支持数据库扩展应用的空间数据管理技术研究

Thanks to the modern smart phones and the Internet, location-based query services are becoming more and more important in our daily life. Despite the increasing availability of location-based query services, there appears to be many redundancies in its application. Separately developing solution for each application is very inefficient. An effective approach is to provide massive spatial data related applications in database, and extend its support to offer several unified querying interfaces, which can improve the efficiency of development, reduce research costs and bring huge industrial values. However, existing methods of database spatial extensions have some limitations and disadvantages. This project studies its key techniques to overcome the existing deficiencies from the aspects of concurrency control and query optimization. The specific research content contains: (1) we investigate the concurrency control protocol that provide a consistent guarantee for featured spatial operations; (2) we study the framework to offer support of query optimization for location-based multi-attribute query; (3) We propose the technique for efficient multi-core parallel spatial index construction. The research team has strong research background in location-based query service, advanced database systems, etc. The research plan is innovative and practical.

随着移动网络的发展和智能手机的普及, 基于位置的查询服务在人们日常生活中发挥着越来越重要的作用。然而，随着基于位置查询服务的日趋丰富，其在应用功能、数据存储方面都出现了较多的冗余。面向每个应用去单独开发相应的数据存储与解决方案是非常低效的方法。而直接在数据库中提供海量空间数据的管理支持，使之为应用提供统一的查询服务，能够有效提升开发效率，降低研发成本，具有巨大的产业价值。针对现有空间应用在数据库中的扩展需求，课题从最关键的并发控制、查询优化两方面入手，研究其中若干关键技术，以弥补目前方法存在的问题与不足。具体包括 (1) 结合空间数据特征为空间操作提供具有一致性保证的并发控制技术；(2) 为基于空间数据的多属性查询提供查询优化支持；（3）为空间索引提供高效的多核并行构建技术。申请人和研究团队在基于位置查询、新型数据库管理系统等方面有着长期丰富的研究积累, 具有顺利开展项目研究的良好基础。

课题对通用的关系数据库系统中提供大规模维度数据(空间数据)的管理支持提供优化。维度数据在互联网应用中越来越普及，而数据库系统是后端进行数据管理，包括存储、更新、查询等一系列应用支持的主流方式，因此在通用数据库系统中针对其使用特征优化系统性能具有较高的应用价值。 课题针对维度数据在数据库应用的广泛特征，从数据库并发控制、查询优化、索引技术三方面入手，研究相应关键技术优化数据库系统性能。内容包括：(1) 高通量的并发控制技术；(2) 为多属性查询提供查询优化技术；（3）高效的索引多核并行构建技术。.. 并发控制技术方面；鉴于数据请求吞吐量大、响应时间短等特征，着重研究以将数据存储在内存中的内存数据库相关的并发控制技术，包括影响并发控制的处理器利用率与可扩展性的核心因素；多请求操作交互式的并发控制技术；保证内存数据不丢失的并行日志处理与同步技术。.. 查询优化技术方面：由于面向数据量大、用户对多个数据库中的属性有查询请求，空间数据通常是关系数据库的非主键等特征，研究数据分布在多个节点的分布式环境下多个属性的数据并行访问策略；以及利用视图技术优化非主键的查询技术。.. 索引高效的多核并行构建技术。结合最新的多核处理器、高速网络硬件环境，项目研究在通用的LevelDB数据库中高效空间数据的构建与支持技术。..项目针对以上研究内容在相关领域重要国际会议及期刊上发表了16篇高质量学术论文。研究技术很多都是基于国内外知名的开源的工业级数据库系统如Oceanbase、LevelDB中实验与论证，因此研究成果具备扩展到实际应用中的价值。项目培养博士毕业生2人，硕士生4人，参与人员在执行期间得到了充分锻炼，参与数据库系统方面的研究，并积极与企业开展了与分布式数据库相关的合作，为中国数据库内核研发培养了多名人才。