Параллельные СУБД. 
Анализ эффективности параллельных вычислительных систем с распределенной памятью при решении оптимизационных задач

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.

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.

Рис. 1. 3. Архитектура систем баз данных с параллельной обработкой:

а) с разделением памяти; б) с разделением дисков; в) без разделения 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.