并行与分布式数据库系统：结构、加速比与查询处理

"这篇资料主要介绍了分部并行数据库的相关概念和特性，包括集中式、并行和分布式数据库系统的区别，以及并行数据库系统的三种硬件结构，并深入探讨了加速比和可扩展性的概念。" 正文: 分部并行数据库是数据库管理系统的一个重要分支，它通过在多个处理器或节点上并行执行数据操作来提升系统性能和处理能力。集中式数据库管理系统，数据存储在一个单一的站点，事务处理按顺序进行，适合小型应用或对性能要求不高的环境。相反，**并行数据库系统** 利用并行计算的能力，将数据载入、索引构建、查询处理等多个操作分散到多个处理器上，从而显著提高了系统的响应速度。 **分布式数据库系统** 是一种更为复杂的架构，数据被分割并存储在多个地理位置独立的场地，每个场地都有自己的数据库管理系统，独立管理其上的数据。这样的设计提供了更高的可用性和数据分布访问的便利性。当某个场地系统故障时，其他场地的数据仍然可用；同时，用户可以跨场地访问数据，虽然通常情况下，数据访问具有局部性，例如银行经理主要查询本地分支的账户信息。 并行数据库系统有三种主要的硬件结构： 1. **共享内存系统**：所有CPU通过连接网络共享同一片内存，这允许快速的数据交换，但随着CPU数量的增加，内存访问冲突和网络通信带宽限制可能导致性能下降。 2. **共享磁盘系统**：每个CPU有自己的私有内存，通过网络直接访问共享磁盘，避免了内存冲突，但磁盘访问可能成为性能瓶颈。 3. **无共享资源系统**：每个CPU拥有独立的内存和磁盘，所有通信通过网络进行，这种结构提供了近似线性的加速比，意味着随着CPU数量的增加，性能提升接近线性。 **加速比** 是衡量并行系统性能的关键指标，表示增加CPU数量后，系统处理事务的速度提升程度。无共享资源的并行结构往往能实现较好的加速比，即随着CPU数量增加，任务执行时间成比例减少。**可扩展性** 则关注系统在增加资源（如CPU和磁盘）时处理更大规模问题的能力，理想的可扩展性表现为系统性能在资源增加时保持稳定。 在并行查询处理方面，系统可以并行执行多个查询，提高整体效率。对于单个复杂查询，可能需要进行查询分解、任务分配和结果合并，以充分利用并行资源。并行查询处理还包括对查询计划的优化，以减少通信开销和最大限度地利用硬件资源。 总结来说，分部并行数据库通过并行化数据操作提升了系统性能，而分布式数据库则提供了数据冗余和地理分布的访问优势。理解并行数据库的不同硬件结构、加速比和可扩展性的概念，对于设计和优化高性能数据库系统至关重要。