Rate this post

Song song được sử dụng để hỗ trợ tăng tốc, trong đó các truy vấn được thực thi nhanh hơn vì nhiều tài nguyên hơn, chẳng hạn như bộ xử lý và đĩa, được cung cấp. Song song cũng được sử dụng để mở rộng quy mô, trong đó khối lượng công việc ngày càng tăng được quản lý mà không tăng thời gian phản hồi, thông qua việc tăng mức độ song song.

Kiến trúc cho Database Parallelism

Các kiến ​​trúc khác nhau cho các hệ thống cơ sở dữ liệu song song là bộ nhớ dùng chung, đĩa dùng chung, không chia sẻ gì và cấu trúc phân cấp.

Horizontal Parallelism

Horizontal Parallelism, còn được gọi là Parallelism theo chiều ngang, là một kỹ thuật trong việc xử lý song song dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Nó tập trung vào việc phân chia dữ liệu thành các phần nhỏ và thực hiện các phần đó trên nhiều nút xử lý đồng thời. Mục tiêu của Horizontal Parallelism là tăng tốc độ xử lý và cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Dưới đây là một số phương pháp phổ biến để thực hiện Horizontal Parallelism trong cơ sở dữ liệu:

  1. Phân vùng dữ liệu (Data Partitioning): Dữ liệu được chia thành các phân vùng nhỏ, và mỗi phân vùng được xử lý trên một nút xử lý riêng biệt. Mỗi nút xử lý chịu trách nhiệm chỉ định cho một hoặc nhiều phân vùng, và thực hiện các truy vấn hoặc phân tích dữ liệu trên các phân vùng đó. Phân vùng dữ liệu có thể dựa trên các tiêu chí như khoá chính, giá trị trong một cột, hoặc hàsh của giá trị dữ liệu.
  2. Phân tán truy vấn (Distributed Query Processing): Truy vấn được chia thành các phần nhỏ, và mỗi phần được gửi đến một nút xử lý riêng biệt để thực hiện. Kết quả từ các nút xử lý con được kết hợp lại để tạo ra kết quả cuối cùng. Quá trình này cho phép xử lý truy vấn trên nhiều nút xử lý cùng một lúc, giúp giảm thời gian xử lý tổng thể.
  3. Phân tích song song (Parallel Analytics): Đây là việc thực hiện các hoạt động phân tích dữ liệu song song trên các phần dữ liệu khác nhau. Ví dụ, trong việc tính toán tổng các giá trị từ một cột trong cơ sở dữ liệu lớn, dữ liệu có thể được chia thành các phân vùng nhỏ, và các phân vùng này được tính toán song song trên nhiều nút xử lý. Kết quả từ các nút xử lý con được tổng hợp lại để tạo ra kết quả cuối cùng.

Horizontal Parallelism cho phép tận dụng tài nguyên tính toán của nhiều nút xử lý, tăng tốc độ xử lý và cải thiện khả năng mở rộng của hệ thống.

Xem thêm Selenium webdriver – Xử lý các nút Radio

Vertical Parallelism

Vertical Parallelism, còn được gọi là Parallelism theo chiều dọc, là một kỹ thuật trong việc xử lý song song dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Nguyên tắc cơ bản của Vertical Parallelism là chia nhỏ các công việc xử lý dữ liệu thành các phần nhỏ và thực hiện chúng song song trên các thành phần khác nhau của hệ thống.

Dưới đây là một số phương pháp phổ biến để thực hiện Vertical Parallelism trong cơ sở dữ liệu:

  1. Phân chia công việc (Task Partitioning): Công việc xử lý dữ liệu được chia thành các tác vụ nhỏ và thực hiện chúng trên các thành phần khác nhau của hệ thống. Ví dụ, trong một hệ thống cơ sở dữ liệu song song, truy vấn có thể được chia thành các phần nhỏ, và mỗi phần được thực hiện trên một nút xử lý riêng biệt. Các nút xử lý này có thể là các máy chủ riêng lẻ hoặc các bộ xử lý độc lập trên cùng một máy chủ.
  2. Phân chia chức năng (Function Partitioning): Các chức năng xử lý dữ liệu được chia thành các phần nhỏ và thực hiện chúng trên các thành phần khác nhau. Ví dụ, trong một hệ thống cơ sở dữ liệu song song, các hoạt động như lọc, nhóm, sắp xếp dữ liệu có thể được phân chia thành các chức năng nhỏ và thực hiện chúng trên các nút xử lý riêng biệt. Các kết quả từ các chức năng này sau đó được kết hợp lại để tạo ra kết quả cuối cùng.
  3. Phân tán chức năng (Distributed Functionality): Các chức năng xử lý dữ liệu được phân tán trên các thành phần khác nhau của hệ thống và thực hiện một phần của quá trình xử lý. Ví dụ, trong một hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán, mỗi nút xử lý có thể được giao trách nhiệm thực hiện một phần của một truy vấn hoặc một loạt các truy vấn. Kết quả từ các nút xử lý con sau đó được kết hợp lại để tạo ra kết quả cuối cùng.

Vertical Parallelism cho phép tận dụng tài nguyên tính toán của các thành phần khác nhau trong hệ thống, tăng tốc độ xử lý và cải thiện hiệu suất của quá trình xử lý dữ liệu.

Xem thêm Giao thức Mạng trong TCP/IP

Các loại Database Parallelism

Intraquery Parallelism

Intraquery Parallelism, hay còn được gọi là Parallelism trong một truy vấn, là một kỹ thuật trong việc xử lý truy vấn cơ sở dữ liệu bằng cách phân chia truy vấn thành các phần nhỏ và thực hiện chúng song song trên các tài nguyên tính toán khác nhau. Mục tiêu của Intraquery Parallelism là tăng tốc độ thực hiện truy vấn và cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Dưới đây là một số phương pháp phổ biến để thực hiện Intraquery Parallelism trong cơ sở dữ liệu:

  1. Phân chia công việc (Task Partitioning): Truy vấn được chia thành các tác vụ nhỏ và thực hiện chúng song song trên các tài nguyên tính toán khác nhau. Các tác vụ này có thể là các phần truy vấn độc lập như lọc dữ liệu, tham gia (join), sắp xếp, nhóm, tính toán hợp, và tổng hợp. Các tác vụ được giao cho các luồng xử lý hoặc các tiến trình khác nhau để thực hiện đồng thời.
  2. Phân tán dữ liệu (Data Distribution): Dữ liệu được phân chia thành các phần nhỏ và được xử lý song song trên các tài nguyên tính toán khác nhau. Các phần dữ liệu này có thể được phân vùng theo một tiêu chí như khoá chính, giá trị cột hoặc phân phối ngẫu nhiên. Việc phân tán dữ liệu cho phép các tác vụ truy vấn xử lý song song trên các phần dữ liệu riêng biệt và sau đó kết hợp kết quả để tạo ra kết quả cuối cùng.
  3. Phân tán chức năng (Function Distribution): Các chức năng xử lý truy vấn được phân chia thành các phần nhỏ và thực hiện chúng song song trên các tài nguyên tính toán khác nhau. Ví dụ, trong truy vấn có chứa các phép toán như sắp xếp, nhóm, tính toán hợp, hay tính toán phức tạp, các chức năng này có thể được thực hiện đồng thời trên các tài nguyên khác nhau để tăng tốc độ xử lý truy vấn.

Intraquery Parallelism cho phép cải thiện hiệu suất của việc thực hiện truy vấn bằng cách tận dụng tài nguyên tính toán đồng thời trên các phần khác nhau của truy vấn.

Xem thêm Truy vấn Plan Cache Commands trong MongoDB

Interquery Parallelism

Interquery Parallelism, hay còn gọi là Parallelism giữa các truy vấn, là một kỹ thuật trong việc xử lý đồng thời nhiều truy vấn cơ sở dữ liệu. Thay vì xử lý các truy vấn một cách tuần tự, Interquery Parallelism tận dụng tài nguyên tính toán để thực hiện đồng thời các truy vấn khác nhau trên cùng một hệ thống.

Dưới đây là một số phương pháp phổ biến để thực hiện Interquery Parallelism trong cơ sở dữ liệu:

  1. Đồng thời xử lý truy vấn: Các truy vấn được xử lý song song trên các tài nguyên tính toán khác nhau. Thay vì đợi một truy vấn hoàn thành trước khi bắt đầu truy vấn tiếp theo, các truy vấn có thể được gửi đến và thực hiện đồng thời trên các luồng xử lý hoặc các tiến trình khác nhau.
  2. Lập lịch truy vấn thông minh: Các truy vấn được lập lịch và quản lý để tận dụng tối đa tài nguyên tính toán. Các truy vấn được xếp hàng và lựa chọn để thực hiện các truy vấn có thể cùng tồn tại và không xung đột với nhau. Điều này giúp tăng tốc độ thực hiện truy vấn và giảm thời gian chờ đợi.
  3. Chia sẻ tài nguyên: Tài nguyên tính toán, chẳng hạn như bộ nhớ, ổ đĩa, hoặc mạng, được chia sẻ giữa các truy vấn. Thay vì cấp phát toàn bộ tài nguyên cho mỗi truy vấn, các truy vấn có thể chia sẻ tài nguyên và sử dụng chúng đồng thời. Điều này giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và cải thiện hiệu suất hệ thống.

Interquery Parallelism cho phép tận dụng tài nguyên tính toán của hệ thống và xử lý đồng thời nhiều truy vấn, từ đó cải thiện hiệu suất và thời gian đáp ứng của hệ thống. Tuy nhiên, việc triển khai Interquery Parallelism cần xem xét các yếu tố như sự cạnh tranh tài nguyên và sự tương tác giữa các truy vấn để đảm bảo tính toán.

Xem thêm phép chia trong c++

Shared Disk Architecture

Shared Disk Architecture (SDA) là một kiến trúc cơ sở dữ liệu phân tán trong đó các nút xử lý chia sẻ cùng một không gian lưu trữ vật lý. Trong SDA, tất cả các nút xử lý có thể truy cập và ghi dữ liệu trực tiếp vào một hệ thống lưu trữ chung, thường là một hệ thống đĩa cung cấp khả năng chia sẻ tập tin.

Dưới đây là một số đặc điểm và lợi ích của Shared Disk Architecture:

  1. Chia sẻ dữ liệu: Một trong những lợi ích chính của SDA là khả năng chia sẻ dữ liệu. Các nút xử lý có thể truy cập và sửa đổi dữ liệu trên không gian lưu trữ chung một cách đồng thời. Điều này cho phép các truy vấn và hoạt động xử lý dữ liệu đồng thời trên nhiều nút xử lý, giúp tăng hiệu suất và khả năng mở rộng.
  2. Tính sẵn sàng cao: SDA cung cấp tính sẵn sàng cao vì dữ liệu được lưu trữ trên hệ thống lưu trữ chung. Nếu một nút xử lý gặp sự cố, các nút xử lý khác vẫn có thể tiếp tục hoạt động và truy cập vào dữ liệu trên không gian lưu trữ chung. Điều này giảm nguy cơ mất dữ liệu và đảm bảo rằng hệ thống vẫn hoạt động một cách liên tục.
  3. Khả năng mở rộng: SDA cho phép mở rộng hệ thống một cách linh hoạt. Khi nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu tăng, người dùng có thể thêm nút xử lý mới vào hệ thống mà không cần phải chuyển dữ liệu hoặc thay đổi cấu trúc dữ liệu. Việc mở rộng dễ dàng này giúp tăng khả năng chịu tải và đáp ứng cho hệ thống cơ sở dữ liệu.
  4. Hiệu suất: Với SDA, nhiều nút xử lý có thể cùng truy cập vào dữ liệu trên hệ thống lưu trữ chung. Điều này giúp phân chia công việc và thực hiện truy vấn song song, dẫn đến tăng hiệu suất xử lý dữ liệu và giảm thời.
  5. Tính nhất quán và đồng bộ: Trong SDA, hệ thống lưu trữ chung đảm bảo tính nhất quán và đồng bộ dữ liệu. Bất kỳ thay đổi nào trên dữ liệu đều được phản ánh và hiển thị cho tất cả các nút xử lý khác. Điều này đảm bảo rằng mọi nút xử lý đang truy cập vào dữ liệu luôn nhìn thấy phiên bản mới nhất và nhất quán của dữ liệu.
  6. Tận dụng tài nguyên chung: Với SDA, tài nguyên lưu trữ được chia sẻ giữa các nút xử lý. Điều này giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm lượng lưu trữ trùng lặp và tăng khả năng sử dụng tài nguyên lưu trữ hiệu quả.
  7. Khả năng chịu lỗi: SDA có khả năng chịu lỗi cao. Nếu một nút xử lý gặp sự cố, các nút xử lý khác vẫn có thể tiếp tục xử lý dữ liệu trên hệ thống lưu trữ chung. Việc phân tán dữ liệu trên nhiều nút xử lý giúp giảm nguy cơ mất dữ liệu và đảm bảo rằng hệ thống vẫn hoạt động ổn định ngay cả khi có sự cố xảy ra.
  8. Quản lý tài nguyên: Quản lý tài nguyên trong SDA có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các cơ chế như bộ đếm và khóa để đồng bộ hóa truy cập và sửa đổi dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng các truy cập đồng thời vào dữ liệu không gây xung đột hoặc mất mát dữ liệu.

Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng Shared Disk Architecture không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất. Có những trường hợp mà kiến trúc khác như Shared Nothing Architecture (SNA) hoặc Shared Memory Architecture (SMA) có thể phù hợp hơn tùy thuộc vào yêu cầu và quy mô của hệ thống cơ sở dữ liệu.

Xem thêm Java JSplitPane

Shared-Memory Architecture

Shared-Memory Architecture (SMA) là một kiến trúc cơ sở dữ liệu trong đó các nút xử lý chia sẻ cùng một không gian bộ nhớ chung. Trong SMA, tất cả các nút xử lý có thể truy cập và thay đổi dữ liệu trực tiếp trong không gian bộ nhớ chung một cách đồng thời.

Dưới đây là một số đặc điểm và lợi ích của Shared-Memory Architecture:

  1. Chia sẻ dữ liệu: SMA cho phép các nút xử lý chia sẻ dữ liệu trực tiếp thông qua không gian bộ nhớ chung. Điều này giúp tăng hiệu suất và giảm thời gian truy cập dữ liệu, vì không cần phải sao chép dữ liệu giữa các nút xử lý. Mọi nút xử lý có thể truy cập và cập nhật dữ liệu một cách đồng thời mà không cần phải thông qua cơ chế truyền thông ngoại vi.
  2. Tính nhất quán và đồng bộ: Vì dữ liệu được lưu trữ trong không gian bộ nhớ chung, nên mọi nút xử lý đều nhìn thấy phiên bản mới nhất và nhất quán của dữ liệu. Thay đổi dữ liệu từ một nút xử lý sẽ được tức thì phản ánh và hiển thị cho tất cả các nút xử lý khác.
  3. Hiệu suất: SMA có khả năng tăng hiệu suất xử lý dữ liệu. Vì không cần phải sao chép dữ liệu giữa các nút xử lý, việc truy cập và thay đổi dữ liệu trở nên nhanh chóng và hiệu quả. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tác vụ đòi hỏi truy cập dữ liệu ngẫu nhiên hoặc truy vấn phức tạp.
  4. Độ tin cậy: SMA cung cấp độ tin cậy cao. Vì dữ liệu được lưu trữ trong không gian bộ nhớ chung, nên khi một nút xử lý gặp sự cố, các nút xử lý khác vẫn có thể tiếp tục hoạt động và truy cập vào dữ liệu. Điều này giúp giảm nguy cơ mất dữ liệu và đảm bảo rằng hệ thống vẫn hoạt động một cách liên tục.

Xem thêm controller trong Express.js

Shared-Nothing Architecture

Shared-Nothing Architecture (SNA) là một kiến trúc cơ sở dữ liệu phân tán trong đó mỗi nút xử lý có bộ nhớ và lưu trữ riêng, không chia sẻ dữ liệu trực tiếp với nhau. Trong SNA, mỗi nút xử lý độc lập thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu trên dữ liệu cục bộ của nó.

Dưới đây là một số đặc điểm và lợi ích của Shared-Nothing Architecture:

  1. Độc lập dữ liệu: Mỗi nút xử lý trong SNA có dữ liệu cục bộ riêng và không chia sẻ trực tiếp với các nút xử lý khác. Điều này giúp tránh xung đột dữ liệu và cho phép mỗi nút xử lý hoạt động độc lập. Mỗi nút xử lý có thể tự quản lý và tối ưu hóa cấu trúc dữ liệu của mình mà không ảnh hưởng đến các nút xử lý khác.
  2. Tính mở rộng: SNA cho phép dễ dàng mở rộng hệ thống. Khi nhu cầu xử lý và lưu trữ dữ liệu tăng, người dùng có thể thêm nút xử lý mới vào hệ thống mà không cần phải chuyển dữ liệu hoặc thay đổi cấu trúc dữ liệu. Mỗi nút xử lý mới có thể đảm nhận một phần của tải công việc và giúp tăng khả năng mở rộng của hệ thống.
  3. Hiệu suất: SNA có thể cung cấp hiệu suất cao trong việc xử lý dữ liệu song song. Mỗi nút xử lý có thể độc lập thực hiện các tác vụ xử lý trên dữ liệu cục bộ của nó, giúp tối ưu hóa thời gian truy cập dữ liệu và thực hiện truy vấn một cách hiệu quả. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tác vụ có tính song song cao và yêu cầu xử lý dữ liệu lớn.
  4. Tính tin cậy: Vì mỗi nút xử lý hoạt động độc lập và không chia sẻ dữ liệu trực tiếp, nên một nút xử lý gặp sự cố không ảnh hưởng đến hoạt động của các nút xử lý khác. Hệ thống vẫn có thể tiếp tục hoạt động và xử lý dữ liệu bình thường.
  5. Phân chia tải công việc: SNA cho phép phân chia tải công việc giữa các nút xử lý. Mỗi nút xử lý có thể xử lý một phần của công việc và lưu trữ một phần của dữ liệu. Điều này giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và phân phối tải công việc đồng đều trên hệ thống.
  6. Bảo mật dữ liệu: Với SNA, dữ liệu được phân tán và không chia sẻ trực tiếp giữa các nút xử lý. Điều này có lợi cho việc bảo mật dữ liệu vì mỗi nút xử lý chỉ có quyền truy cập vào dữ liệu cục bộ của nó. Điều này giảm nguy cơ rò rỉ thông tin và tăng tính bảo mật của hệ thống.
  7. Độ tin cậy và khả năng chịu lỗi: SNA có khả năng chịu lỗi cao. Với việc không chia sẻ dữ liệu trực tiếp, khi một nút xử lý gặp sự cố, các nút xử lý khác vẫn có thể hoạt động bình thường mà không ảnh hưởng đến tính khả dụng của hệ thống. Điều này tăng tính tin cậy và khả năng chịu lỗi của hệ thống cơ sở dữ liệu.
  8. Phát triển dễ dàng: SNA cung cấp môi trường phát triển dễ dàng. Mỗi nút xử lý có thể được phát triển và quản lý độc lập, cho phép phát triển song song và đồng thời trên nhiều nút xử lý. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng và quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán.

Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng Shared-Nothing Architecture không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất. Nó có nhược điểm là tăng độ phức tạp trong việc xử lý các truy vấn liên quan đến nhiều nút xử lý và có thể làm tăng thời gian truy cập dữ liệu.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now