|
|
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
 |
|
Параллельные машины баз данных |
Фонарь садовый «Тюльпан». 
Ночник-проектор "Звездное небо и планеты", фиолетовый. 
Ночник-проектор "Звездное небо, планеты", черный. В конце второго тысячелетия человечество шагнуло из индустриальной эры в эру информационную. Если раньше главными были материальные ресурсы и рабочая сила, то теперь решающими факторами развития общества становятся интеллект и доступ к информации. В информационном обществе люди в основном будут заняты в сфере создания, распределения и обмена информации, а каждый человек сможет получить необходимые продукт или услугу в любом месте и в любое время. По направлению к базам данных Как известно, основной инструмент хранения и переработки информации - электронные вычислительные машины (ЭВМ). Переход к информационному обществу сопровождается лавинообразным ростом объемов информации, хранимой в них. Это в свою очередь порождает проблему эффективной организации и поиска информации. Для представления в машинах больших объемов данных используются технологии баз данных. База данных представляет собой совокупность структурированных и взаимосвязанных данных, хранимых более или менее постоянно в ЭВМ на магнитных (пока) носителях, и используемых одновременно многими пользователями в рамках некоторого предприятия, организации или сообщества. Для работы с базами данных используется специальное системное программное обеспечение, называемое СУБД (Система управления базами данных). Вычислительный комплекс, включающий в себя соответствующую аппаратуру (ЭВМ с устройствами хранения) и работающий под управлением СУБД, называется машиной баз данных. Первые такие машины появились во второй половине 60-х годов ушедшего века. В настоящее время на рынок программного обеспечения поставляются сотни различных коммерческих СУБД практически для всех моделей ЭВМ. До недавнего времени большинство машин баз данных включали в себя только один процессор. Однако в последнее десятилетие возник целый ряд задач, требующих хранения и обработки сверхбольших объемов данных. Один из наиболее впечатляющих примеров решения задач такого типа - создание базы данных Системы наблюдения Земли. Эта система (Ear h Observi g Sys em, EOS) включает в себя множество спутников, которые собирают информацию, необходимую для изучения долгосрочных тенденций состояния атмосферы, океанов, земной поверхности. Спутники поставляют на Землю 1/3 петабайт информации в год (pe aby e - 1015 байт), что сопоставимо с объемом информации (в кодах ASCII), хранящейся в Российской государственной библиотеке. Полученная со спутников, она накапливается в базе данных EOSDIS (EOS Da a a d I forma io Sys em) невиданных прежде размеров. Другая грандиозная задача, тоже требующая использования сверхбольших баз данных, ставится в проекте создания Виртуальной астрономической обсерватории. Такая обсерватория должна объединить данные, получаемые всеми обсерваториями мира в результате наблюдения звездного неба; объем этой базы составит десятки петабайт. Очевидно, даже самые мощные однопроцессорные ЭВМ не справятся с обработкой этого потока. Естественное решение проблемы обработки сверхбольших баз данных - использовать в качестве машин баз данных многопроцессорные ЭВМ, позволяющие организовать параллельную обработку информации.
Интенсивные исследования в области параллельных машин были начаты в 80-х годах. В течение последних двух десятилетий такие машины проделали путь от экзотических экспериментальных прототипов, разрабатываемых в научно-исследовательских лабораториях, к полнофункциональным коммерческим продуктам, поставляемым на рынок высокопроизводительных информационных систем. В качестве примеров успешных коммерческих проектов создания параллельных систем баз данных можно назвать DB2 Parallel Edi io . Подобные системы объединяют до тысячи процессоров и магнитных дисков и способны обрабатывать базы данных в десятки терабайт. Тем не менее и в настоящее время здесь остается ряд проблем, требующих дополнительных научных изысканий. Одно из них - дальнейшее развитие аппаратной архитектуры параллельных машин. Как указывается в Асиломарском отчете о направлениях исследований в области баз данных , в ближайшее время крупные организации будут располагать базами данных объемом в несколько петабайт. Для обработки подобных объемов информации потребуются параллельные машины с десятками тысяч процессоров, что в сотни раз превышает их число в современных системах. Однако традиционные архитектуры параллельных машин баз данных вряд ли допускают простое масштабирование на два порядка величины. Сила и слабость параллельных систем В основе современной технологии систем баз данных лежит реляционная модель, предложенная Е.Ф.Коддом еще в 1969 г. . Первые реляционные системы появились на рынке в 1983 г., а сейчас они прочно заняли доминирующее положение. Реляционная база данных состоит из отношений, которые легче всего представить себе в виде двумерных (плоских) таблиц, содержащих информацию о некоторых классах объектов из предметной области. В случае базы данных, хранящей список телефонных номеров, таким классом объектов будут абоненты городской телефонной сети. Каждая таблица состоит из набора однородных записей, называемых кортежами. Все кортежи в отношении содержат один и тот же набор атрибутов, которые можно рассматривать как столбцы таблицы. Атрибуты представляют свойства конкретных экземпляров объектов определенного класса. Примерами атрибутов отношения Телефонная книга могут служить Фамилия, Номер, Адрес. Совокупность отношений и образует базу данных, которая в виде файлов специального формата хранится на магнитных дисках или других устройствах внешней памяти. Над реляционными отношениями определен набор операций, образующих реляционную алгебру. Аргументами и результатами реляционных операций являются отношения. Запросы к реляционным базам данных формулируются на специальном языке запросов SQL (ранее называемом SEQUEL) . На рис.1 показан пример запроса на языке SQL, выполняющего операции селекции и проекции. В нашем случае из отношения Телефонный справочник осуществляется выборка (селекция) всех записей, у которых атрибут Фамилия принимает значение ‘Иванов’. В результирующее отношение проецируются только столбцы Номер и Адрес. Рис.1. Пример запроса на языке SQL, выбирающего из отношения Телефонная книга номера телефонов и адреса всех абонентов с фамилией Иванов.
Если исходное отношение достаточно велико, выполнение операции селекции скорее всего потребует значительных затрат машинного времени. Для ускорения мы можем попытаться организовать параллельное выполнение запроса на нескольких процессорных узлах многопроцессорной системы. К счастью, реляционная модель наилучшим образом подходит для “распараллеливания” запросов. В самой общей форме этот процесс можно описать так. Каждое отношение делится на фрагменты, которые располагаются на различных дисковых устройствах. Запрос применяется не к отношению в целом, а к данным фрагментам. Каждый фрагмент обрабатывается на отдельном процессоре. Результаты, полученные на различных процессорах, затем объединяются (сливаются) в общее результирующее отношение, как это схематично показано на рис.2. Таким образом, разбивая отношение на фрагментов в параллельной машине баз данных с процессорными узлами, мы уменьшаем время выполнения запроса в раз! Рис.2. Параллельное выполнение запроса. Исходное отношение разбивается на фрагменты по первым двум цифрам телефонного номера. Каждый фрагмент имеет свои собственные диск для хранения и процессор для обработки. Результирующее отношение объединяет данные, поставляемые отдельными узлами системы. Однако не все так просто, как может показаться сначала. Первая проблема, с которой мы столкнемся, - по какому критерию производить деление отношения на фрагменты? В нашем примере на рис.2 мы применили так называемое упорядоченное разделение, использующее первые две цифры телефонного номера в качестве критерия распределения кортежей по дискам. Но подобный способ разбиения отнюдь не идеален, так как в результате мы скорее всего получим фрагменты, существенно различающиеся между собой по размерам, а это в свою очередь может привести к сильным перекосам в загрузке процессоров. При неудачной разбивке отношения на фрагменты на один из процессоров может выпасть более 50% от общего объема нагрузки, что снизит производительность нашей многопроцессорной системы до уровня системы с одним процессором! Известно несколько методов разбиения отношения на фрагменты в параллельной машине баз данных (см., например, ), однако ни один из них не может обеспечить сбалансированной загрузки процессоров во всех случаях. Следовательно, чтобы “распараллеливание” запросов в параллельной машине стало эффективным, мы должны иметь некоторый механизм, позволяющий выполнять перераспределение (балансировку) нагрузки между процессорами динамически, т.е. непосредственно во время выполнения запроса. Другая серьезная проблема, связанная с использованием параллельных машин баз данных, возникает из-за ограниченной масштабируемости. В многопроцессорной системе процессоры делят между собой некоторые аппаратные ресурсы: память, диски и соединительную сеть, связывающую отдельные процессоры между собой. Добавление каждого нового процессора приводит к замедлению работы других, использующих те же ресурсы. При большом числе участников может возникнуть ситуация, когда они будут дольше ждать того или иного общего ресурса, чем работать. В этом случае говорят об ограниченной масштабируемости системы.
Серверы баз данных Несколько лет назад IBM представила специальные модели AS/400, названные серверными. Они созданы для работы в качестве серверов баз данных, серверов коммуникаций и пакетной обработки. В эти модели внесены улучшения, специально предназначенные для приложений хранилищ данных. Мы еще вернемся к серверным моделям, а сейчас давайте, подробней поговорим об улучшениях в DB2/400. Итак, два важнейших аспекта поддержки хранилищ данных параллельная обработка и многомерные базы данных (MDD). Параллельная обработка Различные приемы параллельной обработки позволяют базе данных полностью задействовать все аппаратные возможности. Выборка и анализ больших объемов информации может требовать очень больших ресурсов. По счастью, при обработке базы данных доступ к ней может осуществляться параллельно, после чего собранные данные можно анализировать независимо и также параллельно. Обработка баз данных один из примеров практического использования массового параллелизма, который мы вкратце затронули в главе 2. IBM несколько модифицировала AS/400 и DB2/400, что позволило применить массовый параллелизм при работе с базой данных
1. Физическая организация баз данных на машинных носителях
3. Форматы баз данных в автоматизированных библиографических системах
4. Различные классы баз данных по предметным областям использования
5. База данных для учета оплаты за междугородние разговоры
9. Разработка базы данных, отражающей учет успеваемости студентов
10. Базы данных Microsoft Access
11. Разработка базы данных "Культурный досуг"
12. Системы управления базами данных
13. Алгоритм создания базы данных складского учета
14. Разработка базы данных для объекта автоматизации: гомеопатическая аптека
15. Отчёт по созданию курсовой работы «База данных ACCESS»
16. Инструкция по эксплуатации базы данных магазина «Телевизоры» средствами Access 2000
Игра настольная "Словодел". 
Сидение для купания (голубое). 
Патроны для рапидографа, черные. 17. Системы обработки информации - язык баз данных SQL со средствами поддержания целостности
20. База данных периодического издания
25. Опыт использования ADO для доступа к базам данных форматов MS Access, xBase и Paradox
26. Ответы на теоретические вопросы по предмету База данных
27. Инфологическая модель баз данных "Сущность-связь"
28. Пример проектирования базы данных "Библиотека"
29. Основы использования WWW - технологий для доступа к существующим базам данных
30. Основы работы с базами данных Delphi
32. Проектирование и реализация базы данных
Карандаши цветные "Jumbo", 12 цветов. 
Трехколесный велосипед Funny Jaguar Lexus Trike Original Volt (цвет: фиолетовый). 
Набор безопасных ножниц с фигурными лезвиями, 3 шт. 33. Excel 97 в качестве базы данных
34. База данных Бюро знакомств
35. Базы данных. Создание форм и отчетов (на примере ACCESS)
36. Иерархические структуры в реляционных базах данных
37. Операционная среда Windows. База данных Microsoft Access
42. Создание баз данных в Microsoft Access
43. Создание и ведение баз данных
44. Упражнения по базам данных MS ACCESS (методичка)
46. Некоторые аспекты обеспечения эффективности работы системы управления базами данных
47. Манифест систем объектно-ориентированных баз данных
Звуковой плакат "Учимся читать - читаем по слогам". 
Сиденье для ванны (светло-голубое). 
Набор детской складной мебели Ника "Маленькая принцесса". 49. Менеджер подключений к базам данных
50. Информационно-справочная система, обеспечивающая работу с базой данных Bit
51. Реляционные Базы Данных. SQL - стандартный язык реляционных баз данных
53. Создание базы данных «расписание»
58. Лінгвістична база даних українських художніх порівнянь
59. База даних "Кафедра" в Access з меню MDI
60. База даних клієнтів і замовлень
61. База даних по обліку вогнепальної зброї
62. База даних по приватних підприємствах регіону
63. База даних фільмотеки: розробка проекту
64. База данных
Ежедневник недатированный "Русские художники. Петров-Водкин". 
Полка для специй или домашней аптечки. 
Подставка для бумаг трехсекционная сборная, серая. 65. База данных "Автосервис" в среде Borland Delphi 6.0.
67. База данных "Пассажирские железнодорожные перевозки"
69. База данных "Учет готовой продукции на складе"
73. База данных для организации по продаже канцелярских товаров
74. База данных заместителя директора по воспитательной работе приюта г. Аксу
75. База данных компьютерного магазина
76. База данных по учету металлопродукции на платформе SQL Server
78. База данных станции технического обслуживания автомобилей
79. База данных: "Деканат: дистанционное обучение"
80. Базы данных
Щетка-сметка для снега со скребком и водосгоном, телескопическая, поворотная голова. 
Магнитная "Азбука" (106 элементов). 
Противомоскитная сетка, 100х220 см, белая. 81. Базы данных
82. Базы данных в юриспруденции
83. Базы данных и их функции. Структурные элементы базы данных
84. Базы данных на логическоми и функциональном программировании
85. Инфологическая модель базы данных "Видепрокат"
89. Информационные технологии создания и обработки баз данных с помощью MS Access XP
90. Історія розвитку баз даних
91. ЛИСП-реализация основных операций над базами данных
92. Методология проектирования баз данных
93. Настольные системы управления базами данных
Блюдо для запекания "Тайга", 2250 мл. 
Набор столовый детский "Непоседа" (4 предмета). 
Развивающая игра "Магнитные истории. Времена года". 97. Построение базы данных боксерской организации
98. Программирование. База данных "Клиенты"
99. Проектирование базы данных
