Thuật toán tụ năng lượng bea bond energy algorithm trong thiết kế cơ sở dữ liệu phân tán tuyển sinh trung học phổ thông tỉnh thái nguyên

• Trường học: Trường Đại Học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Thuật Toán Tự Năng Lượng BEA Trong Thiết Kế Cơ Sở Dữ Liệu Phân Tán Tại Thái Nguyên
• Loại tài liệu: Luận Văn
• Địa điểm: Thái Nguyên

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: KHAI NIỆM VỀ CƠ SỞ DỮ LIỆU PHÂN TÁN
• 1.1. Hệ thống cơ sở dữ liệu tập trung
• 1.2. Giới thiệu hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán
• 1.3. Ưu điểm, nhược điểm hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán
• 1.4. Các đặc điểm của hệ thống xử lý phân tán
• 1.5. Kiến trúc của một hệ cơ sở dữ liệu phân tán
• 1.6. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT LIÊN QUAN
• 2.1. Phân đoạn dữ liệu
• 2.2. Nhu cầu phân đoạn dữ liệu
• 2.3. Các điều kiện ràng buộc trong thiết kế phân đoạn
• 2.4. Phân đoạn ngang
• 2.5. Phân đoạn đọc
• 2.6. Quá trình phân đoạn
• 2.7. Thuật toán tụ năng lượng BEA và ứng dụng
• 2.8. Xác định ma trận sử dụng các thuộc tính
• 2.9. Xây dựng ma trận hấp dẫn xếp cụm. Phân đoạn ma trận hấp dẫn
• 2.10. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ỨNG DỤNG THỰC TẾ
• 3.1. Hệ thống cơ sở dữ liệu phục vụ tuyển sinh THPT tại Sở
• 3.2. Sơ đồ cơ sở dữ liệu phân tán
• 3.3. Phân đoạn đọc
• 3.4. Áp dụng thuật toán tụ năng lượng BEA
• 3.5. Thực hiện với dữ liệu cụ thể
• 3.6. Các sơ đồ thuật toán
• 3.7. Chương trình chính
• 3.8. Thuật toán phân đoạn ma trận hấp dẫn phân cụm
• 3.9. Thuật toán tìm phân trên, phần dưới trong ma trận hấp dẫn
• 3.10. Kết luận chương
• MỞ ĐẦU
• KẾT LUẬN
• Kết quả luận văn đạt được
• Phương hướng tìm hiểu và thực nghiệm tiếp theo của luận văn
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

I. Giải pháp CSDL phân tán cho tuyển sinh THPT Thái Nguyên

Trong bối cảnh số hóa giáo dục, việc quản lý dữ liệu tuyển sinh đòi hỏi một hệ thống hiệu quả, linh hoạt và có khả năng chịu tải cao. Cơ sở dữ liệu phân tán (CSDLPT) nổi lên như một giải pháp kiến trúc ưu việt, thay thế cho mô hình tập trung truyền thống. Thay vì lưu trữ toàn bộ dữ liệu tại một máy chủ trung tâm, CSDLPT cho phép phân bổ dữ liệu trên nhiều máy tính (trạm) trong một mạng lưới, chẳng hạn như tại các trường THPT và Sở GDĐT. Luận văn thạc sĩ của Dương Văn Lương (2016) đã tập trung nghiên cứu ứng dụng mô hình này cho công tác tuyển sinh tại tỉnh Thái Nguyên. Mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống thông tin giáo dục có cấu trúc phản ánh đúng tổ chức, tăng tính tự chủ cho các đơn vị, đồng thời đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy. Chìa khóa để triển khai thành công mô hình này nằm ở kỹ thuật phân mảnh dữ liệu (data fragmentation), một quy trình chia nhỏ các bảng dữ liệu lớn thành các mảnh logic để lưu trữ và xử lý tại các trạm phù hợp. Việc thiết kế CSDL phân tán hợp lý sẽ giúp giảm thiểu đáng kể chi phí truyền thông trong CSDLPT và tối ưu hóa truy vấn phân tán, mang lại hiệu quả vượt trội cho toàn bộ hệ thống quản lý.

1.1. Tổng quan về hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán CSDLPT

Một cơ sở dữ liệu phân tán là một tập hợp các cơ sở dữ liệu liên quan logic với nhau, được phân bổ vật lý trên nhiều máy tính trong một mạng. Ưu điểm chính của mô hình này bao gồm khả năng mở rộng dễ dàng, tăng tính sẵn sàng (hệ thống vẫn hoạt động ngay cả khi một trạm gặp sự cố), và hiệu suất truy vấn cao do dữ liệu được đặt gần nơi sử dụng nhiều nhất. Hơn nữa, nó cho phép các đơn vị (trường học) có quyền tự chủ trong việc quản lý dữ liệu cục bộ của mình, phù hợp với cấu trúc của các tổ chức lớn như ngành giáo dục. Tuy nhiên, việc thiết kế và quản lý một hệ quản trị CSDL phân tán cũng phức tạp hơn, đòi hỏi các cơ chế đồng bộ hóa và đảm bảo tính nhất quán dữ liệu nghiêm ngặt.

1.2. Phân mảnh dữ liệu Chìa khóa tối ưu hóa cơ sở dữ liệu

Phân mảnh dữ liệu là quá trình chia một quan hệ (bảng) tổng thể thành nhiều mảnh nhỏ hơn. Có hai loại phân mảnh chính: phân mảnh ngang (chia theo các dòng/bản ghi) và phân mảnh dọc (chia theo các cột/thuộc tính). Mục tiêu của data fragmentation là tối ưu hóa cơ sở dữ liệu bằng cách giảm lượng dữ liệu không liên quan cần truy cập trong mỗi truy vấn. Khi một truy vấn chỉ cần một vài thuộc tính, hệ thống chỉ cần truy cập vào mảnh chứa các thuộc tính đó thay vì quét toàn bộ bảng lớn. Điều này giúp tăng tốc độ xử lý, giảm tải cho mạng và cho phép xử lý song song các truy vấn trên nhiều mảnh, từ đó nâng cao hiệu suất chung của hệ thống.

II. Thách thức trong quản lý dữ liệu tuyển sinh THPT tập trung

Trước khi có đề xuất về thiết kế CSDL phân tán, công tác quản lý dữ liệu tuyển sinh THPT tại Thái Nguyên đối mặt với nhiều thách thức cố hữu của mô hình tập trung. Theo phân tích trong tài liệu gốc, hệ thống cũ sử dụng phần mềm trên nền Virtual FoxPro, dữ liệu được nhập tại các trường, ghi ra đĩa CD và nộp về Sở GDĐT để ghép nối thủ công. Quy trình này bộc lộ nhiều hạn chế nghiêm trọng. Dữ liệu thiếu tính nhất quán, dễ xảy ra sai sót trong quá trình tổng hợp và không có giá trị sử dụng lại tại các trường sau khi đã nộp. Điều này dẫn đến tình trạng lãng phí tài nguyên khi cùng một học sinh phải được quản lý trong ba cơ sở dữ liệu riêng biệt: tuyển sinh, quản lý học sinh và thi tốt nghiệp. Hơn nữa, việc xử lý, sửa chữa thông tin đều tập trung tại một máy chủ duy nhất, gây ra tình trạng quá tải, chậm trễ trong việc trả kết quả và khó khăn trong việc khai thác thông tin tức thời tại các đơn vị. Nhu cầu xây dựng một cơ sở dữ liệu ngành giáo dục hiện đại, khắc phục các nhược điểm này là vô cùng cấp thiết.

2.1. Hạn chế của việc lưu trữ dữ liệu tuyển sinh tập trung

Mô hình tập trung gây ra nhiều vấn đề. Thứ nhất, dữ liệu bị dư thừa và không nhất quán. Các trường phải quản lý nhiều phiên bản dữ liệu khác nhau cho cùng một đối tượng học sinh, gây khó khăn cho việc thống kê và báo cáo chính xác. Thứ hai, hiệu năng hệ thống thấp. Mọi thao tác từ nhập liệu, sửa đổi đến truy vấn đều đổ dồn về máy chủ trung tâm, tạo thành "nút cổ chai" khi vào mùa cao điểm tuyển sinh. Thứ ba, thiếu tính linh hoạt và tự chủ. Các trường không thể chủ động khai thác hay cập nhật nguồn dữ liệu của chính mình mà phải phụ thuộc hoàn toàn vào trung tâm, làm chậm quá trình ra quyết định và quản lý.

2.2. Nhu cầu cấp thiết về một thiết kế CSDL phân tán mới

Sự phát triển của hạ tầng công nghệ thông tin tại các trường THPT ở Thái Nguyên, với 100% kết nối Internet băng thông rộng, đã tạo điều kiện chín muồi để chuyển đổi. Một thiết kế CSDL phân tán là câu trả lời cho những thách thức trên. Nó cho phép dữ liệu được thu thập, xử lý và lưu trữ ngay tại các trường, đồng thời vẫn đảm bảo sự quản lý và tổng hợp chung tại Sở GDĐT. Mô hình này không chỉ giải quyết vấn đề hiệu năng và dư thừa dữ liệu mà còn trao quyền tự chủ cho các đơn vị, thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ thông tin một cách sâu rộng và hiệu quả hơn trong toàn ngành.

III. Phương pháp phân mảnh dọc với thuật toán tụ năng lượng BEA

Để giải quyết bài toán phân mảnh dọc trong thiết kế CSDL phân tán tuyển sinh, luận văn đã đề xuất áp dụng Thuật toán Tụ năng lượng BEA (Bond Energy Algorithm). Đây là một thuật toán gom cụm (clustering algorithm) kinh điển, được sử dụng để sắp xếp lại các hàng và cột của một ma trận sao cho các phần tử có giá trị tương đồng cao được nhóm lại gần nhau. Trong bối cảnh thiết kế cơ sở dữ liệu, BEA giúp xác định các nhóm thuộc tính (cột) thường được truy cập cùng nhau trong các giao dịch (truy vấn). Bằng cách nhóm các thuộc tính này vào cùng một mảnh dữ liệu, hệ thống có thể giảm thiểu số lượng mảnh cần truy cập cho mỗi câu lệnh, qua đó tối ưu hóa hiệu suất. Nguyên lý cốt lõi của thuật toán BEA là cực đại hóa "năng lượng liên kết" tổng thể của ma trận, tương ứng với việc gom các thuộc tính có "mối quan hệ" mật thiết vào cùng một cụm, tạo tiền đề cho việc phân tách quan hệ một cách logic và hiệu quả.

3.1. Giới thiệu thuật toán Bond Energy Algorithm BEA

Thuật toán Bond Energy Algorithm (BEA) được McCormick và các cộng sự phát triển vào năm 1972. Mục tiêu của nó là hoán vị các hàng và cột của ma trận dữ liệu để tìm ra một cấu trúc mà ở đó, sự tương đồng giữa các phần tử liền kề là lớn nhất. Trong distributed database design, "sự tương đồng" này được đo lường bằng mức độ hấp dẫn (affinity) giữa các thuộc tính. Mức độ hấp dẫn này được tính toán dựa trên tần suất các thuộc tính được truy cập cùng nhau bởi các ứng dụng hoặc truy vấn từ các trạm khác nhau. BEA không trực tiếp phân chia dữ liệu, mà nó tạo ra một ma trận đã được tối ưu hóa về mặt cấu trúc, từ đó người thiết kế có thể dễ dàng xác định các điểm phân tách hợp lý.

3.2. Nguyên lý hoạt động và mục tiêu của thuật toán

BEA hoạt động bằng cách xây dựng một ma trận tương đồng thuộc tính (Attribute Affinity Matrix), trong đó mỗi phần tử thể hiện mức độ liên quan giữa hai thuộc tính. Sau đó, thuật toán sẽ hoán vị các cột (và hàng) một cách lặp đi lặp lại. Trong mỗi bước, nó sẽ chọn một cột chưa được xếp và tìm vị trí tốt nhất để chèn vào giữa các cột đã được sắp xếp, sao cho "năng lượng liên kết" (tổng của tích các phần tử kề nhau) là cực đại. Kết quả cuối cùng là một ma trận được "gom cụm", nơi các thuộc tính thường xuyên được sử dụng cùng nhau sẽ nằm cạnh nhau. Mục tiêu cuối cùng là tạo ra các mảnh dữ liệu (phân đoạn) có tính gắn kết nội tại cao và ít phụ thuộc lẫn nhau.

IV. Hướng dẫn các bước triển khai thuật toán tụ năng lượng BEA

Quá trình áp dụng thuật toán tụ năng lượng BEA trong thực tế bao gồm nhiều bước tuần tự và logic, từ thu thập dữ liệu đầu vào đến khi xác định được các mảnh dữ liệu cuối cùng. Theo mô tả trong luận văn, quy trình này bắt đầu bằng việc phân tích các truy vấn thường gặp trong hệ thống tuyển sinh để xây dựng ma trận tương đồng thuộc tính. Ma trận này là trái tim của thuật toán, phản ánh tần suất các cặp thuộc tính được truy cập đồng thời. Sau đó, thuật toán BEA được thực thi để tái sắp xếp ma trận này, tạo ra một "bản đồ nhiệt" về mối quan hệ giữa các thuộc tính. Dựa trên ma trận đã được gom cụm, bước cuối cùng là xác định các "điểm tách" tối ưu để thực hiện phân mảnh dọc. Quá trình này không chỉ là một bài toán kỹ thuật mà còn đòi hỏi sự am hiểu về nghiệp vụ để đảm bảo các mảnh dữ liệu tạo ra có ý nghĩa và phục vụ tốt nhất cho các hoạt động tối ưu hóa truy vấn phân tán.

4.1. Bước 1 Xây dựng ma trận tương đồng thuộc tính Affinity

Bước đầu tiên là định lượng mối quan hệ giữa các thuộc tính. Người thiết kế cần thu thập thông tin về các truy vấn (ví dụ: 8 dạng câu hỏi thường gặp trong hệ thống tuyển sinh) và tần suất thực hiện chúng từ mỗi trạm (ví dụ: 4 trạm gồm Đại Từ, Đồng Hỷ, Phổ Yên, Sông Công). Từ đó, một ma trận tương đồng thuộc tính (Attribute Affinity Matrix) được xây dựng. Giá trị tại ô (i, j) của ma trận này thể hiện tổng tần suất mà hai thuộc tính Ai và Aj được truy cập cùng nhau trong tất cả các truy vấn từ tất cả các trạm. Ma trận này là dữ liệu đầu vào cốt lõi cho thuật toán BEA.

4.2. Bước 2 Tái sắp xếp ma trận để tối đa hóa năng lượng

Sau khi có ma trận tương đồng, thuật toán BEA tiến hành sắp xếp lại các cột. Nó bắt đầu với hai cột bất kỳ, sau đó lần lượt thêm các cột còn lại vào vị trí tối ưu nhất. Vị trí tối ưu được xác định bằng cách tính toán giá trị "đóng góp" (contribution) khi chèn một cột mới vào giữa hai cột đã có. Giá trị này, được tính bằng hàm BOND, đo lường sự gia tăng "năng lượng liên kết". Quá trình này lặp lại cho đến khi tất cả các cột đã được định vị, tạo ra một ma trận mới có các cụm thuộc tính liên quan chặt chẽ nằm kề nhau.

4.3. Bước 3 Xác định điểm tách để phân mảnh dọc dữ liệu

Ma trận cuối cùng sau khi chạy BEA cho thấy rõ các nhóm thuộc tính. Nhiệm vụ tiếp theo là tìm điểm tách (split point) tối ưu trên đường chéo chính của ma trận này để chia nó thành các khối. Một thuật toán con được sử dụng để duyệt qua các điểm tách khả dĩ và tính toán một hàm chi phí. Hàm này cực đại hóa số lượng truy vấn chỉ chạy trên một mảnh và tối thiểu hóa số lượng truy vấn phải truy cập cả hai mảnh. Điểm tách có giá trị hàm mục tiêu tốt nhất sẽ được chọn để thực hiện phân mảnh dọc, tạo ra các bảng con mới.

V. Kết quả ứng dụng thuật toán BEA vào CSDL tuyển sinh THPT

Nghiên cứu của Dương Văn Lương (2016) đã thử nghiệm áp dụng thuật toán tụ năng lượng BEA trên dữ liệu thực tế của công tác tuyển sinh THPT tại Thái Nguyên. Dữ liệu đầu vào bao gồm một bảng quan hệ với các thuộc tính của học sinh (như họ tên, ngày sinh, điểm thi, nguyện vọng) và thống kê tần suất truy cập từ 4 trạm phân tán thông qua 8 loại câu hỏi nghiệp vụ phổ biến. Sau khi thực hiện các bước của thuật toán, hệ thống đã xác định được điểm phân tách tối ưu. Kết quả là bảng dữ liệu tổng thể ban đầu được phân mảnh thành hai bảng con một cách logic. Ví dụ, một bảng có thể chứa các thông tin cá nhân cơ bản (mã số, họ tên, địa chỉ), trong khi bảng còn lại chứa các thông tin liên quan đến điểm số và kết quả học tập. Quan trọng là thuộc tính khóa (mã học sinh) được nhân bản trong cả hai mảnh để đảm bảo khả năng kết hợp lại dữ liệu khi cần thiết. Giải pháp này giúp các truy vấn liên quan đến thông tin cá nhân chỉ cần truy cập mảnh thứ nhất, và các truy vấn về điểm số chỉ cần truy cập mảnh thứ hai, qua đó đạt được mục tiêu tối ưu hóa truy vấn phân tán và nâng cao hiệu quả cho toàn bộ cơ sở dữ liệu ngành giáo dục.

5.1. Phân tích dữ liệu và các truy vấn thực tế của Sở GDĐT

Dữ liệu thử nghiệm bao gồm 10 thuộc tính chính liên quan đến thông tin thí sinh. Các truy vấn được mô phỏng dựa trên 8 nghiệp vụ thực tế như: "Tra cứu thông tin cá nhân của thí sinh", "Lập danh sách phòng thi", "Thống kê điểm theo trường THCS", v.v. Tần suất truy cập của các truy vấn này được thống kê từ 4 cụm trường THPT đại diện. Việc phân tích kỹ lưỡng các mẫu truy cập này là yếu tố quyết định để xây dựng một ma trận tương đồng thuộc tính chính xác, phản ánh đúng nhu cầu sử dụng dữ liệu của hệ thống.

5.2. Kết quả phân mảnh và lợi ích trong tối ưu hóa truy vấn

Thuật toán BEA đã nhóm các thuộc tính như {mã số, tên đơn vị, địa chỉ} vào một cụm và {mã số, số nhân viên, tên lãnh đạo} vào một cụm khác (theo ví dụ minh họa trong luận văn). Đối với bài toán tuyển sinh, kết quả tương tự có thể là nhóm {Mã HS, Họ tên, Ngày sinh, Giới tính} và {Mã HS, Điểm Toán, Điểm Văn, Điểm Anh, Điểm ưu tiên}. Việc phân mảnh này giúp các truy vấn chỉ cần đến dữ liệu nhân thân sẽ không phải tải dữ liệu điểm và ngược lại. Điều này giúp giảm đáng kể chi phí truyền thông trong CSDLPT và tăng tốc độ phản hồi của hệ thống, đặc biệt với các báo cáo, thống kê phức tạp.