[发明专利]一种面向数据一致性维护的双粒度融合方法

权利要求书

1.一种面向数据一致性维护的双粒度融合方法，其特征在于，包括：

一方面，所述方法调用数据变动影响分析算法来分析数据变动对数据一致性的影响，其中数据一致性通过约束规则来描述；然后调用检测决策算法来决定是对约束规则进行一次检测以验证数据一致性是否被破坏，还是累积此次数据变动以实现并发最大化的检测决策；

另一方面，所述方法提供基于细粒度的微观增量分析和粗粒度的宏观并发分析融合的检测语义来指导对约束规则的检测以实现数据一致性高效维护。

2.根据权利要求1所述的一种面向数据一致性维护的双粒度融合方法，其特征在于，所述用于描述数据一致性的约束规则由基于一阶逻辑的约束语言来进行描述，所述约束语言包含七种基本公式，分别为全称量词公式，存在量词公式，与公式，或公式，蕴含公式，非公式，以及函数公式；其中全称量词公式和存在量词公式与所述数据相关联，函数公式所关联的函数对输入数据的值进行评估以返回真或者假，剩余四个公式用于将全称量词公式、存在量词公式、函数公式这些公式连接起来构成各类的约束规则。

3.根据权利要求2所述的一种面向数据一致性维护的双粒度融合方法，其特征在于，所述数据变动影响分析算法是基于其所定义的数据变动的基本影响和分析规则，然后沿着所述约束规则逐层分析以获得数据变动对所述约束规则的最终影响；

所述数据变动的基本影响指的是数据变动对与该数据相关联的全称量词公式或者存在量词公式的真值改变情况，所述数据变动的最终影响指的是数据变动对所述约束规则的真值改变情况；所述分析规则用于说明在该算法分析过程中基本公式对数据变动的影响作用。

4.根据权利要求3所述的一种面向数据一致性维护的双粒度融合方法，其特征在于，所述检测决策算法是基于合理性准则来决定是否对所述约束规则进行检测来验证数据的一致性；

所述合理性准则内容为：若当前数据变动与已经累积的数据变动之间不存在相互冲突的最终影响时，将当前数据变动添加到累积的数据变动中以寻求并发最大化的操作是合理的；反之，若当前数据变动与已经累积的数据变动之间存在相互冲突的最终影响时，应当对所述约束规则进行一次检测以验证数据之间的一致性是否仍然保持。

5.根据权利要求4所述的一种面向数据一致性维护的双粒度融合方法，其特征在于，所述基于微观增量分析和宏观并发分析融合的检测语义分为三部分：增量式语义，完全式语义，以及辅助函数语义；

所述增量式语义用于指导微观增量分析的进行，其关注于在检测过程中，分析约束规则上哪些检测结果是可以复用的，从而减少对这些结果冗余的计算；

所述完全式语义是基本的检测语义，当在检测过程中遇到约束规则上由数据变动导致产生的全新部分时，完全式语义指导检测的进行；

所述辅助函数语义用于指导宏观并发分析的进行，其根据当前公式是否是并发点决定是否并发地调用子公式的检测语义。

6.根据权利要求5所述的一种面向数据一致性维护的双粒度融合方法，其特征在于，所述增量式语义基于作用函数而定义，所述作用函数用于指明约束规则上哪些公式的结果由于受到数据变动的影响从而需要更新；所述作用函数的更新规则如下：

对于全称量词公式和存在量词公式而言，如果其关联的数据发生变动或者其子公式受到数据变动的影响，则其作用函数返回真，反之，返回假；

对于与公式，或公式，蕴含公式而言，如果其左右子公式中至少一个受到数据变动的影响，则其作用函数返回真，反之，返回假；

对于非公式而言，如果其子公式受到数据变动的影响，则其作用函数返回真，反之，返回假；

对于函数公式而言，其作用函数恒返回假。

7.根据权利要求6所述的一种面向数据一致性维护的双粒度融合方法，其特征在于，针对辅助函数语义，所述并发点为约束规则上受到数据变动影响的最外层公式，其指明了宏观并发分析的起点，所述并发点的选择具体内容为：

从约束规则的最外层公式开始，由外向内地考虑每个遇到的公式：

如果所述公式的作用函数返回真，且公式类型为全称量词公式或者存在量词公式，则将此公式选作一个并发点；

如果所述公式作用函数返回真，且公式类型为与公式，或公式，蕴含公式其中的一种，则进一步考虑该公式的左右两个子公式；

如果所述公式作用函数返回真，且公式类型为非公式，则进一步考虑该公式的子公式；

当没有公式需要考虑时，所述约束规则中的所有并发点均已被选择出来。