Phân mảnh và cấp phát dữ liệu trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng phân tán

Lê Thu Trang và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 128(14): 107 - 112 
107 
PHÂN MẢNH VÀ CẤP PHÁT DỮ LIỆU 
TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG PHÂN TÁN 
Lê Thu Trang1*, Lê Bích Liên2, Nguyễn Tuấn Anh3 
1Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái nguyên 
2Trường Đại học Sư phạm – ĐH Thái Nguyên, 3Đại Học Thái Nguyên 
TÓM TẮT 
Trong thiết kế phân tán, phân mảnh và cấp phát là một vấn đề quan trọng. Cơ sở dữ liệu hướng đối 
tượng phân tán khi thiết kế còn phát sinh thêm một số vấn đề phức tạp khác. Các vấn đề phức tạp 
này bắt nguồn từ các đặc điểm của mô hình hướng đối tượng, đó là tính đóng gói, kế thừa, sự phân 
cấp lớp, sự có mặt của các thuộc tính và phương thức phức hợp. Bài bào này trình bày về thuật 
toán cấp phát lớp trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng phân tán. 
Từ khóa: phân tán, cơ sở dữ liệu hướng đối tượng phân tán, phân mảnh, cấp phát dữ liệu 
ĐẶT VẤN ĐỀ* 
Sự phát triển của các ứng dụng dữ liệu 
chuyên sâu đã vượt qua khả năng xửa lý của 
hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ. Có 
thể liệt kê một số lĩnh vực chuyên môn sâu 
của cơ sở dữ liệu như Multimedia, 
CAD/CAM và các hệ thống tài chính phức 
tạp. Các hạn chế của cơ sở dữ liệu quan hệ đã 
thúc đẩy sự phát triển của hệ thống cơ sở dữ 
liệu hướng đối tượng (OODBS – Object 
Oriented Database System). OODBS được 
xây dựng dựa trên mô hình cơ sở dữ liệu 
hướng đối tượng (OODB), mỗi đối tượng 
được lưu trữ không chỉ dữ liệu mà còn thao 
tác trên chúng. Các nghiên cứu cho thấy 
OODB sẽ tiếp tục phát triển và cung cấp các 
khả năng nổi trội trong việc xử lý dữ liệu 
phức tạp. 
Để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp lớn với 
sự phân bố nhiều trạm ở các vị trí địa lý khác 
nhau, OODB được phát triển trên môi trường 
mạng tạo thành mô hình cơ sở dữ liệu hướng 
đối tượng phân tán (DOODB – Distributed 
Object Oriented Database System). 
Cơ sở dữ liệu phân tán cần có phương án thiết 
kế tốt nhằm cải thiện hiệu năng của hệ thống. 
Hai vấn đề trong thiết kế trong cơ sở dữ liệu 
phân tán là phân mảnh (fragment) và cấp phát 
(allocation). Với các đặc điểm của OODB 
như đóng gói, kế thừa, phân cấp thì các kĩ 
* Tel: 0983 754948, Email: trangtip@gmail.com 
thuật phân mảnh và cấp phát sẽ gặp khó khăn 
hơn nhiều. Bài toán cấp phát dữ liệu đã được 
chứng minh là bài toàn NP đầy đủ, trong 
nghiên cứu này tôi đề cập tới một thuật toán 
cấp phát lớp trong OODB. 
CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 
Phân mảnh được chia làm 3 loại: phân mảnh 
ngang, phân mảnh dọc và phân mảnh hỗn 
hợp. Phân mảnh dọc nhằm chia một quan hệ 
thành tập các quan hệ nhỏ hơn, phân mảnh 
ngang nhằm chia các bộ dữ liệu thành các 
quan hệ, phân mảnh hỗn hợp là kết hợp cả 
phân mảnh ngang và phân mảnh dọc. Phân 
mảnh trong cơ sở dữ liệu quan hệ đã được đề 
cập trong rất nhiều nghiên cứu, và cũng có 
nhiều công trình liên quan đến cấp phát trong 
cơ sở dữ liệu [4], [8], [9]. 
Trong OODB, mục tiêu của phân mảnh dọc là 
chia các lớp thành các lớp nhỏ hơn, còn phân 
mảnh ngang là chia bộ các đối tượng của lớp 
thành các mảnh. Dữ liệu trong OODB bao 
gồm các đối tượng được đóng gói, mỗi đối 
tượng bao gồm các thuộc tính và các phương 
thức. Các đối tượng được tạo ra từ các lớp. 
Một lớp trong quan hệ thứ tự được biểu diễn 
bởi C = (K, A, M, I) trong đó K là tập các 
định danh, A là tập các thuộc tính, M là tập 
các phương thức, I là tập các đối tượng được 
định nghĩa bởi A và M. Phân mảnh dọc của C 
là Cv ={K, A’, M’, I} trong đó A’ , 
M’ . Phân mảnh ngang của C là Ch={K, 
A, M, I’} trong đó I . Một số nghiên cứu 
Lê Thu Trang và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 128(14): 107 - 112 
108 
đã thực hiện với việc phân mảnh trong OODB 
[3], [7], [11], Cấp phát là định vị các mảnh f i 
vào các trạm sj của mạng truyền thông. Các 
nghiên cứu tập trung tìm ra các thuật toán cấp 
phát nhằm giảm chi phí. Chỉ có một số rất ít 
các nghiên cứu đề cập đến vấn đề cấp phát 
các thuộc tính và các phươg thức. Trong [6] 
K. Barker and S. Bhar đã đưa ra các khái 
niệm cơ bản để thiết lập cho bài toán cấp phát 
lớp, trong đó các tác giả cũng đề nghị một 
hướng tiếp cận đồ thị để giải quyết bài toán. 
Trong [1] và [10] đề cập đến thuật toán di 
truyền để chọn ra phương án cấp phát gần tối 
ưu. Các giải thuật heuristic cho bài toán cấp 
phát lớp trong OODB được đề cập trong [2], [5] 
BÀI TOÁN CẤP PHÁT LỚP 
Mô tả bài toán 
Trong giai đoạn cấp phát, các mảnh lớp được 
định vị vào các trạm trong mạng liên kết, bài 
toán đặt ra là tìm một phương án cấp phát tối 
ưu. Phương án này với tiêu chí là chi phí cấp 
phát là nhỏ nhất. Chi phí cấp phát là tổng các 
chi phí thành phần: chi phí lưu trữ dữ liệu, chi 
phí xử lý vấn tin, chi phí để truyền dữ liệu 
giữa các trạm. 
Các thông tin cần thiết để thiết lập công thức 
tính chi phí cấp phát bao gồm: thông tin về dữ 
liệu, các truy vấn, thông tin mạng gồm các 
trạm, khả năng lưu trữ của từng trạm và hiệu 
năng hoạt động của mỗi trạm 
Mô hình được thiết lập như sau: 
- Mạng kết nối gồm m trạm S= {s1, s2,  sm} 
- Tập các mảnh F= {f1, f2,  fn}, giả thiết số 
lượng các mảnh nhiều hơn số trạm rất nhiều. 
- Tập các truy vấn Q = {q1, q2,  qh} 
Mục tiêu của bài toán là xác định ánh xạ từ F 
vào S sao cho tổng chi phí là nhỏ nhất. 
Thông tin về dữ liệu 
Để đơn giản, tất cả các thuộc tính và phương 
thức của tất cả các lớp được đánh số và chỉ 
mang một chỉ số. Ma trận sử dụng thuộc tnhs 
của các phương thức MAU (Method Attribute 
Usage) biểu diễn việc sử dụng các thuộc tính 
bởi các phương thức. Trong ma trận MAU, 
các hàng thể hiện các phương thức, các cột 
thể hiện các thuộc tính, giá trị 1 chỉ ra phương 
thức truy cập thuộc tính tương ứng, ngược lại 
là 0. Bảng 1 là một ví dụ về MAU. 
Bảng 1. Ma trận MAU 
 a1 a2 a3 a4 a5 
m1 1 0 1 0 0 
m2 0 1 0 0 0 
m3 0 0 0 1 1 
Ma trận sử dụng phương thức của các phương 
thức MMU (Method Method Usage) biểu 
diễn việc sử dụng các phương thức bởi các 
phương thức khác. Trong ma trận MMU, các 
hàng và các cột bao gồm các phương thức, giá 
trị 1 chỉ ra phương thức truy cập các thuộc 
tính tương ứng, ngược lại là 0. Bảng 2 là một 
ví dụ về MMU. 
Bảng 2. Ma trận MMU 
 m1 m2 m3 
m1 1 0 1 
m2 0 1 0 
m3 0 0 0 
Kích thước các mảnh lớp fi: 
 Size (fi) = card(fi) * length (fi) 
Trong đó card(fi) là số phần tử của các mảnh fi, 
length(fi) là số byte của các thuộc tính trong 
mảnh fi. Bảng 3 là ví dụ về kích thước mảnh. 
Bảng 3. Mảng Size (F) 
Fragment f1 f2 f3 f4 
Size 300 550 400 100 
Thông tin về truy vấn của người dùng 
Khi đóng gói các đối tượng, các ứng dụng chỉ 
truy cập được các mảnh đối tượng thông qua 
các phương thức, acc(qi, mi) là tần suất truy 
cập vào phương thức mi của câu truy vấn qi, 
Ví dụ được thể hiện qua bảng 4. 
Bảng 4. Ma trận QMF 
Query/Method m1 m2 m3 
q1 3 5 1 
q2 4 0 2 
q3 4 1 0 
Ma trận QSF biểu diễn tần suất thực hiện các 
truy vấn tại các trạm. 
Bảng 5. Ma trận QSF 
Query/Site s1 s2 s3 
q1 2 1 0 
q2 1 0 3 
q3 0 3 1 
Lê Thu Trang và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 128(14): 107 - 112 
109 
Thông tin các trạm 
Mỗi trạm có dung lượng lưu trữ như sau: 
Bảng 6. Dung lượng trên các trạm 
Site s1 s2 s3 
Dung lượng 1000 1700 600 
Điều kiện đặt ra là tổng kích thước các mảnh 
lưu trữ trên mỗi trạm không được vượt quá 
dung lượng của trạm đó 
Thông tin về mạng 
Ma trận chi phí giao tiếp giữa các trạm là n*n, 
mỗi phần tử là chi phí giao tiếp giữa 2 trạm, 
Bảng 7 là ví dụ về ma trận chi phí giao tiếp 
Bảng 7. Ma trận liên kết trạm SSC0 
Site s1 s2 s3 
s1 0 5 10 
s2 5 0 3 
s3 10 3 0 
Áp dụng thuật toán tìm đường đi nhỏ nhất 
giữa 2 đỉnh bất kì để đưa về ma trận chi phí 
giao tiếp SSC, ví dụ ma trận trong bảng 7 đưa 
về kết quả ma trận SSC trong bảng 8. 
Bảng 8. Ma trận SSC 
Site S1 S2 S3 
S1 0 5 8 
S2 5 0 3 
S3 8 3 0 
Xây dựng hàm chi phí cấp phát 
Sử dụng một số hàm 
- Par(mj) trả về tập các tham số được phân 
tích ra khi phương thức mj được gọi. 
- res(mj) là dữ liệu trả về khi phương thức mj 
được gọi. 
- MIS(qk) là tập các phương thức mà truy vấn 
qk tham chiếu tới. 
- MMR(mj) là tập các phương thức được tham 
chiếu bởi mj. 
Tính chi phí tham chiếu 
Chi phí giao tiếp về mặt dữ liệu giữa các 
mảnh IFDC (Interfragment data 
communication) được thiết lập như sau, trước 
hết là giữa phương thức mj với thuộc tính ak 
)(*),(*),(),(
|
kkl
Qqi
likl asizeamMAUmqaccamIFDC
i

Trong đó acc(qi, ml) là tần suất truy cập 
phương thức ml của truy vấn qi, size(ak) là 
kích thước của thuộc tính ak. Như vậy, tính 
cho toàn bộ các thuộc tính ak thuộc mảnh fj 
nhận được chi phí giao dịch giữa mảnh và 
phương thức IFC (Interfragment 
communication). 

ji fak
kljl amIFDCfmIFC
|
),(),( 
),(*),(*)(),(
|
21 klli
Qqi
kl mmMMUmqaccIImmIFDC
i

Trong đó, Il là tổng tất cả kích thước các tham 
số trong phương thức mk, I2 là tổng tất cả kích 
thước các kết quả trả về của phương thức mk 

)(|
1 )(
ki mparpi
ipsizeI ))((2 kmressizeI 
Thiết lập chi phí tham chiếu giữa mảnh fi và fj 
được xác định bởi: 
 
  
jl lkjkfml mMMRmfmk
kljlji mmIFDCfmIFCffFFR
| )(|
)),(),((),(
Trong đó, ml là các phương thức thuộc fj và 
mk là các phương thức ml tham chiếu đến. 
Như vậy, có thể thiết lập một ma trận tham 
chiếu giữa các mảnh FFR, ví dụ về một ma 
trận tham chiếu mảnh như bảng 9. 
Bảng 9. Ma trận FFR 
Fragment F1 F2 F3 F4 
F1 2 1 0 5 
F2 4 0 0 1 
F3 3 1 0 0 
F4 0 2 3 0 
Tham chiếu giữa mảnh và truy vấn ứng dụng 
xác định bằng hàm QFR (Query Fragment 
Reference). 
),(*)(),( 2
)(|
1 lk
h
qMISmfml
ik mqaccAAfqQFR
klil
 
  
Trong đó A1 là tổng tất cả kích thước các 
tham số trong phương thức ml, A2 là tổng tất 
cả kích thước các kết quả trả về của phương 
thức ml 
 
)(|
1 )(
lj mparpj
jpsizeA 
))((2 lmressizeA 
Như vậy, có thể thiết lập một ma trận tham 
chiếu giữa các truy vấn và mảnh QFR, ví dụ 
về một ma trận QFR như bảng 10. 
Bảng 10. Ma trận QFR 
Query/Fragment f1 f2 f3 f4 
q1 2 1 0 5 
q2 0 0 2 1 
q3 3 1 0 0 
Xác định phương án cấp phát 
Kết hợp ma trận QFR và ma trận QSF để tính 
tham chiếu giữa mảnh và trạm. 
Lê Thu Trang và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 128(14): 107 - 112 
110 
Bảng 11. Ma trận SFR0 
S Q QSF f1 f2 f3 f4 
S1 
q1 2 2 1 0 5 
q2 1 0 0 2 1 
q3 0 3 1 0 0 
S2 
q1 0 2 1 0 5 
q2 1 0 0 2 1 
q3 3 3 1 0 0 
S3 
q1 0 2 1 0 5 
q2 3 0 0 2 1 
q3 1 3 1 0 0 
Lấy tần suất nhân với số truy cập tương ứng 
ta xây dựng được ma trận SFR biểu diễn sự 
tham chiếu giữa mảnh và trạm như sau: 
Bảng 12. Ma trận SFR 
Site/Fragment f1 f2 f3 f4 
s1 4 2 2 11 
s2 11 3 0 5 
s3 3 1 6 3 
Thực hiện nhân ma trận SFR với ma trận 
FFR, tiếp tục nhân với ma trận SSC, kết quả 
là ma trận SFC biểu diễn chi phí khi cấp phát 
các mảnh tại các trạm. 
SFR1 = SFR*FFR 
SFC = SFR1*SSC 
Với dữ liệu của SFR và FFR trong bảng 12 và 
bảng 9 có kết quả ma trận SFR1 như sau: 
Hình 13. Ma trận SFR1 
Site/Fragment f1 f2 f3 f4 
s1 22 28 33 22 
s2 38 21 15 59 
s3 28 15 9 16 
Kết hợp nhân dữ liệu SFC trong bảng 8 với 
SFRI có ma trận SFC như sau: 
Bảng 14. Ma trận SFC 
Site/Fragment f1 f2 f3 f4 
s1 414 225 147 423 
s2 194 185 192 158 
s3 290 278 309 353 
Tại mỗi cột của ma trận SFC, tìm giá trị lớn 
nhất, giả sử giá trị lớn nhất là SFC(i,j) thì 
mảnh fj được cấp phát tại trạm Si. Nếu kích 
thước của mảnh vượt quá dung lượng còn lại 
của trạm thì tìm trạm tương ứng với phần tử 
có giá trị lớn tiếp theo trong cột. 
Nếu có 2 phần tử trong cột cùng có giá trị lớn 
nhất thì xây dựng thêm thuật toán tính độ ưu 
tiên để chọn, chẳng hạn đơn giản chọn trạm 
có dung lượng lớn hơn. 
Với ví dụ về ma trận SFC như trong bảng 14, 
ta xây dựng phương án cấp phát như sau: 
- Trong cột f1 giá trị lớn nhất tương ứng với 
hàng s1,Vì vậy f1 chọn cấp phát tại trạm s1 
- Tương tự f2 được chọn cấp phát tại trạm s2 
- f3 được chọn cấp phát tại trạm s3 nhưng như 
vậy sẽ quá dung lượng S3. 
Giá trị lớn thứ 2 trong cột f3 tương ứng với 
hàng s2, vậy f3 được chọn cấp phát tại trạm s2 
- f4 được chọn cấp phát tại trạm s1 
Phương án lựa chọn như trong bảng 15. 
Bảng 15. Ma trận SFA 
Fragment f1 f2 f3 f4 
Site s1 s3 s2 s1 
THUẬT TOÁN CẤP PHÁT LỚP 
Thuật toán chia thành các bước như sau: 
Xác định ma trận chi phí giữa các trạm 
Đầu vào: Ma trận chi phí SSC0 
Đầu ra: Ma trận chi phí được tối thiểu SSC 
Thuật toán: Tìm đường đi ngắn nhất giữa 2 
đỉnh trong đồ thị 
Xây dựng ma trận tham chiếu giữa các 
mảnh và truy vấn 
Đầu vào: Các ma trận MAU, MMR, QMF, 
res(mk), res(mk), MIS(qk), MMR(mk) 
Đầu ra: Ma trận FFR, QFR 
Thuật toán: 
// Tính IFDC (m1, ax) 
For i = 1 to x do //method 
 For j = 1 to y do // attribute 
 For k = 1 to h do // query 
 IFDC1 [i, j] + = QMF [k, i] 
*MMU [i, j] *size(ax) 
 // Tính IFC (mi, fj) 
 For i = 1 to x do //method 
 For j = 1 to n do //fragment 
 For (ak € f j) 
 IFC [i , j] + = IFDC1 [i , j]: 
// Tính IFDC (mi , mk): 
For i = 1 to x do //method 
 For j = 1 to h do //query 
 { 
Lê Thu Trang và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 128(14): 107 - 112 
111 
 For (p1 € par (mk)) 
 I1 + = size (p1); 
 I2 = size (res (mk)) 
 IFDC [i , j] + = (I1 + I2) * QMF [k , i] 
*MMU [i , j] 
 { 
// Tính FFR (fi , fj) 
For i = 1 to n do // fragment 
 For j = 1 to n do // fragment 
 { 
 FFR [ i , j] + = IFC [1 , j] 
 For (k|mk € fj & mk € MMR (mi)) 
 FFR [ i , j] + = IFDC [1 , k] 
 } 
 } 
// Tính QFR (qk , fi) 
For k = 1 to h do // query 
 For I = 1 to n do // fragment 
 { 
 For (1|mi € fi & mi € MIS (qk)) 
 { 
 For (p3 € par (m1)) 
 A1 + = size (p1); 
 A2 = size (res (mk)) 
 QFR { i , j} += (A1 + A2)*QMF{ k 
,1} 
 } 
} 
Xác định chi phí cấp phát 
Đầu vào: Các ma trận QSF, FFR, QFR, SFR 
Đầu ra: Ma trận SFC 
Thuật toán: 
/* Xây dựng hàm nhân 2 ma trận: Ma trận A 
kích thước m*h, ma trận B kích thước h*n, ma 
trận kết quả C kích thước h*n * / 
Nhân ma trận (A , B) 
for i = 1 to m do 
 for j = 1 to n do 
 { 
 C[i, j] = 0; 
 for k = 1 to n do 
 C[i, j] = C[i , j] + A[i , k] * B[k , j] ; 
 end k; 
 } 
 end j; 
end i; 
return C: 
end NhânMaTrân; 
/* Gọi hàm nhân ma trận để thực hiện nhân 
ma trận SFR với FFR, lấy kết quả nhân với 
ma trận SSC, kết quả cuối cùng là ma trận 
SFC * / 
SFR 1 = Nhân MaTrận (SFR , FFR); 
SFC = Nhân MaTrận (SFR1, SSC); 
Tìm phương án cấp phát 
Đầu vào: SFC, Size(F), Capacity(S) 
Đầu ra: Phương án cấp phát 
Thuật toán: 
Tìm giá trị lớn nhất trong các cột của ma trận 
SFC, xác định được trạm cấp phát tương ứng 
cho mảnh. Điều chỉnh nếu vượt qua dung 
lượng và sử dụng độ ưu tiên nếu có 2 giá trị 
lớn nhất tại một cột. 
for j = 1 to n do 
 { 
 for i = 1 to m do 
 //Tìm i để SFC(i , j) đạt giá trị lớn nhất 
 If (tồn tại nhiều giá trị i) 
 Chọn i mà s1 có dung lượng 
lớn 
 if (Capacity (si) > size (fj)) 
 { 
 Cấp phát fj tại trạm Si; 
 Capacity (s1) = size (fj)) 
 } 
} 
ĐÁNH GIÁ VÀ KẾT LUẬN 
Khi một mảnh fj được cấp phát tại trạm Sk khi 
có chi phí cập nhật là cao nhất và như vậy chi 
phí giao tiếp là bé nhất. Điều này cũng đã 
được chứng minh trong [7]. 
Lê Thu Trang và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 128(14): 107 - 112 
112 
Với phương án cấp phát đề xuất mỗi mảnh 
chỉ được cấp phát tại một trạm, nghĩa là 
không xảy ra trường hợp phải sao chép một 
mảnh và đặt tại các trạm khác nhau. 
Trong thuật toán các phép tính để xác định độ 
phức tạp chính là phép tính nhân hai ma trận. 
Như vậy thuật toán có độ phức tạp là O(h*n2), 
trong đó h là số các trạm và n là số các mảnh, 
Độ phức tạp này là có thể chấp nhận được. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
1. A.Sarhan, “A New Allocation Technigue for 
Methods and Attributes in Distributed Object-
Oriented Databases Using Genitic Algorithms,” 
The Intrernational Arab Journal of Information 
Technology, vol.6,2009. 
2. Bellatreche L, Karlapalem K, and Li Q, 
“Complex Methods and Class Allocation in 
Distributed Object Oriented Databases,” in 
International Conference on Object-Oriented 
Databases, Paris, 1998. 
3. Ezeife, C, I and Barker, K., “Vertical Class 
Fragmentation in a Distributed Object Based 
System,” 1993. 
4. H. I. Abdalla, “A New Data Re-Allocation for 
Distributed Databases,” vol, 5 no, Internatinal of 
Database Theory and Application, 2012. 
5. J.Graham, “Efficient Allocation in Distributed 
Object Oriented Databases,” 2003. 
6. K. Barker and S. Bhar, “Agraphical approach to 
allocation class fragments in distributed object-
oriented base systems,” no, Distributed and 
Parallel Databases, 2001. 
7. Rajan John and Dr. V. Saravanna, “Vertical 
Partitioning in Object Oriented Databases Using 
Intelligent Agents,” 2008. 
8. Salvatore T. March, Sangkyu Rho, “ Allocating 
data and operations to nodes in distributed 
database design,” IEEE Transactions on 
Knowledge and Data Engineering vol. 7, no, IEEE 
Transactions on Knowledge and Data 
Engineering, 1995. 
9. S-M, Lee, “Design of allocation algorithm in 
distributed database,” in Procecding of Korean 
Information and Processing Society, 2003. 
10. Soo-Mi Lee, Yan Ha, Hea-Sook Park, 
*Allocation of Classes in distributed object-
oriented databases, *2009. 
11. Soon-mi et al., “Attribute Partitioning Algorithm 
in DOODB,” in International Conference on Parallel 
and Distributed Systems, 1997.
SUMMARY 
FRAGMENTATION AND ALLOCATION 
IN DISTRIBUTED OBJECT -ORIENTED DATABASE 
Le Thu Trang1*, Le Bich Lien2, Nguyen Tuan Anh3
1College of Information and Communication Technology – TNU, 
2College of Education - TNU, 3Thai Nguyen University 
The two most important matters in distributed design are fragmentation and allocation. And the 
design in even generates more complexities. Such complexities are caused by characteristics of 
object-oriented model, which are encapsulation, inheritance, class-composite hierarchy, complex 
attributes and methods. This paper presents the class allocation algorithm in Distributed Object-
Oriented Database. 
Keywords: distributed, Object-Oriented Database, fragmentation, allocation, distributed 
Database. 
Ngày nhận bài:15/10/2014; Ngày phản biện:30/10/2014; Ngày duyệt đăng: 25/11/2014 
Phản biện khoa học: TS. Nguyễn Văn Huân – Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông - ĐHTN 
* Tel: 0983 754948, Email: trangtip@gmail.com