并行与分布式数据库系统：技术特点与并行查询处理

"本文主要介绍了并行与分布式数据库的关键技术和特点，包括并行数据库系统和分布式数据库系统的概念、硬件结构以及并行查询处理。" 在并行与分布式数据库技术中，核心目标是提升数据处理效率和系统的可用性。首先，增强的可用性是通过数据冗余实现的，即在多个场地存储数据的副本，当某场地系统故障时，其他场地的复本仍可继续提供服务，确保业务连续性。 其次，数据的分布访问是分布式数据库的一大特点。企业数据往往分布在不同地理位置，这使得分析可能需要跨场地访问数据。然而，通常存在数据访问的局部性，例如银行经理主要查询本地分支的客户账户，这种局部性可以指导数据的分布策略，优化访问效率。 分布数据的分析在当今企业决策中变得日益重要。企业需要对所有可用的数据进行深度分析，无论这些数据存储在何处或使用何种数据库系统。这就需要数据库系统具备处理异构数据源和跨场地数据集成的能力。 并行数据库系统通过在硬件层面实现数据操作的并行化，如数据加载、索引构建和查询执行，显著提升了系统性能。并行数据库系统主要有三种硬件结构： 1. 共享内存系统：多个CPU通过连接网络共享主内存，适合小型高并发环境，但随着CPU数量增加，内存访问冲突和网络通信限制可能导致性能下降。 2. 共享磁盘系统：每个CPU拥有私有内存并直接访问所有磁盘，减少了内存冲突，但磁盘访问的瓶颈可能限制性能。 3. 无共享资源系统：每个CPU有自己的内存和磁盘，通过网络通信，提供较好的扩展性和近线性加速比，适合大规模并行处理。 加速比和可扩展性是评估并行数据库性能的重要指标。无共享资源的并行结构通常能提供更好的线性加速比，意味着增加CPU数量时，系统处理事务的速度呈线性增长。线性可扩展性则意味着随着数据量增加，通过增加相应的硬件资源，系统性能能保持稳定。 并行查询处理允许同时执行多个查询，单个查询也可以被分解为多个子任务并行处理，进一步提升查询速度。这涉及到查询优化、任务调度和数据局部性利用等多个复杂环节。 理解并行与分布式数据库技术的特点和实现方式，对于设计和优化大型企业级数据库系统至关重要，它能够满足现代企业对大数据处理、高可用性和快速响应的需求。