ข้อมูลประกอบ:การประมวลผลธุรกรรมเป็นหัวข้อวิจัยแบบดั้งเดิมในทฤษฎีฐานข้อมูล ปัจจุบันการทำธุรกรรมการกระจายกำลังนิยมโดยระบบจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่กระจายซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับข้อมูลพาร์ทิชัน (ที่เรียกว่าชาร์ด) และการจำลองแบบข้อมูล
ปัญหาการวิจัยที่สำคัญในการทำธุรกรรมการกระจายคืออะไร?
มีทฤษฎีและวิธีแก้ไขปัญหาที่รู้จักกันดีซึ่งต้องการการปรับปรุง (ตามทฤษฎี) หรือไม่?
การอ้างอิงใด ๆ ที่ชื่นชม
คำตอบ:
มีงานวิจัยมากมายทั้งในทางทฤษฎีและปฏิบัติของฐานข้อมูลแบบกระจาย
หนึ่งในความท้าทายในทางปฏิบัติที่สำคัญคือการใช้กลไกการควบคุมภาวะพร้อมกันที่มีประสิทธิภาพสำหรับฐานข้อมูลแบบกระจายและแบบจำลองทางภูมิศาสตร์ เพื่อที่จะดำเนินธุรกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพกลไกดังกล่าวสามารถให้การรับประกันที่อ่อนแอกว่าความสามารถในการทำธุรกรรมแบบอนุกรมซึ่งต้องการให้ธุรกรรมนั้นดำเนินการตามลำดับ อีกทางเลือกหนึ่งในการ serialisability คือการตกตะกอนสำหรับ Snapshot Isolation [1] แต่สิ่งนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าได้คุณภาพไม่ดีนักเมื่อเทียบกับระบบกระจายทางภูมิศาสตร์ ที่สถานะปัจจุบันของศิลปะสองสายพันธุ์ที่แตกต่างกันของ Snapshot Isolation (SI) ได้รับการกำหนดให้จัดการกับการควบคุมภาวะพร้อมกันในระบบที่จำลองทางภูมิศาสตร์: Paraps Snapshot Isolation (PSI) [2] และ Non Monotonic Snapshot Isolation (NMSI) [ 3,4] สำหรับสิ่งที่เกี่ยวข้องกับฐานข้อมูลแบบกระจาย (เช่นที่ซึ่งข้อมูลถูกแบ่งออกระหว่างไซต์ต่าง ๆ ),
คำถามที่สำคัญอีกข้อหนึ่งก็คือการเขียนโปรแกรมในลักษณะที่การประหารชีวิตจะยังคงเป็นแบบอนุกรม เกณฑ์เสียงสำหรับ Snapshot Isolation ได้ถูกกำหนดขึ้นใน [1] บางคนในกลุ่มของฉันกำลังทำงานเพื่อกำหนดเกณฑ์ที่เหมาะสมสำหรับ PSI
อีกคำถามที่เกี่ยวข้องทั้งจากมุมมองเชิงทฤษฎีและปฏิบัติคือการสับทรานแซกชัน โดยพื้นฐานแล้วการสับเป็นเทคนิคการวิเคราะห์แบบสแตติกซึ่งการทำธุรกรรมแบบหยาบจะแบ่งย่อยเป็นธุรกรรมขนาดเล็กและละเอียด สำหรับ serialisability คำถามนี้ได้รับการจัดการใน [6] และทฤษฎีผลลัพธ์ได้ถูกนำไปใช้เพื่อให้เกิดการปฏิบัติจริงใน [7]
จากมุมมองของฐานรากทางทฤษฎีของฐานข้อมูลแบบกระจายมีข้อเสนอบางอย่างที่จะใช้เทคนิคจากชุมชนหน่วยความจำที่อ่อนแอแบบจำลอง [8] เพื่อกำหนดพฤติกรรมการทำธุรกรรมอย่างเป็นทางการ ใน [9] ผู้เขียนให้ความคิดอย่างเป็นทางการของพฤติกรรมสำหรับการทำธุรกรรม; มีการใช้วิธีการเดียวกันใน [10] เพื่อระบุพฤติกรรมของชนิดข้อมูลที่จำลองแบบ
เมื่อเร็ว ๆ นี้ฉันและเพื่อนร่วมงานของฉัน (Alexey Gotsman และ Hongseok Yang) ได้สร้างขึ้นโดยเริ่มจากเทคนิคที่พัฒนาขึ้นใน [8,9,10] ซึ่งเป็นกรอบทฤษฎีในการระบุพฤติกรรมที่สังเกตได้ของระดับความสอดคล้องสำหรับฐานข้อมูลที่จำลองทางภูมิศาสตร์ เราประสบความสำเร็จในการใช้กรอบการทำงานเพื่อให้ความพึงพอใจของ SI, PSI และ NMSI ซึ่งแต่ละอันเราได้พิสูจน์แล้วว่าถูกต้องตามการใช้งานที่ง่าย นอกจากนี้เรายังใช้ประโยชน์จากทฤษฎีที่เกิดขึ้นเพื่อกำหนดเกณฑ์การตัดสำหรับ PSI ผลลัพธ์เหล่านี้หวังว่าเราจะเผยแพร่ในอนาคตอันใกล้
โปรดอย่าลังเลที่จะเขียนถึงฉันหากคุณมีคำถามอื่น ๆ หวังว่าจะช่วยได้
Andrea Cerone
อ้างอิง:
[1] Fekete et al, การสร้าง Snapshot แยกได้ (2005)
[2] Sovran et al, ที่เก็บข้อมูลธุรกรรมสำหรับระบบที่จำลองทางภูมิศาสตร์ (2011)
[3] Arkedani et al, การแยก Snapshot ที่ไม่ใช่โมโนโทนิก: ความสอดคล้องที่ปรับขนาดได้และแข็งแกร่งสำหรับระบบการทำธุรกรรมทางภูมิศาสตร์แบบจำลองทางภูมิศาสตร์ (2013)
[4] Arkedani et al, เกี่ยวกับความยืดหยุ่นของการแยก Snapshot (2013)
[5] Binnig et al, การแยกสแน็ปช็อตแบบกระจาย: ธุรกรรมทั่วโลกจ่ายทั่วโลก, ธุรกรรมในท้องถิ่นจ่ายในท้องถิ่น
[6] Shasha et al, การตัดทอนธุรกรรม: อัลกอริทึมและการศึกษาประสิทธิภาพ (1995)
[7] Zhang et al, กลุ่มธุรกรรม: บรรลุความต่อเนื่องของอนุกรมกับความหน่วงแฝงต่ำในระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายทางภูมิศาสตร์ (2013)
[8] Alglave ลำดับชั้นอย่างเป็นทางการของโมเดลหน่วยความจำที่อ่อนแอ (2012)
[9] Buckhardt et al, การทำความเข้าใจความสอดคล้องในที่สุด (2013)
[10] Buckhardt et al, ประเภทข้อมูลที่จำลอง: ข้อมูลจำเพาะ, การตรวจสอบ, การเพิ่มประสิทธิภาพ (2014)