分布式数据库在商业供应链系统中的应用_王雪立
分布式数据库在商业供应链系统中的应用
经 营 以 及 集 团化 管 理 的 模 式 ，提 出 了在 商 业供 应 链 系统 中 采 用 分 布 式 数 据 库 的 结 构 设 计 方 案 ，对 供 应 链 系统 的数 据 库 体 系 进 行 了分 析 ， 在 数 据 库设 计 过 程 中的 一 些 关键 问题 进 行 探 讨 并 给 出 了解 决 方 法 。 Ｏ ａｌ９ 数 据 库 系 统 为 例 ， 绍 了采 用 对 以 ｒｃ ｉ ｅ 介 增量 复制 、 组 、 连接技 术 ， 行数 据 复制 、 决数据 冲 突以及 进行 查询优化 的实现方 法 。 分 半 进 解 关 键 词 ： 布 式 数 据 库 ； 供 应 链 管 理 系统 ； 数 据 库 复 制 ； 数 据 冲 突 ； 查 询 优 化 分
分布式数据库在电子商务领域中的应用案例(系列五)
分布式数据库在电子商务领域中的应用案例随着电子商务的高速发展，越来越多的企业开始关注分布式数据库的应用，以提高系统性能和可靠性。
本文将介绍一些分布式数据库在电子商务领域中的应用案例，并分析其优势和挑战。
一、案例一：云商平台的订单管理系统云商平台是一个集多家商家和消费者于一体的综合性电子商务平台。
为了满足不同商家的需求，订单管理系统需要支持高并发、高可用和分布式的特性。
因此，分布式数据库成为最佳选择。
通过将订单数据分散存储在多个数据库节点上，可以提高系统的读写性能。
同时，通过数据的冗余备份和分布，可以实现高可用性，即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以正常工作，不会影响到整个系统的运行。
然而，在实施分布式数据库时也需注意一些挑战。
首先，由于数据分布在不同节点上，数据的一致性和一致性维护成为主要问题。
其次，跨节点的事务处理也需要更加复杂的处理方式来保证正确性和完整性。
因此，在设计和实现过程中，需要充分考虑这些挑战。
二、案例二：大型电商平台的用户管理系统大型电商平台拥有海量的用户数据，用户管理系统需要能够高效地处理用户的注册、登录和个人信息修改等操作。
为了满足这些需求，分布式数据库成为不可或缺的工具。
通过将用户数据分布在多个数据库节点上，可以提高读写性能和并发处理能力。
此外，由于用户数据的重要性，分布式数据库的冗余备份机制也能够为系统提供高可靠性和容错能力。
然而，分布式数据库的广泛应用也带来了一些新问题。
例如，如何保证用户数据的一致性和安全性，如何进行跨节点的查询和分析等。
解决这些问题需要设计和实现复杂的分布式算法和策略，需要系统工程师具备高度的专业知识和技术能力。
三、案例三：物流管理系统的数据存储与分析电子商务中的物流管理起着至关重要的作用。
为了提高物流效率和准确性，物流管理系统需要能够存储和分析大量的物流数据，并根据数据进行智能决策。
分布式数据库的应用可以解决大数据量和高并发的挑战。
通过将物流数据分布在多个节点上，可以提高系统的读写性能和并发处理能力。
分布式数据库在物流业务中的应用案例(系列七)
分布式数据库在物流业务中的应用案例随着物流业务的不断发展和智能化的推动，数据处理和管理的需求变得日益迫切。
传统的数据库系统往往面临着扩展性和性能方面的挑战，而分布式数据库系统则提供了一个解决方案。
本文将通过介绍分布式数据库在物流业务中的一些应用案例，探讨其优势和使用场景。
一、数据分布与管理物流业务通常涉及多个环节和多个参与方，如供应商、仓储商和配送商等。
每个参与方都会产生大量的数据，包括订单信息、库存情况和配送记录等。
传统的集中式数据库往往难以应对多方数据的处理和管理，而分布式数据库则可以将数据分布到不同的节点上，实现数据的并行处理和管理。
比如，供应商和配送商可以分别管理自己的数据节点，通过分布式数据库系统进行数据的共享和协同处理，提高整体的效率和准确性。
二、数据的可扩展性在物流业务中，数据量可谓庞大而繁杂。
传统的数据库系统往往面临着存储和处理大规模数据的问题，而分布式数据库则可以根据需求进行水平扩展，将数据分散存储在多个节点中，并行处理。
例如，在处理订单信息时，分布式数据库可以将订单数据根据地区或者时间进行划分，分配给不同的节点进行处理，从而提高系统的处理能力和响应速度。
三、数据的高可用性和容灾性物流业务对于数据的实时性要求较高，尤其是订单的跟踪和配送过程中的信息。
传统的单点故障和数据丢失风险会导致物流业务中断和信息不准确，而分布式数据库系统通过多节点的冗余和数据复制，可以提供高可用性和容灾性。
当某个节点发生故障时，其他节点可以接管其功能，从而确保业务的连续性和数据的完整性。
四、数据的安全性和权限控制在物流业务中，数据的安全性和权限控制尤为重要。
供应商和配送商等不同参与方拥有不同的数据访问权限，需要确保数据只能被授权的用户访问。
传统的数据库系统往往无法满足这一需求，而分布式数据库系统可以通过细粒度的权限控制和加密技术，确保数据的安全性。
同时，由于数据分布在多个节点上，即便某个节点遭到攻击，其他节点的数据仍然是安全的。
分布式数据库在物流业务中的应用案例(系列五)
分布式数据库在物流业务中的应用案例随着互联网和信息技术的发展，物流业务也进入了数字化转型的时代。
分布式数据库作为一种新兴的数据存储和管理技术，为物流业务带来了许多便利和优势。
本文将从实际应用案例的角度，探讨分布式数据库在物流业务中的应用。
一、物流行业现状与挑战物流行业是现代经济的重要组成部分，但也面临着诸多挑战。
首先，物流行业的数据量庞大，涉及到各种信息的收集、处理和传递。
其次，物流业务的时效性和准确性对信息处理能力有着极高的要求。
再次，物流业务的多样性和复杂性使得信息的整合和共享变得困难。
因此，如何有效地管理和利用这些数据成为了物流企业需要解决的问题。
二、分布式数据库的特点分布式数据库是一种将数据存储和处理分布在多个节点上的数据库系统。
它具有以下几个特点：首先，分布式数据库能够实现高可扩展性，可以根据需求增减节点来提高系统的性能和容量。
其次，分布式数据库通过数据分片和复制机制降低了单点故障的风险，提高了系统的可靠性。
此外，分布式数据库还具有数据分布灵活、负载均衡、高性能等优点，适合应对物流业务中大数据量和高并发性的要求。
三、分布式数据库在物流企业中的应用案例1. 货物跟踪和追踪在物流业务中，货物的跟踪和追踪是一个非常重要的环节。
通过分布式数据库，物流企业可以将货物的位置、状态、运输轨迹等信息实时上传到数据库，并提供给相关的利益相关方查询。
这不仅提高了物流企业的服务质量，也增加了客户对物流企业的信任和满意度。
2. 供应链管理分布式数据库可以用于整合物流企业与供应商、生产商等各环节的数据，并实现实时共享和交互。
通过分布式数据库，物流企业可以实时了解供应链上的信息流，对供应、生产、配送等环节进行协调和优化。
例如，当某个节点出现问题时，物流企业可以通过分布式数据库迅速调整计划、改善整体效率。
3. 数据分析和决策支持物流业务中产生的海量数据对于企业的决策和规划具有重要意义。
通过分布式数据库，物流企业可以将各个节点上的数据集中管理，并进行有效的数据分析。
分布式数据库在电子商务领域中的应用案例(系列九)
分布式数据库在电子商务领域中的应用案例随着电子商务的发展和普及，越来越多的企业开始将业务转向在线平台。
电子商务的主要特点之一是大量的数据处理和存储需求。
然而，传统的数据库模型在处理大规模数据时面临着性能瓶颈和可扩展性问题。
为了应对这一挑战，分布式数据库逐渐成为电子商务领域的首选解决方案。
在本文中，我们将介绍几个实际应用案例，展示分布式数据库在电子商务领域中的优势和价值。
1. 案例一：多地仓库管理传统的电子商务平台通常会有多个仓库，以便更好地满足用户的需求。
然而，当订单量增加时，单一数据库的处理能力无法跟上需求，常常导致系统崩溃或响应时间变慢，给用户带来不良体验。
分布式数据库的应用可以解决这个问题。
例如，某家大型电商平台采用了分布式数据库技术，在不同地区的仓库建立了分布式节点。
这样一来，每个地区的仓库都有自己的数据库节点，负责本地区订单的管理和处理。
通过数据的分片和分布，系统的负载被均匀分散，可以同时处理多个地区的订单，提高了整体的处理能力和稳定性。
2. 案例二：用户数据管理电子商务平台需要对用户进行管理，包括注册信息、购买历史、偏好等数据的存储和处理。
传统的数据库模型在面对大量用户数据时可能会出现性能问题。
为了解决这个问题，一个在线零售商选择了分布式数据库来管理其用户数据。
他们将用户数据分片存储在不同的节点上，每个节点负责管理一部分用户数据。
这种架构提高了系统的并发处理能力，减少了单点故障的风险，并且在用户数据访问方面具有良好的扩展性。
此外，他们还利用分布式数据库的分布式事务处理能力，保证了用户数据的一致性和可靠性。
3. 案例三：秒杀活动的支持在电子商务中，秒杀活动是常见的促销方式之一。
然而，高并发的访问和大规模的数据处理对数据库系统提出了很大的挑战。
为了应对这一挑战，一家在线购物平台选择了分布式数据库来支持其秒杀活动。
他们通过分片和副本的方式，将商品库存和订单数据存储在多个节点上。
在秒杀活动期间，每个节点都可以独立地处理用户的请求，大大提高了系统的并发处理能力和稳定性。
分布式数据库技术在大型企业系统中的应用
分布式数据库技术在大型企业系统中的应用在当今信息爆炸的时代，大型企业系统处理海量数据成为一项挑战。
为了应对这一挑战，分布式数据库技术作为一种有效的解决方案得到了广泛的应用。
本文将探讨分布式数据库技术在大型企业系统中的应用，并分析其优势和挑战。
首先，我们来了解一下分布式数据库技术的基本概念。
分布式数据库是指数据库系统在多个服务器上进行数据存储和处理的一种技术。
通过将数据分散存储在不同的服务器上，可以实现数据的并行处理，提高系统的性能和可伸缩性。
在大型企业系统中，数据量通常非常庞大，传统的集中式数据库往往难以满足系统的需求。
而分布式数据库技术可以将数据分散在不同的服务器上，通过并行处理加快数据的查询和更新速度，从而提升系统的响应能力。
此外，由于数据存储在多个服务器上，分布式数据库具备更好的容错性，当某个服务器发生故障时，系统依然可以正常运行。
这对于大型企业系统来说，保证数据的可靠性和稳定性至关重要。
另一个分布式数据库技术的优势是其可伸缩性。
随着企业规模的扩大和业务的增加，数据量也会不断增加。
传统的集中式数据库在扩容时往往需要付出较大的成本和风险。
而分布式数据库技术可以通过增加服务器的数量来实现扩容，具备良好的可伸缩性。
这对于大型企业系统来说，可以降低系统的维护成本，并且更好地应对业务的变化。
除了以上优势，分布式数据库技术还可以提供更好的地理分布性。
对于大型跨国企业来说，数据存储和处理的地点非常重要。
分布式数据库可以将数据存储在离用户最近的服务器上，提高数据的访问速度和用户体验。
同时，通过合理设计数据复制和同步机制，可以实现数据的全球一致性，确保多地数据的一致性和可用性。
然而，尽管分布式数据库技术具备许多优势，但也面临一些挑战。
首先，分布式数据库的设计和部署需要更高的技术水平和成本投入。
相比传统的集中式数据库，分布式数据库需要处理更加复杂的数据一致性、并发控制和故障处理等问题，这对于企业来说是一个挑战。
分布式数据库在电子商务领域中的应用案例(系列一)
分布式数据库在电子商务领域中的应用案例随着互联网发展的飞速，电子商务已经成为了人们购物的主要方式之一。
电子商务的快速发展对数据库技术提出了更高的要求，尤其是对数据存储和数据处理的效率要求更高。
分布式数据库应运而生，成为电子商务领域中的一项重要技术。
本文将通过几个应用案例来探讨分布式数据库在电子商务领域中的应用。
第一应用案例：淘宝双十一大促销淘宝作为国内最大的电子商务平台之一，每年的双十一大促销活动都能引爆整个网络。
在如此巨大的流量面前，传统的集中式数据库已无法承受如此高的并发访问量。
而分布式数据库的优势在这个时候就显示出来了。
淘宝采用了分布式数据库来处理用户的查询请求，将用户的购物车、订单、支付等数据分散存储在不同的节点上，大大提高了系统的并发处理能力，确保了交易的顺利进行。
而且，分布式数据库还能实现数据冗余备份，一旦某个节点发生故障，系统可以自动切换到其他节点，保证了数据的可靠性和可用性。
第二应用案例：京东海外跨境电商随着中国制造的全球影响力不断扩大，越来越多的中国电商平台开始进军海外市场。
京东作为中国第二大电商平台，也积极拓展海外市场。
然而，海外市场的规模庞大，用户量巨大，对于数据库的要求也更高。
为了应对这一挑战，京东采用了分布式数据库技术。
分布式数据库可以将京东在不同国家的仓库、物流信息、用户数据等分散存储在不同的节点上，实现跨地域的数据访问和交互。
这不仅提升了系统的性能和可扩展性，还提供了更好的用户体验。
第三应用案例：亚马逊个性化推荐作为全球最大的电子商务平台之一，亚马逊一直以来都以个性化推荐而闻名。
亚马逊的个性化推荐系统可以根据用户的历史购买记录、浏览行为等数据，为用户提供个性化的商品推荐。
而这个庞大的推荐系统离不开强大的分布式数据库支撑。
分布式数据库能够存储和处理海量的用户数据，并快速响应用户的查询请求。
同时，分布式数据库还能实现实时数据分析和挖掘，为个性化推荐提供数据支撑。
通过分布式数据库技术，亚马逊成功实现了个性化推荐，为用户提供了更好的购物体验，也提高了销售转化率。
分布式数据库在零售业中的应用案例(系列九)
分布式数据库在零售业中的应用案例引言：随着科技的发展和互联网的普及，零售业正不断面临着新的挑战和机遇。
为了在激烈的市场竞争中取得优势，许多零售企业开始应用分布式数据库技术，以提高数据处理的效率、安全性和可扩展性。
本文将介绍几个零售业中成功应用分布式数据库的案例，并探讨其优势和应用前景。
案例一：顾客行为分析一家大型零售企业利用分布式数据库技术，实现了对顾客行为的实时分析。
通过在分布式数据库中存储顾客的购买记录、浏览记录、搜索记录等数据，该企业可以实时监控顾客的消费偏好、购买决策过程等信息。
基于这些数据，企业可以进行个性化的推荐、定制化营销和库存管理，从而提高销售额和顾客满意度。
同时，分布式数据库的可扩展性和高可用性也确保了大量数据的快速处理和存储，保证了顾客行为分析系统的高效运行。
案例二：供应链管理另一家零售企业利用分布式数据库技术，优化了供应链管理流程。
通过将不同供应商的数据存储在分布式数据库中，企业可以实时跟踪供应链的各个环节，包括供应商的库存情况、运输状态、交接流程等。
这样，企业可以及时发现潜在问题并采取相应措施，从而实现供应链的高效、稳定和可持续发展。
此外，分布式数据库还可以提供实时的数据备份和灾备机制，确保供应链管理系统的数据安全。
案例三：线上线下一体化零售业普遍面临着线上线下一体化的挑战，如何实现线上线下数据的无缝对接成为企业关注的焦点。
通过应用分布式数据库技术，一些零售企业成功地实现了线上线下数据的整合和共享。
分布式数据库中存储了线上线下销售数据、用户数据、交易数据等，这可以让企业实时了解线上线下销售状况、顾客购物偏好等信息。
以此为基础，企业可以做出更加精准的决策，为线上线下顾客提供一致的购物体验，提高销售效率和顾客满意度。
结论：分布式数据库在零售业中的应用越来越被重视，它为零售企业提供了高效、可靠和安全的数据存储和处理方案。
基于分布式数据库技术，零售企业可以实现顾客行为分析、供应链管理的优化，以及线上线下一体化的无缝对接。
分布式数据库在零售业中的应用案例(系列五)
分布式数据库在零售业中的应用案例随着科技的不断发展，零售业正在经历一场革命性的转型。
传统零售业面临着诸多挑战，如供应链管理、库存控制、客户需求预测等。
在这个时代，分布式数据库成为了零售业的一剂良药，以其强大的性能和灵活性，在提高运营效率、改善用户体验方面发挥着重要的作用。
一、基于分布式数据库的大规模商品库存管理对于零售商来说，一个完善的商品库存管理系统至关重要。
传统的中心化数据库可能面临着容量不足、响应时间慢等问题。
而采用分布式数据库架构可以解决这些问题。
通过将数据分散存储在多个服务器上，分布式数据库可以提供更高的容量和更快的读写速度。
此外，分布式数据库的容错性也更强，即使某一节点出现故障，系统依然能够保持正常运行。
在实际应用中，一家大型零售商使用分布式数据库进行商品库存管理是一种有效的解决方案。
该零售商将库存数据分布在多个服务器上，通过数据分片和复制等技术，确保数据安全性和高可用性。
当然，为了保证数据的一致性，分布式数据库提供了强大的事务支持，不会出现数据丢失或冲突的现象。
二、基于分布式数据库的实时销售数据分析零售商需要根据实时数据来进行市场调研、销售预测和运营决策。
传统的数据库可能无法满足高并发的实时查询需求。
而采用分布式数据库可以有效解决这个问题。
分布式数据库可以将数据分散存储在各个节点中，并通过并行处理的方式加快查询速度。
此外，分布式数据库还可以根据需求动态扩展节点，提高系统的处理能力。
一家跨国连锁超市作为实时数据分析的典型案例。
该超市使用分布式数据库对销售数据进行实时监控和分析。
通过将数据分散存储在多个地理位置的服务器上，分布式数据库可以快速获取和处理海量的销售数据。
通过对数据的实时分析，超市可以及时调整商品定价、调整供应链和优化营销策略。
三、基于分布式数据库的个性化推荐系统个性化推荐已成为零售业的一项重要战略。
传统的中心化数据库可能无法满足海量用户的个性化需求。
而采用分布式数据库可以解决这个问题。
分布式数据库在电子商务领域中的应用案例(系列十)
分布式数据库在电子商务领域中的应用案例近年来，随着电子商务行业的快速发展，分布式数据库在电子商务领域中的应用也越来越广泛。
分布式数据库是一种将数据分布在多个物理位置,并在不同计算机网络间进行数据通信和处理的数据库系统。
它通过将数据分散存储在不同的节点上，以提高数据的可用性、冗余度和系统的扩展性。
接下来，我们将通过几个实际案例来探讨分布式数据库在电子商务领域中的应用。
案例一：电子商务平台的订单管理系统在电子商务平台中，订单管理系统是至关重要的一环。
通过分布式数据库，平台可以将订单数据存储在不同的节点上，以提高数据的可用性和系统的容错性。
例如，当某个节点发生故障导致数据不可用时，系统可以自动切换到其他节点上的备份数据，确保订单管理系统的正常运行。
同时，分布式数据库还可以提供强大的事务处理能力，确保订单数据的一致性和完整性。
案例二：电商企业的用户管理系统对于电商企业来说，用户管理是至关重要的一项任务。
分布式数据库可以帮助电商企业实现用户数据的分散存储和高效管理。
通过将用户数据分布在不同的节点上，可以大大提高系统的性能和扩展性。
同时，分布式数据库还可以实现数据的备份和恢复，以防止用户数据的丢失和损坏。
例如，当某个节点发生故障时，系统可以自动将用户数据恢复到其他节点上，确保用户管理系统的正常运行。
案例三：电商平台的商品库存管理系统商品库存管理是电商平台不可或缺的一项任务。
通过分布式数据库，电商平台可以将商品库存信息存储在不同的节点上，实现库存信息的分散管理和高效查询。
当用户进行商品查询或者下单操作时，系统可以通过并行查询和分布式计算，快速响应用户的请求，并准确返回库存信息。
分布式数据库还可以实现商品库存的实时更新和同步，确保库存信息的准确性和一致性。
案例四：电商企业的营销活动管理系统电商企业经常会开展各种促销和营销活动，因此营销活动管理系统对于企业的发展至关重要。
通过分布式数据库，电商企业可以将营销活动相关的数据分布在不同的节点上，以提高数据的可用性和系统的扩展性。
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－3299－0引言随着计算机应用和网络技术的发展，建立于计算机网络之上的数据库越来越普遍，因此分布式数据库的产生和发展具有了一定的基础。
在分布式数据库发展初期，数据库界普遍认为分布式数据库是地理上分散而逻辑上集中的数据库系统，此系统对数据分布是高度透明的。
但是在实际中，为了保证数据的稳定性和可靠性，各个场地的数据库系统必须有一定的自治能力，所以对数据的透明度还需根据具体情况而定。
在企业的信息化进程中，分布式数据库需求和应用日益增加，在北美等信息技术领先的地区，企业级的实时分布式SCM (供应链)系统已经相当普及和成熟。
而在我国，企业的扩张分散经营与企业对整个供应链进行集中化统一管理的需求之间仍旧存在着矛盾。
为了解决这一矛盾，保证物流、商流、资金流的通畅，及时掌握准确、全面的信息。
在此基础上，还要对这些信息能进行实时快速的处理和分析，在最短时间内为管理决策提供依据。
因此设计合理的供应链系统架构，设定实时实用的分布式数据库是非常必要的。
本文结合了以上需求，探讨了在供应链管理系统中分布式数据库的设计方案以及对设计中出现的关键问题采取何种解决方法。
1分布式数据库分布式数据库系统[1]由若干个站点集合而成，每个站点都是一个独立的数据库系统，拥有各自的数据库、中央处理机、客户端，以及各自的局部数据库管理系统。
这些站点依靠通讯网络联接在一起，它们在物理结构上是分布式的，但在逻辑上属于同一系统。
分布式数据库系统一般具有下列特性[2]：(1)透明访问分布式数据库在逻辑上属于同一系统，使得应用不必关心远程数据库的物理位置、数据结构，甚至不必知道远程数据库管理系统的类型，就可像访问本地数据一样访问远程数据。
(2)分布式事务完整性分布式数据库系统能够保证分布式事务的完整性。
参与分布式事务的任何一个站点的操作必须在所有参与站点中都能成功执行或回滚。
收稿日期：2005-07-18。
作者简介：王雪立(1977－)，女，河北邢台人，硕士研究生，研究方向为人工智能与智能信息处理；关永(1966－)，男(满族)，内蒙古包头人，博士，副教授，研究方向为智能信息处理与嵌入式系统；韩相军(1973－)，男，河南清丰人，硕士研究生，讲师，研究方向为人工智能与智能信息处理。
分布式数据库在商业供应链系统中的应用王雪立，关永，韩相军(首都师范大学信息工程学院，北京100037)摘要：随着网络中数据库应用的发展，使得分布式数据库的应用领域得到快速的扩展。
针对商业流通企业大规模、分散式经营以及集团化管理的模式，提出了在商业供应链系统中采用分布式数据库的结构设计方案，对供应链系统的数据库体系进行了分析，对在数据库设计过程中的一些关键问题进行探讨并给出了解决方法。
以Oracle 9i 数据库系统为例，介绍了采用增量复制、分组、半连接技术，进行数据复制、解决数据冲突以及进行查询优化的实现方法。
关键词：分布式数据库;供应链管理系统;数据库复制;数据冲突;查询优化中图法分类号：TP392文献标识码：A文章编号：1000-7024(2006)17-3299-03Application of distributed database in business supply chain management systemWANG Xue-li,GUAN Yong,HAN Xiang-jun(College of Information Engineering,Capital Normal University,Beijing 100037,China )Abstract ：With the development of database application on network,the field of distributed database application is expanding rapidly.In allusion to the distributed,large scale corporation mode of business,a structure design scheme about distributed database of supply chain management system is presented and the system of SCM is analyzed,some key problems in database design is discussed and cor-responding resolutions is presented.Based on oracle 9i database,some techniques such as fast refresh,grouping and half joint are pro-posed ，which are contributed to the realization methods of data duplications,data conflicts and query optimization.Key words ：distributed database;supply chain management system;data duplication;data conflict;query optimization2006年9月计算机工程与设计Sept.2006第27卷第17期Vol.27No.17Computer Engineering and Design－3300－(3)分布式计算当应用涉及远程数据时，远程站点通过本地站点将处理结果返回本地应用。
多个站点相互协作共同处理应用提交的作业，充分利用了多台主机的处理能力。
(4)均衡网络负载在分布式数据库环境中，本地数据库能够保留远程数据的本地拷贝，从而使得应用仅仅访问本地拷贝而不需实时连接到远程数据库。
因而减少了到远程数据库的网络流量、均衡了网络负载。
(5)可靠性高相等规模的分布式数据库系统在出现故障的几率上不会比单一数据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，就整个系统来讲它的可靠性比单一数据库系统要高。
在一些集零售、分销、物流、服务为一体的大型商业企业供应链系统（SCM ）中采用分布式数据库是必需的，其中涉及到的主要技术包括：(1)数据切片数据分片是指把一全局对象细分成若干个逻辑片段的过程。
对一全局对象的实例进行选择得到的子集；垂直分片是对全局对象在其属性集上进行投影。
(2)数据分布数据的分布问题是指把各片段映射到一个或多个站点的过程。
分布独立性是指用户或用户程序使用分布式数据库如使用集中式数据库那样不必关心全局数据的分布情况。
一个分布式数据库系统提供的分布独立性越高，用户编写应用程序越容易，同时分布式数据库管理系统的实现也会越复杂。
(3)并发控制分布式数据库系统中的多个事务同时读写相同数据的可能性比集中式数据库系统的情况要大，这些事务不仅来自一个站点，还可能来自不同的站点。
因此，作为系统的并发控制机制必须能协调这些事务的并发操作，以保证结果的正确性以及分布式数据库的完整性和一致性。
2SCM 系统的数据库体系结构2.1全局数据库的概念模式SCM 系统拓扑结构如图1所示。
子公司各配置一台数据库服务器，存储本子公司的数据信息，同时这些信息也要一致地存储到总公司的集中式服务器上（总公司配置一台总数据库服务器和备份服务器）。
对于商业供应链系统来说，公司的业务性质是以信息处理为主的，因此每个子公司单据信息量很大，而且每笔业务的交易期可能会很长，为了查询历史业务的情况，历史的数据必须存储在服务器上，因此每个子公司设置一台服务器。
2.2设计物理数据库物理数据库的设计要基于当前软件系统需求，主要包括物料需求计划、采购管理、销售管理、库存管理、存货核算、质量管理等模块，对这些功能进行分析建库。
在设计的过程中需要区分数据的来源，在一些需要合并复制的数据表中加入可以标识数据来源的字段，例如子公司的ID 等。
2.3设计分片设计分片，即确定如何将全局关系进行水平、垂直或者混合划分，以便它们分配到不同的站点。
根据企业中总公司和子公司对数据不同的需求来定。
总公司服务器中的数据是各个分公司数据的综合，分公司数据是总公司数据的一部分。
此处不仅要确定片段到各个站点的分配情况，同时还要确定需要复制的片段。
为了减少通信量并且确保各个站点的自治性，标准数据库表、客户信息表等中的数据在各个服务器中有相同的副本，通过合并复制保持数据的一致，同时采用增量复制保持子公司的业务增量能定时更新总公司服务器。
3涉及的关键技术问题和解决方法分布式数据库系统通过将数据库在多个磁盘上分布存储，查询间并行性，操作并行性，充分利用了多个计算机的系统资源对数据进行处理，大大提高了系统的性能。
但是，在系统设计时需要对以下几个方面进行充分的考虑。
3.1数据分片在数据分片的过程中，根据供应链系统实际情况，不同的数据关系采用不同的分片方式:在总公司与分公司的数据关系中，由于分公司业务数据是公司业务数据的子集，采用了水平分片，通过并运算实现关系的重构；在总数据库的数据关系中，数据是按照其业务流程来划分的，系统采用了垂直分片的方式。
3.2数据复制Oracle 高级复制环境[3]有3种：多主复制、物化视图复制、多主复制与物化视图复制混合环境。
多主复制环境由多个主站点组成，任何一个主站点参与复制的数据的改变会被传播到所有其它站点。
物化视图复制(又称快照复制)分为只读和更新两种。
若为只读复制，则物化视图站点数据库数据为只读，若为可更新复制，则物化视图站点数据库可以进行Insert 、Delete 、Update 等操作，数据的改变会被传播到主站点数据库。
为了使总公司和分公司之间的数据保持一致，设计时使用了增量复制技术，定时或手动进行主数据库与从数据库之间的数据更新。
由从分公司数据库到总公司数据库进行数据复制的条件是无条件的复制，分公司数据有变化，就会反映到总公司数据库中。
而由总公司数据库到子公司数据库进行复制的条件是与其站点相关的数据。
在供应链系统中，对于某些连锁-配送企业来讲，分店的图1分布式服务器的拓扑结构总公司数据库RSDS DS:RS 子公司1子公司2子公司3DS:RSRSDS仓储是由总公司根据分店的销售额来制定策略定时发货配送的，而有些企业分销模式则为总公司和子公司独立进货并存的业务形态。
但是对于人事、工资、费用等其它内容则是由分公司自己管理，并报总公司审核查询。
因此系统中的复制技术选择了物化视图复制（即快照复制），对于总公司涉及到的仓储库存部分等采用定时或手工的方式进行更新，而对于分公司具体业务形态通过灵活的查询进行设置。