分布式数据库第三章

分布式数据库的实现及其应用随着互联网的快速发展和信息化的普及，数据量大幅度增长，传统的中心化数据库管理系统已经不能满足现代应用的需求。

分布式数据库因其具有高可用性、可扩展性和容错性的特点，成为了当前大规模应用的主流技术之一。

本文将从分布式数据库的概念和实现原理入手，详细探讨分布式数据库的实现及其应用。

一、分布式数据库的概念及特点1.1分布式数据库的概念分布式数据库是指数据存储在不同的地理位置上，通过计算机网络互连，实现数据的分布式存储和管理。

它不同于传统的中心化数据库，数据存储在同一台计算机上，分布式数据库的数据可以存储在多台计算机上，各台计算机之间通过网络互联。

1.2分布式数据库的特点（1）高可用性分布式数据库系统中的数据可以在不同的节点上进行存储和访问，可以减少单点故障的影响，提高整个系统的可用性。

（2）可扩展性分布式数据库系统可以根据需要动态添加节点，实现系统的横向扩展，从而满足不断增长的数据存储需求。

（3）容错性分布式数据库系统可以通过复制数据或者备份数据的方式，提高数据的容错能力，一旦某个节点发生故障，可以通过其他节点提供的备份数据进行恢复。

（4）性能和负载均衡分布式数据库系统能够通过合理的数据分片和数据分发策略，实现负载均衡和数据访问的并行处理，提高系统的性能。

二、分布式数据库的实现原理2.1数据分片数据分片是指将数据库中的数据按照一定的规则划分成若干独立的部分，每个部分被存储在不同的节点上。

常用的数据分片策略包括：哈希分片、范围分片和复制分片。

（1）哈希分片哈希分片是将数据的主键或者某个特定字段进行哈希计算，根据哈希值的范围将数据分配到不同的节点上。

这种方式可以保证数据的均匀分布，但是在需要进行范围查询时效率较低。

（2）范围分片范围分片是根据数据的某个特定字段的取值范围将数据进行划分，每个节点负责存储一定范围内的数据。

这种方式适合于需要进行范围查询的场景，但是需要考虑数据的均匀分布。

《分布式数据库原理与应用》课程教案一、课程简介1.1 课程背景随着互联网和大数据技术的发展，分布式数据库系统在现代数据库技术中占据越来越重要的地位。

分布式数据库具有高可用性、高性能、高扩展性、灵活的数据分布等优点，能够满足企业级应用对数据处理的需求。

本课程旨在让学生了解分布式数据库的基本概念、原理和技术，掌握分布式数据库的设计、实现和应用。

1.2 课程目标（1）理解分布式数据库的基本概念、原理和特点；（2）掌握分布式数据库系统的基本架构和关键技术；（3）学会分布式数据库的设计方法和应用场景；（4）具备分布式数据库系统的维护和管理能力。

二、教学内容2.1 分布式数据库基本概念（1）分布式数据库的定义；（2）分布式数据库的类型；（3）分布式数据库的优点和缺点。

2.2 分布式数据库系统架构（1）分布式数据库系统的层次结构；（2）分布式数据库系统的组件及其作用；（3）分布式数据库系统的主要技术。

2.3 分布式数据库设计方法（1）分布式数据库设计的基本步骤；（2）分布式数据库设计的注意事项；（3）分布式数据库设计实例分析。

2.4 分布式数据库实现技术（1）分布式数据库的数据分片方法；（2）分布式数据库的数据复制方法；（3）分布式数据库的数据一致性保障技术。

2.5 分布式数据库应用场景（1）分布式数据库在企业级应用中的典型应用场景；（2）分布式数据库在云计算和大数据领域的应用；（3）分布式数据库在未来发展趋势中的应用。

三、教学方法3.1 授课方式采用讲授、案例分析、讨论相结合的方式进行授课。

3.2 实践环节安排实验课程，让学生动手实践，加深对分布式数据库原理和应用的理解。

3.3 考核方式课程成绩由课堂表现、课后作业和实验报告三部分组成。

四、教学资源4.1 教材推荐使用《分布式数据库原理与应用》一书作为主要教材。

4.2 辅助资料提供相关论文、研究报告、案例分析等辅助教学资料。

4.3 网络资源推荐访问相关学术网站、论坛和博客，了解分布式数据库的最新动态和发展趋势。

分布式数据库复习要点第一章1、分布式数据库的定义（P4）物理上分散而逻辑上集中的系统，它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（通常是集中式数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。

分布式数据库系统可以看成是计算机网络和数据库系统的有机结合。

2、分布式数据库的两种分类方法（P7）●按局部DBMS的数据模型分同构型DDBS：各个站点上数据库使用同一数据模型同构同质型-数据模型相同，且是同一种DBMS（同一厂家）同构异质型-数据模型相同，不是同一种DBMS异构型DDBS ：各站点上数据库的数据模型类型不同全局控制集中型DDBS：全局控制机制和全局数据词典位于中心站点全局控制分散型DDBS：全局控制机制和全局数据词典分散在网络的各个站点上。

全局控制可变型DDBS：也称主从型DDBS。

分成两组站点，一组包含全局控制机制和全局控制词典，另外一组不包含。

3、分布式数据库的组成成分（两部分）（P9）●数据：分布式数据库的主体，包括局部数据和全局数据。

●数据目录：数据结构的定义、全局数据的分片、分布、授权、事务恢复等描述，包括局部和全局数据目录。

4、分布式数据库的数据分片的定义和类型（3种）（P10）数据分片：又称数据分割、数据分段，局部数据库是由全局数据库分割而成。

三种类型：●水平分片：按特定条件把全局关系的所有元组划分成若干个互不相交的子集，对全局关系施加选择运算。

●垂直分片：把全局关系的属性集分成若干个子集，对全局关系施加投影运算。

●混合分片：以上两种方法的混合。

5、分布式数据库的分布策略（4条）（P11）数据分布：根据某种策略把数据分片所得的逻辑片断分散地存储在各个站点上.●集中式：所有数据都安排在同一站点上●分割式：所有数据只有一份，被分割成若干个逻辑片段，每个片段被放置在特定的站点●复制式：所有数据有多个副本，每个站点都有一个完整的数据副本●混合式：分割式和复制式的混合6、分布式数据库的模式结构（P13）分四层：●全局外层：全局外模式---全局应用的用户视图。

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。

第一章分布式数据库系统概述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：（1）局部数据:只提供本站点的局部应用所需要的数据。

全局数据：虽然物理上存储在个站点上，但是参与全局应用（2）全局/局部用户：局部用户：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本地或局部用户或本地应用；全局用户：如果访问涉及两个或两个以上的站点中的数据，称为全局用户或全局应用。

全局/局部DBMS：1）LDBMS(Local DBMS)：局部场地上的数据库管理系统，其功能是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。

（2）GDBMS(Global DBMS)：全局数据库管理系统，主要功能是提供分布透明性，协调全局事物的执行，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，提供全局恢复功能等。

（3）全局外模式：全局应用的用户视图，也称全局视图。

从一个由各局部数据库组成的逻辑集合中抽取，即全局外模式是全局概念式的子集。

对全局用户而言，都可以认为在整个分布式数据库系统的各个站点上的所有数据库都如同在本站点上一样，只关心他们自己所使用的那部分数据（4）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。

采用关系模型的全局概念模式由一组全局关系的定义(如关系名、关系中的属性、每一属性的数据类型和长度等)和完整性定义(关系的主键、外键及完整性其他约束条件等)组成。

（5）分片模式：描述全局数据的逻辑划分。

每个全局关系可以通过选择和投影的关系操作被逻辑划分为若干片段。

分片模式描述数据分片或定义片段，以及全局关系与片段之间的映像。

这种映像是一对多的。

（6）分配模式：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。

如果一个片段分配在多个站点上，则片段的映像是一对多的，分布式数据库是冗余的，否则是不冗余的。

《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。

%%%%%%%%%%%%%%%第一章：分布式数据库系统概述数据库：长期存储在计算机内的有组织的，可共享的相关数据的集合。

数据库管理系统：DBMS是介于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。

为用户或应用程序提供访问DB的方法，包括DB的建立、查询、更新及各种数据控制。

DBMS基于某种数据模型。

数据库系统：数据库系统（DBS）通常是指带有数据库的计算机应用系统。

包括数据库、相应的硬件、软件和各类人员。

数据库技术：数据库技术是研究数据库的结构、存储、设计、管理和使用的一门软件学科；是一门综合性较强的学科。

数据抽象：视图抽象——外模式；概念抽象——概念模式；物理抽象——内模式数据模型：数据模型三要素：数据结构；数据操作；完整性约束模式/内模式映象：该映象存在于模式与内模式之间，用于定义模式与内模式之间的对应性。

本映象一般在内模式中描述。

外模式/模式映象：该映象存在于外模式与模式之间，用于定义外模式和模式之间的对应性。

本映象一般在外模式中描述。

物理独立性：在数据库系统的三级模式结构中，存在模式/内模式的映象，当内模式发生变化时，只要修改模式/内模式的映象，就可以保持模式不变，从而保证程序与数据的物理独立性。

逻辑独立性：在数据库系统的三级模式结构中，存在外模式/模式的映象，当模式发生变化时，只要修改外模式/模式的映象，即可保持外模式不变，从而保证程序和数据的逻辑独立性。

DDBS具有如下四个基本特点：物理分布性逻辑整体性场地自治性场地之间协作性计算机网络：定义为相互联接、彼此独立的计算机系统的集合。

相互联接指两台或多台计算机通过信道互连，从而可进行通信；彼此独立则强调在网络中，计算机之间不存在明显的主从关系，即网络中的计算机不具备控制其他计算机的能力，每台计算机都具有独立的操作系统。

计算机网络的组成：通信子网和资源子网分布式数据库定义：物理上分散而逻辑上集中的系统，它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（通常是集中式数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。

数据库系统概论第五版PDF简介《数据库系统概论第五版PDF》是一本介绍数据库系统的入门教材，旨在帮助读者理解数据库系统的基本概念、原理和应用。

本书由柯里斯·李(Morris R. Li)和布鲁斯·斯图尔特(Bruce G. Lindsay)合著，是数据库领域的经典教材之一。

内容概述本书共分为八个章节，每章介绍了数据库系统的不同方面。

下面是各章节的简要概述。

第一章：引论该章节介绍了数据库的基本概念和发展历程。

通过对数据库系统的定义和优势的解释，给读者提供了对数据库系统的初步了解。

第二章：关系数据模型该章节介绍了关系数据模型，包括关系模型的构成要素、关系数据库设计和关系代数。

通过对关系数据模型的详细介绍，读者可以理解关系数据库的基本原理和数据组织方式。

第三章：SQL语言该章节介绍了SQL语言，包括SQL的基本语法、数据的查询和修改操作。

通过对SQL语言的学习和实践，读者可以掌握数据库操作的基本技巧。

第四章：数据库设计该章节介绍了数据库设计的基本原理和方法。

包括数据模型的设计、关系模式的规范化和数据库的物理组织方式。

通过对数据库设计的学习，读者可以理解如何设计一个高效稳定的数据库系统。

第五章：数据库编程该章节介绍了数据库编程的基本概念和技术。

包括存储过程、触发器和函数的编写，以及数据库事务的管理。

通过对数据库编程的学习，读者可以掌握如何编写高效的数据库应用程序。

第六章：关系数据库标准化及数据完整性该章节介绍了关系数据库的标准化和数据完整性保证。

包括关系数据模式的规范化、实体完整性和参照完整性的实现。

通过对数据库标准化和数据完整性的学习，读者可以设计出符合标准和完整性要求的数据库系统。

第七章：物理数据库设计和调优该章节介绍了物理数据库设计和调优的基本原理和方法。

包括数据库索引的设计、查询优化和数据存储方式的选择。

通过对物理数据库设计和调优的学习，读者可以设计出高效的数据库系统和查询方案。

数据库软件高级应用实际案例分析第一章：介绍数据库软件是计算机科学中重要的工具之一，其应用广泛，可以储存、管理和查询大量的数据。

本文将通过实际案例分析，探讨数据库软件的高级应用。

第二章：数据仓库与商业智能数据仓库是一个用于存储和管理大规模数据的集中式数据库系统。

通过数据仓库，企业可以高效地处理和分析大量的数据，为决策提供支持。

例如，在电商领域，通过数据仓库可以进行销售数据的分析，并根据分析结果制定合理的营销策略。

第三章：分布式数据库分布式数据库是将数据存储在多台计算机上的数据库系统。

分布式数据库具有高可用性、高扩展性和容错性等特点，可以支持海量数据的处理。

例如，在大型互联网公司中，分布式数据库被广泛应用于用户数据的存储和管理，以提供高性能和可靠的服务。

第四章：多维数据库多维数据库是一种专门用于存储和分析多维数据的数据库系统。

多维数据库采用基于维度和度量的模型，可以方便地进行复杂的数据分析和挖掘。

例如，在市场调研中，通过多维数据库可以对销售数据进行多维度的分析，发现市场趋势和潜在商机。

第五章：数据挖掘与机器学习数据挖掘是从大量数据中发现有价值的模式和规律的过程，而机器学习是通过构建模型和算法来实现数据挖掘的自动化。

数据库软件在数据挖掘和机器学习中扮演了重要角色，提供了高效的数据存储和查询能力。

例如，在金融行业，通过数据库软件可以对大量的历史交易数据进行挖掘和学习，用于风险评估和投资决策。

第六章：大数据存储与处理随着大数据时代的到来，传统的数据库系统面临着巨大的挑战。

为了应对海量数据的存储和处理需求，出现了许多新的数据库软件和技术。

例如，Hadoop和Spark等大数据处理框架，采用分布式计算和存储技术，能够高效地处理大规模数据。

第七章：物联网与数据库物联网是指通过互联网将各种设备互相连接起来，形成一个智能化的网络。

数据库软件在物联网中扮演着数据存储和管理的重要角色。

例如，在智能城市中，通过数据库软件可以对各种传感器收集到的数据进行存储和分析，为城市管理和决策提供支持。

Students without communication background might want to read: Chapters 3 and 4, in particular: Chapter 3.1, 3.2, 3.3.4: Protocol layers and suites, Ports, Addressing, 4.1, 4.2.1, 4.3, 4.3.2, 4.4Introduction (network architecture)分布式数据库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上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。

A client/server DBSA 3-tier architectureMulti-tier ArchitectureA distributed file management systemPeer-to-PeerExample DBSMultiple DBS（被计算机网络连接的每个逻辑单位是能够独立工作的计算机，这些计算机被称为站点） Multiple sites站点(also called processors, nodes结点, servers, components, etc) Different degrees of couplingLoose: Heterogeneity(异构) and autonomy(自治) of “sites”Tight: Homogenous(同构), high degree of coordination(协调？)DISTRIBUTION(分布) and REPLICA TION of DA TATasksdistributed executiondata integration(完整性)data consistency(一致性)ExampleWhy distributed information systems?Because current computer environments are simply distributed systemsBecause hardware advances fast:Even cheap PCs are powerful; better and faster networksScalability (ideally): add new sites, increase your processing power, increase your throughputBecause the applications demand it:Larger and larger applicationsDecentralized corporationsComponents want to stay autonomousBecause databases build the basic service (data management) for all these new technologiesChallengesHeterogeneity(异)Networks, computer hardware, operating systems, different implementationsOpenness(开放性)Extendable, re-implementable: key interfaces must be made publicSecurityConfidentiality(机密性): protection against disclosure to unauthorized individualsIntegrity: protection against alteration or corruption (e.g., security of mobile code) Availability: protection against interference with the means to access resources (denial of service attack)(在受干扰的情况下仍可用)ScalabilityAdd more computing capacity by adding new serversAdd more data capacity by adding new disksAdd access capacity by replicating dataAnd who coordinates all?Failure handlingDetecting failures (e.g., checksum, timeout)Masking failures(容错) (e.g., retransmit message, replicate server - as long as one machine is up, the service is available)Recovery from failuresResource sharingAccess common data, remote hardware, remote远程functionalityConcurrency 并发性Many users can access a single server simultaneouslyMany server processes can run at the same timeTransparency 透明性The user perceives the system as whole rather than a collectio n of independent components: data transparency, service transparency, etcCourse objectivesProvide a basic understanding of the problems associated with distributed environmentsThese ideas apply to many areas, not just databasesPresent general solutions and approaches (algorithms and implementations) to address these problems.Provide the conceptual tools required to understand commercial productsDevelop the skills and know-how necessary to design distributed information systemsProvide an overview over some state-of-the-art developments in distributed data management (research and practice)Outline ICommunication alternatives:Communication BasicsClient/server communicationRemote Method InvocationMulticastBasics in distributed systemsLogical timeFailure-HandlingDistributed TransactionsBasicsConcurrency ControlLocal RecoveryAtomic Commit ProtocolsGlobal RecoveryReplicationDistributed Database DesignDistributed Query ProcessingOverview of various architecturesSpecial topics; possibly:SecurityMore communication paradigms: publish/subscribe, persistent queuesWorkflow Management SystemsJ2EECommunication I:BasicsInter-Process Communication 进程间Send & Receive OperatorsOne communication “unit” consists of two primitivesThe send primitive is called by the sending process (caller, sender)A corresponding receive primitive must be called by the receiving process (callee, receiver) Basic assumption: Non-blocking send / blocking receiveDetermines the behavior upon calling send/receiveNon-blocking send: Sending process is allowed to proceed as soon as the underlying layer has received the messageBlocking receive: The receive primitive blocks until a message arrivesBasic ArchitectureCommunication Layers: Example TCP/IPPerformance criteriaLatency (response time):Delay between sending of a message by one process and its receipt by another proce ssTime for the first bit to be transmitted through the networkDelay in accessing the networkMarshalling and send time at sender (CPU time!)Receive and unmarshalling time at receiver (CPU time)Bandwidth (throughput)Total amount of information that can be transmitted in a given time Network TypesMessagesMapping Data Structures and Data Items to MessagesMessage s are sequential -> data must be flattenedAgreement of external data formatX ML, Corba Common Data Representation, Java object serializationMarshalling Message s (serialization)Unmarshalling Messages (unserialization)DestinationInternet address (=host) + port (location dependent)Port is a message destination within a computer,process can have several ports from which to receive messages.Any process who knows the number of a port can send a message to itServers generally publicize their port number for use by clients.Service (location independent);Service name is translated at runtime to server locationObject (location independent)Abstract: proce ss PSynchronous vs. asynchronousSynchronouseach message is transmitted within a known bounded timeThe time to execute each step of a process has known lower and upper boundsEach process has a local clock whose drift rate from real time has a known bound AsynchronousMessage may need an arbitrary time to be transmittedEach step of a process can take an arbitrary timeClocks drift rates are arbitraryIn the following: asynchronous model if not stated otherwisePossible failuresMessage loss: Messages are occasionally dropped by senders, receivers, and the networkSite failures: Processes may sometimes fail.Site crashes: the site stops executing (includes sending and receiving messages)Byzantine: the site does not behave correctly; e.g., it sends wrong messages, omits messages randomly, etc.Recovery or not: site might fail for ever or might eventually restartNetwork partitions: the network becomes partitioned. I.e., one or more nodes become detached from the remainder of the networkSite failures vs. network partitions: In general, it is impossible to distinguish between a process failure and a communication failure.Corrupted data. Messages that are received might be corrupted (e.g., hardware errors).typically solved by error-checking mechanisms at the network level.Communication II:Client ServerClient-Server communicationOperations of the request reply protocolPublic byte[] doOperationsends a request message to the remote object (1st send)The arguments must specify the remote object, the method to be invoked and the arguments of that method.Receives the reply from the server (2nd receive)public byte[] getRequestacquires a client request via the server port (1st receive).public void sendReplysends the reply message to the client (2nd send).Request protocolRequest (R) protocol (client only sends request; no reply)Method does not have return valueClient does not need confirmation from server that execution successful(Only one send/receive pair)Correctness:Failure Model 1: Sites and network never fail, no message loss, no corrupted messages The R protocol is reliableFailure Model 2: No corrupted message; message loss, site and communication failures may occur; no Byzantine failuresThe R protocol only offers best-effortClient does not detect any communication or site failureBad cases:Server fails before execution serviceCommunication fails before delivering messageMessage lossWhat happens if client fails?Request-Reply protocolRequest-Reply (RR) protocolclient sends reque stsender sends replyProtocol enhancements for Failure Model 2:Client keeps local copy of requestWhen client does not receive reply after given timeout interval, it resends reque stOnce client receives reply it can discard requestIf client does not receive reply after N attempts it assumes that server has failed and gives upIf server receives a request several times it resends replyIf request idempotent, then server can re-execute without problem; server does not need to store requests;If request non-idempotent, server must detect that request is duplicate; server must store requestsFailure behaviorLoss of request/reply message (client re submits reque st)Up to N-1 message losses are accepted by the protocolClient cannot distinguish whether request or reply message is lost.After N timeouts it does not know whether server has executed request or notTimeout interval too short (client resubmits reque st)Same as loss of reply messageServer might be in the middle of execution; must also detect this!Server failsbefore receiving request or before executing operationClient will timeout and after N times sending request will assume that server has failedAfter receiving request and executing operationClient will timeout and after N times sending request will assume that server has failedNetwork partitionbefore any communicationClient will timeout and after N times sending request will assume that server has failedAfter delivering request and before delivering replyClient will timeout and after N times sending request will assume that server has failedLesson LearnedThe protocol handles message loss up to N timesThe protocol detects failuresDoes not distinguish between site and communication failuresDoes not distinguish between slow site, slow communication (timeout) and failureIf the client does not receive a response, it does not know whether server has received the request or notIt assumes that the server has failedIt does not know whether operation was successful or notRequest-reply-ack protocolRequest-reply-ack (RRA) protocol (3 send/receive pairs)Protocol:client sends requestsender sends replyclient sends ack of replyClient resends request up to N times if it does not receive responseThe ack contains the requestID from the reply message being acknowledged.Why do you want to have acks? Doe s it provide better failure behavior than the RR protocol? Could you also achieve the same effect with the simple RR protocol?Typical optimizations (a s generally used in many communication protocols):Implicit acknowledgment: Arrival of ack of requestID = rid is considered as ack of all replies r <= rid.Lazy acks: Client need not block, since ack can be sent after the ok has been given to the client.Invocation semantics。

数据库集群与分布式数据库设计方法第一章：介绍1.1 数据库集群的概念数据库集群是一种将多台服务器组合成一个集群的技术，通过在多个服务器上分布数据和负载，提供高可用性和可扩展性。

1.2 分布式数据库的概念分布式数据库是将数据存储在多个服务器上的数据库系统，通过在多个节点上分布数据和工作负载来提高性能和可用性。

1.3 相关概念解释CAP理论：分布式系统不能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）。

ACID特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。

第二章：数据库集群设计方法2.1 垂直切分垂直切分是将一个大型数据库按照功能或数据类型进行切分，将不同的数据表或数据类型放入不同的节点中，从而提高并行处理能力。

2.2 水平切分水平切分是将一个大型表按照某个关键字进行切分，将不同的关键字范围放入不同的节点中，从而提高并行查询能力。

2.3 一主多从架构一主多从架构是指在集群中一个节点作为主节点，负责处理写操作，其他节点作为从节点，负责处理读操作，从而提高读写分离的能力。

第三章：分布式数据库设计方法3.1 数据复制数据复制是将数据以副本的方式存储在多个节点上，从而提高数据的冗余度和可用性。

3.2 数据分片数据分片是将数据按照某个关键字范围进行划分，将不同的数据片段存储在不同的节点上，从而提高数据的并行处理能力。

3.3 一致性哈希算法一致性哈希算法是一种将节点的哈希值与数据的哈希值进行比较，将数据分配到最接近的节点上的算法，从而提高数据的负载均衡性。

第四章：数据库集群和分布式数据库的应用场景4.1 电子商务在电子商务中，大量的交易数据需要进行保存和管理，数据库集群和分布式数据库可以提供高可用性和可扩展性，确保系统的稳定和性能。

4.2 大数据分析在大数据分析中，需要处理海量的数据，数据库集群和分布式数据库可以分布存储和处理数据，提高查询和计算性能。

分布式数据库 TDSQL（MySQL版）认证答案一、什么是分布式数据库？分布式数据库是指将数据库的数据存储和处理分布在多台服务器上，通过网络连接进行数据共享和协同处理的数据库系统。

相比于传统的集中式数据库系统，分布式数据库系统具有更好的扩展性、高可用性和容错性。

二、TDSQL（MySQL版）简介TDSQL（Tencent Distributed SQL，以下简称TDSQL）是腾讯云推出的一款高性能、高可用的分布式数据库产品。

其MySQL版是基于MySQL数据库开发的，并通过对MySQL源码进行优化和扩展，实现了多种分布式特性。

TDSQL（MySQL版）支持事务、索引、查询优化等一系列传统的数据库功能，同时提供了分布式事务、分布式查询、分布式索引和分布式优化等功能，以适应大规模数据处理和高并发访问的需求。

三、TDSQL（MySQL版）认证答案1. TDSQL的主要特性有哪些？TDSQL（MySQL版）的主要特性包括：•高可用性：TDSQL采用多活架构，通过异地多活部署和备份机制，确保了数据的持久性和可用性。

•弹性扩展：TDSQL支持水平扩展，可以根据业务需求动态添加或移除节点，实现资源的弹性分配。

•数据一致性：TDSQL通过强一致性协议以及分布式事务的支持，保证数据在分布式环境下的一致性。

•自动冷热分离：TDSQL自动识别并将热点数据和冷数据分别存储在适当的节点上，提高了查询性能和存储效率。

•读写分离：TDSQL支持读写分离，将读请求分发到多个副本节点上，提高了并发处理能力。

•在线升级：TDSQL支持在线升级，无需停机即可升级数据库版本，提高了系统的可用性。

2. TDSQL（MySQL版）如何实现分布式查询？TDSQL（MySQL版）通过以下方式实现分布式查询：•全局索引：TDSQL在分布式环境下支持全局索引，通过全局索引可以在分布式节点上进行查询优化，提高查询效率。

•分布式执行计划：TDSQL将查询请求转换成分布式执行计划，将查询任务分发给各个节点并协同处理，减少数据传输开销和查询延迟。

第三章课后习题3-7(1) delete from sWhere placeofb=’上海’;(2)delete from scWhere s# in (select s#from swhere sname=’李建平’)；(3)delete form sWhere s# in(select s#from scwhere grade is null)；3-8(1)update scSet grade=61Where grade<60 and c# in(select c#from cwhere cname=’计算机网络’);(2)update scSet grade=grade*1.05Where grade<(select avg(grade)From scWhere c# in(select c#From cWhere cname=’数据结构’)) andC# in(select c#From cWhere cname=’数据结构’);3-10(1)create view grade_tAsSelect s.s#,sname,c.c#,cname,classh,grade,t.t#,tnameFrom s,c,t,sc,teachWhere s.s#=sc.s# and c.c#=sc.c# and sc.c#=teach.c# and teach.t#=t.t#;(2)create view teach_lAsSelect t.t#,tname,c#,cname,classh,avg(grade) as avg_gradeFrom t,c,sc,teachWhere t.t#=teach.t# and teach.c#=sc.c# and sc.c#=c.c#Group by t.t#;3-11 select s#,snameFrom sWhere ssex=’男’；3-12 select s#,snameFrom sWhere sbirthin>’1981-1-1’ and sex=’女’;3-13 select s#,ssex,scode#From sWhere s# in (select s#From scWhere c# in (select c#From cWhere cname=’操作系统’));3-14 select s#,sname,scode#From sWhere s# in(select s#From scWhere c# in(select c#From teachWhere t# in(select t#From tWhere tname=’刘少华’)));3-15 select s#,snameFrom sWhere not exists(select *From cWhere not exists(select *From scWhere sc.s#=s.s# andc.c#=sc.c#));3-16 select c#,classh,tnameFrom c,teach,t,s,scWhere c.c#=sc.c# and sc.c#=teach.c# and teach.t#=t.t# and sc.s#=s.s# and s.sname=’王丽丽’;3-17 select c#,classhFrom cWhere c# in(select c#From teachWhere t# in(select t#From tWhere tname=’刘少华’));3-18 select tnameFrom tWhere t# in(select t#From teach);3-19 select s#,sname,sbirthinFrom sWhere scode# in(select scode#From ssWhere ssname=’计算机应用技术’) order by sbirthin;3-20 select s#,snameFrom sWhere s# in(select s#From scWhere c# in(select c#From cWhere cname=’计算机网络’)); 3-21 select s#,snameFrom sWhere s# in(select s#From scWhere c# in(select c#From cWhere cname=’计算机网络’));Intersectselect s#,snameFrom sWhere s# in(select s#From scWhere c# in(select c#From cWhere cname=’信息安全技术’)); 3-22 select s#,sname，ssnameFrom s,ssWhere s.scode#=ss.scode# and s# not in(select s#From scWhere c# in(select c#From cWhere cname=’计算机网络’));3-23 select c#,cnameFrom cWhere c# in(select c#From scGroup by c#Having count(*)>=5);。