MỘT CÁCH TIẾP CẬN TRONG XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU TRẠNG THÁI DỰA VÀO CHUỖI THỜI GIAN

Dương Thị Nhung và Đtg

Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ

135(05): 25 - 30

MỘT CÁCH TIẾP CẬN TRONG XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU
TRẠNG THÁI DỰA VÀO CHUỖI THỜI GIAN
Dương Thị Nhung1*, Nguyễn Văn Đoài2
1

Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – Đại học Thái Nguyên
2
Học viện Quản lý Giáo dục

TÓM TẮT
Cơ sở dữ liệu thời gian thực là một mô hình dữ liệu lý thuyết thể hiện được bản chất dữ liệu trong
thực tế, nhưng việc cài đặt nó là một việc gần như không thực hiện được. Trong bài báo này chúng
tôi đề xuất một dạng rút gọn của của sở dữ liệu thời gian thực là cơ sở dữ liệu trạng thái dựa vào
chuỗi thời gian. Dữ liệu này thể hiện ở ba trạng thái là đã xảy ra (dữ liệu được lưu trữ), hiện tại (dữ
liệu đang cập nhật) và dự báo (dữ liệu được suy diễn ra) tương ứng với các trạng thái thời gian là
quá khứ, hiện tại và tương lai. Chúng tôi đã tiến hành cài đặt thử nghiệm kỹ thuật xây dựng CSDL
dự báo cho một thời điểm ở tương lai sử dụng cơ sở dữ liệu International Revenue của công ty
viễn thông Telstra của Úc để kiểm chứng. Kết quả cài đặt tỏ ra có hiệu quả, đáp ứng yêu cầu thực
tế khi tổng hợp báo cáo tại bất cứ thời điểm nào đối với dữ liệu. Bài báo này có 4 phần: Phần 1 cơ
sở lý thuyết trình bày một số vấn đề liên quan đến lý thuyết về cơ sở dữ liệu thời gian. Phần 2 mô
tả cơ sở dữ liệu trạng thái và phần 3 Đề xuất bài toán và cài đặt thử nghiệm. Cuối cùng là kết luận
và hướng phát triển.
Từ khoá: Cơ sở dữ liệu thời gian thực, chuỗi thời gian, dự báo, trạng thái

ĐẶT VẤN ĐỀ*

Cơ sở dữ liệu thời gian thực là một mô hình
dữ liệu được xây dựng trên lý thuyết để thể
hiện các mối quan hệ thực tế của đời sống
được cụ thể hóa dưới dạng dữ liệu thời gian.
Đã có nhiều nghiên cứu về mặt học thuật như
xây dựng mô hình để biểu diễn dữ liệu thời
gian, thiết lập quan hệ, xây dựng ngôn ngữ
truy vấn trên cơ sở dữ liệu thời gian, biểu diễn
cơ sở dữ liệu thực, thiết kế và tối ưu hóa cơ sở
dữ liệu thời gian [1], [5].
Tuy nhiên việc cài đặt thực tế cơ sở dữ liệu
thời gian thực rất khó khăn và phức tạp. Nếu
như đúng với lý thuyết về cơ sở dữ liệu thời
gian thì việc cài đặt, biểu diễn nó trên máy
tính là việc gần như không thể thực hiện
được. Vì vậy, để đơn giản hóa mà không làm
mất đi tính chất của cơ sở dữ liệu thời gian
thực, trong bài báo này chúng tôi đề xuất một
dạng rút gọn của sở dữ liêu thời gian thực là
cơ sở dữ liệu trạng thái dựa vào chuỗi thời
gian, thể hiện dữ liệu ở ba trạng thái: quá khứ,
hiện tại và tương lai. Trong đó dữ liệu dạng
quá khứ là những số liệu đã quyết toán, dữ
*

Tel: 0914 340700, Email:

liệu hiện tại là những số liệu hiện có và dữ
liệu tương lai là những số liệu được dự đoán
xảy ra ở tương lai trên cơ sở căn cứ vào dữ

liệu những số liệu đã quyết toán và dữ liệu
hiện có [7].
Dữ liệu tương lai sẽ được sinh ra khi ta chủ
động thực hiện lệnh tạo ra hoặc khi thực hiện
việc truy xuất dữ liệu cho các báo cáo tại thời
điểm dự báo trong tương lai dựa vào các dữ
liệu quá khứ và hiện tại.
KHÁI QUÁT LÝ THUYẾT VỀ CƠ SỞ DỮ
LIỆU THỜI GIAN
Một cơ sở dữ liệu được thiết kế, xây dựng và
lưu trữ với một mục đích xác định như phục
vụ lưu trữ, truy xuất dữ liệu cho các ứng dụng
hay người dùng [6].
Thực tế dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ
liệu, thể hiện trạng thái của cở sở dữ liệu tại
một thời gian nhất định [8]. Bởi vì nội dung
của cơ sở dữ liệu thay đổi khi thông tin được
cập nhật hoặc bị xóa từ cơ sở dữ liệu nên
chúng ta có thể định nghĩa một cơ sở dữ liệu
với một tập các đối tượng dữ liệu, mỗi tập dữ
liệu là một biến thay đổi theo thời gian và một
trạng thái của cơ sở dữ liệu tại một thời điểm t
là một giá trị của các biến cho các đối tượng
25

Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland

Dương Thị Nhung và Đtg

Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ

dữ liệu tại thời điểm t. Mỗi cơ sở dữ liệu
thường có một tập các ràng buộc toàn vẹn mà
dữ liệu trong cơ sở dữ liệu phải thỏa mãn.
Một hệ cơ sở dữ liệu thời gian thực bao gồm
hệ quản trị cơ sở dữ liệu truyền thống và hệ
thống thời gian thực. Trong hệ cơ sở dữ liệu
thời gian thực các đối tượng dữ liệu được chia
thành các đối tượng dữ liệu liên tục và các đối
tượng dữ liệu rời rạc [5]. Mô hình hệ thống cơ
sở dữ liệu được mô tả trong hình 1.

135(05): 25 - 30

(trong cơ sở dữ liệu) [4]. Hai thể hiện này có
quan hệ với nhau và quan hệ này gọi là quan
hệ nhất quán thời gian. Có hai kiểu nhất quán
thời gian của dữ liệu là: nhất quán tuyệt đối
và nhất quán tương đối. Mối quan hệ giữa
nhất quán tuyệt đối và tương đối của dữ liệu
được mô tả như hình 2.
Thể hiện
ngoài (x)

Thể hiện
ngoài (y)

TM- Tran saction
Manager
DOS- Data Operator
System
DM- Data manager

Giao tác suy
diễn

Cơ sở dữ liệu
Sensor

Thiết
bị vật
lý

TM
DOS
DM

Giao
tác
USER

Thể hiện
trong (x)

Thể hiện
trong (y)

Nhất quán tương đối

Sensor
CƠ SỞ DỮ LIỆU
Đối tượng
dữ liệu liên
tục

Đối tượng
dữ liệu rời
rạc

Bộ điều
khiển

Hình 1: Mô hình cơ sở dữ liệu thời gian thực

Một giá trị của đối tượng dữ liệu liên tục phản
ánh trạng thái của đối tượng này trong cơ sở
dữ liệu thời gian thực. Giá trị này có thể
không còn đúng trong khoảng thời gian đã
trôi qua. Các đối tượng dữ liệu rời rạc là tĩnh
và giá trị của nó không phụ thuộc vào thời
gian. Các đối tượng dữ liệu liên tục có thể
chia thành các đối tượng dữ liệu cơ sở và các
đối tượng dữ liệu suy diễn. Giá trị của một
đối tượng dữ liệu cơ sở có thể được nhận trực
tiếp từ các sensor, trong khi giá trị của đối
tượng suy diễn được tính toán từ tập giá trị
của đối tượng cơ sở [3].

Trong hệ cơ sở dữ liệu thời gian thực ngoài
tính logic như trong cơ sở dữ liệu truyền
thống, dữ liệu phải thỏa mãn tính nhất quán
thời gian. Có hai thể hiện khác nhau của các
đối tượng dữ liệu là thể hiện bên ngoài (ở môi
trường thế giới thực) và thể hiện bên trong

Hình 2: Mối quan hệ giữa các kiểu nhất quán
tuyệt đối và tương đối của dữ liệu

Nhất quán tuyệt đối: thể hiện bên trong của
dữ liệu gần nhau hơn so với thể hiện bên
ngoài của dữ liệu tại mọi thời điểm thời gian.
Nhất quán tương đối: Tồn tại giá trị của tập
các đối tượng dữ liệu có thể được sử dụng
trong một thời điểm nhất định.
Định lý [2]: Một đơn vị dữ liệu trong cơ sở
dữ liệu thời gian thực được ký hiệu là
d ( value,avi ,timestamp) . Trong đó value là thời điểm
hiện tại của d, timestamp là thời điểm quan
sát khi tạo ra d, avi là khoảng hợp lệ tuyệt đối
của d. Ký hiệu R là một tập nhất quán tương
đối nghĩa là một tập các đối tượng dữ liệu
nhận được từ một đơn vị dữ liệu mới. Mỗi tập
R kết hợp với một khoảng hợp lệ tương đối
ký hiệu là Ravi , Giả thiết d  R , d có trạng
thái đúng khi và chỉ khi:
1) d value là nhất quán logic và thỏa mãn tất cả
các ràng buộc toàn vẹn
2) d là nhất quán thời gian

Tuyệt đối: (d currenttim e  d timestamp )  d avi
Tương đối:

d '  R | dtimestamp  d 'timestamp )  Ravi

26

Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland


Dương Thị Nhung và Đtg

Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ

ĐỀ XUẤT BÀI TOÁN VÀ CÀI ĐẶT THỬ
NGHIỆM
Đề xuất bài toán
Để biểu diễn trạng thái của dữ liệu, trong cơ sở
dữ liệu chúng tôi sử dụng thêm thuộc tính trạng
thái, mỗi bản ghi sẽ có trạng thái tương ứng. Dữ
liệu tương lai thuộc tính trạng thái sẽ có giá trị
là dự báo (E), dạng hiện tại với số liệu thực
được cập nhật, thuộc tính trạng thái có giá trị
thực (A), ứng với dữ liệu đã được quyết toán thì
thuộc tính trạng thái sẽ có giá trị quá khứ (S).
Dữ liệu dự báo sẽ được sinh ra khi thực hiện
lệnh tạo ra hoặc khi thực hiện việc truy xuất dữ
liệu cho các báo cáo. Các dữ liệu sẽ được tự

động sinh ra nhờ các thuật toán ngoại suy dữ
liệu, gồm dữ liệu và tham số thuộc tính thời
gian xác định dữ liệu này ở một thời điểm tương
lai. Tuy nhiên, ta cũng có thể lựa chọn giá trị
của dữ liệu cho các thời điểm ứng với các trạng
thái quá khứ và hiện tại để suy ra dữ liệu ở
tương lai. Để xây dựng dữ liệu ngoại suy
chúng tôi sử dụng chuỗi thời gian. Như đã nói
ở trên công thức cho việc nhận dạng chuỗi
thời gian là khá rõ ràng [5] và số liệu để ngoại
suy cũng thoả mãn điều kiện. Nhưng trong
một vài trường hợp, dãy số liệu mà chúng ta
có lại chỉ là thể hiện của một chuỗi thời gian
nên việc dùng các đặc trưng mẫu trong tính
toán không thể đảm bảo tính chính xác cho
mô hình, trong trường hợp này để lựa chọn
các tham số cho mô hình phải xin ý kiến
chuyên gia. Vì vậy sau khi đã đã tìm hiểu về
chuỗi thời gian, chúng tôi đã xây dựng một
công cụ cho phép phân tích và nhận dạng
chuỗi thời gian một cách trực quan hơn.
Trong hình 3 thể hiện hình ảnh chuỗi số đầu
vào với 28 số liệu. Sau khi thấy được hình ảnh
về chuỗi số liệu ban đầu, có thể thực hiện dự
báo tự động bằng cách bấm chuột vào nút "du
bao" (dự báo). Tham số p: biểu thị số các số
hạng tự hồi quy; d: bậc sai phân của chuỗi thời
gian; và q là số các số hạng bình trượt trung.
Đầu tiên d, p, q được khởi tạo bằng 0 thì có
được hình ảnh của chuỗi số liệu ban đầu, sau

khi bấm vào nút "dubao" (dự báo)chương trình

135(05): 25 - 30

sẽ dựa vào chuỗi số liệu để thực hiện dò tìm d,
p, q sao cho sai số là nhỏ nhất. Khi đó bên phải
nút dự báo sẽ là các hệ số (p, d, q) tìm được và
bên trái sẽ là các hệ số  a1 , a2 ,..., b1 , b2 ,...
Cho công thức dự báo
p

q

i 0

j 0

X  t    ai pX  t  i    b j p  t  j 
X(t) : quan sát dừng hiện tại; X(t-i),
và   t  j  : quan sát dừng và sai số dự báo
quá khứ. a0, a1, a2, ..., b1, b2, ... : các hệ số
phân tích hồi quy.
Để hiển thị kết quả trực quan cho chuỗi mô
phỏng cùng kết quả dự báo ta bấm chuột vào
nút "MoPhong" (mô phỏng). Kết quả thu
được hình ảnh chuỗi số liệu và chuỗi mô
phỏng (Hình 4) chuỗi số liệu (đường màu
đen) sau khi đã lấy sai phân lần 1 cho hình
ảnh chuỗi mô phỏng (đường màu xanh)

Hình 3: Chuỗi số liệu

Hình 4: Chuỗi số liệu đầu vào và chuỗi mô phỏng

27

Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland


Dương Thị Nhung và Đtg

Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ

Ta có thể làm thực nghiệm dự báo bằng cách
điều chỉnh bậc dự báo giả sử lấy bậc 1 (có
nghĩa là phát sinh chuỗi mô phỏng sau khi đã
cắt bỏ đi 1 số liệu cuối của chuỗi ban đầu) sau
đó bấm chuột vào nút "bandau" (ban đầu)
(Hình 5a), làm tương tự với bậc 2, bậc 3
(Hình 5b, Hình 5c).

Hình 5a: Bậc 1

Hình 5b: Bậc 2

Hình 5c: Bậc 3
Hình 5: Chuỗi số liệu đầu vào và chuỗi mô phỏng
sau khi điều chỉnh

Có thể dự báo bằng cách tự chọn các bậc
(p,d,q) một cách chủ quan dựa trên hình ảnh

135(05): 25 - 30

về các giá trị tự tương quan và tự tương quan
riêng cho mỗi bậc sai phân có được bằng cách
bấm vào các nút TuTuongQuan (Từ tương
quan), TuongQuanRieng (tương quan riêng)
tương ứng. có thể lựa chọn bộ ba (p,d,q) cho
đến khi có được một mô hình phù hợp (nhờ
sự cung cấp hình ảnh trực quan về chuỗi số
liệu ban đầu và chuỗi mô phỏng của bộ ba
(p,d,q) tương ứng) thì dựng lại và thực hiện
dự báo như đã làm ở trên.
Cài đặt thử nghiệm
Telstra là một trong những công ty viễn thông
hàng đầu thế giới của Australia. Công ty
Telstra đã có một thời gian dài cho VNPT
thuê các kênh truyền quốc tế như vệ tinh, cáp
biển v.v.. Để tính toán được lợi nhuận thì cần
phải có sự thanh toán khấu trừ quốc tế. Chẳng
hạn, khi cuộc gọi điện từ Việt Nam sang Mỹ
thì Việt Nam thu tiền còn Mỹ thì chịu các chi
phí về đường dây đảm bảo cho cuộc gọi.
Ngược lại, khi có cuộc điện thoại gọi từ Mỹ
về Việt Nam thì Mỹ lại là nơi thu tiền còn
Việt Nam lại phải chịu các phí tổn về đường
dây. Lợi nhuận sẽ được xây dựng trên cơ sở

có sự khấu trừ giữa các cuộc gọi đi và các
cuộc gọi đến. Nhưng thực tế để có được các
thông tin khấu trừ xác nhận của các đối tác
thường rất chậm trễ. Thông thường việc có
được các số liệu thực phải chậm hàng tháng,
còn việc thanh toán thì lại chậm hàng quý.
Bài toán thực tế được đặt ra tại thời điểm hiện
tại, mặc dù các số liệu thực chưa có được thì
ta có thể có các báo cáo liên quan không.
Điều đó có nghĩa là phải ra được các báo cáo
có tính chất dự báo.
Công việc này là một công việc nặng nhọc tại
công ty Telstra chi nhánh tại Việt Nam, có địa
chỉ tại tầng 6, toà nhà 17 Ngô Quyền, Hà Nội.
Hàng tháng, đến thời điểm cần có báo cáo,
thường có 5 đến 6 nhân viên phải làm các
công việc này một cách cật lực trên các bảng
tính Excel theo cách thức dự báo của các nhà
lập kế hoạch, như ở các phòng kế hoạch trong
các cơ quan của ta.
Chúng tôi đã cài đặt kỹ thuật đề xuất vào tổ
chức dữ liệu trạng thái trong chương trình
quản trị cơ sở dữ liệu International Revenue
của công ty viễn thông Telstra của Úc (tại toà

28

Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland

Dương Thị Nhung và Đtg

Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ

nhà 17 Ngô Quyền, Hà Nội). Chương trình
được sử dụng hiệu quả, đưa ra những kết quả,
dữ liệu, thông tin đáp ứng với nhu cầu và
những yêu cầu thực tế của công ty viễn thông
Telstra đặt ra, rút ngắn được thời gian tính
toán và tiết kiệm được kinh phí cho công ty.
Hình 6 thể hiện một số kêt quả chương trình,
báo cáo tổng hợp có thể thực hiện tại bất cứ
thời điểm nào của dữ liệu. Nếu đã có dữ liệu
quyết toán thì dữ liệu quyết toán được lựa
chọn, nếu có dữ liệu thực nhưng chưa có dữ
liệu quyết toán thì dữ liệu thực được lựa chọn,
tại thời điểm chưa có dữ liệu thực, thì dữ liệu
dự báo sẽ được tính toán.

135(05): 25 - 30

KẾT LUẬN
Cơ sở dữ liệu thời gian thực là một mô hình
dữ liệu lý thuyết thể hiện được bản chất dữ
liệu trong thực tế, nhưng việc cài đặt nó là
một việc gần như không thực hiện được. Bài
báo đưa ra đề xuất một dạng rút gọn của cơ sở
dữ liêu thời gian thực là cơ sở dữ liệu trạng

thái dựa vào chuỗi thời gian, thể hiện dữ liệu
ở ba trạng thái là dự báo, thực và quyết toán
tương ứng với các trạng thái dữ liệu thời gian
là tương lai, hiện tại và quá khứ. Kỹ thuật xây
dựng cơ sở dữ liệu thời gian đã được cài đặt
thử nghiệm trong chương trình quản trị cơ sở
dữ liệu International Revenue của công ty viễn
thông Telstra của Úc và tỏ ra có hiệu quả, đáp
ứng yêu cầu thực tế đòi hỏi tổng hợp báo cáo tại
bất cứ thời điểm nào đối với dữ liệu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO

Hình 6a: Màn hình giao diện chính

Hình 6b: Màn hình giao diện quản trị cơ sở dữ liệu

Hình 6c: Báo cáo tổng hợp
Hình 6: Một số kết quả chương trình

1. A. Artale, R. Kontchakov, V. Ryzhikov, and M.
Zakharyaschev, Tailoring Temporal Description
Logics for Reasoning over Temporal Models,
Lecture Notes in Computer
Science, 2011, volume 6989/2011.
2. Box G.E.P Jenkins G.M Time Series AnalysisForecasting And Control. Holden –Day 1970.
3. Naresh K. Malhotra: Marketing Research - An
Applied Orientation , 2sd Edi, 1996.
4. Brockwell P.J & David R.A “Time
Series:Theory And Method” Springer – Verlag,
New York, 1991.

5. Nguyễn Thị Hội (2006), Cơ sở dữ liệu hướng
đối tượng thời gian và xử lý truy vấn trong cơ sở
dữ liệu hướng đối tượng thời gian, Luận văn Thạc
sỹ Khoa học, Đại học Bách Khoa Hà Nội.
6. Hồ Thuần, Hồ Cẩm Hà, Các hệ CSDL lý thuyết
và thực hành, Nxb Giáo dục, 2005
7. Nguyễn Trung Hòa (1997), Chuỗi Thời Gian.
Mô Phỏng Và Chặt Khúc, Luận án Tiến sỹ Ngành
Toán ĐHBK Hà Nội 1997.
8. Nguyễn Trung Hòa (1996), "Về Một Thuật
Toán Mô Phỏng Chuỗi Thời Gian Tự Hồi Quy
AR(P)", Tạp Chí Tin Học Và Điều Khiển, Tập 12
Số 1, năm 1996.

29

Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland


Dương Thị Nhung và Đtg

Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ

135(05): 25 - 30

SUMMARY
AN APPROACH TO THE STATUS DATABASE CONSTRUCTION
BASING ON TIME SERIES

Duong Thi Nhung1*, Nguyen Van Doai2
1

College of Information & Communication Technology - TNU
2
Nationnal Institute of Education Management

Real-time data Database is a theoretical model to describe the actual data, but installing it is an
almost impossible. In this paper we propose a simple type of the real-time database based on time
series. In this model, three kinds of data are used such as: settled, actual and forecast
corresponding to the real-time status is past, present and future. We conducted experiment to build
the database forecast for a time in the future based on this model for the International Revenue
database of Telstra, an Australia company. Results install proved effective, meet the requirements
of actual synthesis report at any time for data. This paper has four parts: Part 1 presents the
theoretical basis of a number of issues related to the theory of database time. The next describes
the database status. The part 3 are experiments and the last are conclusions.
Keywords: real-time database, time series, status

Ngày nhận bài:20/3/2015; Ngày phản biện:07/4/2015; Ngày duyệt đăng: 31/5/2015
Phản biện khoa học: TS. Vũ Đức Thái – Trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông - ĐHTN
*

Tel: 0914 340700, Email:

30

Nitro PDF Software
100 Portable Document Lane
Wonderland