分布式数据库体系结构(中科大)
分布式体系结构
分布式体系结构一、分布式计算分布式计算是指将计算任务分布在多个计算机上进行处理，以实现计算效率的提高和计算成本的降低。
分布式计算系统通常由一组相互连接的计算机组成，这些计算机协同工作，共同完成计算任务。
在分布式计算中，不同的计算机可以运行不同的操作系统和编程语言，这使得分布式计算具有高度的灵活性和可扩展性。
二、分布式存储分布式存储是指将数据存储在多个计算机上，以实现数据的高可用性和可扩展性。
与传统的中心式存储相比，分布式存储具有更高的可靠性和灵活性。
在分布式存储系统中，数据被分散存储在多个节点上，这使得数据备份和恢复更加容易和可靠。
同时，分布式存储也便于数据的扩展和维护。
三、分布式数据库分布式数据库是指将数据库系统建立在多个计算机上，以实现数据的分布式存储和处理。
与传统的集中式数据库相比，分布式数据库具有更高的可扩展性和可靠性。
在分布式数据库中，数据被分散存储在多个节点上，这使得数据备份和恢复更加容易和可靠。
同时，分布式数据库也便于数据的扩展和维护。
四、分布式网络分布式网络是指将网络结构建立在多个计算机上，以实现网络的分布式管理和控制。
与传统的中心式网络相比，分布式网络具有更高的可靠性和灵活性。
在分布式网络中，不同的计算机可以运行不同的操作系统和协议栈，这使得分布式网络具有高度的灵活性和可扩展性。
五、分布式安全分布式安全是指为分布式系统提供安全保障的技术和方法。
在分布式系统中，由于计算和数据是分布的，因此安全问题也呈现出分布式的特点。
为了保证分布式系统的安全性，需要采取一系列的安全措施和技术手段，如身份认证、访问控制、加密传输等。
六、分布式管理分布式管理是指对分布式系统进行管理和维护的技术和方法。
在分布式系统中，由于计算和数据是分布的，因此管理问题也呈现出分布式的特点。
为了保证分布式系统的稳定性和可靠性，需要采取一系列的管理措施和技术手段，如监控、日志、故障排除等。
七、分布式监控分布式监控是指对分布式系统进行监控和优化的技术和方法。
分布式数据库系统
分布式数据库系统为满足现代信息处理的需求，传统的集中式数据库系统已经无法有效地处理大规模和高并发的数据访问。
为了解决这个问题，分布式数据库系统应运而生。
分布式数据库系统是指将数据存储在多台计算机上，并通过网络进行数据的管理和访问的一种系统架构。
在分布式数据库系统中，各个节点之间共享数据，分担负载，提高了系统的性能和可靠性。
一、分布式数据库系统的架构分布式数据库系统的架构通常包括以下几个组件：1. 数据分片和分布式存储：为了提高系统的性能和可扩展性，数据通常会被分成多个片段，分布存储在不同的节点上。
这样可以实现数据的并行处理和访问，并减轻单个节点的负载压力。
2. 共享存储和协调者节点：为了实现数据的共享和一致性，分布式数据库系统通常会有一个或多个专门的协调者节点，用于管理和协调各个节点之间的数据操作。
协调者节点负责处理各个节点之间的数据一致性和事务处理。
3. 数据复制和冗余备份：为了提高系统的可靠性和容错性，分布式数据库系统通常会对数据进行复制和冗余备份。
当一个节点发生故障时，系统可以自动切换到备用节点上，保证数据的可用性和连续性。
4. 数据一致性和并发控制：在分布式数据库系统中，由于数据的复制和分片，节点之间的数据一致性和并发控制成为一个重要的问题。
系统需要采用合适的算法和机制来解决数据一致性和并发冲突的问题，并确保数据的正确性和完整性。
二、分布式数据库系统的优势分布式数据库系统相比于传统的集中式数据库系统具有以下几个优势：1. 高性能和可扩展性：分布式数据库系统可以将数据分片存储在多个节点上，并实现数据的并行处理和访问。
这样可以充分利用多台计算机的资源，并提高系统的性能和可扩展性。
2. 高可靠性和容错性：分布式数据库系统通过数据的复制和冗余备份，实现了数据的高可靠性和容错性。
即使某个节点发生故障，系统依然可以正常运行，保证数据的可用性和连续性。
3. 分布式事务和并发控制：分布式数据库系统通过合适的算法和机制，实现了数据的一致性和并发控制。
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。
中科大分布式算法1
局部程序 执行局部计算——本地机器 发送和接收msg——邻居
形式地：一个系统或一个算法是由n个处理器p0, p1,…pn-1构成，每个处理器pi可以模型化为一个 具有状态集Qi的状态机（可能是无限的）
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§2.1.1 系统
状态（进程的局部状态） 由pi的变量，pi的msgs构成。 pi的每个状态由2r个msg集构成：
射电望远镜讯号主要由噪声 (来自天体的发射源与接收者的电子干扰) 与像电视转播站、雷达和卫星等等的人工讯号所组成。现代的 Radio SETI 计划会分析这些数字信息。有更强大的运算能力就可以搜寻更 广泛的频率范围以及提高灵敏度。因此，Radio SETI 计划对运算能 力的需求是永无止尽的。
原来的 SETI 项目曾经使用望远镜旁专用的超级计算机来进行大量的 数据分析。1995年，David Gedye 提议射电 SETI 使用由全球联网 的大量计算机所组成的虚拟超级计算机来进行计算，并创建了 SETI@home 项目来实验这个想法。SETI@home 项目于1999年5月 开始运行。
§1.1 分布式系统 分布式系统软件实例简介
ElcomSoft Distributed Password Recovery 是一款俄罗斯安全公司出品的分布式密码 暴力破解工具
能够利用Nvidia显卡使WPA和WPA2无线 密钥破解速度提高100倍
还允许数千台计算机联网进行分布式并行 计算
Owicki S, Gries D. Verifying Properties of Parallel Programs: An Axiomatic 15 Approach. Communication ACM 19, 5(1976), 279-285;
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.
ppt课件
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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。
ppt课件
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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 …
大规模分布式科学数据管理与服务技术架构及系统
Ｌ ａ ｒ ｇｅ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｄ ａ ｔ ａ ｍａ ｎ ａ ｇｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ
ｔ ｅ ｃ ｈｎｏｌ ｏ ｇｙ ｆ ｒ ａ ｍ ｅｗｏｒ ｋ ａ ｎｄ ｓ ｙ ｓｔ ｅ ｍ
ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｗａ ｓ ｏ ｒ ｇ ａ ｎ ｉ ｚ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｅ ｄ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｓ ： ａ ｕｔ ｏ ｎ ｏ ｍｙ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ， ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ， ａ ｌ ｓ ｏ ａ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｄ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｗｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｄ ａ ｔ ａ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎｔ ｔ ｏ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ．
ｌ Ｌ Ｉ Ｕ Ｆ ｅ ｎ ｇ ， Ｃ Ｈ Ｅ Ｎ Ｘ ｉ ｎ ， Ｌ Ｉ Ｊ ｉ ａ ｎ ｈ ｕ ｉ ， Ｌ Ｉ Ｕ Ａ ｎ ｇ ， Ｈ Ａ Ｎ Ｆ ａ ｎ ｇ
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。
分布式数据库系统架构与原理
分布式数据库系统架构与原理分布式数据库系统架构：分布式数据库系统是指将数据库系统分布在多个节点上，每个节点都有自己的数据存储和处理能力。
其架构设计可以分为两种常见模式：集中式架构和分散式架构。
1. 集中式架构：集中式架构是指将所有数据库管理系统的功能和数据都集中在一个节点上。
其中，有一个中央服务器负责协调所有数据节点之间的数据请求和处理。
这种架构的好处是集中管理，方便维护和扩展。
同时，数据的一致性和完整性也相对容易控制。
然而，这种架构的缺点是单点故障，如果中央服务器出现故障，整个系统将无法使用。
2. 分散式架构：分散式架构是指将数据库系统的功能和数据分散到多个节点上，每个节点都可以独立响应请求和处理数据。
节点之间通过网络进行通信和数据同步。
这种架构的好处是可以提高系统的可靠性和性能。
例如，当系统负载过重时，可以通过增加节点来分担负载。
然而，分散式架构也存在一些挑战，如节点间的数据一致性和同步问题，以及系统的安全性。
分布式数据库系统原理：1. 数据分片：为了实现数据在多个节点间的分配和存储，分布式数据库系统通常采用数据分片技术。
数据分片将数据按照某种规则划分为多个片段，并分配到不同的节点上。
这样可以提高数据的并行处理能力，提高系统的性能和扩展性。
2. 数据复制：为了提高系统的可靠性和容错性，分布式数据库系统通常采用数据复制技术。
数据复制将数据在多个节点之间进行同步，并保持数据的一致性。
当一个节点发生故障时，可以从其他节点上获取备份数据，保证系统的可用性。
3. 数据一致性：在分布式环境下，由于节点之间的通信延迟和网络故障等原因，可能导致数据的一致性问题。
为了解决这个问题，分布式数据库系统采用了一致性协议和分布式事务管理机制。
其中，一致性协议如Paxos和Raft保证了节点之间的数据一致性，而分布式事务管理机制如两阶段提交和多阶段提交保证了分布式事务的原子性和持久性。
4. 查询优化：分布式数据库系统需要对查询进行优化，以提高系统的性能和效率。
第二章 分布式数据库系统体系结构(第1次)
2.5.2 多数据库系统
MDBS 是在己经存在的数据库系统 (称为局部数据库系 统:LDBs) 之上为用户提供一个统一的存取数据的环境。
全局用户
MDBMS 局部用户 LDBMS1 DB1 …… LDBMSn DBn 局部用户
多数据库系统逻辑结构
第二章 分布式数据库系统体系结构
2.5.2 多数据库系统 DDBS 和 MDBS的区别
客户端软件 用户 用户
AP
局部请求
AP
CM
应用处理器(AP) 用于完成数据处 理的软件，如： 处理访问多个场 地的请求，查询 用户 全局字典中分布 AP 信息等。
数据处理器(DP) 负责进行数据管 理的软件，类似 DP 于一个集中式数 据库管理系统 DB （DBMS）。
服务器端软件
DP
DB
DP
DB
其中：AP：应用处理器 DP：数据处理器
LCSn LISn
多数据库系统全局概 念模式的组成！
第二章 分布式数据库系统体系结构
1 .多数据库系统的模式结构
没有全局概念模式的模型
LES1 LCS1 LES2 LCS2 LES3 LCS3 Multidatabase layer Local system layer
LIS1
LIS2
LIS3
不能检索到满足查询的全部回答 检索到满足查询的全部回答
将查询转发到邻居,逐步定位内 容
知道可回答查询的节点的位 置 参加的主机数比存储的字节数更 扩展性主要指存储的字节数 重要
第二章 分布式数据库系统体系结构
2.7 分布式数据库系统分类
按局部数据库管理系统的数据模型分类
同构型(Homogeneous)DDBS
分布式数据库系统体系结构ppt课件
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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
分布式数据库的组成要素
分布式数据库的组成要素分布式数据库是一种将数据存储在多台计算机上并通过网络连接进行协调管理的数据库系统。
它具有高可用性、高性能和可扩展性等优势，被广泛应用于大规模数据存储和处理场景。
下面将从几个方面介绍分布式数据库的组成要素。
1. 数据分片数据分片是分布式数据库的核心组成要素之一。
由于数据量巨大，单个节点无法容纳所有数据，因此需要将数据切分成多个较小的片段进行存储和管理。
数据分片可以按照不同的规则进行，如按照数据范围、哈希值或一致性哈希等进行划分。
每个数据分片可以分布在不同的节点上，实现数据的分布式存储和负载均衡。
2. 数据复制为了提高数据的可用性和容错性，分布式数据库通常会对数据进行复制。
数据复制可以将数据分布在多个节点上，当某个节点发生故障时，可以快速切换到其他节点上继续提供服务。
常见的数据复制策略包括主从复制和多主复制。
主从复制中，一个节点作为主节点负责处理写操作，其他节点作为从节点复制主节点的数据；多主复制则允许多个节点同时处理写操作，数据会在多个节点之间进行同步。
3. 数据一致性在分布式数据库中，由于数据分布在多个节点上，节点之间的数据一致性是一个重要的问题。
数据一致性指的是对于同一份数据，在任何时刻任何节点上的读操作都能获取到相同的结果。
为了实现数据一致性，分布式数据库通常采用副本一致性协议，如Paxos、Raft等。
这些协议通过选举和复制等机制保证了数据在多个节点之间的一致性。
4. 分布式事务分布式事务是指跨多个节点的事务操作。
在分布式数据库中，由于数据分布在多个节点上，事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）往往难以保证。
因此，分布式数据库需要提供分布式事务的支持。
常见的分布式事务协议包括两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）和三阶段提交（Three-Phase Commit，3PC）。
这些协议通过协调多个节点的操作，保证了分布式事务的一致性和可靠性。
5. 数据调度和路由在分布式数据库中，数据的调度和路由是实现数据访问的关键。
中科大软件学院数据库系统概念课件
联接（Join）：从两个关系的笛卡儿积中选 取属性间满足给定条件的元组
除（Divide）：除的结果与第二个关系的笛 卡儿积包含在第一个关系中
3、关系代数 的关系封代闭数性的封闭性
任意关系代数操作的结果仍是一个关系
关系代数的封闭性保证了关系代数操作的 可嵌套性
（1）实体完 关系整模性式R的主码的属性不可取空值
学号 S001 S001
课程号 C001
成绩 80 90 80
（2）参照完 外码整（性Foreign Key）
关系模式R的外码是它的一个属性集FK，满 足：
存在带有候选码CK的关系模式S，且 R的任一非空FK值都在S的CK中有一个相同的值
S称为被参照关系（Referenced Relation） ，R称为参照关系（Referential Relation）
•Π姓名，年龄(R)
姓名 John Rose Mike Mary
结构数据模型（数据模型）
按计算机系统的观点对数据进行建模，直接面向数 据库的逻辑结构 与计算机系统和DBMS相关（DBMS支持某种数据 模型） 有严格的形式化定义，以便于在计算机系统中实现
2、数据抽象
的层次
•现实世界
•如关系模型、层次 模型、网状模型、
面向对象模型
•认识 抽象
•信息世界 概念模型
二、关系模型概论
关系模型
用二维表格结构表示实体集，外键表示实体间联系， 三类完整性表示数据约束的数据模型
•关系模型术语 •关系数据库术语
•属性
•字段
•学号 •001
•姓名 •张三
•年龄 •20
•关系模式 •元组1
分布式数据库
分布式数据库与集中式数据库的区别 集中式数据库中数据库存放在网络上的一个节点上，而分布式数据库数据库分布存放在网络
全局关系与片段之间的映射关系称为分片。全局数据库与局部数据库之间的映射关系由一组 分片模式来体现。一个逻辑片段可以本，逻辑片段如何在网络上存放，称为分配。
数据管理的透明性 分片透明：用户使用数据库时，不需要知道全局数据库与多个局部数据库之间的逻辑关系。 复制（分配）透明：用户使用数据库时，不需要知道数据在网络上不同节点间的复制情况。 网络透明：用户使用数据库时，用全局唯一的对象名指代所要操作的对象，不需知道数据在网络 上的位置。 数据独立性（无分布透明）：用户应用不受数据库逻辑结构变化的影响，用户应用不需关注数据 库数据保存的物理结构。集中式数据库就具有这样的特性。
分布式数据库
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。
根据我国制定的《分布式数据库系统标准》，分布式数据库系统抽象为4层的结构模式。这种结 构模式得到了国内外的支持和认同。
上不同节点上。
可靠性 事务是数据库上的一致的可靠的计算单元，事务由一串具有原子性的数据库操作组成。
事务具有ACID四个特性。
原子性（Atomicity），组成一个事务的一串操作要么全部完成，要么全部没做。 一致性（Consistency），并发执行的事务总是使得数据库从一个一致的状态转变为另一个一致 的状态。 隔离性（lsolation），一个事务执行过程中无法看到其他并发事务的中间结果。 持久性（Durability），已完成事务的结果将会被可靠地永久地保存，直至被另一个事务所更新。
解析分布式数据库技术框架
一、前言早期银行业务系统处理的主要是交易型数据，数据量较少，传统关系型数据库（如SQL Server、Oracel、DB2等）已足够应对。
随着互联网金融业务的快速发展，业务系统需要处理的数据呈爆炸式增长，传统数据库因其扩展能力有限，已无法满足业务系统越来越高的数据处理能力要求。
于是，新型的分布式数据库系统应运而生。
本文拟先对数据库进行分类，了解各类数据库的特点，参考人行的分布式数据库技术架构规范，并结合业界主流分布式数据库的技术实现，试图梳理出通用技术框架，并根据各功能模块的主要技术特点，结合业务场景，提出分布式数据库系统在金融领域的应用规划，供大家参考。
二、数据库的分类为了更高效地了解不同厂商分布式数据库的产品特点，我们需要对数据库产品进行分类。
业界对数据库的分类尚未形成统一的标准，但都大同小异，本文数据库分类参考了451 Group分析报告中的《数据库行业全景图》。
数据库根据其数据模型，可分为关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）。
其中，关系型数据库根据其技术特性，分为传统关系型数据库和NewSQL数据库；根据业务负载特征，可分为OLTP数据库和OLAP数据库。
根据部署架构，可分为集中式数据库和分布式数据库。
其中NoSQL数据库与NewSQL数据库均为分布式数据库。
各类数据库的特性描述如下：1、关系型数据库与非关系型数据库关系型数据库（RDBMS）即SQL数据库，支持SQL操作，具备ACID属性，用于处理存储结构化数据，包括传统关系型数据库与NewSQL数据库。
非关系型数据库，通常为NoSQL数据库。
NoSQL（Not Only SQL）即“不仅仅是SQL”，提倡运用非关系型的、分布式的数据存储系统，通常以牺牲复杂SQL、ACID 事务支持和数据的一致性为代价，以此换取弹性扩展能力。
常用的NoSQL 数据库有基于键值（Key-Value）的，如levelDB、Rocks DB、redis等；基于列存储的，如：Bigtable、HBASE等；基于文档的，如：MangoDB；其他如基于图的Neo4j，基于时间序列数据的InfluxDB等。
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C/S模式定位(7)
• 有多个数据库服务器的C/S处理环境
– 分布式数据库系统 – 场地自治, 透明 – 数据独立 – 数据完整性
数据库服务器 数据库服务器
DB
网络 网络
DB
客户机
客户机
… 客户机
用户
客户机
客户机
… 客户机
数据库服务器
用户
客户机 客户机
DB 用户
… 客户机
每个站点是一个单数据库服务器 Client/Server结构的DDBS
C/S模式定位(1)
• 主机处理系统
– 所有程序在一个主机上运行 – 优点
• 集中式, 安全性和海量数据存储设备管理能力 • 支持大量并发用户 IBM机上数据库支持1000多 用户
– 缺点
• 系统采购和维护费用大 • 特殊的支持设施等
主机
Host CPU
Modem
DBMS
APPs Modem
DB
中央CLIENT
CUSTOMER SQL语句2 SQL语句1 MEDICAL
SERVER B1
BEGIN WORK … … COMMIT WORK
SERVER M
分布式事务处理
分布式数据的访问 (5)
• 分布式请求
– 一个事务包含多个数据请求,每个请求都可以 引用驻留于多个服务器站点数据
Begin Work Select * From ServerB1.BankDB.Employee B1, ServerM.BankDB.Empl_MED M Where B1.Empl_ID = M. Empl_ID AND B1. Edlevel = ‘MBA’ Update Server1.BankDB.Branch Set Posted_ind = ‘Yes’ Where Server1.BankDB.Branch = ‘B1’ Commit Work
分布式数据的访问 (3)
• 远程事务
– 允许一个事务中包含多个应用同一个远程服 务器站点的数据访问请求 Begin Work Select * From Server1.BankDB.Customer Where Server1.BankDB.Customer.City = ‘Beijing’ Update Server1.BankDB.Branch Set Posted_ind = ‘Yes’ Commit Work
SAVING
CUSTOMER
EXCHANGERATE
总行
分行到 总行抽 取数据
网络 网络
SAVING SAVING
CUSTOMER
EXCHANGERATE
分行1
分行2
CUSTOMER
EXCHANGERATE
分布式数据的银行应用系统
分布式数据 (4)
• 数据分布分析
– 统计方法 – 根据应用需求决定那些资源需要分布及存放 位置 – 例子 银行应用系统
多服务器处理环境
C/S模式定位(5)
• 对等处理系统
– C/S系统的最终归宿, 是协作式分布式处理的 极限 – 站点既是客户机又是服务器 – 站点要负责对自己资源的管理和访问, 又有 对任何其他站点上资源的同等访问权
DB
APPs
APPs
DB
DB
APPs
APPs
DB
对等处理环境
C/S模式定位(6)
分布式数据(2)
• 数据分布基本形式
– – – – – – 复制数据(Replicated Data) 子集数据(Subset Data) 重新组织的数据(Reorganized Data) 分区数据(Partitioned Data) 独立模式数据(Separate_Schema Data) 不相容数据(Incompatible Data)
分布式数据的访问 (2)
• 远程请求
– 只涉及单个远程服务器的单个请求 Select * From Server1.BankDB.Customer Where Server1.BankDB.Customer.City = ‘Beijing’
SQL语句
CUSTOM ER
CLIENT PB SERVER1 远程数据请求
客户机
GUI 应用程序 文件服务器
服务器
文件 文件服务器
客户机
GUI 应用程序 SQL命令 数据 数据库服务器 DB 数据库服务器
服务器
客户机
数据
GUI 应用程序
应用程序 专用事务
服务器
应用程序事务 数据库服务器
DB 事务处理服务器
C/S模式的体系结构(2)
• 客户机
– 完成界面表示和一些业务逻辑功能,
• 非图形化/图形化(GUI)用户接口 • 面向对象接口(OOI) • 公共应用程序 字处理, 报表编制, 图形软件等 • 数据库前端软件 • 应用生成和开发软件 PowerBuilder, VisualC++等
• 中间件
– 泛指客户机与服务器之间的软件
• 数据库, 事务处理, 组件, 对象中间件等
• C/S模式系统是介于集中式与分布式之间
– 集中式C/S处理环境
• 数据集中, 处理分布 • 客户请求, 服务器响应的协作方式
– 多服务器C/S处理环境
• 数据与处理都分布 • 一个应用可涉及多个服务器数据 • 一个服务器数据可以被多个客户机访问
– 对等C/S处理环境
• 数据与处理都分布 • 站点可以访问其他站点数据(全局应用), 也可以访 问本地数据(本地应用)
– 协作式处理方式
• 客户机和服务器都参与一个应用程序的处理 • 软件成分相互协作完成特定应用功能 请求/服务模式 • 硬件资源提供软件成分相互协作的设施 客户机/服务器模式
应用 服务器
客户机 客户机 客户机
请求 响应
通信 服务器
网络 网络 请求 响应
打印 服务器 文件 服务器 数据库 服务器
客户机/服务器模式
GDD GDB
LDD LDB
58
DDB的目录系统(1)
• 目录(System Catalog)
客户机/服务器处理环境
C/S模式定位(4)
• 多处理器服务系统
– 存在两个或两个以上服务器的C/S系统 – 通过“S对S的对话”向其他服务器发出请求 – 企业级大型应用平台
DB
UNIX DBMS
远程访问 请求
MVS DBMS
DB
结果
网关/网桥
APPs PC
APPs PC 客户机
LAN / WAN NOS 文件服务器
• 计算环境结构 • 数据逻辑结构
5
DDB 计算环境
(1) 共享内存 P M P ... P
6
DDB计算环境-续
(2) 共享磁盘 P M P ... M ...
7
P M
DDB计算环境-续
(3) 不共享
P M
P M
...
P M
8
C/S计算模式
• 概念
– 客户机/服务器概念最早用于软件体系结构
• 提出请求的应用程序 • 服务应用的服务程序
C/S模式的体系结构(1)
• 服务器
– 提供高速大容量的存储能力, 强大的数据处 理和管理能力, 运行多个进程能力
• • • • 文件服务器 数据库服务器 事务服务器 文档服务器
用户 客户机
用户 客户机
用户 客户机
客 户 机 中 间 件
文件服务
打印服务
数据库服务 服 务 器
文件
打印机
DB
客户机/服务器模式体系结构示意图
SERVER B1 CLIENT
EMPLOYEE
EMPL_MED
SQL语句1
SERVER M
SQL语句2 BRANCH
BEGIN WORK … … COMMIT WORK
SERVER 1
分布式数据请求
DDB 四层体系结构
全局外层
• 四层结构
全局概念层
局部概念层
•组成 网络
局部内层
CM GDBMS LDBMS
远程终端
本地终端 主机处理环境
C/S模式定位(2)
• 文件处理系统
– 应用处理(包括数据处理)都发生在PC工作站 – 服务器仅从硬盘查询所需要的文件通过网络 发送给用户 – 缺点
• 用户计算能力局限于本地PC工作站 • 多用户共享文件时, 仍然需要分别发送到每个PC • 只满足小规模工作组应用需求
配制方法
CB Y N Y
PB N Y Y
网络开销
1 2 3
1100 2500 600
分布式数据库位置矩阵
分布式数据 (5)
• 该例子分析方法结论
• 分布式数据的位置取决于逻辑数据和处理(读和 更新)模式, 数量等特征 • 数据分布是降低整个分布式系统开销的有效措施
分布式数据的访问 (1)
• • • • 远程请求 远程事务 分布式事务 分布式请求
CUSTOMER
SQL语句1
分 行
SQL语句2 CLIENT B1 SERVER1
远程事务处理
分布式数据的访问 (4)
• 分布式事务
• 一个事务包含多个数据请求, 每个请求只能访问单个 服务器
Begin Work Select * From ServerB1.BankDB.Employee Where ServerB1.BankDB.Employee.Edlevel=‘MBA’ Select * From ServerM.BankDB.Empl_MED Where ServerM.BankDB.Empl_MED.Branch=‘PB’ Commit Work