分布式数据库概念
分布式数据库概念
分布式数据库将数据传输到通过网络相互链接的多台计算机或位置。另一种解释是，分布式数据库使用通过数据通信链路连接的独立计算机从多个数据库获取数据。分布式数据库系统比集中式数据库系统具有更高的可用性和可靠性。这样做是为了确保即使一个或多个站点不可用，系统仍能正常工作。通过分担工作负载并在多个站点使用数据，分布式数据库系统可以更高效地运行。
访问分布式数据库
用户可以根据其数据需求使用不同的应用程序访问分布式数据库管理系统 (DDBMS)。应用程序可以分为两类:本地应用程序和全局应用程序。
本地应用程序:这些应用程序可以完全基于本地数据运行，不需要来自其他站点的数据。例如，本地应用程序可能包含使用本地保存的销售信息生成报告的功能。
全局应用程序:为了完成任务，全局应用程序需要来自多个地方的数据。这些程序旨在访问和处理分布在多个网站上的分散数据。例如，一个全球性应用程序需要编译来自多个区域数据库的数据并分析用户行为。
分布式数据库上的操作
分布式数据库支持各种操作来修改和管理数据，就像任何其他数据库一样。创建、检索、更新和删除 (CRUD) 就是其中的一些操作。让我们进一步详细了解每个过程:
创建:它涉及定义数据库结构并向其中提供数据。定义要存储的数据的结构、数据类型和约束是其中的一部分。
检索:用于从数据库中检索信息。检索特定数据时需满足条件。
更新:用于修改数据库中的现有数据。用户可以更新或更改行和列的值。
删除:用于从数据库中删除数据。删除特定数据时需满足条件。
分布式数据库还支持高级操作，例如索引、数据复制以及备份和恢复。这些操作可确保分布式环境中的数据完整性、性能和可用性。
分布式处理
可通过计算机网络从多个位置访问的集中式数据库称为分布式处理。在这种情况下，数据仍然是集中式的，其他用户可以通过网络访问。数据并非物理分布在多个站点，因此这不是分布式数据库。
探索并行 DBMS 架构
并行数据库管理系统 (DBMS) 是一种特殊的 DBMS，它利用多个处理器并行执行操作。这种并行处理能力可以加快数据处理速度并提升性能。并行 DBMS 的三种主要架构如下:
共享内存架构:在这种高度耦合的架构中，单个系统内的多个处理器共享系统内存。它也被称为对称多处理 (SMP)。共享内存架构通常用于支持并行处理多个微处理器的个人工作站。
共享磁盘架构:对于需要良好可用性和性能的集中式应用程序，通常会采用这种松散连接的设计。虽然每个 CPU 都有其私有内存，但它可以直接访问所有磁盘。当每个 CPU 连接到一个公共磁盘时，这也称为集群。
无共享架构:在这种多处理器架构中，每个处理器都是一个功能齐全的系统，拥有独立的内存和磁盘存储空间。每个CPU独立运行并拥有各自的资源。这种架构通常被称为大规模并行处理 (MPP)，具有容错能力和可扩展性。
分布式数据库的特点
逻辑相关的共享数据:分布式数据库中的数据在逻辑上是相互关联的。由于许多数据库部分包含相互关联的信息，这使得复杂的数据分析和处理成为可能。
数据碎片化:将数据库划分为多个较小的部分或子表的过程称为碎片化。较小的部分或子表称为碎片，存储在不同的位置。数据碎片化应以能够从碎片重建原始父数据库的方式进行。
重复片段:数据库可能包含特定情况下在其他网站上重复的片段。冗余可实现容错和数据可用性。如果一个站点发生故障，数据仍然可以从其他位置访问。
站点分配:在分布式系统中，数据库的某些部分被分配给某些站点。此分配取决于网络拓扑、性能要求和数据接近度等变量。
集中式 DBMS 控制:尽管分布式数据库中的每个站点都可以独立处理用户请求，但分布式 DBMS 对数据拥有全面的控制和管理。这保证了分散位置之间的一致性和协调性。
结论
本文包含分布式数据库概念。分布式数据库由存储在多个站点并通过网络连接的数据组成。访问分布式数据库依赖于本地和全局应用程序。一些常见的操作包括创建、检索、更新和删除。高级操作包括索引、数据复制以及备份和恢复，这些操作可确保数据完整性、性能和可用性。分布式处理是指从多个位置访问数据。并行 DBMS 架构包括共享内存、共享磁盘和无共享。其特点包括数据碎片、重复碎片、站点分配、逻辑相关的共享数据以及集中式 DBMS 控制。
