【摘 要】
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目前,数据中心和分布式存储系统被广泛应用于数据管理、数据分析、数据检索等应用中,在这些业务领域中占有重要地位。构建高效的多维索引可以有效提高数据中心和分布式存储系
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目前,数据中心和分布式存储系统被广泛应用于数据管理、数据分析、数据检索等应用中,在这些业务领域中占有重要地位。构建高效的多维索引可以有效提高数据中心和分布式存储系统的性能,也是保证数据业务服务质量的关键策略。本文分析了R-树多维索引结构和Fat-Tree数据中心网络的特征,遵循双层索引机制的思想,构造了面向数据中心的分布式多维索引FR-Index。FR-Index探索数据中心网络结构在数据管理中可能发挥的巨大作用,结合R-树多维索引结构的优点,在数据中心上构建了一个含有多个索引实例的双层索引系统。在该系统的下层,数据中心中的每台服务器应用R-树为存储的数据建立本地索引,在系统的上层,部分本地索引节点构成的分布式全局索引为整个数据集刻画了一个简要的全景。根据FR-Index索引的分层结构,本文给出了利用FR-Index进行辅助查询处理的策略。针对FR-Index的多种索引更新需求,本文也设计了不同的索引更新策略,并提出索引节点开销模型作为索引更新的理论依据。为了进一步提高索引构建和查询处理的效率,我们充分利用数据中心的架构特征,设计了索引空间构造、维度顺序传播算法等多种具有创新性的细节优化方案。在Amazon EC2平台上运行的系统性能评估表明,FR-Index可以高效地处理查询请求,并具有良好的可扩展性和轻量级特征。与现存双层索引机制RT-CAN的对比测试表明,FR-Index对数据中心的适用性更佳。
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