一种面向海量分布式数据库的嵌套查询策略

面向大数据分析和处理的NoSQL数据库具有非常好的读写性能和可扩展性,但是无法支持完整的SQL查询和跨行跨表的事务,对于传统的以关系数据库为主的金融业务在应用上有所限制.OceanBase是面向海量数据查询的分布式数据库,结合了关系数据库和非关系数据库的优势,同时支持关系查询和跨行跨表事务,具有可扩展性.但是,目前OceanBase只支持简单的、非嵌套子查询的SQL语句,无法很好地支持金融应用.本文在研究OceanBase架构和查询策略的基础上,提出了一种基于BloomFilter和HashMap的查询策略,实验表明该策略能够提高和改善现有查询策略的不足,在实现嵌套查询的基础上,可提高查询性能.

基于SystemTap的Linux服务器性能分析系统的设计与实现

为了重现Linux服务器运行时所有进程/线程的运行状态、相互间的通信状况及对系统资源如cpu、disk、Network Interface Card等的占用情况,本文通过对动态跟踪工具SystemTap的运行机制的分析,并结合"事件追踪机制",提出了一种Linux平台下高精度、可视化的性能分析系统。该系统采用C/S架构,可由用户自由指定需要监控的事件类型及测量时间,最终以图形化界面向用户呈现分析结果。该系统操作简单,对系统负荷影响可忽略不计,较好的满足的用户的需求。

面向分布式数据库的HTAP研究与实现

数据处理可大致分为2类,联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)和联机分析处理OLAP(on-line analytical processing)。OLTP是传统关系型数据库的主要应用,支持一些基本的日常的事务处理,如银行流水交易等。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持一些较为复杂的数据分析操作,专注于决策支持,提供出通俗直观的分析结果。随着企业处理数据量的不断增加,分布式数据库已经逐渐取代单机数据库,成为应用的主流。但目前分布式数据库支持的业务主要以OLTP应用为主,缺少OLAP实现。提出了一种面向分布式数据库CBase的HTAP的实现方法,为CBase提供了一种OLAP分析的实现方式,可以轻松应对大数据量的数据分析。