新型OLTP数据库系统设计的关键技术及挑战-《华东师范大学学报(自然科学版)》(2014年5期).docx

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新型OLTP数据库系统设计的关键技术及挑战-《华东师范大学学报(自然科学版)》(2014年5期).docx

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龙源版权所有 新型OLTP数据库系统设计的关键技术及挑战 作者:任堃 李战怀 来源:《华东师范大学学报(自然科学版)》2014年第05期 摘要:传统的数据库系统是根据20世纪70年代的硬件特点而设计. 随着“云计算”和“大数据”时代的到来,应用需求对数据库系统的事务吞吐量和可扩展性提出了更高的要求,同时内存、多核等新型计算机硬件技术的发展为数据库系统的发展提供了新的机遇,因此研究和设计新型数据库系统也变得越来越重要. 本文针对新型计算机硬件和应用需求的特点,研究和分析了新型OLTP数据库系统设计所涉及的关键技术,并探讨了存在的挑战性问题. 关键词:可扩展性;计算机硬件;事务处理;确定性 中图分类号:TP311文献标识码:ADOI:10.3969/j.issn2014.05.003 收稿日期:201406 基金项目:国家“973”计划课题(2012CB316203);国家自然科学基金重点项目 第一作者:任堃,男,博士研究生,研究方向为分布式数据库系统、事务处理. Email: renkun_nwpu@mail.nwpu.edu.cn. 通信作者:李战怀,男,教授,博士生导师,研究方向为数据管理技术. Email: lizhh@nwpu.edu.cn.Key techniques and challenges of designing new OLTP database systemsREN Kun,LI Zhanhuai (Department of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’An710129, China) Abstract:Traditional database systems were designed based on the hardware environment in 1970s. However, with the era of “Cloud Computing” and “Big Data”, OnLine Transaction Processing requires database systems to provide more transaction throughput and better scalability. Meanwhile, the development of Computer hardware, in particular memory and multiple CPU Cores offer new opportunity for database systems evolution. Therefore, researching and designing new distributed database systems becomes more and more crucial. This paper researched on the key techniques and challenges of designing new OLTP Database systems. Key words:scalability;computer hardware;transaction processing;determinism 0引言 現今的计算机硬件特点和20世纪70年代存在很大不同,在70年代,数据库系统通常在单核处理器下运行,内存容量非常有限,大多数数据库系统是以磁盘作为主要存储介质[12]. 随着计算机硬件的发展,目前单台服务器的内存容量已经达到TB级,而大多数数据库系统应用的大小仅有几百GB,因此很多数据库系统完全可以在内存中运行[3];同时计算机中的处理器核心越来越多,内存、多核等硬件技术的发展为数据库系统的发展提供了新的机遇. 相关研究[45]表明传统的数据库系统策略不能充分发挥内存和多核的硬件优势. 第5期任堃,等:新型OLTP数据库系统设计的关键技术及挑战华东师范大学学报(自然科学版)2014年联机事务处理(OnLine Transaction Processing,OLTP)是数据库系统最重要的应用之一. 目前联机事务处理在金融、电信、互联网、游戏、交通、购物、医疗等关键领域起到非常重要的作用,也是学术界的研究热点. 随着“云计算”和“大数据”时代的到来,很多OLTP应用场景对数据库的事务吞吐量和可扩展性提出了更高的要求. 事务的ACID属性可以保证事务并发执行的正确性,是数据库系统中的一个重要概念. 通常情况下数据库系统允许多个事务并发执行. 当多个事务并发执行时,传统的策略是通过可串行化理论来保

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