【摘 要】
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当前,在科学实验、网站安全、内网审计等诸多领域,监视在线事务或跟踪用户行为会产生大规模归档流数据.这些归档系统规模可达PB级(10~(15)B).在如此规模下存储和分析这些结构
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当前,在科学实验、网站安全、内网审计等诸多领域,监视在线事务或跟踪用户行为会产生大规模归档流数据.这些归档系统规模可达PB级(10~(15)B).在如此规模下存储和分析这些结构化数据至少带来3个挑战;1)数据可靠性问题;2)高效存储和分析高速持续的流数据问题;3)高性能和高可靠目标之间的冲突问题.在分析归档流数据特征的基础上,提出了一种新的高可靠数据库体系结构ArchDB.ArchDB由两部分组成:其一负责加载和查询较小规模的当前数据;其二负责存储和查询大规模的历史归档数据.通过优化设计ArchDB中的数据分布策略、数据块尺寸和归档时机、数据存储和归档流水化机制来高效可靠管理大规模数据.实验结果表明ArchDB既能加倍数据加栽性能,又能加速恢复过程,其加速效果取决于恢复并发度.
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