摘要
1. 介绍
2. 文献综述
3. 研究方法
- 3.1. 一种分布式数据库管理系统架构
- 3.2. 联邦多数据库系统体系结构
4. 分布式数据库组件
5. 统计数据分布
6. 分布式数据库中的分片合并策略
7. 分布式数据库策略
8. 财政部的案例研究
9. 数据分配
10. 分布式数据库中的网络连接
11. 分片与使用分布式数据库进行分片的比较
12. 总结

摘要

本文旨在介绍一种日益流行的分布式数据库。在分布式数据库系统中，针对垂直分片和水平分片的分布，实现了分片。在当今的商业环境中，随着对可靠的、可伸缩的和可访问的信息的需求不断增长，对分布式数据库和客户机/服务器应用程序的需求越来越大。由于数据分布在不同的网络站点上，分布式数据库系统在通信和数据处理方面提供了改进。不仅数据访问速度更快，而且出现故障的可能性也更小，而且用户可以对数据进行本地控制。在设计和使用这些策略时，需要考虑一些问题。分布式数据库是可以存储在各种计算机网络站点上的数据库的集合。本文概述了分布式数据库系统的优点和缺点。本文还讨论了在分布式数据库系统中可能遇到的复制、碎片和各种问题等各个方面。碎片化数据涉及到优化，因为每个查询都涉及到向不同站点添加多个数据。它产生了高时间响应。解决这一问题的科学方法已经得到验证，因为它被称为非确定性多项式时间难题。提取数据是另一个特殊的问题，涉及到寻找碎片在站点上的最大分布。这个非多重多项式已经被证明是一个完整的问题。在本文中，我们要通过加速的过程来实现数据库的分布

1. 介绍

随着分布式数据库的发展成为越来越主流的需求，分布式数据库在董事会框架中显得越来越重要。数据库为管理不同程度的信息提供了内部安全性，但我们可能会利用大量的安全性来获取不同级别的不同程度的客户端信息，这减少了多面性，数据库工作人员的普通执行也减轻了负担。最重要的问题是可能出现的安全问题，可以想象的是控制和框架的正直。正式数据库是一种数据库形式，它被交付，然后放置在系统内的不同pc上。应用程序可以同时检索和修改系统中众多数据库的信息。连接允许附近的客户端访问与远程数据库相关的信息。在扩展数据库的框架中，最重要的问题是信息安全，信息安全可以在不同程度上实现。在数据库框架中，数据库被放置在另一台个人计算机上。分布式系统中的计算机通过不同的通信介质相互通信，例如高速网络。分布式数据库系统为用户提供了一个简单的界面，允许用户打开、读写和关闭文件。在分布式DBMS系统中完成。数据库管理系统功能。它提供了高层次的、声明性的清晰性和事务性。
董事会(事故控制和恢复)，以及体面要求。在这种情况下，流通数据库董事会框架同样与交易所准备框架不太相同，因为其中一些后来提供了能力。工人客户设计需要对工人和客户进行能力定义。作为数据库，董事会框架的能力利用各种技术在工人和客户之间传播。我们提供了一种典型的方法，利用相对传递数据库的董事会框架，称为工人级别的工人DMBS。问题被记录在客户上，客户PC查看底层控制台和屏幕合作和处理，就像查询的底层语法一样。这时，框架将查询发送给LAN上的工作人员，在那里，问题实际上是针对数据库运行的。结果按原样发送给客户。当然，这种文件管理方法比服务器方法要好得多。即使对于最频繁请求的数据库，网络数据流量也会降低到可容忍的水平。此外，安全性和一致性控制可以处理很多服务器。在一般数据中，DBMS本身结合了数据设计、字段名称、记录结构和文件结构。每个数据库可以有不同的数据库管理系统和不同的架构来划分事务过程。分布式数据库是不连接所有存储空间的数据库。例如，CPU中的共享处理单元。它可以存储在多台计算机上，位于同一体的设备可以在隔离位置或连接网络。在分布式数据库系统中，数据库存储在大量的计算机上。在分布式系统中，计算机通过高速网络或电话线等通信手段相互通信。每个数据库可以有不同的数据库。用于提供事务执行分布的系统和多个体系结构。分布式数据库管理系统的主要目的是处理分布式数据库(DDB)的管理，使其看起来像一个中央数据库用户。系统可以有各种各样的地理位置，这些地理位置阐明了枢纽如何以及为什么真正存在。合理地联系。在循环数据库框架中使用的一个著名的地理位置，客户工作者工程被描述在下面，这个设计的规则是描述显式的能力，例如，不常见的工作者、打印机工作者、邮件工作者、文档工作者等等。这些作品是相关的。通过一种系统的个人联系到这些工人的管理部门。从工作站(工作人员或客户)无磁盘客户到共享工作人员客户机器，存在不同的结构复杂性。在这个计划中，附近的屏幕和键盘讨论仍然是客户端，但是他们现在可以要求各种各样的请求完全需要服务器。因此，应用程序服务器依赖于数据库服务器及其数据库来提供它们所需的请求信息。毫无疑问，局域网的限制，这种情况。这个板子就是互联网上的万维网。为附近的用户做准备势必会展示信息和信息浏览器的能力，例如Netscape Interchanges和微软的Internet Explorer。分布式数据库系统是按照快速密钥对信息进行层次传播的系统。这个分发键决定该节应该发送到哪个数据库。一些常规的程序是相反的中介。分布式数据库被解释为扁平分散。偶数和垂直之间的区别源于数据库的传统偶数方法。可以将数据库垂直地划分为独立数据库中的各种表和部分，或者可以将类似表的行放在多个数据库中心上的一个级别平面上。在各种服务器上分发数据库信息。传播技术的决定意义重大，而且往往是不言而喻的。就数据库而言，不能忽视流通框架的标题。现在的大多数数据库都是专用的，要么是明文的(传输的捆绑数据库)，要么是远程的(关联各种数据库的类似应用程序)，以加快应用程序级别。现有的应用程序，从来没有建议匆忙，将需要一些升级，以获得高速工程的好处。有时，它可能像给出一个重新排列的键一样简单，但在不同的情况下，可能很难在一个水平面上传播信息和剩余的负担，因为它需要一个快速的数据库。要执行基于目录的分布式数据库，必须创建并保持一个hunt表，该表利用分片键来找出哪个分布式捕获了哪些信息。简单地说，表就是包含可以找到显式信息的静态数据的表。尽管一个快速表的包裹在多个分片中，但根据这个应用程序，这个表看起来和移动就像一个相似数据库中的不同表。MySQL语句从不支持应用程序提供的分片，或者依赖于分片和请求的数量。表空间是快速数据库中信息传播的智能单元。Shards通过自动在包含不同shard的表中创建分区来获得分区。为了尽量减少多个分片的条目数量，各个表的相关分区总是存储在同一个分片中。在Sharp Table中，每个分区存储在一个单独的表空间中。

2. 文献综述

在本文中，我们提出了一种使用分片来提供高可用性、容错和云中的大型数据库扩展的分布式数据库系统的架构和实现。本文首先介绍了在数据库分发系统中实现自动分片的原理和方法，然后提出了一种基于数据操作频率的改进算法，使用于自动共享的数据能够正常运行。解决分配不均的问题。更好的均衡策略可以有效地在分片之间均衡数据，提高集群对等点的读写性能。[1]。提供了一个快速的数据库系统，设计用于跨分布式服务器的服务器分发数据。一种分布式数据库系统的实现由一个快速数据库和第一个分布式服务器、第二个分布式服务器以及一个快速控制记录组成。分配控制记录配置为定义第一个数据结构，通过单调的键限制在第一个和第二个分片服务器中分配第一个多重数据记录或行。加速数据库还配置为进一步通过散列铰接方法在第一个分片服务器和第二个分片服务器下分发第一个记录或行。处理内存压力在一长行内部数据库中进行了描述。来自不同惟一服务器的消息存储在一个非常快的队列中的大量数据中。First Inquiry消息保存在第一个分片中。逐行表是完整的。在波动内存中，维护多个消息缓存，每个消息缓存与多个分布匹配。欢乐与痛苦。内存压力是根据[2]的内存占用率计算的。要存储来自加密的特定消息，将特定消息行保存在分配给第一个分发版的表行中。当没有检测到内存压力时，特定的消息将存储在从数据库接收到的第一个消息缓存中。均匀与垂直之间的区别源于对数据库习惯的平视视角。使用更快的数据库，如果发现了分发版，就不会让特定客户端访问应用程序或站点的一部分，无论分布式数据库中的分片方法如何不同，都可以继续工作，而不会出现[3]问题。分布式数据库是一种将大型服务器分成小块的方法，这些小块被认为是分布在各种服务器上的碎片。分布式系统从根本上说是一个级别的信息段，它是所有信息收集的子集，并且沿着这些线负责为一部分未完成的负担提供服务。其思想是将无法放入一组数据库中心的信息分区到单独的中心上。数据库的分布又称为均匀占用。flat和vertical之间的区别源于数据库[4]习惯的even方法。通过快速数据库，如果发现了快速，它不会让某些客户端访问应用程序或站点的某些部分，但不同的分片技术可以毫无问题地继续工作。万一数据库没有在分布式系统中共享，Outlook可能会使最大容量无法访问。热情地放置每个快速数据库的一个步骤是选择您将以多快的速度或如何共享您的信息。有无数的商业场所，不同的钥匙，哪一个是正确的，取决于你的恳求。当您选择了共享内容时，您需要确保整个应用程序都能记住共享内容。与监护人的关联通常存在于数据库表之间的引用障碍，暗指青少年表中的父键(远程键)。不同的表用这样的连接作为规则结构来标识，一个树状结构，其中每个child的监护人都是等价的[5]。这样的一套桌子被称为桌族。快速数据库家族中没有监护人的表被称为根表。加速数据库包含大量的数据库分片。Database Shard被安排在每个Shard表中存储记录的一个子集。数据库碎片同样与每个萌芽通道连接。要收起来的记录嵌入到重排表中，以便通过对重排键的比较描述进行记录，以便与大多数相关的萌芽通道一起使用。给出了快速数据库的编制、整理和维护程序。可以利用客户端特征分片、框架监督分片或远达分片[6]来建立互数据库。利用相关数据库方法实现更快的数据库。这些策略描述改善了快速数据库的传输、关联、查询准备和有目的的组成宣传。
存储大量信息的数据库框架正逐渐变得正常。加速分布式数据库包含大量的数据库分片。数据库分布被安排为在每个Shard表中存储记录的子集。数据库分布同样与每个芽通道连接。要收起来的记录嵌入到重新排列表中，通过对用于大多数相关萌芽通道[7]使用的重新排列键进行比较描述来进行记录。给出了快速数据库的编制、整理和维护程序。互数据库可以利用客户端特征分片、框架监督分发或深入分发来制作。利用相关数据库方法实现更快的数据库。这些策略描述改善了快速数据库的传输、关联、查询准备和有目的的组成宣传。存储大量信息的数据库框架正逐渐变得正常。一种用于交换应用程序的分布式数据库执行框架，该框架整合了快速组件安排和高常量执行[8]。该框架设计包含了应用程序和数据库之间的另一个产品限制，但具有开放的标准接口和适当的交换控制的优点。为了实现这种划分，使用一个article located pattern将循环数据库框架编排为一个明智的专家组织，将管理与物理区域和执行隔离开来。产品控制方法用于简化依赖于信息收集的接口，以便允许应用程序显式调度“连接”到数据库。分布式数据库管理系统是精心设计的，以解决可扩展性和持续执行能力的需求，例如，综合服务数字网络和IN正在交换工作场所和系统集线器[9]。分布式数据库设计一词具有非常广泛和不确定的含义。分布式计算机系统的设计包括将程序数据分配到计算机网络站点，以及决定网络本身的设计。其思想是将无法放入单个节点上的数据库节点集群的数据进行分割。共享也称为水平分布。水平和垂直之间的区别来自于传统的表格数据库的观点。通过快速数据库，如果发现快速，它不会使应用程序或网站的一部分对一些用户可用，但其他碎片可以继续工作，没有任何麻烦[10]。如果数据库不是共享的，Outlook有可能使全部的潜力不可用。将每个快速数据库投入使用的一个步骤是决定以多快的速度或如何共享数据。因为数据库用户通常访问的数据子集是全局关系的垂直和水平部分，所以需要对混合部分进行研究。目前还没有研究更好地了解在初始设计阶段的垂直、水平和工作分配。这些操作的不同顺序创建了不同的分发和分配方案。设计师将不得不使用他们的判断力来选择最适合他们事务处理需求的方案。在本文中，我们将重点介绍创建水平或垂直场算法[11]的相同方法。我们已经开发了一个非频率算法，生成所有垂直段基于属性从属关系。如果一个目标服务器最近在这个不满意的同步点上确定了一个不满意的同步点，那么通过从目标服务器中提取出不满意的同步点，识别被删除的不满意同步点内部的排序标识符来区分预定的同步计算安排和执行请求[12]，从而形成一个开始的同步点。区分分离的不满足同步点内部的当前键，它演示了开始执行的同步计算安排之一，并将目标服务器的客观条件更改为比移除的不满足同步点[13]确定的已建立的目标状态更成熟或等价的条件。这样的循环数据库同步框架至少有一个源服务器开始逐步复制一个段，至少有一个目标服务器获取源服务器发送的数据。源服务器最初决定目标服务器的复制条件。如果目标服务器最近在这个点上确定了一个不满意的同步点，那么通过从目标服务器上移除不满意的同步点来形成一个开始的同步点，识别分离的不满意同步点内部的排序标识符，区分预定的同步计算安排及其执行请求，识别出的不满足同步点内部的当前键，该键显示预定的开始执行的同步计算安排之一，并将目标服务器的客观条件更改为比被解出的不满足同步点确定的已建立目标状态更成熟或等价的条件。如果目标服务器没有给出同步点，那么开始的同步点将由源服务器产生，源服务器将演示其理想类型标识符、目标状态和当前键。随着分布式数据库系统越来越大，大量项目更改的副本需要认真考虑，因为所有更改都必须成功地同步，以确保系统的可靠性和完整性。必需的。或者，可以使用基于状态的复制系统，在复制期间只发送项目的当前状态，而不是与项目[14]相关的每个事务。这样的分布式数据库框架至少有一个源服务器开始逐步复制一个段，至少有一个目标服务器获取源服务器发送的数据。源服务器最初决定目标服务器的复制条件。同样，可以使用调度器编写GDSCTL(全局数据服务控制实用程序)订单，并且应该能够在标准范围内使用，以帮助确保一切都很容易地运行。Shards选项卡显示Shard名称、运输状态、状态、Shard空间和它们所在的Shard组以及它们所在的区域。如果目标服务器最近在这个点上确定了一个不满足的同步点[15]，那么通过从目标服务器上移除不满足的同步点，在分离的不满足的同步点内部识别出区分预定的同步计算安排和其执行请求的排序标识符，从而形成一个分发点的开始。识别出的不满足同步点内部的当前键，该键显示预定的开始执行的同步计算安排之一，并将目标服务器的客观条件更改为比被解出的不满足同步点确定的已建立目标状态更成熟或等价的条件。近年来，分布式数据库框架[16]得到了开发的热情。在这篇论文中，我们建立了一个估计的解释模型来考虑在传送的数据库条件下重建信息的利弊。一些同时控制惯例被认为包括怀疑主义、理想主义和半乐观主义惯例。估计调查抓住了公约对设备资产冲突和信息纠纷的影响[17]。通过逐点再现验证了估计的准确性。我们发现，模拟信息的优势和理想的副本数是微妙的同时控制约定。

3. 研究方法

本文提出了分布式数据库的合并策略，分片的处理是分布式的方式，逻辑上是跨多个数据库划分和存储数据集的方式。通过跨多台机器共享数据，数据库系统的单个标志可以存储大型数据集并处理其他应用程序。如果数据库大到足以存储数据，那么共享是必要的。一般来说，当一个公司开始在一个数据库中存储信息时，所有的信息都存储在一个数据库中。随着公司的发展，需要存储的信息越来越多，数据库也在增长。同时，由于处理数据库所有数据请求的服务器上出现中断，数据库的效率会降低。分布式数据库系统的分片可以包含不同版本的数据库。所有支持都有助于分布式数据库系统，以加快数据库启动。但是，使用分布式数据库的应用程序需要了解系统每个节点上可用的功能。分布式数据库应用程序不能期望更快的数据库理解MySQL扩展，这些扩展只有通过数据库加速器才能使用。通常，重复使用是为了改善社区数据库的展示，并避免使用的可访问性，因为有选择性的信息获得选择。例如，应用程序可以访问附近的数据库，而不是远程服务器，以限制组织流量并扩大执行[18]。此外，如果附近的服务器失败了，应用程序可能会继续工作，但具有副本信息的不同服务器仍然可用。分散的数据库框架允许应用程序从邻近和遥远的数据库获取信息。在一个同等循环的数据库框架中，每个数据库都会加速数据库的运行。在一个很大程度上传输的数据库框架中，数据库在任何情况下都不会加速。使用客户/工人设计来处理适当的数据库数据需求。对包集的支持可以看作是一种智能的相似性，一种更高级的划分，它是在通过稳定散列进行分配时执行的。对于具有一流创新的暴露金属服务器，在任何情况下都要测试组中每个hub的全部数据库副本的传统聚束方法。在讨论虚拟化或开放云的情况时，这是严格禁止的，并且不适合分区的小印象方法。与相互循环的聚束数据库不同，在这种数据库中，信息可以从所有的组集线器获取，并且在同步阅读和组合时可能会导致冲突，而无共享的聚束数据库的集线器工作在它们自己的信息子集上。重新创建信息中心以提供重复，并沿着这些路线提供高可访问性和多功能性。在最可怕的结果可以想象，如果一个集线器，包含一个表的子集信息，和重复的集线器变得不可访问，不同的集线器，备用的信息子集，将留在web上和可访问的。算法分片的数据库利用分片容量查找信息[19]。在这种技术中，信息是通过分片容量来传递的。这种策略的测试是，它不考虑有效载荷大小或空间使用。随后，你必须保证每一个包裹应该是相对的估计一致适当的信息。与此技术的另一个测试是，授权许可的使用仅限于:哈尔滨工业大学。从IEEE Xplore于2022年7月09日06:53:06 UTC下载。限制适用。没有包裹密钥的问题需要查看每个数据库集线器[20]。算法分片(Algorithmic Sharding)可能是可疑的，因为当你试图将新的集线器/服务器包含到数据库中，更老练的每一个都需要一个相关的哈希值，而且绝大多数，你的不同部分应该重新映射到它们的新哈希值，然后再将它们迁移到最近包含的服务器。如果不小心，新的和旧的散列容量都不会是合法的[21]。这将阻止任何与数据库保持联系的新信息。碎片包裹的流通是通过在不同碎片上的表中制作片段来完成的。为了限制与各种碎片相处的数量，各个表的适当部分将在一个比较碎片中持续处理。在一个时髦的表中，每个部分都在一个备用表空间中处理。这确保了碎片不会通过这个程序、存储和高管的资源到达一个地方。推进完成是通过在交替控制[22]上重新哈希每一个中间完成的。分片分配被分配到表空间的表面，记住一个快速键。密钥使用客户ID、帐号和国家ID的场合。为[23]保留加速使用数据类型的键。分片表的每个堆都驻留在一个替代表空间中，每个表空间都与一个特定的分片相关联。隶属于分片策略，关联可以这样发展或由老板描述。尽管一个分片表的任务位于不同的分片中，但对于应用程序来说，这个表的外观和行为完全等同于一个独立数据库中的分布式表。应用程序给出的SQL解释从来不需要提出碎片，也不需要依赖于碎片及其操作过程的度量。
一个传输数据库本质上是一个数据库，它不局限于一个单独的框架，它分布在不同的目的地，无数的个人计算机或PC系统。一个被传递的数据库框架位于不同的度量中，它们不共享物理段。当各种客户机都需要访问特定的数据库时，这可能是必需的。它应该被组合成对客户端来说是一个单独的数据库。在一个适当的数据库中，各个领域可以利用显式的格式和编程来加速获得准备好的查询和交易的方式。此外，一个特定的地点可以从不同的目的地完全麻醉。不同的pc机可以使用不同的工作框架，不同的数据库应用程序。它们可以为数据库信息使用不同的信息模型。之后，需要翻译不同的地方。应用程序可以在相同的条件下同时访问或修改多个数据库中的信息。例如，来自附近数据库正在组装的客户的单独查询可以从邻近数据库的项目表和远离分散的数据库的双重表中恢复信息。任务在表空间级跨分片分配，考虑一个分片键[23]。应用程序可以在相同的条件下同时访问或修改多个数据库中的信息。例如，来自附近数据库正在组装的客户的单独查询可以从邻近数据库的项目表和远离分散的数据库的双重表中恢复信息。考虑到分片键，任务在表空间级别跨分片分配。不管sharp表在不同分片中的分配方式如何，对于这个应用程序，这个表似乎完全等于在同一个数据库中分配的空间。应用程序提供的SQL规范从来不需要建议分片，也不需要依赖于分片数量及其管理[24]。要在快速数据库中创建示例，必须将数据定义语言顺序放在快速列表数据库中，该数据库支持数据定义语言，并首先在本地执行它们。对于客户应用程序，数据库区域和基础是直接的。您还可以在旋转框架中为远处的物体创建等价的单词，以便客户机将它们与相近的主题[25]关联起来。例如，如果您属于一个数据库，但仍然需要了解这个数据库，那么为远程表创建一个等价的单词可以让您选择询问。有了这些字母，一个专门的框架捕捉本地信息的存在。用户不需要意识到他们收到的信息来自数据库。快速数据库系统可以包含不同版本的数据库。所有支持都有助于分布式数据库系统加快数据库启动[26]。但是，使用分布式数据库的应用程序需要了解系统每个节点上可用的功能。分布式数据库应用程序不能期望理解只有在分布式数据库中才能使用的Oracle数据库中的MySQL扩展。我们发现了一个非Oracle数据库框架，它使用了与分布式数据库服务器操作符相关的不同Oracle服务。当您到达一个将使用Oracle Transparent Gateway的非Oracle数据库信息存储时，操作员显然是在请求框架[27]。例如，如果您将Sybase数据库回收为Oracle数据库传递的结构，那么此时您需要确保Sybase明确的明确条目，以便系统中的Oracle数据库可以与它对话。传递型DBMS是一个数据库主管，它涉及分布在一个框架上的几个中心点。每个集线器都是数据库管理员，而没有任何其他人与系统[28]中的不同集线器通信。在一个普通的分散数据库管理系统中，当一个分散的数据库被构造时，由数据库执行者在物理上指示信息分类是如何在集线器上传递的。对特定关系的问题和更新被循环的DBMS直接解读为受影响的集线器上的信息过程，给客户机一种使用单独数据库的印象，称为查询和更新直观性[29]。分布式数据库是信息学框架的关键组成部分，这些框架包含在与散布在全球不同地区的工作场所建立金融联系的基础中。本文介绍了高管架构中信息传递数据库的策略。

3.1. 一种分布式数据库管理系统架构

分布式系统的体系结构由数据库管理系统的三级体系结构组成，为集中式数据库管理系统提供了参考体系结构。由于分布式dbms的多样性，要给出一个通用的等价体系结构要困难得多。然而，提供一种可能的处理数据分布的参考体系结构可能是有用的。参考架构由以下架构组成:

一种全局外部策略
一个全局的概念图式
片段模式和分配模式
每个本地DBMS的一组模式符合ANSI-SPARC三级架构。

分布式数据库应用程序不能期望理解只有在分布式数据库中才能使用的Oracle数据库中的MySQL扩展。我们发现了一个非Oracle数据库框架，它使用了与分布式数据库服务器操作符相关的不同Oracle服务。当您到达一个将使用Oracle透明网关的非Oracle数据库信息存储时，操作员显然是在请求一个框架。Shard Director是一个重点规划部门，介绍和设计通过GSM升级所有协会到省级观众。收集。GSM的基本功能是调整目标的恒定负载，并根据倾角交换触点。其次是指数据库位于不同地形区域的区域，一些部分改进了简单的引用。为了尽量减少多个分片的连接次数，各个表的相关分区总是存储在同一个分片中。在快速表中，每个分区存储在单独的表空间中。
为此，有描述的断裂和信息复制策略[30]。数据复制的目的是提高执行和确保使用的开放性。一般来说，利用重复是为了改进附近数据库的呈现方式，并避免由于有可供选择的资料可供选择而使使用方便。例如，应用程序可以访问附近的数据库，而不是遥远的工作人员，以限制组织流量和增加执行。

3.2. 联邦多数据库系统体系结构

在多数据库系统体系结构中，我们简要讨论了联邦多数据库系统(FMDBSs)。联邦系统与分布式数据库管理系统在提供的本地自治级别上有所不同。这种差异也反映在参考体系结构中。说明了一个紧密耦合的FMDBS的参考体系结构，也就是说，在FMDBS中，GCS是本地概念模式的子集，由每个本地系统同意共享的数据组成。紧密耦合系统的GCS包括局部概念模式或局部外部模式的集成。

4. 分布式数据库组件

分布式数据库系统在通信和信息准备方面提供了升级，因为它的信息在不同的系统区域之间流通。这种测量速度很快，而且更不容易在某一点上失败，而且它给客户提供了对信息的社区权威。在任何情况下，当试图处理和控制传播的数据库框架时，都存在一些不可预测性。整个策略是一个单一的结构，但它包含了不同的部分:Shard Director是一个重点规划部分，用于展示和规划，从通过全球通用的通信框架的方法更新所有从属关系到基本组积累。全球移动通信系统的基本能力是依靠这种趋势来调整目标和贸易联系的稳定堆积。第二个是区域设置，它指的是位于不同地理区域的数据库，有几个部分改进了直接的引用。区域名称被用作所有排列目的的标识符。另一种是分片，它是一个单独的束，分布在一个曲面占用数据库上。另一种是碎片收集，即在任何情况下都是一个碎片。接下来的部分是公共空间，其中至少有一个碎片束合并。提供集中式数据库系统的外观是分布式数据库系统的众多目的之一。这种模拟工作将使用以下透明性来执行:位置透明性、性能透明性、复制透明性、事务透明性、事务透明性、块透明性、模式转换透明性和本地DBM透明性。这八种转换被认为包含了分布式数据库系统所需的功能。第二个关键部分是客户机应用程序接口，它通常是一个客户程序，作为分散的exchange管理员的接口。一个传播的交易所管理员是一个程序，它破译来自客户的要求，并将它们转换为值得注意的请求，供数据库主管使用，这通常是挪用的。数据库系统分布式事务由主管和数据库管理员组成。各种不同的、合法连接的数据库在PC上组织。传送带数据库高管的框架类似于产品框架，允许管理传送带数据库，并使客户直接获得拨款。一个分散的数据库框架由大致匹配的目的地组成，它们不循环物理部分。数据库框架允许应用程序从附近或远处的数据库获取信息。在一个相当分散的数据库框架中，每个数据库都是一个循环数据库。一个分散的数据库框架可以包含Oracle数据库的各种版本。所有对Oracle数据库版本的支持都可以参与到分布式数据库系统中。在同等条件下，使用分散数据库的应用程序需要理解在框架的每个集线器上都可以访问的有用性。适当的数据库应用程序不能期望Oracle7数据库应该理解仅通过Oracle数据库访问的SQL扩展。一个分散的数据库框架可以包含Oracle数据库的各种适配。所有关于Oracle数据库释放的帮助都对分散的数据库框架感兴趣。在同等条件下，使用分散数据库的应用程序需要理解在框架的每个集线器上都可以访问的有用性。循环数据库应用程序不能预期分布式数据库应该理解仅通过分片数据库访问的SQL扩展。
A. 垂直分布
分布式数据库由单个逻辑数据库组成，该逻辑数据库被分割成许多片段。每个片段存储在一个单独的数据库管理系统控制下的一台或多台计算机上，这些计算机通过通信网络连接。垂直断裂将连接中的特征聚集在一起，这些特征通过显著的交换相互利用。垂直剖面利用社会多项式数学的投影活动进行表征。在垂直不连续中，表的字段或部分被聚集成部分。为了保持重构性，每个部分都应该包含表的关键字段。垂直裂缝可用于信息安全授权。垂直分段必须通过拆分类来最小化应用程序的执行时间，以便将所有经常一起访问的类属性和方法组合到一个单独的片段中。这将产生两个片段(S1和S2)。两个片段都包含了主键，staff No，使原始关系得以重建。垂直分段的优点是可以将片段存储在需要它们的站点上。此外，由于片段小于原来的基关系，性能也得到了提高。这个碎片模式满足正确性规则。
B. 水平分布
水平分布指的是分散资源，参与或创建多个副本，无论你处理什么。垂直分布是关于尽可能地增强单一资源。水平分布是指表中一个或多个字段的值对应的元组。水平分布也应符合重建规律。每个水平片段必须包含原始基表的所有列。它指的是将关系划分为元组(行)的子集(片段)。每个片段存储在不同的节点，每个片段有唯一的行。但是，唯一的行都具有相同的属性(列)。简而言之，每个片段都相当于一个SELECT语句，在一个属性上使用WHERE子句。

5. 统计数据分布

传播数据库提供了一个参数化的数值能力，可以用来计算来自示例空间的任何个体感知的可能性。这种传播描述了群体或知觉的厚度，称为似然厚度动作词。我们同样可以计算出一种感知的可能性，它的价值等于或不完全等于给定的价值。知觉之间这些联系的总和被称为完全厚度动作词。在这个分布数据库中，当试图用不同大小的示例来评估普通传输的中心时，就会发生这种情况。在这种能力下，当在评估大众度量时描述漏洞或错误时，考虑测试大小是很重要的，对于分片循环产生的信息，它是一个有用的简单路线。有各种技术可以提供同时控制，例如，两阶段锁定、时间步进、多会话时间戳和理想的非锁定工具。一些策略给予优先的同时性权威，而不是依赖于框架的其他策略。
信息在本地被用于选择帮助。对数据库的查询会带来重新排列的记录或可选的键。这样的调查会削弱集中框架的展示效果。在当地使用的四岁时代的方言可能需要不同的信息结构，而不是组合在一起的框架。数据库安全是另外一个因素，在更广泛的控制PC安全。通过系统限制内的防火墙或交换机，以及存在于无缺陷区域内的内部系统上的数据库条件，通常可以屏蔽外部关联。由于多个数据库应用程序需要以相对较少的计数访问大量数据，因此利用并行数据访问对于提高并行处理数据库系统的性能至关重要。在本文中，我们将探讨用于数据库系统并行处理的数据分布策略。主要目标是通过访问同步数据来最大化吞吐量和最小化响应时间。我们提出数据库处理模型作为一个通用框架，然后为三种常见的数据库应用程序提供策略。

6. 分布式数据库中的分片合并策略

数据分布直接影响整个分布式数据库的应用，提高数据的可用性，提高分布式数据库的性能和可靠性。为了更好地解决数据的分布问题，本文采用了一种自适应变异算子来平衡算法的群体多样性和随机搜索，并给出了基于遗传算法的策略。在研究过程中，本文对遗传算法进行了改进，并通过实验论证了逼近最大解的策略。其基本目标是通过同步获取信息来提高吞吐量和限制反应时间。本文提出了数据库处理模型作为一种通用结构，并针对三种基本的数据库应用提出了信息流通技术。其中两个应用程序在多键哈希文档上，第三个应用程序在B-tree get to上。首先，我们提出了不完全匹配查询的信息传播方法。这里的主要承诺是改进被称为现场独家传输策略的信息占用新技术，以实现理想的文件流通。选择或活动的算术特性以及场的变化过程是这些信息传输技术的主要内容。
传播的数据库配备了隐蔽的事件转向，这意味着框架可以扩大，包括新的个人电脑和社区信息到新的网站，并与适当的框架接口，没有阻碍。传递的分割信息包括对数据库中需要引用的基本键的使用。众所周知，在这些情况下，业务领域只需要使用特定分支标识的数据库。当焦点数据库失败时，框架完全停止。当部分数据库框架出现缺陷时，在任何情况下，框架都会以低效率继续工作，直到错误被修复。通过利用复制信息，分散的数据库可以在局部获取难以区分的信息，从而与交通保持战略距离。复制信息可以分为两种:只读信息和可写信息。在一个可靠的数据库结构中，每个物理区域都有一个比较关键的硬件，并运行成比例的工作系统和数据库应用程序。始终循环的数据库系统将客户视为一个单一的系统，可以不那么复杂的结构和直接。要使适当的数据库系统统一，每个区域的数据结构必须统一或无可挑剔。在每个区域使用的数据库应用程序应该同样是统一的或伟大的。齿轮、工作结构或数据库应用程序可能会发生很大的变化。不同的地区可能使用不同的计划和规划，不考虑示例中的差异可能会使处理和交易准备动态地不方便。

7. 分布式数据库策略

使用渐进方法确定对组合抗议分片结构对象名称的分布式引用。例如，在一个单独的数据库中，Oracle确保每个图都有一个特殊的名称，而在一个模式中，每个文章都有一个特定的名称。因此，组合项的名称在数据库中始终是独一无二的。此外，shard可以不需要太多的扩展确定应用程序对映射项的邻域名称的引用。例如，在一个环形数据库中，规划项目中，一个表对结构中的所有应用程序都是可用的。Prophet只是用完整的数据库名称扩展动态命名模型，从而有效地生成完整的文章名称，并在传递的数据库系统中解析对开发对象的引用。例如，查询可以通过确定它的全名来记住它远程驻留的数据库。

SELECT * From scott.emp@sales.UAE.acme_auto

远程更新是修改一个或多个表中的数据的更新，这些表都位于同一个远程节点。例如:

UPDATE scott.dept@sales.UAE.acme_auto
SET loc = ‘PAK’
WHERE deptno = 10;

分割查询从两个或多个节点检索信息。例如:

SELECT ename, dname
FROM scott.emp e,
scott.dept@sales.UAE.acme_auto
WHERE e.deptno = d.deptno;

分布式更新编辑两个或多个节点上的数据。分布式更新可以使用PL / SQL子程序单元，例如进程或触发器，其中包括两个或多个访问不同节点上数据的远程更新。例如:

BEGIN  UPDATE scott.dept@sales.UAE.acme_auto SET loc = 'PAK'  WHERE deptno = 10;  UPDATE scott.emp  SET deptno = 11  WHERE deptno = 10;
END;

在分布式数据库中，一个映射项(例如表)对框架中的所有应用程序都是可用的。

增强只是在一个分散的数据库框架中使用全球文章名称和全球数据库名称引用组合对象的答案充分地改进了命名模型。例如，查询可以指向一个具有完全限定名称的远表，包括它驻留在数据库中.

8. 财政部的案例研究

财政部是正直的，直接的，共享和共享的规范，财政部已经获得了开放数据的可能性。财政部决定通过其网站记录和报告，其中可能包含可以共享和重新发布的内容，以提高其技术中的公开和私人数据水平。你会发现财政部在不同基金会发布的研究、报告和评估。报告的大部分以MS Word、MS Excel和PDF计划开放，这是由管理机构的总体观点和最佳的全球战略所指示的。作为其推进努力的一个关键部分，改善与货币相关的体系，加强阿联酋与世界各地的紧密联系，并保持国际货币基金组织开放账户洞察力宪法的最新安排。财政部提议更新《阿联酋大门政府货币洞察框架》。该系统于2012年建立，最新的系统是政府金融政策协调委员会的建议之一，该委员会由外交国务秘书兼政府金融政策协调委员会主席Younis Haji Al-Khoury H.E.领导，阿联酋政府和阿联酋中央银行的个人被纳入。
A. 财政部服务提供者的好处
财政部给人民和在阿联酋的私人和公开部门的行政范围。财政部给的不同的行政管理和行政管理是为人民、私人、政府和应用行政管理。分布式数据库主要为我们提供了分布式计算在数据库管理领域的好处。从根本上讲，我们可以将分布式数据库定义为计算机网络上的分布式互数据库和分布式数据库管理系统。分布式数据库管理系统的基本功能是管理分布式数据库，而用户则使分布式透明。
客户可以直接或间接地与数据库工作者进行交互。当客户与工作者进行接口并从该工作者的数据库获取数据时，就会发生直接关联。例如，有可能您与一个信息数据库交互，并得到该数据库中的一个表。如果您有机会使用分片透明网关获得一个适当的数据库存储，那么此时将应用一个用代理系统标识的应用程序。例如，如果您将Sybase数据库添加到Oracle数据库流框架中，您应该获得一个Sybase-express清晰门户，这样结构中的Oracle数据库就可以与它交互。

SELECT * FROM dept;

这个查询是直接的，因为您不访问远程数据库上的任何内容。引人注目的是，当客户端与一名员工交互，并在短时间内获取数据库中关于替代员工的信息时，一种不同寻常的联系就会发生。例如，如果您与Sharding数据库合作，无论如何都要访问遥远安排数据库上的emp表。

SELECT * FROM emp@sales;

这个查询是迂回的，因为您要访问的文章不在您直接关联的数据库中。简单明了的目标是使一个经过处理的数据库系统看起来就像一个单独的分片数据库。因此，这种结构不会给系统的发起者和客户带来不便，因为系统的复杂性会以某种方式或那种方式进行适当的数据库应用程序进展测试，并降低客户的效率。

9. 数据分配

关于信息的安排，有四种可选的方法:汇集，划分，完全复制和特定复制。我们现在认为这些技术利用的是之前认识到的目标。
A. 集中式数据库
这个系统由一个集中的数据库和DBMS组成，它们放在一个站点上，客户机分散在系统中(我们已经将其称为传递准备)。参考区域是最小的，因为除了焦点地点之外，所有目的地都需要利用这个系统来获取所有信息。这还意味着通信费用很高。不可动摇的质量和可访问性很低，因为焦点站点的失望会导致整个数据库框架的丢失。
B. 分散式数据库
如果数据项位于最常用的站点上，这种策略将数据库划分为多个块，每个块分配给一个站点。因为没有重复，所以有存储成本。同样，可靠性和可用性也很低，尽管它们在内部很高。主要的问题是，因为站点的失败只会导致该站点的数据丢失。如果合理设计，性能应该很好，通信成本应该更低。
C. 在分布式数据库中完成复制
这种策略包括在每个站点上维护数据库的完整副本。因此，最多有参考空间、可靠性、可用性和性能，但是，更新的存储成本和通信成本是最昂贵的。快照有时用于克服其中一些问题。快照是对数据的及时拷贝。副本会定期更新，例如每小时或每周更新，这样它们就不会总是最新的。快照有时也用于查看分布式数据库，以提高对视图执行数据库操作的时间。
D. 在数据库中选择性复制
这种策略是碎片化、复制和集中化的组合。一些统计指标分散，以获得较高的参考空间，另一些在许多站点使用，不经常更新的指标被复制。否则，数据项就是中心。这种策略的目标是拥有第二种方法的所有优点，但不造成任何伤害。这是最常用的策略，因为它具有灵活性。

10. 分布式数据库中的网络连接

我们希望DDBMS具有与中央DBMS相比的最低功能。另外，我们希望DDBMS是如下活动:

扩大通信服务，提供对远程站点的访问，并允许使用网络在站点之间传送查询和数据;
扩展的系统目录，以存储数据分布细节;
分布式查询处理，包括查询优化和远程数据访问;
扩展安全控制，以维持对分布式数据的适当授权/访问权限;
扩展并发控制，以维护分布式和可能复制的数据的一致性;
扩展恢复服务，以考虑个别站点的故障和通信链路的故障。
A. 垂直分裂
在垂直片段中，表的字段或部分被组装成部分。为了保持重构性，每个部分都应该包含表的关键字段。利用垂直不连续性来维护信息的安全性。垂直片段是通过建立一个属性与另一个属性的亲缘关系来确定的。
一种方法是创建一个矩阵，显示引用每个属性对的访问次数。垂直分段(VF)允许将关系或类划分为除主键外的不相交的列或属性集。每个分区必须包含表的主键属性。当不同的站点负责处理涉及一个实体的不同功能时，这种安排是有意义的。
B. 水平分割
水平分段根据一个或多个字段的值对表的元组进行分组。水平破碎化也应符合重建规律。每个水平片段必须包含原始基表的所有列。这会产生两个片段(P1和P2)，一个由类型属性值为“House”的元组组成，另一个由类型属性值为“Flat”的元组组成。这种特殊的碎片化策略可能是有利的，如果有单独的应用程序处理房屋和公寓(也称为公寓)。碎片模式满足正确性规则:
有时，水平碎片化策略的选择是显而易见的。然而，在其他情况下，有必要对应用程序进行详细分析。分析涉及到对应用程序中事务或查询使用的谓词(或搜索条件)的检查。谓词可以是简单的，涉及单个属性，也可以是复杂的，涉及多个属性。每个属性的谓词可以是单值的，也可以是多值的。在后一种情况下，值可能是离散的或涉及值的范围。
C. 水平分割和垂直分割的对比
水平碎片定义将关系划分为元组(行)的子集(片段)。在数据库水平分段中，通过使用简单的条件，将一个关系(表)水平地划分为多个子表/子集。每个片段存储在不同的节点，每个片段有唯一的行。但是，唯一的行都具有相同的属性(列)。简而言之，每个片段都相当于一个SELECT语句，在一个属性上使用WHERE子句。
在垂直分段中，表的字段或列被分组为分段。为了保持可重构性，每个片段都应该包含表的主键字段。垂直分段可用于加强数据的隐私性。它指的是将关系划分为属性(列)子集。每个子集(片段)存储在不同的节点上，每个片段都有惟一的列—除了键列，键列对所有片段都是通用的。
结果
这是处理快速数据库的一种众所周知的方法。财政部提供一般的网络应用程序，每个客户端通常是连接的。通过客户端到达提高了速度，同时保持了它的大部分适应。它通常开始于一个特殊的组织安排，修复工作由工程师亲自完成。财政部分片是快速数据库的一个突出特点。它支持在快速数据库池中分发和复制数据，而不需要任何硬件或软件。为线性可伸缩性、故障包容和地理分布提供数据共享。在分片数据库中看到的数据库池使传播成为一个单一的真实数据库。通过将数据库(分片)包含到池中，应用程序可以灵活地将数据、交易和客户扩展到任何级别、任何阶段。数据库匹配数据库中的100多个碎片。Shards数据库可以放在一个区域或多个区域。在Oracle共享中，一个区域通过组织与一个服务器场或多个服务器场进行紧密通信。与适应数据库的非关键故障一样，信息数据分发的一个著名选择是在至少两个区域中的每一个存储数据库的不同副本。复制可以允许IS关联将数据库从集中的服务器上转移到更实惠的部门或区域显式服务器上，接近终端客户端。复制可以利用协调的或非并发的分散数据库改进，尽管在重新创建的环境中，非常规的改进越来越普遍。一个分散的数据库需要不同的数据库出现在董事会框架(或几个dbms)，运行在每一个远离站点。这些不同的DBMS事件有多少参与或关联工作，以及是否有一个王牌站点，该站点要求包括来自不同地区的信息，以识别各种分散的数据库条件。

11. 分片与使用分布式数据库进行分片的比较

A. 数据库分片
通过在数据库中对自己worker上每一个快速数据库的信息执行分片，适当调整盘上内存和信息的比例，减少了循环I/O，扩大了框架资产。这样可以减少冲突、更高的承诺执行、更快的记录查看和更少的数据库锁。沿着这些路线，不仅快速框架的规模比以往任何时候都要高，也同样使个人交流的展示获利。执行和多功能性挑战背后的解释本质上是在数据库的基本结构中，即高管的框架本身。数据库严重依赖于任何个人计算机的三个基本部分CPU、内存和循环。共享数据库处理委员会问题的方法是将表和记录划分为逐渐合理的单位。

数据库管理人员可以使用董事会共享计划的数据库来解除官员担心的数据库。由于每个集线器只处理少量信息，因此可以在不影响其他一些信息集线器的情况下逐步保持整个信息表。例如，数据库监督员的基本用途是记录或备份过时的信息，以节省库存。数据库板框架的信息或分发中心储存，为信息恢复和处理，信息大小和同步。事务量被限制在单个服务器或机器上。解决这个问题的一种常见方法是，在共享环境中，独立服务器不共享数据，因此不要在多个服务器上使用数据库共享。在这样的数据分布方案中，使用在多台服务器中进行键分布的不同方法之一，数据通过一个键值从记录或行分布到特定的字段或列。

另一种复杂的散列，其中大量散列限制均匀地分布在各个服务器上。每个范围存储符合给定服务器范围的键值的基于散列的记录的一部分。如果ddl的记录支持和执行是有效的，那么信息定义方言随后会扩展到分片的总和，并应用于在分片库存中给出它们的征集中。如果一个碎片在信息定义语言传播期间关闭或未打开，那么运行时将显示无法应用于该碎片的ddl，并在不久后当该碎片恢复时应用它们。
加速数据库的主要吸引力在于它可以帮助简化水平扩展，也称为向外扩展。水平扩展通常是向现有堆栈添加更多的机器，以分散负载，并允许更多的流量和更快的处理。这通常是在垂直范围内进行比较，否则就称为扩展，这涉及到升级现有服务器的硬件，通常是通过增加更多的RAM或CPU。
B. 使用分布式数据库进行分片
数据库分片是将大型表分解为多个较小的表(或称为分片的块)，并跨多台机器或集群分发数据的过程。每个分片都有与原始表相同的模式和列，但存储在每个分片中的数据是唯一的，独立于其他分片。数据库分片需要这样一种方式:传入的数据应该被插入到正确的分片中，不应该有任何数据丢失，结果查询不应该很慢。更快的查询响应时间。在分布式数据库中使用数据库分片，数据库需要将查询与每一行进行比较，这可能是一个巨大的挫折。但是使用分片而不是遍历所有行，我们只需要遍历几行。
在分布式数据库的过程中，Sharding应该只在绝对必要的时候才进行，因为它增加了额外的操作复杂度。最常见的情况是当我们处理大量数据时。检查一个分片与观察一个普通的数据库非常相似，应该使用标准的Oracle最佳实践来筛选单个分片的个体健康状况。在任何情况下，筛选整个分片状态的一般可靠性是必不可少的。
分布式数据库是由同时性控制计算的方法来完成的，这些方法授权了一个精度标准，例如，可串行性。客户得到的信息被体现为交换，交换的任务在最低级别上是大量的对数据库的阅读和组合活动。同时性控制计算实现了交换器执行的隔离特性，即一个交换器对数据库的影响从不同的交换器之间隔离，直到第一个交换器执行完毕。
C. CPU处理
通过在数据库中实现分片，将每一个在自己worker上快速建立数据库的信息，适当调整盘内内存和信息的比例，减少了循环I/O，扩大了框架资产。这样可以减少冲突、更高的承诺执行、更快的记录查看和更少的数据库锁。这样一来，不仅快速框架的规模能力比以往任何时候都要高，也同样使个人交流的展览获利。执行和适应性挑战背后的解释在董事会框架本身的数据库基本结构中是自然的。循环数据库结构可能持续强大，因为每个系统部分都有不同的副本，它们执行幻灭背后的单一动机，数据可能被重新散列，以确保在出现结构挫折时可以给出通道。散布不变的质量约定通过保证在不同目的地执行的交换的全部活动都有效地完成(称为提交)或没有一个有效地完成(称为提前结束)来保持原子性和强度属性，并保证提交的交换对数据库所做的调整忍受失望。事实上，我们已经观察到，实现这些分片资源的适当平衡是最大化效率和可伸缩性的关键。
每一个元素都完全定义了CPU的处理速度，之后您需要采取额外的步骤来使用分片数据库来提高性能。虽然众所周知，磁盘I / O是一个主要障碍，但随着数据库管理系统的改进，它们继续充分利用CPU和内存。事实上，我们已经观察到，实现这些分片资源的适当平衡是最大化效率和可伸缩性的关键。换句话说，您可以添加一个无限的CPU(或处理核心)，通过改进内存容量和磁盘驱动器子系统的性能，您可以看到性能的持续提高。
在这个图的描绘中给出了循环数据库执行的结果，使之无法在自由工人中提供多功能性，每个工人有自己的CPU，内存和循环。该方法不会考虑数据库大小与框架资产的适当偏移，从而带来情感执行增强和给定CPU结果的多功能性。
在CPU和适应性挑战的分布式数据库中提出切分的目的是为了增强和使切分技术在CPU速度、使用率、处理时间和吞吐量方面变得可靠。切分数据库高度依赖于核心CPU。随着资源被添加到单个CPU处理中，收益递减也很常见。
这张图显示了一些结果，这些结果通常受益于加速数据库同时提高可伸缩性的方法，随着网络中添加更多的服务器，可伸缩性在不久的将来会增加。然而，小型数据库有许多其他优点，在考虑快速web访问解决方案时不应忽视这些优点。该技术还可以充分利用许多商业数据库良好的分布数据库。
通过使用Sharding数据库方案来实现数据库的分布还有另一种技术。首先，它可以让你有效地找到分片和非分片方法之间的web访问和可靠性，这在很多查询中是非常重要的。
使用分片集成方法的分布数据库涉及的另一个因素是，连接的数据越多，要加快速度就越复杂。某些类型的数据需要冗余来填补空白和识别连接的实体。正如您可以想象的那样，这对于图形数据库来说是一件困难的事情，因为它更重视数据中的关系。
D. 数据库分布的延迟度量
通过查询同时使用分片数据库查询延迟估计，同时记录从每次查询的结果提交到完全消耗的时间。
在使用快速数据库时，问题边界可以适应每次查询的执行。数据库分片是一种特别适用的方法，用于改善高交换、庞大的数据库驱动的web应用程序的闲置和大规模执行。使用多分片寻址不活跃的数据库的需求查询是通过对执行改进的分片和分片let的背书实现的。
我们再次看到，执行的显著增加导致了可靠分片的延迟问题。令人惊讶的是，当我们从单个事件转移到分片时，涉及的处理器集线器数量呈指数级增长。这可以解释为，MOF 10+机器的使用涉及到更多的处理器集线器，以及各种资产的增加。
E. 吞吐量
最大查询吞吐量是通过随着时间的推移增加并发发出的查询数量来衡量的，直到错误率或延迟开始下降到定义参数之外。在分布式数据库中，定期备份、数据库优化等一般任务需要充分管理数据库的分片技术。如果仅从数据库所需的访问时间来看，在多个大型数据库中完成这个例行任务是非常困难的。例程表和索引修正的范围从分布式数据库中的分片实现的性能，到在某些情况下使常规维护无法识别。由于所有对分片密钥有相似估计的列都注定在一个相似的分片上，这样的交换是不断地用单个分片完成的，从而产生了高效率和高水平的一致性。
分片的吞吐量是显而易见的，通过对系统中不同的分片和服务器的循环处理来完成。不太清楚的是，每个单独的碎片数据库是否会因为其较小的大小而超过单独的巨大数据库。通过方便每个分片数据库在自己的服务器上，适当调整板上内存和信息的比例，从而减少循环I/O，增加框架资产。

12. 总结

在本文中，我们讨论了通过数据库存储中的分片(Sharding In database Store)的方法来实现数据库的分布，这是一种可访问的、可伸缩的、面向在线事务处理应用程序的分布式特性，它通过一个不具有共享内存、硬件或软件的分布式数据库池来促进数据共享和复制。在这个吞吐量图中，有分片的数据库和没有分片的分布式数据库的分布是被定义的，这是这些元素之一，分片可能增加，但是优势可能会升级，他们巩固的地方。例如，快速吸收大量信息的性能、巨大的信息收集以及恢复和处理大量信息的复杂查询，使得目前大量解释性剩余任务成为分片的有力竞争者。
作为本地用户在分片数据库上创建的分片技术，并且他们被锁定。因为这些是本地用户，所以财政部只与分片共享相同的名称，并且在本质上与不同数据库中可能具有相同名称的任何其他用户相同。注意，这些用户不能登录和发出查询，因为他们并不都是分片用户。要发出多切分查询，必须创建一个全切分用户。
当前数据库面临的挑战

整体架构
我们的DC的定制要求
痛苦的部署过程
限制扩展
数据量增长
MOF在Oracle企业管理器(Enterprise Manager)显示中显示实时数据库性能页面，该页面必须在允许您实时编译数据库的部分显示数据库信息。可以用来评估绩效。在Oracle显示的数据库实时性能分布中，有一些可用性定义了图形活动，并显示了一些平均活动会话，有一些百分比显示在这个表中，以识别数据库中的分片结果。
满足庞大的信息索引和规模需求的商业应用。有各种各样的分片设计需要查看，每一个都提供不同的能力。在选择分片设计之前，必须概述应用程序的必要条件和手头的突出任务先决条件。分布式数据库中的手动分片应该与作为一项规则的分布式数据库保持一定的战略距离，因为应用程序基本原理的多面性显著增加。只要向数组中添加更多的片段，应用程序就可以在任何网络上自由地扩展(数据和用户)到任何级别。分布式数据库分片自动化了分片的整个生命周期，从部署、模式创建、数据路由，具有超强的运行时效率和弹性伸缩。Oracle分片还提供了企业分布式数据库管理系统的好处，包括;关系模式、支持复杂数据类型、高级安全性、压缩、随时可用、原子性、一致性、隔离、持久性、在线模式更改、多核可伸缩性。

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