Bases de Données Parallèles

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1 Bases de Données Parallèles Polytech IG4 Traitement de Données Distribuées Esther Pacitti 1. Machine base de données SGBD sur multiprocesseur ou cluster On parle aussi de SGBD parallèes Performances grâce au parallélisme haut débit transactionnel (OLTP) bon temps de réponse des requêtes décisionnelles (OLAP) Haute disponibilité et fiabilité grâce à la réplication Extensibilité avec idéalement speed-up linéaire scale-up linéaire 2

2 Speed-up linéaire Augmentation linéaire des performances pour une BD et charge constantes en augmentant la configuration (processeurs, mémoire, disque) par ex. en doublant la config., t(q) est divisé par 2 perf. obtenue perf. initiale idéal configuration 3 Scale-up linéaire Performance constante pour une augmentation proportionnelle de la BD ou de la charge et de la configuration par ex. en doublant la BD et la config., même t(q) perf. obtenue perf. initiale idéal Configuration et (taille (bd) ou charge (bd)) 4

3 Architecture à disque partagé Partage des disques (shared disk) Network Attached Storage (NAS) simple, niveau fichier (NFS), ok pour qqs noeuds Storage Area Network (SAN) sophistiqué, niveau block, passe à l échelle P P M P P M Critique + simplicité et extensibilité - gestion de la cohérence des caches (M) peut limiter les performances 5 Architecture à mémoire distribuée Pas de partage de mémoire ou disque (shared-nothing) + extensibilité et disponibilité excellentes - complexe: besoin de partitionner statiquement les données sur disque P P M P P M Utilisée pour clusters de PC Excellent rapport performancecoût avec des nœuds standards Avec ou sans partage de disque 6

4 Architecture de cluster Backbone de 2-10 Gbps entre racks 1 Gbps entre noeuds d un rack Switch Switch Switch CPU CPU CPU CPU Mem Mem Mem Mem Disk Disk Disk Disk Un rack = noeuds 7 2. Techniques Partitionnement des données sur n nœuds Round-robin, fonction de hachage, index, etc. Réplication Augmente les performances et la disponibilité Traitement de requêtes parallèles Décomposition des requêtes lourdes en sous requêtes en fonction du partitionnement Equilibrage de charge Allocation des requêtes aux nœuds les moins chargés Failover: basculement automatique des requêtes Depuis un nœud primaire en panne vers un nœud secondaire Transactions 2PC 8

5 Partitionnement des données Chaque relation est gérée comme n partitions Round-Robin Hachage a-g h-m u-z Intervalle 9 Réplication Améliore la haute disponibilité Disques miroirs Heurte l équilibrage de charge lorsqu un nœud tombe en panne Solution élaborée, ex. partitionnement chaîné de Teradata Noeud Table R 1 R 2 R 3 R 4 R 1 r 12 r 13 r 14 R 2 r 21 r 23 r 24 R 3 r 31 r 32 r 34 R 4 r 41 r 42 r 43 10

6 Traitement de requêtes parallèles 1. Parallélisation des requêtes traduction en plans d exécution parallèles 2. Exécution des opérations parallèles algorithmes parallèles pour les opérateurs relationnels adaptation du degré de parallélisme pour équilibrer la charge Select from R,S where group by Parallélisation R 1 R 2 Sel. Sel. R 3 R 4 Sel. Sel. S 1 S 2 S 3 S 4 Join Join Join Join Grb Grb Grb Grb Grb 11 Equilibrage de charge Choix du nœud qui peut exécuter Q round robin le moins chargé référentiel de charge Fail over en cas de panne d un nœud, Q est basculée sur un autre nœud En cas d interférence déplacement des données vers un autre nœud Q 1 Q 2 Q 4 Q 3 Q 2 Q 1 Equilibrage de charge Q 3 Q 4 12

7 Join Processing Three basic algorithms for intra-operator parallelism Parallel nested loop join: no special assumption Parallel associative join: one relation is declustered on join attribute and equi-join Parallel hash join: equi-join They also apply to other complex operators such as duplicate elimination, union, intersection, etc. with minor adaptation 13 Parallel Nested Loop Join node 1 node 2 R 1 : R 2 : send partition S 1 S 2 node 3 node 4 n R S = (R S i ) i=1 14

8 Parallel Associative Join node 1 R 1 : R 2 : node 2 S 1 S 2 node 3 node 4 n R S = (R i S i ) i=1 15 Parallel Hash Join node node node node R 1 : R 2 : S 1 : S 2 : node 1 node 2 p R S = (R i S i ) i=1 16

9 Oracle Transparent Application Failover En cas de panne d 1 nœud Détection par un autre Client Reprise de la connexion et des données Transparence pour requêtes Select Nœud 1 Ping Nœud 2 connect1 17 Microsoft Failover Cluster Topology Réseau d entreprise Client PCs Réseau interne Commutateur Fibre Channel 18

10 3. Principaux produits Editeur Produit Architecture Plateformes IBM Microsoft DB2 Pure Scale DB2 Database Partitioning Feature (DPF) SQL Server SQL Server 2008 R2 Parallel Data Warehouse Disque partagé Mém. Dist. Disque partagé Mém. Dist. AIX sur SP Linux sur cluster Windows sur SMP et cluster Oracle Real Application Cluster Database machine (avec Sun) Disque partagé Windows, Unix, Linux sur SMP et cluster NCR Teradata Mém. Dist. BYnet NCR Unix et Windows Oracle MySQL Mém. Dist. Cluster Linux 19 Architecture Exadata Real Application Cluster Commutateurs Infiniband Cellule de stockage 20

11 Disque partagé vs mémoire distribuée Disque partagé Plus simple à administrer (ajout de disques) Passage à l échelle (nombre de nœuds) Adapté OLTP (mises-à-jour) Max. qqs teraoctets Mémoire distribuée Plus complexe: besoin de partitionner la base Passage à très grande échelle Adapté OLAP (lectures) Très grandes bases (pas de limite) 21

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