在进行并行搜索的时候,使用Shared-memory和Shared-nothing架构有什么区别?

在进行并行搜索的时候,使用Shared-memory和Shared-nothing架构有什么区别?

问题描述:

在进行并行搜索的时候,使用Shared-memory和Shared-nothing架构有什么区别?
谁能解释一下这两个架构在并行搜索中的机制?

Shared-nothing、shared-memory、shared-disk是并行系统最常使用的模式。
shared-memory:多个cpu共享同一片内存,cpu之间通过内部通讯机制进行通讯
shared-disk:每一个cpu使用自己的私有内存区域,通过内部通讯机制直接访问所有磁盘系统。
和shared-memory、shared-disk相比,shared-nothing优势明显,在针对多用户并行访问的时候,通过横向扩充资源,能够减少response time。shared nothing architecture是一 种分布式计算架构,这种架构中不存在集中存储的状态,整个系统中没有资源竞争,这种架构具有非常强的扩张性,在web应用中广泛使用。

数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk:

Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer

Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统。典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好。其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口达到饱和的时候,增加节点并不能获得更高的性能 。

Shared Nothing:各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等,不存在共享资源,类似于MPP(大规模并行处理)模式,各处理单元之间通过协议通信,并行处理和扩展能力更好。典型代表DB2 DPF和hadoop ,各节点相互独立,各自处理自己的数据,处理后的结果可能向上层汇总或在节点间流转。

我们常说的 Sharding 其实就是Share Nothing架构,它是把某个表从物理存储上被水平分割,并分配给多台服务器(或多个实例),每台服务器可以独立工作,具备共同的schema,比如MySQL Proxy和Google的各种架构,只需增加服务器数就可以增加处理能力和容量。

数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk:
Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer
Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统。典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好。其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口达到饱和的时候,增加节点并不能获得更高的性能 。
Shared Nothing:各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等,不存在共享资源,类似于MPP(大规模并行处理)模式,各处理单元之间通过协议通信,并行处理和扩展能力更好。典型代表DB2 DPF和hadoop ,各节点相互独立,各自处理自己的数据,处理后的结果可能向上层汇总或在节点间流转。
我们常说的 Sharding 其实就是Share Nothing架构,它是把某个表从物理存储上被水平分割,并分配给多台服务器(或多个实例),每台服务器可以独立工作,具备共同的schema,比如MySQL Proxy和Google的各种架构,只需增加服务器数就可以增加处理能力和容量。