examen.press ist eine Reihe, die Theorie und Praxis aus allen Bereichen der Informatik für die Hochschulausbildung vermittelt.
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1 examen.press
2 examen.press ist eine Reihe, die Theorie und Praxis aus allen Bereichen der Informatik für die Hochschulausbildung vermittelt.
3 Erhard Rahm Gunter Saake Kai-Uwe Sattler Verteiltes und Paralleles Datenmanagement Von verteilten Datenbanken zu Big Data und Cloud
4 Erhard Rahm Institut für Informatik Universität Leipzig Leipzig, Deutschland Gunter Saake Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke Universität Magdeburg, Deutschland Kai-Uwe Sattler Fakultät für Informatik und Automatisierung Technische Universität Ilmenau Ilmenau, Deutschland ISSN ISBN DOI / ISBN (ebook) Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar. Springer Vieweg Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier. Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media (
5 Vorwort Verteilte und parallele Verarbeitung in Datenbanken erlebte eine erste Blüte in den 80er- Jahren, als parallele Verarbeitung und geografisch verteilte Speicherung von relationalen Daten erstmals intensiv untersucht wurden. In dieser Ära erschienen ein ganze Reihe von fundamentalen Veröffentlichungen und Lehrbüchern, die die Grundlagen für derartige Verfahren legten. In den darauffolgenden Jahren wurden diese Verfahren genutzt, ohne dass dabei ein erneuter Hype zu beobachten war. Dies änderte sich in den letzten Jahren mit Konzepten wie der Cloud-Speicherung und der Analyse in Big-Data-Szenarien, die nun moderne Anforderungen an die Skalierbarkeit mit 20 Jahre altem Lehrbuchwissen konfrontierten. Auch wenn viele der damaligen Entwicklungen auch nach dieser Zeit unverändert gültig sind, fügen diese neuen Szenarien neue Aspekte hinzu, die damals nicht vorhersehbar waren. Es ist nunmehr Zeit für eine neue Generation von Lehrwissen, das die grundlegenden Methoden mit neuen Entwicklungen in gemeinsamem Kontext behandelt. Das vorliegende Buch ist ein Versuch, diesem Bedarf gerecht zu werden. Die Entstehung dieses Buchs basiert auf zwei Entwicklungen. Einer der Autoren, Erhard Rahm, veröffentlichte bereits 1994 ein umfangreiches Lehrbuch zu Mehrrechnerdatenbanken, das bereits lange aus dem Vertrieb genommen wurde und in den Jahren, als das Thema kein Hype-Thema war, auch nicht aktualisiert wurde. Die anderen beiden Autoren hatten in der letzten Überarbeitung des Buchs Datenbanken-Implementierungstechniken aus Platzmangel die Kapitel zu Aspekten verteilter Datenhaltung, die in den ersten Auflagen noch enthalten waren, stark zusammenkürzen müssen. Gemeinsam haben wir beschlossen, aus dieser Situation das Beste zu machen und Ideen und teilweise auch Inhalte, die nicht mehr als aktueller Lehrbuchinhalt verfügbar waren, gemeinsam in ein neues Lehrbuch zu integrieren die Idee zum vorliegenden Buch war geboren. Das vorliegende Buch ist in vier Teile gegliedert. Teil I ist eine breit angelegte Einführung, die die wesentlichen Architekturen, insbesondere Verteilte und Parallele DBS, aber auch neuere NoSQL- und Big-Data-Ansätze, überblicksartig einführt und klassifiziert. Der Teil II vertieft die Methoden der Datenverteilung als Grundlage verteilter Datenzugriffe. Ausführlich wird die Datenallokation für Parallele Datenbanksysteme, inklusive NoSQL- Systemen, betrachtet. V
6 VI Vorwort Teil III behandelt die Methoden der verteilten und parallelen Anfragebearbeitung. Der Anfragebearbeitung in verteilten Systemen, in Parallelen DBS sowie der parallelen Analyse mit MapReduce ist jeweils ein umfangreiches Kapitel gewidmet. Der abschließende Teil IV ist den Fragen der Konsistenz gewidmet. Verteilte Transaktionen und deren Synchronisationwerden in zwei Kapiteln behandelt. Replikation ist zentral für eine effiziente Anfragebearbeitung in verteilten Systemen und zwingend für eine hohe Verfügbarkeit und wird daher in einem Kapitel behandelt. Die speziellen Anforderungen an die Transaktionsverarbeitung für Shared-Disk-Architekturen werden in einem separaten Kapitel ausführlich betrachtet. Die Frage der Konsistenz in Cloud-Datenbanken, die zugunsten der Verfügbarkeit Kompromisse in der Konsistenz des Datenbestandes eingehen, wird in einem gesonderten Kapitel behandelt. Alle Kapitel sind mit Übungsaufgaben zur Vertiefung und Anwendung des erworbenen Wissens versehen. Gedacht ist das Buch als Basis für eine Master-Vorlesung bzw. fortgeschrittenen Bachelor-Veranstaltung in Informatikstudiengängen. Einzelthemen der verteilten und parallelen Datenhaltung spielen auch eine Rolle in Vorlesungen zur Datenbankimplementierung und zur skalierbaren Analyse im Big-Data-Umfeld. Das Buch ist aber auch für Praktiker geeignet, die sich einen Überblick über Methoden und Techniken der skalierbaren Datenhaltung unter Nutzung von Verteilung und Parallelisierung verschaffen wollen. Eine ganze Reihe von Mitarbeitern in den drei Arbeitsgruppen haben Kapitel Korrektur gelesen. Unser Dank gilt hier Patrick Arnold, Fabian Benduhn, David Broneske, Victor Christen, Anika Groß, Martin Junghanns, Veit Köppen, Markus Nentwig, Eric Peukert, Ziad Sehili und Christian Wartner. In der Anfangszeit war David Broneske intensiv in das Buchprojekt eingebunden. Sebastian Schultz half uns später beim Setzen der Abbildungen. Leipzig, Magdeburg und Ilmenau, im Januar 2015 Erhard Rahm, Gunter Saake und Kai-Uwe Sattler
7 Inhaltsverzeichnis Teil I Einführung 1 Einleitung Von der zentralisierten zur verteilten Datenverarbeitung Anforderungen an verteilte und parallele DMS Maße der parallelen Datenverarbeitung: Speedup und Scaleup Übungsaufgaben Grundlagen zu Datenbanken und verteilten Systemen Relationales Datenmodell Aufbau von Datenbanksystemen Schemaarchitektur Funktioneller Aufbau relationaler Datenbanksysteme Das Transaktionskonzept (ACID) DBS-Einsatz: OLTP vs. OLAP Online Transaction Processing OLAP und Data Warehouses NoSQL-Systeme Rechnernetze und verteilte Systeme Typen von Rechnernetzen Kommunikationsprotokolle Kommunikation in Clustern und Datencentern Übungsaufgaben Architekturen für verteiltes und paralleles Datenmanagement Arten der Parallelverarbeitung Transaktions-, Query- und Operatorparallelität Daten- vs. Pipelineparallelität Verarbeitungs- vs. E/A-Parallelität Klassifikationskriterien Daten-/Externspeicherzuordnung VII
8 VIII Inhaltsverzeichnis Räumliche Anordnung Rechnerkopplung Parallele DBS-Architekturen Shared Everything Shared Disk vs. Shared Nothing Architekturen mit funktionaler Spezialisierung Client-Server-Systeme Hardwareunterstützung zur DB-Verarbeitung Alternativen zur Unterstützung heterogener DBS Hadoop als Big-Data-Plattform Das verteilte Dateisystem HDFS Hadoop s MapReduce-Engine Weitere Hadoop-Komponenten Vergleich und qualitative Bewertung Vergleich verteilter Architekturen zur Datenbankverarbeitung Architekturen für Big Data Übungsaufgaben Teil II Katalogverwaltung und Datenverteilung 4 Schemaarchitektur und Katalogverwaltung Schemaarchitektur von Verteilten DBS Katalogverwaltung Namensverwaltung Objektnamen in Verteilten DBS Nutzung globaler Namensräume Übungsaufgaben Grundlagen der Datenverteilung Fragmentierung Horizontale Fragmentierung Vertikale Fragmentierung Hybride Fragmentierung Fragmentierungstransparenz Allokation und Replikation Bestimmung der Datenverteilung Übungsaufgaben Datenverteilung in Parallelen DBS Bestimmung des Verteilgrades Fragmentierung Basisansätze
9 Inhaltsverzeichnis IX Verfeinerte Bereichsfragmentierung Mehrdimensionale Fragmentierung Mehrstufige Fragmentierung Allokation Replikation Spiegelplatten/Disk-Arrays Verstreute Replikation Verkettete Replikation Datenverteilung für Shared Everything und Shared Disk Verteil- und Parallelitätsgrad Fragmentierung Indexallokation Replikation Datenallokation in NoSQL-Systemen Consistent Hashing Auto-Sharding in MongoDB Teil III Anfrageverarbeitung 7 Grundlagen der Anfrageverarbeitung Phasen der Anfrageverarbeitung Planoperatoren Scan Sortieren Verbund Pipelining Kostenmodelle Anfrageoptimierung Übungsaufgaben Verteilte Anfrageverarbeitung Phasen der verteilten Anfrageverarbeitung Datenlokalisierung und Anfragezerlegung Datenlokalisierung bei primärer horizontaler Fragmentierung Datenlokalisierung bei abgeleiteter horizontaler Fragmentierung Datenlokalisierung bei vertikaler Fragmentierung Datenlokalisierung bei hybrider Fragmentierung Kostenmodelle für verteilte Anfragen Verteilte Verbundberechnung Ship Whole vs. Fetch Matches Semiverbund
10 X Inhaltsverzeichnis Weitere Verbundvarianten Mehr-Wege-Verbunde Übungsaufgaben Parallele Anfrageverarbeitung Parallele Realisierung unärer Anfrageoperatoren Paralleles Sortieren Parallele Verbundberechnung Dynamische Replikation Dynamische Partitionierung Parallele Hash-Verbunde Verbundberechnung für Multicore-Systeme Der Exchange-Operator Optimierung und Ressourcenallokation Optimierung von Mehr-Wege-Verbunden Prozessorallokation Skew-Behandlung Übungsaufgaben Parallele Analyse großer Datenmengen mit MapReduce Grundlagen MapReduce als Programmiermodell MapReduce-Programmierung mit Hadoop Datenbankoperationen mit MapReduce Datenflusssprachen für MapReduce Apache Spark Übungsaufgaben Teil IV Konsistenzsicherung 11 Verteilte Transaktionsausführungen Struktur verteilter Transaktionen Konsensus-Protokolle Das Zwei-Phasen-Commit Das Zwei-Phasen-Commit-Protokoll Probleme beim 2PC Varianten des 2PC Lineares 2PC Verteiltes 2PC Hierarchisches 2PC Das Drei-Phasen-Commit-Protokoll
11 Inhaltsverzeichnis XI Phasen des Drei-Phasen-Commit-Protokolls Probleme des Drei-Phasen-Commit-Protokolls Das Paxos-Protokoll Recovery Klassisches Recovery Recovery in verteilten DBMS Strukturierte Transaktionen Geschachtelte Transaktionen Geschlossen geschachtelte Transaktionen Offen geschachtelte Transaktionen Eigenschaften geschachtelter Transaktionen Übungsaufgaben Synchronisationsverfahren Grundlagen der Synchronisation Serialisierbarkeitsbegriffe Abhängigkeitsgraphen Anforderungen für Verteilte DBS Sperrverfahren in Verteilten DBS Zentrale Sperrprotokolle Verteilte Sperrverfahren Zeitmarkenverfahren Prinzip des Zeitmarkenverfahrens Realisierung des Zeitmarkenverfahrens Optimistische Synchronisation Validierungsansätze Zentrale Validierung Verteilte Validierung Mehrversionensynchronisation Grundlagen Mehrversionenansätze mit zentralisierter Kontrolle Verteilte Mehrversionensynchronisation Deadlock-Behandlung Deadlock-Verhütung und -Vermeidung Timeout-Verfahren Deadlock-Erkennung Hybride Strategien Übungsaufgaben Replikation Replikation in verteilten Datenbanksystemen Klassifikation von Replikationsansätzen
12 XII Inhaltsverzeichnis Synchrone Aktualisierung mit Primärkopie Synchrone Aktualisierung mit verteilten Änderungen Verzögerte Aktualisierung mit Primärkopie Verzögerte Aktualisierung mit verteilten Änderungen Klassifikation pessimistischer Replikationsstrategien Write-All-Ansätze Primary-Copy-Verfahren Votingverfahren Mehrheitsvotieren (Majority Consensus) Gewichtetes Votieren (Quorum Consensus) Schnappschussreplikation Katastrophen-Recovery Systemstruktur Commit-Behandlung Geo-Replikation Übungsaufgaben Transaktionsverarbeitung für Shared Disk Systemeigenschaften und Herausforderungen Synchronisation in Shared-Disk-DBS Verfahrensüberblick Globale Sperrverwaltung auf dedizierten Rechnern Nutzung von Lese- und Schreibautorisierungen Verteilte Sperrverfahren mit fester GLA-Zuordnung Verteilte Sperrverfahren mit dynamischer GLA-Zuordnung Kohärenzkontrolle Behandlung von Pufferinvalidierungen Update-Propagierung On-Request-Invalidierung Einsatz von Haltesperren Zusammenfassende Bewertung Logging und Recovery Nah gekoppelte Shared-Disk-Systeme Einsatzformen der nahen Kopplung Realisierungsalternativen IBM Parallel Sysplex und DB2 PureScale Übungsaufgaben Konsistenz in Cloud-Datenbanken Konsistenzanforderungen in Cloud-Szenarien Von ACID zu BASE Das CAP-Theorem
13 Inhaltsverzeichnis XIII Abgeschwächte Konsistenzmodelle Replikation in Cloud-Datenbanken Optimistische Replikation Phasen der optimistischen Replikation Konflikterkennung und Strategien der Konfliktauflösung Vektoruhren Epidemische Propagierung Konsistenz in kommerziellen Cloud-Datenbanken Übungsaufgaben Sachverzeichnis
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