互联网时代的到来进一步加速了数据的爆炸式增长。越来越多的企业意识到大数据的巨大潜能,以及为企业发展带来的巨大影响。伴随着大数据潜在价值的到来,人们对海量数据计算能力提出了更高的要求,这对以数据处理为核心的关键产品——数据库提出了更多的挑战。现有的数据库大多设计为分布式系统以提高性能,而如何提高以分布式二级索引为核心组件支撑的范围查询能力,一直是工业界和学术界研究的热点问题之一。提高范围查询能力的关键在于加快范围命中数据的定位和数据存取过程。为了提高范围查询能力,现有系统从优化分布式二级索引和优化数据分布两个方面做了很多研究和努力。然而,现有设计仍然存在频繁中断CPU、传输命中数据的序列化成本高、牺牲原有点查询效率等问题。为此,本文深入分析了现有分布式系统在设计实现范围查询时存在的问题,以及现有技术带来的机遇。通过在联机分析处理(OLAP)查询场景下结合系统的备份恢复机制,以不牺牲点查询效率为前提,本文设计并实现了将备份数据构造为索引式备份并基于此的范围查询方法。本文的主要贡献分为以下三个部分:·本文深入分析了现有分布式范围查询技术存在的问题。从二级索引的角度来看,由于需要保证索引值的相对顺序关系,现有二级索引大多使用树结构实现且被划分到多个计算节点中。使用远端过程调用查询远端的二级索引树时,频繁中断远端机器CPU会造成上下文切换的开销;使用远端内存直接访问技术的单边操作查询远端二级索引虽然不会中断CPU,但会造成查询次数放大的问题;此外,范围条件经二级索引转换为多次点查询,而大量的点查询会成为整个查询的性能瓶颈。从数据组织分布的角度来看,当命中数据散列存储时,传输命中数据需要额外的序列化开销;使用列式存储重新组织数据能降低序列化开销,但会影响点查询的效率。理想情况下,增加冗余副本能针对性提高查询效率,但会为系统带来较大的存储压力。·提出并实现了一个全新的基于索引式备份的范围查询方法。现有的系统会提供使用基于副本的备份机制,来保证系统在异常情况下做到工作数据的持久性和工作状态的可恢复性。本文提出了一个将备份数据重构为索引式备份、并基于此的范围查询方法。索引式备份方法将备份数据重构为适合RDMA单边查询的形式,并让其参与到范围查询的处理过程中。在引入有限的命中数据传输开销、且不影响原有点查询效率的基础上,为系统提供更加高效的范围查询能力。·提供了多方面的测试以分析索引式备份方法的性能和效果。基于TPC-H基准测试的实验表明,性能方面,索引式备份方法在引入有限的传输开销基础上能降低传输命中数据的序列化开销,为后续计算提供1.1至11.2倍的计算性能提升,降低整体6.4%至69.7%的查询延迟;可扩展性方面,基于索引式备份的并行范围查询模式能够提供较好的可扩展性。