Problemet med förvaltningen av databashanteringssystem handlar om den eektiva huvudsakliga minnestilldelningen och hanteringen för att besvara databasfrågor. Tidigare verk på bu er allokering baseras antingen uteslutande på tillgängligheten av bu ers vid runtime eller på tillträdesmönster för frågor. I detta dokument föreslår vi ett enhetligt tillvägagångssätt för fördelning där båda dessa överväganden beaktas. Vår strategi är baserad på begreppet marginalvinster som specificerar den förväntade minskningen av sidfel genom att tilldela extra buuers till en fråga. Sedan utvidgar vi denna strategi för att stödja en anpassningsbar fördelning. En anpassningsbar bu er allokeringsalgoritm optimerar automatiskt sig själv för specific c frågebörda. För att uppnå denna anpassningsförmåga föreslår vi att man använder information från run-time, t.ex. systemets belastning, i samband med tilldelningsbeslut. Vår strategi är att använda en enkel kömodell för att förutsäga om en bu er tilldelning kommer att förbättra systemets prestanda. Detta dokument ger således en mer teoretisk grund för en ökad fördelning. Simuleringsresultat visar att våra metoder baserade på marginalvinster och våra prediktiva metoder konsekvent överträffar befintliga fördelningsstrategier. Dessutom har de prediktiva metoderna den extra fördelen att de anpassar sin fördelning till ändrade arbetsbelastningar.
Detta är ett begrepp som liknar det av marginalvinst som används i databasbuffert allokering i REF.
Flexible and Adaptable Buffer Management Techniques for Database Management Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}