基于聚类的数据库事务并发控制算法研究

发布时间：2021-05-18 21:30

　　并发控制是数据库系统提供的一种机制,用于支持多个事务并发执行,同时保证事务之间的隔离性。并发控制算法是数据库系统性能的关键。然而,不同的并发控制算法有不同的优点和缺点,这使得每种方法只使用与某些类型的工作负载,而对其他类型的工作负载则表现不佳。其结果是,用户不得不在选择并发控制算法之前就对工作负载做一定的假设。为了克服这一局限,本文提出了一个新方案,称为事务聚类,以便对于任意两个事务自动选择最佳的隔离机制。在事务聚类的基础上,本文进一步提出了基于聚类的并发控制算法。该算法将传统的悲观并发控制算法和乐观并发控制算法相结合,以获得这两种算法的优点,同时缓解这两种算法的性能瓶颈。理论和实证分析结果均表明,在高冲突型工作负载下,基于聚类的并发控制算法的性能要明显优于悲观并发控制算法和乐观并发控制算法。 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究的目的和意义
    1.2 课题来源
    1.3 研究现状
        1.3.1 现有的并发控制算法及其局限性
        1.3.2 人工智能技术在数据库系统中的应用
    1.4 本文的主要研究内容及其挑战
    1.5 本文的主要贡献
第2章 基于聚类的并发控制概述
    2.1 引言
    2.2 算法的基本思想
    2.3 算法所基于的重要假设
    2.4 本章小结
第3章 事务聚类
    3.1 引言
    3.2 事务聚类的动机
    3.3 定义事务相似度度量
    3.4 事务聚类算法
    3.5 本章小结
第4章 基于聚类的并发控制算法
    4.1 引言
    4.2 选择最佳隔离方式
    4.3 保证隔离性
    4.4 算法的重要性质
        4.4.1 算法的正确性
        4.4.2 算法的有效性
    4.5 算法的实现
        4.5.1 最小哈希算法的实现
        4.5.2 簇锁的实现
        4.5.3 基于聚类的事务的实现
    4.6 实验评估
        4.6.1 事务聚类的效果
        4.6.2 性能评估
    4.7 本章小结
第5章 事务的工作集预测
    5.1 引言
    5.2 基于马尔科夫性质的预测算法
        5.2.1 统计建模
        5.2.2 利用模型进行预测
    5.3 实验评估
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号：3194514