数据库分布式设计,单机分布式一体化数据库

问题1:目前主流的分布式文件系统有哪些？它们的优缺点是什么？目前几个主流的分布式文件系统有PVFS、Lustre、PanFS、GoogleFS等。1.PVFS(ParallelVirtual)项目是由克莱姆森大学创建的运行Linux集群的开源项目。目前，PVFS仍然存在以下缺点:1)管理节点单一:只有一个管理节点管理元数据。当集群系统达到一定规模时，管理节点可能会忙不过来，这时管理节点就会成为系统的瓶颈；2)缺乏数据存储的容错机制:当一个I/O节点失效时，数据将不可用；3)静态配置:PVFS只能在启动前配置，一旦系统运行，不能改变原有配置。

【答案】:C 分布式 数据库数据采用数据分片管理，有以下三个原则:①完整性原则，即全局关系的所有数据项都必须包含在一个分片中，否则数据库会不完整，导致一些。②重建原则，即所有片段必须能够恢复全局关系；(3)不相交原则(垂直切片的主键除外)。对于一个全局关系，要保证数据不丢失，必须属于一个片段，即不允许属于任何一个片段，也不允许一个全局关系的某些数据属于全局关系的某些片段和全局关系的另一个片段(垂直关系中的code属性除外)。

随着计算机技术越来越广泛地应用于国民经济的各个领域，在计算机硬件不断小型化的同时，应用系统也在向复杂化和大型化的方向发展数据库是整个系统的核心，其中设计直接关系到系统执行的效率和系统的稳定性， 所以在软件系统的开发中数据库-2数据库必须遵循范式理论以减少冗余，并且数据的完整性和正确性应该得到保证只有在适当的数据库product设计reasonable数据库Model上才能降低编程和维护的难度 虽然小型项目或中型项目的开发人员可以很容易地利用范式理论设计产生一套符合要求的数据库，但是一个大型软件项目必须有一套/。原则和技巧1。设置一个数据组很大数据库数据元素大多在设计上。因为数据库设计users不一定是系统设计中的数据元素，所以需要设置一个专门的数据组。-2/出来后，往往很难找到需要的数据库表，所以数据团队最好由熟悉业务的项目骨干组成。数据团队的职能不是设计 数据库，而是通过需求分析，参考其他类似系统，提取系统的基础数据元素，负责数据库，包括新增的审核。

(1)存储记录结构设计综合分析数据存储需求和应用需求，设计存储记录格式(2)存储空间分配存储空间分配有两个原则:①访问频率高的数据尽量安排在快速随机的设备上。访问频率低的数据被安排在较慢的设备上。②相互依赖性强的数据尽量存储在同一个设备上，尽量安排在相邻的存储空间。为了提高系统性能，应整体分配设计 good存储记录，并尽可能充分利用物理存储区域。将不同类型的存储记录分配给不同的物理组(3)/访问方法的-2/一种访问方法包括存储结构和检索机制，存储结构定义了访问存储记录时可以使用的访问路径；检索机制定义了每个应用程序实际使用的访问路径。(physical的性能评估设计 ①从查询开始到显示结果所经过的时间称为查询响应时间。查询响应时间可以进一步细分为服务时间、等待时间和延迟时间。在physical 设计 process中，对系统的性能进行评估，性能评估包括时间、空间、效率、开销等方面。CPU服务时间和I/O服务时间的长短取决于应用设计⊙CPU队列等待时间和I/O队列等待时间。

大数据技术的实现离不开其他很多技术。Hadoop技术是被提及最多的技术。其实目前Hadoop技术看似是一个自成体系的系统，其实不然。Hadoop和Spark和分布式 数据库其实是不一样的。我们将在本文中向您介绍这些。首先说一下大数据分析。目前的大数据分析系统以Hadoop生态为主，近年来日益火热的Spark技术也是主要生态之一。

我们提到的Hadoop的历史可以追溯到10年前。当时，谷歌为了在数万台PC服务器上构建大型数据集，并提供极高性能的并发访问，发明了一种新技术，这也是Hadoop诞生的理论基础。如果从Hadoop诞生的背景来看，它解决的主要问题是如何在超大规模集群下批量计算非结构化数据。

(1)应用对象不同。并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的所有处理器节点并行完成数据库系统的任务，提高数据库系统的整体性能。分布式 数据库系统的主要目的是实现站点自治和数据的全局透明共享，并不要求使用网络中的所有节点来提高系统的处理性能。(2)实现方式不同。并行数据库系统在具体实现方法上也与分布式 数据库系统有较大区别。

节点密钥的数据传输成本相对较低。当一些节点空闲时，工作负荷过大的节点上的一些任务可以通过高速网络传输到空闲的节点上进行处理，从而实现系统的负载均衡，但在分布式 数据库系统中，为了满足应用的需要，满足部门分布特性的需要，节点一般采用局域网或广域网连接，因此网络带宽低，逆变点的通信开销高。因此，在查询处理中应尽可能减少节点间的数据传输。