分布式数据库并行连接查询的实现及优化在信息化时代,随着数据规模和用户规模的不断扩大,传统的集中式数据库已经难以满足互联网应用的需求。基于水平扩展的分布式数据库系统能够突破集中式数据库单节点的性能瓶颈问题,以其良好的存储能力和计算能力受到了学术界和工业界的关注。但是与此同时,分布式架构的特点使得分布式数据库中的连接查询操作更为复杂和具有挑战性。本文利用并行查询处理技术,实现并优化了分布式数据库中的并行连接查询,主要贡献包括以下三点:1.本文详细分析了传统将数据集中在一个节点进行连接查询处理的执行流程,从集中式处理节点的性能瓶颈问题、内存资源消耗、堵塞算子特点和网络传输代价等方面总结了影响连接查询响应时间的因素,并在此基础上归纳并明确了分布式数据库中提高连接查询效率的思路。2.对于大规模数据的连接查询,本文基于 Ocean Base 设计并实现了一套并行连接查询执行框架。该框架通过同时由多个计算节点并行执行连接查询任务和基于流水线式数据传输的并行哈希连接算法,将独立并行、水平并行与流水线并行结合,减少了连接查询的响应时间,并采纳可靠的容错与重试策略提高了并行连接查询执行流程的可用性。在此基础上,本文提出了数据预读取、数据预探测和设计高效缓冲区等多项优化技术进一步加快了连接操作的并行执行效率,减弱了并发场景下的短板效应,提高了系统整体的资源利用率。3.在并行连接查询执行过程中,本文提出并设计了基于布隆过滤器的数据传输优化策略。在哈希连接中引入了布隆过滤器选择算子及动态数据传输算子,通过构造布隆过滤器过滤掉右表中无需参加连接的数据,以少量的计算代价节约了大量的跨节点网络传输开销,降低了连接操作的查询时延。综上所述,本文基于分布式数据库提出了一个高效的并行连接查询解决方案,并进一步给出了若干优化策略,提升了分布式环境下的连接查询执行效率,最后通过一系列实验证明了该方案的可行性与高效性。同时,本文提出的并行连接查询执行框架也为其他分布式数据库中的连接查询优化提供了思路和参考,具有一定的借鉴意义。
