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リアルタイムデータベースには2つの意味があります。この用語の最も一般的な用法は、ストリーミング技術を使用して、状態が絶えず変化するワークロードを処理するデータベースシステムを指します。 [1]これは、時間の影響を受けない永続的なデータを含む従来のデータベースとは異なります。ストリーミング技術について言えば、リアルタイム処理とは、トランザクションが十分に高速に処理され、結果が返されてすぐに対応できることを意味します。[2]このようなリアルタイムデータベースは、ソーシャルメディアプラットフォームでのフェイクニュースの削除、店内の監視カメラによる行動/動きによる万引き犯の特定などに役立ちます。
「リアルタイム データベース」という用語の 2 番目の意味は、リアルタイム コンピューティングと一致する、より厳密なリアルタイムの定義に従います。ハード リアルタイム データベース システムは、リアルタイム オペレーティング システムと連携して、データベース トランザクションの期限を強制することにより、データの時間的妥当性を確保し、正常にコミットされたトランザクションの数を最大化し、ロールバックされたトランザクションの数を最小化するメカニズム (トランザクション スケジューリング ポリシーなど) を備えています。ほとんどのデータベース システムのパフォーマンス メトリックはスループットまたは 1 秒あたりのトランザクション数ですが、ハード リアルタイム データベース システムのパフォーマンス メトリックは、コミットされたトランザクションと中止されたトランザクションの比率です。この比率は、トランザクション スケジューリング ポリシーがどれだけ効果的であるかを示し、最終目標は 100% の期限を満たすことです。ハード リアルタイム データベースは、期限を強制することにより、トランザクションが遅れる (期限を超過する) ことを許可しません。[3]
概要
リアルタイム データベースは、拡張機能を使用して信頼性の高い応答を生成するための追加機能を提供する従来のデータベースです。リアルタイム データベースでは、データが有効な値の特定の範囲を表すタイミング制約を使用します。この範囲は時間的有効性と呼ばれます。従来のデータベースは、このような状況では機能しません。これは、現実世界のオブジェクトとそれらを表すデータとの間の不整合が単純な変更では深刻すぎるためです。効果的なシステムは、時間に敏感なクエリを処理し、時間的に有効なデータのみを返し、優先スケジューリングをサポートできる必要があります。レコードにデータを入力するために、多くの場合、センサーまたは入力デバイスが物理システムの状態を監視し、物理システムをより正確に反映するために新しい情報でデータベースを更新します。[4]リアルタイムデータベース システムを設計するときは、有効な時間をどのように表現するか、ファクトをリアルタイム システムとどのように関連付けるかを考慮する必要があります。また、プロセス トランザクションとデータの一貫性に違反がない ように、データベース内の属性値をどのように表現するかも考慮する必要があります。
システムを設計する際には、期限が守られなかった場合にシステムがどうすべきかを考えることが重要です。[5]たとえば、航空管制システムは、何百もの航空機を常に監視し、燃料、高度、速度などのデータに基づいて、着陸する航空機の飛行経路を決定し、着陸する航空機の順序を決定します。これらの情報のいずれかが遅れると、結果は壊滅的なものになる可能性があります。古いデータの問題に対処するために、タイムスタンプは明確な時間参照を提供することでトランザクションをサポートできます。
データの一貫性の維持
リアルタイム データベース システムは単純なシステムのように思えるかもしれませんが、2 つ以上のデータベース トランザクションがデータベースの同じ部分にアクセスする必要がある場合、オーバーロード時に問題が発生します。トランザクションは通常、データベースの内容にアクセスしたり変更したりするプログラムの実行の結果です。[6]トランザクションはストリームとは異なります。ストリームでは読み取り専用操作のみが許可されますが、トランザクションでは読み取りと書き込みの両方の操作が可能です。つまり、ストリームでは、複数のユーザーが同じデータを読み取ることはできますが、両方がそれを変更することはできません。[4]データベースでは、データの一貫性を保つために、一度に 1 つのトランザクションのみを操作できるようにする必要があります。たとえば、2 人の学生がクラスの残りの席を占有することを要求し、同時に送信ボタンを押した場合、1 人の学生だけがそのクラスに登録できる必要があります。[4]
リアルタイムデータベースは、同時実行制御のためのスケジューリングアルゴリズムを利用してこれらの要求を処理し、何らかの方法で両方の学生の要求に優先順位を付けることができます。この記事では、システムに単一のプロセッサ、ディスクベースのデータベース、およびメインメモリプールがあると想定しています。[7]
リアルタイム データベースでは期限が設定され、期限に間に合わないデータに対しては、さまざまな種類のシステムがさまざまな方法で対応します。リアルタイム システムでは、各トランザクションはタイムスタンプを使用してトランザクションをスケジュールします。[4]優先度マッパー ユニットは、データベース システムに到着した各トランザクションに、システムが時間やその他の優先度をどのように見ているかに応じて重要度を割り当てます。タイムスタンプ メソッドは、システムへの到着時間に依存します。研究者は、ほとんどの研究において、トランザクションは散発的で到着時間が予測できないことを示しています。たとえば、システムは優先度の高い要求には早い要求期限を与え、優先度の低い要求には遅い要求期限を与えます。[7]以下は、さまざまなスケジューリング アルゴリズムの比較です。
- 最短締め切り
- PT = DT — トランザクションの値は重要ではありません。例としては、製品を注文するために電話をかける人々のグループが挙げられます。
- 最高値
- PT = 1/VT — 期限は重要ではありません。一部のトランザクションは、公平性ではなく、重要度に基づいて CPU に渡される必要があります。これは、待ち時間が最も短い、最小の余裕の例です。電話交換機が過負荷になった場合、911 に電話する人が優先される必要があります。[8]
- 価値が膨らんだ期限
- PT = DT/VT — スケジュールに基づいて、期限と値に同等の重みを与えます。例としては、学生が受講したいクラスのブロックを選択して送信を押すクラス登録があります。このシナリオでは、優先度の高いものが優先されることがよくあります。学校の登録システムでは、サーバーが 2 つの登録トランザクションを受け取ったときにこの手法が使用される可能性があります。1 人の学生が 22 単位、もう 1 人の学生が 100 単位を取得している場合、100 単位の学生が優先されます (値に基づくスケジュール)。
時間的制約と期限
ソフトまたは固定期限を持つトランザクションに関連付けられたシリアル化とタイミングの制約を正しく認識するシステムは、絶対一貫性を活用します。[9]データが絶対的であることを確認する別の方法は、相対制約を使用することです。相対制約は、トランザクションが、データトランザクションが関連付けられているグループの残りの部分と同時にシステムに入力されることを保証します。絶対制約と相対制約のメカニズムを使用すると、データの正確性が大幅に保証されます。
リアルタイム データベース システムで競合を解決するもう 1 つの方法は、デッドラインの他に待機ポリシー メソッドを使用することです。このプロセスは、タイム クリティカルなシステムで最新の情報を確保するのに役立ちます。このポリシーは、要求していないすべてのブロックに、最も重要なデータ ブロックが処理されるまで待機するように要求することで競合を回避します。[4]ラボでの研究では、データ デッドライン ベースのポリシーではパフォーマンスが大幅に向上しないことがわかっていますが、強制待機ポリシーではパフォーマンスが 50 パーセント向上する可能性があります。[10]強制待機ポリシーでは、デッドロックを防ぐために、優先度の高いトランザクションの処理を待機する場合があります。データが遅延する可能性があるもう 1 つの例は、データ ブロックの有効期限が切れそうなときです。強制待機ポリシーでは、新しい入力データを使用してデータが更新されるまで処理が遅延されます。後者の方法は、システムの精度を高め、中止される必要なプロセスの数を減らすのに役立ちます。一般に、待機ポリシーに依存することは最適ではありません。[11]
期限の設定について議論する必要がある。期限とは、トランザクションによってアクセスされる、すぐに置き換えられるデータに対する制約である。期限は、監視型または予測型のいずれかである。[11]監視型期限システムでは、すべての未完了のトランザクションが検査され、プロセッサは期限内に完了したトランザクションがあるかどうかを判断します。[4]この方法では、シーク時間の変動、バッファ管理、ページフォールトによる変動のために問題が発生します。[12]期限をより安定して編成する方法は、予測型です。これは、候補スケジュールを作成し、そのスケジュールでトランザクションが期限に間に合わないかどうかを判断します。[4]
期限を守れなかった場合の対応は、期限が厳密か、緩い、または厳密かによって異なります。厳密な期限では、各データ パケットが期限切れになる前に宛先に到着する必要があります。そうでない場合は、プロセスが失われ、問題が発生する可能性があります。このような問題は、最悪のケースを判断するために期限を割り当てる前にシステムの全能性が求められるため、あまり一般的ではありません。これは非常に難しく、システムに予期しない何か (たとえば、ハードウェアのわずかな不具合) が発生すると、データが失われる可能性があります。緩い期限または厳密な期限の場合、期限を守れなかった場合、パフォーマンスが低下する可能性がありますが、大惨事にはなりません。[7]緩い期限では、可能な限り多くの期限が守られます。ただし、システムがすべての期限を守ることができるという保証はありません。トランザクションが期限を守れなかった場合、システムの柔軟性が高まり、トランザクションの重要性が増す可能性があります。以下は、これらの対応の説明です。
- 厳しい締め切り
- 期限を守れないことで問題が生じる場合は、厳格な期限を設定するのが最善です。これは周期的なものであり、一定のリズムパターンでデータベースに入力されることを意味します。例としては、センサーによって収集されたデータがあります。これらは生命にかかわるシステムでよく使用されます。[13]
- 期限厳守
- 確固たる期限は厳格な期限と似ているように見えますが、厳格な期限とは異なります。確固たる期限は、取引が到着した後のある時点で取引を完了することがいかに重要であるかを測定するものです。期限が切れた後に取引を完了することは、時には有害であったり役に立たなかったりすることがあり、確固たる期限と厳格な期限はどちらもこれを考慮します。確固たる期限の例としては、オートパイロットシステムがあります。[8]
- ソフト期限
- 時間的制約を満たすことが望ましいが、期限を守れなくても深刻な損害が発生しない場合は、ソフトな期限が最適である可能性があります。これは、非周期的または不規則なスケジュールで動作します。実際、各タスクのそれぞれの時間に到達するかどうかは不明です。例としては、電話交換機があります。[13]
ハードデッドラインプロセスは、デッドラインを過ぎたトランザクションを中止し、処理する必要のある不要なデータを整理することでシステムを改善します。プロセスは、デッドラインが切れたトランザクションだけでなく、デッドラインが最も長いトランザクションも、プロセッサに到達したら不要になると想定して削除できます。つまり、他のトランザクションの優先度を高くする必要があります。さらに、システムは最も重要度の低いトランザクションを削除できます。トラフィックが多い時間帯にクラスを事前に選択していたとき、データベースのフィールドが登録リクエストでビジーになり、しばらく使用できなくなり、トランザクションの結果、送信された SQL クエリと、データが現在使用できないというメッセージが表示されました。このエラーは、ルールの状態とそれより前に発生したルールをチェックするメカニズムであるチェッカーによって発生します。[14]
期間と期限をスケジュールする目的は、期限前に完了することが保証されているトランザクションを更新し、ワークロードを最小限に抑えることです。大規模なリアルタイム データベースでは、バッファリング機能によってパフォーマンスを大幅に向上させることができます。バッファは、トランザクションの応答時間を短縮するためにメイン メモリに格納されるデータベースの一部です。ディスク入出力トランザクションを削減するには、一定数のバッファを割り当てる必要があります。[15]トランザクションに必要なデータ ブロックが現在使用中の場合、マルチバージョンがバッファに格納されることがあります。その後、データベースにデータが追加されます。さまざまな戦略でバッファを割り当て、過剰な量のメモリを使用することと、検索する必要があるすべてのものを 1 つのバッファに格納することの間でバランスを取る必要があります。目標は、検索時間をなくし、バッファ フレーム間でリソースを分散して、データにすばやくアクセスすることです。バッファ マネージャは、必要に応じてメモリをさらに割り当てて、応答時間を改善できます。バッファ マネージャは、トランザクションを進める必要があるかどうかを決定することもできます。バッファリングにより、リアルタイム システムの速度が向上します。[15]
将来のデータベースシステム
従来のデータベースは永続的ですが、常に変化する動的なデータには対応できません。そのため、別のシステムが必要です。リアルタイム データベースは、期限や待機期間を設けて時間的な一貫性を確保することで、正確性と効率性を向上させ、競合を回避するように変更できます。リアルタイム データベース システムは、物理システムを監視し、それをデータベースへのデータ ストリームとして表現する方法を提供します。データ ストリームは、メモリと同様に、時間の経過とともに消えていきます。最も新しく正確な情報が記録されることを保証するために、トランザクションをチェックして適切な順序で実行されていることを確認する方法がいくつかあります。オンライン オークション ハウスは、急速に変化するデータベースの例です。
現在、データベース システムは過去よりも高速になっています。将来的には、さらに高速なデータベース システムが期待できます。現在、システムは高速化していますが、ミスや遅延時間を削減する努力は依然として有益です。タイムリーかつ予測可能な方法で結果を処理する能力は、高速処理よりも常に重要です。高速処理を誤って適用すると、リアルタイム データベース システムには役立ちません。高速に実行されるトランザクションでも、中断して再起動しなければならないような方法でブロックすることがあります。実際、高速処理は一部のリアルタイム アプリケーションに悪影響を及ぼします。速度が上がると複雑さが増し、速度の変動によって問題が発生する可能性が高くなるためです。処理が高速化すると、どの期限が順調に守られたかを判断するのが難しくなります。将来、データベース システムがこれまでよりもさらに高速に実行されるようになると、効率的なシステムを継続的に維持できるように、さらに研究を行う必要があります。[16]
リアルタイム データベース システムに関する研究量は、eBayのような Web ベースのオークション ハウスなどの商用アプリケーションによって増加するでしょう。発展途上国では電話システムの拡張が進んでおり、米国だけでなく世界の他の地域では携帯電話の所有者の数が増え続けています。また、マイクロプロセッサの速度が飛躍的に向上していることも、リアルタイム研究に拍車をかける可能性があります。これにより、Web ビデオ会議や音声と高解像度ビデオによるインスタント メッセンジャーの会話などの新しいテクノロジも可能になりますが、これらはリアルタイムデータベースシステムに依存しています。時間的一貫性の研究は、リアルタイム トランザクションをより効率的に処理することを目的とした新しいプロトコルとタイミング制約をもたらします。[7]
参考文献
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さらに読む
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- Kao, Ben; Garcia-Molina, Hector (1994)。「リアルタイム データベース システムの概要」。リアルタイム コンピューティング。ベルリン、ハイデルベルク: Springer Berlin Heidelberg。doi :10.1007 / 978-3-642-88049-0_13。ISBN 978-3-642-88051-3. ISSN 0258-1248.
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