Transaction Processing over Geo-Partitioned Data

Databases are a fundamental component of any web service, storing and managing all the service data. In large-scale web services, it is essential that the data storage systems used consider techniques such as partial replication, geo-replication, and weaker consistency models so that the expectations of these systems regarding availability and latency can be met as best as possible. In this dissertation, we address the problem of executing transactions on data that is partially replicated. In this sense, we adopt the transactional causal consistency semantics, the consistency model where a transaction accesses a causally consistent snapshot of the database. However, implementing this consistency model in a partially replicated setting raises several challenges regarding handling transactions that access data items replicated in different nodes. Our work aims to design and implement a novel algorithm for executing transactions over geo-partitioned data with transactional causal consistency semantics. We discuss the problems and design choices for executing transactions over partially replicated data and present a design to implement the proposed algorithm by extending a weakly consistent geo-replicated key-value store with partial replication, adding support for executing transactions involving geo-partitioned data items. In this context, we also addressed the problem of deciding the best strategy for searching data in replicas that hold only a part of the total data of a service and where the state of each replica might diverge. We evaluate our solution using microbenchmarks based on the TPC-H database. Our results show that the overhead of the system is low for the expected scenario of a low ratio of remote transactions.As bases de dados representam um componente fundamental de qualquer serviço web, armazenando e gerindo todos os dados do serviço. Em serviços web de grande escala, é essencial que os sistemas de armazenamento de dados utilizados considerem técnicas como a replicação parcial, geo-replicação e modelos de consistência mais fracos, de forma a que as expectativas dos utilizadores desses sistemas em relação à disponibilidade e latência possam ser atendidas da melhor forma possível. Nesta dissertação, abordamos o problema de executar transações sobre dados que estão parcialmente replicados. Nesse sentido, adotamos uma semântica de consistência transacional causal, o modelo de consistência em que uma transação acede a um snapshot causalmente consistente da base de dados. No entanto, implementar este modelo de consistência numa configuração parcialmente replicada levanta vários desafios relativamente à execução de transações que acedem a dados replicados em nós diferentes. O objetivo do nosso trabalho é projetar e implementar um novo algoritmo para a execução de transações sobre dados geo-particionados com semântica de consistência causal transacional. Discutimos os problemas e as opções de design para a execução de transações em dados parcialmente replicados e apresentamos um design para implementar o algoritmo proposto, estendendo um sistema de armazenamento chave-valor geo-replicado de consistência fraca com replicação parcial, adicionando suporte para executar transações envolvendo dados geo-particionados. Nesse contexto, também abordamos o problema de decidir a melhor estratégia para procurar dados em réplicas que guardam apenas uma parte total dos dados de um serviço e onde o estado de cada réplica pode divergir. Avaliamos a nossa solução utilizando microbenchmarks baseados na base de dados TPC-H. Os nossos resultados mostram que a carga adicional do sistema é baixa para o cenário esperado de uma baixa percentagem de transações remotas