SQL資料庫是具有數據操縱和數據定義等多種功能的資料庫語言，這種語言具有交互性特點，能為用戶提供極大的便利，資料庫管理系統應充分利用SQL語言提高計算機應用系統的工作質量與效率。
一、SQL資料庫的應用領域
1、多媒體資料庫
這種資料庫主要存儲與多媒體有關的數據，如語音、圖像和視頻數據。多媒體數據最大的特點是數據連續、數據量大、存儲空間大。
2、移動資料庫
這種資料庫是在筆記本電腦、掌上電腦等移動計算機系統上開發的。資料庫的最大特點是通過無線數字通信網路傳輸。移動資料庫可以隨時隨地獲取和訪問數據，為一些業務應用和一些突發事件帶來了極大的便利。
3、空間資料庫
目前，這種資料庫發展迅速。它主要包括地理信息資料庫（也稱為GIS）和計算機輔助設計（CAD）資料庫。其中，地理信息資料庫一般存儲與地圖相關的信息數據；CAD資料庫一般存儲機械、集成電路、電子設備設計圖紙等設計信息的空間資料庫。
4、信息檢索系統
信息檢索是根據用戶輸入的信息從資料庫中查找相關文檔或信息，並將信息反饋給用戶。信息檢索領域與資料庫領域同步發展。它是一個典型的聯機文檔管理系統或聯機圖書目錄。
5、分布式信息檢索
這種資料庫是隨著Internet的發展而產生的。它廣泛應用於Internet和遠程計算機網路系統中。特別是隨著電子商務的發展，這種資料庫的發展更為迅速。許多網路用戶（如個人、公司或企業等）將信息存儲在自己的計算機中。
6、專家決策系統
專家決策系統也是資料庫應用的一部分。因為越來越多的數據可以在網上獲得，特別是通過這些數據，企業可以對企業的發展做出更好的決策，從而使企業能夠更好地經營。隨著人工智慧的發展，專家決策系統的應用越來越廣泛。
二、SQL資料庫現狀
1、自主研發
國內自主研發關系型資料庫的企業、單位基本上都是發源於上世紀90年代的，而且都是以大學、科研機構為主。到今天，有代表性的廠商有：達夢–由華中理工馮玉才教授創辦，完全自主研發。以Oracle為參照、追趕對象。
2、引進源代碼
引進資料庫源代碼發展國產資料庫，如今，經濟發展，而且IBM也願意迎合國人對於國產化的訴求，將擱置多年的Informix源代碼拿出來，發揮余熱。2015年以來，與IBM簽訂源代碼授權的公司有華勝天成、南大通用（Gbase8t）和星瑞格。這三個公司成為以引進Informix源代碼發展國產資料庫的代表。
三、SQL資料庫發展前景
1、產品形成系列化
一方面，Web和數據倉庫等應用的興起，數據的絕對量在以驚人的速度迅速膨脹；另一方面，移動和嵌入式應用快速增長。針對市場的不同需求，資料庫正在朝系列化方向發展。
2、智能化集成化
SQL資料庫技術的廣泛使用為企業和組織收集並積累了大量的數據。數據豐富知識貧乏的現實直接導致了聯機分析處理（OLAP）和數據挖掘（DataMining）等技術的出現，促使資料庫向智能化方向發展。
3、支持各種互聯網應用
SQL資料庫管理系統是網路經濟的重要基礎設施之一。支持Internet（甚至於MobileInternet）資料庫應用已經成為資料庫系統的重要方面。例如，Oracle公司從8版起全面支持互聯網應用，是互聯網資料庫的代表。
(1)分布式文件系統適用於SQL嗎擴展閱讀：
SQL包括了所有對資料庫的操作，主要是由4個部分組成：
1、數據定義：又稱為「DDL語言」，定義資料庫的邏輯結構，包括定義資料庫、基本表、視圖和索引4部分。
2、數據操縱：又稱為「DML語言」，包括插入、刪除和更新三種操作。
3、數據查詢：又稱為「DQL語言」，包括數據查詢操作。
4、數據控制：又稱為「DCL語言」，對用戶訪問數據的控制有基本表和視圖的授權及回收。
5、事務控制：又稱為「TCL語言」，包括事務的提交與回滾。
參考資料來源：網路-SQL資料庫
⑵ hdfs文件系統可以代替mysql嗎
不能。
不是一個概念。mysql是傳統的關系型資料庫。hdfs是nosql hadoop的存儲方式。hdfs是分布式的自帶高可用存儲，文件格式跟mysql的存儲引擎不一樣。大數據離線存儲，當然是hdfs更合適。通過Map/Rece進行批處理遞送到Apache Hadoop仍然是中樞環節。但隨著要從「超思維速度「分析方面獲取競爭優勢的壓力遞增，因此Hadoop(分布式文件系統)自身經歷重大的發展。
科技的發展允許實時查詢，如Apache Drill, Cloudera Impala和Stinger Initiative正脫穎而出，新一代的資源管理Apache YARN 支持這些。為了支持這種日漸強調實時性操作,我們正發布一個新MySQL Applier for Hadoop(用於Hadoop的MySQL Applier)組件。它能夠把MySQL中變化的事務復制到Hadoop / Hive / HDFS。Applier 組件補充現有基於批處理Apache Sqoop的連接性。
⑶ sql 中 什麼是分布式處理數據
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制分布式程序運行。它和集中式操作系統的區別在於資源管理、進程通信和系統結構等方面。
分布式程序設計語言用於編寫運行於分布式計算機系統上的分布式程序。一個分布式程序由若干個可以獨立執行的程序模塊組成,它們分布於一個分布式處理系統的多台計算機上被同時執行。它與集中式的程序設計語言相比有三個特點：分布性、通信性和穩健性。
分布式文件系統具有執行遠程文件存取的能力,並以透明方式對分布在網路上的文件進行管理和存取。
分布式資料庫系統由分布於多個計算機結點上的若干個資料庫系統組成,它提供有效的存取手段來操縱這些結點上的子資料庫。分布式資料庫在使用上可視為一個完整的資料庫,而實際上它是分布在地理分散的各個結點上。當然,分布在各個結點上的子資料庫在邏輯上是相關的。
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分布式資料庫系統是由若干個站集合而成。這些站又稱為節點，它們在通訊網路中聯接在一起，每個節點都是一個獨立的資料庫系統，它們都擁有各自的資料庫、中央處理機、終端，以及各自的局部資料庫管理系統。因此分布式資料庫系統可以看作是一系列集中式資料庫系統的聯合。它們在邏輯上屬於同一系統，但在物理結構上是分布式的。
分布式資料庫系統已經成為信息處理學科的重要領域，正在迅速發展之中，原因基於以下幾點：
1、它可以解決組織機構分散而數據需要相互聯系的問題。比如銀行系統，總行與各分行處於不同的城市或城市中的各個地區，在業務上它們需要處理各自的數據，也需要彼此之間的交換和處理，這就需要分布式的系統。
2、如果一個組織機構需要增加新的相對自主的組織單位來擴充機構，則分布式資料庫系統可以在對當前機構影響最小的情況下進行擴充。
3、均衡負載的需要。數據的分解採用使局部應用達到最大，這使得各處理機之間的相互干擾降到最低。負載在各處理機之間分擔，可以避免臨界瓶頸。
4、當現有機構中已存在幾個資料庫系統，而且實現全局應用的必要性增加時，就可以由這些資料庫自下而上構成分布式資料庫系統。
5、相等規模的分布式資料庫系統在出現故障的幾率上不會比集中式資料庫系統低，但由於其故障的影響僅限於局部數據應用，因此就整個系統來講它的可靠性是比較高的。
特點
1、在分布式資料庫系統里不強調集中控制概念，它具有一個以全局資料庫管理員為基礎的分層控制結構，但是每個局部資料庫管理員都具有高度的自主權。
2、在分布式資料庫系統中數據獨立性概念也同樣重要，然而增加了一個新的概念，就是分布式透明性。所謂分布式透明性就是在編寫程序時好象數據沒有被分布一樣，因此把數據進行轉移不會影響程序的正確性。但程序的執行速度會有所降低。
3、集中式資料庫系統不同，數據冗餘在分布式系統中被看作是所需要的特性，其原因在於：首先，如果在需要的節點復制數據，則可以提高局部的應用性。其次，當某節點發生故障時，可以操作其它節點上的復制數據，因此這可以增加系統的有效性。當然，在分布式系統中對最佳冗餘度的評價是很復雜的。
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。
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什麼是分布式智能?
NI LabVIEW 8的分布式智能結合了相關的技術和工具，解決了分布式系統開發會碰到的一些挑戰。更重要的是，NI LabVIEW 8的分布式智能提供的解決方案不僅令這些挑戰迎刃而解，且易於實施。LabVIEW 8的分布式智能具體包括:
可對分布式系統中的所有結點編程——包括主機和終端。尤為可貴的是，您可以利用LabVIEW圖形化編程方式，對大量不同類型的對象進行編程，如桌面處理器、實時系統、FPGA、PDA、嵌入式微處理器和DSP。
導航所有系統結點的查看系統——LabVIEW Project Explorer。您可使用Project Explorer查看、編輯、運行和調試運行於任何對象上的結點。
經簡化的數據共享編程界面——共享變數。使用共享變數，您可輕松地在系統間(甚至實時系統間)傳輸數據且不影響性能。無通信循環，無RT FIFO，無需低層次TCP函數。您可以利用簡單的對話完成共享變數的配置，從而將數據在各系統間傳輸或將數據連接到不同的數據源。您還可添加記錄、警報、事件等數據服務――一切僅需簡單的對話即可完成。
實現了遠程設備及系統內部或設備及系統之間的同步操作——定時和同步始終是定義高性能測量和控制系統的關鍵問題。利用基於NI技術的系統，探索設備內部並編寫其內部運行機制，從而取得比傳統儀器或PLC方式下更為靈活的解決方案。
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在分布式計算機操作系統支持下，互連的計算機可以互相協調工作，共同完成一項任務。
也可以這么解釋:
一種計算機硬體的配置方式和相應的功能配置方式。它是一種多處理器的計算機系統，各處理器通過互連網路構成統一的系統。系統採用分布式計算結構，即把原來系統內中央處理器處理的任務分散給相應的處理器，實現不同功能的各個處理器相互協調，共享系統的外設與軟體。這樣就加快了系統的處理速度，簡化了主機的邏輯結構.
86小小祝你好運
⑷ 分布式資料庫和nosql區別嗎
互聯網公司常用的基本集中在以下幾種，每種只舉一個比較常見或者應用比較成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同時提供了更加豐富的數據結構和運算的能力，成功用法是替代memcached，通過checkpoint和commit log提供了快速的宕機恢復，同時支持replication提供讀可擴展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基於磁碟的key-value storage, 模型單一簡單，數據量不受限於內存大小，數據落盤高可靠，Google的幾位大神出品的精品，LSM模型天然寫優化，順序寫盤的方式對於新硬體ssd再適合不過了，不足是僅提供了一個庫，需要自己封裝server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具備了區別mysql的最大亮點：可擴展性。mongodb 最新引人的莫過於提供了sql介面，是目前nosql里最像mysql的，只是沒有ACID的特性，發展很快，支持了索引等特性，上手容易，對於數據量遠超內存限制的場景來說，還需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
這個富二代似乎不用贅述了，最大的優勢是開源，對於普通的scan和基於行的get等基本查詢，性能完全不是問題，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可擴展性方面是最強的，其次坐上了Hadoop的快車，社區發展很快，各種基於其上的開源產品不少，來解決諸如join、聚集運算等復雜查詢。
⑸ 分布式文件系統和分布式資料庫有什麼不同
分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop
distributed
file
system）。分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
⑹ 分布式資料庫的簡介
分布式資料庫是指利用高速計算機網路將物理上分散的多個數據存儲單元連接起來組成一個邏輯上統一的資料庫。分布式資料庫的基本思想是將原來集中式資料庫中的數據分散存儲到多個通過網路連接的數據存儲節點上，以獲取更大的存儲容量和更高的並發訪問量。近年來，隨著數據量的高速增長，分布式資料庫技術也得到了快速的發展，傳統的關系型資料庫開始從集中式模型向分布式架構發展，基於關系型的分布式資料庫在保留了傳統資料庫的數據模型和基本特徵下，從集中式存儲走向分布式存儲，從集中式計算走向分布式計算。
另一方面，隨著數據量越來越大，關系型資料庫開始暴露出一些難以克服的缺點，以NoSQL 為代表的非關系型資料庫，其高可擴展性、高並發性等優勢出現了快速發展，一時間市場上出現了大量的key-value 存儲系統、文檔型資料庫等NoSQL 資料庫產品。NoSQL 類型資料庫正日漸成為大數據時代下分布式資料庫領域的主力。
這種組織資料庫的方法克服了物理中心資料庫組織的弱點。 首先，降低了數據傳送代價，因為大多數的對資料庫的訪問操作都是針對局部資料庫的，而不是對其他位置的資料庫訪問； 其次，系統的可靠性提高了很多，因為當網路出現故障時，仍然允許對局部資料庫的操作，而且一個位置的故障不影響其他位置的處理工作，只有當訪問出現故障位置的數據時，在某種程度上才受影響； 第三，便於系統的擴充，增加一個新的局部資料庫，或在某個位置擴充一台適當的小型計算機，都很容易實現。然而有些功能要付出更高的代價。例如，為了調配在幾個位置上的活動，事務管理的性能比在中心資料庫時花費更高，而且甚至抵消許多其他的優點。 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制分布式程序運行。它和集中式操作系統的區別在於資源管理、進程通信和系統結構等方面。 分布式程序設計語言用於編寫運行於分布式計算機系統上的分布式程序。一個分布式程序由若干個可以獨立執行的程序模塊組成,它們分布於一個分布式處理系統的多台計算機上被同時執行。它與集中式的程序設計語言相比有三個特點：分布性、通信性和穩健性。 分布式文件系統具有執行遠程文件存取的能力,並以透明方式對分布在網路上的文件進行管理和存取。 分布式資料庫系統由分布於多個計算機結點上的若干個資料庫系統組成,它提供有效的存取手段來操縱這些結點上的子資料庫。分布式資料庫在使用上可視為一個完整的資料庫,而實際上它是分布在地理分散的各個結點上。當然,分布在各個結點上的子資料庫在邏輯上是相關的。
Hadoop的分布式文件系統HDFS，作為開源的分布式平台，為目前流行的很多分布式資料庫提供了支持，譬如HBase等。Yonghong的分布式文件系統ZFS，為分布式數據集市Z-DataMart提供了底層平台。
⑺ 資料庫與hadoop與分布式文件系統的區別和聯系
1. 用向外擴展代替向上擴展
擴展商用關系型資料庫的代價是非常昂貴的。它們的設計更容易向上擴展。要運行一個更大
的資料庫，就需要買一個更大的機器。事實上，往往會看到伺服器廠商在市場上將其昂貴的高端機
標稱為「資料庫級的伺服器」。不過有時可能需要處理更大的數據集，卻找不到一個足夠大的機器。
更重要的是，高端的機器對於許多應用並不經濟。例如，性能4倍於標准PC的機器，其成本將大大
超過將同樣的4台PC放在一個集群中。Hadoop的設計就是為了能夠在商用PC集群上實現向外擴展
的架構。添加更多的資源，對於Hadoop集群就是增加更多的機器。一個Hadoop集群的標配是十至
數百台計算機。事實上，如果不是為了開發目的，沒有理由在單個伺服器上運行Hadoop。
2. 用鍵/值對代替關系表
關系資料庫的一個基本原則是讓數據按某種模式存放在具有關系型數據結構的表中。雖然關
系模型具有大量形式化的屬性，但是許多當前的應用所處理的數據類型並不能很好地適合這個模
型。文本、圖片和XML文件是最典型的例子。此外，大型數據集往往是非結構化或半結構化的。
Hadoop使用鍵/值對作為基本數據單元，可足夠靈活地處理較少結構化的數據類型。在hadoop中，
數據的來源可以有任何形式，但最終會轉化為鍵/值對以供處理。
3. 用函數式編程（MapRece）代替聲明式查詢（SQL ）
SQL 從根本上說是一個高級聲明式語言。查詢數據的手段是，聲明想要的查詢結果並讓資料庫引擎
判定如何獲取數據。在MapRece中，實際的數據處理步驟是由你指定的，它很類似於SQL
引擎的一個執行計劃。SQL 使用查詢語句，而MapRece則使用腳本和代碼。利用MapRece可
以用比SQL 查詢更為一般化的數據處理方式。例如，你可以建立復雜的數據統計模型，或者改變
圖像數據的格式。而SQL 就不能很好地適應這些任務。
4.
分布式文件系統（dfs）和分布式資料庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統比較暴力，
可以當做key/value的存取。分布式資料庫涉及精煉的數據，傳統的分布式關系型資料庫會定義數據元
組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統現在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。
分布式資料庫現在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基於HDFS，而oceanbase是自己內部
實現的分布式文件系統，在此也可以說分布式資料庫以分布式文件系統做基礎存儲。
⑻ SQL 資料庫分布式，現需要把各個分點的數據自動傳到總伺服器
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制分布式程序運行。它和集中式操作系統的區別在於資源管理、進程通信和系統結構等方面。
分布式程序設計語言用於編寫運行於分布式計算機系統上的分布式程序。一個分布式程序由若干個可以獨立執行的程序模塊組成,它們分布於一個分布式處理系統的多台計算機上被同時執行。它與集中式的程序設計語言相比有三個特點：分布性、通信性和穩健性。
分布式文件系統具有執行遠程文件存取的能力,並以透明方式對分布在網路上的文件進行管理和存取。
分布式資料庫系統由分布於多個計算機結點上的若干個資料庫系統組成,它提供有效的存取手段來操縱這些結點上的子資料庫。分布式資料庫在使用上可視為一個完整的資料庫,而實際上它是分布在地理分散的各個結點上。當然,分布在各個結點上的子資料庫在邏輯上是相關的。
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分布式資料庫系統是由若干個站集合而成。這些站又稱為節點，它們在通訊網路中聯接在一起，每個節點都是一個獨立的資料庫系統，它們都擁有各自的資料庫、中央處理機、終端，以及各自的局部資料庫管理系統。因此分布式資料庫系統可以看作是一系列集中式資料庫系統的聯合。它們在邏輯上屬於同一系統，但在物理結構上是分布式的。
分布式資料庫系統已經成為信息處理學科的重要領域，正在迅速發展之中，原因基於以下幾點：
1、它可以解決組織機構分散而數據需要相互聯系的問題。比如銀行系統，總行與各分行處於不同的城市或城市中的各個地區，在業務上它們需要處理各自的數據，也需要彼此之間的交換和處理，這就需要分布式的系統。
2、如果一個組織機構需要增加新的相對自主的組織單位來擴充機構，則分布式資料庫系統可以在對當前機構影響最小的情況下進行擴充。
3、均衡負載的需要。數據的分解採用使局部應用達到最大，這使得各處理機之間的相互干擾降到最低。負載在各處理機之間分擔，可以避免臨界瓶頸。
4、當現有機構中已存在幾個資料庫系統，而且實現全局應用的必要性增加時，就可以由這些資料庫自下而上構成分布式資料庫系統。
5、相等規模的分布式資料庫系統在出現故障的幾率上不會比集中式資料庫系統低，但由於其故障的影響僅限於局部數據應用，因此就整個系統來講它的可靠性是比較高的。
特點
1、在分布式資料庫系統里不強調集中控制概念，它具有一個以全局資料庫管理員為基礎的分層控制結構，但是每個局部資料庫管理員都具有高度的自主權。
2、在分布式資料庫系統中數據獨立性概念也同樣重要，然而增加了一個新的概念，就是分布式透明性。所謂分布式透明性就是在編寫程序時好象數據沒有被分布一樣，因此把數據進行轉移不會影響程序的正確性。但程序的執行速度會有所降低。
3、集中式資料庫系統不同，數據冗餘在分布式系統中被看作是所需要的特性，其原因在於：首先，如果在需要的節點復制數據，則可以提高局部的應用性。其次，當某節點發生故障時，可以操作其它節點上的復制數據，因此這可以增加系統的有效性。當然，在分布式系統中對最佳冗餘度的評價是很復雜的。
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。
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什麼是分布式智能?
NI LabVIEW 8的分布式智能結合了相關的技術和工具，解決了分布式系統開發會碰到的一些挑戰。更重要的是，NI LabVIEW 8的分布式智能提供的解決方案不僅令這些挑戰迎刃而解，且易於實施。LabVIEW 8的分布式智能具體包括:
可對分布式系統中的所有結點編程——包括主機和終端。尤為可貴的是，您可以利用LabVIEW圖形化編程方式，對大量不同類型的對象進行編程，如桌面處理器、實時系統、FPGA、PDA、嵌入式微處理器和DSP。
導航所有系統結點的查看系統——LabVIEW Project Explorer。您可使用Project Explorer查看、編輯、運行和調試運行於任何對象上的結點。
經簡化的數據共享編程界面——共享變數。使用共享變數，您可輕松地在系統間(甚至實時系統間)傳輸數據且不影響性能。無通信循環，無RT FIFO，無需低層次TCP函數。您可以利用簡單的對話完成共享變數的配置，從而將數據在各系統間傳輸或將數據連接到不同的數據源。您還可添加記錄、警報、事件等數據服務――一切僅需簡單的對話即可完成。
實現了遠程設備及系統內部或設備及系統之間的同步操作——定時和同步始終是定義高性能測量和控制系統的關鍵問題。利用基於NI技術的系統，探索設備內部並編寫其內部運行機制，從而取得比傳統儀器或PLC方式下更為靈活的解決方案。
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在分布式計算機操作系統支持下，互連的計算機可以互相協調工作，共同完成一項任務。
也可以這么解釋:
一種計算機硬體的配置方式和相應的功能配置方式。它是一種多處理器的計算機系統，各處理器通過互連網路構成統一的系統。系統採用分布式計算結構，即把原來系統內中央處理器處理的任務分散給相應的處理器，實現不同功能的各個處理器相互協調，共享系統的外設與軟體。這樣就加快了系統的處理速度，簡化了主機的邏輯結構.