分布式数据库选型论证报告(WORD)
数据库选型评估报告
目录目录 (1)数据库选型评估报告 (2)一、主流数据库产品的性能对比 (2)1.客户端支持及应用模式 (2)2.操作形式 (2)3.安全性 (2)二、Oracle 11g与oracle10g新特性对比 (3)1.ASM Fast Mirror Resync (3)2. ASM Preferred Mirror Read (3)3. ASM扩展性的增强 (4)4.应用优化 (4)5.在线操作功能 (4)6.Real Application Testing (4)三、Oracle10g新特性 (5)1.性能与扩展能力 (5)1.1对新的架构支持 (5)1.2高速数据处理能力 (5)1.3RAC workload 管理 (5)1.4针对OLAP 的分区 (5)1.5新的改进的调度器( Scheduler ) (6)2.可管理性 (6)2.1简化的数据库配置与升级 (6)2.2自动存储管理 (6)2.3自动的基于磁盘备份与恢复 (6)2.4.应用优化 (6)2.5自动化统计收集 (7)2.6自动化实例调整 (7)2.7自动化内存调整 (7)三、Oracle 11g新特性 (7)1.最突出的五大特性 (7)2.其他特性 (8)3.优势 (8)四、Oracle数据库11g企业版 (9)五、Oracle 11g得到众多用户认可 (11)六、Oracle数据库迁移 (12)数据库选型评估报告企业该如何去选择适合自己的数据库产品，客观上说，目前市场上大部分的数据库产品都能满足数据存储与处理的要求，但是要挑选一款合适的产品，还必须从企业实际出发，必须着重考虑产品的安全性、易用性以及性价比等方面。
一、主流数据库产品的性能对比目前的数据库市场的竞争格局，Oracle、IBM和微软厂商三足鼎立，几款主流产品Oracle11g、SQL Server2005和DB2，它们在各自的领域，都具有一定的优势。
以下是关于它们的性能比较。
分布式数据库实验报告
南华大学计算机科学与技术学院实验报告（2011 ~2012 学年度第一学期）课程名称软件设计模式实验名称设计模式UML建模姓名肖喜武学号20094350225专业软件工程班级本09软件02班地点8-212 教师余颖一、实验目的（1）学会如何根据站点的特点对数据库进行分片（2）学会如何实验amoeba软件对数据库实现分片二、实验内容⏹某个公司有三个计算机站点，站点B和站点C分别属于部门2和部门3现在希望在站点B和C上分别频繁访问EMPLOYEE和PROJECT表中有关工作在该部门的雇员和该部门管辖的项目信息。
⏹雇员信息主要是指EMPLOYEE表的NAME,ESSN,SALARY和SUPERSSN属性。
⏹站点A供公司总部（部门1）使用，经常存取为保险目的而记录的DEPENDENT信息外，还定期地存取所有雇员和项目的信息。
请根据这些要求，对该公司关系数据库中的关系进行分片和分布EMPLOYEEFNAME MINIT LNAME ESSN BDATE ADDRESS SEX SALARY SUPRESSN DNO DEPARTEMNTDNAME DNO MGRSSN MGRSTARTDA TEDEPT_LOCATIONDNO DLOCA TIONPROJECTPNAME PNUMER PLOCATION DNOWORKS_ONESSN PNO HOURSDEPENDENTESSN DEPENDENT SEX BDATE RELATIONSHIP三、实验步骤（1）理论分析先根据DEPARTMENT表的主码DNO的值进行水平分片，然后基于外码部门号（DNO）将导出的片段应用到关系EMPLOYEE、PROJECT和DEPPTLOCATIONS上，再在刚才得到的EMPLOYEE片段上进行垂直分片，得到只含熟悉你给｛NAME,ESSN,SALARY,SUPERSSN,DNO｝的片段。
图2.13给出了EMPD2和EMPD3的混合分片，它包括了分别满足条件DNO=2和DNO=3的EMPLOYEE元组。
分布式数据库性能测试实验报告
分布式数据库性能测试实验报告引言：分布式数据库是由多个节点构成的数据库系统，每个节点都可以独立地处理查询和事务操作。
为了评估分布式数据库的性能表现，本实验进行了一系列的性能测试并得出了相应的结果和结论。
本报告旨在对分布式数据库性能进行全面的评估和分析。
实验目的：1. 通过性能测试评估分布式数据库的处理能力和并发性能。
2. 分析分布式数据库对于不同规模数据和负载的响应情况。
3. 探讨分布式数据库在扩展性和容错性方面的表现。
实验环境：- 数据库系统：分布式数据库系统XYZ- 硬件：主机配置为X GHz处理器、XGB内存、XGB磁盘空间- 软件：操作系统为X，数据库管理系统为XYZ- 数据集：使用XGB规模的数据集进行测试实验方法：1. 测试负载：使用不同类型的查询和事务操作构建测试负载，包括读操作、写操作和复杂查询操作。
2. 并发用户数：逐步增加并发用户数，从10个用户逐渐增加到100个用户。
3. 测量指标：记录每个操作的执行时间、吞吐量和响应时间。
实验结果与分析：1. 响应时间：随着并发用户数的增加，响应时间逐渐增加，但整体呈现出较好的线性扩展性。
2. 吞吐量：在低并发用户数时，吞吐量随并发用户数的增加而逐渐提高。
然而，当并发用户数达到一定阈值后，吞吐量的增加速度减缓。
3. 数据一致性：由于分布式数据库的数据分布在多个节点上，数据一致性成为一个重要的考虑因素。
实验结果表明，在正常情况下，分布式数据库能够保持数据一致性。
4. 容错性：通过模拟节点故障，实验发现分布式数据库具有较好的容错性能，能够在某些节点故障的情况下继续正常运行。
结论：1. 分布式数据库在处理大规模数据和并发操作方面表现出良好的性能。
2. 分布式数据库的吞吐量随并发用户数的增加呈现出递增趋势，但在一定阈值后增速减缓。
3. 数据一致性和容错性是分布式数据库设计和管理的重要考虑因素。
4. 开发人员和系统管理员应根据实际需求选择合适的分布式数据库，并且注意数据库的配置和优化。
技术方案论证报告
技术方案论证报告一、背景介绍随着科技的不断发展和应用的不断推广，技术方案的选取对于项目的顺利开展具有至关重要的作用。
本文档旨在对某个特定项目的技术方案进行论证，并进行详细的分析和解释。
二、问题陈述在进行技术方案论证之前，我们首先需要明确项目面临的问题。
经过分析，我们发现项目主要面临以下几个问题：1.需要高效的数据存储方式，以满足大量数据的存储需求；2.需要实现高并发和高可用性，以确保系统稳定运行；3.需要满足快速响应的需求，以保证用户体验。
在面对这些问题时，我们需要选择合适的技术方案来解决这些问题，以实现项目的顺利开展。
三、技术方案选择针对上述问题，在我们的技术方案选择中，我们将采用以下几个方面的技术来解决问题：1. 数据存储为了满足大量数据的存储需求，我们将采用分布式存储技术。
分布式存储将数据分散存储在多个节点上，可以提供高可用性和高容量的存储。
我们选择了云存储服务提供商提供的对象存储来实现数据的分布式存储，并使用冗余存储方式来保证数据的可靠性。
2. 高并发和高可用性为了实现高并发和高可用性，我们将采用分布式架构和负载均衡技术。
我们将应用程序部署在多个服务器上，并使用负载均衡器来平衡流量，确保每台服务器的负载在可承受范围内。
同时，我们将通过引入缓存技术和分布式数据库来提高系统的性能和并发能力。
3. 快速响应为了满足快速响应的需求，我们将采用异步处理和消息队列技术。
对于一些需要耗时的操作，我们将将其放入消息队列中异步处理，以保证系统的快速响应能力。
四、方案论证1. 数据存储方案采用对象存储的分布式存储方案，可以提供高可靠性和高扩展性的数据存储。
云存储服务提供商可以根据实际的存储需求提供弹性的存储服务，并提供冗余存储来保证数据的可靠性。
同时，分布式存储可以提供高容量的存储，满足项目的大数据存储需求。
2. 高并发和高可用性方案通过采用分布式架构和负载均衡技术，我们可以实现高并发和高可用性。
分布式架构将应用程序部署在多台服务器上，可以提供更高的并发处理能力。
分布式数据库管理实验报告
分布式数据库管理实验报告一、引言随着互联网和大数据技术的迅速发展，传统的集中式数据库管理系统已经无法满足日益增长的数据处理需求。
分布式数据库管理系统应运而生，能够将数据分散存储在不同的节点上，并实现数据的有效管理和处理。
本实验旨在通过对分布式数据库管理系统的实验操作，深入了解其工作原理和应用场景。
二、实验目的1. 了解分布式数据库管理系统的基本概念和特点；2. 掌握分布式数据库管理系统的架构和工作原理；3. 能够使用实际案例进行分布式数据库管理系统的操作。
三、实验内容1. 搭建分布式数据库管理系统的实验环境；2. 创建分布式数据库并进行数据导入；3. 进行跨节点的数据查询和更新操作；4. 测试分布式数据库管理系统的性能和扩展性。
四、实验步骤1. 搭建实验环境在实验室服务器上安装分布式数据库管理系统软件，并配置节点信息，确保各节点之间可以正常通信。
2. 创建分布式数据库使用SQL语句在不同节点上创建分布式数据库，并将数据导入到对应的表中。
3. 数据查询和更新编写SQL查询语句，可以跨节点进行数据查询操作，并测试分布式数据库系统的读写性能。
4. 性能测试模拟大量的数据操作，测试分布式数据库管理系统在高负载情况下的性能表现，并观察系统的负载均衡能力。
五、实验结果分析通过实验操作，我们成功搭建了分布式数据库管理系统的实验环境，并能够灵活操作数据库中的数据。
在性能测试中，我们发现分布式数据库系统能够有效分担数据处理压力，提高系统的稳定性和可靠性。
六、结论分布式数据库管理系统是当前大数据时代的重要组成部分，能够满足高并发、大规模数据处理的要求。
通过本次实验，我们对分布式数据库管理系统有了更深入的了解，可以更好地应用于实际的数据处理工作中。
七、参考文献1. 《分布式数据库管理系统原理与技术》2. 《大规模分布式存储系统设计与实现》3. 《分布式数据库管理系统性能优化与调优》以上是本次分布式数据库管理实验报告的具体内容，希朓能对您有所帮助。
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。
【精选】分布式数据库设计报告
分布式数据库设计
报告
分布式数据库设计报告
目录
1案例背景 (1)
1.1需求分析 (1)
2 分布式数据库设计 (3)
2.1 设计目标 (3)
2.1.1 总体设计目标 (3)
2.1.2 完成方式及周期 (4)
2.1.3分布式数据库架构图 (6)
2.1.4物理设计施工 (6)
3 总结 (7)
4所用设备汇总 (9)
成品车间分布式数据库设计
1案例背景
随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据
库系统的缺点逐渐体现出来主要有:
1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦
机器损坏或系统崩溃数据数据很难恢复。
2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取
数据，又要写入数据，遇到大批量超过单台数据库的处理
能力，就会出现卡顿，在生产时间不敢批量制造/查询数
据。
3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬
件的方法效果有限。
4、出现故障没有备用服务器能够替代。
5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，
交叉使用不方便管理维护，出现问题排查困难。
6、由于数据库初期创立数据库/表比较混乱，现在对数据
的统计管理需要在两台服务器之间交叉进行，统计难度
高，效率低。
1.1需求分析。
分布式数据库调研报告
1. Oracle的NoSQL也许是NoSQL运动太红火的原因，Oracle决定开发一款产品，将键/值对拆分在整个节点集上，这样的优势在于提供了一个灵活的事务保护措施，进而可以确保从数据在节点上等待存储开始到通过网络被成功备份结束，都尽在掌握之中。
Oracle的NoSQL Database，是在10月4号的甲骨文全球大全上发布的Big Data Appliance 的其中一个组件，Big Data Appliance是一个集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle 数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。
2. MongoDBMongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，介于关系数据库和非关系数据库之间，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
MongoDB最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。
MongoDB支持RUBY，PYTHON，JAVA，C++，PHP,C#等多种语言。
MongoDB是高性能开源文档数据库，也是目前最受关注的NoSQL技术之一，以敏捷、可扩展和对企业应用友好（支持事务，一致性和数据完整性保证，有大企业应用案例）而著称。
有人甚至认为LAMP中的M应该用MongoDB取代MySQL，其火热程度可见一斑。
使用MongoDB的公司包括Foursquare, Craiglist, 迪士尼，SAP，Intuit，EA等，国内淘宝、大众点评、视觉中国等公司有应用。
(最新版MongoDB 2.2下载)3. Hadoop的HBaseHBase(Hadoop Database)，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。
《分布式数据库》实验报告_研究生
1)用户设置模块：客户、分店负责人、营业员以及管理人员的权限问题等。
2)图书信息模块：图书的类别、图书的基本相关的信息，以及相关的操作等。
3)员工信息模块：是对员工的信息的基本简单增删改的操作。
4)会员信息模块：包括会员的基本信息，还有订单，优惠消费等状况。
5)进货信息模块：主要是供应商的管理，记录各个分库状态，以及各个分库的销售状态以及图书的供求信息等。
任务分配：
对于前期的系统的需求分析、数据库设计包括概念设计、逻辑设计、分片和分布等都需要我们参与其中讨论合适的方案。但是对系统的开发具体的任务做如下分配：
高汉：员工和会员的模块开发以及主要的分片发布的方案。
魏宗斌：用户设置和图书信息的模块设置。
龚海晏：进货信息模块以及系统的代码测试的工作。
三、实验总结：
高汉：
魏宗斌：通过这次的课程设计让我对分布式数据库有了重新的认识，分布式数据库不是我原来所认为的那么简单。分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库（DDB)。在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。数据分片最常见的就是水平分片和垂直分片两种。对于数据库管理信息系统，首要要做好需求分析的工作，设计各个模块的功能以及功能之间的相互关联。因为做的是分布式数据库系统，所以系统主要是体现“分布”二字，因此使我对分布式数据库有了更深的认识。该系统前台界面的编写主要是用的vs进行开发的，后台数据库使用的是SQLServer。当在一个大企业或大部门中已建成了若干个数据库之后，为了利用相互的资源，为了开发全局应用，就要研制分布式数据库系统．分布式数据库系统虽然也要对各现存的局部数据库系统做某些改动、重构，但比起把这些数据库集中起来重建一个集中式数据库，则无论从经济上还是从组织上考虑，分布式数据库均是较好的选择．这就是分布式数据库系统的优势所在。
分布式数据库选型
分布式数据库选型随着数据规模的不断增长，传统的集中式数据库已经不能满足日益增长的数据处理需求。
而分布式数据库的出现为解决大规模数据的存储和处理提供了一种有效的解决方案。
在选择合适的分布式数据库时，我们需要考虑多个因素，包括数据库的功能、性能、可靠性、扩展性、安全性等。
本文将重点介绍几种常见的分布式数据库，并对其特点和适用场景进行分析，以帮助读者在选择时做出明智的决策。
一、分布式关系型数据库1. MySQL ClusterMySQL Cluster是MySQL官方推出的一款分布式数据库解决方案。
它使用基于共享存储的架构，通过数据分区和数据复制来实现高可用性和可扩展性。
MySQL Cluster具有数据一致性、数据冗余和自动故障切换等特性，适用于对事务支持要求较高的应用场景，如金融交易系统和电子商务平台。
2. PostgreSQLPostgreSQL是一款开源的关系型分布式数据库系统，具备良好的可扩展性和高可用性。
它支持水平扩展和数据分区，可以根据需求自由调整数据库的存储和计算能力。
PostgreSQL提供了丰富的功能和强大的查询优化能力，适用于复杂的数据模型和需要大规模数据存储的场景。
二、分布式列式数据库1. HBaseHBase是Apache Hadoop生态系统中的一部分，是一款基于列式存储的分布式数据库。
它具备高可伸缩性、高可用性和高性能的特点。
HBase适用于需要实时读写大规模结构化数据的场景，如实时分析、日志处理和用户行为分析等。
2. CassandraCassandra是一款高度可扩展的分布式列式数据库，广泛应用于大数据领域。
它支持跨数据中心的数据复制和多节点写入，并具备自动数据分片和负载均衡的特性。
Cassandra适用于需要高性能、大规模数据存储和快速读写的场景，如社交网络、物联网和实时分析。
三、分布式键值数据库1. Redis ClusterRedis Cluster是Redis官方提供的一种分布式数据库解决方案，支持数据分片和数据复制。
分布式数据库性能评估与优化实验报告
分布式数据库性能评估与优化实验报告引言：分布式数据库是一种能够将数据存储在多个节点上，实现高可用性和高性能的数据库系统。
在大数据时代，分布式数据库得到了广泛的应用和研究。
本实验旨在评估分布式数据库系统的性能，并针对性能瓶颈进行优化，从而提高数据库的整体运行效率。
一、实验目标本实验的目标是对分布式数据库系统进行性能评估，并针对性能瓶颈进行优化。
通过实验，可以更好地理解分布式数据库的工作原理，尝试解决分布式数据库中的性能问题，并提高数据库的整体性能。
二、实验环境本实验的实验环境如下：硬件：4台普通PC，每台配置为：8核CPU、16GB内存、1TB硬盘软件：分布式数据库系统DDBS v2.0实验数据：100GB大小的模拟数据三、实验步骤1. 数据准备为了模拟真实的数据情况，我们使用了100GB大小的数据集，并通过分布式方式将数据存储到4台PC的硬盘上。
这样可以保证每个节点上都有一部分数据，从而实现数据的均衡存储和访问。
2. 性能评估我们对分布式数据库进行了性能评估，测试了以下几个方面的指标：- 响应时间：测试数据库系统的读取和写入操作的响应时间。
- 吞吐量：测试数据库系统在单位时间内能处理的请求数量。
- 并发性能：测试数据库系统在并发情况下的处理能力和稳定性。
3. 优化策略根据性能评估的结果，我们确定了分布式数据库系统的性能瓶颈，并提出了以下的优化策略：- 索引优化：通过分析查询语句和数据访问模式，对数据库中的索引进行优化，提升查询性能。
- 数据分区优化：重新划分数据的分布，使得每个节点上的数据量相对均衡，减少数据访问的频率和延迟。
- 并发控制优化：采用更高效的并发控制机制，如乐观锁和MVCC，提高数据库的并发性能和事务处理能力。
四、实验结果与分析经过性能评估和优化策略的实施，我们得到了以下的实验结果和分析：1. 响应时间：优化后的分布式数据库系统的读取和写入操作的响应时间均明显降低，提高了用户的使用体验。
数据库选型评估报告
数据库选型评估报告一、引言随着信息时代的到来，数据量日益庞大，数据库成为管理和存储这些数据的基础设施。
而不同的应用场景对数据库的要求也不尽相同，因此数据库选型成为了一个重要的决策。
本评估报告旨在通过对不同数据库的比较和评估，为公司选择合适的数据库提供参考。
二、评估指标在进行数据库选型评估时，我们主要考虑以下几个指标：1.数据规模：即数据库需要管理和存储的数据量大小，包括数据表的数量和数据记录的条数。
2.数据模型：根据应用需求，选择符合数据模型的数据库，如关系型数据库、文档数据库、图数据库等。
3.数据库性能：包括读写性能、并发能力和吞吐量等，取决于数据库的架构和技术实现。
4.数据库安全性：包括用户认证、数据加密、访问控制等，以保护数据的安全和隐私。
5.数据库可靠性：包括数据备份和恢复、故障切换和容灾等，以保证数据库的连续可用性。
6.数据库扩展性：即在数据规模增加的情况下，数据库的性能和可用性是否能够随之扩展。
三、候选数据库比较根据上述评估指标，我们选取了以下三个数据库进行比较：1.MySQL：MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，具有较高的性能和稳定性，适合中小型数据量的应用。
2. MongoDB：MongoDB是一种基于文档存储的非关系型数据库，具有良好的扩展性和灵活的数据模型，适合大数据量和需要高可用性的应用。
3. Neo4j：Neo4j是一种图数据库，适用于处理复杂的关系和网络数据，具有强大的图查询能力。
四、评估结果根据对以上三个数据库的评估，得出如下结果：1. 数据规模：如果数据量相对较小，MySQL是一个经济实惠且稳定的选择；如果数据量较大，MongoDB和Neo4j能够提供分布式处理和扩展能力。
2. 数据模型：如果应用场景采用了复杂的关系和网络数据模型，Neo4j是最合适的选择；如果数据结构相对较简单，MySQL和MongoDB都能够满足需求。
3. 数据库性能：对于大部分应用场景，MySQL和MongoDB的性能已经足够；如果需要处理复杂的图查询，Neo4j可能更为适合。
分布式数据库设计报告
分布式数据库设计报告案例：书店管理信息系统学号：专业：姓名：目录1 需求分析.......................................... 错误!未定义书签。
1.1 案例背景.................................... 错误!未定义书签。
1.2 系统功能需求................................ 错误!未定义书签。
1.3 系统数据流图................................ 错误!未定义书签。
2 分布式数据库设计.................................. 错误!未定义书签。
2.1 设计目标.................................... 错误!未定义书签。
2.1.1 总体设计目标........................... 错误!未定义书签。
2.1.2 总店设计目标........................... 错误!未定义书签。
2.1.3 分店设计目标........................... 错误!未定义书签。
2.2 概念结构设计................................ 错误!未定义书签。
2.3 逻辑结构设计................................ 错误!未定义书签。
2.4 分片设计.................................... 错误!未定义书签。
2.5 分配设计.................................... 错误!未定义书签。
2.6 物理设计.................................... 错误!未定义书签。
3 总结.............................................. 错误!未定义书签。
分布式数据库综述报告
电子科技大学研究生课程综合考核报告课程名称：数据库新技术教师姓名：胡旺学生姓名：董辉学号：201521060521 成绩：学期：2015年下学期分布式数据库综述报告摘要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。
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，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，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、全局的大型数据库。
DDBS已成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展，原因基于以下几点：①它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。
②如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。
③均衡负载的需要。
数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。
负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。
④当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。
关键词：分布式数据库集群数据存储1.分布式数据库产生背景20世纪六十年代末和七十年代出现了比较成熟的数据库系统。
以IMS为代表的层次型数据库系统于1968年问世。
20世纪七十年代初，美国CODASYL的数据库任务组的提出了有名的网络数据库模型DBTG。
如何评估与选择合适的分布式数据库产品(系列八)
分布式数据库是当今大数据时代中不可或缺的重要工具。
它能够有效地管理和存储大量的数据，并支持高并发、高可用的数据访问。
然而，由于市场上存在众多的分布式数据库产品，如何评估和选择合适的产品成为了一个关键问题。
本文将从技术、性能、可靠性和生态圈等角度，为大家介绍如何评估与选择合适的分布式数据库产品。
一、技术特性在评估分布式数据库产品时，首先需要关注其技术特性。
一个好的分布式数据库产品应具备良好的数据一致性和可扩展性。
数据一致性是指分布式数据库在跨多个节点之间能够实现数据的一致性，而可扩展性是指数据库在面对大规模数据和高并发访问时能够保持稳定的性能。
其次，还需要考虑产品的分布式架构和数据分片机制。
分布式架构是指数据库的各个节点之间能够进行数据的传输和同步，而数据分片机制是指数据库能够将数据分散存储在不同的节点上，从而提高数据库的并发性和可用性。
二、性能表现另一个重要的评估指标是分布式数据库产品的性能表现。
我们可以从多个角度来评估其性能，比如数据读写速度、并发处理能力、响应时间等。
一个好的分布式数据库产品应能够在大规模数据和高并发访问的情况下仍保持较低的延迟和较高的吞吐量。
同时，还需要考虑数据库的水平扩展能力。
水平扩展是指通过增加节点来增加数据库的存储容量和性能。
一个好的分布式数据库产品应该能够方便地实现水平扩展，从而满足不断增长的数据存储需求。
三、可靠性与可用性分布式数据库的可靠性和可用性是评估一个产品是否合适的重要指标。
可靠性是指数据库在发生故障或节点失效时能够保持数据的一致性和完整性。
而可用性是指数据库在故障发生后能够快速恢复，并保证数据的正常访问。
对于可靠性，一个好的分布式数据库产品应该支持数据备份和恢复、故障自动检测和修复等功能。
对于可用性，产品应该具备故障转移和负载均衡等机制，以确保数据库在节点失效时能够平稳过渡，且不影响正常的数据访问。
四、生态圈支持最后，我们还需要考虑分布式数据库产品的生态圈支持。
分布式数据库选型论证报告(WORD)
分布式数据库选型论证第一章主流数据库技术介绍一、关系型数据库系统是一种基于关系模型的数据库管理系统。
这种关系模型最初是由埃德加•科德在IBM的实验室提出的。
目前很多主流的数据库都是遵循这种关系模型。
这种关系型的数据库管理系统从上世纪80年代开始被广泛应用于存储财务数据、制造业数据、个人信息数据，互联网各类应用的数据。
目前主流的RDBMS有Oracle Database、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL等。
关系型数据库的特点主要有一个数据库由多张表构成、每张表都有用户定义的表结构信息(schema)来描述表格的结构。
每张表由行构成，每行包含若干列，列的属性由表格的schema定义。
关系型数据库可以解释为面向行的数据库，每张表具有横向的扩展性，数据表是面向行增长的，而列的模式是相对固定的。
其功能主要包括以下几点。
数据的检索功能：SQL语言的检索功能主要包括基于主键、二级字段的查询、聚合查询、表连接查询等功能。
事实上数据库的查询功能是SQL语言里被使用最多的功能。
1）．数据的操作功能：包括数据的插入、删除、修改。
数据的操作以行为单位，可以修改某具体行的特定列的值，也可以批量的对一组符合条件的行数据进行操作。
2）．事务处理的功能：数据库事务是数据库管理系统中执行时一个独立的单位，一般事务由一组数据库管理系统中的指令组成。
事务之间相互独立，事务具有ACID四个重要的特性：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。
事务也是区分很多NoSQL与SQL数据库的重要特性之一。
3）．表结构的定义功能：数据库定义语言(DDL)是用于创建表，修改以及删除表结构(schema)的。
DDL中也包括了对某个字段建立索引的功能。
二、NoSQL技术1、Key．Value数据库(键值数据库)Key．Value数据库中对value(数据)基本上没有做什么限制，可以在value 上存储任何格式的数据。
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分布式数据库选型论证第一章主流数据库技术介绍一、关系型数据库系统是一种基于关系模型的数据库管理系统。
这种关系模型最初是由埃德加•科德在IBM的实验室提出的。
目前很多主流的数据库都是遵循这种关系模型。
这种关系型的数据库管理系统从上世纪80年代开始被广泛应用于存储财务数据、制造业数据、个人信息数据，互联网各类应用的数据。
目前主流的RDBMS有Oracle Database、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL等。
关系型数据库的特点主要有一个数据库由多张表构成、每张表都有用户定义的表结构信息(schema)来描述表格的结构。
每张表由行构成，每行包含若干列，列的属性由表格的schema定义。
关系型数据库可以解释为面向行的数据库，每张表具有横向的扩展性，数据表是面向行增长的，而列的模式是相对固定的。
其功能主要包括以下几点。
数据的检索功能：SQL语言的检索功能主要包括基于主键、二级字段的查询、聚合查询、表连接查询等功能。
事实上数据库的查询功能是SQL语言里被使用最多的功能。
1）．数据的操作功能：包括数据的插入、删除、修改。
数据的操作以行为单位，可以修改某具体行的特定列的值，也可以批量的对一组符合条件的行数据进行操作。
2）．事务处理的功能：数据库事务是数据库管理系统中执行时一个独立的单位，一般事务由一组数据库管理系统中的指令组成。
事务之间相互独立，事务具有ACID四个重要的特性：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。
事务也是区分很多NoSQL与SQL数据库的重要特性之一。
3）．表结构的定义功能：数据库定义语言(DDL)是用于创建表，修改以及删除表结构(schema)的。
DDL中也包括了对某个字段建立索引的功能。
二、NoSQL技术1、Key．Value数据库(键值数据库)Key．Value数据库中对value(数据)基本上没有做什么限制，可以在value 上存储任何格式的数据。
Key．Value数据库的数据模型最为简单，因此其一般具有很好的性能、可扩展性、灵活性。
典型的代表有亚马逊的DynamoEll]数据库、RedisGoogle的LevalDB等。
Key—Value只支持对数据的一些简单的操作：Key—Value对的插入、删除、更新。
根据实现的不同Key可以有序也可以无序，key有序意味着可以进行key的范围查找。
Dynamo采用的是最终一致性的模型、亚马逊公司将它用在对数据一致性要求不高的购物车的应用中。
2、面向列的数据库这类数据库不仅具有传统关系型数据库所具有横向(面向行)的可扩展性也支持面向列的动态可扩展性，它不需要像传统的关系型数据库需要使用DDL才能修改表结构以及要遵循每行的列属性要一致的规范。
这类数据库从GoGgle的BigTablet开始，之后出现了几种开源的数据库如HBase、Cassandra。
HBase是BigTable的开源实现，两者有很多相同的设计理念，两者的表结构里面都有一个列簇(Column family)的概念，每个列簇对列的个数和格式基本没有限制，同时每列数据都附上了时间戳的概念，这使得数据列值可以拥有多个版本。
BigTable和HBase从底层实现来看，本质上也是一个分布式的Key—Value系统，只不过这里的Key的结构是一个包含了表名、主键名、列簇名、列名和时间戳的多元组。
3、Graph数据库(图形数据库)同Key—Value数据库一样，Graph数据库对数据的value也不做限制。
Graph 数据库的存储单元有三个：节点、关系、属性。
这类数据库是用来存储那些更适合用图来描述的数据，例如社交网络的关系数据、交通道路节点的数据或者一些网络拓扑数据等。
Graph数据库设计的关键是如何描述数据点之间连接关系，相对于关系型数据库的关系模型，这种图数据模型具有大量复杂、互连接、低结构化的特点，而我们知道在关系模型中表的连接操作效率往往是比较低的。
目前相对比较成熟的开源Graph数据是Ne04Jti。
n，Ne04J是一个用Java实现的兼容ACID的图形数据库，Ne04J实现了一个非常高效的图形引擎用来实现快速的面向图形数据的各类操作。
由于这类图形数据结构模型的复杂性，使得图形数据库具有较大的可扩展性问题，要想实现分布式的图形数据库是非常困难的，这也是图形数据库一直未真正流行开来的一个重要的原因。
4、文档数据库文档数据库是面向文档的数据库，是用来存储、检索、管理文档信息的数据库，存储的文档结构大部分是半结构化，如XML、JSON文档等。
这类数据库的所存储的文档数据结构往往是由具体的应用决定的，文档数据库比较适用于那些不频繁对已经存在的文档做修改的应用。
这一类型数据库的代表是109en团队开发的MongoDB和Apache Couch DB。
与传统的关系型数据库采用表格的形式存储数据不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档结构来存储数据，这种数据结构的一个好处是可以实现动态的表结构(schema)。
尽管MongoDB属于NoSQL数据库，但是MongoDB实现了很多传统关系型数据库的功能：(1)含关键字字段查询、范围查询，正则表达式查询在内的丰富查询功能；(2)对二级索引的支持；(3)数据库服务端运行自定义Javascript脚本的功能；(4)集成MapReduce实现数据聚合分析的功能；(5)基于数据分片与数据备份机制的分布式存储功能。
图1.1 数据模型复杂性与数据规模的关系示意图展示了不同数据模型复杂性与数据规模的关系。
图中根据数据存储模型的复杂性从低到高依次为Key．Value数据库、类BigTable数据库、描述复杂图模型的图形数据库。
这张图从一定程度上反映了数据的存储建模与数据规模的关系。
第二章主要分布式数据库技术介绍一、Hadoop技术架构hadoop是一个免费开源的分布式系统基础架构，它最原始的版本是由Apache 基金会开发的。
Hadoop核心框架主要包括：HDFS和MapReduce。
HDFS提供了海量数据存储，MapReduce则提供了海量数据计算和分析过程目前市面上免费开源的Hadoop版本主要有三个，分别是：Apache(最原始的版本，所有发行版均基于这个版本进行改进)、Cloudera版本(Cloudera’S Distribution Including Apache Hadoop，简称CDH)、Hortonworks版本(Hortonworks DataPlatform，简称HDP)。
Hadoop 是一个分布式处理的软件框架，相对于单机运行，它更善于处理大数据量的问题。
实现了 Google 的 MapReduce 编程模型和存储框架提出的将应用程序分割成许多小的并行的程序单元的要求，并且这些单元在任何节点上都可以执行。
在 MapReduce 中，要分清“作业（ job）”和“任务（ task）”。
Job 是还未执行的的应用程序，它处于准备阶段。
而 task 则是正在各个计算节点上执行的工作单元，是从一个作业划分出来已经实施的程序部分。
此外，Hadoop 提供的分布式文件系统（ HDFS, Hadoop Distributed File System）主要负责各个节点上的数据存储，它是实现高吞吐率的数据读写功能的基础。
图2.1 Hadoop结构图Hadoop 在分布式存储和分布式计算方面为了可以提高速率和准确度，都是采用了主/从（ Master/Slave）的架构模式，一系列在集群中运行的后台（ deamon）程序就是这些要求的根本保障。
根据分工不同可分为以下几个部分组成：NameNode、 Secondary NameNode、DataNode、Task Tracker、JobTracker。
如上图2.1所示的，NameNode、Secondary NameNode、 Job Tracker 运行在 Master 节点上， TaskTracker 和 DataNode 运行在 Slave 节点上，本机的数据都尽量交给这些数据处理程序来直接处理，以节约时间成本。
2、HDFS简述HDFS(Hadoop Distributed File System)是分布式计算中数据存储管理的基础。
HDFS 的体系结构是主/从（ Master/Slave）模式，即一个 NameNode 和多个 DataNode，如图 2.2 所示。
HDFS 将数据文件分割成大小各异的数据块（ Block），分散存储于各个 DataNode 中，并按照“一次写入、多次读取”的模式进行读写。
用户如果要对数据进行操作，都有要先访问 NameNode，它会处理用户的请求，之后给 DataNode 分配具体任务，也就是说 NameNode 负责调度安排， DataNode 实施具体工作。
图2.2 HDFS结构示意图HA(High Availability)，即高可用性。
HA 为系统对外正常提供服务时间的百分比，也即是在出现故障的情况下还能保证数据存储的可靠性的程度。
HDFS 的可靠性能够利用平均无故障时间(MTTF)来衡量，即为 HDFS 正常服务的平均运行时间； HDFS 的可维护性是利用平均维护时间(MTTR)来衡量，即 HDFS 从不能正常服务到再次正常服务之间所需的平均维护时间。
HDFS 的 HA 可精确定义为如下公式：MTTF/(MTTF + MTTR) *100% （ 2.1）HDFS 具备了较为完善的冗余备份和故障恢复机制，可以实现在集群中可靠地存储数据文件。
3、HBASE简述HBase 是 Google BigTable 的开源实现，是一个“ NoSQL”， HBase 不属于 Hadoop，但是依赖于 Hadoop 和 ZooKeeper。
其实，与其说它是一个数据库，倒不如说它是一个 Key-Value 对的仓库更加合适，它和常用编程语言中Map 类也有些相似之处。
作为NoSQL，HBase 并没有采用基于行的存储模式。
在HBase 中的数据表每列单独存放在相邻的物理单元，只需要访问涉及到的列，因此可以在很大程度上降低整个集群系统的 I/O 开销；HBase 还支持并发地进行查询和处理，如果需要处理好几列，可以开启多个线程，每个线程处理一列或者几列，以加快处理速度，因此它采用了这种基于列的存储方式。
HBase 的数据表具有排列疏松，使用时间长，维度高的特点，它按照 Key 值排序，其索引是行关键字(key 值)、列关键字(Column)以及时间戳(Timestamp)。
行关键字是行在表中的唯一标识，如果先后插入两个行关键字相同的行，则后面一行会覆盖掉前面一行。