Fehlererkennung und Fehlerbehandlung in Speicherungsstrukturen von Datenbanksystemen

Datenbanksysteme (DBS) haben in den letzten Jahren eine ständig wachsende Verbreitung gefunden. Zu den vorherrschenden Einsatzgebieten zählen die Bereiche Forschung und Entwicklung, Beschaffung und Lagerhaltung, Personalwesen, Rechnungswesen, Finanz- und Investitionsplanung, Vertriebswesen sowie Produktionsplanung und -Steuerung /Hä81a/. Mittlerweile wird die Notwendigkeit zur DBS-Verwendung aber in zunehmendem Maße auch in den sog. nichtkommerziellen Anwendungsgebieten gesehen, zu denen u.a. die Verwaltung geographischer Daten, CAD/CAM, Bild- und Texerarbeitung sowie wissensbasierte Systeme gehören /Mi84/. Dort waren bislang vorwiegend Ad-hoc-Lösungen anzutreffen, bei denen die Datenhaltung in auf den Einzelfall zugeschnittener Form in Dateisystemen oder sogar nur im Hauptspeicher erfolgte. Selbst im Bereich der Prozeßdatenverarbeitung, wo die Forderung nach Echtzeitverhalten ein wesentlicher Punkt ist, wird die Datenhaltung mehr und mehr von Datenbanksystemen übernommen. Die für diesen Einsatzfall gültigen besonders harten Zeitbedingungen erfordern dabei spezielle DBS-Architekturen, oftmals unter Verzicht auf eine komfortable, höhere Benutzerschnittstelle /LH81/.

In diesem Kapitel werden die Gründe für die Einführung zuverlässiger und hoch verfügbarer Datenverarbeitungssysteme kurz erläutert. Trends hinsichtlich der Einsatzgebiete solcher Systeme werden aufgezeigt. Die Begriffsbdung in diesem Bereich wird eingeführt. Sie ist besonders im Englischen schon relativ weit fortgeschritten. Da sich im Deutschen noch keine allgemein akzeptierte Terminologie durchsetzen konnte, werden wir oftmals auf englische Begriffe zurückgreifen. Anschließend wird auf einige aus der Literatur bekannte Verfahren zur Fehlervermeidung, Fehlererkennung und Fehlerbehandlung eingegangen, wobei sowohl der Hardwareals auch der Software-Bereich berührt wird. Schließlich werden die geläufigen Fehlererkennungs- und -behandlungsmechani smen für Datenbanksysteme vorgestellt und geeignet klassifiziert. Insbesondere werden dabei Vorschläge für fehlertolerante Speieherungsstrukturen behandelt. Die Vor- und Nachteile dieser Ansätze werden gegenübergestellt. Eine zusammenfassende Bewertung der bekannten Techniken zur Fehlererkennung und Fehlerbehandlung bei Inkonsistenzen in Datenbanken zeigt die in bisherigen Untersuchungen nicht erörterten Themen auf und definiert damit den Rahmen der vorliegenden Arbeit.

In der Einleitung und in Kap. 2.5.2 wurde ein Fehlermodell vorgestellt, das den allgemein gebräuchlichen, transaktionsorientierten Logging- und Recovery-Maßnahmen in Datenbanksystemen zugrunde liegt. Es umfaßt als Fehlertypen Transaktionsabbrüche, Systemausfälle sowie Platten- und übertragungsfehler.

Wir werden zunächst jene Möglichkeiten zur Erkennung physischer Inkonsistenzen in Datenbanken erörtern, die sich der Hardware und dem Betriebssystem bieten (Kap. 4.1). Anschließend werden mehrere Verfahren zur “online”-Fehlererkennung durch das DBVS vorgestellt und bewertet. Dabei wird zwischen Konsistenzprüfungen im Pufferverwalter einerseits und Prüfungen im Record-Manager sowie in der Zugriffspfaerwaltung andererseits unterschieden. Die Prüfungen im Pufferverwalter (Kap. 4.2) sehen eine DB-Seite weitgehend als “black box” an, d.h., der Seiteninhalt wird nicht beachtet, lediglich die Beschreibungsdaten im Seitenkopf werden analysiert. Dies wird durch einige weitere Prüfmaßnahmen im Puffer ergänzt. Bei den Konsistenzprüfungen im Record-Manager und in der Zugriffspfadverwaltung liegt hingegen eine “white-box”-Sicht auf DB-Seiten vor. Dort werden lokale Fehlererkennungsmaßnahmen (Kap. 4.3). die sich jeweils nur auf den Inhalt einer Seite beziehen, und globale Fehlererkennungsmaßnahmen, die sich über mehrere Seiten erstrecken, erörtert. Die besonders wichtigen globalen Maßnahmen werden am Beispiel von Hashtabellen mit “separate chaining” (Kap. 4.4) und B*-Bäumen (Kap. 4.5) diskutiert.

Die “online”-Fehlerbehandlung durch das DBVS hat zum Ziel, die Konsistenz fehlerhafter Datenbanken — soweit möglich — wiederherzustellen. Ein Versuch zur Wiederherstellung der Konsistenz kann aber u.U. scheitern. In diesem Fall sollte die DB-Verarbeitung dennoch fortgesetzt werden.

Im folgenden wird über Simulationsreihen zur quantitativen Leistungsbewertung von Hashtabellen und B*-Bäumen berichtet. Dabei wurden fünf verschiedene Implementierungen für Hashtabellen mit “separate chaining” und vier verschiedene B*-Baum-Implementierungen daraufhin untersucht, welche Kosten ihre Verarbeitung durch das DBVS verursacht. Die betrachteten Implementierungen unterschieden sich jeweils in der Art und im Umfang der mitgeführten redundanten Information. Die Simulationsergebnisse erlauben eine recht genaue Aussage darüber, zu welchen Kosten “online”-Fehlererkennungsmaßnahmen in Hashtabellen und B*-Bäumen führen, wenn sowohl die Nutzung als auch die Wartung der benötigten Redundanzen berücksichtigt werden.

In dieser Arbeit wurden verschiedene Verfahren zur Fehlererkennung und Fehlerbehandlung in Speicherungsstrukturen von Datenbanksystemen vorgestellt und hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit und der durch sie verursachten Kosten bewertet.