分布式数据库设计：谓词生成与分段策略

"分布式数据库设计中的谓词生成和分段策略" 在分布式数据库设计中，谓词生成是优化查询性能的关键步骤。以给定的关系E (e#, name, loc, sal, ...)为例，我们考虑以下四个简单谓词：A<10, A>5, Loc = Sa, Loc = Sb。这些谓词用于限定查询条件，例如，查找薪水低于10的员工，或者薪水高于5的员工，以及位于特定地点Sa或Sb的员工。 生成“小项”谓词的目的是为了组合所有可能的谓词组合，以确保查询的全面覆盖。对于谓词集Pr = {p1, p2, ..., pn}，"小项"谓词（minterm predicate）的形式是p1*  p2*  ...  pn*，其中pk*可以是pk或¬pk。这意味着我们要考虑每个谓词的真和假两种情况，以构建完整的逻辑表达式。在这个例子中，如果我们有两个谓词Loc = Sa和Loc = Sb，那么可能的“小项”谓词将是(Loc = Sa AND Loc = Sb)或(NOT Loc = Sa AND NOT Loc = Sb)，但因为Loc不能同时等于Sa和Sb，所以第二个“小项”是无效的，需要消除。 在分布式数据库环境中，数据和程序可以分布在多个站点上。分布式数据库设计涉及数据分段和分配，旨在优化响应时间、吞吐量和成本。分段是指将全局关系R分割为子关系集合F={F1,F2,...,Fn}，要求满足完整性（所有R中的元组都在至少一个片段中）、不相交性（没有元组同时存在于两个片段中）和重构性（能通过片段集合恢复出原始关系R）。 例如，职工关系E被分为位于Sa的站点和位于Sb的站点，每个站点包含满足特定谓词的员工记录。查询Qa和Qb分别对应于在Sa和Sb站点上的查询，这展示了数据分布如何影响查询执行。 分布选择包括全复制、部分复制和无复制策略，每种都有其优缺点。全复制策略易于管理和并发控制，但可能导致较高的存储成本和较低的可靠性；部分复制可以节省存储，但查询处理和并发控制变得复杂；无复制策略则可能牺牲实用性，但可以减少冗余和提高可靠性。 水平分段是一种常见的数据分段策略，它基于关系的属性值进行分割，通常通过选择操作实现。这种策略可以有效利用局部性，减少跨站点通信，提高查询效率。然而，如何有效地分段和分配数据以最大化系统性能，是分布式数据库设计中的核心挑战。