数据库系统性能模型：分析与统计建模方法

"这篇论文是关于数据库系统性能模型建模方法的研究综述，主要探讨了分析型和统计型两种模型的特性、优缺点以及在实际应用中的挑战。文章由张锦文和牛保宁共同撰写，得到了国家自然科学基金的支持。" 在数据库系统性能管理中，性能模型是关键工具，用于预测和优化系统的运行效率。分析型性能模型通过深入理解数据库的查询执行流程，对动态查询有较好的适应性，不需要昂贵的采样实验。然而，这种模型在处理查询并行执行时变得复杂，且对不同数据库系统可能需要定制化的理论模型。另一方面，统计型模型依赖于收集查询执行参数来训练数学模型，建模过程相对简单，能有效描述查询交互，预测性能较好。但是，这种方法的采样成本高，对于动态查询的适应性较差。 文章对过去的主要文献进行了详细综述，涵盖了数据库系统性能建模的主要方法，包括但不限于查询调度、查询交互和性能优化策略。同时，作者们讨论了两类模型的难点，如分析型模型在并行执行中的建模复杂性，以及统计型模型在处理动态查询时的局限性，并提出了相应的应对策略。此外，他们还对未来的研究方向进行了展望，强调了机器学习等新技术在性能模型领域的潜在应用价值。 这篇综述对于那些从事数据库系统性能管理、查询优化和大数据处理的研究者来说，提供了宝贵的参考。通过理解这两种模型的优缺点，研究人员可以更好地选择适合特定场景的建模方法，进一步提升数据库系统的性能和效率。文章的发表也反映了该领域持续的学术兴趣和创新需求，为后续研究开辟了新的思路。