並行資料架構
共享記憶體
兩個不同的程序a.b共享記憶體說明，同一塊物理記憶體被對映到a.b不同的程序位址空間。a可以及時看到b對共享記憶體的更改
優點：資料的共享使得程序間通行非常方便，函式介面也較簡單。
程序間資料不用傳送，而是直接訪問記憶體，效率有所提公升。
缺點：scability不好 過多的node會產生競爭
容錯性也不好 memory crash或出現錯誤 那麼整個系統都會出現問題
共享磁碟
多個node共享乙個disk但各自有各自的memory
提高fault tolerance 因為每個node都有自己的memory 乙個或幾個出問題時 整個平行資料庫系統還能執行下去
scability也提公升 但瓶頸從memory轉到了disk 多個node對disk的競爭
無共享共享機器僅通過網路連線
「無共享」架構意味著每個計算機系統都有自己的專用
記憶體和專用磁碟。
每個cpu有自己的disk和memory。
搭建成本比前兩種小了很多
多個node之間通訊的開銷大了很多，協調這些node帶來很多overhead
需要自己排程，自己考慮怎麼把資源用足
（更好的辦法 把每個資料都partition到乙個disk 再merge 這樣保證每個節點都可以進行操作)
speedup 保持資料不變，擴大計算機的數目 相同的任務在更少的時間內完成
scaleup 資料增多，計算機數目也增多 在相同時間完成更多的任務
transaction scaleup 訪問的人增加，硬體投入增加，響應時間不變
乙個伺服器可以連入更多的client
3.speedup和startup幾乎線性的
並行系統效能提高接近線性
兩個人做的速度接近乙個人的兩倍
兩個人做任務 做之前分任務 做之後總計 校驗 不可並行
第二張圖 加了硬體效能仍然沒有提公升 說明演算法的問題 或協調額外開銷成本過大
第三張圖 最後的彎曲 每個任務被分成的大小過小 導致協調成本過高 效能會掉一點
time sharing 每台機器同時響應多個人 當前有請求的人排隊，每個時間片給當前有請求的人
時間片迴圈 服務總人數=時間片*佇列長度
從乙個人切換到另乙個人發生了context switch
context switch timer發乙個中斷 進入kernel mode
儲存當前執行cpu的狀態
將接下來的程序載入cpu rip指向新程序接下來要執行的指令
再從kernel mode切換回user mode
當time slice的大小接近於context switch的時間 機器感覺大部分時間都在context switch
額外開銷抵充了並行提高的效率 並行系統效能下降
scanf取一條記錄，count計數，最後彙總
範圍 分割槽根據您為每個分割槽建立的分割槽鍵值範圍將資料對映到分割槽。
hash分割槽 對您標識的分割槽鍵應用的雜湊演算法將資料對映到分割槽。 雜湊演算法將行平均分配給分割槽，從而使分割槽的大小大致相同。 雜湊分割槽是在裝置之間平均分配資料的理想方法。
好處 空間使用均與 取乙個大素數的模 減少衝突（衝突意味著對映不均勻）
壞處 不適用於連續的數 將連續的學號分布到不同的地方 找起來麻煩
輪循分割槽
假設有一組伺服器s = ，乙個指示變數i表示上一次選擇的
伺服器，w(si)表示伺服器si的權值。變數i被初始化為n-1，其中n > 0。
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