В неоднородной компьютерной среде при взаимодействии клиента и сервера возникает также задача трансляции кодов. Сервер может работать с одной кодовой таблицей (например, EBCDIC), клиент - с другой (например, ASCII), при этом происходит рассогласование трактовки кодов символов. Поэтому, если на локальном узле используется одна кодовая таблица, а на удаленном - другая, то при передаче запросов по сети и при получении ответов на них необходимо обеспечить трансляцию кодов. Решение этой задачи также ложится на коммуникационный сервер.
В реальной жизни сервер базы данных должен обслуживать одновременно множество запросов от клиентов - следовательно, в один момент времени таких пар «клиент-сервер» может быть несколько. Таким образом, все проблемы взаимодействия должны решаться коммуникационным сервером для всех этих взаимодействующих пар.
Системы с архитектурой "один-к-одному" для обслуживания сервером базы данных одновременно множества клиентов вынуждены загружать отдельный коммуникационный сервер для каждой пары "клиент-сервер". В результате нагрузка на операционную систему увеличивается, резко возрастает общее число ее процессов, расходующих вычислительные ресурсы. Это - один из недостатков архитектуры "один-к-одному".
Именно поэтому для современных распределенных СУБД важно иметь многопотоковый коммуникационный сервер, который берет на себя задачи сетевой поддержки множества клиентов, одновременно обращающихся к серверу. На каждом узле сети он поддерживает множество пар соединений "клиент-сервер" и позволяет существовать одновременно множеству независимых сеансов работы с базами данных.
С точки зрения клиента доступ к распределенной базе данных должен выглядеть точно так же, как доступ к централизованной БД. При организации прозрачного доступа к распределенной базе данных возникают следующие задачи:
· Управление именами в распределенной среде;
· Оптимизация распределенных запросов;
· Управление распределенными транзакциями.
Первая решается путем использования глобального словаря данных. Он хранит информацию о распределенной базе: расположение данных, возможности других СУБД (если используется шлюз), сведения о скорости передачи по сети с различной топологией и т.д.
Глобальный словарь данных - это механизм отслеживания расположения объектов в распределенной БД. Данные могут храниться на локальном узле, на удаленном узле, или на обоих узлах - их расположение должно оставаться прозрачным как для конечного пользователя, так и для программ. Не нужно явным образом указывать место расположения данных - программа должна быть полностью независима от того, на каких узлах размещаются данные, с которыми она оперирует.
Что касается второй задачи, то она требует интеллектуального решения. Распределенный запрос затрагивает несколько баз данных на различных узлах, причем объемы выборки могут быть весьма различными. Возможны ситуации, когда результирующая таблица запроса представляет собой объединение (join) двух таблиц, причем одна из них находится на локальном узле, а другая - на удаленном. Данный запрос - распределенный, так как затрагивает таблицы, принадлежащие различным базам данных. Для его нормального выполнения необходимо иметь обе исходные таблицы на одном узле. Следовательно, одна из таблиц должна быть передана по сети. Очевидно, что это должна быть таблица меньшего размера. Поэтому оптимизатор распределенных запросов обязательно должен учитывать размеры таблиц. В противном случае запрос будет выполняться непредсказуемо долго.
Помимо размера таблиц, оптимизатор распределенных запросов должен учитывать также множество дополнительных параметров, в том числе статистику распределения данных по узлам, объем данных, передаваемых между узлами, скорость коммуникационных линий, структуры хранения данных, соотношение производительности процессоров на разных узлах и т.д. Все эти данные как раз и содержатся в глобальном словаре данных.
Решение всех трех задач, возложено на специальный компонент СУБД - сервер распределенных баз данных (Distributed Database Server).
Если база данных расположена на одном узле, а сервер БД и прикладная программа выполняются там же, то не требуется ни коммуникационный сервер, ни сервер распределенной БД. Когда же прикладная программа выполняется на локальном узле, БД находится на удаленном узле и там же выполняется сервер БД, то на удаленном узле необходим коммуникационный сервер, а на локальном - сервисная коммуникационная программа.
Если локальные БД расположены на нескольких узлах, то для доступа к распределенной БД необходим и сервер распределенной БД, и коммуникационный сервер.
Важнейшее требование к современным СУБД - межоперабельность (или интероперабельность). Это качество можно трактовать как открытость системы, позволяющую встраивать ее как компонент в сложную разнородную распределенную среду. Межоперабельность достигается как за счет использования интерфейсов, соответствующих международным, национальным и промышленным стандартам, так и за счет специальных решений.
Для СУБД это качество означает следующее:
· способность приложений, созданных средствами разработки данной СУБД, оперировать над базами данных в "чужом" формате так, как будто это собственные базы данных;
· свойство СУБД, позволяющее ей служить в качестве поставщика данных для любых приложений, созданных средствами разработки третьих фирм, поддерживающих некоторый стандарт обращения к базам данных.
Первое достигается использованием шлюзов, второе - использованием интерфейсов ODBC (Open Database Connectivity) и BDE (Borland Database Engine).
Современные информационные системы требуют доступа к разнородным базам данных. Это означает, что в прикладной программе для реализации запросов к базам данных должны быть использованы такие средства, чтобы запросы были понятны различным СУБД, как реляционным, так и опирающимся на другие модели данных. Одним из возможных путей является обобщенный набор различных диалектов языка SQL.
Существует альтернатива технологии распределенных БД - тиражирование данных. Принципиальное отличие технологии тиражирования данных от технологии распределенных баз данных (которую часто для краткости называют технологией STAR) заключается в отказе от распределенных данных. Ее суть состоит в том, что любая БД (как для СУБД, так и для работающих с ней пользователей) всегда является локальной; данные всегда размещаются локально на том узле сети, где они обрабатываются; все транзакции в системе завершаются локально.
Тиражирование данных - это асинхронный перенос изменений объектов исходной базы данных (source database) в БД, принадлежащие различным узлам распределенной системы. Функции тиражирования данных выполняет специальный модуль СУБД - сервер тиражирования данных, называемый репликатором (replicator). Его задача - поддержка идентичности данных в принимающих базах данных (target database) данным в исходной БД. Сигналом для запуска репликатора служит срабатывание триггера, перехватывающего любые изменения тиражируемого объекта БД. Возможно и программное управление репликатором посредством сигнализаторов о событиях в базе данных.
В качестве базиса для тиражирования выступает транзакция к БД. В то же время возможен перенос изменений группами транзакций, периодически или в некоторый момент времени, что дает возможность исследовать состояние принимающей БД на определенный момент времени.
Детали тиражирования данных полностью скрыты от прикладной программы; ее функционирование никак не зависит от работы репликатора, который целиком находится в ведении администратора БД. Следовательно, для переноса программы в распределенную среду с тиражируемыми данными не требуется ее модифицировать.
Особенность технологии распределенных БД - синхронное завершение транзакций одновременно на нескольких узлах распределенной системы, то есть синхронная фиксация изменений в распределенной БД. Недостаток технологии STAR - жесткие требования к производительности и надежности каналов связи. Если БД распределена по нескольким территориально удаленным узлам, объединенным медленными и ненадежными каналами связи, а число одновременно работающих пользователей составляет десятки и выше, то вероятность того, что распределенная транзакция будет зафиксирована в обозримом временном интервале, становится чрезвычайно малой. В таких условиях обработка распределенных данных практически невозможна.
Реальной альтернативой технологии STAR является технология тиражирования данных, не требующая синхронной фиксации изменений. В действительности далеко не во всех задачах требуется обеспечение идентичности БД на различных узлах в любое время. Достаточно поддерживать тождественность данных лишь в определенные критичные моменты времени. Следовательно, можно накапливать изменения в данных в виде транзакций в одном узле и периодически копировать эти изменения на другие узлы.
Преимущества технологии тиражирования данных:
1. Данные всегда расположены там, где они обрабатываются - следовательно, скорость доступа к ним существенно увеличивается.
2. Передача только операций, изменяющих данные (а не всех операций доступа к удаленным данным, как в технологии STAR), и к тому же в асинхронном режиме позволяет значительно уменьшить трафик.
3. Со стороны исходной БД для принимающих БД репликатор выступает как процесс, инициированный одним пользователем, в то время как в физически распределенной среде с каждым локальным сервером работают все пользователи распределенной системы, конкурирующие за ресурсы друг с другом.