㈠ 什麼叫分布式資料庫
1.分布式資料庫是資料庫的一種，是資料庫技術和網路技術的結合產物。
2.各有優點和缺點.分布式資料庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種。
是的,分布式數據文件便於資料庫的管理維護。
㈡ 目前主流的分布式資料庫系統實現方案有哪些
（1）方案一（資料庫保存所有伺服器索引信息）
全對稱結構，沒有中央伺服器
web方案：
只從本地資料庫檢索符合條件的記錄，給出結果
每次檢索都要從本地伺服器的海量數據中進行
資料庫方案：
資料庫保存所有伺服器的索引內容
緩存命中率高的記錄，減少檢索時間
伺服器負載分析：
伺服器負載假設：
一百個結點，每結點一百人同時使用，每個結點一萬條記錄
web伺服器：同時一百線程在本地資料庫伺服器檢索
資料庫伺服器：每次接收一百個查詢請求；每個請求要從一百萬條索引中檢索（最壞的情況）；緩沖機制可以稍微減輕負擔
數據更新操作：
同時更新所有資料庫/只更新本地，伺服器間相互同步
方案二（資料庫保存本地索引及少量緩沖）
每高校作為一個結點
所有結點全對稱結構，網路中沒有一個中央伺服器
web方案：
接收到請求時同時多線程向其它伺服器同時搜索（伺服器壓力問題？）
資料庫方案：
資料庫保存本地數據
資料庫保存一定量緩沖數據，
伺服器負載分析：
伺服器負載假設：
一百個結點，每結點一百人同時使用
則每個web伺服器同時發起一萬個線程向其它數據伺服器搜索（oops!）
每個資料庫伺服器會同時接收到一萬個查詢請求（oops！）
採用學習過程只能少量減少查詢請求和web伺服器搜索線程
數據更新操作：
只更新本地
方案三（中央伺服器方案一）
每高校一個結點
每結點結構相同，連接到同一個中央伺服器
web方案
每個查詢向中央伺服器進行，由中央伺服器實行檢索，中央伺服器返回檢索結果
資料庫方案
中央資料庫保存所有索引信息
每結點可以只用小型資料庫保存本地用戶和其它信息即可
伺服器負載分析：
伺服器負載假設：
一百個結點，每結點一百人同時使用，每結點資料記錄一萬條
web伺服器：同時發起一百個進程向中央資料庫查詢
資料庫伺服器（中央）：同時接收一萬條查詢請求並返回大容量結果
資料庫伺服器（結點）：少量工作
數據更新操作：
只更新中央伺服器
方案四（中央伺服器方案二）
每高校一個結點
每結點結構相同，連接到同一中央伺服器
web方案：
每個查詢向中央伺服器進行，由中央伺服器根據查詢內容進行轉發到結點資料庫，再由結點資料庫返回結果
資料庫方案：
中央伺服器保存各結點分類信息，根據頁面請求的分類轉發查詢到相應伺服器
伺服器負載分析：
伺服器負載假設：
一百個結點，每結點一百人同時使用，每結點資料記錄一萬條，每結點一百個類別
web伺服器：同時一百個進程向中央資料庫查詢
資料庫伺服器（中央）：同時接收一萬條請求並轉發
資料庫伺服器（結點）：從中央伺服器接收查詢請求，最壞情況下每結點接收到一萬條查詢請求
數據更新操作：
只更新本地伺服器
分類變化時更新中央伺服器
㈢ 分布式資料庫和關系型資料庫的區別
分布式資料庫擁有更高的數據訪問速度，更強的可擴展性，更高的並發訪問量。這些都是
關系型資料庫的區別，同時也是分布式資料庫的有點。
㈣ 分布式資料庫系統
分布式資料庫系統(DDBS)包含分布式資料庫管理系統(DDBMS)和分布式資料庫（DDB)。在分布式資料庫系統中，一個應用程序可以對資料庫進行透明操作，資料庫中的數據分別在不同的局部資料庫中存儲、由不同的 DBMS進行管理、在不同的機器上運行、由不同的操作系統支持、被不同的通信網路連接在一起。
一個分布式資料庫在邏輯上是一個統一的整體，在物理上則是分別存儲在不同的物理節點上。一個應用程序通過網路的連接可以訪問分布在不同地理位置的資料庫。它的分布性表現在資料庫中的數據不是存儲在同一場地。更確切地講，不存儲在同一計算機的存儲設備上。這就是與集中式資料庫的區別。從用戶的角度看，一個分布式資料庫系統在邏輯上和集中式資料庫系統一樣，用戶可以在任何一個場地執行全局應用。就好像那些數據是存儲在同一台計算機上，有單個資料庫管理系統（DBMS)管理一樣，用戶並沒有什麼感覺不一樣。
分布式資料庫系統是在集中式資料庫系統的基礎上發展起來的，是計算機技術和網路技術結合的產物。分布式資料庫系統適合於單位分散的部門，允許各個部門將其常用的數據存儲在本地，實施就地存放本地使用，從而提高響應速度，降低通信費用。分布式資料庫系統與集中式資料庫系統相比具有可擴展性，通過增加適當的數據冗餘，提高系統的可靠性。在集中式資料庫中，盡量減少冗餘度是系統目標之一．其原因是，冗餘數據浪費存儲空間，而且容易造成各副本之間的不一致性．而為了保證數據的一致性，系統要付出一定的維護代價．減少冗餘度的目標是用數據共享來達到的。而在分布式資料庫中卻希望增加冗餘數據，在不同的場地存儲同一數據的多個副本，其原因是：①．提高系統的可靠性、可用性當某一場地出現故障時，系統可以對另一場地上的相同副本進行操作，不會因一處故障而造成整個系統的癱瘓。②．提高系統性能系統可以根據距離選擇離用戶最近的數據副本進行操作，減少通信代價，改善整個系統的性能。
㈤ 什麼叫分布式資料庫，有什麼優點和缺點
1.分布式資料庫是資料庫的一種，是資料庫技術和網路技術的結合產物。
2.各有優點和缺點.分布式資料庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種。
是的,分布式數據文件便於資料庫的管理維護。
㈥ 大數據的分布式資料庫的發展趨勢如何
現在大數據是一個十分火熱的技術，這也使得很多人都開始關注大數據的任何動態，因為大數據在某種程度上來說能夠影響我們的生活。在這篇文章中我們就給大家介紹一下大數據的分布式資料庫的發展趨勢，希望這篇文章能夠幫助大家更好理解大數據的分布式資料庫的發展趨勢。
其實不論是Hadoop還是分布式資料庫，技術體繫上兩者都已經向著計算存儲層分離的方式演進。對於Hadoop來說這一趨勢非常明顯，HDFS存儲與YARN調度計算的分離，使得計算與存儲均可以按需橫向擴展。而分布式資料庫近年來也在遵循類似的趨勢，很多資料庫已經將底層存儲與上層的SQL引擎進行剝離。傳統的XML資料庫、OO資料庫、與pre-RDBMS正在消亡；新興領域文檔類資料庫、圖資料庫、Table-Style資料庫與Multi-Model資料庫正在擴大自身影響；傳統關系型資料庫、列存儲資料庫、內存分析型資料庫正在考慮轉型。可以看到，從技術完整性與成熟度來看，Hadoop確實還處於相對早期的形態。直到今天，很多技術在很多企業應用中需要大量的手工調優才能夠勉強運行。同時，Hadoop的主要應用場景一直以來面向批處理分析型業務，傳統資料庫在線聯機處理部分不是其主要的發展方向。同時Hadoop技術由於開源生態體系過於龐大，同時參與改造的廠商太多，使得用戶很難完全熟悉整個體系，這一方面大大增加了開發的復雜度，提升了用戶使用的難度，另一方面則是各個廠商之間維護不同版本，使得產品的發展方向可能與開源版本差別逐漸加大。
而分布式資料庫領域經歷了幾十年的磨練，傳統RDBMS的MPP技術早已經爐火純青，在分類眾多的分布式資料庫中，其主要發展方向基本可以分為「分布式聯機資料庫」與「分布式分析型資料庫」兩種。對比Hadoop與分布式資料庫可以看出，Hadoop的產品發展方向定位，與分布式資料庫中列存儲資料庫相當重疊而在高並發聯機交易場景，在Hadoop中除了HBase能夠勉強沾邊以外，分布式資料庫則占據絕對的優勢。目前，從Hadoop行業的發展來看，很多廠商而是將其定位改變為數據科學與機器學習服務商。因此，從商業模式上看以Hadoop分銷的商業模式基本已經宣告結束，用戶已經體驗到維護整個Hadoop平台的困難而不願被強迫購買整個平台。大量用戶更願意把原來Hadoop的部件拆開靈活使用，為使用場景和結果買單，而非平台本身買單。另外一個細分市場——非結構化小文件存儲，一直以來都是對象存儲、塊存儲，與分布式文件系統的主戰場。如今，一些新一代資料庫也開始進入該領域，可以預見在未來的幾年中，小型非結構化文件存儲也可能成為具備多模數據處理能力的分布式資料庫的戰場之一。
我們在這篇文章中給大家介紹了很多有關大數據分布資料庫的發展前景，通過這篇文章我們不難發現資料庫的發展是一個極其重要的內容，只有搭建分布式資料庫，大數據才能夠更好地為我們服務。
㈦ 大數據的分布式資料庫技術的對比
大數據技術的實現離不開很多其他的技術，我們提到最多的就是Hadoop技術，其實就目前而言，Hadoop技術看似是自成一套體系，其實並不是這樣的，Hadoop和Spark以及分布式資料庫其實也是存在差異的，我們就在這篇文章中給大家介紹一下這些內容。
首先我們說一說大數據分析，現在的大數據分析體系以Hadoop生態為主，而近年來逐漸火熱的Spark技術也是主要的生態之一。可以這么說，Hadoop技術只能算是以HDFS+YARN作為基礎的分布式文件系統，而不是資料庫。我們提到的Hadoop的歷史可以向前追溯10年，當年穀歌為了在幾萬台PC伺服器上構建超大數據集合並提供極高性能的並發訪問能力，從而發明了一種新的技術，而這個技術，也是Hadoop誕生的理論基礎。如果我們從Hadoop的誕生背景可以看出，其主要解決的問題是超大規模集群下如何對非結構化數據進行批處理計算。實際上，在Hadoop架構中，一個分布式任務可以是類似傳統結構化數據的關聯、排序、聚集操作，也可以是針對非結構化數據的用戶自定義程序邏輯。
那麼Hadoop的發展道路是什麼樣的呢。最開始的Hadoop以Big、Hive和MapRece三種開發介面為代表，分別適用於腳本批處理、SQL批處理以及用戶自定義邏輯類型的應用。而Spark的發展更是如此，最開始的SparkRDD幾乎完全沒有SQL能力，還是套用了Hive發展出的Shark才能對SQL有了一部分的支持。但是，隨著企業用戶對Hadoop的使用越發廣泛，SQL已經漸漸成為大數據平台在傳統行業的主要訪問方式之一。
下面我們就說一說分布式資料庫，分布式資料庫有著悠久的歷史，從以Oracle RAC為代表的聯機交易型分布式資料庫，到IBM DB2 DPF統計分析性分布式資料庫，分布式資料庫覆蓋了OLTP與OLAP幾乎全部的數據應用場景。而大部分分布式資料庫功能集中在結構化計算與在線增刪改查上。但是，這些傳統的分布式資料庫以數倉及分析類OLAP系統為主，其局限性在於，其底層的關系型資料庫存儲結構在效率上並不能滿足大量高並發的數據查詢以及大數據數據加工和分析的效率要求。因此，分布式資料庫在近幾年也有著極大的轉型，從單一的數據模型向多模的數據模型轉移，將OLTP、聯機高並發查詢以及支持大數據加工和分析結合起來，不再單獨以OLAP作為設計目標。同時，分布式資料庫在訪問模式上也出現了K/V、文檔、寬表、圖等分支，支持除了SQL查詢語言之外的其他訪問模式，大大豐富了傳統分布式資料庫單一的用途。一般來說，多模資料庫的主要目的是為了滿足具有高性能要求的操作型需求以及目標明確的數據倉庫功能，而不是類似大數據深度學習等數據挖掘場景。這就是分布式資料庫的實際情況。
我們在這篇文章中給大家介紹了大數據分析以及分布式資料庫的相關知識，通過這些內容相信大家已經理解了其中的具體區別了吧，如果這篇文章能夠幫助到大家這就是我們最大的心願。
㈧ 什麼叫分布式、分布式資料庫。網路上面有沒有分布式
分布式表明數據及數據的儲存是分開分散的，不在同一個子網路內。分布資料庫有兩種：一種是物理上分布的，但邏輯上卻是集中的。這種分布式資料庫只適宜用途比較單一的、不大的單位或部門。另一種分布式資料庫系統在物理上和邏輯上都是分布的，也就是所謂聯邦式分布資料庫系統。網路上很多的物流管理，網上銀行，網上商城等等都屬分布式。
㈨ 什麼是分布式資料庫
分布式計算機系統所支撐的分布式資料庫是資料庫技術與計算機網路技術相結合的產物。與常見的集中式資料庫相比，雖然分布式資料庫的數據分散存儲在網路上的各點，但它可以為網上所有的用戶所共享，任何地方的合法用戶都可以十分方便地獲取和處理所需的數據，就像數據在他們本地的計算機上一樣。