第十章 分布式数据库发展趋势
分布式数据库技术架构的演变与发展方向30页PPT
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
分布式数据库发展趋势
Tj←JOIN(R, Sj, JP) { JOIN is generic function}
end _for
29
end. {PAJ}
R站点
站点1 R1
站点2 R2
S站点
∞S1 站点3
∞ S2 站点4
(PAJ) 并行关联连接算法例子
30
input: R1,R2,…,Rm: fragments of relation R; S1,S2,…,Sn: fragments of relation S; JP: join predicate
18
并行数据服务器(8)
• 例: 工程数据库
E(ENO, ENAME, DEPT, TITLE) S(TITLE, SAL) J(JNO, JNAME, BUDGET) G(ENO, JNO, RESP, DUR)
• 全局索引(查询ENO=‘E5’)
– 第一级有关关系名索引映射到E关系旳ENO 属性索引
– 数据管理功能从主机旳CPU任务中剥离
• 数据服务器旳优势
– 功能专一
– 专用OS, DBMS与OS紧耦合, 提升DBMS旳总体性能
– 适于现实世界旳分布环境
– 充分利用先进旳硬件体系构造
• 缺陷
– 额外旳通信开销
所以要求服务器提供较高层次旳接口, 关系模型操作是
面对集合旳操作, 所以成为服务器模型旳首选
3
顾客
顾客
顾客接口
应用服务器
查询处理
与数据库服务器接口
网络通信信道 与应用服务器接口 数据服务器 数据库功能
DB
DB
数据服务器方案
4
数据服务器(2)
• 集中式服务器构造
– 明确分工, 降低工作站与服务器之间旳通信 – 工作站对语言预处理(完整性检验, 安全控制) – 工作站能访问数据目录 – 服务器管理和更新目录, 工作站只读目录 – 优化DBMS和OS（软措施）, 或者使用多处
分布式数据库
在以太网上的信息延迟随着网络负载 的增加而增 大，而且一般说来是无边界的。
2. 基于以太网的 DDBMS实际性能模型不能充问题
3. 基于以太网的 DDBMS实际性能模型必须 考虑网络负载的延迟函数。
4. 不同局域网结构中所采用的算法和协议 的性能并未完全理解
随时能针对各区域的使用者做调整。 重复储存资料很花时间。 资料共用和分散式控制 。 增加处理绩效，可作平行处理。 系统管理费用较低。 品质维持容易。
资料处理与管理上具复杂度。
资料的保密性与安全性受到威胁。
参考文献:邵佩英编著，《分布式数据库系统及其应用》，科学出版社。ISBN 7-03-015113-5
2. 由于各个数据库的位置的透明性，方便了系统的 扩充。因此，数据库扩充相对比较容易；
3. 数据库的扩充一般无需进行大的系统改组，扩充 工作通常是由在系统中增加处理过程和存储能力来 实现，我似可以把这称之为数据库的规模扩充。
3.4 系统扩充
系统扩充在经济方面的运用
1、许多商用的DDBMS工作在多个小型机和工作站上，利用了它们有利的性价比特性。
的一个逻辑上统一的数据库。每个被连接起来的数据库单元称为站点或结点。 分布式数据库有一个统一的数据库管理系统来进行管理，称为分布式数据库管理 系统。
分类
◎按各站点中数据库管理系统的数据模型的异同分为：
1、异构型分布式数据库
2、同构型分布式数据库 ◎按控制系统的类型分为： 1、全局控制集中型 2、全局控制分散型 3、全局控制可变型
4.2 分布设计
在紧密集成分布式数据库的情况下,设计过 程是从上至下的：从需求分析到全局数据 库的逻辑设计再到每个逻辑数据库的物理 设计。 在从上至下的设计过程中感兴趣的一步是 分布设计。 这一步是处理局部概念模式， 即 把全局实体在分布式系统的各个场地上 进行分布 。
(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势
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山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期)学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：分布式数据库技术论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（)研究生姓名: 刘杰飞年级： 2014级学号： 201422403003成绩:评阅日期:山西大学研究生学院2015年 6 月 17日分布式数据库研究现状及发展趋势摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。
为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。
分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。
关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题1.引言随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。
尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。
随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。
数据库系统的现状与未来发展趋势
数据库系统的现状与未来发展趋势随着计算机技术的发展，数据库系统已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
在各种应用程序中，数据库系统经常被用于存储、管理和检索各种类型的数据。
它们在商业、教育、政府和其他领域中都扮演着重要的角色。
现状数据库系统有多种类型，例如层次型、网状型、关系型等等。
当今，最广泛使用的是关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
这种类型的数据库使用列和行的方式，将数据以表格的形式展示出来。
表格中的每一列都具有唯一的名称和数据类型，每一行则代表一个实例。
关系型数据库的广泛应用，为我们日常使用提供了方便，并且提高了数据管理的效率。
例如，在医疗领域中，使用数据库系统可以快速存储、管理患者的健康记录，便于患者的检测和治疗。
在商业领域，使用数据库系统可以高效地存储和检索各种商业数据，如订单、客户和供应商信息等等。
未来趋势随着技术的不断发展，数据库系统也在不断的完善和改进。
以下是几个未来数据库系统可能的发展趋势。
分布式数据库在分布式系统中，数据库服务器能够通过远程通信协作来处理请求。
分布式数据库的优点在于能够提高系统的可靠性、灵活性和可扩展性。
分布式数据库还可以降低单个服务节点的负载，提高系统运行的效率。
人工智能人工智能技术的出现已经极大地影响了数据管理和分析的方式。
人工智能技术可以帮助我们自动识别大量数据中的特征和结构，发现数据之间的关系，以及识别预测趋势和异常事件等。
此外，人工智能技术和数据库系统的结合可以促进数据的实时监测和处理，实现更精细和个性化的数据分析和管理。
区块链技术区块链技术可以提供高度保密性和完整性的数据存储。
这种技术可以让数据只被特定的组织和个人所使用，也可以保证数据的一致性和完整性。
此外，区块链技术还可以提高数据的灵活性和可扩展性。
总结在今天的世界中，数据库系统已经成为各种应用程序的核心。
随着技术的不断发展，数据库系统将会迎来更多的机遇和挑战。
未来，数据库系统将会逐渐变得更加智能化、分布式和安全化。
数据库技术的发展趋势
数据库技术的发展趋势数据库技术是计算机科学领域的重要组成部分，随着信息技术的快速发展，数据库技术也在不断演化和改进。
以下是数据库技术的发展趋势：1. 云数据库技术的兴起：随着云计算的普及和发展，云数据库技术成为数据库领域的重要发展趋势。
云数据库可以提供弹性和可伸缩性的存储空间，并可以在任何地点、任何时间访问，使数据的管理和维护更为灵活和方便。
2. 大数据：随着数据量的不断增加，传统的数据库技术已经不能满足处理和分析大数据的需求。
因此，大数据技术成为数据库领域的又一重要发展方向。
大数据技术可以处理以TB和PB为单位的海量数据，并能够快速分析和提取有价值的信息。
3. 分布式数据库：分布式数据库技术是为了解决传统关系型数据库在大规模数据存储和查询方面的性能瓶颈而提出的。
分布式数据库可以将数据分布在多个计算节点上，提高数据的读写性能和并发处理能力，同时也能提供数据的冗余备份和容错机制。
4. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它不遵循传统的关系型数据库模型，而是采用其他数据结构，如键值对、文档、列族、图等来组织数据。
NoSQL数据库具有高扩展性、高性能、灵活的数据模型等优点，适用于分布式和大数据场景。
5. 数据隐私和安全：随着数据泄露和隐私问题的日益突出，数据隐私和安全成为数据库技术发展的重要问题。
数据库技术需要加强数据的加密和访问控制，保护用户的个人隐私和敏感数据。
6. 人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术在数据库领域的应用也越来越广泛。
通过利用机器学习算法，可以对庞大的数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律和趋势，为用户提供更准确的数据分析和决策支持。
总结来说，数据库技术的发展趋势包括云数据库技术的兴起、大数据处理能力的提升、分布式数据库的应用、NoSQL数据库的推广、数据隐私和安全的保护以及人工智能和机器学习的应用等。
这些趋势都是为了更好地满足日益增长的数据存储、管理和分析需求。
数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势
知识的直接处理
专家数据库
专家数据库
共享信息管理 特殊数据处理
影像处理
分布式DBMS
有限元分析
信息
影像数据
产生式 数据
分析数据
图10.6 以数据库为核心的EDS结构
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7 内存数据库
7.1 内存数据库的定义
内存数据库（Main Memory Database，MMDB），顾名思义就是 将数据放在内存中直接操作的数据库。相对于磁盘，内存的数据读写 速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够 极大地提高应用的性能。同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传 统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据 缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理 速度比传统数据库的数据处理速度要快几十、上百倍。内存数据库的 最大特点是其“主拷贝”或“工作版本”常驻内存，即活动事务只与 实时内存数据库的内存拷贝打交道。
分布式数据库系统是逻辑上属于同一系统，物理上分布在用计 算机网络连接的多个场地(或叫结点)上的数据集合，且每个场地具有 独立处理和自治能力，至少能参加一个全局应用，并由分布式数据 库管理系统统一管理。
计算机
主校区服务器
DB1
计算机
计算机
分校区1服务器
计算机
计算机
计算机
网络
DB2
计算机
DB3
计算机
计算机
目前还有以下一些问题需要研究解决 ，如：（1）网络扩充。 （2）分布设计 。（3）查询优化 。（4）分布式事务 。（5） 与分布式操作系统的集成问题 。（6）并发的多数据库处理问 题。
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分布式数据库研究现状及发展趋势
分布式数据库研究现状及发展趋势
一、研究现状
1、分布式数据库系统重新获得新生
传统的数据库系统广泛使用，但是随着移动应用和大数据的兴起，传
统的数据库系统显得力不从心。
这就导致分布式的数据库系统应运而生，
分布式的数据库系统让应用可以更好的工作，可以处理海量的数据，让更
多用户可以同时访问，更好的利用机器资源。
基于这些优势，分布式数据
库系统迅速的受到市场的认可，许多大的企业和企业都开始采用分布式数
据库系统，使得分布式数据库系统重新获得新生。
2、大数据的发展带来更多的新技术
近几年，大数据的发展越来越快，使得我们面临更多的挑战，其中，
分布式数据库是解决大数据的重要方法之一、在数据量不断增长的情况下，传统的数据库已经不能满足我们的需求，这就需要我们开发更多的技术来
处理大数据，比如：分布式数据库技术、多数据源技术、流式数据处理技
术等等，这些新技术都大大提高了处理大数据的效率，使得大数据的分析
可以更加准确、快速。
3、分布式技术广泛应用
随着科技的发展，分布式技术也被广泛应用到各行各业，不管是金融业、电商业还是医疗行业，都开始使用分布式技术来处理大数据，以满足
其业务发展的需求。
分布式数据库研究现状及发展趋势
分布式数据库研究现状及发展趋势
一、研究现状
分布式数据库系统(Distributed Database System, DDBS)是指将一个大的数据库分布在多台计算机上存储和处理，使用数据拆分、数据复制和文件共享来管理分布式数据库。
近年来，由于企业网络的不断进步，网络环境的性能和可靠性的改进，以及数据中心规模的不断扩大，分布式数据库系统的应用越来越广泛。
目前，分布式数据库系统的应用领域普遍体现在大型网络环境下的一些业务数据库，比如在电子商务中的商品和客户数据，在银行业务中的存款人名册信息等。
分布式数据库系统在网络环境下实现数据的存储、处理和管理，并且实现多种分布数据库系统所需要的丰富功能，如数据拆分、数据复制和文件共享等，形成了一个完整的分布式数据库管理系统(DDMS)，其中包括分布式数据库引擎(DBE)，服务器管理模块（SMM），分布式数据库管理模块（DMM）等。
研究表明，目前已经有许多高级的分布式数据库系统用于实现分布式数据库管理服务，如Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL等，并且可以实现多种复杂的分布式数据库管理模型，比如事务处理、数据复制和负载均衡等。
细说分布式数据库的过去、现在与未来_光环大数据培训
细说分布式数据库的过去、现在与未来_光环大数据培训随着大数据这个概念的兴起以及真实需求在各个行业的落地，很多人都热衷于讨论分布式数据库，今天就这个话题，主要分为三部分：第一部分讲一下分布式数据库的过去和现状，希望大家能对这个领域有一个全面的了解；第二部分讲一下TiDB的架构以及最近的一些进展；最后结合我们开发TiDB过程中的一些思考讲一下分布式数据库未来可能的趋势。
一、分布式数据库的历史和现状1、从单机数据库说起关系型数据库起源自1970年代，其最基本的功能有两个：把数据存下来；满足用户对数据的计算需求。
第一点是最基本的要求，如果一个数据库没办法把数据安全完整存下来，那么后续的任何功能都没有意义。
当满足第一点后，用户紧接着就会要求能够使用数据，可能是简单的查询，比如按照某个Key来查找Value；也可能是复杂的查询，比如要对数据做复杂的聚合操作、连表操作、分组操作。
往往第二点是一个比第一点更难满足的需求。
在数据库发展早期阶段，这两个需求其实不难满足，比如有很多优秀的商业数据库产品，如Oracle/DB2。
在1990年之后，出现了开源数据库MySQL和PostgreSQL。
这些数据库不断地提升单机实例性能，再加上遵循摩尔定律的硬件提升速度，往往能够很好地支撑业务发展。
接下来，随着互联网的不断普及特别是移动互联网的兴起，数据规模爆炸式增长，而硬件这些年的进步速度却在逐渐减慢，人们也在担心摩尔定律会失效。
在此消彼长的情况下，单机数据库越来越难以满足用户需求，即使是将数据保存下来这个最基本的需求。
2、分布式数据库所以2005年左右，人们开始探索分布式数据库，带起了NoSQL这波浪潮。
这些数据库解决的首要问题是单机上无法保存全部数据，其中以HBase/Cassadra/MongoDB为代表。
为了实现容量的水平扩展，这些数据库往往要放弃事务，或者是只提供简单的KV接口。
存储模型的简化为存储系统的开发带来了便利，但是降低了对业务的支撑。
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。
感谢观看
分布式数据库系统的发展趋势(精)
10.2.2 逻辑查询处理
自底向上的查询技术，从事实开始，运用有关规则 导出查询答案。这个技术由于能在查询编译时运用关系 查询优化而具有优势。 自底向上查询可以分为如下两个主要步骤进行： 第一步，如果查询规则的头或体引用了查询谓词， 就将查询和相关规则合并。相关规则的快速存取可以通 过某种形式的索引机制达到，如谓词连接图。查询中的 这种捆绑可以在规则体中传播。这一步产生了己捆绑的 规则程序。 第二步，将规则程序翻译成一个以逻辑数据库系统 的内部语言表示的优化程序。为了使用关系查询优化技 术，内部语言可以选择含有控制语句，“while to”和 “if then”的关系代数。
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JOIN 的并行处理比SELECT更加复杂。采用高速网络 环境的分布式JOIN算法，可成功地在分簇数据库中应用。 此外，在系统运行时，利用全局索引可有效地并行执行。 下面介绍三种分簇数据库的并行JOIN算法：并行嵌 套循环算法，并行关联连接算法和并行散列连接算法。 描述算法使用三个主要构造： do-in-parallel:指其后的动作块并行执行。 send:使数据从一个站点向另一个或多个站点发送。 Receive:接收发向一个特定站点的数据内容。
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例10.1 图10-6提供了工程数据库的全局索引的例子。 这个数据库由下列关系组成： E (ENO, ENAME, DEPT, TITLE) S (TITLE, SAL) J (JNO, JNAME, BUDGET) G (ENO, JNO, RESP, DUR) 假设我们希望通过ENO=“E5”来定位在关系E中的元组。
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10.1.4并行查询处理的算法
定义：指在并行数据服务器上的查询处理，其处理方 式与分布式查询处理相类似。
分布式数据库技术及发展趋势研究
分布式数据库技术及发展趋势研究1 引言数据库是高效组织、存储、管理数据的软件，是构建信息世界的基础工具。
从第一款商业化关系数据库诞生开始，数据库管理系统已经走过40多年的历史，在发展过程中分化为面向事务处理和面向分析决策的数据库，在商业产品之外，诞生了开源的数据库，并逐渐成为一个主流方向。
数据库管理系统起初都是单机形式，主要服务于银行、航空公司、宇航局等大型企业，2000年后随着在线业务的蓬勃发展，很多系统都面临处理高并发、大数据量、超高峰值等挑战，数据库开始了分布式之旅来应对这些挑战，这条路先从分析场景开始，然后扩展到事务处理领域。
这两者面临的难度截然不同，分布式分析数据库主要解决海量数据的存储、查询分析的需求，主要是应对扩展性、高可用等挑战；而分布式事务数据库主要解决分布式事务的问题。
2 分布式数据库发展历程20世纪80年代，伴随着关系数据库理论的诞生，BM和Oracle两家公司开始提供商业化的数据库产品，服务于各类大型企业。
初期的数据库都是单机软件，跑在专有的硬件之上，比如IBM的大机、小型机，如果业务量或者数据量增加，只能进行垂直扩展，即采用增加CPU、存储的方式。
这套体系的优点是非常稳定，缺点是开放性不够，与通用x86服务器体系之上的开发环境兼容性差，另外当业务量增长过快时，其扩展能力有限，而且这套系统的造价非常昂贵。
2000年以后，随着互联网在线业务的发展，业务系统访问的并发度呈指数级上升，海量数据计算和分析需求越来越普遍，传统单机系统在业务支撑、成本、开放性等方面均面临巨大挑战，数据库垂直扩展的模式也无法维系。
以支付业务为例，随着在线购物、在线缴费方式的普及，支付业务系统的并发量迅速增长，尤其是在“双十一”“618”“春节抢红包”等场景下，每秒有上百万笔支付交易。
互联网企业开始探索新的水平扩展的方案，最常见的就是应用系统通过分库分表进行解决。
但是，这种解决方案的应用系统需要做大量改造，需要感知数据存储位置，增加了运维的复杂性，并因此出现了中间件的方式，如Mycat等。
分布式数据库综述报告
分布式数据库综述报告
摘要：
分布式数据库是指将数据库系统的处理能力和存储能力分散到多个节
点上，通过网络进行协同工作的数据库系统。
它具有高性能、高可用性和
可扩展性等优势，已经广泛应用于分布式计算和云计算等领域。
本报告分
析了分布式数据库的基本概念、发展历程、分类、架构、关键技术和应用
现状等内容，并对未来的发展趋势进行了展望。
1.引言
随着互联网和分布式计算的发展，传统的集中式数据库已经不能满足
大规模数据处理的需求。
分布式数据库通过将数据分散存储和处理，可以
提供更好的性能和可扩展性。
本节介绍了分布式数据库的基本概念和优势。
2.发展历程
3.分类
4.架构
5.关键技术
6.应用现状
7.发展趋势
未来分布式数据库的发展趋势包括更好的容错性、更高的性能和更好
的可扩展性。
本节对未来的研究方向和技术趋势进行了展望。
8.结论
本报告综述了分布式数据库的基础概念、发展历程、分类、架构、关键技术和应用现状等内容。
通过对分布式数据库的研究和分析，可以得出分布式数据库具有高性能、高可用性和可扩展性的优势，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：分布式数据库；性能；可扩展性；架构；关键技术；应用现状；发展趋势。
大数据的分布式数据库的发展趋势如何？
现在大数据是一个十分火热的技术，这也使得很多人都开始关注大数据的任何动态，因为大数据在某种程度上来说能够影响我们的生活。
在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据的分布式数据库的发展趋势，希望这篇文章能够帮助大家更好理解大数据的分布式数据库的发展趋势。
其实不论是Hadoop还是分布式数据库，技术体系上两者都已经向着计算存储层分离的方式演进。
对于Hadoop来说这一趋势非常明显，HDFS存储与YARN调度计算的分离，使得计算与存储均可以按需横向扩展。
而分布式数据库近年来也在遵循类似的趋势，很多数据库已经将底层存储与上层的SQL引擎进行剥离。
传统的XML数据库、OO数据库、与pre-RDBMS正在消亡；新兴领域文档类数据库、图数据库、Table-Style数据库与Multi-Model数据库正在扩大自身影响；传统关系型数据库、列存储数据库、内存分析型数据库正在考虑转型。
可以看到，从技术完整性与成熟度来看，Hadoop确实还处于相对早期的形态。
直到今天，很多技术在很多企业应用中需要大量的手工调优才能够勉强运行。
同时，Hadoop的主要应用场景一直以来面向批处理分析型业务，传统数据库在线联机处理部分不是其主要的发展方向。
同时Hadoop技术由于开源生态体系过于庞大，同时参与改造的厂商太多，使得用户很难完全熟悉整个体系，这一方面大大增加了开发的复杂度，提升了用户使用的难度，另一方面则是各个厂商之间维护不同版本，使得产品的发展方向可能与开源版本差别逐渐加大。
而分布式数据库领域经历了几十年的磨练，传统RDBMS的MPP技术早已经炉火纯青，在分类众多的分布式数据库中，其主要发展方向基本可以分为“分布式联机数据库”与“分布式分析型数据库”两种。
对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。
互联网数据库发展趋势
互联网数据库发展趋势随着互联网的快速发展，云计算、物联网、人工智能等技术的不断突破，互联网数据库正面临着巨大的发展机遇和挑战。
本文将从分布式数据库、大数据管理、数据隐私保护和人工智能数据库四个方面探讨互联网数据库的发展趋势。
一、分布式数据库随着云计算的兴起，分布式数据库成为互联网数据库领域的热点技术。
分布式数据库通过将数据存储在多个节点上，实现数据的分布和存储，并提供强大的数据复制、分片和容灾能力。
这种架构不仅提高了数据的可靠性和可扩展性，还能够提供更高的并发性能和响应速度。
未来，随着云原生架构和容器技术的广泛应用，分布式数据库将更加普及和成熟，成为互联网数据处理的主流方式。
二、大数据管理互联网时代，数据呈爆炸式增长，大数据管理成为互联网数据库的重要问题。
传统的关系型数据库已经难以满足海量数据处理的需求，新兴的大数据技术成为了解决方案。
Hadoop、Spark等大数据处理平台的兴起，使得分布式计算、并行处理和数据挖掘成为可能。
未来，随着数据量和数据种类的不断增加，大数据管理将更加重要，应用更加广泛，同时相关技术也将不断完善和提升。
三、数据隐私保护随着互联网的普及和个人数据泄露事件的频发，数据隐私保护成为互联网数据库发展的一个重要方向。
数据隐私保护既包括数据加密、访问控制等技术手段，也需要政府和企业共同努力，建立起健全的法律和制度保障。
未来，数据隐私保护将成为互联网数据库发展的热点领域，相关技术和政策将得到进一步的完善和落地。
四、人工智能数据库人工智能的快速发展为互联网数据库带来了新的机遇。
人工智能数据库能够通过智能算法和模型，实现数据的自动分析和智能应用，为用户提供更为个性化、智能化的数据服务。
例如，智能推荐系统能够根据用户的偏好和行为，智能地为用户推荐合适的商品和信息；智能分析系统能够通过机器学习和深度学习等技术，自动发现数据中的规律和模式。
未来，人工智能数据库将进一步发展壮大，成为互联网数据库的重要组成部分。
分布式数据库的发展与未来
谢谢
、 两地三中心、三地五中心等多种容灾架构；
• 支持同城双活业务能力；
• 支持表级一致性控制策略；
• 支持创建 MySQL、PostgreSQL、SparkSQL 实例
• 100%支持原生协议与语法；
数据库实例层
• 支持JSON、S3对象存储、以及Posix文件系统协议；
• 数据库实例提供类似Oracle RAC的高可用能力；
分库分表
Application
Application
Application
分布式中间件（路由分发）
核心
信贷
C RM
票据
用户组2
用户组1
cluster
cluster
cluster
cluster
核心
核心DB1
信贷
信贷DB1
CRM
CRM-DB1
票据
票据DB1
cluster
用户组4
X
X
X
cluster
用户组3
混合事务和分析场景，适应
更多数据应用需求
S Q L完整支持
ห้องสมุดไป่ตู้
传
统
技
术
兼
容
性
MySQL/PostgreSQL语法的完整兼容
Multi-model与多租户
m u lti-m o del多模数据库引擎，同一引擎处理多种
数据应用场景，符合微服务和云数据库的架构理念
分布式交易型数据库技术发展体系
应用垂直分库
原生分布式数据库
票据DB2
票据DB3
票据DBn
数据库未来的发展方向
数据库未来的发展方向请根据自己的实际情况对本文进行修改：随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，数据库作为信息时代的重要基石，其未来的发展方向备受关注。
作为一名数据库领域的从业者，以下是我对未来数据库发展方向的规划与思考。
一、技术层面1. 分布式数据库技术的发展随着数据量的爆炸式增长，分布式数据库技术成为了解决大数据存储和计算问题的关键。
未来，分布式数据库技术将在以下几个方面继续发展：（1）优化分布式事务处理机制，提高事务处理的性能和一致性。
（2）研究分布式数据库的容错机制，提高系统的高可用性。
（3）探索分布式数据库的弹性伸缩技术，实现资源的高效利用。
2. 数据库查询优化技术的突破为了提高数据库查询效率，未来数据库查询优化技术将在以下几个方面取得突破：（1）基于人工智能技术的查询优化，通过机器学习等方法自动调整查询计划。
（2）多模态查询优化，支持结构化、半结构化和非结构化数据的统一查询。
（3）实时查询优化，满足大数据实时分析的需求。
3. 数据库安全与隐私保护技术的提升随着数据安全问题的日益严峻，数据库安全与隐私保护技术将得到更多关注：（1）研究基于密码学的数据库加密技术，保护数据存储和传输的安全。
（2）完善访问控制机制，防止数据泄露和滥用。
（3）探索隐私保护技术，如差分隐私、同态加密等，保障用户隐私。
二、应用层面1. 数据库在云计算领域的应用云计算为数据库技术带来了新的机遇，未来数据库在云计算领域的应用将更加广泛：（1）云数据库服务提供商将提供更多针对不同场景的数据库产品，满足用户多样化需求。
（2）基于云计算的数据库管理平台，实现数据库的自动化运维和智能化管理。
（3）数据库即服务（DBaaS）模式的普及，降低企业使用数据库的门槛。
2. 数据库在人工智能领域的应用数据库与人工智能技术的结合，将为各行各业带来巨大的变革：（1）基于数据库的大数据分析，为人工智能算法提供有力支持。
（2）数据库技术助力人工智能在医疗、金融、教育等领域的应用。
分布式数据库研究现状及发展趋势
分布式数据库研究现状及发展趋势
一、研究现状
随着大数据、物联网等新型技术的发展，传统的数据库已经无法满足
当前复杂、高效的应用需求，因此分布式数据库的研究受到了越来越多的
关注。
1、分布式数据库架构
现有的分布式数据库结构大致可分为两种，分别是分布式数据库系统(DDS)和分布式数据库集群(DDC)。
DDS是一种分布式数据库架构，其中的
数据储存在多台不同的计算机上，这些计算机之间是可以通过网络进行通
信的；而DDC则是将多台计算机通过其中一种结构，如分布式数据库集群，进行联接，将其中的数据共享出来。
2、分布式数据库技术
（1）分布式存储技术：分布式存储技术支持将数据存储在不同的服
务器上，从而可以实现数据的自动复制和分发。
（2）高可用性技术：高可用性技术可以实现多台不同服务器之间的
数据同步，从而保证当服务器发生故障时。
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– 程序应在数据存储的站点上运行 – DDBS中DBA根据对片段的使用情况检测, 进
行调整, 包括移动片段和重组
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并行数据服务器(5)
• 并行数据服务与DDBS的不同
– 应用目标不同
• 并行中用户不专门使用某个站点, 所以不要求最 大化本地性处理
– 实现方式不同
…
内存1 内存n
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高速互联总线 处理机1 …… 处理机n 内存1 …… 内存n
磁盘1
……
磁盘n
完全不共享资源系统结构 14
并行数据服务器(4)
• 并行数据服务器数据定位
– 类似于分布式数据库中的数据片段定位 – 分簇(Declustering) 数据的水平分片
• 提高响应速度和内存查询并行度
– 聚簇(Clustering) 聚集关系的片段
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并行数据服务器(2)
• 多处理机结构
– 通过高速通信介质连接多个可独立处理的单 元
– 通过分配，查询 操作和子操作到不同的处理 单元, 以并行执行方式完成互连查询, 内部查 询, 及各种内部操作
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并行数据服务器(3)
• 类型
– 完全共享资源结构
• 对每个数据项的存取都要经过公共通信线路，引 起通信瓶颈
理机（硬方法）解决服务器瓶颈问题
5
工作站 ……
数据服务器
逻辑通信网络 接口 数据库功能
DB … DB
集中式服务器结构
6
数据服务器(3)
• 分布式服务器结构
– 两种查询处理方式
• 数据查询先提交到本地服务器，由其 负责所有的分布查询处理
• 每个应用服务器上也都可以有分布式 查询处理器和数据目录操作器，直接 访问远程数据服务器
• 类似于集中式DBMS,差别是数据库操作可以并行 处理
– 完全不共享资源结构
• 高功能计算机系统可以由多个较小的系统替代 • 每个站点都要实现全局数据目录，分布数据定义
和控制，分布查询处理和分布式事务管理 • 站点不能运行应用程序
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处理机1 …… 处理机n 高速互联总线
磁盘1
……
磁盘n
完全共享资源系统结构
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并行数据服务器(8)
•ME, DEPT, TITLE) S(TITLE, SAL) J(JNO, JNAME, BUDGET) G(ENO, JNO, RESP, DUR)
• 全局索引(查询ENO=‘E5’)
– 第一级关于关系名索引映射到E关系的ENO 属性索引
3
用户
用户
用户接口
应用服务器
查询处理
与数据库服务器接口
网络通信信道 与应用服务器接口 数据服务器 数据库功能
DB
DB
数据服务器方案
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数据服务器(2)
• 集中式服务器结构
– 明确分工, 减少工作站与服务器之间的通信 – 工作站对语言预处理(完整性检查, 安全控制) – 工作站能访问数据目录 – 服务器管理和更新目录, 工作站只读目录 – 优化DBMS和OS（软方法）, 或者使用多处
第十章 分布式数据库发展趋势
1
概述
• DDBS环境
– 站点：网络中每个站点是即运行应用程序又 运行DDBMS的通用计算机
– 网络：WAN与LAN – 数据模型：RDBMS
• 新应用需求
– 高性能工作站(专用工作站) – 并行计算机 – CAD/CAM, OIS, AI
2
数据服务器(1)
• 70年代的数据库机, 现代的数据服务器
复杂查询(多个连接)时, 聚簇方法较好
– 可变分簇
依据“分簇度”对关系分片, 分簇度是关系数
据分片的站点数量, 是关系大小和存取频率的
函数
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并行数据服务器(7)
• 关联查询
– 传统关联存取是由查询处理器在编译时利用 数据目录完成
– 并行系统中, 采用“全局索引”复制到每一个 站点
• 全局索引
– 能确定关系在各站点分布的二级索引 – 主聚簇 关于关系名 – 次聚簇 关于关系中的某些属性 – 基于散列法或B树实现
– 数据管理功能从主机的CPU任务中剥离
• 数据服务器的优势
– 功能专一
– 专用OS, DBMS与OS紧耦合, 提高DBMS的总体性能
– 适于现实世界的分布环境
– 充分利用先进的硬件体系结构
• 缺点
– 额外的通信开销
因此要求服务器提供较高层次的接口, 关系模型操作是
面向集合的操作, 所以成为服务器模型的首选
• 实验结果
– 短事务负载下, 分簇数量增加, 事务吞吐量增加 – 多连接复杂事务负载下, 太细分簇降低吞吐量
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关于关系名的索引
……
……
P
E
G
磁盘块24 (E3至E4)
关系E中 关于ENO的索引
……
磁盘块91 (E5至E6)
在站点j上的本地索引例子
– 第二级索引进一步映射值E5到站点j
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关于关系名的索引
……
……
P
E
站点1 (E1至E2)
……
关系E中 关于ENO的索引
……
站点j (E3至E6)
全局索引例子
G
站点n (E7至E8)
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并行数据服务器(9)
• 本地索引(次簇索引)
– 映射一个关系到站点的一组磁盘块上 – 类似于全局索引 – 第一级关于关系名 – 第二级关于属性索引(映射簇值E5到91磁盘块)
DB … DB
DB … DB
分布式服务器结构
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并行数据服务器(1)
• 冯.诺依曼型计算机结构的局限
– 应用中存在内在的可并行处理特性
关系操作本身的可并行性, JOIN中的多个子 查询, 单个查询中的多步操作
– 数据库管理性能受到I/O瓶颈的影响
• 内存速度比硬盘速度快1000倍 • 增加带宽提高磁盘存取的并行性 • 使用并行可存取的多个小磁盘
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数据服务器(4)
– 数据服务器专门用于分布式和集中式 数据库管理
• 在传统机器结构上，在分布式OS之上执 行DBMS和分布式DBMS
• 基于特定计算机系统结构实现分布式数据 库操作系统
8
工作站 ……
逻辑通信网络
数据服务器1 接口
分布式DBMS 局部管理功能
数据服务器n 接口
…… 分布式DBMS 局部管理功能
• 站点间高速网互连, 传输代价小, 可以调节站点间 工作负载
– 各站点地位不同
• 不存在全局应用和局部应用 • 各站点完全不独立, 处理时只能发挥协同作用, 无
局部应用
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并行数据服务器(6)
• 数据定位方法
– 全分簇
片段分布到系统中所有有磁盘的站点
• 散列算法分片
查询时, 与选择属性精确匹配的子查询得以在一个站 点上处理, 所有其它子查询在其他站点处理, 适于大 范围多用户工作负载