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2023-10-28
分布式数据库技术-数据定位
【摘要】：要在并行数据库系统中查找数据，首先要确定数据由哪些处理器管理，放在哪里，这就是数据定位。因为希望在数据所在处执行程序，所以数据定位就是判断系统性能好坏的一个重要因素。有round-robin分割、哈希分割和归类分割三种基本分割方法，如图14.14所示。图14.14不同的分割模式round-robin分割是最简单的一种分割方法，它能保证均匀分配。图14.15Teradata DBC的数据分布由图14.15可知，Teradata DBC采用的策略是将数据均匀地分布到其存储设备中。
要在并行数据库系统中查找数据，首先要确定数据由哪些处理器管理，放在哪里，这就是数据定位。并行数据库系统中的数据定位（data placement）和分布式数据库系统中的数据分片相似。显然数据分片也是可以增加并行性的。下面会使用分割（partition）这个词来代替分片，以示区别（有些文献中使用declustering这个词汇）。
与分布式数据库方法相比，并行数据库中需要指出两个重要区别：首先，不存在将本地运算最大化的问题；其次，负载均衡在大量处理器情况下也很难实现。现在的问题是如何避免竞争资源（即有的节点忙不过来，有的节点闲着没事干）。因为希望在数据所在处执行程序，所以数据定位就是判断系统性能好坏的一个重要因素。
恰当的数据定位必须能让系统性能最大化，这可以用要做的工作总量和各个查询的响应时间的综合因素来量度。
数据的全分割也是一种替代解决方案，即把关系分片后分配到各个节点中去。大多数系统使用全分割（full partitioning），如Teradata公司的DBC/1012和Tandem公司的NonStop SQL等。
有round-robin分割、哈希分割和归类分割三种基本分割方法，如图14.14所示。
图14.14 不同的分割模式
round-robin分割是最简单的一种分割方法，它能保证均匀分配。令系统有n个分割，第i个元组的分配是按照i mod n来实施的。这个策略使得对一个关系的顺序存取可并行处理。但是在要求按照一个谓词随机存取一个元组时，就要访问整个关系。
哈希分割（hash partitioning）是对某个属性应用哈希函数，产生分割号。按这个分割号将数据分配到相应的节点上，这可以方便随机查找。(www.chuimin.cn)
归类分割（range partitioning）是将元组按其值的区间来分配。例如，按字母序区间来分配。
不管怎么分割，为了提高负载均衡，需要定期进行数据重组。这种重组对编译好的程序来说应当是透明的。这些程序无需再由于数据重组而重新编译。为了解决这个问题，提出了在每个节点上建立一个全局索引机制的方法。全局索引指示出关系在节点上的定位情况。这个全局索引可以构造成两级机制，一级记录关系的主聚合（major clustering），另一级是关于属性的子聚合（minor clustering）。索引结构既可以使用哈希函数也可以使用B树。
数据定位中涉及的一个严重问题是如何处理数据分布不均匀的问题，这是由于数据初次分配（此时是均匀的）后数据的多次删（除）、（添）加导致的。它会导致分割不一致，伤害负载均衡。归类分割时问题更严重。解决方法是将大的分割继续分割以达到基本均衡。分离逻辑节点和物理节点也是一个解决办法，这样一个逻辑节点可以对应于几个物理节点。
为了达到高可用性，采取数据复制也是一个办法。解决问题的一个简单办法是为同一数据提供两个副本，一个为原本，另一个为副本，分别放在不同的节点上。这其实是一种镜像磁盘结构。不过，当一个节点发生故障时，有副本的那个节点的负载就要加倍，负载均衡就受到损害。为了解决这个问题，学术界为并行数据库系统提出了一些高可用的数据复制策略。一个很有趣的解决方案是Teradata公司采用的叠加分割技术，即分割副本放到几个节点上。一个节点有故障时，它的负载就分摊给几个有副本的节点。
我们再讨论Teradata DBC的数据分布示例。Teradata DBC的数据分布如图14.15所示。由图可知，假设有一批数据（块）分别表示为6，2，5，12，8，11，3，1，9，10，4，7，…，有四个AMP分别各由一个DSU存放数据，则这些数据会均匀分配给这四个DSU。例如，从左往右，第一个DSU存放12，1，7；第二个DSU存放5，3，4；第三个DSU存放2，11，10；第四个DSU存放6，8，9；等等。
图14.15 Teradata DBC的数据分布
由图14.15可知，Teradata DBC采用的策略是将数据均匀地分布到其存储设备中。round-robin是一种典型的算法。
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