随着IT技术的快速发展,加快了传统行业的信息化进程,其中安全监控智能化是一个重要方面。在监控系统中由于需要实时处理海量数据并及时反馈,传统的集中式数据库已经无法应对,因此采用分布式的实时数据库进行处理已成为必然趋势。但是如何将子事务合理的分配到各并行节点上,以实现并行执行的高性能是调度算法需要解决的问题。但在实际应用中,全局事务分解得到的各子事务可能并不完全相同,有的子事务涉及的操作比较多,相对比较复杂,而有的则相对简单。正是由于各子事务大小不均而导致各处理节点的忙闲程度不同,负载不均。正是基于这种情况,提出一种逐层调度,并且同层内对局部事务再次分解以实现负载平衡的调度方法,通过该方法实现了各节点负载均衡化,充分利用了各节点性能,避免各子事处理时相互过多等待,达到降低处理全局事务的总耗时的目的。改进的调度策略首先针对分布式环境下全局事务的结构,对全局事务进行分层处理,并根据前驱事务结束执行时间、传递损耗以及节点最早可以开始执行时间等三个因素安排各子事务的优先级。之后按子事务涉及操作的数据的物理地址分配到合适的节点上。若此时同层各节点负载不均衡时就采取负载平衡处理。具体是从节点中查找到负载过大的节点,将分配到该节点的局部事务进行分解处理,从中选取大小合适的子事务调度到其他空闲节点并行执行。通过分解调度并行处理的方法缓解了节点的负载,提高了系统处理复杂子事务的性能。在实际调度处理过程中也采取了表调度和事务复制的调度技术,进一步提高了系统并行处理性能和响应速度。最后通过实验验证该改进策略处理海量、复杂全局事务的性能提升。