Детальная информация

Тема работы - оптимизация размещения данных в географически распределённых распределённых реляционных баз данных. Решаемая проблема заключается нахождении близкого к оптимальному размещения фрагментов данных относительно источников территориально размещенных источников нагрузки, с целью минимизации времени кругового отклика. Актуальность работы обусловлена ростом числа распределённых приложений, обслуживающих пользователей из разных регионов, а также необходимостью учитывать сетевые задержки при проектировании схем хранения данных. В работе предложен алгоритмический конвейер, включающий построение матриц использования и связей атрибутов, вертикальную фрагментацию на основе алгоритма Лейдена, формирование пакетов фрагментов, размещение мастер-копий и последующую репликацию методом имитации отжига. В качестве целевой функции используется минимизация суммарного времени кругового отклика с раздельным учётом запросов чтения и обновления. Проведён экспериментальный анализ, показавший, что совместный учёт структуры запросов, топологии сети и управляемой репликации позволяет снизить итоговую стоимость обработки нагрузки по сравнению с базовыми стратегиями размещения.  Разработанный алгоритм может использоваться как инструмент при выборе схемы вертикальной фрагментации, размещения мастер-копий и реплик в географически распределённых реляционных базах данных.

The topic of this work is optimizing data placement in geographically distributed relational databases. The problem being solved is finding a near-optimal placement of data fragments relative to geographically distributed load sources, with the goal of minimizing round-trip time. The relevance of this work is due to the growing number of distributed applications serving users in different regions, as well as the need to consider network latency when designing data storage schemes. This paper proposes an algorithmic pipeline that includes the construction of attribute usage and relationship matrices, vertical fragmentation based on the Leiden algorithm and the CPM model, fragment batching, master copy placement, and subsequent replication using simulated annealing. The objective function is minimizing the total round-trip time, separately considering read and update requests. An experimental analysis demonstrated that combining query structure, network topology, and managed replication reduces the overall workload processing cost compared to basic placement strategies. The developed algorithm can be used as a tool for selecting a vertical fragmentation scheme and master and replica placement in geographically distributed relational databases.