【数据库原理】（36）分布式数据库系统介绍-编程知识

一.数控系统体系结构

数据库系统的体系结构描述了系统的整体组织和各组成部分之间的关系。现代数据库系统体系结构通常考虑计算机系统的联网、并行和分布特性。以下是数据库系统的主要体系结构类型：

1. 集中式数据库系统

定义：由单个处理器和关联的存储设备组成，通常位于同一地点。
特点：
- 所有数据处理和管理集中在一个或中心站点。
- 用户可在相同站点或通过远程终端操作。
- 数据和数据管理是集中的。

2. 客户/服务器数据库体系结构

定义：由客户端（通常是个人电脑或工作站）和服务器端（可能是大型工作站、小型或大型计算机系统）组成。
特点：
- 功能分为前端和后端。
- 前端包括用户界面和应用工具，后端负责数据库存取、查询优化等。
- 适用于联机事务处理和决策支持应用。

3. 分布式数据库系统

定义：数据库系统分布在计算机网络中，但对用户来说看起来像一个统一的数据库。
特点：
- 数据在物理上分布，逻辑上集中。
- 支持数据的更好共享，提供比客户/服务器架构更广泛的数据共享能力。
- 包括物理上分布、逻辑上集中的结构和物理上逻辑上都分布的结构。

4. 并行数据库系统

定义：多个处理器和并行的数据存储设备组成，提高处理能力和输入/输出速度。
特点：
- 适用于需要处理大规模数据库或高事务量的应用。
- 高吞吐量和快速响应时间。
- 可能存在初始化和共享资源竞争带来的性能下降问题。

总结

数据库系统体系结构的选择依赖于应用的需求，如数据量、处理速度、地理分布、用户访问模式等。集中式数据库系统适合小型和单一位置的应用，客户/服务器体系结构适合中等规模且需要高并发的应用，分布式数据库系统适用于需要数据共享和分散处理的大型应用，而并行数据库系统适合于大数据和高性能的要求。每种体系结构都有其优势和局限性，选择合适的体系结构对于满足业务需求和提高系统性能至关重要。

二.分布式数据库系统的概念和特点

分布式数据库系统（DDBS）是一种特殊的数据库管理系统，它的数据分布在地理上分散的计算机网络中，同时这些数据在逻辑上又是相关联的。以下是分布式数据库系统的基本概念和特点：

基本概念

组成：由多个结点或场地组成，每个结点都有自己的局部数据库管理系统（LDBMS）和全局数据库管理系统（GDBMS）。
用户类型：包括局部用户（只关心单个结点上的数据）和全局用户（可能需要访问多个结点上的数据）。
数据处理能力：每个结点具有独立处理能力，可执行局部应用，也能通过网络执行全局应用。

特点

分布性：数据存储在多个不同的结点上。
逻辑相关性：数据库系统内的数据在逻辑上具有相互关联的特性。
场地透明性：使用数据时无需指明数据所在的位置。
场地自治性：每个单独的结点能执行局部的应用请求。

分布式数据库系统与传统数据库系统的对比

集中控制性：分布式数据库也具有集中控制的特性，但由于数据的分散性，这些特点具有新的含义。
数据独立性：数据独立性在分布式数据库系统中同样重要，包括传统意义上的数据独立性和分布式透明。
数据冗余可控性：分布式数据库中的数据冗余是可控的，有助于提高查询效率和数据的可用性。
场地自治性：分布式数据库系统中的每个结点都能执行局部应用，同时也参与全局数据库。
存取效率：分布式数据库系统中的查询优化有两个级别：全局优化和局部优化。

重要性

分布式数据库系统的重要性在于其能够有效地管理分散在不同地理位置的数据，并提供对这些数据的高效访问。这种系统结构特别适用于那些需要在多个地点访问和处理数据的大型组织和应用。

总的来说，分布式数据库系统通过其独特的体系结构和功能，提供了数据共享、高可用性和地理分布式数据管理的优势，同时保持了数据的一致性和独立性。

三.分布式数据库的体系结构

分布式数据库的四层模式结构是对分布式数据库系统架构的一个重要划分，它有助于理解和管理分布式数据库的复杂性。这个结构将数据库系统分为以下四个层次，每个层次都有其特定的功能和角色：

全局外层（Global External Layer）:
- 这一层提供给最终用户的是全局视图。
- 用户在这一层看到的是整个分布式系统的统一视图，而不是各个局部数据库的分散视图。
- 这有助于实现数据的透明性，即用户不需要知道数据实际存储在网络的哪个位置。
全局概念层（Global Conceptual Layer）:
- 这层定义了全局概念模式，它是整个分布式数据库系统的逻辑结构和组织方式的表现。
- 这个层次抽象了各个结点的局部数据，形成一个统一的全局视图。
局部概念层（Local Conceptual Layer）:
- 这层涉及到各个结点的局部数据库系统，每个结点都有自己的局部概念模式。
- 这些局部概念模式描述了每个结点上的数据库结构和约束。
局部内层（Local Internal Layer）:
- 这层是关于每个结点的局部数据库的物理存储和内部表示。
- 它涉及到数据的物理存储方式，如数据在硬盘上的存储结构和访问方法等。

在这些层之间存在层间映射，确保数据从一个层次到另一个层次的正确转换。这种四层模式的划分适用于各种类型的分布式数据库系统，无论是同构型还是异构型。这种分层方法有助于系统地管理分布式数据库的复杂性，同时保证了数据的完整性、一致性和透明性。

四.分布式数据库系统的分类

分布式数据库系统可以根据其内部结构和数据库管理系统（DBMS）的类型进行分类，主要分为同构分布式数据库管理系统和异构分布式数据库管理系统两大类：

同构分布式数据库管理系统:
- 在同构分布式数据库系统中，网络中的每个节点都运行相同类型的局部数据库管理系统（LDBMS）。
- 这些系统支持相同的数据类型、访问方法、优化策略、并发控制算法，以及相同的命令语言和查询语言。
- 各节点的数据模型与全局数据模型是一致的，使得整个系统在逻辑上类似于一个单一的、集中式的数据库，尽管物理上数据是分散存储的。
- 同构系统可以进一步分为自治式和非自治式两种，根据各节点对于本地数据管理的独立性程度来区分。
异构分布式数据库管理系统:
- 异构分布式数据库系统的特点是各节点上运行着不同类型的LDBMS。
- 这些系统可能包括层次型、网状型、关系型等不同类型的数据库管理系统，甚至同一数据模型的不同厂商产品。
- 异构系统需要处理不同DBMS之间的数据模型、事务管理协议、查询语言等方面的差异。
- 设计上较为复杂，通常需要使用一种“中间数据模型”和中间语言来实现不同系统之间的数据和操作的转换。
- 用户可以使用自己熟悉的数据操作语言来操纵任何一种数据库，系统隐藏了数据库在物理和逻辑上的差异，实现了数据的分布透明性。