SISTEMI DISTRIBUITI. Criteri classificazione DBMS distribuiti

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1 SISTEMI DISTRIBUITI Criteri di classificazione dei sistemi distribuiti Autonomia, distribuzione, eterogeneità Architetture per DBMS distribuiti Client/server Peer-to-peer Multi-database Regole di Date per sistema relazionale distribuito. Trasparenza. Sistemi paralleli. sistemi distribuiti 1 Criteri classificazione DBMS distribuiti I sistemi possono essere caratterizzati secondo tre dimensioni Autonomia dei sistemi locali; indica il grado a cui i DBMS individuali possono operare in modo indipendente Integrazione stretta Sistemi pienamente indipendenti, multi-database Gradi intermedi Distribuzione dei sistemi; fa riferimento alla distribuzione fisica dei dati (dall utente sono comunque visti come un unico insieme logico) Client / server Peer-to-peer Eterogeneità dei sistemi (modello dei dati, linguaggi, protocolli di gestione delle transazioni) sistemi distribuiti 2 1

2 Criteri di classificazione: autonomia (1) Elenco1 di requisiti che caratterizzano l autonomia Le operazioni locali dei DBMS individuali non sono influenzate dalla loro partecipazione ad un sistema multi-database Il modo in cui i DBMS individuali eseguono e ottimizzano le query non dovrebbe essere influenzato dalla esecuzione di query globali che accedono a database multipli L operatività del sistema non dovrebbe essere compromessa da DBMS individuali che si aggiungono o lasciano la confederazione multi-database Elenco2 di requisiti che caratterizzano l autonomia Autonomia di progetto: i DBMS individuali sono liberi di usare i modelli di dati e le tecniche di gestione delle transazioni che preferiscono Autonomia di comunicazione: i DBMS individuali sono liberi di decidere quale tipo di informazione comunicare all esterno Autonomia di esecuzione: ogni DBMS può eseguire le transazioni che gli vengono sottomesse nel modo che vuole sistemi distribuiti 3 Criteri di classificazione: autonomia (2) Integrazione stretta Anche se le informazioni sono allocate in più nodi, un utente vede una immagine unica dell intero database Dal punto di vista dell utente, i dati sono logicamente centralizzati in un unico database (sistema logicamente integrato) Sistemi semiautonomi (detti anche federati omogenei o eterogenei) I DBMS possono operare in modo indipendente, ma hanno deciso di partecipare ad una federazione per rendere spartibili i loro dati Ogni DBMS determina quali parti del proprio database sono accessibili agli altri DBMS Non sono sistemi pienamente autonomi perché hanno bisogno di essere modificati per poter scambiarsi informazioni Isolamento totale I sistemi individuali sono DBMS stand-alone che non conoscono l esistenza di altri DBMS Al di sopra di essi c è uno strato di software che permette di integrarli in qualche modo, si parla di multi-database sistemi distribuiti 4 2

3 Criteri di classificazione: distribuzione Client/server Gestione dei dati sul server e l ambiente dell applicazione (compresa l interfaccia utente) sul client L onere della comunicazione è spartito tra client e server Alcuni siti sono client, altri server, e la loro funzionalità è diversa Peer-to-peer Non c è distinzione tra client e server Ciascun sito ha un DBMS pienamente funzionale e può comunicare con altri siti per eseguire query e transazioni Questi sistemi sono anche detti fully distributed sistemi distribuiti 5 Criteri di classificazione: eterogeneità L eterogeneità fa riferimento ai modelli di dati, ai query language, ai protocolli di gestione delle transazioni Ogni modello di dati ha un certo potere espressivo e certe limitazioni Il query language può essere diverso in relazione a modelli diversi e anche in relazione allo stesso modello (es. SQL e QUEL per il modello relazionale) L eterogeneità è ortogonale all autonomia Possiamo avere sistemi logicamente integrati formati da componenti eterogenee e sistemi multi-database con componenti omogenee Es. basi dati logicamente integrate con componenti omogenee: sistema distribuito impiantato da zero Es. sistemi multi-database con componenti eterogenee: integrazione di sistemi preesistenti che rimangono anche autonomi sistemi distribuiti 6 3

4 BDD logicamente integrate Descrizione dei dati Uno schema logico locale per ogni DBMS Uno schema logico globale Gli schemi esterni si appoggiano sullo schema logico globale Moduli funzionali (generalmente schema client server) Il server è composto da più client e più server Nella generazione dei piani di accesso ai dati, abbiamo una ottimizzazione globale in cui il client decide i compiti da affidare ai diversi server, e il server locale genera il piano di accesso locale sistemi distribuiti 7 Basi dati logicamente integrate schema dei dati Schema esterno Schema esterno Schema logico globale Schema logico locale Schema logico locale Schema interno locale Schema interno locale sistemi distribuiti 8 4

5 Multi-Database Systems descrizione dei dati Unico schema logico globale Ogni database locale espone all esterno parte dei suoi dati Lo schema globale unico fa riferimento a queste parti, rappresenta un sottoinsieme dell unione dei vari database Assenza di un unico schema logico globale Ogni nodo ha degli schemi esterni locali a cui può essere fatto accesso Si hanno più schemi esterni globali, ciascuno dei quali può far riferimento ad un unico o a più schemi esterni locali L eterogeneità dei sistemi appesantisce il mapping fra gli schemi esterni locali e quelli globali I cosiddetti DBMS federati fa nno parte di questa categoria sistemi distribuiti 9 Multi-Database Systems : schema dei dati Schema est. globale Schema est. globale Schema est. globale Schema est. globale Schema est. locale Schema log. globale Schema est. locale Schema est. locale Schema log. locale Schema log. locale Schema log. locale Schema log. locale Schema int. locale Schema int. locale Schema int. locale Schema int. locale Con schema globale Senza schema globale sistemi distribuiti 10 5

6 Multi-database Systems moduli funzionali I sistemi locali hanno una completa autonomia Al di sopra dei sistemi locali esiste un livello di software di integrazione Decomposizione delle query in sotto-query da eseguire sui sistemi locali Integrazione dei risultati parziali per ottenere il risultato globale Mapping fra il linguaggio del sistema multi-database e i linguaggi dei sistemi locali sistemi distribuiti 11 Multi-database - integrazione applicazione applicazione applicazione software di integrazione DBMS DBMS sistemi distribuiti 12 6

7 Sistemi Client/Server (1) ambiente centralizzato Architettura a due livelli Architettura molto usata per basi dati centralizzate Nel contesto delle basi dati le due funzioni sono bene identificate Il server effettua la maggior parte del lavoro che riguarda la gestione dei dati: esecuzione e ottimizzazione delle query, gestione delle transazioni, gestione della memorizzazione Sul client viene eseguita l applicazione, gestita l interfaccia utente, e gestiti i dati memorizzati nella cache del client Le esigenze hw e sw di server e client sono diverse Client: PC con strumenti di produttività tipici dell automazione dell ufficio Server: memorie di massa grosse e affidabili, efficienza delle operazioni di I/O, buffer di grandi dimensioni Convenienza: Riduzione dei costi (più macchine specializzate al posto di una complessiva ) Incremento della robustezza del sistema Aumento della scalabilità (possibilità di aggiungere nuove applicazioni e nuovi utenti ) sistemi distribuiti 13 Architettura client/server Operating system User interface Application program.. Client DBMS Communication software SQL query Result relation Communication software Semantic Data Controller Operating System Query Optimizer Transaction Manager Recovery Manager Runtime Support Processor Data Base sistemi distribuiti 14 7

8 Sistemi Client/Server (2) ambiente distribuito In un contesto distribuito una transazione può coinvolgere più server Multiple client / single server: il database è memorizzato su una unica macchina (abbiamo quindi un ambiente centralizzato) Multiple client / multiple server Ciascun client gestisce la propria connessione con il server appropriato Si semplifica il codice del server ma si appesantisce il client (heavy client) Ciascun client conosce il proprio home server, ed è questo che comunica con gli altri server se necessario Le funzionalità di gestione dei dati sono concentrate sui server (light client) La trasparenza dell accesso ai dati è fornita dall interfaccia del server L utente ha sempre la visione di un unico database mentre a livello fisico i dati possono essere distribuiti sistemi distribuiti 15 Sistemi distribuiti Peer to-peer Con questi termini ci si riferisce in genere alle caratteristiche seguenti che riguardano un ambiente pienamente distribuito Non c è distinzione tra client e server, tutti i siti hanno le stesse funzionalità Si ha uno schema logico globale che è visto da tutti i siti; le applicazioni vedono schemi esterni costruiti su questo schema Su ogni sito abbiamo il componente user processor User interface handler Semantic data controller Global query optimizer and decomposer Distributed execution monitor / distributed transaction manager Su ogni sito abbiamo il componente data processor Local query optimizer Local recovery manager Run-time support manager (interfaccia col sop, buffer manager ) sistemi distribuiti 16 8

9 Componente user processor User interface handler Interpreta i comandi utente e formatta i risultati da restituire all utente Semantic data controller Usa i vincoli di integrità e le autorizzazioni definite a livello di schema logico globale per controllare se la query utente può essere eseguita Global query optimizer and decomposer Determina una strategia di esecuzione cercando di minimizzare una funzione costo Trasforma la query globale in query locali utilizzando il catalogo globale, lo schema logico globale, gli schemi logici locali Distributed execution monitor, distributed execution manager Coordina l esecuzione distribuita della richiesta utente Viene in genere fatto riferimento a più di un sito, quindi i vari execution monitor comunicano fra di loro sistemi distribuiti 17 Componente data processor Local query optimizer Sceglie il cammino di accesso migliore per accedere ai dati (es. un indice) Local recovery manager Ha la responsabilità di mantenere il database locale consistente anche se ci sono dei fallimenti o guasti Run-time support manager Accede fisicamente ai dati Include il database buffere manager sistemi distribuiti 18 9

10 Regole di Date per sist. relazionale distr. Cfr. Albano Ghelli Orsini Basi di dati relazionali e a oggetti, Zanichelli. Autonomia locale I dati locali sono gestiti in modo indipendente dagli altri siti Uguaglianza dei siti Non esiste un sito centrale con servizi particolari Continuità delle operazioni Nessuna attività pianificata dovrebbe comportare interruzioni del servizio Indipendenza dalla localizzazione Gli utenti e i programmi non necessitano di conoscere la localizzazione fisica dei dati Indipendenza dalla frammentazione Gli utenti e i programmi non necessitano di conoscere la frammentazione dei dati Indipendenza dalla replicazione Gli utenti e i programmi non necessitano di conoscere la replicazione dei dati e di mantenerne l allineamento sistemi distribuiti 19 Regole di Date per sist. relazionale distr. Cfr. Albano Ghelli Orsini Basi di dati relazionali e a oggetti, Zanichelli. Elaborazione distribuita delle interrogazioni L ottimizzazione delle query tiene conto della distribuzione dei dati Gestione distribuita delle transazioni Transazioni concorrenti che modificano dati in più siti devono essere serializzabili (controllo della concorrenza) e devono lasciare la base di dati distribuita in uno stato consistente in caso di malfunzionamenti (controllo dei malfunzionamenti) Indipendenza dall hardware Il DBMS deve offrire le stesse funzionalità nei vari siti a prescindere dall hardware disponibile, con tutti i sistemi che partecipano in modo paritetico Indipendenza dal software Il DBMS deve offrire le stesse funzionalità nei vari siti a prescindere dal software di sistema disponibile, con tutti i sistemi operativi che partecipano in modo paritetico sistemi distribuiti 20 10

11 Regole di Date per sist. relazionale distr. Cfr. Albano Ghelli Orsini Basi di dati relazionali e a oggetti, Zanichelli. Indipendenza dalla rete Il DBMS deve offrire le stesse funzionalità nei vari siti a prescindere dal software di rete disponibile, con tutte le reti che partecipano in modo paritetico Indipendenza dal DBMS Il DBMS deve offrire le stesse funzionalità nei vari siti a prescindere dal DBMS disponibile, con tutti i DBMS che partecipano in modo paritetico sistemi distribuiti 21 TRASPARENZA Un sistema trasparente nasconde all utente i dettagli della implementazione Separazione tra la semantica ad alto livello di un sistema e le questioni di implementazione a basso livello DBMS centralizzato: indipendenza dai dati Logical data independence: se una applicazione è costruita sopra un opportuno insieme di viste, rimane inalterata anche se lo schema logico cambia, purché le viste non cambino (cambieranno le modalità di costruzione delle viste) Physical data independence: una applicazione vede le relazioni, e quindi è indipendente dai dettagli della loro implementazione DBMS distribuito Trasparenza di frammentazione Trasparenza di replicazione Trasparenza di linguaggio sistemi distribuiti 22 11

12 Trasparenza di frammentazione: esempio cfr. Atzeni, Ceri, Basi di dati architetture e linee di evoluzione, McGraw-Hill, 2003 Esempio: Azienda con impiegati a Firenze e Torino: Imp (cod, nome, sede) Imp1 = σ sede= FI Imp Imp2 = σ sede= TO Imp Query: dato un codice si vuole il nome dell impiegato Trasparenza di frammentazione (la query è uguale a quella che si avrebbe per una relazione non frammentata) PROCEDURE Q1 (:cod, :nome); SELECT nome INTO :nome FROM Imp WHERE cod = :cod; END PROCEDURE; sistemi distribuiti 23 Trasparenza di allocazione: esempio cfr. Atzeni, Ceri, Basi di dati architetture e linee di evoluzione, McGraw -Hill, 2003 Imp1 = σ sede= FI Imp Imp2 = σ sede= TO Imp Query: dato un codice si vuole il nome dell impiegato Trasparenza di allocazione: si conosce la struttura dei frammenti ma non la loro allocazione; in particolare non si conosce neanche se un frammento è replicato o no (trasp. di replicazione) PROCEDURE Q2 (:cod, :nome); SELECT nome INTO :nome FROM Imp1 WHERE cod = :cod; IF :empty THEN SELECT nome INTO :nome FROM Imp2 WHERE cod = :cod; END PROCEDURE; sistemi distribuiti 24 12

13 Trasparenza di linguaggio: esempio cfr. Atzeni, Ceri, Basi di dati architetture e linee di evoluzione, McGraw -Hill, 2003 Imp1 = σ sede= FI Imp Imp2 = σ sede= TO Imp Query: dato un codice si vuole il nome dell impiegato Trasparenza di linguaggio: si è a conoscenza della struttura dei frammenti e della loro locazione; in caso di replicazione si deve indicare un nodo; si ha però un unico linguaggio per riferirsi ai diversi frammenti PROCEDURE Q3 (:cod, :nome); SELECT nome INTO :nome FROM WHERE cod = :cod; IF :empty THEN SELECT nome INTO :nome FROM WHERE cod = :cod; END PROCEDURE; sistemi distribuiti 25 Sistemi paralleli per data base Vengono usate architetture multiprocessore per migliorare le prestazioni Nota: negli anni 80 furono studiate architetture speciali per basi di dati (data base machine), orientate ad eliminare il cosiddetto I/O bottleneck; non ne derivarono soluzioni di ampio utilizzo a causa di un alto rapporto costo/prestazioni Negli anni 90 si sono diffuse le architetture multiprocessore generiche (non dedicate alle basi di dati) Idea di base: sfruttare il parallelismo per aumentare le prestazioni Se memorizziamo un database di dimensione D su un disco di throughput T, il throughput del sistema è limitato da T Se partizionamo il database su n dischi, di capacità D/N e throughput T, idealmente con n processori possiamo ottenere un throughput di nt Un sistema per database parallelo dovrebbe aumentare Le prestazioni La disponibilità dei dati (eventuale replicazione) Estensibilità (aggiungendo processor e memoria) sistemi distribuiti 26 13

14 Architettura shared-memory P 1 P n Memory 1 Memory n cache cache bus disk 1 disk n sistemi distribuiti 27 Architettura shared-memory Ogni processore può avere accesso ad ognuno dei moduli di memoria o dei dischi attraverso una connessione veloce (bus o cross-bar switch) Le meta-informazioni (dizionario) e le informazioni di controllo (es. lock) possono essere spartite da tutti i processori Il parallelismo inter-query è insito nell architettura Il parallelismo intra-query richiede una opportuna parallelizzazione Limitazioni dell approccio Alto costo dell interconnessione (ogni processore deve essere connesso con ogni memoria e con ogni disco) L estensibilità è limitata (10-20 processori) Il fallimento di una memoria può mettere in crisi più processori sistemi distribuiti 28 14

15 Architettura shared-disk P 1 P 2. P n local memory local memory local memory interconnection network disk disk disk sistemi distribuiti 29 Architettura shared-disk Ogni processore ha accesso a qualsiasi disco attraverso l accesso esclusivo alla propria memoria Ogni processore può accedere alle pagine del database sul disco spartito e copiarle nella propria cache I processori comunicano attraverso messaggi o dati su disco Il costo della interconnessione è minore che nell architettura shared memory poiché può essere usato un bus standard Poiché ciascun processore ha abbastanza cache, le interferenze sul disco spartito possono essere minime Limitazioni Mantenere la coerenza delle copie può causare un notevole overhead Sono necessari protocolli di database distribuito, come locking distribuito e commit a due fasi Esempio di architettura implementazione di ORACLE su DEC s VAXcluster sistemi distribuiti 30 15

16 Architettura shared-nothing interconnection network P 1 P 1 P 1 local memory local memory.. local memory disk disk disk sistemi distribuiti 31 Architettura shared-nothing Ciascun processore ha accesso esclusivo alla propria memoria e al proprio disco, i processori comunicano attraverso messaggi Ciascun nodo può essere visto come un sito locale in database system distribuito Esempi: Teradata DBC (che può avere fino a 1024 processori) e Tandem NonStopSQL È necessaria una implementazione delle funzioni di database distribuito che assuma la presenza di un gran numero di nodi Il bilanciamento del carico di lavoro dipende strettamente dal partizionamento del database sistemi distribuiti 32 16

17 Architettura shared-nothing Questa architettura è la migliore sia per scale-up che per speed-up Linear scale-up: all aumentare del numero di nodi aumenta la complessità del problema che si può risolvere Linear speed-up: all aumentare del numero di nodi aumenta la velocità con cui un problema può essere risolto sistemi distribuiti 33 Parallelismo Le elaborazioni svolte da un DBMS si prestano ad essere eseguite in parallelo Parallelismo inter-query Esecuzione di query diverse in parallelo È particolarmente utile in ambiente OLTP (On Line Transaction Processing), transazioni semplici molto frequenti, centinaia o migliaia al secondo Più processi server allocati sui vari processori; le interrogazioni vengono raccolte da un dispatcher che ridirige l interrogazione su un server Parallelismo intra-query Esecuzione in parallelo di parti della stessa query È particolarmente utile in ambiente OLAP (On Line Analytical Processing), poche interrogazioni molto complesse su grosse quantità di dati L ottimizzatore deve individuare una decomposizione della query in sotto-query, e coordinarle e sincronizzarle sistemi distribuiti 34 17

18 Esempio da [4] - OLTP ContoCorrente (Ccnum, Nome, Saldo) Movimento (Ccnum, Data, Progr, Causale, Ammontare) Tabelle frammentate per intervalli di Ccnum Ogni coppia di frammenti relativa allo stesso intervallo associata ad un processore Query OLTP (richiesta del saldo di un conto) Procedure Queryx (:cc-num, :saldo); select Saldo into :saldo from ContoCorrente where Ccnum = :cc-num; End procedure La interrogazione OLTP viene indirizzata ad uno specifico frammento in base al predicato di selezione sistemi distribuiti 35 Esempio da [4] - OLAP ContoCorrente (Ccnum, Nome, Saldo) Movimento (Ccnum, Data, Progr, Causale, Ammontare) Query OLAP (richiesta dei correntisti che nel 2004 hanno avuto movimenti per un ammontare totale maggiore di euro) Procedure Queryy (); select Ccnum, sum (Ammontare) from ContoCorrente join Movimento on (ContoCorrente.Ccnum = Movimento.Ccnum) where Data between (1/01/04, 31/12/04) group by Ccnum having sum (abs(ammontare)) > 50000; End procedure La query è indirizzata su tutti i frammenti in parallelo sistemi distribuiti 36 18

19 Partizionamento dei dati (shared-nothing) network network P 1 P 2 P 3 P 1 P 2 P 3 hash network P 1 P 2 P 3 a h k s t - z sistemi distribuiti 37 Partizionamento dei dati Round Robin partitioning Con n partizioni, la i-esima tupla è assegnata alla partizione (i mod n) L accesso sequenziale a una relazione può essere fatto in parallelo L accesso a tuple individuali, in base a un predicato, richiede l accesso a tutta la relazione Hash partitioning Viene applicata ad un attributo una funzione hash che da il numero di partizione Una query di ricerca esatta sull attributo di partizionamento viene eseguita solo su un nodo Le altre query possono essere elaborate in parallelo Range partitioning Le tuple sono distribuite in base ad intervalli di valore di un attributo Una query di ricerca esatta sull attributo di partizionamento viene eseguita solo su un nodo È adatto alle range query Se non si ha una distribuzione uniforme dei valori dell attributo, si può avere uno sbilanciamento del carico sistemi distribuiti 38 19

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