For this work, two algorithms have been developed to improve the performance of the inconsistency detection by using Merkle trees. The first builds a hash tree from a database schema version, and the second compares two hash trees to find where changes have occurred. The results of performance testing done on the hash tree approach compared to the current approach used by Cisco where all data in the schema is traversed, shows that the hash tree algorithm for inconsistency detection performs significantly better than the complete traversal algorithm in all cases tested, with the exception of when all nodes have changed in the tree. The factor of improvement is directly related to the number of nodes that have to be traversed for the hash tree, which in turn depends on the number of changes done between versions and the positioning in the schema of the nodes that have changed. The real-life example scenarios used for performance testing show that on average, the hash tree algorithm only needs to traverse 1,5% of the number of nodes that the complete traversal algorithm used by Cisco does, and on average gives a 200 times improvement in performance. Even in the worst real-life case used for testing, the hash tree algorithm performed five times better than the complete traversal algorithm. / I detta arbete har två algoritmer utvecklats for att förbättra prestandan på processen att hitta skillnader mellan schemana genom att använda Merkle träd. Den första bygger ett hashträd från schemaversionen, och den andra jämför två hashträd för att hitta var förändringar har skett. Resultaten från prestandautvärderingen som gjorts på hashträdalgoritmen jämfört med nuvarande algoritm som används på Cisco där all data i schemat traverseras, visar att hashträdalgoritmen presterar signifikant bättre än algoritmen som traverserar all data i alla fall som testats, förutom då alla noder har ändrats i trädet. Förbättringsfaktorn är direkt kopplad till antalet noder som behöver traverseras för hashträdalgoritmen, vilket i sin tur beror på antalet förändringar som skett mellan versionerna och positioneringen i schemat av de noder som har förändrats. De exempelscenarior som har tagits från riktiga uppdateringar som har skett för existerande scheman visar att i genomsnitt behöver hashträdalgoritmen bara traversera 1,5% av noderna som den nuvarande algoritmen som används av Cisco måste traversera, och hashträdalgoritmen ger i genomsnitt en 200 gånger prestandaförbättring. Även i det värsta fallet för dessa uppdateringar tagna från verkliga scenarier presterade hashträdalgoritmen fem gånger bättre än algoritmen som traverserar all data i schemat.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-254672 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Spik, Charlotta |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2019:471 |
Page generated in 0.0033 seconds