大规模数据库架构.docx

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1、第13章大规模数据库架构13.1分布式数据库13.1.1分布式数据库系统概述分布式数据库系统是物理上分散、逻辑上集中的数据库系统。系统中的数据分布在物理位置不同的计算机上。分布式数据库则是分布式数据库系统中各场地上数据库的逻辑集合。13.1.2分布式数据库目标与数据分布策略1.分布式数据库目标：12个目标。本地自治、非集中式管理以及高可用性是分布式数据库最基本的特征。2.数据分布策略1）数据分片。按照一定规则将某一个全局关系划分为多个片断，这些片断中包含足够的信息可以使关系重构。四种基本方法：水平分片、垂直分片、导出分片

2、、混合分片2）数据分配。是分布式数据库的特征，解决数据分配有以下几种方法。①集中式（所有数据片断都安排在一个场地上）②分割式③全复制式④混合式13.1.3分布式数据库系统的体系结构1.分布式数据库的参考模式结构：全局外模式、全局概念模式、分片模式、分配模式、局部概念模式、局部内模式。2.分布透明性：分片透明性、位置透明性、局部数据模型透明性。3.分布式数据库管理系统：是用于支持分布式数据库的创建、运行、管理和维护的一种数据库管理软件，它能够对各个场地的软硬件资源进行管理，为用户提供数据接口。13.1.4分布式数据库的相关

3、技术1.分布式查询：策略，①操作执行的顺序②操作的执行算法（主要是连接操作和并操作）③不同场地间数据流动的顺序。2.分布式事务管理：主要包括恢复控制和并发控制。13．2并行数据库13.2.1并行数据库概述13.2.2并行数据库系统结构1）共享内存结构：所有的处理机通过互联网共享一个公共的主存储器。2）共享磁盘结构：所的的处理机拥有独立的主存储器，通过互联网共享磁盘。3）无共享结构：每个处理机拥有独立的主存储器和磁盘，不共享任何资源。4)层次结构：是前三种体系结构的结合。13.2.3数据划分与并行算法1.一维数据划分1）轮

4、转法。该策略顺序扫描整个关系，将元组依次划分到n个磁盘上。2）散列划分。该策略使用一个值域为{0,1,2，…，n-1}的散列函数3）范围划分。该策略按照关系中某个属性的取值范围将数据文件划分为n个部分，分别存放在磁盘上。2.多维数据划分3.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13.3.1云计算概述：云计算是一种商业计算模型，它通过集中所有的计算资源，采用硬件虚拟化技术，为云计算使用者提供强大的计算能力、存储和宽带等资源，它将计

5、算任务分布在大量计算机构成的资源池上。13.3.2云数据库体系结构：“云+数据库”的结合产生了云数据库。1.BigTable数据模型：BigTable表的索引是行关键字、列关键字和时间戳，每个单元由行关键字、列关键字和时间戳共同定位。BigTable数据模型的特点是：1）表中的关键字可以是任意的字符串。2）列族是由列关键字组成的集合，是访问控制的基本单位。3）时间戳记录了BigTable是每一个数据项所包含的不同版本的数据的时间标识2.BigTable的体系结构13.3.3云数据库与传统数据库比较：云数据库的使用使我们不

6、必购买托管服务器、自己安装和维护数据库，也不用关心服务器的地理位置以及其他信息，只需存取所要的信息。存在缺点：1）数据安全问题。2）对云的管理问题。3）对因特网的依赖。13.3.4云数据库展望13.4XML数据库13.4.1XML数据库概述：可扩展标识语言，一般用于标记电子文件，使其具有结构性，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。13.4.2SQLServer2008与XML1.SQLServer中的XML语句2.SQLServer中的XML数据类型3.操作XML小结数据库技术

7、从20世纪60年代中期产生到今天仅仅几十年，但是其发展速度之快，使用范围之广是其他技术所不能及的。近年来，数据库技术与网络技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等互相渗透、互相结合、不断推动数据库技术的革新与进步，本章仅针对这些新技术进行了简要概述。这几种技术将会在各自应用领域需求的不断推动下，成为当前数据库技术发展的主要方向。