49、基于长期周期性访问模式的数据预取与 E - ETL 框架解析

基于长期周期性访问模式的数据预取与 E - ETL 框架解析

在数据处理和存储领域，数据预取和 ETL（Extract, Transform, Load）流程管理是至关重要的环节。数据预取能够提前获取数据，减少数据访问延迟，提升系统性能；而 ETL 流程则负责从外部数据源提取数据、进行转换和加载到数据仓库中。然而，这两个领域都面临着一些挑战，下面将详细介绍相关内容。

数据预取相关内容

1. 预取开销与缓存问题
   • 硬件资源与预取开销 ：不同的工作负载对硬件资源的需求不同。在 OLTP 工作负载下，磁盘可能成为性能瓶颈；而在 OLAP 工作负载下，连接数据存储引擎和磁盘的后端网络可能会高度饱和，磁盘却未得到充分利用。预取请求带来的额外开销取决于所涉及的硬件资源以及这些资源的利用率对系统性能的关键程度。可以通过识别预取请求数据路径上的硬件资源，并利用利用率统计数据评估其对当前正在执行的需求请求服务时间的影响，来估算这种开销。
   • 缓存使用的影响 ：使用有限大小的缓存来存储预取数据块是一个重要问题，可能对系统性能产生重大影响。在某些情况下，即使预取的块在不久的将来会被访问，但将文件块预取到缓存中可能会有害，因为缓存可能会驱逐那些同样可能在不久的将来被引用的块。因此，开发的成本函数应考虑三个因素：读取数据元素产生的额外开销、缓存成本和预测器的置信度。
2. 预取启动时机 ：预取启动过早，预取的数据可能会被替换，所以预取请求必须及时执行。读取数据的时间应取