本文關(guān)鍵詞：支持SaaS應(yīng)用的索引模型研究

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【摘要】：SaaS(Software as a Service)是一種軟件交付方式,軟件及其相關(guān)數(shù)據(jù)被集中存儲,并由服務(wù)提供商統(tǒng)一維護。這可以充分利用規(guī)模經(jīng)濟以降低租戶應(yīng)用軟件的平均成本。SaaS應(yīng)用的數(shù)據(jù)存儲方案中,稀疏表(sparse table)存儲模型被廣泛使用,通過將部分多租戶數(shù)據(jù)共享存儲于一個物理稀疏表中以合理控制物理數(shù)據(jù)表的數(shù)量�；谧鈶魧aaS應(yīng)用的定制,不同實際數(shù)據(jù)類型的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可共享存儲于稀疏表的一個松散列,故租戶數(shù)據(jù)表的邏輯視圖與物理存儲結(jié)構(gòu)不同。 隨著SaaS應(yīng)用中租戶數(shù)量和租戶數(shù)據(jù)量的增多,需要為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立索引以保證大數(shù)據(jù)集下的查詢性能。但是原有的關(guān)系型數(shù)據(jù)索引模型并非針對SaaS應(yīng)用設(shè)計,無法意識到多租戶特性。特別地,稀疏表存儲模型中的數(shù)據(jù)列是松散的,直接在其上建立物理索引是低效的。 本文首先提出一種基于稀疏表存儲模型的多租戶索引模型,并建立了適宜的索引數(shù)據(jù)共享、隔離存儲層級。索引模型利用租戶索引類型在同一邏輯表上的相似性,依據(jù)邏輯表、索引列數(shù)據(jù)類型和是否具有唯一性約束將被索引的數(shù)據(jù)同步存儲到特定的索引數(shù)據(jù)表。與數(shù)據(jù)表的稀疏存儲相比,索引模型的空間利用率較高；基于邏輯表而非其他多租戶管理平臺中使用的租戶作為先導(dǎo)條件分離索引數(shù)據(jù),可以防止由索引數(shù)據(jù)表數(shù)量與租戶數(shù)量線性相關(guān)引起的物理表數(shù)量暴漲問題；通過對一個索引數(shù)據(jù)表承擔的租戶索引數(shù)量設(shè)置閡值,可以平衡索引數(shù)據(jù)表的負載。實驗基于SaaS應(yīng)用交付平臺中的數(shù)據(jù)管理平臺,實驗數(shù)據(jù)表明,租戶索引操作查詢效率顯著優(yōu)于無索引環(huán)境。 對于數(shù)據(jù)流式增長的SaaS應(yīng)用,如在線文檔系統(tǒng),網(wǎng)盤等,為保持較高的空間利用率,計算節(jié)點數(shù)量隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的增加逐漸增加；以具有實際意義的列作分片鍵的存儲模型需要提前分片,且隨著新計算節(jié)點的加入,數(shù)據(jù)遷移時有發(fā)生。本文使用無實際意義的行id做分片鍵,一個租戶邏輯表的一份數(shù)據(jù)副本的數(shù)據(jù)會分散于多個計算節(jié)點。由此產(chǎn)生的問題是,租戶執(zhí)行查詢時需要在所有的計算節(jié)點中并行檢索,即使在查詢條件上建有本地索引；而查詢結(jié)果大多僅位于部分計算節(jié)點中,尤其是單值查詢。 為提高并行檢索的效率,本文提出一種多級索引模型。將CG (Cloud Global)索引引入SaaS應(yīng)用,實現(xiàn)一種基于BATON (BAlanced Tree Overlay Network)的多租戶、多級索引模型。將部分本地B+樹的結(jié)點發(fā)布到全局的BATON中,建立全局索引。執(zhí)行查詢時,使用全局索引減少參與并行本地檢索的計算節(jié)點的數(shù)量；同時,本地檢索只需從被發(fā)布的結(jié)點處而非本地索引樹的根結(jié)點處開始,從而降低了本地B+樹搜索的深度。此索引模型的索引數(shù)據(jù)共享、隔離存儲策略基于上一個索引模型。實驗基于Mongodb,實驗數(shù)據(jù)表明,多級索引有效降低了并行檢索操作的資源占用,提高了查詢效率和并發(fā)度。
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP333;TP393.09

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 孔蘭菊;李慶忠;史玉良;王學;;面向SaaS應(yīng)用基于鍵值對模式的多租戶索引研究[J];計算機學報;2010年12期

2 史英杰;孟小峰;;云數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中查詢技術(shù)研究綜述[J];計算機學報;2013年02期

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本文編號：1172320