6章_分布式数据库中的可靠性_
• 模块化
– 系统的每个组件都设计为具有定义很好的输入/输出 接口的模块 – 模块化可以把故障隔离在单一的组件中
• 系统实现
– 故障-停止模块（fail-stop module) – 进程对（Process pairs)
2 分布式数据库系统的故障原因和容错技术
2.2 基本容错方法和技术
• 故障-停止模块
徐俊刚
（xujg@)
2009年2月——2009年6月
第6章 分布式数据库中的可靠性
1. 分布式数据库的可靠性的概念及其度量 2. 分布式数据库系统的故障原因和容错技术 3. 分布式数据库的可靠性协议 4. 网络分割和提交协议 5. 不一致性监测和解决方法
1 分布式数据库可靠性概念及其度量
2PC-提交
PREPARE
协调者
COMMIT
ACK
参与者
PREPARED
2PC-夭折
PREPARE
协 调 者
NO ABORT
ACK
参 与 者
3 分布式数据库的可靠性协议
3.4 两阶段提交协议的演变
协调者
参与者
I
commit-申请 申请-prepare*
I
no abort*
申请-prepare prepared
• 两者关系
– 通常认为构建可用性的系统比可靠性的系统容易 – 两者是统一的，可靠性高的系统可用性自然是好的 – 两者又是矛盾的，增加错误风险的情况下，可提高可用性;采 用太谨慎的策略会降低可用性
1 分布式数据库可靠性概念及其度量
1.1 分布式数据库可靠性概念
已知
例:
Site1 x1 Lock x1 2PC Ready
• 可靠性协议组成
– 包括提交、终结、恢复协议
– 提交和恢复协议详细说明提交命令和恢复命令是如何 执行的 – 终结协议是分布式系统特有的协议。在执行一个分布 式事务时，若一个Site故障，希望其它Site也停止该事 务。处理这种情况的技术就称为终止协议。
3 分布式数据库的可靠性协议
3.3 分布式可靠性协议
环境
系统
刺激
component1
component2 响应
component3
• 系统规范说明（Specification） 系统提供的对所有可能 的刺激将产生的响应行为必须遵循的说明
2 分布式数据库系统的故障原因和容错技术
2.1 系统失败的原因
• 故障 – 任何偏离规范说明的行为 • 软故障和硬故障 – 软故障包括间歇性（intermittent）和瞬变性 （transient）故障，通过重启动来修复 – 硬故障指永久性故障, 错误设计等 • 软件和硬件故障
– 不断地对自身进行检测，当检测到一个故障 时，就自动停止。 – 优点是缩短了故障检测的潜伏期。
time
正常
停止
恢复
稳定存储 ok
正常
易失存储丢失
2 分布式数据库系统的故障原因和容错技术
2.2 基本容错方法和技术
• 进程对（Process pairs)
– 通过软件模块的双工来实现容错。两个进程，一个是 主进程，一个是备份，它们同时提供同样的服务，主 进程与备份进程都是基于故障-停止模块实现。 – 分类方式（根据主进程和备份进程之间的通信方式）
申请-prepare no
W
prepared* commit ACK*
A
commit ACK
R
abort ACK
A
C
ACK*
F
C
标记: * = 每一个 输入消息 输出消息
集中式2PC
3 分布式数据库的可靠性协议
3.4 两阶段提交协议的演变
• 当参与者进入“R”状态:
– 它必定已获得所有资源 – 它只能根据协调者指令提交或夭折
3 分布式数据库的可靠性协议
3.3 分布式可靠性协议
• 目的
– 维持在多个数据库上执行的事务的原子性和 持久性
• 原语
– Begin_Transaction – read, write, – Abort, commit
• 命令执行与局部协议类似
3 分布式数据库的可靠性协议
3.3 分布式可靠性协议
• 指数型失败和修复的概率的系统可用性
– A=MTBF/(MTBF+MTTR)
• 可用性系统
– 5个9（99.999%）常用来描述可用性系统 – 但是可用性系统要求的成本比较高 – 具体设计时要综合用户两方面的要求
2 分布式数据库系统的故障原因和容错技术
2.1 系统失败的原因 • 系统（System） 是由一组组件构成的一种机制，这些 组件通过响应来自某个环境的具有可识别行为模式的 刺激而相互作用。
Site2 x2 Lock x2
• • • • •
x1和x2是x的副本 事务T是更新x的事务 Site 1是协调站点 Site 1是事务T原发站点 遵守两阶段提交协议
Site1也Ready 故Commit 故障出现 Site 2 等待
此时Site 2有两种可能:
a> 以正确性为标准，x2则 等待, 并Lock 2, 直到故障恢 复。提高了可靠性，但牺牲 了可用性。 b> 引入不一致性的风险下, 尽量提高可用性，解锁x2, 其它事务可以使用它的值。
• 终结协议与恢复协议的比较
– 假若一个Site失效
• 终结协议确定了未失效Site如何处理该失效事件 • 恢复协议确定失效Site重启动后，进程（协调者，参与者）恢 复它的状态的过程
– 网络分割时
• 终结协议采取必要的措施来终结在不同网络区间执行的活动事 务 • 当网络重新连接后，恢复协议保证使各个冗余DB相互一致
2 分布式数据库系统的故障原因和容错技术
2.1 系统失败的原因
• 软故障 占90%以上并且该比例稳定
– 67年， 美空军指出计算机中电子故障80%是间 歇性的
– 67年，IBM 指出 90%故障是间歇性的 – 80年，研究指出软故障明显高于硬故障 – 87年，Gray指出 大部分软件故障是瞬变性故障
2 分布式数据库系统的故障原因和容错技术
2.1 系统失败的原因
• 审查不同计算机系统中出错的统计数据
– IBM/XA 的OS 可靠性报告 57%是硬件, 12% 软件, 14%操作, 7% 环境（斯坦福 线性加速器SLAC）
– Tandem计算机 18%硬件 25% 软件 25%维护 17%操作, 14%环境 – AT&T 5ESS数字交换机 17.5%操作 32.3%硬件, 44.3%软件,
• 软件故障
– 通信或DB的原因是产生软件故障的主要原因.
– 代码中的Bug, 曾有报告指出, 1000条指令中, 0.25-10 个BUG
永久性 故障
永久性 错误
错误的 设计
不稳定 或者 临界的 组件 不稳定的 外部环境 操作者 的过失
系
间歇性 错误 统
失 瞬变的 错误
败
系统失败的原因
2 分布式数据库系统的故障原因和容错技术
• 当所有参与者是在“R”时, 协调者才能进 入“C” 状态, 即, 它一定最终能提交
3 分布式数据库的可靠性协议
3.4 两阶段提交协议的演变
• 假定撤销2PC和假定提交2PC协议
– 目的是改善2PC的性能 – 假定撤销协议中，协调者不必等待参与者的 ACK消息，减少了协调者与参与者之间传递 消息的数量 – 假定提交协议中，可以不将Prepare写入Log， 减少了Log写入的次数
• • • • • 锁定-步进方式 自动检查点设置方式 状态检查点设置方式 Delta检查点设置方式 持久进程对
3 分布式数据库的可靠性协议
3.1 分布式数据库系统故障
• • • •
事务故障 系统故障 介质故障 通信故障
站点故障
3 分布式数据库的可靠性协议
3.2 局部可靠性协议
• 局部恢复管理器 (LRM)
Site 1 正常结束
1 分布式数据库可靠性概念及其度量
1.2 平均故障间隔时间和平均修复时间 • 平均故障间隔时间
– 指在可以自我修复的系统中相继失败之间的期望时间 – 通过可靠性函数来计算MTBF=∫0∞R(t)dt – MTBF与系统失败的概率有直接的关系
• 平均修复时间
– 是指修复一个系统所需要的期望时间，MTTR – 它与失败概率有关
2.2 基本容错方法和技术
• 容错
– 设计一种使系统识别出可能会发生的错误的方法。 在系统中建立一种机制，使错误在造成系统故障之 前就会被检测出来，并能被清除或得到补偿。
• 错误预防
– 保证所实现的系统不包含任何错误 – 错误回避：保证系统不会带入错误的技术（详细的 设计方法学和质量控制） – 错误清除：清查那些在使用了错误回避技术路线后 还残留在系统中的错误，并清除它们（需要大量的 测试和证实过程）
2 分布式数据库系统的故障原因和容
– 潜伏的故障：故障发生一段时间后才被检测出 来 – 错误潜伏期：从故障发生到被检测出来的时间 – 平均检测时间(MTTD)：平均错误潜伏时间 – 平均修复时间(MTTR)：修复一个失败的系统所 需要的期望时间 – 平均故障间隔时间(MTBF)：在可以自我修复的 系统中相继的失败之间的期望时间, 由经验或 从可靠性函数计算
– 每个站点一个 – 维护局部事务的原子性和持久性
• 体系结构
– – – – – – 数据库存储在稳定存储器中 存储和访问稳定数据库的单位是页面 缓冲区中的数据库称作易失数据库 LRM仅仅在易失数据库上执行事务操作 对数据库的访问都要经由数据库缓冲区管理器 Flush(冲洗) 实现将数据库缓冲区页对稳定DB的强 迫写
3 分布式数据库的可靠性协议
分布式数据库复习要点
分布式数据库复习要点第一章1、分布式数据库的定义（P4）物理上分散而逻辑上集中的系统，它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（通常是集中式数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。
分布式数据库系统可以看成是计算机网络和数据库系统的有机结合。
2、分布式数据库的两种分类方法（P7）●按局部DBMS的数据模型分同构型DDBS：各个站点上数据库使用同一数据模型同构同质型-数据模型相同，且是同一种DBMS（同一厂家）同构异质型-数据模型相同，不是同一种DBMS异构型DDBS ：各站点上数据库的数据模型类型不同全局控制集中型DDBS：全局控制机制和全局数据词典位于中心站点全局控制分散型DDBS：全局控制机制和全局数据词典分散在网络的各个站点上。
全局控制可变型DDBS：也称主从型DDBS。
分成两组站点，一组包含全局控制机制和全局控制词典，另外一组不包含。
3、分布式数据库的组成成分（两部分）（P9）●数据：分布式数据库的主体，包括局部数据和全局数据。
●数据目录：数据结构的定义、全局数据的分片、分布、授权、事务恢复等描述，包括局部和全局数据目录。
4、分布式数据库的数据分片的定义和类型（3种）（P10）数据分片：又称数据分割、数据分段，局部数据库是由全局数据库分割而成。
三种类型：●水平分片：按特定条件把全局关系的所有元组划分成若干个互不相交的子集，对全局关系施加选择运算。
●垂直分片：把全局关系的属性集分成若干个子集，对全局关系施加投影运算。
●混合分片：以上两种方法的混合。
5、分布式数据库的分布策略（4条）（P11）数据分布：根据某种策略把数据分片所得的逻辑片断分散地存储在各个站点上.●集中式：所有数据都安排在同一站点上●分割式：所有数据只有一份，被分割成若干个逻辑片段，每个片段被放置在特定的站点●复制式：所有数据有多个副本，每个站点都有一个完整的数据副本●混合式：分割式和复制式的混合6、分布式数据库的模式结构（P13）分四层：●全局外层：全局外模式---全局应用的用户视图。
分布式数据库 标准
分布式数据库是指将数据分散存储在多个节点上的数据库系统，以提高数据访问和处理效率。
分布式数据库标准主要包括以下几个方面：
1. 分布式数据库架构：定义了分布式数据库系统的体系结构，包括节点类型、连接方式、数据复制等。
2. 数据一致性：定义了分布式数据库系统中数据一致性的概念和保证方法，包括故障恢复、数据同步、数据冲突解决等。
3. 数据访问：定义了分布式数据库系统中数据的访问方式，包括数据查询、数据更新等，以及如何实现数据的并发控制。
4. 安全性：定义了分布式数据库系统中数据的安全性要求，包括数据加密、访问控制、身份认证等。
5. 性能优化：定义了分布式数据库系统中性能优化的方法，包括数据分片、数据分区、负载均衡等。
综上所述，分布式数据库标准为分布式数据库的设计、实现和运维提供了指导和规范，有助于提高分布式数据库系统的
性能和可靠性。
分布式系统的一致性与可靠性
分布式系统的一致性与可靠性在现代计算机领域，分布式系统扮演着至关重要的角色。
分布式系统是由多个独立计算机或节点组成的，这些节点通过网络进行通信和协作，共同完成各种任务。
然而，由于涉及多个节点的操作，分布式系统面临着一致性和可靠性的挑战。
一、一致性一致性是指分布式系统中的各个节点在进行操作时所观察到的数据的状态是一致的。
具体来说，一致性要求在任何时间点，无论用户从哪个节点发起的操作，最终都能够得到一致的结果。
1. 强一致性强一致性是最严格的一致性要求，保证了分布式系统中所有节点在进行操作时都能够立即同步更新。
这意味着无论用户从哪个节点发起的操作，所有其他节点都会立即观察到该变动。
2. 弱一致性与强一致性相比，弱一致性要求更宽松。
它允许在不同节点之间的数据更新存在一定的延迟，因此在操作过程中节点之间的数据可能会呈现不一致的状态。
3. 最终一致性最终一致性是弱一致性范围内的一种形式，它强调了在分布式系统中，节点之间的数据最终会达到一致的状态。
即使在操作过程中存在一段时间的不一致，系统最终会通过合适的同步机制来达到一致。
二、可靠性可靠性是分布式系统变得健壮和稳定的关键特性。
可靠性要求系统能够在面对节点故障、通信错误等异常情况下继续提供正确的服务。
为了实现可靠性，分布式系统采取了多种技术和策略。
1. 冗余备份冗余备份是一种常见的提高系统可靠性的方法。
通过在不同的节点上复制数据或任务，当某个节点出现故障时，其他节点能够顶替它的工作，保证系统的连续性。
2. 容错机制容错机制是指系统在面对节点故障时，能够自动检测和处理故障，确保分布式系统的正常运行。
通过使用心跳机制、故障检测和自动恢复等技术，系统能够尽可能地减少故障对整体系统性能的影响。
3. 事务管理事务管理是实现分布式系统可靠性的重要手段。
事务管理软件能够确保系统中多个操作的一次性执行，即要么所有操作成功，要么所有操作失败。
这样能够保证系统在面对节点故障时不会出现数据丢失或不一致的情况。
分布式数据库的关键指标
分布式数据库的关键指标
1. 可用性，分布式数据库的可用性是指系统能够持续提供服务
的能力，通常以百分比来表示。
高可用性意味着系统在面对硬件故障、网络故障或其他问题时仍能够保持可用状态。
2. 一致性，一致性是指分布式数据库在多个节点上的数据一致性。
这包括强一致性和最终一致性等不同的一致性模型。
3. 分区容忍性，分布式数据库的分区容忍性指的是系统在面对
网络分区时的表现。
一个好的分布式数据库应该能够在网络分区发
生时继续保持高可用性和一致性。
4. 性能，性能是指分布式数据库处理请求的速度和吞吐量。
关
键的性能指标包括读取延迟、写入延迟、吞吐量等。
5. 可扩展性，可扩展性是指系统能够有效地应对数据量增长和
用户量增加而不降低性能的能力。
这包括水平扩展和垂直扩展等不
同的扩展方式。
6. 安全性，安全性是指系统能够保护数据不受未经授权的访问、
篡改或破坏。
这包括数据加密、访问控制、身份验证等安全机制。
7. 可维护性，可维护性是指系统易于管理和维护的能力，包括监控、日志记录、故障诊断等功能。
这些指标是评估分布式数据库性能和可靠性的关键因素，通过对这些指标的监控和分析，可以帮助我们及时发现问题并进行优化和改进，从而提高分布式数据库的整体表现。
分布式数据库的概念
分布式数据库的概念
分布式数据库是指将数据存储在多个不同的地理位置上，并通过网络连接这些位置上的数据节点，以实现数据的分布式存储和处理。
在分布式数据库中，数据被分割成多个部分，并存储在不同的节点上。
这些节点可以分布在不同的服务器、数据中心或云平台上。
每个节点都具有自己的处理器、内存和存储设备，可以独立地执行数据操作和处理。
分布式数据库的主要优点包括：
1. 可伸缩性：分布式数据库可以通过增加节点数量来提高系统的存储和处理能力，从而满足不断增长的数据量和业务需求。
2. 高可用性：分布式数据库可以通过冗余存储和自动故障转移等技术来提高系统的可用性，减少单点故障对系统的影响。
3. 性能提升：分布式数据库可以通过将数据分布在多个节点上，提高数据的查询和处理速度，从而提高系统的性能。
4. 数据安全：分布式数据库可以通过数据加密、备份和恢复等技术来提高数据的安全性，保护数据免受攻击和丢失。
分布式数据库的实现需要考虑数据的分布、一致性、容错性、性能优化等多个方面。
同时，分布式数据库的管理和维护也需要专业的技术知识和经验。
总之，分布式数据库是一种高效、可靠、安全的数据库管理系统，适用于大规模数据存储和处理的应用场景。
分布式数据库的高可用性与负载均衡
分布式数据库的高可用性与负载均衡在大数据时代的到来之后，分布式系统以及分布式数据库成为了解决海量数据存储和处理的重要工具。
在分布式数据库中，高可用性和负载均衡是两个核心概念，它们不仅决定了系统的稳定性和性能，也影响着用户体验和业务效率。
一、高可用性：系统稳定与数据安全的保障分布式数据库的高可用性指的是在面对节点故障或网络异常时，系统仍能够保持正常运行，数据不受影响。
为了实现高可用性，分布式数据库采用了多个节点的架构，将数据分散存储在各个节点上，不同节点之间相互备份，实现数据冗余。
当某个节点出现故障时，系统可以自动切换到其他正常节点上，确保系统的连续性和数据的可靠性。
为了进一步提高高可用性，分布式数据库还引入了主备架构。
主节点负责处理所有的读写操作，备节点则作为主节点的备份。
当主节点出现故障时，备节点会自动接管主节点的工作，确保系统的可用性。
同时，主备节点之间还会进行数据同步以保证数据一致性。
二、负载均衡：提升系统性能和效率负载均衡是分布式数据库实现高性能和高效率的关键。
在分布式系统中，由于数据量巨大，请求也会变得非常集中，如果不进行负载均衡处理，可能会导致某些节点负载过大，影响系统的整体性能。
为了实现负载均衡，分布式数据库采用了多种策略。
一种常见的策略是基于哈希算法，通过对请求的关键字进行哈希运算，将请求分发到具体的节点。
这样可以保证相同的请求始终被分发到同一个节点上，确保数据的一致性。
另一种策略是基于轮询，按照节点的顺序依次分发请求，确保各个节点的负载均衡。
除了负载均衡策略外，分布式数据库还会采用动态扩展和自动伸缩的机制，根据系统的负载情况自动增加或减少节点数量，以适应不同的工作负载。
这样可以在保证系统高性能的同时，提高资源的利用率。
总结：高可用性和负载均衡是分布式数据库的两个重要特性。
通过多节点架构和主备架构，分布式数据库可以实现数据的冗余存储和自动切换，保证系统的连续性和数据的可靠性。
同时，通过负载均衡策略和动态扩展机制，分布式数据库可以实现请求的均衡分发和资源的高效利用，提升系统的性能和效率。
企业内部通信系统升级改造方案
企业内部通信系统升级改造方案第一章项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章系统现状分析 (3)2.1 系统现状概述 (3)2.2 系统存在的问题 (4)2.2.1 功能瓶颈 (4)2.2.2 安全隐患 (4)2.2.3 用户体验不佳 (4)2.2.4 系统维护成本高 (4)2.3 系统升级改造的必要性 (4)第三章需求分析 (4)3.1 功能需求 (4)3.1.1 基本功能 (4)3.1.2 扩展功能 (5)3.2 功能需求 (5)3.2.1 响应速度 (5)3.2.2 系统容量 (5)3.2.3 数据处理能力 (5)3.2.4 网络适应性 (5)3.3 安全需求 (5)3.3.1 数据安全 (5)3.3.2 用户权限管理 (6)3.3.3 系统安全 (6)第四章系统设计 (6)4.1 系统架构设计 (6)4.1.1 整体架构 (6)4.1.2 网络架构 (6)4.2 关键技术研究 (6)4.2.1 高功能消息传输技术 (7)4.2.2 数据存储与检索技术 (7)4.3 系统模块划分 (7)4.3.1 用户管理模块 (7)4.3.2 消息管理模块 (7)4.3.3 视频会议模块 (7)第五章技术选型与评估 (8)5.1 技术选型标准 (8)5.2 技术方案评估 (8)5.3 技术选型结果 (8)第六章系统开发与实施 (9)6.1 开发流程 (9)6.2 关键技术实现 (10)6.3 系统部署与实施 (10)第七章系统测试与验收 (10)7.1 测试策略 (10)7.2 测试用例设计 (11)7.3 验收标准与流程 (11)7.3.1 验收标准 (11)7.3.2 验收流程 (12)第八章培训与推广 (12)8.1 培训计划 (12)8.1.1 培训对象 (12)8.1.2 培训内容 (12)8.1.3 培训方式 (12)8.1.4 培训时间 (13)8.2 推广策略 (13)8.2.1 宣传推广 (13)8.2.2 激励政策 (13)8.2.3 跟踪反馈 (13)8.3 培训与推广效果评估 (13)8.3.1 培训效果评估 (13)8.3.2 推广效果评估 (13)第九章运维管理 (14)9.1 运维组织架构 (14)9.2 运维流程与制度 (14)9.3 运维工具与平台 (15)第十章项目总结与展望 (15)10.1 项目成果总结 (15)10.2 项目经验与教训 (16)10.3 未来发展展望 (16)第一章项目背景与目标1.1 项目背景信息技术的不断发展和企业规模的扩大，企业内部通信系统已成为企业运营中不可或缺的组成部分。
分布式系统的数据一致性考核试卷
B.应用程序
C.中间件
D.网络设施
14.以下哪个概念用于描述分布式系统中数据在不同节点间的复制过程？（）
A.数据同步
B.数据分区
C.数据冗余
D.数据压缩
15.在分布式系统中，以下哪种情况可能导致数据不一致？（）
A.网络延迟
B.硬盘故障
C.操作系统故障
D.所有以上情况
16.以下哪个概念用于描述分布式系统中多个副本之间的数据同步状态？（）
2.描述分布式系统中的CAP定理，并解释为什么在实际应用中很难同时满足这三个属性。
3.详细说明Paxos算法的基本原理，以及它是如何解决分布式系统中的数据一致性问题。
4.讨论分布式系统中的数据分区和复制策略，包括它们的优势和可能带来的挑战。
标准答案
一、单项选择题
1. B
2. C
3. A
4. B
5. C
D.所有以上策略
13.分布式系统中，哪些技术可以用来减少数据冗余？（）
A.数据去重
B.数据压缩
C.数据加密
D.数据分区
14.以下哪些是分布式系统中的常见一致性协议？（）
A. Raft
B. Paxos
C. Gossip
D. HTTP
15.在分布式系统中，哪些因素可能导致读取到旧数据？（）
A.网络延迟
B.数据复制延迟
1.分布式系统中，CAP定理描述了三个基本属性，分别是_______、_______和_______。
2.在分布式系统中，为了提高可用性，通常会采用_______和_______的策略。
3.分布式一致性算法Paxos和Raft都是为了解决_______问题。
4.在分布式数据库中，_______一致性保证了客户端总是能读取到最新的写入数据。
分布式习题
数据库控制和通信子系统的组成和功能。 7. 分布式数据库系统潜在的优点是什么？存在哪些技术问题？
第二章习题
2.1 概述分布式数据库的创建方法、方法特点和适用范围。 2.2 分布式数据库设计的主要目标是什么？ 2.3 概述分布式数据库设计的关键问题及解决方法。 2.4 考虑为局域网设计的分布式数据库系统和为广域网设计的分布式数
假定关系employee按plant-number水平分片，且每个片段本地存放在 它所对应的工厂站点；关系machine没有被分片，整个关系存放在 Armonk站点（整个系统站点的个数等于工厂的个数+1），并且假定 存放machine关系的Armonk站点就是提出查询和需要结果的站点。 请为下列的查询设计一个好的处理策略：
3
3.6 设有关系R，S，T 如图3.13所示。
（1）设计连接R∞S ∞T。
（2）计算半连接R ∝S, S ∝R,S∝T,T ∝R,T
∝S,
R ∝AT。
R
B
C
S
T
B
C
D DEI
2
3
5
3
5
6
669
5
3
6
3
5
9
878
1
6
8
6
8
3
856
3
4
6
5
9
6
389
5
3
5
4
1
6
2
6
8
5
8
4
图3.13 习题3.6中的三个关系 4
48为什么说两阶段提交协议在不丢失运行日志信息的情况下可以从任何故障恢49分布式数据库系统中对多副本数据更新通常采用什么方法
分布式课后习题答案
第一章分布式数据库系统概述请用自己的语言定义下列分布式数据库系统中的术语：（1）全局/局部数据：（详见课本第9页所谓的局部数据是指……；所谓的全局数据是指……）（2）全局/局部用户（应用）：（3）全局/局部DBMS：（4）全局/局部DB：（5）全局外模式：（详见课本第13页）由全局用户视图组成，是全局概念模式的子集。
（6）全局概念模式：（详见课本第13页）定义分布式数据库系统中所有数据的整体逻辑结构，是全局应用的公共数据视图。
（7）分片模式：（详见课本第13页）是全局数据整体逻辑结构分割后的局部逻辑结构，是DDBS 的全局数据的逻辑划分视图.（8）分配模式：（详见课本第13页）用于根据选定的数据总体分配方案，定义各片段的物理存放地点.（9）局部概念模式：（详见课本第13-14页）是全局概念模式被分片和分配到局部场地上的映像的逻辑结构及特征的描述，是全局概念模式的子集。
其逻辑结构与局部DBMS所支持的数据模型有关，当全局数据模型与局部数据模型不同时，局部概念模式还应包括数据模型转换的描述。
（10）局部内模式：描述局部概念模式涉及的数据在局部DBMS中的物理结构及物理存储细节，完全与非分布式系统相同。
1.2采用分布式数据库系统的主要原因是什么？（P1）1.3分布式数据库系统可分为哪些类？（课件第1章。
课本P6，7，8）1.4什么是分布式数据库系统？它具有哪些主要特点？怎么样区别分布式数据库系统与只提供远程数据访问功能的网络数据库系统？（分布式数据库系统的定义、特点详见课件第1.课本P6）1.5分布式DBMS具有哪些集中式DBMS不具备的功能？（课件第1章。
课本P15）用自己的语言解析“什么时候需要进行数据分片和数据复制”？（课本第10,11页）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？关系的片段有哪些主要类型？（课本第9-10页。
数据分片是指数据存放单位不是全部关系，而是关系的一个片段。