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并行与分布式存储解决Chapter 21实践习题
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更新于2024-08-05
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在本章的实践习题2中,我们深入探讨了数据库的并行与分布式存储解决方案,这对于理解和应用数据管理至关重要。章节核心围绕两个问题展开: 首先,讨论了查询执行中的并行性与性能优化。当查询范围内的数据较少时,单个磁盘可以快速处理,这使得多个查询可以同时执行,降低了初始化多个磁盘查询的开销。然而,如果查询范围内的数据量大,每个查询的执行时间会显著增加,因为内部没有足够的并行度,可能导致某些磁盘成为热点,进一步延长响应时间。为了克服这个问题,混合分区(hybrid range partitioning)被提出,通过将大的数据范围细分为较小的块,并以轮询的方式分配给各个分区,既保留了范围分区的优点(如查询效率),又避免了过多的热点。 其次,习题2.1.2要求计算一个具有特定数据分布的分区向量。假设有一个分区向量,它提供了5个分区,每个分区包含20个元组,那么该向量的表示可能为[21, 31, 51, 76]。这种分区方案有助于提高查询效率,因为每个分区的大小相对均衡,不会导致某个分区过大而成为性能瓶颈。 这些知识点对于理解如何设计和优化大规模数据库系统至关重要,包括如何选择合适的分区策略以提升并发处理能力、减少I/O操作和响应时间。在实际工作中,数据库管理员和开发人员需要根据数据量、查询模式以及硬件特性来决定最有效的并行和分布式存储策略。同时,对这些问题的深入理解也有助于在解决实际问题时做出明智的决策,提高系统的整体性能和可用性。
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C H A P T E R
21
Parallel and Distributed Storage
Solutions for the Pratie Exerises of Chapter 21
Pratie Exerises
21.1
Answer:
If there are few tuples in the quer ied range, then eah quer y an be proessed
quikly on a single disk. This allows parallel exeution of queries with redued
overhead of initiating quer ies on multiple disks.
On the other hand, if there are many tuples in the quer ied range, eah quer y
takes a long time to exeute as there is no parallelism wit hin its exeution. Also,
some of the disks an beome hot spots, fur ther inreasing response time.
Hybrid range par titioning, in whih small ranges (a few bloks eah) are
par titioned in a round-robin fashion, provides the benets of range par titioning
without its drawbaks.
21.2
Answer:
a. A partitioning vetor whih gives 5 par titions with 20 tuples in eah
par tition is: [21, 31, 51, 76℄. The 5 par titions obtained are 1
*
20, 21
*
30,
31
*
50, 51
*
75, and 76
*
100. The assumption made in ar r iving at this
par titioning vetor is that wit hin a histogram range, eah value is equally
likely.
b. Let the histogram ranges be alled
h
1
,
h
2
,
§
,
h
h
, and the par titions
p
1
,
p
2
,
§
,
p
p
. Let the frequenies of the histogram ranges be
n
1
,
n
2
,
§
,
n
h
. Eah partition should ontain
N
_
p
tuples, where
N
=
h
i
=
1
n
i
.
135
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