EMC Greenplum分布式数据库简介-v

EMC Greenplum数据库简介

Greenplum 是2002年开始成立研发团队的，核心技术团队成员来自各个顶级数据库公司和大规模并行计算公司的资深软件架构师，例如：Oracle, Teradata, Tandem, Microsoft SQL Server, Informix。

Greenplum数据库软件是业内首创的无共享、大规模并行处理（massively parallel processing (MPP)）的数据库软件产品，它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果：包括无共享/MPP，按列存储数据库，数据库内压缩，MapReduce，永不停机扩容，多级容错等等。该数据库软件被业界认可为扩展能力最大的分析型（OLAP）数据库软件。已有500多家世界级重大客户采用该软件，例如：NYSE,NASDAQ,FINRA,AIG，AMEX,CIA，德意志银行，美国联邦储备委员会，支付宝，NTT-DoCoMo,T-Mobile,Skype，WalMart，中国联通，太平洋保险等。这些客户中大多数Greenplum数据仓库所管理的数据量都超过100TB，其中，全球最大的有6500TB，中国最大的有1000TB。每一天，全球有数亿级的用户在直接、间接用到Greenplum发明的数据库平台。

Greenplum 分布式数据仓库软件特性介绍

Greenplum数据仓库软件是业界首创将大规模并行计算技术，应用到了数据库软件领域。该类技术同样应用在Google搜索引擎的中。

Greenplum数据仓库软件功能：

无共享/MPP核心架构

Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上，所以节点存储每张表或表分区的部分行，所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行，并且该架构支持扩展到上万个节点。

混合的存储和执行（按列或按行）

Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据，每张表或表分区可以由管理员根据应用需要，分别指定存储和压缩方式。

基于这个功能，用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的，只需在建表或表分区时指定：

这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。

分布式数据库管理系统简介

分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统（DDBS）包含分布式数据库管理系统（DDBMS和分布式数据库（DDB）。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统（DBMS）管理一样，用 户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户， 执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机

分布式数据库系统复习题

一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统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连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国内分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。

【推荐】大数据文献综述

信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015

任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用

目录 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入

库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等 信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业 务系统采集设备所收集的海量数据等 传统数据库和大数据的比较 现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时

EMC Greenplum分布式数据库简介-v

EMC Greenplum数据库简介 Greenplum 是2002年开始成立研发团队的，核心技术团队成员来自各个顶级数据库公司和大规模并行计算公司的资深软件架构师，例如：Oracle, Teradata, Tandem, Microsoft SQL Server, Informix。 Greenplum数据库软件是业内首创的无共享、大规模并行处理（massively parallel processing (MPP)）的数据库软件产品，它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果：包括无共享/MPP，按列存储数据库，数据库内压缩，MapReduce，永不停机扩容，多级容错等等。该数据库软件被业界认可为扩展能力最大的分析型（OLAP）数据库软件。已有500多家世界级重大客户采用该软件，例如：NYSE,NASDAQ,FINRA,AIG，AMEX,CIA，德意志银行，美国联邦储备委员会，支付宝，NTT-DoCoMo,T-Mobile,Skype，WalMart，中国联通，太平洋保险等。这些客户中大多数Greenplum数据仓库所管理的数据量都超过100TB，其中，全球最大的有6500TB，中国最大的有1000TB。每一天，全球有数亿级的用户在直接、间接用到Greenplum发明的数据库平台。 Greenplum 分布式数据仓库软件特性介绍 Greenplum数据仓库软件是业界首创将大规模并行计算技术，应用到了数据库软件领域。该类技术同样应用在Google搜索引擎的中。

Greenplum数据仓库软件功能： 无共享/MPP核心架构 Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上，所以节点存储每张表或表分区的部分行，所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行，并且该架构支持扩展到上万个节点。 混合的存储和执行（按列或按行） Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据，每张表或表分区可以由管理员根据应用需要，分别指定存储和压缩方式。 基于这个功能，用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的，只需在建表或表分区时指定： 这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。

分布式数据库实验报告

南华大学 计算机科学与技术学院 实验报告 （2011 ~2012 学年度第一学期） 课程名称软件设计模式 实验名称设计模式UML建模 姓名肖喜武学号20094350225 专业软件工程班级本09软件02班 地点8-212 教师余颖

一、实验目的 （1）学会如何根据站点的特点对数据库进行分片 （2）学会如何实验amoeba软件对数据库实现分片 二、实验内容 ?某个公司有三个计算机站点，站点B和站点C分别属于部门2和部门3现在希望在站 点B和C上分别频繁访问EMPLOYEE和PROJECT表中有关工作在该部门的雇员和该 部门管辖的项目信息。 ?雇员信息主要是指EMPLOYEE表的NAME,ESSN,SALARY和SUPERSSN属性。 ?站点A供公司总部（部门1）使用，经常存取为保险目的而记录的DEPENDENT信息 外，还定期地存取所有雇员和项目的信息。 请根据这些要求，对该公司关系数据库中的关系进行分片和分布 EMPLOYEE FNAME MINIT LNAME ESSN BDATE ADDRESS SEX SALARY SUPRESSN DNO DEPARTEMNT DNAME DNO MGRSSN MGRSTARTDA TE DEPT_LOCATION DNO DLOCA TION PROJECT PNAME PNUMER PLOCATION DNO WORKS_ON ESSN PNO HOURS DEPENDENT ESSN DEPENDENT SEX BDATE RELATIONSHIP 三、实验步骤 （1）理论分析 先根据DEPARTMENT表的主码DNO的值进行水平分片，然后基于外码部 门号（DNO）将导出的片段应用到关系EMPLOYEE、PROJECT和DEPPTLOCATIONS上，再在刚才得到的EMPLOYEE片段上进行垂直分片，得 到只含熟悉你给｛NAME,ESSN,SALARY,SUPERSSN,DNO｝的片段。图2.13给 出了EMPD2和EMPD3的混合分片，它包括了分别满足条件DNO=2和DNO=3 的EMPLOYEE元组。类似地，PROJECT、DEPARTMENT和DEPT_LOCATIONS 都按部门编号进行水平分片，这些片段根据其相应的部门号分别存储在站点B 和部门C上，如图所示: EMPD5 FNAME MINIT LNAME ESSN SALARY SUPERSSN DNO John B Smith 123456789 30000 333445555 2 Franklin T Wong 333445555 40000 888665555 2 Ramesh K Narayan 666884444 38000 333445555 2 Joyce A English 453453453 25000 333445555 2

分布式数据库

分布式数据库 第一节基本概念 一，集中式数据库系统和分布式数据库系统 1．集中式数据库系统，是指数据库中的数据集中存储在一台计算机上，数据的处理也集中在一台计算机上完成。 2. 分散式数据库系统，采用了数据分散存储的办法，将数据库分成多个建立在多台计算机上，此时各个数据库的管理和应用程序是分开的并独立的，这种系统称为分散式系统。 3.分布式数据库系统，是指数据库数据存放在计算机网络上的不同场地的计算机中，每一个计算机都有自治处理能力，并完成局部应用；而每一场地也参与（至少一种）全局应用程序的执行，全局应用程序可以通过网络通信访问系统中的多个场地的数据，这样的系统，称为分布式数据库系统。 4. 分布式数据库管理系统DDBMS，是分布式数据库系统的核心，它是分布式数据库系统中的一组软件，负责分布式数据库的建立、查询、更新、复制、管理的软件。 5. 局部自治性，是指有独立处理能力并能完成局部应用。 区分一个系统是分散式还是分布式系统，就是判断系统是否支持全局。 二，分布式数据库体统的透明性 分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性，使用户看到的系统如同一个集中式数据库系统。

（1）位置透明性：是指用户或应用程序员应当了解分片情况，但不必了解片段的存储场地。位置透明性位于分片视图与分配视图之间。 （2）数据复制：是指数据在每个场地的重复存储。 （3）复制透明性：即用户或程序员不必关心数据库在网络中各个节点的数据复制情况，更新操作引起的波动由系统来处理。 三，分布式数据库的特点 （1）数据的分布性。分布式数据库中的数据分布在网络中的各个节点。 （2）统一性。包括数据在逻辑上的统一性和数据在管理上的统一性。 △逻辑上的统一性指的是分散在计算机网络各个节点上的数据库构成一个在逻辑上单一的数据库，呈现给用户的如同一个统一的集中式数据库。 △管理上的统一性指的是分布式数据库是由分布式数据管理系统统一管理和维护。 （3）透明性。用户在使用数据库时，与使用集中式数据库一样，无需知道其所关心的数据存放的位置，存储了几次。用户需要关心的仅仅是整 个数据库的逻辑结构 理想的分布式数据库所具有的规则和目标 （1）局部节点自治性。 （3）能继续操作。 （4）具有位置独立性（位置透明性）。 （5）分片独立性（分片透明性）。 （6）数据复制独立性（复制透明性） （7）支持分布查询处理。 （8）支持分布事务管理。 （9）具有硬件独立性。 （10）具有操作系统独立性。 （11）具有网络独立性 （12）具有DBMS独立性。

分布式数据库设计报告

分布式数据库设计报告

目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)

成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。

分布式数据库系统(DDBS)概述.

分布式数据库系统(DDBS概述 一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。 在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。 二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。 三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。 逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度

分布式数据库系统(1)

分布式数据库系统（1） 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、分布式数据库系统概述 1、概述一 分布式数据库（Distributed Database，DDB）是指数据分散存储在计算机网络中的各台计算机上的数据库。 分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方；每台计算机中都可能有DBMS （数据库管理系统）的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库；位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的、逻辑上集中、物理上分布的大型数据库系统。 2、概述二 分布式数据库，是指利用高速计算机网络，将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。 分布式数据库的基本思想，是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。 近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展。传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展。基于关系型的分布式数据库，在保留传统数据库的数据模型和基本特征前提下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 另一方面，随着数据量越来越大，关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点。以NoSQL为代表的、具有高可扩展性、高并发性等优势的非关系型数据库快速发展；一时间市场上出现了大量的key-value（键－值）存储系统、文档型数据库等NoSQL数据库产品。NoSQL类型数据库正日渐成为大数据时代下分布式数据库领域的主力。 这种按分布式组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。

(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势

(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。

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。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有

分布式数据库环境下的数据安全策略研究报告

题目分布式数据库环境下的数据安全策略研究

摘要 分布式数据库系统是与计算机网络相结合的一个系统，随着云计算技术的发展，分布式数据库结合分布式文件系统作为底层存储构架的应用越来越广泛。然而，就目前的形式来看，分布式数据库系统还存在着一些不安全因素，本文以分布式数据库系统的不安全因素为出发点，分析了分布式数据库系统所存在的一些不安全因素，进而提出了一些相应的防X措施。 关键词：分布式数据库,不安全因素，安全策略

Abstract Distributed database is a system which bines with the network system. With the development of cloud puting, distributed database which bines with distributed file system has been widely applied as the underlying storage architecture. However, at the present, there are still some insecurity in the distributed database system. This paper starts with the insecurity of the distributed database, analyzes the existence of the insecure factors，and then put forward some appropriate preventive measures. Keywords：distributed databases system, insecurefactors，security policy

分布式数据库系统知识点及习题

第9章分布式数据库系统 9.1 基本内容分析 9.1.1 本章重要概念 （1）分布计算的三种形式：处理分布，数据分布，功能分布。 （2）C/S系统，工作模式，技术特征，体系结构，两层、三层、多层C/S结构。 （3）DDBS的定义、特点、优点、缺点和分类；分布式数据存储的两种形式（分片和分配）。 （4）DDB的体系结构：六层模式，分布透明性的三个层次，DDBS的组成，DDBMS的功能和组成。 （5）分布式查询处理的查询代价，基于半联接的优化策略，基于联接的优化策略。 （6）分布式数据库的并发控制和恢复中出现的问题，以及处理机制。 9.1.2 本章的重点篇幅 （1）两层、三层、多层C/S结构。（教材P365-367） （2）分布式数据存储：分片和分配。（教材P375-377） （3）DDB的体系结构。（教材P378的图9.10，P381的图9.12） （4）基于半联接的执行示意图。（教材P389的图9.17） 9.2 教材中习题9的解答 9.1 名词解释 ·集中计算：单点数据和单点处理的方式称为集中计算。 ·分布计算：随着计算机网络技术的发展，突破集中计算框架，DBMS的运行环境逐渐从单机扩展到网络，对数据的处理从集中式走向分布式、从封闭式走向开放式。这种计算环境称为分布计算。 ·处理分布：指系统中处理是分布的，数据是集中的这种情况。 ·数据分布：指系统中数据是分布的，但逻辑上是一个整体这种情况。 ·功能分布：将计算机功能分布在不同计算机上执行，譬如把DBMS功能放在服务器上执行，把应用处理功能放在客户机上执行。 ·服务器位置透明性：指C/S系统向客户提供服务器位置透明性服务，用户

分布式数据库设计方案

1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数

据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。

分布式数据库选型论证报告(WORD)

分布式数据库选型论证 第一章主流数据库技术介绍 一、关系型数据库系统 是一种基于关系模型的数据库管理系统。这种关系模型最初是由埃德加?科德在IBM的实验室提出的。目前很多主流的数据库都是遵循这种关系模型。这种关系型的数据库管理系统从上世纪80年代开始被广泛应用于存储财务数据、制造业数据、个人信息数据，互联网各类应用的数据。目前主流的RDBMS有Oracle Database、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL等。 关系型数据库的特点主要有一个数据库由多张表构成、每张表都有用户定义的表结构信息(schema)来描述表格的结构。每张表由行构成，每行包含若干列，列的属性由表格的schema定义。关系型数据库可以解释为面向行的数据库，每张表具有横向的扩展性，数据表是面向行增长的，而列的模式是相对固定的。其功能主要包括以下几点。 数据的检索功能：SQL语言的检索功能主要包括基于主键、二级字段的查询、聚合查询、表连接查询等功能。事实上数据库的查询功能是SQL语言里被使用最多的功能。 1）．数据的操作功能：包括数据的插入、删除、修改。数据的操作以行为单位，可以修改某具体行的特定列的值，也可以批量的对一组符合条件的行数据进行操作。 2）．事务处理的功能：数据库事务是数据库管理系统中执行时一个独立的单位，一般事务由一组数据库管理系统中的指令组成。事务之间相互独立，事务具有ACID四个重要的特性：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。事务也是区分很多NoSQL与SQL数据库的重要特性之一。 3）．表结构的定义功能：数据库定义语言(DDL)是用于创建表，修改以及删除表结构(schema)的。DDL中也包括了对某个字段建立索引的功能。

分布式数据库系统

分布式数据库系统 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 ----- ---- 分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物。分布式数据库系统适合于单位分散的部门，允许各个部门将其常用的数据存储在本地，实施就地存放本地使用，从而提高响应速度，降低通信费用。分布式数据库系统与集中式数据库系统相比具有可扩展性，通过增加适当的数据冗余，提高系统的可靠性。在集中式数据库中，尽量减少冗余度是系统目标之一．其原因是，冗余数据浪费存储空间，而且容易造成各副本之间的不一致性．而为了保证数据的一致性，系统要付出一定的维护代价．减少冗余度的目标是用数据共享来达到的。而在分布式数据库中却希望增加冗余数据，在不同的场地存储同一数据的多个副本,其原因是：①．提高系统的可靠性、可用性当某一场地出现故障时，系统可以对另一场地上的相同副本进行操作，不会因一处故障而造成整个系统的瘫痪。②．提高系统性能系统可以根据距离选择离用户最近的数据副本进行操作，减少通信代价，改善整个系统的性能。 分布式数据库具有以下几个特点： (1)、数据独立性与位置透明性。数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一，分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区，不必关心数据物理位置分布的细节，也不必关心重复副本（冗余数据）的一致性问题，同时也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型．分布透明性的优点是很明显的．有了分布透明性，用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样．当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序．当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序．数据分布的信息由系统存储在数据字典中．用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送． (2)、集中和节点自治相结合。数据库是用户共享的资源．在集中式数据库中，为了保证数据库的安全性和完整性，对共享数据库的控制是集中的，并设有DBA负责监督和维护系统的正常运行．在分布式数据库中，数据的共享有两个层次：一是局部共享，即在局部数据库中存储局部场地上各用户的共享数据．这些数据是本场地用户常用的．二是全局共享，即在分布式数据库的各个场地也存储可供网中其它场地的用户共享的数据，支持系统中的全局应用．因此，相应的控制结构也具有两个层次：集中和自治．分布式数据库系统常常采用集中和自治相结合的控制结构,各局部的DBMS可以独立地管理局部数据库，具有自治的功能．同时，系统又设有集中控制机制，协调各局部DBMS 的工作，执行全局应用。当然,不同的系统集中和自治的程度不尽相同．有些系统高度自治，连全局

分布式数据库总结(申德荣)

第一章分布式数据库系统概述 一、分布式数据库的发展 1、分布式数据库的发展： ①集中式数据库管理系统的局限性：a.通讯瓶颈；b.响应速度。 ②推动分布式数据库发展的动力：a.应用需求；b.硬件环境的发展。 二、分布式数据库系统的定义： 分布式数据库系统，通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统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（通常是集中是数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。 三、分布式数据库系统的特点： a.物理分布性：数据不是存放在一个站点上 b.逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别 c.站点自治性：是与多处理机系统的区别 d.数据分布透明性 e.集中与自治相结合的控制机制 f.存在适当的数据冗余度 g.事务管理的分布性 四、分布式数据库系统的分类 按局部数据库管理系统的数据模型分类：同构性（homogeneous）（分为同构同质型和同构异质型）DDBS和异构性(heterogeneous)DDBS 按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类：全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS。

五、分布式数据库中数据的独立性和分布透明性 所谓数据独立性是指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段站点位置的分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。也就是说，全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。所以，在分布式数据库中分布独立性也称为分布透明性。 六、分布式数据库系统的体系结构、组成成分 集中式数据库管理系统结构： a. DB（数据库） b. DBMS(集中式数据库管理系统) c. DBA(数据库管理员) 分布式数据库管理系统（DDBMS）结构： a. LDB（局部数据库） b. GDB（全局数据库） c. LDBMS (局部数据库管理系统) d. GDBMS (全局数据库管理系统) e. LDBA（局部数据库管理员） f. GDBA (全局数据库管理员) 七、分布式数据库系统的特性： 1. 数据透明性：a.分布透明性b. 分片透明性c. 复制透明性 2. 场地自治性：a. 设计自治性b. 通信自治性c. 执行自治性 八、分布式数据库系统的优点: 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，可以发现分布是数据库系统具有下列优点： 1.更适合分布式的管理与控制。分布式数据库系统的结构更适合具有地理分布特性的组织或机构使用，允许分布在不同区域、不同级别的各个部门对其自身的数据实行局部控制。例如：实现全局数据在本地录入、查询、维护，这时由于计算机资源靠近用户，可以降低通信代价，提高响应速度，而涉及其他场地数据库中的数据只是少量的，从而可以大大减少网络上的信息传输量；同时，局部数据的安全性也可以做得更好。

分布式数据库课程设计报告

分布式数据库在学生信息管理系统中的应用 班级: 姓名: 设计时间: 指导教师: 评语:_________________________________ 评阅成绩:＿＿＿＿评阅教师:＿＿＿＿＿ 目录 摘要 (2) 第一章绪论 (4) 1．1课题研究的意义 (4)

1．2分布式数据库技术国外发展现状 (5) 1．3分布式数据库技术国内发展现状 (5) 1．4分布式数据库技术发展动向 (5) 第二章分布式数据库理论 (7) 2．1分布式数据库理论 (7) 2．1．1分布式数据库系统的有关概念 (7) 2．1．2分布式数据库系统的特点 (7) 2．1．3分布式数据库数据分片 (9) 2．1．4分布式数据库数据分布 (9) 2．1．5数据分布设计策略 (10) 第三章系统总体设计 (13) 系统功能设计 (13) 系统结构设计 (13) 系统概念设计 (14) 系统逻辑设计 (14) 系统物理设计（表设计） (14) 第四章系统实现 (19) P OWER B UILDER开发工具简介 (19) P OWERBUILDER 9应用程序开发的基本步骤 (19) 编码规范 (20) 应用程序对象A PP_MAPBEX (20) 具体窗口的实现 (21) 摘要 社会在飞速的发展，计算机的应用正深入到人们生活的每一个角落。我们作为当代的大学生，更应该推动和实践计算机信息系统在生活在的应用，为将来的工作和学习打好基础。

本系统为简易的分布式学生信息管理系统，实现学生的基本信息管理和学生成绩管理。 本系统采用了Power Builder9＋SQL2000的结构来开发程序。Power Bulider(以下简称pb)做为应用程序开发工具和程序界面开发工具，pb具有功能强大，集成性好的优点，很适合小型系统的应用开发和界面开发。后台数据库使用SQL 2000系统，Microsoft SQL Server 2000是美国微软公司推出的使用相当广泛的数据库管理系统，包含一套图形工具，如服务器管理（用于启动和关闭数据库服务）、企业管理器（用于创建和修改数据库及备份数据库等）和查询分析器（用于交互执行Transact-SQL 语句和过程并提供图形查询分析功能）等。本报告说明了整个系统从分析到设计再到实现的具体步骤和过程，从中我学到了很多知识和技能。 关键词：分布式信息管理系统 PB+SQL2000