Интегрированная база данных

В сегодняшнем бизнесе конкуренция постоянно усиливается. Чтобы достичь успеха приходится производить больше продукции за меньшую стоимость и быстрее, чем раньше. В нашем стремительном мире остановиться — значит проиграть. Как сказал, однажды американский философ Йоги Берра (Yogi Berra), "рано быстро становится поздно".

Очень часто выжить в условиях острой конкуренции помогают оперативные данные. Многие бизнесмены понимают теперь, что информация — возможно, самое ценное, что у них есть. Часто выборка, обновление и сохранение данных повседневной деятельности выполняются некоторой прикладной программой, например, бухгалтерской или приема заказов. Мы, специалисты, обычно, называем программы такого типа приложениями оперативной обработки транзакций OLTP (online transaction processing). Приложение OLTP часто интерактивно, то есть обновление данных происходит в процессе оперативных транзакций. Для легкого и быстрого доступа к оперативной информации сегодня ее обычно хранят в реляционной базе данных.

Компьютерная революция позволила легко собирать и дешево хранить большие объемы оперативных данных. Многие компании хранят свои данные за многие годы, веря, что это может когданибудь пригодиться. Но у большинства из них остается вопрос: "Мы знаем, что внутри этих данных скрыта бесценная информация о наших рынках сбыта, товарах, услугах и клиентах. Но как извлечь эту информацию?" Традиционно, анализ данных в поисках необходимой информации выполнялся вручную. Но в последние несколько лет стало очевидно, что автоматизация анализа данных не только значительно облегчает этот процесс, но и экономически выгодна. Часто ПО анализа данных называют системами поддержки принятия решений (decisionsupport), и говорят о преобразовании данных сначала в информацию, а затем в знания.

Словосочетания складирование данных (data warehousing) и разработка данных^{1Есть уже много русских терминов, аналогичных data mining, однако в данном случае по моему мнению, точнее всего отражает суть процесса прямой перевод — разработка данных (mining — буквально раскопки, добыча полезных ископаемых). Чисто технически, это действительно очень похоже на, например, обогащение руды и выплавку металла. — Прим. консультанта.} (data mining), еще несколько лет назад известные лишь узким специалистам, стали частью повседневного словаря делового человека. Рассказы в прессе о компаниях, которым с помощью этих технологий удалось выйти на передовые позиции в своей отрасли, побудили многие фирмы следовать тем же путем. Хранилища данных, где накапливается информация из собранных оперативных данных, — возможно, одна из наиболее быстро распространяющихся информационных технологий для бизнеса. Некоторые консультанты предсказывают, что в следующие несколько лет примерно треть всех расходов на информационные технологии будет связана с ней.

Какое отношение все это имеет к AS/400? Вероятно, в ближайшие несколько лет с помощью AS/400 будет реализовано больше хранилищ данных, чем с помощью какой-либо другой системы. Причина проста: именно DB2/400 — база данных AS/400 — наиболее широко используемая многопользовательская база данных во всем мире, и именно под ее управлением сосредоточен наибольший объем оперативных данных. Обычно, этот факт удивляет даже в заказчиков AS/400. IBM не продает DB2/400 как отдельный продукт, поэтому многие просто не знают о ее позициях на рынке и часто считают наиболее широко распространенными базы данных от Oracle, Sybase или Microsoft. Очень немногие знают о DB2/400.

Учитывая объем данных, хранящихся в базах DB2/400, можно представить, сколь много хранилищ данных будет создано на AS/400. По оценке IBM более 60 процентов заказчиков AS/400 в следующие несколько лет станут использовать те или иные системы поддержки принятия решений. В этой лекции мы рассмотрим все возрастающую роль баз данных и то, как AS/400 удается держать первенство в этой области. Мы остановимся также на истории DB2/400 и на том, как она интегрирована в AS/400. Но сначала, давайте разберемся, что такое DB2/400?

База данных без имени

Много лет назад мы решили интегрировать мощную реляционную базу данных в каждую System/38. Затем эта идея перекочевала и в AS/400. Мы считали, что способность полнофункциональной системы управления базой данных (СУБД) эффективно и надежно обрабатывать большие объемы информации, станет хорошей основой всех приложений для бизнеса. Вместо того, чтобы делать базу данных отдельным продуктом, мы просто встроили ее, даже не побеспокоившись об отдельном имени. Незаметно для глаз многие годы безымянная база данных тихо делала свое дело. В результате, даже не все наши заказчики (40 процентов, как показали проведенные несколько лет назад исследования) знают, что на них ежедневно работает такая мощная база данных.

Это и хорошо, и плохо. Хорошо, что многие заказчики не предпринимали никаких специальных усилий для управления своей базой данных, а просто пользовались, не испытывая при этом никакой потребности в помощи администратора базы данных. (Этим база данных AS/400 отличается от некоторых других, для управления которыми требуется персонал).

Плохо же то, что некоторые пользователи в один прекрасный день решили добавить на свои AS/400 базу данных, не зная, что она там уже есть. Действительно, пользователи почти всех современных компьютерах, включая ПК, отдельно покупают и интегрируют в систему реляционные базы данных. Поэтому, решили такие заказчики, несомненно, стоит потратиться и установить реляционную базу данных и на AS/400^{2Опросы показали, что многие пользователи AS/400 собираются приобрести базу данных в ближайшем будущем. Здесь следует отметить, что результаты опросов не следует принимать безоговорочно; они могут больше говорить о самом опросе, чем реальном положении дел.}.

Кроме того, нам, сотрудникам IBM, было трудно объяснить, где собственно находится база данных AS/400, так как она не сосредоточена в одном месте. Интегрированная природа системы ведет к тому, что база распределена по всей системе. С другой стороны, обычные базы данных — это отдельные программные компоненты, работающие поверх ОС. Чтобы добраться до обычной базы данных, программе необходимо пройти через ОС или использовать совершенно отдельный интерфейс.

Между тем, интегрированная частично над MI, и частично в SLIC, база данных AS/400 более эффективна, чем базы, построенные поверх существующих систем. База данных AS/400 тесно связана с другими компонентами системы и взаимодействует с ними способами, недоступными обычным базам.

В 1994 году мы решили дать своей базе данных имя, выбрав "DB2 для OS/400" в отражение того, что наша база данных — часть семейства реляционных баз данных IBM DB2^{3Я не видел нужды в особом названии для базы данных AS/400 до тех пор, пока не встретился с представителями одной крупной промышленной компании. Один из них спросил, какую базу данных я мог бы порекомендовать для AS/400. Я выпалил: "DB2/400", — так мы именовали базу данных в своих внутренних дискуссиях. Почти все присутствующие сразу же начали кивать: "О, это очень хорошая база данных!". И я понял, что раз даже эти люди — работники других подразделений IBM — не знают, что в AS/400 есть база данных, то мы действительно должны дать ей имя.}. Фамильное сходство заключается, в основном, во внешних утилитах и поддержке распределенных баз данных. Внутренне каждый продукт реализован посвоему. Но имя DB2 все помогает устранить впечатление, что у AS/400 нет современной, надежной базы данных.

Интегрированная база данных AS/400 решает проблемы бизнеса с помощью новейших информационных технологий. Рост популярности хранилищ данных и средств их обработки среди заказчиков AS/400 — доказательство мощности этой системы. Не приходится удивляться, что среди прочих новых технологий многие пользователи предпочитают именно ее.

Давайте рассмотрим, как AS/400 поддерживает хранилища и обработку данных, а затем разберем некоторые фундаментальные концепции DB2/400.

Хранилища данных

Итак, мы убедились в важности для современного бизнеса оперативного хранения и использования данных и обсудили, чем в этом случае может помочь реляционная база данных. Оперативные данные динамичны, часто обновляются, оптимизированы для транзакций. Информационные данные — обобщают оперативные, обновляются редко (может быть даже никогда), и хранятся в форме, оптимизированной для принятия решений, отдельно от оперативных, зачастую даже на другой машине. Именно информационные данные и составляют хранилище данных.

Следует ясно понимать, что хранилище данных — это концепция, а не конкретный продукт. Это набор средств для систематизации информационных данных, их хранения и анализа для принятия решений. Хранилище данных AS/400 состоит из четырех основных компонентов, а именно:

• средств трансформации и преобразования данных для заполнения хранилища;
• сервера базы данных;
• аналитических средств и программы пользовательского интерфейса;
• средств управления информацией о самом хранилище.

Преобразование оперативных данных в информационные

Создание хранилища данных требует преобразования оперативных данных в информационные. Для этого используются так называемые средства трансформации (transformation tools) или средства преобразования (propagation tools). Их задача — не просто извлечь данные из одной или нескольких оперативных баз, но и преобразовать их в форму, подходящую для хранения.

Возьмем, например, оперативные данные оптового дистрибьютора по продажам. Каждая запись содержит информацию о размере партии проданного товара, форме оплаты и о покупателе. Так как данные находятся в формате, удобном для регистрации каждой транзакции, то их анализ посредством запросов может требовать слишком много времени, поскольку большинству аналитических программ не нужна информация по отдельным транзакциям.

Программа может проанализировать собранные данные для прогноза потребностей в товарах, или для оценки доходов по сравнению с прошлым годом. Для анализа такого типа — быстрого выявления тенденций и потенциальных проблем — данные должны быть преобразованы. Аналитической программе нужна сводка информации из оперативной базы. Средства преобразования периодически собирают с компьютеров оперативные данные, трансформируют их в сводный формат и помещают в хранилище данных. Обратите внимание, что большинству аналитических программ не требуется постоянная синхронизация данных в хранилище и оперативных. Автоматическое обновление хранилища данных осуществляется с разной периодичностью: раз в неделю, раз в день или каждые 10 минут. Есть много программ как IBM, так и других производителей, позволяющих выбирать данные из баз (DB2 или других) и импортировать их непосредственно в склад данных AS/400.

Серверы баз данных

Несколько лет назад IBM представила специальные модели AS/400, названные серверными. Они созданы для работы в качестве серверов баз данных, серверов коммуникаций и пакетной обработки. В эти модели внесены улучшения, специально предназначенные для приложений хранилищ данных. Мы еще вернемся к серверным моделям, а сейчас давайте, подробней поговорим об улучшениях в DB2/400.

Итак, два важнейших аспекта поддержки хранилищ данных — параллельная обработка и многомерные базы данных (MDD).

Параллельная обработка

Различные приемы параллельной обработки позволяют базе данных полностью задействовать все аппаратные возможности. Выборка и анализ больших объемов информации может требовать очень больших ресурсов. По счастью, при обработке базы данных доступ к ней может осуществляться параллельно, после чего собранные данные можно анализировать независимо и также параллельно. Обработка баз данных — один из примеров практического использования массового параллелизма, который мы вкратце затронули в "Технология PowerPC" .

IBM несколько модифицировала AS/400 и DB2/400, что позволило применить массовый параллелизм при работе с базой данных. Впервые поддержка параллельной обработки ввода-вывода появилась в V3R1, что позволило воспользоваться возможностями аппаратной архитектуры AS/400, имеющей как основные процессоры, так и вспомогательные, и ввести параллельную обработку на уровне процессора ввода-вывода (IOP) для одного задания. Мы подробно рассмотрим IOP в "Система ввода-вывода" , а сейчас, забегая вперед, скажу, что в мощной AS/400 их может быть установлено несколько сотен, причем к разным IOP подключают множество дисковых накопителей. Параллельный ввод-вывод позволяет обрабатывать пользовательский запрос к базе данных несколькими IOP одновременно. Таким образом, устраняется одна из самых серьезных проблем, мешающих многим системам достичь высокой производительности: задержки при выполнении ввода-вывода.

В "Технология PowerPC" мы говорили о поддержке SMP в AS/400, когда все основные процессоры работают параллельно с общей памятью. При большинстве видов обработки отдельные задания выполняются на разных процессорах, при необходимости используя общие области памяти. При обработке запросов к базе данных каждый основной процессор может обрабатывать часть задачи. Именно так работает средство параллельной обработки DB2/400. Запрос разбивается на отдельные, независимые подзапросы, которые выполняются параллельно несколькими основными процессорами, что позволяет значительно сократить время обработки. Задать использование нескольких процессоров при обработке запроса можно с помощью соответствующей опции команды "CHGQRYA" (Change Query Attribute).

Данный метод повышает производительность таких запросов, как поиск в таблице, группирование (groupby), 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 волоконнооптический 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 "Технология PowerPC" подход sharednothing, 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-параллельной 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 "AS/400 в XXI веке" .

Многомерные базы данных (MDD)

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 (online 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^{4По 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.}.

Анализ данных и инструментарий конечных пользователей

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 бизнесинформационных 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.

Технология разработки данных пришла из мира искусственного интеллекта. Средства IBM для поиска шаблонов и взаимосвязей данных комбинируют нейронные сети и статистические алгоритмы. Нейронная сеть поддерживает основной шаг разработки данных в процессе открытия знаний. Соответствующая технология была разработана в Рочестере в период проекта Fort Knox (подробнее об этом — в Приложении) и впервые появилась на рынке в начале 90х годов в виде утилиты для AS/400. Теперь же она — основа всей разработки данных в IBM.

Управление хранилищем данных

Метаданные — это данные о данных. Они используются для управления хранилищем данных. Существуют две формы метаданных — технические и бизнесданные. Первые содержат описания оперативной базы данных и хранилища данных, что позволяет перемещать данные из оперативной базы в хранилище.

Бизнес-данные необходимы конечному пользователю для поиска информации в хранилище данных. Легче всего представить их себе как каталог информации о хранилище, в том числе об актуальности и источниках поступления этой информации. Бизнес-данные пользователь видит в терминах, принятых в его отрасли деятельности, и может позволить себе забыть о сложности нижележащей базы данных.

Теперь, после рассмотрения способов использования новых технологий баз данных AS/400, мы можем перейти к фундаментальным концепциям DB2/400. Сначала рассмотрим историю этой замечательной базы данных.