Фрэнк Солтис - Основы AS/400

Данный метод повышает производительность таких запросов, как поиск в таблице, группирование (group-by), поиск в индексе и соединение (join). Поддержкой параллельной обработки базы данных на системах SMP пользуются также некоторые внутренние функции SLIC, например, построение индекса (подробно об этом мы поговорим в разделе «Машинный индекс»). Параллелизм присутствует на всех системах версий 3 и 4, но параллельное построение индекса — только на RISC-системах.

AS/400 также поддерживает конфигурации MPP. При этом несколько систем AS/ 400 с помощью высокоскоростных линий соединяются друг с другом в кластер. Один из способов такого соединения — через волоконно-оптический кабель с помощью продукта OptiConnect. Для объединения машин серии AS/400е подходит также соединение SAN, позволяющее достичь еще больших скоростей. Распределение базы данных по дискам всех систем кластера позволяет создавать очень большие базы, с которыми параллельно работают несколько сотен процессоров.

IBM называет такую конфигурацию MPP слабо связанной параллельной системой базы данных, в связи с отсутствием разделения памяти за пределами отдельной системы в кластере. Здесь используется подробно обсуждавшийся в главе 2 подход shared-nothing, похожий на тот, что применяется в SP2. Различие в том, что узлы кластера AS/400 находятся в разных физических корпусах, но, несмотря на это, для пользователя кластер выглядит как единая база данных.

Технология слабо связанной параллельной базы данных позволяет разбивать запросы на части, с которыми может справиться отдельный узел. В отличии от SMP-па-раллельной базы данных, у каждого узла — собственные память и дисковое пространство. Каждый узел кластера работает с порцией физического файла или таблицы, и запрос к нему выполняется для соответствующей порции файла. Каждый узел может содержать один или несколько процессоров, ведь узел — это просто AS/400.

Приложение, выполняющееся на любом компьютере кластера, может работать с базой так, как если бы она полностью размещалась на этом компьютере. Распределенность базы по узлам кластера делает DB2/400 прозрачной как для приложений, так и для конечного пользователя. Для задания имен системам в группе узлов в CL были введены новые команды, к некоторым командам были добавлены новые параметры для поддержки распределения файлов базы по узлам. После рассредоточения по узлам, файл при выполнении операций вставки, обновления и удаления выглядит как локальный.

Главное преимущество слабо связанных параллельных систем — отсутствие верхнего предела количества узлов, что означает практически неограниченный рост производительности и емкости. Возможности расширения концепции кластеров AS/400 в будущем мы рассмотрим в главе 12.

Реляционные базы данных организованы в виде двумерных таблиц. В MDD имеется одно или несколько дополнительных измерений. Например, Вам надо оценить свои доходы от продаж, рассмотрев в отдельности сводки по товарам, по регионам и по времени. В этом случае лучшую наглядность Вам обеспечит трехмерная структура данных со шкалой измерения по товарам на одной оси; временем в днях, неделях или месяцах — на второй; и географическими данными — на третьей. В результате получится куб, очень похожий на трехмерную электронную таблицу, в каждой ячейке которой — величина доходов от продажи. Далее можно использовать различные средства анализа продаж товаров в регионах в течение некоторого периода времени.

AS/400 поддерживает многомерные структуры данных непосредственно в самой базе данных DB2/400 или с помощью продуктов, разработанных бизнес-партнерами. Преимущество многомерных структур данных состоит в возможности быстро получить ответ на поставленный вопрос в виде среза данных по любому измерению или прохода сквозь структуру для получения данных новых уровней. Поскольку время ответа на запросы обычно очень мало, такой многомерный анализ часто называют оперативной аналитической обработкой OLAP (on-line analytical processing).

Иногда различным подразделениям одной организации требуются информационные данные в разных формах. Внутри MDD можно создавать специализированные хранилища данных (data mart), которые содержат информационные данные, соответствующие потребностям конкретного отдела или рабочей группы. В этом случае хранилище данных всей организации состоит из набора таких специализированных хранилищ для отдельных структурных единиц [ 49 ] По сути дела все это напоминает овощебазу: здесь картошка, там капуста, за углом — морковь и т. д. Кстати, «сгниют» данные в хранилище или принесут ощутимую пользу — зависит только от хозяина. — Прим. консультанта. .

Термином «интеллектуальный бизнес» (business intelligence) обозначают методы обработки информации, применяемые для принятия решений в бизнесе. Средства интеллектуального ведения бизнеса — это программные пакеты, используемые для анализа данных в хранилище данных на AS/400. Обычно, эти программы работают на ПК и способны обращаться к хранилищу данных на AS/400 напрямую. Есть три основных категории бизнес-информационных средств:

программы поддержки принятия решений DSS (decision support system);

управленческие информационные системы EIS (executive information system);

средства разработки данных.

Программы DSS позволяют конечному пользователю строить гипотезу и затем генерировать запросы для ее проверки. При этом предполагается, что у пользователя есть некое общее представление о том, что нужно найти в хранилище данных, и это позволяет ему выдавать произвольные запросы и генерировать отчеты. Это средства простейшего типа, так как они просто возвращают информацию по запросу пользователя.

EIS объединяют средства поддержки принятия решений с некоторыми расширенными возможностями анализа. Обычно, они имеют доступ к средствам за пределами хранилища данных, например, могут использовать оперативные новости из Интернета для получения информации с мировых рынков. Как и DSS, EIS предполагает наличие у спрашивающего некоторого представления о том, что именно следует искать.

И EIS, и DSS обеспечивают поиск нужной пользователю информации путем проверок. Но как быть, если Вы не можете четко сформулировать вопрос? Вы знаете, что в базе данных скрыта важная информация, но не можете придумать, как до нее добраться. Тогда Вам нужна разработка данных — средство принятия решений на основе открытий.

Разработка данных позволяет отыскивать информацию при незначительном объеме указаний от пользователя или вовсе без таковых. Система выполняет поиск шаблонов и связей. На практике существует бесконечное множество вариантов такого способа поиска. Например, розничный торговец может использовать разработку данных для того, чтобы определить, какие товары покупаются вместе. Анализ и оценка привычек покупателей очень полезны при оценке спроса на товар, или выявлении групп покупателей с наивысшим потенциалом. Разработка данных используется также в банковском деле для выявления подделок кредитных карт: путем «просеивания» больших объемов информации можно выявлять отклонения от нормы.