IBM Db2 TPC-C Benchmark Workloads Lock Event Logs
收藏资源简介：
该数据集来源于IBM Db2数据库系统，并收集了TPC-C基准工作负载下的锁事件日志。数据集包含了对数据库中8个表的锁操作记录，包括锁请求、锁释放和锁移除等。数据集的收集是在一个具有100个仓库、10个异步客户端和100个虚拟用户的TPC-C基准配置下进行的，以模拟现实世界的交易活动。数据集的目的是用于训练和评估深度学习模型，以预测数据库中下一个将被锁定的表或数据页。
This dataset is derived from the IBM Db2 database system, and collects lock event logs under the TPC-C benchmark workload. It encompasses lock operation records for 8 database tables, including lock requests, lock releases, lock removals, and other related events. The dataset was collected using a TPC-C benchmark configuration consisting of 100 warehouses, 10 asynchronous clients, and 100 virtual users, to simulate real-world transactional activities. The primary purpose of this dataset is to train and evaluate deep learning models for predicting the next table or data page that will be locked in a database.
数据集概述
数据集名称
Lock Prediction for Zero-Downtime Database Encryption
数据集来源
- 数据存档下载地址：https://drive.google.com/file/d/1LOiRjv-yrqNgQryPc8XFVP8lRgmYeNyK/view?usp=sharing
- 相关论文：https://arxiv.org/abs/2506.23985
数据集用途
用于从IBM Db2捕获锁数据并训练模型以预测锁序列。
数据集结构
workload-testing/：包含启动TPC-C工作负载的HammerDB脚本src/：主要源代码train.py：训练模型的主脚本datapipeline.py：数据加载和预处理model.py：模型架构（Transformer和LSTM）evaluate.py：评估指标和结果报告utils.py：实用函数tests/：单元测试
experiments/：不同配置的实验脚本results/：存储实验结果的目录
数据采集方法
- 使用
traceCommands.txt中的命令启用DB2跟踪 - 使用
hammerDBinit.bat、hammerDBStep1.bat和hammerDBStep2.bat启动TPC-C HammerDB工作负载 - 使用
traceCommands.txt中的命令停止DB2跟踪 - 运行
db2trc flw -t开始跟踪预处理 - 使用
lookup_locknames.py提取行和表锁
实验运行方法
- 运行实验脚本：
bash experiments/exp-2.sh - SLURM系统运行：
sbatch experiments/exp-2.sh
数据处理方法
- 提取脚本：
bash 2_extract.sh - 转换脚本：
bash 3_transform.sh
测试方法
运行单元测试：pytest
引用方式
bibtex @article{rakha2025lockprediction, title={Lock Prediction for Zero-Downtime Database Encryption}, author={Mohamed Sami Rakha and Adam Sorrenti and Greg Stager and Walid Rjaibi and Andriy Miranskyy}, journal={arXiv preprint arXiv:2506.23985}, year={2025}, doi={10.48550/arXiv.2506.23985} }
