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数据库学习总结数据库学习总结(优秀5篇)数据库学习总结要怎么写，才更标准规范？根据多年的文秘写作经验，参考优秀的数据库学习总结样本能让你事半功倍，下面分享相关方法经验，供你参考借鉴。
数据库学习总结篇1数据库学习之旅：我的探索与成长自从我开始接触数据库领域以来，我已经在这个领域探索了一年多了。
这一路上，我遇到了很多挑战，也收获了无数的乐趣和成就感。
下面是我在这一年的学习之旅中的一些主要发现和感悟。
____数据库的基本概念____：在开始任何深入的学习之前，我对数据库的基本概念有了更深入的理解。
数据库是什么，如何存储数据，以及如何检索和处理数据，这些基础知识为我在后续的学习中提供了坚实的基础。
____SQL____：SQL（StructuredQueryLanguage）是用来操作和管理数据库的主要语言。
我花了大量的时间去学习如何编写有效的SQL查询，插入，更新和删除数据。
SQL让我能够与数据库进行交互，并从中提取我需要的信息。
____数据库设计____：理解数据库的设计过程是至关重要的。
如何选择合适的数据库管理系统，如何设计良好的数据模型，以及如何有效地使用索引，这些都是我在这一年中重点学习的内容。
____数据库安全和备份____：数据库安全和备份是数据管理中至关重要的部分。
我学习了如何设置强大的数据库密码，如何防止SQL注入攻击，以及如何有效地进行数据库备份。
____数据库编程____：学习如何使用数据库编程语言如Python，Java或C++来操作数据库，对我来说是一个巨大的飞跃。
这些技能让我能够自动化处理数据，并让我能够更好地理解和处理数据。
____数据库性能优化____：优化数据库性能是提高数据库应用程序性能的关键。
我学习了如何有效地使用索引，如何处理查询优化，以及如何处理事务和锁问题。
____数据库系统与应用程序的交互____：理解数据库如何与应用程序交互，以及如何处理并发访问，事务冲突和死锁等问题，对我来说是一个巨大的进步。
分布式数据库实训总结我在这分布式数据库实训里啊，那可真是经历了一场又一场的“头脑风暴”。
就像走进了一个神秘的迷宫，到处都是数据的小格子，我得在这格子里找出路。
刚进去的时候，我看着那些密密麻麻的数据和复杂的系统，眼睛直发懵，感觉就像刘姥姥进了大观园，看啥都新鲜又啥都不懂。
我身边的同学呢，有的也是愁眉苦脸的，那眉头皱得能夹死苍蝇。
有个同学，脸都憋得通红，小声嘟囔着：“这都是啥呀，咋弄呢？”我心里想啊，我可不能就这么被难住。
那老师啊，站在前面，眼睛亮晶晶的，透着一种对这数据库特别懂的那种光芒。
他就开始给我们讲，手在空中比划着，像个指挥家。
他说：“这分布式数据库啊，就好比一群小蚂蚁搬家，每个小蚂蚁都有自己的任务，但最后都得把家搬好。
”我就努力在脑海里想象着蚂蚁搬家的画面，还真有点感觉了。
在实际操作的时候，我就坐在电脑前，手指在键盘上敲啊敲。
有时候敲错了，那系统就给我个大红叉，感觉像是在冲我发脾气。
我就挠挠头，重新来。
周围的同学呢，有的敲得特别快，噼里啪啦的，我都有点羡慕。
我就对旁边的小李说：“你咋这么厉害呢？”小李嘿嘿一笑，说：“我之前偷偷看了点书，有点小基础。
”我心想，我也得加把劲啊。
有一次，我好不容易把一段数据弄好了，正高兴着呢，突然发现数据有点对不上。
我那心啊，一下子就凉了半截。
就像你辛辛苦苦种的瓜，眼看到收成了，发现瓜都烂了。
我就又开始找问题，眼睛死死地盯着屏幕，感觉眼珠子都快掉进去了。
找了半天，原来是一个小逗号的问题，就这么个小玩意儿，差点把我整崩溃。
不过啊，随着不断地摸索，我也慢慢摸出了点门道。
我发现这分布式数据库就像一个大拼图，每个小数据块就是一块小拼图。
只要你耐心点，一块一块地拼，总能拼出个完整的图来。
我就越来越有信心，那感觉就像在黑暗里看到了一丝光亮。
再后来啊，我能熟练地处理各种数据了，那种成就感就像吃了一碗热腾腾的烩面，从心里暖到全身。
我和同学们之间也有了更多的交流，大家互相分享经验。
分布式数据库中的数据存储摘要：在信息技术的飞速发展下，人们信息处理活动更加丰富，传统的存储方式已经不适合现代社会的发展趋势，信息时代的特征把分布式数据库技术推向了现代存储技术的舞台，分布式DBMS的出现无疑在很大程度上满足了用户在信息处理方面的需求。
然而在分布式DBMS中，关系可以存储于若干场地，访问存储于远程场地的数据将导致额外的传输代价。
通过合理的存储方法来减少此代价，成为了数据库开发人员急需解决的问题。
本文主要针对这一问题展开研究。
关键词：分布式数据库；数据存储；划分；复制Data Storage in the Distributed DatabaseAbstract: In the rapid development of information technology, people process richer and richer information. Traditional storage method is not suitable for the development trend of the modern society. The characteristics of the information age forward the distributed database technology to the stage of modern storage technology. This emergence of distributed DBMS is undoubtedly and largely meets the users’ needs in the information processing. However, in a distributed DBMS, the relation can be stored in several sites. Accessing to data stored in the remote sites will result in additional transport costs. Therefore, to reduce the cost through a reasonable storage method has become the urgent problem for database development personnel to solve. This study mainly focuses on this issue.Key words: distributed database; data storage; division; replication1 引言对于集中式的数据管理系统，大家应该并不陌生在这类系统中，数据在独立的站点进行管理，并且假定顺序地进行事务处理而在分布式数据库中，关系可以存储于若干场地，访问存储于远程场地的数据将导致额外的传输代价此代价也成为了分布式制约数据库数据处理的瓶颈，而减少此代价最自然的方法就是合理的数据存储因此，如何在数据库中进行数据存储就显得尤为重要。
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，数据库技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
为了提高自身综合素质，适应时代发展需求，我参加了本次数据库实训课程。
通过两个月的系统学习与实践操作，我对数据库技术有了更加深入的了解，现将实训总结如下。
一、实训目标与内容1. 实训目标（1）掌握数据库的基本概念、原理和方法；（2）熟悉常用数据库管理系统的使用；（3）具备数据库设计、开发、维护与管理的能力；（4）提高团队协作和沟通能力。
2. 实训内容（1）数据库基础知识：数据库的基本概念、关系模型、SQL语言等；（2）数据库设计：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计等；（3）数据库开发：数据库的创建、数据表的操作、视图、存储过程、触发器等；（4）数据库维护与管理：数据库备份、恢复、性能优化、安全性管理等。
二、实训过程1. 阶段一：理论学习在实训初期，我们重点学习了数据库基础知识，包括数据库的基本概念、关系模型、SQL语言等。
通过学习，我对数据库有了初步的认识，为后续的实践操作打下了基础。
2. 阶段二：实践操作在理论学习的基础上，我们开始进行实践操作。
首先，我们以小组为单位，选择一个实际项目进行数据库设计。
在项目设计过程中，我们学习了需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计等知识。
随后，我们使用SQL语句对数据库进行创建、数据表操作、视图、存储过程、触发器等操作。
3. 阶段三：项目实施在项目实施阶段，我们针对项目需求，进行数据库的优化、备份、恢复、性能调优、安全性管理等操作。
通过实践，我们掌握了数据库的维护与管理技能。
4. 阶段四：总结与反思在实训结束后，我们对项目进行总结与反思，分析项目中的优点与不足，为今后的工作积累经验。
三、实训成果1. 理论知识：掌握了数据库的基本概念、原理和方法，熟悉常用数据库管理系统的使用。
2. 实践能力：具备数据库设计、开发、维护与管理的能力。
3. 团队协作：在项目实施过程中，培养了团队协作和沟通能力。
分布式数据库的最佳实践与经验总结引言如今，随着互联网和大数据的迅猛发展，分布式数据库成为了大数据处理的重要工具，为企业提供了高效可靠的数据存储和处理能力。
但是，分布式数据库的设计和实施并非容易事，需要深入理解其最佳实践和经验总结。
本文将介绍几个分布式数据库的最佳实践，包括数据分片、一致性、容灾备份以及性能优化等方面的经验总结。
数据分片与负载均衡数据分片是分布式数据库的关键之一。
通过将数据分散存储在不同的节点上，可以有效提高数据库的扩展能力和性能。
在进行数据分片时，要根据业务需求和数据模型进行合理的划分。
一般来说，可以按照数据的关键字段进行分片，确保数据的均衡访问和查询效率。
同时，为了实现负载均衡，还需要采用合适的路由策略，确保数据请求被均匀地分发到各个节点上，避免单点故障和性能瓶颈。
一致性与可用性在分布式数据库中，维护数据的一致性和可用性是非常重要的。
为了确保数据一致性，可以采用复制和同步机制。
通过在不同节点之间进行数据的复制和同步，可以提供冗余和容错能力，一旦某个节点出现故障，可以快速进行切换和恢复。
然而，数据的一致性和可用性常常是冲突的，需要根据具体业务情况进行权衡。
如果业务对数据的一致性要求较高，可以采用强一致性模型；如果对数据的可用性要求较高，可以采用弱一致性模型。
容灾备份与恢复容灾备份是分布式数据库不可或缺的一环。
在进行容灾备份时，需要考虑到数据的安全性和完整性。
可以采用多中心多活的架构，将数据备份到不同的地理位置，避免单点故障和灾难风险。
同时，还要定期进行数据的差异备份和增量备份，减少备份的时间和空间成本。
在数据恢复时，应根据备份的策略和优先级进行有序的恢复操作，确保数据能够尽快恢复到正常状态。
性能优化与扩展在分布式数据库的实施过程中，性能优化是至关重要的。
首先要对数据库的性能进行监控和诊断，及时发现和解决潜在的问题。
其次，可以采用硬件和软件的优化措施，如优化查询语句、增加索引、调整缓存配置等。
分布式数据库的最佳实践与经验总结一、引言随着互联网的快速发展，数据量的爆炸式增长对数据库提出了巨大的挑战。
传统的集中式数据库往往无法满足高并发、高可用、高稳定性等需求，而分布式数据库以其可水平扩展性和高性能等特点逐渐成为解决方案。
本文将从架构设计、数据一致性、性能调优等方面，总结分布式数据库的最佳实践与经验。
二、架构设计在进行分布式数据库的架构设计时，应考虑到以下几个关键要素。
1. 数据分片数据分片是分布式数据库的核心概念之一。
合理的数据分片策略能够充分利用集群资源，提高并发能力。
常见的分片方式有按照哈希值分片、按照范围分片等。
在确定分片策略时，需要结合业务特点和数据访问模式进行权衡。
2. 高可用性分布式数据库一般由多个节点组成，故在架构设计时需要关注高可用性。
常见的实现方式有主从复制和多主复制。
主从复制通过一个节点作为主节点接收写操作，其他节点作为从节点复制数据，实现读写分离。
多主复制则允许多个节点同时接受写操作，提高写入性能。
3. 数据一致性保证数据一致性是分布式数据库设计的难点之一。
在数据节点之间的写操作中，需要保证数据的强一致性或最终一致性。
常见的解决方案有基于两阶段提交的同步复制和基于副本扩散的异步复制。
根据业务需求和性能要求选择合适的数据一致性方案。
三、数据一致性数据一致性是分布式数据库设计中的核心问题，下面将对数据一致性的几种常见方案进行介绍。
1. 两阶段提交两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）是一种常见的数据一致性协议。
在2PC中，协调者负责协调分布式节点的数据修改操作。
首先，协调者向所有参与者发送写操作请求，并等待参与者的响应。
然后，协调者根据参与者的响应情况决定提交或中止本次操作。
2PC保证了数据的强一致性，但是在网络分区或节点异常的情况下，会导致协调者无法收到响应从而无法进行决策。
2. 基于副本扩散的异步复制基于副本扩散的异步复制是一种常见的数据一致性方案。
分布式数据库的最佳实践与经验总结一、引言在当前大数据时代，分布式数据库成为了处理海量数据的关键技术。
而分布式数据库的设计和实践则是一个具有挑战性的任务。
本文将总结一些分布式数据库的最佳实践和经验，帮助读者更好地理解和应用分布式数据库技术。
二、理解分布式数据库分布式数据库是将数据存储和处理分布在多个节点上的数据库系统。
相比于传统的集中式数据库，分布式数据库具有更强大的横向扩展能力和高可用性。
然而，分布式数据库的设计与管理复杂度更高，需要考虑数据的一致性、容错性以及数据分片等因素。
三、数据分片与负载均衡在设计分布式数据库时，合理的数据分片策略和负载均衡机制是至关重要的。
一方面，数据分片可以将数据分布在不同的节点上，避免单点故障和性能瓶颈；另一方面，负载均衡机制能够平衡各个节点的压力，提高整体性能。
根据应用场景和数据特点，选择合适的分片键和负载均衡算法非常重要。
四、一致性与并发控制在分布式环境下，保证数据的一致性是一项具有挑战性的任务。
分布式数据库需要选择合适的一致性模型，例如强一致性、弱一致性或最终一致性。
同时，针对并发控制，可以采用乐观锁或悲观锁等机制来实现事务的隔离性和一致性。
五、容错与故障恢复分布式数据库需要具备良好的容错性，能够应对节点故障和网络中断等异常情况。
采用数据冗余和备份机制可以保证数据的可靠性和可恢复性。
此外，及时的故障检测和自动恢复机制也是分布式数据库设计的重要方面。
六、性能监控与优化为了保证分布式数据库的高性能，需要进行实时的性能监控和优化。
通过监控系统指标，例如请求响应时间，吞吐量等，可以及时发现并解决潜在的性能瓶颈。
此外，优化查询语句、索引设计和数据模型等方面也是提高性能的关键。
七、数据安全与隐私保护分布式数据库中的数据安全和隐私保护是至关重要的。
采用合适的身份认证和访问控制机制可以防止未经授权的访问和数据泄露。
另外，数据加密和数据脱敏等技术也能有效保护数据隐私。
八、云原生与容器化在云计算时代，云原生和容器化的技术越来越受到关注。
分布式数据库的最佳实践与经验总结近年来，随着云计算和大数据时代的到来，分布式数据库成为了许多企业处理海量数据的首选。
然而，分布式数据库的架构复杂、配置繁琐，容易引发各种问题。
本文将从数据库设计、数据分片、一致性、故障处理等方面，总结一些分布式数据库的最佳实践和经验。
一、数据库设计在进行分布式数据库设计时，需要充分考虑应用的读写比例、数据模型、数据一致性等因素。
首先，合理评估应用的读写比例，将读多写少的数据分散到多个节点，以提高读性能。
其次，根据数据模型的特性，选择合适的分布式数据库类型，如关系型数据库、文档数据库、列式数据库等。
最后，在设计数据模型时，要保证数据的一致性和完整性，尽量避免跨节点事务和数据冗余。
二、数据分片数据分片是分布式数据库的核心概念之一。
在进行数据分片时，需要考虑分片键的选择、分片的负载均衡和扩缩容方案。
首先，选择合适的分片键非常重要，它决定了数据在分布式系统中的存储位置。
一般来说，应根据应用的访问模式和查询需求选择分片键，以达到均匀分布和高效查询的目的。
其次，要保证分片的负载均衡，避免某个节点负载过大，导致性能下降。
最后，要有良好的扩缩容方案，能够根据需求增加或减少节点，灵活调整数据库容量。
三、一致性在分布式数据库中，一致性是一个非常复杂的问题。
为了保证数据的一致性，需要选择合适的一致性模型和机制。
最常见的一致性模型有强一致性、弱一致性和最终一致性。
在选择时，要根据应用的数据操作类型和要求选择合适的模型。
同时，要结合分布式事务和分布式锁等机制，确保多个节点之间的数据操作按照预期顺序进行，避免数据冲突和不一致。
四、故障处理故障处理是分布式数据库管理中的重要环节。
在面对各种故障时，保证数据库的高可用性和数据的可靠存储是关键。
首先，要进行故障预测和预防，定期进行系统监控和性能调整，及时发现和解决潜在问题。
其次，在分布式数据库中，数据备份和灾难恢复至关重要。
应制定合理的备份策略，定期备份数据，并保证备份的安全和可靠性。
分布式数据库系统论文摘要：分布式数据库系统是与计算机网络相结合的一个系统，随着计算机信息网络技术在社会生活中的普及，分布式数据库系统被广泛应用到社会的各个层面。
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安全隐患为出发点，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范措施。
关键词：分布式数据库系统；不安全因素；防范策略distributed database system security and protection strategylan tianjing(armed police,beijing command college,department of information technologybeijing,beijing100012,china)abstract:the distributed database system is a combination of computer network system,with the computer information network in the popularity of social life,distributed database system has been widely applied to all levels of society.however,the present form,the distributed database system,there arestill some insecurity,this paper,a distributed database system security risks as a starting point to analyze the distributed database system,some insecurity that exists,then put forward some corresponding preventive measures.keywords:distributed databasesystem;insecurity;prevention strategy一、分布式数据库系统的概述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，它是计算机信息技术与网络技术相结合的产物。
分布式数据库的最佳实践与经验总结一、引言在当前的互联网时代，大数据的处理和存储成为了企业和组织面临的重要挑战。
传统的集中式数据库已经无法满足海量数据和高并发访问的需求，因此分布式数据库逐渐成为了一种重要的解决方案。
本文将探讨分布式数据库的最佳实践与经验总结。
二、分布式数据库的基本概念与原理分布式数据库是将数据库存储和处理分散到多个节点上的系统，每个节点可以独立进行数据存储和处理，同时通过网络进行通信和协调。
分布式数据库的优势在于可水平扩展和高可用性。
在设计分布式数据库时需要考虑数据分片、数据复制、数据一致性等问题。
三、数据分片的策略数据分片是将数据按照某种规则分散到不同的节点上，以实现水平扩展。
常用的数据分片策略有哈希分片和范围分片。
哈希分片将数据的关键属性进行哈希计算，并将哈希结果映射到不同的节点上；范围分片将数据按照某个范围进行划分，并将不同范围的数据分配到不同的节点上。
在选择数据分片策略时需要考虑数据的均匀分布和访问的性能。
四、数据复制与一致性数据复制是为了提高系统的可用性和容错性。
常见的数据复制策略有主从复制和多主复制。
主从复制是将一个节点作为主节点，其他节点作为从节点，主节点接收写操作并将写操作复制到从节点；多主复制则是将多个节点同时作为主节点，所有节点都可以接收写操作。
数据一致性是保证分布式数据库中数据的准确性和一致性，常用的实现方式有乐观锁和悲观锁。
五、负载均衡与容灾备份负载均衡是为了保证系统在高并发访问时能够合理分配请求到不同的节点上，以避免热点问题和单点故障。
常见的负载均衡算法有轮询、最少连接和哈希等。
容灾备份是为了保证系统在节点故障时能够继续正常运行，常用的容灾备份方案有主备复制、多活复制和分布式存储等。
六、分布式事务的处理分布式事务是分布式数据库中的一个重要问题，保证事务的一致性是保证数据的准确性和可靠性的关键。
常用的分布式事务处理方式有两阶段提交和补偿事务。
两阶段提交是在分布式系统中协调各个节点的事务，保证所有节点的操作要么都执行，要么都不执行；补偿事务则是通过补偿操作来保证分布式事务的一致性。
分布式数据库系统姓名：张定国学号：s2*******第一章分布式数据库系统概述第一章包含五个部分内容，分别是引言及准备知识、分布库系统的基本概、分布库系统的作用和特点、分布式数据库系统介绍、关键技术。
引言及准备知识：分布数据库管理系统兴起于70年代中期，推动其发展来自两方面：一方面是应用需求，另一方面是硬件环境的发展。
这些应用都涉及地理上分布的团体、组织的局部业务管理和系统全局管理，采用成熟的集中式数据库管理系统已无法实现应用需求。
在硬件环境上提供了功能强大的计算机和成熟的广域范围公用数据网及局域范围局域网的硬件环境支持。
分布式数据库系统是地理上分散而逻辑上集中的数据库系统。
即通过计算机网络将地理上分散的各局域结点连接起来共同组成一个逻辑上统一的大数据库系统。
因此可以说：分布式数据库系统是计算机网络技术和数据库技术的结合的产物。
分布式数据库系统与集中数据库系统一样，包含两个重要部分：分布式数据库和分布式数据库管理系统。
分布库系统的基本概：数据库----从用户使用数据库的角度出发，可定义如下：数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。
数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述、存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易于扩展性，并可为各种用户共享。
数据库设计----对一个给定的应用环境（现实世界）设计最优的数据模型，然后，按模型建立数据库。
数据库管理系统----人们用于管理和操作数据库的软件产品。
为有效地管理和操作数据库，研制出数据库管理系统（Database Management System），使用户不必涉及数据的结构描述及实际存储，方便、最优地操作数据库。
数据库管理系统可描述为用户接口、查询处理、查询优化、存储管理四个基本模块和事务管理、并发控制、恢复管理三个辅助模块组成。
模式----现实世界的信息抽象到数据库存储的数据是一个逐步抽象的过程。
美国国家标准协会（ANSI）和标准需求计划委员会（SPARC）根据数据的抽象级别定义了三层模式参考模型。
关系模型----数据库数据模型的三种模型（层次数据模型、网状数据模型和关系数据模型）之一。
关系是二维表，关系也称表。
表中的一行称关系的一个元组，表中的一列称关系的一个属性。
关系代数----关系是一个集合，关系的元组是集合的元素。
关系代数包括5个集合运算和3个特殊关系运算。
SQL----是一种非过程性语言。
提供了数据定义（建立数据库和表结构）、数据操纵（输入、修改、删除和更新、数据查询）、数据控制等数据库操作命令，较好地满足数据库语言的要求。
由于国际标准化组织指定了SQL标准，具有可移植性， SQL又提供了灵活而强大的查询功能方便复杂的查询操作，使SQL为广大用户所采用。
节点/场地----分布式数据库系统是地理上分散而逻辑上集中的数据库系统。
管理分布式数据库的软件称分布式数据库管理系统。
分布式系统通常是由计算机网络将各地理上分散的逻辑单位连接起来。
被连接的逻辑单位称为节点（node）或场地(site)。
节点/场地可是单独一台计算机也可是局域网组成。
集中数据库系统----所有数据驻留在同一场地上。
我们称传统的数据库系统为集中式数据库系统（DB）。
分布式数据库----分布在一个计算机网络上的多个逻辑相关的数据库的集合。
也就是说，分布式数据库是一组结构化的数据集合，逻辑上属于同一系统，物理上分布在计算机网络的各个不同节点上。
分布式数据库系统介绍20世纪80年代以来,这一时期商品化的产品如下：Sybase SQL Server。
SYSBASE1987年推出的。
Informix-Online. INFORMIX 公司20世纪90年代推出。
C-POREL.1990年由中国科学院数学所等单位开发集成的。
分布库系统的作用和特点：作用：分布式数据库系统是地理上（或物理上）分散而逻辑上集中的数据库系统。
适合于分散型组织结构的任何信息系统。
如：航空公司订票系统、陆、海、空军事指挥系统、CIMS制造业、银行通存通兑系统和连锁配送系统等等。
以上每一系统都涉及分散在不同地理位置上数据的一致性、完整性及有效性，是集中式数据库无法满足的。
在此推动下，研制出分布式数据库系统，有效地适应了地理上分散的、网络环境下的、逻辑上统一的分布式系统的需求。
特点：分布式数据库系统是在集中式数据库和计算机网络技术基础上发展起来的，同时提出了许多新观点、新方法和实现的新技术，有效地提高了分布系统的性能。
因此，分布式数据库系统具有许多集中库系统所不具备的优点。
但由于分布库系统复杂，有些技术的实现还不完善，如：恢复开销庞大，导致系统效率严重下降；难于达到完全透明等。
优点: 提高系统性能，如：吞吐率和响应速度提高。
可利用现有设备和系统，降低投资。
系统允许存储副本，提高可靠性、可用性和并行执行度。
根据实际需要，可增加或减少某一场地。
系统具有可扩展性。
系统资源和数据分布在物理上不同场地上，为系统所有用户共享。
缺点：经验不足，系统不很完善。
系统复杂。
维护开销大。
需分布控制。
安全问题。
系统难以改变。
关键技术：分布式数据库设计中需要考虑下面几个问题：如何合理分布数据于各个场地上，如何设定复制型和非复制型数据，如何实现目录管理。
查询处理：事务到数据操作命令的转换问题，以最小代价（访问时间）执行查询策略的优化问题。
并发控制：对多个用户并发访问的同步问题；事务的一致性和隔离性问题；解决和预防死锁问题。
可靠性：系统故障恢复问题；事务的原子性和耐久性实现问题。
安全性与完整性方面，要解决：用户授权和认证问题；访问权限控制问题；数据完整性约束问题。
第二章分布式数据库系统的结构体系结构框架是用于规范系统体系结构设计的指南。
要建立一个分布式数据库系统，首先要考虑系统的体系机构。
系统的体系结构用于定义系统的结构，包括组成系统的组件，定义各组件的功能及组件之间的内部联系和彼此间的作用。
本章包含的主要内容有：物理结构和逻辑结构、体系结构、系统结构、模式结构、功能结构、数据集成系统、MDBS体系结构、P2PDBS、分布式数据库系统分类、字典信息的组织。
物理结构和逻辑结构：系统结构：系统的体系结构（ Architecture）：按组件、组件功能以及它们的交互作用定义系统的结构(Structure）。
参考体系结构的目的：讨论的框架、标准。
DBMS 标准化：基于功能、基于组件、基于数据、最早的是基于数据组织ANSI/SPARC Architecture（external view, conceptual view， internal view, ）的三级模式结构。
组件结构：应用处理器（AP）功能：用户接口：检查用户身份，接受用户命令，如：SQL命令。
语义数据控制器：视图管理、安全控制、语义完整性控制（全局概念模式）。
这些约束定义在字典中。
全局查询处理器:将用户命令翻译成数据库命令；生成全局查询的分布执行计划；收集局部执行结果并返回给用户。
全局执行监控器（全局事务管理器):调度协调和监视AP和DP之间的分布执行；保证复制数据的一致性；保证全局事务的原子性。
DP功能局部查询处理：实现全局命令到局部命令的转换；访问路径选择器，选择最好的路径执行。
局部恢复管理器：维护本地数据库一致性的故障恢复。
运行支持处理器（存储管理器）：按调度命令访问数据库；控制数据库缓存管理器；返回局部执行结果；保证子事务执行的正确性。
局部事务管理器：以局部子事务为单位调度执行，保证子事务执行的正确性。
局部调度管理器：负责局部场地上的并发控制，按可串行化调度和执行数据操作。
模式结构：我国分布式数据库系统标准草案中给定的抽象为四层的模式结构：全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层。
模式与模式之间是映射关系。
全局模式或外模式（ES）:全局外模式即全局用户视图，是分布式数据库的全局用户对分布式数据库的最高层抽象。
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。
全局概念模式（GCS）: 全局概念模式即全局概念视图，是分布式数据库的整体抽象，包含了全部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。
分片模式是描述全局数据的逻辑划分视图。
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。
每一个逻辑划分成一个分片。
在关系数据库中，一个关系中的一个子关系称该关系的一个片段。
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视图。
局部概念视图（LCS）：局部概念模式为局部概念视图，是全局概念模式的子集。
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。
局部内模式定义局部物理视图，是对物理数据库的描述，类似集中数据库的内层。
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联结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。
全局数据库是虚拟的，由全局概念层描述。
局部数据库是全局数据库的内层，由局部概念层和局部内层描述。
全局用户只关心全局外层定义的数据库用户视图，其内部数据模型的转换、场地分配节等由系统自动实现。
数据库集成系统：DDB 和数据库集成系统通常，分布式数据库系统是自上而下（top-down）地设计数据库，可灵活地进行分片和分配设计。
用户可得益于其“集中控制”和数据库系统具有的数据处理能力。
但分布式数据库系统具有数据库组件数量的限制，通常不多于数十个数据库组件。
数据集成系统通过约束数据管理能力（只支持只读），可将数据库组件数量扩展到数百个。
在数据集成系统中，通常数据和数据库已存在，是遵循自下而上（bottom-up）地集成各局部场地上的数据。
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。
数据集成系统：DDB 和 MDB的不同MDB：本地数据管理器（data manager ）都是完备的DBMS，具有它自己的DDL, DML和TM。
DDB：只有一个数据管理器和依赖于该管理器的存在于各局部场地上组件数据管理器（component-data-manager）。
MDBS （多库数据库系统）：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。
因此，在多数据库系统中，需要松弛型事务(relaxed transaction);通常，多数据库事务是长事务（long transaction）。
多数据库事务管理的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。
