事务型数据库论文_徐延东

导读:本文包含了事务型数据库论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据库,缓冲区,多层,系统优化,处理器,事务处理,图形。

事务型数据库论文文献综述

徐延东^[1]（2017）在《基于GPU的事务型内存数据库的研究与实现》一文中研究指出联机事务处理是数据库领域的重要应用。随着近年来电子商务的迅猛发展和企业数据量的激增,用户对数据库事务处理能力提出了越来越高的要求,而处理器技术和内存技术的发展也为提升数据库事务处理能力带来了机遇和挑战。一方面,多核CPU、GPU、Phi等新型处理器拥有越来越多的处理核心,并行处理能力非常强大;但是另一方面,事务处理过程中对数据的隔离性和一致性的保护又制约着处理器并发能力的提升。目前大多数的研究工作着眼于利用多核处理器的并行计算能力来提高事务型内存数据库的性能,但如何将并行计算能力更强的GPU应用于事务型内存数据库则少有研究。在GPU上实现事务型内存数据库的关键是要在保证ACID特性的前提下充分挖掘程序在GPU上的并行性,然而GPU上数量众多的并发线程和线程束内的锁步执行方式会严重放大数据冲突的影响,使得该问题的解决充满挑战。本文重点解决了事务并发执行,事务实时性保证,GPU设备内存管理等几个关键问题。针对事务并发控制的问题,本文借鉴了 Silo系统的事务提交协议,通过减少集中式资源的使用避免GPU线程的互相阻塞,并解决了对写集合加锁的死锁问题使之适应GPU的并行计算方式。针对事务处理实时性的保护,本文借鉴了 Mega-KV的以时间为标准的调度策略,设计了针对于GPU事务处理的调度流水线,保证了事务的实时性。针对事务的持久化问题,本文采用了 CPU/GPU协作模式,GPU将一个批次的事务作为一个持久化事务,由CPU将该持久化事务的日志信息记录到日志文件中。此外,为提升系统的运行效率,本文中还实现了 GPU设备内存管理器和无锁哈希表。本文主要工作和贡献如下:1.系统研究了在GPU上实现事务型内存数据库面临的困难与挑战,重点解决了事务并发控制、事务的实时性、事务持久性保障等关键技术问题。2.在NVIDIA GPU上实现了一个基于GPU的事务型内存数据库原型系统GPUTx-DB,该系统可在保证数据库事务ACID性质的同时充分利用GPU的并行计算能力。3.利用YCSB和TPC-C数据库基准测试程序对GPUTx-DB进行了性能测试和分析,并与多核处理器上的事务型内存数据库Silo进行了比较,验证了GPUTx-DB的处理能力。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2017-04-01）

朱阅岸,周烜,张延松,周明,牛嘉^[2]（2015）在《多核处理器下事务型数据库性能优化技术综述》一文中研究指出传统数据库的设计假设磁盘为主要存储设备,其性能取决于基于I/O代价模型的优化.然而,当前数据库运行的平台已逐渐转移到由多核处理器、大内存和以闪存为代表的低延迟存储所构成的新型硬件平台上.在大多数情况下,工作数据集能够全部加载到内存或者闪存等高速存储器中.这样,数据库的性能瓶颈由传统的I/O转移到CPU上.而传统数据库的加锁操作、闩锁竞争、日志管理以及缓冲区管理在设计时均未考虑到多核处理器的使用,因而成为了限制CPU利用率的明显瓶颈.改变传统数据库的优化重点以适应硬件的发展对应用而言是十分必要的.该文针对当前新的应用背景,主要围绕数据库系统中锁管理、日志管理、缓冲区管理以及B树索引等核心模块在多核平台下已有的优化技术进行详细介绍和归纳总结.同时介绍了中国人民大学在数据库系统的多核处理器优化方面所做的一些工作.(本文来源于《计算机学报》期刊2015年09期）

罗朝晖,吴友武^[3]（2005）在《论多级事务型公安业务数据库的模式选择》一文中研究指出随着金盾一期工程的开展,公安信息化正进入一个高速发展期,基于高速公安网络的多级事务型公安业务流程化应用管理将会不断出现。数据库建库模式如何适应随之而来的业务高速发展和现代服务型政府的要求。本文比较了多层级数据库和集中式数据库模式的特性,提出了通过建设集中式数据库实现数据同步、综合管理、有效监管和流程控制的管理模式。(本文来源于《中国人民公安大学学报(自然科学版)》期刊2005年01期）

事务型数据库论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

传统数据库的设计假设磁盘为主要存储设备,其性能取决于基于I/O代价模型的优化.然而,当前数据库运行的平台已逐渐转移到由多核处理器、大内存和以闪存为代表的低延迟存储所构成的新型硬件平台上.在大多数情况下,工作数据集能够全部加载到内存或者闪存等高速存储器中.这样,数据库的性能瓶颈由传统的I/O转移到CPU上.而传统数据库的加锁操作、闩锁竞争、日志管理以及缓冲区管理在设计时均未考虑到多核处理器的使用,因而成为了限制CPU利用率的明显瓶颈.改变传统数据库的优化重点以适应硬件的发展对应用而言是十分必要的.该文针对当前新的应用背景,主要围绕数据库系统中锁管理、日志管理、缓冲区管理以及B树索引等核心模块在多核平台下已有的优化技术进行详细介绍和归纳总结.同时介绍了中国人民大学在数据库系统的多核处理器优化方面所做的一些工作.

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。