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Arquitecturas de Bases de Datos

Carlos A. Olarte ([email protected])BDII

Carlos A. Olarte ([email protected]) BDII Arquitecturas de Bases de Datos

Contenido

1 Introduccion

2 Arquitectura Centralizada

3 Arquitectura Cliente-Servidor

4 Arquitecturas Paralelas

5 Bases de Datos Distribuidas


Introduccion

Evolucion de los sistemas de computo

Ventajas de los sistemas actuales

Relacion directa entre el sistema de computo y la arquitecturade la base de datos

Arquitecturas Disponibles:

Centralizada

Cliente-Servidor

Paralelas

Distribuidas


Arquitectura Centralizada

Sistemas con un unico servidor que se encarga de todas lastareas (terminales brutas)


Arquitectura Cliente-Servidor

De la arquitectura centralizada a la arquitecturaCliente-Servidor

Mejoras en los equipos del lado del cliente:

MemoriaProcesadorDiscoTarjeta de Vıdeo (Soporte de las GUIs del sistema)


Distincion entre el cliente y el servidor


Continuacion

El Cliente: manejo de la interfaz grafica, entradas, reportes,algunas validaciones, notificaciones, etc (la parte visible alusuario). Otras formas de cliente: Hojas de calculo, paquetesestadısticos, etc

El Servidor: Manejo de las transacciones, procesamiento,validaciones de integridad, control de concurrencia, etc.Posibles arquitecturas: Servidor de Transacciones y Servidorde Datos

La Interfaz (Api): Mecanismo de comunicacion entre el clientey el servidor (JDBC, ODBC)


Servidor de Transacciones

Los clientes envıan peticiones (SQL), el servidor las resuelve yretorna el resultado al cliente. Componentes:

Procesos servidor: Proceso o hilo que atiende las peticionesdel usuario

Gestor de bloqueos: Concesion de bloqueos y deteccion deinterbloqueos

Proceso escritor: Volcado a disco de bloques en memoriaprincipal

Escritor de registros: Escritura del registro historico

Proceso de puntos de revision

Monitor de Procesos: Revision y recuperacion de otrosprocesos


Continuacion

11Tomado de Oracle9i Database Concepts. Release 2 (9.2)


Servidor de Datos

Utiles en BDOO

Los datos son enviados a los clientes y este puede realizarprocesamiento de los mismos y enviarlos al servidor

Se requiere un buen canal de comunicacion entre los nodos


Arquitecturas Paralelas

Solucion al problema de transacciones masivas

Paralelismo a nivel de disco (I/O) y de procesador

Medidas del rendimiento en:

Productividad (Throughput): #Tareas/U.TiempoTiempo de Respuesta: ∆T para una tarea


continuacion

Niveles de Paralelismo

Grano Grueso: Cada transaccion en un procesador diferente

Grano Fino: Las operaciones de cada transaccion se puedendistribuir en varios procesadores

Ganancia o escalamiento:

Velocidad: A mayor sea la cantidad de recursos, mayor es lavelocidad del sistema

Ampliabilidad: Tareas mas largas en menos tiempo. Puede sermedida en:

Lotes: Base de datos mas grande (mayor numero de registros),las transacciones duran mas tiempoTransacciones: Aumenta el numero de transacciones que llegana la base de datos y crece el tamano de la misma


Continuacion


Inconvenientes con el Paralelismo

Costo de Inicio: Tiempo para iniciar un proceso.

Interferencia: Cuellos de botella para acceder a los recursoscompartidos

Sesgo: La particion de las tareas en procesos paralelos nosiempre es uniforme


Comunicacion de los nodos

Bus Malla

Hipercubo Estrella

Costos?, tolerancia ante fallos?, velocidad?


Esquema con Memoria Compartida

Comunicacion a traves deescrituras en memoria

Lımite del numero deprocesadores por el canal decomunicacion


Esquema con Disco Compartido

Creacion de Cluster

Aumento de la redundancia(tolerancia a fallos)

Cuello de botella el acceso a losdiscos


Esquema sin Compartimento

Alta ampliabilidad

Deficiencia en la comunicacion de datos entre nodos


Esquema Jerarquico

Combinacion de las anteriores.

Obtener las ventajas de cada esquema

Memoria virtual distribuida


Bases de Datos Distribuidas

Nodos (Emplazamiento) distribuidos geograficamente

Administracion independiente (Autonoma) de cada nodo

Canales de comunicacion mas lentos

Utilizacion de transacciones globales, locales y remotas

Sistemas distribuidos heterogeneos


Ventajas

Compartimento de Datos: Los usuarios de cada nodo puedenacceder a los datos de otros nodos (transacciones globales)

Autonomıa: La administracion de cada nodo es local(independiente de los otros) distribuyendo ası la carga delDBA

Disponibilidad: La existencia de replicas permite que la caidade un nodo no implique la caida total del sistema ( seaumenta en complejidad de recuperacion pero se gana endisponibilidad del sistema)


Desventajas

Complejidad en la coordinacion de la distribucion de los datos

Costos en el desarrollo de software

Aumento en la probabilidad de errores

Mayor sobrecarga de procesamiento


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