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并行OLTP系统中增量数据的自动分片技术研究
外文标题：Research on Automatic Partitioning of Appended Data in Parallel OLTP Systems
文献类型：期刊
作者：王晓燕^[1]陈晋川^[2]杜小勇^[3]范旭^[4]
机构：中国人民大学信息学院,北京100872;鲁东大学信息与电气工程学院,山东烟台264025;教育部数据工程与知识工程重点实验室,北京100872;中国人民大学信息学院,北京100872;教育部数据工程与知识工程重点实验室,北京100872

年：2013
期刊名称：计算机科学与探索
卷：7
期：9
页码范围：800-810
增刊：增刊
收录情况：中国科技核心期刊CSCD(CSCD:4923246)
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1673-9418
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjkxyts201309003.aspx
DOI：10.3778/j.issn.1673-9418.1305057
人气指数：2
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基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No.61003086; the Open Fund of State Key Laboratory of Software Development Environment under Grant No.SKLSDE-2012KF-09; the Graduate Student Scientific Research Foundation of Renmin University of China under Grant No.42306176
关键词：数据划分;联机事务处理(OLTP);增量数据
摘要：近年来,由于数据规模的急剧增长,越来越多的大型应用系统被部署到分布式环境中,它们需要通过数据分片技术,将原有数据集和新增加的数据审慎地划分到不同的节点上,来优化并行联机事务处理(on-line transaction processing,OLTP)系统的性能.针对系统中已有的静态数据和新生成的增量数据,提出了一种新的数据分片策略——数据表依赖分片策略(table dependency partitioning strategy,TDPS).该策略首先根据数据表之间的相互依赖关系,对初始数据进行划分.当有新的数据到达时,它会自动将每个数据片段分配到最相关的数据分区中.使用TPC-C测试基准进行了一系列的实验,实验结果显示,与以前的方法相比,TDPS策略可以有效地提高系统性能.
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