Oracle Database 19c 技术架构（三）
11.数据库系统?件（Database System Files）
以下数据库系统?件在Oracle数据库操作期间使?，并位于数据库服务器上。请注意，数据?件是属于数据库容器的物理?件，在此不再描述。
?控制?件：控制?件是必需?件，?于存储有关数据?件和联机重做?志?件的元数据；例如，它们的名称和状态。数据库实例需要此信息才能打开数据库。控制?件还包含在数据库未打开时必须可访问的元数据。强烈建议您在数据库服务器中制作控制?件的多个副本，以实现?可?性。
?参数?件：此必需?件定义了数据库实例启动时的配置?式。它可以是初始化参数?件(p?le) 或服务器参数?件 (sp?le)。
?联机重做?志?件：这些必需的?件在发?更改时将更改存储到数据库中，并?于数据恢复。
??动诊断存储库 (ADR)：ADR是基于?件的存储库，?于存储数据库诊断数据，例如跟踪，转储，警报?志，运?状况监视器报告等。它具有跨多个实例和多个产品的统??录结构。数据库，Oracle?动存储管理 (Oracle ASM)，侦听器， Oracle Clusterware和其他Oracle产品或组件将所有诊断数据存储在ADR中。每个产品的每个实例都将诊断数据存储在ADR中其??的主?录下。
?备份?件：这些可选?件?于数据库恢复。通常，当介质故障或?户错误损坏或删除原始?件时，可以还原备份?件。
?存档的重做?志?件：这些可选?件包含数据库实例?成的数据更改的持续历史记录。使?这些?件和数据库备份，您可以恢复丢失的数据?件。也就是说，存档?志可恢复已还原的数据?件。
?密码?件：此可选?件使使?SYSDBA，SYSOPER，SYSBACKUP， SYSDG，SYSKM，SYSRAC和SYSASM??的?户可以远程连接到数据库实例并执?管理任务。
?钱包：对于应?程序使?密码凭据连接到数据库的?规模部署，可以将此类凭据存储在客户端Oracle钱包中。 Oracle钱包是?个安全的软件容器，?于存储身份验证和签名凭证。可能的钱包包括?于?户凭证的Oracle钱包，?于透明数据加密 (TDE) 的加密钱包和?于数据库备份云模块的Oracle公共云 (OPC) 钱包。钱包是可选的，但建议使?。?块更改跟踪?件：块更改跟踪通过将更改的块记录在块更改跟踪?件中，从?提?了增量备份的性能。在增量备份过程中，Oracle Recovery Manager (RMAN) ?需扫描所有数据块来确定哪些块已更改，?是使?此?件来标识需要备份的已更改块。块更改跟踪?件是可选的。
?闪回?志：闪回数据库在效果上类似于常规的时间点恢复。它使您可以将数据库?次恢复到近的状态。闪回数据库使?其??的?志记录机制，创建闪回?志并将其存储在快速
恢复区域中。仅当闪回?志可?时，才能使?闪回数据库。要利?此功能，必须预先设置数据库以创建闪回?志。闪回?志是可选的。
控制?件，联机重做?志?件和归档重做?志?件可以多路复?，这意味着可以在单独的位置?动维护两个或多个相同的副本。
注意：更多详细信息，请看如下内容：Physical Storage Structures.
12.应?容器（Application Containers）
应?程序容器是?户创建的可选CDB组件，?于存储应?程序PDB的数据和元数据。 CDB 可以包含零个或多个应?程序容器。?个应?程序容器仅由?个应?程序根?录和?个或多个应?程序PDB组成，它们插?CDB根?录中。应?程序根?录属于CDB根?录，不属于其他容器，并且存储公?的元数据和数据。
典型的应?程序将安装应?程序普通?户，元数据链接的公共对象和数据链接的公共对象。您可以在?个应?程序容器中创建多个与销售相关的PDB，这些PDB共享?个由?组公?表和表定义组成的应?程序后端。
应?程序根?录，应?程序种?和应?程序PDB都有?个SYSTEM，SYSAUX， TEMP，USERS 和可选的UNDO表空间。每个表空间代表?个或多个数据?件。
注意：更多详细信息，请看如下内容：About Application Containers.
13.?动诊断资料库(Automatic Diagnostic Repository) (ADR)
?动诊断存储库 (ADR) 是?于数据库诊断数据的系统范围的跟踪和?志记录中央存储库。它包括以下各项：
?后台跟踪?件：每个数据库后台进程都可以写?关联的跟踪?件。当进程检测到内部错误时，该进程会将有关错误的信息转储到其跟踪?件中。写?跟踪?件的某些信息供数据库管理员使?，?其他信息则供Oracle?持服务使?。通常，数据库后台进程跟踪?件名包含Oracle系统标识符 (SID)，后台进程名和操作系统进程号。?于RECO进程的跟踪?件的示例是 mytest_reco_10355.trc。
?前台跟踪?件：每个服务器进程都可以写?关联的跟踪?件。当进程检测到内部错误时，该进程会将有关错误的信息转储到其跟踪?件中。服务器进程跟踪?件名包含Oracle SID，字符串ora和操作系统进程号。服务器进程跟踪?件名的示例是
mytest_ora_10304.trc。
?转储?件：诊断转储?件是?种特殊的跟踪?件，其中包含有关状态或结构的详细时间点信息。转储?件通常是响应事件的诊断数据的?次性输出，?跟踪?件往往是诊断数据的连续输出。
?运?状况监视器报告：Oracle数据库包括?个称为运?状况监视器的框架，?于在数据库上运?诊断检查。运?状况检查可检测?件损坏，物理和逻辑块损坏，撤消和重做损
坏，数据字典损坏等。健康检查会?成有关其发现的报告，并在许多情况下会提供解决问题的建议。
?事件包：对于将诊断数据上传到Oracle?持的?定义?法，您?先将数据收集到称为事件包（包）的中间逻辑结构中。程序包是存储在ADR中的元数据的集合，并且指向诊断数据?件以及ADR内外的其他?件。创建程序包时，选择?个或多个问题以添加到程序包中。然后，?持?作台将与所选问题相关的问题信息，事件信息和诊断数据（例如跟踪?件和转储）?动添加到程序包中。
?事件转储：发?事件时，数据库将?个或多个转储写?为事件创建的事件?录。事件转储还包含?件名中的事件编号。
?告警?志?件：数据库的告警?志是消息和错误的按时间先后顺序排列的?志。 Oracle 建议您定期查看告警?志。
注意：更多详细信息，请看如下内容：Automatic Diagnostic Repository.
14.备份?件(Backup Files)
数据库备份可以是物理备份也可以是逻辑备份。
?物理备份是物理数据库?件的副本。您可以使?Recovery Manager (RMAN) 或操作系统实?程序进?物理备份。
?逻辑备份包含表，存储过程和其他逻辑数据。您可以使?Oracle数据库实?程序（如数据泵导出）提取逻辑数据，并将其存储在?进制?件中。逻辑备份可以补充物理备份。RMAN创建的数据库备份存储为映像副本或备份集。
?映像副本是数据?件，控制?件或存档的重做?志?件的逐位磁盘复制。您可以使?操作系统实?程序或RMAN创建物理?件的映像副本，然后使?任??具来还原它们。映像副本对磁盘很有?，因为您可以增量更新它们并就地恢复它们。
?备份集是RMAN创建的专有格式，其中包含?个或多个数据?件，已归档的重做?志?件，控制?件或服务器参数?件中的数据。备份集的?单位是?个称为备份?件的?进制?件。备份集是RMAN可以将备份写?顺序设备（例如磁带机）的唯?形式。备份集的优点之?是RMAN使?未使?的块压缩来节省备份数据?件的空间。备份集中仅包括数据?
件中?于存储数据的那些块。备份集也可以被压缩，加密，发送到磁带，并使?数据?件副本不可?的?级未使?空间压缩。
RMAN可以与媒体管理库 (MML) ，系统备份到磁带 (SBT) 软件（可以创建到磁带的备份），Oracle数据库备份云服务，或零数据丢失恢复设备交互（通常称为恢复设备）。
注意：更多详细信息，请看如下内容：
Backup and Recovery
About Zero Data Loss Recovery Appliance
15.进程监控进程(PMON)
进程监控进程 (PMON) 是?个后台进程，它定期扫描所有进程以查找任何异常死亡的进程。然后，PMON负责协调由清理主进程 (CLMN) 和清理从属进程 (CLnn) 执?的清理。PMON作为操作系统进程?不是线程运?。除数据库实例外，PMON还可以在 Oracle?动存储管理 (ASM) 实例和Oracle ASM代理实例上运?。
注意：获得完整的进程列表，请看如下内容：Background Processes.
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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。局部层：局部模式 局部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模式，但其描述的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。
网站发展历史与基础概念 网站的诞生与发展 因特网起源于美国国防部高级研究计划管理局建立的阿帕网。网站(Website)开始是指在因特网上，根据一定的规则，使用HTML等工具制作的用于展示特定内容的相关网页的集合。简单地说，网站是一种通讯工具，人们可以通过网站来发布自己想要公开的资讯，或者利用网站来提供相关的网络服务。人们可以通过网页浏览器来访问网站，获取自己需要的资讯或者享受网络服务。 在因特网的早期，网站还只能保存单纯的文本。经过几年的发展，当万维网出现之后，图像、声音、动画、视频，甚至3D技术等多媒体资源开始在因特网上流行起来，网站也慢慢地发展成我们现在看到的图文并茂的样子，即基于HTTP协议(超文本传输协议)的多媒体资源展示与共享。 在信息技术飞速发展的今天，通过综合运用软件开发技术、多媒体技术、网页呈现技术、数据库技术以及矢量动画技术，使得现代网站拥有丰富多彩的功能和用户UI。 目前互联网已经来到了的时代，大量复杂的富浏览器端功能在网站中得到应用。给网站的发展和推广带来新的活力和机遇。 与网站相关的概念 域名（Domain Name） 域名是由一串用点分隔的字母组成的Internet上某一台计算机或计算机组的名称，用于在数据传输时标识计算机的电子方位（有时也指地理位置），目前域名已经成为互联网的品牌、网上商标保护必备的产品之一。 域名与IP地址一一对应，用于在互联网上区分开各个主机。 扩展学习：域名域名分类 域名分类 常用国家地区代码
空间（虚拟主机Virtual Machine） 虚拟主机也叫“网站空间”，就是把一台运行在互联网上的服务器划分成多个“虚拟”的服务器，每一个虚拟主机都具有独立的域名和完整的Internet服务器（支持WWW、FTP、E-mail 等）功能。这种技术极大的促进了网络技术的应用和普及。租用主机也成了网络时代新的经济形式。扩展学习：虚拟主机 界面与程序（UI、Program） 网站的界面与后台程序是网站外貌、风格和功能的集中体现，是网站的核心组成部分。界面和程序的实现需要综合运用多种技术，如HTML、XHTML、Css、Javascript、XML、Flash、Sliverlight、Jsp、.Net等。 通信协议（Communication protocol） 所有的需要互通信息的机器或设备都要采用通用的通信标准。类似于不同国家的人要交流时讲述同一种语言。网络通信协议为连接不同操作系统和不同硬件体系结构的互联网络引提供通信支持，是一种网络通用语言。 常见的网络通信协议 TCP/IP协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol,传输控制协议/网际协议) HTTP协议(Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议) SMTP协议(Simple Mail Transfer Protocol，简单邮件传输协议) POP3协议(Post Office Protocol 3，电子邮件协议的第3个版本) 第二章网站建设的目标、原则与规划 明确网站建设的目标 常见的网站建设目标： 政府部门信息公开，网上办公等需要。 信息发布及塑造企业形象。通过Internet,可发布企业的产品及服务信息，宣传展示企业，塑造企业形象。 从事商务活动。建立网站，以Internet为媒介，充分利用其上的客户群以及通信作用进行商务活动。 吸引投资。纯粹是为了出售站点，根据其所建设的网站的价值。 兴趣与爱好。主要是一些个人，因爱好而建网。 明确网站建设的原则 在网站规划建设前一定要对自己的网站进行定位，明确网站建设的目的和功能，避免盲目设计，否则既达不到宣传及实用目的，又浪费了人力和物力。 要考虑网站的用户群体特点和数量，使网站在访问承载能力和数据吞吐能力上能够适应实际需求。 规划网站时，还要考虑使用哪种技术平台和架构，以满足网站功能和用户的需求。 网站建设的整体规划 网站整体规划的主要内容： （1）C I 形象策划（2）网站栏目、文件结构（3）网站技术架构（4）页面布局与外观设计 C I 形象策划 （1）设计网站的标志(logo) （2）设计网站的标准色彩 （3）设计网站的标准字体（4）设计网站的宣传标语
高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格， 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过 读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案， 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对
于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群， 可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。
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
一、单选题： 1.数据模型是（）。 A.现实世界数据内容的抽象 B.现实世界数据特征的抽象 C.现实世界数据库结构的抽象 D.现实世界数据库物理存储的抽象 2.实际的数据库管理系统产品在体系结构上通常具有的相同的特征是（）。 A.树型结构和网状结构的并用 B.有多种接口，提供树型结构到网状结构的映射功能 C.采用三级模式结构并提供两级印象功能 D.采用关系模型 3.范式是指（）。 A.规范化的等式 B.规范化的关系 C.规范化的数学表达式 D.规范化的抽象表达式 4.SQL语言中，模式对应于（）。 A.视图和部分基本表 B.基本表 C.存储文件 D.物理磁盘 5.SQL语言中，内模式对应于（）。 A.视图和部分基本表 B.基本表
C.存储文件 D.物理磁盘 6.所谓2NF，就是（）。 A.不允许关系模式的属性之间有函数依赖Y→X，X是码的真子集，Y是非主属性 B.不允许关系模式的属性之间有函数依赖X→Y，X是码的真子集，Y是非主属性 C.允许关系模式的属性之间有函数依赖Y→X，X是码的真子集，Y是非主属性 D.允许关系模式的属性之间有函数依赖X→Y，X是码的真子集，Y是非主属性 7.所谓静态元组约束，就是（）。 A.规定组成一个行的各个元组之间的约束关系 B.规定组成一个元组的各个之间的约束关系 C.规定组成一个列的各个元组之间的约束关系 D.规定组成一个元组的各个行之间的约束关系 8.在数据字典中，反映了数据之间的组合关系的是（）。 A.数据结构 B.数据逻辑 C.数据存储方式 D.数据记录 9.在传输表单数据时，跟在httpheader后有一专门的数据段，这个数据段包含在表单中输入的查询参数，它一起被发送给Ｗeb服务器，这种传递方法是（）。 A.GET方法 B.POST方法 C.PUT方法 D.REP方法
金融级分布式数据库架构设计
目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)
1.行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。
3.分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。
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。
数据中心架构建设计方案建议书 1、数据中心网络功能区分区说明 功能区说明 图1：数据中心网络拓扑图 数据中心网络通过防火墙和交换机等网络安全设备分隔为个功能区：互联网区、应用服务器区、核心数据区、存储数据区、管理区和测试区。可通过在防火墙上设置策略来灵活控制各功能区之间的访问。各功能区拓扑结构应保持基本一致，并可根据需要新增功能区。 在安全级别的设定上，互联网区最低，应用区次之，测试区等，核心数据区和存储数据区最高。 数据中心网络采用冗余设计，实现网络设备、线路的冗余备份以保证较高的可靠性。 互联网区网络 外联区位于第一道防火墙之外，是数据中心网络的Internet接口，提供与Internet高速、可靠的连接，保证客户通过Internet访问支付中心。 根据中国南电信、北联通的网络分割现状，数据中心同时申请中国电信、中国联通各1条Internet线路。实现自动为来访用户选择最优的网络线路，保证优质的网络访问服务。当1条线路出现故障时，所有访问自动切换到另1条线路，即实现线路的冗余备份。
但随着移动互联网的迅猛发展，将来一定会有中国移动接入的需求，互联区网络为未来增加中国移动（铁通）链路接入提供了硬件准备，无需增加硬件便可以接入更多互联网接入链路。 外联区网络设备主要有：2台高性能链路负载均衡设备F5 LC1600，此交换机不断能够支持链路负载,通过DNS智能选择最佳线路给接入用户,同时确保其中一条链路发生故障后,另外一条链路能够迅速接管。互联网区使用交换机可以利用现有二层交换机，也可以通过VLAN方式从核心交换机上借用端口。 交换机具有端口镜像功能，并且每台交换机至少保留4个未使用端口，以便未来网络入侵检测器、网络流量分析仪等设备等接入。 建议未来在此处部署应用防火墙产品，以防止黑客在应用层上对应用系统的攻击。 应用服务器区网络 应用服务器区位于防火墙内，主要用于放置WEB服务器、应用服务器等。所有应用服务器和web服务器可以通过F5 BigIP1600实现服务器负载均衡。 外网防火墙均应采用千兆高性能防火墙。防火墙采用模块式设计，具有端口扩展能力，以满足未来扩展功能区的需要。 在此区部署服务器负载均衡交换机，实现服务器的负载均衡。也可以采用F5虚拟化版本，即无需硬件，只需要使用软件就可以象一台虚拟服务器一样，运行在vmware ESXi上。 数据库区
互联网电商系统架构介绍
背景 说起架构，大多人想到的是技术语言、技术框架、SOA、微服务、中间件等，这些都是纯粹的系统架构或基础架构，它们基本不受业务影响，大多可以独立于具体业务进行开发和发展，形成自己独立的体系甚至标准化的技术产品。 但实际上大多情况下技术是为业务服务的，我们开发的更多的是应用系统或者称之为业务系统，业务的不同特点决定了应用（业务）架构也必然有不同的特点。 而这些不同的特点单纯靠技术肯定解决不了，应用架构设计的一条重要原则是技术中立，所以更多时候我们要从应用的角度而不是技术的角度去考虑问题。 我做过电商核心交易相关系统，提起电商大家想到的自然是PV、UV、高性能、高并发、高稳定、抢购秒杀、订单、库存、分布式事务等。 这里的每一个点初听起来都充满着高深与神秘，以关心较多的秒杀为例（1000 万人秒杀100 块100g 的金条）我们来分析看看。 常规秒杀架构常规架构如下
常规流量分布模型 展示层流量> 应用层流量> 服务层流量> DB 层流量 超NB 的系统流量分布模型如下 展示层流量= 应用层流量= 服务层流量= DB 层流量
我们知道DB 是系统最底层也是流量的最大瓶颈，从上面几个图可以看到，超NB 的公司解决了DB 瓶颈所有流量可以一路直到DB 层，每一层都可以任意扩展，那么系统的压力就可以轻松化解。 当然一些没有经验的系统也是这么做的，但DB 层甚至其他层扩展做不好，所以系统经常挂。而实际上再NB 的公司也不会这么去做，即使技术上能做到也没有必要，因为代价实在太大。 所以我们要从DB 层之前想办法梯形逐层进行流量过滤，也就成了上边看到的常规流量分布模型，最好的结果就是到DB 层流量只有实际的订单数100（100 块金条）。 秒杀流量过滤—常规思路 回到常规流量分布模型，以下是一个常用的秒杀系统流量过滤过程：
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
根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。 但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师Michael Stonebraker就撰文《Errors in Database Systems, Eventual Consistency, and the CAP Theorem》，表示为了P而牺牲C是不可取的。事实上，数据库系统最大的优势就对一致性的保证，如果我们放弃了一致性，也许NoSQL比数据库更有优势。那么，有没有可能实现一套分布式数据库集群，即保证可用性和一致性，又可以提供很好的扩展能力呢？回答是：有的。 目前，有很多分布式数据库的产品，但是绝大部分是面向DSS类型的应用，因为相比较OLTP应用，DSS应用更容易做到分布式扩展。Michael Stonebraker提到了一种新型的数据库VoltDB，它的定义是Next-Generation SQL Database for Fast-Scaling OLTP Applications。虽然产品还没有问世，但是从技术资料上来看，它有几个特点： 1.采用Share nothing架构，将物理服务器划分为以CPU core为单位的Virtual node，采用Sharding技术，将数据自动分布到不同的Virtual node，最大限度的利用机器的计算资源； 2.采用内存数据访问技术，类似于内存数据库(In-memory database)，区别于传统的数据库(Disk-based database)，消除了传统数据库内存管理的开销，而且响应速度非常快； 3.每个Virtual node上的操作是自治的，利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销(比如Latch和Lock)； 4.数据同步写多个副本，不存在单点故障，而且消除了传统数据库需要记录redo log的开销。
数据库设计实例分析 一、需求分析实例 现要开发高校图书管理系统。经过可行性分析和初步的需求调查，确定了系统的功能边界，该系统应能完成下面的功能： （1）读者注册。 （2）读者借书。 （3）读者还书。 （4）图书查询。 1、数据流图 顶层数据流图反映了图书管理系统与外界的接口，但未表明数据的加工要求，需要进一步细化。根据前面图书管理系统功能边界的确定，再对图书管理系统顶层数据流图中的处理功能做进一步分解，可分解为读者注册、借书、还书和查询四个子功能，这样就得到了图书管理系统的第0层数据流图 从图书管理系统第0层数据流图中可以看出，在图书管理的不同业务中，借书、还书、查询这几个处理较为复杂，使用到不同的数据较多，因此有必要对其进行更深层次的分析，即构建这些处理的第1层数据流图。下面的图8-7分别给出了借书、还书、查询子功能的第1层数据流图 2、数据字典 数据项 数据项名称：借书证号 别名：卡号 含义说明：惟一标识一个借书证 类型：字符型 长度：20 …… 数据结构 （1）名称：读者类别 含义说明：定义了一个读者类别的有关信息 组成结构：类别代码+类别名称+可借阅数量+借阅天数+超期罚款额 （2）名称：读者 含义说明：定义了一个读者的有关信息 组成结构：姓名+性别+所在部门+读者类型 （3）名称：图书 含义说明：定义了一本图书的有关信息 组成结构：图书编号+图书名称+作者+出版社+价格 ……
数据流 （1）数据流名称：借书单 含义：读者借书时填写的单据 来源：读者 去向：审核借书 数据流量：250份/天 组成：借书证编号+借阅日期+图书编号 （2）数据流名称：还书单 含义：读者还书时填写的单据 来源：读者 去向：审核还书 数据流量：250份/天 组成：借书证编号+还书日期+图书编号 …… 数据存储 （1）数据存储名称：图书信息表 含义说明：存放图书有关信息 组成结构：图书+库存数量 说明：数量用来说明图书在仓库中的存放数 （2）数据存储名称：读者信息表 含义说明：存放读者的注册信息 组成结构：读者+卡号+卡状态+办卡日期 说明：卡状态是指借书证当前被锁定还是正常使用 （3）数据存储名称：借书记录 含义说明：存放读者的借书、还书信息 组成结构：卡号+书号+借书日期+还书日期 说明：要求能立即查询并修改 …… 处理过程 （1）处理过程名称：审核借书证 输入：借书证 输出：认定合格的借书证 加工逻辑：根据读者信息表和读者借书证，如果借书证在读者信息表中存在并且没有被锁定，那么借书证是有效的借书证，否则是无效的借书证。 …… 二、概念结构设计实例 1．标识图书管理系统中的实体和属性 参照数据字典中对数据存储的描述，可初步确定三个实体的属性为： 读者：｛卡号，姓名，性别，部门，类别、办卡日期，卡状态｝ 读者类别：{类别代码，类别名称，可借阅天数、可借阅数量，超期罚款额}
互联网开放平台的高可用架构
京麦是京东商家的多端开放式工作平台，是京东十万商家唯一的店铺运营管理平台，为京东商家提供在移动和桌面端的操作业务，京麦本身是一个开放的端体系架构，由京东官方和ISV 为商家提供多样的应用服务。 京麦开发平台是京东系统与外部系统通讯的重要平台，技术架构从早期的单一Nginx+Tomcat 部署，到现在的单一职责，独立部署，去中心化，以及自主研发了JSF/HTTP 等多种协议下的API 网关、TCP 消息推送、APNs 推送、降级、限流等技术。 京麦开放平台每天承载海量的API 调用、消息推送，经历了4 年京东618 的流量洗礼。本文将为您揭开京麦开放平台高性能API 网关、高可靠的消息服务的技术内幕。 高性能API 网关 京东内部的数据分布在各个独立的业务系统中，包括订单中心、商品中心、商家中心等，各个独立系统间通过JSF（Jingdong Service Framework）进行数据交换。而API 网关基于OAuth2 协议提供，ISV 调用是通过HTTP 的JSON 协议。
1. 网关防御校验：这里包含降级和限流，以及多级缓存等，进行数据正确性校验； 2. 网关接入分发：网关分发会根据网关注册中心的数据进行协议解析，之后动态构建调用实例，完成服务泛化调用。 API 网关是为了满足618 高并发请求下的应用场景，网关在服务调度、身份授权、报文转换、负载与缓存、监控与日志等关键点上进行了针对性的架构优化。 API 元数据统一配置 API 的调用依赖对元数据获取，比如API 的字段信息、流控信息、APP 密钥、IP 白名单等、权限配置等。在618 场景下，元数据获取性能是API 网关的关键点。基于DB 元数据读取是不可取的，即使对DB 做分库分表处理也不行，因为DB 就不是用来抗量的。 其次，要考虑到元数据的更新问题，定时的轮训更新会产生极大延迟性，而且空轮训也是对系统资源的极大浪费，采用MQ 广播通知不失为一种解决办法，但MQ 仅仅解决数据同步的问题，数据缓存在集群里服务如何保证数据一致性和数据容灾，又极大的增加了系统复杂度。
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。如何更有效地存储、管理、共享和提取信息，越来越引起人们的关注。集中式数据库已经不能满足人们的需求，因此分布式数据库系统应运而生，并且得到迅速发展。 分布式数据库系统的出现，有效地利用企业现有资源和网络资源。分布式数据库系统是一个面向地理上分布而在管理上需要不同程度集中的处理系统，主要解决在计算机网络上如何进行数据的分布和处理。由于分布式数据库有许多突出的优点，因此，分布式数据库系统可以广泛地应用于大企业，多种行业及军事国防等领域，这对建立集约型社会，加快社会主义现代化建设，将具有重要的现实意义。。
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。
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。
互联网+政务服务”技术体系建设指南 目录 引言 一、总则 （一）指导思想 （二）总体目标 （三）重点任务 1.业务支撑体系建设 2.基础平台体系建设 3.关键保障技术体系建设 4.评价考核体系建设 二、“互联网+政务服务”的主要内容 （一）按事项性质分类 （二）按服务对象分类 （三）按实施主体分类 （四）按服务主题分类 （五）按服务层级分类 （六）按服务形式分类 （七）按行政管辖分类 三、“互联网+政务服务”平台总体架构 （一）总体构架
1.总体层级体系 2.平台系统组成 3.建设方式 （二）业务流程 （三）平台技术架构 1.基础设施层 2.数据资源层 3.应用支撑层 4.业务应用层 5.用户及服务层 （四）用户注册和认证体系 1.分建方式 2.统分方式 3.统建方式 四、政务服务信息的汇聚、发布与展示 （一）需求侧（面向社会） 1.用户访问——“我” 2.信息资讯——“我要看” 3.信息检索——“我要查” 4.服务引导——“我要办” 5.咨询问答——“我要问” 6.监督评价——“我要评”
7.个性化推送——“我的” （二）供给侧（面向政府内部） 1.事项清单标准化 2.办事指南规范化 3.审查工作细则化 4.业务办理协同化 5.事项管理动态化 五、政务服务事项的一体化办理 （一）互联网政务服务门户（外部服务） 1.建设管理要点 2.主要功能 3.用户（自然人和法人）信息管理 （二）政务服务管理和业务办理（内部办理） 1.基础业务功能 （1）政务服务事项管理 （2）政务服务运行管理 （3）电子监察管理 （4）电子证照管理 （5）网上支付管理 （6）物流配套管理 2.功能拓展与流程优化 （1）并联审批