ARQUITECTURA DE

BASE DE DATOS

ARMANDO ALONSO

GALVIS

WBEIMAR H. TRIGOS SANCHEZ

YONAIRO DURANFREDY SEBASTIAN SILVA

Ventajas de los sistemas actuales

Relación directa entre el sistema de computo y la arquitectura de la base de datos

Arquitecturas Disponibles:

Centralizada

Cliente-Servidor

Paralelas

Distribuidas

ARQUITECTURA CENTRALIZADA

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

ARQUITECTURA CLIENTE-SERVIDOR

De la arquitectura centralizada a la arquitectura Cliente-Servidor

Mejoras en los equipos del lado del cliente:

MemoriaProcesadorDiscoTarjeta de Video (Soporte de las GUIS del sistema)

DISTINCIÓN ENTRE EL CLIENTE Y EL SERVIDOR

El Cliente: manejo de la interfaz grafica, entradas, reportes,algunas validaciones, notificaciones, etc. (la parte visible alusuario). Otras formas de cliente: Hojas de calculo, paquetesestadísticos, 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 comunicación entre el clientey el servidor (JDBC, ODBC)

SERVIDOR DE TRANSACCIONES

Los clientes envían 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: Concesión de bloqueos y detección deInterbloqueos

Proceso escritor: Volcado a disco de bloques en memoriaPrincipal

Escritor de registros: Escritura del registro históricoProceso de puntos de revisión

Monitor de Procesos: Revisión y recuperación de otrosprocesos

SERVIDOR DE DATOS

Útiles 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 comunicación entre los nodos

ARQUITECTURAS PARALELAS

Solución al problema de transacciones masivas

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

Medidas del rendimiento en:

Productividad (Throughput): #Tareas/U.Tiempo

Tiempo de Respuesta: T para una tarea

NIVELES DE PARALELISMO

Grano Grueso: Cada transacción en un procesador diferente

Grano Fino: Las operaciones de cada transacción se puedendistribuir en varios procesadoresGanancia 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 tiempo

Transacciones: Aumenta el numero de transacciones que llegana la base de datos y crece el tamaño de la misma

INCONVENIENTES CON EL PARALELISMO

Costo de Inicio: Tiempo para iniciar un proceso.

Interferencia: Cuellos de botella para acceder a los recursosCompartidos

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

COMUNICACIÓN DE LOS NODOS

Bus

Hipercubo

Malla

Estrella

Costos?, tolerancia ante fallos?, velocidad?

ESQUEMA CON MEMORIA COMPARTIDA

Comunicación a través deescrituras en memoria

Límite del numero deprocesadores por el canal decomunicación

ESQUEMA CON DISCO COMPARTIDO

Creación de Clúster

Aumento de la redundancia (tolerancia a fallos)

Cuello de botella el acceso a los discos

ESQUEMA SIN COMPARTIMENTO

Alta ampliabilidad

Deficiencia en la comunicación de datos entre nodos

ESQUEMA JERARQUICO

Combinación de las anteriores.

Obtener las ventajas de cada esquema

Memoria virtual distribuida

Bases de Datos Distribuidas

Nodos (Emplazamiento) distribuidos geográficamente

Administración independiente (Autónoma) de cada nodo

Canales de comunicación mas lentos

Utilización de transacciones globales, locales y remotas

Sistemas distribuidos heterogéneos

VENTAJAS

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

Autonomía: La administración de cada nodo es local(independiente de los otros) distribuyendo así la carga delDBADisponibilidad: La existencia de replicas permite que la caídade un nodo no implique la caída total del sistema ( seaumenta en complejidad de recuperación pero se gana endisponibilidad del sistema)

DESVENTAJAS

Complejidad en la coordinación de la distribución de los datos

Costos en el desarrollo de software

Aumento en la probabilidad de errores

Mayor sobrecarga de procesamiento