Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Методы организации параллельных систем баз данных на вычислительных системах с массовым параллелизмом

Диссертация: Методы организации параллельных систем баз данных на вычислительных системах с массовым параллелизмом
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В настоящее время системы управления базами данных (СУБД) используются практически во всех сферах человеческой деятельности, связанных с хранением и переработкой информации. Прогресс, достигнутый в области технологий баз данных, в значительной мере базируется на реляционной модели, предложенной Э. Кодцом на рубеже 60-х — 70-х годов XX века. За свою тридцатилетнюю историю реляционные СУБД прошли… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Архитектура параллельных систем баз данных
    • 1. 1. Терминология параллельных систем баз данных
      • 1. 1. 1. Формы параллелизма
      • 1. 1. 2. Понятие параллельной системы баз данных
    • 1. 2. Требования к параллельной системе баз данных
      • 1. 2. 1. Масштабируемость
      • 1. 2. 2. Производительность
      • 1. 2. 3. Доступность данных
    • 1. 3. Классификация параллельных архитектур
      • 1. 3. 1. Классификация Флинна
      • 1. 3. 2. Структурно-функциональная классификация
      • 1. 3. 3. Классификация Стоунбрейкера
    • 1. 4. Сравнительный анализ архитектур параллельных систем баз данных .48 Ф
    • 1. 5. Архитектура системы Омега
      • 1. 5. 1. Три уровня абстракции системной архитектуры
      • 1. 5. 2. Аппаратная архитектура системы Омега
    • 1. 6. Заключительные замечания к главе 1
  • Глава 2. Методы построения операционного ядра системы Омега
    • 2. 1. Общесистемное программное обеспечение МВС-100/1 ООО
    • 2. 2. Структура операционного ядра системы Омега
    • 2. 3. Организация управления легковесными процессами
      • 2. 3. 1. Особенности распараллеливания работ на МВС
      • 2. 3. 2. Потоковая модель для управления легковесными процессами
      • 2. 3. 3. Диспетчеризация нитей
      • 2. 3. 4. Реализация менеджера нитей
    • 2. 4. Система хранения данных
      • 2. 4. 1. Архитектура системы хранения СУБД Омега
      • 2. 4. 2. Электронная дисковая подсистема
      • 2. 4. 3. Система управления файлами
      • 2. 4. 4. Менеджер наборов
      • 2. 4. 5. Менеджер файлов
    • 2. 5. Организация межпроцессорных коммуникаций
      • 2. 5. 1. Система передачи сообщений
      • 2. 5. 2. Маршрутизатор. f 2.5.3. Кондуктор
    • 2. 6. Заключительные замечания к главе 2
  • Глава 3. Методы управления буферным пулом
    • 3. 1. Введение в проблематику буферизации данных
    • 3. 2. Требования к подсистеме управления буферным пулом СУБД
      • 3. 2. 1. Поиск страницы в буферном пуле
      • 3. 2. 2. Замещение страниц в буферном пуле
      • 3. 2. 3. Избирательное вытеснение страниц
      • 3. 2. 4. Распределение слотов буферного пула между параллельными транзакциями
    • 3. 3. Методы проектирования подсистемы управления буферным пулом параллельной СУБД Омега
      • 3. 3. 1. Архитектура менеджера буферного пула
      • 3. 3. 2. Метод статических и динамических рейтингов
    • 3. 4. Заключительные замечания к главе 3
  • Глава 4. Стратегия замещения страниц
    • 4. 1. Проблема выбора стратегии замещения страниц
    • 4. 2. Требования к стратегии замещения
    • 4. 3. Обзор известных стратегий замещения
      • 4. 3. 1. Стратегия LRU
      • 4. 3. 2. Специальные стратегии замещения. ш 4.3.3. Общие стратегии замещения
    • 4. 4. Концепция алгоритма LFU-K
    • 4. 5. Аналитическая оценка параметра ш алгоритма LFU-K
      • 4. 5. 1. Вероятностная модель
      • 4. 5. 2. Мера для определения параметра т
      • 4. 5. 3. Разложение нормальной функции в ряд Тейлора. щ 4.5.4. Приближенная мера для параметра т
    • 4. 6. Реализация алгоритма LFU-K
    • 4. 7. Результаты экспериментов по сравнительной оценке эффективности алгоритма LFU-2m
      • 4. 7. 1. Стационарное распределение вероятностей обращений
      • 4. 7. 2. Периодическое распределение вероятностей обращений
      • 4. 7. 3. Доступ в режиме OLTP с использованием индексного файла. р 4.7.4. Эксперименты на реальной трассе
    • 4. 8. Выбор значений параметров алгоритма LFU-2m
    • 4. 9. Заключительные замечания к главе 4
  • I. Глава 5. Организация параллельного выполнения запросов в системе с CD архитектурой
    • 5. 1. Стратегия размещения данных в системе Омега
    • 5. 2. Алгоритм балансировки загрузки внутри Омега-кластера
    • 5. 3. Организация параллельного выполнения запросов
      • 5. 3. 1. Модели параллелизации запросов
      • 5. 3. 2. Операторный фрейм
      • 5. 3. 3. Оператор обмена exchange
    • 5. 4. Исполнитель запросов системы Омега
      • 5. 4. 1. Обработка запросов в системе Омега
      • 5. 4. 2. Физическая алгебра
      • 5. 4. 3. Интерфейс исполнителя физических запросов
      • 5. 4. 4. Реализация исполнителя физических запросов
    • 5. 5. Результаты экспериментов
    • 5. 6. Заключительные замечания к главе 5
  • I. Глава 6. Технологические аспекты разработки системы Омега
    • 6. 1. Технология коллективной разработки СУБД Омега
    • 6. 2. Организация коллективной разработки
    • 6. 3. Программная поддержка технологии коллективной разработки
      • 6. 3. 1. Средства поддержки коллективной разработки
      • 6. 3. 2. Интегрированная среда разработчика
      • 6. 3. 3. Расширение среды программирования МВС
    • 6. 4. Заключительные замечания к главе 6

Методы организации параллельных систем баз данных на вычислительных системах с массовым параллелизмом (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

АКТУАЛЬНОСТЬ ТЕМЫ

.

Комплекс сложных научно-технических проблем, связанных с созданием высокопроизводительных и надежных систем баз данных, в условиях перехода общества от индустриальной эры к информационной не только сохраняет, но и усиливает свою актуальность. Об этом свидетельствуют интенсивные научные исследования в области баз данных, проводимые в России и за рубежом [20, 97, 152].

В настоящее время системы управления базами данных (СУБД) используются практически во всех сферах человеческой деятельности, связанных с хранением и переработкой информации. Прогресс, достигнутый в области технологий баз данных, в значительной мере базируется на реляционной модели, предложенной Э. Кодцом [108] на рубеже 60-х — 70-х годов XX века. За свою тридцатилетнюю историю реляционные СУБД прошли путь от научно-исследовательских прототипов, наиболее значительными из которых являются System R [26, 74, 98] и Ingres [219, 220], до коммерческих продуктов, способных хранить и обрабатывать терабайты информации. Однако научная и практическая деятельность человека выдвигает все новые масштабные задачи, требующие обработки сверхбольших баз данных.

Возникновение сверхбольших баз данных связано с расширением видов и сфер применения СУБД. Примерами новых приложений баз данных являются электронная коммерция [151], электронные библиотеки [19, 129, 203], геоинформационные системы [62], мультимедийные архивы [164], научные базы данных [92, 226] и др.

Одной из самых больших научных баз данных является база данных проекта BaBar [131]. Целью эксперимента BaBar является изучение поведения В-мезонов, получаемых на коллайдере PEP-II в Стэндфордском центре линейного ускорителя (Stanford Linear Accelerator Center). Детектор BaBar поставляет около 500 Гбайт информации ежедневно. Данная информация сохраняется в базе данных BaBar, объем которой сегодня составляет более 500 Тбайт. Система включает в себя 2000 процессоров и 100 серверов.

Другим примером сверхбольшой базы данных является база данных проекта EOS/DIS (Earth Observation System/Data Information System) [92, 122, 130], разрабатываемого агентством NASA в США. Система наблюдения земли EOS включает в себя множество спутников, которые собирают информацию, необходимую для изучения долгосрочных тенденций состояния атмосферы, океанов, земной поверхности. Начиная с 1998 года спутники поставляют информацию в объеме 1/3 петабайт (Petabyte — 1015 байт) в год. Предполагается, что к 2010 году общий объем поддерживаемых в системе данных превысит 20 петабайт.

Еще одним примером системы, требующей обработки сверхбольших объемов данных, является система SkyServer проекта SDSS (Sloan Digital Sky Survey) [229]. Данный проект предполагает создание виртуальной обсерватории, доступной через Интернет. База данных проекта должна объединить в себе полную информацию о наблюдениях всех участков звездного неба различными обсерваториями мира. Начальный объем базы данных проекта оценивается в 40 терабайт. Работы по созданию виртуальной обсерватории ведутся также и в России [10].

Фактически единственным эффективным решением проблемы хранения и обработки сверхбольших баз данных является использование параллельных систем баз данных [120], обеспечивающих параллельную обработку запросов на многопроцессорных вычислительных системах. Интенсивные научные исследования в области параллельных СУБД были начаты в 80-х годах. В течение последних двух десятилетий параллельные системы баз данных проделали путь от научно-исследовательских прототипов к полнофункциональным коммерческим продуктам, поставляемым на рынок высонепроизводительных информационных систем. В качестве примеров успешных коммерческих проектов создания параллельных систем баз данных можно привести DB2 Parallel Edition [15], NonStop SQL [61, 99] и NCR Teradata [32]. Подобные системы объединяют до тысячи процессоров и магнитных дисков и способны обрабатывать базы данных в десятки терабайт. Тем не менее, в области параллельных систем баз данных до сих пор остается ряд направлений, требующих дополнительных научных исследований [234]. Одно из них — дальнейшее развитие аппаратной архитектуры параллельных систем баз данных. Как указывается в Асиломарском отчете о направлениях исследований в области баз данных [86], в ближайшем будущем крупные организации будут располагать базами данных объемом в несколько петабайт. Для обработки подобных объемов информации потребуются параллельные машины с десятками тысяч процессоров, что в сотни раз превышает их число в современных системах. Однако современные архитектуры и технологии параллельных систем баз данных вряд ли допускают масштабирование на два порядка. Для параллельных систем баз данных с тысячами процессорных узлов особое значение приобретает проблема обеспечения отказоустойчивости и высокой доступности данных, так как вероятность отказа некоторой аппаратной компоненты в таких системах возрастает в тысячи раз. Поэтому параллельные системы баз данных должны быть системами высокой готовности.

В соответствие с вышесказанным является актуальной задача разработки новых архитектур параллельных систем баз данных, способных обеспечить масштабирование системы до нескольких тысяч процессорных узлов, при обеспечении высокой доступности данных и устойчивости к отказам различных аппаратных компонент.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

.

Цель данной работы состояла в разработке и исследовании новой гибридной архитектуры параллельных систем баз данных, которая в большей мере отвечала бы требованиям производительности, масштабируемости и доступности данных по сравнению с существующими архитектурами. Практическая цель работы состояла в разработке и исследовании новых методов передачи сообщений, управления внешней памятью, буферизации и организации параллельного выполнения запросов применительно к новой гибридной архитектуре.

Для достижения этих целей необходимо было решить следующие основные задачи.

1) Провести сравнительный анализ различных подходов к классификации архитектур многопроцессорных систем в контексте параллельных СУБД и выработать адекватные методы классификации современных архитектур параллельных систем баз данных.

2) Выработать систему требований и провести качественный сравнительный анализ возможных классов архитектур параллельных систем баз данных, на основе которого предложить новую гибридную архитектуру, в большей мере отвечающую предъявляемым требованиям.

3) Разработать методы реализации эффективного операционного ядра параллельной СУБД, отвечающего требованиям новой гибридной архитектуры.

4) Выработать систему требований и провести сравнительный анализ известных алгоритмов замещения страниц в буферном пуле в контексте новой гибридной архитектуры параллельных систем баз данных, на основе чего разработать новый алгоритм замещения, в большей мере отвечающий предъявляемым требованиям. Построить математическую модель этого алгоритма, выполнить оценку его параметров и провести вычислительные эксперименты на искусственных и реальных трассах обращений к страницам диска для подтверждения эффективности предлагаемого подхода.

5) Разработать методы организации параллельного выполнения запросов и балансировки загрузки применительно к новой гибридной архитектуре.

6) Реализовать предложенные методы и алгоритмы в виде прототипа параллельной СУБД Омега на базе отечественного многопроцессорного вычислительного комплекса МВС-100/1 ООО [13, 22]. Используя данный прототип, провести вычислительные эксперименты на тестовых базах данных, подтверждающие эффективность выработанных подходов.

7) Для успешного решения предыдущей задачи выработать технологию коллективной разработки больших программных систем для МВС-100.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

Проведенные в работе исследования базируются на объектно-реляционной модели данных и используют методы математического моделирования. Для решения поставленных задач применялись аппарат теории вероятностей и математического анализа, методы системного, модульного и объектно-ориентированного программирования, а также технология параллельных систем баз данных.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1) предложена новая гибридная иерархическая архитектура (Сйг архитектура) для построения высокоэффективных, масштабируемых, отказоустойчивых параллельных систем баз данных;

2) описана оригинальная аппаратная реализация С/)2 архитектуры, базирующаяся на введении специального вида кластеров (Омега-кластеров) с разделяемыми дисками и двухпроцессорными несимметричными модулями с приватной памятьюразработана новая модель организации легковесных процессов, базирующаяся на парадигме «производитель-потребитель» и использующая механизм «управление посредством потоков данных» — предложена оригинальная архитектура менеджера буферного пула, основанная на использовании избыточного индекса буферного пула и комбинированном методе вычисления рейтингов страницразработан новый эффективный алгоритм замещения страниц в буферном пуле (алгоритм ЦГО-^, ориентированный на использование в параллельных системах баз данных без совместного использования ресурсовпредложена новая модель параллелизации запросов {потоковая модель), позволяющая достичь в контексте Омега-кластера хорошего баланса загрузки при относительно низких накладных расходах на межпроцессорные коммуникации и обеспечивающая автоматическую диспетчеризацию и синхронизацию процессов выполнения операций в дереве плана запроса на базе использования специальных промежуточных буферов (складов) для передачи порций данных от операции-производителя к операции-потребителюразработан оригинальный алгоритм балансировки загрузки на уровне Омега-кластера, в основе которого лежит механизм репликации данных, названный внутрикластерным дублированием', на основе С£>2 архитектуры впервые создан прототип параллельной СУБД Омега для отечественных многопроцессорных вычислительных комплексов серии МВСпредложена технология коллективной разработки больших программных систем для многопроцессорного вычислительного комплекса.

МВС, включающая в себя комплекс концептуальных, организационных и программных средств.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ.

Практическая ценность результатов, полученных в данной работе состоит в следующем:

1) предложенные подходы, методы и алгоритмы могут быть использованы для проектирования и разработки параллельных систем баз данных на базе широкого спектра многопроцессорных систем, начиная от мультипроцессоров с массовым параллелизмом типа МВС-1000 и кончая кластерами типа Beowulf;

2) алгоритм замещения страниц LFU-/T может быть использован для организации эффективной буферизации в различных параллельных системах баз данных без совместного использования ресурсов, а также для кэширования Web-страниц на ргоху-серверах, обслуживающих большое число пользователей WWW;

3) предложенная технология коллективной разработки больших программных систем для многопроцессорного вычислительного комплекса МВС-100 может быть перенесена в среду МВС-1000 и использована для создания сложных программных систем различного назначения.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ.

Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения и библиографии. Объем диссертации составляет 247 страниц, объем библиографии — 246 наименований.

Основные результаты диссертации полностью опубликованы в работах [33−35, 44−58, 63−65, 166, 213−217, 246]. Статья [47] стала призером конкурса РФФИ {грант 00−07−99 602) среди научно-популярных статей, посвященных научным исследованиям, проводимым при финансовой поддержке РФФИ. Статья [54] была отмечена редколлегией как одна из лучших за весь период существования указанного научного журнала.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ.

Основные положения диссертационной работы, разработанные модели, методы, алгоритмы и результаты вычислительных экспериментов многократно докладывались на международных и всероссийских научных конференциях, в том числе:

— на IV Международном семинаре по параллельным и распределенным базам данных PaDD'2001 в составе XII Международной конференции по базам данных и экспертным системам DEXA'2001 (Мюнхен, Германия, 3−7 сентября, 2001 г.) при финансовой поддержке РФФИ {грант 01−07−93 514);

— на III Восточно-европейской конференции по базам данных и информационным системам — ADBIS'99 (Марибор, Словения, 13−16 сентября.

1999 г.) при финансовой поддержке РФФИ {грант 99−07−93 023);

— на Международном симпозиуме по базам данных и информационным системам ADBIS'97 (Санкт-Петербург, 2−5 сентября 1997 г.).

— на IV Международной Балтийской конференции IEEE по базам данных и информационным системам — BalticDB&IS'2000 (Вильнюс, Литва, 1−5 мая 2000 г.);

— на 3-й Международной конференции по программированию и информационным технологиям CSIT'2001 (Уфа, 21−26 сентября 2001 г.);

— на 2-й Международной конференции по программированию и информационным технологиям CSIT'2000 (Уфа, 18−23 сентября 2000 г.);

— на 1-й Международной конференции по программированию и информационным технологиям CSIT'99 (Москва, 18−22 января 1999 г.) — на Международном семинаре «Методы прикладной математики и информационные технологии в многодисциплинарных исследованиях и проектах» (Омск, 6−8 октября 1998 г.);

— на Международной конференции «Распределенные системы: оптимизация и приложения в экономике и науках об окружающей среде» -DSO'2000 (Екатеринбург, 30 мая — 2 июня 2000 г.);

— на Всероссийской научной конференции «Высокопроизводительные вычисления и их приложения» (Черноголовка, 30 октября — 2 ноября.

2000 г.);

— на Всероссийской научной конференции «Научный сервис в сети Internet» (Новороссийск, 20−25 сентября 1999 г.);

— на Всероссийской научной конференции «Фундаментальные и прикладные аспекты разработки больших распределенных программных комплексов» (Новороссийск, 21−26 сентября 1998 г.).

НАПРАВЛЕНИЯ ДАЛЬНЕЙШИХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

Теоретические исследования и практические разработки, выполненные в рамках этой диссертационной работы, предполагается продолжить по следующим направлениям.

1) Проведение экспериментальных исследований различных конфигураций кластеров в системах CD2 архитектурой. В рамках данного направления предполагается создать программу, эмулирующую работу системы баз данных с CD2 архитектурой, и с помощью нее провести вычислительные эксперименты, исследующие эффективность распараллеливания запросов в режимах OLTP и OLAP для различных топологий внутрикластерных межпроцессорных соединений.

2) Доказательство или опровержение гипотезы оптимальности алгоритма LFU-A", утверждающей, что любой алгоритм вытеснения, использующий не больше информации о трассе, чем использует алгоритм LFU-A, не может показывать эффективность, превышающую эффективность алгоритма LFU-J5T.

3) Исследование применимости стратегии замещения LFU-J5T для кэширования Web-страниц на ргоху-серверах, обслуживающих большое число пользователей WWW. В рамках этого направления мы предполагаем интегрировать алгоритм LFU-2 в программу Squid операционной системы UNIX/Linux и провести вычислительные эксперименты по оценке эффективности этого алгоритма в сравнении с другими известными алгоритмами.

4) Разработка методов оптимизации параллельных запросов, ориентированных на системы баз данных с CD2 архитектурой.

5) Разработка методов и алгоритмов для поддержки абстрактных типов данных в параллельных системах баз данных с CD2 архитектурой.

6) Разработка объектно-реляционной версии прототипа параллельной СУБД Омега для многопроцессорного вычислительного комплекса МВС-1000.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В настоящей диссертационной работе были рассмотрены вопросы аппаратной архитектуры, межпроцессорных коммуникаций, управления внешней памятью, буферизации и организации выполнения запросов в параллельных системах баз данных на вычислительных системах с массовым параллелизмом. Предложен комплекс новых концепций и методов для построения масштабируемых, высокопроизводительных и отказоустойчивых систем баз данных с иерархической аппаратной архитектурой. Для экспериментального исследования описанных подходов на базе предложенных методов был реализован прототип параллельной СУБД Омега для отечественного многопроцессорного комплекса МВС-100. На базе созданного прототипа была выполнена серия тестовых испытаний, подтверждающих высокую эффективность подходов, предложенных в диссертационной работе.

Работа выполнялась при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты 00−07−90 077, 97−07−90 148).

В заключение перечислим основные полученные результаты диссертационной работы, приведем данные о публикациях и апробациях, и рассмотрим направления дальнейших исследований в данной области.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Н., Воеводин Вл.В., Жуматий С. А. Кластеры и суперкомпьютеры — близнецы или братья? // Открытые системы. -2000. -№ 5−6. -С. 9−14.
  2. И., Кулагин М. Современные дисковые системы RAID // Открытые системы. 1995. № 3. С. 50−55.
  3. Г. Г. Параллельные архитектуры серверов баз данных // СУБД. -1995. -№ 2. -С. 32−44.
  4. Бек Л. Введение в системное программирование. -М.: Мир, 1988. -448 с.
  5. Бек К. Экстремальное программирование // Открытые системы. -2000. -№ 1−2. -С. 59−65. •
  6. Борисов М. UNIX-кластеры // Открытые системы. -1995. -№ 2. -С. 22−28.
  7. Ф.ГТ. Как проектируются и создаются программные комплексы. -М.: Наука, 1979. -252 с.
  8. Ван ТасселД. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ. -М.: Мир, 1985. -281 с.
  9. КВ. Технология программирования. -Киев: Техшка, 1984. -250 с.
  10. В.В. и др. Проект Российской виртуальной обсерватории // Научный сервис в сети Интернет: Труды Всероссийск. науч. конф. (23−28 сентября 2002 г., г. Новороссийск). -М.: Изд-во МГУ, 2002. С. 11.
  11. Вл.В., Капитонова А. П. Методы описания и классификации архитектур вычислительных систем. -М: Изд-во МГУ, 1994. -103 с.
  12. A.A. Тесты ТРС // СУБД. -1995. -№ 2. -С. 70−78.
  13. M.JI. Мультипроцессорная вычислительная система на базе транспьютерной идеологии // Алгоритмы и программные средства параллельных вычислений: Сб. науч. тр. / ИММ УрО РАН. -Екатеринбург: УрО РАН, 1995. -С. 61−68.
  14. Н. Суперкомпьютеры nCube // Открытые системы. -1995. -№ 2. -С. 42−47.
  15. Н. Семейство реляционных баз данных IBM DB2 // СУБД. -1997.-№ 2.-С. 5−17.
  16. .В., Пайк P. UNIX универсальная среда программирования. -М.: Финансы и статистика, 1992. -304 с.
  17. КнутД.Э. Искусство программирования, т. 1. Основные алгоритмы, 3-е изд. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. -720 с.
  18. КнутД.Э. Искусство программирования, т. 3. Сортировка и поиск, 2-е изд. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. -832 с.
  19. М.Р., Новиков Б. А. Электронные библиотеки новый класс информационных систем // Программирование. -2000. -№ 3. -С. 3−8.
  20. М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. -М.: Финансы и статистика, 2002. -800 с.
  21. В. Архитектуры с распределенной разделяемой памятью // Открытые системы. -2001. -№ 3. -С. 15−23.
  22. В.В. Параллельные вычислительные системы. -М.: «Нолидж», 1999. -320 с.
  23. В.В., Гареев А. Ф., Васютин C.B., РайхВ.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. 2-е издание. -М.: Нолидж, 2001.-496 с.
  24. С.Д. Логическая оптимизация запросов в реляционных СУБД // Программирование. -1989, № 6. -С. 46−59.
  25. С.Д. Методы оптимизации выполнения запросов в реляционных СУБД// Сб. Итоги науки и техники. Вычислительные науки. -Т.1. -М.: ВИНИТИ, 1989. -С. 76−153.
  26. С.Д. Развитие идей и приложений реляционной СУБД System R // Сб. Итоги науки и техники. Вычислительные науки. -Т.1. -М.: ВИНИТИ, 1989. -С. 3−75.
  27. С.Д. Операционные системы для управления базами данных // СУБД. -1996. -№ 3. -С. 95−102.
  28. Кузнецов С Д. Реляционные системы управления базами данных: введение // Открытые системы. -1995. -№ 4. -С. 17−27.
  29. Кузнецов С Д. СУБД и файловые системы. -М.: Майор, 2001. -176 с.
  30. М., Волков Д. Современные суперкомпьютеры: состояние и перспективы // Открытые системы. -1995. -№ 6. -С. 33−40.
  31. А.О. Разработка ОС коллективного использования для многопроцессорной супер-ЭВМ МВС-100 // Транспьютерные системы и их применение: Тез. докл. Всероссийск. науч. конф. -М.: ИПМ им. Келдыша, 1995. -С. 17−24.
  32. Лисянский К, Слободяников Д. СУБД Teradata для ОС UNIX // СУБД. -1997. -№ 5−6.-С. 25−46.
  33. Т.Ю., Соколинский Л. Б. Организация параллельного исполнителя запросов на базе многопроцессорного вычислительного комплекса МВС-100/1 ООО // Вестник Челябинского университета. Сер. 3. Математика, механика, информатика. -2002. -№ 1(6). -С. 177−188.
  34. Митчел Д.А.П., Томпсон Дж.А., Мансон Г. А., Брукс Г. Р. Внутри транспьютера. -М.: Мейкер, 1993. -206 с.
  35. М.Т., Валдуриз П. Распределенные и параллельные системы баз данных // СУБД. -1996. -№ 4. -С. 4−26.
  36. А.К. Методы отладки и мониторинга параллельных программ // Программирование. -1994. -№ 3. -С 39−63.
  37. .А. Современные средства программной инженерии для создания открытых прикладных информационных систем // СУБД. -1995. -№ 1. -С. 139−144.
  38. В.В., Василиади A.A. Сборочное параллельное программирование // Вестник Челябинского университета. Сер. 3. Математика, механика, информатика. -1999. -№ 2(5). -С. 161−175.
  39. В.О. Языки и методы программирования в системе «Эльбрус». -М.: Наука, 1989. -392 с.
  40. В. О., Соколинский Л. Б. Применение знаний об интерфейсах втехнологии разработки модульных надежных программ // Методы повышения качества программного обеспечения. -Владивосток. -1990. -С. 58−60.
  41. Л.Б. Исполнитель физических запросов СУБД Омега.
  42. Технич. отчет OMEGA04. ЧелГУ, 1999. -26 с. (http://www.csu.ru/~sok/papers/omegarep/engine.html)
  43. Л.Б. Организация параллельного выполнения запросов вмногопроцессорной машине баз данных с иерархической архитектурой // Программирование. -2001. -№ 6. -С. 13−29.
  44. Л.Б. Организация формульных вычислений в составе баз данных // Приборы и системы управления. -1997. -№ 3. -С. 50−52.
  45. Л.Б. Параллельные машины баз данных // Природа. Естественно-научный журнал Российской академии наук. -2001. -№ 8. -С. 10−17.
  46. Л.Б. Система управления файлами СУБД Омега. Технич. отчет OMEGAU3. -ЧелГУ, 1998. 25 с. (http://www.csu.ru/~sok/papers/omegarep/filesys.html)
  47. Л.Б. Структура системного окружения СУБД Омега. Технич. отчет OMEGA02. -ЧелГУ, 1998. (http://www.csu.ru/~sok/papers/omegarep/structure.html)
  48. Л.Б. Структура средств компьютерной поддержки процесса прототипирования параллельной СУБД Омега для мультипроцессорной вычислительной системы МВС-100/1 ООО // Программные продукты и системы. -1999. -№ 2. -С. 15−19.
  49. Л.Б. Эффективный алгоритм замещения страниц для буферизации обменов с дисками в параллельной системе баз данных без совместного использования ресурсов // Вычислительные методы и программирование. -2002. -Том 3, № 1. -С. 113−130.
  50. Л.Б., Захарьевич В. А. Объектно-ориентированное программирование в среде Clipper 5.0 // Материалы I Межрегионального семинара по объектно-ориентированному программированию (24−26 сентября 1991, Минск). -Минск: НИФ «SCI», 1991. -С. 19−23.
  51. Л.Б., Лымаръ Т. Ю. О выборе оптимального плана выполне• ния запроса в параллельной системе баз данных // Проблемы оптимизации и экономические приложения: Тезисы докладов международной конференции. -Омск: Омск. гос. ун-т, 1997. -С. 146.
  52. Л.Б., Цымблер М. Л. Принципы реализации системы управления файлами в параллельной СУБД Омега для МВС-100 // Вестник Челябинского университета. Сер. 3. Математика, механика, информатика. -1999.-№ 2(5). -С. 176−199.
  53. Л.Б., Цымблер М. Л. Проект создания параллельной СУБД Омега на базе суперкомпьютера МВС-100/1 ООО // Телематика'98: Тез.• докл. Всероссийск. науч.-метод. конф. (8−11 июня 1998 г., Санкт-Петербург). -СПб: Вузтелекомцентр, 1998. -С. 154−155.
  54. Е.К. Теория дзета-функции Римана. -М.: ИЛ, 1953. -346 с.
  55. Дж., УидомДж. Введение в системы баз данных. -М.: ЛОРИ, 2000. -347 с. 6.Хаманн Ф. Отказоустойчивая операционная система Tandem NonStop Kernel // Открытые системы. -1997. -№ 3. -С. 32−36.
  56. В.Я. Геоинформационные системы и технологии. -М.: Финансы и статистика, 1998.
  57. С.В. Операционная среда Emacs // Открытые системы. -№ 4. -1997.-С. 11−15.
  58. В. Системы IBM SP2 // Открытые системы. -1995. -№ 6. -С. 53−60.
  59. В. Отказоустойчивые серверы ServerNet // Открытые системы. -1996.-№ 3.-С. 5−11.
  60. ШэнкДэ/с. Технология клиент/сервер и ее приложения. Руководство Novell. -М.: ЛОРИ, 1995. -418 с.
  61. Apers P.M.G., van den Berg С.A., Flokstra J., Grefen P. W.P. J., Kersten M.L., Wilschut A.N. Prisma/DB: a Parallel Main-Memory Realational DBMS // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. -1992. -Vol. 4, No. 6.-P. 541−554.
  62. AhoA. V., Denning P. J., Ullman J.D. Principles of Optimal Page Replacement // Journal of the ACM. -1971. -Vol. 18, No. l.-P. 80−93.
  63. Alonso R., Barbara D., Garcia-Molina H. Data Caching Issues in an Information Retrieval System // ACM Transactions on Database Systems. -1990. -Vol. 15, No. 3. -P. 359−384.
  64. Amza C., et al. ThreadMarks: Shared Memory Computing on Networks of Workstations // IEEE Computer. -1996. -Vol. 29, No. 2. -P. 18−28.
  65. Astrakan M. M., et al. System R: Relational Approach to Database Management // ACM Transactions on Database Systems. -1976. -Vol. 1, No. 2. -P. 97−137.
  66. Bach M.J. The Design of the UNIX Operating System. -Prentice-Hall, 1987.
  67. Ballinger C., Fryer R. Born To Be Parallel: Why Parallel Origins Give Teradata an Enduring Performance Edge // IEEE Data Engineering Bulletin. -1997. -Vol. 20, No. 2. -P. 3−12.
  68. Baru C. K., et al. DB2 Parallel Edition // IBM System Journal. -1995. -Vol. 34, No. 2. -P. 292−322.
  69. BeladyL.A. A Study of Replacement Algorithms for Virtual-Storage Computer // IBM Systems Journal. -1966. -Vol. 5, No. 2. -P. 78−101.
  70. Bell C.G., Gray J. What’s next in high-performance computing? // Communications of the ACM. -2002. -Vol. 45, No. 2. -P. 91−95.
  71. Bell D., MorreyL, PoghJ. Software Engineering. A programming Approach. -Prentice Hall, 1992. -338 P.
  72. Bergsien B., Couprie M., Valdurez P. Overview of Parallel Architectures for Databases // The Computer Journal. -1993. -Vol. 36, No. 8. -P. 734−740.
  73. Berliner B. CVS: Parallelizing Software Development. http://www.hu.freebsd.org/hu/doc/psd/28.cvs/paper.html.
  74. Bernstein P.A., et al. The Asilomar Report on Database Research // ACM SIGMOD Record. -1998. -Vol. 27, No. 4. -P. 74−80.
  75. BhideA. An Analysis of Three Transaction Processing Architectures // Fourteenth International Conference on Very Large Data Bases (VLDB'88), August 29 September 1, 1988, Los Angeles, California, USA, Proceedings. -Morgan Kaufmann, 1988. -P. 339−350.
  76. BoralH., Alexander W., ClayL., Copeland G., Sanforth S., Franklin M., Hart B., Smith M., Valduriez P. Prototyping Bubba: a Highly Parallel Database System // IEEE Trans, on Knowledge and Data Engineering. -1990. -Vol. 2, No. 1. -P. 4−24.
  77. Boral H., DeWitt D.J. Applying Data Flow Techniques to Data Base Machines // IEEE Computer. -1982. -Vol. 15, No. 8. -P. 57−63.91 .Bouganim L., Florescu D., Valduriez P. Dynamic Load Balancing in
  78. Hierarchical Parallel Database Systems // VLDB'96, Proceedings of 22th International Conference on Very Large Data Bases, September 3−6, 1996, Mumbai (Bombay), India. -Morgan Kaufmann, 1996. -P. 436−447.
  79. Brown P., Stonebraker M. BigSur: A System For the Management of Earth Science Data // VLDB'95, Proceedings of 21th International Conference on Very Large Data Bases, September 11−15, 1995, Zurich, Switzerland. -Morgan Kaufmann, 1995. -P. 720−728.
  80. Bultzingsloewen G. Optimizing SQL Queries for Parallel Execution // ACM SIGMOD Record. -1989. -Vol. 18, No. 4. -P. 4−11.
  81. Bultzingsloewen G.v., et al. KARDAMOM A Dataflow Database Machine
  82. For Real-Time Applications // SIGMOD Record. -1988. -Vol. 17, No. 1. -P. 44−50.
  83. Carey M.J., JauhariR., Livny M. Priority in DBMS Resource Scheduling // Proceedings of the Fifteenth International Conference on Very Large Data Bases, August 22−25, 1989, Amsterdam, The Netherlands. -Morgan Kaufmann, 1989. -P. 397−410
  84. R.T., Vianu V. SIGMOD Sister Societies // SIGMOD Record. -2000. -Vol. 29, No. l.-P. 4−15.
  85. Chamberlin D.D., et al. A History and Evaluation of System R // Communications of the ACM. -1981. -Vol. 24, No. 10. -P. 632−646.
  86. Chambers L., Cracknell D. Parallel Features of NonStop SQL // Proceedings of «the 2nd International Conference on Parallel and Distributed Information
  87. Chen M.-S., YuP.S., Wu K.-L. Optimization of Parallel Execution for Multi* Join Queries // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. -1996.-Vol. 8, No. 3.-P. 416−428.
  88. Christodoulakis S. Estimating record selectivities // Information Systems. -1983.-Vol. 8, No. 2. -P. 105−115.
  89. CoddE.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks // Communications of the ACM. -1970. -Vol. 13, No. 6. -P. 377−387.
  90. Coffman E.G., Denning P.J. Operating Systems Theory. -Prentice-Hall, 1973.
  91. Comer D. The Ubiquitous B-Tree // ACM Computing Surveys. -1979. -Vol. 11, No. 2.-P. 121−137.
  92. Copeland G.P., Keller T. A Comparison Of High-Availability Media Recovery Techniques // Proceedings of the 1989 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Portland, Oregon, May 31 June 2, 1989. -ACM Press, 1989. -P. 98−109.
  93. Cyclic CVSweb page. http://www.cyclic.com/cyclic-pages/web-cvsweb.html.
  94. Darwen H., Date C.J. The Third Manifesto // ACM SIGMOD Record. -1995. -Vol. 24, No. 1.-P. 39−49.
  95. Dasgupta S. A Hierarchical Taxonomic System for Computer Architectures I I IEEE Computer. -1990. -Vol. 23, No. 3. -P. 64−74.
  96. Davison W. Parallel Index Building in Informix OnLine 6.0 // Proceedings of the 1992 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, San Diego, California, June 2−5, 1992. -ACM Press, 1992. -P. 103.
  97. Denning P J. The Working Set Model for Program Behaviour // Communications of the ACM. -1968. -Vol. 1 l, No. 5. -P. 323−333.
  98. DeWitt D.J., et al. The Gamma database machine project // IEEE Transactins on Knowledge and Data Engineering. -1990. -Vol. 2, No. 1. -P. 44−62.
  99. DeWitt D.J., Gerber R.H. Multiprocessor Hash-Based Join Algorithms // VLDB'85, Proceedings of 11th International Conference on Very Large Data Bases, August 21−23,1985, Stockholm, Sweden. -Morgan Kaufmann, 1985. -P. 151−164.
  100. Dozier J. Access to data in NASA’s Earth observing system // Proceedings of the 1992 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, San Diego, California, June 2−5, 1992. -ACM Press, 1992. -P. 1.
  101. Effelsberg W., Haerder T. Principles of Database Buffer Management // ACM Trans, on Database Systems. -1984. -Vol. 9, No. 4. -P. 560−595.
  102. Englert S., Glasstone R» Hasan W. Parallelism and its Price: A Case Study of NonStop SQL/MP // ACM SIGMOD Record. -1995. -Vol. 24, No. 4. -P. 61−71.
  103. Faloutsos C., Ng R.T., Sellis T.K. Predictive Load Control for Flexible Buffer Allocation // 17th International Conference on Very Large Data Bases, September 3−6,1991, Barcelona, Catalonia, Spain, Proceedings. -Morgan Kaufmann, 1991. -P. 265−274.
  104. Flynn M.J. Computer Organization and Architecture // Operating Systems, An Advanced Course. -Springer, 1978 (Lecture Notes in Computer Science-1. Vol. 60). -P. 17−98.
  105. Flynn M.J. Very High Speed Computing Systems // Proc. IEEE. -1966. -Vol. 54.-P. 1901−1909.
  106. Flynn M.J., Rudd K. W. Parallel architectures // ACM Computing Surveys. 1996. -Vol. 28, No. 1. -P. 67−70.
  107. FoxE.A., Akscyn R.M., Furuta R.K., LeggettJ.J. Digital libraries // Communications of the ACM. -1995. -Vol. 38, No. 4. -P. 22−28.
  108. Frew J., Dozier J. Data Management for Earth System Science // ACM SIGMOD Record. 1997. -Vol. 26, No. 1. -P. 27−31.
  109. Gaponenko I., et al. The BaBar Database: Challenges, Trends and Projections II Proc. of Int. Conf. on Computing in High Energy and Nuclear Physics (CHEP'01), September 3 7, 2001, Beijing, China. -Science Press, 2001.
  110. Garcia-Molina H., Ullman J.D., WidomJ. Database System Implementation. -Prentice Hall, 2000. -653 p.
  111. Gibson G.A., Vitter J.S., Wilkes J. Strategic directions in storage I/O issues in large-scale computing // ACM Computing Surveys. -1996. -Vol. 28, No. 4. -P.779−793.
  112. Graefe G. Encapsulation of Parallelism in the Volcano Query Processing Systems // Proceedings of the 1990 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Atlantic City, NJ, May 23−25, 1990. -ACM Press, 1990. -P. 102−111.
  113. Graefe G. Query evaluation techniques for large databases // ACM Comput• ing Surveys. -1993. -Vol. 25, No. 2. -P. 73−169.
  114. Graefe G. Volcano An Extensible and Parallel Query Evaluation System // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. -1994. -Vol. 6, No. 1. -P. 120−135.
  115. Gray J. Notes on Data Base Operating Systems // Operating Systems, An
  116. Advanced Course.-Springer, 1978 (Lecture Notes in Computer Science- Vol.60). -P. 393−481.
  117. Gray J., et al. The Recovery Manager of the System R Database Manager // ACM Computing Surveys. -1981. -Vol. 13, No. 2. -P. 223−243.
  118. Gray J., Graefe G. The Five-Minute Rule Ten Years Later, and Other Computer Storage Rules of Thumb // SIGMOD Record. -1997. -Vol. 26, No. 4. -P. 63−68.
  119. Gray J., Reuter A. Transaction Processing: Concepts and Techniques. -Morgan Kaufmann, 1993. 1070 p.
  120. Haerder T., Reuter A. Principles of Transaction-Oriented Database Recovery m II ACM Computing Surveys. -1983. -Vol. 15, No. 4. -P. 287−317.
  121. Hasan W. Optimization of SQL Queries for Parallel Machines. (Lecture notes in computer science, Vol. 1182). -Berlin, New York: Springer, 1996. -133 p.
  122. Heising W.P. Note on Random Addressing Techniques // IBM Systems Journal. -1963. -Vol. 2, No. 2. -P. 112−116.
  123. Hong W., Stonebraker M. Optimization of Parallel Query Execution Plans in XPRS // Distributed and Parallel Databases. -1993. -Vol. 1, No. 1. -P. 9−32.
  124. Hsiao H. I., De Witt D. J. A Performance Study of Three High Availability Data Replication Strategies // Distributed and Parallel Databases. -1993. -Vol. 1, No. l.-P. 53−80.
  125. Jarke M., Koch J. Query optimization in database systems I I ACM Computing Surveys. -1984. -Vol. 16, No. 2. -P. 111−152.
  126. Kalakota R., Whinston A. Readings in Electronic Commerce. -Addison-Wesley, 1997.
  127. Kim W. Highly Available Systems for Database Applications // ACM Computing Surveys. -1984. -Vol. 16, No. 1. -P. 71−98.
  128. King G. M., Dias D. M, Yu P. S. Cluster Architectures and S/390 Parallel Sysplex Scalability // IBM Systems Journal. -1997. -Vol. 36, No. 2. -P. 221−241.
  129. Kotsis G. Interconnection Topologies for Parallel Processing Systems // PARS Mitteilungen. -1993. -No. 11. -P. 1−6.
  130. Kronenberg N.P., Levy H.M., Strecker W.D. VAXclusters: A Closely-Coupled Distributed System // ACM Transactions on Computer Systems. -1986. -Vol. 4, No. 2. -P. 130−146.
  131. Lakshmi M.S., Yu P. S. Effectiveness of Parallel Joins // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. -1990. -Vol. 2, No. 4. -P. 410−424.
  132. Lampson B. W. Atomic Transactions // Distributed Systems Architecture and Implementation, An Advanced Course. -Springer, 1981 (Lecture Notes in Computer Science- Vol. 105). -P. 246−265.
  133. Lohman G.M., et al Query Processing in R* // Query Processing in Database Systems. -Springer, 1985. -P. 31−47.
  134. Lorie R., et al. Adding Intra-transaction Parallelism to an Existing DBMS:
  135. Early Experience // Data Engineering Bulletin. -1989. -Vol. 12, No. 1. -P. 2−8.
  136. Lu G. Multimedia Database Management System. -Artech House, 1999.
  137. Lu H., Shan M.-C., Tan K.-L. Optimization of Multi-Way Join Queries for Parallel Execution // 17th International Conference on Very Large Data Bases, September 3−6,1991, Barcelona, Catalonia, Spain, Proceedings. -Morgan
  138. Kaufmann, 1991. -P. 549−560.
  139. Makowski A.M., Nelson R. Optimal Scheduling for a Distributed Parallel
  140. Processing Model. Tech. Rept. 17 449, IBM Research, 1992.
  141. Mattson R.L., et al. Evaluation techniques for storage hierarchies // IBM Systems Journal. -1970. -Vol. 9, No. 2. -P. 78−117.
  142. Menon J. A Study of Sort Algorithms for Multiprocessor Database Machines // VLDB'86 Twelfth International Conference on Very Large Data Bases, August 25−28,1986, Kyoto, Japan, Proceedings. -Morgan Kaufmann, 1986. -P. 197−206.
  143. NgR.T., Faloutsos C., Sellis T.K. Flexible Buffer Allocation Based on Marginal Gains//Proceedings of the 1991 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Denver, Colorado, May 29−31, 1991. -ACM Press, 1991. -P. 387−396.
  144. Nick J. M., Moore B. B., Chung J.-Y., Bowen N. S. S/390 Cluster Technology: Parallel Sysplex // IBM Systems Journal. -1997. -Vol. 36, No. 2. -P. 172−201.
  145. Nicola V.F., Dan A., Dias D.M. Analysis of the generalized clock buffer replacement scheme for database transaction processing // ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review. -1992. -Vol. 20, No. 1. -P. 34−46.
  146. Norman M. G., Zurek T., Thanisch P. Much Ado About Shared-Nothing // ACM SIGMOD Record. -1996. -Vol. 25, No. 3. -P. 16−21.
  147. OldehoeftR. R. Multithreaded Computer Systems // Proceedings• Supercomputing'92, November 16−20,1992, Minneapolis, MN, USA. -IEEE Computer Society, 1992. -P. 772−775.
  148. O’Neil E.J., O’Neil P.E., Weikum G. An optimality proof of the LRU-K page replacement algorithm // Journal of the ACM. -1999. -Vol. 46, No. 1. -P. 92 112.
  149. Orfali R, Harkey D., Edwards J. Essential Client/Server Survival Guide. -NY: John Wiley, 1994. -P. 109.
  150. Ozsu M.T., Valduriez P. Principles of Distributed Database System. -Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1991. 562 p.
  151. Palmer M., Zdonik S.B. Fido: A Cache That Learns to Fetch // 17th1. ternational Conference on Very Large Data Bases, September 3−6, 1991, t Barcelona, Catalonia, Spain, Proceedings. -Morgan Kaufmann, 1991.-P. 255−264.
  152. Patterson D.J. Hardware Technology Trends and Database Opportunities, SIGMOD Conference 1998 Keynote Speech, Video // ACM SIGMOD Digital Symposium Collection. -1999. -Vol. 1, No. 2.
  153. Patterson D.A., Gibson G.A., Katz R.H. A Case for Redundant Arrays of Inexpensive Disks (RAID) // Proceedings of the 1988 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Chicago, Illinois, June 1−3, 1988. ACM Press 1988. 1988. P. 109−116.
  154. Pfister G. Sizing Up Parallel Architectures // DataBase Programming & Design OnLine (http://www.dbpd.com). May 1998. -Vol. 11, No. 5.
  155. PGI Supercompilers and Advanced Development Tools for the Intel i860. http://www.pgroup.com/i860home.html.
  156. Pramanik S., Tout W.R. The NUMA with Clusters of Processors for Parallel Join // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. -1997. -Vol. 9, No. 4. -P. 653−666.
  157. Query Processing in Parallel Relational Database Systems / edited by. Lu H., Ooi B.-C., Tan K.-L. -IEEE Computer Society Press, 1994. -382 p.
  158. Rabinovich M. t Spatscheck O. Web Caching and Replication. -Addison-Wesley, 2001.-361 p.
  159. Rahm E. A Framework for Workload Allocation in Distributed Transaction Processing Systems // Journal of Systems and Software. -1992. -Vol. 18. -P. 171−190.
  160. Rahm E. Parallel Query Processing in Shared Disk Database Systems // ACM SIGMOD Record. -1993. -Vol. 22, No. 4. -P. 32−37.
  161. Reiter A. A Study of Buffer Management Polices for Data Management Systems. Tech. Summary Rep. No. 1619, Mathematics Research Center, Univ. of Wisconsin, Madison, March 1976.
  162. Richardson J.P., Lu H., Mikkilineni K. Design and Evaluation of Parallel Pipelined Join Algorithms // Proceedings of the ACM SIGMD 1987 Annual Conference, San Francisco, California, May 27−29, 1987. -ACM Press, 1987. -P. 399−409.
  163. Rodriguez-Rosell J. Empirical data reference behavior in database system // IEEE Computer. -1976. -Vol. 9, No. 11. -P. 9−13.
  164. Rodriguez-Rosell J., DupuyJ.P. The Working Set Model for Program Behaviour // Communications of the ACM. -1973. -Vol. 16, No. 4. -P. 247−253.
  165. Sacco G. M., Schkolnick M. Buffer management in relational database systems // TODS. -1986. -Vol. 11, No. 4. -P. 473−498.
  166. SchatzB., Chen H. Digital Libraries: Technological Advances and Social Impacts // IEEE Computer. -1999. -Vol. 32, No. 2. -P. 45−50.
  167. SevcikK.C. Application Scheduling and Processor Allocation in Multiprogrammed Parallel Processing Systems. Technical Report CSRI-282. Computer Systems Research Institute. University of Toronto. Toronto, Canada, 1993.-34 p.
  168. Shasha D. Database Tuning A Principled Approach. -Prentice-Hall, 1992.
  169. Skillicorn D.B. A Taxonomy for Computer Architectures // IEEE Computer. -1988.-Vol. 21, No. 1.-P. 46−57.
  170. Measurement and Modeling of Computer Systems, May 1−4, 1999, Atlanta, Georgia, USA, Proceedings. -1999. -P. 122−133.
  171. Smith A.J. Sequentiality and Prefetching in Database Systems // ACM Transactions on Computer Systems. -1978. -Vol. 3, No. 3. -P. 223−247.
  172. Sokolinsky L.B. Interprocessor Communication Support in the Omega Parallel Database System // Proc. of the 1st Int. Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT*99), Moscow, January 18−22, 1999.
  173. Sterling T., et all BEOWULF: A Parallel Workstation for Scientific
  174. Computation // Proceedings of the 1995 International Conference on Parallel
  175. Processing, August 14−18,1995, Urbana-Champain, Illinois, USA. Volume I: Architecture. -CRC Press, 1995. -P. 11−14.
  176. Stonebraker M., et al. The Design and Implementation of INGRES // ACM Transactions On Database Systems. -1976. -Vol. 1, No. 3. -P. 189−222.
  177. Stonebraker M. Retrospection on a Database System // ACM Transactions On Database Systems. -1980. -Vol. 5, No. 2. -P. 225−240.
  178. Stonebraker M. Operating System Support for Database Management // Communications of the ACM. -1981. -Vol. 24, No. 7. -P. 412−418.1.
  179. Stonebraker M. The case for shared nothing // Database Engineering Bulletin. -1986. -Vol. 9, No. l.-P. 4−9.9 223. Stonebraker M. Inclusion of New Types in Relational Data Base Systems //
  180. DE 1986: Proceedings of the Second International Conference on Data Engineering, February 5−7, 1986, Los Angeles, California, USA. -IEEE Computer Society, 1986. -P. 262−269.
  181. Stonebraker M., Katz R.H., Patterson D.A., Ousterhout J.K. The Design of
  182. XPRS // Fourteenth International Conference on Very Large Data Bases, August 29 September 1, 1988, Los Angeles, California, USA, Proceedings.-Morgan Kaufmann, 1988. -P. 318−330.
  183. Stonebraker M., et al. Third-Generation Database System Manifesto // ACM
  184. SIGMOD Record. -1990. -Vol. 19, No. 3. -P. 31−44.
  185. Stonebraker M., Frew J., Gardeis K., Meredith J. The Sequoia 2000
  186. Benchmark // Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Washington, D.C., May 26−28, 1993. -ACM Press, 1993.-P. 2−11.
  187. Strickland J.P., Uhrowczik P.P., Watts V.L. IMS/VS: An Evolving System // IBM Systems Journal. -1982. -Vol. 21, No. 3. -P. 490−510.
  188. Szalay A.S., et al The SDSS SkyServer Public Access to the Sloan Digital Sky Server Data// Proceedings of the 2002 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Madison, Wisconsin, June 3−6,2002. -ACM Press, 2002.
  189. TengJ.Z., Gumaer R.A. Managing IBM Database 2 Buffers to Maximize Performance // IBM Systems Journal. -1984. -Vol. 23, No. 2. -P. 211−218.
  190. The Benchmark Handbook for Database and Transaction Processing Systems, Second Edition. -Morgan-Kaufmann, 1993. -592 p.
  191. Thorington J.M.Jr., David J. IRWIN, An Adaptive Replacement Algorithm for Paged Memory Computer Systems // IEEE Transactions on Computers. October 1972. -Vol. 21, No. 10. -P. 1053−1061.
  192. Torvalds L. The Linux edge // Communications of the ACM. -1999. -Vol. 42, No. 4. -P. 38−39.
  193. Valduriez P. Parallel Database Systems: Open Problems and New Issues // Distributed and Parallel Databases. -1993. -Vol. 1, No. 2. -P. 137−165.
  194. Valduriez P. Parallel Database Systems: the case for shared-something // Proceedings of the 9th International Conference on Data Engineering, April 19−23, 1993, Vienna, Austria. -IEEE Computer Society, 1993. -P. 460−465.
  195. Valduriez P., Gardarin G. Join and Semijoin Algorithms for a Multiprocessor Database Machine // ACM Transactions on Database Systems. -1984. -Vol. 9, No. l.-P. 133−161.
  196. Van Vleck T. H., Clingen C. T. The Multics System Programming Process // Proceedings of the 3rd International Conference on Software Engineering, May 10−12, 1978, Atlanta, Georgia, USA. -IEEE Computer Society, 1978.-P. 278−280.
  197. W. Hasan, D. Florescu, P. Valduriez Open Issues in Parallel Query Optimization // ACM SIGMOD Record. -1996. -Vol. 25, No. 3. -P. 28−33.
  198. Williams M.H., Zhou S. Data Placement in Parallel Database Systems // Parallel database techniques. -IEEE Computer society, 1998. -P. 203−218.
  199. Wilschut A.N., FlokstraJ., Apers P.M.G. Parallel Evaluation of Multi-Join Queries // Proceedings of the 1995 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, San Jose, California, May 22−25, 1995. -ACM Press, 1995.-P. 115−126.
  200. Wunderling R., Zockler M. DOC++. A Documentation System for C/C++ and Java. http://www.zib.de/Visual/software/doc++.
  201. Xu Y., Dandamudi S.P. Performance Evaluation of a Two-Level Hierarchical Parallel Database System // Proceedings of the Int. Conf. Computers and Their Applications, Tempe, Arizona, 1997. P. 242−247.
  202. Yu P. S., Cornell D. W. Optimal Buffer Allocation in A Multi-Query Environment // Proceedings of the Seventh International Conference on Data Engineering, April 8−12, 1991, Kobe, Japan, IEEE Computer Society, 1991. -P. 622−631.
  203. Zipf G.K. Human Behavior and the Principle of Least Effort: an Introduction to Human Ecology. -Cambridge, Mass.: Addison-Wesley, 1949. -573 p.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!