分布式数据库系统究竟包含哪些组成部分?这个复杂结构是如何构建的?
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图片所示的分布式数据库系统模式结构, 从整体上可以分为两大部分: 下部是集中式数据库系统的模式结构, 代表了各局部场地上局部数据库系统的基本结构; 上部分是分布式数据库系统增加的模式级别, 其中包括: 1) 全局外模式: 是全局应用的用户视图, 是全局概念模式概念的子集; 2) 全局概念模式: 定义了分布式数据库系统的整体逻辑结构, 使得数据如同没有分布一样; 3) 分片模式: 定义片段以及全局关系与片段之间的映像 ; 4) 分布图模式: 片段是全局关系的逻辑部分; 一个片段在物理上可以分配到网络的不停结点上; 分布图模式定义片段的存放结点。
分布式数据库概述
作为支撑海量数据存储与高并发访问的核心基础设施, 分布式数据库 的架构设计直接决定了系统的 性、可靠性与性能表现。本文将从数据分片、 分布式事务、一致性协议、存储引擎等核心模块出发,系统解析DDBMS架构的组成要素及技术实现。
DDBMS核心组件
一个典型的DDBMS包含以下关键组件:
- 本地数据库管理系统 : 在每个节点上运行, 负责管理和维护本地数据;
- 全局数据库管理系统 : 协调各个LDBMS,提供全局视图和事务管理;
- 数据分片器: 将数据集分割成更小的碎片,并负责数据的物理分布;
- 一致性协议: 保证不同节点之间的数据同步和一致性;
- 查询优化器: 优化跨节点查询的施行效率。
DDBMS架构类型
根据体系结构的不同, DDBMS可以分为以下几种类型:,摆烂...
1. 合成型体系结构
好家伙... 在建立独立的集中式DBMS之前,设计人员根据用户的需求设计出一个全新的完整的DBMS。这种方法适用于需要高度定制化的场景。
2. 联合型体系结构
这种方法是指每个节点的DBMS已经存在然后在这些基础上建立了DDBMS。联合型又分为同构系统和异构系统:
a. 同构系统 同构系统中所有节点使用相同的DBMS版本和数据模型,简化了管理和维护工作。 b. 异构系统 异构系统中各个节点可能使用不同的DBMS版本或数据模型, 我整个人都不好了。 需要采用兼容层或转换工具来支持不同系统的互操作性。 关键技术要素
1. 数据分片策略
- 水平分割 :将表按行分割成多个Shard进行存储。
- 范围划分:将数据按特定范围进行划分。
2. 分布式事务处理
- 两阶段提交 :确保事务在所有参与节点上都提交或回滚。
- 三阶段提交 :解决2PC的一些缺陷,提高容错性和性能。
3. 一致性协议
- Paxos/Raft:用于达成共识机制保证数据的到头来一致性。
4. 查询优化与路由 查询优化器根据查询内容选择合适的施行路径并进行后来啊合并;查询路由将用户请求转发到相应的服务器集群,梳理梳理。
图片所示的分布式数据库系统模式结构, 从整体上可以分为两大部分: 下部是集中式数据库系统的模式结构, 代表了各局部场地上局部数据库系统的基本结构; 上部分是分布式数据库系统增加的模式级别, 其中包括: 1) 全局外模式: 是全局应用的用户视图, 是全局概念模式概念的子集; 2) 全局概念模式: 定义了分布式数据库系统的整体逻辑结构, 使得数据如同没有分布一样; 3) 分片模式: 定义片段以及全局关系与片段之间的映像 ; 4) 分布图模式: 片段是全局关系的逻辑部分; 一个片段在物理上可以分配到网络的不停结点上; 分布图模式定义片段的存放结点。
分布式数据库概述
作为支撑海量数据存储与高并发访问的核心基础设施, 分布式数据库 的架构设计直接决定了系统的 性、可靠性与性能表现。本文将从数据分片、 分布式事务、一致性协议、存储引擎等核心模块出发,系统解析DDBMS架构的组成要素及技术实现。
DDBMS核心组件
一个典型的DDBMS包含以下关键组件:
- 本地数据库管理系统 : 在每个节点上运行, 负责管理和维护本地数据;
- 全局数据库管理系统 : 协调各个LDBMS,提供全局视图和事务管理;
- 数据分片器: 将数据集分割成更小的碎片,并负责数据的物理分布;
- 一致性协议: 保证不同节点之间的数据同步和一致性;
- 查询优化器: 优化跨节点查询的施行效率。
DDBMS架构类型
根据体系结构的不同, DDBMS可以分为以下几种类型:,摆烂...
1. 合成型体系结构
好家伙... 在建立独立的集中式DBMS之前,设计人员根据用户的需求设计出一个全新的完整的DBMS。这种方法适用于需要高度定制化的场景。
2. 联合型体系结构
这种方法是指每个节点的DBMS已经存在然后在这些基础上建立了DDBMS。联合型又分为同构系统和异构系统:
a. 同构系统 同构系统中所有节点使用相同的DBMS版本和数据模型,简化了管理和维护工作。 b. 异构系统 异构系统中各个节点可能使用不同的DBMS版本或数据模型, 我整个人都不好了。 需要采用兼容层或转换工具来支持不同系统的互操作性。 关键技术要素
1. 数据分片策略
- 水平分割 :将表按行分割成多个Shard进行存储。
- 范围划分:将数据按特定范围进行划分。
2. 分布式事务处理
- 两阶段提交 :确保事务在所有参与节点上都提交或回滚。
- 三阶段提交 :解决2PC的一些缺陷,提高容错性和性能。
3. 一致性协议
- Paxos/Raft:用于达成共识机制保证数据的到头来一致性。
4. 查询优化与路由 查询优化器根据查询内容选择合适的施行路径并进行后来啊合并;查询路由将用户请求转发到相应的服务器集群,梳理梳理。

