Основы AS/400

Программа может проанализировать собранные данные для прогноза потребностей в товарах, или для оценки доходов по сравнению с прошлым годом. Для анализа такого типа — быстрого выявления тенденций и потенциальных проблем — данные должны быть преобразованы. Аналитической программе нужна сводка информации из оперативной базы. Средства преобразования периодически собирают с компьютеров оперативные данные, трансформируют их в сводный формат и помещают в хранилище данных. Обратите внимание, что большинству аналитических программ не требуется постоянная синхронизация данных в хранилище и оперативных. Автоматическое обновление хранилища данных осуществляется с разной периодичностью: раз в неделю, раз в день или каждые 10 минут. Есть много программ как IBM, так и других производителей, позволяющих выбирать данные из баз (DB2 или других) и импортировать их непосредственно в склад данных AS/400.

Серверы баз данных

Несколько лет назад IBM представила специальные модели AS/400, названные серверными. Они созданы для работы в качестве серверов баз данных, серверов коммуникаций и пакетной обработки. В эти модели внесены улучшения, специально предназначенные для приложений хранилищ данных. Мы еще вернемся к серверным моделям, а сейчас давайте, подробней поговорим об улучшениях в DB2/400.

Итак, два важнейших аспекта поддержки хранилищ данных — параллельная обработка и многомерные базы данных (MDD).

Параллельная обработка

Различные приемы параллельной обработки позволяют базе данных полностью задействовать все аппаратные возможности. Выборка и анализ больших объемов информации может требовать очень больших ресурсов. По счастью, при обработке базы данных доступ к ней может осуществляться параллельно, после чего собранные данные можно анализировать независимо и также параллельно. Обработка баз данных — один из примеров практического использования массового параллелизма, который мы вкратце затронули в главе 2.

IBM несколько модифицировала AS/400 и DB2/400, что позволило применить массовый параллелизм при работе с базой данных. Впервые поддержка параллельной обработки ввода-вывода появилась в V3R1, что позволило воспользоваться возможностями аппаратной архитектуры AS/400, имеющей как основные процессоры, так и вспомогательные, и ввести параллельную обработку на уровне процессора ввода-вывода (IOP) для одного задания. Мы подробно рассмотрим IOP в главе 10, а сейчас, забегая вперед, скажу, что в мощной AS/400 их может быть установлено несколько сотен, причем к разным IOP подключают множество дисковых накопителей. Параллельный ввод-вывод позволяет обрабатывать пользовательский запрос к базе данных несколькими IOP одновременно. Таким образом, устраняется одна из самых серьезных проблем, мешающих многим системам достичь высокой производительности: задержки при выполнении ввода-вывода.

В главе 2 мы говорили о поддержке SMP в AS/400, когда все основные процессоры работают параллельно с общей памятью. При большинстве видов обработки отдельные задания выполняются на разных процессорах, при необходимости используя общие области памяти. При обработке запросов к базе данных каждый основной процессор может обрабатывать часть задачи. Именно так работает средство параллельной обработки DB2/400. Запрос разбивается на отдельные, независимые подзапросы, которые выполняются параллельно несколькими основными процессорами, что позволяет значительно сократить время обработки. Задать использование нескольких процессоров при обработке запроса можно с помощью соответствующей опции команды «CHGQRYA» (Change Query Attribute).

Данный метод повышает производительность таких запросов, как поиск в таблице, группирование (group-by), поиск в индексе и соединение (join). Поддержкой параллельной обработки базы данных на системах SMP пользуются также некоторые внутренние функции SLIC, например, построение индекса (подробно об этом мы поговорим в разделе «Машинный индекс»). Параллелизм присутствует на всех системах версий 3 и 4, но параллельное построение индекса — только на RISC-системах.

AS/400 также поддерживает конфигурации MPP. При этом несколько систем AS/ 400 с помощью высокоскоростных линий соединяются друг с другом в кластер. Один из способов такого соединения — через волоконно-оптический кабель с помощью продукта OptiConnect. Для объединения машин серии AS/400е подходит также соединение SAN, позволяющее достичь еще больших скоростей. Распределение базы данных по дискам всех систем кластера позволяет создавать очень большие базы, с которыми параллельно работают несколько сотен процессоров.

IBM называет такую конфигурацию MPP слабо связанной параллельной системой базы данных, в связи с отсутствием разделения памяти за пределами отдельной системы в кластере. Здесь используется подробно обсуждавшийся в главе 2 подход shared-nothing, похожий на тот, что применяется в SP2. Различие в том, что узлы кластера AS/400 находятся в разных физических корпусах, но, несмотря на это, для пользователя кластер выглядит как единая база данных.

Технология слабо связанной параллельной базы данных позволяет разбивать запросы на части, с которыми может справиться отдельный узел. В отличии от SMP-па-раллельной базы данных, у каждого узла — собственные память и дисковое пространство. Каждый узел кластера работает с порцией физического файла или таблицы, и запрос к нему выполняется для соответствующей порции файла. Каждый узел может содержать один или несколько процессоров, ведь узел — это просто AS/400.

Приложение, выполняющееся на любом компьютере кластера, может работать с базой так, как если бы она полностью размещалась на этом компьютере. Распределенность базы по узлам кластера делает DB2/400 прозрачной как для приложений, так и для конечного пользователя. Для задания имен системам в группе узлов в CL были введены новые команды, к некоторым командам были добавлены новые параметры для поддержки распределения файлов базы по узлам. После рассредоточения по узлам, файл при выполнении операций вставки, обновления и удаления выглядит как локальный.

Главное преимущество слабо связанных параллельных систем — отсутствие верхнего предела количества узлов, что означает практически неограниченный рост производительности и емкости. Возможности расширения концепции кластеров AS/400 в будущем мы рассмотрим в главе 12.

Многомерные базы данных (MDD)

Реляционные базы данных организованы в виде двумерных таблиц. В MDD имеется одно или несколько дополнительных измерений. Например, Вам надо оценить свои доходы от продаж, рассмотрев в отдельности сводки по товарам, по регионам и по времени. В этом случае лучшую наглядность Вам обеспечит трехмерная структура данных со шкалой измерения по товарам на одной оси; временем в днях, неделях или месяцах — на второй; и географическими данными — на третьей. В результате получится куб, очень похожий на трехмерную электронную таблицу, в каждой ячейке которой — величина доходов от продажи. Далее можно использовать различные средства анализа продаж товаров в регионах в течение некоторого периода времени.

AS/400 поддерживает многомерные структуры данных непосредственно в самой базе данных DB2/400 или с помощью продуктов, разработанных бизнес-партнерами. Преимущество многомерных структур данных состоит в возможности быстро получить ответ на поставленный вопрос в виде среза данных по любому измерению или прохода сквозь структуру для получения данных новых уровней. Поскольку время ответа на запросы обычно очень мало, такой многомерный анализ часто называют оперативной аналитической обработкой OLAP (on-line analytical processing).

Иногда различным подразделениям одной организации требуются информационные данные в разных формах. Внутри MDD можно создавать специализированные хранилища данных (data mart), которые содержат информационные данные, соответствующие потребностям конкретного отдела или рабочей группы. В этом случае хранилище данных всей организации состоит из набора таких специализированных хранилищ для отдельных структурных единиц [ 49 ] .

Анализ данных и инструментарий конечных пользователе й

49

По сути дела все это напоминает овощебазу: здесь картошка, там капуста, за углом — морковь и т. д. Кстати, «сгниют» данные в хранилище или принесут ощутимую пользу — зависит только от хозяина. — Прим. консультанта.