분산 데이터베이스

• 분산 데이터베이스의 개요
  • 분산 데이터베이스의 개요
    • 논리적으로 같은 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터베이스
    • 물리적으로 사이트(Site) 분산이지만, 논리적으로 사용자 통합.공유 가능
    • 분산 DBMS : 분산된 데이터베이스를 관리하고 데이터의 분산을 사용자에게 투명하게 제공하는 소프트웨어 시스템
  • 분산 DBMS의 구성 요소
    • 분산 처리기

      자체적으로 처리 능력을 가지며, 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터 시스템

    • 분산 데이터베이스

      지리적으로 분산되어 있는 데이터베이스로, 해당 지역의 특성에 맞게 데이터베이스가 구성됨

    • 통신 네트워크

      분산 처리기들을 통신망으로 연결하여 논리적으로 하나의 시스템처럼 작동할 수 있도록 하는 통신 네트워크

    • 분산 트랜잭션

      분산 데이터베이스 환경에서 하나의 사이트에서 처리되지 않고 물리적으로 분산되어 있는 여러 사이트에 걸쳐 처리되는 트랜잭션

  • 분산 데이터베이스의 장점
    • 지역 자치성 : 자신의 데이터를 지역적으로 제어하고, 원격 데이터 처리 센터에 대한 의존도 감소
    • 자원 분산 : 자원 및 부하의 분산으로 성능 향상이 가능
    • 단일 컴퓨터에서 처리 불가능한 대용량 데이터의 수용이 가능하고, 기존 시스템에서 사이트 추가 등을 통한 점진적인 확장이 용이
    • 데이터의 공유성 향상, 높은 신뢰성 및 가용성 제공, 질의 처리의 속도 향상(즉, 시스템 성능 향상), 효율성 및 융통성 제공, 분산 제어 등
  • 분산 데이터베이스의 단점
    • 복잡성 증가 : 사이트간 조정(보안, 데드락, 회복)문제로 인해 데이터베이스 설계 및 소프트웨어 개발 비용이 증가
    • 성능 저하 : 통신 링크 속도 저하, 메시지 교환 및 조정 비용 등으로 인한 처리의 오버헤드
    • 통제 기능 취약 : 보안 통제, 데이터 일괄 통제 등
    • 분산 알고리즘의 정확성 판단이 곤란 : 치명적 오류 발생 가능성이 내재
    • 비용 측면의 부담
      • 전문 인력 부족/기술 부족/경험 부족으로 개발 비용 과다 소요
      • 중앙 데이터베이스에서 분산 데이터베이스로 변경하는 작업이 복잡
      • 통신 메시지 처리 비용(통신 요금) 증가

           

• 분산 데이터베이스의 특성 및 구조
  • 특성
    • 컴퓨터 네트워크를 기반으로 한 분산 시스템
    • 데이터는 물리적으로 분산되어 있어나, 논리적으로는 하나의 통합된 데이터베이스
    • 전통적 데이터베이스와 분산 데이터베이스의 비교

구분	전통적 데이터베이스	분산 데이터베이스
통제 방식	중앙 통제 방식 적용 전역 DBA	지역 자치성 지역 DBA
데이터 형태	데이터 독립성	데이터 독립성 및 분산 투명성을 강조
데이터 중복성	데이터 공유를 통한 중복성 감소	중복성 증가가 바람직 지역성 및 가용성 증가
데이터 구조	데이터 접근을 위한 복잡한 구조 운영	사이트간의 물리적 구조를 이용한 효율적 접근
트랜잭션 처리	무결성/회복성/동시성 제어	원가적 트랜잭션 장애 및 동기화 문제 해결이 매우 어려움
비밀성 및 보안	DBA가 중앙 통제 역할을 수행하여 정당한 접근만 허용	지역적 비밀성 및 보안 처리 필요

• 구조

  

  • 전역 스키마(Global Schema)

    지역 데이터베이스 스키마들을 모두 포함하는 하나의 상위 집합으로, 사용자들은 전역 스키마를 통하여 마치 하나의 데이터베이스를 사용하는 것 처럼 이용

  • 분할 스키마 또는 단편화 스키마(Fragmentation Schema)

    전역 릴레이션과 단편과 사상을 정의

  • 할당 스키마(Allocation Schema)

    분산을 위한 단편들과 할당될 사이트 간의 관계를 표현하는 데, 한 단편의 이미지가 2개 이상의 사이트에 할당되는 경우 중복 저장됨

  • 지역 사상 스키마(Local Mapping Schema)

    물리적 이미지를 해당 DBMS가 관리하는 객체로 취급할 수 있도록 사상

       

• 사상(Mapping)

  

  • 전역 릴레이션 : 데이터베이스가 전혀 분산되어 있지 않은 것처럼 분산 데이터베이스에 포함되어 있는 모든 데이터로 구성되는 릴레이션
  • 단편 : 분산을 위해 전역 릴레이션을 여러 개로 분할한 것
  • 물리적 이미지 : 각 사이트에 할당된 단편들의 모임

     

• 설계 절차
  • 조직 전체의 업무 지원에 필요한 요구 사항 정의 및 분석
  • 전역 ERD 작성
  • 각 지역 스키마의 지역 ERD 작성 및 여러 지역 스키마 간의 동의어 또는 모순 조정
  • 여러 지역 스키마 간의 개체와 속성의 수정 및 일치(각 지역 개체 및 속성은 전체 개체 및 속성과 일치하여야 함)
  • 주요 트랜잭션을 중심으로 분할과 배치의 비용 및 효과를 분석하여 효과가 큰 경우 각 지역에 배치
• 분할 조건
  • 완정성(Completeness) : 전역 릴레이션의 모든 데이터는 반드시 어느 한 단편에 속해야 함
  • 회복성(Reconstruction) : 단편화된 전역 릴레이션은 그 단편들로부터 다시 원래의 전역 릴레이션으로 원상 회복이 가능해야 함
  • 분리성(Disjointness) : 일반적으로 전역 릴레이션의 단편들은 내용이 중복되지 않도록 함
• 데이터베이스 분할 및 배치
  • 수평 분할
    • 한 릴레이션의 레코드를 특정 조건에 따라 분할하여 둘 이상의 서로 다른 장소에 저장
    • 여러 지역에서 유사한 업무를 수행하되 그 대상이 다른 경우에 적합
  • 수직 분할
    • 한 릴레이션의 속성들을 분할하여 둘 이상의 서로 다른 장소에 저장
    • 서로 다른 지역의 업무에서 요구되는 데이터 속성이 다른 경우에 적합
  • 혼합 분할
    • 수평 분할과 수직 분할을 혼합하여 수행
    • 빠른 응답 속도와 통신 비용을 절감할 수 있으면, 데이터의 가용성과 신뢰성이 증가
    • 데이터 갱신이 복잡하고 비용이 높음
• 투명성(중요도별)

투명성	기능	장점	단점
분할(단편화) 투명성	데이터베이스 분할 관리에 무관한 작업 환경 제공	병목 현상 방지 시스템 성능 향상	충분한 설계 기술 술 필요
위치 투명성	데이터 저장 장소의 물리적 위치에 무관한 접근 제공	응용 프로그램 단순화 데이터의 자유로운 사이트 왕래	이중 처리로 속도 저하 저장 공간 낭비
지역 사상 투명성	지역 시스템과 무관한 이름 사용 가능	상향식 점진적 확장 제공	이질형 시스템 구현 시 복잡
중복 투명성	데이터의 다중 사이트 물리적 중복과 무관한 접근 제공	질의 응답 성능 개선	갱신 전파 시 오버 헤드 추가 저장 공간 낭비
장애 투명성	구성 요소 장애에 무관한 트랜잭션 원자성 유지	장애 처리 구현 단순	장애 원인 규명 복잡
동시 투명성	동시 수행 시 각 트랜잭션 결과의 일관성 유지	자원 사용 극대화	복잡한 락킹

   

• 분산 동시성 제어
  • 락킹과 타임스탬프 사용
    • 락킹 방식(주로 2단계 락킹이 사용)
      • 전체 시스템에 오직 하나의 전체 락 관리자(또는 조정자(coordinator)를 둠
      • 기본 사본에 대한 모든 락 요구는 기본 사본이 저장된 사이트의 락 관리자(또는 종속자(Subordinate))가 전담
      • 트랜잭션 그래프

        전역 트랜잭션명과 사이트명을 나타내는 노드를 가진 그래프

      • 트랜잭션 그래프에서 트랜잭션 Ti가 사이트 Sk에서 활동 중이면, 무방향 간선(Ti, Sk)이 존재
        • 트랜잭션 그래프에 무방향 비순환을 포함하면 전역 직렬성은 조장됨
      • 전역 2PL : 각 지역 사이트는 정확한 2PL을 사용
        • 전역 트랜잭션의 결과로 설정된 락은 그 트랜잭션이 끝에 이를 때에만 해제됨
    • 타임스탬프
      • 각 트랜잭션에 유일한 타임스탬프를 할당한 후 타임스탬프 순으로 연산을 처리
      • 타임스탬프 형태 : (타임, 사이트 번호)
      • 각 사이트는 논리 계수기 또는 지역 시계를 사용해 유일한 지역 타임스탬프를 생성
      • 유일한 전역 타임스탬프는 유일한 지역 타임스탬프와 유일한 사이트 식별자를 연결해 얻음
  • 전역 데드락(Global Deadlock)
    • 2개 이상의 사이트가 관련된 데드락
    • 각 사이트의 락 관리자는 자신의 사이트 정보만으로 전역 데드락을 탐지하지 못함
    • 전역 데드락의 탐지 방법
      • 전역 대기 그래프(Global Wait-for Graph) 방법
        • 각 지역 대기 그래프(Local Wait-for Graph)를 합침
        • 단점 : 지역 대기 그래프의 전송에 추가 통신 비용 필요
      • 타임 아웃(Time-out) 방법
        • 주어진 시간이 경과되면 전역 데드락 존재로 간주

           

• 분산 트랜잭션 관리
  • 2단계 완료(2PC; 2-Phase Commit) 가정
    • 각 사이트는 트랜잭션 관리자를 유지
    • 트랜잭션 T는 n개 사이트 S1, S2, …, Sn에서 A1, A2, … , An으로 분리되어 수행
    • n개 사이트 중 하나가 트랜잭션 중재자(Coordinator) C가 됨
  • 2단계 완료 절차
    • 1단계(Prepare Phase)
      • 트랜잭션 T 실행 시 임의의 Ai 트랜잭션의 실패 시 해당 사이트 Si에서 복구됨
      • 모든 Ai 종료 후 C가 "종료 준비" 메시지를 모든 Si에 전송
      • 실패한 사이트는 "NOT OK" 메시지를 C에 전송
      • 성공한 사이트는 T에 관련된 모든 로그와 지역 자원을 지역 로그에 기록하고 "OK" 메시지를 C에 전송
    • 2단계(Commit Phase)
      • 모든 메시지가 "OK"이면, C는 "COMMIT 전송함" 메시지를 지역 로그에 기록하고 모든 Si에 "COMMIT" 명령을 전송
      • 임의의 사이트에서 "NOT OK" 응답이 있으면, C는 "ROLLBACK 전송함" 메시지를 지역 로그에 기록하고 모든 Si에 "ROLLBACK" 명령을 전송
      • 각 사이트는 전송된 대로 COMMIT 하거나 ROLLBACK하고, 해당 사이트의 T의 모든 자원을 반환하고 C로 응답(Acknowledgement) 메시지를 보냄
      • 모든 응답 수신 후 트랜잭션 중재자 C종료

           

• 병렬 데이터베이스 구조
  • Shared Memory
    • 프로세스들과 디스크들이 버스 또는 상호 접속(interconnection) 네트워크를 통해서 공동의 메모리를 접근함
    • 하위 수준의 병행성(4~8)을 위해 사용됨
  • Shared Disk
    • 모든 프로세스들은 상호 접속 네트워크를 통해 모든 디스크들을 직접 접근할 수 있으나, 각자가 개인적으로 메모리를 가지고 있음
    • 어느 정도의 fault-tolerance를 지원할 수 있음
  • Shared Nothing
    • 노드는 프로세서, 메모리, 1개 이상의 디스크로 구성되며, 한 노드 상에 있는 프로세서는 다른 노드 상에 있는 프로세서와 상호접속 네트워크를 통해 통신
    • 수천 개의 프로세서까지 확장될 수 있음
  • Hierarchical
    • Shared-Memory, Shared-Disk, Shared-Nothing 구조들이 결합된 구조
    • Non-Uniform Memory Architecture(NUMA)이라고도 불림