DBMS - 90 डिग्री रोटेशन

पिछले दशकों में डेटा की मात्रा और उनके प्रसंस्करण की गति की आवश्यकताएं कई बार बढ़ी हैं। डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS) नई वास्तविकताओं को पूरा करने की कोशिश कर रही है और महत्वपूर्ण विकासवादी और क्रांतिकारी परिवर्तनों से गुजर रही है। इन विकास कारकों में से एक तथाकथित की दिशा में आंदोलन है ऊर्ध्वाधर (स्तंभ-आधारित) भंडारण प्रणाली।



आइए क्लासिक EMPLOYEE तालिका पर एक उदाहरण के रूप में देखें:



टेबल कर्मचारी / कर्मचारी

आईडी	नाम	JOB_TITLE
1	Vasya	लोडर
2	आइरीन	सचिव
3	पेट्या	केशियर
4	एंटोन	प्रबंधक

पारंपरिक (पंक्ति-आधारित) DBMS में, इस डेटा को लाइन द्वारा लाइन में रखा जाएगा:

1	Vasya	लोडर
2	आइरीन	सचिव
3	पेट्या	केशियर
4	एंटोन	प्रबंधक

उसी समय, चयन करने के लिए, उदाहरण के लिए, सभी कर्मचारियों के नाम, आपको पहले सभी लाइनों को पढ़ना होगा, फिर अनावश्यक लोगों को दूर फेंकना होगा।



एक ऊर्ध्वाधर (स्तंभ-आधारित) DBMS में, एक ही डेटा को कई ब्लॉकों द्वारा दर्शाया जाएगा:

आईडी ब्लॉक	1	2	3	4
NAME ब्लॉक	Vasya	आइरीन	पेट्या	एंटोन
JOB_TITLE ब्लॉक	लोडर	सचिव	केशियर	प्रबंधक

(बहुत ही सरलीकृत रूप में प्रस्तुत)



वास्तव में, यह नया डेटा दृश्य पारंपरिक के सापेक्ष 90 डिग्री घुमाया जाता है। इससे कई लाभ मिलते हैं:

1. "कॉलम" डेटा ब्लॉक आकार में छोटे होते हैं, और डेटा आकार जितना छोटा होता है, उन्हें प्रबंधित करना उतना ही आसान होता है।
2. ब्लॉक को विभिन्न डिस्क और यहां तक ​​कि सर्वर (ऊर्ध्वाधर विभाजन) पर वितरित किया जा सकता है।
3. कार्यक्षेत्र ("स्तंभ") डेटा को संपीड़ित करना बहुत आसान है, जो मेमोरी स्पेस को बचाता है और डिस्क सिस्टम को लोड करता है।

उसी समय, आप देख सकते हैं कि डेटाबेस में एक नई पंक्ति बनाने से क्लासिक "पंक्ति-वार" संस्करण में एक रिकॉर्ड के बजाय तीन (!) शारीरिक रूप से अंतरित डेटा ब्लॉक में एक रिकॉर्ड प्राप्त होगा। एक डिस्क सिस्टम के नजरिए से, यह बहुत स्वस्थ नहीं है। इसलिए, "स्तंभ" संग्रहण को अधिक रीड-ओरिएंटेड और एनालिटिक सैंपलिंग (OLAP) माना जाता है।



2009 में, माइकल स्टोनब्रेकर (जो अतिशयोक्ति के बिना, रिलेशनल डीबीएमएस का आइंस्टीन कहा जा सकता है) ने क्लासिक डीबीएमएस के युग के आसन्न गिरावट की भविष्यवाणी की; निराधार न होने के लिए, उन्होंने एक नए "वर्टिकल" डीबीएमएस वर्टिका के विकास की घोषणा की।



"पारंपरिक" डीबीएमएस (जैसे ओरेकल और आईबीएम) के विक्रेताओं, निश्चित रूप से, यह विश्वास नहीं करते हैं कि उनका युग समाप्त हो गया है। इसलिए, वे एक आधुनिक प्रतिमान के रूप में "हाइब्रिड" भंडारण प्रणालियों की पेशकश करते हैं; वास्तव में, यह पारंपरिक भंडारण प्रणाली पर एक ऐड-ऑन है, जहां डेटा को पूरी पंक्तियों में नहीं और स्तंभों में नहीं, बल्कि कई स्तंभों के ब्लॉक समूहों में संग्रहीत किया जाता है। हाइब्रिड मॉडल "ऊर्ध्वाधर" भंडारण के रूप में डेटा संपीड़न में उतना प्रभावी नहीं है, लेकिन यह एक अच्छा समझौता है।



हाइब्रिड DBMS को हमेशा आधिकारिक तौर पर हाइब्रिड नहीं कहा जाता है। उदाहरण के लिए, ओरेकल अपनी तकनीक एडवांस्ड कंप्रेशन (11 जी) को कॉल करता है, और यह "हाइब्रिड" कॉल को एक संपीड़न इकाई को अवरुद्ध करता है। गैर-संबंधपरक डीबीएमएस कैसेंड्रा में, जिसे फेसबुक ने अपनी जरूरतों के लिए विकसित किया है, ऐसे ब्लॉकों को कॉलम परिवार कहा जाता है।



जैसा कि ऑब्जेक्ट डेटाबेस के मामले में, विक्रेता स्पष्ट रूप से "फैशन जल्द ही गुजर जाएगा - के सिद्ध सिद्धांत पर कार्य करते हैं और रिलेशनल डेटाबेस हमेशा के लिए बने रहेंगे।"

अद्यतन

एक छोटा सा FAQ। लगभग सभी आधुनिक डीबीएमएस का समर्थन करने पर हमें ऊर्ध्वाधर DBMS की आवश्यकता क्यों होती है:

1. डेटा संपीड़न
2. क्लस्टर इंडेक्स, भौतिक विचार, आदि।

?



चलिए इसका पता लगाते हैं। सैद्धांतिक रूप से, अनुक्रमित और भौतिक विचारों से सामान्य "क्षैतिज" DBMS में, हम एक स्टोर बना सकते हैं जो बहुत पढ़ा-उन्मुख है। यहां तक ​​कि मान लें कि हमारा DBMS प्रभावी रूप से डेटा और यहां तक ​​कि अनुक्रमित को संपीड़ित करता है। नतीजतन, हम आउटपुट पर मेकशिफ्ट वर्टिकल स्टोरेज जैसा कुछ प्राप्त कर पाएंगे । बेशक, यह निरर्थक होगा (जिसका अर्थ है कि डेटा रिकॉर्डिंग जटिल है ...) और डेटा भंडारण हमेशा इष्टतम नहीं होगा - लेकिन संक्षेप में यह "ऊर्ध्वाधर" या हाइब्रिड प्रतिनिधित्व के अनुरूप होगा।



व्यवहार में , एक ऊर्ध्वाधर DBMS डेटा स्टोरेज स्तर पर पहले से ही यह सब और बेहतर तरीके से लागू करेगा। प्रयुक्त तकनीकों में कोई नई बात नहीं है, क्योंकि स्टोनब्रेकर अपने नए सी-स्टोर इंजन के बारे में लिखते हैं:

अंत में, भौतिक विचार, स्नैपशॉट अलगाव,

लेन-देन प्रबंधन, और उच्च उपलब्धता भी है

बड़े पैमाने पर अध्ययन किया गया। सी-स्टोर का योगदान है

इन तकनीकों का एक अभिनव संयोजन जो

एक साथ बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है, K- सुरक्षा,

कुशल पुनर्प्राप्ति, और उच्च प्रदर्शन लेनदेन।

संबंधित लिंक:

1. http://cacm.acm.org/blogs/blog-cacm/32212-the-end-of-a-dbms-era-might-be-upon-us/fulltext
2. http://www.daniel-lemire.com/blog/archives/2009/09/16/relational-databases-are-they-obselete/
3. http://www.dbms2.com/2009/09/03/oracle-11g-exadata-hybrid-columnar-compression/
4. http://www.daniel-lemire.com/blog/archives/2009/09/04/changing-your-perspective-horizontal-vertical-and-hybrid-data-models/
5. http://storagemojo.com/2009/09/14/rdbms-going-like-mainframes/
6. http://wiki.apache.org/cassandra/DataModel

पुनश्च। बस मामले में, हम स्पष्ट करेंगे कि "ऊर्ध्वाधर" और "क्षैतिज" DBMS के बीच के अलगाव का वर्तमान में लोकप्रिय SQL / NoSQL dichotomy से कोई लेना-देना नहीं है।