Petabytes de información: Repensando el modelamiento de base de datos. Ernesto Quiñones Azcárate Presidencia Apesol

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Veronica Toledo Velázquez
hace 8 años
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1 Petabytes de información: Repensando el modelamiento de base de datos Ernesto Quiñones Azcárate Presidencia Apesol

2 Modelos de bases de datos para todos los gustos (según la organización de los datos) : Jerárquicas Relacionales Multidimensional Orientadas al objeto

3 A donde camina la información: Existen al menos 50 dbms famosos entre libres y privativos y un número al menos 4 ó 5 veces superior entre los de uso académico/experimental etc. En 2006 existían 161 Exabytes de información (1 Exabyte = 1000 Petas), Actualmente (2008) debe existir Exabytes. En 2011 debemos tener cerca de 1,800 Exabytes de información. En 2007 la cantidad de información generada supero a la capacidad instalada mundial de contenerla, actualmente se calcula un déficit de 60 a 70 Exabytes de infraestructura. Existen 1,000 millones de dispositivos de capturas de imágenes El 95% de la data del mundo no tiene estructura. 65k filmaciones nuevas en Youtube por día. 60 millones de s diarios. Google puede indexar 20 Petabytes en un solo día.

En 2007 la cantidad de información generada supero a la capacidad instalada mundial de contenerla, actualmente se calcula un déficit de 60 a 70 Exabytes de infraestructura.

4 La data esta cambiando La información sigue creciendo nadie va a parar eso, es mas va a ser peor Actualmente el % de usuarios que provee información a la red es mucho menor de los que lo usan. Cada vez es mas difícil catalogar la información Cada vez será mas difícil encontrar la información que uno quiere... y como administramos tanta data?

5 El 22 de Mayo Yahoo dio esta noticia : Yahoo anuncia tener la base de datos mas grande del mundo (2 Peta bytes) en funcionamiento. La base de datos de 1 año de antigüedad esta procesando 24,000 millones de eventos diarios. El administrador de la data es un PostgreSQL ( modificado especialmente para ellos. La tecnología usada es la base de datos basada en columnas donde no existen registros, esto hace que la grabación de datos sea lenta pero la lectura es muy rápida. Noticia original:

El administrador de la data es un PostgreSQL ( http://www.postgresql.org) modificado especialmente para ellos.

6 Que es una base de datos basa en columnas Convencionalmente guardamos la data así : Ahora la data la guardamos así : Otra representación : Dudas: Porque hacer esto? Donde queda la normalización? Existen engines para este tipo de base de datos?

Otra representación : Dudas: Porque hacer esto?

7 La ventaja de una base de datos basada en columnas. El principal motivo es el tiempo de acceso al disco, la velocidad del disco suele ser el cuello de botella en los sistemas de almacenamiento ya que es notablemente mas lento que el poder de procesamiento.

velocidad del disco suele ser el cuello de botella en los

8 La ventaja de una base de datos basada en columnas. Tradicionalmente las bases de datos hacen esto para guardar la data Páginas 8k 8k 8k 8k No usada 8k 8k No usada 8k No usada No usada Esto es rápido para operaciones de escritura pero no de lectura. Cada página tiene una estructura de este tipo (generalmente)

8k 8k 8k 8k No usada 8k 8k No usada 8k No usada No usada Esto es rápido para

9 La ventaja de una base de datos basada en columnas. Este es un ejemplo aproximado de data masiva Esta data se organizará bajo este esquema lógico

10 La ventaja de una base de datos basada en columnas. Esta es la representación de la organización física de la data El engine de la db tomará la data y la guardará en archivos llamados CellStores subdivididos en bloques de data comprimida de 64k (podría variar) en su propio sistema de archivos por sobre el que tiene el sistema operativo. Por ejemplo: Juan, Pedro, Lucho, Lima, Lima, Callao, 25,25,25 Sería convertida a : Juan, Pedro, Lucho, Lima x 2, Callao, 25 x 3 Mientras en los dbms convencionales la data se guarda en varias secciones/espacios del disco, en las c dbms se guarda junta y continua en el mismo CellStore.

en bloques de data comprimida de 64k (podría variar) en su propio sistema de archivos por sobre el que tiene el sistema operativo.

11 La ventaja de una base de datos basada en columnas. Los Querys: Este es un ejemplo de como funciona Bigtable de Google

12 El fin de los RDBMS? El problema del modelo relacional es que suele ser un consumidor alto de recursos al momento de ejecutar transacciones, especialmente cuando uno tiene data masiva. Imagines que deseamos borrar registros en Cuotas y el engine debe verificar que no se hagan modificaciones que rompan la relación con Pagos. 1,000 registros 100,000 10,000,000 1,000,000, ,000,000,000 1,000,000,000,000

ejecutar transacciones, especialmente cuando uno tiene data masiva.

El fin de los RDBMS? El problema del modelo relacional es que suele ser un consumidor alto de recursos al momento de ejecutar transacciones, especialmente cuando uno tiene data masiva.

13 El fin de los RDBMS? El problema del modelo relacional es que suele ser un consumidor alto de recursos al momento de ejecutar transacciones, especialmente cuando uno tiene data masiva. Cada delete debe ejecutar un select en la tabla Pagos, cuanto demora? 1,000 > 1s 100,000 > 1m40s 10,000,000 > 2.77h 1,000,000,000 > 11.57d 100,000,000,000 > 3.17a 1,000,000,000,000 > 317a (y algunos días mas :D Recordemos Yahoo hace 24,000,000,000 de transacciones por día, en 41.6 días genera 1 billón de registros (como mínimo).

especialmente cuando uno tiene data masiva. Cada delete debe ejecutar un select en la tabla Pagos, cuanto demora?

14 El fin de los RDBMS? Los sistemas Relacionales tienes mas de 25 años de existencia. Básicamente fueron pensada con una orientación de guardar data de negocios. Cuando empezó a explotarse la data masiva (hace poco mas de una década) el sistema relacional demostró tener problemas, se tuvo que mejorar/modificar para atender esta nueva necesidad. La data a pasado a ser no precisa, imposible de normalizar. Los joins son lentos cuanto tienes cantidades de data monstruosa. Los procesos de ABC se vuelven muy costosos cuando hay muchas relaciones entre las tablas. Sin embargo el fin de los RDBMS fue predicho antes; OODBMS, XML, etc., esta todavía lejos de ser considerada tecnología legacy.

nueva necesidad. La data a pasado a ser no precisa, imposible de normalizar. Los joins son lentos cuanto tienes cantidades de data monstruosa.

15 ENGINES BigTable (privativo Google) Desarrollo y uso exclusivo de Google. Tiene 2 componentes esenciales: (1) Google File System (GFS) el cual asegura disponibilidad de los datos por medio de copias redundantes, mientras mas sea consultado un dato mas veces de duplicado asignándosele mas recursos. (2) Chubby Lock Service, el cual es un componente que permite la sincronización de accesos a recursos compartidos. Las tablas se subdividen en tablets con filas que llegan a medir hasta 200mb. A estas filas se les aplica ademas un algoritmo de compresión secreto para optimizar aún mas el espacio. A enero 2008 existían 600 clusters, el mas grande con 2000 servers, el store mas grande es de 700Tbytes y atiende 100k operaciones por segundo. Se utiliza un lenguaje llamado Sawzall.

duplicado asignándosele mas recursos. (2) Chubby Lock Service, el cual es un componente que permite la sincronización de accesos a recursos compartidos.

16 ENGINES BigTable (privativo Google)

17 ENGINES Hypertable Proyecto libre que aplica buenas practicas en la administración de db de gran cantidad de datos y alto volumen de trabajo. La data es guardada como cadenas de bytes, las tablas que lo almacenan son cortadas en secciones continuas y divididas en diversos servidores, estos son conocidos como Range Servers, adicionalmente existen Master Servers que se encargan de tareas administrativas y supervisar los Range Servers (ambos servicios pueden correr en una misma pc). Se utiliza un lenguaje llamado Hypertable Query Language (HQL) Puede usar diferentes sistemas de archivos, pero se recomienda Hadoop Distributed File System (HDFS)

Servers, adicionalmente existen Master Servers que se encargan de tareas administrativas y supervisar los Range Servers (ambos servicios pueden correr en una misma pc).

18 ENGINES Hypertable Coordinador de concurrencia (lock manager) Administra data en memoria Cache de transacciones Aquí se encuentran las celdas de datos

19 ENGINES Hypertable Servicio que da la cara al cliente, coordina las ABC en los Datanodes Guarda la data La misma data se guarda en diferentes Datanodes

20 ENGINES LucidDB Esta basada en EigenBase un software base que permite crear sistemas administradores de datos. LucidDB esta pensada con el propósito de hacer data warehousing y business intelligence. Esta pensada para ser básicamente solo read only, las actualizaciones crean nuevas páginas que reemplazan a las existentes y se guardan versiones de estas. Las páginas miden 32K, se maneja un buffer de 5,000 páginas con la información mas leida. Se usa una técnica de indexación conocida como bitmap, indices y data son comprimidos y se utiliza la técnica del semijoin para determinar la data que es únicamente necesaria acceder por los querys. LucidDB puede acceder directamente a repositorios externos via SQLMED

Esta pensada para ser básicamente solo read only, las actualizaciones crean nuevas páginas que reemplazan a las existentes y se guardan versiones de estas.

21 ENGINES LucidDB Se uso Java pensando en la expansión del producto. Acceso a repositorio s de datos externos Engine principal de LucidDB Data

22 Para leer mas: Toda la información con la cual se a documentado esta presentación es recopilada en este enlace : Y mas información :

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