目录 1宝信分布式高性能实时数据库软件概述 (3) 1.1高速稳定的海量工业数据存储容器 (3) 1.2丰富多样的数据展示分析平台 (4) 1.3友好易用的二次开发平台 (4) 2iHyperDB系统结构 (4) 3iHyperDB 系统配置 (5) 3.1推荐硬件配置 (5) 3.2软件配置 (5) 4iHyperDB 技术特点 (5) 4.1海量数据存储能力 (5) 4.2高速稳定的数据处理能力 (6) 4.3高度数据安全性 (6) 4.4硬件可扩展性 (7) 4.5动态配置 (7) 4.6跨平台 (7) 4.7支持多种数据格式 (7) 4.8分布式体系结构 (7) 4.9双机热备 (8) 5iHyperDB 系统功能 (8) 5.1采集子系统 (9) 5.2服务子系统 (9) 5.3接口子系统 (10) 5.4电子表格平台 (11) 5.5系统管理平台 (11) 5.6分析展示平台 (12) 6iHyperDB将带给您 (14) 6.1更便捷的工作方式 (14) 6.2更高的工作效率 (14) 6.3更短的开发周期 (14) 6.4更低的维护成本 (14) 7关于宝信 (14)
1宝信分布式高性能实时数据库软件概述 宝信分布式高性能实时数据库软件（简称iHyperDB）,是宝信软件研发的一套具有自主知识产权的实时历史数据库系统软件产品。该产品融合宝信多年工控领域研发及工程实践经验，在单机性能上己接近国外同类高端产品，在产品的数据展示分析功能上，更贴近国内用户的需求和使用习惯，并可以分布式部署，实现系统的无缝扩展。 该产品采用高效的事务调度策略实现多线程并发技术，利用工业数据的时序特点进行数据压缩保证实时性；针对内存、磁盘IO和网络吞吐的特点，进行多层级数据缓冲，实现了极高的数据IO异步并发存储性能；采用了独特的数据安全保护机制，在高速存储的情况下能够保证数据安全 该产品可以实现工控数据的采集、存储、检索、展示和分析功能，通过基于Web的方式，以多种表现形态（历史趋势、柱状图、实时数据、表格与报表等）提高后台海量数据的可视性，为决策者提供最直接的决策依据，适用于物联网、轨道交通、能源电力、矿业采掘、石油化工、工业制造等行业。 1.1高速稳定的海量工业数据存储容器 数据管理是企业信息化的核心，而数据存储则是数据管理的基础，宝信实时数据库采用了从采集端到内核的三级压缩技术，大大降低了过程数据的冗余度，从而具备了常年海量工艺数据的存储能力。
第1章程序设计和C语言1 1.1什么是计算机程序1 1.2什么是计算机语言1 1.3C语言的发展及其特点3 1.4最简单的C语言程序5 1.4.1最简单的C语言程序举例6 1.4.2C语言程序的结构10 1.5运行C程序的步骤与方法12 1.6程序设计的任务14 1-5 #include 2.5结构化程序设计方法34 习题36 第章最简单的C程序设计——顺序程序设计37 3.1顺序程序设计举例37 3.2数据的表现形式及其运算39 3.2.1常量和变量39 3.2.2数据类型42 3.2.3整型数据44 3.2.4字符型数据47 3.2.5浮点型数据49 3.2.6怎样确定常量的类型51 3.2.7运算符和表达式52 3.3C语句57 3.3.1C语句的作用和分类57 3.3.2最基本的语句——赋值语句59 3.4数据的输入输出65 3.4.1输入输出举例65 3.4.2有关数据输入输出的概念67 3.4.3用printf函数输出数据68 3.4.4用scanf函数输入数据75 3.4.5字符数据的输入输出78 习题82 3-1 #include 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。 基于内存的NoSQL分布式数据库技术研究项目 测试方案 一、目的 研究一种新的快速存储与访问机制，改善内存使用的现状，同时要保证软件架构上不做大的改动，性能没有明显下降。 研究分布式存储技术，优化当前的DB存储，并且研究板内、板间多进程对新存储系统访问效率。所涉及的技术和平台，既可以运行X86平台上，也可以运行在非X86平台上。 二、测试环境搭建 1、任务文档要求 （1）每块单板一块8核X86芯片，每个核有两个超线程，可看成16个核。 （2）业务使用进程部署，每个核上分别部署1个进程；每个核上分别部署2个进程；每个核上部署的进程会有扩展的需求。 （3）板内分布式采用分布式算法将将板内所有进程构成一张全局表，每个单板的进程数目可以达到256个。 （4）板间分布式改造后可实现最大200块单板（共200*16个核，进程数目需要增加到10000个进程），系统所有进程构成一张全局表。实际验证时，可能是由2个分布点、4个…320个…10000个逐步验证，要求每种场景下都给出对比数据。给出性能同分布节点数的关系。 （5）板间采用xGE交换链接，该交换为无阻塞交换，可忽略其交换时延。 2、进程绑定多核运行 名词CPU affinity：中文称作“CPU亲和力”，是指在CMP架构下，能够将一个或多个进程绑定到一个或多个处理器上运行。 如果自己写代码，要把进程绑定到CPU，可以用sched_setaffinity函数。在Linux上，这会触发一次系统调用。 int sched_setaffinity(pid_t pid, unsigned int len, unsigned long *mask); sched_setaffinity 的第一个参数是pid （进程ID），设置进程为pid的这个进程，让它运行在mask所设定的CPU上。如果pid的值为0，则表示指定的是当前进程，使当前进程运行在mask所设定的那些CPU上；第二个参数cpusetsize 是mask所指定的数的长度。通常设定为sizeof(cpu_set_t)；如果当前pid所指定的CPU此时没有运行在mask所指定的任意一个CPU上,则该指定的进程会从其它CPU上迁移到mask的指定的一个CPU上运行。 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。 第三章最简单的c程序设计 实践教学： 属性：实训 时间：学时。 实践教学内容： 实验目的：熟悉运算符、表达式，掌握标准输入输出函数的适用方法和顺序结构程序设计的一般方法。 实验内容和步骤： 1.编程，要求从键盘按规定的格式输入时间（时：分：秒）， 并将输入的时间在屏幕上显示出来，存入ex3_1.c文件， 并编译、调试、运行。 #include 2.编程，要求从键盘输入数据，使整型变量a=10,b=8；字符 型c1=’A’，c2=’a’；实型变量x=3.1，y=64.54。并按规定格式输出变量的值。格式如下。存入ex3-2.c文件，并编译、调试、运行。 __int___a=__10___b=____8 char_c1=__A,___c2=____a float___x=_3.1,___y=64.54 #include 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（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。 基于云的高性能分布式 内存数据库开发技术 数据库发展简史 Versant数据库系统架构 第1章程序设计和C语言1 什么是计算机程序1 什么是计算机语言1 语言的发展及其特点3 最简单的C语言程序5 最简单的C语言程序举例6 语言程序的结构10 运行C程序的步骤与方法12 程序设计的任务14 1-5 #include <> int main ( ) { printf ("**************************\n\n"); printf(" Very Good!\n\n"); printf ("**************************\n"); return 0; } 1-6#include <> int main() {int a,b,c,max; printf("please input a,b,c:\n"); scanf("%d,%d,%d",&a,&b,&c); max=a; if (max max=c; printf("The largest number is %d\n",max); return 0; } 第2章算法——程序的灵魂16 什么是算法16 简单的算法举例17 算法的特性21 怎样表示一个算法22 用自然语言表示算法22 用流程图表示算法22 三种基本结构和改进的流程图26 用N S流程图表示算法28 用伪代码表示算法31 用计算机语言表示算法32 结构化程序设计方法34 习题36 第章最简单的C程序设计——顺序程序设计37顺序程序设计举例37 数据的表现形式及其运算39 常量和变量39 数据类型42 整型数据44 字符型数据47 浮点型数据49 怎样确定常量的类型51 运算符和表达式52 语句57 语句的作用和分类57 最基本的语句——赋值语句59数据的输入输出65 输入输出举例65 有关数据输入输出的概念67用printf函数输出数据68 用scanf函数输入数据75 字符数据的输入输出78 习题82 3-1 #include <> #include <> int main() {float p,r,n; r=; n=10; p=pow(1+r,n); printf("p=%f\n",p); return 0; } 3-2-1 #include <> #include <> 第7章分布式共享内存 在本章中，我们研究实现分布式共享内存(distributed shared memory简称DSM)。 7.1引论 传统上，分布式计算是基于消息传递模型，在这种模型下进程们经由以消息形式交换数据来彼此互相交互和共享数据。Hoare的通讯顺序进程(communicating sequential processes)，客户-服务器模型和远程过程调用都是这种模型的例子。 分布式共享内存(Distributed shared memory简称DSM)系统是分布式操作系统的一个资源管理成分，它实现在没有物理地共享内存的分布式系统中的共享内存模型。见图7.1。 图7.1分布式系统中的共享内存模型 这个共享内存模型提供一个虚拟地址空间，使得被在一个分布式系统中所有结点（计算机）之间共享。 7.2体系结构和动力 具有分布式共享内存，程序访问在共享地址空间中的数据正如同访问在传统的虚存中的数据一样。在支持分布式共享内存的系统中，数据既在辅存和主存之间也在不同结点的主存之间移动。 每个结点可以拥有存贮在共享地址空间中的数据，并且当数据从一个结点移到另一个结点时，拥有关系可以改变。当一个进程访问在共享地址空间中的数据时，一个映照管理者(mapping manager) 映照共享内存地址到物理存储，这个物理存储可以是本地或远程的。 映照管理者是一个或者实现在操作系统内核中或者作为一个运行时库例程的软件层。 为了减少由于通讯误而带来的延迟，当共享内存地址映照到在在一个远程结点上的一个物理内存位置时，分布式共享内存可以移动在共享内存地址中的数据从一个远程结点到正在访问数据的结点。在这样情况下，分布式共享内存利用底层通讯系统的通讯服务。 实验项目：实验一最简单的C程序设计 （所属课程：《C语言程序设计》学时:2） 一、实验目的 1．掌握：使用标准输入/输出函数进行常见数据类型的数据的输入/输出方法。 2．初步培养编制程序框图和源程序、准备测试数据以及实际调试程序的独立编程能力。 3．掌握顺序结构程序设计的基本思路。 二、实验条件 Pc和vc++编程环境 三、实验内容 1．熟悉编程环境。 2．输入并运行一个C程序 3．掌握各种格式转换符的正确使用方法。 4．编程序：设圆半径r=1．5，圆柱高h=3，求圆周长、圆面积、圆球表面积、圆球体积、圆柱体积。要求用scanf函数从键盘上输入数据（半径和高），输出各计算结果，输出时要求有文字说明，取小数点后2位数字。5．编程序：用getchar函数输入两个字符给C1、C2，然后分别用putchar 函数和printf函数输出这两个字符。 四、实验步骤 编写程序，输入数据，观察结果。 五、实验结果 观察结果和预期是否一致。 实验项目：实验二选择结构程序设计 （所属课程：《C 语言程序设计》学时:2） 一、实验目的 1．了解C 语言表示逻辑量的方法（以0代表“假”，以非0代表“真”）。 2．学会正确使用逻辑运算符和逻辑表达式。 3．熟练掌握if 语句和switch 语句 二、实验条件 Pc 和vc++编程环境 三、实验内容 1．有一函数： ?? ???≥-<≤-<=)10x (113x )10x 1(12x )1x (x y 用scanf 函数输入x 的值，求y 值。 运行程序，输入x 的值（分别为x<1、1≤x ＜10、x ≥10三种情况），检查输出的y 值是否正确。 2．给出一个百分制成绩，要求输出成绩等级A 、B 、C 、D 、E 。90分以上为A ，81～89分为B ，71～79分为C ，61～69分为D ，60分以下为E 。 3．输入4个整数，要求按由小到大顺序输出。 四、实验步骤 编写程序，输入数据，观察结果。 五、实验结果 观察结果和预期是否一致。 实验项目：实验三 循环结构程序设计 微服务架构下分布式数据库如何支撑千亿级数据 如今，大型企业的应用平台正在向微服务架构进行转型。在微服务架构下，应用程序和数据库等底层平台的关系将会被重构。 作为新一代分布式数据库，其架构与功能特性需要保证在与传统数据库全兼容的基础上，拥抱微服务与云计算框架。因此，分布式数据库对于分布式交易与ACID必须保证与传统技术完全兼容。同时，在面向微服务应用开发与云计算基础架构时，新一代分布式数据库必须支持弹性扩张、资源隔离、多租户、可配置一致性、多模式（支持各类SQL协议）、集群内可配置容灾策略等一系列功能。 传统单点数据库的容量瓶颈，仅仅是分布式数据库所解决的问题之一。更重要的是在未来微服务化应用开发以及云化平台的趋势下，应用不再以“烟囱式”的中间件加数据库模式进行构建，而是采用数千甚至上万的微服务程序构建成的复杂网状模型。因此，分布式数据库需要满足以下能力，才能够满足上层应用的弹性扩展、高并发、高吞吐量、与灵活敏捷的需求。 在这些技术需求驱动下，分布式数据库核心技术能力分为两个方面，一方面是对传统技术的兼容，包括： 完整的ACID支持，事务和一致性保证； SQL的完整支持，传统数据库如MySQL/PostgreSQL的语法完全兼容。 另一方面，则是技术创新，包括： 分布式与扩展性，应对数据量的变化，实现存储层和计算层的弹性扩展； 多模式访问接口，支持多类型数据管理和多种模式的访问接口； HTAP交易/分析混合处理能力，复杂业务需求下，实现数据的物理隔离，互不干扰。 作为一款金融级分布式关系型数据库，SequoiaDB巨杉数据库的分布式数据库架构和面向微服务的云化产品形态，已经帮助包括民生银行、恒丰银行在内的多家大型金融客户实现了大量业务系统的底层数据库云化转型升级。 目前，巨杉数据库在银行生产系统单机群最大物理节点数达到135个，单集群最大存储容 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 第3章 最简单的C 程序设计 3.1顺序程序设计举例 例3.1 有人用温度计测量出用华氏法表示的温度(如 f ，今要求把它转换为以摄氏法表示的温度(如 c) 。 解题思路：找到二者间的转换公式 ) 32(95 -=f c f 代表华氏温度，c 代表摄氏温度 算法： 3.1顺序程序设计举例 #include #include 第一章 1.1 采用分布式数据库系统的主要原因是什么？ 集中式数据库系统的不足：1.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，2,。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。3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。 1.2 分布式数据库系统有哪几种分类方法？这些方法是如何分类的？ 1.按局部数据库管理系统的数据模型的类型分类。 （1）同构型：同构同质型：各个站点上的数据库的数据模型都是同一类型的，而且是同一种DBMS。 同构异质型：各个站点上的数据库的数据模型都是同一类型的，但不是同一种DBMS。 （2）异构型：各个站点上的数据库的数据模型各不相同。 2.按分布式数据库系统全局控制系统类型分类 （1）全局控制集中型DDBS （2）全局控制分散型DDBS （3）全局控制可变型DDBS 1.3 什么是分布式数据库系统？它具有那些主要特点？怎样区分分布式数据库系统与只提供远程数据访问的网络数据库系统？ 分布式数据库系统是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统，其可以看成是计算机网络和数据库系统的有机结合。 基本特点：物理分布性、逻辑整体性、站点自治性。 导出特点：数据分布透明性、集中与自治相结合的机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 区分：分布式数据库的分布性是透明的，用户感觉不到远程与本地结合的接缝的存在。 1.6分布式DBMS具有哪些集中式DBMS不具备的功能？ 数据跟踪，分布式查询处理，分布式事务管理，复制数据管理，安全性，分布式目录管理 1.14分布式数据库系统的主要优点是什么？存在哪些技术问题？ 分布式数据库系统优点：良好地可靠性和可用性；提高系统效率，降低通信成本；较大的灵活性和可伸缩性；经济型和保护投资；适应组织的分布式管理和控制；数据分布式具有透明性和站点具有较好的自治性；提高了资源利用率；实现了数据共享。 第四章最简单的C程序设计 一、填空题 1.putchar ( ) 函数可以向终端输出一个【】 （A）整型变量或表达式的值（B）实型变量的值 （C）字符串（D）字符或字符型变量值 2.以下说法正确的是【】 （A）输入项可以为一个实型常量，如scanf (?%f?，3.5)； （B）只有格式控制，无输入项，也能进行正确输入，如scanf (?a=%d，b=%d?)；（C）当输入一个实型数据时，格式控制部分应规定小数点后的位数，如scanf (?%4.2f?，&f)； （D）当输入数据时，必须指明变量的地址，如scanf(?%f?，&f)； 3. printf函数中用到格式符%5s,其中数字5表示输出的字符串占用5列。如果字符串长度大于5,则输出按方式【1】；如果字符串长度小于5,则输出按方式【2】。 A)从左起输出该字符串,右补空格B)按原字符串长从左向右全部输出 C)右对齐输出该字符串,左补空格D)输出错误信息 4.设float x，y；则不合法的赋值语句是【】 （A）++x；（B）y＝(x%2)/10； （C）x*＝y+8；（D）x＝y＝0； 5.设char ch；则不合法的赋值语句是【】 （A）ch＝‘a+b’；（B）ch＝‘\0’； （C）ch＝‘a’+‘b’；（D）ch＝7+9； 6.以下能正确地定义整型变量a，b，c，并给它们都赋值5的语句是【】（A）int a=b=c=5；（B）int a，b，c=5； （C）int a=5，b=5，c=5；（D）a=b=c=5； 7.已有定义int a=-2;和输出语句：printf("%8lx",a);以下正确的叙述是。 A)整型变量的输出格式符只有%d一种 B)%x是格式符的一种,它可以适用于任何一种类型的数据 C)%x是格式符的一种,其变量的值按十六进制输出,但%8lx是错误的 D)%8lx不是错误的格式符,其中数字8规定了输出字段的宽度 8.以下C程序正确的运行结果是。 main() { long y=-43456; printf ("y=%-8ld\n",y); printf ("y=%-08ld\n",y); printf ("y=%08ld\n",y); printf ("y=%+8ld\n",y); } 分布式大数据高并发的web开发框架 作者：一灯 一、引言 通常我们认为静态网页html的网站速度是最快的，但是自从有了动态网页之后，很多交互数据都从数据库查询而来，数据也是经常变化的，除了一些新闻资讯类的网站，使用html静态化来提高访问速度是不太现实的方案。我们不得不在代码与数据库之间寻求一种更合适的解决方案。 减少数据库访问次数，文件和数据库分离，大数据分布式存储，服务器的集群负载均衡，页面缓存的使用，nosql内存数据库代替关系型数据库，这些方案措施都是提高系统高并发性能的关键，下面一一分解。 二、分解 （1）分布式服务器集群 A）文件服务器集群 图片、视频、其他下载文件，它们的下载通常是占用网络带宽的罪恶魁首， 这些资源一定要独立放在带宽好的文件服务器上，能提供http协议访问地 址使用，不至于在下载文件时影响web服务器的cpu运算。 文件服务器最好使用磁盘阵列中心存储，比如阿里云提供的文件云服务器， 这样使用简单，使用多大带宽多大存储空间选择就好了。 如果没有中心存储，也可以做文件服务器集群，如下图 说白了就是每个文件服务器都安装一个简单的web api作为文件传输和访 问的接口，可以手动分配服务器地址给web 程序使用，当然也可以做一层 简单的负载均衡器供web程序统一接口调用。 需要注意的是：web api 接口上传文件结果一定要返回特定服务器完整的 http文件下载地址，这个地址要存入数据库。 文件服务器的数量：文件服务器之间都相对独立，没有数据关联，因此数 量的多少主要是看带宽的承载量和硬盘空间的大小，动态扩展服务器后， 只需把服务器地址加入web程序的调用列表即可达到无限扩展容量的机制。 分布式内存数据库Geode开源了，12306就在用 Geode是分布式内存数据库, 帮助12306解决了几亿中国人订票的问题，经受了世界上最强悍的考验。现在已经开源。 根据Geode项目主页介绍来看，Geode项目开发始于2002年，开始是商业产品GemFire，在2015年4月发布其开源版本Geode。根据Geode Apache Wiki，Pivotal Software是GemFire背后的商业公司，GemFire在2010年被VMWare 收购。Geode项目则是为了将GemFire改造为依托Apache 软件基金会、社区自治、多元的一个社区项目。在背景介绍中还说，GemRire目前拥有600多家企业客户，这其中就包括12306（China National Railways），GemRire帮助12306扛住了全中国的订票业务系统： Today GemFire is used by over 600 enterprise customers. An example deployment includes China National Railways that uses Pivotal GemFire to run railway ticketing for the entire country of China with a 10 node cluster that manages 2 gigabytes “hot data” in memory, and 10 backup nodes for high availability and elastic scale. 关于GemFire，CSDN过去也有几篇文章对此有过介绍：《12306上的分布式内存数据技术GemFire》《分布式缓存分布式数据库管理系统简介
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分布式数据库系统(1)
基于云的高性能分布式内存数据库的开发技术
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By Tiger Lau，CTO of Versant China
模型
层次化，结构化 网络化 关系型 对象型
优点
性能 性能 灵活性, 支持查询 性能,灵活性
缺点
灵活性, 对查询的支持 灵活性, 对查询的支持 性能 随机性较强, 支持既成的查询
数据
简单 简单 简单 复杂
这两点是现有很多系统的核心问题所在
Versant Versant C C Interface Interface Versant Versant C++ C++ Interface Interface Versant Versant Java Java Interfaces Interfaces Other Other Interfaces, Interfaces, Tools, Tools, etc. etc.
Versant Object Manager
Versant VersantNetwork NetworkLayer Layer Versant VersantNetwork NetworkLayer Layer
Versant Server
Virtual VirtualSystem SystemLayer Layer
Raw Raw Devices, Devices, File File Systems, Systems, RAID, SAN, NAS RAID, SAN, NASC语言程序设计课后习题答案谭浩强
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