1. 分布式資料庫到底是高並發還是高
分布式資料庫系統通常使用較小的計算機系統，每台計算機可單獨放在一個地方，每台計算機中都可能有DBMS的一份完整拷貝副本，或者部分拷貝副本，並具有自己局部的資料庫，位於不同地點的許多計算機通過網路互相連接，共同組成一個完整的、全局的邏輯上集中、物理上分布的大型資料庫。
2. 做分布式高並發的時候 資料庫怎麼支持高並發
些建議處理高並發要學習的東西實在太多.要在沒有實際工作經驗的情況下逐一了解太難,也很難深入.對於高並發的學習,我建議除了多閱讀高並發架構的文檔學習基本的方法論以外,自己要去深入學習網路基礎,數據結構和演算法.這些都是處理高並發熱點
3. 資料庫的並發控制跟恢復之間有什麼聯系
資料庫管理系統(databasemanagementsystem)是一種操縱和管理資料庫的大型軟體，是用於建立、使用和維護資料庫，簡稱dbms。它對資料庫進行統一的管理和控制，以保證資料庫的安全性和完整性。用戶通過dbms訪問資料庫中的數據，資料庫管理員也通過dbms進行資料庫的維護工作。它提供多種功能，可使多個應用程序和用戶用不同的方法在同時或不同時刻去建立，修改和詢問資料庫。它使用戶能方便地定義和操縱數據，維護數據的安全性和完整性，以及進行多用戶下的並發控制和恢復資料庫。按功能劃分，資料庫管理系統大致可分為6個部分：(1)模式翻譯：提供數據定義語言(ddl)。用它書寫的資料庫模式被翻譯為內部表示。資料庫的邏輯結構、完整性約束和物理儲存結構保存在內部的數據字典中。資料庫的各種數據操作(如查找、修改、插入和刪除等)和資料庫的維護管理都是以資料庫模式為依據的。(2)應用程序的編譯：把包含著訪問資料庫語句的應用程序，編譯成在dbms支持下可運行的目標程序。(3)互動式查詢：提供易使用的互動式查詢語言，如sql。dbms負責執行查詢命令，並將查詢結果顯示在屏幕上。(4)數據的組織與存取：提供數據在外圍儲存設備上的物理組織與存取方法。⑸事務運行管理：提供事務運行管理及運行日誌，事務運行的安全性監控和數據完整性檢查，事務的並發控制及系統恢復等功能。(6)資料庫的維護：為資料庫管理員提供軟體支持，包括數據安全控制、完整性保障、資料庫備份、資料庫重組以及性能監控等維護工具。基於關系模型的資料庫管理系統已日臻完善，並已作為商品化軟體廣泛應用於各行各業。它在各戶伺服器結構的分布式多用戶環境中的應用，使資料庫系統的應用進一步擴展。隨著新型數據模型及數據管理的實現技術的推進，可以預期dbms軟體的性能還將更新和完善，應用領域也將進一步地拓寬。它所提供的功能有以下幾項：（1）數據定義功能。DBMS提供相應數據語言來定義（DDL）資料庫結構，它們是刻畫資料庫框架，並被保存在數據字典中。（2）數據存取功能。DBMS提供數據操縱語言（DML），實現對資料庫數據的基本存取操作：檢索，插入，修改和刪除。（3）資料庫運行管理功能。DBMS提供數據控制功能，即是數據的安全性、完整性和並發控制等對資料庫運行進行有效地控制和管理，以確保數據正確有效。（4）資料庫的建立和維護功能。包括資料庫初始數據的裝入，資料庫的轉儲、恢復、重組織，系統性能監視、分析等功能。（5）資料庫的傳輸。DBMS提供處理數據的傳輸，實現用戶程序與DBMS之間的通信，通常與操作系統協調完成。著名資料庫管理系統常見的資料庫管理系統目前有許多資料庫產品，如Oracle、Sybase、Informix、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAccess、VisualFoxPro等產品各以自己特有的功能，在資料庫市場上佔有一席之地。下面簡要介紹幾種常用的資料庫管理系統。OracleOracle是一個最早商品化的關系型資料庫管理系統，也是應用廣泛、功能強大的資料庫管理系統。Oracle作為一個通用的資料庫管理系統，不僅具有完整的數據管理功能，還是一個分布式資料庫系統，支持各種分布式功能，特別是支持Internet應用。作為一個應用開發環境，Oracle提供了一套界面友好、功能齊全的資料庫開發工具。Oracle使用PL/SQL語言執行各種操作，具有可開放性、可移植性、可伸縮性等功能。特別是在Oracle8i中，支持面向對象的功能，如支持類、方法、屬性等，使得Oracle產品成為一種對象/關系型資料庫管理系統。是一種典型的關系型資料庫管理系統，可以在許多操作系統上運行，它使用Transact-SQL語言完成數據操作。由於MicrosoftSQLServer是開放式的系統，其它系統可以與它進行完好的交互操作。目前最新版本的產品為MicrosoftSQLServer2000，它具有可靠性、可伸縮性、可用性、可管理性等特點，為用戶提供完整的資料庫解決方案。MicrosoftOffice作為MicrosoftOffice組件之一的MicrosoftAccess是在Windows環境下非常流行的桌面型資料庫管理系統。使用MicrosoftAccess無需編寫任何代碼，只需通過直觀的可視化操作就可以完成大部分數據管理任務。在MicrosoftAccess資料庫中，包括許多組成資料庫的基本要素。這些要素是存儲信息的表、顯示人機交互界面的窗體、有效檢索數據的查詢、信息輸出載體的報表、提高應用效率的宏、功能強大的模塊工具等。它不僅可以通過ODBC與其它資料庫相連，實現數據交換和共享，還可以與Word、Excel等公軟體進行數據交換和共享，並且通過對象鏈接與嵌入技術在資料庫中嵌入和鏈接聲音、圖像等多媒體數據。資料庫管理系統選擇原則選擇資料庫管理系統時應從以下幾個方面予以考慮：(1)構造資料庫的難易程度。需要分析資料庫管理系統有沒有範式的要求，即是否必須按照系統所規定的數據模型分析現實世界，建立相應的模型；資料庫管理語句是否符合國際標准，符合國際標准則便於系統的維護、開發、移植；有沒有面向用戶的易用的開發工具；所支持的資料庫容量，資料庫的容量特性決定了資料庫管理系統的使用范圍。(2)程序開發的難易程度。有無計算機輔助軟體工程工具CASE——計算機輔助軟體工程工具可以幫助開發者根據軟體工程的方法提供各開發階段的維護、編碼環境，便於復雜軟體的開發、維護。有無第四代語言的開發平台——第四代語言具有非過程語言的設計方法，用戶不需編寫復雜的過程性代碼，易學、易懂、易維護。有無面向對象的設計平台——面向對象的設計思想十分接近人類的邏輯思維方式，便於開發和維護。對多媒體數據類型的支持——多媒體數據需求是今後發展的趨勢，支持多媒體數據類型的資料庫管理系統必將減少應用程序的開發和維護工作。(3)資料庫管理系統的性能分析。包括性能評估（響應時間、數據單位時間吞吐量）、性能監控（內外存使用情況、系統輸入/輸出速率、SQL語句的執行，資料庫元組控制）、性能管理（參數設定與調整）。(4)對分布式應用的支持。包括數據透明與網路透明程度。數據透明是指用戶在應用中不需指出數據在網路中的什麼節點上，資料庫管理系統可以自動搜索網路，提取所需數據；網路透明是指用戶在應用中無需指出網路所採用的協議。資料庫管理系統自動將數據包轉換成相應的協議數據。(5)並行處理能力。支持多CPU模式的系統（SMP，CLUSTER，MPP），負載的分配形式，並行處理的顆粒度、范圍。(6)可移植性和可括展性。可移植性指垂直擴展和水平擴展能力。垂直擴展要求新平台能夠支持低版本的平台，資料庫客戶機/伺服器機制支持集中式管理模式，這樣保證用戶以前的投資和系統；水平擴展要求滿足硬體上的擴展，支持從單CPU模式轉換成多CPU並行機模式（SMP,CLUSTER,MPP）(7)數據完整性約束。數據完整性指數據的正確性和一致性保護，包括實體完整性、參照完整性、復雜的事務規則。(8)並發控制功能。對於分布式資料庫管理系統，並發控制功能是必不可少的。因為它面臨的是多任務分布環境，可能會有多個用戶點在同一時刻對同一數據進行讀或寫操作，為了保證數據的一致性，需要由資料庫管理系統的並發控制功能來完成。評價並發控制的標准應從下面幾方面加以考慮：保證查詢結果一致性方法數據鎖的顆粒度（數據鎖的控制范圍，表、頁、元組等）數據鎖的升級管理功能死鎖的檢測和解決方法(9)容錯能力。異常情況下對數據的容錯處理。評價標准：硬體的容錯，有無磁碟鏡象處理功能軟體的容錯，有無軟體方法異常情況的容錯功能(10)安全性控制包括安全保密的程度（帳戶管理、用戶許可權、網路安全控制、數據約束）(11)支持漢字處理能力包括資料庫描述語言的漢字處理能力（表名、域名、數據）和資料庫開發工具對漢字的支持能力。
4. 如何理解erlang的分布式和並發
Erlang的並發性能也並非最強過去曾認為Erlang就代表高並發，高並發就代表高性能，同時認為Erlang就只是高並發的代名詞。其實，Erlang的並發性能也並非最強。首先Erlang的虛擬機是C寫的，其次諸如Haskell、OCaml + JoCaml，以及Python的PyPy，其實都能提供不弱於Erlang的並發能力。
同時Erlang在順序計算上的性能也不佳，甚至不能超過Python、Lua這類腳本語言（也許是和其本身的特殊性質有關）。所以就更落後於Haskell和OCaml這類可編譯的語言。然而即使並發和並行也需要順序計算，所以單從並發性能上來說，Erlang還不是最強的。
Erlang寫的Yaws這個Web伺服器，雖然能承受高並發，但性能，尤其是IO性能依然無法與lighttpd、nginx這種C寫的Web服務相比——Erlang的虛擬機本身也是C寫的。
同時，Erlang本身設計為一個結構化編程語言而非面向對象編程語言。這就令其較難應用更有開發效率的面向對象的項目開發流程和方法。
那麼為何Erlang在並發、分布式編程中如此受推崇？我認為因為它本身是並發和並行在語義、處理上的一致，所以它編寫此類程序更加方便。同時，它提供的是一個關於並發、並行以及分布式的統一的解決方案，而不僅僅是高並發。它的目的是構建有容錯能力、有伸縮性的可靠系統，同時又能最簡化編程工作。這就是它的真正的優勢。
5. 分布式資料庫和關系型資料庫的區別
分布式資料庫擁有更高的數據訪問速度，更強的可擴展性，更高的並發訪問量。這些都是
關系型資料庫的區別，同時也是分布式資料庫的有點。
6. 請問分布式與cluster有什麼區別，大並發量選擇哪個好
1 可以肯定的是分布式和集群是兩個不同的概念
2 分布式計算是指參與業務運算的不同業務組件運行在物理位置不同的環境上。
3 集群的作用主要是負載均衡和容災，提高應用的服務能力。所以，同一集群的不同節點上的應用部署基本是一樣的。
4 對於你的情況我建議使用ejb. ejb3已經相當的簡單，各個方向的擴展都可以輕松實現，分布式計算更是ejb規范的基本內容。現在軟體的開發方向應該更注重業務和開發人員的分析和建模能力，提取精練的業務對象才是根本，而技術架構已相當成熟。
5 對於大並發的性能問題，可以有多種方法來解決，如集群和緩存等，但不要過分依賴資料庫。
7. 如何理解分布式資料庫系統的站點自治性與邏輯協調性的關系
分布式資料庫系統的主要優點是什麼？存在哪些技術問題？ 分布式資料庫系統優點：良好地可靠性和可用性；提高系統效率，降低通 信成本；較大的靈活性和可伸縮性；經濟型和保護投資；適應組織的分布式管理 和控制；數據分布式具有透明性和站點具有較好的自治性；提高了資源利用率； 實現了數據共享。 分布式資料庫系統中存在的技術問題：數據的分割、分布和冗餘度；異構 資料庫的互聯； 分布式資料庫系統的查詢處理； 分布式資料庫系統的更新處理； 分布式資料庫系統的並發控制；分布式資料庫系統的恢復控制；目錄管理；數據 安全性和保密性處理。
8. 舉例說明什麼是分布式資料庫系統並發控制中的全局死鎖
db2 是對某表某一條記錄操作的時候,他會對整個表進行表鎖定,如果設置的事務級別是可重復的讀,那麼另外一個人的同步操作就會被回滾,不過可以通過sql語句指定鎖定級別,sqlserver默認是對行數據進行鎖定,你如果要看這個問題,你可以先研究一下資料庫的鎖定方式和鎖定級別,死鎖是一定存在的,特別是在並發操作很多的情況,這個和你資料庫的設計有關系,關鍵是捕獲到死鎖後怎麼樣對死鎖進行釋放
9. 如何處理大量數據並發操作
處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:
1.使用緩存：使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存，以區別空數據和未緩存的兩種狀態。
2.資料庫優化：表結構優化;SQL語句優化，語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。
3.分離活躍數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。
4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。
5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個，配置主從資料庫。寫用主資料庫，讀用從資料庫。
6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中，然後再放到不同的伺服器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的數據分層多塊，保存到多個節點（分布式）。每一塊數據都有多個節點保存（集群）。集群可以並行處理相同的數據，還可以保證數據的完整性。
拓展資料:
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
10. 分布式緩存主要用在高並發環境下的作用
分布式緩存主要用在高並發環境下，減輕資料庫的壓力，提高系統的響應速度和並發吞吐。當大量的讀、寫請求湧向資料庫時，磁碟的處理速度與內存顯然不在一個量級，因此，在資料庫之前加一層緩存，能夠顯著提高系統的響應速度，並降低資料庫的壓力。作為傳統的關系型資料庫，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數據類型、強大的關聯查詢、where語句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執行復雜的內連接、外連接、求和、排序、分組等操作，並且支持存儲過程、函數等功能，產品成熟度高，功能強大。但是，對於需要應對高並發訪問並且存儲海量數據的場景來說，出於對性能的考慮，不得不放棄很多傳統關系型資料庫原本強大的功能，犧牲了系統的易用性，並且使得系統的設計和管理變得更為復雜。這也使得在過去幾年中，流行著另一種新的存儲解決方案——NoSQL，它與傳統的關系型資料庫最大的差別在於，它不使用SQL作為查詢語言來查找數據，而採用key-value形式進行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，並且能夠更加方便地進行擴展，存儲海量數據，在數千個節點上進行分區，自動進行數據的復制和備份。在分布式系統中，消息作為應用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應用。消息可以被保存在隊列中，直到被接收者取出，由於消息發送者不需要同步等待消息接收者的響應，消息的非同步接收降低了系統集成的耦合度，提升了分布式系統協作的效率，使得系統能夠更快地響應用戶，提供更高的吞吐。
當系統處於峰值壓力時，分布式消息隊列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個系統被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統中是一個非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對於全文檢索、模糊匹配的需求，解決資料庫like查詢效率低下的問題，又能夠解決分布式環境下，由於採用分庫分表，或者使用NoSQL資料庫，導致無法進行多表關聯或者進行復雜查詢的問題。