1.1、並行數據庫的體系結構
並行機的出現，催生了並行數據庫的出現，不對，應該是關系運算本來就是高度可並行的。對數據庫系統性能的度量主要有兩種方式：(1)吞吐量(Throughput)，在給定的時間段裡所能完成的任務數量;(2)響應時間(Response time)，單個任務從提交到完成所需要的時間。對於處理大量小事務的系統，通過並行地處理許多事務可以提高它的吞吐量。對於處理大事務的系統，通過並行的執行事務的子任務，可以縮短系統晌應時間。
並行機有三種基本的體系結構，相應的，並行數據庫的體系結構也可以大概分為三類：
共享內存(share memeory)：所有處理器共享一個公共的存儲器;
共享磁盤(share disk)：所有處理器共享公共的磁盤;這種結構有時又叫做集群(cluster);
無共享(share nothing)：所有處理器既不共享內存，也不共享磁盤。
1.1.1、 共享內存
該結構包括多個處理器、一個全局共享的內存(主存儲器)和多個磁盤存儲，各個處理器通過高速通訊網絡(Interconnection Network)與共享內存連接，並均可直接訪問系統中的一個、多個或全部的磁盤存儲，在系統中，所有的內存和磁盤存儲均由多個處理器共享。
這種結構的優點在於，處理器之間的通信效率極高，訪問內存的速度要比消息通信機制要快很多。這種結構的缺點在於，處理器的規模不能超過32個或者64個，因為總線或互邊網絡是由所有的處理器共享，它會變成瓶頸。當處理器數量到達某一個點時，再增加處理器已經沒有什麼好處。
共享內存結構通常在每個處理器上有很大的高速緩存，從而減少對內存的訪問。但是，這些高速緩存必須保持一致，也就是緩存一致性(cache-coherency)的問題。
1.1.2、 共享磁盤
該結構由多個具有獨立內存(主存儲器)的處理器和多個磁盤存儲構成，各個處理器相互之間沒有任何直接的信息和數據的交換，多個處理器和磁盤存儲由高速通信網絡連接，每個處理器都可以讀寫全部的磁盤存儲。
共享磁盤與共享內存結構相比，有以下一些優點：(1)每個處理器都有自己的存儲器，存儲總線不再是瓶頸;(2)以一種較經濟的方式提供了容錯性(fault tolerence)，如果一個處器發生故障，其它處理器可以代替工作。
該結構的主要問題不是在於可擴展性問題，雖然存儲總線不是瓶頸，但是，與磁盤之間的連接又成了瓶頸。
運行Rdb的DEC集群是共享磁盤的體系結構的早期商用化產品之一(DEC後來被Compaq公司收購，再後來，Oracle又從Compaq手中取得Rdb，發展成現在的Oracle RAC)。
1.1.3、 無共享
該結構由多個完全獨立的處理節點構成，每個處理節點具有自己獨立的處理器、獨立的內存(主存儲器)和獨立的磁盤存儲，多個處理節點在處理器級由高速通信網絡連接，系統中的各個處理器使用自己的內存獨立地處理自己的數據。
這 種結構中，每一個處理節點就是一個小型的數據庫系統，多個節點一起構成整個的分布式的並行數據庫系統。由於每個處理器使用自己的資源處理自己的數據，不存 在內存和磁盤的爭用，提高的整體性能。另外這種結構具有優良的可擴展性——只需增加額外的處理節點，就可以以接近線性的比例增加系統的處理能力。
這種結構中，由於數據是各個處理器私有的，因此系統中數據的分布就需要特殊的處理，以盡量保證系統中各個節點的負載基本平衡，但在目前的數據庫領域，這個數據分布問題已經有比較合理的解決方案。
由於數據是分布在各個處理節點上的，因此，使用這種結構的並行數據庫系統，在擴展時不可避免地會導致數據在整個系統范圍內的重分布(Re-Distribution)問題。
Shared-Nothing結構的典型代表是Teradata(並行數據庫的先驅)，值得一提的是，MySQL NDB Cluster也使用了這種結構。
1.2、I/O並行(I/O Parallelism)
I/O並行的最簡單形式是通過對關系劃分，放置到多個磁盤上來縮減從磁盤讀取關系的時間。並行數據庫中數據劃分最通用的形式是水平劃分(horizontal portioning)，一個關系中的元組被劃分到多個磁盤。
1.2.1、常用劃分技術
假定將數據劃分到n個磁盤D0，D1，…，Dn中。
(1) 輪轉法(round-bin)。對關系順序掃描，將第i個元組存儲到標號為Di%n的磁盤上;該方式保證了元組在多個磁盤上均勻分布。
(2) 散列劃分(hash partion)。選定一個值域為{0, 1, …,n-1}的散列函數，對關系中的元組基於劃分屬性進行散列。如果散列函數返回i，則將其存儲到第i個磁盤。
(3) 范圍劃分(range partion)。
由於將關系存儲到多個磁盤，讀寫時能同時進行，劃分(partion)能大大提高系統的讀寫性能。數據的存取可以分為以下幾類：
(1) 掃描整個關系;
(2) 點查詢(point query)，如name = “hustcat”;
(3) 范圍查詢(range query)，如 20 < age < 30。
不同的劃分技術，對這些存取類型的效率是不同的：
輪轉法適合順序掃描關系，對點查詢和范圍查詢的處理較復雜。
散列劃分特別適合點查詢，速度最快。
范圍劃分對點查詢、范圍查詢以及順序掃描都支持較好，所以適用性很廣。但是，這種方式存在一個問題——執行偏斜(execution skew)，也就是說某些范圍的元組較多，使得大量的I/O出現在某幾個磁盤。
