Хомоненко А.Д., Цыганков В.М., Мальцев М.Г. - Базы данных. Учебник для высших учебных заведений (6-е изд.) - 2009 (960530), страница 53
Текст из файла (страница 53)
Дополнительные вопросы применения баз данных253Основную долю в общем объеме ОП занимает область кэша, рассмотримкак определить его размер. Точное определение оптимального размера буферной области - непростая задача. Главная причина этого - в заранее неизвестных потребностях в данных со стороны приложений, зависящих от множества факторов (решаемых задач, характеристик клиентских машин, категорий пользователей и т. д.).Для определения размера кэша можно воспользоваться следующимиподходами: моделированием процессов обработки информации на сервере или подбором параметров кэша на основе анализа статистики потребления памяти.
Многие современные С У Б Д имеют средства оценки эффективности использования кэша. Часто кэш реализуется как массив разделяемой памяти, размер которого определяется специальным параметромв управляющем файле или таблицах СУБД. При сложности использования названных подходов, а также при первичной установке сервера дляопределения размера кэша можно воспользоваться одним из следующихэмпирических правил.A. Правило «пяти минут».
Соотношение цен основной и дисковой памятитаково, что экономически целесообразно кэшировать данные, обращения ккоторым происходят более одного раза каждые пять минут. Для определенияразмера кэша нужно сначала на уровне всей системы сложить объемы всехданных, которые приложения предполагают использовать более часто, чемодин раз в пять минут.
Дополнительно следует зарезервировать еще 5-10%от суммарного объема данных для хранения индексов, хранимых процедур идругой управляющей информации СУБД. Правило широко используется приконфигурировании серверов баз данных, для которых точное определениеразмера кэша затруднительно.B. Правило «90/10». Исследования современных БД показывают, что90% всех обращений выполняются к 10% данных («горячие» данные). Болеетого, обращения к «горячим» данным, в свою очередь, тоже подчиняются правилу «90/10».
Таким образом, около 80% всех обращений к данным связаны сдоступом к примерно 1% данных. Отсюда следует, что для кэша требуетсяобъем основной памяти не менее 1% от «чистого» объема хранимых данных,не считая памяти под индексы и другую служебную информацию.Правило применимо для больших баз данных, когда 10% общего объемабазы данных принципиально невозможно или дорого разместить в кэше. Так,для скромных по сегодняшним меркам баз данных объемом 5 Гбайтов10% составляет 500 Мбайтов. Сконфигурировать машину класса Pentium стаким объемом кэша пока проблематично и дорого. Обеспечить кэш объемомв 1% всех данных и для очень больших баз данных - вполне реально.C.
По числу пользователей. Грубой оценкой требуемого объема основнойпамяти под кэш является величина, получающаяся при выделении от 50 до300 кбайтов на каждого пользователя. Правило целесообразно применять для254Часть 2. Проектирование и использование БДмногопользовательских систем, когда невозможно определить размер кэшадругим способом.Замечания.• Чрезмерное увеличение размера кэша обычно не дает существенногоэффекта.
Более того, эффект может оказаться обратным: система станетработать медленнее. Причиной этого может быть лишение пользовательского приложения или сервера СУБД требуемой для нормальной работы основной памяти.• Выделение памяти под кэш может уменьшить размер виртуальной памяти, используемой операционной системой для буферизации операцийфайловой системы.• В системе должно обеспечиваться пространство для традиционного использования памяти. Так, в вычислительных системах под управлениемUNIX желательно иметь объем основной памяти не менее 16 Мбайтовдля операционной системы, 2 - 4 Мбайта — для ряда программ СУБД идостаточно места для размещения в памяти двоичных кодов приложения. Объем двоичных кодов приложения составляет обычно 1 - 2 Мбайта, но иногда они могут достигать десятков Мбайтов. Поскольку операционная система обеспечивает разделение памяти между множествомпроцессов, достаточно зарезервировать пространство для одного приложения.• Для современных серверных систем существует также следующее эмпирическое правило: неразумно комплектовать машину памятью менеечем примерно по 64 Мбайтов на процессор.
В противном случае в системе возникает интенсивная фрагментация памяти.Центральный процессор. Потребление процессорных ресурсов в серверной системе сильно зависит от используемого приложения, СУБД, индивидуальных пользователей и от времени дня. Поэтому однозначно дать рекомендации по составу и мощности центрального процессора (ЦП) в общемслучае невозможно. Некоторые оценки по способностям используемых процессоров можно дать по результатам тестирования.Так, результаты теста ТРС-А для восьмипроцессорного SPARCserver 1000показывают, что он способен обрабатывать запросы от 4000 пользователей,или от 500 пользователей на процессор. Этот результат достигнут путем тщательной настройки ОС Solaris, СУБД Oracle и самого теста. Для большинства пользователей более реалистической верхней границей числа пользователей па процессор для транзакций типа ТРС-А возможно составит порядка100-200 пользователей на один процессор 50 МГц SuperSPARC.Дисковая система ввода/вывода.Как известно, любое обновление базыданных связано с обновлением индексов и с выполнением записи в журнал.Каждая из этих операций может вызывать последовательное и/или произвольное обращение к дисковой памяти.
Примером последовательного обра-9. Дополнительные вопросы применения баз данных255щения к дисковой памяти является операция сканирования (последовательного просмотра) или частичного сканирования индексов (отсортированных)перед обращением к записям индексированной БД.Без хорошего знания приложения, стратегии индексации, принятой администратором базы данных, а также механизмов поиска и хранения С У Б Дв общем случае невозможно точно сказать какие преимущественно выполняются операции ввода/вывода. Поэтому обычно предполагают, что доминирует операция произвольного доступа к диску.
Эта операция вызываетбольшую нагрузку на дисковую систему ввода/вывода, нежели последовательный доступ.При подборе дисковых накопителей, кроме размера общей емкости дисковой памяти, следует помнить о достаточной пропускной способности дисковой подсистемы. Почти всегда лучшие характеристики производительностидостигаются при мен ьшей емкости диска, даже когда больший диск имеет превосходные характеристики по всем параметрам.На производительность дисковой подсистемы ввода/вывода большое влияние оказывает количество и вид используемых системных шин.
Различныешины поддерживают работу разного количества дисков. Так, на одной шинеFast SCSI-2 (10 Мб/с) можно сконфигурировать небольшое число дисков( 3 - 5 ) , а на шине Fast-and-Wide SCSI (20 М б / с ) - до 8 - 1 0 дисков.Помимо характеристик емкости МД и пропускной способности шин, напроизводительность подсистемы ввода/вывода большое влияние оказываетуровень загруженности этих компонентов. Практика показывает, что в случае пиковых нагрузок степень загруженности шины должна поддерживатьсяна уровне 40%, а степень загрузки дисков — на уровне 60%.МногопроцессорныесистемыобработкибазданныхОдним из путей повышения производительности и живучести систем обработки информации в базах данных является применение вычислительныхсистем с улучшенной архитектурой. Для этого проводят исследования и разработку новых методов и алгоритмов по следующим направлениям:• хранение и обработка информации в оперативной памяти компьютера;•выполнение запросов в многопроцессорных и многомашинных вычислительных системах с различными архитектурами;• эффективная реализация типовых операций в БД (сортировка, поиск,реорганизация, пакетная загрузка/выгрузка и пр.);• восстановление данных в случае отказа узлов вычислительной системы и т.
д.Одними из основных параметров систем, использующих БД, являютсяобъемные (максимальный объем данных и возможность их распределенногохранения) и временные (время выполнения отдельной операции, транзакции,или всей работы). Значения этих параметров существенно зависят от мощности и организации вычислительной среды функционирования СУБД.256Часть 2. Проектирование и использование БДФирмы, разрабатывающие СУБД, для улучшения названных характеристик использовали следующие варианты аппаратных средств:1. Традиционные однопроцессорные ЭВМ повышенной производительности.2.
Специализированные процессоры баз данных - машины баз данных.3. Вычислительные системы на базе многопроцессорных структур.Несмотря на широкое распространение систем первого типа, в настоящеевремя лучшие результаты показывают системы третьего типа. Примерамипараллельных систем баз данных являются Teradata, Tandem, Gamma, Bubbaи Arbre. Рассмотрим более подробно многопроцессорные вычислительныесистемы, предварительно дав определение эффективности.Под эффективностью будем понимать свойство, характеризующее качество реализации системой поставленных перед ней целей функционирования и применения.Эффективной может оказаться несложная информационная система, реализованная на основе специализированной вычислительной системы с невысокими характеристиками быстродействия и емкости оперативной ивнешней памяти.
С другой стороны, есть много новых задач, требующих следующего:• высокой производительности вычислительной системы;• значительного объема БД в сотни мегабайтов и терабайтов;• решения в реальном масштабе времени;• одновременной обработки разнородных подзадач (массовый ввод и модификация данных, поддержка принятия решения, пакетная обработка);• одновременного обслуживания большого числа запросов.Анализ перечисленных требований показывает, что обеспечить их, ограничившись универсальной однопроцессорной вычислительной системой илиспециализированным средством с аппаратной реализацией часто выполняемых операций, весьма (ложно. Примером уникальной вычислительной системы, которая в некоторой степени могла бы удовлетворить предъявляемымтребованиям, можно считать суперкомпьютер баз данных (Super DatabaseComputer - SDC) токийского университета.
В нем используется комбинированный аппаратно-программный подход к решению проблемы производительности. Основное обрабатывающее устройство из одного или нескольких процессоров с совместно используемой памятью дополняется специализированным устройством сортировки и дисковой подсистемой.Более перспективными с точки зрения удовлетворения перечисленнымвыше требованиям оказываются многопроцессорные вычислительных системы.Определилось два основных архитектурных направления многопроцессорных систем: сильносвязанные и слабосвязанные вычислительные системы.К сильно связанным вычислительным системам, или системам с разделением ресурсов, относятся следующие:9. Дополнительные вопросы применения баз данных257• системы с совместно используемой (разделяемой) памятью (рис.
9.1а), вкоторых процессоры имеют доступ к общей оперативной памяти и ко всемдискам (IBM/370, Digital VAX, Sequent Symmetry);• системы с совместно используемыми дисками (рис. 9.16), в которых каждый процессор имеет свою основную память и обеспечивается прямымдоступом ко всем дискам (IBM Sysplex и первоначальная версия DigitalVAXcluster);• системы с массовым параллелизмом - системы с сотнями и тысячами процессоров, произвольным образом объединяемых друг с другом (рис. 9.1 в).а)Процессорыб)Процессорыв)ПроцессорыО— оСоединительная сетьОПОПОПОбщая ОПОПСоединительная сеть0 Внешняя памятьВнешняя памятьВнешняя памятьРис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
