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分布式数据库系统课件

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• 定义11.1 DDBS是物理上分散逻辑上集中的数据库系统,系统 中的数据分布存放在计算机网络的不同场地的计算机中,每一 场地都有自治处理(即独立处理)能力并能完成局部应用,而 每一场地也参与(至少一种)全局应用,程序通过网络通信子 系统执行全局应用。
• 定义11.2 DDB是计算机网络环境中各场地上数据库的逻辑集 合。
分布式数据库系统
11.3.1 从集中式、分散式到分布式
• 随着数据库应用的不断发展,规模的不断扩大,逐渐感觉 到集中式系统也有不便之处。如大型DBS的设计和操作都 比较复杂,系统显得不灵活并且安全性也较差。因此,采 用将数据分散的方法,把数据库分成多个,建立在多台计 算机上,这种系统称为分散式系统。在这种系统中,数据 库的管理、应用程序的研制等都是分开并相互独立,它们 之间不存在数据通信联系。
• 多层C/S结构
用户 WWW浏览器
Web服务器
中间件
DB服务器
DB
分布式数据库系统
11.2.4 网络服务器的类型
① DB服务器 ② 文件服务器 ③ 事务服务器 ④ 文档服务器 ⑤ Web服务器 ⑥ 电子邮件服务器 ⑦ 其他应用服务器
分布式数据库系统
11.3 分布式数据库系统概述
随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发 展和应用范围的扩大,以分布式为主要特征的数据库系统的研究 与开发受到人们的注意。
• 定义11.3 DDBMS是DDBS中的一组软件,它负责管理分布环 境下逻辑集成数据的存取、一致性和完备性。
分布式数据库系统
11.3.3 DDBS的特点和优缺点(一)
• DDBS的基本特点
① 物理分布性:数据不是存储在一个场地上,而是存储在 计算机网络的多个场地上。

分布式数据库 ppt课件

分布式数据库  ppt课件

适应分布式管理和控制机构。
经济性能优越
经济上和组织上的理由
系统的可靠性高,可用性好。
局部应用的响应速度快。
可扩展性好,易于集成现有系统。
既有数据库互连,历史继承;数据资源共享
系统规模逐步扩展增加结点,pp不t课件影响现有系统运行
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1.4 分布式数据库系统的优缺点
缺点: 系统开销大,主要花在通信部分。 复杂的存取结构在集中式系统中是有效
3、在分布式DB中,用户看到的系统如同一个集中式 DBS,这是因为分布式系统具有()和()特点。
4、如果各个场地都采用同类型数据模型,但DBMS不 同型号,这种系统属于()型DBMS.
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数据库分布式的管理-在技术上引起新问题
是由一个节点来统一管理各分数据库呢?还是各节点 在必要时,都挺身而出代行管理的职能呢?这是集中 与分散的问题。
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2.3 分布透明性
分布(网络)透明性
分片透明性(全局视图和分片视图之间)
用户或应用程序只对全局关系进行操作而不必考虑关系 的分片。如果分片模式改变了,通过调整全局模式与分
片模式之间的映象关系来保持全局模式不变。
位置透明性(分片视图和分配视图之间)
用户或应用程序不必了解片段的存储位置。
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分布式数据存储
(2)垂直分片
将关系r按列分为若干属性子集r1,r2,…,rn,每个 子集ri称为一个垂直片段。
一个垂直片段可以看成是关系上的一个投影。
ri =∏Ri(r) 其中Ri是r的一个属性子集。
如P_S = ∏SNO,SNAME(S) 关系的重构可以通过连接运算来实现。
r= r1 r2 …

《分布式数据库》课件

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分布式数据库的实现过程
分布式数据库的实现过程包括架构设计、功能开发、性能测试和系统优化等 多个阶段。
分布式数据库的测试和调试
分布式数据库的测试和调试是为了验证系统的正确性、稳定性和性能,在发 现问题后进行修复和调优。
分布式数据库的未来展望
未来,分布式数据库将继续发展,成为支撑大规模应用的核心基础设施,为用户提供更稳定、高效和安全的数 据服务。
《分布式数据库》PPT课 件
探索分布式数据库的定义、优势、组成部分和数据分发策略,以及数据备份、 一致性协议、容错能力、性能优化等关键要素。共分20个主题,涉及应用场 景和发展趋势。
什么是分布式数据库
分布式数据库是指数据存储在多个计算机上,以便实现拓展性、容错性和高性能。
分布式数据库的优势
分布式数据库提供高性能、容错性、可扩展性和灵活性等优势,使得应用程序可以处理大规模数据和高并发访 问。
分布式数据库的组成部分
分布式数据库包括数据库节点、数据分片、数据复制、数据一致性协议等组成部分。
分布式数据库的数据分发策略
数据分发策略决定数据如何分布在不同节点上,包括分片键选择、数据迁移和负载均衡。
数据备份和恢复的实现
数据备份是为了保证数据安全性和防止数据丢失,数据恢复是在数据出现故障时恢复分布式数据库的一致性。
分布式数据库技术发展的挑战
分布式数据库技术发展面临数据一致性、性能扩展、可管理性和安全性等挑战。
分布式数据库的总体设计
分布式数据库的总体设计包括数据模型、分区策略、一致性协议和故障处理 等方面的考虑。
分布式数据库的部署和实践
分布式数据库的部署和实践涉及硬件配置、网络拓扑、数据分片和数据迁移等方面的问题。
分布式数据库的集中式管理和 维护

分布式数据库系统体系结构ppt课件

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三个基本特性 ➢分布性是指系统的各组成单元是否位于同一场地上。 分布式数据库系统是物理上分散、逻辑上统一的系统, 即具有分布性。而集中式数据库系统集中在一个场地上, 所以不具有分布性。
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§2.5 分布式数据库系统分类
➢异构性是指系统的各组成单元是否相同,不同为 异构,相同为同构。异构主要:
-数据异构性:指数据在格式上、语法和语义上 存在不同。
Multidatabase layer
Local system layer
LIS3
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§2.6 MDBS 体系结构
MDBS 的组件结构
System
USER
responses
User requests
Multi-DBMS Layer
Query Processor
DBMS
Transaction Manager
全局日志 局部概念模式
系统日志 局部内模式
数据库
应用处理器 数据处理器
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§2.2 组件结构
应用处理器(AP)功能:
➢ 用户接口:检查用户身份,接受用户命令,如: SQL命令。
➢ 语义数据控制器: 视图管理、安全控制、语义完 整性控制(全局概念模式)。这些约束定义在字典 中。
➢全局查询处理器:将用户命令翻译成数据库命令; 生成全局查询的分布执行计划;收集局部执行结果 并返回给用户。
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§2.3 模式结构
我国分布式数据库系统标准草案中给定的抽象为四层的 模式结构:全局外层、全局概念层、局部概念层和局部 内层。模式与模式之间是映射关系。
全局 外层
ES1
全局概 念层
ES2 …… ESn GCS
映射
全局模式 映射模式

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分布式数据库在云计算中的应用
云计算平台为分布式数据库提供了基 础设施,使得分布式数据库能够更好 地支持云端应用,实现弹性扩展、高 可用性等特性。
分布式数据库在云计算中广泛应用, 例如支持大数据分析、在线交易、物 联网数据采集等场景,成为云计算的 重要组成部分。
分布式数据库在物联网中的应用
物联网设备产生大量数据,需要分布式数据库进行存储和处理,支持实时分析、预测等功能。
采用副本技术,将数据复制到多个节点 上,并定期进行数据备份和恢复演练。
05
分布式数据库的发展 趋势与未来展望
分布式数据库的技术创新
分布式数据库技术不断进步,包括数 据分片、数据复制、数据一致性等方 面的技术创新,提高了分布式数据库 的性能和可靠性。
分布式数据库管理系统(DBMS)的 智能化水平不断提升,例如通过机器 学习、人工智能等技术,实现自动化 运维、智能优化等功能。
性能优化挑战
随着数据量的增长,单一节点的性能瓶颈逐渐显现,需要进行数据分片和路由 优化。
解决方案
采用数据分片技术,将数据分散到多个节点上,并通过智能路由算法,优化数 据的访问路径。
数据冗余与备份的策略选择数冗余挑战在分布式数据库中,为了保证数据的可 靠性和可用性,需要进行数据冗余和备 份。
VS
解决方案
理需求。
云计算平台
02
云计算平台需要提供高可用、可扩展的数据服务,分布式数据
库是理想选择。
大数据处理
03
分布式数据库能够处理大规模数据,适用于大数据分析、挖掘
等应用场景。
02
分布式数据库的架构 与原理
分布式数据库的架构
分布式数据库系统由多个节点组成,每个节点运行在独立的物理服务器上 ,通过网络连接实现数据共享和通信。

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P3 CAD/CAM P4 Maintenance
250000 310000
New York Paris
PROJ2
PNO
PNAME
BUDGET LOC
P2 Database Develop. 135000 New York
P3 CAD/CAM
250000 New York
PROJ3
PNO
PNAME
BUDGET LOC
LOC Montreal New York New York Paris
诱导分片事例
例: 工程管理数据库事例中关系PROJ按工程所在地LOC属性值进行 水平划分为:
PROJ1=σLOC=”Montreal”(PROJ) PROJ2=σLOC=”New York”(PROJ) PROJ3=σLOC=”Paris”(PROJ) 则使有关联的ASG产生诱导划分,其诱导分片为:
250000 310000
LOC
PROJ2
PNO
Montreal
New York
P1
New York
P2
Paris
P3
分布式数据库系统 P4
PNO
P1 P2 P3 P4
BUDGET
150000 135000 250000 310000
PNAME Instrumentation Database Develop. CAD/CAM Maintenance
用户
∫ ∫ 数据请求
客户机
服务器
DB
处理结果
分布式数据库系统
11.2.1 C/S系统的计算模式
① C/S结构的工作模式 ② C/S环境下应用成分的分布 ③ C/S主要技术特征
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全面使用Flash ✓ 2008年MySQL尝试使用Flash, 2011年MySQL全面使用SSD.
5
IO设备特性
✓ IO 设备 (硬盘 & SSD & 内存) – 顺序写、顺序读、随机写、随机读 – 响应时间 – 带宽 – 访问密度 – 价格
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✓ 单节点 – 500G ~ 1T – 功能特性增强 • snapshot • online alter table
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13
分布式
✓ 产品定位 – 尽量保证数据库特性,提升数据规模 – 线上低延迟的访问 – 满足具有一定复杂关系的数据操作
✓ 设计原则 – 应用访问方式不变 – 应用知道数据逻辑分布 – 不同访问模式提供的功能不同 – 自动发现/人工决定/自动处理
✓ 远程memory作为innodb buffer pool的二级读cache
✓ 不同IO模型分离 – 文件 / 设备 / IO模型转化 / 分离
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10
写cache
✓ IO 模型 – 顺序写 (提升800%) – 随机读
✓ Merge ✓ Pages mapping
– mem: ssd = 1 : 350 ✓ Multi-Write
✓ IOPS是读操作和写操作的瓶颈!
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4
我们的优化结果
✓ Vs 硬盘 (sas 10k) – QPS 提升 700%
✓ Vs SSD (FTL Optimized) – QPS 提升 250% ,长耗时减少 95% – 可用空间增多 &a均适合
✓ 对应用完全透明,使用方式和以前一样
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14
总体架构
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15
访问模式
✓ Scan & Search
✓ 基于Partition Key – 单表单机 – 单表多机 – 多表单机 – 多表多机
✓ 不基于Partition Key – 单表 – 多表
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16
数据划分
✓ 范围划分 ✓ 散列取模划分 ✓ 枚举划分 ✓ 时间划分 ✓ 组合划分
✓ Binding ✓ 继承
简介
✓ 谁使用MySQL?
✓ 为什么使用MySQL?
✓ 问题 – 性能 – 数据规模伸缩 – 功能特性 – 服务化 – 自动化
.
2
单节点
目标:
• 响应时间 • 吞吐 • 解放大部分产品线
功能:
• Fulltext • Snapshot • Optimized alter
• 节约资源 • 分布式数据库需求
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17
负载均衡 & 数据迁移
✓ 负载均衡 – 目标 – 衡量标准 – 定期汇报
✓ 数据迁移 – 负载均衡 – 高可用
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18
数据一致性 ✓ dbproxy与zookeeper
✓ zookeeper内部数据一致性
✓ 同一tablet不同副本之间的数据一致性(异步/半同步) – 最终一致性 – 会话一致性
✓ 不同tablet之间的数据一致性
✓ 分布式事务 – 单机事务 + 最终一致性
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19
系统可用性 & 可靠性
✓ 多副本 ✓ 部署 ✓ 切换
✓ dbproxy ✓ zookeeper ✓ ts
– slave ts down / master ts down / tablet down / all tablet down – auto-exchanger / 盘柜 – mq
– 100ns、写性能、价格、
容量、直接寻址
✓ Snapshot (Redirect write) ✓ Btree (log-based 38x?) / Btree patch compaction
.
12
其他
✓ 故障 – ECC – SLC – Raid / Rebuild – 架构
✓ 继续优化该版本 – read cache / btree patch compaction
• 其他
.
3
单节点性能
✓ 性能 – QPS (读 / 写) – 响应时间 (平均 / 长耗时) – 数据规模
✓ 问题 – 随机读 • 存储引擎cache & 系统cache – 随机写 (LRU / checkpoint ...) • buffered write • ordered write • 长耗时绝大部分的请求响应时间在1ms以内
如何针对这些数据来设计系统 ?
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7
优化手段
✓ FTL
– in-page logging
– 其他
✓ 文件系统
– l2fs,btrfs, zfs ...
– BFTL ✓ Kernel
性价比
– flashcache
✓ 存储系统逻辑
– append write
– random read
– merge
通用型
.
8
FTL
✓ IO 模型 – 随机写 – 随机读
✓ In-page logging – 20% log 空间 – 75% raid5 – 60% 使用率
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9
存储系统逻辑
✓ SSD/硬盘作为SSD/硬盘的写cache
✓ SSD作为硬盘的读cache – SSD作为innodb buffer pool的二级读cache
– 提升68% ✓ 写瓶颈
– iops -> 吞吐 ✓ 读瓶颈
– iops -> iops
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11
写cache & 读cache
✓ IOPS Vs 吞吐 ✓ 读Cache Vs 写Cache ✓ 性价比 ✓ 预热 ✓ 可维护性 ✓ 数据完整性 & 一致性 ✓ 透明 & 通用 ✓ Nand flash Vs Nor flash
5.9ms
1.08ms
0.15ms
SSD 16K随机读比硬盘提升 1860% SSD 16K随机写比硬盘提升 100% SSD 16K顺序写比硬盘提升 50% SSD 16K顺序写比其随机写提升 440% SSD 1M顺序写比64次16K随机写提升 800% SSD 1M顺序写比64次16K顺序写提升 68% SSD 1M顺序写比1次16K顺序写提升 3700%
✓ Tape is dead, disk is tape, flash is disk, ram locality is king. —— Jim Gray
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6
SSD Vs 硬盘
SSD 硬盘
16K随机读 16K随机写 16K顺序写 1M顺序写 1M顺序读
0.3ms
0.54ms
0.1ms
3.8ms
1.77ms
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