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Enregistrement W2415890791 · doi:10.82308/28801

Practical and consistent database replication

2007· article· en· W2415890791 sur OpenAlexaff
Yi Lin

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSerializabilityDatabaseData integrityScalabilityCorrectnessDistributed databaseConcurrency controlRollbackDistributed computingIsolation (microbiology)Distributed transactionDatabase transactionTransaction processingProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Replicating data across different databases has the potential to provide low response times since data can be accessed locally, high scalability since load can be distributed, and fault-tolerance since the data can be accessed as long as one replica is available. A big challenge of database replication is to handle updates such that the entire replicated database appears as if there is only a single logical copy of the data. The standard correctness criterion for database replication is 1-copy-serializability (1-copy-SE) which guarantees that a replicated database behaves as a non-replicated database with serializability (SE), the highest isolation level for transaction execution. In this thesis, we propose a new criterion, 1-copy-snapshot-isolation (1-copy-SI), due to the popularity of snapshot isolation (SI) over serializability in major database systems. SI allows some non-serializable executions, but it provides better concurrency and can be implemented efficiently. However, current definitions of SI allow for the violation of integrity constraints while commercial implementations of snapshot isolation maintain them. Hence, we define a new isolation level SI+IC which represents the isolation level implemented in current systems. From there, we propose a criterion 1-copy-SI+IC that respects both SI and integrity constraints in a replicated database. As a second step, we develop a replication solution that provides many features. It provides 1-copy-SI+IC. It is implemented in a middleware between clients and original database system, and thus, does not require changes to the source code of the database system. Despite being at the middleware level, it provides concurrency at the record level, and thus, the same concurrency level as the database system itself. Furthermore, it provides a standard database interface, and thus, is transparent to the application. It also offers fault-tolerance. Finally, it includes protocols that are able to handle a wide-area environment. This is achieved by a careful choice of communication patterns that keep communication across the wide area network at a minimum. The approach is implemented within a middleware-based framework that allows for an easy plug-in of replication algorithms. Our solution is carefully evaluated, comparing several design alternatives. Additionally, it is compared against a traditional replication protocol, that is widely implemented in current systems. The evaluation shows that our protocols have very good performance and compare favourably with existing solutions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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