MPP 対SMP データベース

超並列プロセッサと対称型マルチプロセッサは、競合するデータベースの形式です。ノードと呼ばれるサーバーは、MPP データベースと SMP データベースの両方にデータを保管します。 MPP データベースはスケーラブルですが、SMP システムは保守が簡単です。

MPP データベース

MPP データベース検索は、データベースのセグメントが格納されているコンピューター上の各プロセッサによって実行されます。 MPP データベースは、新しい CPU を追加することで拡張できます。 MPP データベースは、線形スケーラブル データベースまたは並列データベースの形式です。より薄いスライスでより多くのシステムにデータを分散すると、データベース検索が高速になります。 MPP システムのパフォーマンスは線形であり、ノード数にほぼ比例して増加します。 MPP ノードは単一のコンピューターとして管理されます。 SQL は、MPP データベース全体でデータを処理する手段として生まれました。 Cognos Business Intelligence と Teradata ソフトウェアは、MPP データベースで実行されます。

SMP データベース

SMP データベースは、ソフトウェア、入出力リソース、およびメモリ ディスクを共有します。対称型マルチプロセッサ データベースは通常、1 つの CPU を使用してデータベース検索を実行します。対称型マルチプロセッサは数百の CPU を持つことができますが、最も一般的には 2、4、8、または 16 で構成されます。メモリは、SMP データベースの主要な制約です。 SMP データベースは、他のリソースを共有しますが、複数のサーバーで実行できます。これは、クラスター構成と呼ばれます。 SMP データベースは、データベース内のタスクの数に関係なく、単一の CPU にタスクを割り当てます。 SMP データベースは、共有リソースに依存しているため、フォールト トレランスと効率が低くなります。 SMP データベースは、MPP よりも管理コストが低くなります。 Oracle と Sybase は SMP データベースで実行されます。

MPP と SMP データベース

MPP データベースは、データを検索する MPP 内の各 CPU に同じクエリを送信します。 2 つの MPP データベースが接続されている場合、検索時間は同様のサイズの SMP データベースの約半分になります。データがMPPノード間を移動する際に遅延があるため、検索時間は正確に半分にはなりません。 SMP データベースで使用される高速プロセッサは、MPP システムとコスト面で競争力があります。

用途

企業が給与計算を実行したり、労働時間カードのエントリを記録したり、製品データを単一サーバーの図面データベースに保存したりする場合、SMP データベースを使用しています。 SMP データベースは、小規模な Web サイトや電子メール サーバーをホストするために使用されます。 MPP データベースは、一般的にデータ ウェアハウジングに使用されます。 MPP データベースは、大規模なデータ処理とデータ マイニングにも使用されます。