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浅析分布式数据库查询优化

分布式数据库查询优化

【摘要】本文针对分布式数据库查询优化进行了分析与探讨，讲述了其特点，与原理供相关计算机方面人员参考。

【关键字】分布式、数据、查询、优化

一、分布式数据库及其特点：

分布式数据库系统是物理学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连接起来，共同组成一个统一大业的数据库系统。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。

一个分布式数据库系统应该具有如下特点：数据的物理分布性、数据的逻辑整体性、站点自治性

二、分布式数据库查询基本概念

1.分布式数据库查询优化的研究意义：

分布式查询技术主要把用户提交的全局查询请求翻译为几个相关节点都可以识别的本地查询请求，以及把各个节点的查询结果汇总返回的问题，它包括分布式查询处理和分布式查询优化。分布式查询处理研究整个分布式查询处理的过程和策略；分布式查询优化研究查询策略的优化问题，即如何从多种方案中选择查询代价最少方案。

分布式查询处理作为分布式数据库研究主要问题之一，它是用户与分布式数据库之间的接口，在分布式数据库中由于数据的分布与冗余，使得数据在各站点间的传输代价成为查询处理的主要矛盾；另一方面，数据的分布与冗余也增加了查询的并发处理的可能性，从而可以缩短查询处理的响应时间，提高处理速度。因此，与集中式数据库相比，分布式查询处理增加了不少新内容与复杂性。

2.分布式查询处理的层次结构：

分布式查询处理按不同的层次执行，符合分布式数据库系统的层次结构。分布式查询处理可分为如下所示四个层次结构。

(1)查询分解

查询分解是将查询问题(如SQL语句)转换成一个定义在全局关系上的关系代数表达式。这一层的做法与集中式DBMS相同，因为并未涉及分布问题。本层转换所需要信息在全局概念模式中得到。

(2)数据本地化

数据本地化是把一个在全局关系上的查询进行具体化到合适片段上的查询。这一变换所需要信息在分片模式和片段的分配模式中获得。

(3)全局优化

全局优化输入是分片查询，全局优化是找出分片查询的最佳操作次序，包括使得代价函数最小。全局优化一个重要方面是关于连接操作的优化，全局优化处理层输出是一个优化的、片段上的关系代数查询。这层转换所需要信息来自数据库的统计信息，包括各站点片段统计信息、资源信息和通信信息等。

(4)局部优化

局部优化由与查询有关片段的各个站点执行。它由该站点上的DBMS进行优化，采用集中式数据库系统中查询优化的算法，所需要信息来自于局部模式。

分布式查询优化通常在分布式查询层次结构中的数据本地化层和全局优化层。数据本地化阶段一般采用的是基于关系代数等价变换的优化算法。而全局优化阶段采用的算法，可具

体分为基于半连接算法的查询优化和基于直接连接算法的查询优化两大类。

3.分布式数据库数据库查询优化的一般过程：

分布式查询处理问题是由E-Wong首先提出的，分布式查询处理的基本思想认为分布式查询处理是数据传递和局部处理相交织的过程，分布式查询处理策略由数据传递策略与局部处理策略组成;分布式查询处理的过程实质是利用数据传递策略和局部数据处理策略，把分布查询转化为局部查询的过程。

分布式数据库中的查询过程可分为逻辑分解、评议转换和优化组合几分。分布式数据库系统中，用户可以用全局查询评议对多个数据库同时进行查询，即为全局查询。全局查询一般经过以下几个过程：

首先，对全局查询进行逻辑分解成几个子查询，每个子查询对应一个局部数据；其次，若全局查询评议与局部查询评议不同，则进行语言的等价转换；最后，各个子查询的结果优化组合后返回。

不同的查询分解对应不同的系统性能，因此为了达到优化系统性能，需要相应查询优化器来确定一个相对较好的执行计划，最后启动查询计划。

4.分布式数据库查询优化的衡量标准：

一个查询策略的选择是以执行查询的预期代价为依据的，由集中式系统大都运行在单个处理器的计算机上，所以查询执行总代价为CPU代价加I/O代价之外。分布式查询优化可用CPU代价、I/O代价、通信代价3个参数来徇，总代价为三者之和。在分布式数据库系统中，常以两种不同的目标来考虑查询优化：

1.以总代价最小为标准，除了CPU代价和I/O代价之外，还包括数据通过网络传输

的代价。

2.以每个查询的响应时间最短为标准。响应时间就是从接收查询到完成查询所需要

的时间。它既与通信时间有关，又与局部处理时间有关，而通信费用与所传输的数

据量和通信次数成正比。

5.分布式数据的查询优化策略：

一般来说，在分布式数据库中的查询优化主要考虑以下几种：

1.操作执行的顺序：操作执行顺序的改变主要指关系运算及集合运算的改变，它们常

常对铁性能产生重要的影响。

2.关系的存取方法：在关系数据库系统中，关系或使用索引，如果关系中90%的要

被访问，则扫描整个关系是较好的；如果只有30%的被访问，则使用索引是更为

有效的方法。

3.操作的执行算法（尤其是连接操作）：连接操作是将两个关系在指定的公共属性上

以相同值为依据进行合并，连接操作通常有多种：自然连接、造价连接、外连接和

半连接等。

4.不同站点间数据流动的顺序：在多站点中，合理地选择数据的流向，可以大大减少

通信量，以便达到减少查询代价的目的。

三、常用的分布式数据库的查询优化策略：

1.基于关系代数等价变换的优化算法：

基于关系代数等价变换的优化算法是一种既能减少操作量又能减少操作次数的算法。

基于关系代数等价变换优化算法的基本原理:把查询问题转变为关系代数表达式，分析得到查询树(语法树)，进行从全局到片段的变换得到基于片段上的查询树，然后利用关系代数等价变换规则的优化算法，尽可能先执行选择和投影操作。这样，一方面可以减少其后操作的操作量，另一方面可以减少操作次数。对该查询树进行优化，从而达到查询优化的目的。

关系代数等价变换规则的优化算法:利用关系代数等价变换规则，把查询树中连接和合并操作尽可能上提(向树根方向移)。选择和投影操作尽可能下移(向树叶方向移)到片段的定义处。这就是说，尽可能先执行选择和投影操作，后执行连接和合并操作。经过选择和投影操作不但可以减少其后操作的操作量，而且还可以减少操作次数。

2.基于半连接操作的查询优化算法：

基于半连接操作的查询优化的思想是经过半连接操作，可减少操作关系的数据量，从而减少站点间数据的传输量。

基于半连接操作的查询优化的基本思想：数据以整个关系在网络中传输，这显然是一种冗余的方法，在一个关系传输到另一场地后，并非每个数据都参与连接操作或都是有用，因此，不参与连接的数据或无用的数据不必在网络中来回传输。基于半连接的优化策略的基于原理就是采用半连接操作，在网络中只传输参与连接的数据。连接查询的优化问题几乎是分布式数据库的分布式查询优化算法的全部，在分布式数据库中连接查询的主要手段是半连接技术，各种不同算法的差异主要是在连接顺序上，即在保证结果一致的情况下，以什么样的顺序将这些表连接起来最优。优化的对象一般数据传输量的总和。

3.基于直接连接操作的查询优化算法:

基于直接连接操作的查询优化是一种完全在连接的基础上考虑查询处理的策略：有时直接连接也可能会产生好的效果，特别是当有以下情况时：

a)查询目标表中的属性很少，也不是某连接条件属性。

b)半连接的缩减效果较差时。

究竟用直接连接还是半连接方案，取决于数据传输和局部处理的相对费用。一般，如果认为传输费用是主要的，那么采用半连接策略比较有利，如果认为局部处理费用是主要的，则采用直接连接策略比较有利。

四、SDD_1算法：

1.SDD_1概述：

SDD-1算法采用了半联接程序处理联接操作}zs}。它的查询优化就是对逻辑关系使用基本的运算(如选择，投影，半联接)操作来缩减。它有五个主要特征，首先，采用半联接是最主要的，其次，各个局部站点没有重复，也不进行分片。此外，在它的代价计算中，不考虑最后一个站点传送代价。这是由于在它的查询策略中，当使用半联接来缩减操作数关系的基数，当最大限度的缩减以后，把所有关系送到可执行查询的站点上，这个站点不一定是查询所要求的结果站点。譬如说，若S是结果站点(经半联接缩减后建立的)，;是查询要求的站点，S} I可能相同，可能不同，若不相同，则还有一次传送代价将S送到I。最后它还能同时减少最小化总时间和响应时间。

SDD-1算法有两部分组成:基本算法和后优化。基本算法基于爬山算法，是爬山算法的

迭代。根据评估缩减程序的费用、效率、收益估算几个因素，给出全部的半联接缩减程序集，决定一个最有益的(收益大的)执行策略ES，但效率不一定高，然后选择一个装配站点Sa，将已缩减完的关系传送到装配站点Sa上进行联接;后优化，将基本算法得到的解进行修正，以得到更合理的执行策略。

2.基本算法:

(1)基础:已有了从查询树转换的优化模型，且所有关系己完成局部缩减。

(2)方法:

①根据己得到的缩减关系的静态特性表，构造可能的半联接缩减程序;

②按半联接缩减程序的静态特性表分别计算其费用和收益，从一组的静态特性表中选取一个半联接程序，设为M;

③以M完成缩减后，又将产生一组新的静态特性表再进行计算，再从一组可取的静态特性表中选一个半联接程序，但是每个半联接程序只做一次(避免导致缩减程序太长、效率不高);

④反复直到无半联接缩减程序为止。

(3)结束:以若干次迭代以后的最后缩减关系的静态特性表为基础，进行站点选择(费用计算)，决定执行查询的站点(可能与查询要求的站点不同)。

后优化:

在基本算法中，每次迭代时只考虑本次迭代时的“改善”，这种“改善”不一定最好。后优化有两种修正;

(1)若最后一次半联接程序缩减关系的所在站点恰好是被选中的查询执行站点，则最后一次半联接可以取消;

(2)对基本算法的主迭代所构成的半联接程序的流程图进行修正。因为一开始的(或某一个)半联接缩减程序的代价很高，如有，这时可以把S进行缩减后再进行半联接缩减，即可修正半联接的操作序。

3.SDD-1算法总结

本文说明了SDD-1算法在分布式数据库查询中是如何应用的，可以看到使用该算法可以获得很多的收益。

SDD-1算法主要使用了半联接技术，使得数据传输量最小，特别的对于几个关系之间的联接来说，这种半联接策略可以扩展到一系列的半联接步骤。

但是该算法也有一些缺陷，比如半联接程序依赖数据库的静态特性;一个无收益的半联接程序可能到最后会变成一个有收益的半联接程序;而且算法的复杂性也存在问题，当元组数目很大时，进行查询搜索的代价迅速增加，使系统无法承受。当然，无论如何，SDD-1是美国计算机公司第一个分布式数据库管理系统的原型，它在分布式数据库的发展史上是不可或缺的。

五、参考文献：

[ 1 ]王菲菲，郑刚. 基于多连接属性划分的分布式数据库查询优化算法[J]. 现代计算机，2007,V 11:20-22.

[ 2 ]张扬. 分布式数据库查询优化算法的研究[D]. 中国石油大学. 2010.5.

浅析分布式数据库查询优化

分布式数据库查询优化【摘要】本文针对分布式数据库查询优化进行了分析与探讨，讲述了其特点，与原理供相关计算机方面人员参考。【关键字】分布式、数据、查询、优化一、分布式数据库及其特点：分布式数据库系统是物理学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连接起来，共同组成一个统一大业的数据库系统。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。一个分布式数据库系统应该具有如下特点：数据的物理分布性、数据的逻辑整体性、站点自治性二、分布式数据库查询基本概念 1.分布式数据库查询优化的研究意义：分布式查询技术主要把用户提交的全局查询请求翻译为几个相关节点都可以识别的本地查询请求，以及把各个节点的查询结果汇总返回的问题，它包括分布式查询处理和分布式查询优化。分布式查询处理研究整个分布式查询处理的过程和策略；分布式查询优化研究查询策略的优化问题，即如何从多种方案中选择查询代价最少方案。分布式查询处理作为分布式数据库研究主要问题之一，它是用户与分布式数据库之间的接口，在分布式数据库中由于数据的分布与冗余，使得数据在各站点间的传输代价成为查询处理的主要矛盾；另一方面，数据的分布与冗余也增加了查询的并发处理的可能性，从而可以缩短查询处理的响应时间，提高处理速度。因此，与集中式数据库相比，分布式查询处理增加了不少新内容与复杂性。 2.分布式查询处理的层次结构：分布式查询处理按不同的层次执行，符合分布式数据库系统的层次结构。分布式查询处理可分为如下所示四个层次结构。 (1)查询分解查询分解是将查询问题(如SQL语句)转换成一个定义在全局关系上的关系代数表达式。这一层的做法与集中式DBMS相同，因为并未涉及分布问题。本层转换所需要信息在全局概念模式中得到。 (2)数据本地化数据本地化是把一个在全局关系上的查询进行具体化到合适片段上的查询。这一变换所需要信息在分片模式和片段的分配模式中获得。 (3)全局优化全局优化输入是分片查询，全局优化是找出分片查询的最佳操作次序，包括使得代价函数最小。全局优化一个重要方面是关于连接操作的优化，全局优化处理层输出是一个优化的、片段上的关系代数查询。这层转换所需要信息来自数据库的统计信息，包括各站点片段统计信息、资源信息和通信信息等。 (4)局部优化局部优化由与查询有关片段的各个站点执行。它由该站点上的DBMS进行优化，采用集中式数据库系统中查询优化的算法，所需要信息来自于局部模式。分布式查询优化通常在分布式查询层次结构中的数据本地化层和全局优化层。数据本地化阶段一般采用的是基于关系代数等价变换的优化算法。而全局优化阶段采用的算法，可具

分布式数据库管理系统简介

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ORACL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ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例子如：客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。

数据库大作业设计题目

《数据库原理及技术》大作业大纲类同卷，网上抄袭，大作业格式不正确一律0分处理一、课程设计的目的和要求（1）培养学生运用所学课程《数据库原理及技术》的理论知识和技能，深入理解《数据库原理及技术》课程相关的理论知识，学会分析实际问题的能力。（2）培养学生掌握用《数据库原理及技术》的知识设计计算机应用课题的思想和方法。（3）培养学生调查研究、查阅技术文献、资料、手册以及编写技术文献的能力。（4）通过课程大作业，要求学生在教师的指导下，独立完成大作业要求的相关内容，包括： ①通过调查研究和运用Internet，收集和调查有关资料、最新技术信息。 ②基本掌握撰写小论文的基本步骤和写作方法。 ③根据课题的要求基本理解和掌握E-R图的设计方法和关系模式的转换。 ④根据课题的要求基本理解和掌握数据流图（DFD）和数据字典（DD）的设计方法。 ⑤创建数据库及各种数据库对象。二、课程设计题目要求：（1）任选下列一个题目，调查分析一个具体的或模拟的实例；（2）描述该实例的业务信息和管理工作的要求；（3）列出实体、联系；（4）指出实体和联系的属性；（5）画出E-R图；（6）将E-R图转换成关系模式，并注明主码和外码；（7）建立数据字典；（8）创建数据库；（9）根据题目的要求写查询、存储过程、触发器等。题目：（1）学校图书借阅管理系统功能要求： ●实现图书信息、类别、出版社等信息的管理； ●实现读者信息、借阅证信息的管理； ●实现图书的借阅、续借、归还管理； ●实现超期罚款管理、收款管理； ●创建触发器，分别实现借书和还书时自动更新图书信息的在册数量；

分布式数据库系统复习题

一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？答案：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。一个分布式数据库系统具有如下特点：物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。分布式数据库是多层的，国内分为四层：全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式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，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的各级分布透明性问题。分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，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、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即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。

分布式数据库技术在大数据中的应用复习过程

分布式数据库技术在大数据中的应用

分布式数据库技术在大数据中的应用摘要随着当前运营商对数据管理和应用需求的不断增加，分布式数据库技术得到极大的发展。在本文中首先对当前大数据环境下的分布式数据库技术进行介绍，然后分析分布式数据库技术在大数据中的具体应用。关键词分布式数据库；数据管理；数据处理中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）165-0108-01 随着当前移动互联网技术的迅猛发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求。 1 大数据中发展分布式数据库的意义在面对当前的大数据时代，传统的集中式数据库已经逐渐的不能够满足人们的使用要求，需要找到新的处理方式来进行更新，分布式数据库就是在这样的背景下逐渐的被发展和应用。分布式数据库在使用中有着许多传统集中式数据库不具备的优点：第一，分布式数据库有着极为强大的扩展能力，这是传统数据库所不具备的，在数据的存储方面表现出巨大的优势；第二，来自于成本上的优势。

在大数据中，如果仍旧采用原有的数据库，在进行扩容的时候，会花费大量的资金，使得成本上花费巨大，而且所取得的效果也是有限的。分布式数据库则只需要较少的资金就能够完成扩容处理，占据着特别大的优势[1]；第三，分布式数据库在用户上有着很大的优势，分布式数据库让人们对大数据的存储、分析和处理变得容易和快捷。 2 分布式数据库技术分析在大数据中，分布式数据库技术得到极大的发展，也正是由于分布式数据库技术表现出来的先进性能，才使得分布式数据库得到广泛的使用。在分布式数据库中，其由很多个并行的处理单元组成，而且每个处理单元都是一个完整的系统，其中包括数据的存储，数据的分析等，对于每一个处理单元来说，其所处的位置和作用都是对等的，而且是相对独立的。混合存储技术：突破传统行存的限制，实现行列混合存储。该项技术对于分布式数据库的性能有着很大的提升，使得分布式数据库在运行速度和运行的灵活性上都有很大的提高。再就是智能索引技术，该种技术所占用的空间减少，并且能够很好的解决后面数据库慢的问题，不会对后面的索引数据造成影响[2]。除此之外，分布式数据库中还具有许多先进的技术，如并行处理技术、高效透明压缩技术等，都是传统数据库中所不具备

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库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：大数据概念大数据定义维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等信息. 2)来自计算机:各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息. 3)来自物理世界:各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据.如摄像头所不断产生的数字信号，医疗物联网不断产生的人的各项特征值，气象业务系统采集设备所收集的海量数据等传统数据库和大数据的比较现有数据处理技术大多采用数据库管理技术，从数据库到大数据，看似一个简单的技术升级，但仔细考察不难发现两者存在一些本质上区别。传统数据库时

数据挖掘期末大作业任务

数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势

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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

分布式数据库查询优化技术

分布式数据库查询优化技术摘要在分布式数据库中，由于高可靠性和高速度性是其重要特点，所以对查询执行的要求也就更高。而查询执行中查询优化是执行的关键环节，查询优化在很大程度上决定查询的效率或快慢。本文讨论的重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化，尽可能避免通信代价的开销，并着眼于查询执行的实际代价，从分布式系统中选出一个最优的执行节点。从查询执行的效果出发，通过统计的方式，不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价，为查询的全局处理提供参考，以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。 1 分布式数据库概述 1.1 分布式数据库的定义所谓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一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的[1]。 1.2 分布式数据库系统的组成如图1-1所示，分布式数据库系统由以下述成分组成: (1)多台计算机设备，并由计算机网络连接。 (2)计算机网络设备，网络通讯的一组软件。 (3)分布式数据库管理系统，它包括GDBMS、LDBMS、CM,除了具有全局用户接口由GDBMS连接外，还可以具有自治场地用户接口，由场地DBMS，并持有独立的场地目录。 (4)分布式数据库管理者（DDB），包括全局数据库(GDB)和局部数据库(LDB)以及自制场地的自治场地数据库。 (5)分布式数据库管理者(DDBA)，它可分为二级，一级为全局数据库管理者(GDBA),另一级问局部或自治场地数据库管理者，统称为局部数据库管理者(LDBA)。 (6)分布式数据库系统软件文档，这是一组与软件相匹配的软件文档及系统各种使用说明和文件。图1-1 分布式数据库系统的结构 1.3 分布式数据库系统的功能通常的集中式数据库管理系统应具备以下几个基本的功能[2]: (1)数据库定义功能; (2)数据存取功能; (3)数据库运行管理; (4)数据库的建立和维护功能。分布式数据库除了须具备以上集中式数据库的功能外，一般还须具有以下几个方面的功能: (1)分布在网络中的各节点的数据库，其物理位置对用户透明; 在用户眼里见到的只是整个系统中有哪些数据库，无论是本地还是远程数据库，用户操纵某一数据库就像操纵本地数据库一样。 (2)处于网络中的各数据库共享的数据应保证一致性:

大型数据库_大作业

南京邮电大学计算机学院《大型数据库技术》Course Project 姓名：班级：学号：团队：1~2人一组，鼓励1人一组期限：2016年6月17日（2人一组：2016年6月12日）报告提交地点：课上（6月12日），学科楼6号楼541（6月17日）题目：利用MySQL实现一个类似美团外卖的外卖订单的数据库管理系统，具体任务如下。 1）结合数据库系统概论的知识，设计外卖订单的数据库管理系统的关系（schema），至少应该包括商户管理，商品管理，客户管理，订单管理等四部分。（注意：在商户管理中应该包括商户外卖订单收入总额字段，客户管理中应包括客户外卖订单消费总额字段。） 2）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果， a) 商户插入，修改自身信息 b) 商户插入，修改商品信息 c) 客户插入，修改客户信息 3）简述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果，多用户场景下，客户下订单，商户接订单的具体流程。（注意：需要更新商户的收入总额，客户的消费总额，不考虑订单失败的情况。） 4）简述的下列后台统计对账功能，设计相应的SQL语句，并验证结果， a)判断商户收入总额，客户消费总额是否与订单管理中相关订单中的总额一致 b)统计近一月的收入总额最多的商户，及其所有商品中订单总金额最多的商品。（注意：可以假设一张订单只有一种商品，鼓励去除此假设。） 5）简单描述以下的具体流程场景，设计相应的SQL语句，并验证结果，如何通过触发器来实现订单管理的复制，即创建订单管理的一张镜像表。 6）简述下列问题的解决方案，如果有对应的SQL语句，需要设计相应的SQL语句，并验证结果。 a) 当订单表中数据过多时的处理策略 b) 对数据库系统的备份和恢复策略报告内容：报告应由6部分组成，每部分对应与上述一个任务，并附有章节目录。在每一部分需要简述本部分的需求，具体操作流程，以及流程中操作对应的SQL语句，并验证结果（模拟数据，结果截图），以及其它，如schema关系图等有利于方案说明的信息。如果是2人一组，需要写清楚每个人的分工情况。

分布式数据库实验报告

南华大学计算机科学与技术学院实验报告（2011 ~2012 学年度第一学期）课程名称软件设计模式实验名称设计模式UML建模姓名肖喜武学号20094350225 专业软件工程班级本09软件02班地点8-212 教师余颖

一、实验目的（1）学会如何根据站点的特点对数据库进行分片（2）学会如何实验amoeba软件对数据库实现分片二、实验内容 ?某个公司有三个计算机站点，站点B和站点C分别属于部门2和部门3现在希望在站点B和C上分别频繁访问EMPLOYEE和PROJECT表中有关工作在该部门的雇员和该部门管辖的项目信息。 ?雇员信息主要是指EMPLOYEE表的NAME,ESSN,SALARY和SUPERSSN属性。 ?站点A供公司总部（部门1）使用，经常存取为保险目的而记录的DEPENDENT信息外，还定期地存取所有雇员和项目的信息。请根据这些要求，对该公司关系数据库中的关系进行分片和分布 EMPLOYEE FNAME MINIT LNAME ESSN BDATE ADDRESS SEX SALARY SUPRESSN DNO DEPARTEMNT DNAME DNO MGRSSN MGRSTARTDA TE DEPT_LOCATION DNO DLOCA TION PROJECT PNAME PNUMER PLOCATION DNO WORKS_ON ESSN PNO HOURS DEPENDENT ESSN DEPENDENT SEX BDATE RELATIONSHIP 三、实验步骤（1）理论分析先根据DEPARTMENT表的主码DNO的值进行水平分片，然后基于外码部门号（DNO）将导出的片段应用到关系EMPLOYEE、PROJECT和DEPPTLOCATIONS上，再在刚才得到的EMPLOYEE片段上进行垂直分片，得到只含熟悉你给｛NAME,ESSN,SALARY,SUPERSSN,DNO｝的片段。图2.13给出了EMPD2和EMPD3的混合分片，它包括了分别满足条件DNO=2和DNO=3 的EMPLOYEE元组。类似地，PROJECT、DEPARTMENT和DEPT_LOCATIONS 都按部门编号进行水平分片，这些片段根据其相应的部门号分别存储在站点B 和部门C上，如图所示: EMPD5 FNAME MINIT LNAME ESSN SALARY SUPERSSN DNO John B Smith 123456789 30000 333445555 2 Franklin T Wong 333445555 40000 888665555 2 Ramesh K Narayan 666884444 38000 333445555 2 Joyce A English 453453453 25000 333445555 2

项目管理-项目需求分析与数据库设计

第3章项目需求分析与数据库设计 3.1 项目开发背景移动数据库是移动计算环境中的分布式数据库，移动数据库的应用大都嵌入到诸如掌上电脑、PDA、嵌入式设备等移动设备中，故移动数据库有时也称为嵌入式移动数据库。目前绝大多数行业中数据存储与管理都需要随时随地进行，如果将数据存放在中心服务器数据库中，不便于各项数据操作，这时可以将中心服务器中数据库的部分数据，在联网状态下下载和保存到移动数据库中。这样很多的功能实现就可以在离线情况下直接在移动设备端实施完成，同时大幅度减少了中心服务器的负荷和压力。另外在设备端中对移动数据库的各项数据改变，也可以在网络连通时再传回到服务器上，以便保持服务器端与设备端数据的同步。根据物流配送行业的特点，目前很多公司从客户商品购买到货物发送到客户手中这一系列业务流程都采用基于嵌入式设备的移动解决方案。工作人员在开始一天的工作时，可以直接通过手持设备查看当天要发送的所有货物信息，例如货物的收件人、收件地址和联系方式，并且可以给出一个最佳的投递路线。除此之外，当货物送达后，客户还可以直接在手持设备上进行电子签名以确认货物的送达，而后工作人员就可以将客户签名和货物送达信息直接通过无线网络传递给中心服务器，避免了一系列的“纸上操作”过程，大大加快了工作效率。随着3G时代的到来，嵌入式移动数据库的应用会越来越广，利用嵌入式移动设备，当无线网络畅通时，可以利用无线网络获取所需的信息，并将这些重要信息存放到移动数据库中，这样既可以减少中心服务器的负载，又可以随时随地取得资料。当无线网络再次畅通时，我们又可以将移动数据库中的数据改变回传至中心数据库服务器。中心服务器数据库中如果存在新的数据信息，移动数据库也会自动加载这些新信息，确保了移动数据库和中心服务器数据库之间的数据同步。 3.2 项目的需求分析设计 3.2.1 项目业务需求描述嵌入式软件开发公司对各地物流运输公司进行调研之后，整理出将要实现的移动物流配送系统业务功能，移动物流配送系统面向三类用户：客户服务人员、库房管理人员（包括装车人员）、货物运输人员。（1）客户服务人员可以利用手持移动设备为客户购买所需商品，建立新的订单，并将新的客户订单信息发往商品所在的物流公司中央数据库服务器。（2）库房管理人员可以利用手持设备获得中央数据库中有关客户订单的信息，确认客户

分布式数据库设计报告

目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)

成品车间分布式数据库设计 1案例背景随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。需求分析成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。

湖南大学分布式数据库大作业

分布式数据库课程设计题目基于MongoDB的QQ空间模拟实现学生姓名刘家宇学生学号20110801126 专业班级计科一班指导老师王永恒完成日期 2015年1月15日

一、设计目的 QQ空间是现在大家经常使用的社交平台。在QQ空间上可以自己发表说说，查看其他人的说说，也可以给其他人的留言板上留言。这些功能都丰富了我们的社交生活，因此本次用JAVA连接Mongodb来实现一个简单的QQ空间模拟实现。二、编写环境 Eclipse+Mongodb 三、环境配置首先要运行MongoDB服务器，然后通过在eclipse里添加MongoDB的jar包来获取关于MongoDB的java方法，然后用这些方法来启动和操作MongoDB服务器。在MongoDB官网“https://www.wendangku.net/doc/044813656.html,/downloads”下载MongoDB服务器应用包，将里面的exe文件放到一个自己设置的MongoDB文件夹中，如“F： \MongoDB” 打开CMD，在刚刚的创建文件夹的目录下，输入指令 “mongod–dbpath “F:\MongoDB\data””如下图所示MongoDB服务器连接设置成功：

四、设计实现 1、数据库设计 Mongo数据库的设计创建一个名为：soial的Mongo数据库，然后创建一些数据集合 ①用户数据集合（userInfo）：含有用户名(name)、用户密码(pwd)、用户地址(address)、用户出生年月日(year、month、day)、用户证件号(id)和是否处于登陆状态(status)这些属性 ②个人好友数据集合(userFriend)：含有好友名(friend)和个人用户名(name)属性。 ③留言板数据集合（userMassage）：含有留言内容(massage)、留言人名(recipient)和对谁留言(sender)的属性 ④说说数据集合(userSaySay)：说说内容(massage)和个人用户名(name)属性。等等

分布式数据库系统(DDBS)概述.

分布式数据库系统(DDBS概述一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度

数据库大作业

华南理工大学数据库原理与设计大作业报告专业：计算机科学与技术班级： 2015春学号： 20 学生姓名：陈亮完成时间：

目录目录 (2) 1、概述 (4) 2、需求分析 (6) 零售前台（POS）管理系统 (6) 后台管理系统 (7) 数据需求 (7) 3、数据库逻辑设计 (9) 概念结构设计 (9) 4、软件功能设计 (13) 逻辑结构设计 (13) 物理结构设计 (15) 完整性设计 (20) 安全性设计 (22) 5、界面设计 (24) 系统功能结构图 (24) 模块设计与实现（部分界面） (24) 6、结束语 (31)

7、参考文献 (33)

1、概述超市管理信息系统是针对超级市场的销售而开发的。应用超市管理信息系统能够转变超市的工作方式，有效提高销售速度和服务水平，提高客户对超市的信任度和满意度，改善客户关系。运用超市管理信息系统，在销售商品时实行出口一次性付款，可以实现超市内部现代化管理，能够准确把握每一种商品的销售动态，防止商品断档或过量储备，商品开发方向、进货的适时化都可通过超市管理信息系统来完成。超市管理信息系统将手工编制好的销售账目或根据原始超市销售记录直接在系统内制作超市销售信息，同时可对输入的超市销售信息进行修改、查询等操作。这种集约化的销售管理模式既便于对超市销售信息的收集、整理和加工，又便于操作员的需求信息在最短的时间内得到反馈，同时超市管理信息系统可自动分析各种商品销售变化规律，商品销售结构、居民消费变化等，从而为合理进货、经营、加工、库存、销售等提供科学的决策依据。超市管理信息系统充分运用计算机管理信息技术，建立数据库，对超市的进销存过程进行详细分析，实现了对超市的进货、销售和库存的科学管理。

分布式数据库环境下的数据安全策略研究报告

题目分布式数据库环境下的数据安全策略研究

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，随着云计算技术的发展，分布式数据库结合分布式文件系统作为底层存储构架的应用越来越广泛。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不安全因素为出发点，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X措施。关键词：分布式数据库,不安全因素，安全策略

Abstract Distributed database is a system which bines with the network system. With the development of cloud puting, distributed database which bines with distributed file system has been widely applied as the underlying storage architecture. However, at the present, there are still some insecurity in the distributed database system. This paper starts with the insecurity of the distributed database, analyzes the existence of the insecure factors，and then put forward some appropriate preventive measures. Keywords：distributed databases system, insecurefactors，security policy

分布式数据库大作业

分布式数据库大作业 Hadoop MapReduce云计算模型研究学院: 软件学院专业: 软件工程 2014年01月02日大连理工大学 Hadoop MapReduce云计算模型研究 1.引言 Hadoop[1]就是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算与存储。简单地说来,Hadoop就是一个可以更容易开发与运行处理大规模数据的软件平台。其包括两个部分:HDFS[2]与MapReduce[3]。 DFS即HadoopDistributed(Hadoop分布式文件系统),HDFS具有高容错性,并且可以被部署在低价的硬件设备之上。HDFS很适合那些有大数据集的应用,并且提供了对数据读写的高吞吐率。HDFS就是一个master/slave的结构,就通常的部署

来说,在master上只运行一个Namenode,而在每一个slave上运行一个Datanode。HDFS支持传统的层次文件组织结构,同现有的一些文件系统在操作上很类似,比如您可以创建与删除一个文件,把一个文件从一个目录移到另一个目录,重命名等等操作。Namenode管理着整个分布式文件系统,对文件系统的操作(如建立、删除文件与文件夹)都就是通过Namenode来控制[4]。 MapReduce就是由Google提出的一种并行分布式编程模型[5-7]。用以进行大数据量的计算。对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就就是并行计算。至少现阶段而言,对许多开发人员来说,并行计算还就是一个比较遥远的东西。MapReduce就就是一种简化并行计算的编程模型,它让那些没有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用。MapReduce的名字源于这个模型中的两项核心操作:Map与Reduce。也许熟悉FunctionalProgramming(函数式编程)的人见到这两个词会倍感亲切。简单的说来,Map就是把一组数据一对一的映射为另外的一组数据,其映射的规则由一个函数来指定,比如对[1,2,3,4]进行乘2的映射就变成了[2,4,6,8]。Reduce就是对一组数据进行归约,这个归约的规则由一个函数指定,比如对[1,2,3,4]进行求与的归约得到结果就是10,而对它进行求积的归约结果就是24。 2.MapReduce的基本原理 MapReduce就是云计算的核心技术之一,它为并行系统的数据处理提供了一个简单、优雅的解决方案。其主要目的就是为了大型集群的系统能在大数据集上进行并行工作,并用于大规模数据的并行运算。 Divide and Conquer”就是Mapreduce的核心思想[8]。面对一个规模庞大的问题,要处理就是以TB计的数据,Mapreduce采用“输入”------“分解”------“解决”------“聚合”------“输出结果”的基本过程。在MapRedcue 模型中用户只须指定一个map函数来处理一个输入的key/value对,产生中间结果key/value对集,再通过一个由用户指定的reduce函数来处理中间结果中具有相同key值的value。适合用MapReduce 来处理的数据集(或任务)有一个基本要求: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一