基于读写分离架构的混合存储引擎
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-18页 |
| 1.1.1 数据库系统的发展 | 第15-17页 |
| 1.1.2 HTAP数据库存储引擎的挑战 | 第17-18页 |
| 1.2 本文工作与贡献 | 第18-20页 |
| 1.3 本文结构 | 第20-21页 |
| 第二章 相关工作 | 第21-30页 |
| 2.1 面向不同应用的数据库系统 | 第21-23页 |
| 2.1.1 面向OLTP的数据库系统 | 第21-22页 |
| 2.1.2 面向OLAP的数据库系统 | 第22-23页 |
| 2.2 面向HTAP数据库系统的探索 | 第23-25页 |
| 2.2.1 面向HTAP数据库系统的兴起 | 第23-24页 |
| 2.2.2 现有的HTAP数据库系统 | 第24-25页 |
| 2.3 读写分离的存储架构 | 第25-26页 |
| 2.4 Cedar分布式数据库系统 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 问题描述 | 第30-36页 |
| 3.1 数据的存储方式 | 第30-32页 |
| 3.1.1 行式存储 | 第30-31页 |
| 3.1.2 列式存储 | 第31-32页 |
| 3.2 OLAP负载的查询分析 | 第32-33页 |
| 3.3 高并发的事务处理分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 LSM-Hybrid存储引擎 | 第36-56页 |
| 4.1 概述 | 第36-40页 |
| 4.1.1 存储引擎架构 | 第36-38页 |
| 4.1.2 数据存储格式 | 第38-40页 |
| 4.2 基于批量更新的行列混合数据组织方法 | 第40-45页 |
| 4.2.1 在线混合数据组织 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基本思想 | 第41-44页 |
| 4.2.3 批量更新算法 | 第44-45页 |
| 4.3 数据更新处理 | 第45-50页 |
| 4.3.1 基线数据更新 | 第46-48页 |
| 4.3.2 高性能事务处理 | 第48-50页 |
| 4.4 混合数据查询 | 第50-55页 |
| 4.4.1 统一查询接口 | 第50-52页 |
| 4.4.2 扫描数据流程 | 第52-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 存储引擎的查询扩展 | 第56-67页 |
| 5.1 数据库系统与大数据处理系统 | 第56-58页 |
| 5.2 查询扩展方法 | 第58-62页 |
| 5.2.1 基本思想 | 第58-59页 |
| 5.2.2 基线数据的共享策略 | 第59-61页 |
| 5.2.3 存储引擎扩展架构的实现 | 第61-62页 |
| 5.3 请求处理策略 | 第62-64页 |
| 5.4 通用化的调度组件 | 第64-66页 |
| 5.4.1 组件结构 | 第64-65页 |
| 5.4.2 SparkListener组件的实现 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 实验与分析 | 第67-82页 |
| 6.1 实验设置 | 第67-68页 |
| 6.2 存储开销对比测试 | 第68-69页 |
| 6.3 事务处理性能测试 | 第69-71页 |
| 6.4 查询处理性能测试 | 第71-76页 |
| 6.4.1 单表聚合函数性能 | 第71-72页 |
| 6.4.2 主键列范围查询性能 | 第72-73页 |
| 6.4.3 非主键列查询性能 | 第73-74页 |
| 6.4.4 连接查询性能 | 第74-75页 |
| 6.4.5 查询执行系统性能 | 第75-76页 |
| 6.5 SparkListener查询计算的验证 | 第76-80页 |
| 6.5.1 场景描述 | 第77页 |
| 6.5.2 实验步骤 | 第77-79页 |
| 6.5.3 实验结果分析 | 第79-80页 |
| 6.6 本章小结 | 第80-82页 |
| 第七章 总结和展望 | 第82-85页 |
| 7.1 本文总结 | 第82-83页 |
| 7.2 未来展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 攻读硕士学位时发表论文和科研情况 | 第95页 |
