Was ist eine Massive Parallel Processing Database (MMP)?

Eine MPP-Datenbank, oder Massive Parallel Processing Database, ist ein Typ von Datenbanksystem, das speziell für die gleichzeitige Ausführung von Datenbankoperationen auf mehreren Prozessoren und Servern konzipiert ist. MPP-Architekturen sind darauf ausgerichtet, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, indem die Arbeitslast über mehrere unabhängige Knoten verteilt wird, die parallel arbeiten. Dies ermöglicht eine erhebliche Beschleunigung von Abfragen und Datenanalysen im Vergleich zu traditionellen monolithischen Datenbanksystemen.

Funktionsweise

1. Architektur einer MPP-Datenbank
MPP-Datenbanken basieren auf einer „Shared Nothing“-Architektur. Jeder Knoten im System arbeitet unabhängig mit eigenen Ressourcen wie CPU, Speicher und Speichermedien. Diese Isolation zwischen den Knoten verhindert Ressourcenkonflikte und ermöglicht eine echte Parallelverarbeitung, wobei jeder Knoten eigenständige Aufgaben ausführt.

Knotentypen:

Compute Nodes: Diese Knoten sind verantwortlich für die Ausführung von Datenoperationen wie Joins, Aggregationen und Filterungen. Sie bearbeiten Daten parallel zueinander und tragen wesentlich zur Performance-Steigerung bei.
Storage Nodes: Diese Knoten speichern die physikalischen Daten. In vielen modernen MPP-Systemen sind Compute und Storage Nodes identisch, wobei die Berechnungen direkt auf den Speicherzugriffsknoten durchgeführt werden, um Latenzzeiten zu minimieren.
Master Node: Koordiniert die Verteilung von Abfragen und sammelt Ergebnisse von den Compute Nodes. Der Master Node ist oft der Einstiegspunkt für Benutzerabfragen und verwaltet die Verteilung der Daten und die Lastbalancierung.

2. Datenverteilung und -partitionierung
Ein Schlüsselaspekt von MPP-Datenbanken ist die effektive Verteilung der Daten über die Knoten.

Hash-Partitionierung: Dabei werden Daten basierend auf einem Hash-Wert, der aus einem oder mehreren Schlüsselattributen der Datensätze berechnet wird, auf die verschiedenen Knoten verteilt. Diese Methode sorgt für eine gleichmäßige Verteilung der Datenlast, was die Effizienz der parallelen Verarbeitung erhöht.
Range-Partitionierung: Daten werden anhand bestimmter Wertebereiche aufgeteilt. Diese Methode eignet sich gut für geordnete Datensätze und Abfragen, die auf Bereichen basieren.

3. Parallele Abfrageverarbeitung
Die parallele Verarbeitung ist der Kern der Leistungsfähigkeit von MPP-Datenbanken. Wenn eine Abfrage an das System gesendet wird, durchläuft sie mehrere Schritte:

Abfrageempfang: Der Master Node empfängt die Abfrage und entscheidet, wie sie auf die Knoten aufgeteilt wird.
Abfrageplanung und -optimierung: Der Planer im Master Node erstellt einen Ausführungsplan, der angibt, welche Operationen auf welchen Knoten durchgeführt werden sollen. Dieser Plan berücksichtigt die Datenverteilung und die aktuelle Last auf den Knoten.
Ausführung: Jeder Knoten führt die ihm zugewiesenen Teile der Abfrage auf seinem Datensegment aus. Dies umfasst Filterungen, Berechnungen und lokale Aggregationen.
Ergebnissammlung und -synthese: Nachdem alle Knoten ihre Teilergebnisse geliefert haben, werden diese vom Master Node gesammelt und zu einem finalen Ergebnis zusammengeführt, das an den Benutzer zurückgegeben wird.

4. Skalierbarkeit und Performance-Optimierung
MPP-Systeme sind hochgradig skalierbar. Die „Shared Nothing“-Architektur ermöglicht es, einfach weitere Knoten hinzuzufügen, ohne bestehende Konfigurationen zu stören. Die Herausforderung besteht darin, eine effiziente Lastverteilung und Datenbalance zu gewährleisten, um "Hot Spots" zu vermeiden, bei denen einzelne Knoten überlastet sind.

Beispieltechnologien

Teradata: Bietet eine leistungsfähige MPP-Datenbank, die häufig in großen Unternehmensumgebungen für komplexe Abfragen und Analysen verwendet wird.
Amazon Redshift: Ein Cloud-basierter MPP-Datenbankdienst, der speziell für Datenlageraufgaben optimiert ist.
Greenplum Database: Eine weitere populäre MPP-Lösung, die auf der PostgreSQL-Technologie basiert und eine hohe Skalierbarkeit und Leistung bietet.

Anwendungsbeispiele

Finanzsektor: In der Finanzindustrie werden MPP-Datenbanken verwendet, um große Mengen an Transaktionsdaten zu analysieren, Risikobewertungen durchzuführen und Echtzeit-Entscheidungsunterstützung zu bieten. Die Fähigkeit, komplexe Abfragen über riesige Datensätze schnell auszuführen, ist hier besonders wertvoll.
Telekommunikation: Telekommunikationsunternehmen nutzen MPP-Datenbanken zur Verwaltung und Analyse von Call-Daten-Aufzeichnungen (CDRs), Netzwerkleistungsdaten und zur Kundensegmentierung. Diese Analysen helfen dabei, Netzwerkprobleme zu identifizieren, den Kundenservice zu verbessern und personalisierte Angebote zu erstellen.

Vorteile einer MPP-Datenbank

Skalierbarkeit: MPP-Datenbanken können sehr effizient skaliert werden, indem einfach weitere Knoten zum System hinzugefügt werden.
Leistung: Durch die parallele Datenverarbeitung können sehr schnelle Abfrageantwortzeiten auf großen Datenmengen erreicht werden.
Fehlertoleranz: Der Ausfall eines Knotens beeinträchtigt nicht die Gesamtleistung des Systems, da die Daten redundant auf anderen Knoten gespeichert sind.

Nachteile

Komplexität: Die Verwaltung und Optimierung einer MPP-Datenbank kann komplex sein, insbesondere in Bezug auf die Datenverteilung und das Lastbalancing.
Kosten: Die Anschaffung und Wartung einer MPP-Datenbank kann teuer sein, insbesondere bei physischen On-Premise-Implementierungen.
Data Skew: Ungleichmäßige Verteilung der Daten über die Knoten kann zu Leistungsengpässen führen, wenn einige Knoten deutlich mehr Daten verarbeiten müssen als andere.

Fazit

MPP-Datenbanken bieten eine leistungsstarke Lösung für Unternehmen, die große Datenmengen schnell und effizient verarbeiten müssen. Sie eignen sich besonders für Anwendungen, die eine schnelle Abfrageleistung über verteilte Datenbestände erfordern. Trotz ihrer Vorteile erfordern sie eine sorgfältige Planung in Bezug auf Implementierung und Management, um die besten Ergebnisse zu erzielen und die Herausforderungen in den Griff zu bekommen. Unternehmen sollten die Kosten und den potenziellen Nutzen sorgfältig abwägen, um eine fundierte Entscheidung über die Implementierung einer MPP-Datenbank zu treffen.