电子科技大学
研究生课程综合考核报告
课程名称：数据库新技术
教师姓名：胡旺
学生姓名：董辉
学号：201521060521 成绩：
学期：2015年下学期
分布式数据库综述报告
摘要
随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充，数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。这时集中式数据库系统表现出它的不足：数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处理，势必造成通信开销大；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，则整个系统受到影响，可靠性不高；集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩充性差。在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。分布计算主要体现在客户机／服务器模式和分布式数据库体系结构两个方面。分布式数据库系统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，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，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、全局的大型数据库。DDBS已成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展，原因基于以下几点：①它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。②如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。③均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。④当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。
关键词：分布式数据库集群数据存储
1.分布式数据库产生背景
20世纪六十年代末和七十年代出现了比较成熟的数据库系统。以IMS为代表的层次型数据库系统于1968年问世。20世纪七十年代初，美国CODASYL的数据库任务组的提出了有名的网络数据库模型DBTG。分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。E. F. Codd于20世纪七十年代中期提出了关系数据库。世界上第一个分布式数据库系统SDD-1是由美国计算机公司（CCA）于1979年在DEC
计算机上实现。七十年代，计算机科学技术的发展与飞速发展的现代通信技术相结合，导致了计算机网络的出现。这个时期，世界上先后建成了许多规模巨大的、全国性的广域计算机网络对经济、国防、情报、科学技术和社会生活产生了深刻的影响。随着微型计算机的广泛应用，又自然地提出了这样的新问题，为了加强和扩大微型计算机处理数据的功能，要求将许多分布在不同地点上的微型计算机互连起来，共同工作。这样，进入了分布式数据库时代。20世纪90年代以来，分布式数据库系统进入商品化应用阶段，传统的关系数据库产品均发展成以计算机网络及多任务操作系统为核心的分布式数据库产品，同时分布式数据库逐步向客户机／服务器模式发展。
随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充，数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。这时集中式数据库系统表现出它的不足：数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处理，势必造成通信开销大；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，则整个系统受到影响，可靠性不高；集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩充性差。在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展，以分布式为主要特征的数据库系统的研究与开发受到人们的注意。分布式数据库是数据库技术与网络技术相结合的产物，在数据库领域已形成一个分支。
2.国内外研究进展
分布式数据库系统(Distributed Database system，简称DDBS)已有20多年的发展历史，经历了一个从产生到发展的过程，取得了长足的进步，许多技术问题被提出并得到了解决。20世纪90年代起，DDBS己进入商品化应用阶段，当前，分布式数据库技术已经成熟并得到广泛应用。一些数据库厂商在不断推出和改进自己的分布式数据库产品，以适应多种需要和扩大市场的占有份额。但是，实现和建立分布式数据库系统绝对不是数据库技术与网络技术的简单结合，而是在这两种技术相互渗透和有机融合后的技术升华，它又产生了很多新的技术。而且，分布式数据库系统虽然基于集中式数据库系统，但分布式数据库系统却有它自己的特色和理论基础。由于数据的分布环境形成了很大的固有的技术难度，使得分布式数据库系统的应用被推迟。至今完全遵循分布式数据库系统规则，特别是实
现完全分布透明性的商用系统还很难见到。
2.1 分布式数据库国内发展现状
我国对分布式数据库系统的研究约在20世纪80年代初期开始，一些科研单位和高校先后建立和实现了几个各具特色的分布式数据库系统。如由中国科学院数学研究所设计，由该所与上海科学技术大学、华东师范大学合作实现的C．POREL，武汉大学研制的WDDBS和WOODDBS，东北大学研制的DMD／FO系统等，尤其值得一提的是华中科技大学达梦数据库多媒体研究所开发的DMZ多媒体数据库，它解决了异构数据库系统实现数据的共享和透明访问的难度。他们的工作对我国分布式数据库技术的理论研究和应用开发起到了积极的推动作用。
2.2 分布式数据库国外发展现状
国外对分布数据管理的研究有两个方面：一是单项的研究。比如数据的分布问题，通信问题等。在研究一个问题时，假定其它因素是不变的，得出研究成果。此处还要研究的是要将各种因素综合起来，研究它们的相互作用和结果。数据库设计和更新同步之间就有密切的联系，对于更新要求，依据不同的更新同步方案，对通信系统的要求也随着不同。因此，就要对这些因素综合地考虑。二是对计算机网络的研究。计算机网络技术的迅速发展，已经很大程度地影响到了数据库和分布数据库的领域。不管是在远程网络还是局域网领域，都发生了很多的变比。局域网和远程网之间的处理差别，必然会导致处理数据库和分布数据库问题的显然不同的一些原则和方法。分布式数据库系统已经成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展之中。
3.分布式数据库实现思路及体系结构
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，由分布式数据库管理系统和分布式数据库组成，是数据库技术与计算机网络技术的产物。分布式数据库管理系统是具有管理分布数据库功能的计算机系统，分布式数据库则是一组逻辑上属同一系统,但物理上分布在计算机网络的不同结点的结构化数据的集合，由分布于计算机网络上的多个逻辑相关的数据库组成。网络中的每个结点（场地）具有独立处理的能力（称为本地自治），可执行局部应用，同时，每个结点通过网络通讯系统也能执行全局应用。所谓局部应用即仅对本结点的数据
库执行某些应用。所谓全局应用（或分布应用）是指对两个以上结点的数据库执行某些应用。支持全局应用的系统才能称为分布式数据库系统。对用户来说，一个分布式数据库系统逻辑上看如同集中式数据库系统一样，用户可在任何一个场地执行全局应用。
分布式数据库系统抽象为4层的结构模式。这种结构模式得到了国内外的支持和认同。
4层模式划分为全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层，在各层间还有相应的层间映射。这种4层模式适用于同构型分布式数据库系统，也适用于异构型分布式数据库系统。
4.分布式数据库主要特点及优缺点
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
（4）事务管理的分布性
DDBS的优点
（1）具有灵活的体系结构
（2）适应分布式的管理和控制机构
（3）经济性能优越
（4）系统的可靠性高、可用性好
（5）局部应用的响应速度快
（5）可扩展性好，易于集成现有的系统
DDBS的缺点
（1）系统开销较大，主要花在通信部分。
（2）复杂的存取结构（如辅助索引、文件的链接技术），在集中式DBS中是有效存取数据的重要技术，但在分布式系统中不一定有效。
（3）数据的安全性和保密性较难处理。
5.分布式数据库发展趋势
未来分布式数据库的发展趋势，除了解决当前面临的技术挑战还有一些更好的发展方向。比如与人工智能的有机结合、与面向对象技术的结合、应用并行计算机、高性能工作站对其影响显著，也引导着分布式数据库的发展趋势。人工智能和分布式数据库的相结合是数据库技术发展的重要方向之一，这种结合能够使分布式数据库更加智能化，即数据挖掘和知识工程。两技术的结合能够旨在发现大量数据中的新信息、所蕴含的知识，而这些内容将为人们的生活提供便利与帮助。传统的数据库技术仅仅是一种数据处理、分析方面的技术，它的优势在于对数据进行存储、管理、检索，而逻辑推理能力是数据库技术所不具备的。另一方面，人工智能则可以通过计算机模拟人的大脑思维过程，逻辑推理和判断是人工智能技术的主要特征。智能化的分布式数据库应该是人工智能分布式数据库技术的有机结合，同时具有两者的优点且避免他们的缺点，而这也就是分布式知识库系统。知识库是存储事实的外延数据库和存储常用知识的内涵数据库的联合体。以关系代数为理论基础的关系数据库管理系是非常严格的数据库系统。目前，它已经能够满足现实生活中的众多应用。然而，随着近些年软件工程技术的发展，传统的结构化的软件编程方法已经逐步进入到基于面向对象的编程时代，这一点也逐渐渗透到数据库技术领域，也推动着分布式数据库的应用发展由传统领域往面向对象领域的扩展。分布式面向对象数据库具有以下几个优点，高性能和高可用性，能够很好的适应面向对象数据库的高度分布，同时，它还支持异构数据库，也拥有隐藏信息的特性。
随着数据库技术的迅猛发展，新一代数据库必将具有数据量大和结构复杂的特点，而新的数据库应用则需要具有复杂数据处理操作和高效事物处理能力，
这也就需要高性能的数据库系统支持。近些年，并行计算机系统发展迅猛，而并行计算机机群为高性能数据库系统的实现带来了强有力的支持。在这个基础上建立的数据库系统称为并行数据库系统。并行数据服务器系统和分布式数据库相比，具有以下三点重要的不同：应用目标不同，并行数据服务器中并不苛求最大程度的本地处理能力；实现方式不同，在并行服务器系统中，站点间工作负载主要利用高速网络相互调节；各站点的地位不同，即并行服务器系统中不存在局部应用和全局应用的概念，站点之间是完全不独立的。现在随着大数据和云时代的到来，面对海量的数据，在将来的计算机发展历程中分布式数据库系统将会越来越重要，我们也相信在不久的将来，分布式数据库系统会给我们的生活带来更多的便捷。
6.结论
数据库技术的产生，主要是为了方便人们自动化管理和使用日常生活中的海量数据。利用数据库系统对数据进行自动化地管理、分析，能够有效提供人们的工作效率。而随着传统的人工管理数据文件的方式逐渐被取代，它也逐渐被广泛应用到各个领域。数据库技术发展的历程中，每一个管理方式都是前一个管理方式的补充、优化、完善，其中的推动力则是数据库系统对于数据独立性和共享性的更高要求。正是基于这两点，数据库理论的逐渐完善。我的研究方向是大数据和云计算方向，我定会深入研究分布式数据库，努力促进分布式数据库技术向前发展。
参考文献
[1]杨东，谢菲等．分布式数据库技术的研究与实现．电子科学技术，2015，02(01)：87—94．
[2]庞惠，翟正利．论分布式数据库．数据库与信息管理，2011，7(2)：271—273．
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。
分布式计算环境实验报告 实验名称：在虚拟机下安装Linux系统和 Hadoop 专业班级：网络1101 学生学号：3110610007 学生姓名：平淑容
目录 实验目的..............................................................................P 实验仪器...............................................................................P 实验内容和步骤...................................................................P 安装过程的问题以及解决方法............................................P 代码运行以及实验结果.......................................................P 运行过程中的问题................................................................P 实验总结................................................................................P
一、实验目的 在虚拟机上安装CentOS系统并在Linux系统上安装Hadoop单机模式并且执行一个Java程序。 二、实验仪器 硬件：虚拟机CentOS 软件：Windows 7操作系统 三、实验内容及步骤 实验内容 一、安装虚拟机 二、安装Linux操作系统 三、设置静态ip 四、修改主机名 四、绑定ip和主机 五、关闭防护墙 六、关闭防火墙的自动运行 七、设置ssh 八、安装JDK 九、安装Hadoop 十、在单机上运行Hadoop 十一、Hadoop执行Java程序 实验步骤： 一、安装虚拟机 此处安装的虚拟机是VMware Workstation版本，直接从压缩包里面解压安装即可，此处不做过多介绍。 二、安装Linux系统 此处安装的Linux系统使用的是CentOS版本，直接从压缩包里面解压，然后使用VMware Workstation打开，打开之后选择开机输入用户名和密码进入linux系统。 三、Hadoop的伪分布安装步骤 1.设置静态IP ①在centOS桌面的右上角选择图标，右击修改ip值，选择静 态ip，输入需要增加的ip值、默认网关。
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
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。
学生实验报告 （理工类） 课程名称：数据库应用开发专业班级： 学生学号：学生姓名： 所属院部：国际软件学院指导教师： 2013 ——2014 学年第 2 学期 金陵科技学院教务处制
实验报告书写要求 实验报告原则上要求学生手写，要求书写工整。若因课程特点需打印的，要遵照以下字体、字号、间距等的具体要求。纸张一律采用A4的纸张。 实验报告书写说明 实验报告中一至四项内容为必填项，包括实验目的和要求；实验仪器和设备；实验内容与过程；实验结果与分析。各院部可根据学科特点和实验具体要求增加项目。 填写注意事项 （1）细致观察，及时、准确、如实记录。 （2）准确说明，层次清晰。 （3）尽量采用专用术语来说明事物。 （4）外文、符号、公式要准确，应使用统一规定的名词和符号。 （5）应独立完成实验报告的书写，严禁抄袭、复印，一经发现，以零分论处。 实验报告批改说明 实验报告的批改要及时、认真、仔细，一律用红色笔批改。实验报告的批改成绩采用百分制，具体评分标准由各院部自行制定。 实验报告装订要求 实验批改完毕后，任课老师将每门课程的每个实验项目的实验报告以自然班为单位、按学号升序排列，装订成册，并附上一份该门课程的实验大纲。 实验项目名称： SQL Server概述及体系架构实验学时： 3 实验地点： B407 实验日期： 2014.4.3 实验成绩： 批改教师：罗扬批改时间： 一、实验目的和要求 1、熟悉Microsoft SQL Server 2005系统环境，包括发展历史、版本与组件及新特性； 2、了解客户/服务器、浏览器/服务器体系结构； 3、掌握系统数据库对象及构成、SQL Server 2005的常用管理工具； 4、熟悉SQL Server 2005 Management Studio平台及组件。
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
分布式系统导论 实验报告 实验（3）名称面向连接的流模式Socket 实验（4）名称三层C/S结构 实验人学号 1007XXX姓名 XXX 实验日期 2013年5月20日 报告完成日期 2013年5月21日 成绩指导教师签字 年月日
目录： 一、实验3面向连接的流模式Socket (2) 二、实验4三层C/S结构 (4) 2.1 任务一：通过无连接数据报socket实现C/S应用 (4) 2.2任务二：通过面向连接的流模式socket实现C/S应用 (6) 三、实验心得 (8)
一、实验3面向连接的流模式Socket 1、实验目标：尝试通过面向流模式的socket实现通信。 2、实验原理： 2.1、socket通常也称作"套接字"，用于描述IP地址和端口，是一个 通信链的句柄。应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求。Socket和ServerSocket类库位于https://www.doczj.com/doc/db2910739.html,包中。 ServerSocket用于服务器端，Socket是建立网络连接时使用的。 在连接成功时，应用程序两端都会产生一个Socket实例，操作这个实例，完成所需的会话。 2.2、面向连接的操作使用TCP协议.一个这个模式下的socket必须 在发送数据之前与目的地的socket取得一个连接.一旦连接建立了,sockets就可以使用一个流接口:打开-读-写-关闭.所有的发送的信息都会在另一端以同样的顺序被接收.面向连接的操作比无连接的操作效率更低,但是数据的安全性更高. 3、实验内容： 创建一个服务端的程序，以接受一个连接并用流模式socket接受一个消息。创建一个名为客户端程序。此程序可以请求一个连接，并使用流模式socket。 实验所用到的基本函数解释： 1)serverSocket(int port)指定的IP和端口创建一ServerSocket 对象 2)socket accept()服务端和客户端握手
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。
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
《电子商务》实验报告一 开课实验室：电子商务实验室 学院班级学号姓名成绩 课程名称电子商务 实验项目 名称 网络检索工具的使用指导教师 一、实验目的 掌握利用网络检索工具检索商务信息的基本方法 二、实验内容 1、通过搜索引擎实现网络商务信息的采集。 2、通过图书馆专业数据库检索电子商务研究文献 三、实验步骤及要求 1、登录主要搜索引擎网站，如谷歌、百度，使用其高级检索工具检索： B2B、B2C、C2C、B2B2B、B2B2C网站的主要功能、类型、代表网站、发展现状、最新资讯。 2、登录校图书馆的专业期刊数据库，如：清华同方数据库、维普数据库、万方数据库使用检索工具检索下列资料：“我国农业电子商务的模式”“电子商务的盈利模式”。要求每个题目检索资料不少于十篇，并根据检索文献回答：（要求原创、每题不少于400字），在观点之后列出参考文献（至少10篇）。 （1）我国农业电子商务的模式有哪些？ （2）目前电子商务又有哪些新的盈利模式？ 3、登录并熟悉以下网站：（专科生不用作此题） 工业和信息化部网站 中国互联网信息中心 中国行业研究网 艾瑞市场咨询网 通过以上网站，查找我国电子商务发展相关的最新统计数据。 中国调查网 问道调查网 调查网 通过以上三个网络了解开展网上调查问卷的方法 四、注意事项： 1、利用搜索引擎检索商务信息时，选择恰当的关键词和检索组合，有助于得到较好的检索结果。 2、检索文献前，请先在专业数据库网站上下载阅读器。 3、格式要求： 字体：宋体小四 行间据：单倍 参考文献格式：1、作者“文章名”期刊名 ****年第几期 五、实验报告内容： 『一』答： 一、B2B网站
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
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 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
数据库原理与应用实验报告 课程名称： 指导教师： 学号： 姓名： 院系： 时间： 地点：
目录 实验一数据库的建设、修改与删除实验二基本表的创建、修改与删除实验三数据更新操作 实验四SQL数据查询与索引 实验五视图定义与管理 实验六数据库的安全性控制 实验七数据库的完整性控制
一、实验目的 （1）、巩固数据库的基础知识。 （2）、学会使用SQL Server创建数据库，并进行简单的管理工作。 （3）、掌握修改、分离和附加数据库的方法。 二、实验内容与步骤 （1）、SQL Server2000提供了哪几个基本服务？每个服务的作用是什么？ SQl Server2000提供的几种基本服务以及作用是： 1）MS SQL Server，一般的数据库功能都是由他提供，如文件管理、查询处理、数据储存等。2）DTC，是分布式事务处理协调器支持跨越两个或多个服务器的更新操作来保证事务的完整性。 3）SQL Server Agent,fuze SQl Server自动化工作，如果需要SQL Server在指定的时间执行某一个储存过程，就需要用到这个服务。 4）Search Service，是全文查询服务，负责全文检索方面的工作。 （2）、在安装完成之后，应至少先启动哪个服务？使用哪个工具来完成启动SQL Server2000服务的任务？ 应至少先启动SQl Server服务管理器，使用SQL Server企业管理器来启动SQL Server2000的服务任务。 （3）、SQL Server2000提供了哪些系统数据库？每个系统数据库的作用是什么？ SQL Server2000提供了6个系统数据库，他们分别是： 1）master数据库记录SQL Server的所有的系统级别的信息； 2）temdb数据库保存所有的临时表和储存管理过程； 3）model数据库是为用户创建数据库提供的模版； 4）msdb数据库公SQL Server代理程序调度警报和作业以及记录各种操作； 5）northwind和pubs是示例数据库。 （4）、一个数据库至少包含几个文件和文件组？ 一个数据库应至少包含一个数据库文件和一个事务日志文件。 一个数据库应至少包含一个文件组，即主文件组。 （5）、什么时候应当备份master数据库？ 1）在sql出现严重bug 2）在改变sql的根本配置候 3）在改变用户角色 4）在强制修改master数据库 （6）、欲在某SQL Server实例上建立多个数据库，每个数据库都包含一个用于记录用户名和密码的users表，如何操作才能快捷地建立这些表？ 把这个表建立在系统数据库model中 （7）、掌握SQL Server 2000常用的系统函数，并完成以下操作： 1)返回系统当前的日期和时间； select getdate(); 2)返回当前日期的年份； select year(getdate()); 3)返回字符串“weare abcgoo” select len('weare abcgood') as '字符串长度';
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。
(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
实验一 认识DBMS系统 日期 2011-3-23一、实验目的 1．通过对某个商用数据库管理系统的使用，了解DBMS的工作原理和系统构架。 2．熟悉对DBMS的操作 3．搭建今后实验的平台 二、实验原理 企业管理器是SQL Server中最主要的工具，使用它基本上可完成SQL Server的所有管理操作，如数据库的创建和管理、数据表的创建和管理、数据库安全管理等，在本书第五课中将对其作详细介绍。 查询分析器主要用于创建和执行SQL命令，以完成数据库的查询和管理工作。查询分析器和企业管理器是SQL Server的两大主要工具。 服务管理器主要用于启动、暂停、停止和检查本地服务的状态。SQL Server提供如下服务： SQL Server服务：该服务提供管理服务器中的所有数据库、执行T-SQL程序、执行存储过程、处理分布式查询等服务。必须启动该服务，用户才能通过客户端访问SQL Server服务器中的数据。 SQL Server Agent服务：该服务用于执行作业、监视SQL Server以及激发警报。SQL Server Agent允许自动执行某些管理任务的服务，所以必须启动SQL Server Agent 服务，才能使本地或多服务器的管理任务自动运行。 Microsoft Search服务：提供SQL Server全文检索功能。 Distributed Transaction Coordinator服务：提供Microsoft分布式事务处理功能。 MSSQL Server OLAP Service服务：支持Analysis Services的各项功能，该服务在安装了支持Analysis Services才有。 三、实验仪器和设备 1. 计算机 2. SQL Server 2000 四、预习要求 复习已经讲过的SQL Server 2000的基本工具使用方法。
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
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