分布式数据库模型1
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分布式数据库概念
分布式数据库概念一、前言随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充，数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。
这时集中式数据库系统表现出它的不足：数据按实际需要已在网络上分布存储，再采用集中式处理，势必造成通信开销大；应用程序集中在一台计算机上运行，一旦该计算机发生故障，则整个系统受到影响，可靠性不高；集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活，系统的可扩充性差。
在这种形势下，集中式DB的“集中计算”概念向“分布计算”概念发展。
分布计算主要体现在客户机/服务器模式和分布式数据库体系结构两个方面。
二、分布式数据库系统概述随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩大，以分布式为主要特征的数据库系统的研究与开发受到人们的注意。
分布式数据库是数据库技术与网络技术相结合的产物，在数据库领域已形成一个分支。
分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。
世界上第一个分布式数据库系统SDD-1是由美国计算机公司（CCA）于1979年在DEC计算机上实现。
20世纪90年代以来，分布式数据库系统进入商品化应用阶段，传统的关系数据库产品均发展成以计算机网络及多任务操作系统为核心的分布式数据库产品，同时分布式数据库逐步向客户机/服务器模式发展。
三、DDBS(Distributed Database System)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。
四、DDBS的特点和优缺点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。
分布式数据库总结(申德荣)
第一章分布式数据库系统概述一、分布式数据库的发展1、分布式数据库的发展：①集中式数据库管理系统的局限性：a.通讯瓶颈；b.响应速度。
②推动分布式数据库发展的动力：a.应用需求；b.硬件环境的发展。
二、分布式数据库系统的定义：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（通常是集中是数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。
三、分布式数据库系统的特点：a.物理分布性：数据不是存放在一个站点上b.逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别c.站点自治性：是与多处理机系统的区别d.数据分布透明性e.集中与自治相结合的控制机制f.存在适当的数据冗余度g.事务管理的分布性四、分布式数据库系统的分类按局部数据库管理系统的数据模型分类：同构性（homogeneous）（分为同构同质型和同构异质型）DDBS和异构性(heterogeneous)DDBS按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类：全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS。
五、分布式数据库中数据的独立性和分布透明性所谓数据独立性是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、逻辑片段站点位置的分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。
也就是说，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。
所以，在分布式数据库中分布独立性也称为分布透明性。
六、分布式数据库系统的体系结构、组成成分集中式数据库管理系统结构：a. DB（数据库）b. DBMS(集中式数据库管理系统)c. DBA(数据库管理员)分布式数据库管理系统（DDBMS）结构：a. LDB（局部数据库）b. GDB（全局数据库）c. LDBMS (局部数据库管理系统)d. GDBMS (全局数据库管理系统)e. LDBA（局部数据库管理员）f. GDBA (全局数据库管理员)七、分布式数据库系统的特性：1. 数据透明性：a.分布透明性b. 分片透明性c. 复制透明性2. 场地自治性：a. 设计自治性b. 通信自治性c. 执行自治性八、分布式数据库系统的优点: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，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，可以发现分布是数据库系统具有下列优点：1.更适合分布式的管理与控制。
数据库系统概论第十四章分布式数据库系统
分布式数据库设计
– 组合存储 这种方法是重复存储和分片存储相结合的方 法。关系被划分为几个片段，系统为每个片 段维护几个副本，每个副本存放于不同的结 点上。
分布式数据库设计
命名和局部自治性 – 每个数据项（关系、副本、片段）必须有唯 一的名字，在分布式数据库系统中必须保证 在不同的结点上不会用同一个名字来代表不 同的数据项。 – 途径1：名字服务器
分布式数据库和分布式数据库系统
– 全局的一致性、可串行性和可恢复性
• 分布式数据库系统中各局部数据库应满足集中式 数据库的一致性、并发事务的可串行性和可恢复 性。除此之外还应保证数据库的全局一致性、全 局并发事务的可串行性和系统全局的可恢复性。 这是因为在分布式数据库系统中全局应用要涉及 两个以上结点的数据，全局事务可能由不同结点 上的多个操作组成。
– 逐步扩展处理能力和系统规模
• 相对于集中式数据库系统，分布式数据库系统能 够方便地将一个新结点纳入系统，而不影响现有 系统的结构和系统的正常运行，提供了逐步扩展 系统能力的较好途径。
分布式数据库的体系结构
全局外模式 全局外模式
映像1 映像2
全局概念模式
全局DBMS
分片模式
映像3 分布模式 局部概念模式
• 可用性强 如果某个存储R的结点出了故障，系统仍然可以使用其它 结点上的副本继续处理用户查询，使系统正常运行。 • 增强并行性 由于R的重复存储，可以使更多的用户并行地查询R。
数据的重复存储也会带来一些问题，如增加了更新 操作的开销，加大了并行控制的难度
分布式数据库设计
– 分片存储 关系被划分为几个片段，各个片段存储在不 同的结点上。将数据分片，使数据存放的单 位不是关系而是片段，这既有利于按照用户 的需求较好地组织数据的分布，也有利于控 制数据的冗余度。分片时必须遵循以下原则：
分布式数据库系统
答
P
场地A
场地B
在场地B选出红色零件的元组（10个），然后对每一 个元组逐一检查场地A，看北京供应商的装运单中是否有 这个零件装运单（若有则选出S#），每做这样一次检查 包括2次消息，共问答10次，通信时间为：
T[4]=2*10=20秒
26
查询处理和优化
策略5：
传（S#,P#）
(S)SP
P
场地A
14
分布透明性----包括分片透明性、位置透明性和局部数 据模型透明性。
分片透明性----分布透明性的最高层次。指用户或 应用程序只对全局关系进行操作而不考虑关系的分 片。当分片模式改变了，由于全局到分片模式的映 像、全局模式不变，应用程序不必改写。
位置透明性----分布透明的下一层次。指用户或应用 程序不必了解片段的场地，当存储场地改变了，由于 分片模式到分布模式的映像，应用程序不必改变。 局部数据模型透明性----用户或应用程序不必了解局 部场地上使用哪种数据模型，模型转换以及数据库语 言的转换由映像4完成。
分布式数据库系统中全局应用要涉及到两个以上结点的 数据，全局事务可能由不同场地的多个操作组成。所以应 该保证数据库的全局一致性、全局并发事务的可串行性和 系统的全局可恢复性。 当一个结点发生故障，操作失败后如何使全局事务回滚？ 如何使另一个结点撤销已执行的操作或不必再执行其他操作。
采用的技术比集中式数据库系统更复杂和困难。
•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，不至于造成整个系统的瘫痪。
•提高系统性能 系统可选择用户最近的数据副本进行操作，减少通
信代价，改善整个系统性能。
存在的问题： 冗余副本之间存在数据不一致，必须着力解决。
分布式数据库总结
%%%%%%%%%%%%%%%第一章：分布式数据库系统概述数据库：长期存储在计算机内的有组织的，可共享的相关数据的集合。
数据库管理系统：DBMS是介于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
为用户或应用程序提供访问DB的方法，包括DB的建立、查询、更新及各种数据控制。
DBMS基于某种数据模型。
数据库系统：数据库系统（DBS）通常是指带有数据库的计算机应用系统。
包括数据库、相应的硬件、软件和各类人员。
数据库技术：数据库技术是研究数据库的结构、存储、设计、管理和使用的一门软件学科；是一门综合性较强的学科。
数据抽象：视图抽象——外模式；概念抽象——概念模式；物理抽象——内模式数据模型：数据模型三要素：数据结构；数据操作；完整性约束模式/内模式映象：该映象存在于模式与内模式之间，用于定义模式与内模式之间的对应性。
本映象一般在内模式中描述。
外模式/模式映象：该映象存在于外模式与模式之间，用于定义外模式和模式之间的对应性。
本映象一般在外模式中描述。
物理独立性：在数据库系统的三级模式结构中，存在模式/内模式的映象，当内模式发生变化时，只要修改模式/内模式的映象，就可以保持模式不变，从而保证程序与数据的物理独立性。
逻辑独立性：在数据库系统的三级模式结构中，存在外模式/模式的映象，当模式发生变化时，只要修改外模式/模式的映象，即可保持外模式不变，从而保证程序和数据的逻辑独立性。
DDBS具有如下四个基本特点：物理分布性逻辑整体性场地自治性场地之间协作性计算机网络：定义为相互联接、彼此独立的计算机系统的集合。
相互联接指两台或多台计算机通过信道互连，从而可进行通信；彼此独立则强调在网络中，计算机之间不存在明显的主从关系，即网络中的计算机不具备控制其他计算机的能力，每台计算机都具有独立的操作系统。
计算机网络的组成：通信子网和资源子网分布式数据库定义：物理上分散而逻辑上集中的系统，它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（通常是集中式数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。
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(4事务管理的分布性四、分布式数据库系统的优点：(1更适合分布式的管理与控制。
浅议分布式数据库的特点结构与设计
浅议分布式数据库的特点\结构与设计作者：孙砚立来源：《数字技术与应用》2010年第04期摘要:分布式数据库系统的应用,对于满足当前社会信息共享提供了更完善的解决方案,是加强我国信息化建设的有效工具之一。
本文着重阐述了分布式数据库的特征和模式结构,同时也厘清了其设计思路。
关键词:分布式数据库设计系统随着计算机技术的飞速发展及其在各行各业的广泛应用,各种数据、资料早已经成为稀缺的资源,而在社会节奏不断加快的今天,各企事业单位的资源利用效率显得越来越重要,于是数据库系统成为促进信息流通、构建核心能力的关键所在。
由于数据库技术在各个领域中的应用不断深入,当前用户期望出现能够处理数据信息存储地域分散的新型数据库系统。
伴随着计算机网络的逐渐成熟和数据库技术的不断完善,分布式数据库系统以“计算机网络”加上“数据库系统”的方式,既能克服数据资料物理上的分散性,又能对数据进行全局共享和集中管理。
1 分布式数据库系统的概念分布式数据库系统就是数据信息在实际空间中分开保存,但从数理应用逻辑上却体现出集中、统一的数据库系统,其控制机制具有集中与自制相结合的特点,数据具有相对独立性、适当冗余性、管理分布性等特点。
该系统不强调系统的集中控制,而长于节点的自治能力,并且数据能够做到分布透明。
2 分布式数据库系统的特征2.1数据存储分散分布式数据库系统与集中式数据库系统最大的不同就在于其中的数据信息不是存储在某一个数据节点中,而是分散存储于多个站点,这些节点由Internet和/或Intranet相连接,形成一个虚拟的统一数据库,同时这种数据的分散存储并不影响数据用户的操作和使用。
2.2逻辑应用整体统一分布式数据库系统中的数据物理上是分散存储在各个站点中,但从逻辑角度来衡量,这些分散的数据却又呈一个虚拟的整体,被所有用户共享使用,并由分布式数据库系统统一管理、集中控制,同时这种“分布”对用户来说是透明的。
这也是分布式数据库与分散式数据库的最大区别。
分布式数据库
分布式数据库由于分布式数据库克服了集中式数据库的许多缺点，并且自然地适应于许多单位地理上分散而逻辑上统一的组织结构，因此，20多年以来从理论到实践都得到了迅速发展，并取得了决定性成果。
分布式数据库结构分布式数据库的典型定义是:分布式数据库是一个数据集合，这些数据在逻辑上属于同一个系统，但物理上却分散在计算机网络的若干站点上，并且要求网络的每个站点具有自治的处理能力，能执行本地的应用。
每个站点的计算机还至少参与一个全局应用的执行。
所谓全局应用，要求使用通讯子系统在几个站点存取数据。
这个定义强调了分布式数据库的两个重要特点:分布性和逻辑相关性。
图1给出了典型的分布式数据库系统(DDBS)的物理结构。
其中在不同地域的3台计算机分别控制本地数据库及各终端用户T;每台计算机及其本地数据库组成了此分布式数据库的一个站点，各站点用通讯网络连接起来，可以是局域网或广域网。
图1 DDBS的物理结构图图2给出了分布式数据库的逻辑结构。
其中，DDBMS是分布式数据库管理系统，用来支持分布式数据库的建立和维护。
LDBMS是局部数据库管理系统，也就是通常的集中式数据库管理系统，用来管理本站的数据。
图2 DDBS的逻辑结构DDBS的工作原理DDBMS是分布式数据库系统的核心部分，就其性质可分为匀质和异质两种。
若每个站点的LDBMS相同，则是匀质的;若至少有两个LDBMS不同，则是异质的。
异质DDBMS要在不同LDBMS的不同数据模型间进行转换，因而比匀质DDBMS更复杂。
一般来说，若从头开始研制一个DDBS，则选择匀质较方便，且通常都选用关系模型。
这是由于关系模型易于分布管理，但若DDBS是建立在已有的若干数据库之上，则这些数据库很可能有的是基于关系模型的，有的是基于层次或网络模型的，即它们是不同质的，因此要建立异质的DDBMS。
图3给出了分布式数据库管理系统DDBMS的工作原理的参考模型。
图3 DDBMS工作原理参考模型用户处理器根据外模式和概念模式把用户命令翻译成格式更适合于机器的规范化命令，并实施完整性约束，同时它负责将规范化格式的数据转换成用户结果格式。
第九章_分布式数据库
基于联接的优化策略
26
习 题：
P.215
9.3 9.7 ---- 9.9 9.12---9.15
27
DB1 计算机1 □ T1 □ T2 □ T3
DB2 计算机2
场地1 场地1：
场地2 场地2：
□ T1 □ T2 □ T3
通信网络
DB3 计算机3
场地3
□ T1 □ T2 □ T3
4
分布式数据库的数据分散在各个场地上，但这些数据 在逻辑上都是一个整体，如同一个集中式数据库。 分布式数据库包括：局部数据库和全局数据库两个概念。 分布式数据库的“逻辑整体性”特点： 局部数据库是从各个场地的角度;
24
DDBMS的一般功能结构:
用户查询
查询处理模块
查询分析
需要的数据
完整性 处理模块
数据定位
系统 DD
优化算法 局部处 理命令 LDBMS 分布策略 调度处理模块
实际的数据 可靠性 处理模块 错误 对网络的 监视信息
数据 DB
计算机
网 络
25
§5
自学：
分布式查询处理
查询代价的估算方法
具有半联接的优化策略
全局数据库是从整个系统角度出发研究问题。
5
二、分布式数据库系统(DDBS)的定义
定义一:DDBS是物理上分散、逻辑上集中的数据库系统，系统中 的数据分布存放在计算机网络的不同场地的计算机中，每一场地 都有自治处理（即独立处理）能力并能完成局部应用，而每一场 地也参与（至少一种）全局应用，程序通过网络通信子系统执行 全局应用。
人员易于管理，便于完成大型任务；
数据集中管理，减少了数据冗余； 较高的数据独立性。
随着数据库应用的不断发展，规模不断扩大，集中式系统存在如下 缺点： 大型DBS的设计和操作较复杂；
26
习 题：
P.215
9.3 9.7 ---- 9.9 9.12---9.15
27
DB1 计算机1 □ T1 □ T2 □ T3
DB2 计算机2
场地1 场地1：
场地2 场地2：
□ T1 □ T2 □ T3
通信网络
DB3 计算机3
场地3
□ T1 □ T2 □ T3
4
分布式数据库的数据分散在各个场地上，但这些数据 在逻辑上都是一个整体，如同一个集中式数据库。 分布式数据库包括：局部数据库和全局数据库两个概念。 分布式数据库的“逻辑整体性”特点： 局部数据库是从各个场地的角度;
24
DDBMS的一般功能结构:
用户查询
查询处理模块
查询分析
需要的数据
完整性 处理模块
数据定位
系统 DD
优化算法 局部处 理命令 LDBMS 分布策略 调度处理模块
实际的数据 可靠性 处理模块 错误 对网络的 监视信息
数据 DB
计算机
网 络
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§5
自学：
分布式查询处理
查询代价的估算方法
具有半联接的优化策略
全局数据库是从整个系统角度出发研究问题。
5
二、分布式数据库系统(DDBS)的定义
定义一:DDBS是物理上分散、逻辑上集中的数据库系统，系统中 的数据分布存放在计算机网络的不同场地的计算机中，每一场地 都有自治处理（即独立处理）能力并能完成局部应用，而每一场 地也参与（至少一种）全局应用，程序通过网络通信子系统执行 全局应用。
人员易于管理，便于完成大型任务；
数据集中管理，减少了数据冗余； 较高的数据独立性。
随着数据库应用的不断发展，规模不断扩大，集中式系统存在如下 缺点： 大型DBS的设计和操作较复杂；
分布式数据库原理、架构与实践
分布式数据库原理、架构与实践
1 分布式数据库的概念
随着互联网应用的大规模化普及，传统的单机数据库已经无法满
足系统的高并发、高可靠性、高容量等需求，分布式数据库应运而生。
分布式数据库指将系统数据分散存放在多台服务器上，并通过网络进
行数据交换和协调，实现数据共享、负载均衡等功能的数据库。
2 分布式数据库的原理
分布式数据库的实现原理主要分为三个方面：数据分片、数据复
制和数据一致性控制。
数据分片指将数据按照一定规则划分成多个片段，存储在不同的节点上；数据复制指将数据在多个节点上进行备份，以提高系统的可靠性和可用性；数据一致性控制指各个节点之间通过
协议保证数据的读写一致性。
3 分布式数据库的架构
分布式数据库的架构可以分为两种：主从架构和P2P架构。
主从
架构中，一个节点作为主节点，向其他从节点分发数据，从节点负责
读写数据；P2P架构中，各个节点平等地共享数据，通过协作实现数据一致性。
4 分布式数据库的实践
分布式数据库在实践时需要考虑多方面的问题，例如负载均衡、
数据安全、数据备份与恢复、数据一致性控制等。
同时，分布式数据
库的性能测试也需要进行细致的规划和实施，以保证系统的稳定性和可靠性。
常用的分布式数据库包括MySQL Cluster、MongoDB、Cassandra等。
5 总结
分布式数据库的应用已经逐渐普及，具有非常重要的意义。
在实践中，需要根据应用场景选择适当的架构和实现方式，并考虑合理的性能测试和性能优化策略，以达到系统的稳定性和可靠性要求。
分布式数据库HBase——HBase访问接口和数据模型
行键 "n.www"
列族anchor
时间戳
列族anchor
t5
anchor:=”CNN”
t4
anchor:my.look.ca=""
11 2.6 面向列的存储
行式数据库和列式数据库示意图
NSM(N-ary Storage Model) DSM(Decomposition Storage Model)
HcoBnatseen的ts命:ht令m•l行="工表<h具t：m，lH>.最B简as单e采的接用口表来组织数据，表由行和列组成，列划分为若
contents:html="干<ht个ml列>. 族
时间戳：每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引
H本B文as来e访自问：接大•口数和行据数：技据每术模原个型理H与Ba应s用e表—都—概由念若、干存行储组、处成理，、每分个析行与由应用行键（row key）
行：每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识。
北京信息职业• 技列术限学定院符| 朱：立列族里的数据通过列限定符（或列）来定位
适合其他异构系统在线访问HBase表数据
本每文个来 值自是：一大个• 数未单据经元技解格术释原的：理字在与符H应串B用，as没—e—表有概数中念据，、类通存型过储行、处、理列、族分和析列与限应用定符确定一个
分布式数据库HBase—— HBase访问接口和数据模型
北京信息职业技术学院 | 朱立
2
• 本文来自：大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用 • 作 者：林子雨 • 出版社：人民邮电出版社
• 版权说明 • 若作者对本资料使用持有异议，请及时联系本网站，我们将在第一时间 妥善处理。
基于网络的分布式数据库安全模型设计
基于网络的分布式数据库安全模型设计摘要：为了能够建立基于网络的分布式数据库安全模型，就相关问题进行了研究。
首先，探讨了分布式数据库安全问题；其次，分析了分布式数据库安全策略；以某地区石油化工企业数据库为例，进行了基于网络的分布式数据库安全模型的案例分析。
关键词；网络分布式数据库安全模型一般来说，分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，而其中的每台计算机可单独放在一个地方，并且每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，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、全局的大型数据库，其优势就是具有更大的灵活性。
在查询数据库时不必要和总的数据库进行通信，但是查询结果和对总数据查询一致，这就加快了系统的响应速度，减轻了系统后台的负担，所以说分布式数据库系统是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。
随着网络以及信息技术的发展，信息系统的安全越来越得到重视。
而数据库安全是信息系统安全的一个分支。
而现在是网络的时代，网络数据库与传统数据库有一定的区别，其与网络之间的关联性比较直接，面对的安全隐患也更多，比如：网络信息的非法窃取、网络病毒、网络数据包的非法监听等等，这些都会对网络数据库带来不安全因素。
针对基于网络的分布式数据库，设计相应的安全模型，从而能够有效地保证网络环境下分布式数据库系安全性及稳定性。
l 分布式数据库安全问题在信息化时代来临、互联网高速发展的今天，在随着推动布式数据库迅速发展的同时也增加了分布式数据库安全问题的复杂性。
如何防止分布式数据库系统在开放网络环境中不受到危险的攻击，需要进行很好的研究分析，一般来说可分为以下3个方面：数据库系统安全问题、数据库数据安全问题、数据库网络环境问题。
下面分别来分析。
1.1 分布式数据库系统安全问题分布式数据库系统安全指的是数据库的存取和使用方面的安全。
分布式数据库系统安全性是通过对用户授予特定的访问权限。
在分布式数据库系统中设置了6种安全机制：数据库用户和模式机制、权限分配机制、角色分配机制、存储设置和空间份额机制、资源限制机制和审计机制。
分布式数据库的系统结构
❖最典型的是UNIX文件系统，它是按层 次组织的，不同层次或分枝可以同名。
29
❖重名的数据在层次结构中有不同的 路径（path），只要在数据名前加 路径名，就可以区分不同证：
❖同一系统各结点不重名， ❖同一结点用户不重名， ❖同一用户所建数据不重名。
❖ 物理上分布，逻辑上集中。
❖ 物理与逻辑上都分布。
第一种比较成熟，也比较基本，所 以我们以物理上分布，逻辑上集中类 型的分布式数据库系统为主，介绍分 布式数据库系统的一些基本原理和结 构。物理上分布，逻辑上集中的 DDBMS体系结构如下图：
1
2
❖注意： ❖ 1、 2、每个结点都有LDBMS和分布
❖这种方式与扩展集中式目录管理相比， 减少局部更新次数。
24
❖不管所用目录曾更新过与否，均指 明查询所依据的目录版本号。
❖有的系统发送子查询时不附目录版 本号。执行节点使用缓存目录时主 动与集中目录核对版本号，不对则 自动更新目录数据。
❖但有时因数据目录的更新可能引起 须重新拟定执行计划（如文件结构 的变化等）。
❖3．分布式并发控制。
❖ Distributed concurrency control
❖4、分布式恢复问题。
❖ Distributed recover problems
❖本章将讨论上述问题
13
§2.1 distribution and management of datalog
（directory）
❖数据目录只有一份，存于一个结点， 所有结点都要通过该结点访问数据目 录。
❖特点：管理简单；缺点：数据目录是 频繁访问的对象，通信开销大，容易 形成系统瓶颈，效率下降。
17
❖注意管理集中目录的计算机工作 方式是文件服务器而非c/s方式。
29
❖重名的数据在层次结构中有不同的 路径（path），只要在数据名前加 路径名，就可以区分不同证：
❖同一系统各结点不重名， ❖同一结点用户不重名， ❖同一用户所建数据不重名。
❖ 物理上分布，逻辑上集中。
❖ 物理与逻辑上都分布。
第一种比较成熟，也比较基本，所 以我们以物理上分布，逻辑上集中类 型的分布式数据库系统为主，介绍分 布式数据库系统的一些基本原理和结 构。物理上分布，逻辑上集中的 DDBMS体系结构如下图：
1
2
❖注意： ❖ 1、 2、每个结点都有LDBMS和分布
❖这种方式与扩展集中式目录管理相比， 减少局部更新次数。
24
❖不管所用目录曾更新过与否，均指 明查询所依据的目录版本号。
❖有的系统发送子查询时不附目录版 本号。执行节点使用缓存目录时主 动与集中目录核对版本号，不对则 自动更新目录数据。
❖但有时因数据目录的更新可能引起 须重新拟定执行计划（如文件结构 的变化等）。
❖3．分布式并发控制。
❖ Distributed concurrency control
❖4、分布式恢复问题。
❖ Distributed recover problems
❖本章将讨论上述问题
13
§2.1 distribution and management of datalog
（directory）
❖数据目录只有一份，存于一个结点， 所有结点都要通过该结点访问数据目 录。
❖特点：管理简单；缺点：数据目录是 频繁访问的对象，通信开销大，容易 形成系统瓶颈，效率下降。
17
❖注意管理集中目录的计算机工作 方式是文件服务器而非c/s方式。
分布式数据库系统.
9.2.3 分布透明性
分布（网络）透明性
分片透明性（全局视图和分片视图之间）
用户或应用程序只对全局关系进行操作而不必考虑关系 的分片。如果分片模式改变了，通过调整全局模式与分
片模式之间的映象关系来保持全局模式不变。
位置透明性（分片视图和分配视图之间）
用户或应用程序不必了解片段的存储位置。
where DNO=DNUMBER
分布式查询处理
传送时间T=总传输延迟+总数据量/传输速度
⒈把关系EMPLOYEE和DEPARTMENT分布从场地1和场地2传 到场地3，然后在场地3站进行查询 传送时间T=(104 100 +100 35 )/104=100s
1
3
2
分布式查询处理
⒉把关系EMPLOYEE传送到场地2，在场地2作联接， 再把操作结构从场地2传到场地3：
1、与集中式DB相比，分布式DB具有（）特点，与分 散式DB相比，又具有（）特点。
2、区别系统是分散式还是分布式就是判定系统是否 支持（）.
3、在分布式DB中，用户看到的系统如同一个集中式 DBS，这是因为分布式系统具有（）和（）特点。
4、如果各个场地都采用同类型数据模型，但DBMS不 同型号，这种系统属于（）型DBMS.
9.1 分布式数据库系统概述
与集中式数据库相比，分布式DB具有： 数据分布式的特点。
与分散式数据库相比，分布式DB具有： 逻辑整体性的特点。
9.1.2 分布式数据库系统的定义
背景
数据库系统+计算机网络
T1
T2 计算机2
T3 DB1
DB1 T1
计算机1 T2 T3
通讯网络
T1 计算机3 T2
第2章分布式数据库概念
2.4 分布式数据库的分类
１按照各节点的结构来划分：同构型和异构型两类 异构型表现在： • 硬件的异构：CPU或硬件体系结构不同。 • 网络结构的异构：不同网络的结构有所差异。 • 软件的异构：不同站点的操作系统或DBMS不同 2 从分布式数据库系统控制方式的角度可划分为：
• 紧耦合式DDBMS：全局控制信息放在一个 称为中心站点的站点上。所有的全局访问 都必须通过中心站点来确定远程数据片的 位置。 • 优点：容易实现数据的一致性和完整性。 • 缺点：易产生访问瓶颈，系统效率不高， 可靠性较差。
• 多层次分布式数据库（ML DDB） 每个节点都有自己的独立数据库（LDB）， 而它们（或其中的部分）又构成一个逻辑 上统一的全局数据库（GDB）。ML DDB 需要为每个节点配备局部DBMS，同时 DDBMS进行全局处理总控工作。本节点 数据的局部访问通过本地DBMS完成，而 全局访问要通过DDBMS来完成。节点可 以是同构的，也可以是异构的。ML DDB 的典型例子是R*和DATANET。
各部分功能介绍：
• 3个（分布式）全局数据库DDB1 、 DDB2、DDB3，它们分别由GRS1、 GRS2 、NRS3实现全局的逻辑描述。 • 5个局部数据库（LDB1 LDB2 LDB3 LDB4 LDB5）它们通过局部表示模式 LRS1~LRS5来完成逻辑定义， 通过存储 模式SS1~SS5实现物理组织，并通过不同 的局部应用模式LASn来完成局部访问。
1.分片透明性
2. 位置透明性
• 用户的应用程序不需要关心数据分片的具体存储站点，当 数据库的数据片的存储站点发生改变时，只需改变对应的 GRS/NRS映射就可以保持全局表示模式不发生改变。 例如： 作如下查询： SELECT ENAME FROM EMP1 WHERE ENUM =￥ENUM IF NOT FOUND（） THEN SELECT ENAME FROM EMP2 WHERE ENUM=￥ENUN
基于分布式数据流的大数据分类模型和算法
基于分布式数据流的大数据分类模型和算法一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的重要特征。
大数据的涌现不仅改变了数据的存储和管理方式，也带来了数据分析和处理的新挑战。
其中，大数据分类作为大数据处理的关键环节，对于提取数据中的有效信息、发现数据的潜在价值具有重要意义。
然而，传统的大数据分类模型往往面临着处理速度慢、准确性低等问题，无法满足日益增长的数据处理需求。
因此，研究基于分布式数据流的大数据分类模型和算法成为了当前的研究热点。
本文旨在探讨基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的研究现状与发展趋势。
文章将介绍大数据分类的基本概念、分类模型的分类与特点，以及分布式数据流处理的相关技术。
文章将重点分析几种典型的基于分布式数据流的大数据分类模型，包括其原理、优势和应用场景。
然后，文章将探讨这些模型在实际应用中所面临的挑战和解决方法。
文章将展望基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的未来发展方向，以期为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
二、分布式数据流处理技术在大数据处理领域，分布式数据流处理技术占据了至关重要的地位。
与传统的批量数据处理不同，数据流处理要求系统能够实时、连续地处理不断产生的数据，这就对处理技术的效率和扩展性提出了极高的要求。
分布式数据流处理技术通过将数据流分散到多个节点进行处理，再通过节点间的通信与协作，实现对数据的高效处理。
分布式数据流处理技术的核心在于其能够充分利用集群的计算资源和存储资源，实现数据的并行处理。
每个节点可以独立地处理一部分数据流，并通过网络与其他节点进行数据交换和协作。
这种并行化的处理方式可以显著提高数据处理的效率，使得系统能够应对大规模的数据流。
分布式数据流处理技术还需要解决一系列技术挑战，如数据的分布与平衡、节点的容错与恢复、数据流的实时性与准确性等。
在数据的分布与平衡方面，系统需要确保数据能够均匀地分布到各个节点，避免部分节点过载而其他节点空闲的情况。
分布式数据库HBase
(row:string, column:string, time:int64)→string
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数据模型
行
Bigtable的行关键字可以是任意的字符串，但是大小不能超过64KB。 Bigtable和传统的关系型数据库有很大不同，它不支持一般意义上的事务， 但能保证对于行的读写操作具有原子性（Atomic） 表中数据都是根据行关键字进行排序的，排序使用的是词典序。 一个典型实例，其中n.www就是一个行关键字。不直接存储网 页地址而将其倒排是Bigtable的一个巧妙设计。带来两个好处 :
“内容： ” “锚点：” “锚点：my..look.ca”
“n.www”
“<html>…” t3 “<html>…” t5 “<html>…” t6
“CNN”
t9
“”
t8
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数据模型
时间戳
为了简化不同版本的数据管理，Bigtable目前提供了两种设置：
• 通过单个master来协调数据访问、元数据存储
– 结构简单，容易保持元数据一致性
• 无缓存
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GFS将容错的任务交给文件系统完成，利用软件的方法解决系
GFS架构是怎样的？ 统可靠性问题，使存储的成本成倍下降。
GFS将服务器故障视为正常现象，并采用多种方法，从多个角 度，使用不同的容错措施，确保数据存储的安全、保证提供不 间断的数据存储服务。
同一地址域的网页会被存储在表中的连续位置，有利于用户查找和分析 倒排便于数据压缩，可以大幅提高压缩率
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数据库系统
分布式数据库系统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，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副 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、全局的大型数据库。 这种组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。 首先，降低了数据传送代价，因为大多数的对数据库的访问操作 都是针对局部数据库的，而不是对其他位置的数据库访问；其次， 系统的可靠性提高了很多，因为当网络出现故障时，仍然允许对 局部数据库的操作，而且一个位置的故障不影响其他位置的处理 工作，只有当访问出现故障位置的数据时，在某种程度上才受影 响；第三，便于系统的扩充，增加一个新的局部数据库，或在某 个位置扩充一台适当的小型计算机，都很容易实现。然而有些功 能要付出更高的代价。例如，为了调配在几个位置上的活动，事 务管理的性能比在中心数据库时花费更高，而且甚至抵消许多其 他的优点。
In a fragmented (分段型)distributed（分布式） database,data is localized--locally used data is stored at the corresponding （相关的） site.However,this does not mean that a site cannot access data stored at another site,but access is mostly local,but occasionally（偶尔 global.Although each site has complete control over its local data,there is global control through the Internet or a wide area network. For example,a pharmaceutical（制药的） company may have multiple （多个）sites in many countries.Each site has a database with information about its own employees,but a central （中心） personnel department（人事部门） could have control of all the databases.
分布式数据库系统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，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副 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、全局的大型数据库。 这种组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。 首先，降低了数据传送代价，因为大多数的对数据库的访问操作 都是针对局部数据库的，而不是对其他位置的数据库访问；其次， 系统的可靠性提高了很多，因为当网络出现故障时，仍然允许对 局部数据库的操作，而且一个位置的故障不影响其他位置的处理 工作，只有当访问出现故障位置的数据时，在某种程度上才受影 响；第三，便于系统的扩充，增加一个新的局部数据库，或在某 个位置扩充一台适当的小型计算机，都很容易实现。然而有些功 能要付出更高的代价。例如，为了调配在几个位置上的活动，事 务管理的性能比在中心数据库时花费更高，而且甚至抵消许多其 他的优点。
In a fragmented (分段型)distributed（分布式） database,data is localized--locally used data is stored at the corresponding （相关的） site.However,this does not mean that a site cannot access data stored at another site,but access is mostly local,but occasionally（偶尔 global.Although each site has complete control over its local data,there is global control through the Internet or a wide area network. For example,a pharmaceutical（制药的） company may have multiple （多个）sites in many countries.Each site has a database with information about its own employees,but a central （中心） personnel department（人事部门） could have control of all the databases.