Параллельная обработка

Оценить
(0 голоса)

На имеющихся в наличии многопроцессорных серверах поставщики баз данных обращают свое внимание на использование параллельной обработки для ускорения задач. Разрешая разделение нескольких ЦП в ключевых операциях баз данных, продавцы смогли сократить время выполнения операций, а иногда даже весьма существенно. Сегодня в параллельном режиме могут выполняться многие задачи, к которым относятся:

•             Загрузка БД и создание индекса.

•             Массовая вставка и обновление данных.

•             Выполнение большого запроса.

•             Резервирование и восстановление БД.

Распределенные базы данных

Не всегда на практике все данные сохраняются в одном месте. Учетная информация могла быть сохранена в головном офисе, данные производства и продукции - на заводе-изготовителе. инвентарь - на складе. Данные иногда содержатся централизованно, и доступ с других сайтов осуществляется через WANs (wide area networks -глобальные сети). Как вариант, данные могут содержаться на каждом сайте, при необходимости допуская перенос подмножеств данных на другие сайты. Другим примером может послужить колледж с учебными корпусами, разбросанными среди нескольких кампусов. Вместо того, чтобы хранить все сведения о студентах централизованно, колледжу лучше хранить данные о студентах именно в том кампусе, который они чаще всего посещают.

Распределенные базы данных предназначались для решения проблемы обеспечения доступа к данным, которые могут быть разделены между более чем одной базой данных. Взяв для примера распределенные записи о студентах колледжа, предположим, что к ним приложены оплаты от студента или студентки различных кампусов. Таблица полученных платежей могла бы обновляться в одном кампусе, а персональная запись студента - в другом.

Главное с распределенными базами данных убедиться, что обе записи будут обновлены. Вам, возможно, и не захочется обновлять локальную платежную таблицу из-за сбоя при дистанционном обновлении записей студентов по причине отказа линии связи. Поставщики баз данных используют технологию 2РС (two-phase commit - двухфазного завершения) для предупреждения такого рода сбоев. Двухфазное завершение гарантирует, что будут обновлены либо обе записи, либо ни одна из них.

Распределенные базы данных не приобрели особой популярности. К сожалению, они включают большое число точек отказа и нуждаются в гарантии того, что базы данных останутся синхронизированными. Производительность также может оказаться проблемой; двухфазное завершение включает множество сетевых "handshaking" (подтверждений связи, или обменов с квитированием), часто происходящих в глобальных сетях с значительным временем ожидания. Несмотря на то, что эта технология хорошо разработана и реализуема, проблемы производительности, дополнительное администрирование системы и базы данных сдерживают многих потенциальных пользователей.

Репликационные (тиражируемые) базы данных
Мониторы транзакций
Мультиплексирование пользователей
Маршрутизация транзакций
Архитектура реляционных баз данных

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить