SQL Server 2000在局域网中的并行数据统计处理

"这篇论文探讨了在Windows 2000局域网环境中，利用SQL Server 2000数据库管理系统进行数据统计的并行处理方法。通过电话话费计算的例子，作者阐述了如何设计并行算法以提高统计效率，同时确保系统数据的安全性，并保证在统计过程中对工作站的任何修改（如撤销或插入）不会影响最终的统计结果。" 在微机网络数据库系统中，数据统计的并行处理是一项关键的技术，它涉及到多台计算机协作处理大型数据集，以加速计算过程。SQL Server 2000是一款广泛使用的数据库管理系统，它支持并行处理能力，能够在分布式环境中有效地管理和处理数据。在Windows 2000局域网环境下，通过合理配置和优化，可以实现高效的并行统计计算。 论文中提到的并行处理设计思想主要包含以下几个方面： 1. **数据分解**：在并行处理中，大任务被分解成多个小任务，这些小任务可以在网络中的不同工作站上独立执行。例如，在电话话费计算中，用户数据可能被分割成多个子集，每个子集在单独的工作站上进行计算。 2. **并发算法**：SQL Server 2000支持并发控制，使得多个工作站可以同时处理不同的数据子集，而不会相互干扰。这种并发执行可以显著提升统计效率，尤其是在处理大量数据时。 3. **数据合成**：各工作站完成各自的任务后，需要将结果合并成一个整体的统计结果。这个过程通常涉及到数据的同步和一致性检查，以确保合并后的结果正确无误。 4. **系统数据安全性**：并行处理过程中，系统的安全性是至关重要的。SQL Server 2000提供了事务处理和恢复机制，保证了即使在网络故障或工作站出现问题时，也能保护数据的完整性，避免数据丢失。 5. **异常处理与回滚**：论文强调了在统计过程中，如果某个工作站的数据发生撤销或插入，这不应影响最终统计结果。这意味着系统需要具备处理这类异常情况的能力，例如通过事务日志和回滚机制来维护统计的一致性。 6. **并行性能优化**：为了最大化并行处理的性能，可能需要对网络环境、数据库配置、查询计划等进行调整，例如优化网络通信，减少数据传输量，以及使用并行查询优化器来制定更有效的执行策略。 通过这样的并行处理方法，微机网络数据库系统可以高效地处理大数据量的统计任务，提高运算速度，同时保证数据的安全性和一致性。这一技术对于当时的IT行业，尤其是那些需要实时分析大量数据的企业和机构具有重要的实际应用价值。