CN107515880A - 数据分散处理系统与方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种数据分散处理系统与分法，适于提供网络交易服务给客户端；此数据分散处理系统包括数据库、物件控制服务器以及应用服务器；物件控制服务器从数据库撷取出巨量负载数据；物件控制服务器并将巨量负载数据的多个数据物件储存于第一存储器，以及建立这些数据物件的链表关系；应用服务器响应于客户端发出的指令而将数据异动请求传送至物件控制服务器；当物件控制服务器接收到数据异动请求，物件控制服务器依据链表关系读取第一存储器中的巨量负载数据，并依据数据异动请求更新第一存储器中的巨量负载数据以及同步更新数据库。

Description

数据分散处理系统与方法

技术领域

本发明涉及一种数据分散处理技术，尤其涉及一种网络交易的数据分散处理系统与方法。

背景技术

长期以来，电子商务平台所提供的网络交易服务随着网络的普及而广泛地被使用。图1是已知的一种网络交易系统的示意图。请参照图1，网络交易系统10包括数据库110以及应用服务器群120。应用服务器群120包括N台应用服务器120_1～120_N。以网络交易系统10为一购票系统为例，数据库110可储存有客户端的使用者帐号、密码等用户信息，也储存有节目场次、票区信息、各个座位的划位状态等门票信息。客户端140、150、160可经由网络130连接至应用服务器群120，并利用使用者帐号来登录网络交易系统10。之后，举例而言，客户端140可利用应用服务器120_1来存取数据库110，以从数据库110获取感兴趣的门票相关信息。当客户端140决定预订门票或购买门票时，客户端140同样可利用应用服务器120_1来存取数据库110，以更新数据库110中的划位状态。

常见的，庞大数量的客户端往往会在门票开卖的瞬间同时登录网络交易系统，以抢购数量有限的门票。此时，由于大量的客户端同时通过应用服务器来存取数据库，数据库或应用服务器都可能发生过载而导致整个网络交易系统反应缓慢或故障的现象。

已知的作法可通过扩增应用服务器的数量来改善网络交易系统的效能，但数据库同时被大量客户端存取而导致数据库效能不佳的现象依然存在。另外，提升数据库的硬件规格或可提高数据库的运作效能，但此举并不能改善抢购事件发生时大量客户端集中存取相同类型数据而导致数据库效能不佳的问题。此外，分散式数据库虽然可达到分散处理数据的目的，但须对既有的数据库进行大幅度的程序修改，且若设计不周可能发生各分散式数据库的数据不一致或数据不即时的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种数据分散处理系统与方法，可避免网络交易系统因为数据库被大量客户端同时存取而发生反应缓慢的现象，从而大幅提升网络交易服务的效率。

本发明提出一种数据分散处理系统，此数据分散处理系统提供一网络交易服务给一客户端。此数据分散处理系统包括数据库存储装置、物件控制服务器，以及应用服务器。数据库存储装置储存有一数据库。物件控制服务器包括第一存储器并连接至数据库，并从数据库撷取出巨量负载数据。物件控制服务器并将巨量负载数据的多个数据物件储存于第一存储器，以及建立这些数据物件的一链表关系。应用服务器连接于物件控制服务器与客户端之间，响应于客户端发出的指令而将数据异动请求传送至物件控制服务器。当物件控制服务器接收到数据异动请求，物件控制服务器依据链表关系读取第一存储器中的巨量负载数据，并依据数据异动请求更新第一存储器中的巨量负载数据以及同步更新数据库。

从另一观点来看，本发明提出一种数据分散处理方法，适用于一数据分散处理系统。此数据分散处理系统提供一网络交易服务给客户端，所述方法包括下列步骤。从数据库撷取出巨量负载数据，将巨量负载数据的多个数据物件储存于物件控制服务器的第一存储器，以及建立数据物件的链表关系。响应于客户端发出的指令而传送数据异动请求至物件控制服务器。依据链表关系读取第一存储器中的巨量负载数据，并依据数据异动请求更新第一存储器中的巨量负载数据以及更新数据库。

基于上述，本发明提出一种数据分散处理系统与方法，通过增设物件控制服务器来分散数据库的负载。物件控制服务器从数据库撷取出巨量负载数据，将巨量负载数据的多个数据物件储存于物件控制服务器的第一存储器，以及建立数据物件的链表关系。再者，数量庞大的客户端并不会通过应用服务器直接存取数据库，而是通过物件控制服务器依据客户端的指令来更新巨量负载数据并同步更新数据库，从而统一数据库的更新窗口。如此一来，所有数据还是可统一储存于稳定且可靠的数据库，且数据库可避免因巨量负载数据同时被大量客户端集中存取而过载。

为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图式作详细说明如下。

附图说明

图1是已知的一种网络交易系统的示意图。

图2是依据本发明一实施例所绘示的数据分散处理系统的示意图。

图3是依据本发明一实施例所绘示的数据分散处理方法的流程图。

图4是依据本发明一实施例所绘示的数据分散处理系统的示意图。

图5是依据本发明一实施例所绘示的数据分散处理方法的流程图。

附图标记说明：

10、20：数据分散处理系统；

110：数据库；

120：应用服务器群；

120_1～120_N、230：应用服务器；

130、240：网络；

140、150、160、250：客户端；

210：数据库存储装置；

211：存储媒介；

211d：数据库；

GD：巨量负载数据；

220：物件控制服务器；

220m：存储器；

260_1～260_P：静态服务器；

270：负载平衡器；

cmd：指令；

msg1：更新通知；

m_request：数据异动请求；

q_request：数据查询请求；

S301～S303、S510～S508：步骤。

具体实施方式

为使本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图作详细说明如下。

图2是依据本发明一实施例所绘示的数据分散处理系统的示意图。请参照图2，数据分散处理系统20提供网络交易服务给客户端250。须说明的是，本实施例是以客户端250为例以清楚说明本发明，但本发明对于客户端的数目并不限制。对于一提供网络交易服务的系统而言，客户端的数目是可变的。客户端250可经由网络240登录数据分散处理系统20，以进行网络交易。网络240例如是互联网，但不局限于此。客户端250可以是电脑系统、移动装置，或任何具备网络连接能力的装置，在此并不限制其种类。

数据分散处理系统20包括数据库存储装置210、物件控制服务器220，以及应用服务器230。数据库存储装置210包括存储媒介211而储存数据库211d。具体而言，数据库211d记录有客户端250的用户信息以及待售物件的信息。数据库211d例如是一关系数据库(relational database)，并将代售物件的信息记录于多个联合表(joint table)中。存储媒介211例如是硬盘(Hard Disk Drive，HDD)、固态硬盘(Solid State Drive，SSD)或类似元件或上述元件的组合。

物件控制服务器220包括存储器220m并连接至数据库存储装置210。物件控制服务器220可由具有运算能力的至少一台电子装置而实现。上述电子装置可以是台式电脑、笔记本电脑、服务器、工作站电脑等具运算功能的电子装置，其可至少包括(但不仅限于)处理器(未绘示)(例如，中央处理器(Central Processing Unit；CPU)、微处理器(Microprocessor)、数字信号处理器(DSP)、可编程控制器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit；ASIC)。

当客户端250通过网络240登录数据分散处理系统20或进行网络交易时，应用服务器230可以通过网络240传送一网页画面给客户端250，以显示给使用者目前的系统信息，并且也可以让客户端250的使用者通过此网页画面来输入数据或下达交易指令。然而，本发明对于应用服务器的数量并不限制，其可依照实际需求而定。另外，应用服务器230可由具有运算能力的至少一台电子装置而实现。上述电子装置可以是台式电脑、笔记本电脑、服务器、工作站电脑等具运算功能的电子装置，其可至少包括(但不仅限于)处理器(未绘示)(例如，中央处理器、微处理器、数字信号处理器、可编程控制器、专用集成电路。

图3是依据本发明一实施例所绘示的数据分散处理方法的流程图。以下将以图3来说明数据分散处理系统20的详细运作方式。请同时参阅图2与图3。

当数据分散处理系统20启动时，在步骤S301，物件控制服务器220从数据库211d撷取出巨量负载数据GD，将巨量负载数据GD的多个数据物件储存于物件控制服务器220的存储器220m，以及建立数据物件的链表(linked list)关系。须说明的是，巨量负载数据GD是基于一单位时间内的存取频繁度而定。换言之，巨量负载数据GD为瞬间大量交易发生时最频繁被使用的数据。举例而言，数据库211d可能储存有多场售票活动的票务信息，物件控制服务器220可将这些售票活动中的最热门活动所对应票务信息识别为巨量负载数据GD，并特别巨量负载数据GD从数据库211d中撷取出来。于此，巨量负载数据GD可包括最热门活动的多个座位与这些座位的定位状态。物件控制服务器220的存储器220m例如是非易失性存储器(non-volatile memory)或易失存储器(volatile memory)，本发明对此并不限制。在一实施范例中，存储器220m可以是存取速度快速的随机存取存储器。

当客户端250的使用者下达交易指令时，在步骤S302，应用服务器230响应于客户端发出的指令cmd而传送数据异动请求m_request至物件控制服务器220。接着，当物件控制服务器220接收到数据异动请求m_request，在步骤S303，物件控制服务器220依据链表关系读取存储器220m中的巨量负载数据GD，并依据数据异动请求m_request更新存储器220m中的巨量负载数据GD以及更新数据库211d。在本实施例中，物件控制服务器220例如是发出更新通知msg1来更新数据库211d。如此，数据库211d中巨量负载数据的更新动作是统一由物件控制服务器220来负责，可避免大量客户端瞬间一起更新数据库211d的现象。

基于上述，物件控制服务器220设置于数据库存储装置210以及应用服务器间230，以分担数据库211的作业量。进一步来说，本发明是将因大量瞬间交易而被集中存取的巨量负载数据撷取出来，并通过物件控制服务器220来处理巨量负载数据的更新动作。如此一来，在维持网络交易系统的既有架构的前提下，数据分散处理系统20承载大量交易的能力可大幅提升。再者，由于本发明不需要更改数据库211的数据库架构，因此不仅可保留既有数据库的优点，还可降低系统开发以及维护所耗费的成本。

然而，本发明的实现方式不限于上述说明，可以对于实际的需求而酌予变更上述实施例的内容。例如，在本发明的另一实施例中，物件控制服务器还可将巨量负载数据与链表关系复制到至少一静态服务器。当客户端欲查询巨量负载数据中的信息时，静态服务器可负责提供查询结果给客户端，以大幅降低数据库的负担。以下则举另一实施例详细说明。

图4是依据本发明一实施例所绘示的数据分散处理系统的示意图。请参照图4，图4所示的数据分散处理系统除了包括数据库存储装置210、物件控制服务器、应用服务器230之外，还包括P个静态服务器260_1～260_P以及负载平衡器270，其中P为大于0的整数。负载平衡器270连接于静态服务器260_1～260_P以及应用服务器230之间。

静态服务器260_1～260_P以及负载平衡器270可由具有运算能力的至少一台电子装置而实现。上述电子装置可以是台式电脑、笔记本电脑、服务器、工作站电脑等具运算功能的电子装置，其可至少包括(但不仅限于)处理器(未绘示)(例如，中央处理器、微处理器、数字信号处理器、可编程控制器、专用集成电路。

在图4所示的实施例中，由于本实施例对巨量负载数据的数据查询动作与数据更新动作是分开由物件控制服务器220以及静态服务器各自负责，因此应用服务器230可辨识客户端250发出的指令是否属于更改巨量负载数据GD的数据异动请求m_request，从而将数据异动请求m_request传送至物件控制服务器220并将数据查询请求q_request传送至静态服务器。

图5是依据本发明一实施例所绘示的数据分散处理方法的流程图。以下将以图5来说明数据分散处理系统40的详细运作方式。请同时参阅图4与图5。

须先说明的是，数据库211d例如是一关系数据库(relational database)，并将代售物件的信息记录于多个联合表(joint table)中。关系数据库是将数据间的关联性以列表的形式加以表达，并将数据存储在列表中，以便于查询。关系数据库具有节省储存空间、减少输入错误、方便数据修改等优点。因此，管理者过去大量使用关系数据库以及结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)指令来储存以及管理数据。

在步骤S501，物件控制服务器220从数据库211d撷取出巨量负载数据GD，将巨量负载数据GD的多个数据物件储存于物件控制服务器220的存储器220m，以及建立数据物件的链表关系。值得一提的是，在本实施例中，存储器220m中的巨量负载数据GD是以链表的数据结构而储存，数据库211d中的巨量负载数据GD是以形成关联式表单的方式而储存。

在一实施例中，物件控制服务器220可依据关联式表单之间的关联性而将数据物件储存于一树状结构中的多个节点中。上述的树状结构包括多个阶层。举例巨量负载数据GD为票务信息为例，上述树状结构的根节点用于储存节目场次，连接根节点的第一层中间节点的可用于储存多个票区，连接第一层中间节点的第二层中间节点的可用于储存各个票区内的多个座位，依此类推。基于此规则建立的树状结构，物件控制服务器220可快速地存取存储器220m中的巨量负载数据GD。

在步骤S502，物件控制服务器220将巨量负载数据GD与链表关系复制到至少一静态服务器260_1～260_P的存储器260_1m～260_Pm。也就是说，每一个静态服务器260_1～260_P都是利用链表的数据结构来储存相同的巨量负载数据GD。当客户端250发出指令cmd，在步骤S503，应用服务器230辨识客户端250发出的指令cmd为数据异动请求m_request或数据查询请求q_request。

当客户端250发出的指令cmd是数据异动请求m_request，在步骤S504，应用服务器230响应于客户端250发出的指令cmd而传送数据异动请求m_request至物件控制服务器220。接着，在步骤S505，物件控制服务器220依据链表关系读取存储器220m中的巨量负载数据GD，并依据数据异动请求m_request更新存储器220m中的巨量负载数据GD以及更新数据库211d。举例而言，物件控制服务器220可响应于更新存储器220m中的巨量负载数据GD而同步更新数据库211d，或周期性依据存储器220m内的巨量负载数据GD来更新数据库211d，致使存储器220m以及数据库211d内的巨量负载数据可以一致。

在本实施例中，在步骤S506，当物件控制服务器220依据数据异动请求m_request更新存储器220m中的巨量负载数据GD时，物件控制服务器220同步更新数据库211d中的联合表的至少其中之一。物件控制服务器220可通过更新信息msg1来更新数据库211d中的联合表。

此外，在步骤S507，当物件控制服务器220响应于数据异动请求m_request更新存储器220m中的巨量负载数据GD时，物件控制服务器220传送异动通知msg2至静态服务器260_1～260_P。在步骤S508，静态服务器260_1～260_P依据异动通知msg2更新存储器260_1m～260_Pm中的巨量负载数据GD。如此一来，存储器260_1m～260_Pm中的巨量负载数据GD也可即时更新，以提供最即时的数据给客户端250。

另一方面，在步骤S509，当指令cmd为数据查询请求q_request，应用服务器230将数据查询请求q_request传送至静态服务器260_1～260_P。在步骤S510，负载平衡器270依据静态服务器260_1～260_P的负载状态来分配数据查询请求q_request给静态服务器260_1～260_P其中之一。在步骤S511，静态服务器260_1～260_P依据链表关系读取巨量负载数据GD而提供对应于数据查询请求q_request的数据查询结果给客户端250。也就是说，通过连接至负载平衡器270的静态服务器260_1～260_P，负责数据查询的静态服务器260_1～260_P的数量可弹性调整。

综上所述，本发明所述的数据分散处理系统与方法通过增设物件控制服务器来分散数据库的负载。数量庞大的客户端并不会通过应用服务器直接存取数据库，而是存取物件服务器与静态服务器的存储器内的巨量负载数据，从而统一用于更新数据库的更新窗口与用于查询数据的查询窗口。如此一来，所有数据还是可统一储存于稳定且可靠的数据库，且数据库可避免因巨量负载数据同时被大量客户端集中存取而过载。本发明的数据分散处理系统可让网络交易系统应付瞬间大量的网络交易行为，且仅需要小幅度的调整就可与既有的数据库架构整合。由于易于与既有的数据库架构整合，因此可在保障先前的软硬件投资的前提下进一步改善网络交易系统的效率。

虽然本发明已以实施例揭露如上，然其并非用于限定本发明，任何所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，故本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。

Claims (16)

1.一种数据分散处理系统，提供一网络交易服务给一客户端，所述系统包括：

一数据库存储装置，储存有一数据库；

一物件控制服务器，包括一第一存储器并连接至该数据库装置，从该数据库撷取出巨量负载数据，并将该巨量负载数据的多个数据物件储存于该第一存储器，以及建立该些数据物件的一链表关系：以及

一应用服务器，连接于该物件控制服务器与该客户端之间，响应于该客户端发出的一指令而将一数据异动请求传送至该物件控制服务器，

当该物件控制服务器接收到该数据异动请求，该物件控制服务器依据该链表关系读取该第一存储器中的该巨量负载数据，并依据该数据异动请求更新该第一存储器中的该巨量负载数据以及同步更新该数据库。

2.根据权利要求1所述的数据分散处理系统，其特征在于，还包括：

至少一静态服务器，连接该物件控制服务器与该应用服务器，其中该物件控制服务器将该巨量负载数据与该链表关系复制至该至少一静态服务器的一第二存储器。

3.根据权利要求2所述的数据分散处理系统，其特征在于，当该物件控制服务器响应于该数据异动请求更新该第一存储器中的该巨量负载数据时，该物件控制服务器传送一异动通知至该至少一静态服务器，且该至少一静态服务器依据该异动通知更新该第二存储器中的该巨量负载数据。

4.根据权利要求2所述的数据分散处理系统，其特征在于，该应用服务器辨识该客户端发出的该指令为该数据异动请求或一数据查询请求，

当该指令为该数据查询请求，该应用服务器将该数据查询请求传送至该至少一静态服务器，而该至少一静态服务器依据该链表关系读取该巨量负载数据而提供对应于该数据查询请求的数据查询结果给该客户端。

5.根据权利要求4所述的数据分散处理系统，其特征在于，该至少一静态服务器的数量大于1，所述系统还包括：

一负载平衡器，连接该些静态服务器与该应用服务器，依据该些静态服务器的负载状态来分配该数据查询请求给该些静态服务器。

6.根据权利要求1所述的数据分散处理系统，其特征在于，该巨量负载数据是基于一单位时间内的存取频繁度而定。

7.根据权利要求1所述的数据分散处理系统，其特征在于，该数据库存储装置包括一硬盘以储存该数据库，且该数据库利用多个联合表来记录巨量负载数据，当该物件控制服务器依据该数据异动请求更新该第一存储器中的该巨量负载数据时，该物件控制服务器同步更新该数据库中的该些联合表的至少其中之一。

8.根据权利要求7所述的数据分散处理系统，其特征在于，该物件控制服务器依据该些关联式表单之间的关联性而将该些数据物件储存于一树状结构中的多个节点。

9.一种数据分散处理方法，适用于一数据分散处理系统，该数据分散处理系统提供一网络交易服务给一客户端，所述方法包括：

从一数据库撷取出巨量负载数据，将该巨量负载数据的多个数据物件储存于一物件控制服务器的一第一存储器，以及建立该些数据物件的一链表关系；

响应于该客户端发出的一指令而传送一数据异动请求至该物件控制服务器；以及

依据该链表关系读取该第一存储器中的该巨量负载数据，并依据该数据异动请求更新该第一存储器中的该巨量负载数据以及更新该数据库。

10.根据权利要求9所述的数据分散处理方法，其特征在于，还包括：

将该巨量负载数据与该链表关系复制到至少一静态服务器的一第二存储器。

11.根据权利要求10所述的数据分散处理方法，其特征在于，还包括：

当响应于该数据异动请求更新该第一存储器中的该巨量负载数据时，传送一异动通知至该至少一静态服务器；以及

依据该异动通知更新该第二存储器中的该巨量负载数据。

12.根据权利要求10所述的数据分散处理方法，其特征在于，还包括：

辨识该客户端发出的该指令为该数据异动请求或一数据查询请求；

当该指令为该数据查询请求，将该数据查询请求传送至该至少一静态服务器；以及

依据该链表关系读取该巨量负载数据而提供对应于该数据查询请求的数据查询结果给该客户端。

13.根据权利要求12所述的数据分散处理方法，其特征在于，该至少一静态服务器的数量大于1，所述方法还包括：

依据该些静态服务器的负载状态来分配该数据查询请求给该些静态服务器。

14.根据权利要求9所述的数据分散处理方法，其特征在于，该巨量负载数据是基于一单位时间内的存取频繁度而定。

15.根据权利要求9所述的数据分散处理方法，其特征在于，该数据库储存于一硬盘，且该数据库利用多个联合表来记录该巨量负载数据，以及所述方法还包括：

当依据该数据异动请求更新该第一存储器中的该巨量负载数据时，同步更新该数据库中的该些联合表的至少其中之一。

16.根据权利要求15所述的数据分散处理方法，其特征在于，建立该些数据物件的该链表关系的步骤包括：

依据该些关联式表单之间的关联性而将该些数据物件储存于一树状结构中的多个节点。