Руководство администратора баз данных Inrformix. - Кустов Виктор - Страница 6

INFORMIX-OnLine DS поддерживает как собственный механизм управления дисковой памятью, так и управление средствами файловой системы ОС UNIX. Преимущества собственного механизма управления дисковой памятью:

Снятие ограничений операционной системы на число одновременно читаемых таблиц.Оптимизация размещения таблиц - для таблиц выделяются большие области последовательных физических блоков, в результате ускоряется доступ к ним.Снижение накладных расходов при чтении - данные с дисков считываются непосредственно в разделяемую память, минуя буферы ОС.Повышение надежности. При использовании файловой системы INFORMIX-OnLine DS не может гарантировать, что в случае сбоя данные журнала транзакций не пропадут из-за того, что они остались в буферах ОС и не успели записаться на диск. Поэтому процедура быстрого восстановления, вызываемая при перезапуске системы, не обеспечит в этом случае целостности данных.

Файловую систему используют в ситуациях, когда нет возможности выделить под базы данных специальные разделы на дисках, или если перечисленные соображения не критичны.

Для ускорения операций ввода-вывода сервер использует собственный пакет асинхронного ввода-вывода (AIO) или пакет асинхронного ввода-вывода ядра ОС (KAIO), если он доступен. Пользовательские запросы на ввод-вывод обрабатываются асинхронно, поэтому виртуальным процессорам CPU не приходится ждать завершения операции обмена, чтобы продолжить обработку.

Сервер OnLine DS может быть сконфигурирован таким образом, чтобы при чтении последовательной таблицы или индексного файла обеспечивалось опережающее чтение нескольких страниц в то время, пока обрабатываются уже прочитанные в разделяемую память данные. Таким образом, сокращается время ожидания обмена с диском, и пользователь быстрее получает результаты запроса.

INFORMIX-OnLine DS поддерживает горизонтальную локальную фрагментацию таблиц. Это такой способ хранения таблицы, когда совокупность ее строк разбивается на несколько групп согласно некоторому правилу, и эти группы хранятся на разных дисковых разделах. Фрагментация таблиц способствует достижению следующих целей:

Сокращается время обработки одного запроса. Встроенный в INFORMIX-OnLine DS механизм PDQ при обработке запросов использует информацию о фрагментации таблиц и создает для сканирования таблицы несколько параллельных потоков. Если стратегия фрагментации выбрана удачно, то ускорение при выборке из таблицы практически линейно зависит от числа фрагментов (рис. 3).Снижается уровень конкуренции при одновременном обращении нескольких запросов к одной таблице. INFORMIX-OnLine DS анализирует правило фрагментации таблицы и во многих случаях способен определить, что данный запрос относится только к одному ее фрагменту. Если фрагменты хранятся на разных дисковых устройствах, то разным запросам будут соответствовать обращения к разным дискам.Повышается готовность (доступность) приложений. Даже если некоторые фрагменты таблицы недоступны из-за того, что соответствующие диски вышли из строя, запросы к ней, тем не менее, во многих случаях могут выполняться.Улучшаются характеристики административных операций, таких как архивирование-восстановление, загрузка-выгрузка данных, поскольку они применимы к отдельным фрагментам таблиц. Если таблица разбита на малые фрагменты, то ее восстановление при выходе из строя одного фрагмента выполняется значительно оперативнее, чем полное восстановление нефрагментированной таблицы. Полные операции архивирования, восстановления, загрузки, выгрузки данных также ускоряются, поскольку операции ввода-вывода для фрагментов таблицы выполняются параллельно.

Различаются два типа правил фрагментации таблиц:

Равномерное распределение (round robin) - это встроенный в INFORMIX-OnLine DS механизм фрагментации, который обеспечивает примерно равное число записей в каждом фрагменте.Распределение по выражению (by expression) - для каждого фрагмента задается некоторое выражение, зависящее от значений полей записи; истинность выражения определяет, попадет ли запись в данный фрагмент.

Правило разбиения таблицы задается в SQL-инструкциях CREATE TABLE (создать таблицу), ALTER TABLE (изменить таблицу).

Пример:

CREATE TABLE account ...

FRAGMENT BY EXPRESSION

id_num > 0 AND id_num <= 20 IN dbsp1

id_num >20 AND id_num <= 40 IN dbsp2

REMAINDER IN dbsp3

Здесь dbsp1, dbsp2, dbsp3 - имена областей дискового пространства, выделенного под БД.

INFORMIX-OnLine DS поддерживает также фрагментацию индексов.

Различаются два вида фрагментации индексов - зависимая (соответствующая фрагментации таблицы) и независимая. Фрагментированной таблице может соответствовать нефрагментированный индекс. Создание индекса с правилом фрагментации, не совпадающим с правилом фрагментации таблицы, полезно в тех случаях, когда в разных приложениях выборки из таблицы осуществляются на основе разных подмножеств ее атрибутов.

Стратегия фрагментации таблиц и индексов выбирается в зависимости от цели, которая преследуется, от структуры таблицы и характера запросов к ней. Различные стратегии подробно описаны в документации. Например, если основной целью является уменьшение конкуренции при одновременном доступе к таблице, то оптимальной будет фрагментация таблицы по диапазонам значения ключа (или другого столбца, на основе которого производится основной доступ к таблице) и зависимая фрагментация индекса.

INFORMIX-OnLine DS предоставляет средства наблюдения, позволяющие оценить эффективность фрагментации таблиц и индексов по следующим параметрам:

1. Распределение данных по фрагментам;

2. Баланс запросов на ввод-вывод по фрагментам;

3. Статус дисковых областей, содержащих фрагменты.

Если наблюдения показывают, что выбранная стратегия не удовлетворяет поставленной цели, то правила фрагментации могут быть изменены динамически, без остановки сервера.

Важно, что фрагментация таблиц и индексов прозрачна для приложений, работающих с базой данных. Изменение правила фрагментации не требует никаких изменений в прикладных системах - оно лишь повышает (или снижает) скорость и экономичность их выполнения.

Параллельная обработка запросов (Parallel Data Query, PDQ) - это технология, которая позволяет распределить обработку одного сложного запроса на несколько процессоров, мобилизовать для его выполнения максимально доступные системные ресурсы, во много раз сокращая время получения результата. Основные типы заданий, на которых проявляется эффект технологии PDQ:

обработка сложных запросов, включающих сканирование больших таблиц, сортировку, соединения, группирование, массовые вставки;построение индексов;сохранение и восстановление данных;загрузка, выгрузка данных, реорганизация баз данных;массовые операции вставки, удаления, модификации данных.

Практически это означает, что отчет или ответ на сложный запрос, от которого зависит принятие ответственного решения, можно получить не завтра (после ночной обработки), а непосредственно во время обычной оперативной дневной работы. Снимаются проблемы, связанные с обработкой и обслуживанием (архивированием, копированием) очень больших таблиц - благодаря фрагментации, параллельной обработке и возможностям выполнения административных действий в оперативном режиме. В результате расширяется класс потенциальных приложений, и, соответственно, круг пользователей, более гибким становится режим работы ИС, причем все это достигается не на узкоспециализированных, а на обычных широко распространенных аппаратных платформах. Таким образом, можно говорить о новом качестве, которое привносит с собой технология PDQ.