13. Постоянная доступность данных.

Основными характеристиками доступности являются:

1) Оперативное администрирование в режиме онлайн.

В идеальном случае все утилиты администрирования должны выполняться в режиме онлайн. В более практичном варианте, в случае необходимости, отключения части БД работоспособной части таблиц и БД должны быть доступны в течение процесса восстановления.

2) Функциональная насыщенность (устойчивость) СУБД.

Это множество механизмов используемых серверами БД для уменьшения последствий системного сбоя и повышения прозрачности доступа к дублированным данным в программных условиях.

Системы, обеспечивающие непрерывный доступ к данным (fault tolerant), или почти непрерывный (high availability) обычно опираются на различные формы избыточности.

• Системы дублирования аппаратного обеспечения.

Избыточность достигается использованием:

а) Платформы с полным резервированием поддерживаемые процессорами, диски с двойным интерфейсом, дисковые массивы.

б) Используется зеркалирование дисков, когда один диск является полной копией другого.

• Контролируемая избыточность данных.

Управляемая избыточность данных обычно представляется в двух формах:

а) Программное зеркалирование.

б) Тиражирование данных.

14. Параллельные системы баз данных: общее понятие.

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.

Не существует четкого разграничения между параллельными и распределенными СУБД, в частности архитектуры параллельных СУБД без распределяемых ресурсов схожи со слабо связанными распределенными системами.

Под распределенной БД (Distributed Data Base) обычно понимают множество взаимосвязанных БД, расположенных на различных узлах сети и возможно управляемых различными СУБД.

Система управления распределенными БД определяется, как программная система, которая позволяет управлять БД таким образом, чтобы ее распределенность была прозрачна для пользователей.

В этом определении уточним 2 отличительных условия:

- система состоит из множества узлов данных, приемов запросов и непустого множества узлов данных. Узлы данных обладают средствами для хранения данных, а узлы приема запросов нет. На них лишь выполняются программы, реализующие интерфейс для доступа к данным, хранящимся в узлах данных.

- узлы логически представляют собой независимые компьютеры, на которые установлены собственные ОС и могут выполняться независимыми приложениями, т.е. узлы – компьютеры, связанные сетью, а не процессоры, составляющие многопроцессорную конфигурацию. Здесь важнейший отличительный признак – это слабосвязанный характер среды, где каждый узел функционирует независимо.

Замечание: если снять упомянутые выше условия, то мы получим определения системы параллельных БД.

15. Цели и параметры параллелизма: ускорение и расширяемость.

Идея обработки данных в системах с массовым параллелизмом исключительно проста – декомпозиция вычислительных задач на большое число параллельно выполняющихся операций.

Реляционные запросы состоят из однородных операций над однородным потоком данных. Это делает возможным конвейерный параллелизм, при котором один оператор вычисляется параллельно с другим, и разнесённый параллелизм, при котором операторы дублируются для каждого источника данных и дубли выполняются параллельно.

Цели и параметры параллелизма: ускорение и расширяемость.

Идеальная параллельная система обладает двумя главными свойствами:

• линейное ускорение: вдвое большее аппаратное обеспечение выполнит ту же задачу в два раза быстрее;

• линейная расширяемость: вдвое большее аппаратное обеспечение выполнит вдвое большую задачу за то же время.

Ускорение называется линейным, если в N раз большая (или более дорогая) система обладает в N раз большим быстродействием.

Ускорение позволяет определить эффективность наращивания системы на сопоставимых задачах. Расширяемость позволяет измерять эффективность наращивания системы на больших задачах. Расширяемость определяется, как способность в N раз большей системы выполнять в N раз большую работу за то же время, что и исходная система.

Если коэффициент расширяемости = 1, то расширяемость называется линейной.

Существуют два различных вида расширяемости: пакетная и транзакционная. Если суть работы состоит в выполнении большого количества небольших независимых запросов от многих пользователей к базе данных коллективного пользования, то свойство расширяемости состоит в удовлетворении в N раз большего числа запросов от большего в N раз числа клиентов к большей в N раз базе данных. Такая расширяемость характерна для систем транзакционной обработки запросов и систем с разделением времени и называется транзакционной.

Второй вид расширяемости, называемый пакетной расширяемостью, возникает, когда задача состоит в выполнении одной большой работы. Она характерна для запросов к базам данных, а также для задач математического моделирования. В этих случаях расширяемость состоит в использовании в N раз большего компьютера для решения в N раз большей задачи.

Достижения линейного ускорения и линейной расширяемости ограничиваются тремя факторами:

• Запуск: время, необходимое для запуска параллельной операции. Если нужно запустить тысячи процессоров, то реальное время вычислений может оказаться значительно меньше времени, требуемого для их запуска.

• Помехи: появление каждого нового процесса ведёт к замедлению всех остальных процессов, использующих те же ресурсы.

• Перекос: с увеличением числа параллельных шагов средняя продолжительность выполнения каждого шага уменьшается, но отклонение от среднего значения может значительно превзойти само среднее значение. Время выполнения работы – это время выполнения наиболее медленного шага работы. Когда отклонение от средней продолжительности превосходит её саму, то параллелизм позволяет только слегка убыстрить выполнение работы.