软件学报

作者：王嵩立，荆一楠，何震瀛，张凯，王晓阳

单位：王嵩立，上海市数据科学重点实验室, 上海 200433;复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 20043811,荆一楠，上海市数据科学重点实验室, 上海 200433;复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 20043802,何震瀛，上海市数据科学重点实验室, 上海 200433;复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 20043803,张凯，上海市数据科学重点实验室, 上海 200433;复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 20043804,王晓阳，上海市数据科学重点实验室, 上海 200433;复旦大学 计算机科学技术学院, 上海 20043805

关键词：数据库系统;混合事务和分析处理;查询处理;数据库存储;存储模型;事务处理

基金：国家自然科学基金(62072113)

数据库管理系统根据应用场景分为事务型(OLTP)系统和分析型(OLAP)系统. 随着实时数据分析需求增长, OLTP任务和OLAP任务混合的场景越来越普遍, 业界开始重视支持混合事务和分析处理(HTAP)的数据库管理系统. 这种HTAP数据库系统除了需要满足高性能的事务处理外, 还需要满足实时分析对数据新鲜度的要求. 因此, 对数据库系统的设计与实现提出了新的挑战. 近年来, 在工业界和学术界涌现了一批架构多样、技术各异的原型和产品. 综述HTAP数据库的背景和发展现状, 并且从存储和计算的角度对现阶段的HTAP数据库进行分类. 在此基础上, 按照从下往上的顺序分别总结HTAP系统在存储和计算方面采用的关键技术. 在此框架下介绍各类系统的设计思想、优劣势以及适用的场景. 此外, 结合HTAP数据库的评测基准和指标, 分析各类HTAP数据库的设计与其呈现出的性能与数据新鲜度的关联. 最后, 结合云计算、人工智能和新硬件技术为HTAP数据库的未来研究和发展提供思路.

来源：2024年第1期

《软件学报》期刊编辑部

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