Параллелизм в СУБД: Архитектурные подходы, классификация и механизмы обеспечения целостности данных

Введение: Актуальность, цели и задачи параллельных систем управления базами данных

В условиях экспоненциального роста объемов данных (Big Data) и неуклонного повышения требований к скорости обработки информации и доступности сервисов, традиционные монолитные архитектуры СУБД достигли своих физических и экономических пределов. Современные информационные системы, особенно те, которые обслуживают крупные OLTP-нагрузки или проводят сложные аналитические запросы над петабайтными хранилищами (OLAP), не могут полагаться на простое вертикальное масштабирование (увеличение мощности одного сервера).

Использование параллелизма позволяет получать серверы баз данных высокой производительности и доступности по существенно меньшей цене, чем эквивалентные системы на основе мэйнфреймов, что было исторически подтверждено исследованиями Девитта и Грэя (1992) и Валдуризу (1993).

Это ценовое преимущество стало ключевым драйвером для развития архитектур, построенных на кластеризации множества независимых, но объединенных узлов. Внедрение параллелизма в СУБД — это фундаментальный ответ на вызовы масштабирования, поскольку параллельная СУБД (ПСУБД) определяется как реализация системы управления базами данных для многопроцессорного компьютера или кластера, где обработка данных распределяется между несколькими независимыми вычислительными единицами.

Основными целями внедрения ПСУБД являются:

1. Высокая производительность: Сокращение времени отклика для сложных запросов (актуально для OLAP) и увеличение пропускной способности системы (актуально для OLTP).
2. Высокая доступность (High Availability, HA): Обеспечение непрерывной работы системы даже при отказе отдельных узлов или компонентов.
3. Высокая масштабируемость: Способность наращивать вычислительную мощность и объем хранимых данных путем простого добавления новых узлов.

Настоящая работа представляет собой углубленный академический анализ теоретических основ, архитектурных решений и практических механизмов, используемых для реализации параллелизма в современных системах управления базами данных.

Теоретические основы и метрики эффективности параллельных СУБД

Определение и ключевые цели ПСУБД

ПСУБД, по определению Девитта и Грэя, — это система, в которой обработка данных, транзакций и запросов распределяется между несколькими процессорами. Принципиальная особенность параллельных систем заключается в их способности не только использовать множество процессоров, но и координировать их работу для достижения единой цели — обработки данных. Следовательно, выбор правильного механизма координации становится критически важным для общей производительности системы.

Ключевые требования, предъявляемые к параллельной системе баз данных, выходят за рамки простой скорости и включают:

• Масштабируемость (Scalability): Способность системы поддерживать линейный рост производительности при увеличении числа процессорных узлов.
• Ускорение (Speedup): Снижение времени выполнения конкретного, фиксированного задания при увеличении ресурсов.
• Расширяемость (Scaleup): Способность системы обрабатывать пропорционально больший объем данных без потери производительности (сохранение времени отклика).

Метрики оценки эффективности: Ускорение (Speedup) и Расширяемость (Scaleup)

Для академической оценки эффективности параллельных архитектур используются две ключевые метрики.

1. Ускорение (Speedup)

Ускорение показывает, насколько быстро выполняется фиксированный тестовый набор запросов при увеличении числа процессорных узлов. Идеальный показатель — линейное ускорение, когда удвоение числа узлов приводит к сокращению времени выполнения в два раза.

Формально Ускорение ($a_{AB}$) определяется как отношение времени выполнения фиксированного теста $Q$ на конфигурации $A$ (с меньшим числом процессоров, $N_{A}$) к времени выполнения того же теста на конфигурации $B$ (с большим числом процессоров, $N_{B}$):

aAB = TQA / TQB

Где:

• T_QA — время выполнения запроса Q на N_A узлах.
• T_QB — время выполнения запроса Q на N_B узлах.

Если $a_{AB}$ приближается к $N_{B} / N_{A}$ (например, если $N_{B}=2N_{A}$, то $a_{AB} \approx 2$), система демонстрирует хорошее масштабирование. Нелинейное ускорение обычно связано с издержками на межпроцессорное взаимодействие и синхронизацию.

2. Расширяемость (Scaleup)

Расширяемость — более сложный и критически важный показатель для систем, работающих с растущими объемами данных. Она измеряет способность системы сохранять прежний уровень производительности (например, время отклика) при одновременном пропорциональном увеличении как размера базы данных, так и вычислительной мощности.

Расширяемость определяется как способность системы поддерживать постоянное время отклика при пропорциональном увеличении размера задачи (базы данных) и числа процессорных узлов. Если для обработки $D$ данных требуется $N$ процессоров и время $T$, то для обработки $2D$ данных потребуется $2N$ процессоров, при этом время должно оставаться $T$. Почему этот показатель так важен? Он гарантирует, что при миграции на более крупный кластер или при росте данных, пользователь не ощутит замедления работы.

Расширяемость критически важна для систем, использующих архитектуру Shared Nothing (SN), поскольку они предназначены для массово-параллельной обработки (MPP) постоянно растущих хранилищ.

Классификация форм параллелизма в СУБД: От транзакций к операциям

Параллелизм в СУБД может быть реализован на различных уровнях, от одновременного выполнения целых транзакций до распараллеливания отдельных шагов в плане выполнения одного запроса. Академическая классификация, являющаяся основой для большинства современных реализаций, выделяет две основные формы.

Межтранзакционный параллелизм (Inter-Transaction Parallelism)

Этот уровень параллелизма наиболее актуален для систем оперативной обработки транзакций (OLTP), где приоритетом является высокая пропускная способность.

Межтранзакционный параллелизм заключается в одновременном выполнении множества независимых транзакций. Поскольку транзакции, как правило, коротки и независимы друг от друга, их распараллеливание является относительно простым, требуя лишь стандартных механизмов управления параллелизмом (например, протоколов блокировок) для предотвращения конфликтов доступа к общим данным.

В многопользовательской среде этот тип параллелизма значительно улучшает общую пропускную способность системы, позволяя ей обслуживать большее число пользователей в единицу времени.

Внутритранзакционный параллелизм (Intra-Transaction Parallelism)

Этот тип параллелизма имеет решающее значение для систем поддержки принятия решений (OLAP), где запросы часто являются сложными, затрагивают большие объемы данных и требуют выполнения ресурсоемких операций (например, полнотабличного сканирования, сложных соединений). Распараллеливание операций внутри одной транзакции позволяет сократить общее время отклика.

Внутритранзакционный параллелизм подразделяется на две основные категории:

1. Межоперационный параллелизм (Inter-Operation Parallelism)

Межоперационный параллелизм предполагает одновременное выполнение различных операций, составляющих план выполнения одного запроса.

• Конвейерный параллелизм (Pipelined Parallelism): Выходные данные одной операции немедленно передаются в качестве входных данных следующей операции. Например, операция сканирования (Scan) передает результаты фильтрации (Select) в операцию соединения (Join), которые, в свою очередь, передаются в операцию сортировки (Sort). Все эти этапы могут выполняться одновременно на разных процессорах или ядрах. Степень такого конвейерного параллелизма ограничена количеством операций в плане запроса.

2. Внутриоперационный параллелизм (Intra-Operation Parallelism или Фрагментный параллелизм)

Этот подход, также известный как фрагментный параллелизм, является наиболее эффективным для работы с петабайтными объемами данных и требует распределения данных.

Суть его состоит в том, что одна и та же операция (например, сканирование таблицы, сортировка или вычисление агрегатной функции) выполняется одновременно над фрагментами данных, которые распределены по разным узлам или дискам. Примером может служить параллельное сканирование большой таблицы: если таблица разделена на 10 фрагментов, 10 узлов могут выполнять сканирование своих фрагментов одновременно, а затем результаты собираются и агрегируются.

Архитектурные модели параллельных СУБД: Сравнительный анализ

Выбор архитектурной модели определяет способ организации взаимодействия между процессорными узлами, оперативной памятью и системой хранения данных. Существует три классические модели, каждая из которых имеет уникальные преимущества и ограничения.

Shared Memory (Общая память)

Описание: В архитектуре Shared Memory (SM), известной также как Symmetric Multiprocessing (SMP), все процессоры используют общую оперативную память и общий буферный пул. Доступ к дискам также является общим. Межпроцессорное взаимодействие осуществляется быстро, через общую память.

Преимущества:

• Простота управления и программирования, поскольку отсутствует необходимость в распределенных блокировках и сложной координации данных.
• Очень низкая задержка для обмена данными между процессами.

Ограничение масштабируемости: Фундаментальное ограничение этой архитектуры — пропускная способность общей шины (System Bus) и конфликты доступа к общей памяти. По мере увеличения числа процессоров, конкуренция за шину возрастает, что приводит к снижению эффективности. Практическое ограничение масштабируемости систем с общей памятью (SMP) обычно находится в пределах 20–30 процессоров; при дальнейшем наращивании производительность растет незначительно или даже начинает падать.

Shared Disk (Общий диск)

Описание: Архитектура Shared Disk (SD) характеризуется тем, что множество процессорных узлов (серверов) совместно используют единую централизованную систему хранения данных (например, сеть хранения данных — SAN). Каждый узел, однако, имеет собственную частную оперативную память и собственный буферный пул.

Преимущества:

• Высокая доступность: При отказе одного узла, другие узлы могут немедленно получить доступ ко всем данным на общем диске.
• Гибкость управления данными: Любой узел может обрабатывать любые данные.
• Пример реализации: Oracle Real Application Clusters (RAC), использующий Automatic Storage Management (ASM).

Критическая проблема: Основной технической проблемой SD является поддержание когерентности кэшей (Cache Coherency). Поскольку один и тот же блок данных может находиться в частных буферных пулах нескольких узлов одновременно, необходимо обеспечить, чтобы все узлы видели самую актуальную версию блока.

Механизмы когерентности кэшей в Shared Disk (GCS и Cache Fusion)

В Oracle RAC, который является эталонным примером SD-архитектуры, проблема когерентности решается с помощью двух ключевых механизмов:

1. Global Cache Service (GCS): Это распределенный сервис, который отслеживает статус каждого блока данных в кэшах всех узлов кластера. GCS выступает в роли «каталога» для всех кэшированных блоков.
2. Cache Fusion: Это технология, которая позволяет узлам обмениваться требуемыми блоками данных напрямую, используя высокоскоростную интерконнект-сеть (Private Interconnect), минуя медленные диски. Если Узел 1 запрашивает блок, который был изменен и находится в кэше Узла 2, GCS направляет Узел 2 передать актуальную версию блока напрямую Узлу 1.

Cache Fusion позволяет значительно снизить задержки ввода/вывода, превращая потенциально разрушительный для производительности дисковый ввод/вывод в быстрый сетевой обмен данными.

Shared Nothing (Ничего общего)

Описание: Архитектура Shared Nothing (SN) является наиболее масштабируемой моделью, часто именуемой Massively Parallel Processing (MPP). В этой схеме каждый узел полностью автономен: он имеет собственный процессор, собственную оперативную память и собственное дисковое хранилище. Узлы общаются исключительно через сетевые сообщения. Данные базы данных фрагментируются (шардируются) и распределяются по всем узлам.

Преимущества:

• Максимальная горизонтальная масштабируемость: Отсутствие общих ресурсов (диска или памяти) устраняет узкие места, характерные для SM и SD. Производительность растет почти линейно с добавлением новых узлов.
• Высокая отказоустойчивость: Отказ одного узла не приводит к недоступности всей системы (при условии репликации данных).
• Пример реализации: Microsoft SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW) (ныне Analytics Platform System, APS), а также многие современные облачные MPP-хранилища.

Проблема: Сложность распределения данных (шардирования) и оптимизации запросов, которые могут требовать передачи больших объемов данных между узлами (data shuffling) для выполнения операций соединения или агрегации. Это, в свою очередь, поднимает вопрос: как обеспечить эффективность распределенной обработки запросов в условиях постоянно растущих объемов информации?

Сравнительный анализ архитектур представлен в Таблице 1.

Таблица 1. Сравнительный анализ архитектур параллельных СУБД

Характеристика	Shared Memory (SM)	Shared Disk (SD)	Shared Nothing (SN)
Общая память	Да	Нет	Нет
Общий диск	Да	Да	Нет
Масштабируемость	Низкая (ограничена шиной)	Средняя/Высокая	Максимальная (MPP)
Координация	Простая (через память)	Сложная (GCS, Cache Fusion)	Сложная (распределенные запросы)
Типичный размер	Малые/Средние системы	Средние/Крупные кластеры	Крупные (Петабайтные хранилища)
Пример	SMP-серверы	Oracle RAC	Microsoft PDW/APS

Технические механизмы управления параллелизмом и целостностью данных

Управление параллелизмом (Concurrency Control) является критически важной функцией ПСУБД, гарантирующей, что одновременное выполнение множества транзакций не нарушит ACID-свойств, в частности, целостности и изоляции.

Менеджер транзакций координирует операции, используя различные протоколы, целью которых является обеспечение сериализуемости — иллюзии того, что транзакции выполнялись последовательно, а не параллельно.

Протоколы на основе блокировок (Two-Phase Locking, 2PL)

Наиболее распространенным и надежным методом является протокол двухфазной блокировки (2PL). 2PL гарантирует сериализуемость, разделяя жизненный цикл транзакции на две фазы:

1. Фаза роста (Growing Phase): Транзакция может только получать новые блокировки (Shared или Exclusive), но не может освобождать ни одну из них.
2. Фаза сжатия (Shrinking Phase): Транзакция может только освобождать блокировки, но не может получать новые.

Модификации 2PL, такие как строгий 2PL (Strict 2PL), где все блокировки удерживаются до момента фиксации или отката транзакции, широко применяются в промышленных СУБД. В архитектурах SD и SN эти блокировки должны быть распределенными, что требует дополнительных механизмов координации (например, Global Lock Manager).

Протоколы на основе временных меток

Протоколы на основе временных меток (Timestamp-based Protocols) используют метки времени для упорядочивания транзакций. Каждой транзакции $T_{i}$ присваивается уникальная метка времени $TS(T_{i})$.

Сериализуемость достигается за счет того, что транзакции должны выполняться в порядке их временных меток. Если транзакция $T_{i}$ пытается выполнить операцию, которая нарушила бы порядок (например, записать данные, которые уже прочитала более поздняя транзакция $T_{j}$), то $T_{i}$ откатывается и перезапускается с новой (более поздней) меткой времени.

Оптимистическое управление параллелизмом (OCC)

Протоколы на основе валидации, также известные как протоколы Оптимистического управления параллелизмом (Optimistic Concurrency Control, OCC), представляют собой альтернативу блокировкам. Они основаны на предположении, что конфликты между транзакциями возникают редко.

OCC позволяет транзакциям выполняться без использования блокировок в три этапа:

1. Фаза чтения (Read Phase): Транзакция выполняет все свои операции, записывая изменения в локальный частный буфер, а не в базу данных.
2. Фаза валидации (Validation Phase): Перед фиксацией система проверяет, нарушило ли выполнение данной транзакции сериализуемость. Эта проверка включает анализ пересечений между наборами чтения и записи текущей транзакции и транзакциями, которые были зафиксированы в период ее выполнения.
3. Фаза записи (Write Phase): Если валидация успешна, изменения записываются в базу данных; в противном случае транзакция откатывается.

OCC особенно эффективен в средах с высоким уровнем параллелизма и низким уровнем конфликтности, поскольку он исключает накладные расходы на управление блокировками.

Практические достижения и роль бенчмарков TPC

Оценка реальной эффективности и масштабируемости параллельных СУБД требует использования стандартизированных, воспроизводимых тестов. Transaction Processing Performance Council (TPC) разработал серию эталонных тестов (бенчмарков), которые стали индустриальным стандартом.

TPC-C: Стандарт для OLTP-систем

TPC-C — это самый известный бенчмарк для оценки производительности систем оперативной обработки транзакций (OLTP). Он имитирует среду онлайн-заказов (склад, поставки, платежи).

Основная метрика TPC-C — tpmC (transactions per minute C), представляющая собой количество новых транзакций в минуту, которое может обработать система, сохраняя при этом строгое ограничение на время отклика (response time). Результаты TPC-C напрямую демонстрируют способность ПСУБД к эффективной обработке межтранзакционного параллелизма.

TPC-H: Стандарт для систем поддержки принятия решений (OLAP)

TPC-H разработан для оценки систем поддержки принятия решений (Decision Support Systems, DSS) и ориентирован на сложные, аналитические запросы. Он измеряет способность СУБД эффективно использовать внутритранзакционный параллелизм.

Основная метрика TPC-H — QphH@Size (Query Per Hour H at Scale Factor), которая измеряет скорость выполнения составного набора запросов, масштабированного под определенный размер базы данных. Например, тесты проводятся на базах данных размером 100 ГБ, 1 ТБ (1000 ГБ) и более, что подчеркивает способность систем работать с петабайтными хранилищами. Результаты TPC-H являются прямым подтверждением эффективности MPP-архитектур.

Влияние SN-архитектур на бенчмаркинг

Архитектуры Shared Nothing (MPP) исторически демонстрировали превосходную горизонтальную масштабируемость, особенно в тестах, требующих высокой пропускной способности и возможности распределять нагрузку по сотням узлов.

В 1990-х и 2000-х годах системы, использующие архитектуру SN (например, Teradata, а затем и кластерные реализации SQL Server), показывали настолько высокие результаты в тестах TPC-C, что это вызвало потребность в уточнении методологии. Высокая масштабируемость SN-систем позволяла им доминировать в абсолютных показателях производительности. В результате TPC был вынужден ввести отдельные номинации и более строгие правила, чтобы четко разделять результаты, полученные на кластерных MPP-системах, от результатов, полученных на традиционных некластерных системах, подтверждая тем самым их превосходство в масштабировании.

Заключение: Основные выводы и перспективы развития

Академический анализ подтверждает, что параллелизм является краеугольным камнем современных высокопроизводительных СУБД. Достижение целей высокой производительности, доступности и масштабируемости требует глубокой интеграции параллельных методов на всех уровнях: от межтранзакционного параллелизма в OLTP до внутриоперационного фрагментного параллелизма в OLAP.

Сравнительный вывод по архитектурам:

• Shared Nothing (SN): Признанный лидер по горизонтальному масштабированию (MPP). Идеален для очень больших хранилищ данных (Data Warehousing) и облачных решений, где требуется почти линейный рост производительности с ростом числа узлов.
• Shared Disk (SD): Предлагает сильный баланс между масштабируемостью и высокой доступностью (HA), что делает его популярным выбором для критически важных OLTP-систем (например, Oracle RAC). Требует сложного, но эффективного механизма координации кэшей (GCS, Cache Fusion).
• Shared Memory (SM): Ограничен в масштабируемости, но остается оптимальным для небольших и средних систем с низкими задержками внутри одного сервера.

Практические достижения, подтвержденные бенчмарками TPC-C и TPC-H, демонстрируют, что современные ПСУБД способны обрабатывать транзакционные нагрузки, измеряемые сотнями тысяч tpmC, и анализировать петабайтные объемы данных. Дальнейшее развитие параллельных СУБД тесно связано с облачными технологиями, где распределенные базы данных и облачные хранилища (например, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery) по сути являются высокооптимизированными реализациями архитектуры Shared Nothing, использующими принцип разделения хранения и вычислений для обеспечения максимальной эластичности и масштабируемости. Будущее параллелизма лежит в оптимизации распределенной обработки запросов и минимизации издержек на сетевое взаимодействие между узлами.

Список использованной литературы

1. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. 7-е изд. Москва: Вильямс, 2001.
2. Соколинский Л.Б. Методы организации параллельных систем баз данных на вычислительных системах с массовым параллелизмом: дис. … докт. физ.-мат. наук: 05.13.18. Челябинск, 2003. 247 л.
3. Барон Г.Г. Параллельные архитектуры серверов баз данных // СУБД. 1995. №2. С. 32-44.
4. Оззу М.Т., Валдуриз П. Распределенные и параллельные системы баз данных // СУБД. 1996. №4. С. 4-26.
5. Девитт Д., Грэй Д. Параллельные системы баз данных: будущее высоко эффективных систем баз данных // СУБД. 1995. №2. С. 8-31.
6. Параллельные системы баз данных: Итераторная модель [Электронный ресурс]. URL: https://susu.ru (дата обращения: 28.10.2025).
7. Distributed Database Management System Architectures: Shared-Nothing, Shared-Disk, and Shared-Memory [Электронный ресурс]. URL: https://medium.com (дата обращения: 28.10.2025).
8. ‘Shared-Nothing’ Cloud Data Warehouse Architecture [Электронный ресурс]. URL: https://dbjournal.ro (дата обращения: 28.10.2025).
9. Параллельные системы баз данных: Классификация различных форм параллелизма [Электронный ресурс]. URL: https://susu.ru (дата обращения: 28.10.2025).
10. Эталонные тесты СУБД: что было, что стало, что будет [Электронный ресурс]. URL: https://ibs.ru (дата обращения: 28.10.2025).
11. Oracle RAC architecture, components and benefits || Real Application Cluster [Электронный ресурс] // YouTube. URL: https://youtube.com (дата обращения: 28.10.2025).
12. Introduction to Microsoft SQL Server Parallel Data Warehouse (PDW) [Электронный ресурс]. URL: https://binaryworld.net (дата обращения: 28.10.2025).
13. Master Oracle 19c RAC Setup With Shared Disk Storage ASM And DNS Tricks! [Электронный ресурс] // YouTube. URL: https://youtube.com (дата обращения: 28.10.2025).
14. Производительность СУБД и тесты TPC [Электронный ресурс]. URL: https://bytemag.ru (дата обращения: 28.10.2025).
15. Распределенные и параллельные системы баз данных [Электронный ресурс]. URL: https://osp.ru (дата обращения: 28.10.2025).
16. Microsoft SQL Server Parallel Data Warehouse — Architecture Overview [Электронный ресурс]. URL: https://microsoft.com (дата обращения: 28.10.2025).
17. Использование параллелизма в системах управления базами данных (основные подходы, достигнутые результаты) [Электронный ресурс]. URL: https://studgen.ru (дата обращения: 28.10.2025).
18. Параллелизм баз данных [Электронный ресурс]. URL: https://solix.com (дата обращения: 28.10.2025).
19. Управление параллелизмом СУБД: временные метки и протоколы на основе блокировок [Электронный ресурс]. URL: https://guru99.com (дата обращения: 28.10.2025).
20. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ДАННЫХ [Электронный ресурс]. URL: https://scienceforum.ru (дата обращения: 28.10.2025).