基于数据库负载的SQL能耗预测模型

传统数据库以性能(吞吐量、响应时间)为首要优化目标,忽略了数据库系统的能量消耗。在一味追求性能的同时,高能耗问题日益突出,为数据库负载构建能耗模型是构建绿色数据库的基础。通过量化查询负载执行过程中对系统资源(CPU与磁盘)的消耗,将资源消耗产生的时间代价和功耗代价转化为时间代价预测模型和功率代价预测模型,在单站点数据库服务器上实现了为数据库系统构建资源单位代价统一的能耗预测模型。采用多元线性回归工具拟合模型的重要参数,实验结果验证了能耗预测模型的可行性;并分别在静态与动态的系统环境下对系统不同类型查询负载的能耗进行预测与评价,验证了该模型的准确性,使得提出的能耗模型适合于构建能耗感知的绿色数据库。     

MapReduce能耗建模及优化分析

云计算中心规模的不断扩大以及设计时对能耗因素的忽略,使其日益暴露出高能耗低效率的问题.为提高MapReduce框架能耗利用率,首先对MapReduce任务进行了能耗建模,提出基于CPU利用率估算、主要部件能耗累加及平均功耗估算的任务能耗模型,并在此基础上建立了MapReduce作业能耗模型.其次,基于能耗模型对能耗优化进行了分析,提出从优化MapReduce作业执行能耗、减少MapReduce任务等待能耗与提高MapReduce集群能源利用效率3个方向对MapReduce进行能耗优化.再次,提出异构环境下的数据放置策略减小MapReduce任务等待能耗,提出截止时间约束下的最小资源分配方法提高MapReduce作业能耗利用效率.通过大量的实验及能耗数据分析,验证了能耗模型及能耗优化方法的有效性.     

Oralce数据库的SQL查询优化研究

Oracle数据库的性能优化问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点,影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。阐述了几种常见的Oracle数据库的性能优化技术,如数据库设计的优化、I/O优化、数据库各种动态参数的调整,并着重讨论了SQL语句的查询优化。从查询优化的测试结果来看,系统的响应时间明显降低,系统运行效率得到提升。     

基于Oralce数据库SQL查询优化研究

过去的Oracle数据库优化算法要求相关技术人员必须具备非常专业的数据库理论知识,且在基于数据库的应用程序开发过程中缺乏较强的适用性,从而造成用户识别度较低,查询性能较差.为了处理好这一问题,本文分析了Oracle数据库SQL查询语句的基本处理过程,并提出了基于Oralce数据库SQL查询优化的几种技术方法,以期能够充分发挥出Oracle数据库的优势.     

面向关系数据库查询的能耗建模及计划评价

传统关系数据库在选择查询计划时,其查询优化器仅以性能为目标,限制了数据库的节能潜力.因此,基于查询的资源消耗特征(CPU指令、磁盘数据块读取、内存数据块读取),提出一种查询计划的能耗模型和评价模型.模型不仅能够精确预测查询计划的能耗,为查询优化器选择节能的计划奠定基础.还使优化器能权衡功率与性能在计划总成本中所占的权重,并根据数据库的运行状态调整查询语句的优化目标(性能、功率、能耗)选择最优计划.实验结果表明：模型平均预测正确率为95.68%;当优化目标是功率时,功率节约范围为8.95%~29.25%;当优化目标是能耗时,能耗节约范围为3.62%~11.34%.     

基于SQL Server的查询优化

在软件开发中,查询优化是一项非常重要的技术,直接影响到系统的性能。本文分析了影响系统性能的原因,优化的原理,提出了提高查询效率的几种方法。     

数据库SQL查询技术的优化策略

在数据库应用系统的开发过程中,若不注重SQL的查询优化策略,往往在系统初步投入使用时比较流畅,但随着数据库表中记录的日积月累数量越来越大,系统的响应速度越来越慢,甚至让人无法忍受,就有可能导致系统被淘汰。因此,科学合理地构造查询系统,是成功开发数据库应用系统非常重要的环节。本文结合数据库理论,并以学生信息管理系统为例,就查询优化必要性及如何进行数据库查询优化的策略进行探讨。     

SQL server数据库查询优化探讨

数据库最大的特点是查询的便捷性,几乎所有的数据库操作都是在查询的基础上进行的。查询优化提高了数据库的查询速度,也给数据的维护带来了方便。     

基于SQL语句优化数据查询

在数据库系统中,数据查询是一及其重要的操作。影响到数据库系统性能的因素有很多,其中运用SQL语句的优劣对数据库系统的性能有直接的影响。本文介绍了编写SQL语句和提高数据库查询速度需要的问题。详细论述了笔者提出的集中数据库优化查询技术,并进行了分析与总结。     

不同调制机制下无线传感网收发器能耗优化模型*

针对无线传感网节点能量约束问题,提出单位比特数据传输能耗最小化模型。从物理层和硬件电路角度,建立收发器能耗模型,根据不同的调制机制,并考虑数据重传机制,提出了基于单位数据传输能耗最小化的最佳负载大小模型和最优通信距离模型。分析了在不同信号干扰、通信距离、负载大小、发射功率以及不同调制机制下的最优能耗值。实验结果进一步验证：当信号干扰强度较大时,短距离通信更有利于系统节能;随着通信距离的增加,最佳负载大小值趋于常量;采用自适应发射功率能明显降低数据传输能耗;随着通信距离或者干扰强度的增大,数据传输能耗以指数形式增加。     

一种基于MBRC值的关系型数据库负载能耗预测模型

数据库负载的能耗解析与建模是构建节能的绿色数据库的基础。针对数据库负载的高能耗问题,将SQL语句消耗的系统资源(CPU和磁盘)映射为时间代价与功率代价,为数据库负载构建能耗预测模型。首先,根据负载的系统资源消耗模式,计算负载的功耗代价;然后,根据负载资源消耗产生的时间代价,为负载构建动态能耗预测模型;最后,利用MBRC值的设置对预测模型的准确度进行深入的研究。实验结果表明,所构建的预测模型能够对数据库负载的能量消耗进行较准确的预测,预测模型的准确度研究有助于在不同的系统环境配置下提升动态能耗预测模型的稳定性与精确度。     

基于作业历史运行信息的MapReduce能耗预测模型

在数据量规模剧增的背景下,大数据处理过程中产生的高能耗问题亟待解决,而能耗模型是研究提高能耗效率方法的基础。利用传统的能耗模型计算MapReduce作业执行能耗面临诸多挑战,在对大数据计算模型MapReduce的集群结构、作业的任务分解及任务与资源映射模型分析建模的基础上,提出基于作业历史运行信息的MapReduce能耗预测模型。通过对不同作业历史运行信息的分析,得到DataNode运行不同任务时的计算能力及能耗特性,继而实现在MapReduce作业执行前对作业能耗的预测。实验结果验证了能耗预测模型的可行性,并通过对能耗预测准确率调节因子的修正,能够达到提高能耗模型的预测准确度的目的。     

基于SQL Server的SQL优化

应用SQL不仅要确保它的正确性,同时也要保证SQL有良好的执行性能。该文分析介绍了几种常用的SQL优化方法。论述了SQL Server数据库优化机制。     

网络能耗系统模型及能效算法

网络能耗问题是当前网络研究和发展的重要问题,影响着网络的设计、应用和发展.当前网络能效算法的研究大多从网络局部角度关注于网络某一(些)设施的能耗问题,缺乏从网络全局的角度研究网络整体能耗的算法和策略.文中从网络全局角度研究网络的能耗模型和算法问题.文中基于3种基本网络数据传递模式和3种基本网络能耗机制,构建了网络能耗系统优化模型,对其中5种关键系统模型给出了详细的描述.针对几个关键系统模型,文中给出了形式化描述并且提出了相应的优化的节能路由算法.文中给出的网络系统能耗优化模型有助于对于网络能耗的理解和分析,所提出的能耗优化的网络数据包路由算法可以从网络路由的角度有效降低网络能耗.     

查询树的启发式优化研究

描述了查询树的启发式优化方法,优化了文献[1]中的查询树,并分析了查询树的执行代价.     

查询树的启发式优化研究

描述了查询树的启发式优化方法,优化了文献[1]中的查询树,并分析了查询树的执行代价。