支持可扩展事务处理的数据库日志机制及其实现

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61672232
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The convergence of traditional domains and internet industries results in great pressure on backend transaction processing systems in the perspective of performance and scalability. Scalable data management systems are major players that may solve the problem. However, due to the requirements of consistency to database logs, existing logging mechanism cannot scale along with the system, thus become the bottleneck of the system. This project proposes to study fast logging and instant recovery theories and technologies. The research will focus on technologies of optimization of single-node logging, various log synchronization strategies, logging on non-volatile memory, etc. The technologies are to be integrated in open-source systems and evaluated by open benchmarks. The research aims at solving the bottleneck problem of logging, and supporting to build open and secure information systems. The research team has strong research background in streaming data processing, distributed data management, and database management systems with new architecture. The research plan is innovative and practical.
随着互联网向传统行业渗透,以及传统领域的互联网化,后台事务处理系统面临着前所未有的性能和可扩展性压力。可扩展数据管理系统是解决新兴互联网级应用事务处理需求问题的主要发展方向,但由于日志记录本身的特点,现有技术不足以满足系统横向扩展后对日志记录高效、快速、高通量,以及事务恢复可靠、可用、即时的要求。项目针对具有高性能、高通量、高可靠、高可用、高一致性的事务处理需求,基于可扩展DBMS架构,系统研究高速日志记录和即时恢复的理论和方法;重点研究单节点日志记录优化、多节点日志同步策略、新型非易失内存的利用等关键技术;形成开源系统原型,通过基准评测,验证研究成果的效果;解决日志机制这一事务处理性能瓶颈问题;为落实我国关键信息系统“自主可靠、安全可控”发展战略提供技术支撑。申请人和研究团队在高速数据流处理、分布式数据管理技术、新型数据管理系统等方面有长期丰富的研究积累,具有顺利开展项目研究的良好基础。

结项摘要

随着互联网向传统行业渗透,以及传统领域的互联网化,后台事务处理系统面临着前所未有的性能和可扩展性压力。可扩展数据管理系统是解决新兴互联网级应用事务处理需求问题的主要发展方向,但由于日志记录本身的特点,现有技术不足以满足系统横向扩展后对日志记录高效、快速、高通量,以及事务恢复可靠、可用、即时的要求。项目针对具有高性能、高通量、高可靠、高可用、高一致性的事务处理需求,基于可扩展DBMS架构,系统研究了高速日志记录和即时恢复的理论和方法;重点研究了单节点日志记录优化、多节点日志同步策略、新型非易失内存的利用等关键技术;形成开源系统原型,通过基准评测, 验证了研究成果的效果;解决了日志机制这一事务处理性能瓶颈问题。项目成果作为开源数据库管理系统的一部分,成功在交通银行多个业务系统中应用,为落实我国关键信息系统“自主可靠、安全可控”发展战略提供了技术支撑。..课题已发表期刊论文3篇,会议论文9篇,另有一篇论文被SIGMOD 2018接收。课题申请专利1项,发布开源系统1项,培养博士生2名,硕士生2名。课题成果作为主要研究内容之一,获得了2017年度高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)科技进步一等奖。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(9)
专利数量(1)
Log Replication and Recovery in Cluster-Based Database System
基于集群的数据库系统中的日志复制与恢复
  • DOI:
    10.13328/j.cnki.jos.005162
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王嘉豪;蔡鹏;钱卫宁;周傲英
  • 通讯作者:
    周傲英
Top-k temporal keyword search over social media data
社交媒体数据上的 Top-k 时间关键词搜索
  • DOI:
    10.1007/s11280-016-0430-0
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    World Wide Web-Internet and Web Information Systems
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Xia Fan;Yu Chengcheng;Xu Linhao;Qian Weining;Zhou Aoying
  • 通讯作者:
    Zhou Aoying
Fault-Tolerant Precise Data Access on Distributed Log-Structured Merge-Tree
分布式日志结构合并树上的容错精确数据访问
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Data Science and Engineering
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Tao Zhu;Huiqi Hu;Weining Qian;Huan Zhou;Aoying Zhou
  • 通讯作者:
    Aoying Zhou

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  • 通讯作者:
    钱卫宁

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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