理解MySQL——并行数据库与分区(Partion)

核心提示：1、并行数据库1.1、并行数据库的体系结构并行机的出现，催生了并行数据库的出现，理解MySQL——并行数据库与分区(Partion)，不对，应该是关系运算本来就是高度可并行的，它会变成瓶颈，当处理器数量到达某一个点时，对数据库系统性能的度量主要有两种方式：(1)吞吐量 (Throughput)，在给定的时间段里所能完成

1、并行数据库

1.1、并行数据库的体系结构

并行机的出现，催生了并行数据库的出现，不对，应该是关系运算本来就是高度可并行的。对数据库系统性能的度量主要有两种方式：(1)吞吐量 (Throughput)，在给定的时间段里所能完成的任务数量；(2)响应时间(Response time)，单个任务从提交到完成所需要的时间。对于处理大量小事务的系统，通过并行地处理许多事务可以提高它的吞吐量。对于处理大事务的系统，通过并行的执行事务的子任务，可以缩短系统晌应时间。

并行机有三种基本的体系结构，相应的，并行数据库的体系结构也可以大概分为三类：

　　　 共享内存(share memeory)：所有处理器共享一个公共的存储器；

　　　 共享磁盘(share disk)：所有处理器共享公共的磁盘；这种结构有时又叫做集群(cluster)；

　　　 无共享(share nothing)：所有处理器既不共享内存，也不共享磁盘。

如图所示：

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1.1.1、　　　 共享内存

该结构包括多个处理器、一个全局共享的内存（主存储器）和多个磁盘存储，各个处理器通过高速通讯网络（Interconnection Network）与共享内存连接，并均可直接访问系统中的一个、多个或全部的磁盘存储，在系统中，所有的内存和磁盘存储均由多个处理器共享。

这种结构的优点在于，处理器之间的通信效率极高，访问内存的速度要比消息通信机制要快很多。这种结构的缺点在于，处理器的规模不能超过32个或者64个，因为总线或互边网络是由所有的处理器共享，它会变成瓶颈。当处理器数量到达某一个点时，再增加处理器已经没有什么好处。