分布式数据库 与 集群数据库 之间的关系

分布式数据库 与 集群数据库 之间的关系,第1张

问题1:

首先认清楚:集群是个物理形态,分布式是个工作方式。

分布式:一个业务分拆多个子业务,部署在不同的服务器上;

集群:同一个业务,部署在多个服务器上。

问题2:

跨机房要根据网络线上IP数据同步 如果同步到当前 *** 作电脑必须 对方IP必须能通 ,然后在进行相关 *** 作!(比如日志同步数据 、工具同步数据、触发器存储过程同步数据等)

问题3:

oralce、MySQL等(具体要看你做那些分布式 *** 作)

1数据独立性与位置透明性

数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一,分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区,不必关心数据物理位置分布的细节,也不必关心重复副本(冗余数据)的一致性问题,同时也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型。分布透明性的优点是很明显的。有了分布透明性,用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样。当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序。当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序。数据分布的信息由系统存储在数据字典中。用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送。

2集中和节点自治相结合

在分布式数据库中,数据的共享有两个层次:一是局部共享,即在局部数据库中存储局部场地上各用户的共享数据.这些数据是本场地用户常用的。二是全局共享,即在分布式数据库的各个场地也存储可供网中其它场地的用户共享的数据,支持系统中的全局应用。因此,相应的控制结构也具有两个层次:集中和自治。分布式数据库系统常常采用集中和自治相结合的控制结构,各局部的DBMS可以独立地管理局部数据库,具有自治的功能。同时,系统又设有集中控制机制,协调各局部DBMS的工作,执行全局应用。另外,在不同的系统集中和自治的程度不尽相同。

3支持全局数据库的一致性和和可恢复性

分布式数据库中各局部数据库即满足集中式数据库的一致性、可串行性和可恢复性,还保证了数据库的全局一致性、并行 *** 作的可串行性和系统的全局可恢复性。这是因为全局应用要涉及两个以上结点的数据。因此在分布式数据库系统中一个业务可能由不同场地上的多个 *** 作组成。这样,当其中某一个结点出现故障 *** 作失败后如何使全局业务滚回呢?如何使另一个结点撤销已执行的 *** 作(若 *** 作已完成或完成一部分)或者不必再执行业务的其它 *** 作(若 *** 作尚没执行)?这些技术要比集中式数据库复杂和困难得多,分布式数据库系统必须解决这些问题。

4复制透明性

用户不用关心数据库在网络中各个节点的复制情况,被复制的数据的更新都由系统自动完成。在分布式数据库系统中,可以把一个场地的数据复制到其他场地存放,应用程序可以使用复制到本地的数据在本地完成分布式 *** 作,避免通过网络传输数据,提高了系统的运行和查询效率。但是对于复制数据的更新 *** 作,就要涉及到对所有复制数据的更新。

5易于扩展性

在大多数网络环境中,单个数据库服务器最终会不满足使用。如果服务器软件支持透明的水平扩展,那么就可以增加多个服务器来进一步分布数据和分担处理任务。

分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上,以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。近年来,随着数据量的高速增长,分布式数据库技术也得到了快速的发展,传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展,基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下,从集中式存储走向分布式存储,从集中式计算走向分布式计算。

另一方面,随着数据量越来越大,关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点,以NoSQL 为代表的非关系型数据库,其高可扩展性、高并发性等优势出现了快速发展,一时间市场上出现了大量的key-value 存储系统、文档型数据库等NoSQL 数据库产品。NoSQL 类型数据库正日渐成为大数据时代下分布式数据库领域的主力。

这种组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。 首先,降低了数据传送代价,因为大多数的对数据库的访问 *** 作都是针对局部数据库的,而不是对其他位置的数据库访问; 其次,系统的可靠性提高了很多,因为当网络出现故障时,仍然允许对局部数据库的 *** 作,而且一个位置的故障不影响其他位置的处理工作,只有当访问出现故障位置的数据时,在某种程度上才受影响; 第三,便于系统的扩充,增加一个新的局部数据库,或在某个位置扩充一台适当的小型计算机,都很容易实现。然而有些功能要付出更高的代价。例如,为了调配在几个位置上的活动,事务管理的性能比在中心数据库时花费更高,而且甚至抵消许多其他的优点。 分布式软件系统(Distributed Software Systems)是支持分布式处理的软件系统,是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。它包括分布式 *** 作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。

分布式 *** 作系统负责管理分布式处理系统资源和控制分布式程序运行。它和集中式 *** 作系统的区别在于资源管理、进程通信和系统结构等方面。 分布式程序设计语言用于编写运行于分布式计算机系统上的分布式程序。一个分布式程序由若干个可以独立执行的程序模块组成,它们分布于一个分布式处理系统的多台计算机上被同时执行。它与集中式的程序设计语言相比有三个特点:分布性、通信性和稳健性。 分布式文件系统具有执行远程文件存取的能力,并以透明方式对分布在网络上的文件进行管理和存取。 分布式数据库系统由分布于多个计算机结点上的若干个数据库系统组成,它提供有效的存取手段来 *** 纵这些结点上的子数据库。分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。

Hadoop的分布式文件系统HDFS,作为开源的分布式平台,为目前流行的很多分布式数据库提供了支持,譬如HBase等。Yonghong的分布式文件系统ZFS,为分布式数据集市Z-DataMart提供了底层平台。

MySQL、PostgreSQL属于关系型数据库

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本,或者部分拷贝副本,并具有自己局部的数据库,位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接,共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。

比较火的分布式数据库有tidb和sequoiadb

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