분산 데이터베이스의 이론과 실제에는 많은 연구 영역이 있습니다.

주요 실제 과제 중 하나는 분산 및 지리적 복제 된 데이터베이스에 대해 효율적인 동시성 제어 메커니즘을 구현하는 것입니다. 트랜잭션을 효율적으로 실행하기 위해 이러한 메커니즘은 직렬화 가능성보다 약한 보증을 제공 할 수 있으므로 트랜잭션을 순차적으로 실행해야합니다. 직렬화 가능성에 대한 대안은 Snapshot Isolation [1]에 대한 정착의 대안이지만, 이는 지리적 복제 및 분산 시스템에 비해 확장 성이 떨어지는 것으로 판명되었습니다. 현재의 최신 상태에서, 지리 복제 시스템에서 동시성 제어를 처리하기 위해 두 가지 다른 Snapshot Isolation (SI) 변형이 정의되었습니다 : 병렬 스냅 샷 격리 (PSI) [2] 및 Non Monotonic Snapshot Isolation (NMSI) 3,4]. 분산 데이터베이스와 관련하여 (즉, 서로 다른 사이트간에 데이터가 분할되는 위치)

직렬화 가능성보다 약한 보증을 제공하는 격리 수준에 대한 개념이 다르기 때문에 또 다른 중요한 질문은 실행이 여전히 직렬화 가능한 것처럼 보이는 방식으로 프로그램을 작성하는 것입니다. Snapshot Isolation에 대한 기준은 [1]에서 고안되었습니다. 우리 그룹의 일부 사람들은 현재 PSI에 대한 합리적인 기준을 고안하고 있습니다.

이론적, 실제적 관점에서 또 다른 관련 질문은 트랜잭션 도마에 관한 것입니다. 기본적으로 도마는 대략적인 트랜잭션을 더 작고 미세한 트랜잭션으로 분류하는 정적 분석 기술입니다. 직렬화를 위해,이 질문은 [6]에서 다루어졌으며, 결과 이론은 [7]에서 실제적인 구현을 제공하기 위해 적용되었습니다.

분산 데이터베이스의 이론적 토대에 비추어 볼 때, 약한 메모리 모델 커뮤니티 [8]의 기술을 사용하여 공식적으로 트랜잭션의 동작을 정의하라는 제안이있었습니다. [9]에서 저자는 거래에 대한 공식적인 행동 개념을 제시한다. 복제 된 데이터 유형의 동작을 지정하기 위해 동일한 접근법이 [10]에서 사용되었습니다.

최근에 나와 저의 일부 동료 (Alexey Gotsman과 Hongseok Yang)는 [8,9,10]에서 개발 된 기술부터 시작하여 지리 복제 데이터베이스의 일관성 수준의 관찰 가능한 동작을 지정하기위한 이론적 프레임 워크를 구축했습니다. 우리는 프레임 워크를 성공적으로 사용하여 SI, PSI 및 NMSI의 축약 화를 제공했으며, 각각 간단한 구현과 관련하여 올바른 것으로 입증되었습니다. 또한 PSI에 대한 도핑 기준을 고안하기 위해 결과 이론을 활용했습니다. 이 결과가 가까운 미래에 출판되기를 바랍니다.

다른 궁금한 점이 있으면 언제든지 문의 해주세요. 도움이 되었기를 바랍니다,

안드레아 세로 네

참고 문헌 :

[1] Fekete et al., 스냅 샷 격리 직렬화 가능 (2005)

[2] Sovran et al, 지리 복제 시스템을위한 트랜잭션 스토리지 (2011)

Arkedani et al, Non-Monotonic Snapshot Isolation : 지역 복제 트랜잭션 시스템에 대한 확장 가능하고 강력한 일관성 (2013)

[4] Arkedani et al, 스냅 샷 격리의 확장 성 (2013)

[5] Binnig et al, 분산 스냅 샷 격리 : 글로벌 트랜잭션은 글로벌로 지불하고 로컬 트랜잭션은 로컬로 지불합니다

[6] Shasha et al, Transaction chopping : 알고리즘 및 성능 연구 (1995)

[7] Zhang et al., 트랜잭션 체인 : 지리적으로 분산 된 스토리지 시스템에서 낮은 대기 시간으로 직렬화 가능 (2013)

[8] Alglave, 약한 메모리 모델의 공식 계층 (2012)

[9] Buckhardt et al., 최종 일관성 이해 (2013)

[10] Buckhardt et al., 복제 된 데이터 유형 : 사양, 검증, 최적 성 (2014)

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