분산 DBMS-분산 데이터베이스

이 장에서는 DDBMS의 개념을 소개합니다. 분산 데이터베이스에는 전 세계에 지리적으로 분산되어있을 수있는 여러 데이터베이스가 있습니다. 분산 DBMS는 사용자에게 하나의 단일 데이터베이스로 보이도록 분산 데이터베이스를 관리합니다. 이 장의 후반부에서는 분산 데이터베이스로 이어지는 요인, 장점 및 단점을 계속 연구합니다.

ㅏ distributed database 컴퓨터 네트워크를 통해 통신하는 다양한 위치에 물리적으로 분산 된 여러 상호 연결된 데이터베이스의 모음입니다.

풍모

컬렉션의 데이터베이스는 서로 논리적으로 상호 연관되어 있습니다. 종종 단일 논리 데이터베이스를 나타냅니다.
데이터는 여러 사이트에 물리적으로 저장됩니다. 각 사이트의 데이터는 다른 사이트와 독립적 인 DBMS로 관리 할 수 있습니다.
사이트의 프로세서는 네트워크를 통해 연결됩니다. 다중 프로세서 구성이 없습니다.
분산 데이터베이스는 느슨하게 연결된 파일 시스템이 아닙니다.
분산 데이터베이스는 트랜잭션 처리를 통합하지만 트랜잭션 처리 시스템과 동의어는 아닙니다.

분산 데이터베이스 관리 시스템

분산 데이터베이스 관리 시스템 (DDBMS)은 분산 데이터베이스를 모두 단일 위치에 저장 한 것처럼 관리하는 중앙 집중식 소프트웨어 시스템입니다.

풍모

분산 데이터베이스를 생성, 검색, 업데이트 및 삭제하는 데 사용됩니다.
데이터베이스를 주기적으로 동기화하고 배포가 사용자에게 투명 해 지도록 액세스 메커니즘을 제공합니다.
모든 사이트에서 수정 된 데이터가 보편적으로 업데이트되도록합니다.
많은 양의 데이터가 동시에 처리되고 많은 사용자가 액세스하는 응용 분야에서 사용됩니다.
이기종 데이터베이스 플랫폼 용으로 설계되었습니다.
데이터베이스의 기밀성과 데이터 무결성을 유지합니다.

DDBMS를 장려하는 요인

다음 요인은 DDBMS로 이동하도록 권장합니다.

Distributed Nature of Organizational Units− 현재 대부분의 조직은 전 세계에 물리적으로 분산 된 여러 단위로 세분화됩니다. 각 장치에는 자체 로컬 데이터 세트가 필요합니다. 따라서 조직의 전체 데이터베이스가 분산됩니다.
Need for Sharing of Data− 여러 조직 단위는 종종 서로 통신하고 데이터와 리소스를 공유해야합니다. 이를 위해서는 동기화 된 방식으로 사용해야하는 공통 데이터베이스 또는 복제 된 데이터베이스가 필요합니다.
Support for Both OLTP and OLAP− OLTP (온라인 트랜잭션 처리) 및 OLAP (온라인 분석 처리)는 공통 데이터를 가질 수있는 다양한 시스템에서 작동합니다. 분산 데이터베이스 시스템은 동기화 된 데이터를 제공하여 이러한 처리를 모두 지원합니다.
Database Recovery− DDBMS에서 사용되는 일반적인 기술 중 하나는 여러 사이트에서 데이터를 복제하는 것입니다. 데이터 복제는 사이트의 데이터베이스가 손상된 경우 데이터 복구에 자동으로 도움이됩니다. 사용자는 손상된 사이트가 재구성되는 동안 다른 사이트의 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 따라서 데이터베이스 오류는 사용자에게 거의 눈에 띄지 않게 될 수 있습니다.
Support for Multiple Application Software− 대부분의 조직은 특정 데이터베이스를 지원하는 다양한 애플리케이션 소프트웨어를 사용합니다. DDBMS는 서로 다른 플랫폼간에 동일한 데이터를 사용하기위한 일관된 기능을 제공합니다.

분산 데이터베이스의 장점

다음은 중앙 집중식 데이터베이스에 비해 분산 데이터베이스의 장점입니다.

Modular Development− 중앙 집중식 데이터베이스 시스템에서 시스템을 새로운 위치 또는 새로운 단위로 확장해야하는 경우, 조치에는 기존 기능에 상당한 노력과 중단이 필요합니다. 그러나 분산 데이터베이스에서 작업은 단순히 새 컴퓨터와 로컬 데이터를 새 사이트에 추가하고 마지막으로 현재 기능을 중단하지 않고 분산 시스템에 연결하면됩니다.

More Reliable− 데이터베이스 장애 발생시 중앙 집중식 데이터베이스의 전체 시스템이 중단됩니다. 그러나 분산 시스템에서 구성 요소가 실패하면 시스템의 기능이 계속 저하 될 수 있습니다. 따라서 DDBMS가 더 안정적입니다.

Better Response− 데이터가 효율적으로 배포되면 로컬 데이터 자체에서 사용자 요청을 충족 할 수있어보다 빠른 응답이 가능합니다. 반면 중앙 집중식 시스템에서는 모든 쿼리가 처리를 위해 중앙 컴퓨터를 통과해야하므로 응답 시간이 늘어납니다.

Lower Communication Cost− 분산 데이터베이스 시스템에서 데이터가 주로 사용되는 로컬에 위치하면 데이터 조작에 대한 통신 비용을 최소화 할 수 있습니다. 이것은 중앙 집중식 시스템에서는 가능하지 않습니다.

분산 데이터베이스의 역경

다음은 분산 데이터베이스와 관련된 몇 가지 역경입니다.

Need for complex and expensive software − DDBMS는 여러 사이트에서 데이터 투명성과 조정을 제공하기 위해 복잡하고 종종 값 비싼 소프트웨어를 요구합니다.
Processing overhead − 간단한 작업이라도 사이트 전체에 걸쳐 데이터의 균일 성을 제공하기 위해 많은 통신과 추가 계산이 필요할 수 있습니다.
Data integrity − 여러 사이트에서 데이터를 업데이트해야하는 경우 데이터 무결성 문제가 발생합니다.
Overheads for improper data distribution− 쿼리 응답 성은 적절한 데이터 배포에 크게 좌우됩니다. 부적절한 데이터 배포는 종종 사용자 요청에 대한 매우 느린 응답으로 이어집니다.