано с развитием положений по оценке характеристик и проектированию подсистем автоматического управления памятью. Рассматриваются методы организации АУП и предлагаются алгоритмы сборки мусора для последующей реализации в СУБД. Суть методов теоретического исследования сводится к оценкам худшего случая исполнения для предлагаемых алгоритмов. Критериями оценки являются: объем памяти, необходимый системе, и время исполнения алгоритма. В работе предложен метод для оценки таких параметров конфигурации системы, как минимальный объем буфера страниц сервера, объем дисковой памяти, выделяемой приложению, используемые алгоритмы и временные характеристики подсистемы АУП. В качестве верхних границ количественных параметров, выбираемых при настройке системы, могут служить оценки этих параметров для худшего варианта работы системы. Предложенный метод позволяет установить множество приложений, обладающих определенными характеристиками, которые могут работать с уже существующей системой, обладающей определенным аппаратным ресурсом.

Научная новизна работы состоит:

- в предложенном и исследованном методе оценивания параметров конфигурации ООСУБД на основе анализа характеристик, зависящих от реализации подсистемы управления памятью, позволяющем автоматизировать трудоемкий процесс выбора значений параметров как на этапе ввода в строй, так и в период эксплуатации системы;

- в предложенной математической модели процесса управления памятью для объектно-ориентированных систем хранения объектов с инкрементальными сборщиками мусора, предоставляющей возможности определения величин, требуемых для работы системы ресурсов дисковой и оперативной памяти, и характеристик разделения времени работы процессора;

- в исследовании и оценке существующих подходов к автоматическому управлению памятью в ООСУБД, выявлении факторов, влияющих на ее работу;

- в аналитическом решении задачи оценки использования ресурсов памяти и времени работы процессора, необходимых для работы системы с автоматическим управлением памятью, позволяющем учитывать особенности алгоритмов сборки мусора, особенности работы приложений пользовательского уровня и факторы, зависящие от аппаратной платформы;

- в разработке системы для проведения экспериментального анализа факторов, зависящих от аппаратной платформы, и расчета значений конфигурационных параметров ООСУБД с возможностью подключения различных алгоритмов сборки мусора и использования различных пользовательских приложений;

- в разработке модели пользовательского приложения, позволяющего варьировать наборы характеристик, такие как структуры данных и динамика использования памяти;

- в разработке набора трассирующих алгоритмов сборки мусора для ООСУБД;

Впервые вышеуказанные положения объединены в единую комплексную систему, позволяюшую автоматизировать процесс выбора конфигурационных параметров объектной СУБД, связанных с реализацией управления памятью.

Практическая ценность результатов диссертационной работы заключается в следующем:

- работа содержит решения для организации хранения и обработки данных, применимые в организационно-технологических системах управления производством и других областях человеческой деятельности;

- разработанный метод анализа работы системы с автоматическим управлением памятью позволяет прогнозировать использование ресурса памяти и оценивать время работы процессора, необходимое для осуществления сборки мусора, в зависимости от приложения и аппаратных свойств платформы;

- разработанные в диссертации модели и алгоритмы, позволяют сократить трудоемкость разработки, сроки и стоимость проектирования системы управления памятью ООСУБД, используемой в АСУ;

- созданная система автоматизированной выработки рекомендаций выбора значений конфигурационных параметров для ООСУБД является инструментом проверки применимости реализаций алгоритмов сборки мусора в системе, где предполагается работа приложений, обладающих наборами известных характеристик, таких как структуры данных, объемы размещаемой памяти и динамика ее использования;

- использование автоматизированной системы позволило получить результаты экспериментальных исследований;

Достоверность и значимость практических результатов подтверждена их использованием при проектировании объектно-ориентированной СУБД, применяемой в АСУ, обеспечивающей комплексную автоматизацию проектно-конструкторской деятельности и ведение финансово-отчетной документации ГИПРОНИИ АН РФ.

Разработана действующая программная реализация инструментального комплекса автоматизации выбора значений конфигурационных параметров объектно-ориентированной системы управления базой данных, используемая при настройке гибкой интегрированной системы автоматизации организационно-управленческой деятельности промышленного предприятия АИСУП "Управление "Тепловодоканал".

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на семинаре СПИИРАН "Объектно-ориентированные технологии в АСУ", Санкт-Нетербург май 2001.

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 3 научные статьи.

10. Результаты работы следует использовать при: проектировании АСУ; проектировании объектно-ориентированных баз данных; реконфигурации СУБД при изменении комплекса приложений; при изменении аппаратной конфигурации АСУ; при оценке возможностей существующих объектно-ориентированных систем управления базами данных, используемых в АСУ и других областях человеческой деятельности.

Основные положения диссертационной работы опубликованы в следующих статьях:

1. Козловский B.C., Сердюков А.П., Сидельников В.В. Экспериментальное исследование методов сборки мусора в системах реального времени. Программные продукты и системы. 1999 №4, с.34-39.

2. Козловский B.C. Оценка наихудшего случая использования памяти в системе со сборкой мусора. Программные продукты и системы. 1999 №4, с.39-42.

3. Козловский B.C. Дисковая сборка мусора с логическим делением пространства кучи Программные продукты и системы. 2000 №4, с.38-41

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе получены следующие основные результаты.

1. В соответствии с поставленной задачей автоматизации предложена и реализована архитектура автоматизированной системы определения значений конфигурационных параметров ООСУБД, зависящих от реализации системы управления памятью, аппаратных свойств платформы и характеристик пользовательского приложения.

2. На основе анализа существующих подходов к автоматическому управлению памятью выявлены факторы, влияющие на эффективность работы, и определены требования к системе управления памятью в ООСУБД.

3. Разработан метод аналитической оценки использования ресурсов памяти и времени работы процессора системой с трассирующим сборщиком мусора для наихудшего случая. Обеспечивается учет характеристик приложения и составляющих, зависящих от свойств программно-аппаратного уровня.

4. Предложена методика получения оценок значений конфигурационных параметров ООСУБД, таких как минимальный объем буфера страниц сервера, отводимого под сборку мусора, объем дисковой памяти, выделяемой приложению, используемые алгоритмы и временные характеристики подсистемы автоматического управления памятью. В качестве верхних границ количественных параметров, выбираемых при настройке системы, предложены оценки этих параметров для худшего варианта работы системы.

5. Построена система для проведения экспериментов, обеспечивающая подключение различных сборщиков мусора, имитацию работы приложения с задаваемыми характеристиками, сбор и анализ экспериментальных данных. Проведена серия экспериментов с использованием автоматизированной системы для реализованных алгоритмов в условиях работы нескольких приложений. Проведен расчет объема памяти, используемого системой, с различной загрузкой процессора для нескольких частных случаев.

6. Предложены и реализованы четыре трассирующих алгоритма сборки мусора для ООСУБД.

7. Предложена и реализована модель пользовательского приложения с возможностями изменения типов данных и характеристик использования памяти. Модель приложения позволяет проводить экспериментальные исследования различных алгоритмов сборки мусора в одинаковых условиях.

8. Применение результатов исследований позволяет уменьшить трудоемкость создания алгоритмов сборки мусора для ООСУБД и их модификаций.

9. В результате выполненных исследований решена крупная научно-техническая проблема, имеющая важное народно-хозяйственное значение, заключающаяся в создании перспективных методов автоматизации оценки значений конфигурационных параметров объектно-ориентированных СУБД, применяемых в различных сферах технологического производства и других областях человеческой деятельности.

1. Новые свойства и возможности Microsoft SQL Server 7.0 Михаил Альперович, "Астро Софт"

2. Introduction to Database Systems

3. C.J. Date // Sixth edition Addison-Wesley Publishing Company 1995

4. Введение в системы баз данных

5. Дейт К.Дж. // перевод с английского 6-е изд., Киев "Диалектика", 1998

6. Системы управления производственной информацией Наталья Дубова Открытые Системы # 3(17)/96 http://csu.ac.ru/osp/os/1996/03/source/mansys.html

7. Использование ЛИНТЕР в качестве встроенной СУБД М.Ермаков, С.Маркин, В.Максимов П.Пасечник //Реляционные Экспертные Системы 2000http ://www.relex.ru/ras/publications/techclientserver41 .html

8. Администрирование в СУБД ЛИНТЕР http://www.relex.ru/linterdocs/gendb/01-adm.htm

9. Интегрированные технологии CV

10. Валерий Клишин, Вячеслав Климов, Марина Пирогова Открытые Системы #02/97 http://www.osp.ru/os/l 997/02/37.htm

11. Чисто объектные СУБД и проблема выбора Евгений Зиндер

12. Открытые Системы #06/98 http://www.osp.ru/cw/cio/1998/06/05.htm

13. Как создать виртуальную корпорацию? Наталья Пирогова Открытые Системы #01/98 http://www.osp.ru/os/! 998/0 l/62.htm

14. Взлет популярности объектных баз данных Стив Маккларhttp: // www. osp. ru/cw/cio/l 998/06/03 .htm

15. Система OPTEGRA управление производственными данными Владимир Краюшкин Открытые Системы #01/97 http://www.osp.ru/os/1997/01/67.htm11. Введение в СУБД часть 9

16. С.Д. Кузнецов Системы Управления Базами Данных # 5-6/96 стр. 136-153 http://www.tavria.crimea.ua/rusJava/DBMS/dbmsin9.html

17. The Object-Oriented Database System Manifesto

18. Malkolm Atkinson, Francois Bansilhon, David DeWitt, Klaus Dittrich, David Maier, Stanley Zdonik.1st Int. Conf. Deductive and Object-Oriented Databases, Kyoto, Japan, Dec. 4-6, 1989

19. Evaluating Garbage Collectors for Large Persistent Stores1.urent Amsaleg, Paulo Ferriera, Michael Franklin, Marc Shapiro //1995

20. Efficient Incremental Garbage Collection for Client-Server Object Database Systems.1.urent Amsaleg Michael Franklin Olivier Graber 1995 http://www.vldb.org/

21. Design Issues for Persistent Java: a type-safe, object-oriented, orthogonally persistent system

22. Atldnson, M.P., Jordan, M. J., Daynns, L. and Spence, S. // 29 February 1996 http://nenya.ms.mff.cuni.cz/~prochazli/papers/tp/pjava.ps.gz

23. Collection Schemes for Distributed Garbage

24. Saleh E Abdullahi, Eliot E Miranda and Graem A Ringwood1.ternational Worlishop on Memory Management (IWMM92) St. Malo, France, September 1992.

25. Simple Generational Garbage Collection and Fast Allocation

26. Andrew W. Appel //Department of Computer Science Princeton University, March 1988

27. The Evolution Of Data Models And Approaches To Persistence In Database1. Systems.

28. Asbjmm Danielsen University of Oslo, Depatrment of Informatics 1998-1999 Http://www.stud.ifi.uio.no/~asbjomd/Essay.html 19. Orthogonally Persistent Object Systems.

29. Atkinson M P, Morrison R. 1995 VLDB Journal 4 (3), 319-401, ISSN: 1066-8888 http://www-fide.dcs.st-and.ac.Uk/Publications/1995.html#orth.systems.

30. Real-Time System Scheduling

31. N. Audsley, A. Bums // Department of Computer Science, University of York, UK 1991

32. Equal Rights for Functional Objectsor, The More Things Change, The More They Are the Same

33. Henry G. Baker OOPS Messenger, Vol. 4, No. 4, pp. 1 26, October, 1993. http://www.cs.brown.edu/courses/cs227/papers/bO/EqualRights.ps22. Object Database Usage

34. Doug Barry Barry & Associates, Inc. 1999 www.barryandassociates.com/usage.html

35. Distributed Garbage Collection for Network Objects

36. Implementing Garbage Collection in the PerDiS system

37. Xavier Blondel Paulo Ferreira Marc Shapiro // INRIA-Rocquencourt, France 30 March 1998

38. Advantages and Disadvantages of conservative Garbage Collection Hans-J. Boehm

39. An Effective Deductive Object-Oriented Database Through Language Integration Maria L. Barja, Norman W. Paton, Alvaro A. A. Femandes, M. Howard Williams, Andrew Dinn

40. Department of Computing and Electrical Engineering//, 20th VLDB Conference Santiago, Chile, 1994

41. Object data management: object-oriented and extended database systems R. Cattell: Addison Wesley, 1991,

42. The Object Database Standard: ODMG-93 R. Cattell, Morgan Kaufmann, 1993

43. Overview of an Ada Compatible DistributedDatabase Manager.

44. Arvola Chan, Umeshwar Dayal, Stephen Fox, Nathan Goodman, Daniel R. Ries,

45. Dale Skeen: Overview of an Ada Compatible Distributed Database Manager. SIGMOD Conference 1983: 228-237

46. Http://svinsite.informatik.rwth-aachen.de/dblp/db/con£'sigmod/ChanDFGRS83.html

47. A Data Model and Query Language for EXODUS

48. Michael J. Carey David J. DeWitt Scott L. Vandenberg // Computer Sciences Department

49. University of Wisconsin 1988

50. Effectively Controlling Garbage Collection Rates in Object Databases.

51. J. E. Cook, A. W. Klauser, A. L. Wolf, B. G. Zom. // University of Colorado Dept of Computer Science 1994

52. Semi-automatic, self-adaptivecontrol of garbage collection rates in object databases.

53. J. E. Cook, A. W. Klauser, A. L. Wolf, and B. G. Zom. In Proc. SIGMOD. ACMPress,1996.

54. A Highly Effective Partition Selection Policy for Object Database Garbage Collection

55. Jonathan E. Cook, Alexander L. Wolf, Benjamin G. Zom, IEEE Transactions on knowledge and data engineering. Vol. 10, NO. 1, January/Febmary 1998 153 http;//dlib.computer.org/tk/books/tkl 998/pdf/kO 15 3 .pdf

56. Does your 00 app need an 00 database? Charles B. Darling Datamation December 1996 http://www.datamation.com/PlugIn/issues/1996/dec/12oops.html

57. A study of three alternative workstation server architectures for object oriented databases

58. David DeWitt and David Maier VLDB 1990

59. Object-Oriented Database Systems Emst Ellmer ISOO University of Vieima http://www.ifs.univie.ac.at/ISOO/oodb.html

60. Basic Principles and Concepts of Object-Orientation Emst Ellmer ISOO University of Vienna 1993 http://www.ifs.univie.ac.at/ISOO/OOCONCEPT/25nov93.txt

61. Garbage Collection Persistent Object Stores

62. J. Eliot, B. Moss // presented at the OOPSLA/ECOOP' 90 Workshop on Garbage Collection, October 1990

63. Object-Oriented Query Languages UlfarErlingssoniPPZhttp://www.cs.rpi.edu/~spoonerd/adb/TOC.html

64. Real-Time Scheduling Algorithms

65. Alberto Daniel Ferrari // Dr. Dobb's Joiomal. December 1994

66. Overview of the Iris DBMS. Object-Oriented Concepts, Databases and Applications, D.H. Fishman et. Al. Addison-Wesley, 1989.

67. Object Oriented Database Management Systems

68. Cynthia Galpin For: RIT 0602-750 Distributed Systems Ajpril 19,1998 http://www.rit.edu/~cxg0118/oodbms.html

69. The Memory Management Reference Full Bibliography Copyright © 1996 1998 Harlequin Group pic. All rights reserved. http://www.harlequin.com/Bibliography.html

70. Discussions on Real-time Garbage Collection Copyright 1997-1998 NewMonics, Inc. All rights reserved http://www.newmonics.com/index.html

71. Richard Jones' Garbage Collection Page http://storlf.ukc.ac.ulc/coinputerscience/Htinl/Jones/gc.html

72. Garbage Collection http://www.dartmouth.edu/~emk/dylan/gc.html

73. The Memory Management Reference Beginner's Guide Recycling techniques Copyright © 1996 1999 Harlequin Group pic. Release: 1.6 (1999-04-29) http://www.harlequin.com/mm/reference/

74. Disk Management for Object-Oriented Databases

75. Sanjay Ghemawat // MIT Laboratory for Computer Science, March 1994

76. Object Relational Reality Check

77. DataBase Programming & Design OnLine, July 1998 Seth Grimes, a principal of Alta Plana Corp., http://www.dbpg.com/9807feat.htm

78. A Comparative Performance Evaluation ofVrite Barrier Implementations

79. A.L. Hosking, J. Eliot, B. Moss, D. Stefanovic ACM SIGPLAN 1992 Conf. Object-Oriented Programming Systems, Languages and Applications (OOPSLA'92) Vancouver, B.C., Canada, Oct. 1992

80. Scheduling Real Time Garbage Collection

81. Roger Henriksson // Dept of Computer Science, Lvmd University, Sweden 1990

82. Objectorientierte datenbanken A.Heuer Aaddison Wesley, 1992;

83. Measuring the Performance JJ ' T " ' : Garbage Collecting Persistent Java Stores.

84. Craig Hamilton Department of Computing Science University of Glasgow Glasgow 1997

85. Garbage Collecting the World: One Car at a Time.

86. Hudson, R.L., Morrison, R., Moss, J.E.B. & Munro, D.S. Object Oriented Programming : Systems, Languages and Applications (OOPSLA), Atlanta (October 1997)

87. Garbage Collecting the World: One Car at a Time

88. Richard L. Hudson, X Ron Morrison, f J- Eliot B. Moss, X & David S. Munro t r Department of Computer Science, University of Massachusetts, 1998

89. Object Fault Handling for Persistent Programming Languages: A Performance Evaluation

90. Antony L. Hosking J. Eliot B. Moss Proceedings ACM Conference on Object-Oriented Pro-gramming

91. Systems, Languages, and Applications Washington, DC, Sep. 1993, pp. 288-303

92. Main Memory Management for Persistence

93. Antony L. Hosking // Object Oriented Systems Laboratory OPSLA 1991

94. Object-oriented database implementation

95. J.G. Hughes, Prentice Hall, Object-Oriented Databases, 1991 chapter 8,60. 60 Tutorial March 27, 1997 http://thor.csie.ntu.edu.tw/notebook/OODB/60/index.html

96. Cyclic Weighted Reference Counting without Delay

97. Richard E. Jones and Rafael D. Lins // Computing Laboratory University of Kent at Canterbury Canterbury, England November 1992

98. Garbage collection: algorithmsfor automatic dynamic memory management. Richard Jones, Rafael Lins. Chichester, England, John Wiley & Sons, 1996.

99. Non-moving memory allocators and real-time garbage collection. Mark S. Johnstone. PhD thesis, University of Texas at Austin, 1997ftp.cs.utexas.edu/pub/garbage/johnstone-dissertation.ps.gz

100. Software Configuration Management in an Object Oriented Database Mick Jordan, Michael L. Van De Vanter // Sun Microsystems Laboratories USENIX Conf. on Object-Oriented Technologies (COOTS), Monterey, CA, June 26-29,1995

101. JaDE: Access Control in a Java-Based Object Database

102. Vicki E. Jones mariarme Winslett Department of Computer Science University of Illinois at Urbana-Champaign 1995

103. Address Translation and Storage Managementfor Persistent Object Stores

104. Sheetal Vinod Kakkad, B.E., M.S.C.S Dissertation PhD The University of Texas at Austin 1997

105. Evolving Database Systems: A Persistent View.

106. Kirby, G.N.C., Morrison, R., Connor, R.C.H. & Zdonik, S.B. University of St Andrews Technical Report CS/97/5 1997.

107. Architecture and Performance of Large and Disperse Distributed Object Base Systems

108. Donald Kossmann Michael J. Franklin Department of Computer Science and UMIACS University of Maryland 1995

109. Клиентские приложения. Бремя решений. Дж.Салемиhttp://www.jobuniverse.ru/lan/l 995/0 l/54.htm78. ftp://ftp. cs. wisc. edu/exodus/bibliography

110. Database System Generators: GENESIS http://www.ct.monash.edu.au/~azaslavs/cot3000link/db-l-lls/tsld051.htm

111. Shore A High-Performance, Scalable, Persistent Object Repository http://www.cs.wisc.edu/shore/81 . DBMS Online Buyer's Guide Database Servershttp://www.dbmsmag.eom/pcdbms.html#P2619

112. JavaTM Platform 1.2 API Specification http://sunsite.nstu.nsk.su/java-stuff/JDK/api/

113. Partitioned Garbage Collection of a Large Stable Heap (Extended Abstract) Barbara Liskov Umesh Maheshwari Tony Ng // Published in the Proceedings of IWOOOS, October 1996,

114. Client-server architecture

115. Mary Loomis; joop Feb. 92,1992; oodb, architecture;

116. Garbage Collecting the World

117. Bernard Lang, Christian Queinnec, Jose Piquer

118. Proceedings of the 19th Annual ACM SIGPLAN-SIGACT Symposium on Principles of Programming Languages (POPL '92), Albuquerque, New Mexico,1. January 19-22,1992.

119. Distributed Garbage Collection in a Client-Server, Transactional, Persistent Object System

120. Umesh Ivlaheshwari IVIaster thesis. IMassachusetts Institute of Technology February 1993

121. Garbage Collection in a Large, Distributed Object Store

122. Umesh Maheshwari IVIIT Laboratory for Computer Science 545 Technology Square,1. Cambridge MA 02139

123. September, 1997 MIT-LCS-TR-727

124. Collecting Cyclic Distributed Garbage by Controlled Migration Umesh Maheshwari Barbara Liskov

125. A version of this paper is in the proceedings of the Principles of Distributed Computing, 1995.

126. Partitioned Garbage Collection of a Large Object Store

127. Umesh Maheshwari, Barbara Liskov ACM SIGMOD International Conference on Man-agementof Data, 1997.

128. Napier88 Reference Manual (Release 2.2.1)

129. Morrison, R., Brown, A. L., Connor, R. C. H., Cutts, Q. I., Dearie, A., Kirby, G. N. C. & Munro, D. S University of St Andrews Report (1996). http://www-ppg.dcs.st-and.ac.uk/Publications/PostScript/pmos.ps.gz

130. Incremental Garbage Collection of a Persistent Object Store using PMOS David S. Munro, Alfred L. Brown, Ron Morrison, J. Eliot B. Moss // May 1998

131. PMOS: A Complete and Coarse-Grained Incremental Garbage Collector for Persistent Object Stores

132. J. Eliot B. Moss, David S. Munro, and Richard L. Hudson 1995

133. Efficient Garbage Collection for Large Object-Oriented Databases

134. Tony Chun Tung Ng B. S., Master thesis Massachusetts Institute of Technology May 1996

135. Physical Pointer Swizzling

136. Silvia Nittel Computer Science Department University of California, Los Angeles October 1,1995

137. Concurrent Garbage Collection of Persistent Heaps Scott Nettles, James O'Toole, David Gifford April 1993

138. MIT-LCS-TR-569. Submitted to The 14th A CM Symposium on Operating Systems Principles.

139. Scheduling Periodic Tasks In a Hard Real-Time Environment

140. Yingfeng Oh // Department of Computer Science University of Virginia, USA 199497. http:Wwww.oracle.com http:Wwww.ibm.com http:Wwww.iformix.com

141. Basics OOPSLA'97papers http://www-sor.inria.fi-/~lindstro/oopsla97

142. Distributed Garbage Collection and Referencing Managemf" . ooul Object Support System

143. David PlainfossH Thase 20 Juin 1994 L'university Pierre & Marie Curie Paris VI

144. A Distributed GCfor Object Oriented Systems

145. David PlainfossH and Marc Shapiro // LITP Universitft de Paris, 1992

146. A Survey of Distributed Garbage Collection Techniques

147. David PlainfossH and Marc Shapiro // International Workshop on Memory Management, Kinross, Scotland (UK), September 1995.

148. Cyclic Distributed Garbage Collection Without Global Synchronization in CORBA Gustavo Rodriguez-Rivera, Vince Russo // Computer Science Department Purdue University 1996

149. Garbage Collection for Distributed Persistent Objects

150. Sung-Wook Ryu, B. Clifford Neuman //University of Southern

151. California/Information Sciences Institute 1997http://www.usc.edu/

152. Object persistence and Java

153. Arsalan Saljoughy // JavaWorld IVIay 1997http://www.javaworld.com/javaworld/jw-05-1997/jw-05-persistence.html 105. A Data Model and A Query Language for Object-Oriented Databases

154. Manojit Sarkar and Steven P. Reiss Department of Computer Science Brown University1. CS-92-57 December 1992

155. Incremental Mature Garbage Collection Using the Train Algorithm

156. Jacob Seligmann & Steffen Grarup // Computer Science Department, Aarhus University 1994http://www.daimi.aau.dk/~beta/Papers/Train/train.html

157. Larchant-RDOSS: a distributed shared persistent memory and its garbage collector Marc Shapiro, Paulo Ferreira // Cornell Computer Science TR94-1466 Novembre 1994

158. Concurrent Garbage Collection in 02

159. Marcin Skubiszewski, Patrick Valduriez VLDB Conference Athens, Greece, 1997

160. Texas: An Efficient, Portable Persistent Store

161. Third Generation Data Base System Manifesto

162. The Committee for Advanced DBMS Fvinction (Michael Stonebraker, Bruce Lindsay, Jim Gray, Make Carey, David Beech). // Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. Manag. Data, Atlanta City, NJ, USA, May 23-25,1990, http://www.osp.ru/dbms/1995/o2/23 .htm

163. Distribution Support forPjama

164. Susan Spence //University of Glasgow, Scotland 1997 http://www.dcs.gla.ac.ulc/pjama.

165. Object persistence in object-oriented applications V.Srinivasan and D. T. Chang // IBM Systems Journal 1997 http://www.almaden.ibm.com/joumal/sj 36-1 .html

166. Evaluation of00 7 as a system and an application benchmark Ashutosh Tiwary, Vivek R. Narasayya and Henry M. Levy

167. Department of Computer Science and Engineering University of Washington, Seattle, 1995

168. Also affiliated with Research and Technology, Boeing Information and Support Services, Seattle, WA.

169. Opportunistic Log: Efficient Installation Reads in a Reliable Storage Server

170. James O'Toole, Liuba Shrira // Lab of Computer Science Massachusetts Institute of Technology 1994

171. The Design of a Distributed Oberon System

172. Stefan Traub Department of Distributed Systems, University of Ulm, D-89069 Ulm, Germany 1993http://www-vs.informatik.uni-ulm.de/Papers/DHS/JMLC7.html Uniprocessor Garbage Collection Techniques. Paul R. Wilson. 1994 Garbage Collection.

173. Paul R. Wilson. Дополненная версия 117. ACM Computing Surveys, 1997. Fttp: //ftp .cs. utexas. e du/pub/g artag eAigsurv.ps. Bringing Object Relational Down To Earth

174. Kim Won DataBase Programming & Design, vol.10, N 6, June 1997http://www.dbpd.com/vault/index.shtml

175. The Object Is To Manage Data

176. Todd Zino BYTE Software Lab Report October 1997http://wvm.byte.com/art/9710/sec 10/artl .htm

177. Comparative Performance Evaluation of Garbage Collection Algorithms,

178. Benjamin G. Zom PhD dissertation, 1989.

179. The measured cost of conservative garbage collection.

180. Benjamin Zom. // Technical Report CU-CS-573-92, University of Colorado at Boulder, Dept. of Computer Science, Boulder, Colorado, 1992.