文献类型：会议

作　　者：肖飞 王悦 占昊

作者单位：中央财经大学信息学院计算机科学与技术系

会议文献：第三届CCF大数据学术会议论文集

会议名称：第三届CCF大数据学术会议

会议日期：20151020

会议地点：合肥

主办单位：中国计算机学会

出版日期：20151002

语　　种：中文

摘　　要：数据划分是分布式数据库实现并行化事务处理所面临的首要挑战.通常,传统数据划分方法没有考虑所执行数据划分的逻辑一致性.这造成分布式数据库中单一事务经常需要在不同节点间分布式执行,导致系统整体分布式事务率高、事务吞吐率较低等一系列问题.本文基于位图索引框架提出一种采用水平属性排序编码的数据划分策略(HRCP)：在保证划分后数据库各节点数据一致性和均衡性的同时,降低了分布式事务率,提高了系统的事务吞吐率.在此基础上,本文设计完成一套高效的分布式数据管理原型系统distBit.本文通过翔实的实验对比了HRCP和主流数据划分策略,发现HRCP在保持高事务吞吐率的同时,拥有接近基于机器学习的数据划分策略的低分布式事务率表现.此外,distBit还可并行、高效地完成多种事务的执行：即使单节点的复杂事务(包含聚集类查询)处理效率也高于传统方法5倍以上,在并行化后其效率还可显著提升.

分 类 号：TP3[计算机类] TN9]