源於資訊量爆炸時代的來臨，企業面臨大量資料所帶來的挑戰：傳統關聯式資料庫無法負荷龐大資料所造成的效能及儲存設備升級等問題。為了解決大量資料所帶來的諸多問題，各界提出不同的理論，而其中最被廣為討論的就是雲端運算。時至今日，許多企業及個體用戶逐漸開始使用雲端運算中，目前最具代表性的分散式架構Hadoop上的資料庫代表－欄導向資料庫HBase來作為底層資料庫。故本研究提出一套傳統關聯式資料庫轉換至欄導向資料庫HBase之轉換機制，以台灣學術期刊搜尋引擎為例。

本研究之主要目標在於建構一個能評估分散式關聯資料庫中之特色的需求導向績效評估方法。在過去的績效評估研究中，已經有許多人對於關聯式資料庫績效評估做了多方面的努力。但是，過去的關聯式資料庫資效評估方法如：Wisconsin、AS3AP、TPC系列的Benchmarks都有著一些限制及不足的地方。 過去的關聯式資料庫績效評估方法並無法完全的評估出分散式資料庫的特殊需求及其表現。所以本研究嘗試要建立出一個能專門適用於分散式資料庫導向的績效評估方法。為了要作出此績效評估方法，本研究採用了工作量模式的研究方法。先建出分散式資料庫績效評估的工作量模式，再以其來實作出績效評估方法。工作量模式分成三部分：資料模式、交易模式、控制模式。 / This thesis is intended to design a requirements-centric database benchmark, which can evaluate the general performance of the distributed relational database systems. In the past, there are many relational database benchmarks. But the relational database benchmarks like Wisconsin, AS3AP, TPC, TP1 have some constraints. In this study, we aim to design a general-purpose distributed database workload model and implement it. To design this benchmark, we need to build our workload model. The workload model consists of three components：data model, transaction model, control model. Each model has the requirement specification language to accommodate user's workloads.