期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
3
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
云存储多卷负载均衡的LSM键值存储系统
1
作者
徐鹏
周元辉
+3 位作者
陈书宁
刘玮
李大平
万继光
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第10期2157-2165,共9页
单个云存储卷的IOPS和带宽性能受到限制,通过组合使用多个云存储卷的方式能以较低的费用获得更高的性能.但是,现有工作缺乏针对多云存储卷优化的LSM键值存储系统的探究.首先将现有多路径或哈希负载均衡的方案应用于使用多云存储卷的LSM...
单个云存储卷的IOPS和带宽性能受到限制,通过组合使用多个云存储卷的方式能以较低的费用获得更高的性能.但是,现有工作缺乏针对多云存储卷优化的LSM键值存储系统的探究.首先将现有多路径或哈希负载均衡的方案应用于使用多云存储卷的LSM键值存储系统,相对单个大容量卷的性能有显著提升;但是,现有多卷负载均衡方案的写数据策略,无法感知LSM键值存储系统的数据布局特点,导致各成员卷之间仍然存在负载不均衡的问题,不能充分发挥出多卷的最大性能.为此,提出一种云存储多卷负载均衡的LSM键值存储系统TANGO.在LSM键值存储系统由compaction新生成的sstable落盘之前,先根据统计的各个成员卷的关键信息,判断sstable与各成员卷的键范围重叠情况,然后选择键范围重叠最小的成员卷进行写入;针对读为主的负载,无法通过compaction达到负载均衡,TANGO采用后台数据迁移方式进一步达到负载均衡.在亚马逊云存储卷上的评估表明,相比相同存储容量的单卷,采用了TANGO方案的同等容量的多卷可提高7倍左右的性能;相比其它多卷方案,TANGO能提升20%以上的性能,且各成员卷间负载更加均衡.
展开更多
关键词
云存储
多卷
键值存储
日志结构归并树
负载均衡
在线阅读
下载PDF
职称材料
TiDB的多索引访问优化
被引量：
3
2
作者
兰海
韩珂
+2 位作者
申砾
崔秋
彭煜玮
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期410-415,共6页
当查询条件涉及多个已建立索引的属性时,TiDB不能利用多个索引产生更优的执行计划。为了解决此问题,在研究现有数据库解决方案(如PostgreSQL和MySQL等)后,在TiDB中提出一种同时利用多个索引的新类型数据访问路径,称为MultiIndexPath。首...
当查询条件涉及多个已建立索引的属性时,TiDB不能利用多个索引产生更优的执行计划。为了解决此问题,在研究现有数据库解决方案(如PostgreSQL和MySQL等)后,在TiDB中提出一种同时利用多个索引的新类型数据访问路径,称为MultiIndexPath。首先,设计算法生成一个查询可能的MultiIndexPath,并产生该路径的物理计划MultiIIndexPlan,然后计算物理计划的代价;其次,结合TiDB的架构与实现,提出MultiIndexPlan的通用执行框架;最后,当条件为合取范式时,提出Pipeline执行方案。整个工作基于TiDB 3.0实现并进行若干实验,结果表明:当条件为析取范式时,所提方案的性能比原TiDB至少有一个数量级提升;当条件为合取范式时,性能也优于原TiDB。
展开更多
关键词
分布式数据库
TiDB
优化器
索引
在线阅读
下载PDF
职称材料
LI-Tree:一个基于非易失性内存和轻量级B+树的学习索引
被引量：
1
3
作者
王中华
舒碧华
+3 位作者
陈书宁
刘瀚阳
崔秋
万继光
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第6期1329-1337,共9页
大数据背景下剧增的数据给经典的内存索引技术带来了巨大挑战,为了实现对海量数据的高性能索引,工业界和学术界分别从设备和结构角度推出了高性能大容量的非易失型内存(Non-Volatile Memory,NVM)和受机器学习启发的学习索引(Learned Ind...
大数据背景下剧增的数据给经典的内存索引技术带来了巨大挑战,为了实现对海量数据的高性能索引,工业界和学术界分别从设备和结构角度推出了高性能大容量的非易失型内存(Non-Volatile Memory,NVM)和受机器学习启发的学习索引(Learned Index,LI).然而目前基于NVM的学习索引结构的相关研究非常稀少,在如何结合NVM和LI来高效地索引海量数据方面还有许多问题需要解决.本文提出了一种基于NVM的新型智能索引结构LI-Tree,充分发挥了两者的优势.具体的,LI-Tree可分为三层:由机器学习模型组成的能够提高LI-Tree单点性能的模型层、由静态数组构成的减少NVM写的数据索引层和由一系列轻量级B+树组成以避免模型层插入时频繁重训练的数据层.在真实设备上评估表明,LI-Tree相比传统B+树,插入、查询和删除性能分别提高了70%、30%和130%.另外,LI-Tree与学习索引结构ALEX,PGM-Index和XIndex对比,插入性能分别提升了80%,130%和150%.
展开更多
关键词
非易失内存
索引结构
学习索引
B+树
键值存储
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
云存储多卷负载均衡的LSM键值存储系统
1
作者
徐鹏
周元辉
陈书宁
刘玮
李大平
万继光
机构
华中
科技
大学计算机科学与技术学院武汉光电国家研究中心
北京平凯星辰科技发展有限公司
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第10期2157-2165,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(62072196)资助
国家自然科学基金创新研究群体项目(61821003)资助.
文摘
单个云存储卷的IOPS和带宽性能受到限制,通过组合使用多个云存储卷的方式能以较低的费用获得更高的性能.但是,现有工作缺乏针对多云存储卷优化的LSM键值存储系统的探究.首先将现有多路径或哈希负载均衡的方案应用于使用多云存储卷的LSM键值存储系统,相对单个大容量卷的性能有显著提升;但是,现有多卷负载均衡方案的写数据策略,无法感知LSM键值存储系统的数据布局特点,导致各成员卷之间仍然存在负载不均衡的问题,不能充分发挥出多卷的最大性能.为此,提出一种云存储多卷负载均衡的LSM键值存储系统TANGO.在LSM键值存储系统由compaction新生成的sstable落盘之前,先根据统计的各个成员卷的关键信息,判断sstable与各成员卷的键范围重叠情况,然后选择键范围重叠最小的成员卷进行写入;针对读为主的负载,无法通过compaction达到负载均衡,TANGO采用后台数据迁移方式进一步达到负载均衡.在亚马逊云存储卷上的评估表明,相比相同存储容量的单卷,采用了TANGO方案的同等容量的多卷可提高7倍左右的性能;相比其它多卷方案,TANGO能提升20%以上的性能,且各成员卷间负载更加均衡.
关键词
云存储
多卷
键值存储
日志结构归并树
负载均衡
Keywords
cloud storage
multiple volume
key-value store
log-structured merge tree
workload balance
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
TiDB的多索引访问优化
被引量：
3
2
作者
兰海
韩珂
申砾
崔秋
彭煜玮
机构
武汉大学计算机学院
北京平凯星辰科技发展有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期410-415,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB1000701)~~
文摘
当查询条件涉及多个已建立索引的属性时,TiDB不能利用多个索引产生更优的执行计划。为了解决此问题,在研究现有数据库解决方案(如PostgreSQL和MySQL等)后,在TiDB中提出一种同时利用多个索引的新类型数据访问路径,称为MultiIndexPath。首先,设计算法生成一个查询可能的MultiIndexPath,并产生该路径的物理计划MultiIIndexPlan,然后计算物理计划的代价;其次,结合TiDB的架构与实现,提出MultiIndexPlan的通用执行框架;最后,当条件为合取范式时,提出Pipeline执行方案。整个工作基于TiDB 3.0实现并进行若干实验,结果表明:当条件为析取范式时,所提方案的性能比原TiDB至少有一个数量级提升;当条件为合取范式时,性能也优于原TiDB。
关键词
分布式数据库
TiDB
优化器
索引
Keywords
distributed database
TiDB
optimizer
index
分类号
TP311.132 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
LI-Tree:一个基于非易失性内存和轻量级B+树的学习索引
被引量：
1
3
作者
王中华
舒碧华
陈书宁
刘瀚阳
崔秋
万继光
机构
华中
科技
大学武汉光电国家研究中心
北京平凯星辰科技发展有限公司
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023年第6期1329-1337,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(62072196)资助
深圳市科技计划基础研究面上项目(JCYJ20190809095001781)资助
国家自然科学基金创新研究群体项目(61821003)资助.
文摘
大数据背景下剧增的数据给经典的内存索引技术带来了巨大挑战,为了实现对海量数据的高性能索引,工业界和学术界分别从设备和结构角度推出了高性能大容量的非易失型内存(Non-Volatile Memory,NVM)和受机器学习启发的学习索引(Learned Index,LI).然而目前基于NVM的学习索引结构的相关研究非常稀少,在如何结合NVM和LI来高效地索引海量数据方面还有许多问题需要解决.本文提出了一种基于NVM的新型智能索引结构LI-Tree,充分发挥了两者的优势.具体的,LI-Tree可分为三层:由机器学习模型组成的能够提高LI-Tree单点性能的模型层、由静态数组构成的减少NVM写的数据索引层和由一系列轻量级B+树组成以避免模型层插入时频繁重训练的数据层.在真实设备上评估表明,LI-Tree相比传统B+树,插入、查询和删除性能分别提高了70%、30%和130%.另外,LI-Tree与学习索引结构ALEX,PGM-Index和XIndex对比,插入性能分别提升了80%,130%和150%.
关键词
非易失内存
索引结构
学习索引
B+树
键值存储
Keywords
non-volatile memory
indexing structure
learned index
B+tree
key-value storage
分类号
TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
云存储多卷负载均衡的LSM键值存储系统
徐鹏
周元辉
陈书宁
刘玮
李大平
万继光
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
TiDB的多索引访问优化
兰海
韩珂
申砾
崔秋
彭煜玮
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
LI-Tree:一个基于非易失性内存和轻量级B+树的学习索引
王中华
舒碧华
陈书宁
刘瀚阳
崔秋
万继光
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
