分布式数据库读书报告
Cassandra And PNUTS--Two classic distributed system
翁纯佳
（浙江工业大学计算机科学与技术系，杭州，310023）Cassandra And PNUTS–两个经典的分布式系统WengChunJia
(Zhejiang university of technology Computer science and technology department ,HangZhou,310023)
Abstract
Cassandra is a distributed storage system for managing very large amounts of structured data spread out across many commodity servers, while providing highly available service with no single point of failure. Cassandra aims to run on top of an infrastructure of hundreds of nodes (possibly spread across different data centers). At this scale, small and large components fail continuously. The way Cassandra manages the persistent state in the face of these failures drives the reliability and scalability of the software systems relying on this service.We describe PNUTS, a massively parallel and geographically distributed database system for Yahoo!’s web applications. PNUTS provides data storage organized as hashed or ordered tables, low latency for large numbers of concurrent requests including updates and queries, and novel per-record consistency guarantees. It is a hosted, centrally managed, and geographically distributed service, and utilizes automated load-balancing and fail over to reduce operational complexity.
Key words：Cassandra；distribute;storage system；PNUTS；automated load-balancing；fail over 摘要：
Cassandra是一个分布式的存储系统,可用来管理分布在大量廉价服务器上的巨量结构化数据,并同时提供没有单点故障的高可用服务.Cassandra的设计目的是运行在由几百个节点(可能分布在多个不同的数据中心)组成的基础设施上.当节点达到这个规模时,大大小小的组件出现故障就可能经常发生了.Cassandra
在管理持久状态时面临这些故障,这种情况也驱动软件系统的可靠性与可伸缩性会依赖于Cassandra的服务.PNUTS是一个Yahoo的网站应用的数据库系统，它并发量极大和分布在多个地域。PNUTS在存储方面按哈希或有序表组织数据，大量并发地查询或更新响应时延很低，同时很有创意地为单条记录提供一致性保证。它是一个自建的、集中管理并分布在多个地域的服务，通过负载均衡和故障自动切换来降低运营的复杂度。
关键词: Cassandra；分布式；存储系统；PNUTS；负载均衡；故障自动切换
一．Cassandra
1. 导论
Facebook维护着世界上最大的社交网络平台,利用分布在世界各地的大量数据中心的成千上万台服务器,为上亿的用户提供服务.Facebook 平台有严格的业务要求,包含性能、可靠性、效率以及高度的可伸缩性以支持平台的持续增长.在一个包含成千上万的组件的基础设施上处理故障是我们的标准运作模式;在任何时候,随时都可能出现相当数量的服务器或网络组件故障.这样,软件系统在构建时就需要将故障当作一种常态而不是异常来处理.为了满足上面描述的这些可靠性与可伸缩性,Facebook开发了Cassandra系统.
为了实现可伸缩性与可靠性,Cassandra组合了多项众所周知的技术.设计Cassandra的最初目的是解决收件箱搜索的存储需要.在 Facebook,这意味着这个系统需要能够处理非常大的写吞吐量,每天几十亿的写请求,随着用户数的规模而增长.由于我们是通过在地理上分布的数据中心对用户进行服务的,因此支持跨越多个数据中心的数据复制对于降低搜索延时就非常关键了.当Facebook在2008年6月发布收件箱搜索项目时,有1亿的用户, 现在差不多有2.5亿的用户,Cassandra一直保持了其对业务的承诺.目前,Facebook 内部已经有多个服务部署了Cassandra作为其后端存储系统.
2. 相关研究
对于为了性能、可用性与数据持久性对数据进行分布，文件系统与数据库社区已经进行了广泛的研究.与仅支持扁平命名空间的点对点(P2P)存储系统相比,分布式文件系统通常支持层次化的命名空间.与Ficus 与Coda类似的系统都是通过牺牲一致性来复制文件以实现高可用.通常使用特别的冲突解决程序来管理更新冲突.Farsite是一个没有使用任何中心服务器的分布式文件系统. Farsite使用复制来实现高可用性与可伸缩性.Google文件系统(GFS)是另一个分布式文件系统,用来存储Google内部应用的各种状态数据.GFS 设计比较简单,用一台主服务器存储所有的元数据,数据拆分成块存储在多个块服务器上.不过,目前Google 已经使用Chubby抽象层为GFS的主服务器做了容错处理.Bayou是一个分布式的关系数据库系统,它支持断开操作(个人理解为网络断开以后的操作)并提供最终的数据一致性.在这些系统中,Bayou、Coda与Ficus 允许断开操作，并且在遇到类似与网络断开与停机时能够做到自动复原.这些系统在冲突解决程序上存在差异.例如,Coda与Ficus执行系统级别的冲突解决,而Bayou允许应用级别的冲突解决.但所有这些都保证最终一致性.与这些系统类似,即使在网络段开的时候,Dynamo[6]也允许进行读写操作,并使用不同的冲突解决机制(部分客户端驱动) 来解决更新冲突.传统的基于复制的关系数据库系统重点在保证复制数据的强一致性.虽然强一致性为应用写程序提供了一个方便的编程模型,但是,这些系统在伸缩性与可用性方面却受到了限制.因为这些系统提供强一致性的保证,所以在网络分开时,它们就无法进行处理.
Dynamo[6]是一个Amazon开发的存储系统,Amazon用它来存储检索用户的购物车.Dynamo利用基于Gossip的会员算法来维护每个节点上所有其他节点的信息.可以认为Dynamo是一个只支持一跳路由请求的
结构化覆盖层.Dynamo使用一个向量时钟概要来发现更新冲突,但偏爱客户端的冲突解决机制.为了管理向量时间戳,Dynamo中的写操作同时也需要执行一次读操作.在一个需要处理非常大的写吞吐量的系统中,这可能会成为瓶颈. Bigtable[4]既提供了结构化也支持数据的分布式,不过它依赖于一个分布式的文件系统来保证数据的持久化.
3. 数据模型
Cassandra中的表是一个按照主键索引的分布式多维图.它的值是一个高度结构化的对象.表中的记录键是一个没有大小限制的字符串,虽然它通常都只有16-36个字节的长度.无论需要读写多少列,单一记录键的每个副本的每次操作都是一个原子操作.多个列可以组合在一起形成一个称为column family的列的集合,这一点与Bigtable系统非常相似.Cassandra提供两种类型的column family,简单的column family与超级的column family.可以将超级column family想象成column family里面嵌入column family.进一步,应用还可以指定超级column family或者简单column family里面的列的排序顺序.系统允许按时间或者名称对列进行排序.按照时间对列进行排序可以被类似于收件箱搜索这样的应用使用,因为它们的结果始终需要按照时间顺序进行展示.column family中的每个列都需要通过规范column family : column来进行访问,每个超级column family中的列都通过规范column family : super column : column来进行访问.小节6.1给出了一个展示超级column family抽象能力的非常好的例子.通常,应用都会使用一个独占的Cassandra集群,并将它们当作服务的一部分进行管理.虽然,Cassandra系统支持多表的概念,在部署时每个概要中都只能有一个表.
4. 系统架构
一个需要在生产环境运转的存储系统的架构是很复杂的.除了真实的数据持久化组件外,这个系统还需要包含以下特性;可伸缩性与强大负载均衡解决方案、会员与故障检测、故障恢复、副本同步、超负荷处理、状态转移、并发与任务调度、请求编组、请求路由、系统监控与报警以及配置管理.详细描述这里的每一个解决方案超出了本论文的范围,我们将集中介绍Cassandra使用的核心的分布式系统技术:分区、复制、会员、故障处理以及伸缩性.处理读写请求需要所有这些模块的协同处理.通常,一个键的请求可能被路由到Cassandra集群的任何一个节点去处理.这个节点会确定这个特定的键的副本.对于写操作来讲,系统会将请求路由到副本上,并且等待仲裁数量的副本以确认写操作完成.对于读操作来讲,基于客户端要求的一致性保证,系统要么将请求路由到最近的副本,要么将请求路由到所有的副本并等待达到仲裁数量的响应.
4.1 分区.
增量扩展的能力是我们设计Cassandra时考虑的一个关键特性.它要求做到在集群中的一组节点之间动态的对数据进行分区.Cassandra使用一致性散列(consistent hash)技术在整个集群上对数据进行分区,但是使用一种保证顺序的散列函数来实现.在一致性散列中,散列函数的输出结果区间可以看作是一个封闭的圆形空间或者”环”(例如,最大的散列值回绕到最小的散列值).为系统中的每个节点分配这个空间上的一个随机值,代表它在这个环上的位置.每个数据项都会根据它的键被指派给一个节点,通过对这个数据项的键做散列计算,获得它在环上的位置,然后按照顺时针找到比它的位置大的第一个节点.这个节点就被认为是这个键的协调器.应用指定这个键,Cassandra利用它来对请求做路由.这样,每个节点都会负责环上的一个区间-节点与它在环上的前一个节点(逆时针)之间的区间.一致性散列的主要优势是增加或删除节点只会影响到它的近邻,其他的节点都不会受影响.基本的一致性散列算法还面临一些挑战.首先,在环上随机的为每个节点指定位置可能导致数据与负载的分布不均衡.其次,基本的一致性算法会抹杀节点之间性能的异质性(差异).解决这个问题一般有两种方法:一种方法是在环上为节点指定多个位置(Dynamo采用的方法),另一种方法是分析环上的负载信息,并移动负载较低的节点的位置以缓解负载过重的节点,引文对此有详细描述.Cassandra选择了后者,因为使用它可以简化设计与实现,并且可以让负载均衡的选择更加具有确定性.
4.2 复制
Cassandra使用复制来实现高可用性与持久性.每个数据项都会被复制到N台主机,N是通过参数”per-instance”配置的复制因子. 每个键(k)都被指派给一个协调节点(上一节介绍的).由协调节点负责复制落在这个节点范围的数据项的复制.除了将本节点范围内的数据存储到本地外,协调器需要将这些键复制到环上的其他N-1个节点.关于如何复制数据,Cassandra为客户端提供了多个选项.另外,Cassandra还提供了多种不同的复制策略,例如”机架不可知”、”机架可知”(同一个数据中心内)与”数据中心可知”.应用选择的复制策略决定了副本的数量.使用”机架可知”与”数据中心可知”复制策略时复制的算法要稍微复杂一点.Cassandra使用一个称为Zookeeper[13]的系统在这些节点中选择一个引导者.所有节点在加入集群时都需要与此引导者联系,并由引导者告知它们负责哪个环上哪个范围的副本,引导者还需保持协调一致的努力来保持不变,以确保没有哪个节点负责环上的超过N-1个范围.关于一个节点负责的范围的元数据信息都会在每个节点做本地缓存,并在Zookeeper内做容错处理,这样当一个节点崩溃并返回的时候就可以知道它到底负责哪个范围.借用Dynamo的措辞,我们认为负责一个给定范围的节点是这个范围的”优选清单”.
4.3 会员
Cassandra中的集群会员是基于Scuttlebutt[19]的,一个非常高效的反熵闲话机制. Scuttlebutt的突出的特点是它非常高效的CPU利用率以及非常高效的Gossip通道利用率.在Cassandra中,系统Gossip 不止用来管理会员信息,也用来传输其他系统相关的控制状态.
4.4 引导程序
当一个节点第一次启动的时候,它会随机的选择一个令牌作为它在环上的位置.为了容错的需要,映射关系会被持久化到本地磁盘以及 Zookeeper中.接着令牌信息会被传播到整个集群.我们就是通过它来知道集群中的所有节点以及它们在环上的位置的.通过它,任何一个节点都可以将一个键的请求路由到集群中的合适的节点.在引导过程中,当一个新的节点需要加入集群时,它需要读取它的配置文件,配置文件中包含集群中的几个联络点名单.我们将这些联络点称为集群的种子.种子也可以来自一个类似于Zookeeper的配置服务.
4.5 集群的扩展
当有一个新节点加入系统时,它会被分配一个令牌,这样就可以缓解负载过重的节点的负载.这样导致的结果是,这个新的节点会分担部分先前由其他节点负责的范围.Cassandra的引导算法可由系统中的任何其他节点通过命令行工具或Cassandra的网络仪表盘来启动.放弃这部分数据的节点通过内核到内核的拷贝技术将数据拷贝到新的节点.我们的运维经验显示,从单个节点传输的速率可以达到 40MB/s.我们还在努力对它进行改善,通过让多个副本来参与并行化引导传输,类似于Bittorrent技术.
二．PNUTS
1.简介
我们把PNUTS打造成一个超级规模、托管的数据库系统，来支持Yahoo!的网站应用。我们的焦点是为网站应用提供数据服务，而不是去支持复制的查询，如网站爬虫线下的分析。我们接着总结一下PNUTS 的主要特点和一些架构上的决定。
2.功能
2.1 数据与查询模型
PNUTS为用户提供了一个简单的关系数据模型。数据放到各个表里，每个表里有不同记录，每条记录里有不同的属性。除了标准的数据类型外，blob也是有效数据类型，在它里面允许任意的数据结构，但
是不必是象图片或音频这样的大的二进制数据对象。(我们发现blob字段，完成由应用程序控制里面的逻辑，在实践中大量应用)。记录结构是灵活的：可以随时添加新的属性，不会影响查询或更新操作，而且不要求一条记录里所有的属性必须设置对应的值。
PNUTS查询语言支持从单一的表中进行提取和投影操作。必须指定主键才能进行更新和删除操作。虽然不如关系数据库系统，单表查询事实上比分布式哈希表或有序数据存储更灵活，并为以后依靠系统自身进行优化提供了机会(参考3.3.1小节)。再次考虑我们假想的社交应用场景：一个用户或许更新了他自己的记录，产生了点访问请求，别的用户或许按姓名扫描朋友的列表，产生了一段范围的访问请求。PNUTS允许应用程序自行决定表格中数据的组织方式，哈希方式或顺序存放，有效支持上面的两种访问工作量。
2.2 一致性模型：隐藏数据同步与复制的复杂细节
PNUTS提供一个一致性模型，处于通用的事务序列化和最终一致性这两个极端之间。我们的模型起源于我们早期观察到的一个现象：网站应用非常典型地在同一时间只操作单条记录，而不同的记录具有不同的地区活动特征。我们提供记录级别的按时间表的一致性：对一条指定的记录来说，所有节点按相同的顺序执行所有的更新操作。在下边的图中显示了针对一条记录的更新操作序列：
在上面的图中，对某个特殊主键发生的事件按时间先后分别是插入、更新、更新以及删除。在插入和删除之间的时间，在图上以粗线显示，代表该记录物理存在于数据库的时间。从任何一个节点读取数据将出返回时间线上的一个一致的版本，所有节点总是按时间线从左往右执行。这个模型的实施方法是这样的。对一条记录来说，选择一个节点作为主节点，不同的记录的主节点是不一样的。一条记录的主节点也会随着访问方式的变化作出相应的调整，即收到大部分修改请求的节点将成为该记录的主节点。每条记录上带一个序列号，每修改一次将会递增该序列号。就象上图所示的，序列号由记录的代数(每次新增一条记录，产生新的一代和新的代号)和记录的版本(对记录的每次更新将产生新的版本)组成。注意到我们当前在每个节点上只保持记录的一个版本。
2.3 通知
类似通知这样的主动触发操作，对广告服务这样的应用很有用，这样的话当广告合同到期时它就能丢弃缓存的广告版本。类似地，我们订阅一个表的修改记录。通过我们的订阅/发布组件，很容易提供通知功能(参考3.2.1节)，从而跟数据复制机制一样有严格的可靠性保证。
2.4 批量加载
我们不光是强调扩展性，我们尽可能地想法去支持数据库系统的重要特性。批量加载工具对比较购物这样的应用很有必要，它们每天将上传大量的新的销售商品列表到数据库里。可以将批量插入可以放到不
同的存储单员上并行处理来加快加载的速度。在哈希表的情况下，哈希函数天然将插入负载分布到不同的存储单元上。然而对于顺序存储表，批量插入按顺序排列的记录数据，这些数据需要追加到表后边或加入到已经存在的主键范围中的时候，针对这种情况需要仔细地处理避免热点同时取得高的性能。这些情况在参考资源25中有对应的讨论。
3.系统结构
图1显示了PNUTS的系统结构。系统分布在多个地区，每个区包含所有系统组件以及每张表的全部数据。多区域是典型布署方式，但不是一定要分布在地理不同的多个地区。PNUTS的一个关键特性是使用发布/订阅机制来实现数据的复制与可靠性。事实上，我们的系统并没有传统数据库日志或归档数据。相反，我们依赖发布/订阅机制中的可靠消息传递来充当我们的重做事志，重新执行因为故障没有写到硬盘上去的更新操作。将数据复制到不同的区域提供了额外可靠性，使归档或备份变得完成没有必要。在这一节里，我们首先讨论一个区域内组件是如何提供数据存储和提取的。然后检查我们的发布/订阅机制，Yahoo!的消息经纪人，是如何提供可靠的数据复制与提供故障恢复作用的。之后，我们检查系统的其它方面，包括查询的处理和通知。最后，我们讨论这些是如何部署成托管的数据库服务的。
参考文献
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Jacobsen, Nick Puz, Daniel Weaver and Ramana Yerneni.PNUTS: Yahoo!’s Hosted Data Serving Platform
分布式计算环境实验报告
分布式计算环境实验报告 实验名称：在虚拟机下安装Linux系统和 Hadoop 专业班级：网络1101 学生学号：3110610007 学生姓名：平淑容
目录 实验目的..............................................................................P 实验仪器...............................................................................P 实验内容和步骤...................................................................P 安装过程的问题以及解决方法............................................P 代码运行以及实验结果.......................................................P 运行过程中的问题................................................................P 实验总结................................................................................P
一、实验目的 在虚拟机上安装CentOS系统并在Linux系统上安装Hadoop单机模式并且执行一个Java程序。 二、实验仪器 硬件：虚拟机CentOS 软件：Windows 7操作系统 三、实验内容及步骤 实验内容 一、安装虚拟机 二、安装Linux操作系统 三、设置静态ip 四、修改主机名 四、绑定ip和主机 五、关闭防护墙 六、关闭防火墙的自动运行 七、设置ssh 八、安装JDK 九、安装Hadoop 十、在单机上运行Hadoop 十一、Hadoop执行Java程序 实验步骤： 一、安装虚拟机 此处安装的虚拟机是VMware Workstation版本，直接从压缩包里面解压安装即可，此处不做过多介绍。 二、安装Linux系统 此处安装的Linux系统使用的是CentOS版本，直接从压缩包里面解压，然后使用VMware Workstation打开，打开之后选择开机输入用户名和密码进入linux系统。 三、Hadoop的伪分布安装步骤 1.设置静态IP ①在centOS桌面的右上角选择图标，右击修改ip值，选择静 态ip，输入需要增加的ip值、默认网关。
浅析分布式数据库查询优化
分布式数据库查询优化 【摘要】本文针对分布式数据库查询优化进行了分析与探讨，讲述了其特点，与原理供相关计算机方面人员参考。 【关键字】分布式、数据、查询、优化 一、分布式数据库及其特点： 分布式数据库系统是物理学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，共同组成一个统一大业的数据库系统。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应该具有如下特点：数据的物理分布性、数据的逻辑整体性、站点自治性 二、分布式数据库查询基本概念 1.分布式数据库查询优化的研究意义： 分布式查询技术主要把用户提交的全局查询请求翻译为几个相关节点都可以识别的本地查询请求，以及把各个节点的查询结果汇总返回的问题，它包括分布式查询处理和分布式查询优化。分布式查询处理研究整个分布式查询处理的过程和策略；分布式查询优化研究查询策略的优化问题，即如何从多种方案中选择查询代价最少方案。 分布式查询处理作为分布式数据库研究主要问题之一，它是用户与分布式数据库之间的接口，在分布式数据库中由于数据的分布与冗余，使得数据在各站点间的传输代价成为查询处理的主要矛盾；另一方面，数据的分布与冗余也增加了查询的并发处理的可能性，从而可以缩短查询处理的响应时间，提高处理速度。因此，与集中式数据库相比，分布式查询处理增加了不少新内容与复杂性。 2.分布式查询处理的层次结构： 分布式查询处理按不同的层次执行，符合分布式数据库系统的层次结构。分布式查询处理可分为如下所示四个层次结构。 (1)查询分解 查询分解是将查询问题(如SQL语句)转换成一个定义在全局关系上的关系代数表达式。这一层的做法与集中式DBMS相同，因为并未涉及分布问题。本层转换所需要信息在全局概念模式中得到。 (2)数据本地化 数据本地化是把一个在全局关系上的查询进行具体化到合适片段上的查询。这一变换所需要信息在分片模式和片段的分配模式中获得。 (3)全局优化 全局优化输入是分片查询，全局优化是找出分片查询的最佳操作次序，包括使得代价函数最小。全局优化一个重要方面是关于连接操作的优化，全局优化处理层输出是一个优化的、片段上的关系代数查询。这层转换所需要信息来自数据库的统计信息，包括各站点片段统计信息、资源信息和通信信息等。 (4)局部优化 局部优化由与查询有关片段的各个站点执行。它由该站点上的DBMS进行优化，采用集中式数据库系统中查询优化的算法，所需要信息来自于局部模式。 分布式查询优化通常在分布式查询层次结构中的数据本地化层和全局优化层。数据本地化阶段一般采用的是基于关系代数等价变换的优化算法。而全局优化阶段采用的算法，可具
(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
数据库应用开发实验报告
学生实验报告 （理工类） 课程名称：数据库应用开发专业班级： 学生学号：学生姓名： 所属院部：国际软件学院指导教师： 2013 ——2014 学年第 2 学期 金陵科技学院教务处制
实验报告书写要求 实验报告原则上要求学生手写，要求书写工整。若因课程特点需打印的，要遵照以下字体、字号、间距等的具体要求。纸张一律采用A4的纸张。 实验报告书写说明 实验报告中一至四项内容为必填项，包括实验目的和要求；实验仪器和设备；实验内容与过程；实验结果与分析。各院部可根据学科特点和实验具体要求增加项目。 填写注意事项 （1）细致观察，及时、准确、如实记录。 （2）准确说明，层次清晰。 （3）尽量采用专用术语来说明事物。 （4）外文、符号、公式要准确，应使用统一规定的名词和符号。 （5）应独立完成实验报告的书写，严禁抄袭、复印，一经发现，以零分论处。 实验报告批改说明 实验报告的批改要及时、认真、仔细，一律用红色笔批改。实验报告的批改成绩采用百分制，具体评分标准由各院部自行制定。 实验报告装订要求 实验批改完毕后，任课老师将每门课程的每个实验项目的实验报告以自然班为单位、按学号升序排列，装订成册，并附上一份该门课程的实验大纲。 实验项目名称： SQL Server概述及体系架构实验学时： 3 实验地点： B407 实验日期： 2014.4.3 实验成绩： 批改教师：罗扬批改时间： 一、实验目的和要求 1、熟悉Microsoft SQL Server 2005系统环境，包括发展历史、版本与组件及新特性； 2、了解客户/服务器、浏览器/服务器体系结构； 3、掌握系统数据库对象及构成、SQL Server 2005的常用管理工具； 4、熟悉SQL Server 2005 Management Studio平台及组件。
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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。
【推荐】大数据文献综述
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015
任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用
目录 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入
库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等 信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业 务系统采集设备所收集的海量数据等 传统数据库和大数据的比较 现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时
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。
分布式系统导论实验报告
分布式系统导论 实验报告 实验（3）名称面向连接的流模式Socket 实验（4）名称三层C/S结构 实验人学号 1007XXX姓名 XXX 实验日期 2013年5月20日 报告完成日期 2013年5月21日 成绩指导教师签字 年月日
目录： 一、实验3面向连接的流模式Socket (2) 二、实验4三层C/S结构 (4) 2.1 任务一：通过无连接数据报socket实现C/S应用 (4) 2.2任务二：通过面向连接的流模式socket实现C/S应用 (6) 三、实验心得 (8)
一、实验3面向连接的流模式Socket 1、实验目标：尝试通过面向流模式的socket实现通信。 2、实验原理： 2.1、socket通常也称作"套接字"，用于描述IP地址和端口，是一个 通信链的句柄。应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求。Socket和ServerSocket类库位于https://www.360docs.net/doc/6616255256.html,包中。 ServerSocket用于服务器端，Socket是建立网络连接时使用的。 在连接成功时，应用程序两端都会产生一个Socket实例，操作这个实例，完成所需的会话。 2.2、面向连接的操作使用TCP协议.一个这个模式下的socket必须 在发送数据之前与目的地的socket取得一个连接.一旦连接建立了,sockets就可以使用一个流接口:打开-读-写-关闭.所有的发送的信息都会在另一端以同样的顺序被接收.面向连接的操作比无连接的操作效率更低,但是数据的安全性更高. 3、实验内容： 创建一个服务端的程序，以接受一个连接并用流模式socket接受一个消息。创建一个名为客户端程序。此程序可以请求一个连接，并使用流模式socket。 实验所用到的基本函数解释： 1)serverSocket(int port)指定的IP和端口创建一ServerSocket 对象 2)socket accept()服务端和客户端握手
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。
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 EMPLOYEE FNAME MINIT LNAME ESSN BDATE ADDRESS SEX SALARY SUPRESSN DNO DEPARTEMNT DNAME DNO MGRSSN MGRSTARTDA TE DEPT_LOCATION DNO DLOCA TION PROJECT PNAME PNUMER PLOCATION DNO WORKS_ON ESSN PNO HOURS DEPENDENT ESSN 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。类似地，PROJECT、DEPARTMENT和DEPT_LOCATIONS 都按部门编号进行水平分片，这些片段根据其相应的部门号分别存储在站点B 和部门C上，如图所示: EMPD5 FNAME MINIT LNAME ESSN SALARY SUPERSSN DNO John B Smith 123456789 30000 333445555 2 Franklin T Wong 333445555 40000 888665555 2 Ramesh K Narayan 666884444 38000 333445555 2 Joyce A English 453453453 25000 333445555 2
电商实验报告
《电子商务》实验报告一 开课实验室：电子商务实验室 学院班级学号姓名成绩 课程名称电子商务 实验项目 名称 网络检索工具的使用指导教师 一、实验目的 掌握利用网络检索工具检索商务信息的基本方法 二、实验内容 1、通过搜索引擎实现网络商务信息的采集。 2、通过图书馆专业数据库检索电子商务研究文献 三、实验步骤及要求 1、登录主要搜索引擎网站，如谷歌、百度，使用其高级检索工具检索： B2B、B2C、C2C、B2B2B、B2B2C网站的主要功能、类型、代表网站、发展现状、最新资讯。 2、登录校图书馆的专业期刊数据库，如：清华同方数据库、维普数据库、万方数据库使用检索工具检索下列资料：“我国农业电子商务的模式”“电子商务的盈利模式”。要求每个题目检索资料不少于十篇，并根据检索文献回答：（要求原创、每题不少于400字），在观点之后列出参考文献（至少10篇）。 （1）我国农业电子商务的模式有哪些？ （2）目前电子商务又有哪些新的盈利模式？ 3、登录并熟悉以下网站：（专科生不用作此题） 工业和信息化部网站 中国互联网信息中心 中国行业研究网 艾瑞市场咨询网 通过以上网站，查找我国电子商务发展相关的最新统计数据。 中国调查网 问道调查网 调查网 通过以上三个网络了解开展网上调查问卷的方法 四、注意事项： 1、利用搜索引擎检索商务信息时，选择恰当的关键词和检索组合，有助于得到较好的检索结果。 2、检索文献前，请先在专业数据库网站上下载阅读器。 3、格式要求： 字体：宋体小四 行间据：单倍 参考文献格式：1、作者“文章名”期刊名 ****年第几期 五、实验报告内容： 『一』答： 一、B2B网站
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。
数据库原理与应用实验报告
数据库原理与应用实验报告 课程名称： 指导教师： 学号： 姓名： 院系： 时间： 地点：
目录 实验一数据库的建设、修改与删除实验二基本表的创建、修改与删除实验三数据更新操作 实验四SQL数据查询与索引 实验五视图定义与管理 实验六数据库的安全性控制 实验七数据库的完整性控制
一、实验目的 （1）、巩固数据库的基础知识。 （2）、学会使用SQL Server创建数据库，并进行简单的管理工作。 （3）、掌握修改、分离和附加数据库的方法。 二、实验内容与步骤 （1）、SQL Server2000提供了哪几个基本服务？每个服务的作用是什么？ SQl Server2000提供的几种基本服务以及作用是： 1）MS SQL Server，一般的数据库功能都是由他提供，如文件管理、查询处理、数据储存等。2）DTC，是分布式事务处理协调器支持跨越两个或多个服务器的更新操作来保证事务的完整性。 3）SQL Server Agent,fuze SQl Server自动化工作，如果需要SQL Server在指定的时间执行某一个储存过程，就需要用到这个服务。 4）Search Service，是全文查询服务，负责全文检索方面的工作。 （2）、在安装完成之后，应至少先启动哪个服务？使用哪个工具来完成启动SQL Server2000服务的任务？ 应至少先启动SQl Server服务管理器，使用SQL Server企业管理器来启动SQL Server2000的服务任务。 （3）、SQL Server2000提供了哪些系统数据库？每个系统数据库的作用是什么？ SQL Server2000提供了6个系统数据库，他们分别是： 1）master数据库记录SQL Server的所有的系统级别的信息； 2）temdb数据库保存所有的临时表和储存管理过程； 3）model数据库是为用户创建数据库提供的模版； 4）msdb数据库公SQL Server代理程序调度警报和作业以及记录各种操作； 5）northwind和pubs是示例数据库。 （4）、一个数据库至少包含几个文件和文件组？ 一个数据库应至少包含一个数据库文件和一个事务日志文件。 一个数据库应至少包含一个文件组，即主文件组。 （5）、什么时候应当备份master数据库？ 1）在sql出现严重bug 2）在改变sql的根本配置候 3）在改变用户角色 4）在强制修改master数据库 （6）、欲在某SQL Server实例上建立多个数据库，每个数据库都包含一个用于记录用户名和密码的users表，如何操作才能快捷地建立这些表？ 把这个表建立在系统数据库model中 （7）、掌握SQL Server 2000常用的系统函数，并完成以下操作： 1)返回系统当前的日期和时间； select getdate(); 2)返回当前日期的年份； select year(getdate()); 3)返回字符串“weare abcgoo” select len('weare abcgood') as '字符串长度';
分布式数据库系统(1)
分布式数据库系统（1） 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、分布式数据库系统概述 1、概述一 分布式数据库（Distributed Database，DDB）是指数据分散存储在计算机网络中的各台计算机上的数据库。 分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）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 （数据库管理系统）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系统。 2、概述二 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，在保留传统数据库的数据模型和基本特征前提下，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。 另一方面，随着数据量越来越大，关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点。以NoSQL为代表的、具有高可扩展性、高并发性等优势的非关系型数据库快速发展；一时间市场上出现了大量的key-value（键－值）存储系统、文档型数据库等NoSQL数据库产品。NoSQL类型数据库正日渐成为大数据时代下分布式数据库领域的主力。 这种按分布式组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。
数据库原理B实验报告完整版1-3
实验一 认识DBMS系统 日期 2011-3-23一、实验目的 1．通过对某个商用数据库管理系统的使用，了解DBMS的工作原理和系统构架。 2．熟悉对DBMS的操作 3．搭建今后实验的平台 二、实验原理 企业管理器是SQL Server中最主要的工具，使用它基本上可完成SQL Server的所有管理操作，如数据库的创建和管理、数据表的创建和管理、数据库安全管理等，在本书第五课中将对其作详细介绍。 查询分析器主要用于创建和执行SQL命令，以完成数据库的查询和管理工作。查询分析器和企业管理器是SQL Server的两大主要工具。 服务管理器主要用于启动、暂停、停止和检查本地服务的状态。SQL Server提供如下服务： SQL Server服务：该服务提供管理服务器中的所有数据库、执行T-SQL程序、执行存储过程、处理分布式查询等服务。必须启动该服务，用户才能通过客户端访问SQL Server服务器中的数据。 SQL Server Agent服务：该服务用于执行作业、监视SQL Server以及激发警报。SQL Server Agent允许自动执行某些管理任务的服务，所以必须启动SQL Server Agent 服务，才能使本地或多服务器的管理任务自动运行。 Microsoft Search服务：提供SQL Server全文检索功能。 Distributed Transaction Coordinator服务：提供Microsoft分布式事务处理功能。 MSSQL Server OLAP Service服务：支持Analysis Services的各项功能，该服务在安装了支持Analysis Services才有。 三、实验仪器和设备 1. 计算机 2. SQL Server 2000 四、预习要求 复习已经讲过的SQL Server 2000的基本工具使用方法。
分布式数据库环境下的数据安全策略研究报告
题目分布式数据库环境下的数据安全策略研究
摘要 分布式数据库系统是与计算机网络相结合的一个系统，随着云计算技术的发展，分布式数据库结合分布式文件系统作为底层存储构架的应用越来越广泛。然而，就目前的形式来看，分布式数据库系统还存在着一些不安全因素，本文以分布式数据库系统的不安全因素为出发点，分析了分布式数据库系统所存在的一些不安全因素，进而提出了一些相应的防X措施。 关键词：分布式数据库,不安全因素，安全策略
Abstract Distributed database is a system which bines with the network system. With the development of cloud puting, distributed database which bines with distributed file system has been widely applied as the underlying storage architecture. However, at the present, there are still some insecurity in the distributed database system. This paper starts with the insecurity of the distributed database, analyzes the existence of the insecure factors，and then put forward some appropriate preventive measures. Keywords：distributed databases system, insecurefactors，security policy