随着移动实时数据服务在电子商务和交通控制等行业应用的逐渐推广,其应用中数据的时间限制性也逐步凸显,对于数据库系统需用新鲜的数据去反映物理世界对象状态的最新变化也有了进一步的要求。同时由于移动实时数据库系统中的事务有着严格的时间限制,事务必须在其截止期内提交,否则系统会产生极大损失甚至带来灾难。基于上述考虑,移动实时数据库系统应用追求的目标就不再是系统的吞吐量及平均响应时间,而是系统中满足定时限制的事务的比率。这就要求解决关于数据模型、事务模型、事务调度等方面的一系列理论与关键技术的问题;而传统的事务调度方法由于没有考虑数据、事务的定时限制,不再适用于移动实时的应用。负载的不可预测甚至可能的超载以及资源的有限性,是移动实时数据库系统应用中面临的又一难题。尤其就资源的有限性而言,它导致系统不可能完全满足移动实时数据库系统性能多方面的要求。尽管很多学者诉诸于提高数据新鲜度以求解决问题,但都只是集中在提高系统某一单方面性能上。为此,论文首先提出在移动实时数据库系统中进行服务质量管理,即用服务质量来衡量系统的综合性能;并且给出了一种新的衡量服务质量的评价模型,其中包括事务错过截止期比率、数据新鲜度、CPU利用率、系统能耗等性能参数。当然系统服务质量性能参数标准得到同时完全的满足是不可能的,因为有的参数自身就相互矛盾。所以,为使各性能参数之间保持平衡,文中采用反馈控制的方法去实现。同时为保证系统服务质量,论文还提出三种服务质量管理策略:QDDU策略、基于差分服务的管理策略、基于不精确计算的管理策略。由于移动实时数据库系统服务质量管理还必须考虑数据对象间的构成关系,这种构成关系将数据对象分为导出数据对象和基本数据对象两类,文中构建了一种有向非循环图来描述它们之间的关系。当某个数据对象值的变化可忽略时,实际上没有必要在数据库更新这一数据,因为这不仅无助于提高系统价值,反而会增加系统负载。所以,论文构建数据模型时除了考虑数据对象的时间有效期,还提出值域有效性以表示数据对象在值域内容许的偏差。移动实时数据库系统中不同类型的事务错过截止期对系统性能影响是不同的:硬实时事务错过截止期会导致系统性能严重降低;而软实时事务出现少量的错过截止期却能够容忍。与此相应它们带给系统的价值也不同,所以系统对具有不同价值的事务实行差分服务,以此减少事务对系统资源的竞争。不仅如此文章中还引入不精确计算技术调度事务,其实现方法是把一个复杂嵌套事务建模成一个必要部分和若干可选部分,当完成一个事务所有的可选部分代价太大时,系统可以选择只执行该事务的必要部分。而且,由于移动实时数据库系统中大多数事务都是复杂的嵌套事务,传统调度策略都已不太适用。因此论文也提出了新的基于触发机制的事务调度算法,即通过反馈控制架构实现的RODDFTS与RODBFTS两种算法。这两种算法都属于递归算法,且都是在遍历数据对象的有向非循环图的基础上提出。通过仿真实验评估,两种算法使系统的性能参数均不超过数据库管理员预置的两种状态(稳态和暂态)的参考值,从而使得系统的综合性能得以提高。