数据库分配方式有哪些，分布式数据库系统的数据分布方式有哪些
来源：整理 编辑：黑码技术 2025-01-10 15:38:55
本文目录一览
1，分布式数据库系统的数据分布方式有哪些
数据分布是分布式数据库的主要特征。实现数据访问的局部化是分布式数据库设计的重要内容。文中介绍了分布式数据库系统的主要特征及关键技术,重点对关系的分割和分布式数据的访问进行了讨论。（1）集中式：所有数据片段都安排在同一个场地上。（2）分割式：所有数据只有一份，它被分割成若干逻辑片段，每个逻辑片段被指派在一个特定的场地上。（3）全复制式：数据在每个场地重复存储。也就是每个场地上都有一个完整的数据副本。（4）混合式：这是一种介乎于分割式和全复制式之间的分配方式。目前分布式数据库分配的设计，越来越多的采用寻找最优解的算法，比如遗传算法、退火机制等
2，在数据库中如何将数据平均分成三份
可以：1、新建一个分类字段2、1-3每次分配一个字符3、在没有分类的记录里随机选择一个，把分类字段赋值为本次的字符1-34、重复2、3只到全部被赋值。有一个简单的方法不知道够不够便捷 使用筛选在所需分配的数据项目前插入一列数据填充入=row（）然后使用筛选一插入的列为目标 筛选 总数/14 的值然后分别复制到其他表格 不过需要筛选14次 可以考虑做成宏比如下面的例子 录制一个简单宏 将rows("1:9").select中的 9 改为 总数/14 的值我只是做个例子sub macro2() rows("1:9").select selection.cutend sub然后去新表格按ctrl+v 选中的数据行黏贴过去 14次
3，关于数据库的水平分割和垂直分割的几点介绍
水平切分估计是指按照时间切分，垂直切分是指按照设备ID切分，这样切分后，设备的状态日志会以记录的形式存储在不同的数据文件中，数据库对这些文件的访问可以通过设备ID和时间快速地查找到。而且应用中只是存储日志数据，不需要进行频繁的实时查询和统计，所以基本上数据库的任务就是接收数据，写入到文件中，文件对应的分片满了就再创建新的分片文件。这样整体的性能没有任何变化，系统的负载也是维持在一个常量的水平。如果要对日志进行统计和分析，则会随着日志数量增加，性能显著下降，但这里没有这样的需求，即使有，也是用另外一组离线分析服务器进行处理。不知道你说的数据库分割是什么意思？是要分表吗？如果是的话，那么程序可能是要改动的。不是你简单把数据分出去就那么简单。分割的策略要根据你应用的具体情况来分析，是横向分，还是纵向分，是按应用分，还是按数据的其他属性分，都要好好考虑。那些海量数据的应用，一般都有一个统一的dao数据访问层，不知道你们有没有。如果这些条件都不具备，我建议还是先分析分析到底负载高的问题出在哪儿。用事件探察器看看，性能瓶颈在那儿。按说1700w,数据也不算太多。除非这个表是个 事务表，要频繁操作。如果问题处在查询上，那么不如检查检查应用，一是在索引上下功夫，二是做缓存。应该有所改观。
4，mysql怎样分库
你需要怎么分？因为数据表太大影响性能了？建议直接分表数据，性质和mysql分区差不多，例如：把某个范围内的id的记录拷贝至另外的库，这样就实现大表变小表，当然，程序上也需要改动TiDB 社区（AskTUG）对于传统数据库，无论是水平还是垂直分库，都是很繁琐，耗时耗力的工作，TiDB 作为 NewSQL 数据库，根据自身特性，完美解决该问题水平弹性扩展通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。分布式事务TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。1 基本思想之什么是分库分表？从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。2 基本思想之为什么要分库分表？数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（cpu、磁盘、内存、io等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。3 分库分表的实施策略。分库分表有垂直切分和水平切分两种。3.1 何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workdb、商品数据库paydb、用户数据库userdb、日志数据库logdb等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。3.2 何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userid散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库上。例如，我们的userdb中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userdb切分为结构相同的多个userdb：part0db、part1db等，再将userdb上的用户数据表usertable，切分为很多usertable：usertable0、usertable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userdb上。3.3 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。而如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。4 分库分表存在的问题。4.1 事务问题。在执行分库分表之后，由于数据存储到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。4.2 跨库跨表的join问题。在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。4.3 额外的数据管理负担和数据运算压力。额外的数据管理负担，最显而易见的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于一个记录用户成绩的用户数据表usertable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。上述整理于互联网
5，简述分布式数据库的模式结构
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。
什么是分布式数据库：
分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。
分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。
分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。
在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。
一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。 这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。
分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。
分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构。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，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，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、全局的大型数据库。
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操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操作，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。
分布式数据库系统主要特点：
· 多数处理就地完成；
· 各地的计算机由数据通信网络相联系。
· 克服了中心数据库的弱点：降低了数据传输代价；
· 提高了系统的可靠性，局部系统发生故障，其他部分还可继续工作；
· 各个数据库的位置是透明的，方便系统的扩充；
· 为了协调整个系统的事务活动，事务管理的性能花费高；
数据分片
类型：
（1）水平分片：按一定的条件把全局关系的所有元组划分成若干不相交的子集，每个子集为关系的一个片段。
（2）垂直分片：把一个全局关系的属性集分成若干子集，并在这些子集上作投影运算，每个投影称为垂直分片。
（3）导出分片：又称为导出水平分片，即水平分片的条件不是本关系属性的条件，而是其他关系属性的条件。
（4）混合分片：以上三种方法的混合。可以先水平分片再垂直分片，或先垂直分片再水平分片，或其他形式，但他们的结果是不相同的。
条件：
（1）完备性条件：必须把全局关系的所有数据映射到片段中，决不允许有属于全局关系的数据却不属于它的任何一个片段。
（2）可重构条件：必须保证能够由同一个全局关系的各个片段来重建该全局关系。对于水平分片可用并操作重构全局关系；对于垂直分片可用联接操作重构全局关系。
（3）不相交条件：要求一个全局关系被分割后所得的各个数据片段互不重叠（对垂直分片的主键除外）。
数据分配方式
（1）集中式：所有数据片段都安排在同一个场地上。
（2）分割式：所有数据只有一份，它被分割成若干逻辑片段，每个逻辑片段被指派在一个特定的场地上。
（4）全复制式：数据在每个场地重复存储。也就是每个场地上都有一个完整的数据副本。
（5）混合式：这是一种介乎于分割式和全复制式之间的分配方式。
目前分布式数据库分配的设计，越来越多的采用寻找最优解的算法，比如遗传算法、退火机制等
查询优化
指在执行分布式查询时选择查询执行计划的方法和关系运算符的实现算法。根据系统环境的不同，查询优化所使用的算法也有所不同，通常分为远程广域网环境和高速局域网环境，其区别主要在网络的带宽。对于一元运算符可以采用集中式数据库中的查询优化方法。而对于二元运算符，由于涉及场地间的数据传输，因此必须考虑通信代价。分布式查询中常见的连接运算执行策略包括：
（1）半连接方法：利用半连接运算的转换方法R∞S=（RµS）∞S。假设场地1和场地2上分别有关系R和关系S，首先在S上执行连接属性上的投影并将结果传输至场地1，在场地1上执行关系R与投影的连接操作，再将结果传输至场地2与关系S执行连接操作。这种方法能够降低执行连接运算时的网络通信代价，主要适用于带宽较低的远程广域网络。
（2）枚举法方法：指枚举关系运算符的物理执行计划，通过对比执行计划的代价选择执行算法的方法。其中，连接运算符的物理执行计划包括嵌套循环方法、哈希连接法和归并连接法。枚举法主要适用于以磁盘IO代价为主的高速局域网环境。
文章TAG：
数据 数据库 分配 方式 数据库分配方式有哪些
