Vi presenterar Schism, en ny arbetsbörda-medveten metod för databaspartitionering och replikering utformad för att förbättra skalbarheten av delade inget distribuerade databaser. Eftersom distribuerade transaktioner är dyra i OLTP-inställningar (ett faktum som vi demonstrerar genom en serie experiment), försöker våra partitioner att minimera antalet distribuerade transaktioner, samtidigt som de producerar balanserade partitioner. Schism består av två faser: i) en arbetsbelastningsdriven, grafbaserad replikerings-/delningsfas och ii) en förklarings- och valideringsfas. Den första fasen skapar en graf med en nod per tuple (eller grupp av tuples) och kanter mellan noder som nås av samma transaktion, och sedan använder en graf partitioner för att dela grafen i k balanserade partitioner som minimerar antalet korspartition transaktioner. Den andra fasen utnyttjar maskininlärningsteknik för att hitta en predikatbaserad förklaring av partitioneringsstrategin (dvs. en uppsättning intervallpredikat som representerar samma replikering/partitioneringsschema som produceras av partitioneraren). De starka sidorna av Schism är: i) oberoende från schema layout, ii) effektivitet på n-to-n relationer, typiskt i sociala nätverk databaser, iii) en enhetlig och finkornig strategi för replikering och partitionering. Vi implementerade och testade en prototyp av Schism på ett brett spektrum av testfall, allt från klassiska OLTP arbetsbelastningar (t.ex. TPC-C och TPC-E), till mer komplexa scenarier som härrör från sociala nätverk webbplatser (t.ex. Epinions.com), vars schema innehåller flera n-to-n relationer, som är kända för att vara svåra att partitionera. Schism överträffar konsekvent enkla partitioneringssystem, och i vissa fall visar sig överlägsen den mest kända manuella partitioneringen, vilket minskar kostnaden för distribuerade transaktioner upp till 30%.
Till exempel, SCHISM REF definierar en graf som består av tuples som noder och transaktioner som kanter och använder en min-cut för att partitionera tuples.
Schism: a Workload-Driven Approach to Database Replication and Partitioning
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}