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1 Tecnologia di un Database Server (parte 2) S. Costantini Dispensa per il Corso di Basi di dati.

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1 1 Tecnologia di un Database Server (parte 2) S. Costantini Dispensa per il Corso di Basi di dati

2 2 Premessa Questa dispensa integra i contenuti del Libro di Testo del Corso di Basi di dati Il materiale per queste slides è stato tratto in parte da (we acknowledge that this material is partly taken from): Phil Bernstein, Lecture Notes for a graduate course on Transaction Processing at the University of Washington, URL

3 3 Sommario 1.Locking e Lock Manager 2.Implementazione del Locking 3.Il Deadlock 4.Locking Gerarchico 5.Modello Matenatico del Locking 6.Ottimizzazioni 7.Gestore degli Accessi 8.Gestore dell’affidabilità 9.TP-Monitors 10.Basi di Dati e Web

4 4 Locking e Lock Manager S. Costantini

5 5 Modello di un Sistema Transazione 1Transazione N Database Server Bot, SQL Queries Commit, Abort Ottimizzatore Query Esecutore Query Scheduler Buffer Manager Recovery manager Database

6 6 Locking Obiettivo: assicurare schedule serializzabili delle transazioni Implementazione: ritardare le operazioni che possono alterare la serializzabilita’ ponendo blocchi (locks) sui dati condivisi

7 7 Assunzione: operazioni atomiche La Teoria del Controllo di Concorrenza considera le operazioni di Read e Write. Quindi assume assume che esse siano atomiche –altrimenti, dovrebbe considerare le operazioni di piu’ basso livello che implementano Read e Write Read(x) - restituisce il valore corrente di x nel DB Write(x, val) sovrascrive x (l’intera pagina che lo contiene!) Questa assunzione permette di astrarre l’esecuzione delle transazioni a sequenze di Read e Write

8 8 Locking Ciascuna transazione pone un lock su ogni dato al quale intende accedere –il lock è una prenotazione –va effettuato prima di leggere/scrivere una dato –la transazione può ottenere il lock richiesto, oppure deve restare in attesa di ottenerlo –la transazione rilascia il dato dopo l’uso (unlock) Ipotesi di lavoro: tutte le transazioni fanno commit, ossia nessuna fallisce (ipotesi di commit-proiezione)

9 9 Locking di base indichiamo con: –rl(x) un read lock sul dato x –r(x) la lettura del dato x –wl(x) il lock in scrittura del dato x –w(x) la scrittura del dato x –ru(x) e wu(x) sono i relativi unlock Con op i (x) indichiamo che l’operazione (una delle precedenti) è stata effettuata dalla transazione Ti

10 10 Locking di base Stato possibile del dato x: –libero –read-locked (x è soggetto a lock condiviso) –write-locked (x è soggetto a lock esclusivo)

11 11 Gestione richieste di lock rl i (x) sempre concessa se x è libero o read- locked (più transazioni possono porre un lock condiviso) ma negata se x è write- locked. wl i (x) concessa solo se x è libero, ossia solo una transazione può scrivere un dato, escludendo tutte le altre.

12 12 Locking: sommario Ciascuna transazione pone un lock su ogni dato al quale intende accedere –il lock e’ una prenotazione –ci sono read locks e write locks –se una transazione ha un write lock su x, allora nessun’altra transazione può avere alcun lock su x Esempio –rl i [x], ru i [x], wl i [x], wu i [x] sono operazioni lock/unlock wl 1 [x] w 1 [x] rl 2 [x] r 2 [x] e’ impossibile –wl 1 [x] w 1 [x] wu 1 [x] rl 2 [x] r 2 [x] e’ OK

13 13 Gestione Richieste di Lock Formato effettivo delle le operazioni di lock –Lock(trans-id, data-item-id, mode=r/w) –Unlock(trans-id, data-item-id) –Unlock(trans-id) trans-id: identificatore della transazione data-item-id: identificatore del dato x mode = r/w indica se si tratta di un read o write lock

14 14 Gestione richieste di lock Le transazioni che non ottengono un lock vengono poste in attesa. Lo scheduler (o lock manager, o data manager) gestisce una tabella di lock Tabella di lock: contiene le richieste accettate e rifiutate

15 15 Gestione richieste di lock ogni riga della tabella di lock contiene: –il nome x del dato –l’elenco delle transazioni che hanno ottenuto un lock (indicando di che tipo) –l’elenco delle transazioni che sono state poste in attesa perchè non hanno ottenuto un lock (indicando di che tipo)

16 16 Lock manager Il lock manager gestisce le operazioni –Lock(trans-id, data-item-id, mode=r/w) –Unlock(trans-id, data-item-id) –Unlock(trans-id) Memorizza i lock nella lock table. Data ItemLista Locks Lista d’attesa x [T 1,r] [T 2,r] [T 3,w] y [T 4,w] [T 5,w] [T 6, r]

17 17 Il Locking di base non basta Non garantisce la serializzabilita’ –rl 1 [x] r 1 [x] ru 1 [x] wl 1 [x] w 1 [x] wu 1 [x] c 1 rl 2 [y] r 2 [y] wl 2 [x] w 2 [x] ru 2 [y] wu 2 [x] c 2 Eliminando i lock operations, abbiamo r 1 [x] r 2 [y] w 2 [x] c 2 w 1 [x] c 1 che non e’ serializzabile Possibile soluzione: ogni transazione acquisisce tutti i lock all’inizio e li rilasci tutti alla fine Problema: si limita troppo la concorrenza

18 18 Two-Phase Locking (2PL) Two-Phase locking: stesso effetto di tutti i lock all’inizio, ma meno vincoli sulla concorrenza La transazione acquisisce man mano i lock necessari –richiede un lock solo quando deve operare su quel dato, e non all’inizio; Nel frattempo effettua le operazioni sui dati; Rilascia gradualmente i lock, con la condizione che dopo il primo unlock non può più fare lock

19 19 Two-Phase Locking (2PL) Una transazione è two-phase locked (2PL) se: –prima di leggere x, pone un read lock on x –prima di scrivere x, pone un write lock on x –mantiene ciascun lock fino a dopo l’esecuzione dell’operazione sul dato –dopo il primo unlock, non può porre nuovi lock

20 20 Two-Phase Locking (2PL) Una transazione acquisisce i lock durante la fase crescente e li rilascia nella fase calante Esempio precedente: T 2 e’ 2PL, ma non T 1 perche’ ru 1 [x] precede wl 1 [x]

21 21 Rilasciare la Commit-proiezione il 2PL si basa sulla commit-proiezione, ossia sull’ipotesi che tutte le transazioni facciano commit (e non abort) Occorre ora rilasciare questa ipotesi Se le transazioni possono fare abort, i problemi si complicano ed occorre porre condizioni addizionali al 2PL per evitare malfunzionamenti

22 22 Problemi Se T k legge da T i e T i fa abort, T k deve fare abort –Esempio - w 1 [x] r 2 [x] a 1 vuol dire che T 2 deve fare abort Ma se T k ha gia’ fatto commit? –Esempio - w 1 [x] r 2 [x] c 2 a 1 –T 2 non può fare abort dopo il commit

23 23 Recoverability L’esecuzione deve essere recoverable: Il commit di una transazione T deve essere successivo al commit delle transazioni da cui legge. –Recoverable - w 1 [x] r 2 [x] c 1 c 2 –Non recoverable - w 1 [x] r 2 [x] c 2 a 1 Si devono sincronizzare le operazioni

24 24 2PL e Recoverability 2PL non garantisce la recoverability Esempio: La seguente esecuzione è non- recoverable, ma è 2PL wl 1 [x] w 1 [x] wu 1 [x] rl 2 [x] r 2 [x] c 2 … c 1

25 25 Recoverability: Problemi La recoverability garantisce la coerenza d’uso dei dati, ma genera aborti a catena Gli aborti a caten cascading aborts (cosiddetto effetto domino) causano inefficienza perchè molte transazioni vengono uccise, perdendo il lavoro fatto.

26 26 Evitare Abort a cascata (cascading aborts) Per evitare aborti a cascata, lo scheduler deve assicurare che le transazioni leggano solo da transazioni che hanno fatto commit Esempio –evita cascading aborts: w 1 [x] c 1 r 2 [x] –permette cascading aborts: w 1 [x] r 2 [x] a 1 Un sistema che evita cascading aborts garantisce la recoverability e si chiama sistema stretto (sistema che garantisce la strictness = no effetto domino)

27 27 Strictness Un sistema stretto consente di eseguire r i [x] o w i [x] solo se tutte le transazioni precedenti che hanno scritto x hanno gia’ fatto commit o abort. Esempi –stretto: w 1 [x] c 1 w 2 [x] a 2 –non stretto: w 1 [x] w 2 [x] … a 1 a 2 –stretto: w 1 [x] w 1 [y] c 1 w 2 [y] r 2 [x] a 2 –non stretto: w 1 [x] w 1 [y] … w 2 [y] a 1 r 2 [x] a 2 “Stricness” evita “cascading aborts” (effetto domino)

28 28 Nota: Gestione dell’abort Occorre annullare (undo) ogni write, w[x], ripristinando la before image (=il valore di x prima dell’esecuzione di w[x]) Esempio - w 1 [x,2] scrive il valore “2” in x. –w 1 [x,2] w 1 [y,3] c 1 w 2 [y,1] r 2 [x] a 2 –abort T 2 : si ripristina la before image of w 2 [y,2] = 3

29 29 Osservazione: Brain Concurrency Control Se l’utente vuole usare l’output della transazione T 1 come input per la transazione T 2, deve aspettare che T 1 faccia commit prima di lanciare T 2. Solo così e’ garantito che T 1 venga effettivamente serializzata prima di T 2. Infatti, i sistemi serializzano secondo i criteri visti e non secondo le intenzioni dell’utente: se l’utente lancia prima T 1 e poi T 2 (ma prima che T 1 termini) l’ordine fra esse non è garantito.

30 30 Implementazione del Locking

31 31 Locking Automatizzato Nei sistemi stretti il 2PL puo’ essere reso trasparente per l’ applicazione quando un data manager riceve una Read o Write da una transazione, emette un lock di read o write. Come fa il data manager a sapere quando e’ ok rilasciare i locks (per essere two-phase)?

32 32 Locking Automatizzato Come fa il data manager a sapere quando e’ ok rilasciare i locks (per essere two-phase)? Di solito, il data manager mantiene i lock di ogni transazione finche’ essa fa commit o abort. In particolare: –rilascia i read locks appene riceve il commit –rilascia i write locks solo quando accetta il commit, per garantire la strictness

33 33 Implementazione del 2PL Il data manager implementa il locking cosi’: –includendo un lock manager –generando un lock per ogni Read o Write –prevedendo la gestione dei deadlocks (vedi più avanti)

34 34 Lock manager Il lock manager gestisce le operazioni –Lock(trans-id, data-item-id, mode=r/w) –Unlock(trans-id, data-item-id) –Unlock(trans-id) Memorizza i lock nella lock table. Data ItemLista Locks Lista d’attesa x [T 1,r] [T 2,r] [T 3,w] y [T 4,w] [T 5,w] [T 6, r]

35 35 Come è rappresentato il dato x? Dalla memoria secondaria non si trasferiscono mai singole tuple, ma “pezzi” più ampi, in genere pagine Quindi, x si rappresenta: –indicando la pagina in cui si trova x –identificando x nella pagina (ad es. tramite la chiave)

36 36 Come è memorizzata la tabella? Certo non sequenzialmente: troppo lento cercare i lock su x per accesso sequenziale. Occorre una opportuna struttura dati –in generale: tabella hash –funzione di hash f applicata su x –f(x) identifica la riga di x nella tabella di locking ed è detto data-item-id

37 37 Lock manager Il chiamante genera il data-item-id, applicando una funzione di hashing sul nome del dato Infatti, la lock table e’ hashed sul data-item-id Lock e Unlock devono essere atomici, quindi l’accesso alla lock table deve essere “locked” Lock e Unlock vengono chiamati frequentemente. Devono essere molto veloci: < 100 istruzioni.

38 38 Lock manager (cont.) In SQL Server 7.0 –I locks nella tabella occupano circa 32 bytes –Ogni lock contiene il Database-ID, Object-Id, e altre informazioni specifiche quali il record id (RID) o la chiave della tupla.

39 39 Il Deadlock

40 40 Deadlock Un insieme di transazioni e’ in deadlock se ogni transazione e’ bloccata, e lo rimarra’ tutti’infinito se il sistema non interviene. –Esempiorl 1 [x]concesso rl 2 [y]concesso wl 2 [x]bloccata wl 1 [y]bloccata e deadlocked

41 41 Deadlock Con il deadlock, 2PL evita le esecuzioni non serializzabili: –Ad es. rl 1 [x] r 1 [x] rl 2 [y] r 2 [y] … w 2 [x] w 1 [y] –oppure (caso della perdita di update) rl 1 [x] r 1 [x] rl 2 [x] r 2 [x] … w 2 [x] w 1 [x] –Per eliminare il deadlock: abort di una transazione –rilascio del lock senza abortire: si viola il 2PL

42 42 Prevenzione del Deadlock Mai concedere un lock che puo’ portare al deadlock Tecnica spesso usata nei sistemi operativi Inutilizzabile nel 2PL, perche’ richiederebbe l’esecuzione seriale delle transazioni. –Esempio per prevenire il deadlock, rl 1 [x] rl 2 [y] wl 2 [x] wl 1 [y], il sistema nega rl 2 [y]

43 43 Prevenzione del Deadlock Prevenire i deadlock non e’ praticabile in generale, perche’ pone eccessivi constraints alle applicazioni. Porre tutti i lock in scrittura tutti all’inizio delle transazioni –Previene il deadlock perche’ la transazione “parte” solo se ha tutti i dati a sua esclusiva disposizione –riduce troppo la concorrenza.

44 44 Rilevazione del Deadlock Si cerca di rilevare i deadlock automaticamente, e si abortisce una delle transazioni (la vittima). E’ l’approccio piu’ usato, perche’ –consente una piu’ intensiva utilizzazione delle risorse

45 45 Rilevazione del Deadlock timeout-based deadlock detection - Se una transazione resta bloccata per troppo tempo, allora abortiscila. –Semplice ed efficiente da implementare –Ma determina aborti non necessari e –Alcuni deadlocks persistono troppo a lungo

46 46 Rilevazione Tramite Waits-for Graph Rilevazione esplicita dei deadlock tramite un grafo chiamato Waits-for Graph –Nodi = {transazioni} –Archi = {Ti  Tk | Ti attende che Tk rilasci un lock} –Esempio precedente: T1  T2 Teorema: Se c’e un deadlock, allora il Waits-for Graph ha un ciclo.

47 47 Rilevazione tramite Waits-for Graph (cont.) Per rilevare i deadlocks –quando una transazione si blocca, aggiungi un arco –periodicamente cerca i cicli nel Waits-for Graph Non occorre verificare troppo spesso. (Un ciclo non scompare finche’ non lo si “rompe”) quando si trova un deadlock, si seleziona una vittima dal ciclo e la si abortisce. Si seleziona una vittima che ha fatto poco lavoro (ad es., ha acquisito il numero minimo di lock).

48 48 Ripartenza Ciclica Le transazioni possono ripartire e abortire all’infinito: mai uccidere la più vecchia –T 1 inizia. Poi T 2 inizia. –vanno in deadlock, e T 1 (la piu’ vecchia) e’ abortita. –T 1 riparte, T 2 continua, e vanno ancora in deadlock –T 2 (la piu’ vecchia) e’ abortita... Scegliere come vittima la transazione piu’ giovane evita la ripartenza ciclica, perche’ la piu’ vecchia non viene mai abortita, e può infine terminare. Le due diverse euristiche si possono combinare

49 49 SQL Server 7.0 Abortisce la transazione piu’ “economica” per il roll back. –La “piu’ economica” viene determinata in termini del numero di operazioni fatte (registrate nel file di log). –Permette il completamento delle transazioni che hanno fatto molto lavoro. SET DEADLOCK_PRIORITY LOW (vs. NORMAL) permette ad un processo di designarsi da solo come vittima.

50 50 Locking distribuito Supponiamo che una transazione possa accedere dati presso molti data managers Ogni data manager tratta i lock nel modo usuale Ogni transazione esegue commit o abort, nei confronti di tutti i data managers Problema: deadlock distribuito

51 51 Deadlock distribuito Il deadlock interessa due nodi. Il nodo singolo non puo’ rilevarlo La rilevazione tramite timeout e’ la piu’ usata rl 1 [x] wl 2 [x] (bloccata) Nodo 1 rl 2 [y] wl 1 [y] (bloccata) Nodo 2

52 52 Locking Gerarchico

53 53 Granularita’ dei Lock Granularita’ - dimensione dei dati su cui fare lock –ad es., files, pagine, record, campi Granularita’ grossolana implica: –pochi lock, basso locking overhead –lock su grosse porzioni di dati, alta probabilita’ di conflitti, quindi concorrenza effettiva bassa Granularita’ sottile implica: –molti lock, alto locking overhead –conflitti solo quando due transazioni tentano di accedere concorrentemente proprio lo stesso dato

54 54 Multigranularity Locking (MGL) Lock di differente granularita’ –grosse query fanno lock su grosse porzioni di dati (ad es. tabelle), transazioni brevi fanno lock su pochi dati (ad es. righe) Il Lock manager non puo’ rilevare i conflitti! –ogni data item (ad es. tabella o riga) ha un differente id

55 55 Multigranularity Locking (MGL) Multigranularity locking e’ un “trucco” –sfrutta la naturale struttura gerarchica dei dati –prima del lock su dati di basso livello, si fa un intention lock sulla struttura di piu’ alto livello che li contiene (cioè segnala l’intenzione di effettuare operazioni) –ad es., prima di un read-lock su una, si fa un intention-read-lock sulla tabella che contiene la riga

56 56 MGL Grafi di Schema e istanza Database area File Record DB1 A1A2 F1 F2 F3 R1.1R1.2R2.1R2.2R2.3R2.1 R2.2 Lock di Schema Lock di istanza Prima di un read lock su R2.3, si fa un intention-read lock su DB1, e poi A2, e poi F2 (i lock si rilasciano all’inverso)

57 57 MGL Matrice di Compatibilita’ r w ir iw riw r y n y n n w n n n n n ir y n y y y iw n n y y n riw n n y n n riw = read con intenzione di write, per scansione che aggiorna alcuni dei record che legge Ad es., ir e’ in conflitto con w, perche’ ir segnala un r-lock su un dato piu’ interno, che e’ in conflitto con un w-lock sulla struttura che lo contiene.

58 58 SQL Server 7.0 SQL Server 7.0 accetta lock su tabelle, pagine, e righe. Usa lock di intention read (“share”) e intention write (“exclusive”) a livello di pagina di tabella.

59 59 Modello Matematico del Locking

60 60 Modello Matematico del Locking –N transazioni, ciascuna ottiene K/2 lock in media –KN/2 lock concessi in totale K lock per transazione D lockable data items N transazioni T tempo tra richieste di lock

61 61 Modello Matematico del Locking –Ciascuna richiesta ha probabilita' KN/2D di conflitto con un lock esistente. –Ciascuna transazione richiede K locks, quindi la sua probabilita' di entrare in conflitto e' K 2 N/2D.

62 62 Modello Matematico del Locking –La probabilita' di deadlock e' proporzionale a K 4 N/D 2 –Prob(deadlock) / Prob(conflitto) = K 2 /D –Se K=10 e D = 10 6, allora K 2 /D =.0001

63 63 Ottimizzazioni

64 64 Hot Spot Techniques Hot spot - un data item che e’ piu' usato di altri, per cui molte transazioni ne fanno uso. –cataloghi ed elenchi –end-di-file marker –contatori usati per assegnare numeri seriali Gli hot spots spesso creano un collo di bottiglia che serializza le transazioni.

65 65 Hot Spot Techniques (cont.) Sono necessarie tecniche per ridurre il tempo t di durata di un lock sugli hot data, ad esempio: –mantenere gli hot data in memoria centrale –eseguire in batch le operazioni su hot data –partizionare gli hot data

66 66 Partizionamento Suddividere cataloghi e inventari in parti Ciascuna transazione puo’ accedere solo una partizione. Esempio –ciascuna biglietteria ha una parte dei biglietti –se li vende tutti, deve richiedere altri biglietti dalle altre biglietterie

67 67 Tecniche di Query-Update Alcune query durano molto tempo e fanno lock su molti dati — degradano la performance se competono con brevi transazioni di update Esistono diverse soluzioni –Usare un data warehouse –Accettare vincoli di consistenza piu’ deboli –Usare multiversioni dei dati

68 68 Data Warehouse Un data warehouse e’ una copia del DB, che e' periodicamente aggiornata Tutte le query girano sul data warehouse Tutte le transazioni di update girano su DB Separazione fra transazioni e query Quanto spesso aggiornare il data warehouse? –Stop alle transazioni per copiare il DB nel data warehouse. E’ possibile invece effettuare query –Le query non hanno sempre l’ultima versione dei dati

69 69 Multiversioni dei Dati La granularità del locking deve arrivare al record ciascuna write crea una nuova versione, invece di sovrascrivere il valore esistente. Ciascun record ha una sequenza di versioni. Ogni versione e’ annotata con l’id della transazione che ha scritto quella versione Tid TidPrec.MatrNome Stipendio 123 null1Bill Bill null2Sue Sue null27Steve80

70 70 Multiversioni dei Dati (cont.) Si eseguono le transazioni usando 2PL Si eseguono le query in snapshot mode –quando una query legge x, legge l’ultima versione di x scritta da una transazione che ha fatto commit. –cosi', ogni query fa riferimento allo stato del database relativo a quando ha iniziato l'esecuzione –occorre una gestione particolare del commit, visto che al commit il valore attuale di ogni dato va aggiornato tenendo conto delle multiversioni.

71 71 Gestore degli Accessi (Buffer Manager)

72 72 Gestore degli accessi E’ il modulo di piu’ basso livello del data manager Nei DBMS relazionali viene chiamato RSS (Relational Storage System) Effettua in pratica gli accessi alla BD Conosce l’organizzazione fisica delle pagine Conosce la disposizione delle tuple nelle pagine Usa un buffer manager per la gestione del trasferimento effettivo delle pagine

73 73 Indici Come si implementano Read e Write? Bisogna reperire i dati in Memoria di Massa A partire dal valore della chiave di una tupla, occorre trovare il record id –Record id = [pagina-id, offset-nella-pagina] Un indice collega i valori delle chiavi ai record id. –Le strutture indice piu’ comuni: tabelle hash e B-alberi

74 74 Indirizzi di Memoria di Massa Per un dato x, il suo indirizzo in memoria di massa è costituito da: –numero N della pagina/blocco in cui si trova –offset F che indica che X è nella F-esima posizione del blocco N –quindi, x (che al livello fisico viene detto “record”) ha indirizzo fisico (N,F) che viene detto Record-id

75 75 Indici Per ottenere il Record-id R di un dato X partendo dalla sua chiave K, si utilizza una struttura dati detta indice Mediante un indice si ottiene in modo efficiente R partendo da K Strutture più usate per gli indici: tabelle hash e alberi (B-alberi)

76 76 Indice come Tabella Hash La chiave K di una tupla viene usata tramite una funzione hash per decidere la pagina in cui memorizzare la tupla. Ossia: Num_pagina = f(K) Ricerca di x: data la sua chiave K, calcolando f(K) si ottiene la pagina dove si trova la tupla X, che viene poi cercata sequenzialmente nella pagina.

77 77 Creazione Tabella Hash L’hashing usa una funzione H:V  B, dalle chiavi al numero del blocco (pagina) dove si trova il dato –V = matricola B = { } H(v) = v mod 1000 –se una pagina va in overflow, allora si deve aggiungere una lista di pagine extra –Al 90% di carico delle pagine, 1.2 accessi per richiesta! –ma, va male per accessi su intervalli (10 < v < 75)

78 78 Indici come alberi per reperire i record-id relativi ai dati contenuti in una certa tabella, si costruisce un albero a partire dalle chiavi. La chiave K del dato cercato va reperita mediante una visita nell’albero, fino ai nodi foglia. Esiste sempre una foglia che riporta K, e in essa è riportato il Record-id R

79 79 B-albero KiKi PiPi K i+1 K1K1 P1P1 K n-1 PnPn... K´ i P´ i K´ i+1 K´ 1 P´ 1 K´ n-1 P´ n... Ogni nodo e' un sequence di coppie [puntatore, chiave] K 1 < K 2 < … < K n-2 < K n-1 P 1 punta a un nodo contenente chiavi < K 1 P i punta a un nodo contenente chiavi in intervallo [K i-1, K i ) P n punta a un nodo contenente chiavi > K n-1 Dunque, K ´ 1 < K ´ 2 < … < K ´ n-2 < K ´ n-1

80 80 Esempio n= Notare che le foglie sono ordinate per chiave, da sinistra a destra Importante: per ogni chiave, la foglia contiene il Record-id della tupla, o la tupla stessa

81 81 Inserzione Per inserire la chiave v, si cerca la foglia dove v dovrebbe trovarsi: se c’e’ spazio, si inserisce Se no, si spezza la foglia in due, e si modifica il padre per prevedere i puntatori alle due foglie X X Per inserire la chiave 15 si spezza la foglia nel padre, [0, 19) diventa [0, 15) e [15, 19) se il padre e’ pieno, bisogna spezzarlo (in modo simile) l’albero resta automaticamente bilanciato

82 82 B-albero: Osservazioni L’algoritmo di cancellazione riunisce nodi adiacenti con riempimento < 50% La radice ed i nodi di livello uno sono mantenuti in una cache, per ridurre il tempo di accesso Indice secondario: le foglie contengono in realta’ coppie [chiave, Record-id] Indice primario: le foglie contengono i record

83 83 B+Alberi Ogni nodo foglia ha un puntatore al successivo facilita la ricerca su intervalli: trovata la prima chiave dell’intervallo, basta scorrere le foglie adiacenti mediante i puntatori P C X X P C´ C

84 84 B+Albero: ottimizzazione B+albero - ciascuna foglia ha un puntatore alla prossima, nell’ordine dato dalle chiavi Obiettivo: ottimizzare interrogazioni il cui predicato di selezione definisce un intervallo di valori ammissibili Trovato il primo valore della chiave, si scandiscono sequenzialmente i nodi foglia

85 85 Controllore dell’Affidabilità S. Costantini

86 86 Introduzione Un database puo’ divenire inconsistente a causa di: –fallimento di una transazione(abort) –errore di sistema (a volte causato da un OS crash) –media crash (disco corrotto) Il sistema di recovery assicura che il database contenga esattamente gli aggiornamenti prodotti dalle transazioni committed (cioe’ assicura atomicita’ e persistenza, nonostante i guasti )

87 87 Terminologia Affidabilita’ - il grado di certezza con il quale un sistema fornisce i risultati attesi su prove ripetute L’affidabilita’ si misura come mean-time-between-failures (MTBF) Disponibilita’ - frazione di tempo nel quale il sistema fornisce i risultati attesi. La disponibilita’ e’ ridotta anche dai tempi di riparazione e manutenzione preventiva Disponibilita’ = MTBF/(MTBF+MTTR), where MTTR is mean-time-to-repair

88 88 Terminologia (cont.) Failure (fallimento) - un evento dove il sistema dia risultati inattesi (sbagliati o mancanti) Fault (guasto) - causa identificata o ipotizzata di fallimento –Es. Un guasto nella scheda di memoria che causa un malfunzionamento del software Transient fault - e’ occasionale, e non avviene nuovamente se si ritenta l’operazione Permanent fault - non-transient fault

89 89 Quali sono le cause di guasto? Il maggior problema e’ il software Environment - incendi, terremoti, vandalismi, mancanza di elettricita’, guasto al condizionatore system management - manutenzione, configurazione Tandem ‘89 Tandem ‘85 AT&T/ESS ‘85 Environment 7% 14% Hardware 8% 18% Subtotal 15% 32%20% system Mgmt 21% 42%30% Software 64% 25%50%

90 90 Assunzioni Two-phase locking, che mantiene i write locks fino a dopo il commit. Questo assicura –recoverability –no aborti a catena –strictness (non si utilizzano mai dati non committed) Gestione a livello di pagine –locks su pagine –il database e’ un insieme di pagine –le read e write operano su pagine

91 91 Modello della Memoria Memoria Stabile - resiste ai fallimenti di sistema Buffer (volatile) - contiene copie di alcune pagine, che vanno perse in caso di fallimenti Database Log Read, Write Fix, Flush Use, Unfix Buffer Manager Buffer Read, Write

92 92 Buffer Manager Fornisce primitive per accedere al buffer Fix carica una pagina nel buffer (la pagina diventa valida) Politica no-steal = mai deallocare pagine attive Use accede ad una pagina valida

93 93 Buffer Manager Unfix rende una pagina non piu’ valida Politica no-force = non riscrivere nel DB tutte le pagine attive al commit Flush periodicamente riscrive nel DB le pagine non piu’ valide Force trasferisce in modo sincrono una pagina dal buffer al DB (transazione sospesa fino a fine trasferimento)

94 94 Il LOG LOG: file sequenziale del gestore dell’affidabilità  scritto in memoria stabile  e’ una registrazione delle attivita’ del sistema

95 95 Checkpoint operazione periodica coordinata con buffer- manager  flush di tutte le pagine di transazioni terminate  registrazione identificatori transazioni in corso  non si accettano commit durante il checkpoint  si scrive in modo sincrono (force) l’elenco transazioni attive nel LOG  formato del record CKPT(T1,...,Tn)

96 96 DUMP copia completa del DB, fatta quando il sistema non è operativo (non ci sono transazioni attive)  copia memorizzata su memoria stabile (backup )  record di dump nel LOG  formato record DUMP(C) dove C è il dispositivo di backup

97 97 Organizzazione del LOG Record del LOG  di transazione  di sistema (checkpoint, DUMP) Record di TRANSAZIONE:  le transazioni registrano nel LOG le operazioni, nell’ordine in cui le effettuano  begin: record B(T)  commit/abortC(T), A(T)  T e’ l’identificatore della transazione

98 98 Organizzazione del LOG Record di UPDATE  identificatore transazione T  identificatore oggetto O  valore di O prima della modifica, before state  valore di O dopo la modifica, after state  U(T,O,BS,AS)

99 99 Organizzazione del LOG Record di DELETE  identificatore transazione T  identificatore oggetto O  valore di O prima della cancellazione, before state  D(T,O,BS)

100 100 Organizzazione del LOG Record di INSERT  identificatore transazione T  identificatore oggetto O  valore di O dopo l’inserzione, after state  I(T,O,AS)

101 101 UNDO e REDO  UNDO : si ricopia BS su O, –INSERT: si cancella O  REDO : si ricopia AS su O –DELETE: si cancella O  UNDO e REDO sono idempotenti  UNDO(UNDO(A)) = UNDO(A)  REDO(REDO(A)) = REDO(A) Utile se errori durante il ripristino

102 102 Gestione delle Transazioni  Regola WAL: Write Ahed Log BS scritta nel LOG prima di operare nella BD >>> permette UNDO operazioni se no commit  Regola Commit-Precedenza AS nel LOG prima del COMMIT >>> permette REDO operazioni se problema dopo commit (in no force)

103 103 Gestione delle Transazioni  Versione semplificata WAL + Commit-Precedenza: – record delle operazioni inseriti nel LOG prima di operare sulla BD, e prima del commit  GUASTO prima del commit: UNDO di tutte le operazioni di ogni transazione attiva mediante LOG  COMMIT/ABORT: la transazione scrive RECORD DI COMMIT/ABORT  GUASTO dopo il commit: REDO di tutte le operazioni della transazione mediante LOG

104 104 Gestione dei Guasti Guasto transitorio: perso il contenuto del buffer  resta il LOG –RIPRESA A CALDO (warm restart) Guasto permanente ad un disco:  resta il LOG (assunzione memoria stabile) –RIPRESA A FREDDO (cold restart)

105 105 Ripresa a caldo  Si cerca ultimo checkpoint nel LOG  Si decidono transazioni da rifare (insieme di REDO) e disfare (insieme di UNDO)  UNDO: transazioni attive al checkpoint  REDO: inizialmente vuoto  Si scorre il LOG:  B(T) => T in UNDO  C(T) => T in REDO  Si applicano UNDO e REDO

106 106 Ripresa a Freddo  Si usa l’ultimo DUMP per ripristinare uno stato stabile della BD  si ripercorre il LOG rifacendo tutte le azioni successive al DUMP  si fa ripresa a caldo dall’ultimo checkpoint

107 107 Ottimizzazioni User-Level Se la frequenza dei checkpoint si puo’ variare, regolarla mediante esperimenti Partitionare il DB su piu’ dischi per ridurre il tempo di restart

108 108 Media Failures Un media failure e’ la perdita di parte della memoria stabile La maggior parte dei dischi ha MTBF a piu’ di 10 anni, ma su 10 dischi... E’ importante avere dischi “shadow”, ossia un disco duplicato che faccia da copia “ombra’ della memoria stabile –Le Write vanno su entrambe le copie. –Le Read vanno su una sola copia (in alternanza, per efficienza)

109 109 RAID RAID - redundant array of inexpensive disks –Array ridondante di dischi di basso costo –Si basa su un array di N dischi in parallelo –Soluzione ancora piu’ sicura rispetto al disco ombra... M blocchi dati N-M blocchi di correzione errore

110 110 Dove Usare Dischi Ridondanti? Preferibilmente sia per il DB che per il LOG Ma almeno per il LOG –in un algoritmo di UNDO, e’ l’unico modo di avere before images sicure –in un algoritmo di REDO, e’ l’unico modo di avere after images sicure Se non si ha almeno un disco ombra per il LOG, il sistema ha un grosso punto debole

111 111 TP Monitors (Transaction Processing Monitors) Stefania Costantini

112 112 Architettura Client-Server Presentation Manager Workflow Control (gestisce le richieste) Database Server Front-End (Client) Back-End (Server) Utente finale Transaction Program richieste

113 113 Cosa fa un TP Monitor TP Monitor = Transaction Processing Monitor = Controllore dell’elaborazione delle Transazioni Una richiesta e’ un messaggio che descrive una unita’ di lavoro che il sistema deve eseguire. Un TP monitor coordina il flusso di richieste di esecuzione di transazioni provenienti da varie fonti (terminali e programmi applicativi)

114 114 Cosa fa un TP Monitor Struttura fondamentale: –Traduce l’input (proveniente da form/menu, o da un’istruzione in qualche linguaggio) in forma standard –Determina il tipo di transazione –Fa partire la transazione –Restituisce in forma opportuna l’output della transazione

115 115 Presentation Server Controllore di Workflow Transaction Server Rete Richieste Messaggio di richiesta Architettura 3-Tier di un TP Monitor Gli elementi dello schema possono essere distribuiti in rete Code

116 116 Architettura 3-Tier La struttura dell’applicazione ricalca la struttura del sistema Elementi del TP Monitor in un’architettura 3-Tier: –Presentation server : forms/menus, validazione degli input (password, connessione sicura) –Workflow controller : data una richiesta, produce la chiamata al programma corretto –Transaction server : esegue le richieste

117 117 Presentation Server Presentation independence - l’applicazione e’ indipendente dal tipo di dispositivo di i/o –terminale, ma anche telefono cellulare o lettore di codici a barre, o di carte di credito Il Presentation server ha due livelli: –Raccogliere gli input –Costruire le richieste

118 118 Autenticazione Autenticazione : determinare l’identita’ dell’utente e/o del dispositivo –Il sistema client può effettuare l’autenticazione, che comunque il server effettua nuovamente (non si fida dei client) –Encryption della comunicazione client/server opportuno Occorrono funzioni di sistema per creare accounts, initializzare passwords, assegnare ore di accesso E’ una parte importante dello sviluppo di applicazioni TP

119 119 Workflow Controller Routing - Mappa il tipo di richiesta nel network id del server che potra’ elaborarla, e invia la risposta al client Gestisce errori ed eccezioni

120 120 Transaction Server Transaction server - programma applicativo che effettua il “real work” dell’elaborazione delle richieste Per portabilita’, e’ opportuno che sia scritto in un linguaggio di programmazione standard (C, C++, Java, COBOL) interfacciato con un Data Manipulation Language standard (SQL)

121 121 Basi di Dati e Web Stefania Costantini

122 122 Transazioni su Internet Web browser = presentation manager Messaggio dal web browser al server = richiesta di transazione su sistema (Transaction server) di cui si da’ l’URL http = protocollo di comunicazione client/server Web server = include il workflow controller 3-Tier su Web: –Presentation manager su client –Workflow controller su server –Transaction server molteplici, distribuiti su Internet

123 123 TP Monitor per Internet Il web server deve operare da workflow controller. I transaction server sono in generale remoti. Web browser Trad. URL Workflow Controller TP system Web Server Transaction Server DB Server TP monitors and DB servers attualmente sono sempre piu’ spesso integrati nei Web server

124 124 Architettura tradizionale Sistema/Programma dove si vuole eseguire la transazione : gateway CGI (Common gateway Interface): programma chiamato dal server CGI fornisce richiesta e parametri al gateway (nel nostro caso al TP system)


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