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
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文檔簡介
1、隨著企業(yè)業(yè)務(wù)量的激增、新興業(yè)務(wù)的不斷拓展、虛擬化技術(shù)的口益普及以及對辦公效率的追逐,企業(yè)數(shù)據(jù)中心需要選擇性能高、服務(wù)級別有保障、管理簡單的新設(shè)備,以緩解數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的壓力,保障其高可用性,從而維護(hù)企業(yè)業(yè)務(wù)的連續(xù)性,提升客戶的服務(wù)質(zhì)量和支持新業(yè)務(wù)的開展。
然而這意味著巨額的投資和雇傭更多數(shù)據(jù)庫管理人員,有形和無形的提高了企業(yè)運營的成本。數(shù)據(jù)庫負(fù)載自適應(yīng)系統(tǒng)和傳統(tǒng)的管理員手工管理不一樣,它能在軟硬件資源不變的情況下,根據(jù)系統(tǒng)資
2、源利用情況和負(fù)載價值的不同,通過合理的控制負(fù)載的執(zhí)行順序和時機,自主的、自動的實施數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能的優(yōu)化,從而在一定程度上提升系統(tǒng)資源的利用率和降低人力成本。
本文針對當(dāng)前的研究情況,在改進(jìn)的數(shù)據(jù)庫負(fù)載自適應(yīng)框架WAAD(Workload Adaptation Architecture for DBMS)的基礎(chǔ)上,對知識庫部件開展了研究。在負(fù)載自適應(yīng)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中,知識庫部件是系統(tǒng)的重要組成部件,保存著系統(tǒng)監(jiān)測部件、負(fù)載控制部
3、件等部件的運行結(jié)果和數(shù)據(jù)庫管理員對特定負(fù)載賦予的負(fù)載優(yōu)先級等信息。知識庫部件負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)的分析處理和進(jìn)行必要的推理等工作。在知識庫部件的支持下,減少了負(fù)載控制的時間,提高了負(fù)載控制效率。
為此本文主要做了以下的工作:
本文在改進(jìn)的數(shù)據(jù)庫負(fù)載自適應(yīng)系統(tǒng)框架的基礎(chǔ)上,就知識庫部件進(jìn)行了相關(guān)的研究。根據(jù)數(shù)據(jù)庫負(fù)載自適應(yīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點及工作流程,提出了規(guī)則的獲取方法和規(guī)則的表示方法。
為了快速判斷
4、知識庫中是否存在可以選用的規(guī)則,介紹了布隆過濾器。
在此基礎(chǔ)上對其進(jìn)行了改進(jìn)并提出了用分割并增加分割后的段向量空間表示數(shù)據(jù)集合的動態(tài)段增量型布隆過濾器算法。對改進(jìn)前和改進(jìn)后的布隆過濾器進(jìn)行了誤稱率和可容納元素的比較研究,證明該方法可以在低誤稱率的要求下緩解數(shù)據(jù)集的動態(tài)增長,并且能夠有效降低全局存儲空間的浪費。
最后,搭建了相應(yīng)的自適應(yīng)數(shù)據(jù)庫下知識庫的測試平臺,評估使用知識庫和未使用知識庫的效果。
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