Database Workloads（数据库工作负载）

数据库工作负载指的是数据库在执行不同类型任务时所需的资源和计算方式，主要包括以下几种类型：

1. On-Line Transaction Processing (OLTP)

中文：联机事务处理
解释：
OLTP 是一种支持高频交易和快速数据操作的数据库工作负载，适用于日常事务处理。这种操作通常涉及读取和更新少量数据，典型的应用场景包括银行交易、库存系统和电子商务订单等。OLTP 数据库的设计目标是提供快速、可靠的事务处理，并确保数据的完整性。

特征：

• 高并发处理大量短小、快速的操作
• 操作一般只会影响少量记录
• 注重事务的完整性和一致性（ACID 特性）
• 例子：银行转账、实时库存更新

2. On-Line Analytical Processing (OLAP)

中文：联机分析处理
解释：
OLAP 是专门用于处理复杂查询的大量数据的工作负载，常用于决策支持系统或商业智能 (BI)。这种处理涉及从大量数据中进行复杂的查询和分析，以生成汇总报告或进行趋势分析。

特征：

• 执行复杂的查询，通常需要扫描大量数据
• 通常用于计算汇总或聚合结果（例如，计算平均值、总计等）
• 数据通常来自历史记录，读操作多，写操作少
• 例子：销售数据分析、市场趋势报告

3. Hybrid Transaction + Analytical Processing (HTAP)

中文：混合事务和分析处理
解释：
HTAP 是一种将 OLTP 和 OLAP 工作负载结合在同一个数据库实例上的模式。这种方式的目的是在同一系统中同时支持事务处理和分析操作，减少数据复制的复杂性和延迟。HTAP 适用于那些需要实时数据分析，同时又有大量事务操作的场景。

特征：

• 将 OLTP 和 OLAP 工作负载融合
• 支持实时数据分析
• 减少数据同步和延迟问题，适合实时决策

应用场景：电商平台实时推荐系统，金融系统的实时风险评估等。

轴说明：

• 左侧垂直轴（Operation Complexity，操作复杂性）：从下方的简单操作（Simple）到上方的复杂操作（Complex）。OLTP 的操作通常较为简单，OLAP 则因为涉及复杂查询而复杂性较高。
• 底部水平轴（Workload Focus，工作负载重点）：从左侧的写操作密集（Write-Heavy）到右侧的读操作密集（Read-Heavy）。OLTP 倾向于写操作，OLAP 倾向于读操作。

数据库工作负载分类：

1. OLTP（左下区域）：

   • 主要集中在简单操作且写操作密集（Write-Heavy）。OLTP 系统如电子商务平台、银行系统，操作简单且涉及大量数据写入，比如插入订单或更新库存。

2. OLAP（右上区域）：

   • 主要集中在复杂操作且读操作密集（Read-Heavy）。OLAP 系统如数据仓库或商业智能分析平台，执行复杂查询以读取大量数据并生成报告或分析。

3. HTAP（中间红色区域）：

   • 混合事务和分析处理，位于 OLTP 和 OLAP 之间，结合了这两者的特点。HTAP 系统既处理高频的写操作，也能应对复杂的读操作需求，适用于需要实时数据分析和事务处理的场景。

1. Relational Model and Tuple Storage

中文：关系模型与元组存储
解释：
关系模型并未规定数据库管理系统 (DBMS) 必须将一个元组（即一行）的所有属性（字段）一起存储在同一个页面（page）上。

• 元组：指的是关系数据库中的一行数据，每个元组包含多个属性，即列的数据。
• 页面：数据库中最小的存储单元之一，通常用于存放数据的物理存储块。

知识点：
在数据库设计中，是否将元组的所有属性集中存储在一个页面中可以影响性能。对于某些工作负载来说（如 OLTP），将相关数据集中存放可能更高效，但对于其他工作负载（如 OLAP），分离存储不同的属性可能带来更好的性能优化。不同工作负载的存储布局需求不同。

1. SELECT 语句：

SELECT P.*, R.* 
FROM pages AS P 
INNER JOIN revisions AS R 
ON P.latest = R.revID 
WHERE P.pageID = ?

• 解释：这是一个典型的 SQL 查询，使用了 INNER JOIN 来联结两个表 pages 和 revisions。
  • P.* 和 R.*：选择 pages 表和 revisions 表中的所有字段。
  • INNER JOIN revisions AS R ON P.latest = R.revID：将 pages 表和 revisions 表联结起来，条件是 pages 表的 latest 字段与 revisions 表的 revID 字段相匹配。
  • WHERE P.pageID = ?：查询条件是 pages 表的 pageID 必须匹配给定的条件（用 ? 表示占位符）。

用途：获取 pages 表中与某个 pageID 对应的页面信息，并获取该页面最新的修订版本信息。

2. UPDATE 语句：

UPDATE useracct 
SET lastLogin = NOW(), hostname = ? 
WHERE userID = ?

• 解释：这是一个更新语句，用于修改 useracct 表中的某些字段。
  • SET lastLogin = NOW(), hostname = ?：将 lastLogin 字段更新为当前时间，hostname 字段更新为给定值（? 是占位符）。
  • WHERE userID = ?：只更新 userID 与给定值匹配的用户记录。

用途：更新用户的最后登录时间和主机名。

3. INSERT 语句：

INSERT INTO revisions VALUES (?, ?, ?)

• 解释：这是一个插入语句，用于向 revisions 表中插入新数据。
  • VALUES (?, ?, ?)：插入的数据使用占位符，具体值在执行时提供。

用途：向 revisions 表中添加一条新记录，具体值将在插入时提供。

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第二个图：

1. SELECT COUNT 和 EXTRACT 语句：

SELECT COUNT(U.lastLogin), EXTRACT(month FROM U.lastLogin) AS month 
FROM useracct AS U 
WHERE U.hostname LIKE '%.gov' 
GROUP BY EXTRACT(month FROM U.lastLogin)

• 解释：这是一个带有聚合函数和日期提取函数的查询。
  • COUNT(U.lastLogin)：统计 useracct 表中 lastLogin 字段非空的记录数。
  • EXTRACT(month FROM U.lastLogin) AS month：从 lastLogin 字段中提取登录的月份。
  • FROM useracct AS U WHERE U.hostname LIKE '%.gov'：只选择 hostname 字段以 .gov 结尾的记录。
  • GROUP BY EXTRACT(month FROM U.lastLogin)：按登录月份分组，统计每个月的登录次数。

用途：统计所有使用 .gov 主机名的用户每个月的登录次数。

总结：

• 第一张图：展示了数据查询（SELECT）、更新（UPDATE）和插入（INSERT）的基本操作。查询语句用于从两个相关表中获取信息，更新语句用于修改用户数据，插入语句则向表中添加新数据。
• 第二张图：展示了如何使用 GROUP BY 和 COUNT 来统计特定条件下的数据（如登录时间按月统计），同时演示了如何使用 EXTRACT 函数从日期中提取特定的部分。

Storage Models（存储模型）

数据库管理系统 (DBMS) 的存储模型决定了它如何在磁盘和内存中物理组织元组（即数据库的行）。不同的存储模型对不同类型的工作负载（如 OLTP 和 OLAP）具有不同的性能特性。存储模型的选择还会影响数据库系统设计的其他部分。

1. N-ary Storage Model (NSM)

中文：N-元存储模型
解释：
NSM 又称为行存储模型，是传统的数据库存储模型，它将整个元组的所有属性（即一行的所有字段）存储在同一个连续的磁盘页面中。

• 优势：这种存储模型在处理OLTP 工作负载时非常高效，因为通常只需要访问或更新单行数据（如处理一笔银行交易）。
• 劣势：当查询只需要部分列时，NSM 模型可能会加载不必要的列，导致额外的 I/O 成本。

适用场景：OLTP（联机事务处理）系统，因为其通常只涉及单行或少量数据的频繁读写操作。

2. Decomposition Storage Model (DSM)

中文：分解存储模型
解释：
DSM 又称为列存储模型，将表的每一列单独存储为一个文件或一个页面。因此，每次访问时，只需要加载所需的列而不是整个元组（行）。

• 优势：DSM 在OLAP 工作负载下表现优异，特别是对于只查询少量列的复杂分析操作，能减少 I/O 成本并提高查询效率。
• 劣势：如果需要频繁更新多列数据，DSM 的性能可能不如 NSM，因为更新时需要在多个存储位置间进行操作。

适用场景：OLAP（联机分析处理）系统，尤其是在进行聚合查询或分析时，因为这些查询往往只涉及少数列，但会处理大量行。

3. Hybrid Storage Model (PAX)

中文：混合存储模型
解释：
PAX 是一种混合存储模型，结合了 NSM 和 DSM 的优势。PAX 模型将每一个磁盘页面分为多个区域，每个区域存储一个元组的一个属性。也就是说，元组的属性按列存储在同一个页面中，而不同页面之间则存储不同元组的列。

• 优势：PAX 同时优化了行存储和列存储的性能。它能减少 I/O 操作，并优化内存中的缓存性能，因为同一页面内的列存储布局能够有效利用 CPU 缓存。
• 劣势：与 NSM 和 DSM 相比，PAX 模型的实现更复杂。

适用场景：PAX 适用于既需要处理 OLTP 事务，又需要执行 OLAP 查询的混合工作负载系统（如 HTAP 系统）。这种模型提供了一种折中方案，适用于需要平衡行存储和列存储优势的场景。

1. N-ary Storage Model (NSM)

中文：N-元存储模型
解释：
在 NSM 模型中，数据库管理系统 (DBMS) 会将单个元组（即一行）的几乎所有属性连续存储在同一个磁盘页面上。这种模型也被称为行存储模型（row store），因为它将一整行的数据按顺序存储在一起。

2. 适用于 OLTP 工作负载

• 特点：NSM 模型非常适合 OLTP（联机事务处理）类型的工作负载，因为这些工作负载通常涉及对单个实体的频繁访问和大量的写操作。
• 优势：由于所有的元组属性都被连续存储在一个页面中，访问单个实体时可以减少磁盘 I/O 操作，从而提高效率。这样就可以快速读取或更新整个元组（即一行）的所有字段，这对于频繁的写操作来说尤其有用。

3. 页面大小与硬件相关

• NSM 数据库的页面大小通常是 4 KB 硬件页面的整数倍。数据库系统如 Oracle、PostgreSQL 和 MySQL 的页面大小各不相同：
  • Oracle：4 KB
  • PostgreSQL：8 KB
  • MySQL：16 KB

1. Physical Organization of NSM (物理组织)

在磁盘导向的 N-元存储模型（NSM）中，DBMS 会将元组（tuple）的固定长度和可变长度属性连续存储在同一个**带插槽的页面（slotted page）**中。每个元组的属性，无论是定长还是变长，都会尽可能存储在同一页面中。

• 固定长度属性：如整数（INT）、浮点数（FLOAT），这些字段在数据库中占用的字节数是固定的。
• 可变长度属性：如字符串（VARCHAR），这些字段的长度是可变的，因此存储时需要额外的空间管理机制。

2. Slotted Page (带插槽的页面)

• Slotted page 是一种页面组织结构，页面内划分成若干插槽，每个插槽存储一个元组。页面的开始部分会有一个指针数组，记录每个插槽的位置。
• 这种方式使得在页面中插入、删除和更新元组更为灵活，因为插槽的指针可以调整。

3. Record ID (记录 ID)

• Record ID (page#, slot#)：每个元组都有一个唯一的记录 ID，由页面编号 (page#) 和插槽编号 (slot#) 组成。这两个标识符共同标识了元组在磁盘中的物理位置。
  • page#：代表元组所在的物理页面编号。
  • slot#：代表元组在该页面中的插槽编号。

4. 用途

• DBMS 使用 Record ID (page#, slot#) 来唯一标识元组，并在需要时进行查找或更新。这种物理标识符与元组的存储位置直接相关，允许系统快速定位并处理数据。

1. SQL 查询与插入语句：

4. 磁盘与页面：

• SELECT 语句：

  SELECT * FROM useracct WHERE userName = ? AND userPass = ?
  

• • 这个查询从 useracct 表中选取所有列（*），条件是 userName 和 userPass 必须与提供的值相匹配。这是一个典型的 OLTP 查询，用于验证用户的登录信息。

• INSERT 语句：

  INSERT INTO useracct VALUES (?, ?, …)
  

• • 这个插入语句向 useracct 表中插入新的一行数据。占位符 ? 用来表示在执行时插入的具体值。这是一个典型的写操作，常用于创建新用户账号等场景。

• 2. Index（索引）：

• 图中显示了一个“Index（索引）”，虽然没有深入讲解（标记为“未来讲解”），但可以推测，这个索引用于加速查询。例如，userName 和 userPass 字段可能有索引支持，以便快速查找到匹配的行。这是 OLTP 系统中常见的优化方式，特别是在频繁查询的场景下，索引有助于提高查询效率。

• 3. NSM Disk Page（NSM 磁盘页面）：

• NSM 页面结构：

  • 在 NSM 模型中，数据按照行的顺序存储。每行包含 userID、userName、userPass、hostname 和 lastLogin 等字段。这些字段被连续存储在一个页面中，每行对应一条完整的用户记录。

• 页面头部（header）：

  • 每个 NSM 页面都有一个页面头部（header），用于存储页面的元数据，如页面编号、插槽指针等信息。头部帮助管理页面中的数据。
• 图中显示了磁盘文件中 NSM 页面的存储方式。每个页面中包含了完整的元组（包括定长和可变长属性）。当系统执行 SQL 查询时，它会读取相关的页面，并利用索引查找数据，以提高查询的效率。

SELECT COUNT(U.lastLogin), EXTRACT(month FROM U.lastLogin) AS month 
FROM useracct AS U 
WHERE U.hostname LIKE '%.gov' 
GROUP BY EXTRACT(month FROM U.lastLogin)

• 解释：
  • SELECT COUNT(U.lastLogin)：统计 lastLogin 字段非空记录的数量。
  • EXTRACT(month FROM U.lastLogin)：从 lastLogin 字段中提取登录的月份，并将其作为 month 别名。
  • FROM useracct AS U：从 useracct 表中查询数据。
  • WHERE U.hostname LIKE '%.gov'：条件筛选，查找 hostname 字段中以 “.gov” 结尾的记录（通常是政府机构）。
  • GROUP BY EXTRACT(month FROM U.lastLogin)：按登录的月份分组，统计每个月有多少次登录。

这个查询典型地属于 OLAP 工作负载，涉及复杂的聚合查询和大量数据处理。

2. NSM Disk Page（NSM 磁盘页面）

• 图中显示了 NSM 的磁盘页面存储布局，所有用户数据（userID、userName、userPass、hostname、lastLogin 等）都以行的形式紧密存储在同一个页面中。
• 在这个查询中，实际上只需要读取 lastLogin 和 hostname 两列数据，但由于 NSM 是行存储模型，系统仍然需要加载整个行的数据，这可能会带来不必要的 I/O 操作。

3. OLAP 查询的局限性

• 由于 NSM 模型将每个元组的所有属性存储在一个页面上，因此当查询仅涉及某些列（如 lastLogin 和 hostname）时，系统仍然必须读取整个行的数据。这会增加磁盘 I/O 的负担，尤其是在需要处理大量行并且查询的列数较少时。
• 在 OLAP 场景下，这样的行存储模型可能不是最理想的，因为很多 OLAP 查询只需要少数几列，但 NSM 会迫使系统读取完整的行。

4. OLAP 工作负载下的挑战

• OLAP（联机分析处理） 工作负载通常需要处理大量数据并执行复杂的聚合查询（如统计、分组等）。在这种情况下，NSM 模型虽然可以执行这些查询，但它需要处理很多不必要的列，从而增加了 I/O 和处理时间。
• 例如，在这个查询中，系统需要分析 lastLogin 和 hostname 字段，但是由于 NSM 是行存储模型，查询时系统必须加载整个用户记录的所有字段，而不仅仅是所需的几列。这种行为会影响查询的效率，尤其是当表中包含大量列时。

NSM (N-ary Storage Model) 总结

优点：

1. 快速插入、更新和删除

   • 解释：NSM 模型采用行存储，因此在处理插入、更新和删除操作时非常高效，尤其是在 OLTP 场景下，这种模型的操作粒度是行，能够快速地对单行进行操作。

2. 适合需要整个元组的查询（OLTP）

   • 解释：对于那些需要检索和操作整行数据的查询（如交易处理系统中的典型操作），NSM 模型表现出色，因为它将整行数据存储在同一个页面中，这可以减少读取和写入时的 I/O 次数。

3. 可以使用面向索引的物理存储进行聚簇

   • 解释：NSM 支持基于索引的物理存储方式，如聚簇索引。这可以通过将相关的元组存储在相邻的物理页面上来优化数据访问，从而减少磁盘查找时间，提高查询效率。

缺点：

1. 不适合扫描大量表数据或子集属性

   • 解释：在需要扫描大量行但只关心某些列的情况下（如 OLAP 场景中的分析查询），NSM 会导致不必要的 I/O 操作。因为 NSM 是按行存储的，即使只查询几个列，也必须加载整个行的所有数据，这会增加系统开销。

2. 对于 OLAP 访问模式，内存局部性差

   • 解释：OLAP 查询通常涉及读取大量数据并进行复杂的聚合操作。NSM 的行存储方式在这种场景下表现不佳，因为它会导致多个不相关的属性被加载到缓存中，降低缓存效率和内存局部性。

3. 不适合压缩

   • 解释：由于 NSM 在同一个页面内存储了不同数据类型的属性（即多个值域），这使得使用统一的压缩算法变得困难。相反，列存储模型（如 DSM）更容易进行压缩，因为同一列中的值通常具有相似的数据类型和分布特性。

总结：

• 适合场景：NSM 模型非常适合 OLTP 系统，尤其是需要频繁插入、更新和删除操作的场景。此外，它在需要访问整个元组时表现优异。
• 不适合场景：对于 OLAP 场景中需要处理大量数据、扫描部分列的查询，NSM 的性能表现欠佳，并且由于内存局部性差和压缩难度大，不能有效支持这种工作负载。

NSM 行存储模型的选择取决于系统的工作负载类型。如果你的数据库系统主要处理事务性操作（OLTP），NSM 是很好的选择，但如果你更多的是执行分析性查询（OLAP），那么列存储模型可能是更好的方案。