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）。
分布式数据库系统的优缺点
分布式数据库系统的优缺点
分布式数据库系统的优点
分布式数据库系统是在冀中是数据库系统的基础上发展来的，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，可以发现分布是数据库系统具有下列优点：
（1）更适合分布式的管理与控制。
分布式数据库系统的结构更适合具有地理分布特性的组织或机构使用，允许分布在不同区域、不同级别的各个部门对其自身的数据实行局部控制。
例如：实现全局数据在本地录入、查询、维护，这时由于计算机资源靠近用户，可以降低通信代价，提高响应速度，而涉及其他场地数据库中的数据只是少量的，从而可以大大减少网络上的信息传输量；同时，局部数据的安全性也可以做得更好。
（2）具有灵活的体系结构。
集中式数据库系统强调的是集中式控制，物理数据库是存放在一个场地上的，由一个DBMS集中管理。
多个用户只可以通过近程或远程终端在多用户操作系统支持下运行该DBMS来共享集中是数据库中的数据。
而分布式数据库系统的场地局部DBMS的自治性，使得大部分的局部事务管理和控制都能就地解决，只有在涉及其他场地的数据时才需要通过网络作为全局事务来管理。
分布式DBMS可以设计成具有不同程度的自治性，从具有充分的场地自治到几乎是完全集中式的控制。
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。
第九章_分布式数据库
26
习 题：
P.215
9.3 9.7 ---- 9.9 9.12---9.15
27
DB1 计算机1 □ T1 □ T2 □ T3
DB2 计算机2
场地1 场地1：
场地2 场地2：
□ T1 □ T2 □ T3
通信网络
DB3 计算机3
场地3
□ T1 □ T2 □ T3
4
分布式数据库的数据分散在各个场地上，但这些数据 在逻辑上都是一个整体，如同一个集中式数据库。 分布式数据库包括：局部数据库和全局数据库两个概念。 分布式数据库的“逻辑整体性”特点： 局部数据库是从各个场地的角度;
24
DDBMS的一般功能结构:
用户查询
查询处理模块
查询分析
需要的数据
完整性 处理模块
数据定位
系统 DD
优化算法 局部处 理命令 LDBMS 分布策略 调度处理模块
实际的数据 可靠性 处理模块 错误 对网络的 监视信息
数据 DB
计算机
网 络
25
§5
自学：
分布式查询处理
查询代价的估算方法
具有半联接的优化策略
全局数据库是从整个系统角度出发研究问题。
5
二、分布式数据库系统(DDBS)的定义
定义一:DDBS是物理上分散、逻辑上集中的数据库系统，系统中 的数据分布存放在计算机网络的不同场地的计算机中，每一场地 都有自治处理（即独立处理）能力并能完成局部应用，而每一场 地也参与（至少一种）全局应用，程序通过网络通信子系统执行 全局应用。
人员易于管理，便于完成大型任务；
数据集中管理，减少了数据冗余； 较高的数据独立性。
随着数据库应用的不断发展，规模不断扩大，集中式系统存在如下 缺点： 大型DBS的设计和操作较复杂；
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设计与实现
分布式数据库系统的设计与实现随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式数据库系统成为了现代企业数据存储和处理的重要组成部分。
分布式数据库系统可以将数据分布在多个节点上，并利用并行处理和分布式计算技术实现高性能和高可用性。
本文将对分布式数据库系统的设计和实现进行详细介绍。
一、概述分布式数据库系统是由多个数据库节点组成的，每个节点可以独立处理一部分数据。
这些节点通过网络连接在一起，并通过特定的协议进行数据的共享与同步。
分布式数据库系统的设计与实现目标是提供高性能、高可用性和扩展性的数据存储和处理能力。
二、设计原则在设计和实现分布式数据库系统时，需要考虑以下几个原则：1. 数据分片：将数据按一定的规则分割成多个片，分别存储在不同的节点上。
这样可以实现数据的并行处理，提高系统的性能。
2. 数据复制：将数据复制到多个节点上，可以提高系统的可用性和容错能力。
当某个节点发生故障时，可以从其它节点获取数据，确保系统的正常运行。
3. 数据一致性：分布式数据库系统需要保证数据在不同节点之间的一致性。
可以通过多版本并发控制（MVCC）等技术来解决数据一致性的问题。
4. 数据访问优化：设计合适的数据访问策略，减少数据访问的延迟和网络通信的开销。
可以使用数据缓存、查询优化和负载均衡等技术来优化系统的性能。
三、关键技术在实现分布式数据库系统时，需要使用一些关键技术来解决各种问题。
1. 一致性协议：为了保证数据在不同节点之间的一致性，需要使用一致性协议。
常用的一致性协议包括Paxos和Raft等。
这些协议通过选举和复制等机制来实现数据的一致性。
2. 数据复制：数据复制是提高系统的可用性和容错能力的重要手段。
可以使用主从复制或多主复制等模式来进行数据复制。
3. 事务管理：分布式数据库系统需要支持事务的管理。
可以通过两阶段提交（2PC）或多阶段提交（3PC）等协议来实现分布式事务的一致性。
4. 数据分片与路由：数据分片是分布式数据库系统的核心技术之一。
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。
分布式数据库系统原理与应用考试
分布式数据库系统原理与应用考试（答案见尾页）一、选择题1. 分布式数据库系统的定义及特点是什么？A. 分布式数据库系统是由多个物理数据库组成的，它们可以分布在不同的地理位置。
B. 分布式数据库系统提供了一个透明的、逻辑上集中、物理上分布的数据存储，使用户感觉好像数据只存储在一个数据库中。
C. 分布式数据库系统通过数据复制和分片技术实现数据的冗余和容错。
D. 分布式数据库系统的主要目标是提高数据访问性能和数据一致性。
2. 以下哪个选项不是分布式数据库系统的一致性策略？A. 串行处理B. 两阶段提交协议C. 检索优化D. 乐观并发控制3. 在分布式数据库系统中，如何实现数据分片？A. 通过范围分区B. 通过列表分区C. 通过哈希分区D. 通过目录分区4. 分布式数据库系统中的复制策略有哪些？A. 同步复制B. 异步复制C. 混合复制D. 并发复制5. 分布式数据库系统中的数据一致性是如何保证的？A. 通过分布式事务协议B. 通过分布式锁机制C. 通过数据复制和分片D. 通过备份和恢复机制6. 什么是分布式数据库系统的CAP理论？A. 一致性、可用性和分区容错性不能同时满足B. 一致性、可用性和分区容错性可以同时满足C. 一致性、可用性和分区容错性之间存在权衡D. 以上都不是7. 在分布式数据库系统中，如何实现数据镜像？A. 通过主从复制B. 通过分片C. 通过复制集D. 通过日志备份8. 分布式数据库系统中的分片有哪几种类型？A. 范围分片B. 列表分片C. 哈希分片D. 直接分片9. 什么是分布式数据库系统中的读写分离？A. 将读操作和写操作分开在不同的节点上执行B. 将读操作和写操作集中在同一个节点上执行C. 将写操作分散到多个节点上执行，而读操作集中在一个节点上执行D. 将写操作集中在一个节点上执行，而读操作分散到多个节点上执行10. 分布式数据库系统中的故障恢复策略有哪些？A. 主从复制恢复B. 副本恢复C. 分片恢复D. 重建恢复11. 以下哪个不是分布式数据库系统的常见分区策略？A. 节点分区B. 范围分区C. 距离分区D. 列分区12. 分布式数据库系统中，分布式事务的处理方式有哪几种？A. 两阶段提交（2PC）B. 三阶段提交（3PC）C. 检查点（Checkpoint）D. 分布式事务协议（DTCP）13. 什么是分布式数据库中的复制策略？有哪些常见的复制策略？A. 主从复制B. 并发复制C. 分片复制D. 混合复制14. 在分布式数据库系统中，如何实现数据的负载均衡？A. 数据库中间件B. 分布式缓存C. 负载均衡器D. 读写分离15. 分布式数据库系统中，如何保证数据的一致性和完整性？A. 两阶段提交（2PC）B. 三阶段提交（3PC）C. 检查点（Checkpoint）D. 四阶段提交（4PC）16. 以下哪个是分布式数据库系统中的分布式锁机制？A. 乐观锁B. 悲观锁C. 行级锁D. 页级锁17. 分布式数据库系统中，如何处理跨库查询？A. 使用SQL查询B. 使用中间表C. 使用分布式查询语言（DQL）D. 使用ETL工具18. 分布式数据库系统中，如何实现数据备份和恢复？A. 定期全量备份B. 增量备份C. 差量备份D. 主从备份19. 以下哪个是分布式数据库系统的发展趋势？A. 向规模更小的分布式数据库发展B. 向更高性能的分布式数据库发展C. 向更容易扩展的分布式数据库发展D. 向更强一致性的分布式数据库发展20. 以下哪个选项是分布式数据库系统中常用的数据复制技术？A. 主从复制B. 并发复制C. 混合复制D. 非阻塞复制21. 分布式数据库系统中的分片策略有哪几种？A. 范围分片B. 列分片C. 层次分片D. 索引分片22. 在分布式数据库系统中，如何实现数据的一致性？A. 通过分布式事务协议如两阶段提交（2PC）实现B. 通过分布式锁机制实现C. 通过分布式日志和重放技术实现D. 通过数据复制和分片实现23. 分布式数据库系统面临的主要挑战包括哪些？A. 数据复制的一致性问题B. 查询优化的复杂性C. 安全性和隐私保护问题D. 系统的可靠性和容错性24. 以下哪个选项是分布式数据库系统中常用的分片算法？A. 条件分片B. 基于范围的分片C. 基于哈希的分片D. 基于权重的分片25. 分布式数据库系统中的分布式事务处理有哪些类型？A. 两阶段提交（2PC）B. 三阶段提交（3PC）C. 这些选项都不是D. 没有分布式事务处理26. 以下哪个选项是分布式数据库系统中常用的负载均衡技术？A. 轮询负载均衡B. 权重负载均衡C. 简单轮询D. 加权轮询27. 分布式数据库系统中的数据迁移有以下几种类型？A. 结构迁移B. 非结构迁移C. 逻辑迁移D. 物理迁移28. 以下哪个选项是分布式数据库系统中常用的故障恢复技术？A. 回滚操作B. 前滚操作C. 数据重同步D. 数据复制恢复29. 分布式数据库系统的定义及其与传统数据库系统的区别是什么？A. 分布式数据库系统可以在多个节点上存储数据，而传统数据库系统通常在一个节点上存储所有数据。
分布式数据库管理系统的研究与设计
分布式数据库管理系统的研究与设计随着海量数据的日益增长，传统的中心化数据库管理系统已经难以满足企业和个人对于数据存储与查询的需求。
分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，DDMS）的出现解决了这一问题，它将数据分布在多个节点上，提高了系统的可扩展性、可靠性和容错性。
本文将从DDMS的基础结构、分布式事务管理以及数据分片等方面来探讨DDMS的研究与设计。
一、DDMS的基础结构DDMS的基础结构由以下几个组成部分。
首先是分布式数据模型，包括水平分割和垂直分割两种方式。
其次是数据分布策略，即把不同的数据分配到不同的节点上。
第三是数据通信机制，包括数据同步和数据传输。
最后是查询处理机制，主要是查询优化和并行查询。
DDMS的分布式数据模型可以分为水平分割和垂直分割两种方式。
水平分割是将一张表划分为多个子表，每个子表只存储一部分数据。
垂直分割是将一张表的列分成若干个组，每个组存储在不同的节点上。
这样可以让数据更加紧凑，减少了传输的数据量。
同时也可以提高查询速度和并行处理能力。
对于数据的分布策略，可以根据数据的访问频率、数据的类型、数据的大小等因素来做出安排。
通常情况下，数据访问频率高的数据会被放置在节点数较多的节点上，保证数据访问的快速性。
对于数据的类型，不同类型的数据可以被分配到不同的节点上，保证性能的最大化。
在数据的大小方面，大的数据可以被分配到存储能力更大的节点上。
在数据通信机制方面，DDMS需要保证数据在不同节点之间的同步和传输。
对于数据同步，可以通过主从复制的方式来实现。
主节点维护一个数据的主副本，各个从节点通过复制主副本来完成数据的同步。
对于数据传输，可以通过独立的网络传输协议来实现，保证数据传输的效率和稳定性。
最后是查询处理机制。
在DDMS中，查询处理机制主要包括查询优化和并行查询。
查询优化技术可以从查询的语句、数据的分割和存储、索引的创建等方面来优化查询操作。
数据库管理系统有哪些
数据库管理系统有哪些数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种用于管理和组织数据的软件系统。
它允许用户定义、创建、查询、更新和管理数据库中的数据。
在当今的信息化社会中，数据库管理系统已经成为了各种应用系统和企业的核心组成部分。
本文将介绍一些常见的数据库管理系统。
1. 关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，简称RDBMS）:关系型数据库管理系统是最常见和广泛使用的数据库管理系统类型。
它们基于关系模型，将数据组织成表格（称为关系），这些表格之间通过主键和外键建立关联。
关系型数据库管理系统具有强大的数据完整性、事务处理和并发控制功能，常用的关系型数据库管理系统包括Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server、IBM DB2等。
2. 非关系型数据库管理系统（NoSQL Database Management System）:非关系型数据库管理系统也称为NoSQL数据库管理系统，与关系型数据库相比，它们采用了不同的数据组织和存储模型。
非关系型数据库管理系统适用于大数据、高并发和快速存取的场景。
常见的非关系型数据库管理系统包括MongoDB、Redis、Cassandra、Neo4j等。
3. 分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System）:分布式数据库管理系统是将数据分布在多个物理或逻辑节点上的数据库管理系统。
它们可以提供更高的系统可用性、扩展性和负载均衡能力。
分布式数据库管理系统可以将数据的处理和存储分布在不同的节点上，并通过网络进行通信和数据同步。
常见的分布式数据库管理系统包括MySQL Cluster、Apache HBase、Google Spanner等。
4. 对象关系数据库管理系统（Object-Relational Database Management System，简称ORDBMS）:对象关系数据库管理系统是在关系数据库管理系统基础上发展起来的，旨在更好地支持面向对象的开发和数据建模。
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计算机1
重庆 DB1
DB1 北京
计算机1
通讯网络
计算机1
上海 DB1
9.1.2 分布式数据库系统的定义
全局应用：指涉及到两个或两个以上场 地中数据库的应用。
网络的每个站点具有独立处理能力，可 以执行局部应用，同时也能通过网络执 行全局应用。
分布式数据库是由一组数据库组成，这 些数据库分布在计算机网络的不同站点 上，逻辑上是属于同一个系统的。
第九章
分布式数据库系统
本章内容
分布式数据库系统概述 分布式数据库系统的体系结构 分布式查询处理 客户/服务器结构的分布式系统
9.1 分布式数据库系统概述
9.1.1 集中式系统和分布式系统
集中式数据库管理系统的缺点：通信开销大； 系统的坚固性差；性能差；可扩充性差；设计、 管理困难。
分散式系统：将数据库分成多个，建立在多台 计算机上，数据库的管理、应用程序的研制都 是分开并相互独立的，之间不存在数据通行联 系。
分布式数据库系统的特点：数据的分布性；统 一性；透明性。统一性（两个方面：数据在逻 辑上的统一性和数据在管理上的统一性）
分布式数据库与集中式数据库相比的优点：坚 固性好；可扩充性好；可改善性能；自治性好。
T3
DB1
9.1.2 分布式数据库系统的定义
一个分布式系统由通信网络联接起来的 结点的集合。每个结点都是拥有集中式 数据库的计算机系统。
分布式数据库的特点：数据库中的数据 不是存储在同一场地，而是分布存储在 多个场地。
9.1.2 分布式数据库系统的定义
分布性：数据存储在不同场地上。与集 中式数据库不同。
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
9.1.4 分布式数据库系统的优缺点
具有灵活的体系结构
数据库的使用单位组织上、地理上是分布的
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
每个场地都用同一类型的数据模型，并运行同一型 号的DBMS
同构异质数据库
每个场地都用同一类型的数据模型，但运行不同型 号的DBMS
异构数据库
场地上的数据库系统不尽相同
DBMS不同 数据模型不同
1、数据分布性，逻辑整体性
练习： 2、全局应用 3、位置透明性 ，复制透明性 4、同构异质型DDBS.
9.2 分布式数据库系统的体系结构
9.2.1分布式数据存储 （1）数据分配 数据分配是指数据在计算机网络各场地上的分配策略。 集中式：所有数据均安排在同一个场地上。 分割式：所有数据只有一份，分布被安置在若干个场地。 全复制式：数据在每个场地重复存储。 混合式：数据库分成若干可相交的子集，每一子集安置
在一个或多个场地上，但是每一场地未必保存全部数 据。
分布式数据存储
（2）数据分片:分布式数据库中的数据可以被分割和 复制在物理场地的各个物理数据库中。 优点 将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布。 如产品→（内销产品，出口产品）。 分片方式 水平分片 垂直分片 导出分片 混合分片
9.1.3 分布式数据库系统的透明性
位置透明性 用户或应用程序不必了解它所使用的数据的存储位置。
举例：银行的借贷业务：要判断的情况有5种。 复制透明性
有些数据并不存在一个场地，可能重复存放在不同的场 地。本地数据库中也包含了外地数据库中的数据。 一个分布式系统有了这两种透明性后，用户看到的系统就 如同一个集中式系统。
（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。
系统规模逐步扩展增加结点，不影响现有系统运行
9.1.4 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
存取数据的重要基数，但在分布式系统 中不一定有效。 数据的安全和行保密性较难处理。
9.1.5 分布式数据库系统的分类
同构同质数据库
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.
9.1.2 分布式数据库系统的定义
分布式数据库包含两个重要组成部分： 分布式数据库和分布式数据库管理系统。
分布式数据库是计算机网络环境中各场地 上数据库的逻辑集合。
分布式数据库管理系统是分布式数据库系 统中的一组软件，它复杂管理分布环境下 逻辑集成数据的存取一致性、有效性和 完备性。
分布式数据存储
分布式数据存储
1）水平分片 将关系r按行分为若干子集r1，r2，…，rn，每个 子集ri称为一个水平片段。 一个水平片段可以看成是关系上的一个选择。 ri =P（i）（r） 如M_S=sex=‘M’（S） 关系的重构可以通过并运算来实现。 r= r1 ∪r2∪…∪rn
分布式数据存储
逻辑整体性：数据逻辑上是相互联系的 一个整体。与分散在计算机网络不同站 点上的一组没有相互联系的本地数据库 区别开来。
9.1.2 分布式数据库系统的定义
物理上是分布的，逻辑上是统一的 一组数据库的集合 要素
计算机网络 数据库系统
银行系统
访问本地银行数据：局部应用 通兑业务、转账业务：全局应用