第11章_分布式数据库系统的发展趋势_
论分布式数据库的设计与实现
论分布式数据库的设计与实现摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。
该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。
在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。
设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。
开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。
并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。
关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。
在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。
学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。
1、系统的架构设计采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。
各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。
学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。
2、数据的分布从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。
将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式：（1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。
第12章 分布式系统的应用
缺陷：顺序号丢失（空序）或乱序需要重传或可 能会产生错误。
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存储器相关性问题
• 第 3 类的读复制算法是 DSM 系统中普遍采用的。 Li 和Hudak进一步提出了这类算法的3种实现方法。
– 集中管理者算法 – 分布式管理者算法 – 动态分布式管理者算法 （P272）
缺陷：发生颠簸。
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存储器相关性问题
3. 读复制算法（转移和复制）
是一个“多读/单写”协议，其写操作：
1) （客户端）如果需要的数据不在本地，确定它的位置， 然后发出请求； 2)（远程主机）收到请求，发出数据对象；（转移） 3) （客户端）收到对象，并对所有拥有数据对象拷贝的站 点发出使无效或更新的组播； 4) （远程主机）收到使无效信号，使本地拷贝无效，或接 受更新信号并且更新本地拷贝；（复制） 5)（客户端）访问数据对象（写）。
设访问控制的文件访问）
• 用本地系统和远程系统的 UID 映射（域映射或域信 任等），以控制访问权； （如 Windows 域信任或 Unix 的
主机信任）
• 分布式系统中，每个用户有一个确定且唯一的 UID ， 这个 UID 在任何处理机上有效而且不需要映射。 （全局统一的用户UID和文件访问控制）
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分布式操作系统
• 因此，分布式操作系统较网络操作系统的 关键区别是 Tanenbaum 提出的 8 个不同程度 的透明性概念：
– – – – – – – – 访问透明性 并发透明性 错误透明性 位置透明性 移植透明性 并行透明性 性能透明性 复制透明性
(P263)
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区块链电子档案管理解决方案
区块链电子档案管理解决方案第1章引言 (4)1.1 背景与现状 (4)1.2 区块链技术概述 (4)1.3 区块链在电子档案管理中的应用前景 (5)第2章区块链电子档案管理基本理论 (5)2.1 电子档案管理概念 (5)2.2 区块链电子档案管理特点 (5)2.3 区块链电子档案管理架构 (5)第3章区块链关键技术 (5)3.1 区块链原理与结构 (5)3.2 共识算法 (5)3.3 加密算法与隐私保护 (5)第4章区块链电子档案管理系统设计 (5)4.1 系统需求分析 (5)4.2 总体设计 (5)4.3 详细设计与实现 (5)第5章电子档案的区块链存储 (5)5.1 电子档案数据结构设计 (5)5.2 电子档案上链流程 (5)5.3 存储优化策略 (5)第6章电子档案的区块链加密与隐私保护 (5)6.1 电子档案加密策略 (5)6.2 隐私保护技术 (5)6.3 安全性与隐私保护评估 (5)第7章区块链电子档案管理系统的功能实现 (5)7.1 档案创建与存储 (5)7.2 档案查询与检索 (5)7.3 档案更新与删除 (5)第8章智能合约在电子档案管理中的应用 (5)8.1 智能合约概述 (5)8.2 智能合约设计与开发 (5)8.3 智能合约在电子档案管理中的具体应用 (5)第9章区块链电子档案管理的监管与审计 (6)9.1 监管机制设计 (6)9.2 审计流程与方法 (6)9.3 法律法规与政策建议 (6)第10章区块链电子档案管理系统的测试与优化 (6)10.1 系统测试方法与策略 (6)10.2 功能测试与优化 (6)10.3 安全测试与改进 (6)第11章区块链电子档案管理的应用案例分析 (6)11.1 行业应用案例 (6)11.2 金融行业应用案例 (6)11.3 医疗行业应用案例 (6)第12章区块链电子档案管理的未来展望 (6)12.1 技术发展趋势 (6)12.2 行业应用拓展 (6)12.3 法律法规与标准规范建设展望 (6)第1章引言 (6)1.1 背景与现状 (6)1.2 区块链技术概述 (6)1.3 区块链在电子档案管理中的应用前景 (7)第2章区块链电子档案管理基本理论 (7)2.1 电子档案管理概念 (7)2.2 区块链电子档案管理特点 (7)2.3 区块链电子档案管理架构 (8)第3章区块链关键技术 (8)3.1 区块链原理与结构 (8)3.1.1 区块结构 (8)3.1.2 链式结构 (8)3.1.3 分布式存储 (9)3.2 共识算法 (9)3.2.1 工作量证明（PoW） (9)3.2.2 权益证明（PoS） (9)3.2.3 委托权益证明（DPoS） (9)3.2.4 实用拜占庭容错算法（PBFT） (9)3.3 加密算法与隐私保护 (9)3.3.1 散列（哈希）算法 (9)3.3.2 非对称加密算法 (9)3.3.3 零知识证明（ZKP） (10)3.3.4 同态加密 (10)第4章区块链电子档案管理系统设计 (10)4.1 系统需求分析 (10)4.1.1 功能需求 (10)4.1.2 功能需求 (10)4.1.3 安全需求 (10)4.2 总体设计 (10)4.2.1 系统架构 (11)4.2.2 模块划分 (11)4.2.3 功能模块设计 (11)4.3 详细设计与实现 (11)4.3.1 用户管理模块 (11)4.3.2 档案管理模块 (11)4.3.3 权限控制模块 (12)4.3.4 区块链模块 (12)第5章电子档案的区块链存储 (12)5.1 电子档案数据结构设计 (12)5.1.1 档案元数据结构 (12)5.1.2 档案内容数据结构 (12)5.1.3 档案索引结构 (12)5.2 电子档案上链流程 (12)5.2.1 档案预处理 (13)5.2.2 档案数据存储 (13)5.2.3 档案索引 (13)5.2.4 档案上链验证 (13)5.3 存储优化策略 (13)5.3.1 数据压缩 (13)5.3.2 数据分片 (13)5.3.3 数据缓存 (13)5.3.4 存储策略调整 (13)5.3.5 数据去重 (13)第6章电子档案的区块链加密与隐私保护 (14)6.1 电子档案加密策略 (14)6.1.1 引言 (14)6.1.2 对称加密算法 (14)6.1.3 非对称加密算法 (14)6.1.4 混合加密算法 (14)6.2 隐私保护技术 (14)6.2.1 引言 (14)6.2.2 匿名化技术 (14)6.2.3 零知识证明 (14)6.2.4 同态加密 (14)6.3 安全性与隐私保护评估 (15)6.3.1 引言 (15)6.3.2 加密算法安全性评估 (15)6.3.3 隐私保护技术有效性评估 (15)6.3.4 系统安全性评估 (15)第7章区块链电子档案管理系统的功能实现 (15)7.1 档案创建与存储 (15)7.1.1 档案模板设计 (15)7.1.2 档案创建 (15)7.1.3 档案存储 (15)7.2 档案查询与检索 (16)7.2.1 关键词搜索 (16)7.2.2 精准查询 (16)7.2.3 档案预览 (16)7.2.4 档案与查看 (16)7.3 档案更新与删除 (16)7.3.1 档案更新 (16)7.3.2 档案删除 (16)第8章智能合约在电子档案管理中的应用 (16)8.1 智能合约概述 (17)8.2 智能合约设计与开发 (17)8.3 智能合约在电子档案管理中的具体应用 (17)第9章区块链电子档案管理的监管与审计 (18)9.1 监管机制设计 (18)9.1.1 监管目标 (18)9.1.2 监管原则 (18)9.1.3 监管主体 (18)9.1.4 监管措施 (18)9.2 审计流程与方法 (19)9.2.1 审计目标 (19)9.2.2 审计流程 (19)9.2.3 审计方法 (19)9.3 法律法规与政策建议 (19)9.3.1 完善法律法规 (19)9.3.2 政策建议 (19)第10章区块链电子档案管理系统的测试与优化 (19)10.1 系统测试方法与策略 (19)10.1.1 黑盒测试 (20)10.1.2 白盒测试 (20)10.1.3 灰盒测试 (20)10.2 功能测试与优化 (20)10.2.1 功能测试内容 (20)10.2.2 功能优化策略 (21)10.3 安全测试与改进 (21)10.3.1 安全测试内容 (21)10.3.2 安全改进措施 (21)第11章区块链电子档案管理的应用案例分析 (21)11.1 行业应用案例 (21)11.2 金融行业应用案例 (21)11.3 医疗行业应用案例 (22)第12章区块链电子档案管理的未来展望 (22)12.1 技术发展趋势 (22)12.2 行业应用拓展 (22)12.3 法律法规与标准规范建设展望 (23)第1章引言1.1 背景与现状1.2 区块链技术概述第2章区块链电子档案管理基本理论2.1 电子档案管理概念2.2 区块链电子档案管理特点2.3 区块链电子档案管理架构第3章区块链关键技术3.1 区块链原理与结构3.2 共识算法3.3 加密算法与隐私保护第4章区块链电子档案管理系统设计4.1 系统需求分析4.2 总体设计4.3 详细设计与实现第5章电子档案的区块链存储5.1 电子档案数据结构设计5.2 电子档案上链流程5.3 存储优化策略第6章电子档案的区块链加密与隐私保护6.1 电子档案加密策略6.2 隐私保护技术6.3 安全性与隐私保护评估第7章区块链电子档案管理系统的功能实现7.1 档案创建与存储7.2 档案查询与检索7.3 档案更新与删除第8章智能合约在电子档案管理中的应用8.1 智能合约概述8.2 智能合约设计与开发8.3 智能合约在电子档案管理中的具体应用9.1 监管机制设计9.2 审计流程与方法9.3 法律法规与政策建议第10章区块链电子档案管理系统的测试与优化10.1 系统测试方法与策略10.2 功能测试与优化10.3 安全测试与改进第11章区块链电子档案管理的应用案例分析11.1 行业应用案例11.2 金融行业应用案例11.3 医疗行业应用案例第12章区块链电子档案管理的未来展望12.1 技术发展趋势12.2 行业应用拓展12.3 法律法规与标准规范建设展望第1章引言1.1 背景与现状信息技术的飞速发展，大数据、云计算、物联网等新兴技术已深入到我们生活的方方面面。
数据库技术发展概述
从 中探 讨 分 析 了数 据 库技 术 的发 展 趋 势 ， 出数 据 库 技 术 的研 究热 点 。 指
关键词 ： 数据库 ； 数据库技 术 ； 数据挖掘
中 图分 类 号 ：Ｐ １．３ Ｔ ３ １１ 文献 标 识 码 ： Ａ
数据库技术从 ２ 世纪 ６ ０ Ｏ年代开始兴起 ， 已经 ４ ０余年 的历 史 。所谓数 据库 ， 是指长期储存在计算机 内、 有组织 的、 可共享 的
的 Ｄ Ｔ 网状 数 据 库 。Ｄ Ｔ 系 统 确 立 了数 据 库 系统 盼 许 多 概 ＢＧ ＢＧ
有 的关 系数据模 型基 础上进 行改造 ， 构造 出 了数 据仓库 、 工程 数 据库 、 统计 数据库 、 空问数据库 、 学数据库等多种数据库 。 科 近年来 ，硬件 的发展为新一代数据库技 术的发展奠定 了物 质技术基础 ， 例如光盘 、 盘组 、 磁 光纤和高速传输 网、 大规模并行 处理技术 、 人工 智能 、 向对象 的程 序设计 ， 面 这些新技 术与数据
些 问题 上 显 得 无 能 为 力 ， 此 ， 适 应 不 同领 域 需 要 ， 们 在 原 因 为 人
在数据库出现以前 ，计算 机用户是 用数 据文件来存储数据 的。 常见的格式是 一个文件有 Ⅳ个“ 录” 当巾的一个 记录又含 记 ， 有 个 “ 数据” 用户通过 访问文件 ， ， 获取记录 ， 而实现数据存 进 取 ㈨。然而这种使用管理方式造成数据大量晕复 ， 浪费资源。因 此将数据集 中存 储 、 统一管理 的数据库管理系统应运而生 ， 数据 库技术 也随之 现 。 第 一 代数 据库 系 统 的代 表是 １６ ９９年 由 ＩＭ 公 司研制 的 Ｂ Ｉ Ｓ层 次数据库 和美 国数据库 系统语言协商会 Ｃ Ｄ Ｓ Ｌ设计 Ｍ Ｏ ＡＹ
大数据技术架构与应用开发手册
大数据技术架构与应用开发手册第1章大数据技术概述 (4)1.1 大数据概念与特点 (4)1.2 大数据技术发展历程 (4)1.3 大数据技术架构概述 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.2 数据存储技术 (4)2.3 分布式文件系统 (4)2.4 数据仓库与数据湖 (4)第3章数据处理与分析 (4)3.1 批处理技术 (4)3.2 流处理技术 (4)3.3 数据挖掘与机器学习 (4)3.4 数据可视化与分析工具 (4)第4章大数据计算框架 (4)4.1 Hadoop计算框架 (4)4.2 Spark计算框架 (4)4.3 Flink计算框架 (4)4.4 其他计算框架 (4)第5章大数据安全与隐私保护 (4)5.1 数据安全策略 (4)5.2 数据加密与解密 (4)5.3 数据隐私保护技术 (4)5.4 安全审计与合规性 (4)第6章大数据质量管理 (4)6.1 数据质量评估 (4)6.2 数据清洗与预处理 (4)6.3 数据质量管理策略 (5)6.4 数据质量管理工具 (5)第7章大数据应用开发 (5)7.1 应用开发流程 (5)7.2 应用开发框架 (5)7.3 应用开发工具与库 (5)7.4 应用功能优化 (5)第8章大数据平台建设与管理 (5)8.1 平台架构设计 (5)8.2 平台运维管理 (5)8.3 平台监控与故障排查 (5)8.4 平台功能优化 (5)第9章大数据行业应用案例 (5)9.1 金融行业应用案例 (5)9.3 医疗行业应用案例 (5)9.4 智能制造行业应用案例 (5)第10章大数据技术发展趋势 (5)10.1 人工智能与大数据 (5)10.2 云计算与大数据 (5)10.3 物联网与大数据 (5)10.4 区块链与大数据 (5)第11章大数据人才培养与团队建设 (5)11.1 人才培养模式 (5)11.2 团队建设策略 (5)11.3 技术交流与合作 (5)11.4 大数据职业规划 (5)第12章大数据政策与法规 (5)12.1 国际大数据政策概述 (5)12.2 我国大数据政策解析 (6)12.3 数据安全与隐私保护法规 (6)12.4 大数据行业合规性要求 (6)第1章大数据技术概述 (6)1.1 大数据概念与特点 (6)1.1.1 大数据概念 (6)1.1.2 大数据特点 (6)1.2 大数据技术发展历程 (6)1.2.1 数据积累阶段 (6)1.2.2 数据存储与管理阶段 (6)1.2.3 数据分析与挖掘阶段 (7)1.2.4 大数据应用阶段 (7)1.3 大数据技术架构概述 (7)1.3.1 数据源层 (7)1.3.2 数据存储层 (7)1.3.3 数据处理层 (7)1.3.4 数据分析与应用层 (7)1.3.5 数据安全与隐私保护层 (7)第2章数据采集与存储 (7)2.1 数据采集技术 (8)2.2 数据存储技术 (8)2.3 分布式文件系统 (8)2.4 数据仓库与数据湖 (9)第3章数据处理与分析 (9)3.1 批处理技术 (9)3.2 流处理技术 (10)3.3 数据挖掘与机器学习 (10)3.4 数据可视化与分析工具 (10)第4章大数据计算框架 (11)4.2 Spark计算框架 (11)4.3 Flink计算框架 (12)4.4 其他计算框架 (12)第5章大数据安全与隐私保护 (12)5.1 数据安全策略 (13)5.2 数据加密与解密 (13)5.3 数据隐私保护技术 (13)5.4 安全审计与合规性 (14)第6章大数据质量管理 (14)6.1 数据质量评估 (14)6.2 数据清洗与预处理 (15)6.3 数据质量管理策略 (15)6.4 数据质量管理工具 (15)第7章大数据应用开发 (16)7.1 应用开发流程 (16)7.2 应用开发框架 (16)7.3 应用开发工具与库 (17)7.4 应用功能优化 (17)第8章大数据平台建设与管理 (18)8.1 平台架构设计 (18)8.2 平台运维管理 (18)8.3 平台监控与故障排查 (19)8.4 平台功能优化 (19)第9章大数据行业应用案例 (19)9.1 金融行业应用案例 (19)9.2 电商行业应用案例 (20)9.3 医疗行业应用案例 (20)9.4 智能制造行业应用案例 (21)第10章大数据技术发展趋势 (21)10.1 人工智能与大数据 (21)10.2 云计算与大数据 (21)10.3 物联网与大数据 (22)10.4 区块链与大数据 (22)第11章大数据人才培养与团队建设 (22)11.1 人才培养模式 (23)11.2 团队建设策略 (23)11.3 技术交流与合作 (23)11.4 大数据职业规划 (24)第12章大数据政策与法规 (24)12.1 国际大数据政策概述 (24)12.2 我国大数据政策解析 (25)12.3 数据安全与隐私保护法规 (25)12.4 大数据行业合规性要求 (26)第1章大数据技术概述1.1 大数据概念与特点1.2 大数据技术发展历程1.3 大数据技术架构概述第2章数据采集与存储2.1 数据采集技术2.2 数据存储技术2.3 分布式文件系统2.4 数据仓库与数据湖第3章数据处理与分析3.1 批处理技术3.2 流处理技术3.3 数据挖掘与机器学习3.4 数据可视化与分析工具第4章大数据计算框架4.1 Hadoop计算框架4.2 Spark计算框架4.3 Flink计算框架4.4 其他计算框架第5章大数据安全与隐私保护5.1 数据安全策略5.2 数据加密与解密5.3 数据隐私保护技术5.4 安全审计与合规性第6章大数据质量管理6.1 数据质量评估6.2 数据清洗与预处理6.3 数据质量管理策略6.4 数据质量管理工具第7章大数据应用开发7.1 应用开发流程7.2 应用开发框架7.3 应用开发工具与库7.4 应用功能优化第8章大数据平台建设与管理8.1 平台架构设计8.2 平台运维管理8.3 平台监控与故障排查8.4 平台功能优化第9章大数据行业应用案例9.1 金融行业应用案例9.2 电商行业应用案例9.3 医疗行业应用案例9.4 智能制造行业应用案例第10章大数据技术发展趋势10.1 人工智能与大数据10.2 云计算与大数据10.3 物联网与大数据10.4 区块链与大数据第11章大数据人才培养与团队建设11.1 人才培养模式11.2 团队建设策略11.3 技术交流与合作11.4 大数据职业规划第12章大数据政策与法规12.1 国际大数据政策概述12.2 我国大数据政策解析12.3 数据安全与隐私保护法规12.4 大数据行业合规性要求第1章大数据技术概述信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的信息资源，正日益成为推动社会进步的重要力量。
分布式数据库和传统数据库的区别与优劣对比(十)
分布式数据库和传统数据库的区别与优劣对比引言：数据库是现代信息系统中不可或缺的基础组件，负责存储、管理和检索数据。
随着互联网、云计算和大数据时代的到来，对数据处理和存储的需求不断增加，传统数据库面临着更高的性能、可用性和伸缩性要求。
分布式数据库应运而生，它与传统数据库有着显著的区别和优劣对比。
一、架构设计传统数据库的结构传统数据库采用集中式结构，包括数据存储、查询处理和事务管理等功能的集中在一台或一组服务器上。
这种设计可以在单一服务器上实现高性能和强一致性，但同时也存在单点故障和性能瓶颈的风险。
分布式数据库的结构分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，每个节点只负责部分数据的处理和存储。
分布式数据库可以通过水平扩展的方式增加节点，从而提高系统的性能和可用性。
此外，分布式数据库还可以通过副本复制和分片技术来实现数据的冗余备份和负载均衡。
二、数据一致性传统数据库的数据一致性传统数据库追求强一致性，即每个事务的执行结果对于其他事务都是可见的。
传统数据库采用锁机制和事务日志来保证数据的一致性，但这也带来了性能的损耗。
在高并发的情况下，锁竞争可能导致性能瓶颈。
分布式数据库的数据一致性分布式数据库采用了不同的数据一致性模型，如ACID、BASE和CAP等。
ACID模型追求强一致性，但会牺牲可用性和分区容忍性；BASE模型追求最终一致性，保证了系统的可用性和性能；而CAP模型则强调系统在分区故障时的可用性和一致性之间的选择。
分布式数据库需要在不同的一致性模型中进行权衡，根据应用场景选择合适的模型。
三、数据安全性传统数据库的数据安全性传统数据库通过访问权限控制和数据备份恢复来保证数据的安全性。
主要采用角色和用户权限管理，以及访问控制列表（ACL）等技术来限制用户对数据的访问。
此外，传统数据库还可以通过数据库备份和事务日志来保证数据的持久性和可恢复性。
分布式数据库的数据安全性分布式数据库相对于传统数据库在数据安全性方面更具挑战性。
分布式嵌入式系统通信机制的应用前景分析
术越 来 越 重视 。分布 式无 线 网络 根 据 其 网络 拓 扑 结构 特 点 ，主 要 可 以 分 为无 基 础 设 施 的 分布 式 无
线网络 和具有基 础设 施的 分布式 无线 网络 。
用 、低数 据速 率 以及 大规模 等特 点 。
１１ 无基础 设施 的分布 式无 线 网络 ．
是通 过 节 点 间 的对 等 关 系来 实现 的 ，网 络 中 的所 有 节 点 在 能 力 方 面 都 是 对 等 的 ，具 有 通 信 能 力 ， 更主 要 的 是具 有转 发 能 力 。Ａｄ ｏ ｈ ｃ方 式 一 个 主 要
审
行
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Ｉ 匹配器 ｌ
信 总
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口
系统 的 特 点在 于 利 用 大 量 的分 布 式 天 线单 元 在 整 个 系统 内提 供 高质 量 的 、无 缝 的无 线 电信 号覆 盖 。
Ａ ｈ ｃ的区 别在 于 ，节 点 间 的对 等性 发 生 了改 变 ， ｄｏ
收稿日期：２ １－１－ ５ ００ ２ ２ 作者简介：黄秀亮 （９ ８ ，男，湖南怀化人，讲师，本科 ，主要从事智能仪器仪表、过程控制系统的研 究与应用工作。 １７ 一） 第 ３卷 ３ 第１ 期 ２ １ －１下 ） ［ ０ １ ０ １ （ ２ ７
竞 争 方 式 共享 信 道 的 问题 。还 有 一种 典 型 的无基
对 用户 的 应 用来 说 都 是 透 明 的 ，看 不 出是本 地 还
是远 程 。 主流 标 准 化 组 织 对于 分 布 式 无 线通 信 技
础 实 施 的 分布 式 无 线 网络就 是 传感 器 网 络 。与 前
面 两 类 网络 不 同 的是 ，传感 器 网络 的 应用 范 围 比 较 特 殊 ，主 要 用 于 数 据 采 集 ，节 点具 有 一 次 性 使
数据库系统教程(第三版课后答案)免费下载.doc
第1章数据库概论1.1 基本内容分析1.1.1 本章的重要概念（1）DB、DBMS和DBS的定义（2）数据管理技术的发展阶段人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段和高级数据库技术阶段等各阶段的特点。
（3）数据描述概念设计、逻辑设计和物理设计等各阶段中数据描述的术语，概念设计中实体间二元联系的描述（1:1，1:N，M:N）。
（4）数据模型数据模型的定义，两类数据模型，逻辑模型的形式定义，ER模型，层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型的数据结构以及联系的实现方式。
（5）DB的体系结构三级结构，两级映像，两级数据独立性，体系结构各个层次中记录的联系。
（6）DBMSDBMS的工作模式、主要功能和模块组成。
（7）DBSDBS的组成，DBA，DBS的全局结构，DBS结构的分类。
1.1.2本章的重点篇幅（1）教材P23的图1.24（四种逻辑数据模型的比较）。
（2）教材P25的图1.27（DB的体系结构）。
（3）教材P28的图1.29（DBMS的工作模式）。
（4）教材P33的图1.31（DBS的全局结构）。
1.2 教材中习题1的解答1.1 名词解释·逻辑数据：指程序员或用户用以操作的数据形式。
·物理数据：指存储设备上存储的数据。
·联系的元数：与一个联系有关的实体集个数，称为联系的元数。
·1:1联系：如果实体集E1中每个实体至多和实体集E2中的一个实体有联系，反之亦然，那么E1和E2的联系称为“1:1联系”。
·1:N联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，而E2中每个实体至多和E1中一个实体有联系，那么E1和E2的联系是“1:N联系”。
·M:N联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，反之亦然，那么E1和E2的联系称为“M:N联系”。
·数据模型：能表示实体类型及实体间联系的模型称为“数据模型”。