西南交大研究生分布式数据库分片与查询优化实例

分布式数据库是现代信息系统中处理大规模数据的关键技术之一，它通过将数据分布在多个独立的物理位置，即场地（sites）上，来提高系统的性能、可用性和容错性。本题主要涉及一个学生档案数据库的分片设计、查询优化以及数据分布模型的理解。 首先，题目中给出了一个学生档案数据库的全局模式，包括学生（Student）和成绩（Grade）两个关系。全局模式中，学生表包含学号（sno）、姓名（sname）、性别（sex）、出生日期（birth）、专业（major）、班级（class）和系号（dno），而成绩表则包含学号（sno）、课程号（cno）和成绩（grade）。为了满足需求，数据库被设计为水平和垂直分片。 1. **分片定义与条件**： - 分片定义：将学生表（Stu）按照学号（sno）和班级（class）进行分片，同时创建临时表Temp存储除这两个属性外的所有其他属性。这样，每个分片存储部分数据： - Student1（场地0）：包含 {sno, class, sname} 属性 - Temp（场地1和场地2）：包含 {sname, sex, birth, major, dno, cno, grade} 属性 - Student2 和 Student3 是根据分片条件重新组织的数据，即按系号范围分片，其中1-4的系号数据在场地1，5-6的系号数据在场地2。 - 分片条件：对于Student1，分片条件是sno和class；对于Student2和Student3，分片条件是dno，1<=dno<=4的学生数据在Student2，5<=dno<=6的学生数据在Student3。 2. **分片类型与分片树**： - Student1是垂直分片，因为它将一个关系的部分属性分布在不同的场地。 - Student2和Student3是水平分片，因为它们根据dno值的不同，将数据分散到不同的场地，属于基于键值的水平分割。 3. **查询与优化**： - 原始查询：查询所有系号为1的学生的姓名和成绩，SQL语句为： ``` SELECT * FROM Stu WHERE dno = '1' ``` - 全局查询树：这是一个简单的选择操作，直接从全局模式的Stu表中选取dno为1的记录。 - 全局优化：由于dno的范围限制，查询可以直接在Student1上进行，无需访问其他场地，因此全局优化后的查询树仅包含Student1。 - 分片优化：考虑到分片策略，查询只需要Student1中的数据，所以无需访问场地1和场地2的临时表Temp。优化后的查询树只保留Student1，并移除了临时表的连接操作。 4. **优化变换过程**： - 变换过程从全局模式到全局优化：去掉其他场地的连接操作，只保留对Student1的查询。 - 变换过程从全局优化到分片优化：删除对Temp的引用，因为查询结果完全在Student1中。 综上，该分布式数据库设计通过合理的分片策略，使得针对特定系号的数据查询可以在局部场地高效完成，减少了网络通信和数据合并的开销。同时，查询优化过程体现了根据数据分布特点进行优化的重要性。