关系型数据库内存化存储模型研究

摘要

大数据环境下,磁盘数据库存在高并发I/O瓶颈,磁盘数据内存化是解决传统关系型磁盘数据库I/O瓶颈的有效方案.已有的内存化技术存在数据丢失、配置复杂等问题.基于内存数据库Redis,以典型开源关系型数据库MySQL为例,提出一种解决关系型数据库磁盘I/O瓶颈的轻量级内存化解决方案,实现MySQL的内存化存储.同时构建行式键值(RB-KVM)和分段列式键值交叉(PCB-KVCM)存储转换模型,实现异构数据库存储模型的转换和自动化数据迁移.通过分析对比,RB-KVM数据存取效率更高,而PCB-KVCM具有更高的内存利用率且在时间开销上优于RB-KVM.通过实际运行分析,该技术不仅提高了数据库在高并发场景下的吞吐能力,实现了海量热点数据的高效存取,在实际应用中也更加快捷,实施成本更低.