li³kisel Veri Taban Sistemlerinde Çoklu Oturum ve ³lem Yönetimi NosqlVeri TabanSistemlerinde BüyükVerinin SaklanmasSSaid Aydo§an EsatEDemirel UtkuKetenci utku.ketenci@cs.com.tr
Ar-Ge Merkezi Cybersoft stanbul
MehmetSAktas Bilgisayar Mühendisli §i Bölümü Elektrik-Elektronik Fakültesi Yldz Teknik Üniversitesi
stanbul
IhsanHelvacioglu
Ar-Ge Merkezi Cybersoft stanbul
OyaKalipsiz Bilgisayar Mühendisli §i Bölümü Elektrik-Elektronik Fakültesi Yldz Teknik Üniversitesi
stanbul
li³kisel Veri Taban Sistemlerinde Çoklu Oturum ve ³lem Yönetimi 922778BCD326CADD36B04054AB1C55C0 GROBID - A machine learning software for extracting information from scholarly documents

Kurumlar tarafndan barndrlan veri ve bu verilere eri³im skl § gittikçe artmaktadr. Artan veri boyutuyla analiz i³lemleri de karma³k hale gelmektedir.

Günümüzde birden çok veri taban ayn amaca yönelik i³lemlerde beraber kullanlabilmektedir. Veri tabanlarnn ortak kullanmlarnda ba §lant problemleri, hangi tablonun hangi veri tabanndan geldi §inin bilinememesi, i³leme (commit) ve geri alma (rollback) mekanizmalarnn yeterli düzeyde sa §lanamamas gibi sorunlar meydana çkabilmektedir. Bu çal³ma, birden çok veri tabannn bulundu §u sistemlerde bahsedilen problemlere bir çözüm sunmaktadr. Bu çözümle birlikte geni³ ölçekte kullanlan Oracle, MySQL, MSSQL, DB2 ve Sybase gibi veri tabanlar için ortak bir eri³im katman olu³turulmaktadr. Bununla birlikte, birden çok veri tabanndan elde edilen büyük hacimli verinin muhafaza edilmesi ve analiz i³lemlerinde kullanlabilmesi için kolon tabanl büyük veri i³leme platformlar da kullanlmaktadr. Bu platformlardan yaygn olarak kullanlan, açk-kaynakl, HBase ve Hadoop mimarileri, büyük verinin muhafazas ve istenildi §inde eri³ilmesi amaçlaryla kullanlm³tr. Gerçekle³tirilen araçla farkl ili³kisel veri taban sistemleri ile i³lemlerin (transaction) sorunsuz bir ³ekilde yönetilebilmesi ve bu veri tabanlarndan alnan verinin büyük veri i³leme platformuna ta³nmas sa §lanabilmi³tir. Geli³tirilen çözümün kullanlabilirli §ini ve performansn ortaya koymak adna, i³levsel ve ba³arm testleri gerçekle³tirilmi³ ve olumlu sonuçlar elde edilmi³tir.

Anahtar Kelimeler: Veri Taban Sistemleri, ³lem Yönetimi, Büyük Veri Platformlar, Da §tk Sistemler Bu çal³ma Yldz Teknik Üniversitesi Yazlm Kalite Ara³trma Grubu ve Cybersoft rmas Ar-Ge birimlerinin i³birli §i çerçevesinde gerçekle³tirilmi³tir. Yazarlar, Cybersoft rmasna sa §lanan çal³ma ortam için; Cybersoft Ar-Ge Müdürü Umut Orçun Turgut'a ve Cybersoft çal³anlarndan ek Temel'e de katklar için te³ekkür etmektedir. Bu çal³ma ayn zamanda, Yldz Teknik Üniversitesi BAP Projesi (Proje No: 2013-04-01-KAP03) kapsamnda gerçekle³tirilmi³tir. Birden çok veri kayna §na sahip bu sistemlerde, veri kayna §ndan gelen verilerin i³lenerek kullan³l bilgiye çevrilmesi gerekmektedir. Yüksek hacimli bu veriler i³lenmek istendi §inde da §tk çal³abilen NoSQL veri tabanlarnda muhafaza edilebilirler. Google, ili³kisel veri taban yönetim sistemlerinin büyük verileri mevcut dosya sisteminde kontrol etme ve verileri efektif kullanma konusundaki sorunuyla yüzle³mi³tir. Bunun neticesinde geli³tirdikleri Google File System (GFS) [6], BigTable, Map/Reduce paralel i³leme platformu ile sorunlara en efektif çözümleri bulurken Apache Hadoop ve Apache HBase projelerine ilham kayna § olmu³lardr. Hadoop, Map/Reduce i³lem özelli §i olan Hadoop Distributed File System (HDFS) üzerine kurulmu³ paralel programlama platformudur [9]. HBase ise HDFS üzerinde çal³an bir veri yönetim sistemidir [5]

1 Giri³Gün içinde insanlar tarafndan gerçekle³tirilen pek çok i³lem, çe³itli veri taban sistemleri aracl §yla, farkl tipteki veri kaynaklarna kaydedilmektedir. Bu durum, sürekli artan ve farkl tipteki veri taban sistemlerinde bulunan verinin yönetimi ve birle³tirilmesi için, bir ihtiyaç olarak ortaya çkmaktadr. Kaydedilen bu veriler ile yaplacak raporlama ve analiz çal³malarnda kullanlmak üzere, bütün bu veritaban sistemleri ile tek bir noktadan ileti³ime geçebilecek bir altyap kurulabilmektedir. Bu noktadaki zorluklar her sistemin kendine has bir altyapya sahip olmas ve bu sistemler ile ileti³im kurma metotlarnn farkl olmasdr. Veri tabanlarnn ortak kullanmlarnda ba §lant problemleri, hangi tablonun hangi veri tabanndan geldi §inin bilinememesi, i³leme (commit) ve geri alma (rollback) mekanizmalarnn yeterli düzeyde sa §lanamamas gibi sorunlar meydana çkabilmektedir. Bu çal³mann amaçlarndan biri, birden çok veri tabannn bulundu §u sistemlerde bahsedilen problemlere bir çözüm sunmaktadr.Bu çözümle birlikte geni³ ölçekte kullanlan Oracle, MySQL, MSSQL, DB2 ve Sybase gibi veri tabanlar için ortak bir eri³im katman olu³turulmaktadr.
[ 3 ]. MySQL ise dünya çapnda en çok kullanlan açk kaynak kodlu veri taban yönetim sistemidir. MySQL ile kurumsal ve kurumsal olmayan binlerce uygulama geli³tirilmi³tir. Ayrca Windows ve Unix/Linux i³letim sistemlerini desteklemektedir [3]. Microsoft SQL Server, Windows i³letim sistemine sahip bilgisayarlar üzerinde çal³abilen modern ve popüler veri taban sistemlerindendir. Yaygn kullanm özellikle .NET uygulamalar ile olmaktadr. DB2, IBM tarafndan; Sybase, SAP tarafndan geli³tirilen popüler veri taban sistemlerindendir. HBase, kolon temelli NoSQL veri taban olarak snandrlr. Kolon ailesi (column family) yaps ile ayn satra (row) ait farkl kolon aileleri olu³turularak verilere eri³imin hzlandrlmas mümkündür. Bir kolon ailesindeki veriye eri³im, ba³ka bir kolon ailesindeki veriye eri³imi performans anlamnda etkilememektedir. Ba³ka bir deyi³le kolon temelli yap veri aktarm esnasnda satrn tamamen kilitlenmesine sebep olmamaktadr. Kolon temelli veri tabanlar d³nda Anahtar-De §er (Key-Value), doküman temelli ve çizge temelli gibi NoSQL veri taban tipleri de bulunmaktadr. HBase di §er NoSQL veri taban sistemlerinden, HDFS alt yapsn kullanmas ile fark yaratmaktadr. Kendine ait ve tam performansla çal³abilece §i da §tk bir dosyalama sisteminin varl § HBase'i elastik ve ölçeklenebilir klmaktadr. Bununla birlikte, rastlantsal okuma ve yazma konusunda etkili olmas HBase'in di §er NoSQL veri taban sistemlerine göre avantaj sa §lad § ba³ka bir noktadr. Facebook Messages'n da tercih etti §i ve yaptklar testlerde en iyi sonuçlar veren veri taban sistemi NoSQL olmu³tur [8].
Tablo 5 :1 milyon satrn okunmas (Saniye) Okuma Tek Makina 44 Tam da §tk 45 Elde edilen sonuçlara dayal olarak, HBase' in 3 kat daha hzl veri döndü §ü saptanm³tr. Veri okunmas ksmnda tam da §tk yaplandrmada verinin her bir makinadan toplanarak getirilmesi söz konusu oldu §undan dolay tek makine ve tam da §tk yaplandrma arasnda belirgin bir süre farkna rastlanmam³tr. 5 Sonuç ve Gelecekteki Çal³malar Bu çal³ma kapsamnda, birden fazla veri tabannn ortak kullanmnn oldu §u sistemlerde kar³la³lan problemlere bir çözüm geli³tirilmektedir. Bu problemler arasnda, ba §lant problemleri, hangi tablonun hangi veri tabanndan geldi §inin bilinememesi, i³leme ve geri alma mekanizmalarnn yeterli düzeyde sa §lanamamas yer almaktadr. Önerilen çözüm, Oracle, MySQL, MSSQL, DB2 ve Sybase gibi veri tabanlar için ortak bir eri³im katman olu³turmakta ve bu farkl veri tabanlarndan elde edilen büyük hacimli verinin muhafaza edilmesi ve analiz i³lemlerinde kullanlabilmesi için kolon tabanl büyük veri i³leme platformlarn kullanmaktadr. Çözümün kullanlabilirli §i test etmek amacyla, 5 farkl veri tabanna eri³im performans testleri ve i³lem yöneticisi fonksiyonalite testleri gerçekle³tirilmi³tir. Bunlarla birlikte HBase veri taban üzerinde büyük veri yazma ve okuma testleri de yaplm³tr. Testler sonucunda elde edilen sonuçlar, önerilen yakla³mn, i³lemsellik açsnda dü³ük seviyede ek yük yaratt §n göstermektedir. Bununla birlikte, sebep oldu §u küçük dezavantaja ra §men sistemi hataya kar³ daha sa §lam klan commit ve rollback mekanizmalar sayesinde faydalar sa §lamaktadr. Yine elde edilen, test sonuçlarna göre, çözümde kullanlan MyBatis ve Spring kütüphaneleri ile olu³turulan sistemin sonuçlar JDBC ba §lantsna göre her veri taban için daha iyi sonuçlar vermektedir. Toplu olarak veri ekleme sonuçlar ise beklendi §i gibi daha iyi sonuç vermi³tir. Gelecek çal³malar arasnda, önerdi §imiz çözümün daha farkl veri tabanlar üzerinde test edilmesi ve daha kapsaml performans ve yük testlerinin yaplmas yer almaktadr. Kaynaklar
<author> <persName><forename type="first">Açlr</forename><surname>Ba</surname></persName> </author> <imprint/> </monogr> </biblStruct> <biblStruct xml:id="b1"> <monogr> <title level="m" type="main">sa §lar SqlsessionBean §lanty <author> <persName><surname>Veri</surname></persName> </author> <imprint/> </monogr> </biblStruct> <biblStruct xml:id="b3"> <monogr> <title level="m">Oturum Service Bean gerçekle³tirilecek servis ça §rlr Veri Tabanndaki I³lemi Mapper'n gerekli metodunu ça §rr Servis Mapper ça §rlan metota uygun SQL cümleci §ini bulur taban ile etkile³ime geçerek SQL cümleci §i ko³turulur Ba³langçta karar verilmi³ olan veri 'e Ula³trlr Sorgu sonucu Service Bean ekil 2: Çoklu Veri taban Eri³imi Farkl veri tabanlar ile çal³rken kar³la³lan bir sknt da istisnalarn (exception) yönetimidir. Bu noktada da Spring Framework'ün sa §lad § i³lem yönetimi (Transaction Management) modülü kullanlmaktadr. Servislerin içerisindeki metotlardan i³lemsel olanlar (Transactional notasyonuna sahip olanlar) istisna ile kar³la³lan durumlarda geri alma (Rollback) yapabilme özelli §ine sahip olurlar de yaplacaktr. Veri tabanlar üzerinde kullanc tarafndan yaratlacak olan sorgular için ilgili ³emada hangi tablolarn bulundu §u bilgisine ihtiyaç duyulmaktadr. Her veri Database management systems 01.2015. key= 0 Db-engines ranking Oracle system properties 09.01.2015 Expert Oracle Database 11G Administration SRAlapati 2008 Apress Berkely, CA, USA new edn LGeorge HBase: the denitive guide O'Reilly Media, Inc 2011 The google le system SGhemawat HGobio STLeung ACM SIGOPS operating systems review ACM 2003 37 2943 Will nosql databases live up to their promise? NLeavitt Computer 43 2 1214 2010 Storage infrastructure behind facebook messages KMuthukkaruppan Proceedings of HPTS 11 2011 TWhite Hadoop: The denitive guide O'Reilly Media, Inc 2012