高并发环境下数据库隔离与恢复技术研究与实现

摘要

由于以处理器、内存、外存等硬件为支撑的计算机数据处理能力和计算机网络的飞速发展，起源于单处理器和高I/O延迟的计算机时代的数据库以及数据库管理系统在容量、负载以及性能方面增长了数个数量级。
　　然而随着计算机硬件的进步和软件系统的逐渐升级，向多核和多插槽系统的软硬件转变使得数据库系统面临着新的严峻挑战，数据库系统软件的并行性能对数据库的性能至关重要。作为数据库系统的关键部分，传统集中式设计的日志管理成为系统的主要内部瓶颈之一，基于串行日志的大型对象关系型数据库管理系PearlMV正面临这一严重性能瓶颈。
　　为了解决集中式串行日志带来的数据库内部瓶颈，使数据库系统充分利用系统软硬件资源，进一步提高系统性能，本文提出一种基于并行日志的数据库恢复与隔离算法，并在PearlMV存储引擎中实现。该算法遵循与经典ARIES算法的基本原则，通过引入页面序号、页面回刷日志，变更日志内容、日志结构，调整正常操作逻辑、故障恢复策略达到数据库系统日志去串行化的目的，同时保护数据库防止系统故障导致的数据损坏和丢失更新。
　　通过采用TPC-C标准测试的实验，验证了基于并行日志的数据库系统相比较于基于集中式串行日志的数据库系统具有更好的综合性能，更能充分利用计算机系统的软硬件资源。

目录

摘要

图目录

表目录

第1章 绪论

1．1 课题背景

1．2 本文工作

1．3 本文结构

1．4 本章小结

第2章 相关研究工作

2．1 数据库系统

2．1．1 数据库

2．1．2 数据库管理系统

2．2 ARIES算法

2．2．1 ARIES算法简介

2．2．2 ARIES算法数据结构

2．2．3 ARIES算法恢复过程

2．3 本章小结

第3章 PearlMV存储引擎概述

3．1 PearlMV简介

3．2 PearlMV并发机制

3．3 PearlMV恢复机制

3．3．1 相关结构

3．3．2 恢复过程

3．4 PearlMV瓶颈分析

3．5 本章小结

第4章 基于并行日志的隔离与恢复技术

4．1 ARIPL协议设计准则

4．2 ARIPL协议相关数据结构

4．2．1 日志相关结构

4．2．2 页结构

4．2．3 事务表

4．2．4 脏页表

4．3 ARIPL协议正常操作策略

4．3．1 事务写日志流程

4．3．2 事务并发同步流程

4．3．3 检查点机制

4．4 ARIPL协议恢复策略

4．4．1 事务失效恢复策略

4．4．2 系统故障恢复策略

4．5 本章小结

第5章 实验结果和分析

5．1 实验环境

5．2 实验方法

5．3 实验结果及分析

5．3．1 正常运行状态性能对比

5．3．2 系统故障恢复性能对比

5．4 本章小结

第6章 总结和展望

6．1 本文主要工作

6．2 未来工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间主要的研究成果

致谢