分布式数据库中的剪枝并行排序合并连接策略
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更新于2024-06-28
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"分布式数据库下基于剪枝的并行合并连接策略"
在分布式数据库环境中,排序合并连接(Sort-Merge Join, SMJ)是一种常见的连接操作,尤其在处理大规模数据时,由于其对数据有序性的依赖,它能有效地利用磁盘I/O和内存资源。然而,传统的SMJ策略在分布式系统中面临挑战,主要原因是数据被分割并存储在不同的节点上,网络通信成本高昂。无用数据块的存在会加剧这一问题,它们不参与连接操作,但仍然需要在网络间传输,增加了不必要的开销。
针对上述问题,本文提出了一种名为"基于剪枝的并行排序合并连接策略"(Parallel Sort-Merge Join based on Prune, Pr_PSMJ)。该策略的核心思想是在执行连接操作之前,通过一种叫做双边邻接表(Bilateral Adjacency List, BAL)的数据结构,有效地识别和去除无用数据块,从而优化连接效率。
首先,Pr_PSMJ策略根据连接对象的分区数据统计信息构建BAL。这个数据结构允许识别那些不会产生连接结果的记录对,从而在连接前进行剪枝,减少网络传输的数据量。其次,策略利用BAL来确定最佳的本地连接执行点,这些点可以最小化数据迁移的成本。然后,在连接阶段,由于每个本地连接执行节点的独立性,可以并行地执行连接操作,同时利用多核处理器在本地完成局部的并行排序合并连接。最后,将所有局部结果整合为最终的全局连接结果。
Pr_PSMJ策略的一个关键优势在于,剪枝过程在连接操作之前就已经完成,因此它适用于大多数情况,对其他连接策略也有参考价值。文章通过理论分析证明了该策略的正确性、效率性和适应性,并通过实验验证了在分布式大数据量排序合并连接场景下,Pr_PSMJ策略相比传统方法能显著提升性能。
该研究为分布式数据库中的高效连接操作提供了一个新的解决方案,尤其是在处理大数据量和网络通信成本高的情况下,Pr_PSMJ策略能够显著减少无效的数据传输和提升整体的系统效率。
2021-08-10 上传
2021-08-08 上传
2021-07-18 上传
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2022-05-18 上传
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2024-10-24 上传
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