Машины баз данных
Использование машин баз данных мотивируется, прежде всего, целью освобождения основного компьютера общего назначения от бремени обработки баз данных, чтобы могла быть повышена общая производительность системы. Перемещения функциональность СУБД с основного компьютера на вспомогательную машину баз данных можно достичь применением программного или аппаратного подхода.
В подходе software backend (обзор см., например, в [Maryanski 1980]) база данных вместе с программным обесечением СУБД перемещается на автономный компьютер общего назначения. Программный backend полностью обрабатывает каждый запрос к базе данных, позволяя основному компьютеру в параллель выполнять задачи, не связанные с базами данных. Другой привлекательной чертой этого подхода является разумная цена традиционного компьютера. Однако для приложений с очень интенсивным использованием базы данных этот подход кажется непригодным. В этих ситуациях сам вспомогательный компьютер становится узким местом системы, поскольку обладает теми же ограничениями, что и основной компьютер общего назначения. Общая производительность может быть даже хуже, чем в конфигурации с одним главным компьютером по причине требуемых дополнительных межпроцессорных коммуникаций.
В таком случае может быть выбран подход hardware backend (обзор см., например, в [Hsiao 1979 и Langdon 1979). С точки зрения оптимизации запросов аппаратный backend может быть использован для поддержки важных стратегий оптимизации, таких как ранее вычисление ограничительных операций и параллельная обработка, путем размещения аппаратной логики как можно ближе к базовым данным и разделения работы между существующими аппаратными компонентами.
Вообще говоря, аппаратный backend состоит из набора взаимодействующих сециализированных процессоров. Существует большое разнообразие архитектурных альтернатив, от ассоциирования идентичных процессоров с непересекающимися фрагментами базы данных до назначения конкретным процессорам разных функций СУБД; эти назначения могут делаться статически или динамически.
Так назывемая "клеточная логика" ("cellular logic") [ Su 1979] характеризуется фрагментацией базы данных (например, размещаемой на диске) на клетки равного размера (например, дорожки диска), с каждой из которых ассоциируется специализированный процессор. Обычно у этих процессоров имеется одинаковый репертуар операций, и они подключаются к управляющему процессору, контроллирующему параллельные операции всех подчиненных процессоров. Привлекают широкое внимание различные прототипы клеточной логики, такие как CASSM [Su and Lipkovsky 1975], RAP [Ozkarahan 1982] и RARES [Lin et al. 1976].
В некоторых проектах машин баз данных также производятся эксперименты с ассоциативными матрицами [Berra and Oliver 1979]. Однако из-за своей относительно высокой стоимости и ограниченной емкости они не представляют ралистичного решения для постоянного хранения баз данных целиком. Поэтому обычно предлагается использовать ассоциативные матрицы как промежуточные устройства для относительно недорогих устройств массовой памяти.
В ряде архитектур машин баз данных применяется специализация процессоров для конкретных функций СУБД. Разработаны особые стоимостные модели [Bernadat 1983] и алгоритмы оптимизации [Valduriez and Gardarin 1984]. В DBC [Banerjee and Hsiao 1979] контроль доступа, поддержка справочников и обработка запросов выполняется разными компьютерами. В DIRECT [DeWitt 1979] поддерживается динамическое назначение процессоров для задач обработки процессов, таких как выполнение индивидуальных подзапросов, также как и в поисковом процессоре Technical University of Braunschweig [Leilich et al. 1978]. В последние годы технологии LSI и VLSI используются для тесной интеграции хранения данных и возможностей обработки запросов, а также аппаратной реализации языковых конструкций, обычно доступных в языках запросов высокого уровня [Kim et al. 1981; Menon and Hsiao 1981].
