种类型即Q6、Q7、Q8语句的分析结果来看，运两种分析任务都有一个 共同的特征。运个特征表现在运Ξ个分析语句都至少包含一个join的分析语句。目前，分布 式的科学数据库并不能很好的支持join操作，因为join操作需要在所有FASTDB的worker节 点上操作数据，如此会造成频繁的网络数据包传输形成网络的性能瓶颈。对很多分布式数 据库来说，如果发生网络的堵塞，查询分析任务往往不能被有效的执行。此外，FASTSDB在存 储数据时会将数据压缩，运样会给join查询带来一部分的解压开销，运部分开销无法避免， 运本身会导致FASTDB在执行join查询语句时的性能下降。但是对于其他的查询，该开销的 影响不是很大，因为其他查询可W并行实现解压运一过程。更进一步分析，join操作需要在 协调节点进行大量的计算，随着数据集的增大运种情形往往会造成巨大的内存开销。
[0067] 为了更明显的得到FASTDB和SkyServer性能表现，对Q5在不同系统中的响应时间 换算成不同的单位得到结果如图11和图12所示。
[0068] 从图可知，随着数据集的增大，FASTDB和SkyServer执行Q5所需的时间开销也随之 增大，然而，数据集从20GB增加到50GB时，两者都有一个明显的性能转折，FASTDB在此区间 的性能变化相对SkyServer系统较小时因为其把数据分割分布到所有节点中进行并行的分 析处理，而且返回的结果的数据量达不到网络瓶颈，因而查询速度快，同时FASTDB在把数据 分发给每个数据库节点时，也对数据做了压缩处理。因此其性能比SkyServer提升了 10到30 倍左右。
【附图说明】
[0069] 图1是本发明的基础构架框图；
[0070] 图2是本发明的系统监控子系统结构框图；
[0071] 图3是Q1的处理时间内FASTDB和SkyServer在不同数据集大小上的总体性能表现 对比图；
[0072] 图4是Q2的处理时间内FASTDB和SkyServer在不同数据集大小上的总体性能表现 对比图；
[0073] 图5是Q3的处理时间内FASTDB和SkyServer在不同数据集大小上的总体性能表现 对比图；
[0074] 图6是Q4的处理时间内FASTDB和SkyServer在不同数据集大小上的总体性能表现 对比图；
[0075] 图7是Q5的处理时间内FASTDB和SkyServer在不同数据集大小上的总体性能表现 对比图；
[0076] 图8是Q6的处理时间内FASTDB和SkyServer在不同数据集大小上的总体性能表现 对比图；
[0077] 图9是Q7的处理时间内FASTDB和SkyServer在不同数据集大小上的总体性能表现 对比图；
[007引图10是Q8的处理时间内FASTDB和化yServer在不同数据集大小上的总体性能表现 对比图；
[0079] 图11是化yServer执行Q5的响应时间随数据量变化图；
[0080] 图12是FASTDB执行Q5的响应时间随数据量变化图。
[OOW]附图中的标记为：1-数据处理子系统，2-数据存储子系统，3-系统监控子系统，4- 协调者引擎，5-元数据库，6-监控客户端，7-监控代理端，8-监控服务端，9-数据库节点，10- 监控系统界面，11-基于Web浏览器的前端界面，12-第一执行引擎，13-本地存储，14-FASTDB 编程接口，15-第二执行引擎，16-KVM虚拟机。
【具体实施方式】
[0082] 实施例1。一种基于阵列模型的数据库系统，包括数据处理子系统1，数据处理子系 统1分配任务给数据存储子系统2,系统监控子系统3对数据存储子系统2进行收集监控数据 后，反馈给数据处理子系统1，系统监控子系统3通过分配方法对数据处理子系统1的分配任 务进行调节；
[0083] 数据处理子系统1用于数据处理、分析和转换；
[0084] 数据存储子系统2用于支持数据到阵列数据库引擎的无缝存储；
[0085] 系统监控子系统3用于实时监控所有数据库节点，并且获得系统监控日志。
[0086] 所述系统监控子系统3,包括监控客户端6,监控客户端6收集监控数据传送到监控 代理端7，监控代理端7再将监控数据反馈到监控服务端8，监控服务端8按分配方法对数据 处理子系统1的分配任务进行调节。
[0087] 所述的数据处理子系统1，包括协调者引擎4,协调者引擎4内设有第一执行引擎 12,协调者引擎4负责将用户要加载进本数据库系统的数据加载到各数据库节点9的本地存 储13中，并在元数据库5中更新各数据库节点9的本地数据的统计信息。
[0088] 所述的数据存储子系统2,设有1个W上数据库节点9,每个数据库节点9对应安装 有监控客户端6,数据库节点9内还设有第二执行引擎15。
[0089] 所述系统监控子系统3收集的监控数据，包括:CPU利用率、内存量、磁盘读写速率、 网络带宽利用率、过去t秒内任务的平均等待时间、任务数量和数据库节点负载，其中，600 < t< 7200。
[0090] 进行任务分配时，根据系统监控子系统3收集的监控数据按照如下的分配方法分 配任务：
[0091] 如果某数据库节点9上的CPU利用率超过a%，则不让该数据库节点9参与任务T及 其子任务的执行，其中，65%如％。；，本系统默认设置a% =65%，本数据库系统的系统 管理员可W根据系统实际运行情况对本参数进行调整；
[0092] 进行任务分配时，根据系统监控子系统3收集的监控数据按照如下的分配方法分 配任务：
[0093] 如果任务T及其子任务在某数据库节点9上运行时所需要的内存量，超过该数据库 节点9的可用内存量的b%，则不让该数据库节点9参与任务T及其子任务的执行，其中60% <b%含1;本系统默认设置b%=60,本数据库系统的系统管理员可W根据系统实际运行情 况对本参数进行调整；
[0094] 进行任务分配时，根据系统监控子系统3收集的监控数据按照如下的分配方法分 配任务：
[00M]如果某数据库节点9上的磁盘读写速率超过了最高速度的C%，则不让该数据库节 点9参与任务T及其子任务的执行，其中60%含C%含1;本系统默认设置C% =60%，本数据 库系统的系统管理员可W根据系统实际运行情况对本参数进行调整；
[0096] 进行任务分配时，根据系统监控子系统3收集的监控数据按照如下的分配方法分 配任务：
[0097] 如果某数据库节点9上的网络带宽利用率超过了最高带宽的d%，则不让该数据库 节点9参与任务T及其子任务的执行，其中60%含d%本系统默认设置d%=60%，本数 据库系统的系统管理员可W根据系统实际运行情况对本参数进行调整；
[0098] 进行任务分配时，根据系统监控子系统3收集的监控数据按照如下的分配方法分 配任务：
[0099] 如果某数据库节点9上当前正在等待执行的任务队列中的任务，其预估的平均等 待时间超过了ti秒，则不让该数据库节点9参与任务T及其子任务的执行，其中，300含ti < 7200;本数据库系统的系统管理员可W根据系统实际运行情况对本参数进行调整。预估的 平均等待时间的取值为本数据库节点9在过去t秒内的任务平均等待时间；
[0100] 进行任务分配时，根据系统监控子系统3收集的监控数据按照如下的分配方法分 配任务：
[0101] 如果某数据库节点9上的等待执行的任务数量超过了 m，则不让该数据库节点9参 与任务T及其子任务的执行，其中10 ^ m。本系统默认设置m= 10，本数据库系统的系统管理 员可W根据系统实际运行情况对本参数况进行调整。
[0102] 进行任务分配时，根据系统监控子系统3收集的监控数据按照如下的分配方法分 配任务：
[010引如果某数据库节点9在过去的时间t2秒内，其CPU平均利用率超过了e%，且CPU当 前的利用率已经超过了 rXe%，则不让该数据库节点9参与任务T及其子任务的执行，其中， 0.6<r< 1，300 < t2< 7200,65% <e% < 1;本系统默认设置r = 0.6，t2 = 300，e%=65%，本 数据库系统的系统管理员可W根据系统实际运行情况对各参数进行调整；
[0104] 进行任务分配时，根据系统监控子系统3收集的监控数据按照如下的分配方法分 配任务：
[0105] 如果某数据库节点9在过去的时间t3秒内，其内存平均利用率超过了f %，且内存 当前的使用率已经超过了rXf %，而任务T及其子任务在该数据库节点9上运行时所需要的 内存量超过该数据库节点9的可用内存量的g%，则不让该数据库节点9参与任务T及其子任 务的执行，其中，〇.6<r^，g<f，300 < t3^200,60% <f%。，75% <g%本系统默 认设置r = 0.6，t3 = 300，f % = 65 %，g % = 75 %，本数据库系统的系