Introducción de la base de datos paralela

En este artículo, discutiremos la descripción general de las bases de datos paralelas y luego enfatizaremos sus necesidades y ventajas, y finalmente, cubriremos el factor de medición del rendimiento, como Speedup y Scale-up con ejemplos. Discutámoslo uno por uno.

Bases de datos paralelas:
Hoy en día las organizaciones necesitan manejar una gran cantidad de datos con una alta tasa de transferencia. Para tales requerimientos, el sistema cliente-servidor o centralizado no es eficiente. Con la necesidad de mejorar la eficiencia del sistema, surge el concepto de la base de datos paralela. Un sistema de base de datos paralelo busca mejorar el rendimiento del sistema a través del concepto de paralelización.

Necesidad:
se utilizan varios recursos, como CPU y discos, en paralelo. Las operaciones se realizan simultáneamente, a diferencia del procesamiento en serie. Un servidor paralelo puede permitir el acceso a una sola base de datos por parte de los usuarios en varias máquinas. También realiza muchas operaciones de paralelización como la carga de datos, el procesamiento de consultas, la creación de índices y la evaluación de consultas.

Ventajas:
Aquí, discutiremos las ventajas de las bases de datos paralelas. Echemos un vistazo.

1. Mejora del rendimiento: 
   al conectar múltiples recursos como CPU y discos en paralelo, podemos aumentar significativamente el rendimiento del sistema.
    
2. Alta disponibilidad: 
   en la base de datos paralela, los Nodes tienen menos contacto entre sí, por lo que la falla de un Node no provoca la falla de todo el sistema. Esto equivale a una disponibilidad de la base de datos significativamente mayor.
    
3. Utilización adecuada de los recursos: 
   debido a la ejecución en paralelo, la CPU nunca será ideal. Por lo tanto, la utilización adecuada de los recursos está ahí.
    
4. Aumentar la confiabilidad: 
   cuando un sitio falla, la ejecución puede continuar con otro sitio disponible que tenga una copia de los datos. Hacer el sistema más confiable.

Medición del rendimiento de las bases de datos:
aquí, enfatizaremos el factor de medición del rendimiento, como Speedup y Scale-up. Vamos a entenderlo uno por uno con la ayuda de ejemplos.

Aceleración:
la capacidad de ejecutar las tareas en menos tiempo al aumentar la cantidad de recursos se denomina aceleración.

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

Ejemplo –

Ampliación:
la capacidad de mantener el rendimiento del sistema cuando tanto la carga de trabajo como los recursos aumentan proporcionalmente.

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

Ejemplo:
20 usuarios utilizan una CPU al 100 % de eficiencia. Si tratamos de agregar más usuarios, entonces no es posible que un solo procesador maneje usuarios adicionales. Se puede agregar un nuevo procesador para servir a los usuarios en paralelo. Y proporcionará 200% de eficiencia.