P2P网络环境下高效的基于语义的OLAP聚合查询

论文摘要

现在,在分布式系统中实现资源检索和共享的最基本方法是联机分析处理(OLAP), OLAP是建立在数据仓库基础之上的一个多维分析和决策支持工具。OLAP也是用户获取决策支持的主要手段。数据仓库是从不同的数据源收集了很长的时间,包含大量的数据信息。在这样的环境中查询性能是一个严峻的考验,重要的是关连查询是复杂、独立的,并且需要处理大量的数据。传统的数据库系统采用了客户——服务器构架,其中客户端发送查询请求到数据库服务器。在此构架下,服务器可能超载,导致客户查询响应时间的增加。OLAP技术构架需要进一步的改进以满足用户的决策分析需求。在另一方面,在文件共享领域,P2P技术已经作为克服服务器的负荷的解决方案,对等共享文件或者共享负荷。P2P系统潜在的优势在于系统的性能和可扩展性；允许每个节点回答其他节点的查询,这将减少数据库服务器的负荷,因此可以解决服务器超载的问题。其他的优势在容错能力和降低成本方面。我们的工作是基于查询的性能问题。基于以上提到的问题,本文完成了以下的研究：我们提出了一个TrackerCache系统,它提供了一个中心组件跟踪器(tracker),充当目录,记录所有提交的查询和其他节点缓存列表。关键思想是保证节点缓存的共享,形成一个高效的语义分布的缓存共享系统。基于这个问题,将介绍一个查询传递策略。对于客户端缓存的信息不一致,我们提出一个基于二元决策树的信息替换策略,来删除不需要的数据。本文提出,所有提交的OLAP查询和他们的结果都被保存在缓存中,以便新到来的查询能够被最快的服务。我们了解到,该系统提高了决策分析的效率,并且减少了OLAP服务器的负载。

论文目录

• Abstract
• 摘要
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• CHAPTER 1 INTRODUCTION
• 1.1 Background and motivation
• 1.2 Research questions and aims
• 1.3 Thesis Outline
• CHAPTER 2 BASIC CONCEPTS AND LITERATURE REVIEW
• 2.1 Literature Review
• 2.1.1 BitTorrent Overview
• 2.1.2 How BitTorrent works?
• 2.2 Distributed database management system
• 2.2.1 Client server model
• 2.2.2 P2P network technology
• 2.2.3 P2P network and client server comparison
• 2.2.4 P2P architecture for distributed systems
• 2.2.5 P2P database and file sharing differences in requirements
• 2.2.6 Potential benefits of a P2P database
• 2.3 Data Warehouses and OLAP:Basic Concepts
• 2.3.1 Data Warehouse
• 2.3.2 On-Line Analytical Processing
• 2.3.3 Data Cube
• 2.3.4 Cube Architectures
• 2.3.5 OLAP operations
• 2.4 OLAP data Model
• 2.4.1 Star Schema
• 2.4.2 Snowflake Schema
• 2.5 Impact of data storage in query performance processing
• 2.5.1 Clustering
• 2.5.2 Bitmap Indexing
• 2.5.3 Chunks
• 2.6 Caching techniques
• 2.7 Related works
• 2.8 Conclusion
• CHAPTER 3 THE TRACKERCACHE SYSTEM
• 3.1 The TrackerCache system architecture
• 3.2 The TrackerCache component
• 3.2.1 The seed
• 3.2.2 The peers
• 3.2.3 The tracker
• 3.3 Chunk based cache
• 3.4 Data localization
• 3.5 The proposed query forwarding policy
• 3.6 The effect of peers failure
• 3.7 Conclusion
• CHAPTER 4 CACHING REPLACEMENT POLICY
• 4.1 Caching policy
• 4.2 Cache operations
• 4.3 Tracker server maintenance
• 4.4 Overview of Binary Decision Tree
• 4.5 The proposed Knowledge replacement policy
• 4.6 Limitations of the Proposed Strategy
• 4.7 Conclusion
• CHAPTER 5 EXPERIMENTAL EVALUATIONS
• 5.1 Tool used
• 5.1.1 Oracle Data mode
• 5.1.2 JAVA
• 5.2 Query response time
• 5.3 Effects of Tracker server maintenance
• 5.4 Effects of knowledge replacement policy
• 5.5 Conclusion
• CONCLUSION
• REFERENCES
• ACKNOWLEDGEMENTS
• Appendix A:Published paper list
• 附件