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第1章 分布式数据库系统概述1

1.1 引言及准备知识1

1.1.1 相关基本概念1

1.1.2 相关基础知识3

1.2 分布式数据库系统的基本概念4

1.2.1 节点/场地4

1.2.2 分布式数据库4

1.2.3 分布式数据库管理系统5

1.2.4 分布式数据库系统应用举例5

1.2.5 分布式数据库的特性5

1.3 分布式数据库系统的作用和特点7

1.3.1 分布式数据库系统的作用7

1.3.2 分布式数据库系统的特点7

1.4 分布式数据库系统中的关键技术8

1.4.1 关键技术8

1.4.2 典型的分布式数据库原型系统简介9

1.5 大数据应用与分布式数据库技术9

1.5.1 大数据类型和应用10

1.5.2 大数据特点12

1.5.3 大数据处理过程12

1.5.4 大数据管理新模式13

1.5.5 分布式大数据库系统及关键技术14

1.6 本章小结15

习题16

主要参考文献16

第2章 分布式数据库系统的结构18

2.1 DDBS的物理结构和逻辑结构18

2.2 DDBS的体系结构19

2.2.1 基于客户端/服务器结构的体系结构19

2.2.2 基于中间件的客户端/服务器结构20

2.3 DDBS的模式结构22

2.4 DDBS的组件结构23

2.4.1 应用处理器功能23

2.4.2 数据处理器功能23

2.5 多数据库集成系统24

2.5.1 数据库集成24

2.5.2 多数据库系统26

2.6 对等型数据库系统28

2.6.1 P2PDBS的数据集成体系结构28

2.6.2 P2PDBS的体系结构29

2.6.3 P2PDBS与DDBS的典型区别29

2.7 DDBS的分类30

2.7.1 非集中式数据库系统及P2PDBS的特性30

2.7.2 DDBS的分类图31

2.8 元数据的管理32

2.8.1 数据字典的主要内容32

2.8.2 数据字典的主要用途33

2.8.3 数据字典的组织33

2.9 Oracle系统体系结构34

2.9.1 Oracle系统体系结构简介34

2.9.2 Oracle中实现分布式功能的关键组件34

2.9.3 Oracle分布式数据库架构36

2.10 分布式大数据库系统37

2.10.1 分布式大数据库系统的分类37

2.10.2 分布式大数据库系统的体系结构38

2.10.3 基于HDFS的分布式数据库40

2.10.4 其他分布式数据库系统50

2.11 本章小结57

习题57

主要参考文献57

第3章 分布式数据库设计59

3.1 设计策略59

3.1.1 Top-Down设计过程59

3.1.2 Bottom-Up设计过程60

3.2 分片的定义及作用60

3.2.1 分片的定义60

3.2.2 分片的作用61

3.2.3 分片设计过程61

3.2.4 分片的原则62

3.2.5 分片的种类62

3.2.6 分布透明性62

3.3 水平分片62

3.3.1 水平分片的定义62

3.3.2 水平分片的操作64

3.3.3 水平分片的设计65

3.3.4 水平分片的正确性判断66

3.4 垂直分片67

3.4.1 垂直分片的定义67

3.4.2 垂直分片的操作68

3.4.3 垂直分片的设计68

3.4.4 垂直分片的正确性判断68

3.5 混合分片69

3.6 分片的表示方法69

3.6.1 图形表示法70

3.6.2 分片树表示法70

3.7 分配设计71

3.7.1 分配类型71

3.7.2 分配设计原则72

3.7.3 分配模型73

3.8 数据复制技术74

3.8.1 数据复制的优势74

3.8.2 数据复制的分类74

3.8.3 数据复制的常用方法75

3.9 Oracle数据分布式设计案例75

3.9.1 Oracle分布式数据库的水平分片76

3.9.2 Oracle分布式数据库的垂直分片78

3.9.3 Oracle集中式数据库的数据分区技术78

3.10 大数据库的分布存储策略80

3.10.1 分布式文件系统HDFS80

3.10.2 基于SSTable的数据存储结构86

3.10.3 大数据存储模型92

3.10.4 数据分区策略96

3.11 大数据库分布式存储案例99

3.11.1 Bigtable99

3.11.2 Cassandra103

3.11.3 Spanner105

3.12 本章小结107

习题108

主要参考文献109

第4章 分布式查询处理与优化111

4.1 查询处理基础111

4.1.1 查询处理目标111

4.1.2 查询优化的意义112

4.1.3 查询优化的基本概念115

4.1.4 查询优化的过程116

4.2 查询处理器118

4.2.1 查询处理器的特性118

4.2.2 查询处理层次120

4.3 查询分解122

4.3.1 查询规范化122

4.3.2 查询分析123

4.3.3 查询约简124

4.3.4 查询重写125

4.4 数据局部化127

4.5 片段查询的优化128

4.6 Oracle分布式查询处理与优化案例131

4.7 大数据库系统的查询API134

4.7.1 基于类SQL的查询语言134

4.7.2 基于编程接口的查询语言137

4.8 大数据库的查询处理及优化139

4.8.1 大数据库查询处理方法139

4.8.2 基于MapReduce的查询处理141

4.8.3 大数据库查询优化144

4.9 本章小结146

习题147

主要参考文献148

第5章 分布式查询的存取优化149

5.1 分布式查询的基本概念150

5.1.1 分布式查询的执行与处理150

5.1.2 查询存取优化的内容151

5.2 存取优化的理论基础152

5.2.1 查询代价模型152

5.2.2 数据库的特征参数154

5.2.3 关系运算的特征参数154

5.3 基于半连接的优化方法161

5.3.1 半连接操作及相关规则162

5.3.2 半连接运算的作用162

5.3.3 使用半连接算法的通信代价估计163

5.3.4 半连接算法优化原理164

5.4 基于枚举法的优化技术165

5.4.1 嵌套循环连接算法165

5.4.2 基于排序的连接算法167

5.4.3 散列连接算法169

5.4.4 连接关系的传输方法169

5.5 集中式系统中的查询优化算法170

5.5.1 INGRES170

5.5.2 System R方法173

5.5.3 考虑代价的动态规划方法174

5.5.4 PostgreSQL的遗传算法177

5.6 分布式系统中的查询优化178

算法178

5.6.1 Distributed INGRES方法178

5.6.2 System R＊方法183

5.6.3 SDD-1方法184

5.7 Oracle分布式查询优化案例192

5.8 大数据库的索引查询优化方法195

5.8.1 布隆过滤器195

5.8.2 键值二级索引197

5.8.3 跳跃表200

5.9 大数据库的查询处理与优化201

5.9.1 并行查询处理202

5.9.2 基于分析引擎的大数据库查询优化206

5.10 分布式缓存216

5.10.1 分布式缓存概述216

5.10.2 分布式缓存的体系结构217

5.10.3 典型分布式缓存系统218

5.10.4 分布式缓存与存储引擎的结合使用223

5.11 本章小结225

习题226

主要参考文献229

第6章 分布式事务管理231

6.1 事务的基本概念231

6.1.1 事务的定义231

6.1.2 事务的基本性质233

6.1.3 事务的种类234

6.2 分布式事务235

6.2.1 分布式事务的定义235

6.2.2 分布式事务的实现模型235

6.2.3 分布式事务管理的目标238

6.3 分布式事务的提交协议238

6.3.1 协调者和参与者239

6.3.2 两段提交协议的基本思想239

6.3.3 两段提交协议的基本流程240

6.4 分布式事务管理的实现241

6.4.1 LTM与DTM241

6.4.2 分布式事务执行的控制模型242

6.4.3 分布式事务管理的实现模型244

6.5 两段提交协议的实现方法245

6.5.1 集中式方法245

6.5.2 分布式的2PC245

6.5.3 分层式方法246

6.5.4 线性方法247

6.6 非阻塞分布式事务提交协议248

6.6.1 三段提交协议的基本思想248

6.6.2 三段提交协议的基本流程250

6.7 Oracle分布式事务管理案例251

6.8 大数据库的事务管理254

6.8.1 大数据库的事务管理问题254

6.8.2 大数据库系统设计的理论基础255

6.8.3 弱事务型与强事务型大数据库256

6.8.4 大数据库中的事务特性258

6.8.5 大数据库的事务实现方法260

6.9 本章小结268

习题268

主要参考文献269

第7章 分布式恢复管理271

7.1 分布式恢复概述271

7.1.1 故障类型271

7.1.2 恢复模型273

7.2 集中式数据库的故障恢复276

7.2.1 局部恢复系统的体系结构276

7.2.2 数据更新策略276

7.2.3 针对不同更新事务的恢复方法277

7.3 分布式事务的故障恢复278

7.3.1 两段提交协议对故障的恢复278

7.3.2 三段提交协议对故障的恢复281

7.4 分布式可靠性协议283

7.4.1 可靠性和可用性284

7.4.2 分布式可靠性协议的组成285

7.4.3 两段提交协议的终结协议286

7.4.4 两段提交协议的演变288

7.4.5 三段提交协议的终结协议288

7.4.6 三段提交协议的演变290

7.5 Oracle分布式数据库系统故障恢复案例291

7.6 大数据库的恢复管理294

7.6.1 大数据库的恢复管理问题294

7.6.2 大数据库系统中的故障类型294

7.6.3 大数据库系统的故障检测技术295

7.6.4 基于事务的大数据库容错技术297

7.6.5 基于冗余的大数据库容错技术300

7.7 本章小结303

习题303

主要参考文献304

第8章 分布式并发控制306

8.1 分布式并发控制的基本概念306

8.1.1 并发控制问题306

8.1.2 并发控制定义307

8.2 并发控制理论基础308

8.2.1 事务执行过程的形式化描述308

8.2.2 集中式数据库的可串行化问题308

8.2.3 分布式事务的可串行化问题310

8.3 基于锁的并发控制方法310

8.3.1 锁的类型和相容性310

8.3.2 封锁规则310

8.3.3 锁的粒度311

8.4 两段封锁协议311

8.4.1 基本的两段封锁协议311

8.4.2 严格的两段封锁协议313

8.4.3 可串行化证明313

8.5 分布式数据库并发控制方法314

8.5.1 基于锁的并发控制方法的实现314

8.5.2 基于时间戳的并发控制算法316

8.5.3 乐观的并发控制算法318

8.6 分布式死锁管理320

8.6.1 死锁等待图320

8.6.2 死锁的检测320

8.6.3 死锁的预防和避免322

8.7 Oracle分布式数据库系统并发控制案例323

8.7.1 Oracle中的锁机制323

8.7.2 Oracle中的并发控制323

8.8 大数据库并发控制技术324

8.8.1 事务读写模式扩展325

8.8.2 封锁机制扩展326

8.8.3 基于多版本并发控制扩展328

8.8.4 基于时间戳并发控制扩展331

8.9 本章小结333

习题333

主要参考文献335

第9章 数据复制与一致性336

9.1 数据复制的作用336

9.2 数据复制一致性模型337

9.3 分布式数据库复制策略338

9.3.1 数据复制的执行方式338

9.3.2 数据复制的实现方法339

9.3.3 数据复制的体系结构339

9.4 数据复制协议340

9.4.1 主从复制协议340

9.4.2 对等复制协议343

9.5 大数据库一致性协议345

9.5.1 Paxos协议345

9.5.2 反熵协议346

9.5.3 NWR协议347

9.5.4 向量时钟技术348

9.6 大数据库复制一致性管理349

9.6.1 基于Paxos的复制管理技术349

9.6.2 基于反熵的复制管理技术353

9.6.3 基于NWR的复制管理技术354

9.6.4 基于向量时钟的复制管理技术355

9.7 本章小结356

习题356

主要参考文献356

第10章 P2P数据管理系统358

10.1 P2P系统概述358

10.2 P2P系统的体系结构359

10.2.1 集中式P2P网络359

10.2.2 全分布式P2P网络360

10.2.3 混合型P2 P网络361

10.3 P2P系统中的数据管理361

10.4 资源的定位和路由362

10.4.1 面向非结构化P2 P网络的资源定位方法362

10.4.2 面向结构化P2 P网络的资源定位方法363

10.5 处理语义异构性366

10.6 查询处理与优化367

10.6.1 查询处理367

10.6.2 查询优化368

10.7 本章小结369

习题369

主要参考文献369

第11章 Web数据库集成系统371

11.1 Web数据库集成系统概述371

11.2 三种体系结构介绍372

11.2.1 数据供应模式372

11.2.2 数据收集模式372

11.2.3 元搜索模式373

11.3 基于元搜索模式的Web数据库集成系统WDBIntegrator374

11.3.1 系统总体结构374

11.3.2 Web数据库资源搜索子系统376

11.3.3 资源查询子系统377

11.4 本章小结380

习题380

主要参考文献380

第12章 大数据库系统研究进展382

12.1 数据模型的研究382

12.1.1 支持大数据库管理的数据模型研究382

12.1.2 读写方式384

12.1.3 支持大数据库管理的分布式索引技术385

12.1.4 支持的查询387

12.2 基于MapReduce框架的查询处理与优化技术研究387

12.2.1 基于MapReduce的支持大数据处理的优化框架研究387

12.2.2 基于MapReduce的支持大数据计算的优化策略研究388

12.2.3 基于MapReduce的支持多数据集的连接查询研究389

12.2.4 MapReduce与NoSQL数据库相结合的研究390

12.3 支持事务的研究391

12.3.1 应用层保证事务一致性392

12.3.2 本地事务支持392

12.3.3 有限范围内的事务支持392

12.3.4 弹性的事务支持392

12.3.5 面向分区数据支持分布式事务的研究393

12.3.6 异构多存储的可扩展的事务393

12.4 动态负载均衡技术的研究394

12.4.1 面向多租户的动态迁移技术394

12.4.2 面向查询处理的负载均衡技术395

12.4.3 基于中间件的面向负载的动态均衡技术395

12.5 副本管理研究396

12.5.1 自适应副本策略研究396

12.5.2 数据一致性维护策略研究396

12.5.3 多数据中心的副本一致性维护策略研究397

12.6 支持多存储模式的数据库系统398

12.6.1 支持访问多数据模式的大数据库系统398

12.6.2 自适应的多数据模式的大数据库系统399

12.6.3 支持分析型数据的分布式数据库系统399

12.7 其他研究401

12.8 总结及研究展望402

12.8.1 关键技术问题402

12.8.2 研究挑战404

习题405

主要参考文献405