分布式数据库系统体系结构

分布式数据库是指将数据分散存储在多个节点上的数据库系统，以提高数据访问和处理效率。

分布式数据库标准主要包括以下几个方面：
1. 分布式数据库架构：定义了分布式数据库系统的体系结构，包括节点类型、连接方式、数据复制等。

2. 数据一致性：定义了分布式数据库系统中数据一致性的概念和保证方法，包括故障恢复、数据同步、数据冲突解决等。

3. 数据访问：定义了分布式数据库系统中数据的访问方式，包括数据查询、数据更新等，以及如何实现数据的并发控制。

4. 安全性：定义了分布式数据库系统中数据的安全性要求，包括数据加密、访问控制、身份认证等。

5. 性能优化：定义了分布式数据库系统中性能优化的方法，包括数据分片、数据分区、负载均衡等。

综上所述，分布式数据库标准为分布式数据库的设计、实现和运维提供了指导和规范，有助于提高分布式数据库系统的
性能和可靠性。

分布式数据库技术的研究与应用前景引言随着互联网、物联网、人工智能等技术的快速发展，数据的产生和处理速度呈现指数级增长。

在这个背景下，传统的集中式数据库系统已经无法满足数据处理需求。

分布式数据库系统应运而生，成为了解决大规模数据处理问题的重要手段。

本文将介绍分布式数据库技术的研究和应用前景，主要包括以下几个方面的内容：1. 分布式数据库的概念和特点2. 分布式数据库的系统体系结构3. 分布式数据库的数据一致性问题4. 分布式数据库的应用前景第一章：分布式数据库的概念和特点分布式数据库（Distributed Database）是一种将数据分布在多个物理节点上，节点间通过网络互联，形成一个逻辑上统一的数据库系统的技术。

它的发展目的在于解决数据处理的性能、可用性、扩展性和安全性等问题。

与传统的集中式数据库系统相比，分布式数据库有以下几个特点：1.1 分布式性分布式数据库的数据分布在不同的物理节点上，相当于一个大规模的数据库集群。

不同的节点可以在不同的位置，由不同的组织管理，节点间通过网络连接互通，形成一个逻辑上统一的系统。

1.2 高可用性由于数据可以分布在多个节点上，当其中一个节点出现故障后，其他节点可以继续提供服务。

这样可以避免单点故障（SinglePoint of Failure）的问题，提高系统的可用性。

1.3 高扩展性由于分布式数据库是由多个节点组成的，可以根据需要随时增加或减少节点，实现系统的弹性扩展和收缩。

1.4 高性能当数据量较大时，分布式数据库无疑比传统的集中式数据库系统具有更高的处理性能。

因为分布式数据库可以将数据分布在多个节点上，并行处理数据，提高系统的吞吐量和响应速度。

1.5 高安全性分布式数据库可以采用分布式数据备份和数据加密等安全措施，保证数据的安全性。

此外，由于数据分布在多个节点上，攻击者难以通过攻击单一节点来窃取数据，从而提高了系统的安全性。

第二章：分布式数据库的系统体系结构分布式数据库通常由以下几个组件组成：2.1 分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，简称DDBMS）分布式数据库管理系统是整个分布式数据库系统的核心，它负责将数据分片并存储在不同的物理节点上，处理用户的请求，维护数据的一致性和安全性等。

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，用户不必知道服务器的位置，就可以请求服务器的服务。

·集中式DBS：所有工作都由一台计算机完成，这种DBS称为集中式DBS。

·DDBS：是物理上分散逻辑上集中的DBS，每一场地既能完成局部应用又能完成全局应用，这种系统称为DDBS。

注：考生属哪种类别请划“√”（博士、在校硕士、工程硕士、师资硕士、同等学力、研究生班）√研究生考试试卷考试时间：考试科目：分布式数据库考生姓名：评卷人：考试分数：注意事项1、考前研究生将上述项目填写清楚2、字迹要清楚，保持卷面清洁3、试题、试卷一齐交监考老师4、教师将试题、试卷、成绩单，一起送研究生学院；专业课报所在院、系分布式数据库课程考试题签一、说明分布式数据库系统的结构的特点（不低于 6 个）。

(1)物理分布性(2)场地自治性(3)场地之间协作性(4)数据独立性(5)集中与自治相结合的控制机制(6)适当增加数据冗余度(7)事务管理的分布性二、分布式查询处理的查询时间如何计算，根据数据在不同的场地分布分别说明。

查询涉及多个库或者多张分表：1.排序，即多个来源的数据查询出来以后，在应用层进行排序的工作。

查出来如果是已经排序号的，则对多路进行归并排序否则就要进行一个全排序。

2.函数处理，即使用Max,Min,Sum,Count 等函数对多个数据来源的值进行相应的函数处理3.求平均值，从多个数据来源进行查询时，需要把SQL改为查询SUM和Count，然后对多个数据来源的Sum求和，count求和后，计算平均值，这是需要注意的地方。

4非排序分页，这需要看具体实现所采取的策略，是同等步长地在多个数据源上分页处理，还是同等比例地分页处理。

5排序后分页。

二、分布式数据库系统的数据分片技术有哪些？分别说明。

三种分片方式：hash方式、一致性hash、按照数据范围（range based）。

hash方式：哈希表（散列表）是最为常见的数据结构，根据记录（或者对象）的关键值将记录映射到表中的一个槽（slot），便于快速访问。

绝大多数编程语言都有对hash表的支持，如python中的dict，C++中的map，Java中的Hashtable，Lua中的table等等。

在哈希表中，最为简单的散列函数是 mod N（N为表的大小）。

《分布式数据库原理与应用》课程教案第一章：分布式数据库概述1.1 课程介绍介绍分布式数据库课程的基本概念、目的和意义。

1.2 分布式数据库基本概念解释分布式数据库的定义、特点和分类。

1.3 分布式数据库系统结构介绍分布式数据库系统的常见结构及其组成。

1.4 分布式数据库系统的研究和发展概述分布式数据库系统的研究背景和发展历程。

第二章：分布式数据库的体系结构2.1 分布式数据库的体系结构概述介绍分布式数据库的体系结构及其功能。

2.2 分布式数据库的体系结构类型讲解分布式数据库的体系结构类型及其特点。

2.3 分布式数据库的体系结构设计原则探讨分布式数据库的体系结构设计原则和方法。

2.4 分布式数据库的体系结构实现技术分析分布式数据库的体系结构实现技术及其应用。

第三章：分布式数据库的数据模型3.1 分布式数据库的数据模型概述解释分布式数据库的数据模型及其重要性。

3.2 分布式数据库的分布式数据模型介绍分布式数据库的分布式数据模型及其特点。

3.3 分布式数据库的分布式数据模型设计方法讲解分布式数据库的分布式数据模型设计方法及其应用。

3.4 分布式数据库的分布式数据模型实现技术分析分布式数据库的分布式数据模型实现技术及其应用。

第四章：分布式数据库的查询处理4.1 分布式数据库的查询处理概述介绍分布式数据库的查询处理及其重要性。

4.2 分布式数据库的查询处理策略讲解分布式数据库的查询处理策略及其特点。

4.3 分布式数据库的查询优化技术分析分布式数据库的查询优化技术及其应用。

4.4 分布式数据库的查询处理实现技术探讨分布式数据库的查询处理实现技术及其应用。

第五章：分布式数据库的安全性与一致性5.1 分布式数据库的安全性概述解释分布式数据库的安全性及其重要性。

5.2 分布式数据库的安全性机制介绍分布式数据库的安全性机制及其特点。

5.3 分布式数据库的一致性概述解释分布式数据库的一致性及其重要性。

5.4 分布式数据库的一致性机制讲解分布式数据库的一致性机制及其特点。

分布式数据库由于分布式数据库克服了集中式数据库的许多缺点，并且自然地适应于许多单位地理上分散而逻辑上统一的组织结构，因此，20多年以来从理论到实践都得到了迅速发展，并取得了决定性成果。

分布式数据库结构分布式数据库的典型定义是:分布式数据库是一个数据集合，这些数据在逻辑上属于同一个系统，但物理上却分散在计算机网络的若干站点上，并且要求网络的每个站点具有自治的处理能力，能执行本地的应用。

每个站点的计算机还至少参与一个全局应用的执行。

所谓全局应用，要求使用通讯子系统在几个站点存取数据。

这个定义强调了分布式数据库的两个重要特点:分布性和逻辑相关性。

图1给出了典型的分布式数据库系统(DDBS)的物理结构。

其中在不同地域的3台计算机分别控制本地数据库及各终端用户T;每台计算机及其本地数据库组成了此分布式数据库的一个站点，各站点用通讯网络连接起来，可以是局域网或广域网。

图1 DDBS的物理结构图图2给出了分布式数据库的逻辑结构。

其中，DDBMS是分布式数据库管理系统，用来支持分布式数据库的建立和维护。

LDBMS是局部数据库管理系统，也就是通常的集中式数据库管理系统，用来管理本站的数据。

图2 DDBS的逻辑结构DDBS的工作原理DDBMS是分布式数据库系统的核心部分，就其性质可分为匀质和异质两种。

若每个站点的LDBMS相同，则是匀质的;若至少有两个LDBMS不同，则是异质的。

异质DDBMS要在不同LDBMS的不同数据模型间进行转换，因而比匀质DDBMS更复杂。

一般来说，若从头开始研制一个DDBS，则选择匀质较方便，且通常都选用关系模型。

这是由于关系模型易于分布管理，但若DDBS是建立在已有的若干数据库之上，则这些数据库很可能有的是基于关系模型的，有的是基于层次或网络模型的，即它们是不同质的，因此要建立异质的DDBMS。

图3给出了分布式数据库管理系统DDBMS的工作原理的参考模型。

图3 DDBMS工作原理参考模型用户处理器根据外模式和概念模式把用户命令翻译成格式更适合于机器的规范化命令，并实施完整性约束，同时它负责将规范化格式的数据转换成用户结果格式。

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。

分布式数据库管理随着信息技术的快速发展和数据量的不断增加，传统的数据库管理方式已经无法满足大规模数据处理和存储的需求。

分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，简称DDBMS）由此应运而生，成为了当前数据管理领域的一项重要技术。

本文将从什么是分布式数据库管理系统、其原理与特点、应用场景以及发展趋势等方面进行探讨。

一、什么是分布式数据库管理系统分布式数据库管理系统是由多个独立的、部分自治的数据库组成的集合，这些数据库分布在不同的地点，通过网络相互连接，共同提供数据管理服务。

相比于传统的集中式数据库管理系统，分布式数据库具有数据分布、透明性和高可用性等特点。

分布式数据库管理系统的架构通常由以下几个组件构成：数据服务器、查询优化器、事务管理器、并行处理器以及分布式锁管理器。

数据服务器用于存储和管理数据，查询优化器负责优化查询操作的执行计划，事务管理器用于处理事务的并发控制和恢复机制，并行处理器用于并行处理查询请求，分布式锁管理器则负责管理分布式环境中的锁。

二、分布式数据库管理系统的原理与特点1. 数据分布与复制分布式数据库将数据分布在多个服务器节点上，通过数据分片或数据复制的方式实现数据的分布与复制。

数据分布可以提高系统的扩展性和并发性能，数据复制则提供数据的冗余备份和高可用性。

2. 一致性与协调分布式数据库需要保证数据的一致性，确保数据在不同节点上的副本之间保持一致。

为了保证一致性，需要使用分布式事务管理机制来实现数据的协调。

3. 透明性与可扩展性分布式数据库管理系统提供了透明性，使得用户能够像使用集中式数据库一样操作分布式数据库，对用户来说无需关心数据的具体存放位置。

另外，分布式数据库管理系统具有良好的可扩展性，可以根据需要增加或减少节点来扩展系统的容量和性能。

4. 高可用性与容错性分布式数据库管理系统通过数据的复制和冗余备份提供了高可用性和容错性，即使某个节点发生故障，系统仍然可以提供服务，并且不会导致数据的丢失或不可用。

数据库系统的体系结构数据库系统的体系结构数据库系统是由多个组成部分构成的复杂系统，其中最重要的组成部分是数据库管理系统（DBMS），它是整个数据库系统的核心。

数据库管理系统负责管理数据存储、数据访问和数据操作等任务，因此，它的体系结构对整个数据库系统的性能和可靠性有着至关重要的影响。

一、三层模式体系结构三层模式体系结构是最常见的数据库管理系统体系结构之一，它将整个数据库管理系统划分为三层，分别是外模式层、概念模式层和内模式层。

1. 外模式层外模式层也称为用户视图层或用户接口层，它是用户与数据库之间交互的界面。

每个用户都可以定义自己所需的外部视图，并通过这些视图来访问和操作数据库中存储的数据。

外部视图可以隐藏底层数据结构和逻辑实现细节，使得用户能够以更加简单、直观、方便的方式使用和管理数据。

2. 概念模式层概念模式层也称为全局逻辑模型或全局概念模型，它描述了整个数据库中所有数据对象及其之间关系的逻辑结构。

概念模式层是数据库设计的核心，它包括了实体、属性和关系等概念，并通过ER图等方式来表示和描述。

概念模式层对外部视图提供了一个稳定、一致、简洁的逻辑结构，使得用户能够更加清晰地理解和操作数据库中的数据。

3. 内模式层内模式层也称为存储模式层或物理模型层，它描述了数据在存储介质上的组织方式和存储结构。

内模式层是数据库管理系统的最底层，它与底层操作系统直接交互，并负责管理磁盘空间、数据缓存、索引等任务。

内模式层提供了对物理存储细节的抽象，使得DBMS能够更加高效地管理数据。

二、客户端/服务器体系结构客户端/服务器体系结构是一种分布式计算架构，它将整个数据库系统划分为两个部分：客户端和服务器端。

1. 客户端客户端是指用户使用的计算机，在这里用户可以通过安装相应的客户端软件来连接到远程服务器，并通过这个软件向远程服务器发送请求以获取所需数据。

客户端通常具有较低的计算能力和存储能力，但却具有更好的交互性和易用性。

分布式数据库原理、架构与实践 pdf1 分布式数据库的定义和特点分布式数据库是指把数据分散存储于多个计算机节点上，数据节点之间可以互相通信和协作，以便快速响应用户请求并提高数据安全性和可用性。

分布式数据库有以下几个特点：- 可扩展性：可以添加或删除节点以应对数据量增大或缩小的需求；- 数据安全性：通过多副本存储和备份策略可以防止数据丢失或损坏；- 高可用性：节点之间互相备份和协作可以确保系统的高可用性；- 高并发处理能力：多个节点可以同时处理用户请求，提高系统的并发处理能力；- 易于维护：可以通过集中和分布式管理方法来优化系统的维护效率。

2 分布式数据库的架构和组成部分分布式数据库架构包括以下三个部分：- 分布式数据存储：将数据存储在多个节点上以提高数据安全性和可用性；- 分布式数据处理：将请求分配到多个节点以提高系统的并发处理能力；- 分布式数据管理：集中或分散管理节点，以提高系统维护效率。

分布式数据库的组成部分包括以下内容：- 数据节点：存储分布式数据库的数据，可以分为主节点和备份节点；- 数据存储引擎：管理数据存储和查询请求的软件；- 数据通信机制：节点之间通信的软件或协议，如TCP/IP协议；- 数据路由器：将请求路由到指定的数据节点；- 分布式锁管理器：管理分布式锁，防止同时修改或删除同一份数据；- 监控系统和日志：用于管理集中或分布式的数据库系统，并记录操作日志。

3 分布式数据库的实践应用分布式数据库已经成为大型互联网公司和金融行业等领域的重要技术，以下是几个分布式数据库的实践案例：- Google Spanner：是Google自主研发的分布式数据库，可以同时保证数据的强一致性和高可用性，被广泛用于Google的内部应用；- MyCat：是中国自主研发的开源分布式数据库中间件，可以提供MySQL、MariaDB等数据库的访问和高可用性等功能；- Hadoop Distributed File System（HDFS）：是Apache Hadoop 生态系统的重要组成部分，是一个分布式文件系统，可以提高数据的可靠性和扩展性；- Amazon DynamoDB：是Amazon Web Services的一种NoSQL数据库，可以提供高可用性、强一致性和分布式数据存储和处理等功能。

分布式数据库系统（2）分布式数据库系统（2）胡经国六、分布式数据库系统模式结构根据中国制定的《分布式数据库系统标准》，分布式数据库系统被抽象为四层的模式结构。

这种模式结构得到了国内外同行的支持和认同。

分布式数据库系统4层模式结构划分为：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，层与层（模式与模式）之间是映射关系。

这种四层模式结构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。

1、全局模式ES（全局外层）全局模式定义全局用户试图，是分布式数据库的全局用户对分布式数据库最高层抽象。

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（全局概念层）全局概念模式定义全局概念视图，是分布式数据库的整体抽象，包含了全局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。

⑴、分片模式分片模式是描述全局数据的逻辑化分视图，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，每个逻辑划分为一个分片。

在关系数据库中，一个关系的一个子关系称为该关系的一个分片。

⑵、分配模式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试图。

3、局部概念模式LCS（局部概念层）局部概念模式定义局部概念视图，是全局概念模式的子集。

全局概念模式经逻辑划分后，被分配到各个局部场地上。

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。

4、局部内模式LIS（局部内层）局部内模式定义局部物理视图，是对物理数据库的描述。

它类似于集中数据库的内层。

综上所述，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连接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。

分布式数据库体系结构
分布式数据库体系结构是一种数据处理结构，它使用多个节点分布式保存，管理用户
的数据。

它有助于改善传统数据库系统的存储性能，满足高可用性、可扩展性、低延迟和
高可靠性的需求。

分布式数据库体系结构以完全装载在不同节点上的独立数据库系统的形式实现。

它的
构造主要分为四部分：数据库系统、分布式操作系统、数据库管理系统(DBMS)和应用服务器。

数据库系统存储用户的数据，提供特定的查询和数据访问功能，以及对这些数据的完
整性和一致性的保障。

用户可以访问远程的数据库服务器，实现各种复杂的数据查询，从
而实现快速的信息获取和数据处理。

分布式操作系统负责将多个分布式数据库系统连接起来，以实现高效的数据处理与通
信功能。

它内部完成将不同模型数据加密、存储和转移，并在不同数据库之间实现数据连接。

数据库管理系统(DBMS)负责管理数据库中的数据，包括数据结构的建立，数据的更新、查询，以及数据的同步等。

它还可以提供用户访问数据的安全性，以及支持高可用性，可
扩展性和可靠性等。

应用服务器提供应用订制或互联网服务等，其中将各种应用订制模块与外部系统连接，以实现与多个数据库的访问和数据同步功能。

它可以作为用户与数据库的桥梁，完成数据
的交互与控制。

分布式数据库体系结构是传统数据库系统的发展演进，可以在满足相关业务需求的同时，实现高性能的数据处理。

它不仅可以满足大规模的数据库的要求，还能支持真正的分
布式系统，是一种数据存储的有效方式。

分布式数据库服务器的四层架构
分布式数据库服务器的四层架构：
访问层：接收访问信息并按负荷智能的分配给中转服务器，接受数据结果并返回客户端。

中转层：接收访问服务器发来的数据访问指令，从总储存服务器寻找数据分布所在的储存服务器，发送指令。

表头层：储存数据的表头信息，以确定储存服务器位置。

处理层：分布式数据储存服务器，接收指令并执⾏，然后返回数据给访问服务器。

功能分布：
访问服务器只做四件事：接收客户端的访问数据，接收中转服务器的负荷状态信息，并且把数据分配给负荷最低的中转服务器，接收结果后返回客户端。

中转服务器只做四件事：负责接收访问数据，访问头表服务器查询位置，接收结果，然后把操作数据的指令传递给处理服务器。

表头服务器只做四件事：储存总数据表头，接收查询数据，查找数据所在服务器位置，返回位置信息给中转服务器。

处理服务器只做四件事：储存数据，接收操作指令，执⾏指令，然后把结果返回给访问服务器。

技术简要：
“传递式”和“响应式”互相结合，响应作为基础，传递作为判断结果。

例如：访问服务器接收到访问数据，中
转服务器监听事件并响应，并返回负荷状态，访问服务器判断负荷最低的服务器传递其数据；表头服务器接收到查询请求，管辖范围的处理服务器响应数据，并返回是否存在，表头服务器根据数据是否存在传递给中转服务器信息，中转服务器根据回应判断是否继续查询其他的表头服务器，这个过程也可以是并⾏的，直到有确切的结果就中⽌查询。

架构总结：
只要有需求，理论上可以⽆限的增加各层⾯的服务器来应对。

1.分布式数据库有哪些体系结构及含义分布式数据库分布式数据库系统中的数据是分布存放在计算机网络的不同场地的计算机中，每一场地都有自治处理（独立处理）能力并能完成局部应用。

当今流行的数据库系统的体系结构典型的是客户端/服务器模式，客户端为用户提供数据操作接口，服务器为用户提供数据处理功能，分布式数据库系统从功能层次可以划分为C/S结构，若从场地能力划分，又类似于对等性结构，因为个节点功能平等。

1）基于客户端/服务器端（C/S）的体系结构C/S结构的基本原则是将计算机应用任务分解成多个子任务，由多台计算机分工完成，即“功能分布”原则。

客户机完成数据处理、数据表示、用户接口等功能。

服务器完成DBMS的核心功能。

应用处理器(AP)：用于完成分布数据处理的软件，如：处理访问多个场地的请求，查询全局字典中分布信息等。

数据处理器(DP)：负责进行数据管理的软件，类似于一个集中式数据库管理系统（DBMS）通信管理器(CM)：负责为AP和DP在多个场地之间传送命令和数据。

2）基于“中间件”的C/S结构传统的c/s结构是由全局事物管理统一协调和调度事物的执行，属于紧耦模式，导致系统复杂度高，资源利用率低，为此目前的分布式数据库系统均采用基于“中间件”的C/S结构，由中间件实现桥接C/S的功能，使C/S 之间具有松散的耦合模式2.分布式数据库系统，有几类：多数据库集成系统，对等数据库系统。

描述一下多数据库系统（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。

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。

在多数据库系统中，不是所有子事务的成功或失败都影响全局事务的执行结果，多数据库事务中的部分结果也可被其它事务引用。

多数据库系统中，需要松弛型事务(relaxed transaction)；事务是长事务（long transaction，目标是要实现对多副本的全局数据的并发操作，同时，要保证数据的一致性和局部场地的自治性。