|
Аннотация.
Целесообразность разработок СУБД консервативного типа с эпизодическим обновлением данных определяется особенностями OLAP-технологий. Вопросы создания таких СУБД требуют серьезного обсуждения. В этом обзоре систематизированы основные результаты исследований научной группы Clusterix КНИТУ-КАИ по консервативным СУБД на базе вычислительных кластеров. Цель проведенных исследований актуальна: разработка подходов к синтезу сравнительно эффективных по критерию «производительность/стоимость» отечественных СУБД класса Big Data. Сравнение проводилось с лучшими зарубежными открытыми системами. Разрабатываемые СУБД доступны к применению организациям с ограниченными финансовыми возможностями. Должное внимание уделено элементам теории кластерных СУБД консервативного типа. Рассмотрены: базовые конфигурации систем Clusterix, динамика таких СУБД, эффекты их самоорганизации. За основу исследований взята методология конструктивного моделирования систем.
Ключевые слова:
кластерные СУБД консервативного типа, элементы теории, базовые конфигурации, динамика процессов, эффекты самоорганизации, отечественные СУБД класса Big Data, сравнительная эффективность.
DOI 10.14357/20718632240304
EDN DDMDGU
Стр. 39-51.
Литература
1. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mimning, Text Mining, OLAP // 2-е изд. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. 2. Cohen J., Dolan B., Dunlap M., Hellerstein J. M. and Welton C. MAD Skills: New Analysis Practices for Big Data // Proceedings of the VLDB Endowment Volume 2 Issue 2, August 2009. P. 1481-1492. 3. Raikhlin, V.A. Simulation of Distributed Database Machines //Programming and Computer Software. Vol. 22, Issue 2, 1996, P. 68-74. 4. Райхлин В.А. Конструктивное моделирование систем // Казань: Изд-во «Фəн» («Наука»), 2005. 5. EMC Education Services. Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data //John Wiley & Sons. 6. Xin, Reynold & Rosen, Josh & Zaharia, Matei & J. Franklin, Michael & Shenker, Scott & Stoica, Ion. (2012). Spark: SQL and Rich Analytics at Scale // Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. 10.1145/2463676.2465288. 7. Российская отрасль СУБД продвигается на «слонах» //Connect. 2017. №5-6. C.34-38. 8. Российская СУБД Postgres Pro //Postgres Professional. 2018. URL:https://postgrespro.ru/products/postgrespro (дата обращения: 03.05.2018). 9. Codd E.F.. Providing OLAP to user-analysts: an it mandate // Technical Report. Apr. 1993. 10. Ульман Дж. Основы систем баз данных // М.: Финансы и статистка, 1983. 11. Райхлин В.А., Вершинин И.С., Классен Р.К., Гибадуллин Р.Ф., Пыстогов С.В.. Конструктивное моделирование процессов синтеза /Под ред. В.А. Райхлина // Казань: Изд-во «ФƏН» (Наука) АН РТ, 2020. 12. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В.. Параллельные вычисления // СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 13. Абрамов Е.В. Параллельная СУБД Clusterix. Разработка прототипа и его натурное исследование //Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2006. №2. С.50-55. 14. Райхлин В.А., Абрамов Е.В. Кластеры баз данных. Моделирование эволюции //Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2006. №3. С. 22-27. 15. Райхлин В.А., Абрамов Е.В., Шагеев Д.О. Эволюционное моделирование процесса выбора архитектуры кластеров баз данных // Высокопроизводит. паралл. вычисления на кластерных системах. Тр. 8 Межд. конф. HPC-2008. – Казань: Изд. КГТУ, 2008. С.249-256. 16. Райхлин В.А., Шагеев Д.О. Информационные кластеры как диссипативные системы //Нелинейный мир. Т.7. 2009. №5. С.323-334. 17. Райхлин В.А., Минязев Р.Ш. Мультикластеризация распределенных СУБД консервативного типа //Нелинейный мир. 2011. №8. С.473-481. 18. Райхлин В.А., Минязев Р.Ш. Анализ процессов в кластерах консервативных баз данных с позиций самоорганизации //Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2015. №2. С. 120-126. 19. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. – М.: УРС, 2003. 20. Минязев Р.Ш., Попов А.В. Временные доминанты кластеров баз данных //Методы моделирования /Под ред. В.А. Райхлина. Труды Респ. науч. семинара АН РТ «Методы моделирования». Вып.4. – Казань: Изд-во «Фəн» («Наука»), 2010. С.125-134. 21. Oracle. The MySQL Plugin API //MySQL Documentation. 2018. URL: https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/plugin-api.html (дата обращения: 09.04.2018). 22. Hellerstein J.M., Stonebraker M., Hamilton J. Architecture of a Database System //Foundations and Trends in Databases. 2007. Vol. 1. No. 2. pp. 141-259. 23. Vadim A. Raikhlin, Roman K. Klassen. Clusterix-Like Big-Data DBMS //Data Science and Engineering, 5(1), p.80–93(2020). DOI:10.1007/s41019-020-00116-2http://link.springer.com/article/10.1007/s41019-020-0116-2 24. Haken, Hermann. Synergetics: Introduction and Advanced Topics // 2004, DOI: 10.1007/978-3-662-10184-1. 25. Райхлин В.А., Классен Р.К. Сравнительно недорогие гибридные технологии консервативных СУБД больших объемов //Информационные технологии и вычислительные системы. 2018. Т. 68. №1. С. 46-59. 26. Классен Р.К. Clusterix-N. // BitBucket. 2019. URL:https://bitbucket.org/rozh/clusterixn/ (дата обращения: 09.03.2019). 27. Классен Р.К. Повышение эффективности параллельной СУБД консервативного типа на кластерной платформе с многоядерными узлами //Вестник КГТУ им. А.Н.Туполева. 2015. № 1. С. 112-118. 28. Классен Р.К. Ускорение операций хеширования с применением графических ускорителей //Вестник КГТУ им. А.Н.Туполева. 2018. № 1. С.134-141. 29. Классен Р.К. Особенности эффективной обработки SQL запросов к базам данных консервативного типа //Информационные технологии и вычислительные системы. 2018. Т. 68. № 4. С. 108-118. 30. Классен Р.К. Программа региональной балансировки нагрузки к базе данных консервативного типа на кластерной платформе «PerformSys». Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2017611785 от 09.02.2017. 31. Классен Р.К. PerformSys // GitHub. 2019. URL: https://github.com/rozh1/PerformSys/ (дата обращения: 09.12.2018).
|
