第十章 分布式数据库发展趋势
分布式数据库技术架构的演变与发展方向30页PPT
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ；权力 易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
分布式数据库发展趋势
Tj←JOIN(R, Sj, JP) { JOIN is generic function}
end _for
29
end. {PAJ}
R站点
站点1 R1
站点2 R2
S站点
∞S1 站点3
∞ S2 站点4
(PAJ) 并行关联连接算法例子
30
input: R1,R2,…,Rm: fragments of relation R; S1,S2,…,Sn: fragments of relation S; JP: join predicate
18
并行数据服务器(8)
• 例: 工程数据库
E(ENO, ENAME, DEPT, TITLE) S(TITLE, SAL) J(JNO, JNAME, BUDGET) G(ENO, JNO, RESP, DUR)
• 全局索引(查询ENO=‘E5’)
– 第一级有关关系名索引映射到E关系旳ENO 属性索引
– 数据管理功能从主机旳CPU任务中剥离
• 数据服务器旳优势
– 功能专一
– 专用OS, DBMS与OS紧耦合, 提升DBMS旳总体性能
– 适于现实世界旳分布环境
– 充分利用先进旳硬件体系构造
• 缺陷
– 额外旳通信开销
所以要求服务器提供较高层次旳接口, 关系模型操作是
面对集合旳操作, 所以成为服务器模型旳首选
3
顾客
顾客
顾客接口
应用服务器
查询处理
与数据库服务器接口
网络通信信道 与应用服务器接口 数据服务器 数据库功能
DB
DB
数据服务器方案
4
数据服务器(2)
• 集中式服务器构造
– 明确分工, 降低工作站与服务器之间旳通信 – 工作站对语言预处理(完整性检验, 安全控制) – 工作站能访问数据目录 – 服务器管理和更新目录, 工作站只读目录 – 优化DBMS和OS（软措施）, 或者使用多处
分布式数据库
在以太网上的信息延迟随着网络负载 的增加而增 大，而且一般说来是无边界的。
2. 基于以太网的 DDBMS实际性能模型不能充问题
3. 基于以太网的 DDBMS实际性能模型必须 考虑网络负载的延迟函数。
4. 不同局域网结构中所采用的算法和协议 的性能并未完全理解
随时能针对各区域的使用者做调整。 重复储存资料很花时间。 资料共用和分散式控制 。 增加处理绩效，可作平行处理。 系统管理费用较低。 品质维持容易。
资料处理与管理上具复杂度。
资料的保密性与安全性受到威胁。
参考文献:邵佩英编著，《分布式数据库系统及其应用》，科学出版社。ISBN 7-03-015113-5
2. 由于各个数据库的位置的透明性，方便了系统的 扩充。因此，数据库扩充相对比较容易；
3. 数据库的扩充一般无需进行大的系统改组，扩充 工作通常是由在系统中增加处理过程和存储能力来 实现，我似可以把这称之为数据库的规模扩充。
3.4 系统扩充
系统扩充在经济方面的运用
1、许多商用的DDBMS工作在多个小型机和工作站上，利用了它们有利的性价比特性。
的一个逻辑上统一的数据库。每个被连接起来的数据库单元称为站点或结点。 分布式数据库有一个统一的数据库管理系统来进行管理，称为分布式数据库管理 系统。
分类
◎按各站点中数据库管理系统的数据模型的异同分为：
1、异构型分布式数据库
2、同构型分布式数据库 ◎按控制系统的类型分为： 1、全局控制集中型 2、全局控制分散型 3、全局控制可变型
4.2 分布设计
在紧密集成分布式数据库的情况下,设计过 程是从上至下的：从需求分析到全局数据 库的逻辑设计再到每个逻辑数据库的物理 设计。 在从上至下的设计过程中感兴趣的一步是 分布设计。 这一步是处理局部概念模式， 即 把全局实体在分布式系统的各个场地上 进行分布 。
(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势
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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。
数据库系统的现状与未来发展趋势
数据库系统的现状与未来发展趋势随着计算机技术的发展，数据库系统已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
在各种应用程序中，数据库系统经常被用于存储、管理和检索各种类型的数据。
它们在商业、教育、政府和其他领域中都扮演着重要的角色。
现状数据库系统有多种类型，例如层次型、网状型、关系型等等。
当今，最广泛使用的是关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
这种类型的数据库使用列和行的方式，将数据以表格的形式展示出来。
表格中的每一列都具有唯一的名称和数据类型，每一行则代表一个实例。
关系型数据库的广泛应用，为我们日常使用提供了方便，并且提高了数据管理的效率。
例如，在医疗领域中，使用数据库系统可以快速存储、管理患者的健康记录，便于患者的检测和治疗。
在商业领域，使用数据库系统可以高效地存储和检索各种商业数据，如订单、客户和供应商信息等等。
未来趋势随着技术的不断发展，数据库系统也在不断的完善和改进。
以下是几个未来数据库系统可能的发展趋势。
分布式数据库在分布式系统中，数据库服务器能够通过远程通信协作来处理请求。
分布式数据库的优点在于能够提高系统的可靠性、灵活性和可扩展性。
分布式数据库还可以降低单个服务节点的负载，提高系统运行的效率。
人工智能人工智能技术的出现已经极大地影响了数据管理和分析的方式。
人工智能技术可以帮助我们自动识别大量数据中的特征和结构，发现数据之间的关系，以及识别预测趋势和异常事件等。
此外，人工智能技术和数据库系统的结合可以促进数据的实时监测和处理，实现更精细和个性化的数据分析和管理。
区块链技术区块链技术可以提供高度保密性和完整性的数据存储。
这种技术可以让数据只被特定的组织和个人所使用，也可以保证数据的一致性和完整性。
此外，区块链技术还可以提高数据的灵活性和可扩展性。
总结在今天的世界中，数据库系统已经成为各种应用程序的核心。
随着技术的不断发展，数据库系统将会迎来更多的机遇和挑战。
未来，数据库系统将会逐渐变得更加智能化、分布式和安全化。
数据库技术的发展趋势
数据库技术的发展趋势数据库技术是计算机科学领域的重要组成部分，随着信息技术的快速发展，数据库技术也在不断演化和改进。
以下是数据库技术的发展趋势：1. 云数据库技术的兴起：随着云计算的普及和发展，云数据库技术成为数据库领域的重要发展趋势。
云数据库可以提供弹性和可伸缩性的存储空间，并可以在任何地点、任何时间访问，使数据的管理和维护更为灵活和方便。
2. 大数据：随着数据量的不断增加，传统的数据库技术已经不能满足处理和分析大数据的需求。
因此，大数据技术成为数据库领域的又一重要发展方向。
大数据技术可以处理以TB和PB为单位的海量数据，并能够快速分析和提取有价值的信息。
3. 分布式数据库：分布式数据库技术是为了解决传统关系型数据库在大规模数据存储和查询方面的性能瓶颈而提出的。
分布式数据库可以将数据分布在多个计算节点上，提高数据的读写性能和并发处理能力，同时也能提供数据的冗余备份和容错机制。
4. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它不遵循传统的关系型数据库模型，而是采用其他数据结构，如键值对、文档、列族、图等来组织数据。
NoSQL数据库具有高扩展性、高性能、灵活的数据模型等优点，适用于分布式和大数据场景。
5. 数据隐私和安全：随着数据泄露和隐私问题的日益突出，数据隐私和安全成为数据库技术发展的重要问题。
数据库技术需要加强数据的加密和访问控制，保护用户的个人隐私和敏感数据。
6. 人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术在数据库领域的应用也越来越广泛。
通过利用机器学习算法，可以对庞大的数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律和趋势，为用户提供更准确的数据分析和决策支持。
总结来说，数据库技术的发展趋势包括云数据库技术的兴起、大数据处理能力的提升、分布式数据库的应用、NoSQL数据库的推广、数据隐私和安全的保护以及人工智能和机器学习的应用等。
这些趋势都是为了更好地满足日益增长的数据存储、管理和分析需求。
数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势
知识的直接处理
专家数据库
专家数据库
共享信息管理 特殊数据处理
影像处理
分布式DBMS
有限元分析
信息
影像数据
产生式 数据
分析数据
图10.6 以数据库为核心的EDS结构
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7 内存数据库
7.1 内存数据库的定义
内存数据库（Main Memory Database，MMDB），顾名思义就是 将数据放在内存中直接操作的数据库。相对于磁盘，内存的数据读写 速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘上访问能够 极大地提高应用的性能。同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传 统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据 缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理 速度比传统数据库的数据处理速度要快几十、上百倍。内存数据库的 最大特点是其“主拷贝”或“工作版本”常驻内存，即活动事务只与 实时内存数据库的内存拷贝打交道。
分布式数据库系统是逻辑上属于同一系统，物理上分布在用计 算机网络连接的多个场地(或叫结点)上的数据集合，且每个场地具有 独立处理和自治能力，至少能参加一个全局应用，并由分布式数据 库管理系统统一管理。
计算机
主校区服务器
DB1
计算机
计算机
分校区1服务器
计算机
计算机
计算机
网络
DB2
计算机
DB3
计算机
计算机
目前还有以下一些问题需要研究解决 ，如：（1）网络扩充。 （2）分布设计 。（3）查询优化 。（4）分布式事务 。（5） 与分布式操作系统的集成问题 。（6）并发的多数据库处理问 题。
2020/10/16
分布式数据库研究现状及发展趋势
分布式数据库研究现状及发展趋势
一、研究现状
1、分布式数据库系统重新获得新生
传统的数据库系统广泛使用，但是随着移动应用和大数据的兴起，传
统的数据库系统显得力不从心。
这就导致分布式的数据库系统应运而生，
分布式的数据库系统让应用可以更好的工作，可以处理海量的数据，让更
多用户可以同时访问，更好的利用机器资源。
基于这些优势，分布式数据
库系统迅速的受到市场的认可，许多大的企业和企业都开始采用分布式数
据库系统，使得分布式数据库系统重新获得新生。
2、大数据的发展带来更多的新技术
近几年，大数据的发展越来越快，使得我们面临更多的挑战，其中，
分布式数据库是解决大数据的重要方法之一、在数据量不断增长的情况下，传统的数据库已经不能满足我们的需求，这就需要我们开发更多的技术来
处理大数据，比如：分布式数据库技术、多数据源技术、流式数据处理技
术等等，这些新技术都大大提高了处理大数据的效率，使得大数据的分析
可以更加准确、快速。
3、分布式技术广泛应用
随着科技的发展，分布式技术也被广泛应用到各行各业，不管是金融业、电商业还是医疗行业，都开始使用分布式技术来处理大数据，以满足
其业务发展的需求。
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– 程序应在数据存储的站点上运行 – DDBS中DBA根据对片段的使用情况检测, 进
行调整, 包括移动片段和重组
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并行数据服务器(5)
• 并行数据服务与DDBS的不同
– 应用目标不同
• 并行中用户不专门使用某个站点, 所以不要求最 大化本地性处理
– 实现方式不同
…
内存1 内存n
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高速互联总线 处理机1 …… 处理机n 内存1 …… 内存n
磁盘1
……
磁盘n
完全不共享资源系统结构 14
并行数据服务器(4)
• 并行数据服务器数据定位
– 类似于分布式数据库中的数据片段定位 – 分簇(Declustering) 数据的水平分片
• 提高响应速度和内存查询并行度
– 聚簇(Clustering) 聚集关系的片段
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并行数据服务器(2)
• 多处理机结构
– 通过高速通信介质连接多个可独立处理的单 元
– 通过分配，查询 操作和子操作到不同的处理 单元, 以并行执行方式完成互连查询, 内部查 询, 及各种内部操作
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并行数据服务器(3)
• 类型
– 完全共享资源结构
• 对每个数据项的存取都要经过公共通信线路，引 起通信瓶颈
理机（硬方法）解决服务器瓶颈问题
5
工作站 ……
数据服务器
逻辑通信网络 接口 数据库功能
DB … DB
集中式服务器结构
6
数据服务器(3)
• 分布式服务器结构
– 两种查询处理方式
• 数据查询先提交到本地服务器，由其 负责所有的分布查询处理
• 每个应用服务器上也都可以有分布式 查询处理器和数据目录操作器，直接 访问远程数据服务器
• 类似于集中式DBMS,差别是数据库操作可以并行 处理
– 完全不共享资源结构
• 高功能计算机系统可以由多个较小的系统替代 • 每个站点都要实现全局数据目录，分布数据定义
和控制，分布查询处理和分布式事务管理 • 站点不能运行应用程序
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处理机1 …… 处理机n 高速互联总线
磁盘1
……
磁盘n
完全共享资源系统结构
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并行数据服务器(8)
•ME, DEPT, TITLE) S(TITLE, SAL) J(JNO, JNAME, BUDGET) G(ENO, JNO, RESP, DUR)
• 全局索引(查询ENO=‘E5’)
– 第一级关于关系名索引映射到E关系的ENO 属性索引
3
用户
用户
用户接口
应用服务器
查询处理
与数据库服务器接口
网络通信信道 与应用服务器接口 数据服务器 数据库功能
DB
DB
数据服务器方案
4
数据服务器(2)
• 集中式服务器结构
– 明确分工, 减少工作站与服务器之间的通信 – 工作站对语言预处理(完整性检查, 安全控制) – 工作站能访问数据目录 – 服务器管理和更新目录, 工作站只读目录 – 优化DBMS和OS（软方法）, 或者使用多处
第十章 分布式数据库发展趋势
1
概述
• DDBS环境
– 站点：网络中每个站点是即运行应用程序又 运行DDBMS的通用计算机
– 网络：WAN与LAN – 数据模型：RDBMS
• 新应用需求
– 高性能工作站(专用工作站) – 并行计算机 – CAD/CAM, OIS, AI
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数据服务器(1)
• 70年代的数据库机, 现代的数据服务器
复杂查询(多个连接)时, 聚簇方法较好
– 可变分簇
依据“分簇度”对关系分片, 分簇度是关系数
据分片的站点数量, 是关系大小和存取频率的
函数
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并行数据服务器(7)
• 关联查询
– 传统关联存取是由查询处理器在编译时利用 数据目录完成
– 并行系统中, 采用“全局索引”复制到每一个 站点
• 全局索引
– 能确定关系在各站点分布的二级索引 – 主聚簇 关于关系名 – 次聚簇 关于关系中的某些属性 – 基于散列法或B树实现
– 数据管理功能从主机的CPU任务中剥离
• 数据服务器的优势
– 功能专一
– 专用OS, DBMS与OS紧耦合, 提高DBMS的总体性能
– 适于现实世界的分布环境
– 充分利用先进的硬件体系结构
• 缺点
– 额外的通信开销
因此要求服务器提供较高层次的接口, 关系模型操作是
面向集合的操作, 所以成为服务器模型的首选
• 实验结果
– 短事务负载下, 分簇数量增加, 事务吞吐量增加 – 多连接复杂事务负载下, 太细分簇降低吞吐量
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关于关系名的索引
……
……
P
E
G
磁盘块24 (E3至E4)
关系E中 关于ENO的索引
……
磁盘块91 (E5至E6)
在站点j上的本地索引例子
– 第二级索引进一步映射值E5到站点j
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关于关系名的索引
……
……
P
E
站点1 (E1至E2)
……
关系E中 关于ENO的索引
……
站点j (E3至E6)
全局索引例子
G
站点n (E7至E8)
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并行数据服务器(9)
• 本地索引(次簇索引)
– 映射一个关系到站点的一组磁盘块上 – 类似于全局索引 – 第一级关于关系名 – 第二级关于属性索引(映射簇值E5到91磁盘块)
DB … DB
DB … DB
分布式服务器结构
9
并行数据服务器(1)
• 冯.诺依曼型计算机结构的局限
– 应用中存在内在的可并行处理特性
关系操作本身的可并行性, JOIN中的多个子 查询, 单个查询中的多步操作
– 数据库管理性能受到I/O瓶颈的影响
• 内存速度比硬盘速度快1000倍 • 增加带宽提高磁盘存取的并行性 • 使用并行可存取的多个小磁盘
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数据服务器(4)
– 数据服务器专门用于分布式和集中式 数据库管理
• 在传统机器结构上，在分布式OS之上执 行DBMS和分布式DBMS
• 基于特定计算机系统结构实现分布式数据 库操作系统
8
工作站 ……
逻辑通信网络
数据服务器1 接口
分布式DBMS 局部管理功能
数据服务器n 接口
…… 分布式DBMS 局部管理功能
• 站点间高速网互连, 传输代价小, 可以调节站点间 工作负载
– 各站点地位不同
• 不存在全局应用和局部应用 • 各站点完全不独立, 处理时只能发挥协同作用, 无
局部应用
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并行数据服务器(6)
• 数据定位方法
– 全分簇
片段分布到系统中所有有磁盘的站点
• 散列算法分片
查询时, 与选择属性精确匹配的子查询得以在一个站 点上处理, 所有其它子查询在其他站点处理, 适于大 范围多用户工作负载