并行数据库介绍

在本文中，我们将讨论并行数据库的概述，然后重点介绍它们的需求和优势，最后，通过示例介绍诸如“加速”和“扩展”之类的性能度量因素。让我们一一讨论。

并行数据库：
如今，组织需要以高传输速率处理大量数据。对于此类要求，客户端服务器或集中式系统效率不高。随着提高系统效率的需求，并行数据库的概念浮出水面。并行数据库系统试图通过并行化概念来提高系统性能。

需要 ：
并行使用多个资源，例如CPU和磁盘。与串行处理相反，这些操作是同时执行的。并行服务器可以允许多台计算机上的用户访问单个数据库。它还执行许多并行化操作，例如数据加载，查询处理，构建索引和评估查询。

好处 ：
在这里，我们将讨论并行数据库的优点。我们来看一下。

1. 性能改进 –
   通过并行连接CPU和磁盘等多种资源，我们可以显着提高系统性能。
2. 高可用性 –
   在并行数据库中，节点之间的联系较少，因此一个节点的故障不会导致整个系统的故障。这大大提高了数据库的可用性。
3. 合理利用资源–
   由于并行执行，CPU将永远不是理想的选择。因此，存在适当的资源利用。
4. 提高可靠性–
   当一个站点发生故障时，可以从另一个拥有数据副本的可用站点继续执行。使系统更加可靠。

数据库性能评估：
在这里，我们将重点介绍性能度量因子，例如“加速”和“放大”。让我们借助示例逐一理解它。

加速 –
通过增加资源数量以更少的时间执行任务的能力称为加速。

Speedup=time original/time parallel
Where ,
time original = time required to execute the task using 1 processor
time parallel = time required to execute the task using 'n' processors

如图。理想加速曲线

例子 –

如图。 CPU需要3分钟执行一个进程

如图。 n个CPU需要1分钟才能通过划分成较小的任务来执行一个进程

放大 –
当工作负载和资源成比例增加时，保持系统性能的能力。

Scaleup = Volume Parallel/Volume Original
Where ,
Volume Parallel = volume executed in a given amount of time using 'n' processor
Volume Original = volume executed in a given amount of time using 1 processor

如图。理想的放大曲线

例子 –
20个用户正在以100％的效率使用CPU。如果我们尝试添加更多用户，则单个处理器不可能处理更多用户。可以添加新的处理器以并行服务用户。并将提供200％的效率。