分布式数据库
分布式数据库
第一节基本概念
一，集中式数据库系统和分布式数据库系统
1．集中式数据库系统，是指数据库中的数据集中存储在一台计算机上，数据的处理也集中在一台计算机上完成。
2. 分散式数据库系统，采用了数据分散存储的办法，将数据库分成多个建立在多台计算机上，此时各个数据库的管理和应用程序是分开的并独立的，这种系统称为分散式系统。
3.分布式数据库系统，是指数据库数据存放在计算机网络上的不同场地的计算机中，每一个计算机都有自治处理能力，并完成局部应用；而每一场地也参与（至少一种）全局应用程序的执行，全局应用程序可以通过网络通信访问系统中的多个场地的数据，这样的系统，称为分布式数据库系统。
4. 分布式数据库管理系统DDBMS，是分布式数据库系统的核心，它是分布式数据库系统中的一组软件，负责分布式数据库的建立、查询、更新、复制、管理的软件。
5. 局部自治性，是指有独立处理能力并能完成局部应用。
区分一个系统是分散式还是分布式系统，就是判断系统是否支持全局。
二，分布式数据库体统的透明性
分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性，使用户看到的系统如同一个集中式数据库系统。
（1）位置透明性：是指用户或应用程序员应当了解分片情况，但不必了解片段的存储场地。位置透明性位于分片视图与分配视图之间。
（2）数据复制：是指数据在每个场地的重复存储。
（3）复制透明性：即用户或程序员不必关心数据库在网络中各个节点的数据复制情况，更新操作引起的波动由系统来处理。
三，分布式数据库的特点
（1）数据的分布性。分布式数据库中的数据分布在网络中的各个节点。
（2）统一性。包括数据在逻辑上的统一性和数据在管理上的统一性。
△逻辑上的统一性指的是分散在计算机网络各个节点上的数据库构成一个在逻辑上单一的数据库，呈现给用户的如同一个统一的集中式数据库。
△管理上的统一性指的是分布式数据库是由分布式数据管理系统统一管理和维护。
（3）透明性。用户在使用数据库时，与使用集中式数据库一样，无需知道其所关心的数据存放的位置，存储了几次。用户需要关心的仅仅是整
个数据库的逻辑结构
理想的分布式数据库所具有的规则和目标
（1）局部节点自治性。
（3）能继续操作。
（4）具有位置独立性（位置透明性）。
（5）分片独立性（分片透明性）。
（6）数据复制独立性（复制透明性）
（7）支持分布查询处理。
（8）支持分布事务管理。
（9）具有硬件独立性。
（10）具有操作系统独立性。
（11）具有网络独立性
（12）具有DBMS独立性。
三，分布式数据库系统的分类
1. 按照DDBMS软件的同构度来分，分为同构和异构分布式数据库。
（1）同构分布式数据库（homogeneous distributed database）中，所有的站点都使用同样的数据库管理系统软件，彼此了解，合作处理用户需求。
（2）异构分布式数据库（heterogeneous distributed database）中，不同的站点有不同的模式和不同的数据库管理系统软件。
如果细分可以分三类：
（1）同构同质型DDBS：不同的站点采用同一类型的数据模型，相同的DBMS.
（2）同构异质型DDBS：不同的站点采用同一类型的数据模型，不同的DBMS.
（3）异构性DDBS：不同的站点的数据库模型是不同的，DBMS也不同。
2. 按照局部自治度来分，分为：无局部自治和局部自治
（1）局部自治分布式数据库：当局部事务允许对服务器软件进行直接存取，则系统称为有一定的局部自治。
（2）无局部自治分布式数据库：当对DDBMS的存取必须通过客户软件，则系统称为无局部自治；
四，分布式数据库系统的模式结构
（1）全局外模式：它们是全局应用的用户视图，是全局概念模式的子集。（2）全局概念模式：定义分布式数据库中数据的整体逻辑结构。
（3）分片模式：每一个全局关系可以划分为若干个不相交的部分，每一个部分称为一个片断。分片模式就是定义片段及全局关系到片断的映像。（1：M）（4）分布模式：每一个片断物理上可以分配到网络不同的节点上，分布模式定义片断的存放节点。
（5）局部概念模式：被分配到某个场地上的逻辑片断的集合。
（6）局部内模式：局部内模式是DDB中关于物理数据库的描述。
这种6层模式结构具有显著的特征：
（1）数据分片和数据分布概念的分离，形成了“数据分布独立性”概念。（2）数据冗余的显式控制。数据在各个场地的分配情况在分配模式中一目了然，便于系统管理。
（3）局部DBMS的独立性。这个特征也称为：“局部映射透明性”。
分布式数据库的优点：
（1）具有灵活的体系结构。
（2）适应分布式管理和控制机构。
（3）经济性能优越。
（4）系统可靠性高。
（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，主要在通信部分。
（2）复杂的存取结构，集中式系统的存取数据技术，在分布式不再适用。
（3）数据的安全性和保密性较难处理。
第二节分布式数据库系统的体系结构
分布式数据库数据存储可以从两个角度考察：分片和分配。
一，分布式数据库数据分配：
数据分配就是数据在计算机网络各个场地上的分配策略，也称为数据分布。
1. 数据分配的策略
（1）集中式：所有数据均安排在同一场地。
（2）分割式：数据在每个场地重复存储。
（3）全复制：数据在每个场地重复存储。
（4）混合型：数据库分成若干个可相交的子集，每一个子集安置在一个或多个场地上，但每一个场地未必保存全部数据。
四个评估因素：存储代价、可靠性、检索代价、更新代价。
存储代价和可靠性是一对矛盾的因素。
检索代价和更新代价，是一对矛盾的因素。
二，数据分片
数据分片是指数据存放单位不是全部关系，而是关系的一个片断，也就是关系的一部分。分布式数据库中的数据可以被复制在网络场地的各个物理数据库中，数据分片是通过关系代数的基本运算实现的。
1. 数据分片包括三种：
（1）水平分片：按一定的条件把全局关系的所有元组划分为若干个不相交的子集，每个子集为关系的一个片断。
（2）垂直分片：把一个全局关系的属性集分成若干个子集，并在这个子集上作投影运算，每个投影为一个垂直分片。
（3）混合分片：将水平分片和垂直分片方式综合起来使用，则为混合分片。
2. 数据分片应遵循的原则
（1）完备性条件：必须把全局关系的所有数据映射到各个片断中，决不允许发生属于全局关系的某一个数据不属于任何一个片断。
（2）重构条件：划分所采用的方法必须确保能够由各个片断重建全局关系。
（指垂直分割）
（3）不相交条件：要求一个全局关系被划分后，得到的各个数据片断互不重叠。（指水平划分）。
三，分布式数据库系统的体系结构
1.全局外模式：它们是全局应用的用户视图，是全局概念模式的子集。
2.全局概念模式：它们定义了分布式数据库中所有数据的逻辑结构。
3.分片模式：定义了片断以及全局关系与片断之间的映像。这种映像是一对多
的，即每个片断来自一个全局关系，而一个全局关系可分为多个片断。
4.分配模式：片断是全局关系的逻辑部分，一个片断在物理上可以分配到网络
上的不同场地上，分配模式根据分配策略的选择定义片断的存储场地。
四，分布的透明性
分布透明性，也称为分布的独立性，是指用户不必关心数据的逻辑分片，不必关心数据存放的物理位置等细节，也不必关心各个场地上数据库的数据模型。
（1）分片的透明性：用户无需知道关系是如何分片的。
（2）位置的透明性：用户不必知道数据存放的物理位置。
（3）局部数据库模型的透明性：这个透明性位于分配视图与局部概念视图之间，指用户或应用程序要了解分片及各个片断存储的场地，但不必了解局部场地使用了何种数据模型。
（4）（复制透明性：用户不必关系复制了什么数据对象，也不必关系副本的存放位置）
分布式数据存储（复制和分片）
对于一个要存储到数据库中的关系R，在分布式DBS中有两种方法：
（1）复制：系统维护这个关系的几个副本，各个副本存储在不同的场地。（2）分片：把关系划分为几个片断，每个片断存储在不同的站点上。
分片和复制可以组合，一个关系可以分成几个片，每个片有几个副本。
数据复制
如果关系r被复制，则在两个以上关系中存在副本，极端情况下是每个场地都有一个副本，称为全复制（full replication）
数据复制的优点
（1）可用性。当包含关系r的站点之一发生故障，系统仍可以运行。
（2）增加的并行性。由于有多个副本，增加了查询操作的并行性。
（3）增加了更新的开销。
复制的缺点
复制可以提高read操作的性能，但对数据更新的开销增大，一致性维护复杂。
如何保证两个站点没有对不同的数据项实用相同的名字？
（1）使用中央名字服务器（name server）注册，确保名字不重复
（2）使用在名字的前面加上站点的标识符以示却别。但破坏了位置的透明性。
五，分布式数据库管理系统distributed database management system 分布式数据库管理系统的结构：
（1）LDBMS。局部场地上的数据库管理系统，其功能是建立和管理局部数据库，提供场地自治、执行局部应用及全局查询的子查询。
（2）GDBMS。全局数据库管理系统，其功能是提供分布透明性，协调全局事务的执行，协调各局部DBMS以完成全局应用，保证数据库的全局一致性，执行并发控制，实现更新同步，提供全局恢复功能。
（3）全局数据字典。存放全局概念模式、分片模式、分布模式的定义及各模式之间的映像的定义。存放用户存取权限、数据库安全性，完整性约束条件。（4）通信管理（CM）。在分布数据库各场地之间传送消息和数据，完成通信功能。
对全局控制有几种方式：
（1）全局控制集中的DBMS：全局控制成分GDBMS集中在一个场地上。（2）全局控制分散的DBMS：全局控制成分GDBMS分散在各个场地上。（3）全局控制部分分散的DBMS：控制成分GDBMS分散在某些场地上。
第三节分布式事务处理
复习：事务的ACID特性
（1）原子性atomicity：事务是数据库的逻辑工作单位，事物的操作要么都做，要么都不做。
（2）一致性consistency：事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态转换为另一个一致性状态。
（3）隔离性isolation：数据库中一个事务的执行同其他事务的执行是隔离的，互不干扰。
（4）持续性durability：事务一旦提交，则对数据库中数据的改变就是永久的，以后的操作或故障不会对事务的操作产生影响。
局部事务local transaction：仅访问和更新一个局部数据库的事务。
全局事务global transaction：访问和更新多个局部数据库中数据的事务。
一，分布式事务的系统结构
组成：事务管理器和事务协调器
（1）事务管理器，transaction manager ，管理那些访问存储在一个局部站点中数据的事务的执行（即可以是局部事务，也可以是全局事务）。
△维护一个用户恢复的日志。
△参与适当的并发控制，以协调在该站点执行的事务的并发执行。
（2）事务协调器transaction coordinator，协调该站点上发起的各个不同事务的执行（即有全局事务，也有局部事务）。（集中式DBS不需要事务协调器）△启动事务的执行。
△将事务分裂为一些子事务，并将这些子事务分派到恰当站点上执行。
△协调事务的终止，其结果是事务在所有站点上都提交或都终止。
复习集中式数据库事务的故障：
1.事务内部故障（包括可预期的和不可预期的）
2. 系统故障（软故障）
3. 介质故障（硬故障）
二，分布式数据库事务的系统故障模式
分布式系统的故障包括集中式的故障类型（事务内部故障、系统故障、介质故障、其他故障）外，分布式系统另外还有一些基本故障类型：站点故障、消息丢失、通信链路故障、网络分割。
故障恢复的难度，从小到大依次为：一是节点故障；二是节点故障和消息丢失，但无分区故障；三是节点故障、消息丢失、分区故障。
三，两段提交协议
为了保证事务的原子性，就必须做到事务T要么在所有站点上都提交，要么都终止。为了保证这一原子特性，T的事务协调器必须执行一个提交协议。
两端提交协议two-phase commit protocol，2PC 是最简单和使用最广泛的提交协议。
设定从一个站点Si发起一个事务T，并设Si的事务协调器是Ci
阶段1。
（1）Ci将记录
（2）发送一条prepare T 到所有站点。
1）各站点接收到此消息，先加入到日志中去。
2）当站点事务管理器确定如果不愿意提交属于该站点的事务，事务管理器把记录
3）当站点事务管理器愿意提交属于该站点的事务，则事务管理器把记录
阶段2。
当Ci发送prepare T 消息一段预定时间间隔或者收到所有站点的回复时，Ci就可以确定该事务是提交还是终止。
（1）如果Ci收到所有站点的ready T 消息，则将记录
（2）如果Ci收到有一个站点的abort T 消息，则将记录
由于事务的提交要求全体站点一致，只要有一个站点回答abort T消息，则事务T就被终止。只有全体站点响应ready T 则事务被提交。并把记录写入日志文件。当所有站点收到commit T 消息后，将
两阶段提交的故障处理
1. 参与站点的故障failure of a participating site
如果协调器Ci监测到某个站点发生故障，如果该站点在用ready T 消息回答Ci之前发生故障，则协调器认为该站点是用abort T消息回答的，则事务终止。
如果该站点是在发送ready T 之后发生故障的，则协调器按照通常方式提交协议的剩余部分，忽略该站点的故障。此时，该站点故障恢复后，检查日子文件，根据日志文件作以下操作：
（1）日志文件包含
（2）日志文件包含
（3）日志文件包含
2.协调器故障failure of the coordinator
如果协调器在为事务T执行提交协议的过程发生故障，则必须根据参与站点的日志决定T的最终结果。
（1）如果某个活跃站点日志中包括
（2）如果某个活跃站点日志中包括
（3）如果某个活跃站点日志中不包含
（4）如果上述情况都不成立，则所有活跃站点都包含
复，这段时间，其他事务必须被迫等待，因此发生阻塞。
3.网络分割network partition
（1）协调器同他的参与者处于一个分区，这种情况故障对提交协议没有影响。
（2）协调器和他的参与者处在不同分区，不在协调器分区的站点执行处理协调器故障的协议；在协调器分区的执行一般提交协议。
因此，2PC的主要缺陷在于发生协调器故障时可能导致阻塞，这种情况必须等到Ci恢复才能做出是提交还是终止T的决定。
恢复与并发控制
为了处理分布式提交协议（2PC或3PC），恢复过程必须对疑问十五进行特殊对待：疑问事务是发现有
为了克服这个问题，恢复算法通常提供对在日志中记载封锁信息的支持（假设这里用于并发控制），此时所写的日志记录不再是
当所有疑问事务的锁从新获取完成后，即使疑问事务的提交-终止状态确定之前，该站点的事务处理就可以开始了。疑问事务的提交和回滚与新事务的执行是并发的。这样，站点的恢复就会加快，并且不会产生阻塞。
三，三阶段提交3PC
三阶段提交是两阶段提交的扩展，在某种前提条件下可以避免阻塞问题，只有在大于k个站点发生故障时才发生阻塞。如果网络分割会产生多于k个站点，仍然会发生阻塞。3PC协议由于开销太大，没有被广泛使用。
四，并发控制
并发控制是为了保证事务的原子性，是保证多个事务的高效、正确的执行，是分布式事务管理的基本任务之一。
在数据库系统中，事务是以发出读操作和写操作原语的方式来存取数据的，事务的并发控制就是保证事务的并发操作正确执行。在实际应用中，可以采用锁的方法和时间戳方法来实现事务的可串行化调度。
1.锁模型
基本思想原则：事务对任何数据的操作必须先申请该数据项的锁，只有申请到锁以后，即加锁成功以后，才可以对数据项进行操作。操作完成以后，要释放已申请的锁。通过锁的共享与排斥的特性，实现事务的可串行化。
对于基本锁，不区分共享锁和排他锁，有可能降低事务的并发程度。
（1）读锁，共享锁：是对数据项进行读操作时加的锁，可共享操作。
（2）写锁，排他锁：是对数据项进行写操作时加的锁，不可共享操作。
两段锁协议：
任何事务对数据项的操作先加锁，加锁的方法是事务中全部加锁操作在第一个解锁操作之前完成。因此，加锁和解锁分布在事务的两个阶段，故称为两段锁协议，即2PL协议。在集中式数据库中,2PL可以保证事务可串行化调度。
在分布式数据库系统中，也遵循两段锁协议，实现分布式事务的并发处理。因此，全局事务遵循2PL协议时，各子事务也遵循2PL协议。
2. 时间戳模型
对每一个事务在激活是分配一个时间戳，唯一标识该事务和事务激活的顺序。事务对数据项的操作时，先把自己的时间错赋予该数据项。当事务间发生冲突时，时间戳小的先执行，时间戳大的后执行。当一个事务的时间戳小于另一个已经执行的事务时，该事务被终止，并重新启动，且赋予一个新的时间戳。时间戳分为读时间戳和写时间戳。
在锁的方式中，当两个以上的事务互相锁住对方所需的资源时，系统就发生了死锁。因此需要有死锁检测和消除机制及死锁防治机制，进行死锁后处理和预防。而时间戳协议中，事务要么继续执行，要么终止，重新获得时间戳，因此不会发生死锁。但重新启动频繁。时间戳的算法有两种：基本时间戳方法和保守时间戳方法。
第四节分布式查询
分布式查询有两个新特点：
（1）网络通信速率较低，因此考虑查询处理时各节点之间通信造成的明显时间延迟。
（2）由于各节点有独立的计算机，有了在各台计算机上进行并行处理各个子查询部分，以及在各节点之间进行并行传送数据的可能性。
分布式数据库系统中的查询处理过程：
（1）由全局数据库管理系统在查询产生节点时对查询进行词法和语法分析，生成查询树。
（2）对全局查询树进行变化，查询分解，把查询分解成若干个子查询，确定处理子查询的运算次序和节点。
（3）对子查询进行优化和执行。
（4）子查询结果的汇总和处理。
一，全局查询树的变换
为了提高查询执行效率，可对全局查询树进行下述变换。
（1）用片断替换查询树中的全局关系。水平分割用“并”操作，垂直分割用“联结”操作。
（2）尽可能把选择、投影等一元操作推向查询树的叶端。减少查询中间结果，降低网络数据传输。
（3）合并公共子表达式。减少查询次数。
（4）消除空的关系和冗余度。使用逻辑化简规则消除空关系和冗余度。
（5）移去无用的垂直叶片，减少联结操作和网络传输。
二，副本的选择和多副本的更新策略。
为了提高访问的局部性和系统的可用性，关系和片断常常设置多个复本，分布于不同的节点，这样，查询处理时就存在复本选择的问题：
（1）尽可能提高访问的局部性，减少远距离访问。
（2）尽可能减少通信开销，尤其要减少大量数据传输。
（3）适当考虑节点负荷的平衡。
虽然多复本可以提高访问的局部性和系统的坚固性，但是更新时，必须保证多复本的一致性：
（1）在事务提交前更新全部复本。（只要有一个复本未更新，则事务就失败）（2）立即更新有效节点的复本，失效节点复本留待修复后更新。
（3）主复本法。指定一个复本为主复本，其他为副本。更新时只更新主复本，所有副本根据主复本广播的内容进行更新。主复本和副本之间可能出现不一致。为此可以让每个副本附加一个版本号，如果主复本的版本号同副本的版本号相同，则可以读副本，否则，读主复本或待更新后再度副本。（4）快照法。是指数据在某一时刻的状态，他不随数据库中的数据更新而即时更新。如统计报表中的“截止×月×日止”。
三，查询树的分解
查询树的分解一般采用后序遍历法。
全局优化的核心问题是执行分布式联结的策略。
四，分布式查询通常采用半联结的查询优化策略
有时候作联结操作时，并不需要将整个关系（或片断）都传送到对方，只要传送联结时与对方匹配的元组就够了。半联结可以减少节点间的数据传输量和运算量。在广域网中，通信开销是主要矛盾，通常采用半联结方式的查询优化策略。
五，查询优化应考虑的问题
优化的代价函数对系统的影响：
（1）响应时间。
（2）系统的吞吐量。
（3）总的局部资源利用率（CPU利用率、FO操作等）
（4）网络通信量。
（5）网络中各节点负载的均衡分布。
在集中式数据库系统中，已经建立的优化算法通常是以耗费的CPU时间和FO操作来衡量代价函数的。分布式数据库系统则比较复杂，全局优化执行方案受下面因素的影响：
（1）多种复本的选择。
（2）多种执行次序。对于多元联结个并操作，利用结合律和交换律组成多种次序。
（3）多个执行地点。
（4）多种联结方法。
分布式数据库的查询优化按实现方法可以分为：静态优化法和动态优化法。（1）静态优化法：在事务执行前进行优化。
（2）动态优化法：在事务执行过程中进行优化，优化质量高于静态优化法。
第五节网络环境下的数据库系统的设计实施
任务：
（1）定义全局数据库的概念模式。
（2）设计物理数据库，将概念模式映射到存储区域并确定适当的存取方法。（3）设计分片。确定将全局关系进行水平、垂直、或混合划分，以便分配。（4）设计片段的分配。确定片断分配到各个场地的分配情况和复制的片断。
一，数据的分布设计
1．数据划分原则和分片方法
（1）按DDB外部特征来划分。如按照部门来划分。
（2）按DDB的内部特征来划分。对DDB的组成性质划分后仍应保持其原有的性质。划分后个逻辑关系必须遵守下列原则：
1）完整性原则。不允许某些数据属于全局但不属于任何一个片断。
2）可重构原则。对于水平划分的可利用‘并操作’重构，对于垂直划分的，可利用联结操作重构。
3）不相交原则。不允许一个全局关系的某些数据即属于该全局关系的某一个片断，同时又属于该关系的另一个片断（适用于水平划分）。
（3）分片方法：水平分片、垂直分片和混合分片。
（1）水平分片：按一定的条件将关系按行（水平方向）划分为不相交的若干子集，每个子集就是一个片断。
（2）垂直分片：将关系按照列（垂直方向）分为若干子集，每个子集就是一个片断。
（3）混合分片。采用水平分片和垂直分片相结合的方法进行划分。
2.数据分配的策略和一般准则
DDB中全局关系经逻辑划分后，其分配通常由4种类型。
（1）集中型。数据虽经划分，但所有逻辑片断仍然存放在一个场地上。
（2）分割型。数据划分后，所有逻辑片断各自分配到一个场地所有场地上分配的知识全局关系的一个子关系。
（3）全复制型。数据被划分后，所有逻辑片断在每个场地上均重复设置。（4）混合型。数据被划分后的逻辑片断根据需要分配。共享的片断重复设置，高度私用的片断只设置在所需的片断。
对各种划分方法的评估。
4个评估因素: 存储代价、可靠性、更新代价、检索代价。
（1）集中型：存储代价：无；可靠性：差；更新代价：无；检索代价：高。（2）分割型：存储代价：无增加；可靠性好；更新代价：无；检索代价：低。（3）全复制型：存储代价高；检索代价低；更新代价高；性能好。
（4）混合型：前三种的综合。
数据分配的一般准则：
（1）处理局部性。数据分配尽量考虑提高局部处理能力，减少远程访问次数。（2）数据的可用性和可靠性。尽量提高制度应用的可靠性和全系统的可用性，充分发挥DDB的优点。
（3）工作负载分布的均匀性。是系统个场地的负载均匀，尽量提高系统的并行处理能力，有时会同处理的局部性发生矛盾。
一般来说，这些准则不可能全部满足，可以以一个目标为主，其他目标为约束条件来考虑。使数据较合理的分配。
负载均衡的设计：
就是把可能拥塞于一个地方的负载交给多个地方分担，也称为“负载分担”。
负担均载在Internet上以大量采用，主要通过：DNS、代理服务器、地址转换网关、协议内部支持等方式实现。其他行业主要采用集群设置来实现负载均衡。分布式数据库系统的负载均衡可通过复制功能实现。
第六节数据库互联技术
一，ODBC 开放数据库互联
开放数据库互联ODBC是关系或非关系数据库系统进行数据访问的一种应用程序接口标准，他建立在X/Open SQL Access Group调用级接口规范（call level interface specification）基础上，为数据库用户和程序开发者隐藏了异构环境的复杂性，提供了统一的数据库访问接口，为应用程序的平台无关性和可移植性提供了基础，为实现数据库间的互操作提供了有利的支持。
一个基本的ODBC结构是由应用程序、驱动器管理器、驱动程序和数据源4个部分组成。
（1）应用程序。负责调用ODBC函数向后台的数据库服务器提交SQL语句，并查询由数据库服务器返回的结果。
（2）驱动程序管理器。为应用程序加载/卸载驱动程序，并将函数调用传送到相应的驱动程序。
（3）驱动程序。处理ODBC函数调用，向数据源提交SQL请求，向应用程序提交结果。
（4）数据源。由用户想要存取的数据、操作系统、DBMS、网络平台组成。
1. ODBC将函数调用分为三级，即核心级API、一级API、二级API。大多数应用程序都要求驱动程序至少支持一级API。
2. SQL语法的符合级别有3个，分别如下：
（1）最小级。数据类型只能是CHAR类型，DDL可以使用创建数据表（create table）、删除表（drop table）,但不能修改表结构，也不能建立索引和视图。DML语句
支持一般的select、insert、update、delete。
（2）核心级。可以创建表、删除彪、修改表结构，并具有grant、revoke等安全功能。
DML增加了定位更新、定为删除和子查询，并支持聚集函数。
（3）扩展级。除了核心级提供的功能外，可以使用二进制类型。能进行外联结查询。
分布式大数据库系统复习题
一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部层：局部模式 局部模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的模式，但其描述的容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
论分布式数据库的设计与实现
论分布式数据库的设计与实现 摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。 关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制 针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。 1、系统的架构设计 采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。 2、数据的分布 从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。 将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式： （1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。 （2）在全局数据与教务处、总务处等各部门之间，数据是按照其应用功能来划分的，所以采用了垂直分片的方式。在数据库服务器与Web数据库服务器
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机
分布式数据库技术在大数据中的应用复习过程
分布式数据库技术在大数据中的应用
分布式数据库技术在大数据中的应用 摘要随着当前运营商对数据管理和应用需求的不断增加，分布式数据库技术得到极大的发展。在本文中首先对当前大数据环境下的分布式数据库技术进行介绍，然后分析分布式数据库技术在大数据中的具体应用。 关键词分布式数据库；数据管理；数据处理 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）165-0108-01 随着当前移动互联网技术的迅猛发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求。 1 大数据中发展分布式数据库的意义 在面对当前的大数据时代，传统的集中式数据库已经逐渐的不能够满足人们的使用要求，需要找到新的处理方式来进行更新，分布式数据库就是在这样的背景下逐渐的被发展和应用。分布式数据库在使用中有着许多传统集中式数据库不具备的优点：第一，分布式数据库有着极为强大的扩展能力，这是传统数据库所不具备的，在数据的存储方面表现出巨大的优势；第二，来自于成本上的优势。
在大数据中，如果仍旧采用原有的数据库，在进行扩容的时候，会花费大量的资金，使得成本上花费巨大，而且所取得的效果也是有限的。分布式数据库则只需要较少的资金就能够完成扩容处理，占据着特别大的优势[1]；第三，分布式数据库在用户上有着很大的优势，分布式数据库让人们对大数据的存储、分析和处理变得容易和快捷。 2 分布式数据库技术分析 在大数据中，分布式数据库技术得到极大的发展，也正是由于分布式数据库技术表现出来的先进性能，才使得分布式数据库得到广泛的使用。在分布式数据库中，其由很多个并行的处理单元组成，而且每个处理单元都是一个完整的系统，其中包括数据的存储，数据的分析等，对于每一个处理单元来说，其所处的位置和作用都是对等的，而且是相对独立的。混合存储技术：突破传统行存的限制，实现行列混合存储。该项技术对于分布式数据库的性能有着很大的提升，使得分布式数据库在运行速度和运行的灵活性上都有很大的提高。再就是智能索引技术，该种技术所占用的空间减少，并且能够很好的解决后面数据库慢的问题，不会对后面的索引数据造成影响[2]。除此之外，分布式数据库中还具有许多先进的技术，如并行处理技术、高效透明压缩技术等，都是传统数据库中所不具备
分布式数据库管理系统简介
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 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。 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：即在用户面前为单个逻辑数据库，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。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户， 执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。
(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势
(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。
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。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有
EMC Greenplum分布式数据库简介-v
EMC Greenplum数据库简介 Greenplum 是2002年开始成立研发团队的，核心技术团队成员来自各个顶级数据库公司和大规模并行计算公司的资深软件架构师，例如：Oracle, Teradata, Tandem, Microsoft SQL Server, Informix。 Greenplum数据库软件是业内首创的无共享、大规模并行处理（massively parallel processing (MPP)）的数据库软件产品，它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果：包括无共享/MPP，按列存储数据库，数据库内压缩，MapReduce，永不停机扩容，多级容错等等。该数据库软件被业界认可为扩展能力最大的分析型（OLAP）数据库软件。已有500多家世界级重大客户采用该软件，例如：NYSE,NASDAQ,FINRA,AIG，AMEX,CIA，德意志银行，美国联邦储备委员会，支付宝，NTT-DoCoMo,T-Mobile,Skype，WalMart，中国联通，太平洋保险等。这些客户中大多数Greenplum数据仓库所管理的数据量都超过100TB，其中，全球最大的有6500TB，中国最大的有1000TB。每一天，全球有数亿级的用户在直接、间接用到Greenplum发明的数据库平台。 Greenplum 分布式数据仓库软件特性介绍 Greenplum数据仓库软件是业界首创将大规模并行计算技术，应用到了数据库软件领域。该类技术同样应用在Google搜索引擎的中。
Greenplum数据仓库软件功能： 无共享/MPP核心架构 Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上，所以节点存储每张表或表分区的部分行，所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行，并且该架构支持扩展到上万个节点。 混合的存储和执行（按列或按行） Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据，每张表或表分区可以由管理员根据应用需要，分别指定存储和压缩方式。 基于这个功能，用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的，只需在建表或表分区时指定： 这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。
分布式环境灾备实现
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，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。本文主要介绍数据库数据存储特点，以及分布式数据库灾备的实现方法。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。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，集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。 分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展，传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 分布式数据库系统是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成，,每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库 ,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上，它的数据存储方式与集中式数据库系统不同，数据被分片并分散存储于网络中不同的存储节点之上，并且每一个分片都有2到3个副本，以保证数据可靠性，但每一个存储节点上都只有部分数据，没有一个存储节点存有这样将为分布式数据库灾备的实现带来挑战，传统的基于卷、基于集中存储、基于传统数据库的两地三中心解决方案将不再适用于分布式环境灾备的实现，本文将主要介绍分布式数据库数据存储特点，以及分布式数据库灾备的实现方法。
分布式数据库
分布式数据库 第一节基本概念 一，集中式数据库系统和分布式数据库系统 1．集中式数据库系统，是指数据库中的数据集中存储在一台计算机上，数据的处理也集中在一台计算机上完成。 2. 分散式数据库系统，采用了数据分散存储的办法，将数据库分成多个建立在多台计算机上，此时各个数据库的管理和应用程序是分开的并独立的，这种系统称为分散式系统。 3.分布式数据库系统，是指数据库数据存放在计算机网络上的不同场地的计算机中，每一个计算机都有自治处理能力，并完成局部应用；而每一场地也参与（至少一种）全局应用程序的执行，全局应用程序可以通过网络通信访问系统中的多个场地的数据，这样的系统，称为分布式数据库系统。 4. 分布式数据库管理系统DDBMS，是分布式数据库系统的核心，它是分布式数据库系统中的一组软件，负责分布式数据库的建立、查询、更新、复制、管理的软件。 5. 局部自治性，是指有独立处理能力并能完成局部应用。 区分一个系统是分散式还是分布式系统，就是判断系统是否支持全局。 二，分布式数据库体统的透明性 分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性，使用户看到的系统如同一个集中式数据库系统。
（1）位置透明性：是指用户或应用程序员应当了解分片情况，但不必了解片段的存储场地。位置透明性位于分片视图与分配视图之间。 （2）数据复制：是指数据在每个场地的重复存储。 （3）复制透明性：即用户或程序员不必关心数据库在网络中各个节点的数据复制情况，更新操作引起的波动由系统来处理。 三，分布式数据库的特点 （1）数据的分布性。分布式数据库中的数据分布在网络中的各个节点。 （2）统一性。包括数据在逻辑上的统一性和数据在管理上的统一性。 △逻辑上的统一性指的是分散在计算机网络各个节点上的数据库构成一个在逻辑上单一的数据库，呈现给用户的如同一个统一的集中式数据库。 △管理上的统一性指的是分布式数据库是由分布式数据管理系统统一管理和维护。 （3）透明性。用户在使用数据库时，与使用集中式数据库一样，无需知道其所关心的数据存放的位置，存储了几次。用户需要关心的仅仅是整 个数据库的逻辑结构 理想的分布式数据库所具有的规则和目标 （1）局部节点自治性。 （3）能继续操作。 （4）具有位置独立性（位置透明性）。 （5）分片独立性（分片透明性）。 （6）数据复制独立性（复制透明性） （7）支持分布查询处理。 （8）支持分布事务管理。 （9）具有硬件独立性。 （10）具有操作系统独立性。 （11）具有网络独立性 （12）具有DBMS独立性。
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
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) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
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可以替代。 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、由于数据库初期创建数据库/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。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
分布式数据库系统知识点及习题
第9章分布式数据库系统 9.1 基本内容分析 9.1.1 本章重要概念 （1）分布计算的三种形式：处理分布，数据分布，功能分布。 （2）C/S系统，工作模式，技术特征，体系结构，两层、三层、多层C/S结构。 （3）DDBS的定义、特点、优点、缺点和分类；分布式数据存储的两种形式（分片和分配）。 （4）DDB的体系结构：六层模式，分布透明性的三个层次，DDBS的组成，DDBMS的功能和组成。 （5）分布式查询处理的查询代价，基于半联接的优化策略，基于联接的优化策略。 （6）分布式数据库的并发控制和恢复中出现的问题，以及处理机制。 9.1.2 本章的重点篇幅 （1）两层、三层、多层C/S结构。（教材P365-367） （2）分布式数据存储：分片和分配。（教材P375-377） （3）DDB的体系结构。（教材P378的图9.10，P381的图9.12） （4）基于半联接的执行示意图。（教材P389的图9.17） 9.2 教材中习题9的解答 9.1 名词解释 ·集中计算：单点数据和单点处理的方式称为集中计算。 ·分布计算：随着计算机网络技术的发展，突破集中计算框架，DBMS的运行环境逐渐从单机扩展到网络，对数据的处理从集中式走向分布式、从封闭式走向开放式。这种计算环境称为分布计算。 ·处理分布：指系统中处理是分布的，数据是集中的这种情况。 ·数据分布：指系统中数据是分布的，但逻辑上是一个整体这种情况。 ·功能分布：将计算机功能分布在不同计算机上执行，譬如把DBMS功能放在服务器上执行，把应用处理功能放在客户机上执行。 ·服务器位置透明性：指C/S系统向客户提供服务器位置透明性服务，用户
分布式数据库设计方案
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
分布式数据库系统其应用(徐俊刚 第三版)重点课后习题
第一章 1.1 采用分布式数据库系统的主要原因是什么？ 集中式数据库系统的不足：1.数据按实际需要已经在网络上分布存储，如果再采用集中式处理，势必造成附加成本和通信开销，2,。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，将会影响整个系统的运行，可靠性不高。3集中式处理导致系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩展性较差。 1.2 分布式数据库系统有哪几种分类方法？这些方法是如何分类的？ 1.按局部数据库管理系统的数据模型的类型分类。 （1）同构型：同构同质型：各个站点上的数据库的数据模型都是同一类型的，而且是同一种DBMS。 同构异质型：各个站点上的数据库的数据模型都是同一类型的，但不是同一种DBMS。 （2）异构型：各个站点上的数据库的数据模型各不相同。 2.按分布式数据库系统全局控制系统类型分类 （1）全局控制集中型DDBS （2）全局控制分散型DDBS （3）全局控制可变型DDBS 1.3 什么是分布式数据库系统？它具有那些主要特点？怎样区分分布式数据库系统与只提供远程数据访问的网络数据库系统？ 分布式数据库系统是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统，其可以看成是计算机网络和数据库系统的有机结合。 基本特点：物理分布性、逻辑整体性、站点自治性。 导出特点：数据分布透明性、集中与自治相结合的机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 区分：分布式数据库的分布性是透明的，用户感觉不到远程与本地结合的接缝的存在。 1.6分布式DBMS具有哪些集中式DBMS不具备的功能？ 数据跟踪，分布式查询处理，分布式事务管理，复制数据管理，安全性，分布式目录管理 1.14分布式数据库系统的主要优点是什么？存在哪些技术问题？ 分布式数据库系统优点：良好地可靠性和可用性；提高系统效率，降低通信成本；较大的灵活性和可伸缩性；经济型和保护投资；适应组织的分布式管理和控制；数据分布式具有透明性和站点具有较好的自治性；提高了资源利用率；实现了数据共享。
分布式数据库总结(申德荣)
第一章分布式数据库系统概述 一、分布式数据库的发展 1、分布式数据库的发展： ①集中式数据库管理系统的局限性：a.通讯瓶颈；b.响应速度。 ②推动分布式数据库发展的动力：a.应用需求；b.硬件环境的发展。 二、分布式数据库系统的定义： 分布式数据库系统，通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位（通常是集中是数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。 三、分布式数据库系统的特点： a.物理分布性：数据不是存放在一个站点上 b.逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别 c.站点自治性：是与多处理机系统的区别 d.数据分布透明性 e.集中与自治相结合的控制机制 f.存在适当的数据冗余度 g.事务管理的分布性 四、分布式数据库系统的分类 按局部数据库管理系统的数据模型分类：同构性（homogeneous）（分为同构同质型和同构异质型）DDBS和异构性(heterogeneous)DDBS 按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类：全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS。
五、分布式数据库中数据的独立性和分布透明性 所谓数据独立性是指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段站点位置的分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。也就是说，全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。所以，在分布式数据库中分布独立性也称为分布透明性。 六、分布式数据库系统的体系结构、组成成分 集中式数据库管理系统结构： a. DB（数据库） b. DBMS(集中式数据库管理系统) c. DBA(数据库管理员) 分布式数据库管理系统（DDBMS）结构： a. LDB（局部数据库） b. GDB（全局数据库） c. LDBMS (局部数据库管理系统) d. GDBMS (全局数据库管理系统) e. LDBA（局部数据库管理员） f. GDBA (全局数据库管理员) 七、分布式数据库系统的特性： 1. 数据透明性：a.分布透明性b. 分片透明性c. 复制透明性 2. 场地自治性：a. 设计自治性b. 通信自治性c. 执行自治性 八、分布式数据库系统的优点: 分布式数据库系统是在集中式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。
从GoogleSpanner漫谈分布式存储与数据库技术
从Google Spanner漫谈分布式存储与数据库技术 文/曹伟 Spanner 的设计反映了 Google 多年来在分布式存储系统领域上经验的积累和沉淀，它采用了 Megastore 的数据模型，Chubby 的数据复制和一致性算法，而在数据的可扩展性上使用了 BigTable 中的技术。新颖之处在于，它使用高精度和可观测误差的本地时钟来判断分布式系统中事件的先后顺序。Spanner 代表了分布式数据库领域的新趋势——NewSQL。 Spanner 是 Google 最近公开的新一代分布式数据库，它既具有 NoSQL 系统的可扩展性，也具有关系数据库的功能。例如，它支持类似 SQL 的查询语言、支持表连接、支持事务（包括分布式事务）。Spanner 可以将一份数据复制到全球范围的多个数据中心，并保证数据的一致性。一套 Spanner 集群可以扩展到上百个数据中心、百万台服务器和上T条数据库记录的规模。目前，Google 广告业务的后台（F1）已从 MySQL 分库分表方案迁移到了Spanner 上。 数据模型 传统的 RDBMS（例如 MySQL）采用关系模型，有丰富的功能，支持 SQL 查询语句。而NoSQL 数据库多是在 key-value 存储之上增加有限的功能，如列索引、范围查询等，但具有良好的可扩展性。Spanner 继承了 Megastore 的设计，数据模型介于 RDBMS 和 NoSQL 之间，提供树形、层次化的数据库 schema，一方面支持类 SQL 的查询语言，提供表连接等关系数据库的特性，功能上类似于 RDBMS；另一方面整个数据库中的所有记录都存储在同一个key-value 大表中，实现上类似于 BigTable，具有 NoSQL 系统的可扩展性。 在 Spanner 中，应用可以在一个数据库里创建多个表，同时需要指定这些表之间的层次关系。例如，图 1 中创建的两个表——用户表（Users）和相册表（Albums），并且指定用户表是相册表的父节点。父节点和子节点间存在着一对多的关系，用户表中的一条记录（一
Google分布式数据库简介.
Google Spanner简介 Spanner 是Google的全球级的分布式数据库 (Globally-Distributed Database) 。Spanner的扩展性达到了令人咋舌的全球级，可以扩展到数百万的机器，数已百计的数据中心，上万亿的行。更给力的是，除了夸张的扩展性之外，他还能同时通过同步复制和多版本来满足外部一致性，可用性也是很好的。冲破CAP的枷锁，在三者之间完美平衡。 Spanner是个可扩展，多版本，全球分布式还支持同步复制的数据库。他是Google的第一个可以全球扩展并且支持外部一致的事务。Spanner能做到这些，离不开一个用GPS和原子钟实现的时间API。这个API能将数据中心之间的时间同步精确到10ms以内。因此有几个给力的功能：无锁读事务，原子schema修改，读历史数据无block。 EMC中国研究院实时紧盯业界动态，Google最近发布的一篇论文《Spanner: Google’s Globally-Distributed Database》, 笔者非常感兴趣，对Spanner进行了一些调研，并在这里分享。由于Spanner 并不是开源产品，笔者的知识主要来源于Google的公开资料，通过现有公开资料仅仅只能窥得Spanner 的沧海一粟，Spanner背后还依赖有大量Google的专有技术。 下文主要是Spanner的背景，设计和并发控制。 Spanner背景
要搞清楚Spanner原理，先得了解Spanner在Google的定位。 从上图可以看到。Spanner位于F1和GFS之间，承上启下。所以先提一提F1和GFS。 F1 和众多互联网公司一样，在早期Google大量使用了Mysql。Mysql是单机的，可以用Master-Slave来容错，分区来扩展。但是需要大量的手工运维工作，有很多的限制。因此Google开发了一个可容错可扩展的RDBMS——F1。和一般的分布式数据库不同，F1对应RDMS应有的功能，毫不妥协。起初F1是基于Mysql的，不过会逐渐迁移到Spanner。 F1有如下特点： · 7×24高可用。哪怕某一个数据中心停止运转，仍然可用。 ·可以同时提供强一致性和弱一致。 ·可扩展 ·支持SQL ·事务提交延迟50-100ms，读延迟5-10ms，高吞吐 众所周知Google BigTable是重要的NoSql产品，提供很好的扩展性，开源世界有HBase与之对应。为什么Google还需要F1，而不是都使用 BigTable呢？因为BigTable提供的最终一致性，一些需要事务级
分布式数据库课程设计报告
分布式数据库在学生信息管理系统中的应用 班级: 姓名: 设计时间: 指导教师: 评语:_________________________________评阅成绩:＿＿＿＿评阅教师:＿＿＿＿＿ 目录
摘要 (3) 第一章绪论 (4) 1．1课题研究的意义 (4) 1．2分布式数据库技术国外发展现状 (4) 1．3分布式数据库技术国内发展现状 (5) 1．4分布式数据库技术发展动向 (5) 第二章分布式数据库理论 (6) 2．1分布式数据库理论 (6) 2．1．1分布式数据库系统的有关概念 (6) 2．1．2分布式数据库系统的特点 (6) 2．1．3分布式数据库数据分片 (7) 2．1．4分布式数据库数据分布 (7) 2．1．5数据分布设计策略 (8) 第三章系统总体设计 (10) 3.1系统功能设计 (10) 3.2系统结构设计 (10) 3.3系统概念设计 (11) 4.4系统逻辑设计 (11) 4.5系统物理设计（表设计） (11) 第四章系统实现 (15) 4.1P OWER B UILDER开发工具简介 (15) 4.2P OWERBUILDER 9应用程序开发的基本步骤 (16) 4.3编码规范 (16) 4.4应用程序对象A PP_MAPBEX (16) 4.5具体窗口的实现 (17) 第五章课程设计总结 (23) 第六章参考文献 (23)
摘要 社会在飞速的发展，计算机的应用正深入到人们生活的每一个角落。我们作为当代的大学生，更应该推动和实践计算机信息系统在生活在的应用，为将来的工作和学习打好基础。 本系统为简易的分布式学生信息管理系统，实现学生的基本信息管理和学生成绩管理。 本系统采用了Power Builder9＋SQL2000的结构来开发程序。Power Bulider(以下简称pb)做为应用程序开发工具和程序界面开发工具，pb具有功能强大，集成性好的优点，很适合小型系统的应用开发和界面开发。后台数据库使用SQL 2000系统，Microsoft SQL Server 2000是美国微软公司推出的使用相当广泛的数据库管理系统，包含一套图形工具，如服务器管理（用于启动和关闭数据库服务）、企业管理器（用于创建和修改数据库及备份数据库等）和查询分析器（用于交互执行Transact-SQL 语句和过程并提供图形查询分析功能）等。 本报告说明了整个系统从分析到设计再到实现的具体步骤和过程，从中我学到了很多知识和技能。 关键词：分布式信息管理系统PB+SQL2000
ORACLE实现分布式数据库应用的例子
ORACLE实现分布式数据库应用的例子 文章来自学IT网：https://www.360docs.net/doc/2018047168.html,/html/2009-03/25_831_00.html 序言 ORACLE分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构，其结构如图1。在网络环境中，每个具有多用户处理能力的硬件平台都可以成为服务器，也可成为工作站。多个服务器上的数据库对用户来说图1ORACLE分布式数据库系统结构，是一个逻辑上的单一数据库整体，数据一致性、完整性及安全性都是对这一逻辑上的单个数据库进行控制的。服务器对共享数据的存取进行管理，而非数据库管理系统的处理操作可以由客户机来完成。 图1 ORACLE分布式数据库系统结构 ORACLE的分布式数据库功能允许用户开发的应用程序把多个数据库当作一个完整的数据库看待。SQL*NET允许多台运行ORACLE产品的计算机相互通讯。ORACLE分布式数据库系统允许用户透明地操作远程数据库的数据，可以用多个数据库满足多个工作组、部门或地区的需求，并把它们连接在一起，使应用程序看起来只有一个大型数据库。用户对此单一逻辑的数据库中数据的任一请求，都被自动分解、自动寻址、自动转换为网络请求，并在相应结点上实现相应的操作。ORACLE 分布式数据库管理系统支持混合的网络拓扑结构，还支持混合网络协议，并自动地进行网络协议转换。
1 创建到另一个数据库的链接 数据库链接用于建立与远程数据的联系，它为远程数据库指定了数据库、用户帐户和口令。数据库链接可以是公共的，也可以是私有的。数据库链接存放在“本地”计算机的数据字典内，当使用时，它作为远程数据库的用户帐户连接到指定的数据库。当操作完成后，数据库链接退出远程的数据库。如远程数据库正在运行分布式选件，数据库链接可用于远程数据修改,如果远程数据库没有运行分布式选件，则只能用于远程数据查询。 数据库键接的建立语句为： CREATE [PUBLIC] DATABASE LINK Linkname [CONNECT TO username IDENTIFIED By password] [USING‘connectstring'] 其中：Linkname 数据库链接的名称 Username 用户帐户 password 口令 connectstring 远程数据库的连接串 连接串在SQL*NET 2.X版中，为远程数据库的别名。在SQL*NET 1.X版中包括用冒号隔开的三个部分，分别为网络接口驱动程序、服务器名称和数据库实例。 在一个数据库内，可以建立多个数据库链接分别指向不同的数据库。ORACLE 的数据字典视图ALLDBLINKS包含连接用户所创建的公共数据库和私有数据库链接，其结构为：Name Null? Type Owner Not null Varchar2(30) DBLink Not null Varcher2(128) Username Varcher2(30) Host Varcher2(255) Created Not null DATE 而数据字典视图VSERDBLIND，包含一个用户的全部私有数据库链接，其结构为： Name Null? Type DBLink Not null Varcher2(128) Username Not null Varcher2(30) Password Varcher2(30) Host Varcher2(255) Created Not null DATE 用户可用SQL查询语句去查看有哪些数据库链路是可用的。 2 访问远程数据库的数据 数据库链接建立好后，即可访问远程数据库的数据，使用数据链接的方式为： SELECT col1, col2,……FROM tablename@ dbLink 在该查询语句中,符号@指示该基表为数据库链接dbLink所指定的存放在远程数据库中的基表。 在应用程序中，用户可以访问远程数据库的数据，但当基表地址改变了，用户希望不修改应用程序。这时，可用同义词为应用程序提供地址的透明性。同义词的建立如下：CREATE SYNONYM synoname FOR tablename ＠dbLink 同义词在应用程序中隐藏了对象的实际地址。当基表移动时，修改一个同义词定义要比修改应用程序中的所有对象引用容易得多。 3 使用快照