自適應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載控制算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，信息技術(shù)已成為生產(chǎn)力的代名詞，隨之產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)量也迅速增長(zhǎng)。特別是伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)需要數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)、管理，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用而生。應(yīng)用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理方法，僅僅依靠DBA對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)置和配置，已經(jīng)不能有效地對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行管理了。
　　 數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載自適應(yīng)技術(shù)是一種性能優(yōu)化技術(shù)，它從一種全新的角度對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行管理。加拿大Queen’s University和IBM Toronto L

2、ab合作提出了一種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)負(fù)載自適應(yīng)基本框架，該框架通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)監(jiān)控、性能預(yù)測(cè)以及對(duì)負(fù)載進(jìn)行控制，自主地提高系統(tǒng)的整體性能。本文以該框架為基礎(chǔ)提出了負(fù)載自適應(yīng)控制中間件模型，并重點(diǎn)對(duì)模型中的負(fù)載控制模塊展開(kāi)研究。主要工作如下：
　　 1.提出了負(fù)載自適應(yīng)控制中間件模型，該模型由攔截器、負(fù)載特征化模塊、系統(tǒng)監(jiān)測(cè)模塊、知識(shí)庫(kù)和負(fù)載控制模塊五部分組成。攔截器用來(lái)攔截負(fù)載；負(fù)載特征化模塊用來(lái)預(yù)測(cè)負(fù)載的特征參數(shù)；系統(tǒng)監(jiān)測(cè)模塊用來(lái)監(jiān)測(cè)

3、負(fù)載的執(zhí)行情況和系統(tǒng)資源使用情況；知識(shí)庫(kù)用來(lái)存儲(chǔ)負(fù)載的特征屬性和系統(tǒng)當(dāng)前的資源使用情況；負(fù)載控制模塊用來(lái)對(duì)負(fù)載進(jìn)行控制過(guò)濾。
　　 2.在負(fù)載自適應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)負(fù)載進(jìn)行控制過(guò)濾是一個(gè)典型的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，非支配排序遺傳算法NSGA-Ⅱ是一種多目標(biāo)優(yōu)化搜索算法，專(zhuān)門(mén)用來(lái)解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。本文在分析研究NSGA-Ⅱ算法原理的基礎(chǔ)上，將其作為負(fù)載控制算法引入到數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載控制中，使用NSGA-Ⅱ算法將那些商業(yè)價(jià)值大、響應(yīng)時(shí)間短、消耗資