计算机三级 - 数据库技术 - 第十三章 大规模数据库架构 笔记

++第十三章++ ++大规模数据库架构++

内容提要:

1. 了解分布式数据库技术
2. 了解并行数据库技术
3. 了解云数据库技术
4. 了解XML数据库技术

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13.1 分布式数据库

分布式数据库的目标：【12个目标】

• 本地自治、非集中式管理、高可用性。（最基本特征）
• 位置独立性、数据分片独立性、数据复制独立性。（分布透明性）
• 分布式查询处理、分布式事务管理。(复杂性)
• 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。（总体体现）

数据分布策略：

1. 数据分片：【对分片结果的操作】【考虑的是怎样从概念模型到逻辑模型的存储策略】

   • 水平分片----每个分片是原始关系所有数据行的子集合
   • 垂直分片----每个分片是原始关系所有数据列的子集合
   • 导出分片----导出水平分片
   • 混合分片----以上三种的混合

2. 数据分配：【考虑的是怎样从逻辑模型到物理模型的映射】

   • 解决数据分配的方法：
     • 集中式----所有数据片断安排在一个场地上。
     • 分割式----所有全局数据有且只有一份，分割成若干被分配在特定场地上的片断。
     • 全复制式----全局数据有多个副本，每个场地上有一个完整的数据副本。
     • 混合式----介于分割与全复制式之间。

分布式数据库的参考模式结构：

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分布透明性：

1. 分片透明性

2. 位置透明性

3. 局部数据模型透明性

分布式数据库管理系统：

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分布式数据库的相关技术：

  ##### 分布式查询：用户与分布式数库系统的接口。

  * 分布式查询优化需考虑:
    1. 操作执行的顺序。
    2. 操作的执行算法（连接操作和并操作）
    3. 不同场地间的数据流动的顺序。

  ##### 分布式事务管理

  * 主要包括:
    1. 恢复控制
       * 基于两阶段的提交协议。
    2. 并发控制
       * 基于封锁协议。

13. 2 并行数据库

并行数据库系统结构

实现并行DBMS的三种硬件结构:

共享内存系统

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共享磁盘系统

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无共享资源系统

层次结构

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二. 数据划分与并行算法

1. 一维数据划分：将大数据集水平划分到多个磁盘上，可以通过并行读写有效地利用多磁盘的I/O带宽。
   1. 轮转法
   2. 散列法----使用特定的哈希函数，作用于选定的属性，将记录划分到不同的处理机。
   3. 范围划分法

1. 多维数据划分
   1. CMD多维划分法
   2. BERD多维划分法
   3. MAGIC多维划分法
2. 并行算法：
   1. 并行排序
   2. 并行连接
      1. 划分连接
      2. 分片--复制连接
   3. 其他的关系操作：
      1. 选择
      2. 消除重复
      3. 投影
      4. 聚集

13. 3 云计算数据库架构

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云计算的服务类型：

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| 将基础设施作为服务 将平台作为服务 将基础设施作为服务 |

• 云：即云计算提供商的数据中心的软硬件设施
• 云分为：
  1. 公共云：以即用即付的方式提供给公众。
  2. 私有云：不对公众开放的云。
  3. 混合云

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• 云数据库与传统数据库比较：

云数据库的缺点:

1. 数据安全问题
2. 对云的管理问题
3. 对因特网的依赖

13. 4 XML 数据库

1. XML数据库概述：
   • XML ----可扩展标识语言。
   • XML数据库----支持对XML文档格进行存储和查询等操作的数据库管理系统

• 三种类型的XML数据库:

  1. XEDB----能处理XML的数据
  2. NXD----纯XML数据库
  3. HXD----混合XML数据库

• 与传统数据库比较，XML数据库的优势:

  1. 能够对半结构化数据进行处理。
  2. 提供对标签和路径的操作。
  3. 能清晰地表达数据的层次特征。

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