Использование мультипроцессорных организаций

Уже довольно давно развитые коммерческие СУБД основываются на архитектуре "клиент-сервер". При этой организации наиболее трудоемкие операции над базами данных выполняются на выделенном компьютере-сервере, который должен быть достаточно мощным и обладать соответствующим набором ресурсов основной и внешней памяти. До поры серверная часть СУБД обладала простой организацией: запросы, поступающие из клиентских частей системы, обрабатывались последовательно с небольшой оптимизацией для совмещения процессорной работы с работой устройств внешней памяти.

Однако с появлением на рынке мультипроцессорных симметричных аппаратных архитектур, производители СУБД были вынуждены пересмотреть организацию своих серверов, допустив в них внутреннюю параллельность. Естественно, это требует очень основательного перепроектирования системы с ее существенным усложнением. Заметим, что в большинстве случаев компании пошли на это после появления в ОС UNIX механизма "легковесных" процессов (threads).

О серьезности этой работы говорит тот факт, что, например, в компании Informix было образовано новое подразделение, занимающееся исключительно вопросами распараллеливания работы серверов.

Интеграция и интероперабельность

Чтобы убедить новых потенциальных пользователей использовать новые продукты, компании-производители должны обеспечить решение проблемы использования старых баз данных. В принципе эта проблема является частным видом проблемы включения в открытые системы компонентов, которые не были на это рассчитаны с самого начала.

В большинстве случаев предлагаемые решения основываются на использовании индустриальных стандартов распределенных объектных систем (например, стандарта CORBA, разработанного OMG). Тем не менее производители СУБД вынуждены решать многочисленные проблемы для вхождения их систем в новые интегрированные среды.

Постреляционные системы

В этом разделе очень кратко рассматриваются основные направления исследований и разработок в области так называемых постреляционных систем, т.е. систем, относящихся к следующему поколению (хотя термин next-generation DBMS зарезервирован для некоторого подкласса современных систем).

Базы сложных объектов, реляционная модель с отказом от первой нормальной формы

Одним из основных положений реляционной модели данных является требование нормализации отношений: поля кортежей могут содержать лишь атомарные значения. Для традиционных приложений реляционных СУБД - банковских систем, систем резервирования и т.д. - это вовсе не ограничение, а даже преимущество, позволяющее проектировать экономные по памяти БД с предельно понятной структурой. Запросы с соединениями в таких системах сравнительно редки, для динамической поддержки целостности используются соответствующие средства SQL.

Однако с появлением эффективных реляционных СУБД их стали пытаться использовать и в менее традиционных прикладных системах - САПР, системы искусственного интеллекта и т.д. Такие системы обычно оперируют со сложно структурированными объектами, для реконструкции которых из плоских таблиц реляционной БД приходится выполнять запросы, почти всегда требующие соединения отношений. В соответствии с требованиями разработчиков нетрадиционных приложений появилось направление исследований баз сложных объектов. Это очень обширная область исследований, в которой затрагиваются вопросы моделей данных, структур данных, языков запросов, управления транзакциями, журнализации и т.д. Во многом эта область соприкасается с областью объектно-ориентированных БД.

Активные базы данных

По определению БД называется активной, если СУБД по отношению к ней выполняет не только те действия, которые явно указывает пользователь, но и дополнительные действия в соответствии с правилами, заложенными в саму БД.

Легко видеть, что основа этой идеи содержалась в языке SQL времени System R. На самом деле, что есть определение триггера или условного воздействия как не введение в БД правила, в соответствии с которым СУБД должна производить дополнительные действия? Плохо лишь то, что на самом деле триггеры не были полностью реализованы ни в одной из известных систем, даже и в System R. И это не случайно, потому что реализация такого аппарата в СУБД очень сложна, накладна и не полностью понятна.

Среди вопросов, ответы на которые до сих пор не получены, следующие. Как эффективно определить набор вспомогательных действий, вызываемых прямым действием пользователя? Каким образом распознавать циклы в цепочке "действие-условие-действие-..." и что делать при возникновении таких циклов? В рамках какой транзакции выполнять дополнительные условные действия и к бюджету какого пользователя относить возникающие накладные расходы?

Масса проблем не решена даже для сравнительно простого случая реализации триггеров SQL, а задача ставится уже гораздо шире. По существу, предлагается иметь в составе СУБД продукционную систему общего вида, условия и действия которой не ограничиваются содержимым БД или прямыми действиями над ней со стороны пользователя. Например, в условие может входить время суток, а действие может быть внешним, например, вывод информации на экран оператора. Практически все современные работы по активным БД связаны с проблемой эффективной реализации такой продукционной системы.

Вместе с тем, по мнению многих аналитииков, гораздо важнее в практических целях реализовать в реляционных СУБД аппарат триггеров. Заметим, что в проекте стандарта SQL3 предусматривается существование языковых средств определения условных воздействий. Реализация и будет первым практическим шагом к активным БД (как мы отмечали в разд.1, уже появились соответствующие коммерческие реализации).

Дедуктивные базы данных

По определению, дедуктивная БД состоит из двух частей: экстенциональной, содержащей факты, и интенциональной, содержащей правила для логического вывода новых фактов на основе экстенциональной части и запроса пользователя.

Легко видеть, что при таком общем определении SQL-ориентированную реляционную СУБД можно отнести к дедуктивным системам. Действительно, что есть определенные в схеме реляционной БД представления как не интенциональная часть БД.

Основным отличием реальной дедуктивной СУБД от реляционной является то, что и правила интенциональной части БД, и запросы пользователей могут содержать рекурсию. Именно возможность рекурсии делает реализацию дедуктивной СУБД очень сложной и во многих случаях эффективно неразрешимой проблемой.

Мы не будем здесь более подробно рассматривать конкретные проблемы, применяемые ограничения и используемые методы в дедуктивных системах. Отметим лишь, что обычно языки запросов и определения интенциональной части БД являются логическими (поэтому дедуктивные БД часто называют логическими). Имеется прямая связь дедуктивных БД с базами знаний (интенциональную часть БД можно рассматривать как БЗ). Более того, трудно провести грань между этими двумя сущностями; по крайней мере, общего мнения по этому поводу не существует.

Какова же связь дедуктивных БД с реляционными СУБД, кроме того, что реляционная БД является вырожденным частным случаем дедуктивной? Основным является то, что для реализации дедуктивной СУБД обычно применяется реляционная система. Такая система выступает в роли хранителя фактов и исполнителя запросов, поступающих с уровня дедуктивной СУБД. Между прочим, такое использование реляционных СУБД резко актуализирует задачу глобальной оптимизации запросов.

При обычном применении реляционной СУБД запросы обычно поступают на обработку по одному, поэтому нет повода для их глобальной (межзапросной) оптимизации. Дедуктивная же СУБД при выполнении одного запроса пользователя в общем случае генерирует пакет запросов к реляционной СУБД, которые могут оптимизироваться совместно.

Конечно, в случае, когда набор правил дедуктивной БД становится велик и их невозможно разместить в оперативной памяти, возникает проблема управления их хранением и доступом к ним во внешней памяти. Здесь опять же может быть применена реляционная система, но уже не слишком эффективно. Требуются более сложные структуры данных и другие условия выборки. Известны частные попытки решить эту проблему, но общего решения пока нет.

Темпоральные базы данных

Обычные БД хранят мгновенный снимок модели предметной области. Любое изменение в момент времени t некоторого объекта приводит к недоступности состояния этого объекта в предыдущий момент времени. Самое интересное, что на самом деле в большинстве развитых СУБД предыдущее состояние объекта сохраняется в журнале изменений, но возможности доступа со стороны пользователя нет.

Конечно, можно явно ввести в хранимые отношения явный временной атрибут и поддерживать его значения на уровне приложений. Более того, в большинстве случаев так и поступают. Недаром в стандарте SQL появились специальные типы данных date и time. Но в таком подходе имеются несколько недостатков: СУБД не знает семантики временного поля отношения и не может контролировать корректность его значений; появляется дополнительная избыточность хранения (предыдущее состояние объекта данных хранится и в основной БД, и в журнале изменений); языки запросов реляционных СУБД не приспособлены для работы со временем.

Существует отдельное направление исследований и разработок в области темпоральных БД. В этой области исследуются вопросы моделирования данных, языки запросов, организация данных во внешней памяти и т.д. Основной тезис темпоральных систем состоит в том, что для любого объекта данных, созданного в момент времени t1 и уничтоженного в момент времени t2, в БД сохраняются (и доступны пользователям) все его состояния во временном интервале [t1,t2).

Исследования и построения прототипов темпоральных СУБД обычно выполняются на основе некоторой реляционной СУБД. Как и в случае дедуктивных БД темпоральная СУБД - это надстройка над реляционной системой. Конечно, это не лучший способ реализации с точки зрения эффективности, но он прост и позволяет производить достаточно глубокие исследования.

Примером кардинального (но может быть, преждевременного) решения проблемы темпоральных БД может служить СУБД Postgres. Эта система является новым инструментом М.Стоунбрекера для исследований и обучения студентов в университете г.Беркли, и он безбоязненно идет в ней на самые смелые эксперименты.

Главными особенностями системы управления памятью в Postgres является, во-первых, то, что в ней не ведется обычная журнализация изменений базы данных и мгновенно обеспечивается корректное состояние базы данных после перевызова системы с утратой состояния оперативной памяти. Во-вторых, система управления памятью поддерживает исторические данные. Запросы могут содержать временные характеристики интересующих объектов. Реализационно эти два аспекта связаны.

Основное решение состоит в том, что при модификациях кортежа изменения производятся не на месте его хранения, а заводится новая запись, куда помещаются измененные поля. Эта запись содержит, кроме того, данные, характеризующие транзакцию, производившую изменения (в том числе и время ее завершения), и подшивается в список к изменявшемуся кортежу. В системе поддерживается уникальная идентификация транзакций и имеется специальная таблица транзакций, хранящаяся в стабильной памяти. Таким образом, после сбоев просто не следует обращать внимание на хвостовые записи списков, относящиеся к незакончившимся транзакциям. Синхронизация поддерживается на основе обычного двухфазного протокола захватов.

Отдельный компонент системы осуществляет архивизацию объектов базы данных. Он производит сборку разросшихся списков изменявшихся кортежей и записывает их в область архивного хранения. К этой области тоже могут адресоваться запросы, но уже только на чтение.

Система ориентирована на использование оптических дисков с разовой записью и стабильной оперативной памяти (хотя бы небольшого объема). При наличии таких технических средств она выигрывает по эффективности даже при работе в традиционном режиме по сравнению со схемой с журнализацией. Однако, возможна работа и на традиционной аппаратуре, тогда эффективность системы слегка уступает традиционным схемам.

Соответствующие возможности работы с историческими данными заложены в язык Postquel (и в этом его главное отличие от последних вариантов Quel). Возможна выборка информации, хранившейся в базе данных в указанное время, в указанном временном интервале и т.д. Кроме того, имеется возможность создавать версии отношений, и допускается их последующая модификация с учетом изменений основных вариантов.