云環境下的數據庫擴展策略的設計探討

摘 要：針對云環境下數據庫系統日益復雜現狀，文章提出了一種基于云環境的數據庫擴展系統模型。該模型架構分為三個層次：邏輯事物處理層、本地數據庫代理和緩存池層和可擴展數據庫層。仿真結果表明，文章設計的模型在數據請求逐漸增加的情況下，數據庫擴展模型的系統響應時間越短，效果越明顯。

關鍵詞：云計算；數據庫；可擴展性

引言

隨著云計算的，當系統規模增大時，所設計的存儲系統需要增強相應的硬件設備，達到適應系統更加龐大的應用規模，具有可擴展性[1，2]。可擴展性指的是增強硬件設備性能或硬件設備的數量。增加設備數量又稱為水平擴展，數據庫層內的水平擴展很難實現，這是因為數據庫服務器需要保存數據，每一次數據的增加、刪除、修改等都會導致服務器內的數據同步。因此，為了增強數據庫層內的可擴展性，文章通過研究云計算環境下的數據庫擴展技術，設計了一種基于云環境的數據庫服務器水平擴展模型，以縮短系統的響應時間。

1 架構概述

文章提出了一種基于云環境下的數據庫擴展系統模型。在應用服務器下面的數據庫擴展系統架構分為三個層次：邏輯SQL事物處理層、本地數據庫代理DA和CP緩存池層、包括符合均衡服務器在內的可擴展數據庫層。（圖1）

圖1 數據庫水平擴展模型圖

文章介紹的邏輯SQL事務處理層指的是數據系統對用戶請求進行邏輯處理，在處理過程中將SQL語句包送給下一層的數據代理層和緩存池，數據庫代理DA具有連接控制數據庫和讀寫分離的功能，緩存池CP具有緩解數據庫層負載容量，提供數據訪問效率。在最下面一層可擴展的數據庫層的主要作用是提升數據庫層的可擴展性，具有負載均衡的功能。

2 基于云計算的數據庫水平擴展模型設計

2.1 實現讀寫分離策略

在所設計的數據庫水平擴展模型中，對應用程序而言，讀寫分離是透明的。發生寫操作后，通過采用數據庫復制技術解決主從數據庫同步問題。數據庫系統的可靠性與主數據庫節點設備和數據庫群集中的節點設備的可靠性呈現正相關。除此之外，當系統規模越大，系統的可靠性會越低。

2.2 數據庫復制策略

讀寫分離策略會引起主從數據庫不一致的問題，由于主從數據庫同步的策略是數據庫復制技術，而常用數據庫的復制方法包括以下三種：觸發器法、快照法、日志法。觸發器法的原理是記錄源數據庫中具有變化的數據，這樣就避免了數據完全復制，因此具有較高的工作效率，但是觸發器法由于記錄變化的數據會引起主數據庫的數據不穩定，從而降低了主數據庫性能；快照法是采用快照技術保存存儲對象，完全復制源數據庫，這樣雖然避免了數據庫的不穩定性，但是由于完全復制，因此工作效率明顯降低；日志法通過分析源數據庫日志，獲得歷史操作信息，根據日志歸檔及傳遞達到數據同步的目的，該方法的工作方式是增量復制方式，因此具有較高的效率。目前數據庫數據復制技術主要采用的方法是日志法。

設存在n個節點在數據庫集群上，主從數據庫同步的模式可以有以下兩種模式，1：n模式和1：1：（n-1）的級聯模式。需要說明的是，1：n模式是n個從數據庫利用主數據庫的日志進行同步，而1：1：（n-1）的級聯模式是選擇一個作為首從數據庫，開始需要進行首從數據庫的同步，首從數據庫同步完成后，再進行其余n-1個從數據庫的同步，通過首從數據庫的日志完成其余數據庫同步。

3 系統仿真結果與評價

首先，設置主從數據庫為歸檔模式；編輯端口號、配置協議、客戶端訪問文件，主機IP等參數；設置每個數據庫的全局名稱，并且建立公共的數據庫鏈接。

其次，配置Supplemental loging；主數據庫需要配置的主要內容：表空間、私有數據庫鏈、數據表空間；在主備機上建立Master流隊列和Backup流隊列；在主數據庫上建立流傳播和捕獲進程；并且在數據庫上建立應用進程。

最后，開啟捕獲程序，同時開啟應用進程。仿真環境采用OA平臺，仿真數據表500萬條等記錄。仿真實驗任務主要為：選擇、刪除、更新、插入。在不同的并發數據請求下，對比文章的數據庫水平擴展模型和單數據庫層模型的系統響應時間，仿真結果如圖2所示。從圖可以看出，數據庫擴展模型在不同請求數下平均響應時間均小于單數據庫模型，說明文章設計的模型響應速度較快，同時請求數增加的情況下，數據庫擴展模型的系統響應時間越短，效果越明顯。

圖2 請求數-響應時間對比圖

4 結束語

文中提出了一種基于云環境的數據庫服務器水平擴展模型，增強數據庫的可擴展性。該模型架構分為三個層次：邏輯事物處理層、本地數據庫代理和緩存池層和可擴展數據庫層。實現了讀/寫分離以及數據庫復制等技術。實驗結果表明，該模型在數據請求逐漸增加的情況下，數據庫擴展模型的系統響應時間越短，效果越明顯。

參考文獻

[1]劉洋，高連生，王斌.一種面向應用擴展的樹狀數據庫設計模型[J].計算機工程與設計，2006（21）.

[2]周文瓊，李慶忠，范路橋，等.SaaS模式多租戶數據存貯模型的研究與實現[J].計算機科學，2013（10）.

[3]熊安萍，劉進進，鄒洋.基于對象存儲的負載均衡存儲策略[J].計算機工程與設計，2012（7）.

[4]王意潔，孫偉東，周松，等.云計算環境下的分布存儲關鍵技術[J].軟件學報，2012（4）.

[5]岑宇森，熊芳敏，陳元濱.面向主動對象數據庫技術在污染監控中的應用[J].計算機與現代化，2008（10）.

作者簡介：龐天天（1978，3-），男，內蒙呼和浩特，軟件工程碩士，講師，研究方向：計算機應用。