第4章 分布式数据库设计
分布式数据库设计及优化

分布式数据库设计及优化在当今数据化的世界中,数据库是重要的数据管理工具。
分布式数据库作为一种新型数据库管理模式,越来越受到企业和机构的关注和青睐。
分布式数据库可以帮助企业更好地处理海量数据、提高数据处理效率、保证数据安全性。
但是,分布式数据库的设计和优化并不是一件简单的事情。
本文将介绍分布式数据库的设计及优化的相关知识。
一、分布式数据库概念分布式数据库是指数据库系统在多个物理位置或计算机上分布着存储着一部分数据,并通过网络进行通信和协调的系统。
它可以实现资源共享、信息共享和负载均衡等特点。
分布式数据库可以分配数据存储在多个服务器节点上,那么查询时只需在相应节点上查询,降低了数据库压力,提高了查询效率。
同时,可扩展性也是分布式数据库的优势之一,可以随着业务的增长不断添加节点,从而提高系统的性能和可扩展性。
二、分布式数据库设计在设计分布式数据库时需要考虑以下几个方面:1.数据库中数据如何划分:为了避免数据冗余和数据集中,需要将数据按照不同的对象进行分割,让每一个对象集合都在不同的服务器上,服务器之间通过网络互相通信,形成分布式存储模式。
2.如何建立分布式结构:在建立分布式数据库时,需要选择适合自己的数据库分布方案,最简单的是主从复制,即将主数据库的修改操作传输到从数据库,从数据库不参与写操作,只负责读操作,实现读写分离。
3.通信协议和数据格式:不同的数据库需要通信,需要考虑通信协议和数据格式。
常用的通信协议有TCP/IP协议、HTTP协议、SOAP协议、CORBA和RMI等。
三、分布式数据库优化在分布式数据库优化时,需要考虑以下几个方面:1.负载均衡:分布式数据库能够均衡系统中的访问负荷,可以通过调整读写分离的比率,进行负载均衡,以解决数据库性能瓶颈问题。
2.查询性能优化:可以使用索引、缓存或者预编译语句等高级优化技术,提高查询效率。
必要时可以使用SQL优化器,对SQL 语句进行优化,降低数据库的IO压力,提高数据库的查询性能。
分布式数据库的设计与应用

分布式数据库的设计与应用随着数据规模的不断扩大,传统的中心化数据库已经无法满足现代企业的需求,而分布式数据库则成为了解决方案之一。
本文将从分布式数据库设计的理念、应用场景、实现方式、优缺点等方面进行探讨。
一、分布式数据库的设计理念传统的中心化数据库只有一个数据库节点,数据的存储与查询都在该节点进行。
这种方式具有一定的优势,例如数据隔离性较好、集中管理方便等。
但随着业务的增加和数据量的增长,单点故障成为了制约企业发展的瓶颈。
相比之下,分布式数据库则是将一个数据库拆分为多个节点,每个节点都可以存储和处理数据。
节点之间通常采用协作方式,数据可以进行分片、冗余等处理,从而达到高可用性和容错性的目的。
此外,分布式数据库还可以根据访问模式和数据类型选择存储位置,以提高访问速度和性能。
总的来说,分布式数据库的设计理念是通过将单一数据库拆分为多个节点,提高数据的可用性、可靠性和可扩展性。
二、分布式数据库的应用场景分布式数据库通常用于解决数据规模较大、并发读写量较高的场景,例如互联网公司、金融机构等。
以下是一些常见的分布式数据库应用场景:1.大数据应用:Hadoop、Spark等大数据处理系统通常需要使用分布式数据库存储结果数据。
2.互联网公司:互联网公司需要处理海量的用户数据和流量,采用分布式数据库可以提高数据的可用性和可扩展性。
3.金融机构:金融机构需要处理海量的交易数据,采用分布式数据库可以提高数据的可靠性和性能。
4.物联网:物联网需要处理海量的传感器数据,采用分布式数据库可以提高数据的实时性和可扩展性。
三、分布式数据库的实现方式分布式数据库的实现方式有多种,以下是一些常见的方式:1.主从复制:主节点写入数据,从节点进行备份,读写都可以通过从节点进行。
2.分区数据库:将数据按照分区规则拆分到不同的节点上进行存储和处理。
3.副本数据库:所有节点都存储相同的数据,读取可以选择任意节点,保证数据的高可用性。
4.分布式事务:保证多个节点的数据修改在一个事务内完成,从而确保数据的一致性。
系统设计分布式数据库的设计与实现

系统设计分布式数据库的设计与实现分布式数据库是当今大数据时代的必备工具,它可以将数据存储和处理分布到多个节点上,提高了系统的容错性、可扩展性和性能。
本文将探讨分布式数据库的设计与实现,重点讨论系统架构、数据分片、一致性和容错机制等方面。
一、系统架构设计分布式数据库的系统架构设计是保证整个系统高效运作的基础。
首先,需要确定适合业务需求的分布式数据库模型,如主从模型、多主模型或者分片模型。
在模型选择的基础上,进行节点划分和角色分配,确定各个节点的功能和任务。
此外,还需要考虑系统的互操作性,如与其他分布式系统之间的数据通信和共享。
二、数据分片策略数据分片是分布式数据库的核心问题之一。
在设计数据分片策略时,需要综合考虑数据的量级、性质和访问模式等因素。
常见的数据分片策略有哈希分片、范围分片和一致性哈希算法等。
通过适当的数据分片策略,可以使数据均匀地分布在各个节点上,提高系统的负载均衡性和并行处理能力。
三、一致性与容错机制在分布式数据库中,一致性和容错是系统设计的关键问题。
一致性指的是在多个节点之间保持数据的一致性,如副本复制机制、分布式事务和一致性协议等。
容错指的是在节点故障和网络问题发生时,系统能够自动进行故障转移和数据恢复,如心跳检测、故障检测和容错恢复算法等。
合理设计一致性和容错机制,可以保证数据的可靠性和系统的可用性。
四、数据安全与隐私保护在设计分布式数据库时,数据安全和隐私保护是不可忽视的问题。
需要采取一系列的措施来确保数据在传输和存储过程中的安全性,如数据加密、身份认证和权限管理等。
同时,还需要考虑用户隐私的保护,如敏感数据的脱敏和匿名化处理等。
五、性能优化与扩展性对于分布式数据库来说,性能优化和扩展性是持续关注的问题。
通过合理的数据划分和负载均衡策略,可以提高系统的吞吐量和响应速度。
此外,还可以采用缓存技术、索引优化和查询优化等手段来提高系统的性能。
同时,设计具有良好扩展性的系统架构,可以随着数据规模的增加而灵活扩展。
分布式数据库管理系统的设计与实现

分布式数据库管理系统的设计与实现一、引言随着互联网、物联网和大数据技术的发展,数据量大幅增加,传统的单点数据库管理系统已经无法满足需求。
分布式数据库管理系统是一种新兴的技术,它可以将数据存储在多个节点上,并通过分布式算法实现数据的管理和查询。
本文将介绍分布式数据库管理系统的设计与实现,包括系统架构、数据分片、数据一致性、负载均衡等关键技术。
二、系统架构分布式数据库管理系统的核心是将数据分布在多个节点上,并通过协调节点之间的数据访问和一致性保障来实现对数据的管理。
一个典型的分布式数据库系统架构包括以下组件:1.数据节点:数据节点是分布式数据库中存储数据的节点,每个节点负责管理一部分数据。
数据节点之间通过网络连接进行通信,实现数据的分布和复制。
2.事务管理器:事务管理器负责对分布式事务进行管理和协调,确保事务的一致性和隔离性。
它负责事务的提交、回滚和并发控制。
3.元数据管理器:元数据管理器保存了分布式数据库中的元数据信息,如数据分片的位置、节点的拓扑结构、数据的副本位置等。
它提供元数据的查询和更新功能,并协调数据的分布和复制。
4.查询处理器:查询处理器负责接收客户端的查询请求,并将查询转发到合适的数据节点上。
它负责查询优化、分布式查询和查询结果的合并。
5.负载均衡器:负载均衡器负责将查询请求分发到合适的数据节点上,以实现负载均衡和性能优化。
6.容错管理器:容错管理器负责处理节点的故障和数据丢失,通过数据重建和数据恢复保证数据的可靠性。
三、数据分片数据分片是分布式数据库管理系统的核心技术之一,它将数据按照一定的规则划分成多个片段,并分布到不同的数据节点上。
数据分片的目的是实现数据的并行处理和负载均衡,同时确保数据的一致性与可靠性。
常用的数据分片策略包括:水平分片、垂直分片和哈希分片。
1.水平分片:水平分片将数据按照某个字段的取值划分成多个片段,然后分布到不同的数据节点上。
例如,可以将订单数据按照订单ID的取模结果进行散列分片,将订单分布到不同的节点上。
分布式数据库设计与实现

分布式数据库设计与实现随着互联网的发展,数据量不断增长。
在大数据时代,如何高效地管理和处理海量数据成为了一个重要的问题。
而分布式数据库是解决这个问题的有效方法之一。
下面将介绍分布式数据库的设计与实现。
一、分布式数据库的概念和特点分布式数据库是指将数据存储在不同位置的多台计算机上,并通过网络连接实现数据共享和协作管理的一种数据库系统。
分布式数据库的特点包括:1.高可靠性:通过数据备份和多节点冗余,数据的安全性和可靠性得到了提高;2.可扩展性:由于数据可以分布在多个节点上,因此系统的性能可以随着节点的增加而线性扩展;3.地理位置灵活性:不同节点的数据可以存储在不同的地理位置上,可以根据具体需求进行部署和管理。
二、分布式数据库的设计和实现1.数据库划分在分布式数据库的设计中,需要考虑如何将数据进行划分和分配至不同的节点。
通常可以使用分区和分片的方法实现。
分区是指将数据按照某种规则划分为多个区域,并将每个区域分配到不同的节点上。
例如,可以按照城市或者地区进行分区,将相同城市的数据分配到同一个节点上。
分片是指将数据按照某个属性进行划分,并将每个分片存储在不同的节点上。
例如,可以按照用户名进行分片,将用户名以A-M开头的数据存储到一个节点上,N-Z开头的数据存储到另外一个节点上。
2.数据一致性分布式数据库中,由于数据分散在不同的节点上,因此需要保证数据的一致性。
常用的方法包括:2.1. ACID事务在分布式数据库中,可以使用ACID事务来确保数据的一致性。
ACID是指原子性、一致性、隔离性和持久性,它保证了事务的安全性和可靠性。
2.2. BASE理论BASE理论是对ACID的补充,它是指基本可用、软状态和最终一致性。
在BASE理论中,数据一致性不是立即保证的,而是通过异步调整实现的。
3.数据冗余和备份在分布式数据库中,数据的冗余和备份是确保数据安全性和可靠性的重要手段。
数据的冗余可以在多个节点上备份一份相同的数据,保证一旦出现节点故障,数据能够得到恢复。
第4章 网络数据库技术

客户机 计算机1
服务器
应用程序
计算机
计算机2
应用程序
……
计算机n DB 图4-3 客户机/服务器结构的数据库访问
应用程序
2.三层的C/S结构
所谓三层C/S体系结构,是在客户端与服务器端之 间加入一个“中间层”,即“客户机—功能服务 器—数据库服务器”模式。客户机驻留用户界面层 (也称为表示层)软件,负责用户与应用层之间的 对话任务;功能服务器存放业务逻辑层(也称为功 能层)软件,响应客户机请求,完成业务处理或复 杂计算,在有数据库访问任务时,根据客户机的要 求向数据库服务器发送SQL指令;数据库服务器存 放数据库服务层(也称为数据层)软件,用来执行 功能层送来的SQL指令,实现对数据库的查询、插 入、删除、更新等操作。操作完成后通过功能服务 器向客户机返回操作结果。如图4-4所示。
ODBC driver
特定驱动程序
中间件服务器
数据库
数据库
数据库 图4-17 JDBC框架
数据库
3.JDBC数据库应用实例
与数据库建立连接 发送SQL语句 处理结果集 关闭对象及连接
三、ADO技术
1.ADO技术简介 ADO(ActiveX Data Objects,即ActiveX 数据对象)是微软在OLE DB之上提供的一种面 向对象的、与语言无关的应用程序编程接口。 微软所提出的访问数据的几种方法的关系如图 4-18所示。
……
局部概念模式 (Local Conceptual Shema)
局部内模式
DB 场地1 4-2 分布式数据库系统的模式结构
DB 场地2
4.分布式数据库管理系统
分布式数据库管理系统与集中式数据库管理系统 一样,是对数据进行管理和维护的一组软件,是分布 式数据库系统的重要组成部分,是用户与分布式数据 库的接口。分布式数据库管理系统包括3个主要部分 全局数据库管理系统 局部数据库管理系统 通信管理程序。
分布式数据库设计

分布式数据库设计一: .Net PetShop 4.0中的分布式数据库设计.数据库作为应用数据的存储中心,在系统中具有具足轻重的地位。
当用户量急剧增长时,数据库往往成为系统的瓶颈,采用分布式数据库是首选策略。
使用分布式数据库后,每一部分数据由专门的服务器来管理,分而治之,自然减少了数据库服务器的压力。
.Net PetShop 4.0使用了四个数据库,分别为:MSPetShop4MSPetShop4OrdersMSPetShop4ProfileMSPetShop4Services其中MSPetShop4用来管理产品、分类等基本数据信息,其中共有六个表AspNet_SqlCacheTablesForChangeNotificationCategoryInventoryItemProductSupplier除AspNet_SqlCacheTablesForChangeNotification是为了配合.net的缓存处理外,其它表都是基本数据表,它们在PetShop 4.0中有对应的模型。
实用文档MSPetShop4Orders用于订单的管理,其中有三个表LineItemOrdersOrderStatus分别用来存储订单明细、订单基本信息和订单状态的数据。
MSPetShop4Profile用于配置管理,其中有三个表AccountCartProfiles分别用来保存账户基本信息、购物车信息和用户配置信息。
MSPetShop4Services是.Net 2.0自带的用户成员资格管理的数据库,其中数据表众多,在此不再一一列出。
通过将一个完整系统的数据按功能进行划分,各部分数据存储到独立的数据库服务器中,便是一种典型的分布式数据库模式。
采用这种方式,不仅可以提高数据库以及应用的复用性,而且可以分散数据库服务器的压力,从而在某种程序上解决数据库瓶颈。
二:分布式数据库介绍.(一)分布式数据库实用文档分布式数据库系统是在集中式数据库系统成熟技术的基础上发展起来的,但不是简单地把集中式数据库分散地实现,它具有自己的性质和特征。
分布式数据库的设计与优化

分布式数据库的设计与优化随着互联网和大数据的快速发展,分布式数据库开始成为了许多企业和组织的首选。
分布式数据库是指将数据存储在多个物理位置的多个计算机上,并通过网络进行通信和协调的数据库系统。
相比于传统的集中式数据库,分布式数据库具有更好的可扩展性、高可用性和容错性。
设计一套高效的分布式数据库系统需要考虑以下几个方面:1. 数据分片:将数据切分为多个逻辑片段,并存储在不同的节点上。
数据分片的目的是实现数据分布和负载均衡,同时提高并发操作的性能。
常用的数据分片策略有基于范围的分片、基于哈希的分片和基于一致性哈希的分片。
2. 数据复制:为了提高数据的可用性和容错性,通常会将数据进行复制存储在不同的节点上。
常用的数据复制策略有主从复制和多主复制。
主从复制中,一个节点作为主节点负责处理写操作,其他节点作为从节点负责处理读操作。
多主复制中,多个节点都可以处理读写操作。
3. 一致性:在分布式环境下,保证数据的一致性是十分困难的。
分布式数据库需要设计合理的一致性协议,如Paxos算法和Raft算法,来解决数据一致性的问题。
还需要考虑并发控制和事务管理的机制,以保证数据的正确性和完整性。
4. 负载均衡:分布式数据库系统需要设计负载均衡机制,将用户请求均匀地分发到各个节点上,以避免单一节点的性能瓶颈。
常用的负载均衡策略有轮询、随机和最少连接等。
5. 容灾备份:为了保证数据的安全性和可恢复性,分布式数据库系统需要设计容灾备份机制。
常用的备份策略有全备份和增量备份。
全备份是将所有数据进行备份,增量备份是只备份发生改变的数据。
6. 性能优化:为了提高分布式数据库的性能,可以采取一些优化策略。
例如,使用缓存机制减少磁盘IO操作,使用索引加速数据查询,使用批处理减少网络开销,优化数据访问路径等。
总结起来,设计一套高效的分布式数据库系统需要考虑数据分片、数据复制、一致性、负载均衡、容灾备份和性能优化等方面。
通过合理地设计和优化,可以提高分布式数据库的可用性、性能和容错性,满足大规模数据存储和处理的需求。
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F( A1,A2,...,Ak )
(r)=
{ t | t r F(t[ A1],t[A2],...,t[Ak] ) }
举例 :
关系代数运算(七)
7、 相交 设有同类关系r1[R]、r2[R],二者的相 交运算定义为:
r1r2 ={ t | t r1 t r2 }
易知 r1r2 =r1-( r1- r2 )
r1× s1
A3 d d b b d d b b A2 2 3 2 3 2 3 2 3 A3 d b d b d b d b
r1∪r2
A1 b b c d a e g A2 2 3 2 3 3 5 6 A3 d b d b c f f A1
r1– r2
A2 A3
∏3,2 ( r1)
A3 d b A2 2 3
F
{ t | t = <u,v> u r v s
F(u[A1],…,u[Ak1],v[B1],…,v[Bk2] )} 显然:r
F
s = F (r × s)
关系代数运算(十)
10、 自然连接 设r[R]、s[S]分别为k1、k2元关 系,R中属性Ai1,Ai2,...,Ain分别与S 中的属性Bj1,Bj2,...,Bjn相同。令S‘= S-{Bj1,Bj2,..,Bjn},r的元组为u,s的元组 为v,令 v 为 v 去掉分量v[Bj1],…,v[Bjn]后剩下 的分量构成元组,那么关系 r与s 的自然连接运 算定义为:
LAS3 LRS3 SS3 LDB3
LAS4
4.3 DDBS中的透明性
集中式数据库中的独立性
三级模式两级映射 逻辑独立性 物理独立性 分布独立性
DDBS中的独立性
分布透明性(Distributed Transparence)
DDBS中的透明性
分布透明性
分片透明(Fragmentation Transparence) 位置透明(Location Transparence) 数据模型透明(Data Model Transparence)
4.2分布式数据库的模式结构
五层模式结构
需要考虑全局和局部在面向用户、数据以及 机器等方面的模式层次
分布式数据库的模式结构
全局应用模式(GAS)
全局外模式
它是面向特定应用用户的GDB数据视图
分布式数据库的模式结构
全局表示模式(GRS)
全局模式
它是GDB逻辑描述
需要刻画GDB涉及的所有实体 也要描述GDB中数据在节点的分布
只有一个独立的逻辑数据库,分布在相联的 数据节点上 是一个全局总控系统 结点可以是同构的(Homogeneous) 也可以是异构的(Hetergeneous) POREL和VND
分布式数据库的构成方式
多层次(ML DDB)
每个节点有自己的数据库(LDB) 又构成一个逻辑上统一的全局数据库(GDB) 每个节点的配备局部DBMS DDBMS进行全局处理总控 节点可同构,也可异构 R*和DATANET
{u | u=<t[Aj1], t[Aj2],... , t[Ajn] > t r }
结果特征: ∏Aj1,Aj2,...,Ajn( r ) 为n元关系,其框 架是{Aj1,Aj2,...,Ajn },每个元组 由关系 r 的每个元组的第 j1,j2,...,jn 个分量按此顺序排 列而成 (不计重复元组) 举例
关系代数(二)
关系代数的运算按运算符的不同主要分为两类: 传统的集合运算:把关系看成元组的集合,以 元组作为集合中元素来进行运算,其运算是从 关系的“水平”方向即行的角度进行的。包括 并、差、交和笛卡尔积等运算。 专门的关系运算:不仅涉及行运算,也涉及列 运算,这种运算是为数据库的应用而引进的特 殊运算。包括选取、投影、连接和除法等运算。
* r×s的每个元组的前k1个分量为 r 的一个元组, 后k2个分量为 s 的一个元组; * 若r、s分别有n1、n2个元组,则r×s有n1×n2个 元组。 举例
关系代数运算(四)
4、投影 设有k元关系r[R],它的关系框架 R = { A1, A2,...,Ak },Aj1,Aj2 ,...,Ajn 为 R中互不相同的属性,那么关系 r 在属性(分量)A j1,Aj2,...,Ajn 上的投影运算定义为: ∏Aj1,Aj2,...,Ajn( r ) =
r
~ ~ s ={ t | t = <u,v>urvsu[Ai1]=v[Bj1] … u[Ain]=v[Bjn] v=v[S‘] )}
分布式数据库的模式结构
节点应用模式(NAS)
节点外模式
是面向本节点特定应用用户的LDB数据视图
分布式数据库的模式结构
节点表示模式(NRS)
节点模式
主要是本地LDB的逻辑描述
分布式数据库的模式结构
存储模式(SS)
节点内模式
主要是本地LDB的存储描述
模式间的映射
GAS/GRS映射
r1– r2={ t | t r1 t r2 }
结果: 为r1中存在的但r2中没有的元组的集合,它与 r1、r2为同类关系; 举例
关系代数运算(二)
r×s={ t | t =< u , v > u r v s } 3、 乘积 设r[R]为k1元关系,s[S]为k2元关系,则 二者乘积运算定义为: 结果特征: * r×s为k1+k2元关系,其框架是R与S的框架的并 集(注:可能有同名属性);
DDBS中的透明性
分布透明性
分片透明(Fragmentation Transparence) 位置透明(Location Transparence) 数据模型透明ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱData Model Transparence)
三个透明性的关系
由高到低,包含
4.4 分布式数据库的数据分割方法
举例
关系代数运算(八)
8 、θ—连接 设r[R]、s[S]的关系框架分别为 R= {A1, A2,...,Ak 1}和S={B1,B2,...,Bk2}, 那么关系 r、s 的 θ—连接运算定义为:
rAi θ Bj s ={ t | t = <u,v> u r v s u[Ai] θ v[Bj] }
例如:关系EMP(ENUM,ENAME,EAGE,ESEX),被分成两个数据片 EMP1和EMP2,分别存储在站点SITE1和SITE2 查询特定雇员号(ENUM)的姓名 select ENAME form EMP1 at SITE1 where ENUM=$ENUM if not FOUND() then select ENAME from EMP2 at SITE2 where ENUM=$ENUM
第4章 分布式数据库设计
分布式数据库的构成方式 分布式数据库的模式结构 分布式数据库系统中的透明性 分布式数据库的数据分割方法 分布式数据库的设计方法 实例分析
4.1分布式数据库的构成方式
单层次结构 多层次结构
分布式数据库的构成方式
单层次(SL DDB)
显然:rAi θ Bj s =
Ai θ Bj(r
× s) , θ为“=”时称为等连。
举例: r B = B s
举例 : r B > B s
关系代数运算(九)
9、 F—连接 设r[R]、s[S]的关系框架分别为 R= {A1,A2,...,Ak 1}和S={B1, B2,...,Bk2},F(A1,…,Ak1,B1,…,Bk2)为 一公式,那么关系 r、s 的 F—连接运算定义为: r s=
关系代数运算(五)
5、θ—选择 设θ是比较运算符“=、<、≤、≠、、 ≥ ”中的某一个,那么关系r[R]的 θ 一选择运算 定义为:
或
Aj θ c
( r ) ={ t | t r t[Aj] θ c } Aj θ Ai ( r ) ={ t | t r t[Aj] θ t[Ai] }
结果特征: 为r 中满足 θ 条件的元组集(与 r 是 同类关系) 举例
例题
A1 b b c d
设有三个已知关系如下: 关系r1 关系r2 关系s1
A2 2 3 2 3 A3 d b d b A1 a b c e g A2 3 2 2 5 6 A3 c d d f f A2 2 3 A3 d b A1 b b b b c c d d A2 2 2 3 3 2 2 3 3
数据分片是分布式数据库设计的首先要 面对的问题 数据分割以关系代数为理论基础
4.4.1 关系代数
关系是 关系操作: Query, Insert, Delete, Update 关系运算可分为关系代数 和关系演算两大类。
关系代数(一)
关系代数是对关系进行集合代数运算, 是基于关系代数的操作语言,称为关系 代数语言,简称关系代数。 关系代数的运算对象是关系,运算结果 也是关系。 关系相等:设有同类关系r1和r2,若r1的 任何一个元组都是r2的一个元组,则称 关系r2包含关系r1,记为r2r1,或r1r2。 如果r1r2且r1r2,则称r1等于r2,记为 r1=r2
NRS/SS映射
参考模型
GAS1 DDB1 GRS1 GAS2 GAS3 GRS2 GAS4 DDB2