6 分布式数据库概述
《分布式数据库架构与应用》课程教学大纲
《分布式数据库架构与应用》课程教学大纲分布式数据库架构与应用课程教学大纲课程背景随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式数据库成为了解决大规模数据存储、处理和分析的重要技术之一。
本课程旨在介绍分布式数据库的基本概念、架构和应用，培养学生分布式数据库设计、管理和优化的能力，满足当前云计算和大数据时代对于高级数据库技术人才的需求。
教学目标通过研究本课程，学生将能够达到以下目标：1. 理解分布式数据库的基本概念、架构和技术原理。
2. 掌握主流分布式数据库系统的特点、使用方法和应用场景。
3. 学会设计、部署和管理分布式数据库系统，包括数据分片、容错和负载均衡。
4. 能够优化和调优分布式数据库性能，提高查询和事务处理的效率。
5. 熟悉分布式数据库在云计算和大数据场景下的应用实践。
教学内容与安排本课程主要包括以下内容：第一部分：分布式数据库基础1. 分布式数据库概述- 概念和特点- 分布式数据库与传统数据库的比较- 分布式数据库的发展历程2. 分布式数据库架构- 分布式数据库系统组成和模块- 一致性和容错机制- 数据分片与分布策略3. 分布式数据库事务处理- ACID特性与分布式事务- 一致性协议与并发控制- 分布式事务的调度和回滚第二部分：主流分布式数据库系统4. Google Spanner- Spanner的架构和分布式一致性原理- Spanner的应用场景和使用方法- Spanner与其他分布式数据库系统的比较5. Apache Cassandra- Cassandra的数据模型和存储结构- Cassandra的分布式架构和数据一致性模型- Cassandra的扩展和负载均衡6. MongoDB分片集群- 分片集群的架构和数据分片策略- 分片集群的数据迁移和负载均衡- 分片集群的容错和故障恢复第三部分：分布式数据库的应用实践7. 云计算环境下的分布式数据库- 云数据库服务和自建分布式数据库的选择- 分布式数据库的部署和管理- 云计算场景下分布式数据库的应用案例8. 大数据处理与分布式数据库- 分布式数据库在大数据处理框架中的应用- 分布式数据库与Hadoop、Spark的集成- 大数据场景下分布式数据库的性能优化策略教学方法与评估方式本课程将采用理论讲授、案例分析和实践操练相结合的教学方法。
分布式数据库概念
分布式数据库概念一、前言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充，数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。
这时集中式数据库系统表现出它的不足：数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处理，势必造成通信开销大；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，则整个系统受到影响，可靠性不高；集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩充性差。
在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。
分布计算主要体现在客户机/服务器模式和分布式数据库体系结构两个方面。
二、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。
分布式数据库是数据库技术与网络技术相结合的产物，在数据库领域已形成一个分支。
分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。
世界上第一个分布式数据库系统SDD-1是由美国计算机公司（CCA）于1979年在DEC计算机上实现。
20世纪90年代以来，分布式数据库系统进入商品化应用阶段，传统的关系数据库产品均发展成以计算机网络及多任务操作系统为核心的分布式数据库产品，同时分布式数据库逐步向客户机/服务器模式发展。
三、DDBS(Distributed Database System)的分类（1）同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型（譬如都是关系型），并且是同一型号的DBMS。
（2）同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。
（3）异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。
随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。
四、DDBS的特点和优缺点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。
分布式数据库总结(申德荣)
第一章分布式数据库系统概述一、分布式数据库的发展1、分布式数据库的发展：①集中式数据库管理系统的局限性：a.通讯瓶颈；b.响应速度。
②推动分布式数据库发展的动力：a.应用需求；b.硬件环境的发展。
二、分布式数据库系统的定义：分布式数据库系统，通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。
分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位（通常是集中是数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。
三、分布式数据库系统的特点：a.物理分布性：数据不是存放在一个站点上b.逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别c.站点自治性：是与多处理机系统的区别d.数据分布透明性e.集中与自治相结合的控制机制f.存在适当的数据冗余度g.事务管理的分布性四、分布式数据库系统的分类按局部数据库管理系统的数据模型分类：同构性（homogeneous）（分为同构同质型和同构异质型）DDBS和异构性(heterogeneous)DDBS按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类：全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS。
五、分布式数据库中数据的独立性和分布透明性所谓数据独立性是指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段站点位置的分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。
也就是说，全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
所以，在分布式数据库中分布独立性也称为分布透明性。
六、分布式数据库系统的体系结构、组成成分集中式数据库管理系统结构：a. DB（数据库）b. DBMS(集中式数据库管理系统)c. DBA(数据库管理员)分布式数据库管理系统（DDBMS）结构：a. LDB（局部数据库）b. GDB（全局数据库）c. LDBMS (局部数据库管理系统)d. GDBMS (全局数据库管理系统)e. LDBA（局部数据库管理员）f. GDBA (全局数据库管理员)七、分布式数据库系统的特性：1. 数据透明性：a.分布透明性b. 分片透明性c. 复制透明性2. 场地自治性：a. 设计自治性b. 通信自治性c. 执行自治性八、分布式数据库系统的优点:分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，可以发现分布是数据库系统具有下列优点：1.更适合分布式的管理与控制。
《分布式数据库原理与应用》课程教案
《分布式数据库原理与应用》课程教案第一章：分布式数据库概述1.1 课程介绍介绍分布式数据库课程的基本概念、目的和意义。
1.2 分布式数据库基本概念解释分布式数据库的定义、特点和分类。
1.3 分布式数据库系统结构介绍分布式数据库系统的常见结构及其组成。
1.4 分布式数据库系统的研究和发展概述分布式数据库系统的研究背景和发展历程。
第二章：分布式数据库的体系结构2.1 分布式数据库的体系结构概述介绍分布式数据库的体系结构及其功能。
2.2 分布式数据库的体系结构类型讲解分布式数据库的体系结构类型及其特点。
2.3 分布式数据库的体系结构设计原则探讨分布式数据库的体系结构设计原则和方法。
2.4 分布式数据库的体系结构实现技术分析分布式数据库的体系结构实现技术及其应用。
第三章：分布式数据库的数据模型3.1 分布式数据库的数据模型概述解释分布式数据库的数据模型及其重要性。
3.2 分布式数据库的分布式数据模型介绍分布式数据库的分布式数据模型及其特点。
3.3 分布式数据库的分布式数据模型设计方法讲解分布式数据库的分布式数据模型设计方法及其应用。
3.4 分布式数据库的分布式数据模型实现技术分析分布式数据库的分布式数据模型实现技术及其应用。
第四章：分布式数据库的查询处理4.1 分布式数据库的查询处理概述介绍分布式数据库的查询处理及其重要性。
4.2 分布式数据库的查询处理策略讲解分布式数据库的查询处理策略及其特点。
4.3 分布式数据库的查询优化技术分析分布式数据库的查询优化技术及其应用。
4.4 分布式数据库的查询处理实现技术探讨分布式数据库的查询处理实现技术及其应用。
第五章：分布式数据库的安全性与一致性5.1 分布式数据库的安全性概述解释分布式数据库的安全性及其重要性。
5.2 分布式数据库的安全性机制介绍分布式数据库的安全性机制及其特点。
5.3 分布式数据库的一致性概述解释分布式数据库的一致性及其重要性。
5.4 分布式数据库的一致性机制讲解分布式数据库的一致性机制及其特点。
分布式数据库系统
答
P
场地A
场地B
在场地B选出红色零件的元组（10个），然后对每一 个元组逐一检查场地A，看北京供应商的装运单中是否有 这个零件装运单（若有则选出S#），每做这样一次检查 包括2次消息，共问答10次，通信时间为：
T[4]=2*10=20秒
26
查询处理和优化
策略5：
传（S#,P#）
(S)SP
P
场地A
14
分布透明性----包括分片透明性、位置透明性和局部数 据模型透明性。
分片透明性----分布透明性的最高层次。指用户或 应用程序只对全局关系进行操作而不考虑关系的分 片。当分片模式改变了，由于全局到分片模式的映 像、全局模式不变，应用程序不必改写。
位置透明性----分布透明的下一层次。指用户或应用 程序不必了解片段的场地，当存储场地改变了，由于 分片模式到分布模式的映像，应用程序不必改变。 局部数据模型透明性----用户或应用程序不必了解局 部场地上使用哪种数据模型，模型转换以及数据库语 言的转换由映像4完成。
分布式数据库系统中全局应用要涉及到两个以上结点的 数据，全局事务可能由不同场地的多个操作组成。所以应 该保证数据库的全局一致性、全局并发事务的可串行性和 系统的全局可恢复性。 当一个结点发生故障，操作失败后如何使全局事务回滚？ 如何使另一个结点撤销已执行的操作或不必再执行其他操作。
采用的技术比集中式数据库系统更复杂和困难。
•提高系统的可靠性、可用性 当某一场地出现故障时，系统可以对另一场地上的相同 副本进行操作，不至于造成整个系统的瘫痪。
•提高系统性能 系统可选择用户最近的数据副本进行操作，减少通
信代价，改善整个系统性能。
存在的问题： 冗余副本之间存在数据不一致，必须着力解决。
分布式数据库总结
%%%%%%%%%%%%%%%第一章：分布式数据库系统概述数据库：长期存储在计算机内的有组织的，可共享的相关数据的集合。
数据库管理系统：DBMS是介于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
为用户或应用程序提供访问DB的方法，包括DB的建立、查询、更新及各种数据控制。
DBMS基于某种数据模型。
数据库系统：数据库系统（DBS）通常是指带有数据库的计算机应用系统。
包括数据库、相应的硬件、软件和各类人员。
数据库技术：数据库技术是研究数据库的结构、存储、设计、管理和使用的一门软件学科；是一门综合性较强的学科。
数据抽象：视图抽象——外模式；概念抽象——概念模式；物理抽象——内模式数据模型：数据模型三要素：数据结构；数据操作；完整性约束模式/内模式映象：该映象存在于模式与内模式之间，用于定义模式与内模式之间的对应性。
本映象一般在内模式中描述。
外模式/模式映象：该映象存在于外模式与模式之间，用于定义外模式和模式之间的对应性。
本映象一般在外模式中描述。
物理独立性：在数据库系统的三级模式结构中，存在模式/内模式的映象，当内模式发生变化时，只要修改模式/内模式的映象，就可以保持模式不变，从而保证程序与数据的物理独立性。
逻辑独立性：在数据库系统的三级模式结构中，存在外模式/模式的映象，当模式发生变化时，只要修改外模式/模式的映象，即可保持外模式不变，从而保证程序和数据的逻辑独立性。
DDBS具有如下四个基本特点：物理分布性逻辑整体性场地自治性场地之间协作性计算机网络：定义为相互联接、彼此独立的计算机系统的集合。
相互联接指两台或多台计算机通过信道互连，从而可进行通信；彼此独立则强调在网络中，计算机之间不存在明显的主从关系，即网络中的计算机不具备控制其他计算机的能力，每台计算机都具有独立的操作系统。
计算机网络的组成：通信子网和资源子网分布式数据库定义：物理上分散而逻辑上集中的系统，它使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位（通常是集中式数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。
分布式数据库系统(DDBS)概述.
分布式数据库系统(DDBS概述一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据.在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句.ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性.ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。
在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。
在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。
二、分布式数据库系统的分类：(1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。
(2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。
(3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。
随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。
三、分布式数据库系统主要特点：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。
逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。
(2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。
(3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。
DDBS的其他特点(1数据独立性(2集中与自治相结合的控制机制(3适当增加数据冗余度(4事务管理的分布性四、分布式数据库系统的优点：(1更适合分布式的管理与控制。
分布式数据库技术的研究与应用
分布式数据库技术的研究与应用一、概述随着物联网、大数据和云计算等技术的不断发展，数据的存储和管理变得越来越困难。
在这种背景下，分布式数据库技术逐渐成为了解决数据处理问题的重要手段。
本文主要介绍分布式数据库技术的研究现状及其在实际应用中的表现。
二、分布式数据库技术的基本原理1. 数据分片数据分片是分布式数据库技术的基础，它将数据库中的数据按照一定的规则分成多个片段，将这些片段分别存储在不同的节点上。
在数据查询时，分布式数据库系统通过查询每个节点上的数据片段，最终将结果集合并返回。
2. 数据复制为了保证数据的可靠性和高可用性，分布式数据库系统一般会将数据进行复制。
将每个分片的数据分别复制到多个节点上，以提高系统的数据可靠性和可用性。
3. 数据同步数据同步是分布式数据库系统中的一个核心问题。
在每个节点的数据进行修改、添加、删除操作时，需要将这些变更操作同步到其他节点，以保证所有节点的数据一致性。
4. 数据查询优化分布式数据库系统的数据查询需要涉及多个节点，因此在查询优化方面需要考虑多个节点中数据的分布和不同节点之间的通讯成本等因素。
三、分布式数据库技术的研究现状目前，国内外学者已经对分布式数据库技术进行了广泛的研究，并提出了多种不同的解决方案。
其中，以下几种方案是比较典型的：1. 垂直分片在垂直分片方案中，将不同的数据表分得很细，并将其存储在不同的节点上。
此方案适用于各个节点上的数据结构差异较大的情况，例如OLAP（On-Line Analytical Processing）场景中的数据仓库。
2. 水平分片在水平分片方案中，将同一个数据表中的数据分为多个片段，每个片段存储在不同的节点上。
此方案适用于各个节点上的数据结构基本相同的情况，例如OLTP（On-Line Transaction Processing）场景中的电子商务系统。
3. 数据复制方案数据复制方案将每个分片的数据复制到多个节点上，以提高系统的数据可靠性和可用性。
分布式数据库技术与实现
分布式数据库技术与实现随着数据量的不断增长和业务需求的不断变化，传统的单点数据库已经无法满足企业的需求。
为了实现高性能、高可用、高扩展性的数据存储和处理，分布式数据库技术应运而生。
本文将介绍分布式数据库技术的概念、原理及其在实际应用中的实现方式。
1. 分布式数据库技术概述分布式数据库是指通过将数据分布式地存储在多个节点上，实现数据的存储和处理。
分布式数据库技术具有以下特点：高可用性、高性能、可扩展性、数据安全等。
2. 分布式数据库的实现方式分布式数据库的实现方式一般有以下几种：垂直切分、水平切分、副本复制等。
2.1 垂直切分垂直切分也称为垂直分片，是指按照不同的业务功能将数据库中的表切分成多个部分，分别存放在不同的物理节点上。
这种方式适合于数据量大，不同业务功能之间数据联系较少的场景。
垂直切分可以提高数据库的并发性能，减少单个节点的负载压力，但需要考虑数据一致性和数据访问的路由问题。
2.2 水平切分水平切分也称为水平分片，是指按照相同的业务功能将数据库中的表中的数据根据某个特定的规则分割为多个部分，每个部分存放在不同的物理节点上。
这种方式适合于数据量较大，且业务功能之间存在数据联系的场景。
水平切分可以实现数据的并行处理和查询，但也需要解决数据一致性和数据路由的问题。
2.3 副本复制副本复制是指将数据库中的数据在多个节点之间进行复制，以实现数据的冗余和故障容错。
副本复制可以提高数据库的可用性，并且减少因单个节点故障而导致的数据丢失。
在副本复制中，一般会有一个主节点负责数据的写入，而其他副本节点负责数据的读取。
主节点和副本节点之间通过数据同步机制保持数据一致性。
3. 分布式数据库的实际应用分布式数据库技术在实际应用中有广泛的应用，例如互联网应用、大数据分析等。
以电商平台为例，电商平台需要处理大量的交易数据，为了提高系统的性能和并发访问能力，可以采用分布式数据库技术。
通过将用户信息、订单信息以及商品信息等数据分布在多个节点上，电商平台可以同时处理多个用户的请求，提高系统的响应速度和负载均衡能力。
分布式数据库的数据分配算法
自适应数据分配算法能够根据数据的特性和查询模式，自动优化数据的存储结构，以提高查询性 能。
多维度数据分配算法
多维度考虑因素
多维度数据分配算法需要考虑多个维度的影响因素，如数 据的访问频率、重要性、时序性等，以实现更加精细化的 数据分配。
多目标优化
多维度数据分配算法需要实现多目标优化，包括数据的可 用性、可靠性和性能等，以满足不同场景下的需求。
01
如银行、保险等金融机构，需要在不同地区进行业务处理和数
据存储。
大规模数据处理
02
如搜索引擎、大数据分析等需要处理大量数据的场景。
高可用性和容错性要求
03
如金融、电信等行业的核心业务系统，需要保证数据的安全性
和可用性。
02 数据分配算法的重要性
数据分配对系统性能的影响
负载均衡
合理的数据分配可以确保系统中 的各个节点负载均衡，避免过载 情况，提高整体性能。
负载均衡
衡量数据在各个节点上的分布是否均衡，以减少某些节点过载的情况。
查询响应时间
评估数据查询的响应速度，反映算法的效率。
数据一致性
确保数据在各个节点上的一致性，保证数据准确性。
可扩展性
评估算法在增加或减少节点时的性能表现。
实验设计与方法
设计实验场景，模拟实际应 用中的数据量和查询负载。
选择合适的分布式数据库和 数据分配算法，如Hadoop、
• 使用强一致性模型
如CAP理论中的强一致性模型，确保在系统 发生故障时数据的一致性。
数据负载均衡
01
负载均衡定义
在分布式数据库中，负载均衡是 指将数据和请求均匀分布在各个 节点上，避免某些节点过载。
分布式数据库发展综述
I G I T C W产业 观察Industry Observation172DIGITCW2023.101 分布式数据库概述分布式数据库的特点主要包括以下几点。
（1）透明性：分布式数据库的透明性包括分片透明、复制透明、位置透明和逻辑透明等，其中分片透明是透明性的最高层次，逻辑透明层次最低。
具体来说，透明性是指用户在使用过程中，不必关心数据在数据库管理系统内部是如何分片的，不必知道数据都分别存放在哪个节点以及各个网络节点是怎样完成数据复制的，用户只需在使用时完成自己的相关操作即可。
（2）高可靠性：分布式数据库会对数据采取多次备份存储形成多副本来提高数据的可靠性。
当某个节点出现故障时，其他节点可快速替代故障节点继续工作，避免出现数据丢失现象。
（3）易扩展性：当数据库现有容量和性能告急时，分布式数据库可采取添加新节点和服务器的方法来实现扩展，相比于集中式数据库的难扩展性可以更好地满足用户不断增长的需求。
如图1所示。
2 分布式数据库的发展历程21世纪以前，关系型商业数据库可以满足大部分用户应用场景，但随着互联网应用的到来，数据呈现大容量、多样性、流动性等特点，采取集中式架构的传分布式数据库发展综述苏彦志，陈 广，蒋越维（中国移动通信集团河北有限公司，河北 石家庄 050000）摘要：分布式数据库作为信息时代重要的数据管理工具，为处理分布式事务、海量数据存储、高并发任务发挥着重要的作用。
文章介绍了分布式数据库发展历程、国内外发展现状、发展面临的问题以及未来发展前景和展望。
关键词：分布式数据库；发展现状；发展前景doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.10.056中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2023）10-0172-03Overview of the Development of Distributed DatabaseSU Yanzhi, CHEN Guang, JIANG Yuewei(China Mobile Group Hebei Co., Ltd., Shijiazhuang 050000, China)Abstract: As an important data management tool in the information age, distributed data plays an important role in processing Distributed transaction, massive data storage, and high concurrency tasks. This article introduces the development history of distributed databases, the current development status at home and abroad, the problems faced in development, and the future development prospects and prospects.Key words: distributed database; development status; development prospects作者简介：苏彦志（1982-），男，汉族，河北石家庄人，本科，研究方向为大型IT 基础设施发展与演进。
《分布式数据库原理与应用》课程教案
《分布式数据库原理与应用》课程教案第一章：分布式数据库概述1.1 课程介绍介绍分布式数据库的基本概念、原理和特点解释分布式数据库与传统数据库的区别阐述分布式数据库在现代信息系统中的重要性1.2 学习目标理解分布式数据库的基本概念和原理掌握分布式数据库的特点和优势了解分布式数据库在实际应用中的案例1.3 教学内容分布式数据库的定义和分类分布式数据库的原理和体系结构分布式数据库的特点和优势分布式数据库面临的挑战和解决方案1.4 教学方法采用讲授和案例分析相结合的方式进行教学通过互动讨论，使学生深入理解分布式数据库的概念和原理提供实际案例，帮助学生了解分布式数据库的应用场景1.5 教学评估课堂参与度评估：通过提问和讨论评估学生的理解程度课后作业评估：通过布置相关作业，检查学生对知识的掌握情况第二章：分布式数据库系统架构2.1 课程介绍介绍分布式数据库系统的基本架构和组成组件解释分布式数据库系统中的数据分布和数据复制策略阐述分布式数据库系统中的数据一致性和数据可用性2.2 学习目标理解分布式数据库系统的基本架构和组成组件掌握分布式数据库系统中的数据分布和数据复制策略了解分布式数据库系统中的数据一致性和数据可用性2.3 教学内容分布式数据库系统的架构和组成组件数据分布策略和数据复制策略数据一致性和数据可用性的保证机制2.4 教学方法采用讲授和案例分析相结合的方式进行教学通过互动讨论，使学生深入理解分布式数据库系统架构的概念和原理提供实际案例，帮助学生了解分布式数据库系统架构的应用场景2.5 教学评估课堂参与度评估：通过提问和讨论评估学生的理解程度课后作业评估：通过布置相关作业，检查学生对知识的掌握情况第三章：分布式数据库的数据一致性3.1 课程介绍介绍分布式数据库中数据一致性的概念和重要性解释分布式数据库中数据一致性的保证机制阐述分布式数据库中数据一致性与数据可用性的权衡3.2 学习目标理解分布式数据库中数据一致性的概念和重要性掌握分布式数据库中数据一致性的保证机制了解分布式数据库中数据一致性与数据可用性的权衡3.3 教学内容数据一致性的概念和重要性分布式数据库中数据一致性的保证机制数据一致性与数据可用性的权衡3.4 教学方法采用讲授和案例分析相结合的方式进行教学通过互动讨论，使学生深入理解数据一致性的概念和保证机制提供实际案例，帮助学生了解数据一致性与数据可用性的权衡3.5 教学评估课堂参与度评估：通过提问和讨论评估学生的理解程度课后作业评估：通过布置相关作业，检查学生对知识的掌握情况第四章：分布式数据库的数据复制与分区4.1 课程介绍介绍分布式数据库中数据复制和数据分区的概念和策略解释分布式数据库中数据复制和数据分区的作用和优势阐述分布式数据库中数据复制和数据分区面临的挑战和解决方案4.2 学习目标理解分布式数据库中数据复制和数据分区的概念和策略掌握分布式数据库中数据复制和数据分区的作用和优势了解分布式数据库中数据复制和数据分区面临的挑战和解决方案4.3 教学内容数据复制和数据分区的概念和策略分布式数据库中数据复制和数据分区的作用和优势数据复制和数据分区面临的挑战和解决方案4.4 教学方法采用讲授和案例分析相结合的方式进行教学通过互动讨论，使学生深入理解数据复制和数据分区的概念和策略提供实际案例，帮助学生了解数据复制和数据分区的作用和优势4.5 教学评估课堂参与度评估：通过提问和讨论评估学生的理解程度课后作业评估：通过布置相关作业，检查学生对知识的掌握情况第五章：分布式数据库的安全性与一致性5.1 课程介绍介绍分布式数据库中安全性和一致性的概念和重要性解释分布式数据库中安全性和一致性的保证机制阐述分布式第六章：分布式数据库的故障恢复与备份6.1 课程介绍介绍分布式数据库中故障恢复和数据备份的重要性解释分布式数据库中故障恢复和数据备份的策略和方法阐述分布式数据库中故障恢复和数据备份的挑战和解决方案6.2 学习目标理解分布式数据库中故障恢复和数据备份的重要性掌握分布式数据库中故障恢复和数据备份的策略和方法了解分布式数据库中故障恢复和数据备份的挑战和解决方案6.3 教学内容故障恢复和数据备份的概念和重要性分布式数据库中故障恢复和数据备份的策略和方法故障恢复和数据备份面临的挑战和解决方案6.4 教学方法采用讲授和案例分析相结合的方式进行教学通过互动讨论，使学生深入理解故障恢复和数据备份的概念和策略提供实际案例，帮助学生了解故障恢复和数据备份的应用场景6.5 教学评估课堂参与度评估：通过提问和讨论评估学生的理解程度课后作业评估：通过布置相关作业，检查学生对知识的掌握情况第七章：分布式数据库的性能优化7.1 课程介绍介绍分布式数据库中性能优化的重要性解释分布式数据库中性能优化的策略和方法阐述分布式数据库中性能优化的挑战和解决方案7.2 学习目标理解分布式数据库中性能优化的重要性掌握分布式数据库中性能优化的策略和方法了解分布式数据库中性能优化的挑战和解决方案7.3 教学内容性能优化的概念和重要性分布式数据库中性能优化的策略和方法性能优化面临的挑战和解决方案7.4 教学方法采用讲授和案例分析相结合的方式进行教学通过互动讨论，使学生深入理解性能优化的概念和策略提供实际案例，帮助学生了解性能优化的应用场景7.5 教学评估课堂参与度评估：通过提问和讨论评估学生的理解程度课后作业评估：通过布置相关作业，检查学生对知识的掌握情况第八章：分布式数据库的应用案例分析8.1 课程介绍分析分布式数据库在不同行业和领域的实际应用案例解释分布式数据库在实际应用中的优势和挑战阐述分布式数据库在现代信息系统中的重要作用8.2 学习目标了解分布式数据库在不同行业和领域的实际应用案例掌握分布式数据库在实际应用中的优势和挑战理解分布式数据库在现代信息系统中的重要作用8.3 教学内容分布式数据库在不同行业和领域的应用案例分布式数据库在实际应用中的优势和挑战分布式数据库在现代信息系统中的作用8.4 教学方法采用案例分析和讨论的方式进行教学通过互动讨论，使学生深入理解分布式数据库的实际应用提供实际案例，帮助学生了解分布式数据库的优势和挑战8.5 教学评估课堂参与度评估：通过提问和讨论评估学生的理解程度课后作业评估：通过布置相关作业，检查学生对知识的掌握情况第九章：分布式数据库的未来发展趋势9.1 课程介绍介绍分布式数据库在未来发展的趋势和方向解释分布式数据库在未来发展中面临的挑战和机遇阐述分布式数据库在未来的应用前景9.2 学习目标理解分布式数据库在未来发展的趋势和方向掌握分布式数据库在未来发展中面临的挑战和机遇了解分布式数据库在未来的应用前景9.3 教学内容分布式数据库在未来发展的趋势和方向分布式数据库在未来发展中面临的挑战和机遇分布式数据库在未来的应用前景9.4 教学方法采用讲授和讨论的方式进行教学通过互动讨论，使学生深入理解分布式数据库的未来发展趋势提供相关资讯，帮助学生了解分布式数据库的未来应用前景9.5 教学评估课堂参与度评估：通过提问和讨论评估学生的理解程度课后作业评估：通过布置相关作业，检查学生对知识的掌握情况10.1 课程介绍介绍实践项目的目标和要求阐述实践项目在理解和应用分布式数据库中的重要性10.2 学习目标掌握实践项目的目标和要求理解实践项目在理解和应用分布式重点和难点解析1. 分布式数据库的基本概念和原理难点解析：理解分布式数据库与传统数据库的区别，以及分布式数据库在面对数据分布和数据一致性时的挑战2. 分布式数据库系统架构难点解析：掌握数据一致性和数据可用性的保证机制，以及在不同场景下如何选择合适的策略3. 分布式数据库的数据一致性难点解析：理解数据一致性与数据可用性之间的权衡，以及如何在保证数据一致性的提高数据可用性4. 分布式数据库的数据复制与分区难点解析：掌握数据复制和数据分区的作用和优势，以及在不同场景下如何选择合适的策略5. 分布式数据库的安全性与一致性难点解析：理解如何在保证数据安全和一致性的兼顾系统的性能和可用性6. 分布式数据库的故障恢复与备份难点解析：掌握分布式数据库在面对故障时的恢复策略，以及如何进行数据备份和恢复7. 分布式数据库的性能优化难点解析：理解如何通过对数据库的调优和优化，提高系统的性能和响应速度8. 分布式数据库的应用案例分析难点解析：分析实际应用中分布式数据库的优势和挑战，以及如何根据业务需求选择合适的分布式数据库解决方案9. 分布式数据库的未来发展趋势难点解析：理解分布式数据库在未来发展中面临的挑战和机遇，以及如何跟上技术发展的步伐难点解析：通过实践项目，将所学知识应用到实际问题中，提高解决实际问题的能力本课程主要介绍了分布式数据库的基本概念、原理、系统架构、数据一致性、数据复制与分区、安全性与一致性、故障恢复与备份、性能优化、应用案例分析以及未来发展趋势。
《分布式计算技术》教学大纲
《分布式计算技术》教学大纲分布式计算技术教学大纲一、课程介绍1.课程名称：分布式计算技术2.课程学时：36学时（理论课程24学时，实践课程12学时）3.先修课程：计算机网络，操作系统4.课程性质：专业必修课二、课程目标本课程旨在使学生理解分布式计算的基本概念和设计原则，掌握分布式计算系统的实现、调度和性能优化等技术。
通过课程的学习，学生将具备分布式系统设计与实现的能力，为他们未来从事分布式系统开发和管理工作打下基础。
三、教学内容与教学进度1.理论课程（24学时）1.1分布式计算概述（2学时）-分布式计算的定义与特点-分布式计算的重要性和应用领域1.2分布式计算模型（4学时）-客户-服务器模型-对等网络模型-云计算模型1.3分布式系统通信与协议（4学时）-网络通信协议-远程过程调用（RPC）机制-消息队列和发布-订阅模式1.4分布式计算系统设计与实现（6学时）-分布式系统体系结构-数据一致性和数据复制策略-任务调度算法与负载均衡1.5分布式文件系统（4学时）-分布式文件系统的概念与特点-分布式文件系统的设计和实现1.6分布式数据库系统（4学时）-分布式数据库系统的概念与架构-数据分片和数据冗余策略-分布式事务管理2.实践课程（12学时）2.1分布式计算框架的实践（6学时）- Hadoop框架介绍与部署- MapReduce编程模型- Hadoop集群的搭建与管理2.2分布式数据库系统的实践（6学时）-MySQL集群的搭建与配置-分布式数据库事务管理-数据库性能优化与测试四、教学方法1.理论课程：采用讲授、案例分析和讨论相结合的教学方法，鼓励学生参与课堂讨论和提问，激发学生的思考和主动学习。
2.实践课程：组织学生进行实践操作，通过实践课程加深对理论知识的理解和应用能力的培养。
五、考核方式1.平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况、小组讨论等（占比30%）。
2.期末考试：对学生对整个课程知识的掌握情况进行测试（占比70%）。
分布式空间数据库技术
5.2.1 分布式数据库的特点
01
可靠性
02
自治性
03
模块性
04
高效率 高可用性
7
感谢聆听4ຫໍສະໝຸດ 5.2.1 分布式数据库概述
• 分布式数据库(DDB)是数据库技术与计算机网络技术的统一。数据库技 术是一种抽象的集中数据管理方法。它通过集中实现数据共享，通过抽 象实现数据的独立性，给用户提供一个总的、聚合的、唯一的数据集合 及其统一的管理方法。
5
内容提纲
5.2.1 分布式空间数据库概述 5.2.2 分布式空间数据库的特点
5.2 分布式空间数据库技术
内容提纲
5.2.1 分布式空间数据库概述 5.2.2 分布式空间数据库的特点
2
内容提纲
5.2.1 分布式空间数据库概述 5.2.2 分布式空间数据库的特点
3
5.2.1 分布式数据库概述
• 分布式空间数据库( Distributed Spatial Database, DSDB) 是使用计算机网络 把面向物理上分散，而管理和控制又需要不同程度集中的空间数据库连接起来， 共同组成一个统一的数据库的空间数据库系统。也可以简单地把分布式空间数 据库看成是空间数据库和计算机网络的总和。但它绝对不是两者的简单结合， 而是把物理上分散的空间数据库组织成为一个逻辑上单一的空间数据库系统， 同时，又保持了单个物理空间数据库的自治性。
轻松掌握分布式数据库的主要特点
分布式数据库的主要特点(1)、数据独立性与位置透明性。
数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一，分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区，不必关心数据物理位置分布的细节，也不必关心重复副本（冗余数据）的一致性问题，同时也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型．分布透明性的优点是很明显的．有了分布透明性，用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样．当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序．当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序．数据分布的信息由系统存储在数据字典中．用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送．(2)、集中和节点自治相结合。
数据库是用户共享的资源．在集中式数据库中，为了保证数据库的安全性和完整性，对共享数据库的控制是集中的，并设有DBA负责监督和维护系统的正常运行．在分布式数据库中，数据的共享有两个层次：一是局部共享，即在局部数据库中存储局部场地上各用户的共享数据．这些数据是本场地用户常用的．二是全局共享，即在分布式数据库的各个场地也存储可供网中其它场地的用户共享的数据，支持系统中的全局应用．因此，相应的控制结构也具有两个层次：集中和自治．分布式数据库系统常常采用集中和自治相结合的控制结构,各局部的DBMS可以独立地管理局部数据库，具有自治的功能．同时，系统又设有集中控制机制，协调各局部DBMS的工作，执行全局应用。
当然,不同的系统集中和自治的程度不尽相同．有些系统高度自治，连全局应用事务的协调也由局部DBMS、局部DBA共同承担而不要集中控制，不设全局DBA,有些系统则集中控制程度较高，场地自治功能较弱。
(3)、支持全局数据库的一致性和和可恢复性。
分布式数据库中各局部数据库应满足集中式数据库的一致性、可串行性和可恢复性。
除此以外还应保证数据库的全局一致性、并行操作的可串行性和系统的全局可恢复性。
这是因为全局应用要涉及两个以上结点的数据．因此在分布式数据库系统中一个业务可能由不同场地上的多个操作组成．例如, 银行转帐业务包括两个结点上的更新操作。
第2章分布式数据库概念
2.4 分布式数据库的分类
１按照各节点的结构来划分：同构型和异构型两类 异构型表现在： • 硬件的异构：CPU或硬件体系结构不同。 • 网络结构的异构：不同网络的结构有所差异。 • 软件的异构：不同站点的操作系统或DBMS不同 2 从分布式数据库系统控制方式的角度可划分为：
• 紧耦合式DDBMS：全局控制信息放在一个 称为中心站点的站点上。所有的全局访问 都必须通过中心站点来确定远程数据片的 位置。 • 优点：容易实现数据的一致性和完整性。 • 缺点：易产生访问瓶颈，系统效率不高， 可靠性较差。
• 多层次分布式数据库（ML DDB） 每个节点都有自己的独立数据库（LDB）， 而它们（或其中的部分）又构成一个逻辑 上统一的全局数据库（GDB）。ML DDB 需要为每个节点配备局部DBMS，同时 DDBMS进行全局处理总控工作。本节点 数据的局部访问通过本地DBMS完成，而 全局访问要通过DDBMS来完成。节点可 以是同构的，也可以是异构的。ML DDB 的典型例子是R*和DATANET。
各部分功能介绍：
• 3个（分布式）全局数据库DDB1 、 DDB2、DDB3，它们分别由GRS1、 GRS2 、NRS3实现全局的逻辑描述。 • 5个局部数据库（LDB1 LDB2 LDB3 LDB4 LDB5）它们通过局部表示模式 LRS1~LRS5来完成逻辑定义， 通过存储 模式SS1~SS5实现物理组织，并通过不同 的局部应用模式LASn来完成局部访问。
1.分片透明性
2. 位置透明性
• 用户的应用程序不需要关心数据分片的具体存储站点，当 数据库的数据片的存储站点发生改变时，只需改变对应的 GRS/NRS映射就可以保持全局表示模式不发生改变。 例如： 作如下查询： SELECT ENAME FROM EMP1 WHERE ENUM =￥ENUM IF NOT FOUND（） THEN SELECT ENAME FROM EMP2 WHERE ENUM=￥ENUN
《分布式数据库》课件
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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17
6.3 DDBS概述
随着传统的DB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 DBS的研究与开发受到人们的注意。 DDB是DB技术与网络技术相结合的产物，在DB领 域已形成一个分支。DDB的研究始于20世纪70年代 中期。世界上第一个DDBS SDD-1是由美国计算机 公司（CCA）于1979年在DEC计算机上实现。 20世纪90年代以来，DDBS进入商品化应用阶段， 传统的RDB产品均发展成以计算机网络及多任务操 作系统为核心的DDB产品，同时DDB逐步向C／S 模式发展。 18
①
DDBS的基本特点 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。 逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上 是一个整体，它们被所有用户(全局用户)共享，并 由一个DDBMS统一管理。 场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理， 具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用)。
10
6.2 C/S系统
6.2.1 6.2.2 6.2.3
C/S系统的工作模式 C/S结构的演变 网络服务器的类型
11
6.2.1 C/S结构的工作模式
客户机的主要任务： 服务器的主要任务： 接收来自C端的DB请求 处理对DB的请求
管理用户界面
接受用户数据 处理应用逻辑 生成DB请求 向S端发DB请求
在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向 “分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户 机／服务器模式和分布式数据库体系结构两个方面。
2
分布式数据库系统集成了两个不同领域的技术：数 据库和通信。 分布式系统的特征：计算资源的分布特性、数据 的分布特性和控制的分布特性。 计算的功能分布，是为了更好的处理和完成一个 企业的计算任务，提供一个更大、更复杂计算问题 的平台。分布式处理把计算功能放在需要的地方， 并且把一个任务分解成若干部分，使得可以在不同 地点并行地执行。
①
DB服务器
②
③ ④ ⑤ ⑥ ⑦
文件服务器
事务服务器
文档服务器
Web服务器 电子邮件服务器 其他应用服务器
16
6.3 DDBS概述
6.3.1 6.3.2 6.3.3 6.3.4 6.3.5
从集中式、分散式到分布式 DDBS的定义 DDBS的特点 DDBS的优缺点 DDBS的分类
4
在分布式数据库系统中，数据和管理软件分 布在各个计算点，系统的各个分布点通过某 种形式的通信设施互相连接在一起（通信和 数据分布的细节对于用户来说是不可见的）
DBMS DBMS 网络
DBMS
DBMS
5
用户
转换模块
系统 目录
分布执行摸块
DBMS
DBMS
DBMS
6
目 录
6.1 集中计算与分布计算
①
同构同质型DDBS：各场地都采用同一类型的数据 模型(如关系型)，并且是同一型号的DBMS。 同构异质型DDBS：各场地采用同一类型的数据模 型，但是DBMS的型号不同，如ORACLE、SQL Server等。
异构型DDBS：各场地的数据模型的型号不同，甚 至类型也不同。
28
②
③
6.4 分布式数据存储
DB
集中式DB的结构
8
6.1 集中计算与分布计算(2)
“分布计算”概念
①
② ③
处理分布
数据分布 功能分布
单点数据，多点处理。
多点数据，多点处理。 功能分布在不同计算机上。
9
6.1 集中计算与分布计算(3)
客户机／服务器系统的结构
用户
存取请求 客户机
∫∫
服务器 处理结果
DB
网络
C／S系统的结构
21
6.3.2 DDBS的定义
定义6.2 DDB(分布式数据库)是计算机网络环境 中各场地上数据库的逻辑集合。
定 义 6.3 DDBMS( 分 布 式 数 据 库 管 理 系 统 ) 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。
22
6.3.3 DDBS的特点（一）
格式化结果并传给C端
进行完整性检查 维护数据字典、索引 处理数据恢复 优化查询／更新处理
12
从S端接受结果
格式化结果
6.2.2 C／S系统结构的演变（1）
两层C／S结构
用户 客户机1 … 服务器 DB
用户
客户机N
第一层
第二层
13
6.2.2 C／S系统结构的演变（2）
逻辑独立性
映像1 分布式数据库增加部分
映像2
分片级
映像3
分配级
分配 模式
……
分配 模式
分配 模式 映像4
集中式数据库原有部分
局部概念级
局部概念模式
局部概念模式
局部概念模式
映像5
局部内部级
局部内模式
局部内模式
局部内模式
局部 数据库
局部 数据库
局部 数据库
物理 独立性
38
6.5.1 体系结构（一）
DDBS的体系结构(6层结构5级映射)：
AS SELECT * FROM S WHERE SEX=‘F’
32
关系S(S#,SNAME,AGE,SEX)
2.定义关系S的两个垂直分片： AS SELECT S#，AGE，SEX FROM S
DEFINE FRAGMENT SVF1 DEFINE FRAGMENT SVF2
AS SELECT S#，SNAME
DDB中数据的存储分数据分片、 数据分配两方面。
6.4.1
数据分片 6.4.2 数据分配
29
6.4.1 数据分片（一）
各场地数据存放的单位不是关系而是片段 (fragment)，一个片段是逻辑数据库中某个全 局关系的一部分。数据分片有三种基本方式：
①
水平分片:按一定的条件把全局关系的所有元组 划分成若干不相交的子集，每个子集为关系的 一个片段。 垂直分片:把一个全局关系的属性集分成若干子 集，并在这些子集上作投影运算,每个投影称为 垂直分片。
第6章 分布式数据库系统 概述
前 言
集中式数据库系统表现出的不足：
(1)数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处 理，势必造成通信开销大； (2)应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生 故障，则整个系统受到影响，可靠性不高；
(3)集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的 可扩充性差。
19
6.3.1 从集中式、分散式到分布式
由于计算机网络通信的发展，有可能把分散在各 处的数据库系统通过网络通信连接起来，这样形 成的系统称为分布式数据库系统(DDBS)。DDBS 兼有集中式和分散式的优点。这种系统有多台计 算机组成，各计算机之间由通信网络相互连系着。
20
6.3.2 DDBS的定义
36
③
④
6.4.2 数据分配
混合式即把数据库分成若干可相交的子集，每个 子集安置在一个或多个场地上，但每一场地未必 保存全部数据。它兼顾了分割式和全复制式的优 点，灵活，且效率高。 对分配策略的评估因素：存储代价、可靠性、检 索代价、更新代价。
37
6.5 DDBS的体系结构
全局外部级
全局概念级 全局外模式 …… 全局概念模式 分片模式 …… 分片模式 分片模式 全局外模式
事务管理的分布性： 一个全局事务可能分解为在 不同场地执行的多个子事务，则事务的ACID性也 应具有分布性。
25
④
6.3.4 DDBS的优缺点（一）
①
DDBS的优点 具有灵活的体系结构
②
③
适应分布式的管理和控制机构
经济性能优越
④
⑤
系统的可靠性高、可用性好
局部应用的响应速度快
⑥
可扩展性好，易于集成现有的系统
6.3.1 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。 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。
30
②
6.4.1 数据分片
③
混合分片：以上方法的混合。可以先水 平分片再垂直分片，或先垂直分片再水 平分片，或其他形式，但他们的结果是 不相同的。
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关系S(S#,SNAME,AGE,SEX)
1.定义关系S的两个水平分片： AS SELECT * FROM S WHERE SEX=‘M’
DEFINE FRAGMENT SHF1 DEFINE FRAGMENT SHF2
26
6.3.4 DDBS的优缺点（二）
① ②
DDBS的缺点
系统开销较大，主要花在通信部分 。 复杂的存取结构(如辅助索引、文件的链接技术)， 在集中式DBS中是有效存取数据的重要技术，但 在分布式系统中不一定有效。
③
数据的安全性和保密性较难处理。
27
6.3.5 DDBS的分类
DDBS的分类(根据各局部场地的DBS和DBMS)：
FROM S
33
关系S(S#,SN,AGE,SEX)
3.定义关系S的两个混合分片： AS SELECT S#，SNAME FROM SHF1