Arquitectura de base de datos
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ARQUITECTURA DE
BASE DE DATOS
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ARMANDO ALONSO
GALVIS
WBEIMAR H. TRIGOS SANCHEZ
YONAIRO DURANFREDY SEBASTIAN SILVA
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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
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ARQUITECTURA CENTRALIZADA
Sistemas con un único servidor que se encarga de todas lastareas (terminales brutas)
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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)
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DISTINCIÓN ENTRE EL CLIENTE Y EL SERVIDOR
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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)
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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
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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
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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
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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
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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
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COMUNICACIÓN DE LOS NODOS
Bus
Hipercubo
Malla
Estrella
Costos?, tolerancia ante fallos?, velocidad?
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ESQUEMA CON MEMORIA COMPARTIDA
Comunicación a través deescrituras en memoria
Límite del numero deprocesadores por el canal decomunicación
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ESQUEMA CON DISCO COMPARTIDO
Creación de Clúster
Aumento de la redundancia (tolerancia a fallos)
Cuello de botella el acceso a los discos
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ESQUEMA SIN COMPARTIMENTO
Alta ampliabilidad
Deficiencia en la comunicación de datos entre nodos
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ESQUEMA JERARQUICO
Combinación de las anteriores.
Obtener las ventajas de cada esquema
Memoria virtual distribuida
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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
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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)
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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