分布式数据库复习资料

一．简答题

1.说明分布式数据库设计与集中式数据库设计的主要区别。

2.试叙述分布式DBS的体系结构，它有什么特征?

3.简述分布式数据库的创建方法与设计方法。

4.简述分布式数据库系统的透明性。

5.在分布式数据库系统中，为什么要对数据进行分片？什么是关系的片段？关系的片段有

那些类型。

6.什么是简单谓词？什么是极小项谓词？

7.分布式事务有哪些基本性质。

8.简述分布式数据库中可能出现的故障类型。

9.检查点的作用和需做的工作。

10.简述2PC协议。

11.基本2PL与严格2PL的异同。

12.如何理解分布式数据库的“可靠性”和“可用性”。

二．下面是某个公司人事数据库的两个全局关系

EMP={eno,ename,title,salary,addr,phone,dno};DEPT={dno,dname}该公司共有3个部门，dno 分别为0，1，2。要求将DEPT关系和EMP关系的部分属性（ename,addr,phone）保存在部门0的场地上，EMP关系的部分属性（title,salary）保存在所在部门场地上。根据上述要求，（1）将全局模式进行分片，写出分片定义和分片条件

（2）指出各分片的类型，并画出分片树

（3）对查询select ename,salary,dname from EMP,DEPT where dno=2.进行全局优化，画出优化后的全局查询树

（4）进行分片优化，画出优化后的分片查询树

三．下面是当一个数据库系统出现故障时，日志文件中的信息

说明：

:D为数据记录，下标i表示事务号，上标表示对数据的第j步操作；

D j

:表示事务i开始执行；

:表示事务i提交；

：表示事务i废弃；

K：是检查点。

根据上述log 信息，完成下面的处理：

（1）画出对应的事务并发执行图

（2）找出发生故障时系统中的活动事务，确定“反做”和“重做”事务集

（3）指出需要undo的和redo的数据记录

空间数据库期末复习重点总结

一、数据管理的发展阶段 1、人工管理阶段 2、文件系统阶段 3、数据库管理阶段注意了解各阶段的背景和特点二、数据库系统的特点 1、面向全组织的复杂的数据结构 2、数据的冗余度小，易扩充 3、具有较高的数据和程序的独立性：数据独立性数据的物理独立性数据的逻辑独立性三、数据结构模型三要素 1、数据结构 2、数据操作 3、数据的约束性条件四、数据模型反映实体间的关系 1、一对一的联系(1：1) 2、一对多的联系(1：N) 3、多对多的联系(M：N) 五、数据模型：是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。数据库结构的基础就是数据模型。数据模型是描述数据(数据结构)、数据之间的联系、数据语义即数据操作，以及一致性(完整性)约束的概念工具的集合。概念数据模型：按用户的观点来对数据和信息建模。ER模型结构数据模型：从计算机实现的观点来对数据建模。层次、网状模型、关系六、数据模型的类型和特点 1、层次模型：优点：结构简单，易于实现缺点：支持的联系种类太少，只支持二元一对多联系数据操纵不方便，子结点的存取只能通过父结点来进行 2、网状模型：优点：能够更为直接的描述世界，结点之间可以有很多联系具有良好的性能，存取效率高缺点：结构比较复杂网状模型的DDL、DML复杂，并且嵌入某一种高级语言，不易掌握，不易使用

3、关系模型：特点：关系模型的概念单一；（定义、运算）关系必须是规范化关系；在关系模型中，用户对数据的检索操作不过是从原来的表中得到一张新的表。优点：简单，表的概念直观，用户易理解。非过程化的数据请求，数据请求可以不指明路径。数据独立性，用户只需提出“做什么”，无须说明“怎么做”。坚实的理论基础。缺点：由于存储路径对用户透明，存储效率往往不如非关系数据模型 4、面向对象模型 5、对象关系模型七、三个模式和二级映像 1、外模式(Sub-Schema)：用户的数据视图。是数据的局部逻辑结构，模式的子集。 2、模式(Schema)：所有用户的公共数据视图。是数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的描述。 3、内模式(Storage Schema)：又称存储模式。数据的物理结构及存储方式。 4、外模式/模式映象：定义某一个外模式和模式之间的对应关系，映象定义通常包含在各外模式中。当模式改变时，修改此映象，使外模式保持不变，从而应用程序可以保持不变，称为逻辑独立性。 5、模式/内模式映象：定义数据逻辑结构与存储结构之间的对应关系。存储结构改变时，修改此映象，使模式保持不变，从而应用程序可以保持不变，称为物理独立性。八、数据视图数据库管理系统的一个主要作用就是隐藏关于数据存储和维护的某些细节，而为用户提供数据在不同层次上的抽象视图，即不同的使用者从不同的角度去观察数据库中的数据所得到的结果—数据抽象。九、规范化 1、几个概念候选码（候选关键字）：如果一个属性（组）能惟一标识元组，且又不含有其余的属性，那么这个属性（组）称为关系的一个候选码(候选关键字)。码（主码、主键、主关键字）：从候选码中选择一个唯一地标识一个元组候选码作为码主属性：任何一个候选码中的属性（字段）非主属性：除了候选码中的属性外码：关系模式R中属性或属性组X并非R的码，但X是另一个关系模式的码，则称X是R的外部码，简称外码。 2、函数依赖（1）设R(U)是一个属性集U上的关系模式，X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称“X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”，记作X→Y。X称为这个函数依赖的决定属性集(Determinant)。Y=f(x)

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。

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

分布式数据库系统的设计与优化

近年来，计算机技术的发展日新月异，借助于计算机网络而崛起的数据库技术已不断渗透到了社会生活的各个领域．分布式数据库系统是数据库技术的一种，它的产生，使在地理上、组织上分散的单位得以实现信息、数据共享，使系统的可靠性、可用性等得到了明显的改善和提高．因此，如何优化分布式数据库系统，如何更高效地实施数据库查询等问题便显得尤为重要，它关系着整个系统性能和系统效率等诸多关键因素的完善和提高．1分布式数据库的定义分布式数据库系统的基础是集中式数据库，但是比集中式数据库具有更大的可扩展性，它适用于单位和企业的各下属、分散部门，允许将分工后的针对性较强的各部门数据存储在本地存储设备上，从而提高用户操作应用程序的反馈速度，在一定程度上降低网络通信费用．分布式数据库系统可以分为两种：一是物理分布逻辑集中，即在物理上是分布的，在逻辑上是一个统一整体，这类数据库系统比较适用于用途单一、专业性强的中小企业或部门；二是无论在物理上或是逻辑上都是分布的，这种分布式数据库系统类型称为联邦式，此类型主要用于集成大范围数据库，因为该系统主要由用途迥异、差别明显的数据库组成．分布式数据库的物理分布性主要表现在数据库中的数据分别存储在不同的地域内或主机上，而逻辑集中性主要表现在无论用户处于哪个位置或使用本局域网中的哪台主机，都可以通过应用程序对数据库进行操作，但这些数据库具体的分布位置用户并不需要知道，就如同数据库存储在本机，并且由本机的数据库管理系统进行管理．2分布式数据库系统的特点２．１数据的独立性和分布的透明性数据的独立性可以说是分布式数据库系统的核心和目标，而分布的透明性表现在用户在操作带有数据库的应用程序时，不必了解数据存储的具体物理位置，不必关心数据逻辑集中的区域，也不必验证本地系统支持哪些数据模型．分布透明的特点，在很大程度上增加了应用程序的可移植性．２．２集中和自治相结合对于分布式数据库系统来说，数据共享分为两层：局部共享和全局共享．局部共享是相对于局部数据库而言的，存储在局部数据库中的一般是专门针对本地用户的常用数据；全局共享就是说在各个分布的数据库区域，也能够支持系统在全局上的应用，可以存储可供本网中其他位置的用户共享的数据．那么对于这两层数据共享的分类，就有相应的两种控制方式，即集中和自治，各个局部的数据库管理系统可以对本区域的数据库实施独立管理，称为自治；与此同时，为了协调各个局部数据库管理系统，为了宏观、整体地把握各局部数据库的运行情况等，系统还设置了集中控制的工作方式．２．３易于扩展性由于单位、企业等的数据量越来越庞大，对于数据库服务器的需求也越来越多．如果服务器的应用程序支持水平方向的扩展，那么就可以通过多增加服务器来分担数据的处理任务． 3分布式数据库系统的设计３．１设计的原则３．１．１分布式数据库系统的主要设计原则是本地和近地．所以，在设计的过程中，应当尽量实现数据的本地化，这样可以有效减少数据节点之间的相互通信，从而提高整个系统的效率．３．１．２为了改善和提高数据库数据的可用性和可靠性，有时候在分布式数据库系统中可以将数据保存为副本，如果数据的其中一个副本被损坏或者不能使用，那么在网络环境中的另一个节点中可以对损坏的副本进行恢复．不过，在恢复的同时有可能增加冗余的数据，所以在设计分布式数据库系统时应当全面考虑最优的数据冗余程序，从而减少数据库更新的成本．３．１．３在用户通过应用程序对数据库进行操作的时候，分布式数据库系统应当将总的工作量分流到网络环境中的各局域节点，从而提高了应用程序的执行效率、扩大了数据传输的并行度、充分利用了各局域节点计算机的资源．因此在设计分布式数据库系统的同时，要将负荷合理地分流．３．１．４在设计分布式数据库系统时，要对网络各局域节点进行存储能力的统筹，对有限的存储控件进行合理的规划．３．２设计的内容与集中式数据库的设计相类似，分布式数据库系统也包括了数据库和应用．其中，数据库的设计又包括全局的模式设计和局部的模式设计．分布式数据库系统设计的关键是Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．２０１２赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第２８卷第１０期（下）２０１２年１０月分布式数据库系统的设计与优化左翔，姜文彪（安徽医科大学计算机系，安徽合肥２３００３２）摘要：分布式数据库是数据库技术和网络技术相结合的产物，本文从分布式数据库系统的定义和特点入手，介绍了其设计、优化的目标以及优化的方法．关键词：分布式数据库系统；设计；优化中图分类号：ＴＰ３１０文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１２）１０－００２０－０２２０－－

数据库大作业设计题目

《数据库原理及技术》大作业大纲类同卷，网上抄袭，大作业格式不正确一律0分处理一、课程设计的目的和要求（1）培养学生运用所学课程《数据库原理及技术》的理论知识和技能，深入理解《数据库原理及技术》课程相关的理论知识，学会分析实际问题的能力。（2）培养学生掌握用《数据库原理及技术》的知识设计计算机应用课题的思想和方法。（3）培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。（4）通过课程大作业，要求学生在教师的指导下，独立完成大作业要求的相关内容，包括： ①通过调查研究和运用Internet，收集和调查有关资料、最新技术信息。 ②基本掌握撰写小论文的基本步骤和写作方法。 ③根据课题的要求基本理解和掌握E-R图的设计方法和关系模式的转换。 ④根据课题的要求基本理解和掌握数据流图（DFD）和数据字典（DD）的设计方法。 ⑤创建数据库及各种数据库对象。二、课程设计题目要求：（1）任选下列一个题目，调查分析一个具体的或模拟的实例；（2）描述该实例的业务信息和管理工作的要求；（3）列出实体、联系；（4）指出实体和联系的属性；（5）画出E-R图；（6）将E-R图转换成关系模式，并注明主码和外码；（7）建立数据字典；（8）创建数据库；（9）根据题目的要求写查询、存储过程、触发器等。题目：（1）学校图书借阅管理系统功能要求： ●实现图书信息、类别、出版社等信息的管理； ●实现读者信息、借阅证信息的管理； ●实现图书的借阅、续借、归还管理； ●实现超期罚款管理、收款管理； ●创建触发器，分别实现借书和还书时自动更新图书信息的在册数量；

分布式数据库系统复习题

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，国内分为四层：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。局部内层：局部内模式局部内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内模式，但其描述的内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。

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。

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

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。

大型数据库_大作业

南京邮电大学计算机学院《大型数据库技术》Course Project 姓名：班级：学号：团队：1~2人一组，鼓励1人一组期限：2016年6月17日（2人一组：2016年6月12日）报告提交地点：课上（6月12日），学科楼6号楼541（6月17日）题目：利用MySQL实现一个类似美团外卖的外卖订单的数据库管理系统，具体任务如下。 1）结合数据库系统概论的知识，设计外卖订单的数据库管理系统的关系（schema），至少应该包括商户管理，商品管理，客户管理，订单管理等四部分。（注意：在商户管理中应该包括商户外卖订单收入总额字段，客户管理中应包括客户外卖订单消费总额字段。） 2）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， a) 商户插入，修改自身信息 b) 商户插入，修改商品信息 c) 客户插入，修改客户信息 3）简述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果，多用户场景下，客户下订单，商户接订单的具体流程。（注意：需要更新商户的收入总额，客户的消费总额，不考虑订单失败的情况。） 4）简述的下列后台统计对账功能，设计相应的SQL语句，并验证结果， a)判断商户收入总额，客户消费总额是否与订单管理中相关订单中的总额一致 b)统计近一月的收入总额最多的商户，及其所有商品中订单总金额最多的商品。（注意：可以假设一张订单只有一种商品，鼓励去除此假设。） 5）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果，如何通过触发器来实现订单管理的复制，即创建订单管理的一张镜像表。 6）简述下列问题的解决方案，如果有对应的SQL语句，需要设计相应的SQL语句，并验证结果。 a) 当订单表中数据过多时的处理策略 b) 对数据库系统的备份和恢复策略报告内容：报告应由6部分组成，每部分对应与上述一个任务，并附有章节目录。在每一部分需要简述本部分的需求，具体操作流程，以及流程中操作对应的SQL语句，并验证结果（模拟数据，结果截图），以及其它，如schema关系图等有利于方案说明的信息。如果是2人一组，需要写清楚每个人的分工情况。

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

分布式数据库系统_复习

一、填空分布式数据库系统按局部数据库管理系统的数据模型分类，可以分为和两类。同构型DDBS 异构型DDBS 分布式数据库系统按全避控制系统类型分类，可以分为、和三类。全局控制集中型DDBS 全局控制分散型DDBS 全局控制可变型DDBS 分布式数据库是分布式数据库系统中各站点上数据库的逻辑集合，它由和组成。应用数据库描述数据库数据分片的三种基本方法是：、和三类。水平分片垂直分片混合分片《分布式数据库中的数据分布策略有：、、和四层。集中式分割式复制式混合式分布式数据库是多层模式结构，一般划分为、、和四层。全局外层全局概念层局部概念层局部内层一个分布式数据库管理系统一般应包括、、和四个基本功能模块。查询处理模块完整性处理模块调度处理模块可靠性处理模块分布透明性包括、和三个层次。，分片透明性位置透明性局部数据模型透明性分布式数据库系统的创建方法，大致可分为和两种。组合法重构法集中式数据库设计一般包括：需求分析，概念设计，逻辑设计和物理设计四个阶段，分布式数据库设计除了上述四个阶段外，还需增加一些个新的阶段，它位于和之间。分布设计逻辑设计物理设计水平分片的方法可归为和两种。初级分片导出分片 DATAID-D相对于DATAID-1增加了和两个阶段。分布要求分析分布设计》 DATAID-D中的分布设计分成、、和四个阶段。分片设计非冗余分配冗余分配局部模式的重新构造分布式查询优化的准则是。通信费用和响应时间最短在分布式系统中，查询代价QC＝。I/O代价+CPU代价+通信代价

在分布式环境下，查询可分为、和三种类型。局部查询远程查询全局查询分布式查询处理可以分为、、和四层。【查询分解数据本地化全局优化局部优化一个分布式事务通常是由和组成。主事务子事务事务的四个特性是：、、和。原子性一致性隔离性耐久性控制分布式事务所执行的控制模型有：、和。主从模型三角模型层次模型分布式数据库系统中，通信故障可以分为和两种。报文故障网络分割故障事务恢复主要是依靠来实现的。日志 , 并发控制机制可以为和两种类型。悲观并发控制法乐观并发控制法常用的基本封锁算法有：、、和。简单的分布式封锁方法主站点封锁法主副本封锁法快照方法预防死锁的方法有和两种类型。非占先权方法占先权方法检测分布式死锁的三种方法是、和。集中式层次式分布式二、[ 三、简答题分布式数据库系统的特点是什么答：物理分布性：数据不是存放在一个站点上逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别站点自治性：是与多处理机的系统的区别数据分布透明性集中与自治相结合存在适当的数据冗余度事务管理的分布性 / 分布式数据库中数据分片的规则是什么答：（1）完备性原则：必须把全局关系的所有数据映射到各自片段中，绝不允许有属于全局关系的数据却不发球它的任何一个片段。

湖南大学分布式数据库大作业

分布式数据库课程设计题目基于MongoDB的QQ空间模拟实现学生姓名刘家宇学生学号20110801126 专业班级计科一班指导老师王永恒完成日期 2015年1月15日

一、设计目的 QQ空间是现在大家经常使用的社交平台。在QQ空间上可以自己发表说说，查看其他人的说说，也可以给其他人的留言板上留言。这些功能都丰富了我们的社交生活，因此本次用JAVA连接Mongodb来实现一个简单的QQ空间模拟实现。二、编写环境 Eclipse+Mongodb 三、环境配置首先要运行MongoDB服务器，然后通过在eclipse里添加MongoDB的jar包来获取关于MongoDB的java方法，然后用这些方法来启动和操作MongoDB服务器。在MongoDB官网“https://www.360docs.net/doc/4514330038.html,/downloads”下载MongoDB服务器应用包，将里面的exe文件放到一个自己设置的MongoDB文件夹中，如“F： \MongoDB” 打开CMD，在刚刚的创建文件夹的目录下，输入指令 “mongod–dbpath “F:\MongoDB\data””如下图所示MongoDB服务器连接设置成功：

四、设计实现 1、数据库设计 Mongo数据库的设计创建一个名为：soial的Mongo数据库，然后创建一些数据集合 ①用户数据集合（userInfo）：含有用户名(name)、用户密码(pwd)、用户地址(address)、用户出生年月日(year、month、day)、用户证件号(id)和是否处于登陆状态(status)这些属性 ②个人好友数据集合(userFriend)：含有好友名(friend)和个人用户名(name)属性。 ③留言板数据集合（userMassage）：含有留言内容(massage)、留言人名(recipient)和对谁留言(sender)的属性 ④说说数据集合(userSaySay)：说说内容(massage)和个人用户名(name)属性。等等

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

数据库大作业

华南理工大学数据库原理与设计大作业报告专业：计算机科学与技术班级： 2015春学号： 20 学生姓名：陈亮完成时间：

目录目录 (2) 1、概述 (4) 2、需求分析 (6) 零售前台（POS）管理系统 (6) 后台管理系统 (7) 数据需求 (7) 3、数据库逻辑设计 (9) 概念结构设计 (9) 4、软件功能设计 (13) 逻辑结构设计 (13) 物理结构设计 (15) 完整性设计 (20) 安全性设计 (22) 5、界面设计 (24) 系统功能结构图 (24) 模块设计与实现（部分界面） (24) 6、结束语 (31)

7、参考文献 (33)

1、概述超市管理信息系统是针对超级市场的销售而开发的。应用超市管理信息系统能够转变超市的工作方式，有效提高销售速度和服务水平，提高客户对超市的信任度和满意度，改善客户关系。运用超市管理信息系统，在销售商品时实行出口一次性付款，可以实现超市内部现代化管理，能够准确把握每一种商品的销售动态，防止商品断档或过量储备，商品开发方向、进货的适时化都可通过超市管理信息系统来完成。超市管理信息系统将手工编制好的销售账目或根据原始超市销售记录直接在系统内制作超市销售信息，同时可对输入的超市销售信息进行修改、查询等操作。这种集约化的销售管理模式既便于对超市销售信息的收集、整理和加工，又便于操作员的需求信息在最短的时间内得到反馈，同时超市管理信息系统可自动分析各种商品销售变化规律，商品销售结构、居民消费变化等，从而为合理进货、经营、加工、库存、销售等提供科学的决策依据。超市管理信息系统充分运用计算机管理信息技术，建立数据库，对超市的进销存过程进行详细分析，实现了对超市的进货、销售和库存的科学管理。

数据库期末复习重点

数据库期末重点 1.数据是对客观事物的记录，是数据库中存储的基本对象。 2.数据的概念包括两方面：数据内容和数据形式 3.信息是指数据经过加工处理后所获取的有用知识，或是说人们从数据中所得到的对客观事物的了解。 4.信息的特征：共享性、识别性、转换性、传递性、存储性、时效性。 5.数据处理是指从某些已知的数据出发，推导加工出一些新的数据。 6.数据管理是指对各种形式的数据进行收集、储存、加工和传播的一系列活动的总和。 7.数据管理技术发展的三个阶段：人工管理阶段、文件系统及数据库系统阶段。 8.数据库系统阶段的特点： a)数据结构化。数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。 b)较高的数据独立性。用户能以简单的逻辑结构操作数据而无需考虑数据的物理结构。 c)数据共享。在数据库系统中，数据不再仅仅服务于某个程序或用户，而成为若干程序或用户的共享资源，由数据库管理系统统一管理与控制。 d)方便的用户接口。用户可以使用查询语句或终端命令操作数据库，也可以用程序方式操作数据库。 e)较强的数据控制能力。并发控制能力、恢复能力、完整性能力、安全性能力等。 9.数据库系统（DBS，DataBase System）是一个计算机应用系统，由支持数据库运行的硬件、数据库、数据库管理系统、应用软件、数据库管理员和用户组成。 10.数据库是长期存储在计算机存贮介质上，有一定组织形式、可共享的数据集合。 11.数据库管理系统是介于用户和操作系统之间的一层数据管理软件，它为数据库的建立、运行和维护提供了统一的管理和控制。 12.数据库管理系统的作用：DBMS是数据库系统的核心，其功能的强弱是衡量数据库系统性能优劣的主要指标。 13.数据库应用 a)程序是对数据的管理，在几乎所有的事务处理中都用到了数据库技术来管理数据。这样的程序可以称为数据库应用。 14.数据库应用的分类：客户端应用程序和服务端应用程序 15.用户 a) 1.系统分析员 b) 2.数据库设计人员 c) 3.应用程序员 d) 4.终端用户 16.数据库体系结构 a)三级模式：外模式、模式和内模式 b)两个映射：外模式—模式映射、模式—内模式映射 17.为什么DBMS具有较高的独立性（见课本P14） 18.简述DBMS的工作过程（P15） 19.DBMS的主要功能 a)数据库定义功能 b)数据库操作功能 c)数据库控制和管理功能 20.DBMS的特点：一个设计优良的DBMS，应该具有友好的用户界面、比较完备的操作功

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

分布式数据库大作业

分布式数据库大作业 Hadoop MapReduce云计算模型研究学院: 软件学院专业: 软件工程 2014年01月02日大连理工大学 Hadoop MapReduce云计算模型研究 1.引言 Hadoop[1]就是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算与存储。简单地说来,Hadoop就是一个可以更容易开发与运行处理大规模数据的软件平台。其包括两个部分:HDFS[2]与MapReduce[3]。 DFS即HadoopDistributed(Hadoop分布式文件系统),HDFS具有高容错性,并且可以被部署在低价的硬件设备之上。HDFS很适合那些有大数据集的应用,并且提供了对数据读写的高吞吐率。HDFS就是一个master/slave的结构,就通常的部署

来说,在master上只运行一个Namenode,而在每一个slave上运行一个Datanode。HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统在操作上很类似,比如您可以创建与删除一个文件,把一个文件从一个目录移到另一个目录,重命名等等操作。Namenode管理着整个分布式文件系统,对文件系统的操作(如建立、删除文件与文件夹)都就是通过Namenode来控制[4]。 MapReduce就是由Google提出的一种并行分布式编程模型[5-7]。用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就就是并行计算。至少现阶段而言,对许多开发人员来说,并行计算还就是一个比较遥远的东西。MapReduce就就是一种简化并行计算的编程模型,它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作:Map与Reduce。也许熟悉FunctionalProgramming(函数式编程)的人见到这两个词会倍感亲切。简单的说来,Map就是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据,其映射的规则由一个函数来指定,比如对[1,2,3,4]进行乘2的映射就变成了[2,4,6,8]。Reduce就是对一组数据进行归约,这个归约的规则由一个函数指定,比如对[1,2,3,4]进行求与的归约得到结果就是10,而对它进行求积的归约结果就是24。 2.MapReduce的基本原理 MapReduce就是云计算的核心技术之一,它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。其主要目的就是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作,并用于大规模数据的并行运算。 Divide and Conquer”就是Mapreduce的核心思想[8]。面对一个规模庞大的问题,要处理就是以TB计的数据,Mapreduce采用“输入”------“分解”------“解决”------“聚合”------“输出结果”的基本过程。在MapRedcue 模型中用户只须指定一个map函数来处理一个输入的key/value对,产生中间结果key/value对集,再通过一个由用户指定的reduce函数来处理中间结果中具有相同key值的value。适合用MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一