CN113392089A - 一种数据库索引优化方法及可读存储介质 - Google Patents

一种数据库索引优化方法及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供一种数据库索引优化方法及可读存储介质，包括：在为数据表创建树索引的过程中，为树索引的若干树节点创建对应的附加缓冲区；在需要对数据表进行数据操作的情况下，对树节点对应的附加缓冲区执行数据操作；检测当前附加缓冲区是否满足清空条件，在当前附加缓冲区满足预设清空条件的情况下，清空当前附加缓冲区，并将当前附加缓冲区中的数据更新推送到下一层节点的附件缓冲区中。本公开实施例通过为节点创建附加缓冲区，并在需要对数据表进行数据操作的情况下，对树节点对应的附加缓冲区执行数据操作，由此可以实现延迟更新数据库的各个树节点，从而充分发挥闪存的性能，提高数据库查询效率。

Description

一种数据库索引优化方法及可读存储介质
技术领域
本发明涉及数据库技术领域，尤其涉及一种数据库索引优化方法及可读存储介质。
背景技术
索引是关系型数据库管理***的重要组成部分，记录了数据和其存储地址的映射关系，利用索引可以快速访问数据库表中的特定信息，降低I/O操作的代价，可以有效提升数据库查询的性能。因为关系型数据库的多版本并发控制(MVCC)特性，数据库中的数据发生变化时，数据的存储地址同时改变，由于数据库索引记录了数据和其存储地址的映射关系，因此索引也需要随之更新。
B树是一种平衡的多路查找树，当数据发生变化时，会对B树的适合的叶子节点进行操作。当***数据时，有可能需要***叶子节点，并根据实际情况依次对父节点进行调整，在最坏的情况下，***操作可能一直传递到根节点。
当前数据库的索引结构是以传统磁盘的读写特性为基础创造的，而闪存在读写特性方面与传统磁盘不同，其物理特性决定写操作的代价远高于读操作的代价。传统的数据库索引结构并没有考虑到这个问题，以传统数据库***中的B树索引为例，B树的每个节点的更新操作都会导致闪存的写操作，而且某个节点的更新可能传播扩散至其他节点，引起其他节点的更新操作，导致更多的闪存写操作。
发明内容
本发明实施例提供一种数据库索引优化方法及可读存储介质，通过为节点创建附加缓冲区，实现延迟更新，从而充分发挥闪存的性能。
本公开实施例提出一种数据库索引优化方法，包括：
在为数据表创建树索引的过程中，为所述树索引的若干树节点创建对应的附加缓冲区；
在需要对所述数据表进行数据操作的情况下，对所述树节点对应的附加缓冲区执行所述数据操作；
检测当前附加缓冲区是否满足清空条件，在所述当前附加缓冲区满足预设清空条件的情况下，清空当前附加缓冲区，并将所述当前附加缓冲区中的数据更新推送到下一层节点的附件缓冲区中。
在一实施方式中，所述检测当前附加缓冲区是否满足清空条件，在所述当前附加缓冲区满足预设清空条件的情况下，清空所述当前附加缓冲区包括：
在所述数据操作包括数据***的情况下，检测***数据的大小，若所述***数据的大小超过预设数据规格，则触发清空所述当前附加缓冲区。
在一实施方式中，所述在需要对所述数据表进行数据操作的情况下，对所述树节点对应的附加缓冲区执行所述数据操作包括：
创建自适应负载缓冲区，并基于所述自适应负载缓冲区获取与数据操作的相关数据；
基于所述与数据操作的相关数据向所述树索引发送相应的数据操作请求。
在一实施方式中，在向所述树索引发送相应的数据操作请求之后，所述数据库索引优化方法还包括：
基于所述数据操作请求自上而下搜索树节点以及相应的附加缓冲区，以获取与所述数据操作请求相匹配的关联数据。
在一实施方式中，在基于所述数据操作请求自上而下搜索树节点以及相应的附加缓冲区，且确定当前树节点存在附加缓冲区的情况下，按照树节点的层级关系从上至下执行如下流程：
通过自适应算法检查所述自适应负载缓冲区和当前树节点的附加缓冲区；
若通过所述自适应算法确定需要清空当前树节点的附加缓冲区，则清空当前附加缓冲区，并将所述当前附加缓冲区中的数据更新推送到下一层节点的附件缓冲区中；
若不需要清空当前树节点的附加缓冲区，则基于所述数据操作请求扫描附加缓冲区。
在一实施方式中，所述通过所述自适应算法确定需要清空当前树节点的附加缓冲区具体包括：
检测当前树节点的附加缓冲区的大小；
对比扫描当前树节点的附加缓冲区的成本和清空当前树节点的附加缓冲区的成本，获得对比结果；
根据所述对比结果确定需要清空当前树节点的附加缓冲区。
在一实施方式中，清空当前附加缓冲区包括：
对当前树节点的附加缓冲区进行排序；
根据下一层树节点数据将当前树节点的附加缓冲区中的数据按照排序结果进行分配。
在一实施方式中，在清空操作执行至最底层的树节点的情况下，所述数据库索引优化方法还包括：
对本次附加缓冲区清空的所有数据进行写合并；以及
若所述数据操作包含数据***，且***数据超过第一预设数值，则将对应的树节点进行***；
若所述数据操作包含数据删除，且删除数据超过第二预设数值，则将对应的树节点进行合并。
在一实施方式中，在清空当前附加缓冲区之后，所述数据库索引优化方法还包括：
通过所述自适应负载缓冲区记录各个树节点所执行的数据操作记录；
根据所述数据操作记录增加更新密集的树节点的附加缓冲区的尺寸，以及减小查找密集的树节点的附加缓冲区的尺寸。
本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的数据库索引优化方法的步骤。
本发明实施例通过为节点创建附加缓冲区，并在需要对所述数据表进行数据操作的情况下，对所述树节点对应的附加缓冲区执行所述数据操作，由此可以实现基于该缓冲区实现消除数据操作的冗余以及延迟更新数据库的各个树节点，从而充分发挥闪存的性能。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本公开实施例的基本流程图。
图2为本公开实施例的树索引结构示意图。
图3为本公开实施例的附加缓冲区清空流程示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本公开实施例提出一种数据库索引优化方法，如图1所示，包括：
S101、在为数据表创建树索引的过程中，为所述树索引的若干树节点创建对应冲区。
S102、数据表进行数据操作的情况下，对所述树节点对应的附加缓冲区执行所述数据操作。
S103、检测当前附加缓冲区是否满足清空条件，在所述当前附加缓冲区满足预设清空条件的情况下，清空当前附加缓冲区。
S104、将所述当前附加缓冲区中的数据更新推送到下一层节点的附件缓冲区中。
如图2所示，自适应索引是一种平衡树，其节点数量记为F，某个子节点可对应的最大元素数量为N。本示例中可以为树索引的若干树节点创建对应冲区，由此可以在树节点发生数据操作的情况下，先对其附加缓冲区进行操作，例如若需要将数据表当前的数据依次***自适应索引中，可以先将数据加入到根节点的附加缓冲区中，由此可以实现基于该缓冲区实现消除数据操作的冗余以及延迟更新数据库的各个树节点，从而充分发挥闪存的性能。
在一实施方式中，所述检测当前附加缓冲区是否满足清空条件，在所述当前附加缓冲区满足预设清空条件的情况下，清空所述当前附加缓冲区包括：在所述数据操作包括数据***的情况下，检测***数据的大小，若所述***数据的大小超过预设数据规格，则触发清空所述当前附加缓冲区。具体的说如图3所示，在树节点的附加缓冲区发生***或更新操作的情况下，对同一条数据的多次操作，可以在附加缓冲区中进行合并。当某个附加缓冲区发生***数据，其大小超过预定义尺寸M时，触发缓冲区清空操作，并将缓冲区的数据更新推到下一级附加缓冲区。
在一实施方式中，所述在需要对所述数据表进行数据操作的情况下，对所述树节点对应的附加缓冲区执行所述数据操作包括：创建自适应负载缓冲区，并基于所述自适应负载缓冲区获取与数据操作的相关数据；基于所述与数据操作的相关数据向所述树索引发送相应的数据操作请求。具体的说，在数据库发生增、删、改、查等数据操作的情况下，本示例中还可以额外创建一自适应负载缓冲区，通过自适应负载缓冲区获取与数据操作的相关数据，从而可以在自适应负载缓冲区中形成与数据操作对应的工作负载。然后基于与数据操作的相关数据向目标树索引发送相应的数据操作请求。例如在需要进行数据查询的情况下，可以向目标数索引发送数据查询请求，目标树索引接收到数据查询请求后，由根节点自上而下的搜索整棵树，如果目标树索引搜索到的子节点上有一个附加的缓冲区时，目标树索引进一步扫描附加缓冲区，以查找还没有到达下一层叶子节点的数据更新。
在一实施方式中，在向所述树索引发送相应的数据操作请求之后，所述数据库索引优化方法还包括：基于所述数据操作请求自上而下搜索树节点以及相应的附加缓冲区，以获取与所述数据操作请求相匹配的关联数据。
在一实施方式中，在基于所述数据操作请求自上而下搜索树节点以及相应的附加缓冲区，且确定当前树节点存在附加缓冲区的情况下，按照树节点的层级关系从上至下执行如下流程：通过自适应算法检查所述自适应负载缓冲区和当前树节点的附加缓冲区；若通过所述自适应算法确定需要清空当前树节点的附加缓冲区，则清空当前附加缓冲区，并将所述当前附加缓冲区中的数据更新推送到下一层节点的附件缓冲区中；若不需要清空当前树节点的附加缓冲区，则基于所述数据操作请求扫描附加缓冲区。本示例中可以基于B树以及获取到的数据操作请求自上而下搜索树节点以及相应的附加缓冲区，直至扫描至最底层的附加缓冲区和叶子节点。例如可以根据数据查询请求的查找谓词获取目标树索引中所有的匹配数据。
在一实施方式中，所述通过所述自适应算法确定需要清空当前树节点的附加缓冲区具体包括：检测当前树节点的附加缓冲区的大小；对比扫描当前树节点的附加缓冲区的成本和清空当前树节点的附加缓冲区的成本，获得对比结果；根据所述对比结果确定需要清空当前树节点的附加缓冲区。具体的说，本示例中，在具体的数据查找的过程可以包括如下流程，自适应算法处理某个自适应树型索引的所有附加缓冲区，记录所有的附加缓冲区的更新和查找请求。实时扫描附加缓冲区的总大小，调整记录扫描附加缓冲区的成本和清空附加缓冲区的成本，衡量实时的清空缓冲区的一次性的成本和后续查找清空后的缓冲区而节省的成本。当节省的成本超过清空成本时，进行缓冲区清空操作，将缓冲区下推到下级附加缓冲区。
在一实施方式中，如图3所示，清空当前附加缓冲区包括：对当前树节点的附加缓冲区的数据类型进行排序；根据下一层树节点数据将当前树节点的附加缓冲区中的数据按照排序结果进行分配。也即在清空当前附加缓冲区的具体过程可以先对附件缓冲区中的数据类型进行排序，再搜索附加缓冲区所在树节点的子节点，根据子节点数据占用或者数据类型将附加缓冲区中所有数据按顺序分配至子节点的附加缓冲区。例如附加缓冲区中的数据类型可以是键值对的索引结构，“键”由索引列的数据经计算得到，“值”为下层树节点存储位置或数据的物理存储位置。附加缓冲区占用存储空间大小可以根据查询次数动态增加的，直至到达数据库全局参数设置的上限或者受自适应算法的处理开始清空操作。由此可以实现例如可以将密集查询或密集更新的数据存储至相应的下一层节点中。
在一实施方式中，在清空操作执行至最底层的树节点的情况下，所述数据库索引优化方法还包括：对本次附加缓冲区清空的所有数据进行写合并；以及若所述数据操作包含数据***，且***数据超过第一预设数值，则将对应的树节点进行***。若所述数据操作包含数据删除，且删除数据超过第二预设数值，则将对应的树节点进行合并。
例如在附加缓冲区的清空操作执行至最底层的叶子节点的情况下，同样可以先对缓冲区进行排序，然后附加缓冲区中的所有数据按顺序分配给叶子节点。数据更新至最底层叶子节点时，会对本次附加缓冲区清空的所有数据进行写合并，以减少写代价。对于数据***操作，如果叶子节点中数据超过预定数值，产生叶子节点的***，叶子节点的***可向上传播，也可以向下传播，并对产生的新的叶子节点同样分配相应的附加缓冲区。
对于数据删除操作，且删除数据超过第二预设数值。也即此时当前节点内的存量数据已经可以合并至上一层或下一层的树节点中，则可以进行节点的合并操作，对于子节点的合并，同样将合并后的子节点分配相应的附加缓冲区。
在一实施方式中，在清空当前附加缓冲区之后，所述数据库索引优化方法还包括：通过所述自适应负载缓冲区记录各个树节点所执行的数据操作记录；根据所述数据操作记录增加更新密集的树节点的附加缓冲区的尺寸，以及减小查找密集的树节点的附加缓冲区的尺寸。本示例中，可以利用所创建的自适应负载缓冲区所形成的工作负载记录各个树节点所执行的数据操作记录。由此可以根据执行了数据操作的各个树节点及附加缓冲区的操作记录判定相应的树节点或附加缓冲区的类型，在数据库业务为更新密集型时增加附加缓冲区尺寸M，在数据库业务为查找密集型时减少附加缓冲区尺寸M。
本公开实施例提出数据库索引优化方法通过设置树节点的附加缓冲区从而提出了延时自适应树型索引的结构，通过延迟更新时的消除冗余操作和批量更新的方式降低索引的更新代价，通过自适应算法动态调整占用缓冲区大小，充分发挥闪存的特性，提高数据库查询效率。相对于传统数据库的B树索引，在原始的NAND闪存上，在同样的物理内存和数据库业务的情况下，本公开方法可以获得二至十二倍的查询性能提升。在封装原始NAND闪存的固态硬盘(SSD)上，本公开方法可以获得三至六倍的查询性能提升。
本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的数据库索引优化方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种数据库索引优化方法，其特征在于，包括：
在为数据表创建树索引的过程中，为所述树索引的若干树节点创建对应的附加缓冲区；
在需要对所述数据表进行数据操作的情况下，对所述树节点对应的附加缓冲区执行所述数据操作；
检测当前附加缓冲区是否满足清空条件，在所述当前附加缓冲区满足预设清空条件的情况下，清空当前附加缓冲区，并将所述当前附加缓冲区中的数据更新推送到下一层节点的附件缓冲区中。
2.如权利要求1所述的数据库索引优化方法，其特征在于，所述检测当前附加缓冲区是否满足清空条件，在所述当前附加缓冲区满足预设清空条件的情况下，清空所述当前附加缓冲区包括：
在所述数据操作包括数据***的情况下，检测***数据的大小，若所述***数据的大小超过预设数据规格，则触发清空所述当前附加缓冲区。
3.如权利要求1所述的数据库索引优化方法，其特征在于，所述在需要对所述数据表进行数据操作的情况下，对所述树节点对应的附加缓冲区执行所述数据操作包括：
创建自适应负载缓冲区，并基于所述自适应负载缓冲区获取与数据操作的相关数据；
基于所述与数据操作的相关数据向所述树索引发送相应的数据操作请求。
4.如权利要求3所述的数据库索引优化方法，其特征在于，在向所述树索引发送相应的数据操作请求之后，所述数据库索引优化方法还包括：
基于所述数据操作请求自上而下搜索树节点以及相应的附加缓冲区，以获取与所述数据操作请求相匹配的关联数据。
5.如权利要求4所述的数据库索引优化方法，其特征在于，在基于所述数据操作请求自上而下搜索树节点以及相应的附加缓冲区，且确定当前树节点存在附加缓冲区的情况下，按照树节点的层级关系从上至下执行如下流程：
通过自适应算法检查所述自适应负载缓冲区和当前树节点的附加缓冲区；
若通过所述自适应算法确定需要清空当前树节点的附加缓冲区，则清空当前附加缓冲区，并将所述当前附加缓冲区中的数据更新推送到下一层节点的附件缓冲区中；
若不需要清空当前树节点的附加缓冲区，则基于所述数据操作请求扫描附加缓冲区。
6.如权利要求5所述的数据库索引优化方法，其特征在于，所述通过所述自适应算法确定需要清空当前树节点的附加缓冲区具体包括：
检测当前树节点的附加缓冲区的大小；
对比扫描当前树节点的附加缓冲区的成本和清空当前树节点的附加缓冲区的成本，获得对比结果；
根据所述对比结果确定需要清空当前树节点的附加缓冲区。
7.如权利要求5所述的数据库索引优化方法，其特征在于，清空当前附加缓冲区包括：
对当前树节点的附加缓冲区的数据类型进行排序；
根据下一层树节点数据将当前树节点的附加缓冲区中的数据按照排序结果进行分配。
8.如权利要求7所述的数据库索引优化方法，其特征在于，在清空操作执行至最底层的树节点的情况下，所述数据库索引优化方法还包括：
对本次附加缓冲区清空的所有数据进行写合并；以及
若所述数据操作包含数据***，且***数据超过第一预设数值，则将对应的树节点进行***；
若所述数据操作包含数据删除，且删除数据超过第二预设数值，则将对应的树节点进行合并。
9.如权利要求7所述的数据库索引优化方法，其特征在于，在清空当前附加缓冲区之后，所述数据库索引优化方法还包括：
通过所述自适应负载缓冲区记录各个树节点所执行的数据操作记录；
根据所述数据操作记录增加更新密集的树节点的附加缓冲区的尺寸，以及减小查找密集的树节点的附加缓冲区的尺寸。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的数据库索引优化方法的步骤。
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