Руководство администратора баз данных Informix. - [9]

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.

2.2.5 Параллельная обработка запросов

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.

Максимальные преимущества эта технология дает на многопроцессорных платформах в условиях применения фрагментации таблиц, где время выполнения запроса сокращается в десятки раз; однако выигрыш в производительности достигается и на однопроцессорных машинах и нефрагментированных таблицах за счет того, что доступ к дискам осуществляется параллельно с другими видами обработки, и за счет максимально полного использования памяти.

2.2.5.1 На чем основана технология PDQ

Реализация запроса состоит из отдельных действий - сканирования, сортировки, группирования и др. Эти действия называются итераторами. Итераторы образуют дерево реализации запроса в том смысле, что результаты выполнения одних итераторов являются исходными данными для других. При обычной обработке итераторы выполняются последовательно. В основе технологии PDQ лежат следующие виды оптимизации и регулирования:

Параллельный ввод и вывод (на основе горизонтальной фрагментации таблиц).Распараллеливание отдельных итераторов (на основе методов разбиения данных).Распараллеливание плана выполнения запроса (путем разбиения дерева реализации запроса на независимые поддеревья; за счет применения техники потоков данных).Снижение вычислительной сложности алгоритмов (применение основанных на хешировании алгоритмов сортировки, соединения, вычисления агрегатных функций (sum, min, max, avg, ...)).Управление ресурсами, регулирование степени распараллеливания (под PDQ выделяется определенная доля системных ресурсов).