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J-GLOBAL ID：201602251647274802   整理番号：16A0678271

大規模作業負荷の下での発見データベース競合ホットスポット-ビッグデータアプローチ【Powered by NICT】

Finding database contention hotspots under large-scale workloads - A big data approach

著者 (6件)： Lei An (School of Software Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Sun Ping (School of Software Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Rao Weixiong (School of Software Engineering, Tongji University, Shanghai, China) ,  Min Hong (IBM T. J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Su Gong (IBM T. J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA) ,  Dong Zhenhua (IBM System and Technology Group, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICBDA  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データベースはトランザクション情報システムにおいて重要な役割を果たしている。一つの重要な性能影響因子はトランザクション処理におけるデータロックの主張である。betterdatabase設計を誘導するために,競合ホットスポット示したinDBMSトランザクションログを同定するための新しい解決策を提案した。トランザクションログで収集した大量のデータを解析するために,提案した解決策は良好な計算性能とスケーラビリティのためのビッグデータエンジン火花監視をすることができる。分散クラスターにおけるホットスポットを解析するための計算を最適化するために導入した新しいアルゴリズム。ベンチマークOLTP作業負荷からの実験結果は,有効性と,溶液の高いスケーラビリティを実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： トランザクション処理 ,  ベンチマーク ,  *ホットスポット ,  クラスタ ,  情報システム ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  *データベース
準シソーラス用語： 影響因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大規模 ,  作業負荷 ,  発見 ,  データベース ,  競合 ,  ホットスポット