Распределенная обработка

Очень важно понимать различия между распределенными СУБД и средствами распределенной обработки данных.

Распределенная обработка:Обработка с использованием централизованной базы данных, доступ к которой может осуществляться с различных компьютеров сети.

Ключевым моментом в определении распределенной СУБД является утверждение, что система работает с данными, физически распределенными в сети. Бели данные хранятся централизованно, то даже в том случае, когда доступ к ним обеспечивается для любого пользователя по сети, эта система просто поддерживает распределенную обработку, но не может рассматриваться как распределенная СУБД. Схематически подобная топология распределенной обработки представлена на рисунке. Сравните этот вариант, содержащий центральную базу данных на узле 2, с вариантом, представленным на предыдущем рисунке, в котором присутствует несколько узлов, каждый из которых имеет собственную базу данных:

Топология системы с распределенной обработкой

Параллельные субд

Кроме того, следует четко понимать различия, существующие между распределенными и параллельными СУБД.

Параллельная СУБД:Система управления базой данных, функционирующей с использованием нескольких процессоров и жестких дисков, что позволяет ей (если это возможно) распараллеливать выполнение некоторых операций с целью повышения общей производительности обработки.

Появление параллельных СУБД было вызвано тем фактом, что системы с одним процессором оказались не способны удовлетворять растущие требования к масштабируемости, надежности и производительности обработки данных. Эффективной и экономически обоснованной альтернативой однопроцессорным СУБД стали параллельные СУБД, функционирующие одновременно на нескольких процессорах. Применение параллельных СУБД позволяет объединить несколько маломощных машин для получения такого же уровня производительности, как и в случае одной, но более мощной машины, с дополнительным выигрышем в масштабируемости и надежности системы по сравнению с однопроцессорными СУБД.

Для предоставления нескольким процессорам совместного доступа к одной и той же базе данных параллельная СУБД должна обеспечивать управление совместным доступом к ресурсам. То, какие именно ресурсы разделяются и как это разделение реализовано на практике, непосредственно влияет на показатели производительности и масштабируемости создаваемой системы, что, в свою очередь, определяет пригодность конкретной СУБД к условиям заданной вычислительной среды и требованиям приложений. Три основных типа архитектуры параллельных СУБД представлены на рисунке ниже. К ним относятся:

• системы с разделением памяти;

• системы с разделением дисков;

• системы без разделения вычислительных ресурсов.

Хотя параллельная система без разделения вычислительных ресурсов иногда рассматривается как распределенная СУБД, в такой системе распределение данных обусловлено лишь стремлением к повышению производительности. Более того, узлы распределенной СУБД обычно разделены географически, находятся под управлением разных администраторов и соединены между собой относительно медленными сетевыми соединениями, тогда как узлы параллельной СУБД чаще всего располагаются на одном и том же компьютере или в пределах одной и той же производственной площадки.

Системы с разделением памятисостоят из тесно связанных между собой компонентов, в число которых входит несколько процессоров, разделяющих общую системную память. Эта архитектура, называемая также архитектурой с симметричной многопроцессорной обработкой (SMP), в настоящее время получила широкое распространение и применяется для самых разных вычислительных платформ, от персональных рабочих станций, содержащих несколько параллельно работающих микропроцессоров, больших RISC-систем и вплоть до крупнейших мэйнфреймов. Эта архитектура обеспечивает быстрый доступ к данным для ограниченного набора процессоров, количество которых обычно не превосходит 64. В противном случае взаимодействие по сети становится узким местом всей системы.

Системы с разделением дисковсоздаются из менее тесно связанных между собой компонентов. Они являются оптимальным вариантом для приложений, которые унаследовали высокую централизацию обработки и должны обеспечивать самые высокие показатели доступности и производительности. Каждый из процессоров имеет непосредственный доступ ко всем совместно используемым дисковым устройствам, но обладает собственной оперативной памятью. Как и в случае архитектуры без разделения вычислительных ресурсов, архитектура с разделением дисков исключает узкие места, связанные с совместно используемой памятью. Однако, в отличие от архитектуры без разделения вычислительных ресурсов, данная архитектура исключает упомянутые узкие места без внесения дополнительных издержек, связанных с физическим распределением данных по отдельным устройствам. Разделяемые дисковые системы иногда называюткластерами.

Архитектура систем баз данных с параллельной обработкой: а) с разделением памяти; б) с разделением дисков; в) без разделения

Системы без разделения вычислительных ресурсов(эту архитектуру иначе называют архитектурой с массовой параллельной обработкой) используют схему, в которой каждый процессор, являющийся частью системы, имеет свою собственную оперативную и дисковую память. База данных распределена между всеми дисковыми устройствами, подключенным к отдельным, связанным с этой базой данных вычислительным подсистемам, в результате чего все данные прозрачно доступны пользователям каждой из этих подсистем. Такая архитектура обеспечивает более высокий уровень масштабируемости, чем системы с разделяемой памятью, и позволяет легко поддерживать большое количество процессоров. Однако оптимальной производительности удается достичь только в том случае, если требуемые данные хранятся локально.

Параллельные технологии обычно используются в случае исключительно больших баз данных, размеры которых могут достигать нескольких терабайтов (байт), или в системах, обеспечивающих выполнение тысяч транзакций в секунду. Подобные системы нуждаются в доступе к большому объему данных и должны обеспечивать приемлемое время реакции на запрос. Параллельные СУБД могут использовать различные вспомогательные технологии, позволяющие повысить производительность обработки сложных запросов за счет применения методов распараллеливания операций просмотра, соединения и сортировки, что позволяет нескольким процессорным узлам автоматически распределять между собой текущую нагрузку. В данный момент достаточно отметить, что все крупные разработчики СУБД в настоящее время поставляют параллельные версии созданных ими машин баз данных.