第11章_分布式数据库系统的发展趋势_

论分布式数据库的设计与实现摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。

该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。

在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。

设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。

开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。

并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。

关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。

在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。

学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。

1、系统的架构设计采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。

各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。

学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。

2、数据的分布从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。

将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式：（1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。

区块链电子档案管理解决方案第1章引言 (4)1.1 背景与现状 (4)1.2 区块链技术概述 (4)1.3 区块链在电子档案管理中的应用前景 (5)第2章区块链电子档案管理基本理论 (5)2.1 电子档案管理概念 (5)2.2 区块链电子档案管理特点 (5)2.3 区块链电子档案管理架构 (5)第3章区块链关键技术 (5)3.1 区块链原理与结构 (5)3.2 共识算法 (5)3.3 加密算法与隐私保护 (5)第4章区块链电子档案管理系统设计 (5)4.1 系统需求分析 (5)4.2 总体设计 (5)4.3 详细设计与实现 (5)第5章电子档案的区块链存储 (5)5.1 电子档案数据结构设计 (5)5.2 电子档案上链流程 (5)5.3 存储优化策略 (5)第6章电子档案的区块链加密与隐私保护 (5)6.1 电子档案加密策略 (5)6.2 隐私保护技术 (5)6.3 安全性与隐私保护评估 (5)第7章区块链电子档案管理系统的功能实现 (5)7.1 档案创建与存储 (5)7.2 档案查询与检索 (5)7.3 档案更新与删除 (5)第8章智能合约在电子档案管理中的应用 (5)8.1 智能合约概述 (5)8.2 智能合约设计与开发 (5)8.3 智能合约在电子档案管理中的具体应用 (5)第9章区块链电子档案管理的监管与审计 (6)9.1 监管机制设计 (6)9.2 审计流程与方法 (6)9.3 法律法规与政策建议 (6)第10章区块链电子档案管理系统的测试与优化 (6)10.1 系统测试方法与策略 (6)10.2 功能测试与优化 (6)10.3 安全测试与改进 (6)第11章区块链电子档案管理的应用案例分析 (6)11.1 行业应用案例 (6)11.2 金融行业应用案例 (6)11.3 医疗行业应用案例 (6)第12章区块链电子档案管理的未来展望 (6)12.1 技术发展趋势 (6)12.2 行业应用拓展 (6)12.3 法律法规与标准规范建设展望 (6)第1章引言 (6)1.1 背景与现状 (6)1.2 区块链技术概述 (6)1.3 区块链在电子档案管理中的应用前景 (7)第2章区块链电子档案管理基本理论 (7)2.1 电子档案管理概念 (7)2.2 区块链电子档案管理特点 (7)2.3 区块链电子档案管理架构 (8)第3章区块链关键技术 (8)3.1 区块链原理与结构 (8)3.1.1 区块结构 (8)3.1.2 链式结构 (8)3.1.3 分布式存储 (9)3.2 共识算法 (9)3.2.1 工作量证明（PoW） (9)3.2.2 权益证明（PoS） (9)3.2.3 委托权益证明（DPoS） (9)3.2.4 实用拜占庭容错算法（PBFT） (9)3.3 加密算法与隐私保护 (9)3.3.1 散列（哈希）算法 (9)3.3.2 非对称加密算法 (9)3.3.3 零知识证明（ZKP） (10)3.3.4 同态加密 (10)第4章区块链电子档案管理系统设计 (10)4.1 系统需求分析 (10)4.1.1 功能需求 (10)4.1.2 功能需求 (10)4.1.3 安全需求 (10)4.2 总体设计 (10)4.2.1 系统架构 (11)4.2.2 模块划分 (11)4.2.3 功能模块设计 (11)4.3 详细设计与实现 (11)4.3.1 用户管理模块 (11)4.3.2 档案管理模块 (11)4.3.3 权限控制模块 (12)4.3.4 区块链模块 (12)第5章电子档案的区块链存储 (12)5.1 电子档案数据结构设计 (12)5.1.1 档案元数据结构 (12)5.1.2 档案内容数据结构 (12)5.1.3 档案索引结构 (12)5.2 电子档案上链流程 (12)5.2.1 档案预处理 (13)5.2.2 档案数据存储 (13)5.2.3 档案索引 (13)5.2.4 档案上链验证 (13)5.3 存储优化策略 (13)5.3.1 数据压缩 (13)5.3.2 数据分片 (13)5.3.3 数据缓存 (13)5.3.4 存储策略调整 (13)5.3.5 数据去重 (13)第6章电子档案的区块链加密与隐私保护 (14)6.1 电子档案加密策略 (14)6.1.1 引言 (14)6.1.2 对称加密算法 (14)6.1.3 非对称加密算法 (14)6.1.4 混合加密算法 (14)6.2 隐私保护技术 (14)6.2.1 引言 (14)6.2.2 匿名化技术 (14)6.2.3 零知识证明 (14)6.2.4 同态加密 (14)6.3 安全性与隐私保护评估 (15)6.3.1 引言 (15)6.3.2 加密算法安全性评估 (15)6.3.3 隐私保护技术有效性评估 (15)6.3.4 系统安全性评估 (15)第7章区块链电子档案管理系统的功能实现 (15)7.1 档案创建与存储 (15)7.1.1 档案模板设计 (15)7.1.2 档案创建 (15)7.1.3 档案存储 (15)7.2 档案查询与检索 (16)7.2.1 关键词搜索 (16)7.2.2 精准查询 (16)7.2.3 档案预览 (16)7.2.4 档案与查看 (16)7.3 档案更新与删除 (16)7.3.1 档案更新 (16)7.3.2 档案删除 (16)第8章智能合约在电子档案管理中的应用 (16)8.1 智能合约概述 (17)8.2 智能合约设计与开发 (17)8.3 智能合约在电子档案管理中的具体应用 (17)第9章区块链电子档案管理的监管与审计 (18)9.1 监管机制设计 (18)9.1.1 监管目标 (18)9.1.2 监管原则 (18)9.1.3 监管主体 (18)9.1.4 监管措施 (18)9.2 审计流程与方法 (19)9.2.1 审计目标 (19)9.2.2 审计流程 (19)9.2.3 审计方法 (19)9.3 法律法规与政策建议 (19)9.3.1 完善法律法规 (19)9.3.2 政策建议 (19)第10章区块链电子档案管理系统的测试与优化 (19)10.1 系统测试方法与策略 (19)10.1.1 黑盒测试 (20)10.1.2 白盒测试 (20)10.1.3 灰盒测试 (20)10.2 功能测试与优化 (20)10.2.1 功能测试内容 (20)10.2.2 功能优化策略 (21)10.3 安全测试与改进 (21)10.3.1 安全测试内容 (21)10.3.2 安全改进措施 (21)第11章区块链电子档案管理的应用案例分析 (21)11.1 行业应用案例 (21)11.2 金融行业应用案例 (21)11.3 医疗行业应用案例 (22)第12章区块链电子档案管理的未来展望 (22)12.1 技术发展趋势 (22)12.2 行业应用拓展 (22)12.3 法律法规与标准规范建设展望 (23)第1章引言1.1 背景与现状1.2 区块链技术概述第2章区块链电子档案管理基本理论2.1 电子档案管理概念2.2 区块链电子档案管理特点2.3 区块链电子档案管理架构第3章区块链关键技术3.1 区块链原理与结构3.2 共识算法3.3 加密算法与隐私保护第4章区块链电子档案管理系统设计4.1 系统需求分析4.2 总体设计4.3 详细设计与实现第5章电子档案的区块链存储5.1 电子档案数据结构设计5.2 电子档案上链流程5.3 存储优化策略第6章电子档案的区块链加密与隐私保护6.1 电子档案加密策略6.2 隐私保护技术6.3 安全性与隐私保护评估第7章区块链电子档案管理系统的功能实现7.1 档案创建与存储7.2 档案查询与检索7.3 档案更新与删除第8章智能合约在电子档案管理中的应用8.1 智能合约概述8.2 智能合约设计与开发8.3 智能合约在电子档案管理中的具体应用9.1 监管机制设计9.2 审计流程与方法9.3 法律法规与政策建议第10章区块链电子档案管理系统的测试与优化10.1 系统测试方法与策略10.2 功能测试与优化10.3 安全测试与改进第11章区块链电子档案管理的应用案例分析11.1 行业应用案例11.2 金融行业应用案例11.3 医疗行业应用案例第12章区块链电子档案管理的未来展望12.1 技术发展趋势12.2 行业应用拓展12.3 法律法规与标准规范建设展望第1章引言1.1 背景与现状信息技术的飞速发展，大数据、云计算、物联网等新兴技术已深入到我们生活的方方面面。

大数据技术架构与应用开发手册第1章大数据技术概述 (4)1.1 大数据概念与特点 (4)1.2 大数据技术发展历程 (4)1.3 大数据技术架构概述 (4)第2章数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.2 数据存储技术 (4)2.3 分布式文件系统 (4)2.4 数据仓库与数据湖 (4)第3章数据处理与分析 (4)3.1 批处理技术 (4)3.2 流处理技术 (4)3.3 数据挖掘与机器学习 (4)3.4 数据可视化与分析工具 (4)第4章大数据计算框架 (4)4.1 Hadoop计算框架 (4)4.2 Spark计算框架 (4)4.3 Flink计算框架 (4)4.4 其他计算框架 (4)第5章大数据安全与隐私保护 (4)5.1 数据安全策略 (4)5.2 数据加密与解密 (4)5.3 数据隐私保护技术 (4)5.4 安全审计与合规性 (4)第6章大数据质量管理 (4)6.1 数据质量评估 (4)6.2 数据清洗与预处理 (4)6.3 数据质量管理策略 (5)6.4 数据质量管理工具 (5)第7章大数据应用开发 (5)7.1 应用开发流程 (5)7.2 应用开发框架 (5)7.3 应用开发工具与库 (5)7.4 应用功能优化 (5)第8章大数据平台建设与管理 (5)8.1 平台架构设计 (5)8.2 平台运维管理 (5)8.3 平台监控与故障排查 (5)8.4 平台功能优化 (5)第9章大数据行业应用案例 (5)9.1 金融行业应用案例 (5)9.3 医疗行业应用案例 (5)9.4 智能制造行业应用案例 (5)第10章大数据技术发展趋势 (5)10.1 人工智能与大数据 (5)10.2 云计算与大数据 (5)10.3 物联网与大数据 (5)10.4 区块链与大数据 (5)第11章大数据人才培养与团队建设 (5)11.1 人才培养模式 (5)11.2 团队建设策略 (5)11.3 技术交流与合作 (5)11.4 大数据职业规划 (5)第12章大数据政策与法规 (5)12.1 国际大数据政策概述 (5)12.2 我国大数据政策解析 (6)12.3 数据安全与隐私保护法规 (6)12.4 大数据行业合规性要求 (6)第1章大数据技术概述 (6)1.1 大数据概念与特点 (6)1.1.1 大数据概念 (6)1.1.2 大数据特点 (6)1.2 大数据技术发展历程 (6)1.2.1 数据积累阶段 (6)1.2.2 数据存储与管理阶段 (6)1.2.3 数据分析与挖掘阶段 (7)1.2.4 大数据应用阶段 (7)1.3 大数据技术架构概述 (7)1.3.1 数据源层 (7)1.3.2 数据存储层 (7)1.3.3 数据处理层 (7)1.3.4 数据分析与应用层 (7)1.3.5 数据安全与隐私保护层 (7)第2章数据采集与存储 (7)2.1 数据采集技术 (8)2.2 数据存储技术 (8)2.3 分布式文件系统 (8)2.4 数据仓库与数据湖 (9)第3章数据处理与分析 (9)3.1 批处理技术 (9)3.2 流处理技术 (10)3.3 数据挖掘与机器学习 (10)3.4 数据可视化与分析工具 (10)第4章大数据计算框架 (11)4.2 Spark计算框架 (11)4.3 Flink计算框架 (12)4.4 其他计算框架 (12)第5章大数据安全与隐私保护 (12)5.1 数据安全策略 (13)5.2 数据加密与解密 (13)5.3 数据隐私保护技术 (13)5.4 安全审计与合规性 (14)第6章大数据质量管理 (14)6.1 数据质量评估 (14)6.2 数据清洗与预处理 (15)6.3 数据质量管理策略 (15)6.4 数据质量管理工具 (15)第7章大数据应用开发 (16)7.1 应用开发流程 (16)7.2 应用开发框架 (16)7.3 应用开发工具与库 (17)7.4 应用功能优化 (17)第8章大数据平台建设与管理 (18)8.1 平台架构设计 (18)8.2 平台运维管理 (18)8.3 平台监控与故障排查 (19)8.4 平台功能优化 (19)第9章大数据行业应用案例 (19)9.1 金融行业应用案例 (19)9.2 电商行业应用案例 (20)9.3 医疗行业应用案例 (20)9.4 智能制造行业应用案例 (21)第10章大数据技术发展趋势 (21)10.1 人工智能与大数据 (21)10.2 云计算与大数据 (21)10.3 物联网与大数据 (22)10.4 区块链与大数据 (22)第11章大数据人才培养与团队建设 (22)11.1 人才培养模式 (23)11.2 团队建设策略 (23)11.3 技术交流与合作 (23)11.4 大数据职业规划 (24)第12章大数据政策与法规 (24)12.1 国际大数据政策概述 (24)12.2 我国大数据政策解析 (25)12.3 数据安全与隐私保护法规 (25)12.4 大数据行业合规性要求 (26)第1章大数据技术概述1.1 大数据概念与特点1.2 大数据技术发展历程1.3 大数据技术架构概述第2章数据采集与存储2.1 数据采集技术2.2 数据存储技术2.3 分布式文件系统2.4 数据仓库与数据湖第3章数据处理与分析3.1 批处理技术3.2 流处理技术3.3 数据挖掘与机器学习3.4 数据可视化与分析工具第4章大数据计算框架4.1 Hadoop计算框架4.2 Spark计算框架4.3 Flink计算框架4.4 其他计算框架第5章大数据安全与隐私保护5.1 数据安全策略5.2 数据加密与解密5.3 数据隐私保护技术5.4 安全审计与合规性第6章大数据质量管理6.1 数据质量评估6.2 数据清洗与预处理6.3 数据质量管理策略6.4 数据质量管理工具第7章大数据应用开发7.1 应用开发流程7.2 应用开发框架7.3 应用开发工具与库7.4 应用功能优化第8章大数据平台建设与管理8.1 平台架构设计8.2 平台运维管理8.3 平台监控与故障排查8.4 平台功能优化第9章大数据行业应用案例9.1 金融行业应用案例9.2 电商行业应用案例9.3 医疗行业应用案例9.4 智能制造行业应用案例第10章大数据技术发展趋势10.1 人工智能与大数据10.2 云计算与大数据10.3 物联网与大数据10.4 区块链与大数据第11章大数据人才培养与团队建设11.1 人才培养模式11.2 团队建设策略11.3 技术交流与合作11.4 大数据职业规划第12章大数据政策与法规12.1 国际大数据政策概述12.2 我国大数据政策解析12.3 数据安全与隐私保护法规12.4 大数据行业合规性要求第1章大数据技术概述信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的信息资源，正日益成为推动社会进步的重要力量。

分布式数据库和传统数据库的区别与优劣对比引言：数据库是现代信息系统中不可或缺的基础组件，负责存储、管理和检索数据。

随着互联网、云计算和大数据时代的到来，对数据处理和存储的需求不断增加，传统数据库面临着更高的性能、可用性和伸缩性要求。

分布式数据库应运而生，它与传统数据库有着显著的区别和优劣对比。

一、架构设计传统数据库的结构传统数据库采用集中式结构，包括数据存储、查询处理和事务管理等功能的集中在一台或一组服务器上。

这种设计可以在单一服务器上实现高性能和强一致性，但同时也存在单点故障和性能瓶颈的风险。

分布式数据库的结构分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，每个节点只负责部分数据的处理和存储。

分布式数据库可以通过水平扩展的方式增加节点，从而提高系统的性能和可用性。

此外，分布式数据库还可以通过副本复制和分片技术来实现数据的冗余备份和负载均衡。

二、数据一致性传统数据库的数据一致性传统数据库追求强一致性，即每个事务的执行结果对于其他事务都是可见的。

传统数据库采用锁机制和事务日志来保证数据的一致性，但这也带来了性能的损耗。

在高并发的情况下，锁竞争可能导致性能瓶颈。

分布式数据库的数据一致性分布式数据库采用了不同的数据一致性模型，如ACID、BASE和CAP等。

ACID模型追求强一致性，但会牺牲可用性和分区容忍性；BASE模型追求最终一致性，保证了系统的可用性和性能；而CAP模型则强调系统在分区故障时的可用性和一致性之间的选择。

分布式数据库需要在不同的一致性模型中进行权衡，根据应用场景选择合适的模型。

三、数据安全性传统数据库的数据安全性传统数据库通过访问权限控制和数据备份恢复来保证数据的安全性。

主要采用角色和用户权限管理，以及访问控制列表（ACL）等技术来限制用户对数据的访问。

此外，传统数据库还可以通过数据库备份和事务日志来保证数据的持久性和可恢复性。

分布式数据库的数据安全性分布式数据库相对于传统数据库在数据安全性方面更具挑战性。

第1章数据库概论1.1 基本内容分析1.1.1 本章的重要概念（1）DB、DBMS和DBS的定义（2）数据管理技术的发展阶段人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段和高级数据库技术阶段等各阶段的特点。

（3）数据描述概念设计、逻辑设计和物理设计等各阶段中数据描述的术语，概念设计中实体间二元联系的描述（1:1，1:N，M:N）。

（4）数据模型数据模型的定义，两类数据模型，逻辑模型的形式定义，ER模型，层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型的数据结构以及联系的实现方式。

（5）DB的体系结构三级结构，两级映像，两级数据独立性，体系结构各个层次中记录的联系。

（6）DBMSDBMS的工作模式、主要功能和模块组成。

（7）DBSDBS的组成，DBA，DBS的全局结构，DBS结构的分类。

1.1.2本章的重点篇幅（1）教材P23的图1.24（四种逻辑数据模型的比较）。

（2）教材P25的图1.27（DB的体系结构）。

（3）教材P28的图1.29（DBMS的工作模式）。

（4）教材P33的图1.31（DBS的全局结构）。

1.2 教材中习题1的解答1.1 名词解释·逻辑数据：指程序员或用户用以操作的数据形式。

·物理数据：指存储设备上存储的数据。

·联系的元数：与一个联系有关的实体集个数，称为联系的元数。

·1:1联系：如果实体集E1中每个实体至多和实体集E2中的一个实体有联系，反之亦然，那么E1和E2的联系称为“1:1联系”。

·1:N联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，而E2中每个实体至多和E1中一个实体有联系，那么E1和E2的联系是“1:N联系”。

·M:N联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，反之亦然，那么E1和E2的联系称为“M:N联系”。

·数据模型：能表示实体类型及实体间联系的模型称为“数据模型”。

目录第五章结束语 (55)5.1 结论 (55)5.2 未来展望 (56)参考文献 (59)致谢 (63)中文摘要 (64)Abstract (67)第一章绪论１．１国内外网络搜索引擎的发展现状　随着信息科技的进步和互联网的日益普及，人类正在进行信息史上最巨大的一项工程，即将实现世界现有的信息，诸如报纸、期刊、书籍、专利文献等，都放到网络上去，同时也不停地在网络上生产出数不胜数的新信息。

整个网络正在堆积成一个前所未有的超级大型数据库。

在最近几年里，WWW更是得到了长足的发展，不仅成为企业必不可少的组成部分，并且开始走进千家万户，根据NEC研究院在《自然》上发布的数据，截止到1999年2月，Internet上共有网站1,600万个，其中公开提供WWW服务的网站280万个，共有WWW网页大约8亿页，这些网页包含了15T 字节的数据，根据2000年4月在波士顿举行的第5届搜索引擎年会的会议报告，知道现今的网页数目已经超过了10亿。

其中WWW 在中国的发展速度也十分惊人，1994年4月中国科学技术网在国内首次实现了与国际互联网的直接连接，互联网星星之火开始进入了神州大地，4年来我国互联网络发展非常迅速，先后建成了中国公用计算机互联网、中国科学技术网、中国教育与科研网、中国金桥信息网等4个网络，上网用户达到了167.5万，根据CNNIC （中国互联网络信息中心）在2000年1月的统计信息表明，中国已有上网计算机350万台，其中WWW站点15,153个；上网人数890万。

关于网页的数目没有具体的统计数据，但根据《科学》杂志上提供的集合估计法，通过中国几个主要搜索引擎（天网、新浪、搜狐、网易）获得的搜索数据，可以估计到当前中国拥有的网页数已经超过1,000万。

如何在浩瀚如海的信息空间里，快速查找并获取所需的信息，已成为这新的信息时代里最根本的问题之一。

这就需要形成一些提供网上信息查询服务的系统，我们称之为搜索引擎，它是在互联网产生后伴随着网上用户快速查询信息的需求而产生的新生事物，即提供信息检索服务的计算机系统，检索的对象包括互联网上的站点、新闻组中的文章、软件存放的地址及作者、某个企业和个人的主页等，我们难以想象，如果没有搜索引擎，人们如何在浩瀚无边、拥有着各种各样信息的因特网上冲浪。

近年来，计算机技术的发展日新月异，借助于计算机网络而崛起的数据库技术已不断渗透到了社会生活的各个领域．分布式数据库系统是数据库技术的一种，它的产生，使在地理上、组织上分散的单位得以实现信息、数据共享，使系统的可靠性、可用性等得到了明显的改善和提高．因此，如何优化分布式数据库系统，如何更高效地实施数据库查询等问题便显得尤为重要，它关系着整个系统性能和系统效率等诸多关键因素的完善和提高．1分布式数据库的定义分布式数据库系统的基础是集中式数据库，但是比集中式数据库具有更大的可扩展性，它适用于单位和企业的各下属、分散部门，允许将分工后的针对性较强的各部门数据存储在本地存储设备上，从而提高用户操作应用程序的反馈速度，在一定程度上降低网络通信费用．分布式数据库系统可以分为两种：一是物理分布逻辑集中，即在物理上是分布的，在逻辑上是一个统一整体，这类数据库系统比较适用于用途单一、专业性强的中小企业或部门；二是无论在物理上或是逻辑上都是分布的，这种分布式数据库系统类型称为联邦式，此类型主要用于集成大范围数据库，因为该系统主要由用途迥异、差别明显的数据库组成．分布式数据库的物理分布性主要表现在数据库中的数据分别存储在不同的地域内或主机上，而逻辑集中性主要表现在无论用户处于哪个位置或使用本局域网中的哪台主机，都可以通过应用程序对数据库进行操作，但这些数据库具体的分布位置用户并不需要知道，就如同数据库存储在本机，并且由本机的数据库管理系统进行管理．2分布式数据库系统的特点２．１数据的独立性和分布的透明性数据的独立性可以说是分布式数据库系统的核心和目标，而分布的透明性表现在用户在操作带有数据库的应用程序时，不必了解数据存储的具体物理位置，不必关心数据逻辑集中的区域，也不必验证本地系统支持哪些数据模型．分布透明的特点，在很大程度上增加了应用程序的可移植性．２．２集中和自治相结合对于分布式数据库系统来说，数据共享分为两层：局部共享和全局共享．局部共享是相对于局部数据库而言的，存储在局部数据库中的一般是专门针对本地用户的常用数据；全局共享就是说在各个分布的数据库区域，也能够支持系统在全局上的应用，可以存储可供本网中其他位置的用户共享的数据．那么对于这两层数据共享的分类，就有相应的两种控制方式，即集中和自治，各个局部的数据库管理系统可以对本区域的数据库实施独立管理，称为自治；与此同时，为了协调各个局部数据库管理系统，为了宏观、整体地把握各局部数据库的运行情况等，系统还设置了集中控制的工作方式．２．３易于扩展性由于单位、企业等的数据量越来越庞大，对于数据库服务器的需求也越来越多．如果服务器的应用程序支持水平方向的扩展，那么就可以通过多增加服务器来分担数据的处理任务．3分布式数据库系统的设计３．１设计的原则３．１．１分布式数据库系统的主要设计原则是本地和近地．所以，在设计的过程中，应当尽量实现数据的本地化，这样可以有效减少数据节点之间的相互通信，从而提高整个系统的效率．３．１．２为了改善和提高数据库数据的可用性和可靠性，有时候在分布式数据库系统中可以将数据保存为副本，如果数据的其中一个副本被损坏或者不能使用，那么在网络环境中的另一个节点中可以对损坏的副本进行恢复．不过，在恢复的同时有可能增加冗余的数据，所以在设计分布式数据库系统时应当全面考虑最优的数据冗余程序，从而减少数据库更新的成本．３．１．３在用户通过应用程序对数据库进行操作的时候，分布式数据库系统应当将总的工作量分流到网络环境中的各局域节点，从而提高了应用程序的执行效率、扩大了数据传输的并行度、充分利用了各局域节点计算机的资源．因此在设计分布式数据库系统的同时，要将负荷合理地分流．３．１．４在设计分布式数据库系统时，要对网络各局域节点进行存储能力的统筹，对有限的存储控件进行合理的规划．３．２设计的内容与集中式数据库的设计相类似，分布式数据库系统也包括了数据库和应用．其中，数据库的设计又包括全局的模式设计和局部的模式设计．分布式数据库系统设计的关键是Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．２０１２赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第２８卷第１０期（下）２０１２年１０月分布式数据库系统的设计与优化左翔，姜文彪（安徽医科大学计算机系，安徽合肥２３００３２）摘要：分布式数据库是数据库技术和网络技术相结合的产物，本文从分布式数据库系统的定义和特点入手，介绍了其设计、优化的目标以及优化的方法．关键词：分布式数据库系统；设计；优化中图分类号：ＴＰ３１０文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１２）１０－００２０－０２２０－－如何划分全局模式并且映射到站点．分布式数据库系统的设计方法大致有：自顶向下设计、自底向上设计以及混合方法．本文采用自顶向下的设计方法．本文采用自顶向下的设计方法．分布式数据库在进行自顶向下设计时，是以一个全局并且和站点无关的模式作为输入，以产生分布式数据库各个站点的子模式为输出，并且将数据的分片设计以及片段的位置分配设计包含在内．所谓分片，就是把一个全局的对象（关系或者实体）细化，分成若干个逻辑的片段；所谓分配，就是将各个片段映射到一或多个站点．具体的设计步骤如下：首先进行需求分析，然后进行概念设计，即将通过需求分析得到的需求抽象为Ｅ－Ｒ图．接下来进行逻辑设计，就是将得到的Ｅ－Ｒ图转换为对应数据模型所符合的某个逻辑结构，比如说关系模型．之后进行物理设计，确定数据库的物理结构，对数据库的物理结构进行相应的评价．然后开始收集一些与分布相关的信息，比如说水平分片的划分、各个站点激活每个应用的频率等等．最后进行分布设计，这个步骤用来产生全局数据的分片模式以及产生片段的位置分配模式，这里的分配模式用于描述分配于各个站点的数据的情况．分布设计阶段又包含了四个过程，设计分片、非冗余的分配、冗余的分配、重构局部模式．4分布式数据库系统的优化在分布式数据库系统的各项参数中，查询效率无疑是至关重要的一个指标，优化分布式数据库系统的查询效率，需要我们增加有效的查询算法和手段，尽量避免由于数据库分布而给查询操作带来的通信开销．４．１优化的目标所谓优化，主要强调的是查询的快捷，尽量缩减用于查询的时间开销．总结起来即：（１）使处于网络中的数据传输量降低至最小．（２）使用户通过应用程序操作数据库时的反馈时间最短．４．２具体优化方案任何一个数据库系统都由各种各样的关系组成，也就是通常所说的关系数据库．分布式数据库系统的实现语言是关系的演算，正是这种算法实现了核心数据库和局域节点数据库之间的透明接口．当然，要想从算法上进行优化，那么需要考虑的因素多且繁杂，在查询优化的过程中，不能局限于某种固定的原则，应当按照实际的环境和需要来加以选择．４．２．１基于关系代数等价变换的查询优化这种优化的方法是从关系代数表达式入手．首先分析得到的查询树，然后对查询树进行从全局到片段的变换，得到基于片段的查询树．最后通过关系代数等价变换的算法，尽量将选择和投影操作先进行，以达到优化目的．进行这种优化需要几次转换，首先将该查询问题转换为标准的关系代数表达式；其次将得到的关系代数表达式转换成查询树；最后将得到的全局的查询树分段，拆分为基于片段的查询树．这种方法利用关系代数等价变换的规则，对查询树进行优化，从而优化查询．４．２．２基于半连接算法的查询优化半连接算法通常有两次传输，但是传输的数据量远比传输整个关系要少，一般有这样的关系：Ｔ半＜＜Ｔ全．半连接算法有着独特的优点，如果ｃａｒｄ（Ｒ）＞＞ｃａｒｄ（Ｒ’），那么可以将站点之间的数据传输量减少．半连接算法的基本原理就是在与另一个站点做连接之前，把无关的数据消除，把连接操作的数据量减少，最终达到减少传输代价的目的．半连接优化算法的具体实现步骤：首先，计算出每一种半连接方案所要的代价，从而挑选出最佳的方案；其次，选择传输付出代价最小的站点，并计算采用全连接方案使所要付出的代价，将以上两种方案做对比，最终选取最优的方案．４．２．３基于直接连接算法的查询优化所谓的直接连接操作，是相对于半连接操作而言的．当数据库的设计采用半连接方案时，认为传输的费用是最主要的；采用直接连接方案时，认为局部的处理费用是最主要的．根据侧重点不同来选择不同的方案．直接连接操作的常用策略：当两个关系处于同一个站点时，算法和集中式数据库的相同．通常，根据扫描顺序的不同，一个是外层的关系，比如Ｒ；对应的，一个是内层的关系，比如Ｓ．策略一是嵌套循环，即按照顺序扫描外层的关系，如果是Ｒ，那么扫描Ｒ每个元组的内层关系Ｓ，然后查找元组，这些元组在连接属性上一致．最后把相匹配的元组相结合，使之成为组成结果的一部分．策略二是排序扫描法．即首先按照连接属性将两个关系进行排序，然后扫描这两个关系，扫描时按照连接属性值的相应顺序，使得相匹配的元组成为结果的一个组成部分．当两个关系处在不同的站点时，除了需要考虑局部的代价，还需要考虑传输的代价．传输的方式有两种，整体传输方式和按需（需要）传输方式．站点连接方法的选择有三，分别是Ｒ所在的站点、Ｓ所在的站点以及除此之外的第三个站点．除了运用直接连接操作策略来优化查询外，还可以通过并行的直接连接策略来进行优化工作，而操作与操作之间的并行，包括流水线的并行、独立的并行等，都有积极作用．5结语本文在介绍分布式数据库系统特点的基础上，给出了一个可用性强的分布式数据库系统的设计方案，并且详细描述了该方案中的系统功能结构，以及系统数据库设计等，并对分布式数据库的查询优化方法进行了分析和阐述．分布式数据库系统由于控制管理方便、结构灵活响应快、可靠性和可用性高等优点，已经逐步应用于现代生活的各个方面，我们必须不断地寻找更加方便快捷的查询优化方法，才能保障分布式数据库系统稳定、长足的发展．———————————————————参考文献：〔1〕申德荣，于戈.分布式数据库系统原理与应用.机械工业出版社，2011.〔2〕钱郭锋，刘波，陈瑁.分布式数据库系统的设计与实现.现代测绘，2010(03).〔3〕李文虎.分布式数据库系统的设计浅析.科技资讯，2009(34).〔4〕邵佩英.分布式数据库系统及其应用.科学出版社，2005.〔5〕彭岩.基于大系统理论的分布式数据库的设计与分析.计算机工程，2005(07).〔6〕任瑞娟.基于分布式数据库构建分布式本体的方案设计.中国图书馆学报，2006(04).２１－－。

第11章并发控制1 ．在数据库中为什么要并发控制？答：数据库是共享资源，通常有许多个事务同时在运行。

当多个事务并发地存取数据库时就会产生同时读取和／或修改同一数据的情况。

若对并发操作不加控制就可能会存取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。

所以数据库管理系统必须提供并发控制机制。

2 ．并发操作可能会产生哪几类数据不一致？用什么方法能避免各种不一致的情况？答：并发操作带来的数据不一致性包括三类：丢失修改、不可重复读和读“脏’夕数据。

( l ）丢失修改（lost update ) 两个事务 Tl 和T2读入同一数据并修改，T2提交的结果破坏了（覆盖了） Tl 提交的结果，导致Tl 的修改被丢失。

( 2 ）不可重复读（ Non 一 Repeatable Read ) 不可重复读是指事务 Tl 读取数据后，事务几执行更新操作，使 Tl 无法再现前一次读取结果。

( 3 ）读“脏”数据（ Dirty Read ) 读“脏’夕数据是指事务 Tl 修改某一数据，并将其写回磁盘，事务几读取同一数据后， Tl 由于某种原因被撤销，这时 Tl 已修改过的数据恢复原值，几读到的数据就与数据库中的数据不一致，则几读到的数据就为“脏”数据，即不正确的数据。

避免不一致性的方法和技术就是并发控制。

最常用的技术是封锁技术。

也可以用其他技术，例如在分布式数据库系统中可以采用时间戳方法来进行并发控制。

3 ．什么是封锁？基本的封锁类型有几种？试述它们的含义。

答：封锁就是事务 T 在对某个数据对象例如表、记录等操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。

加锁后事务 T 就对该数据对象有了一定的控制，在事务 T 释放它的锁之前，其他的事务不能更新此数据对象。

封锁是实现并发控制的一个非常重要的技术。

基本的封锁类型有两种：排它锁（ Exclusive Locks ，简称 x 锁）和共享锁 ( Share Locks，简称 S 锁）。

排它锁又称为写锁。

第六章信息系统与数据库本章知识点与学习要求I．了解信息系统的结构、分类和发展趋势。

2．了解业务信息处理系统、信息检索系统和信息分析系统的区别和特点。

3．区分数据库、数据库管理系统、数据库系统的不同概念和内容．4．描述数据模型、掌握数据库系统和应用的相关知识。

5．了解并初步掌握信息系统的开发的过程、方法和技术。

6．了解信息系统运行和维护的内容和方法。

7．了解典型信息系统的应用。

8．解释什么是信息化。

信息化建设包括哪些主要内容。

一、判断题1. 信息系统有各种类型，某企业内部用于进行日常业务处理的系统称为信息检索系统。

2．DBMS是DBS的核心软件。

3．DBS是帮助用户建立、使用和管理数据库的一种计算机软件。

4. SQL有两种使用方式，既可以将SQL语句作为命令以交互方式使用．也可以将它嵌入到某高级语言源程序中。

5．SOL语言是为关系数据库配备的过程化语言。

6．SQL语言是一种面向数据库系统的结构化查询语言。

7．从数据管理技术来看，数据库系统与文件系统的重要区别之一是数据无冗余。

8. 对数据库设计的评价、调整等维护工作应由数据库管理员(DBA)来完成。

9．关系模式的主键是该模式的某个属性组，它能惟一确定二维表中的一个元组。

10. 关系模式用R(AI，A2，…，Am)表示，仅仅说明该关系的语法，并不是合乎该语法的每个元组都能成为关系R中的一个元组。

11. 关系模型的逻辑数据结构是二维表关系模式是二维表的结构的描述。

关系是二维表的内容。

12．关系模型中的模式对应于文件系统中的记录。

13．关系数据库系统中的关系模式是静态的，而关系是动态的。

14. 关系数据模型的存取路径对用户透明，可以简化程序员的编程工作，数据独立性好。

15. 关系数据模型的存取路径对用户透明，其意是指用户编程时不用考虑数据的存取路径。

16. 关系数据模型概念单一,E-R图中的实体集、联系和属性都可用关系(即二维表)表示。

17. 关系数据模型是以概率论中的相关概念为基础发展起来的数据模型。

作业1：P37、P38 教材第一章课后习题3、9、10、18、22、233 ．试述文件系统与数据库系统的区别和联系。

答：文件系统与数据库系统的区别是：文件系统面向某一应用程序，共享性差，冗余度大，数据独立性差，记录内有结构，整体无结构，由应用程序自己控制。

数据库系统面向现实世界，共享性高，冗余度小，具有较高的物理独立性和一定的逻辑独立性，整体结构化，用数据模型描述，由数据库管理系统提供数据的安全性、完整性、并发控制和恢复能力。

文件系统与数据库系统的联系是：文件系统与数据库系统都是计算机系统中管理数据的软件。

解析文件系统是操作系统的重要组成部分；而 DBMS 是独立于操作系统的软件。

但是DBMS 是在操作系统的基础上实现的；数据库中数据的组织和存储是通过操作系统中的文件系统来实现的。

9 ．定义并解释概念模型中以下术语：实体，实体型，实体集，属性，码，实体联系图（ E一 R 图）答：实体：客观存在并可以相互区分的事物叫实体。

实体型：具有相同属性的实体具有相同的特征和性质，用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体，称为实体型。

实体集：同型实体的集合称为实体集。

属性：实体所具有的某一特性，一个实体可由若干个属性来刻画。

码：惟一标识实体的属性集称为码。

实体联系图（ E 一 R 图）：提供了表示实体型、属性和联系的方法：·实体型：用矩形表示，矩形框内写明实体名；·属性：用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来；·联系：用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型（ 1 : 1 , 1 : n 或 m : n ）。

10 ．试给出 3 个实际部门的 E 一 R 图，要求实体型之间具有一对一、一对多、多对多各种不同的联系。

答：18 ．试述关系模型的概念，定义并解释以下术语： ( l ）关系（ 2 ）属性（ 3 ）域（ 4 ）元组 ( 5 ）主码（ 6 ）分量（ 7 ）关系模式答：关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束三部分组成。

购书指南中文书名：数据库管理系统基础（第2版）英文书名：THE CONCEPTS OF DA TABASE MANAGEMENT, 2E 原著作者：Philip J. Pratt, Joseph J. Adamski翻译：陆宏毅杨文波程华（国防科技大学计算机学院）译版别：2国际标准图书编号：7-111-07312-6定价：￥20.00开本：16页数：188本书目录：前言第1章数据库管理简介第2章关系模型1：简介、QBE和关系代数第3章关系模型2：SQL第4章关系模型3：高级主题第5章数据库设计1：规范化第6章数据库设计2：设计方法学第7章数据库管理系统的功能第8章数据库管理员第9章高级主题附录A 单数复习题的答案附录B 术语表内容简介：本书深入浅出地讨论了数据库系统相关的基本概念和技术，包括SQL语言、数据库设计、范式、DBMS、DBA、数据库的选择以及数据库的热门话题等，其中并没有涉及特殊的数据库软件或版本，因此具有广泛的适用性。

本书可作为计算机专业或相关学科的数据库介绍性课程教材，适合于本科生、研究生和使用微机数据库系统的人员参考。

购书指南中文书名：数据仓库（第2版）英文书名：BUILDING THE DATA WAREHOUSE, 2E原著作者：W.H. Inmon翻译：王志海等译；黄厚宽、田盛丰审校（北方交通大学）版别：2国际标准图书编号：7-111-07889-6定价：￥25.00开本：16页数：228本书目录：第1章决策支持系统的发展第2章数据仓库环境第3章设计数据仓库第4章数据仓库中的粒度第5章数据仓库和技术第6章分布式数据仓库第7章高级管理人员信息系统和数据仓库第8章外部/非结构化数据与数据仓库第9章迁移到体系结构化环境第10章数据仓库的设计复查要目内容简介：本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题，论述分析型环境（或称决策支持系统环境）以及在这种环境中的数据问题。

主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤，传统系统到数据仓库的迁移，数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据、分析式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。