第三章分布式数据库的设计

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分布式数据库系统设计

分布式数据库系统设计

分布式数据库系统设计分布式数据库系统是指将数据存储在多个独立的节点上,通过网络连接协同工作的系统。

设计一个分布式数据库系统需要考虑很多因素,包括数据分割与复制、一致性与并发控制、查询优化与分布式事务管理等等。

以下是一个分布式数据库系统设计的一般步骤以及涉及的关键问题。

1.数据分割与复制将数据分割成多个部分是分布式数据库系统设计的基础。

数据的分割可以按照水平划分或者垂直划分进行。

在水平划分中,每个节点负责一部分数据的存储和操作;在垂直划分中,每个节点负责一部分属性的存储和操作。

数据的复制可以提高系统的可用性和容错性,但同时也增加了数据一致性和更新的复杂性。

2.数据一致性与并发控制数据一致性是指分布式数据库系统中存储的数据在不同节点间保持一致。

实现数据一致性可以采用副本一致性协议,如Paxos、Raft等。

并发控制是指在多个用户对同一份数据进行读写操作时,保证数据的正确性和一致性。

并发控制可以采用分布式锁、多版本控制、乐观并发控制等方法。

3.查询优化与分布式事务管理查询优化是指将用户的查询语句转化为高效的执行计划进行查询操作。

在分布式数据库系统中,查询优化需要考虑数据的分布情况和网络延迟等因素。

分布式事务管理是指将多个操作视为一个整体进行提交或者回滚,保证数据的一致性。

分布式事务管理可以采用两阶段提交、三阶段提交等协议来实现。

4.容错与可扩展性容错和可扩展性是分布式数据库系统设计中最重要的考虑因素之一、容错能力表示系统在节点失效或者网络异常等情况下仍能正常运行并保持一致性;可扩展性表示系统能够方便地增加节点和处理更大的数据量和负载。

实现容错和可扩展性可以采用副本与备份、纠删码等方法来提高系统的可靠性和性能。

在实际的分布式数据库系统设计中,还需要考虑到系统的可用性、安全性、性能优化、数据备份与恢复、系统监控等方面的问题。

分布式数据库系统的设计需要综合考虑这些因素,权衡各种需求和限制条件,选择适合的技术和算法,以实现高效、可靠和安全的分布式数据库系统。

分布式数据库设计方案

分布式数据库设计方案

分布式数据库设计方案1.引言分布式数据库是一种将数据存储在多个节点上,并通过网络相互连接和通信的数据库系统。

它具备高可用性、高性能和可扩展性的特点,可以应对大规模数据存储和高并发访问的需求。

本文将介绍分布式数据库设计的一般步骤和具体方案。

2.设计步骤在设计分布式数据库时,需要进行以下几个步骤:2.1数据需求分析首先,需要对数据需求进行分析和建模。

这包括确定数据的类型、结构、大小和访问模式等。

通过分析数据的特点,可以选择适当的分布式数据库模型,如关系型、面向对象、文档型或键值型等。

2.2数据划分2.3数据复制为了提高系统的可用性和容错性,需要对数据进行复制。

数据复制的方式可以是主备复制、多备份复制或异步复制等。

同时,需要制定一致性协议来保证数据的一致性。

2.4数据路由和负载均衡设计合理的路由策略可以提高系统的查询性能和吞吐量。

可以通过数据分片或数据分区来实现路由,并使用负载均衡算法来将访问请求分配到不同的节点上。

2.5安全性和权限控制对于分布式数据库系统来说,数据的安全性是一个重要的考虑因素。

需要设计合适的安全策略,包括身份认证、访问控制和数据加密等,以保护数据的机密性和完整性。

2.6故障处理和恢复由于分布式数据库拥有多个节点,其中任何一个节点出现故障都可能影响整个系统的可用性。

所以,需要设计合适的故障处理和恢复机制,包括故障检测、故障转移和数据恢复等。

3.具体方案在设计分布式数据库时,可以基于开源的分布式数据库系统进行扩展和定制。

以下是一个基于Apache Cassandra的具体方案:3.1数据划分和复制基于Cassandra的环形数据划分方法,将数据根据主键哈希值划分到不同的节点上。

每个节点负责一部分数据的存储和处理。

为了提高系统的可用性和容错性,可以设置多个节点作为数据的备份节点。

3.2数据路由和负载均衡Cassandra使用一致性哈希算法来进行数据路由和负载均衡。

每个节点都有一个哈希值范围,负责处理哈希值在该范围内的数据。

分布式数据库系统的设计

分布式数据库系统的设计
21
2.3.3数据库片段的位置分配设计
水平分片情况
1 非冗余分配:将片段分配到访问次数最多的站点
2 所有得益站点:本站点的应用的检索访问费用总 比任何一个其他站点发出的应用对该片段进行更新 访问的费用要低 3 附加复制法:Dj表示片段Ri冗余度;Fi表示Ri在每 个站点都复制的得益
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2.3.3数据库片段的位置分配设计
10
2.2.2构造全局模式的解决方法
1 识别相似性 2 识别冲突:
命名冲突/域差异/定标差异/结构差异
3 处理操作期间的不一致性 4 经典解法是生成三个实体:
一个具有共同属性 另两个具有非相交属性
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2.2.3自底向上综合的一个示例
问题:
假设已存在两个飞机订票系统A和B,可供查询各自 班机的可用情况。二者有不同的概念模型。现需要将 这两个系统合为一个分布式数据库系统,以便从两个 公司的任一办公室能查询班机的可用情况。
2
2.1.1分布式数据库系统定义
分布式数据库系统中的数据是物理分布在用计算机网 络连接起来的各个站点上;每一个站点是一个集中式 数据库系统,都有自治处理的能力,完成本站点的局 部应用;而每个站点上的数据并不是互不相关的,它 们构成一个逻辑整体,统一在分布数据库管理下,共 同参与并完成全局应用,并且分布式数据库系统中的 这种“分布”对用户来说是透明的,也就是说,本地 与远程结合的“接缝”是被隐蔽的,用户几乎感觉不 到远程与本地结合的接缝的存在,即“一个分布式系 统应该看起来完全像一个非分布系统”。
垂直分片情况
假定把站点r上的关系R垂直分成两个片段Rs和Rt,并 将Rs和Rt分别分配在站点S和t,然后将应用分组并估算 它们的利益情况
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2.3.3数据库片段的位置分配设计

《分布式数据库原理与应用》课程教案

《分布式数据库原理与应用》课程教案

《分布式数据库原理与应用》课程教案第一章:分布式数据库概述1.1 课程介绍介绍分布式数据库课程的基本概念、目的和意义。

1.2 分布式数据库基本概念解释分布式数据库的定义、特点和分类。

1.3 分布式数据库系统结构介绍分布式数据库系统的常见结构及其组成。

1.4 分布式数据库系统的研究和发展概述分布式数据库系统的研究背景和发展历程。

第二章:分布式数据库的体系结构2.1 分布式数据库的体系结构概述介绍分布式数据库的体系结构及其功能。

2.2 分布式数据库的体系结构类型讲解分布式数据库的体系结构类型及其特点。

2.3 分布式数据库的体系结构设计原则探讨分布式数据库的体系结构设计原则和方法。

2.4 分布式数据库的体系结构实现技术分析分布式数据库的体系结构实现技术及其应用。

第三章:分布式数据库的数据模型3.1 分布式数据库的数据模型概述解释分布式数据库的数据模型及其重要性。

3.2 分布式数据库的分布式数据模型介绍分布式数据库的分布式数据模型及其特点。

3.3 分布式数据库的分布式数据模型设计方法讲解分布式数据库的分布式数据模型设计方法及其应用。

3.4 分布式数据库的分布式数据模型实现技术分析分布式数据库的分布式数据模型实现技术及其应用。

第四章:分布式数据库的查询处理4.1 分布式数据库的查询处理概述介绍分布式数据库的查询处理及其重要性。

4.2 分布式数据库的查询处理策略讲解分布式数据库的查询处理策略及其特点。

4.3 分布式数据库的查询优化技术分析分布式数据库的查询优化技术及其应用。

4.4 分布式数据库的查询处理实现技术探讨分布式数据库的查询处理实现技术及其应用。

第五章:分布式数据库的安全性与一致性5.1 分布式数据库的安全性概述解释分布式数据库的安全性及其重要性。

5.2 分布式数据库的安全性机制介绍分布式数据库的安全性机制及其特点。

5.3 分布式数据库的一致性概述解释分布式数据库的一致性及其重要性。

5.4 分布式数据库的一致性机制讲解分布式数据库的一致性机制及其特点。

分布式数据库系统设计

分布式数据库系统设计

分布式数据库系统设计分布式数据库系统是一种能够将数据分散存储在不同的计算机节点上,并通过网络互联的数据库系统。

相比传统的集中式数据库系统,分布式数据库系统具有更好的可扩展性、高可用性和性能优势。

本文将详细介绍分布式数据库系统的设计原理和关键技术。

一、分布式数据库系统的设计原理1.数据分片:分布式数据库系统将数据划分为多个片段,每个片段存储在不同的节点上。

数据分片的目的是使得数据能够分散存储并且能够并行处理。

通常采用哈希函数对数据进行分片,使得每个片段的负载均衡。

3.数据复制:分布式数据库系统中节点之间的数据复制是保证数据可用性和故障容忍性的重要手段。

常见的复制策略有主备复制、主从复制和多主复制等。

4.查询优化:分布式数据库系统需要考虑到节点之间网络传输的延迟和带宽限制,因此需要对查询进行优化。

常见的查询优化技术包括查询重写、查询推送、查询分析和索引优化等。

二、分布式数据库系统的关键技术1.数据一致性:在分布式数据库系统中,数据一致性是一个核心问题。

为了保证数据的一致性,可以采用强一致性和弱一致性两种策略。

强一致性保证了任意时刻多个副本之间的数据完全一样,但可能会导致网络延迟和可用性问题;而弱一致性则允许副本之间的数据不一致,但能够快速响应请求。

2.数据分片:数据分片是分布式数据库系统的重要组成部分。

通过将数据划分为多个片段,并在不同的节点上存储和处理,可以实现横向扩展和并行处理。

数据分片需要考虑到数据的均衡性、一致性和容错性等问题。

3.数据复制:数据复制是提高分布式数据库系统可用性和容错性的重要手段。

通过将数据复制到多个节点上,即使一些节点发生故障,系统依然能够提供服务。

数据复制需要解决数据一致性、复制延迟和数据冲突等问题。

4.多级缓存:多级缓存是分布式数据库系统提高读取性能的重要技术。

通过在各个节点上配置缓存,可以减少对底层存储的读取压力,提高读取性能。

多级缓存需要考虑到缓存一致性和缓存管理的问题。

分布式数据库管理系统的设计与优化

分布式数据库管理系统的设计与优化

分布式数据库管理系统的设计与优化第一章:引言随着数据量的增长和业务的复杂化,传统的中央化数据库管理系统(DBMS)面临着越来越多的挑战。

很多时候,中央化DBMS已经不能满足用户的需求,因此分布式数据库管理系统(DDBMS)开始逐渐成为研究的热点。

DDBMS是将数据分散存储在多个节点上的数据库系统,可以提高数据处理能力和容错性。

因此,本文将就DDBMS的设计和优化展开讨论。

第二章:DDBMS的架构设计DDBMS的主要思想是将数据划分为多个逻辑上的区域,每个区域可以存储在不同的物理节点上。

这种分布式的结构使得DDBMS可以获得更好的可扩展性和高可用性。

为了实现这个架构设计,需要以下技术支持:1. 数据分片技术。

将数据分成若干个分片,每个分片可以存储在不同的节点上。

2. 分片策略。

选择合适的分片策略可以有效地减少数据访问的网络通信量,提高系统的性能。

3. 事务管理。

在分布式环境下,事务的处理变得更加复杂。

例如,需要处理分布式事务的并发控制和事务恢复等问题。

第三章:DDBMS的优化策略DDBMS的性能瓶颈主要集中在数据访问的网络通信和性能瓶颈的节点。

因此,需要以下优化策略:1. 数据局部性原则。

将相邻分片或经常访问的数据物理上分布在同一个节点上,可以减少跨节点通信,提高查询效率。

2. 数据副本。

在分布式环境下,数据副本可以提供更好的容错性和可用性。

但是需要注意的是,数据副本会增加系统的存储开销,通过权衡需要找到一个合适的方案。

3. 查询优化。

通过优化查询计划、索引、缓存和查询重写等技术来提高查询效率,减少数据访问的网络通信量。

4. 负载均衡。

负载均衡是分布式数据库系统中重要的优化策略之一。

在DDBMS中,需要将数据均衡地分布到各个节点上,以实现负载均衡。

第四章:DDBMS的应用场景DDBMS广泛应用于大型互联网公司和企业的分布式系统中。

在以下场景中,DDBMS可以表现出良好的性能和可扩展性:1.海量数据的存储和查询。

分布式数据库设计方案

分布式数据库设计方案

分布式数据库设计方案1.数据划分数据划分是指将数据分散存储在多个节点上的过程。

在分布式数据库设计中,可以使用水平划分和垂直划分两种方式。

水平划分是指按照数据行进行划分,将不同行的数据存储在不同的节点上;垂直划分是指按照数据列进行划分,将不同列的数据存储在不同的节点上。

合理的数据划分可以提高系统的并发性和扩展性。

2.数据复制数据复制是指将数据在多个节点之间进行同步的过程。

在分布式数据库中,可以通过复制机制实现数据的冗余存储和高可用性。

常用的数据复制技术有主从复制、多主复制和链式复制等。

主从复制是指将一个节点作为主节点,其他节点作为从节点,主节点负责写操作,从节点负责读操作;多主复制是指多个节点都可以进行写操作,数据会根据一致性协议进行同步;链式复制是指节点之间通过链式关系进行数据同步。

3.数据同步数据同步是指多个节点之间保持数据一致的过程。

在分布式数据库中,由于数据在多个节点之间分散存储,节点之间需要进行数据同步以保持一致性。

常用的数据同步技术有同步复制和异步复制两种方式。

同步复制是指在所有节点完成写操作之前,必须等待所有节点完成同步,确保数据的一致性;异步复制是指写操作完成后,节点之间会异步进行数据同步,可能存在数据不一致的风险。

4.负载均衡负载均衡是指合理分配和调度系统资源,使系统能够处理更多的请求,并且保持系统的可用性和稳定性的过程。

在分布式数据库设计中,负载均衡可以通过数据划分和数据复制来实现。

数据划分可以将不同的读写请求分散到不同的节点上,提高系统的并发性;数据复制可以实现数据的冗余存储,减少单点故障的风险。

5.容灾备份容灾备份是指在系统发生故障时,能够及时恢复数据并保持系统的可用性。

在分布式数据库设计中,容灾备份可以通过数据复制和数据备份来实现。

数据复制可以保证数据的冗余存储,当一些节点发生故障时,可以切换到其他节点;数据备份可以定期将数据进行备份,当系统发生灾难性故障时,可以及时恢复数据。

分布式数据库设计方案

分布式数据库设计方案

分布式数据库设计方案摘要:分布式数据库是一种将数据分散存储在多个节点上的数据库系统,它具有高扩展性、高可用性和高性能的特点。

本文将介绍分布式数据库的基本概念,并提出了一种针对分布式数据库的设计方案,以满足现代大规模应用的要求。

一、引言在传统的集中式数据库系统中,所有的数据都集中存储在一台主机上,这种架构在处理大量数据和高并发请求时存在一些限制。

为了解决这一问题,分布式数据库应运而生。

分布式数据库将数据分散存储在多个节点上,通过网络连接这些节点进行数据的共享和处理,从而提高系统的可扩展性、可用性和性能。

二、分布式数据库的基本概念1. 数据分片数据分片是指将数据分成多个部分存储在不同的节点上,每个节点存储一个或多个分片。

通过将数据分片存储在多个节点上,可以提高系统的吞吐量和并发处理能力。

2. 数据复制数据复制是指将数据库中的数据副本存储在多个节点上。

通过在多个节点上存储数据的副本,可以提高系统的可用性和容错能力。

当某个节点失效时,可以通过其他节点上存储的数据副本进行恢复。

3. 数据一致性数据一致性是指分布式数据库系统中的数据副本在不同节点上的值是相同的。

为了保持数据的一致性,分布式数据库需要采用一定的同步协议和机制,确保在数据写入时,所有相关的数据副本都被更新。

三、分布式数据库的设计方案1. 数据分片策略在设计分布式数据库时,首先需要考虑的是数据的分片策略。

常见的数据分片策略有哈希分片、范围分片和基于虚拟节点的分片等。

哈希分片将数据根据其哈希值进行分片,范围分片将数据根据其值的范围进行分片,而基于虚拟节点的分片通过引入虚拟节点将数据均匀地分散在多个节点上。

2. 数据复制策略数据复制策略是确定数据复制的方式和副本数目。

常见的数据复制策略有主从复制和多主复制。

主从复制将一个节点作为主节点,其他节点作为从节点,主节点负责处理数据的写入,从节点负责复制主节点上的数据副本。

多主复制允许多个节点同时对数据库进行写操作,通过协调机制来保证数据的一致性。

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分布式数据库系统原理与应用
DDBS设计内容
全局模式设计 分片和分布
局部数据库设计 DDB设计
各个应用的原发站点 DDBS设计
相关应用需求
各个应用在每个站点的激活频率
各个应用对要求访问数据对象的 访问次数、类型和统计分布 应用设计
分布式数据库系统原理与应用
DDBS设计目标
尽量减少通信次数和通信量,90/10准则
分布式数据库系统原理与应用
分片的定义
分片的原则
完备性 如果全局关系R划分的片段为R1,R2,…,Rn,则对于R 中任意数据项d(dR),一定存在dRi(1in)。 可重构性 如果全局关系R划分的片段为R1,R2,…,Rn,则存在 关系运算,使得R=R1R2…Rn。 不相交性 如果全局关系R水平划分的片段为R1,R2,…,Rn,则 任意两个不同的片段的交集为空,即RiRj=(ij, 1in, 1jn)。
分布式数据库系统原理与应用
水平分片的设计
水平分片的表示 水平分片实际上是关系的选择操作,因此,用选择操作σ表示, 选择条件为分片谓词q,则R的片段可表示为 : σq(R)。 例: E1= σDno=201(EMP) SQL:SELECT * FROM EMP WHERE DNO=201 E2= σDno=202(EMP) SQL:SELECT * FROM EMP WHERE DNO=202 E3= σ Dno〈〉201 AND Dno〈〉202(EMP) SQL:SELECT * FROM EMP WHERE Dno〈〉201 AND Dno〈〉202
SALARY 1500 1400 800
DNO 201 202 203
按下面分片条件进行分段: E1:满足(Dno=201)的所有分组; E2:满足(Dno=202)的所有分组; E3ห้องสมุดไป่ตู้满足(Dno〈〉201 AND Dno〈〉202 ) 的所有分组。
分布式数据库系统原理与应用
水平分片的设计
将关系EMP分成了三个子关系, ENO 部门编号Dno等于201的元组 001 (E1)、部门编号Dno等于 002 202的元组(E2)和其他元组 003 (E3)。 分片属性:部门编号Dno 分片条件: E1: 001 E1:Dno=201 E2:Dno=202 E2: 002 E3:Dno〈〉201 AND Dno〈〉202 E3: 003
分布式数据库系统原理与应用
分片的定义
分片设计过程 分片过程是将全局数据进行逻辑划分和实际物理分配的过程。全局数 据由分片模式定义分成各个片段数据,各个片段数据由分配模式定义 存储在各场地上。分片过程如下图所示。
GDB FDB
分片模式
GDB : 全 局 数 据 库 (Global DB) FDB : 片 段 数 据 库 ( Fragmentation DB ) PDB : 物 理 数 据 库 (Physical DB)
分片的定义
分片设计过程说明
GDB=∑FDBi 表示全局数据库是划分的多个片段数据库 的集合。 F(GDB)=FDB 〈≡〉 F-1(FDB)=GDB F():表示分片模式映射函数,F-1()表示分片模式的反映射函数。 即全局数据库经分片模式映射函数得到全局数据的各个片段,相反, 所有片段经分片模式反映射函数得到全局数据。 P(FDB)=PDB 〈≡〉 P-1(PDB)=FDB P():表示分配模式映射函数,P-1()表示分配模式的反映射函数。 即片段数据库经分配模式映射函数得到物理数据库,相反,物理数 据库经分配模式反映射函数得到片段数据库。
Top_Down: 适于新设计一个数据库系统。 (designed from scratch) Bottom-UP: 已存在许多数据库系统,并将 它们集成为一个数据库。典型的数据集成的研 究。
本课程侧重 top-down 设计中存在的关键 技术。
分布式数据库系统原理与应用
两种设计策略
Top-down 设计过程 基于五步递归实现: 1. 需求分析(Requirement analysis) 2. 概念设计、视图集成、E-R 表示、转换到关 系模式 3. 分布设计、数据分片和分配 4. 物理设计 5. 性能调优(Tuning)
分布式数据库系统原理与应用
分片的定义
分片的原则
在构成分布式数据库系统时,设计者必须考虑数据如何分布 在各个场地上,即全局数据如何进行逻辑划分和物理分配问 题。哪些数据需分布存放、哪些数据不需要分布存放、哪些 数据需要复制等,对系统进行全盘考虑,使系统性能最优。 但无论如何进行分片,必须遵循下面原则: 完备性:所有全局数据必须映射到某个片段上。 可重构性:所有片段必须可以重新构成全局数据。 不相交性:划分的各片段所包含的数据不允许相同。
分布式数据库系统原理与应用
水平分片的设计
水平分片的定义 水平分片是将关系的元组集划分成若干不相交的子集。每个水平片段 由关系中的某个属性上的条件来定义,该属性称为分片属性,该条件 称为分片条件。
定义 设有一个关系 R , {R1 , R2 , … , Rn} 为 R 的子关系的集合,如果 {R1,R2,…,Rn}满足以下条件,则称其为关系 R的水平分片,Ri 称为R的一个水平片段。
(1)R1,R2,…,Rn与R具有相同的关系模式 (2)R1∪R2∪…∪Rn=R (3)Ri∩Rj =Φ (i≠j,1≤i≤n)
分布式数据库系统原理与应用
水平分片的设计
例如:设有雇员关系 EMP{ENO, ENAME, SALARY, DNO}
ENO 001 002 003
ENAME 张三 李四 王五
总公司
网络
分公司2
分公司2为场地2,职工关系为EMP2
EMP=EMP0+EMP1+EMP2为全局数据
分布式数据库系统原理与应用
分片的定义
数据分布要求 方案1:公司总部保留全部数据。 方案2:各单位只保留自己的数据。 方案3:公司总部保留全部数据,各分公司只保留自己单位的数据。 系统采用以上不同方案,对应需求不同的数据分配方案。如:
分布式数据库系统原理与应用
分片的定义
分片的作用
减少网络传输量。如:采用数据复制,可就近访问所需信息。需
频繁访问的信息分片存储在本地场地上。 增大事务处理的局部性。局部场地上所须数据分片分配在各自的 场地上,减少数据访问的时间,增强局部事务效率。 提高数据的可用性和查询效率。就近访问数据分片或副本,可提 高访问效率。同时当某一场地出故障,若存在副本,非故障场地上 的数据副本均是可用的。保证了数据的可用性、数据的完整性和系 统的可靠性。 使负载均衡。减少数据访问瓶颈,提高整个系统效率。
分布式数据库系统原理与应用
两种设计策略-Top-down
需求分析 概念设计
系统需求说明书 视图设计
全局概念模式
外部模式定义
分布设计 局部概念模式 物理设计
局部物理模式
调优
分布式数据库系统原理与应用
两种设计策略-Bottom-up
源于多数据库应用
GCS Integrator InS 1 Translator 1 InS 2 Translator 2 … … InS n Translator n
本地性或近地性
90%的数据在本地站点得到
分片和分布方案(本地和远程访问次数)择优
DDBS 设计目标 控制数据适当冗余
冗余增加了可靠性、可用性,提高了效率
维护数据一致性开销增加 各站点可以分担整个工作任务
工作负荷分布
本地性降低
存储能力和费用
分布式数据库系统原理与应用
两种设计策略
Top_Down和 Bottom-UP应用场合
第三章分布式数据库的设计
分布式数据库系统原理与应用
内容简介
在系统设计中,最基本问题就是分布式数据库的分布问题,即如 何对分布式数据库进行逻辑划分和实际物理分配。数据的逻辑划 分称数据分片。本章主要针对数据分布进行介绍,以关系数据库 为例来说明。 两种设计策略( Top-down 和 Bottom-up ) 分片的定义 水平分片 水平分片的设计 垂直分片的设计 分片的表示方法 分配设计
关系
属性或元组
根据需要进行相应的分片
分布式数据库系统原理与应用
分片的定义
分布透明性
透明性:指对用户和高层系统隐蔽具体实现细节。 分布透明性指分片透明性、分配透明性和局部映 射透明性。 分片透明性:指用户不必考虑数据属于哪个片段。 分配透明性:指用户不必考虑各个片段的存储场 地。 局部映射透明性:用户不必考虑数据的局部存储 形式。
分配模式 PDB
分布式数据库系统原理与应用
分片的定义
分片模式:定义从全局模式到片段模式的映射关系。 分配模式:定义从片段模式到物理模式的映射关系。 1:N时为复制;1:1时为分割。
R1 R2 R1 R R2 R3 全局关系 片段 R3 场地2 R2 R3 场地3
场地1
副本
分布式数据库系统原理与应用
ENAME 张三 李四 王五 SALARY 1500 1400 800 DNO 201 202 203
张三
1500
201
李四
王五
1400
1200
202
203
分布式数据库系统原理与应用
水平分片的设计
根据水平分片定义,满足: E1,E2,E3和EMP关系模式相同; E1∪E2∪E3=EMP E1∩E2=Φ,E1∩E3=Φ, E2∩E3=Φ 因此,E1、E2和E3是EMP的水平分片。
分布式数据库系统原理与应用
分片的定义
定义
片段(Fragment):是分布式数据库中数据的存储单位。 分片(Fragmentation):对全局数据的划分。
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