Ⅰ 分布式資料庫有什麼特點
1.數據獨立性與位置透明性
數據獨立性是資料庫方法追求的主要目標之一，分布透明性指用戶不必關心數據的邏輯分區，不必關心數據物理位置分布的細節，也不必關心重復副本（冗餘數據）的一致性問題，同時也不必關心局部場地上資料庫支持哪種數據模型。分布透明性的優點是很明顯的。有了分布透明性，用戶的應用程序書寫起來就如同數據沒有分布一樣。當數據從一個場地移到另一個場地時不必改寫應用程序。當增加某些數據的重復副本時也不必改寫應用程序。數據分布的信息由系統存儲在數據字典中。用戶對非本地數據的訪問請求由系統根據數據字典予以解釋、轉換、傳送。
2.集中和節點自治相結合
在分布式資料庫中，數據的共享有兩個層次：一是局部共享，即在局部資料庫中存儲局部場地上各用戶的共享數據．這些數據是本場地用戶常用的。二是全局共享，即在分布式資料庫的各個場地也存儲可供網中其它場地的用戶共享的數據，支持系統中的全局應用。因此，相應的控制結構也具有兩個層次：集中和自治。分布式資料庫系統常常採用集中和自治相結合的控制結構,各局部的DBMS可以獨立地管理局部資料庫，具有自治的功能。同時，系統又設有集中控制機制，協調各局部DBMS的工作，執行全局應用。另外，在不同的系統集中和自治的程度不盡相同。
3.支持全局資料庫的一致性和和可恢復性
分布式資料庫中各局部資料庫即滿足集中式資料庫的一致性、可串列性和可恢復性，還保證了資料庫的全局一致性、並行操作的可串列性和系統的全局可恢復性。這是因為全局應用要涉及兩個以上結點的數據。因此在分布式資料庫系統中一個業務可能由不同場地上的多個操作組成。這樣，當其中某一個結點出現故障操作失敗後如何使全局業務滾回呢？如何使另一個結點撤銷已執行的操作(若操作已完成或完成一部分）或者不必再執行業務的其它操作(若操作尚沒執行)？這些技術要比集中式資料庫復雜和困難得多，分布式資料庫系統必須解決這些問題。
4.復制透明性
用戶不用關心資料庫在網路中各個節點的復制情況，被復制的數據的更新都由系統自動完成。在分布式資料庫系統中，可以把一個場地的數據復制到其他場地存放，應用程序可以使用復制到本地的數據在本地完成分布式操作，避免通過網路傳輸數據，提高了系統的運行和查詢效率。但是對於復制數據的更新操作，就要涉及到對所有復制數據的更新。
5.易於擴展性
在大多數網路環境中，單個資料庫伺服器最終會不滿足使用。如果伺服器軟體支持透明的水平擴展，那麼就可以增加多個伺服器來進一步分布數據和分擔處理任務。
Ⅱ 什麼叫分布式資料庫，有什麼優點和缺點
1.分布式資料庫是資料庫的一種，是資料庫技術和網路技術的結合產物。
2.各有優點和缺點.分布式資料庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種。
是的,分布式數據文件便於資料庫的管理維護。
Ⅲ 使用分布式資料庫有什麼優勢
華為雲、阿里雲、騰訊雲都推出了分布式資料庫服務。
無限擴容
自動水平拆分。
支持字元串、數字、日期等多種拆緯度。
業務不中斷平滑擴容。
性能卓越
性能通過水平擴展可線性提升。
簡單易用
兼容MYSQL 協議、語法、客戶端。
輕松數據導入，資料庫上雲。
一鍵實現資料庫擴容。
業務零代碼改動，實現讀寫分離。
快速部署
可在線快速部署實例，節省采購、部署、配置等自建資料庫工作，縮短項目周期，幫助業務快速上線。
低成本
穩定的產品，完善的運維和技術支持，相比開源產品總體性價比更高；多種實例規格配置覆蓋不同業務規模場景，按需購買。
單機資料庫容易產生容量與性能瓶頸
當前的硬體條件下，主流資料庫可以支持單表千萬級數據量的存儲，但是難以支撐密集的並發讀寫，存在性能瓶頸。
傳統的分區分表或分庫方案限制太多
採用分區表方案，數據不能跨實例存儲，擴展性和維護性較差。
採用分庫方案，客戶端需要自行管理各庫連接，資料庫連接管理和升級復雜，擴容遷移困難。
單機資料庫伺服器成本高昂
普通X86伺服器支撐能力有限，品牌廠商的伺服器價格高昂，通過增加硬體規格來提升並發性能的成本太高，且能到達的性能高度有限。
數據分布存儲
DDM採用水平拆分方式，將數據記錄數龐大的單表，按指定的拆分規則，分布式存儲到各個分片中。同時DDM提供路由分發功能，應用服務無需考慮數據該寫入哪個分片，該從哪個分片讀取。
讀寫分離
用戶可以根據數據讀取壓力負載情況，為每個RDS實例配置一個或者多個只讀實例，提高查詢並發性能。
高性能
在實際業務訪問中，SQL主要的性能瓶頸集中在物理資料庫節點上。
DDM實例關聯多個RDS節點，減少單個RDS存儲的數據量，同時實現並行計算，支持PB級數據量訪問，以及百萬級高並發。
在線平滑擴容
DDM在不中斷業務的情況下，支持新增RDS實例，水平擴容存儲空間。一鍵式擴容，輕松解決單機資料庫的容量瓶頸。
單機資料庫的現狀與困境
隨著互聯網飛速發展，企業數據越來越龐大，應用對性能要求也越來越高。單機資料庫對大批量數據的處理存在一定的局限性：
DDM輕松應對海量數據與高並發
DDM解決了單機關系型資料庫對硬體依賴性強、擴展能力有限、數據量增大後擴容困難、資料庫響應變慢等難題，通過分布式集群架構方案實現了「平滑擴容」，擴容過程中保持業務不中斷。
Ⅳ 什麼是分布式數據存儲
什麼是分布式存儲
分布式存儲是一種數據存儲技術，它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間，這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備，數據分布存儲在企業的各個角落。
分布式存儲系統，可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，使用多個存儲伺服器共享存儲負載，利用位置伺服器定位存儲信息，不僅提高了系統的可靠性，可用性和訪問效率，而且易於擴展。
Ⅳ 三層結構中數據訪問層的主要功能是什麼
從業務規則層接收請求，從數據服務獲取數據或向其發送數據。 使用存儲過程獲取數據，並可選用 ADO.NET 向資料庫發送數據，將資料庫查詢結果返回到業務規則層，作為ADO.NET 數據集。
數據數據訪問層主要看數據層裡面有沒有包含邏輯處理，實際上各個函數主要完成各個對數據文件的操作。而不必管其他操作。業務邏輯層主要負責對數據層的操作。也就是說把一些數據層的操作進行組合。
(5)分布式數據訪問加權擴展閱讀：
注意事項：
借鑒多種分布式資料庫訪問模式，基於MySQL開源協議，採用資料庫代理方式，形成分布式資料庫中間件解決方案，解決分布式系統資料庫分庫分表帶來的數據透明訪問難題。
在負載均衡的控制方面，通過LVS+zookeeper實現負載均衡、可設置權重實現灰度發布，通過keepalived+VIP消除單點故障隱患。
Ⅵ 資料庫的分布式是什麼意思Oracle里跨操作系統的數據互操作能力是什麼意思啊
1、資料庫的分布式給我的理解是：
你的客戶端在美國，你的伺服器可以放在中國，通過網路訪問在中國的資料庫伺服器。
2、oracle跨系統的數據交換能力，舉個簡單的例子：
通過 exp 和 imp 工具可以很方便的把數據從 windows上導入到linux上，反之也一樣。
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以上，希望對你有所幫助。
Ⅶ 分布式資料庫系統中數據的共享有哪些層次
通過 DFS（分布式文件系統），一台伺服器上的某個共享點能夠作為駐留在其他伺服器上的共享資源的宿主。DFS 以透明方式鏈接文件伺服器和共享文件夾，然後將其映射到單個層次結構，以便可以從一個位置對其進行訪問，而實際上數據卻分布在不同的位置。用戶不必再轉至網路上的多個位置以查找所需的信息，而只需連接到： \\DfsServer\Dfsroot 用戶在訪問此共享中的文件夾時將被重定向到包含共享資源的網路位置。這樣，用戶只需知道 DFS 根目錄共享即可訪問整個企業的共享資源。 DFS 拓撲從 DFS 樹的根目錄開始。位於邏輯層次結構頂部的 DFS 根目錄映射到一個物理共享。DFS 鏈接將域名系統 (DNS) 名稱映射到目標共享文件夾或目標 DFS 根目錄的 UNC 名稱。當 DFS 客戶端訪問 DFS 共享文件夾時，DFS 伺服器將 DNS 名稱映射到 UNC 名稱並將引用返回給該客戶端，以使它能夠找到共享文件夾。將 DNS 名稱映射到 UNC 名稱使數據的物理位置對用戶是透明的，這樣用戶便無須記住存儲文件夾的伺服器。當 DFS 客戶端請求 DFS 共享的引用時，DFS 伺服器將使用分區情況表 (PKT) 將 DFS 客戶端定向到物理共享。對於基於域的 DFS，PKT 存儲在 Active Directory 中；對於獨立的 DFS，PKT 存儲在注冊表中。在網路環境中，PKT 維護有關 DFS 拓撲的所有信息，包括其到基礎物理共享的映射。DFS 伺服器將 DFS 客戶端定向到與請求的 DFS 鏈接相對應的副本共享列表後，DFS 客戶端使用 Active Directory 站點拓撲連接到同一站點中的一個副本，如果該站點中沒有提供副本，則連接到該站點以外的一個副本。 分布式軟體系統(Distributed Software Systems)是支持分布式處理的軟體系統,是在由通信網路互聯的多處理機體系結構上執行任務的系統。它包括分布式操作系統、分布式程序設計語言及其編譯(解釋)系統、分布式文件系統和分布式資料庫系統等。 分布式操作系統負責管理分布式處理系統資源和控 分布式系統的類型，大致可以歸為三類： 1、分布式數據，但只有一個總? 據庫，沒有局部資料庫。 2、分層式處理，每一層都有自己的資料庫。 3、充分分散的分布式網路，沒有中央控制部分，各節點之間的聯接方式又可以有多種，如鬆散的聯接，緊密的聯接，動態的聯接，廣播通知式聯接等。
Ⅷ 如何在分布式資料庫中查詢數據
分布式資料庫的目錄中存放了系統為保證正確而有效地訪問數據而要使用的全部信息。一般應包括各級模式的描述、訪問方法的描述、關於資料庫的統計數據和一致性信息等。系統根據這些信息將用戶查詢轉換為物理資料庫上的查詢，並進行查詢優化選擇一條最佳的存取路徑，進行事務管理，進行安全性和完整性檢查等。
分布式查詢處理負責將用戶查詢轉換為各站點上的物理查詢，並負責合並各子查詢結果以得到最後結果
Ⅸ 分布式系統常用的一致性演算法有哪些
在做伺服器負載均衡時候可供選擇的負載均衡的演算法有很多，包括： 輪循演算法（Round Robin）、哈希演算法（HASH）、最少連接演算法（Least Connection）、響應速度演算法（Response Time）、加權法（Weighted ）等。其中哈希演算法是最為常用的演算法. 典型的應用場景是： 有N台伺服器提供緩存服務，需要對伺服器進行負載均衡，將請求平均分發到每台伺服器上，每台機器負責1/N的服務。 常用的演算法是對hash結果取余數 (hash() mod N)：對機器編號從0到N-1，按照自定義的hash()演算法，對每個請求的hash()值按N取模，得到余數i，然後將請求分發到編號為i的機器。但這樣的演算法方法存在致命問題，如果某一台機器宕機，那麼應該落在該機器的請求就無法得到正確的處理，這時需要將當掉的伺服器從演算法從去除，此時候會有(N-1)/N的伺服器的緩存數據需要重新進行計算；如果新增一台機器，會有N /(N+1)的伺服器的緩存數據需要進行重新計算。對於系統而言，這通常是不可接受的顛簸（因為這意味著大量緩存的失效或者數據需要轉移）。那麼，如何設計一個負載均衡策略，使得受到影響的請求盡可能的少呢？ 在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都採用了Consistent Hashing演算法，可以說Consistent Hashing 是分布式系統負載均衡的首選演算法。 1、Consistent Hashing演算法描述 下面以Memcached中的Consisten Hashing演算法為例說明。 由於hash演算法結果一般為unsigned int型，因此對於hash函數的結果應該均勻分布在[0,232-1]間，如果我們把一個圓環用232 個點來進行均勻切割，首先按照hash(key)函數算出伺服器（節點）的哈希值， 並將其分布到0～232的圓上。 用同樣的hash(key)函數求出需要存儲數據的鍵的哈希值，並映射到圓上。然後從數據映射到的位置開始順時針查找，將數據保存到找到的第一個伺服器（節點）上。 Consistent Hashing原理示意圖 新增一個節點的時候，只有在圓環上新增節點逆時針方向的第一個節點的數據會受到影響。刪除一個節點的時候，只有在圓環上原來刪除節點順時針方向的第一個節點的數據會受到影響，因此通過Consistent Hashing很好地解決了負載均衡中由於新增節點、刪除節點引起的hash值顛簸問題。 Consistent Hashing添加伺服器示意圖 虛擬節點（virtual nodes）：之所以要引進虛擬節點是因為在伺服器（節點）數較少的情況下（例如只有3台伺服器），通過hash(key)算出節點的哈希值在圓環上並不是均勻分布的（稀疏的），仍然會出現各節點負載不均衡的問題。虛擬節點可以認為是實際節點的復製品（replicas），本質上與實際節點實際上是一樣的（key並不相同）。引入虛擬節點後，通過將每個實際的伺服器（節點）數按照一定的比例(例如200倍)擴大後並計算其hash(key)值以均勻分布到圓環上。在進行負載均衡時候，落到虛擬節點的哈希值實際就落到了實際的節點上。由於所有的實際節點是按照相同的比例復製成虛擬節點的，因此解決了節點數較少的情況下哈希值在圓環上均勻分布的問題。 虛擬節點對Consistent Hashing結果的影響 從上圖可以看出，在節點數為10個的情況下，每個實際節點的虛擬節點數為實際節點的100-200倍的時候，結果還是很均衡的。 第3段中有這些文字：「但這樣的演算法方法存在致命問題，如果某一台機器宕機，那麼應該落在該機器的請求就無法得到正確的處理，這時需要將當掉的伺服器從演算法從去除，此時候會有(N-1)/N的伺服器的緩存數據需要重新進行計算；」 為何是 (N-1)/N 呢？解釋如下： 比如有 3 台機器，hash值 1-6 在這3台上的分布就是： host 1: 1 4 host 2: 2 5 host 3: 3 6 如果掛掉一台，只剩兩台，模數取 2 ，那麼分布情況就變成： host 1: 1 3 5 host 2: 2 4 6 可以看到，還在數據位置不變的只有2個： 1，2，位置發生改變的有4個，占共6個數據的比率是 4/6 = 2/3這樣的話，受影響的數據太多了，勢必太多的數據需要重新從 DB 載入到 cache 中，嚴重影響性能 【consistent hashing 的辦法】 上面提到的 hash 取模，模數取的比較小，一般是負載的數量，而 consistent hashing 的本質是將模數取的比較大，為 2的32次方減1，即一個最大的 32 位整數。然後，就可以從容的安排數據導向了，那個圖還是挺直觀的。 以下部分為一致性哈希演算法的一種PHP實現。點擊下載