基于Docker的SQL并行查詢優(yōu)化研究
發(fā)布時(shí)間:2023-03-19 08:58
目前人類己經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)云計(jì)算時(shí)代,生活處處都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的飛速發(fā)展對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集和處理帶來了很大挑戰(zhàn)。早期的SQL查詢受到單點(diǎn)計(jì)算的影響,既無法進(jìn)行高并發(fā)查詢作業(yè)又難于實(shí)現(xiàn)完美的隔離機(jī)制,不能滿足日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)查詢處理需求。所以傳統(tǒng)的SQL查詢已經(jīng)不能滿足數(shù)據(jù)處理需求,而容器技術(shù)是近些年新興的熱門技術(shù)。容器以輕量級(jí)、讀寫分離和可移植性高等特點(diǎn)迅速受到技術(shù)開發(fā)人員等青睞,基于容器的SQL并行查詢的優(yōu)化更值得我們?nèi)ヌ接懞脱芯?以便更高質(zhì)量、高效率地處理日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)。并行查詢是指允許多個(gè)查詢?cè)谕慌_(tái)計(jì)算機(jī)上共存并同時(shí)執(zhí)行,SQL并行查詢的優(yōu)點(diǎn)是能夠最大程度地使用多個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算資源,可以提高數(shù)據(jù)庫的工作效率。Docker容器技術(shù)是由PaaS提供商DotCloud開源的一個(gè)基于LXC的高級(jí)容器引擎,源代碼托管在GitHub上,基于Go語言并遵從Apache2.0協(xié)議開源。自從2013年發(fā)布以來,Docker以驚人的速度被全世界科學(xué)家及計(jì)算機(jī)技術(shù)愛好者廣泛使用和改進(jìn)。容器技術(shù)作為輕量級(jí)虛擬技術(shù),能保證性能與物理機(jī)性能持平,并且可以實(shí)現(xiàn)按需擴(kuò)展,能減...
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及課題意義
1.2 SQL并行查詢概述
1.3 本文工作
第2章 并行查詢過程基礎(chǔ)
2.1 多處理器計(jì)算架構(gòu)
2.1.1 共享內(nèi)存架構(gòu)
2.1.2 共享磁盤架構(gòu)
2.1.3 無共享架構(gòu)
2.1.4 混合式架構(gòu)
2.2 數(shù)據(jù)分區(qū)
2.2.1 循環(huán)分區(qū)
2.2.2 散列分區(qū)
2.2.3 范圍索引分區(qū)
2.3 從順序執(zhí)行到并行執(zhí)行的處理
第3章 分布式查詢優(yōu)化算法
3.1 基于半連接算法的查詢優(yōu)化
3.2 基于直接連接算法的查詢優(yōu)化
3.3 多連接查詢優(yōu)化基礎(chǔ)
3.4 多連接查詢算法
3.4.1 確定性搜索算法
3.4.2 隨機(jī)搜索算法
第4章 Docker容器優(yōu)化處理
4.1 Docker技術(shù)概述
4.2 Docker鏡像的優(yōu)化處理
4.2.1 鏡像優(yōu)化處理的必要性
4.2.2 鏡像優(yōu)化方法
4.2.3 鏡像優(yōu)化實(shí)驗(yàn)對(duì)比
4.3 Docker私有鏡像倉(cāng)庫的搭建
4.3.1 鏡像倉(cāng)庫總體架構(gòu)
4.3.2 鏡像倉(cāng)庫詳細(xì)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
4.3.3 鏡像倉(cāng)庫的改善
4.4 其他方面優(yōu)化
第5章 總體設(shè)計(jì)及關(guān)鍵技術(shù)分析研究
5.1 總體設(shè)計(jì)
5.2 查詢優(yōu)化處理
5.3 負(fù)載均衡與彈性伸縮
第6章 系統(tǒng)測(cè)試與分析
6.1 測(cè)試環(huán)境
6.2 測(cè)試結(jié)果與分析
6.2.1 多連接查詢算法比較實(shí)驗(yàn)
6.2.2 查詢執(zhí)行效率比較實(shí)驗(yàn)
6.2.3 負(fù)載情況比較實(shí)驗(yàn)
第7章 總結(jié)與展望
7.1 全文總結(jié)
7.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間取得的科研成果
致謝
本文編號(hào):3764964
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及課題意義
1.2 SQL并行查詢概述
1.3 本文工作
第2章 并行查詢過程基礎(chǔ)
2.1 多處理器計(jì)算架構(gòu)
2.1.1 共享內(nèi)存架構(gòu)
2.1.2 共享磁盤架構(gòu)
2.1.3 無共享架構(gòu)
2.1.4 混合式架構(gòu)
2.2 數(shù)據(jù)分區(qū)
2.2.1 循環(huán)分區(qū)
2.2.2 散列分區(qū)
2.2.3 范圍索引分區(qū)
2.3 從順序執(zhí)行到并行執(zhí)行的處理
第3章 分布式查詢優(yōu)化算法
3.1 基于半連接算法的查詢優(yōu)化
3.2 基于直接連接算法的查詢優(yōu)化
3.3 多連接查詢優(yōu)化基礎(chǔ)
3.4 多連接查詢算法
3.4.1 確定性搜索算法
3.4.2 隨機(jī)搜索算法
第4章 Docker容器優(yōu)化處理
4.1 Docker技術(shù)概述
4.2 Docker鏡像的優(yōu)化處理
4.2.1 鏡像優(yōu)化處理的必要性
4.2.2 鏡像優(yōu)化方法
4.2.3 鏡像優(yōu)化實(shí)驗(yàn)對(duì)比
4.3 Docker私有鏡像倉(cāng)庫的搭建
4.3.1 鏡像倉(cāng)庫總體架構(gòu)
4.3.2 鏡像倉(cāng)庫詳細(xì)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
4.3.3 鏡像倉(cāng)庫的改善
4.4 其他方面優(yōu)化
第5章 總體設(shè)計(jì)及關(guān)鍵技術(shù)分析研究
5.1 總體設(shè)計(jì)
5.2 查詢優(yōu)化處理
5.3 負(fù)載均衡與彈性伸縮
第6章 系統(tǒng)測(cè)試與分析
6.1 測(cè)試環(huán)境
6.2 測(cè)試結(jié)果與分析
6.2.1 多連接查詢算法比較實(shí)驗(yàn)
6.2.2 查詢執(zhí)行效率比較實(shí)驗(yàn)
6.2.3 負(fù)載情況比較實(shí)驗(yàn)
第7章 總結(jié)與展望
7.1 全文總結(jié)
7.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間取得的科研成果
致謝
本文編號(hào):3764964
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