Two-phase commit protocolIn transaction processing, databases, and computer networking, the two-phase commit protocol (2PC, tupac) is a type of atomic commitment protocol (ACP). It is a distributed algorithm that coordinates all the processes that participate in a distributed atomic transaction on whether to commit or abort (roll back) the transaction. This protocol (a specialised type of consensus protocol) achieves its goal even in many cases of temporary system failure (involving either process, network node, communication, etc.
Commitment orderingCommitment ordering (CO) is a class of interoperable serializability techniques in concurrency control of databases, transaction processing, and related applications. It allows optimistic (non-blocking) implementations. With the proliferation of multi-core processors, CO has also been increasingly utilized in concurrent programming, transactional memory, and software transactional memory (STM) to achieve serializability optimistically. CO is also the name of the resulting transaction schedule (history) property, defined in 1988 with the name dynamic atomicity.
Atomic commitIn the field of computer science, an atomic commit is an operation that applies a set of distinct changes as a single operation. If the changes are applied, then the atomic commit is said to have succeeded. If there is a failure before the atomic commit can be completed, then all of the changes completed in the atomic commit are reversed. This ensures that the system is always left in a consistent state. The other key property of isolation comes from their nature as atomic operations.
Three-phase commit protocolIn computer networking and databases, the three-phase commit protocol (3PC) is a distributed algorithm which lets all nodes in a distributed system agree to commit a transaction. It is a more failure-resilient refinement of the two-phase commit protocol (2PC). A two-phase commit protocol cannot dependably recover from a failure of both the coordinator and a cohort member during the Commit phase. If only the coordinator had failed, and no cohort members had received a commit message, it could safely be inferred that no commit had happened.
Database transactionA database transaction symbolizes a unit of work, performed within a database management system (or similar system) against a database, that is treated in a coherent and reliable way independent of other transactions. A transaction generally represents any change in a database. Transactions in a database environment have two main purposes: To provide reliable units of work that allow correct recovery from failures and keep a database consistent even in cases of system failure.
Distributed transactionA distributed transaction is a database transaction in which two or more network hosts are involved. Usually, hosts provide transactional resources, while the transaction manager is responsible for creating and managing a global transaction that encompasses all operations against such resources. Distributed transactions, as any other transactions, must have all four ACID (atomicity, consistency, isolation, durability) properties, where atomicity guarantees all-or-nothing outcomes for the unit of work (operations bundle).
Commit (data management)In computer science and data management, a commit is the making of a set of tentative changes permanent, marking the end of a transaction and providing Durability to ACID transactions. A commit is an act of committing. The record of commits is called the commit log. In terms of transactions, the opposite of commit is to discard the tentative changes of a transaction, a rollback. The transaction, commit and rollback concepts are key to the ACID property of databases.
Système d'exploitation distribuéUn système d'exploitation distribué est une couche logicielle au dessus d'un ensemble de nœuds de calculs indépendants, communiquant par un système de réseau propre ou général. Chaque nœud comprend dans ce type de système d'exploitation un sous ensemble de l’agrégat global. Chaque nœud comporte son propre noyau servant à contrôler le matériel et les couches basses des communications en réseau. Des logiciels de plus haut niveau sont chargés de coordonner les activités collaboratives de l'ensemble de la grappe et des éléments de chacun de ces nœuds.
Calcul distribuéUn calcul distribué, ou réparti ou encore partagé, est un calcul ou un traitement réparti sur plusieurs microprocesseurs et plus généralement sur plusieurs unités centrales informatiques, et on parle alors d'architecture distribuée ou de système distribué. Le calcul distribué est souvent réalisé sur des clusters de calcul spécialisés, mais peut aussi être réalisé sur des stations informatiques individuelles à plusieurs cœurs. La distribution d'un calcul est un domaine de recherche des sciences mathématiques et informatiques.
Algorithmethumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.
Algorithme de Primthumb|right|Arbre couvrant de poids minimum L'algorithme de Prim est un algorithme glouton qui calcule un arbre couvrant minimal dans un graphe connexe pondéré et non orienté. En d'autres termes, cet algorithme trouve un sous-ensemble d'arêtes formant un arbre sur l'ensemble des sommets du graphe initial et tel que la somme des poids de ces arêtes soit minimale. Si le graphe n'est pas connexe, alors l'algorithme détermine un arbre couvrant minimal d'une composante connexe du graphe.
Modèle de cohérenceEn Informatique, les modèles de cohérence sont utilisés dans les systèmes répartis comme les systèmes de mémoire partagée distribuée (DSM) ou les magasins de données distribuées (tels que les système de fichiers, les bases de données, les systèmes de réplication optimiste ou la mise en cache web). On dit que le système supporte un modèle donné si les opérations sur la mémoire suivent des règles spécifiques.
Cohérence (données)thumb|right|400px|schéma illustrant le besoin d'un protocole de cohérence de cache En informatique, la cohérence est la capacité pour un système à refléter sur la copie d'une donnée les modifications intervenues sur d'autre copies de cette donnée. Cette notion est principalement utilisée dans trois domaines informatiques : les systèmes de fichiers, les bases de données, et les mémoires partagées.
Algorithme de DijkstraEn théorie des graphes, l'algorithme de Dijkstra (prononcé ) sert à résoudre le problème du plus court chemin. Il permet, par exemple, de déterminer un plus court chemin pour se rendre d'une ville à une autre connaissant le réseau routier d'une région. Plus précisément, il calcule des plus courts chemins à partir d'une source vers tous les autres sommets dans un graphe orienté pondéré par des réels positifs. On peut aussi l'utiliser pour calculer un plus court chemin entre un sommet de départ et un sommet d'arrivée.
Algorithme probabilisteEn algorithmique, un algorithme probabiliste, ou algorithme randomisé, est un algorithme qui utilise une source de hasard. Plus précisément le déroulement de l’algorithme fait appel à des données tirées au hasard. Par exemple à un certain point de l’exécution, on tire un bit 0 ou 1, selon la loi uniforme et si le résultat est 0, on fait une certaine action A et si c'est 1, on fait une autre action. On peut aussi tirer un nombre réel dans l'intervalle [0,1] ou un entier dans un intervalle [i..j].
Algorithme de rechercheEn informatique, un algorithme de recherche est un type d'algorithme qui, pour un domaine, un problème de ce domaine et des critères donnés, retourne en résultat un ensemble de solutions répondant au problème. Supposons que l'ensemble de ses entrées soit divisible en sous-ensemble, par rapport à un critère donné, qui peut être, par exemple, une relation d'ordre. De façon générale, un tel algorithme vérifie un certain nombre de ces entrées et retourne en sortie une ou plusieurs des entrées visées.
Clustered file systemA clustered file system is a which is shared by being simultaneously mounted on multiple servers. There are several approaches to clustering, most of which do not employ a clustered file system (only direct attached storage for each node). Clustered file systems can provide features like location-independent addressing and redundancy which improve reliability or reduce the complexity of the other parts of the cluster. Parallel file systems are a type of clustered file system that spread data across multiple storage nodes, usually for redundancy or performance.
Global serializabilityIn concurrency control of databases, transaction processing (transaction management), and other transactional distributed applications, global serializability (or modular serializability) is a property of a global schedule of transactions. A global schedule is the unified schedule of all the individual database (and other transactional object) schedules in a multidatabase environment (e.g., federated database).
Concurrency controlIn information technology and computer science, especially in the fields of computer programming, operating systems, multiprocessors, and databases, concurrency control ensures that correct results for concurrent operations are generated, while getting those results as quickly as possible. Computer systems, both software and hardware, consist of modules, or components. Each component is designed to operate correctly, i.e., to obey or to meet certain consistency rules.
SerializabilityIn concurrency control of databases, transaction processing (transaction management), and various transactional applications (e.g., transactional memory and software transactional memory), both centralized and distributed, a transaction schedule is serializable if its outcome (e.g., the resulting database state) is equal to the outcome of its transactions executed serially, i.e. without overlapping in time. Transactions are normally executed concurrently (they overlap), since this is the most efficient way.
