分布式数据库系统详解：从C/S到DDBS

"分布式数据库系统教程" 在分布式数据库系统这一领域，我们首先要理解的是从集中式计算到分布计算的转变。集中式计算模式中，所有的数据处理和应用程序都集中在一台或少数几台计算机上，这在数据量较小、网络不发达的时代是主流。然而，随着计算机网络的发展和数据需求的增长，集中式计算暴露出了诸如通信开销大、系统可靠性低、可扩展性差等问题。因此，分布计算的概念应运而生，它提倡将数据、处理和功能分散在网络的不同节点上，以提高效率、可靠性和灵活性。 分布计算有三种主要形式：处理分布、数据分布和功能分布。处理分布是指将任务分解并分配到不同的计算节点进行执行；数据分布则是将数据分散存储在网络的不同位置；功能分布意味着系统的不同部分负责不同的功能，从而实现分工合作。 客户机/服务器（C/S）模式是分布计算的一种典型表现。C/S系统由客户端和服务器端组成，客户端通常负责用户交互，而服务器端处理数据存储和管理。C/S结构可以分为两层、三层或多层架构，其中两层结构包括客户端和服务器端，三层结构增加了中间件来处理业务逻辑，多层结构则更复杂，可以适应更复杂的业务需求。 分布式数据库系统（DDBS）是分布计算的另一个重要方面。DDBS是在多个物理位置上存储和管理数据的数据库系统，具有数据分布和处理分布的特点。它能提供更好的可用性、性能和可扩展性。分布式数据库的存储形式主要有分片（Sharding）和分配（Partitioning）。分片是将一个表分成多个片段，每个片段分布在不同的节点上；分配则是将数据按照某种规则分布在各个节点。 DDBS的体系结构通常包括六层模式，包括用户接口层、应用处理层、局部数据库管理系统层、通信子系统层、全局数据管理和控制层以及物理数据库层。分布透明性是DDBS的关键特性，分为数据分布透明性、位置透明性和复制透明性。DDBS由分布式数据库管理系统（DDBMS）管理和控制，负责数据的存储、查询、并发控制和恢复等功能。 在分布式查询处理中，查询代价是一个重要的考量因素，优化策略如半联接和联接优化可以提高查询效率。同时，分布式数据库面临的并发控制和恢复问题需要特殊机制来解决，例如两阶段提交协议和分布式事务处理等。 分布式数据库系统是应对大数据和高并发场景的有效解决方案，通过合理的设计和管理，可以实现高效、可靠的数据处理。了解和掌握这些核心概念和技术对于理解和构建分布式数据库系统至关重要。