4.4. Параллельные СУБД

 

     При работе с хранилищем данных обычно требуется обработать огромное количество данных, а технология параллельной работы с базами данных предлагает эффективное решение для обеспечения необходимого роста производительности. Успешная эксплуатация параллельных СУБД зависит от эффективного управления многими ресурсами, такими как процессор, память, жесткие диски и сетевые соединения. По мере роста популярности хранилищ данных компании-разработчики создают все более мощные СУБД, предназначенные для систем поддержки принятия решений и использующие технологию организации параллельных вычислений. Основная цель состоит в решении поставленных пользователем задач с использованием нескольких узлов, параллельно работающих над одной и той же проблемой. Важнейшими характеристиками параллельных СУБД являются масштабируемость, оперативность и готовность.

     Параллельные  СУБД должны обеспечивать выполнение параллельных запросов. Такие СУБД должны выполнять в параллельном режиме загрузку данных, просмотр таблиц, а также архивирование и резервное  копирование данных. Существуют две  основные архитектуры аппаратного обеспечения для выполнения параллельных вычислений, которые могут использоваться в качестве платформы для сервера базы данных в хранилищах данных:⁶

     • Симметричная мультипроцессорная обработка (Symmetric Multi-Processing — SMP). Группа тесно связанных процессоров, которые совместно используют оперативную и дисковую память.

     • Массовая мультипроцессорная обработка (Massively Multi-Processing - ММР). Группа слабо  связанных процессоров, каждый из которых  использует свою собственную оперативную  и дисковую память. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

     Итак, "Хранилище данных” - это предметно-ориентированное, привязанное ко времени и неизменяемое собрание данных для поддержки процесса принятия управляющих решений.

     Данные  в хранилище попадают из оперативных  систем (OLTP-систем), которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов, различных справочников и т.д. Хранилище данных кроме детализированной информации содержит в себе агрегаты, т.е. обобщающую информацию, например суммы продаж, количество, общие расходы и т.д.

     Зачем нужно строить хранилища данных - ведь они содержат заведомо избыточную информацию, которая и так находится  в базах или файлах оперативных  систем? Анализировать данные оперативных систем напрямую невозможно или очень затруднительно. Это объясняется различными причинами, в том числе разрозненностью данных и хранением их в форматах различных СУБД. Но даже если на предприятии все данные хранятся на центральном сервере БД, аналитик почти наверняка не разберется в их сложных, подчас запутанных структурах.

     Таким образом, задача хранилища - предоставить "сырье" для анализа в одном  месте и в простой, понятной структуре.

     Есть  и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища - сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера.

     Под хранилищем можно понимать не обязательно  гигантское скопление данных - главное, чтобы оно было удобно для анализа.

     Автором концепции Хранилищ Данных (Data Warehouse) является Б. Инмон, который определил  Хранилища Данных как: "предметно-ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления", призванные выступать в роли "единого и единственного источника истины", обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений.

     В основе концепции Хранилищ Данных лежат две основополагающие идеи.

• Интеграция ранее разъединенных детализированных данных в едином Хранилище Данных, их согласование и, возможно, агрегация:
• исторических архивов;
• данных из традиционных СОД;
• данных из внешних источников.
• Разделение наборов данных, используемых для операционной обработки, и наборов данных, применяемых для решения задач анализа.

     Цель  концепции Хранилищ Данных - выяснить требования к данным, помещаемым в  целевую БД Хранилища Данных, определить общие принципы и этапы ее построения, основные источники данных, дать рекомендации по решению потенциальных проблем, возникающих при их выгрузке, очистке, согласовании, транспортировке и загрузке в целевую БД.  
 

     БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

 
 
     

1. Аладьев В.В., Хунт Ю.Я., Шишаков М.Л. «Основы информатики», Учебное пособие, М., 2000. - 59 с.
2. Бойко В.В., Савинков В.М., «Проектирование баз данных информационных систем», М., Финансы и статистика, 2000. – 354 с.
3. Гарсиа-Молина Гектор, Ульман Джеффри Д., Уидом Дженифер. Системы баз данных: Полный курс/Пер. с англ. — М.: Издательский дом "Вильяме", 2003. - 188 с.
4. Дженнингс Роджер. Использование Microsoft Access 2002. Спец. изд./ Пер. с англ. — М.: Издательский дом "Вильяме", 2002. — 1010 с.
5. Ездов А.А., «Лабораторные работы по физике с использованием компьютерной модели», Информатика и образование, 2002 . – 40 с.
6. Кодд Дж., «Базы данных», Москва. Мир. 2000. – 120 с.
7. Малыхина М. П. Базы данных: Учебное пособие. - Краснодар: Изд-во КубГТУ, 2005. - 173 с.
8. Система поддержки  принятия  решений  в  человеко-машинных  системах управления. Труды Института проблем  управления  РАН  им.  В.А.Трапезникова. Том УШ. М.: ИПУРАН, 2000.-59 с.
9. Хилайер С., Мизик Д. «Программирование» /Пер. с англ., 3-е изд., доп.- М. : Изд.-торговый дом "Рус. ред.", 2000. – 119 с.
10. Цикритизис Д., Лоховски Ф., «Модели данных», М., Финансы и статистика, 2000. – 30 с.
11. Шнитман В., Серверы баз данных: проблемы оценки конфигурации системы. СУБД №5-6/02, 2001. – 452 с.

      ПРИЛОЖЕНИЕ 1

 

Источник приложения [5] 

Основные стадии построения хранилища данных. 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Источник приложения [9] 

     Общая схема информационной системы в  технологии хранилищ данных.