本文關(guān)鍵詞：分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的查詢(xún)處理與優(yōu)化，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：回顧數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)在過(guò)去四十余年的發(fā)展歷史可以發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的演變總是被實(shí)際應(yīng)用中不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)操縱需求所驅(qū)動(dòng),而數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu)的革新總是受到不斷發(fā)展和進(jìn)步的計(jì)算機(jī)硬件的巨大影響。如今,智能網(wǎng)絡(luò)、智能交通等實(shí)際應(yīng)用無(wú)時(shí)無(wú)刻不在收集著大量的數(shù)據(jù),并向數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)尋求幫助,以對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。傳統(tǒng)的磁盤(pán)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)主要由于受限于緩慢的磁盤(pán)I/O,不能在大規(guī)模數(shù)據(jù)上實(shí)現(xiàn)有效的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。近年來(lái),伴隨著硬件制造技術(shù)的發(fā)展,擁有大容量?jī)?nèi)存和強(qiáng)大多處理器的服務(wù)器價(jià)格不斷降低,對(duì)于很多實(shí)際應(yīng)用而言,無(wú)論是從技術(shù)的角度還是從經(jīng)濟(jì)的角度,都可以考慮將數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存之中,以大幅度地提升數(shù)據(jù)查詢(xún)性能。因此,在過(guò)去的十年中,全球涌現(xiàn)出MonetDb, Vectorwise, SAP HANA, HyPer等許多內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),內(nèi)存數(shù)據(jù)處理也迅速成為學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。盡管大量的研究工作都致力于提高集中式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的性能,但不容忽視的問(wèn)題是：集中式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的性能受限于單臺(tái)計(jì)算機(jī)有限的內(nèi)存容量和處理器個(gè)數(shù),難以滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)分析需求。與集中式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)相比,分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行在享有豐富內(nèi)存空間和計(jì)算資源的集群之上,具有在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)時(shí)分析的潛力。但與此同時(shí),由于分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)所運(yùn)行的硬件環(huán)境與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)有本質(zhì)區(qū)別,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)并不能充分發(fā)揮集群中的硬件優(yōu)勢(shì),導(dǎo)致低于預(yù)期的性能表現(xiàn)。因此,本文致力于研究分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的查詢(xún)處理技術(shù),旨在通過(guò)充分利用集群中的各種硬件資源來(lái)提高分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的查詢(xún)性能。本文的主要工作和主要貢獻(xiàn)概括如下：1.通過(guò)對(duì)分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中查詢(xún)處理性能的理論分析,指出了系統(tǒng)的性能瓶頸,明確了本文的優(yōu)化策略。本文通過(guò)理論分析得到了查詢(xún)代價(jià)模型,該模型指出分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中查詢(xún)處理的性能瓶頸具有多樣性和多變性。進(jìn)一步講,某個(gè)查詢(xún)的性能瓶頸既可能是節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信,也可能是某個(gè)節(jié)點(diǎn)上的內(nèi)存數(shù)據(jù)處理,還可能是節(jié)點(diǎn)之間不均衡的計(jì)算資源分配。查詢(xún)處理的性能瓶頸取決于節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況,受到數(shù)據(jù)分布、硬件特征和算法實(shí)現(xiàn)等諸多因素的影響。受到上述結(jié)論啟發(fā),我們通過(guò)降低網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸代價(jià)、提高單機(jī)內(nèi)存數(shù)據(jù)處理性能和優(yōu)化計(jì)算資源分配這三部分工作來(lái)提升分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的查詢(xún)處理性能。2.分別對(duì)查詢(xún)編譯和查詢(xún)執(zhí)行進(jìn)行了優(yōu)化,有效地降低了查詢(xún)處理過(guò)程中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸代價(jià)。相對(duì)較慢的網(wǎng)路數(shù)據(jù)傳輸和高效的內(nèi)存數(shù)據(jù)處理之間巨大的性能差距導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸成為分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中主要的性能瓶頸。為解決這一問(wèn)題,我們提出了MNDT算法。該算法在將邏輯查詢(xún)計(jì)劃轉(zhuǎn)化為物理查詢(xún)計(jì)劃的過(guò)程中,盡可能地降低所生成的物理查詢(xún)計(jì)劃的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量。此外,我們還設(shè)計(jì)一種新穎的數(shù)據(jù)交換算子,實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)之間高性能、可擴(kuò)展、負(fù)載均衡的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸,進(jìn)一步降低了查詢(xún)過(guò)程中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸代價(jià)。3.探討了在新硬件架構(gòu)下進(jìn)行內(nèi)存數(shù)據(jù)查詢(xún)處理的主要性能瓶頸,并提出了NUMA感知的聚集算法。本文探討內(nèi)存數(shù)據(jù)處理中的性能瓶頸以及相應(yīng)的解決策略,并對(duì)內(nèi)存聚集運(yùn)算進(jìn)行了實(shí)例分析。經(jīng)過(guò)深入的分析,我們發(fā)現(xiàn)Cache容量失效、Cache一致性失效和加鎖代價(jià)是限制內(nèi)存聚集運(yùn)算性能的主要因素。因此,本文提出了NUMA感知的高性能、可擴(kuò)展的聚集運(yùn)算算法。該算法首先在遵循NUMA處理器硬件特性的前提下,將輸入數(shù)據(jù)劃分為若干個(gè)分區(qū),以提高數(shù)據(jù)的局部性；然后通過(guò)巧妙的調(diào)度策略來(lái)進(jìn)行聚集運(yùn)算,有效避免了Cache一致性失效并大幅度降低了加鎖開(kāi)銷(xiāo)。4.提出了彈性流水線(xiàn)框架,解決了分布式查詢(xún)計(jì)算中的計(jì)算資源分配問(wèn)題。在分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中,查詢(xún)處理過(guò)程中計(jì)算資源分配是否合理,在最小化查詢(xún)響應(yīng)時(shí)間、提高硬件資源的利用率中起到至關(guān)重要的作用。然而,由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)在查詢(xún)過(guò)程中的負(fù)載情況難以預(yù)測(cè)且波動(dòng)幅度很大,以及傳統(tǒng)的迭代器模型中并行度不可動(dòng)態(tài)調(diào)整的本質(zhì),采用傳統(tǒng)的迭代器模型難以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的并行度分配。為了解決這一問(wèn)題,本文提出了彈性流水線(xiàn)技術(shù),該技術(shù)包含彈性迭代器模型和動(dòng)態(tài)調(diào)度器。彈性迭代器模型是對(duì)傳統(tǒng)迭代器模型的升級(jí),添加了動(dòng)態(tài)多核執(zhí)行的特性。動(dòng)態(tài)調(diào)度器在查詢(xún)處理過(guò)程中實(shí)時(shí)監(jiān)督各個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況,并對(duì)并行度進(jìn)行動(dòng)態(tài)的調(diào)整,以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡和硬件資源利用率的最大化。彈性流水線(xiàn)框架的意義在于,它賦予執(zhí)行引擎對(duì)查詢(xún)處理的并行度進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整的能力,實(shí)現(xiàn)并行度與查詢(xún)編譯的隔離,避免查詢(xún)編譯時(shí)由信息缺失和不充分所引起的不恰當(dāng)?shù)牟⑿卸确峙�。綜上所述,本文對(duì)分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中查詢(xún)處理的性能瓶頸進(jìn)行了系統(tǒng)的分析,并從系統(tǒng)架構(gòu)、算法和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的角度上探討了系統(tǒng)的各種優(yōu)化策略。本文的研究工作是建立在對(duì)已有理論、技術(shù)和方法詳盡的調(diào)研之上而完成的。通過(guò)在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集和真實(shí)數(shù)據(jù)集上大量的實(shí)驗(yàn),我們驗(yàn)證了提出方法和框架的正確性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) 查詢(xún)處理 查詢(xún)優(yōu)化 調(diào)度 NUMA架構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-16
• 第一章 引言16-22
• 1.1 研究背景16-18
• 1.1.1 數(shù)據(jù)分析需求劇增16
• 1.1.2 計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展16-17
• 1.1.3 分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)17-18
• 1.2 研究?jī)?nèi)容和面臨的挑戰(zhàn)18-19
• 1.3 本文的主要貢獻(xiàn)19-20
• 1.4 章節(jié)安排20-22
• 第二章 背景知識(shí)及研究現(xiàn)狀22-46
• 2.1 硬件特性22-26
• 2.1.1 存儲(chǔ)介質(zhì)的層次22-23
• 2.1.2 處理器23-25
• 2.1.3 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備25-26
• 2.2 系統(tǒng)概述26-29
• 2.2.1 硬件環(huán)境26-27
• 2.2.2 系統(tǒng)架構(gòu)27-29
• 2.2.3 系統(tǒng)假設(shè)及限制29
• 2.3 查詢(xún)處理性能分析29-38
• 2.3.1 查詢(xún)計(jì)劃29-35
• 2.3.2 查詢(xún)代價(jià)模型35-37
• 2.3.3 本文的優(yōu)化策略37-38
• 2.4 相關(guān)工作38-44
• 2.4.1 內(nèi)存查詢(xún)處理技術(shù)38-42
• 2.4.2 分布式查詢(xún)處理技術(shù)42-44
• 2.5 本章小結(jié)44-46
• 第三章 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化46-64
• 3.1 查詢(xún)編譯階段優(yōu)化46-51
• 3.1.1 問(wèn)題定義46
• 3.1.2 數(shù)據(jù)流及物理計(jì)劃生成46-48
• 3.1.3 最小網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量算法48-51
• 3.2 數(shù)據(jù)交換算子優(yōu)化51-57
• 3.2.1 問(wèn)題定義51-52
• 3.2.2 流水線(xiàn)式的數(shù)據(jù)傳輸52-53
• 3.2.3 使用發(fā)送緩沖53-54
• 3.2.4 主動(dòng)發(fā)送數(shù)據(jù)54
• 3.2.5 發(fā)送緩沖區(qū)多樣化策略54-55
• 3.2.6 合并算子狀態(tài)感知55-56
• 3.2.7 負(fù)載均衡策略56-57
• 3.3 實(shí)驗(yàn)及分析57-62
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境57-58
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析58-62
• 3.4 本章小結(jié)62-64
• 第四章 內(nèi)存查詢(xún)處理優(yōu)化64-96
• 4.1 問(wèn)題定義64
• 4.2 性能瓶頸分析64-71
• 4.2.1 Cache利用率64-68
• 4.2.2 代碼執(zhí)行效率68-70
• 4.2.3 多核可擴(kuò)展性70-71
• 4.3 聚集算子優(yōu)化71-84
• 4.3.1 問(wèn)題定義71
• 4.3.2 在新硬件架構(gòu)下的性能瓶頸71-75
• 4.3.3 NUMA感知的基數(shù)劃分75-79
• 4.3.4 高效的聚集算法79-82
• 4.3.5 理論分析82-84
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與分析84-94
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境84-85
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析85-94
• 4.5 本章小結(jié)94-96
• 第五章 并行度調(diào)度96-126
• 5.1 問(wèn)題描述96-98
• 5.2 框架概述98-101
• 5.2.1 期望的系統(tǒng)特性99
• 5.2.2 相關(guān)工作99-100
• 5.2.3 彈性流水線(xiàn)100-101
• 5.3 彈性迭代器模型101-107
• 5.3.1 設(shè)計(jì)理念101-102
• 5.3.2 彈性算子102-105
• 5.3.3 實(shí)現(xiàn)策略105-106
• 5.3.4 性能提高106-107
• 5.4 并行度的動(dòng)態(tài)調(diào)整107-113
• 5.4.1 執(zhí)行分片分類(lèi)108-110
• 5.4.2 并行度分配優(yōu)化110-113
• 5.4.3 吞吐量預(yù)測(cè)113
• 5.5 實(shí)驗(yàn)與分析113-123
• 5.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境113-115
• 5.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析115-123
• 5.6 本章小結(jié)123-126
• 第六章 總結(jié)與展望126-130
• 參考文獻(xiàn)130-136
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表論文136-138
• 致謝138

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6 王世雷　劉兵;我市氣象資料數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)投入使用[N];張家界日?qǐng)?bào);2008年

7 郭炎;加快開(kāi)發(fā)戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)[N];解放軍報(bào);2008年

8 柳閻;英信息系統(tǒng)合法性再引爭(zhēng)議[N];法制日?qǐng)?bào);2009年

9 實(shí)習(xí)生 趙靜邋記者 黃雪英;自貢館藏文物數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)建立[N];自貢日?qǐng)?bào);2008年

10 記者 楊洋;陜西省應(yīng)急商品數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)考核連續(xù)8個(gè)月保持第一[N];現(xiàn)代物流報(bào);2013年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 王立;分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的查詢(xún)處理與優(yōu)化[D];華東師范大學(xué);2015年

2 胡天磊;自治數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的理論與方法研究[D];浙江大學(xué);2006年

3 崔賓閣;安全數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)隱通道分析及相關(guān)技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2006年

4 陳建英;基于數(shù)字有機(jī)體數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的搜索定位研究[D];電子科技大學(xué);2011年

5 陳沖;超細(xì)群核數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)及應(yīng)用研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

6 盧科;閃存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)存儲(chǔ)管理及可裁剪性研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

7 解季萍;基于Web的稀土化合物數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)研究和開(kāi)發(fā)[D];昆明理工大學(xué);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李英杰;安徽省農(nóng)業(yè)環(huán)保數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)建立[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

2 陳靜;支持協(xié)同設(shè)計(jì)的工程數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)研究[D];西南交通大學(xué);2002年

3 于常輝;事務(wù)級(jí)攻擊隔離數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)[D];山東大學(xué);2006年

4 馮永忠;西北地區(qū)農(nóng)業(yè)、資源、環(huán)境、生態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2003年

5 鄭雄文;磨削加工智能化數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的研究[D];廈門(mén)大學(xué);2009年

6 布文峰;通訊企業(yè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的構(gòu)建[D];北京郵電大學(xué);2012年

7 王逍;數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)對(duì)實(shí)際管理應(yīng)用的研究[D];吉林大學(xué);2013年

8 SOMSACK SENGSOUK（宋賽）;瑯勃拉邦省衛(wèi)生部食品藥品部門(mén)檢查數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)[D];昆明理工大學(xué);2013年

9 張小雪;昆明市宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)綜合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];北京工業(yè)大學(xué);2013年

10 孫雷;重型切削數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的查詢(xún)處理與優(yōu)化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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