1.分布式数据库系统

分布式数据库系统是一群物理上分布在不同场地，但逻辑上又彼此有着紧密关联的数据库系统，它利用计算机网络将各个节点连接起来，共同组成一个统一的整体。分布式数据库系统通过适当的数据冗余，增加了系统的效率和可靠性;通过提供局部的数据自治和全局的数据共享，使系统具有快速的数据处理能力。

2.分布式数据库系统原理

分布式数据库系统主要有两种方式解决单机数据库的低扩展能力：数据分片和读写分离。

(1)数据分片(Sharding)的原理就是将数据做水平切分，类似于hash分区 的原理，通过应用架构解决访问路由和数据合并的问题。Sharding架构的优势在于，集群扩展能力很强，几乎可以做到线性扩展，而且整个集群的可用性也 很高，部分节点故障，不会影响其他节点提供服务。Sharding原理简单，容易实现，是一种非常好的解决数据库扩展性的方案。

(2)读写分离架构利用了数据库的复制技术，将读和 写分布在不同的处理节点上，从而达到提高可用性和扩展性的目的。最通常的做法是利用Replication技术，Master DB承担写操作，将数据变化复制到多台Slave DB上，并承担读的操作。这种架构适合read-intensive类型的应用，通过增加Slave DB的数量，读的性能可以线性增长。为了避免Master DB的单点故障，集群一般都会采用两台Master DB做双机热备，所以整个集群的读和写的可用性都非常高。

3.分布式数据库系统特点

(1)复制透明性

用户不用关心数据库在网络中各个节点的复制情况，被复制的数据的更新都由系统自动完成。在分布式数据库系统中，可以把一个场地的数据复制到其他场地存放，应用程序可以使用复制到本地的数据在本地完成分布式操作，避免通过网络传输数据，提高了系统的运行和查询效率。但是对于复制数据的更新操作，就要涉及到对所有复制数据的更新。

(2)易于扩展性

在大多数网络环境中，单个数据库服务器最终会不满足使用。如果服务器软件支持透明的水平扩展，那么就可以增加多个服务器来进一步分布数据和分担处理任务。

(3)独立透明性

数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一，分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区，不必关心数据物理位置分布的细节，也不必关心重复副本(冗余数据)的一致性问题，同时也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型，分布透明性的优点是很明显的，有了分布透明性，用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样，当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序，当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序，数据分布的信息由系统存储在数据字典中，用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送。

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