分布式数据库系统
分布式数据库系统的优势与劣势
分布式数据库系统的优势与劣势在当今数字化时代，数据的管理和处理成为了企业和组织运行的关键。
数据库系统作为存储和管理数据的重要工具，也在不断发展和演进。
其中，分布式数据库系统逐渐崭露头角，为处理大规模数据和高并发访问提供了有效的解决方案。
然而，就像任何技术一样，它既有显著的优势，也存在一些不可忽视的劣势。
一、分布式数据库系统的优势1、高可用性和容错性分布式数据库系统通常由多个节点组成，这些节点分布在不同的物理位置。
当其中一个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务，从而确保系统的不间断运行。
这种容错机制大大提高了系统的可用性，减少了因单点故障导致的服务中断风险。
例如，在一个电子商务网站中，如果数据库的某个节点出现故障，其他节点可以迅速接管，用户仍然能够进行购物、下单等操作，不会受到明显的影响。
2、可扩展性强随着业务的增长，数据量和访问量往往会急剧增加。
分布式数据库系统可以通过添加更多的节点来轻松扩展存储容量和处理能力，以满足不断增长的需求。
比如，一家社交媒体公司在用户数量快速增长时，可以快速地添加新的数据库节点，而无需对整个系统进行大规模的重构。
3、高性能和并发处理能力由于数据分布在多个节点上，查询和操作可以并行执行，从而提高了系统的整体性能和响应速度。
多个节点可以同时处理不同的请求，有效地应对高并发访问的场景。
对于像在线游戏这样需要同时处理大量玩家操作的应用，分布式数据库能够快速响应，保证游戏的流畅性。
4、数据分布和本地化数据可以根据地理位置、业务需求或访问模式等因素进行分布。
这样，用户在访问数据时，可以从距离自己较近的节点获取，减少了数据传输的延迟，提高了访问效率。
例如，一家全球性的企业可以将其在不同地区的数据存储在当地的数据库节点中，当地的员工在访问数据时能够获得更快的响应速度。
5、成本效益虽然分布式数据库系统的初始建设成本可能较高，但从长期来看，它可以通过灵活的扩展和资源利用，降低总体拥有成本。
分布式数据库系统标准
分布式数据库系统标准分布式数据库系统是指将数据存储在多个计算机节点上，并通过网络连接进行数据交换和共享的系统。
在当今大数据时代，分布式数据库系统已经成为了大型企业和互联网公司处理海量数据的重要工具。
然而，由于分布式数据库系统涉及到多个节点之间的数据一致性、容错性、性能等方面的问题，因此需要制定一套标准来规范和指导分布式数据库系统的设计与实现。
首先，分布式数据库系统的标准应当包括数据一致性的要求。
在分布式环境下，多个节点之间的数据同步是一个非常重要的问题。
标准应当规定数据更新的一致性策略，确保在数据更新操作时，各个节点的数据能够保持一致。
此外，还需要规定数据的一致性检测与修复机制，以应对数据不一致的情况。
其次，分布式数据库系统的标准还应当包括容错性的要求。
在分布式系统中，任何一个节点的故障都不应该影响整个系统的正常运行。
因此，标准应当规定节点故障检测与恢复机制，确保系统在节点故障时能够自动进行故障转移和恢复操作，保证系统的持续可用性。
另外，分布式数据库系统的标准还应当包括性能的要求。
在处理海量数据的情况下，系统的性能表现直接影响到用户体验和业务效率。
标准应当规定数据分片与分布策略，确保数据能够被均衡地分布在各个节点上，提高系统的并发处理能力和吞吐量。
同时，还需要规定查询优化与索引策略，提高系统的查询性能和响应速度。
最后，分布式数据库系统的标准还应当包括安全性的要求。
在分布式环境下，数据的安全性是一个至关重要的问题。
标准应当规定数据加密与权限控制策略，确保数据在传输和存储过程中不会被泄露或篡改。
同时，还需要规定访问审计与日志记录机制，以便对系统的安全性进行监控和审计。
综上所述，分布式数据库系统标准应当包括数据一致性、容错性、性能和安全性等方面的要求。
这些标准将有助于规范和指导分布式数据库系统的设计与实现，提高系统的可靠性和稳定性，满足大数据时代对于高效数据处理和存储的需求。
《分布式数据库系统》PPT课件
或者产生一个新泵，然后传递连接控制。 (7)数据泵询问导航器下一个去的地址：其它Interchange，或
者其它目的地。 (8)数据泵发送连接到下个协议“共同体”。 注意：如果Interchange作为目的地是在同一个协议“共同体”返回节
是
5 分片独立性
是
6 数据复制独立性
是
7 分布式查询处理
是
8 分布式事务管理
是
9 硬件独立性
是
10 操作系统独立性
是
11 网络独立性
是
12 DBMS独立性
是
返回章
9.2 分布式数据库的连接
图9.3:一个ORACLE分布式数据库实际结构
目录
9.2.1分布式数据库全局名和数据库链 9.2.2 连 接 客 户 （ CLIENTS ） 和 服 务 器
9.5.5 配置LISTENER
1. 配置listener地址 ：将机器上一定的数据库连接要求配置为监控器确 定的地址 listener配置文件listener.ora指定 例9.12：配置一个叫LISTENER的listener,来接受在PORT.7000的“共同 体”.ORACLE和在OBJECT lsnr的.ORACLE“共同体” 上的连接：
2 WHERE ename=’GREEN’; 1 row deleted.
返回节
9.4 事务管理
事务 ：一个原子单位 ，满足ACID准则即原子性、一 致性、隔离性、持久性。 ORACLE的事务管理 由一个可执行的SQL语句开始 ，事务开始时，被赋给 一个可用回滚段，记录该事务的回滚项 事务结束
当COMMIT或ROLLBACK(没有SAVEPOINT子句)语句发出。 一个DDL语句被执行。在DDL语句执行前、后都隐式地提交。 用户撤消对ORACLE的连接(当前事务提交)。 用户进程异常中止（当前事务回滚）。
分布式数据库管理系统
分布式数据库管理系统随着互联网的快速发展以及数据量的不断增加，企业和机构对于数据存储和处理的需求越来越大。
传统的单机数据库无法满足这种需求，因此分布式数据库管理系统应运而生。
本文将介绍分布式数据库管理系统的基本概念、特点、架构和应用场景。
一、基本概念分布式数据库管理系统是指将一个逻辑上完整的数据库分散在多台计算机上进行管理和处理的系统。
这其中包括两个重要的概念：分布式和数据库。
分布式指的是将整个系统分成多个子系统，每个子系统都有自己的物理节点。
这些节点通过网络互相连接，并协同工作完成任务。
与传统的集中式系统相比，分布式系统拥有更高的可扩展性、可靠性和容错性。
数据库则是指存储、管理和处理大量数据的系统。
数据库管理系统（DBMS）是一种软件，用于管理数据库，包括数据的创建、插入、更新、删除，以及查询、索引、优化等操作。
传统的数据库管理系统通常是以单一计算机为底层架构，但是分布式数据库管理系统在分布式架构上进行了改进，能够利用多台计算机的计算能力和存储空间来进行数据处理。
二、特点分布式数据库管理系统有如下几个特点：1. 可扩展性强。
由于分布式系统的特点，节点可以动态加入或退出，从而实现系统的可扩展性。
2. 可靠性高。
节点之间可以互相备份数据，防止单点故障导致数据丢失，从而提高系统的可靠性。
3. 数据分散。
将数据分散在多个节点上，让每个节点管理自己的数据，从而避免单节点瓶颈和数据拥塞，提高系统的处理效率。
4. 数据一致性。
分布式系统需要保证节点之间数据一致，通常采用分布式事务和副本机制来实现。
5. 数据局部性。
将经常访问的数据放在靠近用户的节点上，减少数据传输和网络开销，提高系统的性能。
三、架构分布式数据库管理系统的架构包括以下几个层次：1. 应用层。
可以是企业内部的信息系统、电子商务应用、在线社交网络等。
2. 中间层。
包括分布式事务管理、负载均衡、数据分片、数据分布和副本机制等。
3. 存储层。
包括分布式文件系统、对象存储和分布式数据库等。
分布式数据库 标准
分布式数据库是指将数据分散存储在多个节点上的数据库系统，以提高数据访问和处理效率。
分布式数据库标准主要包括以下几个方面：
1. 分布式数据库架构：定义了分布式数据库系统的体系结构，包括节点类型、连接方式、数据复制等。
2. 数据一致性：定义了分布式数据库系统中数据一致性的概念和保证方法，包括故障恢复、数据同步、数据冲突解决等。
3. 数据访问：定义了分布式数据库系统中数据的访问方式，包括数据查询、数据更新等，以及如何实现数据的并发控制。
4. 安全性：定义了分布式数据库系统中数据的安全性要求，包括数据加密、访问控制、身份认证等。
5. 性能优化：定义了分布式数据库系统中性能优化的方法，包括数据分片、数据分区、负载均衡等。
综上所述，分布式数据库标准为分布式数据库的设计、实现和运维提供了指导和规范，有助于提高分布式数据库系统的
性能和可靠性。
数据库系统概论第十四章分布式数据库系统
分布式数据库设计
– 组合存储 这种方法是重复存储和分片存储相结合的方 法。关系被划分为几个片段，系统为每个片 段维护几个副本，每个副本存放于不同的结 点上。
分布式数据库设计
命名和局部自治性 – 每个数据项（关系、副本、片段）必须有唯 一的名字，在分布式数据库系统中必须保证 在不同的结点上不会用同一个名字来代表不 同的数据项。 – 途径1：名字服务器
分布式数据库和分布式数据库系统
– 全局的一致性、可串行性和可恢复性
• 分布式数据库系统中各局部数据库应满足集中式 数据库的一致性、并发事务的可串行性和可恢复 性。除此之外还应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全局的可恢复性。 这是因为在分布式数据库系统中全局应用要涉及 两个以上结点的数据，全局事务可能由不同结点 上的多个操作组成。
– 逐步扩展处理能力和系统规模
• 相对于集中式数据库系统，分布式数据库系统能 够方便地将一个新结点纳入系统，而不影响现有 系统的结构和系统的正常运行，提供了逐步扩展 系统能力的较好途径。
分布式数据库的体系结构
全局外模式 全局外模式
映像1 映像2
全局概念模式
全局DBMS
分片模式
映像3 分布模式 局部概念模式
• 可用性强 如果某个存储R的结点出了故障，系统仍然可以使用其它 结点上的副本继续处理用户查询，使系统正常运行。 • 增强并行性 由于R的重复存储，可以使更多的用户并行地查询R。
数据的重复存储也会带来一些问题，如增加了更新 操作的开销，加大了并行控制的难度
分布式数据库设计
– 分片存储 关系被划分为几个片段，各个片段存储在不 同的结点上。将数据分片，使数据存放的单 位不是关系而是片段，这既有利于按照用户 的需求较好地组织数据的分布，也有利于控 制数据的冗余度。分片时必须遵循以下原则：
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
26
查询处理和优化
策略5：
传（S#,P#）
(S)SP
P
场地A
14
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。
分布式数据库系统(DDBS)概述.
分布式数据库系统(DDBS概述一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据.在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句.ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性.ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。
在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。
在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。
二、分布式数据库系统的分类：(1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。
(2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。
(3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。
随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。
三、分布式数据库系统主要特点：DDBS的基本特点：(1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。
逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。
(2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。
(3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。
DDBS的其他特点(1数据独立性(2集中与自治相结合的控制机制(3适当增加数据冗余度(4事务管理的分布性四、分布式数据库系统的优点：(1更适合分布式的管理与控制。
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
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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分布式数据库
8.2 分布式数据库管理系统DDBMS（Distribute DBMS ）分布式数据库意味着一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分布在不同的数据库中存储、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、被不同的通讯网络连接在一起。
一个一分布式数据库由一个逻辑数据库组成，这个逻辑数据库的数据分布存贮在由计算机网络相连的不同场地的计算机中，每一场地都有自治能力完成局部应用。
每一场地也参与至少两个结点以上的全局应用程序的执行，全局应用可以存取若干场地的数据。
从应用程序看来，就好象数据是存储在一台计算机上，由单个DBMS管理一样。
8.2.1 分布式数据库系统的产生分布式数据库由一组数据集合组成，这些数据属于一个逻辑数据库，但数据存贮在多个物理计算机结点上，通过网络连接在一起。
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，是数据库技术与计算机网络技术结合的产物。
分布式数据库系统是具有管理分布数据库功能的计算机系统。
一个分布式数据库是由分布于计算机网络上的多个逻辑相关的数据库组成的集合，网络中的每个结点具有独立处理的能力（称为场地自治），可执行局部应用，同时，每个结点通过网络通讯系统也能执行全局应用。
所谓局部应用即仅对本结点的数据库执行某些应用。
所谓全局应用（或分布应用）是指对二个以上结点上的数据库执行某些应用。
支持全局应用的系统才能称为分布式数据库系统。
对用户来说，一个分布式数据库系统逻辑上看如同集中式数据库系统一样，用户可在任何一个场地执行全局应用。
分布式数据库系统适合于单位分散的部门，允许各个部门将其常用数据存储在本地，实施就地存放就地使用，降低通讯费用，并可提高响应速度。
因为这些企业实际上已经把数据分散在不同的位置或不同的物理计算机上。
例如，一个公司的不同部门的数据，银行系统的各个分行数据等。
企业的信息资源已经是被划分为许多信息资源孤岛，分布式数据库系统是适应企业的结构现状，满足企业的应用要求，把所有的信息资源孤岛连接起来，实现数据的异地存取。
分布式数据库管理
分布式数据库管理随着信息技术的快速发展和数据量的不断增加，传统的数据库管理方式已经无法满足大规模数据处理和存储的需求。
分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，简称DDBMS）由此应运而生，成为了当前数据管理领域的一项重要技术。
本文将从什么是分布式数据库管理系统、其原理与特点、应用场景以及发展趋势等方面进行探讨。
一、什么是分布式数据库管理系统分布式数据库管理系统是由多个独立的、部分自治的数据库组成的集合，这些数据库分布在不同的地点，通过网络相互连接，共同提供数据管理服务。
相比于传统的集中式数据库管理系统，分布式数据库具有数据分布、透明性和高可用性等特点。
分布式数据库管理系统的架构通常由以下几个组件构成：数据服务器、查询优化器、事务管理器、并行处理器以及分布式锁管理器。
数据服务器用于存储和管理数据，查询优化器负责优化查询操作的执行计划，事务管理器用于处理事务的并发控制和恢复机制，并行处理器用于并行处理查询请求，分布式锁管理器则负责管理分布式环境中的锁。
二、分布式数据库管理系统的原理与特点1. 数据分布与复制分布式数据库将数据分布在多个服务器节点上，通过数据分片或数据复制的方式实现数据的分布与复制。
数据分布可以提高系统的扩展性和并发性能，数据复制则提供数据的冗余备份和高可用性。
2. 一致性与协调分布式数据库需要保证数据的一致性，确保数据在不同节点上的副本之间保持一致。
为了保证一致性，需要使用分布式事务管理机制来实现数据的协调。
3. 透明性与可扩展性分布式数据库管理系统提供了透明性，使得用户能够像使用集中式数据库一样操作分布式数据库，对用户来说无需关心数据的具体存放位置。
另外，分布式数据库管理系统具有良好的可扩展性，可以根据需要增加或减少节点来扩展系统的容量和性能。
4. 高可用性与容错性分布式数据库管理系统通过数据的复制和冗余备份提供了高可用性和容错性，即使某个节点发生故障，系统仍然可以提供服务，并且不会导致数据的丢失或不可用。
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。
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
分布式数据库系统
分布式数据库系统在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产。
随着数据量的不断增长以及对数据处理性能和可用性的要求越来越高，传统的集中式数据库系统逐渐显露出了其局限性。
而分布式数据库系统作为一种新兴的技术，正逐渐成为解决这些问题的有力手段。
那么，什么是分布式数据库系统呢？简单来说，分布式数据库系统是由多个相互连接的数据库节点组成的，这些节点通过网络协同工作，共同完成数据的存储和管理任务。
与传统的集中式数据库系统不同，分布式数据库系统将数据分布在多个节点上，从而实现了数据的分散存储和处理。
分布式数据库系统具有许多显著的优点。
首先，它能够有效地处理大规模的数据。
当数据量增长到一定程度时，集中式数据库系统可能会面临性能瓶颈，而分布式数据库系统可以通过增加节点来轻松扩展存储和处理能力。
这意味着企业可以更从容地应对不断增长的数据需求，而无需频繁地进行大规模的硬件升级。
其次，分布式数据库系统提供了更高的可用性和容错性。
在分布式架构中，如果某个节点出现故障，其他节点可以继续提供服务，确保业务的连续性。
这对于那些对系统可用性要求极高的应用场景，如金融交易、在线服务等，具有至关重要的意义。
再者，分布式数据库系统能够实现更灵活的数据分布和管理策略。
可以根据数据的访问频率、数据的重要性等因素，将数据合理地分布在不同的节点上，以提高数据访问的效率。
然而，分布式数据库系统也并非完美无缺。
首先，数据的分布和一致性维护是一个复杂的问题。
在多个节点上同时进行数据操作时，如何确保数据的一致性是一个巨大的挑战。
如果处理不当，可能会导致数据的错误和不一致。
其次，分布式数据库系统的管理和维护也相对复杂。
需要对多个节点进行监控、配置和优化，这对管理员的技术水平和经验提出了更高的要求。
此外，网络延迟和带宽限制也可能会影响分布式数据库系统的性能。
在数据传输过程中，如果网络出现问题，可能会导致数据操作的延迟甚至失败。
为了实现一个高效可靠的分布式数据库系统，需要综合考虑多个方面的因素。
分布式数据库系统标准
分布式数据库系统标准============在分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）中，一些标准化的特性与原则是设计、构建和优化系统的关键。
以下的标准是实现高效、可靠和可扩展的分布式数据库系统的关键要素。
1. 局部应用独立性----------局部应用独立性（Local Application Independence）是指在一个分布式数据库系统中，局部应用的改变不应影响其他局部应用。
这意味着，每个局部应用可以独立地处理和修改其数据，而无需了解其他部分的数据处理和存储情况。
这种独立性可以大大简化应用的开发和维护。
2. 局部场地透明性----------局部场地透明性（Local Site Transparency）是指系统应隐藏硬件和操作系统之间的差异，使得用户无需关心硬件和操作系统的具体细节。
这包括对不同类型硬件（如CPU、内存、存储等）和操作系统（如Windows、Linux等）的抽象化处理，以及处理不同硬件和操作系统之间的通信。
3. 分片透明性--------分片透明性（Sharding Transparency）是指系统应隐藏数据的物理分布和分片，使得用户无需关心数据的物理位置或分片情况。
这意味着，用户可以通过一个统一的接口来访问所有的数据，而无需了解数据的实际存储位置或分片情况。
这种透明性可以提高系统的可用性和可扩展性。
4. 位置透明性--------位置透明性（Location Transparency）是指系统应隐藏数据的网络位置。
这意味着，用户可以通过一个统一的接口来访问所有的数据，而无需了解数据在网络中的实际位置。
这种透明性可以提高系统的可用性和可扩展性。
同时，也可以实现对数据的动态分配和管理，进一步提高系统的性能和可靠性。
5. 数据复制透明性----------数据复制透明性（Data Replication Transparency）是指系统应隐藏数据的复制过程。
对分布式数据库的理解与认识
对分布式数据库的理解与认识分布式数据库是一种数据库系统，它使用分布式架构来存储数据并处理查询。
与传统的集中式数据库系统不同，分布式数据库将数据存储在多台计算机或服务器上，并允许用户在这些设备之间共享和访问数据。
这种架构可以提高数据库系统的可扩展性和容错性，使其能够处理大规模的数据存储和查询请求。
分布式数据库的优势1.高性能:由于数据被分布在多台设备上，分布式数据库系统可以并行处理查询请求，从而提高了系统的整体性能。
此外，这种架构还可以通过增加节点来提高系统的处理能力，以应对不断增长的数据规模和用户请求。
2.可扩展性:分布式数据库系统可以通过增加节点来扩展其存储容量和处理能力。
这种灵活性使其成为处理大规模数据存储和处理的理想选择，尤其是在云计算环境中。
3.容错性:分布式数据库系统通过复制数据和使用多个节点来提高系统的容错性。
即使其中一个节点出现故障，系统仍然可以继续运行并提供服务。
这种机制确保了数据的安全性和可靠性。
4.数据局部性:在分布式数据库系统中，数据通常被分散存储在多个节点上，这样可以减少数据的传输和访问延迟，提高查询的速度和效率。
此外，分布式数据库还可以根据特定的需求和访问模式来设计数据分布，以进一步优化查询性能。
分布式数据库的挑战1.数据一致性:由于数据被分布存储在多个节点上，保持数据的一致性成为一个挑战。
在分布式环境下，由于网络延迟和节点故障等原因，数据的一致性很难得到保障。
因此，分布式数据库系统需要采用合适的一致性协议和算法来解决这个问题。
2.数据安全性:在分布式数据库系统中，数据的安全性和隐私保护是一个重要的问题。
由于数据存储在多个节点上，系统需要采取适当的数据加密和访问控制措施来保护数据免受未经授权的访问和攻击。
3.管理复杂性:分布式数据库系统通常涉及多个节点和复杂的网络拓扑结构，这会增加系统的管理和维护成本。
管理员需要监控和管理多个节点的运行状态，识别和解决各种故障和性能问题。
分布式数据库管理系统优化研究
分布式数据库管理系统优化研究引言：现代企业面临的数据量不断增长的挑战，传统的集中式数据库管理系统已经无法满足高效、可扩展和容错的需求。
分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，简称DDBMS）应运而生，它将数据库分布在多个节点上，实现数据的存储和访问的分布式处理。
然而，DDBMS在设计和优化方面面临着诸多挑战。
本文将从分布式数据库设计、数据复制、查询优化和容错性等方面探讨DDBMS的优化研究。
一、分布式数据库设计1. 数据分片：在DDBMS中，数据被分成多个片段存储在不同的节点上。
合理的数据分片策略可以提高数据的访问效率和负载均衡。
一种常见的分片策略是基于哈希函数的分片，通过对数据的关键属性进行哈希运算，使得相同哈希值的数据分配到同一个节点上。
2. 数据复制：数据复制是提高系统的可用性和容错性的重要手段。
通过将数据复制到多个节点上，当某个节点发生故障时，可以快速切换到备用节点上继续提供服务。
但是，数据复制也带来了数据一致性和更新延迟的问题。
因此，需要合理的数据复制策略来平衡数据一致性和性能。
二、数据复制1. 一致性模型：在DDBMS中，维护数据的一致性是一项挑战。
一致性模型定义了数据复制的行为，可以分为强一致性模型和弱一致性模型。
强一致性模型要求所有副本上的数据保持一致，但会带来更高的延迟和更低的可用性。
而弱一致性模型放宽了数据一致性的要求，可以提高系统的可用性和性能。
根据应用的需求，选择适合的一致性模型是数据复制的关键。
2. 数据冲突解决：当多个节点同时修改同一份数据副本时，可能会产生数据冲突。
解决数据冲突的常用方法是使用冲突检测和解决机制，如版本控制和冲突检测算法。
这些机制可以帮助系统自动解决数据冲突，保证数据的一致性和完整性。
三、查询优化1. 查询分发：在DDBMS中，查询被分发到不同的节点上进行并行处理。
选择合适的查询分发策略可以提高查询性能和吞吐量。
分布式数据库系统的设计及其应用
分布式数据库系统的设计及其应用一、概述分布式数据库系统是指在多台独立的计算机上分别安装数据库管理系统，通过网络连接实现数据的共享和交换，构成一个完整的系统。
由于分布式数据库系统具有分布式、并行、高可用等优点，所以得到了越来越广泛的应用。
本文将介绍分布式数据库系统的设计及其应用。
二、分布式数据库系统的设计分布式数据库系统的设计主要包括以下几个方面：1.数据划分数据划分是指将一个大的数据库分散到多个节点中，以达到更好的性能和可用性。
数据划分的方式有水平划分和垂直划分两种。
水平划分是将数据按照某个规则进行分割，每个分片中包含部分数据和相应的索引，各个分片之间的数据没有交集。
水平划分能够提高数据库的查询性能，但是可能会增加数据的一致性维护难度。
垂直划分是将数据按照数据表的列进行分割，每个分片中包含某些列。
垂直划分能够有效减少不必要的数据冗余，但是也容易造成查询的复杂度。
数据复制是指将数据在多个节点之间进行复制，以达到更好的性能和可用性。
数据复制的方式有主从复制和多主复制两种。
主从复制是指在一个节点上设置主库，向其他节点复制数据；其他节点称为从库，只能读取数据不能修改数据。
主从复制能够提供更好的性能和可用性，但是可能会造成数据一致性问题。
多主复制是指在多个节点之间进行数据复制，每个节点都可以读取和修改数据。
多主复制能够避免单点故障，但是可能会造成写入冲突和数据不一致问题。
3.数据一致性分布式数据库系统由于涉及多个节点之间的数据共享和交换，所以必须考虑数据一致性的问题。
在分布式数据库系统中，数据一致性通常分为强一致性、弱一致性和最终一致性三种。
强一致性要求所有节点之间的数据必须保持一致，这种方式对系统的性能影响较大，但是可以保证数据的准确性。
弱一致性要求所有节点之间的数据在一定时间内达到一致，这种方式可以提高系统的性能，但是可能会牺牲一定的数据准确性。
最终一致性要求所有节点之间的数据在一定时间内最终达到一致，这种方式能够在保证系统性能的同时保证一定的数据准确性。
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分布式数据库系统
分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。
这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。
另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。
由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。
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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。
一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。
一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。
它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。
更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。
这就是与集中式数据库的区别。
从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。
就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物。
分布式数据库系统适合于单位分散的部门，允许各个部门将其常用的数据存储在本地，实施就地存放本地使用，从而提高响应速度，降低通信费用。
分布式数据库系统与集中式数据库系统相比具有可扩展性，通过增加适当的数据冗余，提高系统的可靠性。
在集中式数据库中，尽量减少冗余度是系统目标之一．其原因是，冗余数据浪费存储空间，而且容易造成各副本之间的不一致性．而为了保证数据的一致性，系统要付出一定的维护代价．减少冗余度的目标是用数据共享来达到的。
而在分布式数据库中却希望增加冗余数据，在不同的场地存储同一数据的多个副本,其原因是：①．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，不会因一处故障而造成整个系统的瘫痪。
②．提高系统性能系统可以根据距离选择离用户最近的数据副本进行操作，减少通信代价，改善整个系统的性能。
分布式数据库具有以下几个特点：
(1)、数据独立性与位置透明性。
数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一，分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区，不必关心数据物理位置分布的细节，也不必关心重复副本（冗余数据）的一致性问题，同时也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型．分布透明性的优点是很明显的．有了分布透明性，用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样．当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序．当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序．数据分布的信息由系统存储在数据字典中．用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送．
(2)、集中和节点自治相结合。
数据库是用户共享的资源．在集中式数据库中，为了保证数据库的安全性和完整性，对共享数据库的控制是集中的，并设有DBA负责监督和维护系统的正常运行．在分布式数据库中，数据的共享有两个层次：一是局部共享，即在局部数据库中存储局部场地上各用户的共享数据．这些数据是本场地用户常用的．二是全局共享，即在分布式数据库的各个场地也存储可供网中其它场地的用户共享的数据，支持系统中的全局应用．因此，相应的控制结构也具有两个层次：集中和自治．分布式数据库系统常常采用集中和自治相结合的控制结构,各局部的DBMS可以独立地管理局部数据库，具有自治的功能．同时，系统又设有集中控制机制，协调各局部DBMS 的工作，执行全局应用。
当然,不同的系统集中和自治的程度不尽相同．有些系统高度自治，连全局
应用事务的协调也由局部DBMS、局部DBA共同承担而不要集中控制，不设全局DBA,有些系统则集中控制程度较高，场地自治功能较弱。
(3)、支持全局数据库的一致性和和可恢复性。
分布式数据库中各局部数据库应满足集中式数据库的一致性、可串行性和可恢复性。
除此以外还应保证数据库的全局一致性、并行操作的可串行性和系统的全局可恢复性。
这是因为全局应用要涉及两个以上结点的数据．因此在分布式数据库系统中一个业务可能由不同场地上的多个操作组成．例如, 银行转帐业务包括两个结点上的更新操作。
这样，当其中某一个结点出现故障操作失败后如何使全局业务滚回呢？如何使另一个结点撤销已执行的操作(若操作已完成或完成一部分）或者不必再执行业务的其它操作(若操作尚没执行)？这些技术要比集中式数据库复杂和困难得多，分布式数据库系统必须解决这些问题．
(4)、复制透明性。
用户不用关心数据库在网络中各个节点的复制情况，被复制的数据的更新都由系统自动完成。
在分布式数据库系统中，可以把一个场地的数据复制到其他场地存放，应用程序可以使用复制到本地的数据在本地完成分布式操作，避免通过网络传输数据，提高了系统的运行和查询效率。
但是对于复制数据的更新操作，就要涉及到对所有复制数据的更新。
(5)、易于扩展性。
在大多数网络环境中，单个数据库服务器最终会不满足使用。
如果服务器软件支持透明的水平扩展，那么就可以增加多个服务器来进一步分布数据和分担处理任务。
分布式数据库的优点：
(1)具有灵活的体系结构。
(2)适应分布式的管理和控制机构。
(3)经济性能优越。
(4)系统的可靠性高、可用性好。
(5)局部应用的响应速度快。
(6)可扩展性好，易于集成现有系统。
分布式数据库的缺点：
(1)系统开销大，主要花在通信部分。
(2)复杂的存取结构，原来在集中式系统中有效存取数据的技术，在分成式系统中都不再适用。
(3)数据的安全生和保密性较难处理。
分布式数据库系统的目标
分布式数据库系统的目标，也就是研制分布式数据库系统的目的、动机，主要包括技术和组织两方面的目标．
1．适应部门分布的组织结构，降低费用。
使用数据库的单位在组织上常常是分布的（如分为部门、科室、车间等等），在地理上也是分布的．分布式数据库系统的结构符合部门分布的组织结构，允许各个部门对自己常用的数据存储在本地，在本地录入、查询、维护，实行局部控制．由于计算机资源靠近用户，因而可以降低通信代价，提高响应速度，使这些部门使用数据库更方便更经济。
2．提高系统的可靠性和可用性。
改善系统的可靠性和可用性是分布式数据库的主要目标．将数据分布于多个场地，并增加适当的冗余度可以提供更好的可靠性．一些可靠性要求较高的系统，这一点尤其重要．因为一个地出了故障不会引起整个系统崩溃．因为故障场地的用户可以通过其它场地进入系统．而其它场地的用户可以由系统自动选择存取路径，避开故障场地，利用其它数据副本执行操作，不影响业务的正常运行．
3．充分利用数据库资源，提高现有集中式数据库的利用率
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．这种情况可称为自底向上的建立分布式系统．这种方法虽然也
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．
4．逐步扩展处理能力和系统规模
当一个单位规模扩大要增加新的部门(如银行系统增加新的分行，工厂增加新的科室、车间)时，分布式数据库系统的结构为扩展系统的处理能力提供了较好的途径：在分布式数据库系统中增加一个新的结点．这样做比在集中式系统中扩大系统规模要方便、灵活、经济得多。
在集中式系统中为了扩大规模常用的方法有两种：一种是在开始设计时留有较大的余地．这容易造成浪费，而且由于预测困难，设计结果仍可能不适应情况的变化．另一种方法是系统升级，这会影响现有应用的正常运行．并且当升级涉及不兼容的硬件或系统软件有了重大修改而要相应地修改已开发的应用软件时，升级的代价就十分昂贵而常常使得升级的方法不可行．分布式数据库系统能方便地把一个新的结点纳入系统，不影响现有系统的结构和系统的正常运行，提供了逐渐扩展系统能力的较好途径，有时甚至是唯一的途径。