下载文档原格式
《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。
刍议数据库技术现状与发展趋势摘要：数据库技术是计算机技术的核心技术，也是发展最快速的技术。
计算机技术已经广泛应用于社会各个领域，而数据库技术却是整个计算机信息系统和应用系统的支撑技术，由此数据库技术的发展直接关系到计算机技术的发展，关系到社会的发展。
本文从数据库技术的发展进程出发，对数据库技术的发展现状进行了阐述，并对其发展趋势进行探讨。
关键词：数据库技术；发展现状；发展趋势中图分类号：tp311.13数据库技术起源于20世纪60年代末，是随着计算机技术的出现而出现的。
最初研发数据库技术是为了能够有效地管理和存取数据资源。
而且随着科学技术的不断发展与更新，数据库技术与计算机网络技术已经紧密结合起来，并相互促进、相互渗透，已经逐渐成为社会应用最为广泛的两大领域。
随着人们对于数据库技术的认识以及研发的不断加深，数据库技术逐渐完善，且应用领域不断拓展，由原先的事务处理逐渐延伸到情报检索、专家系统以及计算机辅助设计等领域，为人类生活与工作提供了便利，促进了社会的发展。
为了让数据库技术更好地服务于社会，本文对数据库技术的发展现状以及发展趋势做了详细地阐述。
1 数据库技术的发展进程数据库技术是信息系统的核心技术，并对计算机数据进行辅助管理。
数据库技术研究的重点在于如何更好地组织与存储数据，以及如何高效地获取和处理数据。
数据库技术是通过对数据库结构、设计、存储、管理等应用的理论和方法进行研究，并使用这些理论来对数据进行分析、处理的技术。
数据库技术的发展进程主要有三大阶段。
一、层次与网状数据库系统。
该系统是在20世纪70年代研制出来的。
层次数据库系统是数据库系统的先驱，而网状数据库系统则是数据库概念、方法、技术的奠基者。
二、关系数据库系统。
关系数据模型是在1970年由edgar f.codd提出的，为开创关系数据库技术奠定了理论基础，在随后的80年代，研发出了非常多的关系数据管理系统，如ingres、informix、db2等，这些管理系统被广泛应用于企业信息管理、情报检索等领域，为第三代数据库系统的研发奠定了坚实的理论基础。
区块链研究现状
区块链是一种分布式数据库技术，它的出现为当前互联网数据安全、公平性和透明度等问题提供了新的解决方案。
近年来，区块链研究取得了长足的进展，并在多个领域得到了广泛应用。
首先，在金融行业，区块链技术已经开始得到实际应用。
不少金融机构开始探索利用区块链技术提供更安全、高效的交易和结算服务。
同时，区块链技术还可以提供更好的普惠金融服务，为无银行账户的人群提供便捷的金融服务。
其次，在供应链管理领域，区块链技术也开始被广泛应用。
通过建立区块链供应链平台，可以实现物流信息的实时可追溯，帮助企业提高供应链的可靠性和透明度，减少欺诈和虚假报告。
此外，在知识产权保护领域，区块链技术也具有广阔的应用前景。
通过将知识产权信息存储在区块链上，可以确保权益的真实性和不可篡改性，为创新者提供更好的保护和商业化机会。
另外，区块链技术还具有在政务和公共服务领域应用的潜力。
政府可以利用区块链技术实现数据的可信共享和安全管理，提高公共服务的效率和透明度，打击腐败和不正当行为。
当前的区块链研究还有一些挑战需要克服。
例如，区块链的可扩展性问题，由于每个区块链节点都需要复制和验证所有的交易记录，随着交易数据的增加，区块链的性能可能受到限制。
此外，区块链的隐私性问题也需要关注，尤其是在涉及个人敏感信息的领域。
总的来说，区块链技术的研究和应用正在不断发展，取得了一些重要的突破。
尽管还面临一些挑战，但区块链仍然被认为是未来互联网发展的重要方向之一，有望在各个领域推动信息科技的创新和发展。
数据库系统的现状与未来发展趋势随着计算机技术的发展，数据库系统已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
在各种应用程序中，数据库系统经常被用于存储、管理和检索各种类型的数据。
它们在商业、教育、政府和其他领域中都扮演着重要的角色。
现状数据库系统有多种类型，例如层次型、网状型、关系型等等。
当今，最广泛使用的是关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server等。
这种类型的数据库使用列和行的方式，将数据以表格的形式展示出来。
表格中的每一列都具有唯一的名称和数据类型，每一行则代表一个实例。
关系型数据库的广泛应用，为我们日常使用提供了方便，并且提高了数据管理的效率。
例如，在医疗领域中，使用数据库系统可以快速存储、管理患者的健康记录，便于患者的检测和治疗。
在商业领域，使用数据库系统可以高效地存储和检索各种商业数据，如订单、客户和供应商信息等等。
未来趋势随着技术的不断发展，数据库系统也在不断的完善和改进。
以下是几个未来数据库系统可能的发展趋势。
分布式数据库在分布式系统中，数据库服务器能够通过远程通信协作来处理请求。
分布式数据库的优点在于能够提高系统的可靠性、灵活性和可扩展性。
分布式数据库还可以降低单个服务节点的负载，提高系统运行的效率。
人工智能人工智能技术的出现已经极大地影响了数据管理和分析的方式。
人工智能技术可以帮助我们自动识别大量数据中的特征和结构，发现数据之间的关系，以及识别预测趋势和异常事件等。
此外，人工智能技术和数据库系统的结合可以促进数据的实时监测和处理，实现更精细和个性化的数据分析和管理。
区块链技术区块链技术可以提供高度保密性和完整性的数据存储。
这种技术可以让数据只被特定的组织和个人所使用，也可以保证数据的一致性和完整性。
此外，区块链技术还可以提高数据的灵活性和可扩展性。
总结在今天的世界中，数据库系统已经成为各种应用程序的核心。
随着技术的不断发展，数据库系统将会迎来更多的机遇和挑战。
未来，数据库系统将会逐渐变得更加智能化、分布式和安全化。
数据库技术的发展现状及趋势一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，数据库技术作为信息技术的核心组成部分，已经深入到各行各业，成为了现代社会运转不可或缺的基础设施。
本文旨在全面探讨数据库技术的当前发展现状，以及未来可能的发展趋势。
我们将从数据库技术的历史沿革出发，分析当前主流数据库技术的特点和应用场景，然后深入探讨数据库技术在云计算、大数据等新技术背景下的创新应用，最后展望数据库技术的未来发展趋势，以期对数据库技术的发展提供全面的理解和前瞻性的思考。
在本文中，我们将重点关注数据库技术的性能优化、可扩展性、安全性、智能化等方面的发展现状，并深入探讨这些技术如何满足现代社会对数据处理的高效率、高可靠性、高安全性的需求。
我们也将关注数据库技术在应对数据爆炸式增长、数据类型多样化、数据处理实时化等挑战方面的创新实践。
通过本文的阐述，我们希望能够为数据库技术的研究者、开发者、使用者提供一个清晰的技术发展脉络，以及对未来技术发展的预见和启示。
我们也希望通过本文的探讨，能够促进数据库技术的进一步发展，推动信息技术在各个领域的应用创新，为构建数字中国、智慧社会提供强大的技术支持。
二、数据库技术的发展历程数据库技术的发展历史可以追溯到上世纪60年代，经历了从简单到复杂、从集中式到分布式、从关系型到非关系型等多个阶段。
初始阶段（1960s-1970s）：在60年代末期，随着计算机技术的兴起，数据库技术开始萌芽。
此时，数据库主要以层次模型（Hierarchical Model）和网状模型（Network Model）为主，这些模型主要用于处理大规模、复杂的数据结构。
关系型数据库阶段（1970s-1990s）：随着关系理论的发展，关系型数据库（RDBMS，Relational Database Management System）开始崭露头角。
以SQL（Structured Query Language）为基础，关系型数据库提供了统一的数据查询和操作方式，极大地简化了数据处理和管理的复杂性。
数据库技术的发展趋势数据库技术的发展趋势随着计算机技术特别是计算机⽹络技术的发展，传统的数据库技术⾯临挑战。
主要表现在以下⼏个⽅⾯：环境的变化数据库的应⽤环境由可控制的环境变成多变的异构信息集成环境和Internet环境。
数据类型的变化数据库中的数据类型由结构化扩⼤⾄半结构化、⾮结构化和多媒体数据类型。
数据来源的变化⼤量数据将来源于实时和动态的传感器或监测设备，需要处理的数据量剧增。
数据管理要求的变化许多新型应⽤需要⽀持协同设计和⼯作流管理。
⾯向对象数据库把⾯向对象的技术与数据库技术相结合，便产⽣了⾯向对象数据库。
⽬前，⾯向对象数据库是数据库技术的⼀个重要发展⽅向，国外已经推出⼀些⾯向对象数据库产品，如美国Itasca System 公司的Itascs、Object Design公司的ObjectStore。
这些⾯向对象数据库⼀般采⽤的是“纯”的⾯向对象模型。
另外，还有⼀类⾯向对象数据库基于原有的关系数据库扩展⽽来的，即在关系数据库上引进封装、继承、随机数据类型等概念。
⼀些著名的数据库⼚商及第三⽅⼚商在关系数据库上开发了⼤量的⾯向对象开发⼯具及环境。
分布式数据库分布式数据库系统由多台计算机组成，每台计算机上配有各⾃的本地数据库，各计算机之间通过通信⽹络连接。
在这种系统中，⼤多数处理任务由本地计算机访问本地数据库来完成，对于少量本地计算机不能单独胜任的处理任务，则通过通信⽹络与其他计算机相联系，并获得其他数据库中的数据。
分布式数据库的数据在地理上分散、逻辑上集中，数据由系统统⼀管理，使⽤户感觉不到数据的分散，⽤户看到的似乎是⼀个集中式数据库。
与集中式数据库⽐较，分布式数据库具有体系结构灵活性⼤、可靠性⾼、可⽤性好、可扩充性好等优点。
同时，也存在⼀些不⾜：分布式数据库虽然有利于改善性能，但如果数据库设计不好，数据分布不合理，使远距离访问过多，特别是当分布连接操作过多时，会降低系统的性能。
联邦数据库⼈类在其⽂明形成和发展过程中已经积累了浩瀚的数据，并且采⽤已有的各种DBMS分别进⾏着管理。
数据库未来发展趋势(更新版)数据库诞生于20世纪60年代，经历近十年蝶变，到了70年代，IBM提出了商用的关系型数据库，此后，这种商用数据库经过包括Honeywell、IBM、微软等主流厂商的迭代更新，逐渐推广于市场。
随着数据化趋势的发展和大数据时代的到来，数据库逐渐从灯光边缘来到舞台中心，成为了大数据时代最为重要的基础设施之一。
自商业化后，长期以来，商用关系型数据库始终处于本地化部署阶段，直到2010年以后，数据库逐渐发展出了以下三大新趋势：第一，数据库的多元化。
随着人们的需求逐渐多元化，一些非关系型的数据库得到了蓬勃发展，可以适应更多应用场景。
第二，数据库上“云”。
随着云技术、通讯和网络技术的大发展，数据库逐渐从本地部署向云上转化。
第三，数据库的开源。
最早的数据库是以闭源为主，后来逐渐有更多开源的数据库入场。
第一个发展趋势是数据库的多元化。
当下，关系型数据库仍然是市场主流。
什么是关系型数据库？最常见的就是我们常用的excel，非常直观地用二维的行列来排布数据。
非关系型数据库即储存形式不是二维结构的数据库，从实时性来看，数据库还分为两类：一个是事务性的数据库，特点是要求有互动行为，对于响应的时间要求比较高；另一种是非事务性数据库，单纯把这些数据储存在里面，后续再进行分析。
关系数据库中的数据，彼此之间的关系一目了然，理解起来轻而易举。
由于它的储存性能比较好，所以有易于维护、便于理解、使用方便等优点。
但它有几点问题：一点数据库的灵活性较差，数据只能以规定的形式来填取，一旦一个数据库成型之后，想更改它的形式非常困难；二是它的数据储存方式非常讲究数据关系，对海量数据的处理非常不友好。
随着数据行业的大发展，数据要求的应用场景越来越多，出现了不以二维结构而是其他一些关系来储存数据的数据库，这些统称为非关系型数据库。
它们的特点是格式灵活。
由于不通过关系处理数据，所以它的响应速度和性能比较优秀。
但是非关系型数据库也有一些问题：第一，它的逻辑比较难，比如图数据库就是以图形或者网络作为储存的结构，以网络结构勾结起数据之间的关系，在理解和学习上需要投入较高成本；第二，不适合进行复杂操作，由于不是通过强关系性来储存，在调取复杂查询的时候，需要从一个表跳到另外一个表，再跳到后一个，以此类推，效率比关系型数据库要低。
面向物联网的分布式数据管理系统研究随着IoT技术的日益成熟，现在各种传感器和设备的数目已经呈爆炸式增长，智能城市、物联网、工业4.0等应用场景下数据规模和数据增速都是巨大的。
在这样的背景下，以数据为中心的分布式数据管理系统成为了必要的技术手段。
本文旨在探讨面向物联网的分布式数据管理系统的研究现状和未来趋势。
一、IoT数据管理的需求IoT场景下采集数据的方式多种多样，但是最终这些数据都会被送到云端进行集中管理。
较为成熟和普遍采用的数据处理方案有以下几种：1. 传统的关系数据库：优势在于数据结构清晰，适用于事务性很强的应用场景。
但是在处理非结构化数据方面并不擅长，同时在处理大规模并发和高速读写性能方面存在瓶颈。
2. Hadoop生态圈及其相关技术：例如HDFS、MapReduce、Spark等，这些技术适用于大数据存储和分析场景，以及批处理、机器学习和实时计算场景。
但是它们并不具备实时性和在线异步处理能力，也不太适合存储和查询小规模数据。
3. NoSQL（Not Only SQL）数据库：NoSQL数据库是数据库中不采用传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）的一类数据存储技术的统称。
它们适用于大规模、高可用、高并发、高速读写、非结构化和多源异构数据场景。
NoSQL数据库种类繁多，包括列式数据库、键值数据库、文档数据库和图形数据库等。
但是它们也各有优劣，需要根据应用场景的具体情况进行选择和权衡。
4. 分布式文件系统：例如AWS S3、Google Cloud Storage，这些技术适用于存储文件和对象等非结构化数据。
但它们往往不支持完整的SQL语言、交易、ACID事务处理等特性。
可以看到，针对不同的IoT应用场景，数据管理技术的要求也会不同。
因此，分布式数据库管理系统需要具备以下特点：1. 支持多种数据库及数据格式：支持各种NoSQL数据存储策略，遵从异构数据的种类和管理方式，支持在线实时处理和离线批处理。
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。
2.分布式数据库技术发展历史及现状2.1分布式数据库概述分布式数据库系统就是由分布于多个计算机结点上的若干个数据库组成,每个子数据库系统都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统，分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库 ,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。
当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。
简单的说，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。
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。
分布式数据库是一个建立在计算机通信机制上的网络化系统，由于数据分布存储在不同的站点上，一个事务所涉及的数据可能分布在多个不同的站点上，这种分布执行的事务，系统既要有以一个优化的分布查询策略又要保证事务执行的原则性、可串行性以及解决分布式事务管理和安全问题等等。
虽然面临如此大的挑战，但是相比于集中式数据库，分布式数据库的优点主要体现以下一些方面：（1）现实世界中数据库往往是分布存在于各个物理点的，比如银行的若干支行，公司的子公司，对于每个站点上的数据库来说通常只要描述本地的数据，局部数据库的数据源和大多数用户一般驻留在本地，这就符合分布式的模型。
（2）分布式数据库增加了可靠性和可用性，这是分布式数据库技术的最吸引人的优点，可靠性是说系统在特定时刻能达到的能力，可用性是说在一定时间间隔内系统能继续工作的能力，当数据和DBMS软件分布在几个不同的站点上时，当有几个站点出现故障，仅仅是出故障的站点上数据库系统和软件不能正常工作，而其他站点的数据库系统不受影响仍然能继续工作，这就可以很好的改善系统的可用性和可靠性。
如果数据和软件能冗余地存放在多个站点，其改善的效果会更好，但此时会造成数据冗余，对系统造成大的负荷，同时维护成本也同时增加。
同时还可以获得一定的容错能力，而在传统的集中式数据库系统中，单个站点的故障会导致整个系统的瘫痪。
（3）分布式数据库还提供局部自治的数据共享，各个站点的用户总是希望拥有自己的数据并且管理自己的数据，同时又想共享其他场地上的有关数据，在分布式数据库系统中各个局部数据库均有一定的自治权，这种基于局部自治的数据共享较好的满足了用户的需求。
（4）分布式数据库还改善了系统整体的性能，当一个大型数据库分布在多个站点上时，在每个站点上就是较小的数据库，由于规模较小，在单个站点上的局部查询和事务处理会有较好的性能。
对于事务执行而言，可以调用多个场地上的数据，在不同场地上并行处理以减少相应时间，同时大部分数据可以就地访问，减少了通信开销，避免了集中式数据库的瓶颈问题。
（5）在分布式数据库中，用户可以根据自己的需要增减节点，或对系统进行重新配置，灵活性好。
可以逐步扩展处理能力和系统的规模，而不影响现有系统的结构和系统的正常运行，有时候这也是系统扩展的唯一途径。
（6）另外还有其他优点比如数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制，局部DBMS可以独立地管理局部数据库，具有自治的功能。
同时，系统又设有集中控制机制，协调各局部DBMS的工作，执行全局控制管理功能。
事物管理的分布性，也就是一个全局事物的执行可分解为在若干个站点上子事物的执行。
同时提高系统效率，降低通信费用，拥有较大的灵活性和可伸缩性，在经济性和保护投资方面也有很大优势。
2.2分布式数据库发展历史世界第一个分布式数据库是由美国计算机公司（CCA）于1976年至1978年设计，并于1979年在DEC-10和DEC-20计算机上实现的SSD-1。
80年代，分布式数据库技术进入成长阶段，90年代分布式数据库技术开始进入商品化应用阶段。
德国斯图加特大学研制的POREL 系统、美国IBM研制的System R、、美国加州大学伯克利分校研制的分布式INGRES、荷兰阿姆斯特丹大学研制的扩展INGRES、法国研制的SIRIUS-DELTA还有国内的上海科技大学与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DMU/FO系统都是分布式数据库系统的杰出代表。
目前也提出了一些比较好的新型分布式数据库处理架构，如下图其架构包括分布式数据库引擎和分布式数据存储节点两个部分。
分布式数据库引擎是系统核心，其负责SQL解析、优化、路由、分发、合并等操作，同时将底层的众多存储节点管理起来；分布式存储节点使用关系型数据库，主要负责数据存储、处理及同步。
在实际应用中可灵活构建不同规模的数据库集群，通过将业务数据分片到不同的数据库存储节点中，极大地降低了普通数据库面对海量数据时的压力；通过将用户的SQL请求分发到各节点上执行，充分利用各节点的计算资源，从而使PC服务器集群达到小型机、中大型机的性能。
：3.分布式数据库技术基本原理方法3.1分布式数据库系统结构一个真正意义上的分布式数据库系统应该看起来完全像一个非分布式系统，其系统结构图和体系机构图如下：图2分布式数据库系统结构图图3分布式数据库体系结构图集中式数据库系统除了计算机系统本身的硬件和软件（包括操作系统、语言及语言编译程序、其他应用程序），主要成分有：数据库（DB），数据库管理系统（DBMS）和数据库管理员（DBA）。
分布式数据库是分布式数据库系统中各站点上数据库的逻辑集合。
它对集中式操作系统进行了扩充。
与集中式数据库一样，分布式数据库也是由两部分组成：一部分是关于应用所需要的数据的集合，称为应用数据库，它是分布式数据库的主体。
另一部分是关于数据库中数据结构的定义，以及全局数据的分片、分布的描述、称为描述数据库，也称数据字典、数据目录或元数据。
3.2分布式数据库数据分片与分布从分布式数据库的定义中，我们知道，所谓的分布式简单的说，就是把一个整体分成多个独立的个体，所以对于分布式数据库系统来讲，就是把一个大片数据分成多个独立的小数据存放在网络中的各个主机上，我们把这个过程就称为数据分片。
在分布式数据库系统中，对数据的分片有以下几种方法：（1）水平分片所谓水平分片就是按一定的条件把全局关系的所有元组划分成若干不相交的子集，每个子集为关系的一个片段，简单地说，就是按关键字的特征来划分全局数据库。
（2）垂直分片所谓垂直分片就是把一个全局关系的属性集分成若干子集，并在这些子集上作投影运算，每个投影称为垂直分片。
在对数据库分片时，最好应避免出现过多的重复字段，但这种重复又是必要的，因为它们能够表达记特征，使局部数据库之间的记录能一一对应，这样的字段要求其值相对固，不要随意改动。
（3）混合分片在分布式数据库应用中，仅仅进行单一的水平分片或垂直分片往往是不够的，在数据库设计的时候，一般都同时用到这两种方法，这就是混合分片的方法。
所谓混合分片，简单地说就是以上两种方法的混合。
可以先水平分片再垂直分片，或先垂直分片再水平分片，或其他形式，但他们的结果可能是不相同的。
在对数据分片的过程中，并不是简单的水平，垂直分成多份就可以了，在分数据时必须有符合一定的要求和规则。
比如：（1）完整性要求必须把全局关系的所有数据映射到片段中，决不允许有属于全局关系的数据却不属于它的任何一个片段。
（2）可重构要求必须保证能够由同一个全局关系的各个片段来重建该全局关系。
对于水平分片可用并操作重构全局关系；对于垂直分片可用联接操作重构全局关系。
即“化整为零”的数据，还要能够再“化零为整”。
（3）不重复要求要求一个全局关系被分割后所得的各个数据片段互不重叠（对垂直分片的主键除外）。
数据分布是分布式数据库的又一特征，是指分布式数据库中的数据不是存储在一个站点的存储设备上，而是根据需要将数据划分成逻辑片段，按某种策略将这些片段分散在各个站点上。
