Файл: Шпора.docx

Мультибазы данных с глобальной схемой. Система мультибаз данных — это распределённая система, которая служит внешним интерфейсом для доступа ко множеству локальных СУБД или структурируется, как глобальный уровень над локальными СУБД.

Федеративные базы данных. В отличие от мультибаз не располагают глобальной схемой, к которой обращаются все приложения. Вместо этого поддерживается локальная схема импорта-экспорта данных. На каждом узле поддерживается частичная глобальная схема, описывающая информацию тех удалённых источников, данные с которых необходимы для функционирования.

Мультибазы с общим языком доступа— распределённые среды управления стехнологией «клиент-сервер»

Вопрос № 45

Уровни изоляции транзакций в БД. Проблемы их реализации в распределенной БД.

Транзакция – операция, переводящая БД из одного непротиворечивого в другое непротиворечивое состояние.

Уровень изолированности транзакций— значение, определяющее уровень, при котором втранзакциидопускаются несогласованные данные, то есть степень изолированности одной транзакции от другой. Более высокий уровень изолированности повышает точность данных, но при этом может снижаться количество параллельно выполняемых транзакций. С другой стороны, более низкий уровень изолированности позволяет выполнять больше параллельных транзакций, но снижает точность данных.

При параллельном использовании транзакций могут возникать следующие проблемы:

потерянное обновление (lost update);

«грязное» чтение (dirty read) — чтение данных, добавленных или изменённых транзакцией, которая впоследствии не подтвердится(откатится);

неповторяющееся чтение (non-repeatable read);

фантомное чтение (phantom reads).

Уровни изоляции

Стандарт SQL-92 определяет уровни изоляции, установка которых предотвращает определенные конфликтные ситуации. Введены следующие четыре уровня изоляции:

Serializable (упорядочиваемость)

Самый высокий уровень изолированности; транзакции полностью изолируются друг от друга. На этом уровне результаты параллельного выполнения транзакций для базы данных в большинстве случаев можно считать совпадающими с последовательным выполнением тех же транзакций (по очереди в каком-либо порядке).

Repeatable read (повторяемость чтения)

Уровень, при котором чтение одной и той же строки или строк в транзакции дает одинаковый результат. (Пока транзакция не завершена, никакие другие транзакции не могут модифицировать эти данные.)

Read committed (чтение фиксированных данных)

Завершенное чтение, при котором отсутствует черновое, "грязное" чтение.(т.е. чтение одним пользователем данных, которые не были зафиксированы в БД командой COMMIT) Тем не менее в процессе работы одной транзакции другая может быть успешно завершена и сделанные ею изменения зафиксированы. В итоге первая транзакция будет работать с другим набором данных. Это проблема неповторяемого чтения.

Read uncommitted (чтение незафиксированных данных)

Низший уровень изоляции, соответствующий уровню 0. Он гарантирует только отсутствие потерянных обновлений. Если несколько транзакций одновременно пытались изменять одну и ту же строку, то в окончательном варианте строка будет иметь значение, определенное последней успешно выполненной транзакцией.

Поведение при различных уровнях изолированности

«+» — предотвращает, «–» — не предотвращает.

Уровень изоляции	Фантомная вставка	Неповторяющееся чтение	«Грязное» чтение	Потерянное обновление
SERIALIZABLE	+	+	+	+
REPEATABLE READ	–	+	+	+
READ COMMITTED	–	–	+	+
READ UNCOMMITTED	–	–	–	+

Вопрос № 46

CAP-теорема о целостности, доступности и устойчивости к разделению распределенной системы.

Теорема CAP(известная также кактеорема Брюера),эвристическоеутверждение о том, что в любой реализациираспределённых вычисленийвозможно обеспечить не более двух из трёх следующих свойств:

согласованность данных(англ.consistency) — во всех вычислительных узлах в один момент времени данные не противоречат друг другу;

доступность(англ.availability) — любой запрос к распределённой системе завершается корректным откликом;

устойчивость к разделению(англ.partition tolerance) — расщепление распределённой системы на несколько изолированных секций не приводит к некорректности отклика от каждой из секций.

АкронимCAPв наименовании теоремы сформирован из первых букв английских наименований этих трёх свойств.

Принцип был предложен профессором Калифорнийского университета в БерклиЭриком Брюеромв июле2000 годаи впоследствии получил широкую популярность и признание в среде специалистов по распределённым вычислениям. КонцепцияNoSQL, в рамках которой создаютсяраспределённыенетранзакционныесистемы управления базами данных, зачастую использует этот принцип в качестве обоснования неизбежности отказа отсогласованности данных. Однако, многими учёнымии практиками теорема CAP критикуется за вольность трактовки и даже недостоверность в том смысле, в котором она распространена в сообществе.

[править] Следствия

Согласно теореме CAP, распределённые системы в зависимости от пары практически поддерживаемых свойств из трёх возможных распадаются на три класса.

[править] CA

Система, во всех узлах которой данные согласованы и обеспечена доступность, жертвует устойчивостью к распаду на секции. Такие системы возможны на основе технологического программного обеспечения, поддерживающего транзакционность в смысле ACID. Примерами таких систем могут быть решения на основе кластерных систем управления базами данных или распределённая служба каталоговLDAP^[12].

[править] CP

Распределённая система, в каждый момент обеспечивающая целостный результат и способная функционировать в условиях распада, в ущерб доступности может не выдавать отклик. Устойчивость к распаду на секции требует обеспечения дублирования изменений во всех узлах системы, в этой связи отмечается практическая целесообразность использования в таких системах распределённых пессимистических блокировокдля сохранения целостности^[13].

[править] AP

Распределённая система, отказывающаяся от целостности результата. Хотя системы такого набором свойств известны задолго до формулировки принципа CAP (например, распределённые веб-кэши или DNS)^[14], рост популярности систем с этим набором свойств связывается именно с распространением теоремы CAP. Так, большинство NoSQL-систем принципиально не гарантируют целостности данных, и ссылаются на теорему CAP как на мотив такого ограничения^[5]. Задачей при построении AP-систем становится обеспечение некоторого практически целесообразного уровня целостности данных, в этом смысле про AP-системы говорят как о«целостных в конечном итоге»(англ.eventually consistent)^[15] или как о «слабо целостных» (англ. weak consistent)^[16].