Monte Carlo 中的 MigCast：NoSQL 数据库数据模型演进的影响
数据库
2021-04-27 v1
摘要
在基于 NoSQL 的软件开发过程中，数据模型随应用代码自然演进。尤其在敏捷开发中，新应用版本频繁部署并引发模式变更。最终，必须就持久化于云托管生产数据库中的版本化遗留数据的迁移做出决策。我们解决了这一模式演进问题，并给出了近乎穷尽计算的结果，软件项目相关方借此可管理数据模型演进的运维成本，并相应调整其软件发布策略，以在迁移成本与延迟这两项竞争指标上符合服务级别协议。我们确凿地阐明了 NoSQL 数据库中的数据模型演进如何在考量迁移场景所有相关特征的情况下影响上述指标。由于计算迁移场景搜索空间中的所有可能组合将远超计算能力，我们采用了重复采样的概率性 Monte Carlo 方法，作为控制数据模型演进复杂度的成熟手段。我们的实验展示了迁移策略在数据实体访问强度与分布、模式变更种类以及底层数据模型特征方面的性能所受定性与定量影响。
引用
@article{arxiv.2104.11787,
title = {MigCast in Monte Carlo: The Impact of Data Model Evolution in NoSQL Databases},
author = {Andrea Hillenbrand and Uta Störl and Shamil Nabiyev and Stefanie Scherzinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.11787},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 15 figures