ТЕХНОЛОГИЙ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ И ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ

Становление систем управления базами данных (СУБД) совпало по времени со значительными успехами в развитии технологий распределенных вычислений и параллельной обработки. В результате возникли распределенные системы управления базами данных и параллельные системы управления базами данных. Именно эти системы становятся доминирующими инструментами для создания приложений интенсивной обработки данных.

Благодаря интеграции рабочих станций в распределенную среду становится возможным более эффективное распределение функций в ней, когда прикладные программы выполняются на рабочих станциях, называемых серверами приложений, а базы данных обслуживаются выделенными компьютерами, называемыми серверами баз данных. Это служит источником развития таких распределенных архитектур, где в роли узлов выступают не просто компьютеры общего назначения, а специализированные серверы.

Параллельный компьютер, или мультипроцессор сам по себе является распределенной системой, составленной из узлов (процессоров, компонентов памяти), соединенных быстрой сетью внутри общего корпуса. Технология распределенных баз данных может быть естественным образом пересмотрена и распространена на параллельные системы баз данных, т. е. системы баз данных на параллельных компьютерах [DeWitt and Gray, 1992, Valduriez, 1993]. Благодаря применяемому в системах этого типа параллелизму при управлении данными [Boral, 1988] пользователи получают серверы баз данных высокой производительности и высокой доступности за существенно меньшую цену, чем эквивалентные системы на основе мэйнфреймов [DeWitt and Gray, 1992, Valduriez, 1993].

Основные понятия

Распределенная база данных (DDB – distributed database) – это совокупность логически взаимосвязанных баз данных, распределенных в компьютерной сети. Распределенная система управления базой данных определяется как программная система, которая позволяет управлять распределенной базой данных таким образом, чтобы ее распределенность была прозрачна для пользователей [Ozsu and Valduriez, 1991a]. В этом определении следует уточнить две отличительных архитектурных особенности. Первая из них заключается в том, что система состоит из (возможно, пустого) множества узлов приема запросов (query site) и непустого множества узлов данных (data site). Узлы данных обладают средствами для хранения данных, а узлы приема запросов – нет. В узлах приема запросов лишь выполняются программы, реализующие пользовательский интерфейс для доступа к данным, хранящимся в узлах данных. Вторая особенность состоит в том, что узлы логически представляют собой независимые компьютеры. Следовательно, у такого узла имеется собственная основная и внешняя память, установлена собственная операционная система (может быть, одна и та же на всех узлах, а возможно, и нет) и имеется возможность выполнять приложения. Узлы связаны компьютерной сетью, а не входят в мультипроцессорную конфигурацию. Важно подчеркнуть слабую связанность процессоров, которые обладают собственными операционными системами и функционирует независимо.

База данных физически распределяется по узлам данных на основе фрагментации и репликации данных [Ceri et al., 1987]. При наличии схемы реляционной базы данных каждое отношение фрагментируется на горизонтальные или вертикальные разделы. Горизонтальная фрагментация реализуется при помощи операции селекции, которая направляет каждый кортеж отношения в один из разделов, руководствуясь предикатом фрагментации. Например, для отношения Employee возможна фрагментация в соответствии с местоположением рабочих мест служащих. При вертикальной фрагментации отношение делится на разделы при помощи операции проекции. Например, один раздел отношения Employee может содержать поля Emp_number, Emp_name и Address, а другой – поля Emp_number, Salary и Manager. За счет фрагментации данные приближаются к месту их наиболее интенсивного использования, что потенциально снижает затраты на пересылки; уменьшаются также размеры отношений, участвующих в пользовательских запросах.

Фрагменты данных могут также реплицироваться на основе характера доступа к ним. Это полезно, если доступ к одним и тем же данным производится из приложений, выполняющихся на разных узлах. В таком случае, с точки зрения экономии затрат, более эффективно дублировать данные в ряде узлов, чем непрерывно пересылать данные между узлами.

При ослаблении отличительных особенностей распределенной СУБД получается параллельная система баз данных. Не существует четкого разграничения между параллельными и распределенными СУБД. В частности, архитектуры параллельных СУБД без совместно используемых ресурсов (sharing-nothing), которые обсуждаются ниже, схожи со слабо связанными распределенными системами. В параллельных СУБД используются новейшие многопроцессорные архитектуры, и на основе этого подхода создаются высокопроизводительные серверы баз данных высокой доступности, стоимость которых значительно ниже эквивалентных систем на мэйнфреймах.

Параллельную СУБД можно определить как СУБД, реализованную на мультипроцессорном компьютере. Такое определение подразумевает наличие множества альтернатив, спектр которых варьируется от непосредственного переноса существующих СУБД с переработкой лишь интерфейса к операционной системе до изощренных комбинаций алгоритмов параллельной обработки и функций баз данных, приводящих к новым аппаратно-программные архитектурам. Как и всегда, приходится выбирать между переносимостью (на несколько платформ) и эффективностью. Изощренные подходы направлены, главным образом, на более полное использование преимуществ конкретного мультипроцессора в ущерб переносимости.

Решение, тем самым, заключается в применении широкомасштабного параллелизма, чтобы усилить мощность отдельных компонентов путем их интеграции в целостную систему на основе соответствующего программного обеспечения параллельных баз данных. Важное значение имеет применение стандартных аппаратных компонентов, для того чтобы иметь возможность с минимальным отставанием использовать результаты постоянных технологических усовершенствований. В программном обеспечении базы данных могут быть предусмотрены три вида параллелизма, присущие приложениям интенсивной обработки данных. Межзапросный параллелизм предполагает одновременное выполнение множества запросов, относящихся к разным транзакциям. Под внутризапросным параллелизмом понимается одновременное выполнение сразу нескольких операций (например операций выборки), относящихся к одному и тому же запросу. И внутризапросный, и межзапросный параллелизм реализуется на основе разделения данных, аналогичного горизонтальному фрагментированию. Наконец, понятие внутриоперационного параллелизма означает параллельное выполнение одной операции в виде набора субопераций с применением, в дополнение к фрагментации данных, также и фрагментации функций. Языки баз данных, ориентированные на операции над множествами, обеспечивают много возможностей для использования внутриоперационного параллелизма.

В распределенных СУБД данные и приложения, которые осуществляют доступ к ним, могут быть локализованы на одном и том же узле, благодаря чему исключается (или сокращается) потребность в удаленном доступе к данным, характерная для систем телеобработки данных в режиме разделения времени. Далее, поскольку на каждом узле выполняется меньше приложений и хранится меньшая порция базы данных, можно сократить также конкуренцию при доступе к данным и ресурсам. Наконец, параллелизм, внутренне присущий распределенным системам, открывает возможности для реализации межзапросного и внутризапросного параллелизма.

Если доступ пользователей к базе данных заключается только в выполнении запросов (т. е. имеет место доступ только по чтению), то реализация межзапросного и внутризапросного параллелизма подразумевает реплицирование по возможности максимальной части базы данных. Но, поскольку на практике доступ к базе данных осуществляется не только по чтению, для реализации перемежающихся операций чтения и модификации данных необходима поддержка распределенных транзакций (обсуждаемых в одном из последующих разделов).

Высокая производительность – одна из важнейших целей, на достижение которой направлены технологии параллельных СУБД. Как правило, она обеспечивается за счет сочетания нескольких взаимно дополняющих решений, таких как применение операционных систем, ориентированных на поддержку баз данных, параллелизм, оптимизация, балансировка нагрузки. Наличие операционной системы, "осведомленной" о специфических потребностях баз данных (например, относительно управления буферами), упрощает реализацию функций баз данных нижнего уровня и способствует снижению их стоимости. Так, затраты на передачу сообщения могут быть значительно снижены (до нескольких сот инструкций) за счет применения специализированного коммуникационного протокола. Механизмы распараллеливания способствуют повышению общей пропускной способности системы (межзапросный параллелизм), снижению времени отклика для отдельных транзакций (внутризапросный и внутриоперационный параллелизм).

Технологии распределенных и параллельных СУБД направлены также на повышение надежности, поскольку, благодаря репликации данных, исключаются одиночные точки отказа. Отказ одного узла или сбой на линии связи не приводит к выходу из строя всей системы. Даже если часть данных становится недоступной, при правильной организации системы пользователи могут иметь доступ к остальной части информации. Под "правильной организацией" понимается поддержка распределенных транзакций и протоколов обеспечения надежности (т. е. протоколов фиксации и восстановления). Эти вопросы обсуждаются в следующем разделе.

В среде параллельных и распределенных СУБД упрощается решение вопросов, связанных с возрастанием объема баз данных или потребностей обработки. При этом редко возникает необходимость в серьезной перестройке системы; расширение возможностей обычно достигается за счет добавления процессорных мощностей или памяти.

В статье представлен обзор технологий распределенных и параллельных СУБД, выделены их отличительные черты, отмечены схожие признаки. Цель обзора – помочь в осмыслении уникальной роли систем каждого из этих двух типов и их взаимодополняемости в решении задач управления данными.

Литература:

1.Фаронов В. Delphi 6. Учебный курс. – СПб.: Питер, 2002.

2. Фленов М. Библия Delphi. Самоучитель – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. (стр. 517-527)

3.Пестриков В. Delphi на примерах. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.

4. Шупрута В. Delphi 2005(учимся программировать) - ПИТЕР 2006

5.Дарахвелидзе П., Марков Е. Программирование в Delphi7. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005.

6.Дарахвелидзе П.Г., Макаров Е.П., Delphi – среда визуального программирования. - СПб.: «Питер». 1996.

7. Назаров С., Першиков В.И., Компьютерные технологии обработки информации, - М,: Финансы и статистика, 2005г.