论文部分内容阅读
摘要：自从云计算作为一种新兴的商业计算模型被提出以来，经过相关行业的不断推动和发展，云计算也逐渐的从理论走向实践，并得到国家政策的大力支持。针对一种比较适合云计算的数据库查询调度算法，即CCRP算法，这种算法是根据云计算数据库中数据存储的特点，在调度查询时先要对数据连续性读取的特点，从而解决了其他算法在云计算中出现的部分系统资源闲置的问题，从而使查询效率得到提高，通过仿真实验来证实CCRP算法在系统利用率和系统性能的表现上比其他算法更加优秀。
关键词：云计算;连续读取的特性;云计算数据库
随着网络计算、并行计算和分布式计算的发展，云计算成为了一种新型的计算方式逐渐被网络计算领域在实践中得到运用，因此也成为了IT行业内的焦点。当前，微软、IBM、Google等信息行业巨头都已经参与到了云计算的开发和研究中来。比如IBM的“蓝云”计划。随着云计算的发展，学术界也纷纷对云计算进行了深层次的研究。比如谷歌与清华大学以及华盛顿大学合作，启动了云计算学术合作计划，从而推动了云计算的普及，加紧了云计算的研究。本文在云计算数据库的基础上提出了一种云数据库查询的调度算法。
一、基于云计算的云计算数据库
1、云计算
云计算基本原理是通过网络将庞大复杂的存储和计算处理程序分布到大量分布式计算机中，并提供相应的应用程序服务，从而帮助企业将资源切换到需要的应用上，从而使用户根据需求来访问计算机和存储系统。
2、云计算数据库系统
云计算数据库是云计算应用的一种，是一种面向云计算的数据库资源管理平台，目的是帮助现有的互联网数据库资源共享提供一个云计算接入环境，从而为云计算的应用提供基础的数据库资源发现、访问以及整合等一系列问题的全面解决方案。研究的重点怎样根据现有的数据库管理系统，从而将数据库作为基本的数据管理单元并入云计算的环境，让它更好的被云计算应用，通过现有的数据库管理系进行有序地访问和协同调用，建立数据库资源在云计算的共享规则。云计算的发展将表现在对大量数据的存储、数据加密、保证数据安全性、调度查询以及提高速率等方面。云计算系统对大数据进行处理和分析，从而给用户提供高效的服务质量，通过对大量的数据进行存储。再将读取后的数据进行大量分析，从而数据的读取和操作频率远远大于数据的更新频率。
二、基于云计算模型的查询调度算法
我们知道，通过对海量的数据存储和读取后进行大量的分析是云计算的特点，并且，云计算采用的是列存储的方式来对数据进行管理，因此我们需要通过新的查询调度算法和数据读取方法来查询调度云计算数据库。通过调查，我们发现可以在云计算数据库系统的查询调度中应用连续读取特性，也就是说通过重组某些相关的连续关系使数据库中要查询的数据具有连续读取特性，然后利用这种连续特性从而将数据连续存放于存储器中，从而以这种存放方式来使得云数据的随机读取速度进一步提高，从而有效节约查询的执行时间，大大的帮助系统性能的提升。
1、连续读取特性
连续读取特性是指通过对云计算中的数据进行重新整理之后，将某个与查询相关的记录存放在线性存储器中的连续区域里，从而减少在查询时对数据的读取时间，同时也可以在对数据进行重组后让它们具有连续读取的特性，然后再先后存于存储器里，以此来提高数据的并行存取速度。
2、云计算数据库查询调度算法
根据云计算数据库的特点，现在常用的云计算数据库查询调度算法有以计划为基础的调度算法和批处理调度算法。
批处理调度考虑内存与I/O的有效运用，相关查询尽量与批次共同执行，这样就会节约不必要的I/O。但是，因为这种方式缺乏对平衡负载和最大平行度的考虑，所以选取的查询一般就会被限制在个别节点执行，而对闲置的节点和一部分资源会出现不平衡负载。在计划基础上的调度是对现有的空闲节点进行有计划的查询调度，所以安排到足够节点的查询就能立即执行。如果有多个查询在同一时间里都拥有所需节点，那么它们就可以同时执行。这种方式发展出了两种算法分别是LEF和FFF两种算法，LFF通过对执行查询按照所需节点数按照升序排列，多较多节点的查询进行优先处理。
通过实践探索，证明对于海量数据的云计算数据库有计划的安排和查询调度是非常有必要和非常可行的。相比较而言批处理调度和基于计划的调度都会浪费系统资源，而这些原因就会对拥有海量数据的云计算数据库产生致命的影响，因此通过与计划调度算法的优点相结合从而提出一种应用连续读取特性的查询调度算法，也就是CCRP算法。
三、云计算数据库查询调度算法仿真实验
1、CCRP调度算法的实验模型
实验模型如图1，第一步，通过查询产生器利用随机数产生查询及其所需处理的节点，第二步，将所产生的查询送入查询队列。为了保证查询队列中不会有多余的查询在决定调度时浪费大量时间，因此，在查询队列的前面设计了一个调度窗口，凡是进入调度窗口的查询范围，才有可能进入下一批次的调度。最后，调度器通过运用各种调度算法，进而从调度窗口中寻找能够共同执行的查询组合，再将所选择的查询送入到服务单元执行。
2、参数变化的影响
实验中调度窗口的大小以及变化处理的节点数两者的变化是同步进行的，从而观察出两者变化对云计算数据库查询调度的影响。首先将固定调度窗口大小为32，也就是说每次调度必须是查询队列前32个查询才能安排执行。节点数分别是16、32、64和128，通过实验系统表现效率最差的是FFF。进一步验证调度窗口大小对系统的影响，把节点数固定为32，再变化调度窗口大小，结果系统算法利用率随窗口大小的增大而上升，也就是多数情况下都能使用到所有的处理节点，闲置的处理节点很少。
结束语
通过对云计算数据库特点的分析和对云计算存储特点的研究它的调度算法，提出了CCRP算法，更加注重让每一次的调度尽量占用最大的节点数，充分发挥系统效率，经过实践检验，该算法在系统利用中表现比其他算法更有优势。
参考文献：
[1]冼进，余桂城.基于云计算的作业调度算法研究[J].计算机与数字工程，2011（7）.
[2]左利云，吴良海.基于云计算的数据库查询调度算法[J].郑州大学学报，2010（7）.
[3]廖峰，成静静.基于云计算的数据库云方案的研究与设计[J].数据通信，2012（6）.
关键词：云计算;连续读取的特性;云计算数据库
随着网络计算、并行计算和分布式计算的发展，云计算成为了一种新型的计算方式逐渐被网络计算领域在实践中得到运用，因此也成为了IT行业内的焦点。当前，微软、IBM、Google等信息行业巨头都已经参与到了云计算的开发和研究中来。比如IBM的“蓝云”计划。随着云计算的发展，学术界也纷纷对云计算进行了深层次的研究。比如谷歌与清华大学以及华盛顿大学合作，启动了云计算学术合作计划，从而推动了云计算的普及，加紧了云计算的研究。本文在云计算数据库的基础上提出了一种云数据库查询的调度算法。
一、基于云计算的云计算数据库
1、云计算
云计算基本原理是通过网络将庞大复杂的存储和计算处理程序分布到大量分布式计算机中，并提供相应的应用程序服务，从而帮助企业将资源切换到需要的应用上，从而使用户根据需求来访问计算机和存储系统。
2、云计算数据库系统
云计算数据库是云计算应用的一种，是一种面向云计算的数据库资源管理平台，目的是帮助现有的互联网数据库资源共享提供一个云计算接入环境，从而为云计算的应用提供基础的数据库资源发现、访问以及整合等一系列问题的全面解决方案。研究的重点怎样根据现有的数据库管理系统，从而将数据库作为基本的数据管理单元并入云计算的环境，让它更好的被云计算应用，通过现有的数据库管理系进行有序地访问和协同调用，建立数据库资源在云计算的共享规则。云计算的发展将表现在对大量数据的存储、数据加密、保证数据安全性、调度查询以及提高速率等方面。云计算系统对大数据进行处理和分析，从而给用户提供高效的服务质量，通过对大量的数据进行存储。再将读取后的数据进行大量分析，从而数据的读取和操作频率远远大于数据的更新频率。
二、基于云计算模型的查询调度算法
我们知道，通过对海量的数据存储和读取后进行大量的分析是云计算的特点，并且，云计算采用的是列存储的方式来对数据进行管理，因此我们需要通过新的查询调度算法和数据读取方法来查询调度云计算数据库。通过调查，我们发现可以在云计算数据库系统的查询调度中应用连续读取特性，也就是说通过重组某些相关的连续关系使数据库中要查询的数据具有连续读取特性，然后利用这种连续特性从而将数据连续存放于存储器中，从而以这种存放方式来使得云数据的随机读取速度进一步提高，从而有效节约查询的执行时间，大大的帮助系统性能的提升。
1、连续读取特性
连续读取特性是指通过对云计算中的数据进行重新整理之后，将某个与查询相关的记录存放在线性存储器中的连续区域里，从而减少在查询时对数据的读取时间，同时也可以在对数据进行重组后让它们具有连续读取的特性，然后再先后存于存储器里，以此来提高数据的并行存取速度。
2、云计算数据库查询调度算法
根据云计算数据库的特点，现在常用的云计算数据库查询调度算法有以计划为基础的调度算法和批处理调度算法。
批处理调度考虑内存与I/O的有效运用，相关查询尽量与批次共同执行，这样就会节约不必要的I/O。但是，因为这种方式缺乏对平衡负载和最大平行度的考虑，所以选取的查询一般就会被限制在个别节点执行，而对闲置的节点和一部分资源会出现不平衡负载。在计划基础上的调度是对现有的空闲节点进行有计划的查询调度，所以安排到足够节点的查询就能立即执行。如果有多个查询在同一时间里都拥有所需节点，那么它们就可以同时执行。这种方式发展出了两种算法分别是LEF和FFF两种算法，LFF通过对执行查询按照所需节点数按照升序排列，多较多节点的查询进行优先处理。
通过实践探索，证明对于海量数据的云计算数据库有计划的安排和查询调度是非常有必要和非常可行的。相比较而言批处理调度和基于计划的调度都会浪费系统资源，而这些原因就会对拥有海量数据的云计算数据库产生致命的影响，因此通过与计划调度算法的优点相结合从而提出一种应用连续读取特性的查询调度算法，也就是CCRP算法。
三、云计算数据库查询调度算法仿真实验
1、CCRP调度算法的实验模型
实验模型如图1，第一步，通过查询产生器利用随机数产生查询及其所需处理的节点，第二步，将所产生的查询送入查询队列。为了保证查询队列中不会有多余的查询在决定调度时浪费大量时间，因此，在查询队列的前面设计了一个调度窗口，凡是进入调度窗口的查询范围，才有可能进入下一批次的调度。最后，调度器通过运用各种调度算法，进而从调度窗口中寻找能够共同执行的查询组合，再将所选择的查询送入到服务单元执行。
2、参数变化的影响
实验中调度窗口的大小以及变化处理的节点数两者的变化是同步进行的，从而观察出两者变化对云计算数据库查询调度的影响。首先将固定调度窗口大小为32，也就是说每次调度必须是查询队列前32个查询才能安排执行。节点数分别是16、32、64和128，通过实验系统表现效率最差的是FFF。进一步验证调度窗口大小对系统的影响，把节点数固定为32，再变化调度窗口大小，结果系统算法利用率随窗口大小的增大而上升，也就是多数情况下都能使用到所有的处理节点，闲置的处理节点很少。
结束语
通过对云计算数据库特点的分析和对云计算存储特点的研究它的调度算法，提出了CCRP算法，更加注重让每一次的调度尽量占用最大的节点数，充分发挥系统效率，经过实践检验，该算法在系统利用中表现比其他算法更有优势。
参考文献：
[1]冼进，余桂城.基于云计算的作业调度算法研究[J].计算机与数字工程，2011（7）.
[2]左利云，吴良海.基于云计算的数据库查询调度算法[J].郑州大学学报，2010（7）.
[3]廖峰，成静静.基于云计算的数据库云方案的研究与设计[J].数据通信，2012（6）.