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一種面向分布式數據庫的多并發(fā)OLAP型查詢(xún)性能預測方法
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作者:
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海南省氣象信息中心

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海南省自然科學(xué)基金青年基金(420QN373),海南省氣象局科研項目(hnqxSJ202104)


A concurrent OLAP query performance prediction approach for distributed database
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    摘要:

    數據庫查詢(xún)性能預測即預測查詢(xún)的執行延遲時(shí)間。數據庫查詢(xún)延遲預測技術(shù)能夠用于查詢(xún)調度和查詢(xún)進(jìn)度顯示等。當前的查詢(xún)性能預測技術(shù)都具有一定的局限性,不能準確預測分布式數據庫中多并發(fā)查詢(xún)導致CPU、I/O資源爭用情形下的查詢(xún)延遲。針對這一問(wèn)題,該論文提出了一種在分布式數據庫中預測并發(fā)OLAP型查詢(xún)延遲的技術(shù),該技術(shù)通過(guò)建立查詢(xún)干擾度和查詢(xún)敏感度模型來(lái)衡量資源(I/O,網(wǎng)絡(luò ))競爭的激烈程度,并據此來(lái)預測不同執行環(huán)境下的查詢(xún)性能。TPC-DS的實(shí)驗結果表明,分析型查詢(xún)預測的誤差率在25%以下,說(shuō)明該技術(shù)能夠較準確地預測查詢(xún)執行時(shí)間。

    Abstract:

    Database query performance prediction is predicting query latency time. Database query latency prediction technology can be used for query scheduling and query progress indicator. However, current query performance prediction techniques have some limitations and often to be hard to accurately predict the query latency caused by concurrency queries in distributed database, because of CPU and I/O resource contention. In order to solve this problem, this paper proposes a technique to predict concurrent OLAP query latency in distributed database. The proposed method measures the intensity of competition in resource (I/O, network) by setting up CQI(Concurrent Query Interference) and QS(Query Sensitivity) models , And predicts the query performance under different execution environments accordingly. The experimental results of TPC-DS show that the mean relative error of analytical query prediction is less than 25%, which shows that the technology can predict the query execution time more accurately.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉驥超,杜建華,謝寒生,劉霄燕,謝召干.一種面向分布式數據庫的多并發(fā)OLAP型查詢(xún)性能預測方法計算機測量與控制[J].,2022,30(10):209-215.

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  • 收稿日期:2022-05-16
  • 最后修改日期:2022-07-01
  • 錄用日期:2022-07-04
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-11-01
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