分布式数据库系统详解

"数据挖掘技术的讨论聚焦于其与传统分析方法的区别，强调数据挖掘是在没有先验假设的情况下寻找信息和知识。数据挖掘的结果应当具备事先未知、有效和可实用性这三个关键特征。此外，文件还介绍了数据库原理与应用，特别是分布式数据库系统的概念，包括其分布性、逻辑整体性以及场地自治性和协作性的特点。" 在数据挖掘领域，与传统的统计分析和预测方法相比，数据挖掘的核心差异在于它的探索性。传统分析通常基于特定的假设或理论模型，而数据挖掘则更注重于在海量数据中发现隐藏的模式和关联，这些模式可能是人们之前未曾预料到的。数据挖掘的目标是提取出对业务有实际价值的新知识，这些知识应当满足三个主要条件：首先，它们是未知的，即在挖掘前未被人们所认识到；其次，这些知识是有用的，能够对决策产生积极影响；最后，这些知识是可实施的，意味着它们可以转化为实际行动。 分布式数据库系统是数据库领域的一个重要分支，它由分散在网络不同节点上的数据组成，尽管物理上分离，但在逻辑上被视为一个统一的整体。这样的系统具有分布性和逻辑整体性，每个节点既可以独立处理本地事务（场地自治），也可以协同工作以执行全局应用。例如，在银行转账的情景中，分布式数据库系统需要同时更新位于不同节点的账户信息，确保数据的一致性。 分布式数据库系统的设计考虑了场地自治性，这意味着每个节点都有处理和管理本地数据的能力，同时，为了实现全局一致性，各个节点之间需要进行有效的协作。例如，SN并行结构的多处理机系统，虽然每个节点可以独立运行局部应用，但它们也需要通过网络通信来协调全局任务，确保整个系统的高效运作。 总结来说，数据挖掘是一种探索性的知识发现过程，与传统分析方法的区别在于其假设的无先验性，而分布式数据库系统则是为了解决大规模数据处理和跨节点协作问题而设计的。这两者在信息技术领域中都扮演着至关重要的角色，共同推动了信息时代的知识创新和数据管理效率。