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本发明公开了一种分布式数据库中并发工作负载的性能预测方法，建立线性回归模型，用于判断分布式数据库中查询之间的相互作用，并预测分布式数据库系统中不同并发程度下的查询延时L，数据库通过查询延时L进行任务的选择性分配；其主要步骤包括有：A、查询延时L的度量值选择；B、查询组合并发情况下的相互作用建立线性回归模型；C、实验论证线性回归模型的正确性和有效性。通过反复实验证明查询延时，网络延时和I/O块读次数总的平均相对误差分别为14％，30％和37％，从实验结果可以看出本发明提出的线性回归模型可以很好的对分布式数据库进行并发工作负责的性能预测，从而便于数据库后续的任务分配，可以缩短查询的平均等待时间。

与现有技术相比，在分布式数据库中由于节点之间数据的传输，系统中执行查询时会涉及到网络开销，因此在预测并发查询执行性能的时候，考虑了网络延时，本发明中提出了线性回归模型来预测分布式数据库系统中并发执行分析型工作负载时的交互作用。由于网络延时和本地处理是查询执行时间最重要的两个因素，因此在本发明中，本发明从网络延时，本地处理以及不同程度的并发性三个方面，利用线性回归模型来分析查询执行行为。另外，本发明中采用抽样技术来获得不同并发程度下的查询组合。本发明的模型是在由PostgreSQL构建的集群中，利用典型的分析型工作负载TPC-H数据集来完成性能预测，通过反复实验证明查询延时，网络延时和I/O块读次数Y总的平均相对误差分别为14％，30％和37％，从实验结果可以看出本发明提出的线性回归模型可以很好的对分布式数据库进行并发工作负责的性能预测，从而便于数据库后续的任务分配，可以缩短查询的平均等待时间。

团队由贵州各高校师生组成固定团体，目前约500人，下设综合部、自科项目与平台管理部、社科项目与平台管理部、成果与知识产权管理部。成果与知识产权管理部：1.负责收审、查验、评定、核算的科研成果积分和奖励。2.负责对外产学研合作和成果转移转化等工作。3.负责科研成果汇编及数据信息的保密管理、存档。团队重管理、讲效率，团队纪律严格、明确责任、不懈努力、开拓进取，为增强团队每一个成员的的创新能力，团队定期开展研讨交流会，在研讨交流中拓宽成员思路，在团建活动中凝聚团队力量。