Проблемы, возникающие в модели «один-к-одному», решаются в архитектуре «систем с выделенным сервером», который способен обрабатывать запросы от многих клиентов. Сервер единственный обладает монополией на управление данными и взаимодействует одновременно со многими клиентами. Логически каждый клиент связан с сервером отдельной нитью («thread»), или потоком, по которому пересылаются запросы. Такая архитектура получила название многопотоковой односерверной («multi-threaded»).
Она позволяет значительно уменьшить нагрузку на операционную систему, возникающую при работе большого числа пользователей («trashing»).
Кроме того, возможность взаимодействия с одним сервером многих клиентов позволяет в полной мере использовать разделяемые объекты (начиная с открытых файлов и кончая данными из системных каталогов), что значительно уменьшает потребности в памяти и общее число процессов операционной системы. Например, системой с архитектурой «один-к-одному» будет создано 100 копий процессов СУБД для 100 пользователей, тогда как системе с многопотоковой архитектурой для этого понадобится только один серверный процесс.
Однако такое решение имеет свои недостатки. Так как сервер может выполняться только на одном процессоре, возникает естественное ограничение на применение СУБД для мультипроцессорных платформ. Если компьютер имеет, например, четыре процессора, то СУБД с одним сервером используют только один из них, не загружая оставшиеся три.
В некоторых системах эта проблема решается вводом промежуточного диспетчера. Подобная архитектура называется архитектурой виртуального сервера («virtual server»).
В этой архитектуре клиенты подключаются не к реальному серверу, а к промежуточному звену, называемому диспетчером, который выполняет только функции диспетчеризации запросов к актуальным серверам. В этом случае нет ограничений на использование многопроцессорных платформ. Количество актуальных серверов может быть согласовано с количеством процессоров в системе.
Однако и эта архитектура не лишена недостатков, потому что здесь в систему добавляется новый слой, который размещается между клиентом и сервером, что увеличивает трату ресурсов на поддержку баланса загрузки актуальных серверов («load balancing») и ограничивает возможности управления взаимодействием «клиент—сервер». Во-первых, становится невозможным направить запрос от конкретного клиента конкретному серверу, во-вторых, серверы становятся равноправными — нет возможности устанавливать приоритеты для обслуживания запросов.
Подобная организация взаимодействия клиент-сервер может рассматриваться как аналог банка, где имеется несколько окон кассиров, и специальный банковский служащий — администратор зала (диспетчер) направляет каждого вновь пришедшего посетителя (клиента) к свободному кассиру (актуальному серверу). Система работает нормально, пока все посетители равноправны (имеют равные приоритеты), однако стоит лишь появиться посетителям с высшим приоритетом, которые должны обслуживаться в специальном окне, как возникают проблемы. Учет приоритета клиентов особенно важен в системах оперативной обработки транзакций, однако именно эту возможность не может предоставить архитектура систем с диспетчеризацией.
Современное решение проблемы СУБД для мультипроцессорных платформ заключается в возможности запуска нескольких серверов базы данных, в том числе и на различных процессорах. При этом каждый из серверов должен быть многопотоковым. Если эти два условия выполнены, то есть основания говорить о многопотоковой архитектуре с несколькими серверами.
Она также может быть названа многонитевой мультисерверной архитектурой. Эта архитектура связана с вопросами распараллеливания выполнения одного пользовательского запроса несколькими серверными процессами.
Существует несколько возможностей распараллеливания выполнения запроса. В этом случае пользовательский запрос разбивается на ряд подзапросов, которые могут выполняться параллельно, а результаты их выполнения потом объединяются в общий результат выполнения запроса. Тогда для обеспечения оперативности выполнения запросов их подзапросы могут быть направлены отдельным серверным процессам, а потом полученные результаты объединены в общий результат. В данном случае серверные процессы не являются независимыми процессами, такими, как рассматривались ранее. Эти серверные процессы принято называть нитями (treads), и управление нитями множества запросов пользователей требует дополнительных расходов от СУБД, однако при оперативной обработке информации в хранилищах данных такой подход наиболее перспективен.
Рассматривают несколько путей распараллеливания запросов.
Горизонтальный параллелизм. Этот параллелизм возникает тогда, когда хранимая в БД информация распределяется по нескольким физическим устройствам хранения — нескольким дискам. При этом информация из одного отношения разбивается на части по горизонтали. Этот вид параллелизма иногда называют распараллеливанием или сегментацией данных. И параллельность здесь достигается путем выполнения одинаковых операций, например фильтрации, над разными физическими хранимыми данными. Эти операции могут выполняться параллельно разными процессами, они независимы. Результат: выполнения целого запроса складывается из результатов выполнения отдельных операций.
Время выполнения такого запроса при соответствующем сегментировании данных существенно меньше, чем время выполнения этого же запроса традиционными способами одним процессом.
Вертикальный параллелизм. Этот параллелизм достигается конвейерным выполнением операций, составляющих запрос пользователя. Этот подход требует серьезного усложнения в модели выполнения реляционных операций ядром СУБД. Он предполагает, что ядро СУБД может произвести декомпозицию запроса, базируясь на его функциональных компонентах, и при этом ряд подзапросов может выполняться параллельно, с минимальной связью между отдельными шагами выполнения запроса.
Действительно, если мы рассмотрим, например, последовательность операций реляционной алгебры:
R5=R1 [А, С]
R6=R2 [A.B.D]
R7 = R5[A > 128]
R8 =R5 [A] R6
то операции первую и третью можно объединить и выполнить параллельно с операцией два, а затем выполнить над результатами последнюю четвертую операцию.
Общее время выполнения подобного запроса, конечно, будет существенно меньше, чем при традиционном способе выполнения последовательности из четырех операций.
И третий вид параллелизма является гибридом двух ранее рассмотренных.
Наиболее активно применяются все виды параллелизма в OLAP-приложениях, где эти методы позволяют существенно сократить время выполнения сложных запросов над очень большими объемами данных.
Электронная таблица (табличные процессоры) – пакеты программ, предназначенные для обработки табличным образом организованных данных. Пользователь имеет возможность с помощью средств пакета осуществлять разнообразные вычисления, строить графики, управлять форматом ввода-вывода данных, компоновать данные, проводить аналитические исследования и т.п.
В настоящие время наиболее популярными и эффективными пакетами данного класса является: Excel, Improv, QuattroPro, Lotus 1-2-3.
Появившейся в 1982 г. на рынке программирования средств Lotus 1-2-3 был первым табличным процессором, интегрировавшим в своем составе, помимо обычных инструментов, графику и возможность работы с системами управления базами данных. Поскольку Lotus был разработан для компьютеров типа IBM, он сделал для этой фирмы то же, что VisiCalc в свое время сделал для фирмы Apple. Дальше на рынке вышли новые электронные таблицы, такие как VP Planner компании PaperbackSoftware и QuattroPro компании BorlandInternational, которые предложили пользователю практически тот же набор инструментария, но по значительно более низким ценам.
Процессор QUATTRO PRO почти всех версий обладает такими достоинствами, как:
- чрезвычайно удобный пользовательский интерфейс, дающий возможность представления данных в самой разнообразной и нестандартной форме и обеспечивающий широкие возможности по обработке данных;
- многооконный режим работы, позволяющий организовать на экране удобную рабочую среду и создавать системы связанных электронных таблиц (ЭТ)
- доступ к любым, неограниченным по размерам внешним базам данных, созданным на основе наиболее популярных систем управления базой данных (СУБД);
- высокое качество печати выходных документов; возможность построения разнообразных графиков, диаграмм, рисунков, а также возможность создания слайд-фильмов для презентации готовых результатов и приложений;
- легкость создания программ автоматической обработки информации в таблицах и удобные средства отладки и редактирования созданных программ.
Основное внимание в данной работе будет уделено следующим вопросам:
- оформление для вывода на принтер выходных документов с высоким качеством печати;
- графическое представление полученных результатов и вывод их на принтер в составе выходных документов;
- способы графического анализа результатов.
Одним из наиболее распространенных средств работы с документами, имеющими табличную структуру, является Microsoft Excel.
Эта программа предназначена для работы с таблицами данных, преимущественно числовых. При формировании таблицы выполняют ввод, редактирование и форматирование текстовых и числовых данных, а так же формул. Наличие средств автоматизации облегчает эти операции. Созданная таблица может быть выведена на печать.