DDBMS概述 规则 ☒ 36 分布式数据库系统的12条规则 本地自治性 不依赖于中心节点 可连续操作性 位置独立性 数据分片独立性 数据复制独立性 分布式查询处理 分布式事务处理 硬件独立性 操作系统独立性 网络独立性 数据库管理系统独立性 学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学
学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学 分布式数据库系统的12条规则 • 本地自治性 • 不依赖于中心节点 • 可连续操作性 • 位置独立性 • 数据分片独立性 • 数据复制独立性 • 分布式查询处理 • 分布式事务处理 • 硬件独立性 • 操作系统独立性 • 网络独立性 • 数据库管理系统独立性
DDBMS概述 分类 ☒ 按局部DBMS的数据模型分类 同构型DDBS:各个站点上的数据库的数据模型都是同一数据模型。 同构同质型：相同DBMS 同构异质型：不同DBMS 异构型DDBS:各站点上数据库的数据模型的类型是各不相同的 按DDBS的全局控制类型分类 全局控制集中型DDBS：全局控制机制和全局数据词典位于中心站点 全局控制分散型DDBS:全局控制机制和全局数据词典分散在网络的各 个站点上。 全局控制可变型DDBS:也称主从型DDBS。分成两组站点，一组包含 全局控制机制和全局控制词典，另外一组不包含。 学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学
学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学 按局部DBMS的数据模型分类 • 同构型DDBS：各个站点上的数据库的数据模型都是同一数据模型。 • 同构同质型：相同DBMS • 同构异质型：不同DBMS • 异构型DDBS：各站点上数据库的数据模型的类型是各不相同的 按DDBS的全局控制类型分类 • 全局控制集中型DDBS：全局控制机制和全局数据词典位于中心站点 • 全局控制分散型DDBS：全局控制机制和全局数据词典分散在网络的各 个站点上。 • 全局控制可变型DDBS：也称主从型DDBS。分成两组站点，一组包含 全局控制机制和全局控制词典，另外一组不包含
DDBMS概述 优缺点 ☒ >主要缺点： ◆为保证各结点协调工作需做更多的工作，增加了开销：硬件开销、通 信开销、数据分布透明性的开销、为保证数据库全局并行性、并行操作 的可串行性，安全性和完整性等开销 主要优点 ◆有利于改善系统的运行性能 ◆提高了系统的可靠性和可用性 ◆自治性好 ◆便于扩展系统处理能力 学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学
学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学 主要缺点： 为保证各结点协调工作需做更多的工作，增加了开销：硬件开销、通 信开销、数据分布透明性的开销、为保证数据库全局并行性、并行操作 的可串行性，安全性和完整性等开销 主要优点 有利于改善系统的运行性能 提高了系统的可靠性和可用性 自治性好 便于扩展系统处理能力
DDBMS概述 新兴DDBMS ☒ 36 BigTable ◆ 是Google设计的分布式数据存储系统，用来处理海量的数据的一种 非关系型的数据库。 ◆是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。 ◆ Bigtable将存储的数据都视为字符串，但是Bigtable本身不去解析这 些字符串。 ◆适合大规模海量数据，PB级数据； ◆分布式、并发数据处理，效率极高： ◆易于扩展，支持动态伸缩； ◆适用于廉价设备： ◆ 适合于读操作，不适合写操作。 ◆不适用于传统关系型数据库。 学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学
学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学 BigTable 是Google设计的分布式数据存储系统，用来处理海量的数据的一种 非关系型的数据库。 是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。 Bigtable将存储的数据都视为字符串，但是Bigtable本身不去解析这 些字符串。 适合大规模海量数据，PB级数据； 分布式、并发数据处理，效率极高； 易于扩展，支持动态伸缩； 适用于廉价设备； 适合于读操作，不适合写操作。 不适用于传统关系型数据库
本章内容 36 DDBMS概述 DDBMS体系结构 分布式数据存储 分布式查询处理 分布式事务管理 分布式并发控制 区块链技术 学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学
学以致用 DATABASE@UESTC 用以促学 DDBMS概述 DDBMS体系结构 分布式数据存储 分布式查询处理 分布式事务管理 分布式并发控制 区块链技术