Анализ архитектур параллельных систем баз данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат технических наук Плужников, Всеволод Львович

• Плужников, Всеволод Львович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Плужников, Всеволод Львович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Анализ существующих методов выбора архитектур параллельных систем баз данных.

1.1. Формы параллелизма.

1.1.1. Межтранзакционный и внутритранзакционный параллелизм.

1.1.2. Межзапросный и внутризапросный параллелизм.

1.1.3. Межоперационный и внуриоперационный параллелизм.

1.2. Требования к параллельным системам баз данных.

1.2.1. Масштабируемость.

1.2.2. Производительность.

1.2.3. Доступность данных.

1.3. Классификация архитектур параллельных систем баз данных.

1.3.1. Классификация Стоунбрейкера.

1.3.2. Расширение классификации Стоунбрейкера.

1.3.3. Гибридная архитектура CDN.

1.4. Выполнение запросов в параллельных системах баз данных.

1.4.1. Синхронный конвейер.

1.4.2. Итераторная модель.

1.4.3. Скобочный шаблон.

1.4.4. Фрагментный параллелизм.

1.4.5. Оператор exchange.

1.5. Анализ существующих способов выбора архитектуры параллельных систем баз данных.

1.5.1. Опытное сравнение производительности и стоимости систем на основании тестирования.

1.5.2. Экспертная оценка архитектур параллельных систем баз данных.

1.6. Концепция разработки метода выбора архитектуры параллельных систем баз данных.

1.7. Выводы.

ГЛАВА 2. Разработка математических методов анализа характеристик производительности параллельных систем баз данных.

2.1. Обоснование разработки и требования к новому аналитическому методу.

2.2. Модель выполнения запросов в параллельной системе баз данных.

2.2.1. Сведение замкнутой двухузловой СМО к разомкнутой.

2.3. Математический метод оценки времени выполнения запроса к параллельной СУБД.

2.3.1. Оценка времени выполнения SQL-запроса к одной таблице.

2.3.2. Оценка времени выполнения SQL запроса к нескольким таблицам.

2.4. Примеры оценки среднего времени выполнения запросов в параллельной системе баз данных.

2.4.1. Расчет среднего времени выполнения SQL-запроса к одной таблице.

2.4.2. Расчет среднего времени выполнения SQL-запроса соединения таблиц.

2.5. Выводы.

ГЛАВА 3. Разработка математических методов оценки характеристик производительности хранилищ данных на основе параллельных баз данных. Оценка стоимости ПСБД.

3.1. Обоснование разработки математического метода оценки производительности хранилищ данных.

3.2. Выполнение запроса к хранилищу данных в параллельной системе баз данных.

3.2.1. Чтение данных измерений.

3.2.2. Обмен записями таблиц измерений и декартова произведения между узлами.

3.2.3. Преобразование Лапласа-Стилтьеса времени выполнения запроса к ROLAP в ПСБД.

3.2.4. Оценка среднего времени выполнения запроса к хранилищу данных.

3.3. Пример расчёта среднего времени выполнения запроса к хранилищу данных в параллельной системе баз данных.

3.4. Оценка стоимости параллельных систем базы данных.

3.4.1. Комплексная методология расчета ССВ.

3.4.2. Упрощенная методика расчета ССВ.

3.4.3. Анализ ССВ для параллельных систем баз данных.

3.4.4. Пример оценки ССВ для архитектуры SE.

3.5. Алгоритм выбора архитектуры ПСБД.

3.6. Выводы.

ГЛАВА 4. Использование разработанных методов анализа для выбора архитектуры хранилища гидрометеорологических данных.

4.1. Определение вариантов реализации архитектуры ПСБД для хранилища гидрометеорологических данных.

4.2. Описание предметной области проектируемой системы.

4.2.1. Общая характеристика деятельности по накоплению гидрометеорологических данных.

4.2.2. Описание типов и структур гидрометеорологических данных.

4.3. Описание схемы хранилища данных и запросов.

4.4. Выбор архитектуры ПСБД для хранилища гидрометеорологических данных.

4.5. Оценка стоимости архитектуры ПСУБД для хранилища гидрометеорологических данных.

4.6. Выводы.

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ архитектур параллельных систем баз данных»

Актуальность темы.

Реализация параллельных систем баз данных с помощью современных технических средств обеспечивает высокую производительность выполнения запросов. В настоящее время существует несколько типов архитектур, позволяющих реализовывать параллельные системы баз данных. Технические средства, используемые для реализации этих архитектур, являются дорогостоящими, что приводит к необходимости учитывать показатель «производительность/стоимость» системы при выборе архитектуры.

Существующие методы анализа и выбора архитектуры систем рассматриваемого класса основаны или на сопоставлении вариантов по качественным критериям (масштабируемости, доступности данных и др.), или на сравнении результатов выполнения конкретных тестов (ТРС и др.), не учитывающих особенностей предметной области, для которой разрабатывается система. Выбор архитектуры с помощью этих методов нельзя считать обоснованным, их использование может привести или к чрезмерному завышению стоимости проекта, или к выбору системы с низкой производительностью.

Поэтому разработка математических моделей анализа архитектур параллельных систем баз данных, позволяющих выбирать структуру сложного многопроцессорного аппаратно-программного комплекса с минимальной стоимостью, обеспечивающего выполнение ресурсоёмких запросов к базе данных за допустимое время, является актуальной задачей.

В диссертационной работе указанная задача решается путем разработки моделей оценки индексов производительности параллельных систем баз данных, учитывающих особенности выполнения запросов различных типов к базе данных, механизм распределения таблиц по процессорам системы, параллелизм выполнения запросов в узлах, наличие «узких мест» в многопроцессорных комплексах с различной топологией.

Цель работы. Целью данной работы является разработка метода выбора архитектуры параллельной системы баз данных на основе применения математических моделей оценки характеристик производительности с учетом специфики решаемых ею задач и стоимости.

В работе решаются следующие задачи:

1) разработка метода выбора архитектуры параллельной системы баз дынных (ПСБД) на основе показателей стоимости и времени выполнения запросов к системе;

2) разработка аналитических моделей выполнения запросов в ПСБД с различными архитектурами, включая хранилища данных ШЭЬАР;

3) разработка метода оценки стоимости ПСБД для различных архитектурных решений;

4) применение разработанных моделей и методов для выбора архитектуры ПСБД хранилища гидрометеорологических данных.

Объект исследования. Объектом исследования является класс параллельных систем баз данных.

Предмет исследования. Предметом исследования настоящей работы являются процессы обработки запросов в различных структурах параллельных систем баз данных.

Научная новизна. В работе получены следующие новые научные результаты:

1. Разработана модель обработки запросов в параллельной системе баз данных в виде замкнутой и разомкнутой СМО, учитывающая наличие "узкого места" в системе.

2. Выведено преобразование Лапласа-Стилтьеса времени выполнения запроса к одной таблице в параллельной СУБД. Рассмотрены варианты этого преобразования для различных архитектур параллельных систем баз данных (ПСБД).

3. Разработан математический метод оценки времени соединения таблиц в параллельной системе баз данных для различных архитектур (8Е, БЭ, БИ) и разных методов реализации соединения (N0, Ш).

4. Выведены преобразования Лапласа-Стилтьеса и получены моменты случайного времени выполнения аналитических запросов к хранилищу данных, реализованному на основе ПСБД и использующему специальные планы соединения таблиц измерений и фактов.

Методы исследования. Исследования проводились на основе комплексного использования теории массового обслуживания, теории вероятностей, теории множеств, теории реляционных баз данных.

Практическая ценность полученных результатов.

В диссертации разработан алгоритм выбора архитектуры параллельной системы баз данных, основанный на упорядочивании ПСБД с архитектурами БЕ, СЕ, БМ, БЕ-кластер по возрастанию их стоимости.

В работе для практического использования полученных результатов разработано инструментальное средство, позволяющее проводить расчеты временных показателей выполнения запросов к ПСБД. Оно включает в себя модули расчета для различных типов архитектур и позволяет строить зависимости среднего времени выполнения запросов в системе от количества процессоров, параметров запросов и наполнения базы данных.

Внедрение результатов исследований. Разработанные методы и инструментальное средство было использовано в процессе выбора архитектуры хранилища гидрометеорологических данных. Хранилище данных обеспечивает выполнение трех основные задач: накопление данных, их бессрочное хранение и обслуживание потребителей. В соответствии с предъявленными требованиями были определены допустимые архитектуры ПСБД и технические средства для их реализации. Проведены оценки временных показателей выполнения запросов к хранилищу ПСБД, выполнена оценка стоимости систем. На основе этих расчётов решена задача выбора архитектуры ПСБД с минимальной стоимостью.

Публикации по теме. По материалам работы опубликовано 6 печатных работ.

Апробация работы. Материалы работы были изложены автором на НТС кафедры ИУ-5 МГТУ им. Н.Э. Баумана, М., 2009-2011.

Структура диссертационной работы. В первой главе «Анализ существующих методов выбора архитектур параллельных систем баз данных» приведено описание параллельных систем баз данных (ПСБД), особенностей их функционирования и возможных архитектурных решений. Также рассматриваются существующие методы выбора архитектуры ПСБД на этапе проектирования систем. Проводится критический анализ существующих методов. На основе этого анализа предлагается общая методика выбора архитектуры ПСБД.

Во второй главе «Разработка математических методов анализа характеристик производительности параллельных систем баз данных.» предложены модели обработки запросов для различных архитектур ПСБД. Предложено аналитическое решение по данным моделям. С помощью преобразования Лапласа-Стилтьеса получены выражения для оценки среднего времени выполнения простого SQL запроса и запроса на соединение таблиц в различных архитектурах ПСБД. Исследованы зависимости времени выполнения запросов от количества процессоров в системе на примере реальной системы.

В третьей главе «Разработка математических методов оценки характеристик производительности хранилищ данных на основе параллельных баз данных. Оценка стоимости ПСБД» предложены выражения для определения временных показателей выполнения запроса к хранилищу данных, построенному на основе ПСБД. Приводятся примеры использования данных выражений для расчета среднего времени выполнения запроса к хранилищу. Также приводится описание метода стоимостной оценки ПСБД и выводятся выражения для определения упрощенной оценки стоимости с выделенной процессорной составляющей. Разрабатывается оригинальный алгоритм выбора архитектуры параллельной системы баз данных, основанный на упорядочивании ПСБД с архитектурами SE, СЕ, SN, SE-кластер по возрастанию их стоимости.

В четвертой главе «Использование разработанных методов анализа для выбора архитектуры хранилища гидрометеорологических данных» приведены результаты применения предлагаемых моделей при выборе архитектуры ПСБД хранилища гидрометеорологических данных. Приведены оценки производительности и стоимости различных архитектур и сделан ряд нетривиальных выводов

Заключение диссертации по теме «Теоретические основы информатики», Плужников, Всеволод Львович

ВЫВОДЫ

В качестве основных результатов работы определены следующие положения:

1. Разработаны модели обработки запросов к одной таблице в параллельной системе баз данных в виде замкнутой и разомкнутой СМО, учитывающие основные особенности разных архитектурных решений.

2. Предложен математический метод оценки времени выполнения запросов к нескольким таблицам СУБД для различных архитектур и способов реализации соединений этих таблиц.

3. Разработан математический метод оценки времени выполнения запросов к хранилищу данных, учитывающий особенности реализации плана соединения таблиц измерений и фактов в параллельной системе баз данных.

4. Предложен способ оценки совокупной стоимости владения для рассматриваемого класса систем в зависимости от конфигурации комплекса.

5. Разработан алгоритм выбора архитектуры параллельной системы баз данных, основанный на упорядочивании вариантов системы по возрастанию их стоимости.

6. С помощью разработанных методов и алгоритмов выбрана оптимальная архитектура параллельной системы баз данных для хранилища гидрометеорологических данных. Для заданных ограничений на среднее время выполнения наиболее критичных запросов с 3-я, 5-ю и 7-ю измерениями получена конфигурация с тремя SMP-узлами и четырьмя процессорами в каждом узле. При этом среднее время выполнения запросов сократилось соответственно в 6, 7 и 9 раз по сравнению с однопроцессорным вариантом. Выполнен расчет совокупной стоимости владения оптимальной архитектуры системы.

7. В дальнейшем планируется разработать систему поддержки принятия решения с развитым пользовательским интерфейсом для выполнения комплексных расчетов и выбора архитектуры параллельной системы баз данных для организаций, обрабатывающих большие объёмы данных.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Плужников, Всеволод Львович, 2011 год

1. Соколинский J1. Б., Цымблер М. J1. Лекции по курсу "Параллельные системы баз данных": Электронный ресурс.. URL: http://pdbs.susu.ru/CourseManual.html. (дата обращения: 10.04.2009).

2. Соколинский Л.Б. Обзор архитектур параллельных систем баз данных // Программирование. 2004. № 6. С. 1-15.

3. Dewitt D., Gray J. Parallel database systems: the future of high performance database systems // Communications of the ACM. 1992. Vol. 35, No. 6. P. 1-26.

4. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. 2-е издание / В.В. Корнеев и др.. М.: Нолидж, 2001. 496 с.

5. Тамер Оззу М., Валдуриз П. Распределенные и параллельные системы баз данных: Электронный ресурс. URL: http://citforum.ru/database/classics/distrandparalsdb/ (дата обращения: 26.11.2010).

6. Pfister G. Sizing Up Parallel Architectures // DataBase Programming & Design OnLine . 1998. Vol. 11, No. 5. Электронный ресурс. URL: http://citforum.ru/hardware/articles/art5.shtml (дата обращения: 26.11.2010).

7. Соколинский Л.Б. Организация параллельного выполнения запросов в многопроцессорной машине баз данных с иерархической архитектурой //Программирование. 2001. №6. С. 13-29.

8. Ульман Дж., Уидом Дж. Введение в системы баз данных. М.: ЛОРИ, 2000. 347 с.

9. Stonebraker М. Inclusion of New Types in Relational Data Base Systems

10. ICDE 1986: Proceedings of the Second International Conference on Data Engineering. Los Angeles (California, USA), 1986. P. 262-269.

11. Костенецкий П.С., Лепихов A.B., Соколинский Л.Б. Технологии параллельных систем баз данных для иерархических многопроцессорных сред // Автоматика и телемеханика. 2007. № 5. С. 112-125.

12. Воеводин B.B. Суперкомпьютеры: вчера, сегодня, завтра. Сборник научно-популярных статей // Российская наука на заре нового века / Под редакцией академика В.П. Скулачева. М.: Научный мир, 2001. С. 475-483

13. Воеводин В.В. Математические модели и методы в параллельных процессах. М.: Наука, 1986. 296 с.

14. Корнеев В.В., Киселев A.B. Современные микропроцессоры. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 448с.

15. Крюков В.А. Разработка параллельных программ для вычислительных кластеров и сетей// Информационно-Аналитический Центр. Электронный ресурс. URL: http://parallel.ru (дата обращения: 23.10.2011)

16. Крюков В.А. Учебный курс "Операционные системы распределенных вычислительных систем." // Информационно-Аналитический Центр. Электронный ресурс. URL: http://parallel.ru (дата обращения: 23.10.2011).

17. Соколинский Л.Б. Параллельные машины баз данных. Сборник научно-популярных статей // Российская наука на заре нового века / Под редакцией академика В.П. Скулачева. М.: Научный мир, 2001. С. 484-494.

18. Костенко В.А. К вопросу об оценке оптимальной степени параллелизма.

19. Программирование. 1995. № 4. С. 24-28.

20. Галатенко В.А., Костюхин К.А. Отладка и мониторинг распределенных разнородных систем. // Программирование. 2002. №1. С. 27-37

21. Забродин A.B. Параллельные вычислительные технологии. Состояние и перспективы // Препринт Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, 1999, №71. С. 17

22. Соколинский Л.Б. Организация параллельного выполнения запросовв многопроцессорной машине баз данных с иерархической архитектурой // Программирование. 2001. No. 6. С. 13-29.

23. Dean J., Ghemawat S. MapReduce: simplified data processing on large clusters // Communications of ACM. 2008. Vol. 51, No. 1. P. 107-113.

24. Chaudhuri S., Narasayya V. Self-tuning database systems: a decade of progress // Proceedings of the 33rd international Conference on Very Large Data Bases. Vienna (Austria), 2007. P. 3-14.

25. Xu Y., Kostamaa P., Zhou X., Chen L. Handling data skew in parallel joins in shared-nothing systems // ACM SIGMOD international Conference on Management of Data proceedings. Vancouver (Canada), 2008. P. 1043- 1052.

26. Han W., Ng J., Markl V., Kache H. Progressive optimization in a sharednothing parallel database // Proceedings of the 2007 ACM SIGMOD international conference on Management of data. Beijing (China), 2007. P. 809-820.

27. Zhou J., Cieslewicz J., Ross K. A. Improving database performance on simultaneous multithreading processors // Proceedings of the 31 st international Conference on Very Large Data Bases. Trondheim (Norway), 2005. P. 49-60.

28. Garcia P. Korth H. F. Pipelined hash-join on multithreaded architectures

29. Proceedings of the 3rd international Workshop on Data Management on New Hardware. Beijing (China), June 15, 2007. DaMoN '07. ACM. New York (NY), 2007. P. 1-8

30. Lakshmi M.S., Yu P.S. Effect of Skew on Join Performance in Parallel Architectures // Proceedings of the first international symposium on Databases in parallel and distributed systems. Austin (Texas, United States), 1988. P. 107-120.

31. Ferhatosmanoglu H., Tosun A. S., Canahuate G., Efficient parallel processing of range queries through replicated declustering // Distrib. Parallel Databases. 2006. Vol. 20, No. 2. P. 117-147.

32. Lepikhov A.V., Sokolinsky L.B. Data Placement Strategy in Hierarchical Symmetrical Multiprocessor Systems // Proceedings of Spring Young Researchers

33. Colloquium in Databases and Information Systems. Moscow (Russia), 2006. P. 31-36.

34. Левин В.К. Отечественные суперкомпьютеры семейства МВС // Информационно-Аналитический Центр. Электронный ресурс. URL: http://parallel.ru/mvs/levin.html (дата обращения: 23.10.2011).

35. Copeland G.P., Keller T.W. A Comparison Of High-Availability Media Recovery Techniques // Proceedings of the 1989 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. Portland (Oregon), 1989. P. 98-109.

36. Bouganim L., Florescu D., Valduriez P. Dynamic Load Balancing in Hierarchical Parallel Database Systems // VLDB'96: Proceedings of 22th 28 International Conference on Very Large Data Bases. Mumbai (Bombay, India), 1996. P. 436-447.

37. DeWitt D.J. The Gamma database machine project // IEEE Transactins on Knowledge and Data Engineering. 1990.Vol. 2, No 1. P. 44-62.

38. Golubchik L., Muntz R.R. Fault Tolerance Issues in Data Declustering for Parallel Database Systems // Data Engineering Bulletin. 1994.Vol. 17, No 3. P. 14-28.

39. Graefe G. Encapsulation of Parallelism in the Volcano Query Processing Systems // Proceedings of the 1990 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. Atlantic City (NJ), 1990. P. 102-111.

40. Graefe G. Query evaluation techniques for large databases // ACM Computing Surveys. 1993.Vol. 25, No 2. P. 73-169.

41. Lakshmi M.S., Yu P.S. Effectiveness of Parallel Joins // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 1990.Vol. 2, No 4. P. 410-424.

42. Lymar T.Y., Sokolinsky L.B. Data Streams Organization in Query Executor for Parallel DBMS // Databases&Information System: Proceedings of the 4th IEEE International Baltic Workshop. Vilnius, 2000. Vol. 1. P. 85-88.

43. Mohan C., Pirahesh H., Tang W. G. Parallelism in relational database management systems // IBM Systems Journal. 1994.Vol. 33, No 2. P. 349-371.

44. Patterson D.A., Gibson G.A., Katz R.H. A Case for Redundant Arrays of Inexpensive Disks (RAID) // Proceedings of the 1988 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. Chicago (Illinois), 1988. P. 109-116.

45. Stonebraker M. Operating System Support for Database Management

46. Communications of the ACM (CACM). July 1981. Vol. 24, No 7. P. 412-418.

47. Stonebraker M. The case for shared nothing // Database Engineering Bulletin. 1986.Vol. 9, No 1. P. 4-9.

48. Stonebraker M., Hellerstein J.M. Introduction to Chapter 5: Parallel Database Systems // Readings in database systems (3rd ed.). 1998. P. 399-402.

49. Thakkar S.S., Sweiger M. Performance of an OLTP Application on Symmetry Multiprocessor System // Proceedings of the 17th Annual International Symposium on Computer Architecture. Seattle (WA), 1990. P. 228-238.

50. Valduriez P. Parallel Database Systems: the case for shared-something

51. Proceedings of the 9th International Conference on Data Engineering. Vienna (Austria), 1993. P. 460-465.

52. Williams M.H., Zhou S. Data Placement in Parallel Database Systems // Parallel database techniques. Los Alamitos. IEEE Computer society. 1998. P. 203-218.

53. Rahm E. Performance Evaluation of Extended Storage Architectures for Transaction Processing // Proceedings of the 1992 ACM SIGMOD International Con ference on Management of Data. San Diego (California), 1992. P. 308-317.

54. P. Valduries. Parallel Database Systems: Open Problems and New Issues // Distributed and Parallel Databases. 1993. №1(2). P. 137-165.

55. Шнитман B.3., Кузнецов С.Д. Серверы корпоративных баз данных

56. Информационно-аналитические материалы Центра Информационных Технологий. Электронный ресурс. URL:http://www.citforum.ru/database/skbd/ (дата обращения: 23.10.2011).

57. Система тестов SPEC. Лаборатория Параллельных информационных технологий НИВЦ МГУ Электронный ресурс. URL: http://www.parallel.ru/computers/benchmarks/spec.html (дата обращения: 23.10.2011).

58. Французов Д., Волков Д. Новое поколение тестов SPEC // Открытые системы, № 04, 1996 Электронный ресурс. URL: http://www.osp.ru/os/1996/04/178946/ (дата обращения 23.10.2011).

59. Шнитман В. 3. Современные высокопроизводительные компьютеры // Информационно-аналитические материалы Центра Информационных Технологий. Электронный ресурс. URL:http://citforum.ru/hardware/svk/contents.shtml (дата обращения: 23.10.2011).

60. В.З.Шнитман, С.Д.Кузнецов, Аппаратно-программные платформы

61. Информационно-аналитические материалы Центра Информационных Технологий Электронный ресурс. URL:http://citforum.rU/hardware//glaval.shtml#l (дата обращения: 23.10.2011).

62. Huppler К. Price and the TPC // Performance Evaluation, Measurement and Characterization of Complex Systems. 2011. Volume 6417/2011. P. 73-84

63. Nambiar R., Poess M. Transaction Performance vs. Moore's Law: A Trend Analysis // Performance Evaluation, Measurement and Characterization of Complex Systems Lecture Notes in Computer Science. 2011. Volume 6417/2011. P. 110-120

64. Young E., Cao P., Nikolaiev M. First TPC-Energy Benchmark: Lessons Learned in Practice // Performance Evaluation, Measurement and Characterization of Complex Systems Lecture Notes in Computer Science. 2011. Volume 6417/2011. P. 136-152

65. Crolotte A., Ghazal A. Benchmarking Using Basic DBMS Operations

66. Performance Evaluation, Measurement and Characterization of Complex Systems Lecture Notes in Computer Science. 2011. Volume 6417/2011. P. 204-215

67. Stonebraker M. A New Direction for TPC? // Performance Evaluation and BenchmarkingLecture Notes in Computer Science. 2009. Volume 5895/2009. P. 11-17

68. Елашкин M. Производительность СУБД и тесты TPC // BYTE Россия. Платформы и технологии. 2004. №3 (67). С. 5-8

69. Волков А.А. Тесты ТРС // Системы Управления Базами Данных. 1995. №2/95. С. 70-78

70. TPC Benchmark A, Standard Specification, revision 1.2 // Transaction Processing Performance Council: Электронный ресурс. URL: http://www.tpc.org/tpca/default.asp (дата обращения: 26.11.2010).

71. TPC Benchmark В, Standard Specification, revision 1.2 // Transaction Processing Performance Council: Электронный ресурс. URL: http://www.tpc.org/tpcb/default.asp (дата обращения: 26.11.2010).

72. TPC Benchmark С, Standard Specification, revision 2.0 // Transaction Processing Performance Council: Электронный ресурс. URL: http://www.tpc.org/tpcc/default.asp (дата обращения: 26.11.2010).

73. Kohler, W., Shah, A., Raab, F. Overview of TPC Benchmark C: The Order-Entry Benchmark // Transaction Processing Performance Council: Электронный ресурс. URL: http://www.tpc.org/tpcc/detail.asp (дата обращения: 23.10.2011)

74. Аносо А. Критерии выбора СУБД при создании информационных систем: Электронный ресурс. URL: http://www.infosystem.ru/designing/methodology/article/articlecritselectrmdb.html (дата обращения: 23.10.2011)

75. Льюис Дж. Oracle. Основы стоимостной оптимизации. СПб: Питер, 2007. 528 с.

76. Григорьев Ю.А., Плужников B.JI. Оценка времени выполнения запросов и выбор архитектуры параллельной системы баз данных// Информатика и системы управления. 2009. №3. С. 3-12.

77. Производительность СУБД Oracle Database 1 lg при работе на сервере Sun SPARC Enterprise М9000: Электронный ресурс. URL: http://ru.sun.com/sunnews/press/2010/2010-05-18.jsp (дата обращения: 26.11.2010).

78. JEDEC standard: DDR2 SDRAM Specification (JESD79-2F, November 2009): Электронный ресурс. URL: http://www.jedec.org/standards-documents/results/JESD79-2F (дата обращения: 26.11.2010).

79. Болинджер К. Врожденный параллелизм: Электронный ресурс. URL: http://www.osp.ru/ os/2006/02/l 156526/рl.html (дата обращения: 26.11.2010).

80. Черняк JI. Teradata отвечает на вызовы: Электронный ресурс. URL: http://www.national.class.ru/text/print/302/7354991 .html (дата обращения: 03.11.2011).

81. Oracle Real Application Clusters Administration and Deployment Guide 1 lg Release 1 (11.1): Электронный ресурс. URL:http://download.oracle.eom/docs/cd/B2835901/rac.l 11/ b28254/admcon.htm/ (дата обращения: 26.11.2010).

82. Григорьев Ю.А., Плутенко А.Д. Теоретические основы анализа процессов доступа к распределённым базам данных. Новосибирск: Наука, 2002. 180 с.

83. Жожикашвили В.А, Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. 192 с.

84. Клейнрок JI. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.

85. Бронштейн О.И., Духовный И.М. Модели приоритетного обслуживания в информационно-вычислительных системах. М.: Наука, 1976. 220 с.

86. Форум/Использование СУБД/Oracle/CPUSPEED на IntelXeon 5500 (Neha-lem): Электронный ресурс. URL: http://www.sql.ru (дата обращения: 02.12.2010).

87. Григорьев Ю.А., Плужников B.J1. Оценка времени соединения таблиц в параллельной системе баз данных // Информатика и системы управления. 2011. № 1. С. 3-16.

88. Лекции по курсу "Операционные системы и программное обеспечение на платформе zSeries" / В.А. Варфоломеев и др.: [Электронный ресурс]. URL: http://www.intuit.ru/department/os/ibmzos/ (дата обращения: 26.11.2010).

89. Лисянский К., Слободяников Д. СУБД Teradata® для ОС UNIX®: Электронный ресурс. URL: http://citforum.ru/database/kbd98/glava5.shtml (дата обращения: 14.03.2011).

90. Кузнецов С. Essential Modelling Options: Электронный ресурс. URL: http://citforum.ru/database/digest/digl612.shtml (дата обращения: 14.03.2011).

91. Миллер Р., Боксер Л. Последовательные и параллельные алгоритмы. Общий подход. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 406 с.

92. Михайловский Н.Э. Архитектура информационной системы, оценка рисков и совокупная стоимость владения: Электронный ресурс. URL:http://www.cfin.ru/management/practice/supremum2002/l6.shtml (дата обращения: 23.10.2011)

93. Совокупная стоимость владения (ТСО): Электронный ресурс. URL: http://www.it-mpire.ru/index.php?page=51 (дата обращения: 23.10.2011)

94. Тарасенко П. Расчет и распределение затрат: Электронный ресурс. URL: http://www.eg-online.ru/article/52214/ (дата обращения: 23.10.2011)

95. Пустозеров Е. Сравнение совокупной стоимости владения для СУБД EnterpriseDB, Oracle, IBM DB2 и MSSQL: Электронный ресурс. URL: http://www.bureausolomatina.com/node/122 (дата обращения: 23.10.2011)

96. Feng W., Making a Case for Efficient Supercomputing. // ACM Queue. 2003. Oct. P. 1

97. Kemal A. Delic IT services = People + Tools + processes. // ACM Queue. 2003. Nov. P. 3-5

98. Barroso L. A. The Price of Performance // ACM Queue. 2005. Sept. P. 100

99. O'Donnell D. TCO // Journal Software Magazine. 1998 . Volume 18, Issue 11. P. 20-29

100. John P. Desmond Infrastructure: storage resource management software and SAN architecture seen lowering TCO // Journal Software Magazine. 2002 . Volume 22, Issue 2. P. 19-20

101. Smith J., Schuff D., Louis R. Managing your total IT cost of ownership

102. Communications of the ACM Internet abuse in the workplace and Game engines in scientific research.2002. Volume 45, Issue LP. 101-106

103. Corrigan K., Shah A., Patel C. Estimating environmental costs // Proceeding SustainIT'10 Proceedings of the First USENIX conference on Sustainable information technology. San Jose (CA), 2010. P. 1-1

104. Михайловский Н.Э. Архитектура информационной системы, оценка рисков и совокупная стоимость владения: Электронный ресурс. URL: http://www.cfm.rU/management/practice/supremum2002/l6.shtml (дата обращения: 23.10.2011).

105. Porter P. The politics of project TCO // Journal Software Magazine. 1998. Volume 18, Issue 11. P. 6-8

106. Вязилов E. Д. Информационные ресурсы о состоянии природной среды. М., 2001. 312 с.

107. Грацианский А. Н. Современное состояние экологических проблем и особенности информационного обеспечения их решения // Итоги науки и техники. Охрана природы и воспроизводство природных ресурсов. 1989. Т. 25. С. 3-32.

108. Лаврик О. Л. Информационный поток по экологии: проблемы доступа и использования для информационного обеспечения научных исследований // Науч. и техн. б-ки. 2006. № 3. С. 51-57.

109. Михайлов А. И. Системы информационного обеспечения в области охраны окружающей среды // Науч.-техн. информ. Сер. 1 : Орг. и методика информ. работы. 1980. № 1. С. 1-4.

110. Шевченко, Л. Б. Разработка модели проблемно-ориентированного сайта для информационного обеспечения экологических и природоохранных исследований // Библиосфера. 2005. № 2. С. 85-94.

111. Апарин Б.В., Зубрицкая E.H. Условно-постоянные характеристики в системе первичной обработки метеорологической инфрмации на ПЭВМ.

112. Попова В.Н., Сомова С.М. Автоматизированная система архивации судовых метеорологических наблюдений, поступающих в журналах КГМ-15.

113. Апасова Е.Г., Пуголовкин В.В., Шакирзянов И.З. Некоторые вопросы подготовки рядов метеорологических наблюдений на базе архивов ЕГФД.

114. Шаймарданов М.З., Веселов В.М., Шаймарданов В.М. Концепция модернизации Архивной системы Мирового Метеорологического Центра.

115. Шакирзянов И.З., Лавров В.А., Амельченко Е.В. Расчет стоимости услуг при обслуживании пользователей гидрометеорологическими данными.

116. Информационные технологии государственного фонда данных о состоянии окружающей природной среды. Электронный ресурс. URL: http://www.meteo.ru/publishtr/trudy 166/trudy 166.htm (дата обращения: 25.10.2011)

117. Штоян Д. Качественные свойства и оценки стохастических моделей. М.: Мир, 1979. 268 с.

118. Григорьев Ю.А., Плужников B.JI. Модель обработки запросов в параллельной системе баз данных // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. 2010. № 4. С. 78-90.

119. Григорьев Ю.А., Плужников B.J1. Анализ времени обработки запросов к хранилищу данных в параллельной системе баз данных // Информатика и системы управления. 2011. № 2. С. 94-106.

120. Плужников В .Л. Оценка времени выполнения запроса в параллельной системе баз данных // Наука и образование. Электрон, журн. 2011. №6. Электронный ресурс. URL: http://technomag.edu.ru/doc/188065. html (дата обращения: 25.10.2011).

121. Плужников В. Л. Метод выбора архитектуры параллельной системы баз данных // Проблемы построения и эксплуатации систем обработки информации и управления: Сб. статей / Под ред. В.М. Чёрненького. 2011. Вып. 9. С. 76-83.

122. Гринвальд Р., Стаковьяк Р., Стерн Дж. Oracle 11g. Основы. СПб.: Символ-Плюс, 2009. 464 с.