分布式数据库设计案例

㈠ 如何用SQL Server建立分布式数据库

很多组织机构慢慢的在不同的服务器和地点部署SQL Server数据库——为各种应用和目的——开始考虑通过SQL Server集群的方式来合并。

将SQL Server实例和数据库合并到一个中心的地点可以减低成本，尤其是维护和软硬件许可证。此外，在合并之后，可以减低所需机器的数量，这些机器就可以用于备用。

当寻找一个备用，比如高可用性的环境，企业常常决定部署Microsoft的集群架构。我常常被问到小的集群(由较少的节点组成)SQL Server实例和作为中心解决方案的大的集群哪一种更好。在我们比较了这两个集群架构之后，我让你们自己做决定。

什么是Microsoft集群服务器

MSCS是一个Windows Server企业版中的内建功能。这个软件支持两个或者更多服务器节点连接起来形成一个“集群”，来获得更高的可用性和对数据和应用更简便的管理。MSCS可以自动的检查到服务器或者应用的失效，并从中恢复。你也可以使用它来(手动)移动服务器之间的负载来平衡利用率以及无需停机时间来调度计划中的维护任务。

这种集群设计使用软件“心跳”来检测应用或者服务器的失效。在服务器失效的事件中，它会自动将资源(比如磁盘和IP地址)的所有权从失效的服务器转移到活动的服务器。注意还有方法可以保持心跳连接的更高的可用性，比如站点全面失效的情况下。

MSCS不要求在客户计算机上安装任何特殊软件，因此用户在灾难恢复的经历依赖于客户-服务器应用中客户一方的本质。客户的重新连接常常是透明的，因为MSCS在相同的IP地址上重启应用、文件共享等等。进一步，为了灾难恢复，集群的节点可以处于分离的、遥远的地点。

在集群服务器上的SQL Server

SQL Server 2000可以配置为最多4个节点的集群，而SQL Server 2005可以配置为最多8个节点的集群。当一个SQL Server实例被配置为集群之后，它的磁盘资源、IP地址和服务就形成了集群组来实现灾难恢复。

SQL Server 2000允许在一个集群上安装16个实例。根据在线帮助，“SQL Server 2005在一个服务器或者处理器上可以支持最多50个SQL Server实例，”但是，“只能使用25个硬盘驱动器符，因此如果你需要更多的实例，那么需要预先规划。”

注意SQL Server实例的灾难恢复阶段是指SQL Server服务开始所需要的时间，这可能从几秒钟到几分钟。如果你需要更高的可用性，考虑使用其他的方法，比如log shipping和数据库镜像。

单个的大的SQL Server集群还是小的集群

下面是大的、由更多的节点组成的集群的优点：

◆更高的可用新(更多的节点来灾难恢复)。

◆更多的负载均衡选择(更多的节点)。

◆更低廉的维护成本。

◆增长的敏捷性。多达4个或者8个节点，依赖于SQL版本。

◆增强的管理性和简化环境(需要管理的少了)。

◆更少的停机时间(灾难恢复更多的选择)。

◆灾难恢复性能不受集群中的节点数目影响。

下面是单个大的集群的缺点：

◆集群节点数目有限(如果需要第9个节点怎么办)。

◆在集群中SQL实例数目有限。

◆没有对失效的防护——如果磁盘阵列失效了，就不会发生灾难恢复。

◆使用灾难恢复集群，无法在数据库级别或者数据库对象级别，比如表，创建灾难恢复集群。

虚拟化和集群

虚拟机也可以参与到集群中，虚拟和物理机器可以集群在一起，不会发生问题。SQL Server实例可以在虚拟机上，但是性能可能会受用影响，这依赖于实例所消耗的资源。在虚拟机上安装SQL Server实例之前，你需要进行压力测试来验证它是否可以承受必要的负载。

在这种灵活的架构中，如果虚拟机和物理机器集群在一起，你可以在虚拟机和物理机器之间对SQL Server进行负载均衡。比如，使用虚拟机上的SQL Server实例开发应用。然后在你需要对开发实例进行压力测试的时候，将它灾难恢复到集群中更强的物理机器上。

集群服务器可以用于SQL Server的高可用性、灾难恢复、可扩展性和负载均衡。单个更大的、由更多的节点组成的集群往往比小的、只有少数节点的集群更好。大个集群允许更灵活环境，为了负载均衡和维护，实例可以从一个节点移动到另外的节点。

㈡ 这种分布式数据库应用，有没有现成的解决方案

很多公司都在开发自己的分布式数据库架构，且不少公司都可能使用上了，也有很多人在讲分布式数据库架构，这些是真正意义上的分布式数据库吗?
若要我加一个词的话, 我一般说伪分布式或者说所谓的分布式数据库架构，是跟陈国庆分享的NoSQL一样，只是起一个简单且好听点的名字，之所以谈这个话题，就是想与大家分享一下个人对伪分布式数据库架构的理解及所实践的。
PPT主要的内容主要有几点：什么是分布式数据库；什么是伪分布式数据库；分布式和伪分布式数据库架构的优缺点；伪分布式数据库架构适用的场景；二种伪分布式数据库架构的设计思路，一类适用于电子商务等领域，另外一类适合于SNS游戏等领域。
首先申明二个要点：第一点不支持分布式事务的，肯定不是分布式数据库；第二点分布式强调的是可用性、可靠性和数据一致性，其中数据一致性又分松散一致性和严密一致性，因为分布式数据库有不同的实现算法，为此数据一致性都有各种差异。
接下来，我们看一下分布式数据库的定义：由一组存储在网络中不同服务器上的数据组成，网络中每个节点具有独立执行局部应用的能力，也可以通过网络通信系统执行全局应用的能力。
为什么需要伪分布式数据库产品?是因为集中式数据库，当数据量越来越大，数据的读写量也越来越大，且无法通过垂直增加或升级硬件设备而满足的，以及越来越成为业务增长的瓶颈，那么我们就不得不考虑革新，采用一种更加有效、可行的方案解决。
伪分布式数据库的应用场景，稍微罗列了下：电子商务平台（C2C、B2B、B2C） 、SNS平台、IM即时通信软件、电子邮件系统、日志分析系统、SNS游戏、其他平台型网站。
大致总结了下，使用伪分布式数据库架构场景的三要素：
 大数据容量，且垂直升级扩展受限的；
 高并发事务型的；
 数据更新量远大于数据读取，且数据更新量非常大；
接下来我们看一下分布式数据库一个最独特的架构图，但是看之前，先了解下分布式数据库的四个是核心模块。我们把四个名词解释一下：
什么是局部数据库管理系统?
什么是全局数据库管理系统?
什么是全局数据字典?
什么是通信管理?
 LDBMS
建立和管理局部数据库，提供场地自治能力，执行局部应用及全局查询的子查询；
 GDBMS
提供分布透明性，协调全局事务执行，协调各局部DBMS完成全局应用，保证数据库全局一致性、执行并发控制、实现更新同步和提供全局恢复等功能；
 全局数据字典
存放全局概念模式、分片模式、分布模式的定义以及各模式之间映像的定义，存放有关用户存取权限的定义，保证全局用 户的权限和数据库的安全，存放数据完整性约束条件定义；
 通信管理
实现分布式数据库各场地之间消息和数据传递；

㈢ 目前主流的分布式数据库系统实现方案有哪些

（1）方案一（数据库保存所有服务器索引信息）
全对称结构，没有中央服务器
web方案：
只从本地数据库检索符合条件的记录，给出结果
每次检索都要从本地服务器的海量数据中进行
数据库方案：
数据库保存所有服务器的索引内容
缓存命中率高的记录，减少检索时间
服务器负载分析：
服务器负载假设：
一百个结点，每结点一百人同时使用，每个结点一万条记录
web服务器：同时一百线程在本地数据库服务器检索
数据库服务器：每次接收一百个查询请求；每个请求要从一百万条索引中检索（最坏的情况）；缓冲机制可以稍微减轻负担
数据更新操作：
同时更新所有数据库/只更新本地，服务器间相互同步

方案二（数据库保存本地索引及少量缓冲）
每高校作为一个结点
所有结点全对称结构，网络中没有一个中央服务器
web方案：
接收到请求时同时多线程向其它服务器同时搜索（服务器压力问题？）
数据库方案：
数据库保存本地数据
数据库保存一定量缓冲数据，
服务器负载分析：
服务器负载假设：
一百个结点，每结点一百人同时使用
则每个web服务器同时发起一万个线程向其它数据服务器搜索（oops!）
每个数据库服务器会同时接收到一万个查询请求（oops！）
采用学习过程只能少量减少查询请求和web服务器搜索线程
数据更新操作：
只更新本地

方案三（中央服务器方案一）
每高校一个结点
每结点结构相同，连接到同一个中央服务器
web方案
每个查询向中央服务器进行，由中央服务器实行检索，中央服务器返回检索结果
数据库方案
中央数据库保存所有索引信息
每结点可以只用小型数据库保存本地用户和其它信息即可
服务器负载分析：
服务器负载假设：
一百个结点，每结点一百人同时使用，每结点资料记录一万条
web服务器：同时发起一百个进程向中央数据库查询
数据库服务器（中央）：同时接收一万条查询请求并返回大容量结果
数据库服务器（结点）：少量工作
数据更新操作：
只更新中央服务器

方案四（中央服务器方案二）
每高校一个结点
每结点结构相同，连接到同一中央服务器
web方案：
每个查询向中央服务器进行，由中央服务器根据查询内容进行转发到结点数据库，再由结点数据库返回结果
数据库方案：
中央服务器保存各结点分类信息，根据页面请求的分类转发查询到相应服务器
服务器负载分析：
服务器负载假设：
一百个结点，每结点一百人同时使用，每结点资料记录一万条，每结点一百个类别
web服务器：同时一百个进程向中央数据库查询
数据库服务器（中央）：同时接收一万条请求并转发
数据库服务器（结点）：从中央服务器接收查询请求，最坏情况下每结点接收到一万条查询请求
数据更新操作：
只更新本地服务器
分类变化时更新中央服务器

㈣ 什么叫分布式数据库，有什么优点和缺点

1.分布式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物。

2.各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种。

是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护。

㈤ 数据库具体应用的实例有哪些

数据库的应用领域

1、多媒体数据库： 这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。

2、移动数据库： 该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的，如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据，为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。

3、空间数据库： 这类数据库目前发展比较迅速。它主要包括地理信息数据库（又称为地理信息系统，即GIS）和计算机辅助设计（CAD）数据库。其中地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据；计算机辅助设计数据库一般存储设计信息的空间数据库，如机械、集成电路以及电子设备设计图等。

4、信息检索系统： 信息检索就是根据用户输入的信息，从数据库中查找相关的文档或信息，并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的，它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。

5、分布式信息检索： 这类数据库是随着Internet的发展而产生的数据库。它一般用于因特网及远距离计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展，这类数据库发展更加迅猛。

许多网络用户（如个人、公司或企业等）在自己的计算机中存储信息，同时希望通过网络使用发送电子邮件、文件传输、远程登录方式和别人共享这些信息。分布式信息检索满足了这一要求。

6、专家决策系统： 专家决策系统也是数据库应用的一部分。由于越来越多的数据可以联机获取，特别是企业通过这些数据可以对企业的发展作出更好的决策，以使企业更好地运行。由于人工智能的发展，使得专家决策系统的应用更加广泛。

(5)分布式数据库设计案例扩展阅读

对数据库系统的基本要求是：

①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。

②冗余数据少，数据共享程度高。

③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。

④能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。

⑤有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户操作特性的变化，改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。

⑥具有可修改性和可扩充性。

⑦能够充分描述数据间的内在联系。

㈥ 阿里云分布式数据库服务DRDS谁使用过 简单讲讲！

淘宝开源的TDDL和cobar的结合，放到了阿里云上就是DRDS，是商品，服务，可以购买使用的。可以在阿里云官网上注册免费试用。

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随着互联网时代的到来，计算机要管理的数据量呈指数级别地飞速上涨，而我们却完全无法对用户数做出准确预估。我们的系统所需要支持的用户数，很可能在短短的一个月内突然爆发式地增长几千倍，数据也很可能快速地从原来的几百GB飞速上涨到了几百个TB。如果在这爆发的关键时刻，系统不稳定或无法访问，那么对于业务将会是毁灭性的打击。
伴随着这种对于系统性能、成本以及扩展性的新需要，以HBase、MongoDB为代表的NoSQL数据库和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase为代表的分布式NewSQL数据库如雨后春笋般不断涌现出来。
本文将会介绍阿里DRDS的技术理念、发展历程、技术特性等内容。
DRDS设计理念
从20世纪70年代关系数据库创立开始，其实大家在数据库上的追求就从未发生过变化：更快的存取数据，可以按需扩缩以承载更大的访问量和更大的数据量，开发容易，硬件成本低，我们可以把这叫做数据库领域的圣杯。
为了支撑更大的访问量和数据量，我们必然需要分布式数据库系统，然而分布式系统又必然会面对强一致性所带来的延迟提高的问题，因为网络通信本身比单机内通信代价高很多，这种通信的代价就会直接增加系统单次提交的延迟。延迟提高会导致数据库锁持有时间变长，使得高冲突条件下分布式事务的性能不升反降（这个具体可以了解一下Amdahl定律），甚至性能距离单机数据库都还有明显的差距。
从上面的说明，我们可以发现，问题的关键并不是分布式事务做不出来，而是做出来了却因为性能太差而没有什么卵用。数据库领域的高手们努力了40年，但至今仍然没有人能够很好地解决这个问题，Google Spanner的开发负责人就经常在他的Blog上谈论延迟的问题，相信也是饱受这个问题的困扰。
面对这个难题，传统的关系数据库选择了放弃分布式的方案，因为在20世纪70~80年代，我们的数据库主要被用来处理企业内的各类数据，面对的用户不过几千人，而数据量最多也就是TB级别。用单台机器来处理事务，用个磁盘阵列处理一下磁盘容量不够的问题，基本上就能解决一切问题了。
然而，信息化和互联网的浪潮改变了这一切，我们突然发现，我们服务的对象发生了根本性变化，从原来的几千人，变成了现在的几亿人，数据量也从TB级别到了PB级别甚至更多。存在单点的单机系统无论如何努力，都会面对系统处理能力的天花板。原来的这条路，看起来是走不下去了，我们必须想办法换一条路来走。
可是，分布式数据库所面对的强一致性难题却像一座高山，人们努力了无数个日日夜夜，但能翻越这座山的日子看来仍然遥遥无期。
于是，有一群人认为，强一致性这件事看来不怎么靠谱，那彻底绕开这个问题是不是个更好的选择？他们发现确实有那么一些场景是不需要强一致事务的，甚至连SQL都可以不要，最典型的就是日志流水的记录与分析这类场景。而去掉了事务和SQL，接口简单了，性能就更容易得到提升，扩展性也更容易实现，这就是NoSQL系统的起源。
虽然NoSQL解决了性能和扩展性问题，但这种绕开问题的方法给用户带来了很多困扰，系统的开发成本也大大提升。这时候就有另外一群人，他们觉得用户需要SQL，觉得用户也需要事务，问题的关键在于我们要努力地往圣杯的方向不断前进。在保持系统的扩展性和性能的前提下，付出尽可能小的代价来满足业务对数据库的需要。这就是NewSQL这个理念的由来。
DRDS也是一个NewSQL的系统，它与ScaleBase、VoltDB等系统类似，都希望能够找到一条既能保持系统的高扩展性和高性能，又能尽可能保持传统数据库的ACID事务和SQL特性的分布式数据库系统。
DRDS发展历程
在一开始，TDDL的主要功能就是做数据库切分，一个或一组SQL请求提交到TDDL，TDDL进行规则运算后得知SQL应该被分发到哪个机器，直接将SQL转发到对应机器即可（如图1）。

图1 TDDL数据库切分
开始的时候，这种简单的路由策略能够满足用户的需要，我们开始的那些应用，就是通过这样非常简单的方式完成了他所有的应用请求。我们也认为，这种方案简单可靠，已经足够好用了。
然而，当我们服务的应用从十几个增长到几百个的时候，大量的中小应用加入，大家纷纷表示，原来的方案限制太大，很多应用其实只是希望做个读写分离，希望能有更好的SQL兼容性。
于是，我们做了第一次重大升级，在这次升级里，我们提出了一个重要的概念就是三层架构，Matrix对应数据库切分场景，对SQL有一定限制，Group对应读写分离和高可用场景，对SQL几乎没有限制。如图2所示。

图2 数据库升级为三层架构
这种做法立刻得到了大家的认可，TDDL所提供的读写分离、分库分表等核心功能，也成为了阿里集团内数据库领域的标配组件，在阿里的几乎所有应用上都有应用。最为难得的是，这些功能从上线后，到现在已经经历了多年双11的严酷考验，从未出现过严重故障（p0、p1级别故障属于严重故障）。数据库体系作为整个应用系统的重中之重，能做到这件事，真是非常不容易。
随着核心功能的稳定，自2010年开始，我们集中全部精力开始关注TDDL后端运维系统的完善与改进性工作。在DBA团队的给力配合下，围绕着TDDL，我们成功做到了在线数据动态扩缩、异步索引等关键特征，同时也比较成功地构建了一整套分布式数据库服务管控体系，用户基本上可以完全自助地完成整套数据库环境的搭建与初始化工作。
大概是2012年，我们在阿里云团队的支持下，开始尝试将TDDL这套体系输出到阿里云上，也有了个新的名字：阿里分布式数据库服务（DRDS），希望能够用我们的技术服务好更多的人。
不过当我们满怀自信地把自己的软件拿到云上的时候，却发现我们的软件距离用户的要求差距很大。在内部因为有DBA的同学们帮助进行SQL review，所以SQL的复杂度都是可控的。然而到了云上，看了各种渠道提过来的兼容性需求，我们经常是不自觉地发出这样的感叹：“啊？原来这种语法MySQL也是可以支持的？”
于是，我们又进行了架构升级，这次是以兼容性为核心目标的系统升级工作，希望能够在分布式场景下支持各类复杂的SQL，同时也将阿里这么多年来在分布式事务上的积累都带到了DRDS里面。
这次架构升级，我们的投入史无前例，用了三年多才将整个系统落地完成。我们先在内部以我们自己的业务作为首批用户上线，经过了内部几百个应用的严酷考验以后，我们才敢拿到云上，给到我们的最终用户使用。
目前，我们正在将TDDL中更多的积累输出到云上，同时也努力优化我们的用户界面。PS：其实用户界面优化对我们这种专注于高性能后端技术的团队来说，才是最大的技术挑战，连我也去学了AngularJS，参与了用户UI编。
DRDS主要功能介绍
发展历史看完了，下面就由我来介绍一下目前我们已经输出到云上的主要功能。
【分布式SQL执行引擎】
分布式SQL引擎主要的目的，就是实现与单机数据库SQL引擎的完全兼容。目前我们的SQL引擎能够做到与MySQL的SQL引擎全兼容，包括各类join和各类复杂函数等。他主要包含SQL解析、优化、执行和合并四个流程，如图3中绿色部分。

图3 SQL引擎实现的主要流程
虽然SQL是兼容的，但是分布式SQL执行算法与单机SQL的执行算法却完全不同，原因也很简单，网络通信的延迟比单机内通信的延迟大得多。举个例子说明一下，我们有份文件要从一张纸A上誊写到另外一张纸B上，单机系统就好比两张纸都在同一个办公室里，而分布式数据库则就像是一张纸在北京，一张纸在杭州。
自然地，如果两张纸在同一个办公室，因为传输距离近，逐行誊写的效率是可以接受的。而如果距离是北京到杭州，用逐行誊写的方式，就立刻显得代价太高了，我们总不能看一行，就打个“飞的”去杭州写下来吧。在这种情况下，还是把纸A上的信息拍个照片，【一整批的】带到杭州去处理，明显更简单一些。这就是分布式数据库特别强调吞吐调优的原因，只要是涉及到跨机的所有查询，都必须尽可能的积攒一批后一起发送，以减少系统延迟提高带来的不良影响。
【按需数据库集群平滑扩缩】
DRDS允许应用按需将新的单机存储加入或移出集群，DRDS则能够保证应用在迁移流程中实现不停机扩容缩容。

图4 DRDS按需进行平滑扩缩
在内部的数据库使用实践中，这个功能的一个最重要应用场景就是双11了。在双11之前，我们会将大批的机器加入到我们的数据库集群中，抗过了双11，这批机器就会下线。
当DRDS来到云上，我们发现双11其实不仅仅只影响阿里内部的系统。在下游的各类电商辅助性系统其实也面对巨大压力。在双11前5天，网聚宝的熊总就找到我说，担心撑不过双11的流量，怕系统挂。于是我们就给他介绍了这个自动扩容的功能怎么用，他买了一个月的数据库，挂接在DRDS上。数据库能力立刻翻倍，轻松抗过了双11，也算是我印象比较深刻的一个案例了。
因为我们完全无法预测在什么时间点系统会有爆发性的增长，而如果在这时候系统因为技术原因不能使用，就会给整个业务带来毁灭性的影响，风口一旦错过，就追悔莫及了。我想这就是云计算特别强调可扩展能力的原因吧。
【小表广播】
小表广播也是我们在分布式数据库领域内最常用的工具之一，他的核心目的其实都是一个——尽可能让查询只发生在单机。
让我们用一个例子来说明，小表广播的一般使用场景。

图5 小表广播场景
图5中，如果我想知道买家id等于0的用户在商城里面买了哪些商品，我们一般会先将这两个表join起来，然后再用where平台名=”商城” and buyerID = 0找到符合要求的数据。然而这种join的方式，会导致大量的针对左表的网络I/O。如果要取出的数据量比较大，系统延迟会明显上升。
这时候，为了提升性能，我们就必须要减少跨机join的网络代价。我们比较推荐应用做如下处理，将左表复制到右表的每一个库上。这样，join操作就由分布式join一下变回到本地join，系统的性能就有很大的提升了，如图6所示。

图6
【分布式事务套件】
在阿里巴巴的业务体系中存在非常多需要事务类的场景，下单减库存，账务，都是事务场景最集中的部分。
而我们处理事务的方法却和传统应用处理事务的方案不大一样，我们非常强调事务的最终一致性和异步化。利用这种方式，能够极大地降低分布式系统中锁持有的时间，从而极大地提升系统性能。

图7 DRDS分布式事务解决套件
这种处理机制，是我们分布式事务能够以极低成本大量运行的最核心法门。在DRDS平台内，我们将这些方案产品化，为了DRDS的分布式事务解决套件。
利用他们，能够让你以比较低的成本，实现低延迟，高吞吐的分布式事务场景。
DRDS的未来
阿里分布式数据库服务DRDS上线至今，大家对这款产品的热情超出了我们的预期，短短半年内已经有几千个申请。
尽管还在公测期，但是大家就已经把关系到身家性命的宝贵在线数据业务放到了DRDS上，我能够感受到这份沉甸甸的信赖，也不想辜负这份信赖。
经过阿里内部几千个应用的不断历练，DRDS已经积累出一套强大的分布式SQL执行引擎和和一整套分布式事务套件。
我也相信，这些积累能够让用户在基本保持单机数据库的使用习惯的前提下，享受到分布式数据库高性能可扩展的好处。
在平时的DRDS支持过程中，我面对最多的问题就是，DRDS能不能够在不改变任何原有业务逻辑和代码的前提下，实现可自由伸缩和扩展呢？十分可惜的是，关系数据库发展至今，还没有找到既能保留传统数据库一切特性，又能实现高性能可扩展数据库的方法。
然而，虽不能至，吾心向往之！我们会以“可扩展，高性能”为产品核心，坚定地走在追寻圣杯的路上，并坚信最终我们一定能够找寻到它神圣的所在。
作者简介：王晶昱，花名沈询，阿里巴巴资深技术专家。目前主要负责阿里的分布式数据库DRDS（TDDL）和阿里的分布式消息服务ONS（RocketMQ/Notify）两个系统。

㈦ 简述分布式数据库的模式结构

分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。 这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构。

㈧ 谁能给我一个数据仓库和数据挖掘案例的详细设计文档

最好可以问你们老师，或者去相应的网站上去查找。如果你离毕业还早的话，可以去考数据库系统工程师。相应的教材和资料都可以买到，而且是国家承认的。不过这只是个证书而已，关键的以后还是要实践。通过准备考试，可以打下扎实的基础，为以后做准备。
另外，数据库其实也比较枯燥，如果你有决心的话，还是不错的工作。关键的在学校还是要先打好基础。
有很多这样的网站，你可以上网去搜索。如果有相应的辅导班，也可以考虑。

数据库系统工程师级考试大纲
一、考试说明
1.考试要求
（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；
（2）掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；
（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；
（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；
（5）熟悉计算机网络的原理和技术；
（6）掌握数据库原理及基本理论；
（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；
（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；
（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；
（10）了解数据库发展趋势与新技术；
（11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；
（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；
（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。
2. 通过本考试的合格人员能参与应用信息系统的规划、设计、构建、运行和管理，能按照用户需求，设计、建立、运行、维护高质量的数据库和数据仓库；作为数据管理员管理信息系统中的数据资源，作为数据库管理员建立和维护核心数据库；担任数据库系统有关的技术支持，同时具备一定的网络结构设计及组网能力；具有工程师的实际工作能力和业务水平，能指导计算机技术与软件专业助理工程师（或技术员）工作。
3. 本考试设置的科目包括
（1）信息系统知识，考试时间为150分钟，笔试；
（2）数据库系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。
二、考试范围
考试科目1：信息系统知识
1. 计算机系统知识
1.1 硬件知识
1.1.1 计算机体系结构和主要部件的基本工作原理
·CPU和存储器的组成、性能、基本工作原理
·常用I/O设备、通信设备的性能，以及基本工作原理
·I/O接口的功能、类型和特点
·CISC/RISC，流水线操作，多处理机，并行处理
1.1.2 存储系统
·虚拟存储器基本工作原理，多级存储体系
·RAID类型和特性
1.1.3 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识
·诊断与容错
·系统可靠性分析评价
· 计算机系统性能评测方法
1.2 数据结构与算法
1.2.1 常用数据结构
·数组（静态数组、动态数组）
·线性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）
·栈和队列
·树（二叉树、查找树、平衡树、遍历树、堆）、图、集合的定义、存储和操作
·Hash（存储位置计算、碰撞处理）
1.2.2 常用算法
·排序算法、查找算法、数值计算、字符串处理、数据压缩算法、递归算法、图的相关算法
·算法与数据结构的关系，算法效率，算法设计，算法描述（流程图、伪代码、决策表），算法的复杂性
1.3 软件知识
1.3.1 操作系统知识
·操作系统的类型、特征、地位、内核（中断控制）、进程、线程概念
·处理机管理（状态转换、同步与互斥、信号灯、分时轮转、抢占、死锁）
·存储管理（主存保护、动态连接分配、分段、分页、虚存）
·设备管理（I/O控制、假脱机、磁盘调度）
·文件管理（文件目录、文件的结构和组织、存取方法、存取控制、恢复处理、共享和安全）
·作业管理（作业调度、作业控制语言（JCL）、多道程序设计）
·汉字处理，多媒体处理，人机界面
·网络操作系统和嵌入式操作系统基础知识
·操作系统的配置
1.3.2 程序设计语言和语言处理程序的知识
· 汇编、编译、解释系统的基础知识和基本工作原理
· 程序设计语言的基本成分：数据、运算、控制和传输，程序调用的实现机制
· 各类程序设计语言的主要特点和适用情况
1.4 计算机网络知识
·网络体系结构（网络拓扑、OSI/RM、基本的网络协议）
·传输介质，传输技术，传输方法，传输控制
·常用网络设备和各类通信设备
·Client/Server结构、Browser/Server结构、Browser/Web/Datebase结构
·LAN拓扑，存取控制，LAN的组网，LAN间连接，LAN-WAN连接
·因特网基础知识及应用
·网络软件
·网络管理
·网络性能分析
·网络有关的法律、法规
2. 数据库技术
2.1 数据库技术基础
2.1.1 数据库模型
·数据库系统的三级模式（概念模式、外模式、内模式），两级映像（概念模式/外模式、外模式/内模式）
·数据库模型：数据模型的组成要素，概念数据模型ER图（实体、属性、关系），逻辑数据模型（关系模型、层次模型、网络模型）
2.1.2 数据库管理系统的功能和特征
·主要功能（数据库定义、数据库操作、数据库控制、事务管理、用户视图）
·特征（确保数据独立性、数据库存取、同时执行过程、排它控制、故障恢复、安全性、完整性）
·RDB（关系数据库），OODB（面向对象数据库），ORDB（对象关系数据库），NDB（网状数据库）
·几种常用Web数据库的特点
2.1.3 数据库系统体系结构
· 集中式数据库系统
· Client/Server数据库系统
· 并行数据库系统
· 分布式数据库系统
· 对象关系数据库系统
2.2 数据操作
2.2.1 关系运算
·关系代数运算（并、交、差、笛卡儿积、选择、投影、连接、除）
·元组演算
·完整性约束
2.2.2 关系数据库标准语言（SQL）
·SQL的功能与特点
·用SQL进行数据定义（表、视图、索引、约束）
·用SQL进行数据操作（数据检索、数据插入/删除/更新、触发控制）
·安全性和授权
·程序中的API，嵌入SQL
2.3 数据库的控制功能
·数据库事务管理（ACID属性）
·数据库备份与恢复技术（UNDO、REDO）
·并发控制
2.4 数据库设计基础理论
2.4.1 关系数据库设计
·函数依赖
·规范化（第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式、第五范式）
·模式分解及分解应遵循的原则
2.4.2 对象关系数据库设计
·嵌套关系、 复杂类型，继承与引用类型
·与复杂类型有关的查询
·SQL中的函数与过程
·对象关系
2.5 数据挖掘和数据仓库基础知识
·数据挖掘应用和分类
·关联规则、聚类
·数据仓库的成分
·数据仓库的模式
2.6 多媒体基本知识
2.6.1 多媒体技术基本概念
·多媒体系统基础知识
·常用多媒体文件格式
2.6.2 多媒体压缩编码技术
·多媒体压缩编码技术
·统计编码
·预测编码
·编码的国际标准
2.6.3多媒体技术应用
·简单图形的绘制，图像文件的处理方法
·音频和视频信息的应用
·多媒体应用开发过程
2.7 系统性能知识
·性能计算（响应时间、吞吐量、周转时间）
·性能指标和性能设计
·性能测试和性能评估
2.8 计算机应用基础知识
·信息管理、数据处理、辅助设计、科学计算，人工智能等基础知识
·远程通信服务及相关通信协议基础知识
3. 系统开发和运行维护知识
3.1 软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识
·软件工程知识
·软件开发生命周期阶段目标和任务
·软件开发项目基础知识（时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、风险管理等）及其常用管理工具
·主要的软件开发方法（生命周期法、原型法、面向对象法、CASE）
·软件开发工具与环境知识
·软件质量管理基础知识
·软件过程改进基础知识
·软件开发过程评估、软件能力成熟度评估的基础知识
3.2 系统分析基础知识
·系统分析的目的和任务
·结构化分析方法（数据流图（DFD）和数据字典（DD），实体关系图（ERD），描述加工处理的结构化语言）
·统一建模语言（UML）
·系统规格说明书
3.3 系统设计知识
·系统设计的目的和任务
·结构化设计方法和工具（系统流程图、HIPO图、控制流程图）
·系统总体结构设计（总体布局，设计原则，模块结构设计，数据存取设计，系统配置方案）
·系统详细设计（代码设计、数据库设计、用户界面设计、处理过程设计）
·系统设计说明书
3.4 系统实施知识
·系统实施的主要任务
·结构化程序设计、面向对象程序设计、可视化程序设计
·程序设计语言的选择、程序设计风格
·系统测试的目的、类型，系统测试方法（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试）
·测试设计和管理（错误曲线、错误排除、收敛、注入故障、测试试用例设计、系统测试报告）
·系统转换基础知识
3.5 系统运行和维护知识
·系统运行管理知识
·系统维护知识
·系统评价知识
4. 安全性知识
·安全性基本概念（网络安全、操作系统安全、数据库安全）
·计算机病毒的防治，计算机犯罪的防范，容灾
·访问控制、防闯入、安全管理措施
·加密与解密机制
·风险分析、风险类型、抗风险措施和内部控制
5.标准化知识
·标准化意识，标准化的发展，标准出台过程
·国际标准、国家标准、行业标准、企业标准基本知识
·代码标准、文件格式标准、安全标准软件开发规范和文档标准
·标准化机构
6.信息化基础知识
·信息化意识
·全球信息化趋势、国家信息化战略、企业信息化战略和策略
·有关的法律、法规
·远程教育、电子商务、电子政务等基础知识
·企业信息资源管理基础知识
7.计算机专业英语
·掌握计算机技术的基本词汇
·能正确阅读和理解计算机领域的英文资料
考试科目2：数据库系统设计与管理
1.数据库设计
1.1理解系统需求说明
·了解用户需求、确定系统范围
·确定应用系统数据库的各种关系
·现有环境与新系统环境的关系
·新系统中的数据项、数据字典、数据流
1.2 系统开发的准备
·选择开发方法，准备开发环境，制订开发计划
1.3 设计系统功能
·选择系统机构，设计各子系统的功能和接口，设计安全性策略、需求和实现方法，制定详细的工作流和数据流
1.4 数据库设计
1.4.1 设计数据模型
·概念结构设计（设计ER模型）
·逻辑结构设计（转换成DBMS所能接收的数据模型）
·评审设计
1.4.2 物理结构设计
·设计方法与内容
·存取方法的选择
·评审设计与性能预测
1.4.3 数据库实施与维护
·数据加载与应用程序调试
·数据库试运行
·数据库运行与维护
1.4.4 数据库的保护
·数据库的备份与恢复
·数据库的安全性
·数据库的完整性
·数据库的并发控制
1.5 编写外部设计文档
·编写系统说明书（系统配置图、各子系统关系图、系统流程图，系统功能说明、输入输出规格说明、数据规格说明、用户手册框架）
·设计系统测试要求
1.6 设计评审
2. 数据库应用系统设计
2.1 设计数据库应用系统结构
·信息系统的架构（如Client/Server）与DBMS
·多用户数据库环境（文件服务器体系结构、Client/Server体系结构）
·大规模数据库和并行计算机体系结构（SMP、MPP）
·中间件角色和相关工具
·按构件分解，确定构件功能规格以及构件之间的接口
2.2 设计输入输出
·屏幕界面设计，设计输入输出检查方法和检查信息
·数据库交互与连接（掌握C程序设计语言，以及Java、Visual Basic、Visual C＋＋、PowerBuilder、Delphi中任一种开发工具与数据库互连的方法（如何与数据库服务器沟通））
2.3 设计物理数据
·分析事务在数据库上运行的频率和性能要求，确定逻辑数据组织方式、存储介质，设计索引结构和处理方式
·将逻辑数据结构变换成物理数据结构，计算容量（空间代价），确定存取方法（时间效率）、系统配置（维护代价）并进行优化
2.4 设计安全体系
·明确安全等级
·数据库的登录方式
·数据库访问
·许可（对象许可、命令许可、授权许可的方法）
2.5 应用程序开发
2.5.1 应用程序开发
·选择应用程序开发平台
·系统实施顺序
·框架开发
·基础小组的程序开发
·源代码控制
·版本控制
2.5.2 模块划分（原则、方法、标准）
2.5.3 编写程序设计文档
·模块规格说明书（功能和接口说明、程序处理逻辑的描述、输入输出数据格式的描述）
·测试要求说明书（测试类型和目标，测试用例，测试方法）
2.5.4 程序设计评审
2.6 编写应用系统设计文档
·系统配置说明、构件划分图、构件间的接口、构件处理说明、屏幕设计文档、报表设计文档、程序设计文档、文件设计文档、数据库设计文档
2.7 设计评审
3. 数据库应用系统实施
3.1 整个系统的配置与管理
3.2 常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro）
·创建数据库
·创建表、创建索引、创建视图、创建约束、创建UDDT（用户自定义类型）
·创建和管理触发器
·建立安全体系
3.3 数据库应用系统安装
·拟定系统安装计划（考虑费用、客户关系、雇员关系、后勤关系和风险等因素）
·拟定人力资源使用计划（组织机构安排的合理性）
·直接安装（安装新系统并使系统快速进入运行状态）
·并行安装（新旧系统并行运行一段时间）
·阶段安装（经过一系列的步骤和阶段使新系统各部分逐步投入运行）
3.4 数据库应用系统测试
·拟定测试目标、计划、方法与步骤
·数据加载，准备测试数据
·指导应用程序员进行模块测试进行验收
·准备系统集成测试环境测试工具
·写出数据库运行测试报告
3.5 培训与用户支持
4.数据库系统的运行和管理
4.1 数据库系统的运行计划
·运行策略的确定
·确定数据库系统报警对象和报警方式
·数据库系统的管理计划（执行，故障/恢复，安全性，完整性，用户培训和维护）
4.2 数据库系统的运行和维护
·新旧系统的转换
·收集和分析报警数据（执行报警、故障报警、安全报警）
·连续稳定的运行
·数据库维护（数据库重构、安全视图的评价和验证、文档维护）
·数据库系统的运行统计（收集、分析、提出改进措施）
·关于运行标准和标准改进一致性的建议
·数据库系统的审计
4.3 数据库管理
·数据字典和数据仓库的管理
·数据完整性维护和管理（实体完整性、参照完整性）
·数据库物理结构的管理（保证数据不推迟访问）
·数据库空间及碎片管理
·备份和恢复（顺序、日志（审计痕迹）、检查点）
·死锁管理（集中式、分布式）
·并发控制（可串行性、锁机制、时间戳、优化）
·数据安全性管理（加密、安全、访问控制、视图、有效性确认规则）
·数据库管理员（DBA）职责
4.4 性能调整
·SQL语句的编码检验
·表设计的评价
·索引的改进
·物理分配的改进
·设备增强
·数据库性能优化
4.5 用户支持
·用户培训
·售后服务
5. SQL
5.1 数据库语言
·数据库语言的要素
·数据库语言的使用方式（交互式和嵌入式）
5.2 SQL概述
·SQL语句的特征
·SQL语句的基本成分
5.3 数据库定义
·创建数据库（Create Datebase）、创建表（Create Table）
·定义数据完整性
·修改表（Alter Table）、删除表（Drop Table）
·定义索引（Create Index）、删除索引（Drop Index）
·定义视图（Create View）、删除视图（Drop View）、更新视图
5.4 数据操作
·Select语句的基本机构
·简单查询
·SQL中的选择、投影
·字符串比较，涉及空值的比较
·日期时间，布尔值，输出排序
·多表查询
·避免属性歧义
·SQL中的连接、并、交、差
·SQL中的元组变量
·子查询
5.5 完整性控制与安全机制
·主键（Primary Key）约束
·外键（Foreign Key）约束
·属性值上的约束（Null、Check、Create Domain）
·全局约束（Create Assertions）
·权限、授权（Grant）、销权（Revoke）
5.6 创建触发器（Create Trigger）
5.7 SQL使用方式
·交互式SQL
·嵌入式SQL
·SQL与宿主语言接口（Declare、共享变量、游标、卷游标）
·动态SQL
·API
5.8 SQL 标准化
6. 网络环境下的数据库
6.1 分布式数据库
6.1.1 分布式数据库的概念
·分布式数据库的特点与目标
6.1.2 分布式数据库的体系结构
·分布式数据库的模式结构
·数据分布的策略（数据分片、分布透明性）
·分布式数据库管理系统
6.1.3 分布式查询处理和优化
6.1.4 分布式事务管理
·分布式数据库的恢复（故障、恢复、2段提交、3段提交）
·分布式数据库的透明性（局部、分裂、复制、处理、并发、执行）
6.1.5 分布式数据库系统的应用
6.2 网络环境下数据库系统的设计与实施
·数据的分布设计
·负载均衡设计
·数据库互连技术
6.3 面向Web的DBMS技术
·三层体系结构
·动态Web网页
·ASP、JSP、XML的应用
7.数据库的安全性
7.1 安全性策略的理解
·数据库视图的安全性策略
·数据的安全级别（最重要的、重要的、注意、选择）
7.2 数据库安全测量
·用户访问控制（采用口令等）
·程序访问控制（包含在程序中的SQL命令限制）
·表的访问控制（视图机制）
·控制访问的函数和操作
·外部存储数据的加密与解密
8. 数据库发展趋势与新技术
8.1 面向对象数据库（OODBMS）
8.1.1 OODBMS的特征
8.1.2 面向对象数据模型
·对象结构、对象类、继承与多重继承、对象标识、对象包含、对象嵌套
8.1.3 面向对象数据库语言
8.1.4 对象关系数据库系统（ORDBMS）
·嵌套关系
·复杂类型
·继承、引用类型
·与复杂类型有关的查询
·函数与过程
·面向对象与对象关系
·ORDBMS应用领域
8.2 企业资源计划（ERP）和数据库
8.2.1 ERP概述
·基本MRP（制造资源计划）、闭环MRP、ERP
·基本原理、发展趋势
·ERP设计的总体思路（一个中心、两类业务、三条干线）
8.2.2 ERP与数据库
·运行数据库与ERP数据模型之间的关系
·运行数据库与ERP数据库之间的关系
8.2.3 案例分析
8.3 决策支持系统的建立
·决策支持系统的概念
·数据仓库设计
·数据转移技术
·联机分析处理（OLAP）技术
·企业决策支持解决方案
·联机事务处理（OLTP）

㈨ 什么叫分布式数据库

1.分布式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物。

2.各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种。

是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护。