中国科大分布式数据库课后作业详解与优化策略

本次提供的课后作业答案主要涉及中国科学技术大学计算机学院研究生课程《分布式数据库》的两个部分，包括术语解释、分布式数据库系统分类、以及针对特定场景的数据分配优化和设计原则。 1. **术语解释**： - 全局/局部数据：在分布式数据库中，数据在各个节点上可能有不同的视图，全局数据指的是跨越多个节点的数据集合，而局部数据则是指存储在单个节点上的数据。 - 全局/局部DBMS：全局DBMS是指能够处理分布式数据库中的全局操作，而局部DBMS则专注于管理每个节点的局部数据。 - 全局外/概念模式：这是关系数据库管理系统中的概念，全局外模式描述了用户看到的数据视图，而概念模式是数据库设计者的逻辑视图，它不受物理分布影响。 2. **分布式数据库系统分类**： 分布式数据库系统通常按照不同的标准分类，如按照数据分布的拓扑结构（如星型、网状、环形等）、按照数据复制策略（如主从复制、多副本复制）、或者根据系统结构（集中式、分布式共享内存或分布式文件系统）等。 3. **分布式DBMS功能**： 分布式DBMS相较于集中式DBMS，具备以下关键功能： - **透明性**：应用程序无需关心数据实际存储位置，提供统一的接口。 - **数据分布管理**：自动管理和优化数据分布，提高查询性能。 - **并发控制**：处理分布式环境下的并发访问和一致性问题。 - **故障恢复**：具备高可用性和容错能力，确保数据持久性。 - **安全性和隐私保护**：处理跨站点的数据访问权限控制。 4. **数据分配优化**： 第二次作业讨论了两种段分配方案对于不同应用的效率。当以本地应用为主时，如果A方案和B方案的其他操作成本相等，那么它们在处理读取操作时表现相当。但当涉及到修改操作时，A方案更优，因为它可以减少远程写操作的次数。 5. **分布式数据库设计目标与原则**： - 主要目标：提高系统的可用性、响应时间和可扩展性，同时保持数据的一致性和安全性。 - 数据分片原则：基于业务需求和性能考虑，如减少数据传输、避免热点数据、平衡负载等。 - 基本类型和方法：水平分片（数据分散到多个节点以应对增长）、垂直分片（按列划分以优化查询性能），还有可能的混合分片策略。 6. **案例分析**： - 案例1：将所有表放在站点A，考虑部门1的查询需求，需要根据部门属性（DNO）进行水平分片，并与DEPARTMENT表关联，以获取所需数据。 - 案例2：部门2和3的数据在站点B和C分别存储，通过半连接操作获取与部门相关的数据。 - 案例3：对EMPLOYEE表进行垂直分片，只保留特定属性，优化查询效率；WORKS-ON表根据员工工作部门和管辖项目的部门进行水平分片。 通过这些题目，学生可以深入理解分布式数据库的概念、设计策略和优化方法，以及如何在实际场景中灵活运用这些知识。