cơ sở dữ liệu phân tán

Cơ sở phân tán là: + Cơ sở dữ liệu phân tán là một tập các cơ sở dữ liệu có quan hệ với nhau về mặt logic và được phân bố trên một mạng máy tính.. Vì vậy thiết kế và cài đặt cơ sở dữ liệ

I: Lý Thuyết

Câu 1:CSDLPT là gì? Sự cần thiết của phân tán dữ liệu? (Mô Hình CSDLPT),

Câu 2: Khái niệm phân mảnh, các kiểu phân mảnh dữ liệu,diều kiện phân mảnh, thông tin phân mảnh?

Câu 3: Khái niệm phân mảnh ngang, các kiểu phân mảnh ngang, điều kiện phân mảnh ngang, thông tin phân mảnh và thuật toán phân mảnh?

Câu 4: Khái niệm phân mảnh dọc, các kiểu phân mảnh dọc, điều kiện phân mảnh dọc?

Câu 5:cấp phát dữ liệu?

Câu 6:tối ưu hóa phân mảnh?

II:Bài Tập

1: Bài tập trong phần phân mảnh

2:Các câu hỏi trong tài liệu giáo trình

Nguồn : Đề Cương Cơ Sở Dữ Liệu Phân Tán

http://svptit.vn/@forum/co-so-du-lieu-phan-tan/110039-de-cuong-co-so-du-lieu-phan-tan.ptit#ixzz2SCSdKF83

Diễn Đàn Sinh Viên Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Hà Nội

Follow us: svptit.vn on Facebook

Câu 1: Cơ sở phân tán là gì? Sự cần thiết phân tán dữ liệu

1 Cơ sở phân tán là:

+ Cơ sở dữ liệu phân tán là một tập các cơ sở dữ liệu có quan hệ với nhau về mặt logic và được phân bố trên một mạng máy tính Hệ quản trị cơ sở dữ liệu phân tán là hệ thống phần mềm cho phép quản trị cơ sở dữ liệu phân tán và làm cho sự phân tán đó là trong suốt đối với người sử dụng

+ Trong mô hình cơ sở dữ liệu phân tán bản thân cơ sở dữ liệu có ở trên nhiều máy tính khác nhau Như vậy, đặc trưng của cơ sở dữ liệu phân tán là các CSDL được phân bố trên mạng máy tính và có quan hệ với nhau về mặt logic

2 Sự cần thiết phân tán dữ liệu:

2.1 Sự phát triển của các cơ cấu tổ chức

Cùng với sự phát triển cuả xã hội, nhiều cơ quan, xí nghiệp có cơ cấu tổ chức không tập trung, hoạt động phân tán trên phạm vi rộng Vì vậy thiết kế và cài đặt cơ sở dữ liệu phân tán là phù hợp, đáp ứng mọi nhu cầu truy xuất và khai thác dữ liệu Cùng với sự phát triển của công nghệ viễn thông, tin học, động cơ thúc đẩy kinh tế, việc tổ chức các trung tâm máy tính lớn và tập trung trở thành vấn đề cần nghiên cứu Cơ cấu tổ chức và vấn đề kinh tế là một trong những nguyên nhân quan trọng nhất của sự phát triển cơ sở dữ liệu phân tán

2.2 Giảm chi phí truyền thông

+ Trong thực tế, sử dụng một số ứng dụng mang tính địa phương sẽ làm giảm chi phí truyền thông Bởi vậy, việc tối ưu hoá tính địa phương của các ứng dụng là một trong những mục tiêu chính của việc thiết kế và cài đặt một CSDLPT

2.3 Hiệu quả công việc

+ Sự tồn tại một số hệ thống xử lý điạ phương đạt được thông quan việc xử lý song song Vấn

đề này có thể thích hợp với mọi hệ đa xử lý CSDLPT có thuận lợi trong phân tích dữ liệu phản ánh điều kiện phụ thuộc của các ứng dụng, cực đại hoá tính địa phương của ứng dụng Theo cách này tác động qua lại giữa các bộ xử lý được làm cức tiểu Công việc được phân chia giữa các bộ xử lý khác nhau và tránh được các tắc nghẽn thông tin trên mạng truyền thông hoặc các dịch vụ chung của toàn hệ thống Sự phân tán dữ liệu phản ánh hiệu quả làm tăng tính địa phương của các ứng dụng

2.4 Độ tin cậy và tính sẵn sàng

+ Cách tiếp cận CSDLPT, cho phép truy nhập độ tin cậy và tính sẵn sàng cao hơn Tuy nhiên, để

đạt được mục đích đó là vấn đề không đơn giản đòi hỏi kỹ thuật phức tạp Những lỗi xuất hiện trong một CSDLPT có thể xảy ra nhiều hơn vì số các thành phần cấu thành lớn hơn, nhưng ảnh hưởng của lỗi chỉ ảnh hưởng tới các ứng dụng sử dụng các site lỗi Sự hỏng hóc của toàn hệ thống hiếm khi xảy ra

+ CSDLPT là sự tập hợp các dữ liệu thuộc cùng một hệ thống về mặt logic nhưng phân bố trên các site của mạng máy tính Công nghệ CSDLPT là sự kết hợp giữa hai vấn đề phân tán và hợp nhất:

• Phân tán : phân tán dữ liệu trên các site của mạng

• Hợp nhất : hợp nhất về mặt logic các dữ liệu phân tán sao cho chúng xuất hiện với người sử dụng giống như với CSDL đơn lẻ duy nhất

Câu 2:Khái niệm phân mảnh, các kiểu phân mảnh dữ liệu, điều kiện phân mảnh, thông tin phân mảnh?

1 Khái niệm phân mảnh:

+ Việc phân rã một quan hệ thành nhiều mảnh, mỗi mảnh được xử lý như một đơn vị dữ liệu, sẽ cho phép thực hiện nhiều giao dịch đồng thời Đồng thời việc phân mảnh các quan hệ cũng cho phép thực hiện song song một câu vấn tin bằng cách chia nó thành một tập các câu vấn tin con hoạt tác trên các mảnh Vì thế việc phân mảnh sẽ làm tăng mức độ hoạt động đồng thời và tăng lưu lượng hoạt động của hệ thống

2 Các kiểu phân mảnh dữ liệu:

+ Phân mảnh theo chiều dọc: các quan hệ được chia theo chiều dọc Các quan hệ mảnh có thể

có một số thuộc tính chung( khóa chẳng hạn) khi kết nối tự nhiên các mảnh sẽ khôi phục lại quan

hệ gốc Thực chất, phân mảnh dọc là phép chiếu trên 1 tập con các thuộc tính của quan hệ gốc + Phân mảnh ngang: một quan hệ được chia theo chiều ngang thành nhiều mảnh khác nhau Các mảnh là các quan hệ khả hợp với quan hệ gốc Thực chất đây là các phép chọn quan hệ gốc

thỏa mãn các biếu thức điều kiện cho trước Câc quan hệ mảnh không có các bộ chung

3 Điều kiện phân mảnh:

+ Trong các hệ quản trị csdl tập trung, cácquan hệ được lưu trữ dưới dạng các bảng 2 chiều Các thao tác đối với csdl đượcthực hiện trên các bảng có cấu trúc Tuy nhiên, trong thực tế, các ứng dụng chỉyêu cầu thao tác trên các tập con của quan hệ Vì vậy, có thể cho tập con củaquan

hệ là đơn vị truy xuất thông tin để phân tán dl trên mạng máy tính

+ Việc phân rã 1 quan hệ hình thành nhiềumảnh, mỗi mảnh được xử lý như một đơn vị dữ liệu,

sẽ cho phép thực hiện nhiềugiao dịch đồng thời Đồng thời việc phân mảnh các quan hệ cũng cho phép thựchiện song song 1 câu vấn tin bằng cách chia nó thành 1 tập các câu vấn tin conthực hiện trên các mảnh, trên các địa phương khác nhau Vì thế việc phân mảnhsẽ làm tăng mức độ hoạt động đồng thời và tăng lưu lượng hoạt động của hệthống

+ Những ứng dụng có những yêu cầu “ xung đột”sẽ làm hạn chế hiệu quả của việc phân rã quan

hệ thành các mảnh

+ Những ứng dụng có khung nhìn đc định nghĩatrên nhiều mảnh khác nhai sẽ làm giảm hiệu suất hoạt động của hệ thống, làmtăng chỉ phí truy xuất dữ liệu đến các mảnh và tăng chi phí

+ Việc kiểm soát ngữ nghĩa, đảm bảo tính độc lập dữ liệu, đặc biệt là vấn đề ktra tính toàn vẹn dl

sẽ khó khăn hơn rất nhiều

4 Thông tin phân mảnh:

• Thông tin về csdl bao gồm tập các quan hệ, tập các phụ thuộc

• Thông tin các ứng dụng bao gồm các câu truy vấn trên quan hệ

• Thông tin về mạng máy tính, cấu trúc, băng thông

• Thông tin về hệ thống máy tính,bộ nhớ lưu trữ

( chỉ sử dụng trong các mô hình cấp phát, không sử dụng trong các thuật toán phân mảnh dữ liệu)

Câu 3:Khái niệm phân mảnh ngang, các kiểu phân mảnh ngang, điều kiện phân mảnh ngang Thông tin phân mảnh và thuật toán phân mảnh ngang?

1 Khái niệm phân mảnh ngang:

+ Phân mảnh ngang chính là việc chia quan hệ thành nhiều các nhóm bộ Kết quả của quá trình phân mảnh ngang là các quan hệ con, số lượng quan hệ con phụ thuộc vào điều kiện ràng buộc của các thuộc tính Và các bộ trong các quan hệ con là tách biệt nhau

Phân mảnh ngang thực chất là phép chọn quan hệ thỏa mãn một biểu thức điều kiên cho trước.

2 Các kiểu phân mảnh ngang:

+ Có hai loại phương pháp phân mảnh ngang là:

• Phân mảnh ngang nguyên thủy: Là phân mảnh ngang được thực hiện trên các vị từ của chính quan hệ đó

• Phân mảnh ngang dẫn xuất: Là phân rã một quan hệ dựa trên các vị từ của quan hệ khác

3 Điều kiện phân mảnh ngang:

( Chưa có )

4 Thông tin phân mảnh ngang:

+ Thông tin về csdl: là các thông tin về lược đồ khái niệm toàn cục của hệ csdl Trong mô hình quan hệ, các mối quan hệ giữa các thực thể được mô tả như là những quan hệ Trong mô hình quan hệ thực thể ( ER ), các mối liên hệ giữa các đối tượng csdl được mô tả rõ ràng hơn

+ Thông tin về ứng dụng: để thực hiện phân mảnh cần phải có thông tin định tính và thông tin định lượng Thông tin định tính hướng dẫn cho hoạt động phân mảnh, thông tin định lượng chủ yếu sử dụng trong các mô hình cấp phát

5 Thuật toán phân mảnh ngang:

+ Phân mảnh ngang nguyên thủy:

Phân mảnh ngang nguyên thuỷ được định nghĩa bằng một phép toán chọntrên các quan hệ chủ nhân của một lược đồ của CSDL Vì thế cho biết quan hệ R, cácmảnh ngang của R là các Ri: Ri= σFi(R), 1 ≤ i ≤ z

Trong đó Fi là công thức chọn được sử dụng để có được mảnh Ri

Chú ý rằngnếu Fi có dạng chuẩn hội, nó là một vị từ hội sơ cấp (mj)

+ Phân mảnh ngang dẫn xuất:

Phân mảnh ngang dẫn xuất được định nghĩa trên 1 quan hệ thành viên của đường nối dực theo phép toàn chọn trên quan hệ chủ nhân của đường nối đó

Như thế nếu cho trước 1 đường nối L, trong đó owner (L)=S và member(L)=R và các mảnh ngang dẫn cuất của R được định nghĩa là:

Ri=R|><Si, 1<=i<=w

Trong đó w là số lượng các mảnh được định nghĩa trên R và Si= σFi(S) với Fi là công thực định nghĩa mảnh ngang nguyện thủy Si

+ Phân mảnh dọc quan hệ R sinh ra các mảnh R1, R2, Rn, sao cho mỗi mảnh chứa 1 tập con các thuộc tính của quan hệ R và khóa của nó Mục đích của phân mảnh dọc là phân chia quan

hệ R thành tập các quan hệ nhỏ hơn để có nhiều ứng dụng có thể chỉ cần thực hiện trên 1 mảnh Mảnh tối ưu là mảnh sinh ra 1 lược đồ phân mảnh cho phép giảm tối thiểu thời gian thực hiện của ứng dụng trên mảnh đó

Kỹ thuật hơn kĩ thuật phân mảnh ngang, ví số lựa chọn phân hoạch rất lớn

Để có được các lời giải tối ưu cho bài toán phân mảnh dọc phức tạp phân mảnh dọc rất không hiệu quả, phải sử dụng 2 phương pháp Heuristic cho phân mảnh dọc các quan hệ toàn cục:

- - Nhóm thuộc tính: bắt đầu gán mỗi thuộc tính cho 1 mảnh và trong mỗi bược, nối 1 số mảnh lại

vs nhau cho đến khi thỏa điều kiện

- - Tách mảnh: bắt đầu bằng 1 quan hệ và quyết định cách phân chia chỉ dựa trên hành vi truy nhập của các ứng dụng trên thuộc tính

2 Các kiểu phân mảnh dọc:

+ Phân mảnh dọc dư thừa:

(redundantfragmentation) là các phân mảnh dọc chứa 1 hoặc nhiều thuộc tính chung không khóa

+ Phân mảnh dọc không dư thừa: (non -redundantfragmentation) là các phân mảnh dọc không chứa thuộc tính chung không khóa nào cả

Câu 4: khái niệm phân mảnh dọc, các kiểu phân mảnh dọc, điều kiện phân mảnh dọc?

1 Khái niệm phân mảnh dọc:

+ Phân mảnh dọc quan hệ R sinh ra các mảnh R1, R2, Rn, sao cho mỗi mảnh chứa 1 tập con

các thuộc tính của quan hệ R và khóa của nó Mục đích của phân mảnh dọc là phân chia quan

hệ R thành tập các quan hệ nhỏ hơn để có nhiều ứng dụng có thể chỉ cần thực hiện trên 1 mảnh Mảnh tối ưu là mảnh sinh ra 1 lược đồ phân mảnh cho phép giảm tối thiểu thời gian thực hiện của ứng dụng trên mảnh đó

Kỹ thuật hơn kĩ thuật phân mảnh ngang, ví số lựa chọn phân hoạch rất lớn

Để có được các lời giải tối ưu cho bài toán phân mảnh dọc phức tạp phân mảnh dọc rất không hiệu quả, phải sử dụng 2 phương pháp Heuristic cho phân mảnh dọc các quan hệ toàn cục:

- - Nhóm thuộc tính: bắt đầu gán mỗi thuộc tính cho 1 mảnh và trong mỗi bược, nối 1 số mảnh lại

vs nhau cho đến khi thỏa điều kiện

- - Tách mảnh: bắt đầu bằng 1 quan hệ và quyết định cách phân chia chỉ dựa trên hành vi truy nhập của các ứng dụng trên thuộc tính

2 Các kiểu phân mảnh dọc:

+ Phân mảnh dọc dư thừa:

(redundantfragmentation) là các phân mảnh dọc chứa 1 hoặc nhiều thuộc tính chung không khóa

+ Phân mảnh dọc không dư thừa: (non -redundantfragmentation) là các phân mảnh dọc không chứa thuộc tính chung không khóa nào cả

3 Điều kiện phân mảnh dọc:

(chưa có)

Câu 5: Cấp phát dữ liệu

1 Bài toán cấp phát:

Giả sử có 1 tập các mảnh F={F1,F2, ,F3} và 1 mạng bao gồm các vị trí S={S1,S2, ,Sm} trên đó

có 1 tập các ứng dụng Q={q1,q2, ,qq} đang chạy

Bài toán cấp phát là tìm 1 phân phối “tối ưu” của F cho S

Tình tối ưu có thể định nghĩa ứng với 2 số đo

- Chi phí nhỏ nhất: hàm chi phí có chỉ lưu mảnh Fi vào vị trí Sj, chi phí vấn tin mảnh Fi vào vị trí

Sj, chi phí cập nhật Fi tại tất cả mọi vị trí có chứa nó và chi phí truyền dữ liệu Vì thế, bài toán cấp phát cố gắng tìm 1 lược đồ cấp phát với hàm chi phí tổ hợp nhỏ nhất

- Hiệu năng: chiến lược cấp phát được thiết kế nhằm duy trì 1 hiệu quả lớn đó là hạ thấp thời gian đáp ứng và tăng tối đa lưu lượng hệ thống tại mỗi vị trí

2 Yêu câu về thông tin:

a) Thông tin về CSDL: Để thực hiện việc phân mảnh ngang, cần định nghĩa độ tuyển hội sơ

cấp Mở rộng định nghĩa này cho các mảnh

• Ký hiệu là seli(Fj) là độ tuyển của mảnh Fj ứng với truy vấn qi là số lượng các bộ

Fj được truy nhập để xử lý qi

• Kích thước của một mảnh Fj được định nghĩa bởi:

size(Fj) = card(Fj)*length(F),

Trong đó length(Fj) là chiều dài (tính theo byte) của một bộ trong mảnh Fj

b) Thông tin về ứng dụng:

• Ký hiệu là RRij là số truy nhập đọc do truy vấn qi thực hiện trên mảnh Fj

• Ký hiêu URij tương ứng với RRij là các truy nhập cập nhật

• Ma trận UM gồm các phần tử tương ứng uij như sau:

[IMG]file:///C:/Users/phuongCN/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.jpg[/IMG]

• Ma trận RM gồm các phần tử tương ứng rij như sau:

[IMG]file:///C:/Users/phuongCN/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image004.jpg[/IMG]

• Một vectơ O gồm các giá trị o(i) mô tả trạm đưa ra câu truy vấn qi

c) Thông tin về vị trí: Cần phải biết khả năng lưu trữ và xử lý của mỗi một vị trí Những

giá trị này có thể tính được bằng các hàm thích hợp hoặc bằng các phương pháp đánh giá đơn giản Chi phí đơn vị để lưu trữ dữ liệu tại trạm Sk được ký hiệu là USCk Chi phí xử lý một công việc tại vị trí Sk là LPCk Đơn vị công việc phải giống với đơn vị của RR và UR

d) Thông tin về mạng: Giả sử tồn tại một mạng đơn giản, chi phí để truyền được định nghĩa theo đơn vị khung dữ liệu Ký hiệu gij là chi phí truyền một khung giữa hai vị trí Si và Sj.

Hàm fsize tính được kích thước tính theo byte của một khung dữ liệu

3 Mô hình cấp phát.

Mô hình cấp phát có mục tiêu làm giảm thiểu tổng chi phí xử lý và lưu trữ dữ liệu trong khi vẫn đang cố gắng đáp ứng được các đòi hỏi về thời gian đáp ứng Mô hình của chúng ta có hình thái như sau:

Min(Total Cost)

Ứng với ràng buộc thời gian đáp ứng, ràng buộc lưu trữ, ràng buộc xử lý

Biến quyết định xij được định nghĩa

là[IMG]file:///C:/Users/phuongCN/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.jpg[/IMG] Một vấn đề rất quan trọng cần đề cập ở đây Hàm chi phí truy xuất giả sử rằng việc xử lý một câu vấn tin có bao gồm cả việc phân rã nó thành một tập các vấn tin con hoạt tác trên một mảnh được lưu tại vị trí đó, theo sau là truyền kết quả trở lại về vị trí đã đưa ra vấn tin

Hệ số chi phí duy trì tính toàn vẹn có thể được mô tả rất giống thành phần xử lý ngoại trừ chi phí

xử lý cục bộ một đơn vị cần thay đổi nhằm phản ánh chi phí thực sự để duy trì tính toàn vẹn

- Ràng buộc:

Ràng buộc thời gian đáp ứng cần được đặc tả là thời gian thực thi của qi< thời gian đáp ứng lớn nhất của qi với mọi qi thuộc Q

Người ta thích đặc tả số đo chi phí của hàm theo thời gian bởi vì nó đơn giản hóa đặc tả về ràng buộc thời gian thực thi

Nguồn : Đề Cương Cơ Sở Dữ Liệu Phân Tán

http://svptit.vn/@forum/co-so-du-lieu-phan-tan/110039-de-cuong-co-so-du-lieu-phan-tan.ptit#ixzz2SCSkj7H6

Diễn Đàn Sinh Viên Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Hà Nội

Follow us: svptit.vn on Facebook

ĐỀ 1: Thời gian làm bài: 90 phút

1 Trình bày tiêu chuẩn hóa hệ quản trị CSDl bằng tiếp cận dựa vào các thành phần

2 Định nghĩa phân mảnh hỗn hợp,các mảnh hỗn hợp có cần thêm các trường khóa không?

3 Trình bày 4 bước liên tiếp của tầng phân rã vấn tin

4 Ý nghĩa thuật toán System R*

Cho các quan hệ sau :

EMP(ENO,ENAME,TITLE)

PROJ(PNO,PNAME,BUDGET)

PAY(TITLE,SAL)

ASG(ENO,PNO,DUR,RESP)

Xét câu vấn tin như sau:

SELECT ENAME , RESP

FROM EMP,ASG,PROJ

WHERE EMP.ENO = ASG.ENO

AND PNAME= “CAD/CAM”

AND DUR >= 36

AND TITLE = “ programmer”

Vẽ đồ thị vấn tin và chỉ ra chỗ sai của câu vấn tin này

ĐỀ 4

1.Trình bày tính tự vận hành của Gligor và Popescu – Zelatin vào năm 1986

2.Những thông tin nào sẽ cần thiết cho việc phân mảnh và cấp phát

3.Ba tác nhân chính liên quan đến việc kiểm soát cáp quyền là bộ ba gì?

4.Trình bày các chiến lược tìm kiếm

Cho các quan hệ sau:

EMP(ENO,ENAME,TITLE)

PROJ(PNO,PNAME,BUDGET)

PAY(TITLE,SAL)

ASG(ENO,PNO,DUR,RESP)

Giả sử EMP và ASG được phân mảnh thành

EMPH1 = бENO≤”E3”(EMP)

EMPH2 = б”E3” <ENO≤”E6”(EMP)

EMP H3 = бENO> ”E6”(EMP)

và

ASGH1 = бENO≤”E3”(ASG)

ASG H2 = бENO> ”E3”(ASG)

Xét câu vấn tin nối

SELECT *

FROM EMP,ASG

WHERE EMP.ENO = ASG.ENO

Nguồn : Đề Thi Cơ Sở Dữ Liệu Phân Tán - C07HTTT http://svptit.vn/@forum/co-so-du-lieu-phan-tan/29683-co-so-du-lieu-phan-tan-c07httt.ptit#ixzz2SCTkKSaD

Diễn Đàn Sinh Viên Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Hà Nội

Follow us: svptit.vn on Facebook