基于交易型负载自适应管理的数据库系统探析

摘 要 数据库技术的不断发展使得该系统的负载自适应受到很多人的关注，负载自适应主要是进行负载过滤和控制调用所有资源满足其性能上的需求，自动数据库系统框架用以完成这个过程。文中介绍了基于交易型负载自适应管理的数据库系统，并设计了合理的查询调度器。

【关键词】负载自适应 自治数据库系统负载管理框架 交易型负载

1 引言

数据库技术中的关键技术就是保证系统负载的服务水平。数据库服务水平主要包括性能和重要性，性能指的是负载提供服务的能力，例如响应数据库操作的平均时间，数据吞吐量等。重要性是指负载对于客户的重要性，当资源不够时，重要性决定企业客户占有负载资源的多少。计算机网络的发展使得负载变的多样化，负载的动态性和多样性决定数据库资源管理的复杂性，数据库要能够分辨负载的状态，并且根据负载的实时状态分配系统资源，这就给负载的管理带来巨大的难题，负载自适应管理就是根据这个问题提出来的，自治数据库系统负载管理框架是一个数据库系统负载自适应框架，该框架由探测过程和控制过程两个过程，特征化功能，性能建模，控制，监测四个功能组成，探测过程就是根据负载的实时状态预测发展趋势，并进行识别。控制过程则根据探测过程利用系统资源控制负载性能。特征化功能目的是识别负载的特征，性能建模功能主要是建立数学模型预测系统的状态，控制功能负载合理化负载控制，监测功能负载获取系统资源利用率，然后将信息传递给系统。而对于自治数据库系统负载管理框架，终端型，批处理型，交易型负载各不相同，终端型，批处理型负载的用户数量恒定，交易型负载的用户数量是不恒定的，因此交易型负载比终端型负载和批处理负载的处理难度都高，而处理复杂多变的交易型负载需要适合的基于开放型排队网络模型的查询调度器。通过重新设计的查询调度器有效分析和预测负载性能。

2 数据库系统交易型负载的自适应管理现状

数据库影响系统性能的主要是关键资源的分配，调节参数可以分配负载一些资源，而如果要进行交易型负载的数据库系统的自适应管理，可以建立数据库系统的排队网络模型在交易型负载下，分析和处理关键资源对系统资源的影响，而排队网络模型的分析数据库的控制，主要由四种服务队列和三个中心组成，这三个中心包括内存处理器，输入输出中心和一个缓冲中心，缓冲中心的目的就是缓冲数据描述带来的冲突。排队网络模型的数据库性能模型可以利用恢复系统恢复关键数据，恢复数据对系统性能也是有巨大影响的，恢复数据建模即是对恢复日志的输入输出操作。而目前的排队网络模型只能用于描述内存处理，输入输出，因此很多学者扩展了该模型，建立分布式数据库系统的排队模型，用于系统容量分析；建立闭合的排队模型，改善了基于交易成本的数据库性能。

3 查询调度器的实现方案

3.1 查询调度器的结构

查询调度器是自治数据库系统负载管理框架的原形实现，监视器负责跟踪客户查询行为的到来，系统自动截取客户查询信息，将查询信息传递给分类器和调度计划器，分类器负责将来源信息分类处理和发送，而调度计划器负责将查询队列分类处理和调度。性能预测子系统以内置的特定模型预测交易型负载的性能，调度计划器会利用算法计算出最优的解决方案，该方案要满足性能服务水平。

分类器负载分类查询，依据就是查询信息，客户的查询方式主要是关键词搜索，这就是分类器的凭据。

3.2 性能模型

性能模型主要利用开放网络模型，适用于交易类负载，负载强度用到达速率表示，用户数的随机变化，查询行为的时间间隔等都是与闭合排队模型不同。负载性能采用查询速度和响应时间描述，简单流用于描述客户到达的随机过程，服从Poisson分布。如公式（1），公式（2）所示，建立性能模型。?k?1是评价服务速率， Rk是平均响应时间，Ck是类成本配额，Wk是等待时间，Vk是执行速率，这样就可以控制给定区间内的性能。

Rk = （1）

Vk =1? = 1? （2）

3.3 负载控制

负载控制主要由调度计划器完成和性能预测器协作完成，调度计划器能够确定最优调度方法，用利用分配器完成后续动作。利用性能模型，能够得到目标函数，然后利用非线性规划方法求得目标函数的最优解。

3.4 监测系统

当查询调度器和数据库建立连接，服务器就要一直开启监听模式，监控客户端的客户请求，系统的查询，分类器和调度计划器。监视器就是介于查询调度器和数据库系统，完成这些监测任务。

3.5 实现方案

监视器主要完成两个算法任务，收集查询信息，分配给分类器和调度计划器，资源分配结束后释放监听操作。分类器的算法实现目的是取得查询信息和识别负载信息，如果负载类型是交易型负载，则把查询加入队列0，否则加入1。性能预测算法主要取得平均到达速率和评价服务速率。返回区间内的执行速率。调度计划器的目的产生成本分配方案，获取配额表。其中要设计性能的最优化计算方法，实现配额表的资源分配技术，利用time类实现定时技术。

4 结束语

交易型负载具有不同于批处理负载和终端型负载，需要采用新的排队网络模型，设计性能预测器，才能应用于基于交易型负载自适应管理的数据库系统。文中介绍了基于交易型负载自适应管理现状，并分析了查询调度器的结构，性能模型，负载控制，监测系统和实现方案。以期能够增加数据库交易型负载的自适应管理能力。

参考文献

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作者简介

王迎敏（1982-），女，山西省运城市人。硕士学位。现为太原学院计算机工程系助教。主要研究方向为数据库负载管理。

作者单位

太原学院计算机工程系 山西省太原市 030032