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。

2.具有灵活的体系结构。集中式数据库系统强调的是集中式控制，物理数据库是存放在一个场地上的，由一个DBMS集中管理。多个用户只可以通过近程或远程终端在多用户操作系统支持下运行该DBMS来共享集中是数据库中的数据。而分布式数据库系统的场地局部DBMS的自治性，使得大部分的局部事务管理和控制都能就地解决，只有在涉及其他场地的数据时才需要通过网络作为全局事务来管理。分布式DBMS可以设计成具有不同程度的自治性，从具有充分的场地自治到几乎是完全集中式的控制。

3.系统经济，可靠性高，可用性好。与一个大型计算机支持一个大型的集中式数据库在加一些进程和远程终端相比，由超级微型计算机或超级小型计算机支持的分布式数据库系统往往具有更高的性价比和实施灵活性。分布式系统比集中式系统具有更高的可靠性和更好的可用性。如由于数据分布在多个场地并有许多复制数据，在个别场地或个别通信链路发生故障时，不致于导致整个系统的崩溃，而且系统的局部故障不会引起全局失控。

4.在一定条件下响应速度加快。如果存取的数据在本地数据库中，那末就可以由用户所在的计算机来执行，速度就快。

5.可扩展性好，易于集成现有系统，也易于扩充。

对于一个企业或组织，可以采用分布式数据库技术在以建立的若干数据库的基础上开发全局应用，对原有的局部数据库系统作某些改动，形成一个分布式系统。这比重建一个大型数据库系统要简单，既省时间，又省财力、物力。也可以通过增加场地数的办法，迅速扩充已有的分布式数据库系统。

九、分布式数据库系统的缺点:

1.通信开销较大，故障率高。例如，在网络通信传输速度不高时，系统的响应速度慢，与通信县官的因素往往导致系统故障，同时系统本身的复杂性也容易导致较高的故障率。当故障发生后系统恢复也比较复杂，可靠性有待提高。

2.数据的存取结构复杂。一般来说，在分布时数据库中存取数据，比在集中时数据库中存取数据更复杂，开销更大。

3.数据的安全性和保密性较难控制。在具有高度场地自治的分布时数据库中，不同场地的局部数据库管理员可以采用不同的安全措施，但是无法保证全局数据都

是安全的。安全性问题式分布式系统固有的问题。因为分布式系统式通过通信网络来实现分布控制的，而通信网络本身却在保护数据的安全性和保密性方面存在弱点，数据很容易被窃取。

4.分布式数据库的设计、场地划分及数据在不同场地的分配比较复杂。数据的划分及分配对系统的性能、响应速度及可用性等具有极大的影响。不同场地的通信速度与局部数据库系统的存取部件的存取速度相比，是非常慢的。通信系统有较高的延迟，在CPU上处理通信信息的代价很高。分布式数据库系统中要注意解决分布式数据库的设计、查询处理和优化、事务管理及并发控制和目录管理等问题。

第二章分布式数据库系统的结构

通常从三种不同的角度来描述一个系统的体系结构，分别为基于层次结构、基于组件结构和基于数据模型结构的描述方法。基于层次结构的描述方法是依据系统不同层次的功能描述系统的构成。基于组件结构的描述方法是定义系统的构成组件及组件间的关系。基于数据模式结构的描述方法是定义不同的数据类别结构及其相互关系，定义不同的视图提供给相应的组件应用。

一、分布式数据库系统的物理结构和逻辑结构

分布式数据库的物理结构

二、DDBS 的体系结构

系统的体系结构（ Architecture）指按组件、组件功能以及它们的交互作用定义系统的结构(Structure）

DDBS的组件结构

1.应用处理器（AP）功能：

a.用户接口：检查用户身份，接受用户命令，如：SQL命令。

b.语义数据控制器：视图管理、安全控制、语义完整性控制（全局概念模式）。这些约束定义在字典中。

c.全局查询处理器:将用户命令翻译成数据库命令；生成全局查询的分布执行计划；收集局部执行结果并返回给用户。

d.全局执行监控器（全局事务管理器):调度协调和监视AP和DP之间的分布执行；保证复制数据的一致性；保证全局事务的原子性。

2.DP功能

a.局部查询处理：实现全局命令到局部命令的转换；访问路径选择器，选择最好的路径执行。

b.局部恢复管理器：维护本地数据库一致性的故障恢复。

c.运行支持处理器（存储管理器）：按调度命令访问数据库；控制数据库缓存管理器；返回局部执行结果；保证子事务执行的正确性。

d.局部事务管理器：以局部子事务为单位调度执行，保证子事务执行的正确性。

e.局部调度管理器：负责局部场地上的并发控制，按可串行化调度和执行数据操作。

三、模式结构

我国分布式数据库系统标准草案中给定的抽象为四层的模式结构：全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层。模式与模式之间是映射关系。

1.全局模式或外模式（ES）:全局外模式即全局用户视图，是分布式数据库的全局用户对分布式数据库的最高层抽象。全局用户使用视图时，不必关心数据的分片

和具体的物理分配细节。

2.全局概念模式（GCS）: 全局概念模式即全局概念视图，是分布式数据库的整体抽象，包含了全部数据特性和逻辑结构。像集中式数据库中的概念模式一样，是对数据库全体的描述。全局概念模式再经过分片模式和分配模式映射到局部模式。

3.分片模式是描述全局数据的逻辑划分视图。即全局数据逻辑结构根据某种条件的划分，将全局数据逻辑结构划分为局部数据逻辑结构。每一个逻辑划分成一个分片。在关系数据库中，一个关系中的一个子关系称该关系的一个片段。

4.分配模式是描述局部数据逻辑的局部物理结构，即划分后的分片的物理分配视图。

5.局部概念视图（LCS）：局部概念模式为局部概念视图，是全局概念模式的子集。局部概念模式用于描述局部场地上的局部数据逻辑结构。当全局数据模型与局部数据模型不同时，还涉及数据模型转换等内容。

6.局部内模式定义局部物理视图，是对物理数据库的描述，类似集中数据库的内层。

7.分布式数据库的四层结构及模式定义描述了分布式数据库是一组用网络联结的局部数据库的逻辑集合。它将数据库分为全局数据库和局部数据库。全局数据库到局部数据库由映射（1：N）模式描述。全局数据库是虚拟的，由全局概念层描述。局部数据库是全局数据库的内层，由局部概念层和局部内层描述。全局用户只关心全局外层定义的数据库用户视图，其内部数据模型的转换、场地分配节等由系统自动实现。

四、DDB 和数据库集成系统

通常，分布式数据库系统是自上而下（top-down）地设计数据库，可灵活地进行分片和分配设计。用户可得益于其“集中控制”和数据库系统具有的数据处理能力。但分布式数据库系统具有数据库组件数量的限制，通常不多于数十个数据库组件。

数据集成系统通过约束数据管理能力（只支持只读），可将数据库组件数量扩展到数百个。在数据集成系统中，通常数据和数据库已存在，是遵循自下而上（bottom-up）地集成各局部场地上的数据。

多数据库系统（MDB）

MDBS 是在己经存在的数据库系统 (称为局部数据库系统:LDBs) 之上为用户提供一个统一的存取数据的环境。

P2P数据库系统(P2PDBS)

对等型模型(又称P2P 模型)是一种新型的体系结构模型，面向大范围的多数据资源点的松散耦合。

特点：

a.每个点均可贡献数据，系统资源具有丰富性、多样性；

b.可直接访问数据源中的数据资源，即时得到最新鲜的数据，不同于如数据仓库等集中的数据资源仓；

c.采用自组织原则，具有健壮性；

d.每个点可随时加入和退出，系统具有分散性、可扩展性；

e.以Web上的资源为Peer点，系统部署简单，不需要复杂的框架部署实现。

五、分布式数据库系统分类

分布式数据库系统的分类很多。为全面、系统地对分布式数据库系统进行分类，采用分布式数据库的三个特性（分布性、异构性、自治性）组成的三维空间图来描述分布式数据库的类型。

三个基本特性：

1.分布性是指系统的各组成单元是否位于同一场地上。分布式数据库系统是物理上分散、逻辑上统一的系统，即具有分布性。而集中式数据库系统集中在一个场地上，所以不具有分布性。

2.异构性是指系统的各组成单元是否相同，不同为异构，相同为同构。异构主要:

a.数据异构性：指数据在格式上、语法和语义上存在不同。

b.数据系统异构性：指各个场地上的局部数据库系统是否相同。如：均采用ORACLE 数据库系统的同构数据系统。或某些场地采用SYBASE数据库系统，某些场地采用INFORMIX系统的异构数据库系统。

c.平台异构性：指计算机系统是否相同。如：均为微机系统组成的平台同构系统或由VAX或ALPHA系统等异构平台组成的系统。

3.自治性是指每个场地的独立自主能力。自治性通常由设计自治性、通讯自治性

和执行自治性三方面来描述。根据系统的自治性，可分为集中式系统、联邦式系统（Federated DB）和多数据库系统（Multi DB）。

a.集中式系统即为传统的数据库系统。

b.联邦式系统：实现需要交互的所有数据库对之间的一对一连接。

c.多数据库系统：是指若干相关数据库的集合。各个数据库可以存在同一场地，也可分布多个场地。对多数据库系统进行管理的软件称多数据库管理系统，多数据库管理系统是对一组自治的数据库进行管理，并提供透明访问。

第三章分布式数据库设计

在系统设计中，最基本问题就是分布式数据库的分布问题，即如何对分布式数据库进行逻辑划分和实际物理分配。数据的逻辑划分称数据分片。

一、两种设计策略

分布式数据库系统设计的基本策略：从顶向下（Top_Down）的设计处理或者从下向上（Bottom-UP）的设计处理。

Top_Down: 适于新设计一个数据库系统。（designed from scratch）

Bottom-UP: 已存在许多数据库系统，并将它们集成为一个数据库。典型的数据集成的研究。

二、分布式数据库的设计目标

1.分布式数据库的本地性或近地性

2.控制数据的适当冗余

3.工作负荷分布

4.存储的能力和费用

三、数据划分原则及分片方法

分片操作原则:

数据划分的基本思路：首先按DDB 外部特征划分数据，然后根据DDB 的内部特征，提出应遵守的基本原则以检验数据划分的正确性。

外部特征是指构成DDB 的属性群集特性，包括属性值集和数据项集等。

内部特征是指DDB 的组成性质。

基本原则：当对DDB 划分后，仍应保持DDB 原有的特质，所以划分后的各逻

辑关系之间应遵守下列原则：

完整性原则、重构性原则、不相交原则

分片操作

水平分片：

水平分片是将关系按行横向以某些条件划分成元组的子集，（即：满足条件的记录的集合）每个子集含有一定的逻辑意义，称逻辑片段。

水平分片实际上是关系的选择操作。即属性=“值”的具体条件的子关系Ri，因此片段可用σq(R)表示。

垂直分片:

垂直分片是将关系按列纵向以属性组划分成若干片段。在垂直分片时，为了保证片段的重构性，应将“键属性”属于各个片段中（放松的不相交性）。

关系的垂直分片实际上是对指定属性集上的投影操作。所以，R 关系的垂直分片片段是 R 的部分属性组合子关系 Ri，可用πAi(R)表示，其中 K?Ai。

混合分片:

混合分片是水平分片和垂直分片的内部混合。

混合分片是水平分片和垂直分片的混合操作，即对关系的选择和投影。当要重构混合分片的各片段，可按相应次序做合并（UNION）操作和联接（JOIN）操作。分片的基本原则:

完备性原则：要把所有的数据映射到各个片断中

可重构原则：关系分片后的各个片断可重构整个关系

不相交原则：关系分片后的各个片断不能重叠

第四章分布式查询处理和优化

一、分布式环境下查询分为三种类型：

局部查询：查询本站点上存放的数据

远程查询：查询在网络上的另一个站点上存放的数据

全局查询：查询涉及多个站点上存放的数据

二、查询优化的目标

集中式查询优化

目的：为每个用户查询寻求总代价（QC）最小的执行策略

总代价QC = I/O代价+CPU代价

总代价最小意味着使查询的响应时间最短

三、优化内容

优化内容体现如下几点：

1.执行运算的次序。

2.执行每种运算的方法。如上例，不同方法代价不同。

3.所访问的副本场地。如：选择就近的场地，节约传输代价。

4.执行运算的场地的选择。使总的传输代价或总代价最低。

综合考虑，确定出一种执行代价最小的查询执行策略。

四、影响查询处理效率的因素有：网络传输代价（数据量和延迟等）、局部I/O 代价及CPU使用情况代价等，但主要由网络通信代价和局部I/O代价来衡量。不同的分布式数据库系统可能对评估查询处理的传输代价和I/O代价的侧重不同。为提高查询的效率，在查询处理过程中还要进行优化处理。

查询优化就是确定出一种执行代价最小的查询执行策略或寻找相对较优的操作执行步骤。一般可采用多级优化。本章介绍全局查询的处理与优化。

五、查询处理层次

全局查询优化（Global Query Optimization）

1.找接近于最优的执行策略；

2.找片段查询中最佳的操作顺序，包括通信操作。

3.需要实时定义代价函数。

4.局部查询优化（Local Query Optimization）

集中的系统算法.

1.INGRES –动态优化（ dynamic optimization）

2.System R –基于穷举法的静态优化（static optimization based on exhaustive search）

第五章分布式查询的存取优化

一、分布执行过程实际上就是从查询场地发出查询命令、从数据源获取数据、确定最佳的执行场地和返回执行结果的过程。

查询场地：指发出查询命令和存储最终查询结果的场地。查询场地也称最终结果文件。

源数据场地：指查询命令需要访问的数据副本所在的场地，可能涉及到一个或一个以上的场地。源数据场地也称源数据文件。

执行场地：指查询操作执行所在的场地。执行场地可以和查询场地或源数据场地处于同一场地，也可不处于同一场地。执行场地也称中间结果文件。

二、分布查询的存取优化的目标

对于远程网，主要考虑通信开销，使通信代价最小。

对于局域网，需同时考虑通信代价和本地处理代价，使综合代价最小。

三、优化的内容

优化是在片段查询的基础上进行的实际物理副本查询操作的优化。具体如下：

输入：片段查询表达式

输出：分布执行计划

内容：

1.确定片段查询需访问的物理副本。通常：a.本场地上的物理副本优先；b.若二元运算存在尽量选择本场地上的二元运算；c.数据最小的物理关系应被优先选中；

d.网络通信代价小的应优先选中

2.确定片段查询表达式操作执行的最优顺序。包括从叶到根的执行和同一层叶子上表达式执行的先后，特别是对查询树上的并操作和联接操作的执行次序的确定，其代价差别很大。

3.选择执行每个操作的方法。如：尽量将同一场地上的、同一物理副本的全部操作组合在一起统一考虑完成。

四、查询代价模型

主要指传输代价（Ccom）、I/O代价（CIO）和CPU代价（Ccpu）Total cost = Ccom+CIO+Ccpu

传输代价

费用和延迟。其中费用起决定作用。

传输费用是指使通信中的整个传输开销，即传输的数据量。

模型为：CCOM（X）=C0+C1*X

其中：C0：场地间传输数据的启动所需的固定费用（启动一次），简称启动代价；

C1：网络单位传输数据费用，简称单位传输代价；

X：需传输的数据量。

五、半联接优化方法

对联接操作的优化有两种趋势，一种为采用半联接技术，减少联接操作的操作数，以降低传输费用；另一种为采用全联接技术，主要考虑局部代价。一个系统需根据其目标综合确定其优化算法。

半联接的作用

采用半联接技术的优化目标是减少联接操作的操作数，以降低传输费用。

六、枚举法是基于直接联接的实现方法。

常见的直接连接算法主要有：

1.嵌套循环连接算法(nest-loop)

2.归并排序连接算法（merge-scan）

3.哈希连接算法（Hash）

4.基于索引的连接算法

七、集中式系统中的查询优化算法

分布式查询优化技术是在集中式查询优化技术基础上的扩展，其中增加了对通信代价的评估，主要介绍四种优化方法，核心是： INGRES和System R

1.INGRES – dynamic optimization

2.System R – static optimization based on exhaustive search

3.考虑代价的动态规划方法（ System R ）

4.PostgreSQL的遗传算法

第六章分布式事物管理

一、事务的定义

任何数据库应用最终都将转换为一系列对数据库进行存取的操作系列；

为了保证数据库的正确性及操作的有效性，将数据库应用中全部或部分操作序列

的执行定义为事务；

一个事务所包含的所有操作，要么全做，要么全不做，是一个不可分割的整体；

二、事务的基本模型

一个事务由三部分组成：

a.开始标识begin_transaction

b.数据库操作

c.结束标识commit或abort

commit：表示提交，即成功完成事务中的所有数据库操作，将操作结果永久化，使数据库状态从事务执行前的状态改变到事务执行后的状态；

abort：表示废弃，即在事务执行过程中发生了某种故障，使得事务中的操作不能继续执行，系统需要将该事务中已完成的操作全部撤销，使数据库保持事务执行前的状态；

三、事务的基本性质

原子性(atomicity)

事务所包含的操作要么全做，要么全不做。

由于输入错误、系统过载、死锁等导致的事务废弃而需要进行的事务的原子性维护，称为事务恢复。

由于系统崩溃（死机、掉电）而导致的事务废弃或者提交结果的丢失而需要进行的原子性维护处理，称为故障恢复。

一致性(consistency)

假如数据库的状态满足所有的完整性约束，则称该数据库是一致的。事务的一致性，是事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变化到另一个一致性状态，而不会停留在某种不一致的中间状态上

隔离性(isolation)

当多个事务的操作交叉执行时，若不加控制，一个事务的操作及所使用的数据可能会对其它事务造成影响。事务的隔离性是指：一个事务的执行既不能被其它事务所干扰，同时也不能干扰其它事务。

耐久性(durability)

事务的耐久性体现在：当一个事务提交后，系统保证该事务的结果不会因以后的故障而丢失。也就是说，事务一旦被提交，它对数据库的更改将是永久性的。即使发生了故障，系统应具备有效的恢复能力，将已提交事务的操作结果恢复过来，即重做（REDO）处理，使这些事务的执行结果不受任何影响。

四、事务的种类

按照组成结构的不同，可以将事务划分为两类：平面事务（flat）和嵌套事务(nest)。

平面事务是指每个事务都与系统中其它事务相分离，并独立于其它事务。平面事务是用begin和end括起来的自治执行方式。

嵌套事务是指一个事务的执行包括另一个事务。其中，内部事务称为外部事务的子事务，外部事务称为子事务的父事务。

五、分布式事务

从宏观上来看，分布式事务是由一系列分布在多个场地上执行的数据库操作所组成的。

分布式事务：是指分布式数据库应用中的事务，也称为全局事务。

子事务：一个分布式事务在执行时将被分解为若干个场地上独立执行的操作序列，即一个分布式事务在某个场地上操作的集合。

六、进程模型

全局事务为每一个子事务在相应的场地上创建一个代理者进程（也称局部进程或子进程），由代理者进程执行该场地上的有关操作。同时，为协调各子事务的操作，全局事务还要启动一个协调者进程，来进行代理者进程间的通讯，控制和协调各代理者进程的操作。

发出分布式事务的场地（根代理所在的场地）称为该事务的源场地。

七、服务器模型

服务器模型要求在事务的每个执行场地上创建一个服务器进程，用于执行发生在

该场地上的所有子事务。每个服务器进程可以交替地为多个事务的子事务服务。也就是说，不同全局事务中的子事务在同一个场地上共用一个服务器进程。

八、分布式2PC

“分布式”是指事务的所有参与者同时也都是协调者，都可以决定事务的提交和废弃，提交过程是完全分布地完成。由事务的始发场地完成提交的初始化工作。分布式2PC最大的特点是事务的提交过程只需要一个阶段，即决定阶段。所有场地都可以互相通信，使得各个场地均可以获悉其它场地的当前状态（“准备提交”或“准备废弃”），独立地做出事务是否提交的决定。

九、非阻塞分布式事务提交协议

如果在两段提交协议执行的过程中出现协调者故障或网络故障，那么参与者就不能及时收到协调者发出的“提交”命令，参与者处的子事务将处于等待状态。在故障恢复前，参与者子事务所占有的系统资源也不能被释放，参与者的子事务进入了阻塞状态。若参与者一直收不到协调者的命令，则子事务将始终处于阻塞状态而挂在相应的执行场地上，所占用的系统资源也不能被其它事务利用。

全局事务的提交分为三个阶段：

阶段一：投票表决阶段

阶段二：准备提交阶段

阶段三：执行阶段

第七章分布式恢复管理

数据库系统的可恢复性和高可靠性是保证各种应用正确而可靠地运行所不可缺少的重要组成部分。

可恢复性，提供恢复措施，把数据库系统从故障状态恢复到一个已知的正确状态；高可靠性，尽量将崩溃后数据库的不可用的时间减少到最低，并保证事务的原子性和耐久性。

一、故障模型

故障（Fault）：系统单元内部发生的错误或系统内部设计错误；

错误（Error）：系统单元内出现了不正确的状态，是故障的内在表现形式；

失效（Failure）：指系统的外部状态中所表现出来的错误；

当系统单元被组建得不合理或系统内部设计存在不足时，将会引发系统故障，此时系统的内部状态处于错误的状态，进而使系统的外部环境受到影响，最终产生失效。

二、故障模型

1.事务内部的故障

事务内部的故障可细分为可预期的和不可预期的。

2.系统故障

系统故障的表现形式是使系统停止运转，必须经过重启后系统才能恢复正常。例如，CPU故障、系统死循环、缓冲区溢出、系统断电等。这类故障的特点是：仅

使正在运行的事务受到影响，但数据库本身没有被破坏；内存中的数据全部丢失。一方面，一些尚未完成的事务的结果可能已被写入数据库中；另一方面，一些已提交的事务的结果可能还未更新到磁盘上。因此，系统故障发生后数据库可能处于不一致的状态。

3.存储介质故障

存储介质故障是指存储数据的磁盘等硬件设备发生的故障。例如，磁盘坏损、磁头碰撞、瞬时强磁场干扰等均为存储介质故障。这类故障的特点是：不仅使正在运行的所有事务受到影响，而且数据库本身也被破坏。因此，同前两种故障相比，存储介质故障是一种较严重的故障类型。

4.通信故障

前三个故障都是单场地故障、也是集中式数据库中的故障。对于分布式数据库而言，还要进行各个场地的通信，因此还会产生通信故障。

三、恢复模型

在故障恢复过程中，数据库恢复管理器依据数据库日志文件（log）对数据库事务进行恢复操作。

1.日志文件的格式和内容

内容：记录事务的执行信息。

作用：a.用来进行数据库的恢复；

b.数据库使用情况统计和分析的数据源。

2.反做(undo)和重做(redo)恢复策略

反做（undo）也称撤消、回滚（rollback），是将一个数据项的值恢复到其修改之前的值，即取消一个事务所完成的操作结果。当一个事务尚没提交时，如果缓冲区管理器允许该事务修改过的数据写到外存数据库，一旦此事务出现故障需废弃时，就需对被这个事务修改过的数据项进行反做，即根据日志文件将其恢复到前像。反做的目的是保持数据库的原子性。

重做（redo）也称为前滚操作（rollforward），是将一个数据项的值恢复到其修改后的值，即恢复一个事务的操作结果。当一个事务提交时，如果缓冲区管理器允许该事务修改过的数据不立刻写到外存数据库，一旦此事务出现故障，需对被这个事务修改过的数据项进行重做（redo），即根据日志文件将其恢复到后像。重做（redo）的目的是保持数据库的持久性。

3.故障恢复模型

当软故障发生时，造成数据库不一致状态的原因包括：一些未完成事务对数据库的更新已写入外存数据库；一些已提交事务对数据库的更新还没来得及写入外存数据库。因此，需要的恢复操作有undo和重做redo。

四、硬故障的恢复模型

硬故障的恢复模型

硬故障的主要恢复措施是进行数据转储和建立日志文件。首先，DBA要定期地将数据库转储到其它磁盘上，形成一系列备份数据库（也称“后备副本”）。接下来，利用日志文件重新运行转储以后的所有更新事务，使数据库再进一步地恢复到故障发生时的状态。

五、可靠性与可用性

可靠性（Reliability）：在给定环境条件下和规定的时间内，数据库系统符合其行为规范的概率。强调正确性。

可用性（Availability）：在给定时刻t上，数据库系统正常运行的概率。强调可运行的能力。

第八章分布式并发控制

简单地讲，并发就是多个事务的同时执行，并发能够提高系统的效率，但也可能会带来三种错误。并发控制的主要目的是保证事务的一致性和隔离性，最终保证数据的一致性。当分布事务并发执行时，并发控制既要实现分布事务的可串行性，又要保持事务具有良好的并发度，以保证系统具有良好的性能。

分布式数据库架构改造,让技术不再是业务发展的瓶颈

数据库架构改造，让技术不再是业务发展的瓶颈双十一过完的第一个工作日，又到了袋鼠小妹跟大家分享服务案例的时候啦。 今天分享的客户案例，是成立于2014年的某社交众筹平台。（出于保护客户隐私和机密的要求，相关信息已做脱敏处理。） 该众筹平台目前已拥有超过一亿个注册用户，筹款项目近130万个，总支持次数超过2亿次，是目前中国最具影响力的、基于社交圈的众筹平台之一。 经过两年的快速发展，平台的业务规模已经远超预期，蜂拥而来的流量让系统服务器达到了峰值，尤其是数据库在业务峰值期间经历着严峻的考验。 在这种情况下，客户通过渠道联系到了袋鼠云。 袋鼠云的数据库专家，使用自研的云资源管控平台（EasyCloud），迅速对客户数据库做了全面体检。 EasyCloud平台：云资源监控界面 发现其问题如下： 1. 核心数据库压力大（CPU使用率60%，QPS 3万+），不时的性能抖动已经影响业务。 2. 核心MySQL数据库数据量超过TB，单表数量几亿条，单库容量达到天花板。 3. 系统架构设计不合理，压力全部落到数据库，导致系统扩展性弱，限制了业务发展。 4. 数据库请求非常集中，90%以上的请求都在某几张表上，业务的峰值和热点非常明显，有点类似电商的热点商品秒杀；

5. 资源配置过高，超高的资源配置掩盖了技术架构的问题； 针对体检出来的问题和实际场景，袋鼠云规划了两个阶段的解决方案：短期以优化为主，以适应当前业务的快速发展；长期以架构改造为导向，通过架构来从根本上解决性能瓶颈。 短期解决方案： 思路上以“短、平、快”为主，解决当前性能瓶颈，主要聚焦在SQL优化，参数调整，读写分离等，优先满足当前几个月的性能需求。 1、数据库瓶颈分析，定位到大部分请求来自于几张表，重点对这几张表进行优化。 2、数据库读写分离，通过使用备库来分摊读压力，避免大量的读请求影响到主库和正常的业务流程。 3、慢SQL，对慢SQL进行优化和索引上的调整。 4、通过EasyCloud的AWR报表分析，对部分调用次数高的SQL，采用类似缓存等。 通过袋鼠DBA多次的数据库优化和调整，整个系统压力下降明显，数据库没有再出现响应慢的问题，解决了当前的性能瓶颈。 平台性能的明显提升，让客户对袋鼠云的技术实力有了一定的信任，这为后期架构方案的顺利执行，奠定了基础。 长期解决方案： 前面解决完短期的性能瓶颈，袋鼠DBA快马加鞭，对客户整体系统架构，重新进行了梳理和设计。 应用层采用微服务架构，原有数据库使用分库分表、缓存设计，满足系统未来2-3年的业务发展目标。 这样一来，即使未来系统容量不够，架构也无需进行大的重构，可以很方便地进行水平扩容，不会让技术成为业务发展的瓶颈。 解决内容如下： 1、基于阿里云EDAS做服务化设计。 2、协助客户对业务架构进行改造，通过缓存设计、页面渲染、前后端交互等，减少不必要的数据请求，使系统能够支持更大的流量和并发。

浅析分布式数据库查询优化

分布式数据库查询优化 【摘要】本文针对分布式数据库查询优化进行了分析与探讨，讲述了其特点，与原理供相关计算机方面人员参考。 【关键字】分布式、数据、查询、优化 一、分布式数据库及其特点： 分布式数据库系统是物理学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，共同组成一个统一大业的数据库系统。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应该具有如下特点：数据的物理分布性、数据的逻辑整体性、站点自治性 二、分布式数据库查询基本概念 1.分布式数据库查询优化的研究意义： 分布式查询技术主要把用户提交的全局查询请求翻译为几个相关节点都可以识别的本地查询请求，以及把各个节点的查询结果汇总返回的问题，它包括分布式查询处理和分布式查询优化。分布式查询处理研究整个分布式查询处理的过程和策略；分布式查询优化研究查询策略的优化问题，即如何从多种方案中选择查询代价最少方案。 分布式查询处理作为分布式数据库研究主要问题之一，它是用户与分布式数据库之间的接口，在分布式数据库中由于数据的分布与冗余，使得数据在各站点间的传输代价成为查询处理的主要矛盾；另一方面，数据的分布与冗余也增加了查询的并发处理的可能性，从而可以缩短查询处理的响应时间，提高处理速度。因此，与集中式数据库相比，分布式查询处理增加了不少新内容与复杂性。 2.分布式查询处理的层次结构： 分布式查询处理按不同的层次执行，符合分布式数据库系统的层次结构。分布式查询处理可分为如下所示四个层次结构。 (1)查询分解 查询分解是将查询问题(如SQL语句)转换成一个定义在全局关系上的关系代数表达式。这一层的做法与集中式DBMS相同，因为并未涉及分布问题。本层转换所需要信息在全局概念模式中得到。 (2)数据本地化 数据本地化是把一个在全局关系上的查询进行具体化到合适片段上的查询。这一变换所需要信息在分片模式和片段的分配模式中获得。 (3)全局优化 全局优化输入是分片查询，全局优化是找出分片查询的最佳操作次序，包括使得代价函数最小。全局优化一个重要方面是关于连接操作的优化，全局优化处理层输出是一个优化的、片段上的关系代数查询。这层转换所需要信息来自数据库的统计信息，包括各站点片段统计信息、资源信息和通信信息等。 (4)局部优化 局部优化由与查询有关片段的各个站点执行。它由该站点上的DBMS进行优化，采用集中式数据库系统中查询优化的算法，所需要信息来自于局部模式。 分布式查询优化通常在分布式查询层次结构中的数据本地化层和全局优化层。数据本地化阶段一般采用的是基于关系代数等价变换的优化算法。而全局优化阶段采用的算法，可具

数据库大作业设计题目

《数据库原理及技术》大作业大纲 类同卷，网上抄袭，大作业格式不正确一律0分处理 一、课程设计的目的和要求 （1）培养学生运用所学课程《数据库原理及技术》的理论知识和技能，深入理解《数据库原理及技术》课程相关的理论知识，学会分析实际问题的能力。 （2）培养学生掌握用《数据库原理及技术》的知识设计计算机应用课题的思想和方法。 （3）培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。 （4）通过课程大作业，要求学生在教师的指导下，独立完成大作业要求的相关内容，包括： ①通过调查研究和运用Internet，收集和调查有关资料、最新技术信息。 ②基本掌握撰写小论文的基本步骤和写作方法。 ③根据课题的要求基本理解和掌握E-R图的设计方法和关系模式的转换。 ④根据课题的要求基本理解和掌握数据流图（DFD）和数据字典（DD）的设计方法。 ⑤创建数据库及各种数据库对象。 二、课程设计题目 要求： （1）任选下列一个题目，调查分析一个具体的或模拟的实例； （2）描述该实例的业务信息和管理工作的要求； （3）列出实体、联系； （4）指出实体和联系的属性； （5）画出E-R图； （6）将E-R图转换成关系模式，并注明主码和外码； （7）建立数据字典； （8）创建数据库； （9）根据题目的要求写查询、存储过程、触发器等。 题目： （1）学校图书借阅管理系统 功能要求： ●实现图书信息、类别、出版社等信息的管理； ●实现读者信息、借阅证信息的管理； ●实现图书的借阅、续借、归还管理； ●实现超期罚款管理、收款管理； ●创建触发器，分别实现借书和还书时自动更新图书信息的在册数量；

分布式数据库技术在大数据中的应用复习过程

分布式数据库技术在大数据中的应用

分布式数据库技术在大数据中的应用 摘要随着当前运营商对数据管理和应用需求的不断增加，分布式数据库技术得到极大的发展。在本文中首先对当前大数据环境下的分布式数据库技术进行介绍，然后分析分布式数据库技术在大数据中的具体应用。 关键词分布式数据库；数据管理；数据处理 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）165-0108-01 随着当前移动互联网技术的迅猛发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求。 1 大数据中发展分布式数据库的意义 在面对当前的大数据时代，传统的集中式数据库已经逐渐的不能够满足人们的使用要求，需要找到新的处理方式来进行更新，分布式数据库就是在这样的背景下逐渐的被发展和应用。分布式数据库在使用中有着许多传统集中式数据库不具备的优点：第一，分布式数据库有着极为强大的扩展能力，这是传统数据库所不具备的，在数据的存储方面表现出巨大的优势；第二，来自于成本上的优势。

在大数据中，如果仍旧采用原有的数据库，在进行扩容的时候，会花费大量的资金，使得成本上花费巨大，而且所取得的效果也是有限的。分布式数据库则只需要较少的资金就能够完成扩容处理，占据着特别大的优势[1]；第三，分布式数据库在用户上有着很大的优势，分布式数据库让人们对大数据的存储、分析和处理变得容易和快捷。 2 分布式数据库技术分析 在大数据中，分布式数据库技术得到极大的发展，也正是由于分布式数据库技术表现出来的先进性能，才使得分布式数据库得到广泛的使用。在分布式数据库中，其由很多个并行的处理单元组成，而且每个处理单元都是一个完整的系统，其中包括数据的存储，数据的分析等，对于每一个处理单元来说，其所处的位置和作用都是对等的，而且是相对独立的。混合存储技术：突破传统行存的限制，实现行列混合存储。该项技术对于分布式数据库的性能有着很大的提升，使得分布式数据库在运行速度和运行的灵活性上都有很大的提高。再就是智能索引技术，该种技术所占用的空间减少，并且能够很好的解决后面数据库慢的问题，不会对后面的索引数据造成影响[2]。除此之外，分布式数据库中还具有许多先进的技术，如并行处理技术、高效透明压缩技术等，都是传统数据库中所不具备

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

【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

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

(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

大型数据库_大作业

南京邮电大学计算机学院 《大型数据库技术》Course Project 姓名：班级：学号： 团队：1~2人一组，鼓励1人一组 期限：2016年6月17日（2人一组：2016年6月12日） 报告提交地点：课上（6月12日），学科楼6号楼541（6月17日） 题目：利用MySQL实现一个类似美团外卖的外卖订单的数据库管理系统，具体任务如下。 1）结合数据库系统概论的知识，设计外卖订单的数据库管理系统的关系（schema），至少应该包括商户管理，商品管理，客户管理，订单管理等四部分。（注意：在商户管理中应该包括商户外卖订单收入总额字段，客户管理中应包括客户外卖订单消费总额字段。） 2）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， a) 商户插入，修改自身信息 b) 商户插入，修改商品信息 c) 客户插入，修改客户信息 3）简述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 多用户场景下，客户下订单，商户接订单的具体流程。（注意：需要更新商户的收入总额，客户的消费总额，不考虑订单失败的情况。） 4）简述的下列后台统计对账功能，设计相应的SQL语句，并验证结果， a)判断商户收入总额，客户消费总额是否与订单管理中相关订单中的总额一致 b)统计近一月的收入总额最多的商户，及其所有商品中订单总金额最多的商品。 （注意：可以假设一张订单只有一种商品，鼓励去除此假设。） 5）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， 如何通过触发器来实现订单管理的复制，即创建订单管理的一张镜像表。 6）简述下列问题的解决方案，如果有对应的SQL语句，需要设计相应的SQL语句，并验证结果。 a) 当订单表中数据过多时的处理策略 b) 对数据库系统的备份和恢复策略 报告内容： 报告应由6部分组成，每部分对应与上述一个任务，并附有章节目录。在每一部分需要简述本部分的需求，具体操作流程，以及流程中操作对应的SQL语句，并验证结果（模拟数据，结果截图），以及其它，如schema关系图等有利于方案说明的信息。 如果是2人一组，需要写清楚每个人的分工情况。

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

项目管理-项目需求分析与数据库设计

第3章项目需求分析与数据库设计 3.1 项目开发背景 移动数据库是移动计算环境中的分布式数据库，移动数据库的应用大都嵌入到诸如掌上电脑、PDA、嵌入式设备等移动设备中，故移动数据库有时也称为嵌入式移动数据库。 目前绝大多数行业中数据存储与管理都需要随时随地进行，如果将数据存放在中心服务器数据库中，不便于各项数据操作，这时可以将中心服务器中数据库的部分数据，在联网状态下下载和保存到移动数据库中。这样很多的功能实现就可以在离线情况下直接在移动设备端实施完成，同时大幅度减少了中心服务器的负荷和压力。另外在设备端中对移动数据库的各项数据改变，也可以在网络连通时再传回到服务器上，以便保持服务器端与设备端数据的同步。 根据物流配送行业的特点，目前很多公司从客户商品购买到货物发送到客户手中这一系列业务流程都采用基于嵌入式设备的移动解决方案。工作人员在开始一天的工作时，可以直接通过手持设备查看当天要发送的所有货物信息，例如货物的收件人、收件地址和联系方式，并且可以给出一个最佳的投递路线。除此之外，当货物送达后，客户还可以直接在手持设备上进行电子签名以确认货物的送达，而后工作人员就可以将客户签名和货物送达信息直接通过无线网络传递给中心服务器，避免了一系列的“纸上操作”过程，大大加快了工作效率。 随着3G时代的到来，嵌入式移动数据库的应用会越来越广，利用嵌入式移动设备，当无线网络畅通时，可以利用无线网络获取所需的信息，并将这些重要信息存放到移动数据库中，这样既可以减少中心服务器的负载，又可以随时随地取得资料。当无线网络再次畅通时，我们又可以将移动数据库中的数据改变回传至中心数据库服务器。中心服务器数据库中如果存在新的数据信息，移动数据库也会自动加载这些新信息，确保了移动数据库和中心服务器数据库之间的数据同步。 3.2 项目的需求分析设计 3.2.1 项目业务需求描述 嵌入式软件开发公司对各地物流运输公司进行调研之后，整理出将要实现的移动物流配送系统业务功能，移动物流配送系统面向三类用户：客户服务人员、库房管理人员（包括装车人员）、货物运输人员。 （1）客户服务人员可以利用手持移动设备为客户购买所需商品，建立新的订单，并将新的客户订单信息发往商品所在的物流公司中央数据库服务器。 （2）库房管理人员可以利用手持设备获得中央数据库中有关客户订单的信息，确认客户

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ORACLE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ORACLE软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACLE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ORACLE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。

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。

湖南大学分布式数据库大作业

分布式数据库课程设计 题目基于MongoDB的QQ空间模拟实现 学生姓名刘家宇 学生学号20110801126 专业班级计科一班 指导老师王永恒 完成日期 2015年1月15日

一、设计目的 QQ空间是现在大家经常使用的社交平台。在QQ空间上可以自己发表说说，查看其他人的说说，也可以给其他人的留言板上留言。这些功能都丰富了我们的社交生活，因此本次用JAVA连接Mongodb来实现一个简单的QQ空间模拟实现。 二、编写环境 Eclipse+Mongodb 三、环境配置 首先要运行MongoDB服务器，然后通过在eclipse里添加MongoDB的jar包来获取关于MongoDB的java方法，然后用这些方法来启动和操作MongoDB服务器。 在MongoDB官网“https://www.wendangku.net/doc/3317293435.html,/downloads”下载MongoDB服务器应用包，将里面的exe文件放到一个自己设置的MongoDB文件夹中，如“F： \MongoDB” 打开CMD，在刚刚的创建文件夹的目录下，输入指令 “mongod–dbpath “F:\MongoDB\data””如下图所示MongoDB服务器连接设置成功：

四、设计实现 1、数据库设计 Mongo数据库的设计 创建一个名为：soial的Mongo数据库，然后创建一些数据集合 ①用户数据集合（userInfo）：含有用户名(name)、用户密码(pwd)、用户地址(address)、用 户出生年月日(year、month、day)、用户证件号(id)和是否处于登陆状态(status)这些属性 ②个人好友数据集合(userFriend)：含有好友名(friend)和个人用户名(name)属性。 ③留言板数据集合（userMassage）：含有留言内容(massage)、留言人名(recipient)和对谁留 言(sender)的属性 ④说说数据集合(userSaySay)：说说内容(massage)和个人用户名(name)属性。 等等

数据库大作业

华南理工大学数据库原理与设计大作业报告 专业：计算机科学与技术 班级： 2015春 学号： 20 学生姓名：陈亮 完成时间：

目录 目录 (2) 1、概述 (4) 2、需求分析 (6) 零售前台（POS）管理系统 (6) 后台管理系统 (7) 数据需求 (7) 3、数据库逻辑设计 (9) 概念结构设计 (9) 4、软件功能设计 (13) 逻辑结构设计 (13) 物理结构设计 (15) 完整性设计 (20) 安全性设计 (22) 5、界面设计 (24) 系统功能结构图 (24) 模块设计与实现（部分界面） (24) 6、结束语 (31)

7、参考文献 (33)

1、概述 超市管理信息系统是针对超级市场的销售而开发的。应用超市管理信息系统能够转变超市的工作方式，有效提高销售速度和服务水平，提高客户对超市的信任度和满意度，改善客户关系。运用超市管理信息系统，在销售商品时实行出口一次性付款，可以实现超市内部现代化管理，能够准确把握每一种商品的销售动态，防止商品断档或过量储备，商品开发方向、进货的适时化都可通过超市管理信息系统来完成。 超市管理信息系统将手工编制好的销售账目或根据原始超市销售记录直接在系统内制作超市销售信息，同时可对输入的超市销售信息进行修改、查询等操作。这种集约化的销售管理模式既便于对超市销售信息的收集、整理和加工，又便于操作员的需求信息在最短的时间内得到反馈，同时超市管理信息系统可自动分析各种商品销售变化规律，商品销售结构、居民消费变化等，从而为合理进货、经营、加工、库存、销售等提供科学的决策依据。 超市管理信息系统充分运用计算机管理信息技术，建立数据库，对超市的进销存过程进行详细分析，实现了对超市的进货、销售和库存的科学管理。

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

分布式数据库大作业

分布式数据库大作业 Hadoop MapReduce云计算模型研究 学院: 软件学院 专业: 软件工程 2014年01月02日 大连理工大学 Hadoop MapReduce云计算模型研究 1.引言 Hadoop[1]就是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算与存储。简单地说来,Hadoop就是一个可以更容易开发与运行处理大规模数据的软件平台。其包括两个部分:HDFS[2]与MapReduce[3]。 DFS即HadoopDistributed(Hadoop分布式文件系统),HDFS具有高容错性,并且可以被部署在低价的硬件设备之上。HDFS很适合那些有大数据集的应用,并且提供了对数据读写的高吞吐率。HDFS就是一个master/slave的结构,就通常的部署

来说,在master上只运行一个Namenode,而在每一个slave上运行一个Datanode。HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统在操作上很类似,比如您可以创建与删除一个文件,把一个文件从一个目录移到另一个目录,重命名等等操作。Namenode管理着整个分布式文件系统,对文件系统的操作(如建立、删除文件与文件夹)都就是通过Namenode来控制[4]。 MapReduce就是由Google提出的一种并行分布式编程模型[5-7]。用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就就是并行计算。至少现阶段而言,对许多开发人员来说,并行计算还就是一个比较遥远的东西。MapReduce就就是一种简化并行计算的编程模型,它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作:Map与Reduce。也许熟悉FunctionalProgramming(函数式编程)的人见到这两个词会倍感亲切。简单的说来,Map就是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据,其映射的规则由一个函数来指定,比如对[1,2,3,4]进行乘2的映射就变成了[2,4,6,8]。Reduce就是对一组数据进行归约,这个归约的规则由一个函数指定,比如对[1,2,3,4]进行求与的归约得到结果就是10,而对它进行求积的归约结果就是24。 2.MapReduce的基本原理 MapReduce就是云计算的核心技术之一,它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。其主要目的就是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作,并用于大规模数据的并行运算。 Divide and Conquer”就是Mapreduce的核心思想[8]。面对一个规模庞大的问题,要处理就是以TB计的数据,Mapreduce采用“输入”------“分解”------“解决”------“聚合”------“输出结果”的基本过程。 在MapRedcue 模型中用户只须指定一个map函数来处理一个输入的key/value对,产生中间结果key/value对集,再通过一个由用户指定的reduce函数来处理中间结果中具有相同key值的value。适合用MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一

分布式数据库习题

分布式数据库习题 第一章 1.1请用自己的语言定义下列分布式数据库系统中的术语： 全局/局部数据 全局数据是指参与全局应用，可被多个站点上的应用访问的数据； 局部数据是指只提供本站点的局部应用所需要的数据。 全局/局部用户（应用） 在分布式数据库系统中，一个用户或一个应用如果只访问他注册的那个站点上的数据称为局部用户（应用）。 如果访问涉及两个或两个以上站点中的数据，称为全局用户（应用）。 全局/局部DBMS 全局数据库系统是协调全局事务的，协调各局部DBMS以完成全局应用，保证数据库的全局一致性，执行并发控制，实现更新同步，提供全局恢复功能的数据库管理系统。 局部数据库管理系统位于局部场地上，是为建立和管理局部数据库，提供场地自治能力，执行局部应用及全局查询的子查询的数据库管理系统。 全局/局部DB 全局数据库（GDB）是指从整个系统角度出发，由全局数据库管理系统进行管理的数据库，它由各个局部数据库逻辑组合而成； 局部数据库（LDB）是指从各个站点的角度出发，由局部数据库管理系统进行管理的数据库，它由全局数据库的某种逻辑分割而成。 全局外模式 是全局应用的用户视图，是全局概念模式的子集，也称全局视图。 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，是分布式数据库的全局概念视图。分片模式 描述全局数据的逻辑划分。每一个全局关系可以分为若干不相交的部分，每一部分称为一个片段，分片模式定义片段以及全局关系到片段的映像。

分配模式 分配模式定义片段的存放结点。根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点，即定义片段映像的类型，确定分布式数据库是冗余的还是非冗余的，以及冗余的程度。 局部概念模式 是全局概念模式的子集，对每个站点来说，在该站点上全部物理映像的集合就称为该站点上的局部概念模式。 1.2采用分布式数据库系统的主要原因是什么？ 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。采用分布式数据库的原因主要有两方面：（1）集中式数据库系统的不足：数据按实际需要已经在网络上分布存储，如果再采用集中式处理，势必造成附加成本和通信开销；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，将会影响整个系统的运行，可靠性不高；集中式处理导致系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩展性较差。（2）分布式数据库系统的优点：具有灵活的体系结构；适应分布式的管理和控制机构；经济性能优越；系统的可靠性高、可用性好；局部应用的响应速度快；可扩展性好，易于集成现有系统。 1.3分布式数据库系统可分为那些类？ （1）按局部数据库数据管理系统的数据模型分类： 同构型DDBS （包括两种：同构同质型。同构异质型），异构型DDBS （2）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 1.5分布式DBMS具有哪些集中式DBMS不具备的功能？ （1）物理分布性：分布式数据库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联结起来的多个站点上。 （2）逻辑整体性：分布式数据库中的数据物理上是分散在各个站点中的，但这些分散的