【摘 要】
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随着互联网的飞速发展,业务日趋多样化,应用数据海量增长,传统面向联机分析处理(Online Analytical Processing,OLAP)与传统面向联机事务处理(Online Transaction Processing,OLTP)的数据库系统由于架构差异和数据存储组织方式的不同而彼此独立,无法同时满足日益复杂的业务需求,面向混合负载(Hybrid Transaction/Analytic
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随着互联网的飞速发展,业务日趋多样化,应用数据海量增长,传统面向联机分析处理(Online Analytical Processing,OLAP)与传统面向联机事务处理(Online Transaction Processing,OLTP)的数据库系统由于架构差异和数据存储组织方式的不同而彼此独立,无法同时满足日益复杂的业务需求,面向混合负载(Hybrid Transaction/Analytical Processing,HTAP)的数据库应运而生,成为数据库的主要发展方向之一。传统面向OLAP或OLTP的数据库采用单一“列存”或“行存”的存储方案,无法兼顾两种数据存储格式的优势(列存能高效地实现复杂查询,行存有利于实现高效的事务处理)。由于HTAP既要做联机事务处理也要做联机分析处理,所以如何设计面向HTAP的数据存储策略成为热门研究课题之一。针对HTAP的应用场景,本文讨论了分布式HTAP数据库系统框架,存储引擎数据组织格式,以及利用机器学习来优化存储引擎中数据存储布局,以更友好地支持HTAP未来的工作负载,进而提升数据库性能。论文主要完成了三个方面的工作:1)对时下业界热门的分布式HTAP数据库存储架构和存储引擎数据组织方式进行研究,分析其主要优缺点,并设计与实现了分布式HTAP数据库框架和灵活的数据存储格式。2)设计并实现了存储布局重组算法,利用基于密度的算法DenStream结合贪心算法定期地计算出对未来HTAP工作负载友好的最优存储布局。3)设计并实现了在线重组技术,利用增量的方式以TileGroup为重组粒度将存储引擎中旧布局的数据拷贝到新布局中,逐渐将布局转化为对OLAP友好的存储布局。本论文在借助自主研发的分布式列式数据库Goldfish查询引擎的基础上,设计并实现了面向HTAP的分布式数据库系统。针对该系统中的存储引擎数据组织方式,分别同行存和列存存储引擎进行了比较,从测试数据来看,本文设计的数据组织方式在面向联机分析处理时的效率明显高于行存存储引擎,且性能和列式存储相当;在面向联机事务处理时的性能明显比列存存储引擎好,性能可以和行式存储比拟。在面向HTAP的应用场景下,本文设计的数据存储结构兼顾了行存和列存的优点,性能明显优于仅行存或者仅列存的数据组织方式,对HTAP工作负载更友好,极大地提升了HTAP数据库的性能。
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《桃花源记》是《桃花源诗》的序,在《桃花源记》中,陶渊明创造了一个乌托邦式的人类理想栖居地——桃花源。不难发现,其艺术原型出自老子的"小国寡民"思想。老子其人其书多
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