Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

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 памяти состоят 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 дисков создаются 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 называют кластерами.

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.

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Распределенная обработка | Однородные и разнородные распределенные СУБД
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2013-12-13; Просмотров: 2441; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.