分布式数据库数据同步技术研究

合集下载

分布式数据库的跨区域数据同步与复制(系列五)

分布式数据库的跨区域数据同步与复制随着互联网的迅猛发展，越来越多的企业和组织选择使用分布式数据库来存储和管理海量数据。

而在多地区分布的分布式数据库中，跨区域数据的同步与复制成为一项重要而具有挑战性的任务。

本文将讨论分布式数据库的跨区域数据同步与复制的必要性、困难以及解决方案。

1.数据同步的必要性在多地区分布的分布式数据库中，数据同步是必不可少的。

首先，不同地区的用户需要获取最新的数据，以保证业务的正常运行。

例如，在一个跨国企业中，总部位于国家A，分支机构分布在国家B、国家C等地。

如果分支机构只能访问数据的副本，而无法实时访问总部的数据，将严重影响企业的决策和运营效率。

其次，数据同步还可以提高系统的可用性和容错性。

当某一地区的数据库发生故障时，其他地区的数据库可以接管服务，从而保证业务的连续性。

因此，跨区域数据同步是分布式数据库的重要特性之一。

2.数据同步的困难然而，在多地区分布的分布式数据库中，数据同步并非易事。

首先，不同地区之间的网络连通性可能存在着不稳定和延迟。

网络的波动性使得数据的传输变得不可靠，而延迟会导致数据更新的时效性下降。

其次，不同地区的数据库结构和架构可能存在差异，导致数据模式的不一致。

这会给数据同步和复制带来额外的难度。

此外，由于跨区域数据同步涉及到大量的数据传输和存储，还会对网络带宽和存储资源提出更高的要求。

面对这些困难，我们需要寻找合适的解决方案。

3.解决方案针对分布式数据库的跨区域数据同步与复制问题，有许多解决方案可供选择。

首先，可以采用异步复制的方式来进行数据同步。

异步复制允许数据从一个地点复制到另一个地点时存在一定的延迟，以提高数据传输的可靠性和效率。

其次，可以采用基于事件的数据同步机制。

即当源数据库发生变化时，立即通过触发器或其他方式通知目标数据库进行数据同步。

这种机制可以实现数据的基本实时同步，并且可以减少不必要的数据传输。

此外，还可以利用增量备份和恢复技术来实现数据的快速同步和恢复。

分布式数据库的同步更新技术研究

ｔｅｒ￣ｚｔｎｏｈｎｅｇｉａｅｓ￣ｈｅａｉｆｔｅｅｔｒＰ８ｄ豫ｂｓｙｏｓ
ｕ．ｒｐｅ．
ｔｎｉｏ
凑一致模式只适合在局域网上运行。（）松散一致性方式（ＬｏｏＳｅ２
Ｃｎｉｅｃ）ｏｓｔｎｙｓ
维普资讯
中国科技信ＩＣＮＥＩＯＯＹＩＯ￣ＡＩＮＡｇ２ＯＨＮＣＥＥＡＤＴＣ￣ＬＧＦｆＴＯｕ．８Ｎ－ＮＭＯ
就是可以实现分布式数据库中的各个站点
无阻塞的提交。这是因为在传统的分布式
。０．妻＊女
，
≥
数据库中，各个计算机站点之间是假定通过固定的网络连接，并保持网络持续的连
接性。在事务提交时，为了保证分布式事务的原子性，系统通过二次提交（Ｔｗ０一
同步更新技术研究
一一
０
＃ ≮
据库系统进行了简单的介绍，在此基础上进一ｌｌ。步分析同步更新的技术，主要对数据复制
一
进行了深入的讨论，希望以此作为建议方
案，实现企业数据库的同步更新。分布式数据库；同步更新；数据复制
Ｔｉｐｐｒｍａｌｏ￣ｔｏｋＩ０眦ｄｔｉｔｄｈａｅｉｙｆｒｅｗｒｅｓｎｒｉｒｕｅｓｂ
２数据同步更新技术
２１数据同步更新的概念．由于多个数据库副本的存在，就必须采用数据同步更新的技术，捕获各个数据库中数据对象的改变，维护各个数据库数据的一致性。用户只需关心本地数据库的维护，对于数据副本的更新则由数据库系统本身去完成。对于数据同步，各个数据库系统都有自己的解决方案，目前Ｉｆｒｘｎｏｍｉ，ＳＬＳｒｅ，Ｓｂｓ，Ｏａｌ等数据库系统Ｑｅｖｒｙａｅｒｃｅ中都有专门的数据同步构件。同步更新技术就是这样一种技术，它通过使在分布式数据库中的数据库站点之间的数据更新的同步，达到使数据分布存放的目的，从而实现数据库的分布式处理应用。这种处理方式允许应用程序透明地存取那些分布存放的数据，让用户感觉好

分布式数据库技术的研究与应用前景

分布式数据库技术的研究与应用前景引言随着互联网、物联网、人工智能等技术的快速发展，数据的产生和处理速度呈现指数级增长。

在这个背景下，传统的集中式数据库系统已经无法满足数据处理需求。

分布式数据库系统应运而生，成为了解决大规模数据处理问题的重要手段。

本文将介绍分布式数据库技术的研究和应用前景，主要包括以下几个方面的内容：1. 分布式数据库的概念和特点2. 分布式数据库的系统体系结构3. 分布式数据库的数据一致性问题4. 分布式数据库的应用前景第一章：分布式数据库的概念和特点分布式数据库（Distributed Database）是一种将数据分布在多个物理节点上，节点间通过网络互联，形成一个逻辑上统一的数据库系统的技术。

它的发展目的在于解决数据处理的性能、可用性、扩展性和安全性等问题。

与传统的集中式数据库系统相比，分布式数据库有以下几个特点：1.1 分布式性分布式数据库的数据分布在不同的物理节点上，相当于一个大规模的数据库集群。

不同的节点可以在不同的位置，由不同的组织管理，节点间通过网络连接互通，形成一个逻辑上统一的系统。

1.2 高可用性由于数据可以分布在多个节点上，当其中一个节点出现故障后，其他节点可以继续提供服务。

这样可以避免单点故障（SinglePoint of Failure）的问题，提高系统的可用性。

1.3 高扩展性由于分布式数据库是由多个节点组成的，可以根据需要随时增加或减少节点，实现系统的弹性扩展和收缩。

1.4 高性能当数据量较大时，分布式数据库无疑比传统的集中式数据库系统具有更高的处理性能。

因为分布式数据库可以将数据分布在多个节点上，并行处理数据，提高系统的吞吐量和响应速度。

1.5 高安全性分布式数据库可以采用分布式数据备份和数据加密等安全措施，保证数据的安全性。

此外，由于数据分布在多个节点上，攻击者难以通过攻击单一节点来窃取数据，从而提高了系统的安全性。

第二章：分布式数据库的系统体系结构分布式数据库通常由以下几个组件组成：2.1 分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，简称DDBMS）分布式数据库管理系统是整个分布式数据库系统的核心，它负责将数据分片并存储在不同的物理节点上，处理用户的请求，维护数据的一致性和安全性等。

分布式数据库的多副本复制与同步机制(Ⅲ)

分布式数据库的多副本复制与同步机制随着互联网的快速发展，数据量的爆炸式增长已经成为一种常态。

在这种情况下，传统的单机数据库已经无法满足大规模数据存储和处理的需求，因此分布式数据库成为了一种必然的选择。

在分布式数据库中，多副本复制与同步机制是其核心技术之一，为了实现数据的高可用性和数据一致性，分布式数据库需要采取一系列的多副本复制与同步机制。

多副本复制是指将数据库中的数据在多个节点上进行备份，这样即使某一节点发生故障，其他节点仍然可以继续提供服务。

而同步机制则是指确保各个副本之间的数据保持一致，即在数据发生变化时，各个副本都能够及时地更新。

本文将从多副本复制和同步机制两个方面来探讨分布式数据库的技术原理和实现方式。

多副本复制在分布式数据库中，多副本复制是实现高可用性和容错性的重要手段。

通过将数据复制到不同的节点上，可以提高系统的可用性和抗故障能力。

常见的多副本复制策略包括主从复制和多主复制两种。

主从复制是最常见的多副本复制策略之一，它通常由一个主节点和多个从节点组成。

主节点负责接收客户端的写请求，并将写操作同步到各个从节点上，从节点则负责处理读请求。

这样一来，即使主节点发生故障，从节点仍然可以提供读服务，从而提高系统的可用性。

主从复制的实现方式通常包括同步复制和异步复制两种。

在同步复制中，主节点在写操作完成之前会等待所有从节点都确认已经成功复制数据，而在异步复制中，主节点则会立即返回写操作的结果，而不等待从节点的确认。

同步复制能够保证数据的一致性，但会降低系统的性能，而异步复制则不能保证数据的一致性。

另一种多副本复制策略是多主复制，它由多个节点组成，每个节点都既是主节点也是从节点。

多主复制通常用于需要在不同地理位置提供数据读写服务的场景，例如全球分布式数据库。

多主复制既可以提高系统的可用性，又可以减少单点故障的影响，但也会增加数据一致性的难度。

同步机制在多副本复制的基础上，为了保证各个副本之间的数据一致性，需要采取一定的同步机制。

分布式数据库系统研究设计论文

分布式数据库系统研究设计论文分布式数据库系统是一种将数据库分布到多台计算机上的系统，以实现数据的存储、管理和查询的任务。

在现代大规模数据处理和云计算环境下，分布式数据库系统具有很高的可扩展性、高性能和高可用性的特点。

本文将从分布式数据库系统的研究和设计两个方面进行讨论，探索其相关技术和应用。

在分布式数据库系统的研究方面，我们将关注以下几个方面：数据分片和复制、一致性和容错机制、查询优化和分布式协调等。

首先，数据分片和复制是分布式数据库系统中的关键技术，其目的是将数据划分为多个部分，并将其存储在不同的计算机节点上。

这样可以提高系统的可扩展性和负载均衡能力。

同时，通过数据的复制和备份，可以提高系统的容错性和数据的可用性。

其次，在实现分布式数据库系统时，要保证数据的一致性和容错性。

一致性是指在分布式系统中的所有节点之间的数据是同步的。

容错性是指系统能够在一些节点出现故障的情况下继续正常运行。

为了实现一致性和容错性，可以使用一些技术，如复制协议、主从复制、分布式事务和快照机制等。

最后，查询优化和分布式协调是分布式数据库系统中的关键问题。

查询优化是指在分布式环境中，如何将查询作为一个分布式任务进行协调，以提高查询的效率和性能。

分布式协调是指在分布式环境中如何协调不同节点上的查询，并保证数据的一致性和正确性。

为了实现查询优化和分布式协调，可以使用一些技术，如查询优化器、查询重写和分布式锁机制等。

在分布式数据库系统的设计方面，我们将关注以下几个方面：系统架构、存储管理和查询处理等。

首先，系统架构是分布式数据库系统设计的核心，包括系统的整体架构、节点之间的通信机制和任务调度等。

系统架构的设计应考虑到系统的可扩展性和高可用性。

其次，存储管理是指对分布式数据库系统中的数据进行存储和管理的技术和方法。

存储管理的设计应考虑到数据的分片和复制、数据的均衡存储和数据的访问效率等。

为了提高存储管理的效果，可以使用一些技术，如数据压缩、数据索引和数据分区等。

分布式间歇同步数据库的研究与实现

ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｄｉｓｔｉｂｒｕｔｅｄｉｎｔｅｒｍｉｔｔｅｎｔｌｙｓｙｎｃｈｒｏｎｉｓｅｄｄａｔａｂａｓｅｉｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｅｄｂｙｍｏｂｉｌｉｔｙ，ｉｎｔｅｍｉｒｔｔｅｎｃｅａｎｄｗｅａｋｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｈｅ
ＤＥＳＩＧＮＡＮＤＩＭＰＬＥＭＥＮＴＡＴＩｏＮｏＦＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤＩＮＴＥＲＭＩＴＴＥＮＴＬＹＳＹＮＣＨＲｏＮＩＳＥＤＤＡＴＡＢＡＳＥ
ＣｈｅｎＧｕａｎｇｘｕｎ￣ＧｕＧｕｏｑｉａｎｇ
ＺｈａｎｇＭｉｎｒｏｎｇ
ＫｅｙｗｏｒｄｓＤｉｓｔｉｂｒｕｔｅｄＩｎｔｅｒｍｉｔｔｅｎｔｌｙｓｙｎｃｈｒｏｎｉｓｅｄＤａｔａｉｓｏｍｏｒｐｈｉｓｍ
０引言
随着互联网和无线通信等技术的发展，人们越来越多地使
陈光勋顾国强章民融
（上海众恒信息产业股份有限公司
（上海市计算技术研究所
上海２０００４２）
上海２０００４０）
摘
要
针对分布式间歇同步数据库具有移动性、间歇性、弱可靠性等通信特征，以及数据离散分布、异质和异构的特点，提出分
ａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｅｄａｔａｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ．Ａｐａｒｔｆｒｏｍｔｈａｔｉｔａｌｓｏｈａｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｄｉｓｃｒｅｔｅｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ，ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙｉｎｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｆｏｄａｔａｉｔｓｅｌｆ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏａｌｌｔｈｅｓｅｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓ，ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｅｐｒｅｓｅｎｔｂｏｔｈｔｈｅｄａｔａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｐｒｏｃｅｓｓｍｏｄｅｌａｎｄｉｔｓｓａｆｅｇｕａｒｄｉｎｇｍｅｃｈｎｉａｓｍｏｆｔｈｅｄａｔａｂａｓｅ．Ｆｕｒｔｈｅｒｓｍｏｒｅ，ｗｅｌｓａｏｐｒｏｖｅｉｔｓｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｂｙａｐｐｌｉｅｄｅｘａｍｐｌｅｓ．

分布式数据库中数据交换的实现

分布式数据库中数据交换的实现分布式数据库是一种数据库管理系统，它将数据存储在多个物理节点上，通过网络连接进行数据交换和共享。

数据交换是分布式数据库中的一个重要方面，它确保各个节点之间的数据同步和一致性。

以下是实现分布式数据库中数据交换的一些关键技术和策略。

1.数据复制和同步：在分布式数据库中，为了实现数据的高可用性和容错性，通常会将数据复制到多个节点上。

数据复制可以通过同步和异步两种方式进行。

同步复制要求所有节点在写入数据前都需要等待其他节点确认，确保数据的一致性。

异步复制则允许节点立即写入数据并在后台进行异步同步。

数据同步可以通过基于日志的复制机制实现，即将所有数据修改操作以日志形式记录，在其他节点上重新执行这些操作。

3.数据分片和分区：为了提高数据库的扩展性和性能，可以将数据分片和分区存储在不同的节点上。

数据分片是将数据划分为多个较小的部分，每个部分存储在不同的节点上。

数据分区是将数据按照其中一种规则分配给不同的节点。

数据分片和分区可以根据数据的特点和访问模式进行选择，以实现负载均衡和高效的数据访问。

4.数据一致性检测和修复：在分布式数据库中，由于网络延迟、节点故障等原因，可能导致数据副本之间的一致性问题。

为了解决这些问题，可以引入数据一致性检测和修复机制。

数据一致性检测可以通过周期性地比较数据副本之间的差异来实现。

一旦发现数据的不一致，可以通过复制补偿、日志回放等方式进行修复，使数据恢复一致状态。

5.数据路由和查询优化：在分布式数据库中，数据路由负责将查询请求路由到适当的节点上进行处理。

数据路由可以根据数据的位置信息、数据分片信息等进行选择，以减少网络传输的开销。

查询优化可以通过选择合适的数据分片、并行查询等方式提高查询性能和吞吐量。

总之，实现分布式数据库中的数据交换需要多种技术和策略的配合。

数据复制和同步、一致性协议、数据分片和分区、数据一致性检测和修复，以及数据路由和查询优化等都是其中的重要组成部分，可以有效地实现分布式数据库中的数据交换和共享。

分布式异构数据库同步系统的研究与应用

中图法分类号：Ｐ９Ｔ３１
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２２１）４５７ — １０—０４（００２２８０４
Ｉｐｅｅｔｔｏｆｓｎｈｏｉａｉｎｓｔｍｏｉｔｉｕｅｍｌｍｎａｉｎｏｙｃｒｎｚｔｏｙｓｅｆｒｄｓｒｂｔｄ
ＭＳ，ａｄｔｅｈｒｃｐｅｉｉｃｓｅ，ａｄｔｅｓｌｔｎｂｓｄｏＦｎｎｔｅｐｉｉｌｄｓｕｓｄｈｎｓｎｏｕｉａｅｎ．ＮＥｌｔｒｈｏＴｐａｆｍ．Ｔｅｓｌｔｎｃｕｄｍａｅｔｅｂｓｕｅｏｅｄｔｏｈｏｕｉｏｌｋｅｔｓｆｈａａｏｈｔ
０引言
随着信息化和网络技术的发展，来越多的企业和研究越
数据库的方案，而解决了数据孤岛的数据同步问题，从有利于
今后对数据的整体分析和研究。
机构涉及到各个信息系统之间数据共享的问题，是由于各但个系统在建设之初，用了同的数据模型和数据库系统，采为
Ａｂｓｒｃ：ＡｔＰｒｓｎ，ｅｒｏｅｔｅｏ—ｔｔｏｃｕｕｌｔｓｍａｓｏｆｄｔｙｓｒｎｇｉｈｅｐａｔｙａｓｂｔｅｒｃｏｓａｔｏｓａｎ— ｔａｔｅｅｔｖｅｙｆｒｓｃｓａｉｎａｃｍａｅｓａｅｂｏｂｅｖｉｎｔｓｅｒ，ｕｖｅｅ —ｔｉｎｉｎｉｙ

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。

数据库技术中的数据分发与数据同步

数据库技术中的数据分发与数据同步一、引言随着云计算和大数据时代的到来，数据库技术得到了广泛的应用和发展。

在大规模分布式系统中，数据分发和数据同步是数据库技术中的重要问题。

本文将探讨数据分发和数据同步在数据库技术中的应用和挑战。

二、数据分发1. 数据分发的概念与作用数据分发是指将数据分发到不同的节点或地域，以实现数据在分布式系统中的共享和访问。

数据分发的作用是提高数据的访问速度和容错能力，减轻网络负载，并支持分布式数据处理操作。

2. 数据分发的方法（1）垂直分发：将数据根据逻辑关系划分为多个表，每个表存储在不同的节点上。

这种方法适用于不同表之间耦合度低的场景，可以提高查询效率。

（2）水平分发：将数据根据关键属性划分为多个分区，每个分区存储在不同的节点上。

这种方法适用于数据量大、访问频度高的场景，可以提高数据的并行处理能力。

3. 数据分发的挑战（1）一致性问题：在数据分发过程中，保持数据一致性是一个重要的挑战。

由于网络延迟和节点故障等原因，可能会导致数据不一致的问题。

（2）性能问题：数据分发会增加网络通信的开销，影响系统的性能。

如何在保证数据一致性的前提下，尽量减少网络通信开销，是一个需要解决的问题。

三、数据同步1. 数据同步的概念与作用数据同步是指将分布式系统中的多个节点上的数据保持一致。

数据同步的作用是确保分布式系统中的数据具有一致性，以支持数据的全局查询和分布式事务处理。

2. 数据同步的方法（1）基于日志的同步：通过记录数据库操作的日志，将日志传输到其他节点并执行，以实现数据的同步。

这种方法可以保证数据的精确同步，但对网络通信和存储资源有较高的要求。

（2）基于快照的同步：将数据的快照传输到其他节点，并在接收端进行数据的更新。

这种方法适用于数据量较大的场景，但可能存在数据一致性的延迟。

3. 数据同步的挑战（1）并发控制：在数据同步过程中，由于各个节点的并发操作可能引发数据冲突和竞争，如何解决并发控制问题是一个重要的挑战。

分布式异构数据库同步集成的研究与应用

董永峰侯向袁超顾军华丹
（河北工业大学计算机科学与软件学院天津３００）０４１
摘要
企事业单位拥有众多不同系统，形成信息孤岛，了更好地利用数据资源，为实现数据共享，出一种基于Ｘ／ＡＡ的提ＭＬＪＶ
数据传递包包体文件格式。：
＜？ｘｅｓｏｍｌｖｒｉｎ：” ．ｅｃｄｎＵＴ一８？＞１０ｎｏｉｇ＝Ｆ
＜ＴＡＢＬ＞Ｅ
件的方式在系统初始化的时候传人核心处理器。连接器转换为对应节点（ｏｅ的装配关系保存在ＨｓＭａＮｄ）ａｈｐ中。ＲａｅＮｄｅｄｒｏｅ
ｄｔｅｏｒｅｎｅｌｅａａｓａｎａａｒｓｕｃｓａｄｒａｉｄｔｈｒｇ，ｔｉａｅｕｓｏｗｒｎＭＬＪＡ— ａｅｉｔｂｔｄｈｔｒｇｎｏｓａａａｅｙｃｒｎｕｓｉｈｓｐｐｒｐｔｆｒａｄａＸ／ＡＶｂｓｄｄｓｒｕｅｅｅｏｅｅｕｄｔｂｓｓｎｈｏｏｓｉ
第６期
董永峰等：分布式异构数据分为三种类型：读节点（ｅｄｏｅ、据过滤处ＲａＮｄ）数
２关键技术
２１数据描述．
数据同步集成框架包括抽取打包、验证解析，分别表示数据库到ＸＭＬ的映射和ＸＭＬ到数据库的映射。在这两个过程中形成ＸＭＬ数据传递包，描述了需要同步的业务数据、监控表及字
ｉｅｒｔｎｓｌｔｏｎｔｇａｉｏｕｉｎ．Ｔｈｃｍｅｃｅｎｔｅｈｅｅｏｅｉｆｅｃｈｔｒｇｎｏｓｄａａｒｓｕｃｓｉｃｕｄｎｇｈｐｅａｉｇｓｓｅ，ｄａａａｅｏｅｓｈｅｓｒｅｓｈｔｒｇｎｅｔｏａｈｅｅｏｅｅｕｔｅｏｒｅｎｌｉｔｅｏｒｔｎｙｔｍｙｔｂｓ

基于分布式数据库同步问题的研究

摘要：布式数据库系统中最大的问题是改变管理，据库中数据的一致性和及时性成为分布式数据库系统设计成败的关键。据分布式分数根数据库的特点，本论文提出了实现数据同步的两种方法：制和并发控制，分别讨论了这两种方法适用的场合。然后结合分布式数据库系统复并的设计与实现的实例分析其数据的同步问题。关键词：布式数据库；据同步；分数复制；发控制并于主键的原理为数据生成唯一的Ｉ因此需要设置某种策略，Ｄ，当设备１引言．主２４６，随着传统的数据库、计算机网络和数字通信技术的快速发展，以Ａ上的用户Ａ建立一个新记录的时候（键为１３５）设备Ｂ上的当数据分布存储和分布处理为主要特征的分布式数据库系统的研究和用户Ｂ不能建立有相同主键的新记录。如果发生这种情况，这条记试开发越来越受到人们的关注。分布式数据库技术具有诸多优点，同录同步的时候，图把它插入到企业数据库的时候会收到一个主键违但时也带来新的问题，：据一致性、据远程传递的实现、务的协规错误。如数数事作为这些问题的补充．目前还有数据冲突的问题。假设移动用户调等问题，得分布式数据库系统的开发变得较为复杂。本文就数据使Ａ根据发送过程中收集的信息更新某个客户的家庭地址。在它同步致性问题提出了解决数据同步的两种方案及其适用场合前，回办公室的某个人也修改了该客户的地址。返当用户同步的时候，２分布式数据库系统．

分布式数据库系统中数据一致性维护技术的研究

102
"
本文研究采用一种新的复制思想$ $分层数据复制 %简称 !"#& ! 提出一种基于索引的复制控制算法! 将数据备份和备份的位置 % 索引 & 信息分别存储! 使算法适合大规模数据读写操作 ! 且代价较低 " 该算法可应用在可靠的异步通讯网络中! 能够容忍较长时间的响应和网络不稳定性! 更适合应用于分布式局域网和广域网中 "
#*+,-./ < 备份 = 声明的变量数据 6 !3! > :?6@ !
初始值为空 ! 其中 6 代表 )*+,-./ 所储存的 2 的值"
)*+,-./ 可能存储了多个不相等的来自2 值的备份 ! 3 代
表与数据相关联的标签 "
"-)*.12)3 % 索引 & 声明的变量为 ,-. "! 初始值
0123/ *$$G +66+:G# 4523/ *$$F +:6+6H 6789/ 刘贵如 %03 4" - & !女 !山西五台人 " ! "" 5 年 3 月就读于云南师范大学 ! 攻读硕士学位 "
)-*CBD)-1*= ! ))) <)*/0 B)*+,-./CB)*/0= 和 )2E % )*/0 B 2E &" 在 )0) 阶段 ! 5 从一组索引中读取值 %,-.7-)/&

数据库技术中的数据分发与数据同步(九)

数据库技术中的数据分发与数据同步在当今信息化时代，数据分发和数据同步在数据库技术中扮演着重要的角色。

数据库系统的使用越来越广泛，企业和组织对数据的处理需求也越来越多样化与复杂化。

因此，数据分发和数据同步成为了数据库技术中必不可少的环节。

本文将探讨数据分发和数据同步在数据库技术中的应用和意义。

1. 数据分发的概念与作用数据分发是将数据库中的数据根据特定的规则和条件，分散地保存在不同的物理位置或逻辑位置上的过程。

它实现了数据的分散和集中的同时保持一致性。

数据分发的目的是提高数据的访问速度、降低网络压力，并能更好地满足用户的需求。

通过合理的数据分发，可以实现对特定用户或分布在不同地点的用户进行数据定制分发，并且可以减少数据冗余。

例如，在分布式数据库中，可以将用户的相关数据存储在最靠近用户的节点上，以提高访问速度和响应时间。

2. 数据同步的概念与意义数据同步是指在不同数据源之间实现数据的实时或定期的更新和一致性保证的过程。

在现实的应用场景中，往往需要多个数据源之间的数据同步，以保证数据的准确性和完整性。

例如，在跨部门或跨组织的数据库系统中，需要定期自动地将数据进行同步，以确保不同部门或组织之间的数据始终保持一致。

数据同步的意义在于保证了数据的一致性和可靠性，并减少了数据冗余和错误。

3. 数据分发与数据同步的技术手段在数据库技术中，有多种技术手段可以实现数据分发与数据同步。

其中一种常见的技术是基于日志的数据同步。

通过记录数据库中的更新操作，可以实现对数据的快速同步和更新。

另外，分布式数据库系统也能够通过数据复制和分片技术实现数据的分发和同步。

通过将数据分散存储在不同节点上，并通过节点之间的数据同步机制，实现数据的一致性和可用性。

此外，还可以利用消息队列、ETL工具和数据集成技术等手段实现数据的分发和同步。

4. 实际应用中的数据分发与数据同步数据分发与数据同步在实际应用中发挥着重要的作用。

例如，在电子商务领域，通过将产品信息存储在多个地点的数据库中，并利用数据分发和数据同步技术，可以确保不同地区的用户都能够及时获得最新的产品信息。

分布式数据库的数据迁移与同步工具介绍(系列三)

分布式数据库的数据迁移与同步工具介绍随着云计算和大数据时代的到来，分布式数据库成为了数据存储和处理的关键技术之一。

在分布式数据库中，数据迁移与同步是一个常见且重要的任务。

本文将介绍几种常用的分布式数据库数据迁移与同步工具，帮助读者了解并选择合适的工具来满足自己的需求。

一、工具一：Kafka ConnectKafka Connect是Apache Kafka社区提供的一套分布式数据传输和转换工具。

它基于Kafka消息队列，能够高效地将数据从源数据库迁移到目标数据库。

Kafka Connect提供了大量的连接器，可以与不同类型的数据库进行集成，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等。

此外，Kafka Connect还支持增量同步，能够实时将源数据库的变更数据发送到目标数据库。

二、工具二：DebeziumDebezium是一种开源的分布式数据库变更数据捕获工具。

它能够监控源数据库的变更操作，并将这些变更以消息的形式传递给目标数据库。

Debezium支持多种数据库，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。

除了基本的数据迁移功能，Debezium还提供了数据格式的转换功能，可以将源数据库的数据转换为目标数据库所需的格式。

三、工具三：MaxwellMaxwell是一种用于MySQL数据库的分布式数据捕获工具。

它能够实时监控MySQL数据库的变更操作，并将这些变更以JSON格式输出。

Maxwell支持多种输出方式，如Kafka、File和Stdout等。

通过将Maxwell与其他工具结合使用，可以实现MySQL数据库的数据迁移和同步。

四、工具四：GIMGIM（GBase Incremental Migration）是国产数据库产品GBase的一种增量迁移工具。

它能够捕获源数据库的变更操作，并将这些变更应用到目标数据库中。

GIM支持多种数据库，如GBase、MySQL、Oracle等。

分布式数据库的数据迁移与同步工具介绍(系列二)

分布式数据库的数据迁移与同步工具介绍引言随着云计算和大数据时代的到来，分布式数据库的应用越来越广泛，其能够解决传统数据库无法处理的大量数据和高并发的问题。

然而，随着数据规模的扩大和业务需求的变化，分布式数据库之间的数据迁移和同步问题变得非常重要。

本文将介绍几种常见的分布式数据库的数据迁移与同步工具。

一、CanalCanal是阿里巴巴开源的一款高性能、高可靠、易扩展的分布式数据库数据订阅和消费组件。

通过Canal，我们可以实时捕获MySQL数据库的变更数据，并将其同步到其他的数据存储或数据处理系统中。

Canal具有低延迟、大规模集群支持和灵活的配置等特点。

它可以广泛应用于实时计算、搜索引擎、数据仓库、缓存刷新等场景。

二、DebeziumDebezium是一个开源的分布式数据库的数据变更捕获和传输平台。

它提供了与多种数据库的整合，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。

通过Debezium，我们可以实时监控数据库的变更，并将变更数据以流的形式传输给其他系统。

Debezium通过数据库的日志来捕获和解析数据，并利用Apache Kafka进行数据的传输。

该工具具有高可用性、高性能和灵活的配置等特点。

三、MaxwellMaxwell是一个开源的MySQL数据库的数据变更捕获和传输工具。

它利用MySQL binlog功能来实时捕获数据库的变更，并将变更数据写入消息队列或者直接发送给其他系统。

Maxwell可以与Kafka、RabbitMQ等常见的消息队列进行整合，以实现分布式数据库的数据迁移和同步。

Maxwell具有低延迟、高可用性和简单易用等特点，广泛应用于云计算和微服务架构中。

四、GoldenGateGoldenGate是Oracle公司开发的一款分布式数据库的数据迁移和同步工具。

它可以实时捕获来自多个源数据库的变更数据，并将其传输到目标数据库或者数据仓库中。

GoldenGate支持多种数据库的整合，包括Oracle、MySQL、SQL Server等。

分布式数据库系统中同步数据复制研究

ＴｈｅＲｅｅｒｈｏｆＥａｅｐｌｃｔｏｉｓｒｂｅｔａｅｓａｃｇｒＲｅｉａｉｎｎＤｉｔｉｕｔｄＤａａｂｓｓＺＨＡＮＧ．ｔａ１Ｙｕｂｏｅ．
（ｏｌｇｆＭｏｒｕａｉｎａｄＴｅｈｏｏｙ，ＳｈｎＣｌｅｅｏｄｅｎＥｄｃｔｏｎｃｎｌｇａｘｉＡｇｒｃｌｕａｉｅｓｔｉｕｔｒｌＵｎｖｒｉｙ，ＴｉｕＳａｘ３８１，Ｃｉａ）ａｇｈｎｉ０００ｈｎ
的过程。
１２数据复制．
数据复制是一个比较抽象而复杂的过程，在
复制的过程中，涉及的复制组件和复制服务都比
较多。数据库复制指的是将数据和数据库对象从
一
个数据库复制并分发到另一个数据库中，然后就其传送的内容来看，复制在建立的数据链
在分布式数据库系统中，数据复制是提高系统可
用性和可靠性的一种常用手段。
１基本概念
１１复制．
复制是在某个站点所作的更改内容在本地被
捕获并保存，然后再转发并应用到各个远程位置
复制的一些特点，说明了同步复制算法的实用性。同时利用数据复制有效的降低了死锁的频率。关键词：分布式数据库；同步数据复制；死锁
中图分类号：Ｔ２３１１３１Ｐ３１．３．文献标识码：Ａ文章编号：１７－１１（０７０—２８０６１８｝２０）２０１—３

分布式数据库的跨区域数据同步与复制

分布式数据库的跨区域数据同步与复制随着互联网的迅猛发展，越来越多的企业和组织采用分布式数据库系统来存储和管理海量的数据。

然而，由于业务拓展和用户分布的需要，数据在不同地区之间的同步和复制变得尤为重要。

在这篇文章中，我们将探讨分布式数据库的跨区域数据同步与复制的挑战、方法和实践经验。

一、引言分布式数据库系统的主要目标之一是提供高可用性和容错能力，以保证数据的可靠性和稳定性。

然而，当数据需要在不同地区进行同步和复制时，涉及到的问题就变得更加复杂。

首先，不同地区之间的网络延迟和带宽限制会对数据同步产生影响。

其次，数据冲突和一致性问题也需要考虑。

因此，设计一个可靠且高效的跨区域数据同步与复制方案是非常关键的。

二、跨区域数据同步的挑战1. 网络延迟和带宽限制：不同地区之间的网络环境可能存在较大差异，网络延迟和带宽限制会影响数据同步的效率和速度。

因此，设计一个能够自适应网络环境的同步机制很有必要。

2. 数据一致性和冲突处理：由于分布式数据库系统在不同地区之间可能同时接收到相同数据的写操作，可能会导致数据冲突和一致性问题。

解决这类问题需要设计合理的同步算法和冲突解决策略。

3. 安全性和隐私保护：跨区域数据同步需要考虑数据的安全性和隐私保护，在数据传输过程中对数据进行加密和身份验证是必不可少的。

三、跨区域数据同步的方法1. 基于日志复制的方式：这种方式通过将操作日志从一个地区复制到另一个地区来实现数据的同步。

当发生写操作时，系统会将操作记录到本地的操作日志中，并将该日志异步复制到其他地区进行数据同步。

这种方法可以实现较高的数据一致性，但是由于同步延迟较高，读操作可能会受到影响。

2. 基于数据快照的方式：这种方式通过将数据在一个地区进行快照，并将该快照异步复制到其他地区进行数据同步。

当发生写操作时，系统会先将数据写入本地数据库，然后将数据的快照进行异步复制。

这种方法能够提供较低的同步延迟，但是可能会出现较高的数据冲突风险。

数据库同步方案

数据库同步方案数据库同步是一种将一个数据库的数据同步到另一个数据库的过程。

在分布式数据库环境中，数据库同步是非常重要的，因为它确保了数据的一致性和可用性。

在实际应用中，我们有多种数据库同步方案可选，下面我将介绍其中的几种。

1. 主从复制：主从复制是最常用的数据库同步方案之一，它的原理是将一个数据库服务器设定为主服务器（Master），其他数据库服务器设定为从服务器（Slave）。

主服务器负责处理所有写入请求，并将写入的数据同步到从服务器。

从服务器只能读取数据，无法进行写入操作。

主从复制方案具有以下优点：简单易操作、实时同步、容灾备份。

然而，它也存在一些缺点，例如主服务器宕机后，数据同步会停止，从服务器无法处理更新请求。

2. 基于日志的复制：基于日志的复制是一种通过解析数据库的事务日志将数据同步到目标数据库的方案。

它的原理是将所有的更新操作都记录在一个事务日志中，然后将此日志复制到目标数据库，并在目标数据库中重演这些操作。

这种方案具有较高的效率和较低的网络传输开销，但也存在一些缺点，例如需要对事务日志进行解析、日志格式的兼容性。

3. 基于消息队列的复制：基于消息队列的复制是一种将数据库的更新操作通过消息队列进行传输和同步的方案。

它的原理是将数据库的更新操作封装为消息，然后发送到消息队列中，从而实现数据同步。

这种方案具有较高的可靠性和灵活性，可以进行异步操作，但也需要消息队列的支持，并且消息队列的性能可能成为瓶颈。

4. 增量备份与恢复：增量备份与恢复是一种将数据库的增量更新操作进行备份和恢复的方案。

它的原理是通过记录数据库的增量更新操作，例如插入、更新和删除等，然后将这些更新操作进行备份，当需要进行数据同步时，只需要恢复这些增量更新操作即可。

这种方案可以减小备份的数据量，提高同步效率，但也需要维护增量更新日志。

总结起来，数据库同步方案有多种选择，可以根据实际需求来选择合适的方案。

主从复制是最常见和简单的方案，适用于需要实时同步数据的场景；基于日志的复制可以提高效率，适用于对数据一致性要求较高的场景；基于消息队列的复制具有较高的可靠性和灵活性；增量备份与恢复可以减小备份的数据量，提高同步效率。

分布式系统中数据同步机制的研究与实现

维普１２８．
第１期０
Ｎｏ．０１
计算机工程与设计
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｓｇｍｕｅｇｎｅｇａｄＤｅｉｎｉ
２０年５０７月
Ｍａ０ｙ２０７
分布式系统中数据同步机制的研究与实现
ＡｂｔａｔＤｉｆｒｎｏｉｓｆａａａｗａｓｅｄｄｔｅｓｏｅｉｅｅｔａａａｅｉｒｅｓａｅｄｓｒｕｅｙｔｍ，ｓｅｍａｎａｉｇｓｒｃ：ｆｅｔｐｅｔｌｙｅｅｂｔｒｄｉｄｆｒｎｔｂｓｌｇ —ｃｌｉｉｔｄｓｓｅｃｏｄｎｏｎｆｄｎａｔｂｅｏｔｉｔｉｎｈｎ
ＣＵＩＷｅ．ＷＡＧｈ —ｉｉＮＳｉｌｎ
（ｏｌｅｆｏｕｅＮａｏａＵｎｅｓｙｏｅｅｃｅｈｏｏｙＣａｇｈ１０３ＣｉａＣｌｇｍｐｔ，ｔｎｌｉｒｔｆｆｅｃｎｌｇ，ｈｎｓａ７，ｈｎ）ｅｏＣｒｉｖｉＤｎＴ４０
角度提出了基于Ｏａｌｒｃｅ高级队列和ＪＭＳ消息服务机制的数据同步模型。模型采用的主要技术、对工作流程、实现方案做
出了详细分析，后对模型做出了评价和展望。最
关键词：分布系统；Ｏａｌｒｃｅ高级队列；消息发布；消息订阅；数据同步
ｏｄｔｎｈｏｉａｉｎｂｃｍｅｅｙｉｏｔｎ、Ｂａｅｎａａｙｉｇｍａｙｋｎｓｆｔｏｓｎｄｔｏｓｓｅｃａｎｅａｃ，ａｄｓｍｅｆａａｓｃｒｎｚｔｅｏｓｒｙｏｖｍｐｒａｔｓｄｏｎｌｓｎｎｉｄｍｅｈｄａａｃｎｉｔｎｙｍｉｔｎｎｅｎｏｉｏｒｓａｃｎｎｗｎｔｎｍｏｕｅｆａｌ９ａａａｅａｅｄｎ．Ｃｏｉｉｇｗｉｓａｅｑｅｅｔｅｒ，ａｄｔｎｈｏｉａｉｎｍｏｅｅｅｒｈｏｅｆｃｉｄｌｓｏｃｅｉｔｂｓｏｅｕｏＯｒｄｒｍｂｎｎｔｍｅｓｇｕｕｏｈｈｙａａｓｃｎｚｔｄｌｙｒｏ

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

分布式数据库数据同步技术研究
由于分析式数据库同步技术应用越来越广泛，因此相关的研究也备受人们关注。

本文主要是从分布式数据库同步技术的流程，以及数据同步的方法来对其进行阐述，以供大家参考。

标签：分布式数据库同步技术研究
一、前言
经济逐步发展，企业的数量和规模都在不断增多，每个企业在各地都有自己的子公司，为了能够使不同的公司运用相同的数据，就要采取数据库同步技术来解决。

但是，因为其操作复杂，对网络以及系统的依赖性比较高，其运用时经常出现各种问题。

二、分布式数据库同步技术概述
1.分布式数据库的定义以及特征
分布式数据库又称DDB，其是Distributed Database的英文简称，它是一个数据库的集合，该集合包括计算机网络当中的每一个场地以及节点上面的数据库。

分布式数据库有两大特点，即分布性和逻辑的协调性相统一。

分布性是指所有的数据不是仅仅存放在单个的计算机的储存器上，而是根据整体的需要，将数据进行划分，形成具有一定结构的数据子集，然后将其储存在各个场所中;逻辑协调性就是指分布在不同场所的数据子集，其相互之间互相制约，使其形成一个逻辑上的整体。

2.数据同步技术
数据同步技术利用的是分布式数据库，使数据库中位于不同场所的数据实现同步更新，从而实现数据库的分布式处理应用。

该项技术可以大大地提高用户使用和处理数据的透明程度，使每一个站点的自治性也有所提高。

三、技术同步的过程
根据数据同步流程，按照典型的三步数据同步过程，采用基于XML与.NET Removing的分布式数据同步模型，该数据同步模型采用松散一致性的单向数据同步方式，同步时由源端以推式方式进行。

数据同步系统由三个部分组成，分别是更新差异数据模块、捕获差异数据模块以及分发差异数据。

该模型主要适用的是具有触发器功能的数据库管理系统，其是在平台上面构建而成的，它通过触发器来讲源数据库中的数据变化情况进行捕获，其数据变化的差异称作为差异数据，差异数据会在源端进行储存，
然后可以通过将差异数据转化为XML同步文档，进而利用它。

NET Removing分布式对象技术调用远程对象的方法传递经加密压缩的同步文档，差异数据在目的端还原为DML语句并最终加载于目标数据库，最后可以实现源数据以及目标数据库的一致性。

1.差异数据的捕获
自从上一次同步直到现在的每个节点数据变化的情况，都需要用差异数据捕获模板来对其进行捕获，这样每一次同步时，数据量就会减少，以此来提高数据同步的效率，使网络带宽的消耗量也降低。

2.差异数据的分发
差异数据分发的模块主要功能是先形成一个相对应的数据同步文档，并且能够保证正在同步的服务器之间，差异数据能够安全的传输。

通过基于.NET Removing远程数据操作类建立与源数据库的连接，利用将差异数据表关系模式映射为XML Schema模式定义文件，然后将差异数据表中的数据按XML Schema格式要求填充为XML同步文档。

下级服务器应用程序利用.NET Removing分布式对象技术调用远程对象，即各种数据获取类，然后同步文档会根据事先就定义好的信道，将其传输到上一级的服务器当中。

3.差异数据的同步
在上一级的服务器收到了下一级服务器所传输的文件的时候，需要对其进行相关的处理，这样才可以使同步的数据能够在上级服务器的目标数据库得到应用。

四、数据同步技术的方案
1.基于Oracle行级保护策略的数据同步更新机制
1.1 Oracle行级保护的策略
Oracle8.1.6版本开始支持在数据库内定义行级安全性.通过建立安全策略和应用程序context，系统可以在用户和应用程序访问数据库时透明地实现对表的行级保护。

安全性的策略是给对象所附加的一系列规则，比如视图或者表格，它可以规定谁有资格查看对象，可以查看哪些内容，以及这些行能否被删除或者更新。

1.2该方案的优点以及缺点
优点：第一，该方案可以保证数据系统在整体上可以保证统一性;第二，相比于异步更新的方法，这个方案在更新中不会出现更新冲突的现象;第三，可以
防止没有被授权的用户随意对数据进行修改。

但是，其也有一些缺点，比如对系统以及网络的可用性依赖过多，如果网络或者系统一点出现了故障，那么就无法进行任何的更新操作，尤其是在进行多级出发的时候，中间任何环节数据存储，一旦出现了失败，那么所有的更新都宣告无效。

1.3适用的场所
该方案适用的数据库是具有总表和分表结构的分布式数据库系统。

比如，可以在上一级的数据库的总表当中，通过合并行的方法，来存放下一级的数据，这种方案，上级和下级系统的表结构是一样的。

2.基于Oracle只读实体化视图的数据异步更新机制
如果计算机系统对数据实时同步的要求并不是很高的话，我们就可以采用异步更新的方法。

这样，可以使更新对网络以及系统的依赖程度大大下降，这样即使系统、网络出现了问题，仍然可以保证分表的数据进行更新，然后通过某一种机制保证在以后的一个时间当中，能够更新因为网络或者系统问题，未能更新的数据。

2.1 Oracle只读实体化视图
实体化视图是在一个瞬间将目标主体的部分或者整体进行截取。

实体化视图可以提供对源自主体站点的表数据的只读访问，即只读实体化视图。

应用程序查询数据可以通过只读实体化视图，不论网络能不能用，都不需要通过该网络来访问主体。

不过如果该程序是系统范围内的，那么就一定要先访问主体站点上面的数据，才可以进行下一步的数据操纵语言来更改。

2.2该方案的优点以及缺点
使用该方案更新数据，可以大大降低其对系统和网络的依赖性，同时还支持附在的实体化视图。

但是，该方案同样存在着缺点：首先，在更新的过程中，会产生冲突的情况，这时候就需要检查冲突，并且解决问题，这就会增加工作难度以及开销;其次，Oracle的制度实体化视图进行的是是异步数据更新，这就决定了该系统不能实现实时的数据传输。

如果系统当中临时有什么需要，要及时向上一级汇报的时候，就需要提供一个实时的数据更新机制;最后，该方案对网络以及数据库的安全性有很高的要求。

2.3使用场合
适用于信息分发。

例如，考虑一个大型百货公司连锁店的操作。

这种情况下，需要在各个零售点保持商品的价格信息，并且对这些信息可用度和相对一致性有较高的要求。

为了达到这个目的，可以在各个零售点存储一个商品价格的副本，让它每晚根据主价格表进行刷新。

五、结束语
如今，分布式数据库数据同步技术在各个领域都有广泛的应用，对其研究也不断增多。

在考虑选用何种分布式数据库应用系统的时候，应当根据当下的网络情况，对象的具体要求和性质来选择，才可以使该系统的功能得到充分发挥。

参考文献
[1]宋俊苏.分布式数据库在高职院校办公自动化管理系统中的应用[J]电脑知识与技术，2009，08。