От переводчика: как хорошо разделить транзакционные данные?
Известно, что производительность параллельных систем баз данных, основанных на архитектуре sharing-nothing (без использования общих ресурсов между узлами), критически зависит от качества разделения данных между разными узлами. В аналитических параллельных СУБД критериями разделения являются балансировка нагрузки между узлами и оптимизация выполнения наиболее важных операций соединения.
А как разделять данные в транзакционных параллельных базах данных? В данном случае транзакции обычно короткие и включают смесь простых операций выборки и обновления данных. И в качестве критерия разделения авторы статьи выбирают минимизацию числа транзакций, затрагивающих данные, которые хранятся в разных узлах системы, т.е. являющихся распределенными. Авторы убедительно показывают, что накладные расходы на фиксацию распределенных транзакций значительно увеличивают время их выполнения (и тем больше, чем короче и проще транзакции).
В описываемом подходе полагается известной рабочая нагрузка транзакционной системы баз данных. Опираясь на знание рабочей нагрузки и традиционных характеристик используемой базы данных, авторы находят схему разделения (на основе графового представления рабочей нагрузки и базы данных), действительно минимизирующего число распределенных транзакций. Более того, по этой схеме строится набор таких условий вхождения атрибутов таблиц в диапазоны значения, что разделение базы данных на основе этих условий хорошо аппроксимирует схему, полученную путем разделения графа.
Хотя работа ориентирована на базы данных, хранящиеся в дисковой памяти, мне кажется, что она будет особенно полезна для транзакционных параллельных СУБД типа H-Store, в которых все разделы базы данных сохраняются в основной памяти узлов. Возможно, в этом случае придется несколько пересмотреть критерии репликации, поскольку в системах типа H-Store репликация требуется не только для повышения пропускной способности, но и для обеспечения высокого уровня доступности.
Сергей Кузнецов
