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大数据的分布式数据库相关知识

现如今，大数据的发展得到了越来越多人的关注，当然，很多企业也开始关注大数据，通过大数据可以从数据中挖掘出有价值的数据，从而找出隐藏的商机，而大数据的分布式数据库是一个十分重要的内容。我们在这篇文章中就给大家介绍一下关于数据库的相关知识，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解大数据的分布式数据库知识。

其实大数据技术从诞生到现在，已经经历了十几个年头。其实现在很多人对于大数据未来的美好前景与趋势极其向往。而随着用户对大数据理念与技术的不断深入了解，人们已经开始从理论探索转向对场景落地的寻找，让大数据在企业中实现价值，一般来说，从大数据的管理和应用方向集中在两个领域。第一，大数据分析相关，针对海量数据的挖掘、复杂的分析计算；第二，在线数据操作，包括传统交易型操作以及海量数据的实时访问。大数据高并发查询操作。用户根据业务场景以及对数据处理结果的期望选择不同的大数据管理方法。

分析型的大数据管理以Hadoop/Spark技术为主，适用于数据批处理分析挖掘的场景。随着时间推移，Hadoop由于开源生态体系过于庞大且扩张迅速，对于大数据工具选择、实施复杂度以及性价比都比较难以控制。

而目前大数据服务不再依赖单一Hadoop大数据商业平台，必须从满足用户的场景和案例的角度出发。分布式数据库则是在线操作性的大数据管理而诞生的，强调满足大数据在实时高并发请求压力下的交互业务场景。这一领域的“大数据”应用也正在被更多的人接受，又由于

分布式数据库的落地更简单，开发运维上更接近与传统数据管理系统。因此近年来分布式数据库市场也在快速地发展壮大。

其实在业务场景上，大数据技术也是值得我们去讨论的，如果我们从大数据技术的使用方式上来看，这些技术一方面可以按照结构化与非结构化数据类型划分，另一方面也可以按照业务类型，即统计分析与联机操作两种类型。而Hadoop的设计思路是解决超大规模数据场景下的统计分析问题，而分布式数据库则根据细分领域不同，适用于结构化数据的统计分析，以及海量数据的联机操作。当然，Hadoop和分布式数据库最大的差异在于控制数据的颗粒细度不同。Hadoop倾向于对整体数据的操作，比如对全量数据的统计分析；而分布式数据库强调精准控制到数据行，譬如对于某一条记录的查询更改操作。由此可见，Hadoop的业务场景非常适合低并发、大吞吐量、离线为主的数据分析，而分布式数据库适合高并发、在线实时的数据操作。这些差异性在非结构化数据的处理中也非常显著。

我们在这篇文章中简单地给大家介绍了很多有关大数据的分布式数据库相关知识，通过对这些知识的讲述相信大家已经了解了大数据的分布式数据库的具体情况了吧？由此可见，分布式数据库在大数据中是一个重要的部分。

空间数据库期末复习重点总结

一、数据管理的发展阶段 1、人工管理阶段 2、文件系统阶段 3、数据库管理阶段注意了解各阶段的背景和特点二、数据库系统的特点 1、面向全组织的复杂的数据结构 2、数据的冗余度小，易扩充 3、具有较高的数据和程序的独立性：数据独立性数据的物理独立性数据的逻辑独立性三、数据结构模型三要素 1、数据结构 2、数据操作 3、数据的约束性条件四、数据模型反映实体间的关系 1、一对一的联系(1：1) 2、一对多的联系(1：N) 3、多对多的联系(M：N) 五、数据模型：是数据库系统中用于提供信息表示和操作手段的形式构架。数据库结构的基础就是数据模型。数据模型是描述数据(数据结构)、数据之间的联系、数据语义即数据操作，以及一致性(完整性)约束的概念工具的集合。概念数据模型：按用户的观点来对数据和信息建模。ER模型结构数据模型：从计算机实现的观点来对数据建模。层次、网状模型、关系六、数据模型的类型和特点 1、层次模型：优点：结构简单，易于实现缺点：支持的联系种类太少，只支持二元一对多联系数据操纵不方便，子结点的存取只能通过父结点来进行 2、网状模型：优点：能够更为直接的描述世界，结点之间可以有很多联系具有良好的性能，存取效率高缺点：结构比较复杂网状模型的DDL、DML复杂，并且嵌入某一种高级语言，不易掌握，不易使用

3、关系模型：特点：关系模型的概念单一；（定义、运算）关系必须是规范化关系；在关系模型中，用户对数据的检索操作不过是从原来的表中得到一张新的表。优点：简单，表的概念直观，用户易理解。非过程化的数据请求，数据请求可以不指明路径。数据独立性，用户只需提出“做什么”，无须说明“怎么做”。坚实的理论基础。缺点：由于存储路径对用户透明，存储效率往往不如非关系数据模型 4、面向对象模型 5、对象关系模型七、三个模式和二级映像 1、外模式(Sub-Schema)：用户的数据视图。是数据的局部逻辑结构，模式的子集。 2、模式(Schema)：所有用户的公共数据视图。是数据库中全体数据的全局逻辑结构和特性的描述。 3、内模式(Storage Schema)：又称存储模式。数据的物理结构及存储方式。 4、外模式/模式映象：定义某一个外模式和模式之间的对应关系，映象定义通常包含在各外模式中。当模式改变时，修改此映象，使外模式保持不变，从而应用程序可以保持不变，称为逻辑独立性。 5、模式/内模式映象：定义数据逻辑结构与存储结构之间的对应关系。存储结构改变时，修改此映象，使模式保持不变，从而应用程序可以保持不变，称为物理独立性。八、数据视图数据库管理系统的一个主要作用就是隐藏关于数据存储和维护的某些细节，而为用户提供数据在不同层次上的抽象视图，即不同的使用者从不同的角度去观察数据库中的数据所得到的结果—数据抽象。九、规范化 1、几个概念候选码（候选关键字）：如果一个属性（组）能惟一标识元组，且又不含有其余的属性，那么这个属性（组）称为关系的一个候选码(候选关键字)。码（主码、主键、主关键字）：从候选码中选择一个唯一地标识一个元组候选码作为码主属性：任何一个候选码中的属性（字段）非主属性：除了候选码中的属性外码：关系模式R中属性或属性组X并非R的码，但X是另一个关系模式的码，则称X是R的外部码，简称外码。 2、函数依赖（1）设R(U)是一个属性集U上的关系模式，X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称“X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”，记作X→Y。X称为这个函数依赖的决定属性集(Determinant)。Y=f(x)

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。

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

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。

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。

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。

EMC Greenplum分布式数据库简介-v

EMC Greenplum数据库简介 Greenplum 是2002年开始成立研发团队的，核心技术团队成员来自各个顶级数据库公司和大规模并行计算公司的资深软件架构师，例如：Oracle, Teradata, Tandem, Microsoft SQL Server, Informix。 Greenplum数据库软件是业内首创的无共享、大规模并行处理（massively parallel processing (MPP)）的数据库软件产品，它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果：包括无共享/MPP，按列存储数据库，数据库内压缩，MapReduce，永不停机扩容，多级容错等等。该数据库软件被业界认可为扩展能力最大的分析型（OLAP）数据库软件。已有500多家世界级重大客户采用该软件，例如：NYSE,NASDAQ,FINRA,AIG，AMEX,CIA，德意志银行，美国联邦储备委员会，支付宝，NTT-DoCoMo,T-Mobile,Skype，WalMart，中国联通，太平洋保险等。这些客户中大多数Greenplum数据仓库所管理的数据量都超过100TB，其中，全球最大的有6500TB，中国最大的有1000TB。每一天，全球有数亿级的用户在直接、间接用到Greenplum发明的数据库平台。 Greenplum 分布式数据仓库软件特性介绍 Greenplum数据仓库软件是业界首创将大规模并行计算技术，应用到了数据库软件领域。该类技术同样应用在Google搜索引擎的中。

Greenplum数据仓库软件功能：无共享/MPP核心架构 Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上，所以节点存储每张表或表分区的部分行，所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行，并且该架构支持扩展到上万个节点。混合的存储和执行（按列或按行） Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据，每张表或表分区可以由管理员根据应用需要，分别指定存储和压缩方式。基于这个功能，用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的，只需在建表或表分区时指定：这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。

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

分布式数据库系统_复习

一、填空分布式数据库系统按局部数据库管理系统的数据模型分类，可以分为和两类。同构型DDBS 异构型DDBS 分布式数据库系统按全避控制系统类型分类，可以分为、和三类。全局控制集中型DDBS 全局控制分散型DDBS 全局控制可变型DDBS 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，它由和组成。应用数据库描述数据库数据分片的三种基本方法是：、和三类。水平分片垂直分片混合分片《分布式数据库中的数据分布策略有：、、和四层。集中式分割式复制式混合式分布式数据库是多层模式结构，一般划分为、、和四层。全局外层全局概念层局部概念层局部内层一个分布式数据库管理系统一般应包括、、和四个基本功能模块。查询处理模块完整性处理模块调度处理模块可靠性处理模块分布透明性包括、和三个层次。，分片透明性位置透明性局部数据模型透明性分布式数据库系统的创建方法，大致可分为和两种。组合法重构法集中式数据库设计一般包括：需求分析，概念设计，逻辑设计和物理设计四个阶段，分布式数据库设计除了上述四个阶段外，还需增加一些个新的阶段，它位于和之间。分布设计逻辑设计物理设计水平分片的方法可归为和两种。初级分片导出分片 DATAID-D相对于DATAID-1增加了和两个阶段。分布要求分析分布设计》 DATAID-D中的分布设计分成、、和四个阶段。分片设计非冗余分配冗余分配局部模式的重新构造分布式查询优化的准则是。通信费用和响应时间最短在分布式系统中，查询代价QC＝。I/O代价+CPU代价+通信代价

在分布式环境下，查询可分为、和三种类型。局部查询远程查询全局查询分布式查询处理可以分为、、和四层。【查询分解数据本地化全局优化局部优化一个分布式事务通常是由和组成。主事务子事务事务的四个特性是：、、和。原子性一致性隔离性耐久性控制分布式事务所执行的控制模型有：、和。主从模型三角模型层次模型分布式数据库系统中，通信故障可以分为和两种。报文故障网络分割故障事务恢复主要是依靠来实现的。日志 , 并发控制机制可以为和两种类型。悲观并发控制法乐观并发控制法常用的基本封锁算法有：、、和。简单的分布式封锁方法主站点封锁法主副本封锁法快照方法预防死锁的方法有和两种类型。非占先权方法占先权方法检测分布式死锁的三种方法是、和。集中式层次式分布式二、[ 三、简答题分布式数据库系统的特点是什么答：物理分布性：数据不是存放在一个站点上逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别站点自治性：是与多处理机的系统的区别数据分布透明性集中与自治相结合存在适当的数据冗余度事务管理的分布性 / 分布式数据库中数据分片的规则是什么答：（1）完备性原则：必须把全局关系的所有数据映射到各自片段中，绝不允许有属于全局关系的数据却不发球它的任何一个片段。

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/e58862949.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

分布式数据库系统(1)

分布式数据库系统（1）胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！下面是正文一、分布式数据库系统概述 1、概述一分布式数据库（Distributed Database，DDB）是指数据分散存储在计算机网络中的各台计算机上的数据库。分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方；每台计算机中都可能有DBMS （数据库管理系统）的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库；位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的、逻辑上集中、物理上分布的大型数据库系统。 2、概述二分布式数据库，是指利用高速计算机网络，将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想，是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展。传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展。基于关系型的分布式数据库，在保留传统数据库的数据模型和基本特征前提下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。另一方面，随着数据量越来越大，关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点。以NoSQL为代表的、具有高可扩展性、高并发性等优势的非关系型数据库快速发展；一时间市场上出现了大量的key-value（键－值）存储系统、文档型数据库等NoSQL数据库产品。NoSQL类型数据库正日渐成为大数据时代下分布式数据库领域的主力。这种按分布式组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。

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。

数据库期末复习重点

数据库期末重点 1.数据是对客观事物的记录，是数据库中存储的基本对象。 2.数据的概念包括两方面：数据内容和数据形式 3.信息是指数据经过加工处理后所获取的有用知识，或是说人们从数据中所得到的对客观事物的了解。 4.信息的特征：共享性、识别性、转换性、传递性、存储性、时效性。 5.数据处理是指从某些已知的数据出发，推导加工出一些新的数据。 6.数据管理是指对各种形式的数据进行收集、储存、加工和传播的一系列活动的总和。 7.数据管理技术发展的三个阶段：人工管理阶段、文件系统及数据库系统阶段。 8.数据库系统阶段的特点： a)数据结构化。数据结构化是数据库与文件系统的根本区别。 b)较高的数据独立性。用户能以简单的逻辑结构操作数据而无需考虑数据的物理结构。 c)数据共享。在数据库系统中，数据不再仅仅服务于某个程序或用户，而成为若干程序或用户的共享资源，由数据库管理系统统一管理与控制。 d)方便的用户接口。用户可以使用查询语句或终端命令操作数据库，也可以用程序方式操作数据库。 e)较强的数据控制能力。并发控制能力、恢复能力、完整性能力、安全性能力等。 9.数据库系统（DBS，DataBase System）是一个计算机应用系统，由支持数据库运行的硬件、数据库、数据库管理系统、应用软件、数据库管理员和用户组成。 10.数据库是长期存储在计算机存贮介质上，有一定组织形式、可共享的数据集合。 11.数据库管理系统是介于用户和操作系统之间的一层数据管理软件，它为数据库的建立、运行和维护提供了统一的管理和控制。 12.数据库管理系统的作用：DBMS是数据库系统的核心，其功能的强弱是衡量数据库系统性能优劣的主要指标。 13.数据库应用 a)程序是对数据的管理，在几乎所有的事务处理中都用到了数据库技术来管理数据。这样的程序可以称为数据库应用。 14.数据库应用的分类：客户端应用程序和服务端应用程序 15.用户 a) 1.系统分析员 b) 2.数据库设计人员 c) 3.应用程序员 d) 4.终端用户 16.数据库体系结构 a)三级模式：外模式、模式和内模式 b)两个映射：外模式—模式映射、模式—内模式映射 17.为什么DBMS具有较高的独立性（见课本P14） 18.简述DBMS的工作过程（P15） 19.DBMS的主要功能 a)数据库定义功能 b)数据库操作功能 c)数据库控制和管理功能 20.DBMS的特点：一个设计优良的DBMS，应该具有友好的用户界面、比较完备的操作功

分布式数据库系统知识点及习题

第9章分布式数据库系统 9.1 基本内容分析 9.1.1 本章重要概念（1）分布计算的三种形式：处理分布，数据分布，功能分布。（2）C/S系统，工作模式，技术特征，体系结构，两层、三层、多层C/S结构。（3）DDBS的定义、特点、优点、缺点和分类；分布式数据存储的两种形式（分片和分配）。（4）DDB的体系结构：六层模式，分布透明性的三个层次，DDBS的组成，DDBMS的功能和组成。（5）分布式查询处理的查询代价，基于半联接的优化策略，基于联接的优化策略。（6）分布式数据库的并发控制和恢复中出现的问题，以及处理机制。 9.1.2 本章的重点篇幅（1）两层、三层、多层C/S结构。（教材P365-367）（2）分布式数据存储：分片和分配。（教材P375-377）（3）DDB的体系结构。（教材P378的图9.10，P381的图9.12）（4）基于半联接的执行示意图。（教材P389的图9.17） 9.2 教材中习题9的解答 9.1 名词解释 ·集中计算：单点数据和单点处理的方式称为集中计算。 ·分布计算：随着计算机网络技术的发展，突破集中计算框架，DBMS的运行环境逐渐从单机扩展到网络，对数据的处理从集中式走向分布式、从封闭式走向开放式。这种计算环境称为分布计算。 ·处理分布：指系统中处理是分布的，数据是集中的这种情况。 ·数据分布：指系统中数据是分布的，但逻辑上是一个整体这种情况。 ·功能分布：将计算机功能分布在不同计算机上执行，譬如把DBMS功能放在服务器上执行，把应用处理功能放在客户机上执行。 ·服务器位置透明性：指C/S系统向客户提供服务器位置透明性服务，用户

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

数据库大作业要求

2012年春季数据库系统概论课程大作业 Course Project: 成绩管理系统V1.0 1项目背景学院对每一门课程的成绩实施透明、严格管理，并要求在每次考试结束后提交详细的考试分析报告。现有的考试成绩管理完全采用纸质的方式手工实现，容易出错且造成一定的资源浪费。为了提高考试成绩管理的效率，减少手工实现出错的机率，需要实现一个综合的成绩管理系统。成绩管理系统的具体要求如下： ●以教师为单位配备系统：要求为每一个代课教师均配备一个成绩管理系统，需要同时管理本科生与研究生的课程成绩。 ●与成绩管理系统相关的教师信息包括工资号、教师姓名和职称（助教、讲师、副教授、教授）。 ●与成绩管理系统相关的学生信息包括学号、姓名、性别。 ●教师每年可能会带多门课程，也可能一门课程都没有带。 ●学生可能会选修多门课程。对于必修课和限选课，必须进行选择；对于任选课程，按照学分要求自行选择。（成绩管理系统不考虑选课过程，即认为课程均已确定） ●每个学生均属于一个班级，具有一个专业方向，课程可能以专业方向为单位进行开设，也可能以班级为单位进行开设。 ●每门课程包括课程编号（学院对每一门课程的唯一编号，例如本科生课程《数据库系统概论》的编号为SE3121017，研究生课程与本科生课程编号不同，例如：研究生课程《软件工程》的课程编号为1051030）、课程名称、课程类型（必修、限选和任选）、学时（X+Y的形式，其中X 和Y为数字。例如《数据库系统概论》的学时为38+16）、学分、课程性质（本科生、研究生）。 ●每门课程每学年都要进行具体实施。在课程教学大纲的指导下，每年的课程教授内容可能略微不同，每门课程的内容由教学大纲的章节确定。

分布式数据库系统

分布式数据库系统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，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。分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物。分布式数据库系统适合于单位分散的部门，允许各个部门将其常用的数据存储在本地，实施就地存放本地使用，从而提高响应速度，降低通信费用。分布式数据库系统与集中式数据库系统相比具有可扩展性，通过增加适当的数据冗余，提高系统的可靠性。在集中式数据库中，尽量减少冗余度是系统目标之一．其原因是，冗余数据浪费存储空间，而且容易造成各副本之间的不一致性．而为了保证数据的一致性，系统要付出一定的维护代价．减少冗余度的目标是用数据共享来达到的。而在分布式数据库中却希望增加冗余数据，在不同的场地存储同一数据的多个副本,其原因是：①．提高系统的可靠性、可用性当某一场地出现故障时，系统可以对另一场地上的相同副本进行操作，不会因一处故障而造成整个系统的瘫痪。②．提高系统性能系统可以根据距离选择离用户最近的数据副本进行操作，减少通信代价，改善整个系统的性能。分布式数据库具有以下几个特点： (1)、数据独立性与位置透明性。数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一，分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区，不必关心数据物理位置分布的细节，也不必关心重复副本（冗余数据）的一致性问题，同时也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型．分布透明性的优点是很明显的．有了分布透明性，用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样．当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序．当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序．数据分布的信息由系统存储在数据字典中．用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送． (2)、集中和节点自治相结合。数据库是用户共享的资源．在集中式数据库中，为了保证数据库的安全性和完整性，对共享数据库的控制是集中的，并设有DBA负责监督和维护系统的正常运行．在分布式数据库中，数据的共享有两个层次：一是局部共享，即在局部数据库中存储局部场地上各用户的共享数据．这些数据是本场地用户常用的．二是全局共享，即在分布式数据库的各个场地也存储可供网中其它场地的用户共享的数据，支持系统中的全局应用．因此，相应的控制结构也具有两个层次：集中和自治．分布式数据库系统常常采用集中和自治相结合的控制结构,各局部的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，执行全局应用。当然,不同的系统集中和自治的程度不尽相同．有些系统高度自治，连全局