分布式数据库的查询优化算法研究_
再执行局部数据的查询语句Q2，返回局部查询结果Q2’，最后对局部查询结果Q1’和Q2’根据公共连接属性no进行自然连接操作，连接结果就是最终的全局查询结果。
假设student_1表和student_2表分别有1000条记录，student_1表中满足age>25的记录有100条，则中间查询结果的数据记录有100＋100＝200条。由此可见，经过查询优化后，中间查询结果的数据记录大大减少了，下面就分布式数据库的查询优化技术进行详细的介绍。
3.3 查询优化算法
3.3.1 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使用启发式优化方法对关系代数表达式进行优化。
在关系代数表达式中，最花费时间和空间的运算是笛卡儿积和连接操作，为此，引出三条启发式规则，用于对表达式进行转换，以减少中间关系的大小[1]。
①尽可能早地执行选择操作；
②尽可能早地执行投影操作；
③避免直接做笛卡儿积，把笛卡儿积操作之前和之后的一连串选择和投影合并起来一起做。
基于关系代数等价变换规则的优化算法的基本思想是：
把查询问题转变为关系代数表达式，分析得到的查询语法树，按等价变换规则优化（与集中式数据库的等价变换规则类似，这里不再详述）。算法首先利用关系代数等价变换规则，把查询树中的连接和合并操作尽可能上提，选择和投影操作尽可能下移到片段的定义处。然后判断是水平分片还是垂直分片，若为水平分片，则把分片条件与选择条件进行比较，去掉存在矛盾的片段，如果只剩下一个片段，就可以去掉一个并操作。若为垂直分片，则把片段的属性集与投影操作所涉及的属性集进行比较，去掉无关的所有片段。如果只剩下一个垂直片段，就可以去掉一个连接操作，从而达到优化查询的目的。
以全局数据模式中的学生表student(no,name,age,sex,class,grade)为例，先对学生表student进行垂直分片，使其分为student_1(no,name,age,sex)和
student_2(no,name,class,grade)两个数据模式，
再对student_1(no,name,age,sex)进行水平分片，使其分为student_11(sex=’m’)和student_12(sex=’f’)两个数据模式，最终形成student_11(sex=’m’)、student_12、student_2三个局部数据模式。
现在要查询性别为男性并且成绩在90分以上的所有学生的姓名，查询的SQL 语句为：
select name
from student
where sex=’m’ and grade>=90
其关系代数表达式为：
''90(())name sex m grade student πσ=∩>=
关系代数表达式的查询树如图3.2所示： πσname
''90
sex m grade =∩>=student
图3.2 关系代数表达式的查询树
对应片段上的查询树如图3.3所示： π∞ππno,name
no σσ''
sex m =90g r a d e >=∪
student_11student_12student_2student_1.no=student_2.no name
图3.3 对应的片段上的查询树
由图 3.3可以看出student_12的分片条件与查询选择条件矛盾，故去掉student_12片段，也就去掉了一个合并操作，同时还去掉了一个对student_11片段的一个选择操作，从而达到了优化的目的。
优化后的查询树如图3.4所示。 π∞ππno,name no
σ90g r a d e >=student_11
student_2student_1.no=student_2.no
name
图3.4 优化后的查询树
3.3.2 基于直接连接操作的优化算法
这是一种完全在连接的基础上考虑查询处理的策略。例如，对于一个涉及到存储在不同场地的三个关系进行连接的查询，首先把一个关系传送给第二个关系所在地，然后进行连接运算；再把运算结果传送到第三个关系所在地，计算它们的连接并产生查询结果。
假设关系R 在站点1，关系S 在站点2，在站点2需要获得R ∞S 的结果。如果在站点2直接计算R ∞S 的值，那么需要先把关系R 从站点1传输到站点2，其执行示意图如图3.5所示。
图3.5 基于连接的执行示例
3.3.3 基于半连接操作的优化算法
基于半连接操作的优化算法的思想：
数据在网络中传输时，以整个关系（也可以是片段）传输，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本原理就是采用半连接操作，在网络中尽量只传输参与连接的数据
[1]。
可以采用半连接方法计算连接操作的值。设R 和S 的公共属性为a ，方法如下：
R ∞S ＝(R ∞()a S π)∞S
=(R ∝S)∞S
等式右边的式子称为半连接程序。其执行示意图如图3.6所示。
图3.6 基于半连接的执行示例
下面讨论这个半连接程序的操作过程和传输代价。其传输代价用T=X C C 10+估算。
第①步：在站点2计算关系S 在属性a 上的投影()a S π。
第②步：把()a S π的结果从站点2传到站点1，其传输代价为：
C 0+C 1*size(a)*val(a[S])
其中size(a)表示属性a 的长度，val(a[S])表示关系S 中属性a 的个数。
第③步：在站点1计算半连接，设其结果为R ’，则R ’＝R ∝S 。实际上，这
个操作是执行R ∞()a S π。
第④步：把R ’从站点1传到站点2，其传输代价为：
C 0+ C 1*size(R)*card(R ’)
其中size(R)是R 中元组的长度，card(R ’)是R ’的元组数。
第⑤步：在站点2执行连接操作R ’∞S 。
显然，步骤①、③、⑤无需传输费用，所以执行这样一个半连接程序，总的传输代价为：
T 半＝C 0+C 1*Size(a)*val(a[S])+ C 0+ C 1*Size(R)*card(R ’)
=2*C 0+ C 1 (Size(a)*val(a[S])+ Size(R)*card(R ’))
半连接运算不具有对称性，即没有交换性。因此另一个等价的半连接程序 (S ∝R)∞R ，可能具有不同的传输代价。通过对它们代价进行比较，就可以确定R 和S 的最优半连接程序。
假设站点1有一职工关系：
emp(eno,ename,…)
其属性为职工编号(6字节)、姓名(10字节)、…。假设每个记录是100字节，关系中有10000个记录，那么关系的大小为100*10000＝1000000字节。
在站点2有一部门关系：
dept(dno,dname,…,eno)
其属性为部门编号(4字节)、名称(10字节)、…、和部门经理的职工编号(6字节)。假设每个记录是35字节，关系中有100个记录，那么关系的大小为35*100＝3500字节。
现在考虑用户在站点2上有一个查询：检索每一部门的名称和部门经理的姓名。假设每个部门都有一个经理，那么查询结果将包含100个记录，并且每个记录为20字节。用半连接方法的步骤如下：
① 在站点2，把dept 关系中的eno 值传输到站点1，即传输F=()eno dept π的值，它的大小为6*100=600字节。
② 在站点1，对被传输过来的F 和emp 关系做连接，然后把要求的属性值从连接结果传输到站点2上。也就是传输R=,()eno ename emp F π∞，它的大小为16*100＝1600字节。
③ 在站点2，通过被传输来的R 和dept 关系做连接来执行查询，然后在站点2上将结果呈现给用户。
这个半连接方法中的传输量为600+1600＝2200字节。在第②步中限制emp 的属性和元组传输到站点2，只传输那些在第③步中实际要与dept 元组做连接的属性和元组。此时emp 关系的10000个元组中只有100个元组才传过去。
如果不采用半连接程序法，而直接采用连接法，如图3.5所示，那么需要把其中一个关系从一个站点传到另一个站点。例如在站点2执行连接操作，相应传输代价为：
T 连=C 0+C 1*size(R)*card(R)
其中size(R)和card(R)分别为关系R 中元组的长度和元组的个数。
在一般情况下，card(R)>>card(R ’)是成立的，即T 半<< T 连成立，因此半连接程序法的传输代价较小，采用半连接程序执行连接操作是合适的。
对于复杂的连接查询，即多关系的连接，则可能存在多种半连接方案，而其中总有一个方案最佳。
采用半连接算法优化连接查询的步骤如下：
① 计算每种可用的半连接方案的代价，并从中选择一个最近方案；
② 计算采用连接方案的代价；
③ 比较两种方案，确定最优方案。
3.3.4 SDD_1算法
由美国计算机公司1978年研制的SDD_1是分布式数据库管理系统的第一个样机，该系统采用的分布式查询方法是多关系半连接算法。
在介绍SDD_1算法前，首先介绍选择因子及半连接的收益分析有关概念。 定义1 设R 、S 是两个关系，R 和S 半连接选择因子记为：
SF sj (R ∝S)=card(()a S π)/card(S) [3]
其中card(()a S π)是关系S 在关系R 和S 的公共属性a 上投影所包含的不同元组的个数，card(S)是关系S 的元组个数。
定义2 半连接代价公式记为：
cost(R ∝S)=size(()a S π)
=card(()a S π)*length(a) [3]
其中length(a)是属性a定义的长度（字节数）；
半连接效益公式记为：
benefit(R∝S)=(1－SF sj(R∝S))*size(R) [3]
其中size(R)表示关系R的大小（字节数）；
有益半连接：benefit(R∝S)－cost(R∝S)>0的半连接；
最有益半连接：多个半连接中，benefit(R∝S)－cost(R∝S)结果最大的半连接。
SDD_1查询优化算法大致思想是通过反复的获得有益半连接运算，减少每个站点上用于连接运算的数据，然后将所有站点的数据汇集到数据量最大的站点做最后装配。处理过程主要包括三个步骤：
⑴初始化：从全部关系中的半连接中生成有益的半连接集合；
⑵选择有益的半连接：从有益的半连接集合中找出最有益的半连接，将其添加到执行策略中，并相应地修改被影响关系的统计值(选择因子，关系的大小等)；
⑶选择组装场地：重复第一步，直到所有有益的半连接加入到执行策略中，关系经上面步骤缩减后，选择存储数据量最大的站点为组装场地；
为了便于说明和分析SDD_1算法，下面特举例说明。如图3.7和表3.1及3.2所示。
站点1站点2站点3
图3.7 SDD_1算法示例
表3.1
关系基数元组大小关系大小
R130 50 1500
R2100 30 3000
R3500 40 2000
表3.2
属性选择因子代价
R1.a 0.3 36
R2.a 0.8 320
R2.b 1.0 400
R3.b 0.4 80
设有益半连接运算存储在BS表中，执行策略存储在ES表中。
第一轮循环：
ES表(Execution Strategy)：
空（NULL）
BS表(Benifial Semi_join)：
SJ1：R2∝R1.
benefit(R2∝R1)=(1-SF sj(R2∝R1))*size(R2)
=(1-0.3)*3000
=2100
cost(R2∝R1)=36
SJ2：R2∝R3.
benefit(R2∝R3)= (1-SF sj(R2∝R3))*size(R2)
=(1-0.4)*3000
=1800
cost(R2∝R3)=80
以下两个半连接不在BS表中
SJ3：R1∝R2.
benefit(R1∝R2)= (1-SF sj(R1∝R2))*size(R1)
=(1-0.8)*1500
=300
cost(R1∝R2)=320
SJ4：R3∝R2
benefit(R3∝R2)= (1-SF sj(R3∝R2))*size(R3)
=(1-1.0)*2000
=0
cost(R3∝R2)=400
第一轮循环中选择最有益半连接SJ1，将其从BS表中删除，加入ES表。调整统计数据，R2的有关数据如基数、关系大小、选择因子和代价得到调整。设R2’＝R2∝R1，调整后的数据如表3.3和表3.4所示。
表3.3
关系基数元组大小关系大小
R130 50 1500
R2’30 30 900
R3500 40 2000
表3.4
属性选择因子代价
R1.a 0.3 36
R2’.a 0.24 96
R2’.b 1.0 400
R3.b 0.4 80
R2的基数变为100*0.3=30；
R2的关系大小变为3000*0.3=900；
R2.a的半连接选择因子变为0.8*0.3=0.24；
R2.a的半连接代价变为320*0.3=96。
在第二轮中，要更新BS表。
第二轮循环：
ES表：
SJ1：R2∝R1
BS表：
SJ2：R2’∝R3
benefit(R2’∝R3)= (1-SF sj(R2’∝R3))*size(R2’)
=(1-0.4)*900
=540
cost(R2’∝R3)=80
SJ3：R1∝R2’
benefit(R1∝R2’)=( 1-SF sj(R1∝R2’))*size(R1)
=(1-0.24)*1500
=1140
cost(R1∝R2’)=96
第二轮循环中选择最有益半连接SJ3，将其从BS表中删除，加入ES表中。调整统计数据，R1的有关数据如基数、关系大小、选择因子和代价得到调整。设
R1’＝R1∝R2’，调整后的数据如表3.5和表3.6所示。
表5
关系基数元组大小关系大小
R1’7.2 50 360
R2’30 30 900
R3500 40 2000
表6
属性选择因子代价
R1’.a 0.072 8.64
R2’.a 0.24 96
R2’.b 1.0 400
R3.b 0.4 80
R1的基数变为30*0.24=7.2；
R1的关系大小变为1500*0.24=360；
R1.a的半连接选择因子变为0.3*0.24=0.072；
R1.a的半连接代价变为36*0.24=8.64。
第三轮循环中，BS表中只剩下SJ2，将其从BS表中删除，加入ES表。调整统计数据，R2的有关数据如基数、关系大小、选择因子和代价得到调整。设R2’ ’＝R2’∝R3，调整后的数据如表3.7和表3.8所示。
表7
关系基数元组大小关系大小
R1’7.2 50 360
R2’ ’12 30 360
R3500 40 2000
表8
属性选择因子代价
R1’.a 0.072 8.64
R2’’.a 0.24 96
R2’’.b 0.4 160
R3.b 0.4 80
R2的基数变为30*0.4=12；
R2的大小变为900*0.4=360；
R2的半连接选择因子变为1.0*0.4=04；
R2的半连接代价变为400*0.4=160。
最后ES表为：
SJ1：R2’＝R2∝R1
SJ3：R1’＝R1∝R2’
SJ2：R2’’＝R2’∝R3
最后统计站点1上数据大小为360，站点2上数据大小为360，站点3上数据大小为2000，将剩下数据都传输到站点3进行装配。
计算总传输代价为：36+96+80+360+360=932；
若直接将站点1、站点2的数据发到站点3，则总传输代价为：1500+3000=4500。
明显可以看出，通过半连接进行查询的优化处理，减少了通信代价。
SDD_1算法选择优化后存储数据量最大的站点为组装站点，这样可以使整个网络上的传输量保持最小。
3.3.5 基于查询图的贪婪算法
基于查询图的贪婪算法的主要思想是减少不同站点间连接运算的中间结果，因为中间结果的大小近似的反应了通信代价的大小，该算法充分利用了统计信息和查询图本身所包含的语义信息。以下通过一个例子对该算法做扼要介绍。
10
10
10
图3.8 基于查询图的贪婪算法示例
图3.8中，圆圈内的数字表示站点号，圆圈外的数字表示该站点的数据大小，直线上的数字表示该直线所连接的两个站点的选择因子。选择因子记为：SF j(R∞S)=card(R∞S) /( card(R)* card(S)) [3]
贪婪算法首先找出中间结果最小的连接运算。该图中，站点1和站点2做连接运算产生的中间结果最小，为10*10*0.2=20。将图3.8中的站点1和站点2进行合并，变为图3.9。
20
图3.9 站点1和站点2合并后的查询图
图3.9中，站点3和站点4做连接运算的中间结果最小，为10*10*0.3＝30。将图3.9中的站点3和站点4进行合并，变为图3.10。
20 301∞2 3∞4
图3.10 站点3和站点4合并后的查询图
将图3.10中的12和34进行合并就可以得出连接策略了，其中间结果大小为20+30+20*30*0.06=86。
连接策略可以通过图3.11所示的二叉树表示。即(1∞2)∞(3∞4)
∞0.06
∞∞
0.20.3
1234
图3.11 基于查询图的贪婪算法的连接策略图
需要说明以下几点：
⑴当两个站点合并引起两条线段合并时，新的选择因子取原来两个选择因
子的乘积为近似值。这是基于以下理论：对于两个不相关的谓词P1、P2，P1∩P2的选择因子为：
Selectivity(P1∩P2)= Selectivity(P1)* Selectivity(P2) [3]
⑵该算法没有提及中间结果如何存放，没有使用半连接来减少通信代价。
⑶该算法求得的解不一定是最优的。在图3.8示例中，最优的解应当为(1∞3)∞(2∞4)，其中间结果为25+24+36=85。
第四章 基于多关系半连接的查询优化算法
4.1 算法理论基础
在介绍基于多关系半连接的查询优化算法前，首先给出以下定义、定理及性质。
定义1 对于关系R ，本文定义：
T(R)：表示关系R 中的记录数；T s (R)表示对T(R)的一个代价估算值；
V(R ，a)：表示关系R 中属性a 不同值的个数；V s (R ，a)表示对V(R ，a)的一个代价估算值；
()a R π：表示关系R 中属性a 上不同值组成的集合；则T(()a R π)=V(R ，a)； 下面给出两个关系在单个属性上进行半连接及连接的定义。
定义2 设关系R 的属性a 及关系S 的属性b 是公共属性，并在这个公共属性上进行连接，
定义R 半连接S 为：
R ∝S ＝R ∞(()b S π)
定义S 半连接R 为：
S ∝R ＝S ∞(()a R π)
R 及S 进行连接可表示为：
R ∞S ＝(S ∝R)∞R = (R ∝S)∞S
R 及S 进行连接的代价估算可表示为：
T s (R ∞S)=T(R)*T(S)/max[V(R,a),V(S,b)] (1)
半连接R ∝S 的代价估算可表示为：
T s (R ∝S)＝T(R)*V(S,b)/
max[V(R,a),V(S,b)] (2) 对R 进行某一运算Op 后，V s (Op(R),c)的计算公式为：
V s (Op(R),c)=min[V(R,c),T s (Op(R))] (3)
性质1 设关系R 的属性a 及关系S 的属性b 是公共属性，并在这个公共属性上进行R ∝S ，
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
分布式数据库系统及其一致性方法研究
２００７年第２４卷第１０期微电子学与计算机 １引言 分布式数据库系统在系统结构上的真正含义是指物理上分布、逻辑上集中的分布式数据库结构。数据在物理上分布后，由系统统一管理，用户看到的似乎不是一个分布式数据库，而是一个数据模式为全局数据模式的集中式数据库［１￣５］。 分布式数据库系统包括两个重要组成部分：分布式数据库和分布式数据库管理系统。分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性，使用户看到的系统如同一个集中式系统。分布式数据库系统分为三类：同构同质型ＤＤＢＳ、同构异质型ＤＤＢＳ和异构ＤＤＢＳ。同构同质型ＤＤＢＳ是指各个场地都采用同一类型的数据模型，并且是同一型号数据库管理系统；同构异质型ＤＤＢＳ是指各个场地都采用同一类型的数据模型，但是数据库管理系统是不同型号的；异构型ＤＤＢＳ是指各个场地的数据模型是不同的类型。 分布式结构是相对于集中式结构而言的。从数据处理的角度来说，典型的集中式结构是数据集中存放和处理，用户通过远程终端或通过网络连接来共享集中存放的数据。分布式结构则是将数据及其处理分散在不同场地，各场地各自管理一部分数据，同时又通过网络系统相互连接。各场地的用户除可以访问和处理本地数据外，也可以访问和处理别的场地的数据。分布式数据库是典型的分布式结构。它包括对数据的分布存储和对事务的分布处理。设计一个分布式数据库系统会遇到许多集中式数据库设计中所没有的问题，一致性是其中必须认真对待和解决的主要问题。 ２ＤＤＢＳ的体系结构 ２．１综合型体系结构 综合型体系结构是指在综合权衡用户需求之后，设计出分布的数据库，然后再设计出一个完整的ＤＢＭＳ，把ＤＢＭＳ的功能按照一定的决策分散配置在一个分布的环境中。每个结点的ＤＢＭＳ均熟知整个网络的情况，也了解其它结点的情况。从整体上，各结点组成一个完整的系统，它们之间是靠进程通讯的手段来维持互访连接，如图１所示。２．２联合型体系结构 联合型体系结构是指每个结点上先有ＤＢＭＳ，以此为基础，再建立分布式环境以实现互访连接。若各个结点的局部ＤＢＭＳ支持同一种数据模式和 分布式数据库系统及其一致性方法研究 刘萍芬，马瑞芳，王军 （西安交通大学电信学院，陕西西安７１００４９） 摘要：分布式数据库系统是数据库领域中的一个主要研究方向，数据一致性维护是分布式数据库系统中的一个非常关键的技术问题。在分析分布式数据库系统体系结构的基础上，讨论了两种一致性方法：两阶段提交和复制服务器，并提出一种具有复制服务器的分布式数据库系统的结构框架，它具有有效性和实用性。 关键词：分布式数据库系统；一致性；两阶段提交；复制服务器 中图分类号：ＴＰ３１文献标识码：Ａ文章编号：１０００－７１８０（２００７）１０－０１３７－０３ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤａｔａｂａｓｅＳｙｓｔｅｍａｎｄＤａｔａＣｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ＬＩＵＰｉｎｇ－ｆｅｎ，ＭＡＲｕｉ－ｆａｎｇ，ＷＡＮＧＪｕｎ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｔｉｎｇ，Ｘｉ′ａｎＪｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ７１００４９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍｉｓａｍａｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｄａｔａｂａｓｅｆｉｅｌｄ．Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｔｈｅｄａｔａｃｏｎｓｉｓ－ｔｅｎｃｙｉｓａｃｒｉｔｉｃａｌｔｅｃｈｎｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇｄａｔａｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙｂａｓｅｄｏｎａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈａｒｅ２ＰＣａｎｄｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖ－ｅｒ．Ｔｈｅｎｔｈｅｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｗｈｉｃｈｈａｖｅｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ａｎｄｉｔｉｓｅｆｆｅｃ－ｔｉｖｅａｎｄａｐｐｌｉｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｄａｔａｂａｓｅｓｙｓｔｅｍ；ｄａｔａｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ；２ＰＣ；ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒｖｅｒ 收稿日期：２００６－１０－２７ １３７
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。
数据库的查询优化方法分析-2019年精选文档
数据库的查询优化方法分析 i=r 随着计算机应用的深入 ,计算机技术的成熟 , 各种应用软件 的普及,应用数据也随着日常工作而迅速增长 , 作为数据仓库的 数据库的重要性也日益显著。 数据库系统作为管理信息系统的核心 , 各种基于数据库的联 机事务处理以及联机分析处理正慢慢的转变成为计算机应用的 最为重要的部分 ,根据以往大量的应用实例来看 , 在数据库的各 种操作中 ,查询操作所占的比重最大 , 而在查询操作中基于 SELECT 吾句在SQL 语句中又是代价最大的语句。如果在使用中 采用了优秀的查询策略 ,往往可以降低查询的时间 , 提高查询的 效率,由此可见查询优化在数据库中的重要性。本文就数据库查 询优化中的策略进行介绍及探索。 1 基于索引的优化 数据库的优化方法多种多样 , 不同的方法对提高数据库查询 效率也不相同。 索引作为数据库中的重要数据结构 , 它的根本目的就是为 了提高查询的效率。而优化查询的重要方法就是建立索引 因为查询而造成的输入输出开销 , 有效提高数据库数据的查 询速 度, 优化了数据库性能。然而在创建索引时也增加了系统时间和 空间的开销。所以创建索引时应该与实际查询需求相结合 , 这样 才能实现真正的优化查询。 1.1 判断并建立必要的索引 对所要创建的索引进行正确的 判断 ,使所创建的索引对数据库的工作效率提高有所帮助。为了 实现这一点 , 我们应做到以下要求 : 在熟记数据库程序中的相关 适合关系数据库系统的索引 , 这样就可以避免表扫描 , 并减少了 , 建立
SQL语句的前提下，统计出常用且对性能有影响的语句;判断数据库系统中哪些表的哪些字段要建立索引。其次 , 对数据库中操作频繁的表 , 数据流量较大的表 , 经常需要与其他表进行连接的表等，要进行重点关注。这些表上的索引将对 SQL语句的性能产生重要的影响。 1.2对索引使用的一些规则索引的使用在一些大型数据库系统中会经常使用到 , 这样可以有效的提高数据库性能 , 使数据库的访问速度得到提高。但索引的使用要恰倒好处 , 所以我们在使用索引时应遵守使用原则 : 建立索引可以提高数据库的查询速度, 但索引过多 ,不但不能实现优化查询 ,反而会影响到数据库的整体性能。索引作为数据库中实际存在的对象 , 每个索引都要占用一定的物理空间。所以对于索引的建立要考虑到物理空间容量以及所建立索引的必要性和实用性。 1.3合理的索引对SQL语句的意义索引建立之后，还要确保其得到了真正的使用 , 发挥了其应有的作用。首先 , 可以通过 SQL语句查询来确定所建立的索引是否得到了使用，找出没有使用到的索引。分析索引建立但没有使用的原因 , 使其真正发挥作
分布式数据库系统的研究—张晓丽
论文 论文题目：分布式数据库系统的研究 所在单位：太原南瑞继保电力有限公司 姓名：张晓丽 二〇一六年九月 分布式数据库系统的研究 摘要 随着智能终端的快速发展，当今对于数据库的访问请求通过网络高速增长，一些企业关键业务内容的数据平均每秒都要处理几千乃至于上万次的请求，对于企业数据库的响应速度提出了很高的要求。本文介绍了分布式数据库的定义及其特点，阐述分析了分布式数据库系统的关键技术。 关键词：分布式数据库系统；同步技术；加密技术 1分布式数据库系统的定义 计算机网络的发展为用户从网络中获取数据信息提供了便利，由于网络用户的逐年增长，网络信息量越来越大，因此信息查询、流通的效率成为制约网络发展的因素。数据库系统是由数据库和数据管理软件一同构成的一体的管理系统，为当今信息时代网络上海量数据信息的传输、存储、访问以及共享提供了保障。 分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）是一种数据集合，由多个小型计算机系统和相应的配套数据库，以网络的形式实现之间连接构成了统一的数据库。分布式数据库系统是一种能够帮助数据库实现分布处理的系统，能够辅助多台计算机体系的整体结构任务处理。 分布式数据库系统可按其分布组成分为两种类型：一种是物理分布逻辑集中，即逻辑上数据集合属于同一系统，而在物理上这些数据集合分布在多台联网计算机上。此类数据库系统适用于用途单一、专业性强的中小企业或部门；另外一种是逻辑上或是物理上都是分布的，这种分布式数据库系统类型主要用于集成大范围数据库。 2分布式数据库系统的特点 2.1数据分布的透明性 在分布式数据库系统中，数据的独立性是系统的核心，由于分布性的存在使得数据独立性的要求更加复杂，同时也更加丰富。数据的独立性用数据分布的透明性来描述，分布的透明性表现在用户在调用应用程序中的数据库是时，不必具体了解数据存储的物理位置，也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型。增加了数据的重复利用率。 2.2自治性与共享性 每个局部数据库管理系统可以对本地数据库进行独立管理，选择该站点数据是否共享到全局数据库，对于无需进行全局共享的数据，分布式数据库系统会将其保留在分站点中，从而节省数据流量。 在普通用户使用分布式数据库系统时，如需要查询或者修改某一分站点数据，无论该数据位于任何站点，用户可以直接进行查询工作，称作全局共享。即在各个分布数据库站点，能够支持网络上其他站点及用户对于数据库系统的使用，能够提供本地数据库中数据的全局共享。 2.3可靠性 分布式数据库系统具有更高的可靠性和灵活性，与集中式数据库系统相比，分布式数据库系
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究
海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国 海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球 占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记 录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念： 分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。 （1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是 存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。 （2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个 集中的数据库）。 分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机
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。
关系查询处理和查询优化小结
关系查询处理和查询优化小结 一．关系查询优化的概述 1. 查询优化在关系数据库中的重要性及必要性 关系系统的查询优化既是 RDBMS实现的关键技术又是关系系统的优点所在。它减轻了用户选择存取路径的负担。查询优化极大地影响RDBMS的性能。用户只要提出“干什么”，不必指出“怎么干”。查询优化的优点不仅在于用户不必考虑如何最好地表达查询以获得较好的效率，而且在于系统可以比用户程序的“优化’夕做得更好。 2.查询优化的可能性和优点 1)优化器可以从数据字典中获取许多统计信息，而用户程序则难以获得 这些信息 2)如果数据库的物理统计信息改变了，系统可以自动对查询重新优化以 选择相适应的执行计划。在非关系系统中必须重写程序，而重写程序在实际应用中往往是不太可能的。 3)优化器可以考虑数百种不同的执行计划，程序员一般只能考虑有限的 几种可能性。 4)优化器中包括了很多复杂的优化技术，这些优化技术往往只有最好的程序员才能掌握。系统的自动优化相当于使得所有人都拥有这些优化技术；3.查询优化的一般准则 ( l ）选择运算应尽可能先做； ( 2 ）把投影运算和选择运算同时进行； ( 3 ）把投影同其前或其后的双目运算结合起来执行； ( 4 ）把某些选择同在它前面要执行的笛卡儿积结合起来成为一个连接运算；( 5 ）找出公共子表达式； ( 6 ）选取合适的连接算法。 4. 查询优化的一般步骤 ( l）把查询转换成某种内部表示，通常用的内部表示是语法树。
( 2）把语法树转换成标准（优化）形式。即利用优化算法，把原始的语法树转换成优化的形式。 ( 3）选择低层的存取路径。 ( 4）生成查询计划，选择代价最小的。 5.代价模型 一般DBMS采用基于代价的优化算法： 集中式数据库 单用户系统 总代价 = I/O代价 + CPU代价 多用户系统 总代价 = I/O代价 + CPU代价 + 内存代价 分布式数据库 总代价 = I/O代价 + CPU代价[+ 内存代价] + 通信代价 二．关系数据库查询优化方法 1.代数优化 关系代数表达式等价指用相同的关系代替两个表达式中相应的关系所得到的结果是相同的 1）查询树启发式优化，一般规则有 选择运算应尽可能先做(最重要，最根本) 目的：减小中间关系 投影运算和选择运算同时做 目的：避免重复扫描关系 将投影运算与其前面或后面的双目运算结合 目的：减少扫描关系的遍数 在执行连接操作前对关系适当进行预处理 按连接属性排序 在连接属性上建立索引 某些选择运算＋在其前面执行的笛卡尔积 ===> 连接运算 2）查询树的启发式优化—算法 （1）分解选择运算 （2）通过交换选择运算，将其尽可能移到叶端 （3）通过交换投影运算，将其尽可能移到叶端 （4）合并串接的选择和投影，以便能同时执行或在一次扫描中完成 （5）对内结点分组 （6）生成程序
粒子群优化算法及其应用研究【精品文档】(完整版)
摘要 在智能领域，大部分问题都可以归结为优化问题。常用的经典优化算法都对问题有一定的约束条件，如要求优化函数可微等，仿生算法是一种模拟生物智能行为的优化算法，由于其几乎不存在对问题的约束，因此，粒子群优化算法在各种优化问题中得到广泛应用。 本文首先描述了基本粒子群优化算法及其改进算法的基本原理,对比分析粒子群优化算法与其他优化算法的优缺点，并对基本粒子群优化算法参数进行了简要分析。根据分析结果,研究了一种基于量子的粒子群优化算法。在标准测试函数的优化上粒子群优化算法与改进算法进行了比较,实验结果表明改进的算法在优化性能明显要优于其它算法。本文算法应用于支持向量机参数选择的优化问题上也获得了较好的性能。最后,对本文进行了简单的总结和展望。 关键词：粒子群优化算法最小二乘支持向量机参数优化适应度
目录 摘要...................................................................... I 目录....................................................................... II 1.概述. (1) 1.1引言 (1) 1.2研究背景 (1) 1.2.1人工生命计算 (1) 1.2.2 群集智能理论 (2) 1.3算法比较 (2) 1.3.1粒子群算法与遗传算法(GA)比较 (2) 1.3.2粒子群算法与蚁群算法(ACO)比较 (3) 1.4粒子群优化算法的研究现状 (4) 1.4.1理论研究现状 (4) 1.4.2应用研究现状 (5) 1.5粒子群优化算法的应用 (5) 1.5.1神经网络训练 (6) 1.5.2函数优化 (6) 1.5.3其他应用 (6) 1.5.4粒子群优化算法的工程应用概述 (6) 2.粒子群优化算法 (8) 2.1基本粒子群优化算法 (8) 2.1.1基本理论 (8) 2.1.2算法流程 (9) 2.2标准粒子群优化算法 (10) 2.2.1惯性权重 (10) 2.2.2压缩因子 (11) 2.3算法分析 (12) 2.3.1参数分析 (12) 2.3.2粒子群优化算法的特点 (14) 3.粒子群优化算法的改进 (15) 3.1粒子群优化算法存在的问题 (15) 3.2粒子群优化算法的改进分析 (15) 3.3基于量子粒子群优化(QPSO)算法 (17) 3.3.1 QPSO算法的优点 (17) 3.3.2 基于MATLAB的仿真 (18) 3.4 PSO仿真 (19) 3.4.1 标准测试函数 (19) 3.4.2 试验参数设置 (20) 3.5试验结果与分析 (21) 4.粒子群优化算法在支持向量机的参数优化中的应用 (22) 4.1支持向量机 (22) 4.2最小二乘支持向量机原理 (22)
数据库优化查询计划的方法
数据库优化查询计划的方法 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。 在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。 分析问题 许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。
一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化 处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优 化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此所写语句的优劣至关重要。下面重点说明改善查询计划的解决方案。 解决问题 下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。 1．合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如
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:
(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
SQLServer数据查询的优化方法
ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ数据查询的优化方法聂文燕 摘要：SQLServer是一种功能强大的数据库管理系统，许多数据库应用系统都是以它作为后台数据库。本文在分析影响SQLSERVER数据查询效率的因素的基础上，提出了几种优化数据查询的方法。 关键词：SQLServer，数据，查询，优化 一、引言 SQLServer是是由微软公司开发的基于Windows操作系统的关系型数据库管理系统，它是一个全面的、集成的、端到端的数据解决方案，为企业中的用户提供了一个安全、可靠和高效的平台用于企业数据管理和商业智能应用。目前，许多中小型企业的数据库应用系统都是用SQLServer作为后台数据库管理系统设计开发的。设计一个应用系统并不难，但是要想使系统达到最优化的性能并不是一件容易的事。根据多年的实践，由于初期的数据库中表的记录数比较少，性能不会有太大问题，但数据积累到一定程度，达到数百万甚至上千万条，全面扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个著名定律，在数据库应用程序中也同样如此。如果用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟。而且我们知道，目前数据库系统应用中，查询操作占了绝大多数，查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一。 二、影响查询效率的因素 SQLServer处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给SQLServer的查询优化器，查询优化器通过检查索引的存在性、有效性和基于列的统计数据来决定如何处理扫描、检索和连接，并生成若干执行计划，然后通过分析执行开销来评估每个执行计划，从中选出开销最小的执行计划,由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。所以，SQLServer中影响查询效率的因素主要有以下几种：1．没有索引或者没有用到索引。索引是数据库中重要的数据结构，使用索引的目的是避免全表扫描，减少磁盘I/O，以加快查询速度。 2．没有创建计算列导致查询不优化。 3．查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量）。 4．返回了不必要的行和列。 5．查询语句不好，没有优化。其中包括：查询条件中操作符使用是否得当;查询条件中的数据类型是否兼容;对多个表查询时,数据表的次序是否合理;多个选择条件查询时,选择条件的次序是否合理;是否合理安排联接选择运算等。 三、SQLServer数据查询优化方法 3.1建立合适的索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。当根据索引码的值搜索数据时，索引提供了对数据的快速访问。事实上，没有索引,数据库也能根据SELECT语句成功地检索到结果，但随着表变得越来越大，使用“适当”的索引的效果就越来越明显。索引的使用要恰到好处，其使用原则有： (1)对于基本表，不宜建立过多的索引； (2)对于那些查询频度高，实时性要求高的数据一定要建立索引，而对于其他的数据不考虑建立索引； (3)在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引； (4)在频繁进行排序或分组（即进行groupby或orderby操作）的列上建立索引；
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
数据库查询语句优化方法
Select 语句是数据库应用系统中最常用的语句之一，Select 语句设计的好坏直接影响到应用程序的工作性能。在设计Select语句时，应该注意以下几种影响查询效率的情况：1、没有创建索引，或者没有正确地使用索引。这是最有可能影响数据库查询的原因之一。创建索引是优化数据库查询效率的重要手段。 2、存在死锁的情况，从而导致Select语句挂起，无法返回结果集。 3、返回不必要的列，很多程序员喜欢使用Select * from TableName 来查询表可视图中的数据，* 代表表或视图中所有字段，建议用户在使用Select语句时，只返回必要的列。浪费更多的系统资源，从而影响查询效率。 4、在Select语句中使用Where字句，设置查询条件，只返回必要的记录。 5、在Select语句中使用Top 关键字，限制返回的记录数量。 6、如果在Where字句中使用Like谓词进行模糊查询，则要注意通配符的使用方法。 7、慎用Union关键字，因为它会影响查询的效率。 8、慎用Distinct关键字，因为在结果集中返回重复的记录并不会影响查询的效率。相反，过滤掉重复的记录会浪费查询的时间和系统资源。因此，除非必须如此，不要使用Distinct 关键字。 9、如果需要经常对表中的数据进行统计，可以在表中增加一个统计字段，每次表中数据发生变化时，动态更新统计字段。这样，在查询统计结果时，就不需要临时对表中的数据统计计算了。 10、如果需要多次对一个数据量非常大的表中的一部分数据进行查询操作，可以将这部分数据保存到临时表中，然后对临时表进行查询操作。如果需要，可以在临时表上创建索引。 11、在Where字句中，有时使用Between关键字比使用In关键字要快，因为In关键字对其后面的集合中的每个元素进行比较操作。如果必须使用In关键字，则可将频繁使用的值放在集合的前面，从而减少比较的次数。 12、尽量少使用视图，特别是嵌套视图，可以直接从表中获取数据。在开发应用程序时，有时程序员为了方便，设计一个包含很多字段的大视图，无论需要什么数据，都可以通过查询此视图获取到。实际上，最好从表直接获取数据，以避免查询大视图而造成的系统开销。建议使用存储过程代替视图，从而提高执行的效率。 13、如果不需对结果集进行排序，则不要使用Order By字句，因为排序操作会占用系统资源。
分布式数据库研究现状及发展趋势
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。。