计算机三级 - 数据库技术 - 第十三章 大规模数据库架构 笔记
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第十三章 大规模数据库架构
内容提要:
- 了解分布式数据库技术
- 了解并行数据库技术
- 了解云数据库技术
- 了解XML数据库技术
13.1****分布式数据库
分布式数据库的目标：【12个目标】
- 本地自治、非集中式管理、高可用性。（最基本特征）
- 位置独立性、数据分片独立性、数据复制独立性。（分布透明性）
- 分布式查询处理、分布式事务管理。(复杂性)
- 硬件独立性、操作系统独立性、网络独立性。
- 数据库管理系统独立。（总体体现）
数据分布策略：
1. 数据分片：【对分片结果的操作】【考虑的是怎样从概念模型到逻辑模型的存储策略】
* 水平分片----每个分片是原始关系所有数据行的子集合
* 垂直分片----每个分片是原始关系所有数据列的子集合
* 导出分片----导出水平分片
* 混合分片----以上三种的混合
2. 数据分配：【考虑的是怎样从逻辑模型到物理模型的映射】
* 解决数据分配的方法：
* 集中式----所有数据片断安排在一个场地上。
* 分割式----所有全局数据有且只有一份，分割成若干被分配在特定场地上的片断。
* 全复制式----全局数据有多个副本，每个场地上有一个完整的数据副本。
* 混合式----介于分割与全复制式之间。分布式数据库的参考模式结构：
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分布透明性：
1. 分片透明性
2. 位置透明性
3. 局部数据模型透明性分布式数据库管理系统：
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分布式数据库的相关技术：
1. 分布式查询：用户与分布式数库系统的接口。
* 分布式查询优化需考虑:
1. 操作执行的顺序。
2. 操作的执行算法（连接操作和并操作）
3. 不同场地间的数据流动的顺序。
2. 分布式事务管理
* 主要包括:
1. 恢复控制
* 基于两阶段的提交协议。
2. 并发控制
* 基于封锁协议。13. 2****并行数据库
并行数据库系统结构
实现并行DBMS的三种硬件结构:
共享内存系统
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共享磁盘系统
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无共享资源系统
层次结构
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二. 数据划分与并行算法
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一维数据划分：将大数据集水平划分到多个磁盘上，可以通过并行读写有效地利用多磁盘的I/O带宽。
1. 轮转法
2. 散列法----使用特定的哈希函数，作用于选定的属性，将记录划分到不同的处理机。
3. 范围划分法 -
多维数据划分
1. CMD多维划分法
2. BERD多维划分法
3. MAGIC多维划分法 -
并行算法：
1. 并行排序
2. 并行连接
划分连接
分片--复制连接
3. 其他的关系操作：
选择
消除重复
投影
聚集
13. 3****云计算数据库架构
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云计算的服务类型：
 将基础设施作为服务 将平台作为服务 将基础设施作为服务 |
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- 云：即云计算提供商的数据中心的软硬件设施
- 云分为：
- 公共云：以即用即付的方式提供给公众。
- 私有云：不对公众开放的云。
- 混合云
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- 云数据库与传统数据库比较：
云数据库的缺点:
- 数据安全问题
- 对云的管理问题
- 对因特网的依赖
13. 4 XML****数据库
- XML数据库概述：
- XML ----可扩展标识语言。
- XML数据库----支持对XML文档格进行存储和查询等操作的数据库管理系统
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三种类型的XML数据库:
- XEDB----能处理XML的数据
- NXD----纯XML数据库
- HXD----混合XML数据库
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与传统数据库比较，XML数据库的优势:
- 能够对半结构化数据进行处理。
- 提供对标签和路径的操作。
- 能清晰地表达数据的层次特征。
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