并行与分布式数据库：分布式DBMS中的无连接查询优化

"分布式DBMS中无连接的查询和分部并行数据库" 在分布式数据库管理系统（Distributed DBMS）中，无连接查询是处理数据的一种方式，特别是在水平划分和垂直划分的场景下。水平划分是指根据某一属性值将表分割成多个部分，存储在不同的场地，例如"Sailors"表按照rating属性进行水平划分，rating小于5的记录存于上海，大于等于5的记录存于东京。在这种情况下，如果要计算平均年龄，需要分别在两地计算SUM(age)和COUNT(age)，然后结合这两个结果来得出全局的AVG(age)。如果查询条件仅限于一个场地，如S.rating>6，那么查询操作仅需在东京场地进行。 垂直划分则是指根据字段来切分数据，例如"Sailors"表被垂直划分，上海场地存储sid和rating，而东京场地存储sname和age。在这种情况下，由于字段的不完整性，若要获取完整记录，需要在两个场地分别存储带有唯一标识的附加字段，以便之后进行数据合并。 并行数据库系统（Parallel DBMS）和分布式数据库系统（Distributed DBMS）的主要区别在于并行系统主要目标是提升性能，通过并行化数据操作，如数据加载、索引构建和查询处理。而分布式系统则强调数据的分布存储和独立管理，其优点包括增强的可用性（系统部分失效时仍可使用其他场地的数据）、分布数据访问（本地数据的快速访问）和分布数据的分析（跨场地数据分析）。 并行数据库系统可以根据硬件结构分为共享内存系统、共享磁盘系统和无共享资源系统。共享内存系统允许多个CPU访问同一内存，但随着CPU数量增加，内存访问冲突和网络通信带宽限制可能导致性能下降。共享磁盘系统每个CPU有自己的私有内存，直接访问所有磁盘，但同样面临性能瓶颈。无共享资源系统避免了这些问题，每个CPU都有自己的内存和磁盘，所有通信通过网络进行，具有更好的可扩展性和接近线性的加速比。 并行查询处理是并行数据库系统的关键特性，允许同时执行多个查询或单个查询的并行部分，以提高系统整体性能。这涉及任务分配、资源调度和并行算法设计，以确保在增加CPU或系统资源时，性能能够线性增长或保持不变，即具有良好的可扩展性。