第二章 分布式数据库系统体系结构
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
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查询处理和优化
策略5：
传（S#,P#）
(S)SP
P
场地A
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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。
分布式数据库的系统结构
首先应注意，分布式数据库中数据的分 布 是 DBA（Data Base Administrator） 决定的；但目录的分布是由系统决定 的。数据目录的分布是DBMS设计问题， 不是分布式数据库设计所处理的问题。
因DDBMS结构不同，数据目录有如
下五种分布策略：
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1、Centralized 集中式
4
❖2、全局事务一般用某种数据库操作语 言（DML，如SQL）表示。DDBMS首先对 其进行词法，语法分析，可解释（无 错误），将事务由DML形式转为内部表 示形式，如相应关系代数表达式或查 询语法树。
❖这时的语法树所表示的查询，还没有 考虑数据分布问题，即它是面向全局 数据库和全局关系的，故称全局查询 （global query）和全局查询语法树5 。
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2、 Extended—centralized
扩展的集中式
❖开始与集中式目录一样，数据目录集中 存放在一个结点上。
❖其他结点从集中数据目录提取的数据目 录，用完后不丢弃，而是留做本结点的 局部目录，这样随数据库应用展开，各 结点逐步建立起自己的局部目录。
❖注意：集中目录所在结点管理目录，各 结点局部目录只是集中目录的部分复本。
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6、这时实际上就把一个查询构成 的事务分解为一组相关联的子查 询构成的子事务。并将它们通过 网络发送相应结点，由各结点 LDBMS（Local database management system 局部数据库 管理系统）再对子查询语法树进 行优化，并完成查询。
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❖ 一个事务，分解为一组相关子事 务，分别在相应结点上并行执行。但 DDBMS的分布式事务管理软件，必须 对它们进行全程管理和监控。
❖因为一个事务虽然被分解成一组子事 务，由各自相应结点执行，但仍须保 证全局事务在并发和故障情况下，遵 守ACID准则。
数据库分布式系统的说明书
数据库分布式系统的说明书一、引言数据库分布式系统是一种基于分布式计算和存储的数据库系统，可以将数据和计算任务分散到多个节点上进行并行处理，从而提高系统的性能与可扩展性。
本文将详细介绍数据库分布式系统的原理、架构以及应用场景。
二、原理与架构1. 分布式数据存储数据库分布式系统中的数据通常被分散存储在多个节点上，每个节点负责管理一部分数据。
这样的分布方式可以提高数据的可用性和容错性，同时也增加了系统的并行处理能力。
2. 分布式数据访问为了实现对分布式存储的数据的高效访问，数据库分布式系统采用了一些常用的技术手段，如数据划分、数据复制、数据分片等。
这些技术可以提高数据的可靠性、查询效率和负载均衡能力。
3. 分布式事务处理在分布式环境下，事务处理变得更加复杂。
数据库分布式系统通过引入分布式事务协调器来协调多个节点上的事务执行，保证数据的一致性和可靠性。
4. 分布式查询与计算数据库分布式系统支持将查询和计算任务分发到多个节点上进行并行处理，从而提高系统的查询性能和计算能力。
常用的分布式查询与计算技术包括MapReduce、Spark等。
三、应用场景数据库分布式系统在许多领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景。
1. 大规模数据分析对于大规模的数据分析任务，传统的单机数据库往往无法满足性能要求。
通过将数据分散存储在多个节点上，并使用分布式查询和计算技术，可以大幅提高数据分析的效率和速度。
2. 云计算平台云计算平台需要支持大规模用户的数据存储和查询需求，因此数据库分布式系统是其基础设施之一。
通过将数据库分布在多个物理节点上，可以提供高可用性和扩展性的数据服务。
3. 实时数据处理对于实时数据处理场景，数据库分布式系统可以通过数据的并行处理和分布式计算来实现对实时数据的快速处理和分析。
这在金融、物联网等领域有着重要的应用价值。
四、总结数据库分布式系统是一个基于分布式计算和存储的数据库架构，可以提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
分布式数据库
分布式数据库由于分布式数据库克服了集中式数据库的许多缺点，并且自然地适应于许多单位地理上分散而逻辑上统一的组织结构，因此，20多年以来从理论到实践都得到了迅速发展，并取得了决定性成果。
分布式数据库结构分布式数据库的典型定义是:分布式数据库是一个数据集合，这些数据在逻辑上属于同一个系统，但物理上却分散在计算机网络的若干站点上，并且要求网络的每个站点具有自治的处理能力，能执行本地的应用。
每个站点的计算机还至少参与一个全局应用的执行。
所谓全局应用，要求使用通讯子系统在几个站点存取数据。
这个定义强调了分布式数据库的两个重要特点:分布性和逻辑相关性。
图1给出了典型的分布式数据库系统(DDBS)的物理结构。
其中在不同地域的3台计算机分别控制本地数据库及各终端用户T;每台计算机及其本地数据库组成了此分布式数据库的一个站点，各站点用通讯网络连接起来，可以是局域网或广域网。
图1 DDBS的物理结构图图2给出了分布式数据库的逻辑结构。
其中，DDBMS是分布式数据库管理系统，用来支持分布式数据库的建立和维护。
LDBMS是局部数据库管理系统，也就是通常的集中式数据库管理系统，用来管理本站的数据。
图2 DDBS的逻辑结构DDBS的工作原理DDBMS是分布式数据库系统的核心部分，就其性质可分为匀质和异质两种。
若每个站点的LDBMS相同，则是匀质的;若至少有两个LDBMS不同，则是异质的。
异质DDBMS要在不同LDBMS的不同数据模型间进行转换，因而比匀质DDBMS更复杂。
一般来说，若从头开始研制一个DDBS，则选择匀质较方便，且通常都选用关系模型。
这是由于关系模型易于分布管理，但若DDBS是建立在已有的若干数据库之上，则这些数据库很可能有的是基于关系模型的，有的是基于层次或网络模型的，即它们是不同质的，因此要建立异质的DDBMS。
图3给出了分布式数据库管理系统DDBMS的工作原理的参考模型。
图3 DDBMS工作原理参考模型用户处理器根据外模式和概念模式把用户命令翻译成格式更适合于机器的规范化命令，并实施完整性约束，同时它负责将规范化格式的数据转换成用户结果格式。
分布式数据库
4层模式划分为全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层，在各层间还有相应的层间映射。这种4层模 式适用于同构型分布式数据库系统，也适用于异构型分布式数据库系统。
发展情况
分布式数据库
计算机术语
目录
01 结构模式
02 发展情况
分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有 DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络 互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。
2010年起，阿里巴巴、蚂蚁金服开始自主研发数据库系统OceanBase，这一系统从立项到开花结果经历了足 足五年时间。
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数据库系统的体系结构
数据库系统的体系结构数据库系统的体系结构数据库系统是由多个组成部分构成的复杂系统，其中最重要的组成部分是数据库管理系统（DBMS），它是整个数据库系统的核心。
数据库管理系统负责管理数据存储、数据访问和数据操作等任务，因此，它的体系结构对整个数据库系统的性能和可靠性有着至关重要的影响。
一、三层模式体系结构三层模式体系结构是最常见的数据库管理系统体系结构之一，它将整个数据库管理系统划分为三层，分别是外模式层、概念模式层和内模式层。
1. 外模式层外模式层也称为用户视图层或用户接口层，它是用户与数据库之间交互的界面。
每个用户都可以定义自己所需的外部视图，并通过这些视图来访问和操作数据库中存储的数据。
外部视图可以隐藏底层数据结构和逻辑实现细节，使得用户能够以更加简单、直观、方便的方式使用和管理数据。
2. 概念模式层概念模式层也称为全局逻辑模型或全局概念模型，它描述了整个数据库中所有数据对象及其之间关系的逻辑结构。
概念模式层是数据库设计的核心，它包括了实体、属性和关系等概念，并通过ER图等方式来表示和描述。
概念模式层对外部视图提供了一个稳定、一致、简洁的逻辑结构，使得用户能够更加清晰地理解和操作数据库中的数据。
3. 内模式层内模式层也称为存储模式层或物理模型层，它描述了数据在存储介质上的组织方式和存储结构。
内模式层是数据库管理系统的最底层，它与底层操作系统直接交互，并负责管理磁盘空间、数据缓存、索引等任务。
内模式层提供了对物理存储细节的抽象，使得DBMS能够更加高效地管理数据。
二、客户端/服务器体系结构客户端/服务器体系结构是一种分布式计算架构，它将整个数据库系统划分为两个部分：客户端和服务器端。
1. 客户端客户端是指用户使用的计算机，在这里用户可以通过安装相应的客户端软件来连接到远程服务器，并通过这个软件向远程服务器发送请求以获取所需数据。
客户端通常具有较低的计算能力和存储能力，但却具有更好的交互性和易用性。
设计高性能的分布式数据库系统
设计高性能的分布式数据库系统第一章：引言在现代的信息时代，数据的重要性与日俱增。
大量的数据被不断产生、传输、存储和分析，对数据库系统的性能提出了更高的要求。
分布式数据库系统应运而生，以满足处理大规模数据和高并发访问的需求。
本章将介绍分布式数据库系统的背景和意义。
第二章：分布式数据库系统的架构2.1 分布式数据库系统的定义和特点2.2 分布式数据库系统的架构模式2.3 传统数据库系统与分布式数据库系统的对比第三章：数据分布和复制策略3.1 数据的分布和划分3.2 数据的复制策略3.3 数据的一致性与容错性第四章：数据访问与事务管理4.1 数据分片与查询优化4.2 分布式事务处理4.3 数据一致性与隔离级别第五章：数据存储与故障恢复5.1 数据存储的模型5.2 数据备份与恢复5.3 高可用性与容错机制第六章：负载均衡与性能优化6.1 负载均衡的概念与原理6.2 分布式索引与查询优化6.3 性能监控与调优第七章：安全与隐私保护7.1 数据加密与权限控制7.2 数据访问审计与日志管理7.3 隐私数据保护与合规性第八章：分布式数据库系统的发展趋势8.1 云计算与分布式数据库系统8.2 人工智能与分布式数据库系统8.3 区块链与分布式数据库系统第九章：案例分析与应用实践9.1 Google Spanner案例分析9.2 Facebook Cassandra案例分析9.3 金融行业分布式数据库系统的应用实践第十章：总结与展望10.1 设计高性能的分布式数据库系统的关键技术10.2 分布式数据库系统的未来发展方向10.3 结束语在这篇文章中，我们深入研究了设计高性能的分布式数据库系统所涉及的关键技术和方法。
我们从架构设计、数据分布和复制、数据访问和事务管理、数据存储和故障恢复、负载均衡和性能优化、安全与隐私保护等多个方面进行了详细分析和探讨。
通过案例分析和应用实践，我们深入了解了分布式数据库系统在不同领域的应用和发展趋势。
分布式数据库原理、架构与实践
分布式数据库原理、架构与实践
1 分布式数据库的概念
随着互联网应用的大规模化普及，传统的单机数据库已经无法满
足系统的高并发、高可靠性、高容量等需求，分布式数据库应运而生。
分布式数据库指将系统数据分散存放在多台服务器上，并通过网络进
行数据交换和协调，实现数据共享、负载均衡等功能的数据库。
2 分布式数据库的原理
分布式数据库的实现原理主要分为三个方面：数据分片、数据复
制和数据一致性控制。
数据分片指将数据按照一定规则划分成多个片段，存储在不同的节点上；数据复制指将数据在多个节点上进行备份，以提高系统的可靠性和可用性；数据一致性控制指各个节点之间通过
协议保证数据的读写一致性。
3 分布式数据库的架构
分布式数据库的架构可以分为两种：主从架构和P2P架构。
主从
架构中，一个节点作为主节点，向其他从节点分发数据，从节点负责
读写数据；P2P架构中，各个节点平等地共享数据，通过协作实现数据一致性。
4 分布式数据库的实践
分布式数据库在实践时需要考虑多方面的问题，例如负载均衡、
数据安全、数据备份与恢复、数据一致性控制等。
同时，分布式数据
库的性能测试也需要进行细致的规划和实施，以保证系统的稳定性和可靠性。
常用的分布式数据库包括MySQL Cluster、MongoDB、Cassandra等。
5 总结
分布式数据库的应用已经逐渐普及，具有非常重要的意义。
在实践中，需要根据应用场景选择适当的架构和实现方式，并考虑合理的性能测试和性能优化策略，以达到系统的稳定性和可靠性要求。
分布式数据库原理、架构与实践 pdf
分布式数据库原理、架构与实践 pdf1 分布式数据库的定义和特点分布式数据库是指把数据分散存储于多个计算机节点上，数据节点之间可以互相通信和协作，以便快速响应用户请求并提高数据安全性和可用性。
分布式数据库有以下几个特点：- 可扩展性：可以添加或删除节点以应对数据量增大或缩小的需求；- 数据安全性：通过多副本存储和备份策略可以防止数据丢失或损坏；- 高可用性：节点之间互相备份和协作可以确保系统的高可用性；- 高并发处理能力：多个节点可以同时处理用户请求，提高系统的并发处理能力；- 易于维护：可以通过集中和分布式管理方法来优化系统的维护效率。
2 分布式数据库的架构和组成部分分布式数据库架构包括以下三个部分：- 分布式数据存储：将数据存储在多个节点上以提高数据安全性和可用性；- 分布式数据处理：将请求分配到多个节点以提高系统的并发处理能力；- 分布式数据管理：集中或分散管理节点，以提高系统维护效率。
分布式数据库的组成部分包括以下内容：- 数据节点：存储分布式数据库的数据，可以分为主节点和备份节点；- 数据存储引擎：管理数据存储和查询请求的软件；- 数据通信机制：节点之间通信的软件或协议，如TCP/IP协议；- 数据路由器：将请求路由到指定的数据节点；- 分布式锁管理器：管理分布式锁，防止同时修改或删除同一份数据；- 监控系统和日志：用于管理集中或分布式的数据库系统，并记录操作日志。
3 分布式数据库的实践应用分布式数据库已经成为大型互联网公司和金融行业等领域的重要技术，以下是几个分布式数据库的实践案例：- Google Spanner：是Google自主研发的分布式数据库，可以同时保证数据的强一致性和高可用性，被广泛用于Google的内部应用；- MyCat：是中国自主研发的开源分布式数据库中间件，可以提供MySQL、MariaDB等数据库的访问和高可用性等功能；- Hadoop Distributed File System（HDFS）：是Apache Hadoop 生态系统的重要组成部分，是一个分布式文件系统，可以提高数据的可靠性和扩展性；- Amazon DynamoDB：是Amazon Web Services的一种NoSQL数据库，可以提供高可用性、强一致性和分布式数据存储和处理等功能。
分布式数据库系统（2）
分布式数据库系统（2）分布式数据库系统（2）胡经国六、分布式数据库系统模式结构根据中国制定的《分布式数据库系统标准》，分布式数据库系统被抽象为四层的模式结构。
这种模式结构得到了国内外同行的支持和认同。
分布式数据库系统4层模式结构划分为：全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层；在各层间还有相应的层间映射，层与层（模式与模式）之间是映射关系。
这种四层模式结构适用于同构型分布式数据库系统，也适用于异构型分布式数据库系统。
1、全局模式ES（全局外层）全局模式定义全局用户试图，是分布式数据库的全局用户对分布式数据库最高层抽象。
全局用户使用视图时，不必关心数据的分片和具体的物理分配细节。
2、全局概念模式GCS（全局概念层）全局概念模式定义全局概念视图，是分布式数据库的整体抽象，包含了全局数据特性和逻辑结构。
像集中式数据库中的概念模式一样，是对数据库全体的描述。
全局概念模式再经过分片模式和分配模式，映射到局部模式。
⑴、分片模式分片模式是描述全局数据的逻辑化分视图，即全局数据逻辑结构根据某种条件的划分，将全局数据逻辑结构划分为局部数据逻辑结构，每个逻辑划分为一个分片。
在关系数据库中，一个关系的一个子关系称为该关系的一个分片。
⑵、分配模式分配模式是描述局部数据逻辑的局部物理结构，即划分后的分片的物理分配试图。
3、局部概念模式LCS（局部概念层）局部概念模式定义局部概念视图，是全局概念模式的子集。
全局概念模式经逻辑划分后，被分配到各个局部场地上。
局部概念模式用于描述局部场地上的局部数据逻辑结构。
当全局数据模型与局部数据模型不同时，还涉及数据模型转换等内容。
4、局部内模式LIS（局部内层）局部内模式定义局部物理视图，是对物理数据库的描述。
它类似于集中数据库的内层。
综上所述，分布式数据库的四层结构及模式，定义描述了分布式数据库是一组用网络连接的局部数据库的逻辑集合。
它将数据库分为全局数据库和局部数据库。
全局数据库到局部数据库，由映射（1：N）模式描述。
分布式数据库体系结构
分布式数据库体系结构
分布式数据库体系结构是一种数据处理结构，它使用多个节点分布式保存，管理用户
的数据。
它有助于改善传统数据库系统的存储性能，满足高可用性、可扩展性、低延迟和
高可靠性的需求。
分布式数据库体系结构以完全装载在不同节点上的独立数据库系统的形式实现。
它的
构造主要分为四部分：数据库系统、分布式操作系统、数据库管理系统(DBMS)和应用服务器。
数据库系统存储用户的数据，提供特定的查询和数据访问功能，以及对这些数据的完
整性和一致性的保障。
用户可以访问远程的数据库服务器，实现各种复杂的数据查询，从
而实现快速的信息获取和数据处理。
分布式操作系统负责将多个分布式数据库系统连接起来，以实现高效的数据处理与通
信功能。
它内部完成将不同模型数据加密、存储和转移，并在不同数据库之间实现数据连接。
数据库管理系统(DBMS)负责管理数据库中的数据，包括数据结构的建立，数据的更新、查询，以及数据的同步等。
它还可以提供用户访问数据的安全性，以及支持高可用性，可
扩展性和可靠性等。
应用服务器提供应用订制或互联网服务等，其中将各种应用订制模块与外部系统连接，以实现与多个数据库的访问和数据同步功能。
它可以作为用户与数据库的桥梁，完成数据
的交互与控制。
分布式数据库体系结构是传统数据库系统的发展演进，可以在满足相关业务需求的同时，实现高性能的数据处理。
它不仅可以满足大规模的数据库的要求，还能支持真正的分
布式系统，是一种数据存储的有效方式。
《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。
分布式数据库系统.
9.2.3 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。
where DNO=DNUMBER
分布式查询处理
传送时间T=总传输延迟+总数据量/传输速度
⒈把关系EMPLOYEE和DEPARTMENT分布从场地1和场地2传 到场地3，然后在场地3站进行查询 传送时间T=(104 100 +100 35 )/104=100s
1
3
2
分布式查询处理
⒉把关系EMPLOYEE传送到场地2，在场地2作联接， 再把操作结构从场地2传到场地3：
1、与集中式DB相比，分布式DB具有（）特点，与分 散式DB相比，又具有（）特点。
2、区别系统是分散式还是分布式就是判定系统是否 支持（）.
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.
9.1 分布式数据库系统概述
与集中式数据库相比，分布式DB具有： 数据分布式的特点。
与分散式数据库相比，分布式DB具有： 逻辑整体性的特点。
9.1.2 分布式数据库系统的定义
背景
数据库系统+计算机网络
T1
T2 计算机2
T3 DB1
DB1 T1
计算机1 T2 T3
通讯网络
T1 计算机3 T2
分布式数据库
分布式数据库在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织最为重要的资产之一。
随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂，传统的集中式数据库已经难以满足需求，分布式数据库应运而生。
那么，什么是分布式数据库呢？简单来说，分布式数据库是将数据分散存储在多个不同的节点上，这些节点通过网络相互连接，共同组成一个逻辑上统一的数据库系统。
与传统的集中式数据库不同，分布式数据库不再依赖于单个强大的服务器来存储和处理所有数据，而是将数据分布到多个节点上，从而实现了更高的可扩展性、可用性和性能。
分布式数据库的出现并非偶然，而是为了解决一系列实际问题。
在传统的集中式数据库中，当数据量不断增加时，服务器的存储和处理能力会成为瓶颈。
为了应对这种情况，往往需要不断升级硬件，这不仅成本高昂，而且在达到一定限度后也难以继续提升。
此外，集中式数据库还存在单点故障的风险，如果服务器出现故障，整个系统可能会陷入瘫痪，导致数据不可用和业务中断。
分布式数据库则通过将数据分散存储和处理，有效地解决了这些问题。
在分布式数据库中，数据通常会按照一定的规则进行分片，每个分片存储在不同的节点上。
这样，当需要处理大量数据时，可以通过并行处理多个分片来提高效率。
同时，由于数据分布在多个节点上，即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以继续提供服务，保证了系统的可用性。
为了确保分布式数据库的正常运行，需要解决一系列技术难题。
其中，数据一致性是最为关键的问题之一。
由于数据分布在多个节点上，如何保证各个节点上的数据始终保持一致是一个巨大的挑战。
常见的解决方法包括两阶段提交、三阶段提交等协议，通过这些协议来协调各个节点的数据更新操作，确保数据的一致性。
另外，分布式事务处理也是一个难点。
在分布式环境下，一个事务可能涉及多个节点上的数据操作，如何保证这些操作要么全部成功，要么全部失败，即实现事务的原子性，是需要精心设计和实现的。
分布式数据库的架构也有多种类型，比如主从架构、对等架构等。
《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。
分布式系统的基本原理与架构
分布式系统的基本原理与架构一、引言分布式系统是由多个独立计算机或服务器通过网络连接，在共享资源和通信中协同工作的系统。
本文将介绍分布式系统的基本原理与架构，包括分布式系统的概念、设计原则、通信模型以及常见的分布式系统架构。
二、分布式系统概述分布式系统是基于网络的计算模型，其主要特点包括：1. 可扩展性：能够通过增加更多的节点来支持更多的用户和处理更大规模的数据。
2. 透明性：对用户而言，分布式系统应该表现为一个统一的整体，而不是一组独立的计算机。
3. 可靠性：通过冗余和容错机制，保证系统的可用性和数据的一致性。
4. 并发性：支持多个用户同时访问和处理数据，提高系统的并发性能。
5. 安全性：通过身份验证和数据加密等手段，确保数据的安全性和用户隐私。
三、设计原则设计一个可靠和高效的分布式系统需要遵循以下原则：1. 高可用性：通过冗余和备份机制，保证系统即使在部分节点故障的情况下也能继续提供服务。
2. 数据一致性：通过副本同步和分布式事务等机制，保证系统在分布式环境下数据的一致性和可靠性。
3. 负载均衡：通过数据分片或任务调度等方式，将负载分配到不同的节点上，提高系统的性能和响应速度。
4. 可扩展性：设计系统时考虑到系统的扩展性，能够方便地增加或减少节点以适应不同的负载需求。
5. 安全性：采用身份验证、数据加密和访问控制等手段，确保系统的安全性和用户隐私。
四、通信模型在分布式系统中，节点之间通过网络进行通信。
常见的通信模型包括：1. 客户端-服务器模型：客户端通过发送请求到服务器来获取服务，并等待服务器的回应。
这种模型适用于大多数的网站和应用程序。
2. 对等模型：节点之间对等地进行通信，每个节点都可以作为服务提供者和服务消费者。
这种模型适用于点对点通信和资源共享。
3. 发布-订阅模型：节点可以发布消息到特定的主题，同时其他节点可以订阅该主题并接收消息。
这种模型适用于事件驱动和消息通信。
五、常见的分布式系统架构1. 客户端-服务器架构：该架构由一个或多个客户端与一个或多个服务器组成，客户端发送请求到服务器上进行处理，并返回结果给客户端。
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第二章 分布式数据库系统体系结构
组件结构
DP功能 DP功能
局部查询处理：实现全局命令到局部命令的转换； 局部查询处理：实现全局命令到局部命令的转换；访问 路径选择器，选择最好的路径执行。 路径选择器，选择最好的路径执行。 局部恢复管理器： 维护本地数据库一致性的故障恢复。 局部恢复管理器： 维护本地数据库一致性的故障恢复。 运行支持处理器（存储管理器） 运行支持处理器（ 存储管理器）：按调度命令访问数据 控制数据库缓存管理器；返回局部执行结果； 库；控制数据库缓存管理器；返回局部执行结果；保证子 事务执行的正确性。 事务执行的正确性。 局部事务管理器：以局部子事务为单位调度执行， 局部事务管理器： 以局部子事务为单位调度执行，保证 子事务执行的正确性。 子事务执行的正确性。 局部调度管理器：负责局部场地上的并发控制， 局部调度管理器： 负责局部场地上的并发控制，按可串 行化调度和执行数据操作。 行化调度和执行数据操作。
组件结构
应用处理器（AP）功能： 应用处理器（ ）
用户接口：检查用户身份，接受用户命令， 用户接口 ：检查用户身份 ， 接受用户命令， 如 ： SQL命令。 命令。 命令 语义数据控制器： 视图管理、安全控制、 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） 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 将用户命令翻译成数据库命令； 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； 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。 并返回给用户。 全局执行监控器（全局事务管理器):调度协调和监 全局执行监控器（全局事务管理器 调度协调和监 之间的分布执行； 视 AP和 DP之间的分布执行 ； 保证复制数据的一致 和 之间的分布执行 保证全局事务的原子性。 性；保证全局事务的原子性。
分布式数据库系统原理与应用
第二章 分布式数据库系统体系结构
第二章 分布式数据库系统体系结构
主要内容
物理结构和逻辑结构 体系结构 系统结构 模式结构 功能结构 数据集成系统 MDBS体系结构 体系结构 P2PDBS 分布式数据库系统分类 字典信息的组织
第二章 分布式数据库系统体系结构
物理结构和逻辑结构
AP
b. 多客户 单服务器(c/s) 多客户/单服务器 单服务器
第二章 分布式数据库系统体系结构
AP
系统结构
不同系统的系统结构图
AP AP
DP
DP
DP
DP
c. 多客户 多服务器 (mc/ms) 多客户/多服务器
第二章 分布式数据库系统体系结构
§2.2 系统结构
不同系统的系统结构图
AP AP
DP
DP
局部 LCS1 概念层 局部 内层 LIS1
LCS2
LCSn 局部模式 局部模式
LIS2
LISn
ES ： 全 局 模 式 GCS ： 全 局 概 念 模 式 LCS：局部概念模式 LIS：局部内模式 ： ：
第二章 分布式数据库系统体系结构
模式结构
全局模式或外模式（ES）:全局外模式即全局用户视图，是分布式 全局模式或外模式（ ） 全局外模式即全局用户视图， 全局外模式 数据库的全局用户对分布式数据库的最高层抽象。 数据库的全局用户对分布式数据库的最高层抽象。全局用户使用视图 不必关心数据的分片和具体的物理分配细节。 时，不必关心数据的分片和具体的物理分配细节。 全局概念模式（ 即全局概念视图， 全局概念模式（GCS）: 全局概念模式即全局概念视图，是分布式 ） 全局概念模式即全局概念视图 数据库的整体抽象，包含了全部数据特性和逻辑结构。 数据库的整体抽象，包含了全部数据特性和逻辑结构。像集中式数据 库中的概念模式一样，是对数据库全体的描述。 库中的概念模式一样，是对数据库全体的描述。全局概念模式再经过 分片模式和分配模式映射到局部模式。 映射到局部模式 分片模式和分配模式映射到局部模式。 分片模式是描述全局数据的逻辑划分视图 是描述全局数据的逻辑划分视图。 分片模式是描述全局数据的逻辑划分视图。即全局数据逻辑结构根 据某种条件的划分，将全局数据逻辑结构划分为局部数据逻辑结构。 据某种条件的划分，将全局数据逻辑结构划分为局部数据逻辑结构。 每一个逻辑划分成一个分片 在关系数据库中， 一个分片。 每一个逻辑划分成一个分片。在关系数据库中，一个关系中的一个子 关系称该关系的一个片段。 关系称该关系的一个片段。 分配模式是描述局部数据逻辑的局部物理结构 是描述局部数据逻辑的局部物理结构， 分配模式是描述局部数据逻辑的局部物理结构，即划分后的分片的 物理分配视图。 物理分配视图。
第二章 分布式数据库系统体系结构
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： 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。 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。 映射关系。
全局 外层 全局概 念层 ES1 ES2 …… ESn 全局模式 分片模式 GCS 映射 映射模式 分配模式
基于“中间件”的客户/服务器的体系结 基于“中间件”的客户 服务器的体系结 构
第二章 分布式数据库系统体系结构
系统结构
不同系统的系统结构图 Browse/Server
信息请求 Client 信息返回 WebServer 数据返回 数据请求 Server
表示层
功能层
数据层
第二章 分布式数据库系统体系结构
d. 服务器结构
系统结构
不同系统的系统结构图 负载平衡监测:负责监控 负载平衡监测 负责监控 数据库服务器的状态及 性能， 性能，调度依据 数据处理:负责处理从数 数据处理 负责处理从数 据库返回的数据， 据库返回的数据，按一 定的方式将数据传送给 AP。 。 数据库管理器:负责接收 数据库管理器 负责接收 客户请求队列中的客户 请求， 请求，调用相应的驱动 程序管理器， 程序管理器，完成相应 的数据库查询任务。 的数据库查询任务。 驱动程序管理器:负责调 驱动程序管理器 负责调 度相应的数据库驱动程 序，实现与相应的数据 库的连接。 库的连接。
AP
第二章 分布式数据库系统体系结构
AP
客户端软件
网络通信接口
数据处理模块 客户请求队列 负载平衡检测
数据库管理器 驱动程序管理器
驱动程序1 驱动程序2 驱动程序n … 驱动程序
数据库中间件
… 数据库连接池 数据库连接n 数据库连接1 数据库连接2 … 数据库连接 … 数据库访问接口 DP DP
服务端软件
组件结构
系统响应 用户 用户接口 语义数据控制器 全局查询处理器 全局执行监控器monitor 局部查询处理器 局部事务管理器 局部调度管理器 存储管理器 全局概念模式 用户请求 外模式 应用处理器
全局日志 局部概念模式 锁管理器
系统日志 系统日志
数据处理器
局部恢复管理器 局部内模式
数据库
第二章 分布式数据库系统体系结构
第二章 分布式数据库系统体系结构
§2.2 系统结构
不同系统的系统结构图
AP
DP a. 集中库
第二章 分布式数据库系统体系结构
系统结构
不同系统的系统结构图
AP DP
AP
b. 多客户 单服务器(c/s) 多客户/单服务器 单服务器
第二章 分布式数据库系统体系结构
系统结构
不同系统的系统结构图
AP DP
第二章 分布式数据库系统体系结构
模式结构
局部概念视图（ 为局部概念视图， 局部概念视图（LCS）：局部概念模式为局部概念视图，是全局概 ） 局部概念模式为局部概念视图 用于描述局部场地上的局部数据逻辑结构。 念模式的子集。局部概念模式用于描述局部场地上的局部数据逻辑结构 念模式的子集。局部概念模式用于描述局部场地上的局部数据逻辑结构。 当全局数据模型与局部数据模型不同时，还涉及数据模型转换等内容。 当全局数据模型与局部数据模型不同时，还涉及数据模型转换等内容。 局部内模式定义局部物理视图，是对物理数据库的描述， 局部内模式定义局部物理视图，是对物理数据库的描述，类似集中数 定义局部物理视图 据库的内层。 据库的内层。 分布式数据库的四层结构及模式定义描述了分布式数据库是一组用网 络联结的局部数据库的逻辑集合。它将数据库分为全局数据库 全局数据库和 络联结的局部数据库的逻辑集合。它将数据库分为全局数据库和局部数 据库。全局数据库到局部数据库由映射（ ： ）模式描述。 据库。全局数据库到局部数据库由映射（1：N）模式描述。全局数据 库是虚拟的 由全局概念层描述。局部数据库是全局数据库的内层， 虚拟的， 库是虚拟的，由全局概念层描述。局部数据库是全局数据库的内层，由 局部概念层和局部内层描述。全局用户只关心全局外层定义的数据库用 局部概念层和局部内层描述。全局用户只关心全局外层定义的数据库用 户视图，其内部数据模型的转换、场地分配节等由系统自动实现。 户视图，其内部数据模型的转换、场地分配节等由系统自动实现。
Enterprise 第二章 Administrator
分布式数据库系统体系结构
Application System Administrator
功能结构
Global DB Administrator
GCS Processor
GD/D
ES Processor
Local Data Manager Local DBA CS Processor-1
场地m 场地1 网络 场地2 场地3 场地4 LDBMS1 …… LDBMSn DB1 DBn 全局用户 DDBMS
DDBS的物理结构 的物理结构
DDBS的逻辑结构 的逻辑结构
第二章 分布式数据库系统体系结构
系统结构