数据库分布式处理,分布式数据库从何而来? -pg电子游戏试玩平台网站

什么是分布式数据库？分布式数据库简介分布式数据库是指由高速计算机网络连接的多个物理上分散的数据存储单元组成的逻辑上统一的数据库。近年来，随着数据的快速增长，分布式数据库技术也得到了迅速发展，传统的关系数据库已经开始从集中式模式向分布式架构发展，基于关系数据库的分布式数据库在保留传统数据库的数据模型和基本特征的同时，从集中式存储转变为分布式存储，从集中式计算转变为分布式计算。

一个完整的大数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算和实时查询。hadoop、spark和storm无法单独完成上述所有功能。hadoop spark hive是个不错的选择。hadoop的hdfs无疑是分布式文件系统的pg电子娱乐平台的解决方案，解决了存储问题。hadoopmapreduce、hive、sparkapplication、sparksql解决了离线计算和即席查询的问题。sparkstreaming解决了实时计算的问题；此外，还需要hbase或redis等nosql技术来解决实时查询的问题。

hadoop一般用于冷数据处理。对于实时数据，如果你必须使用它，你可以用不同的方式使用它。方法一:在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase不带map/rece，所以操作在毫秒级别。方法二:业务数据按程序分为实时数据和冷数据，实时数据存储在关系数据库中，冷数据存储在hadoop中。例如，将最近一个月的数据存储在关系数据库中，以便实时响应业务处理。

【答案】:d分布式数据的目标是:本地自治、分散管理、高可用、位置独立、数据分片独立、数据复制独立、分布式查询处理、分布式事务管理、硬件独立、操作系统独立、网络独立和数据库管理系统独立。并行数据库的目标是高性能和高可用性，通过多个处理节点并行执行数据库任务，可以提高整个数据库系统的性能和可用性。

分布式。分布式系统是指硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，仅通过消息传递来相互通信和协调的系统。正是因为软件的特性，分布式系统具有高度的内聚性和透明性。所以网络和分布式系统的区别更多的在于高级软件(尤其是操作系统)而不是硬件。扩展数据:分布式计算是近年来提出的一种新的计算方法。所谓分布式计算，就是两个或两个以上的软件互相共享信息。这些软件可以在同一台计算机上运行，也可以在通过网络连接的多台计算机上运行。

作者石本文探讨了新一代newsql分布式数据库开发策略中的共性问题，包括cloudnative和onpremise、的发展方向、分布式和单机需求等分布式数据库业务和技术发展中难以决策的问题。1.分布式newsql数据库近年来蓬勃发展的原因显而易见:它切中了业务和数据日益增长的用户对关系数据库rdbms的需求，而在从传统rdbms到大数据的发展阶段，关系数据库rdbms已经空白了相当一段时间。

分布式数据库的准确定义:分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机上的一组数据组成。网络中的每个节点都有独立处理的能力(称为站点自治)，可以执行本地应用程序。同时，每个节点还可以通过网络通信子系统执行全局应用。与之前的定义相比，它更注重站点自治和自治站点之间的合作。分布式数据库系统:粗略的定义是“分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在计算机网络的不同节点(也称为站点)上，逻辑上属于同一个系统。

分布式数据库是指利用高速计算机网络将多个物理上分散的数据存储单元连接起来，形成一个逻辑上统一的数据库。分布式数据库的基本思想是将原来集中式数据库中的数据存储在通过网络连接的多个数据存储节点中，以获得更大的存储容量和更高的并发访问。近年来，随着数据的快速增长，分布式数据库技术也得到了迅速发展。传统的关系数据库已经开始从集中式模式向分布式架构发展。基于关系数据库的分布式数据库在保留传统数据库的数据模型和基本特征的同时，从集中式存储转变为分布式存储，从集中式计算转变为分布式计算。

1。目前服务器的磁盘、内存、cpu都比较好，一个数据库服务器可以存储上亿条数据。在什么情况下应该考虑分布式数据库？几千亿？从容量或性能的角度考虑使用分布式数据库。现有的单机数据库无法满足业务需求。当然，如果您遇到容量或性能问题，您不必使用分布式数据库。可以通过scaleup的方式解决，即升级数据库服务器的cpu、内存和磁盘，用ssd磁盘替换sata/sas磁盘。

普通x86服务器，一个数据库服务器存储上亿条数据，问题不大，但前提是需要划分成数据库或表，单个表上亿条数据，普通服务器几乎无法支撑。毕竟数据量大，会导致表对应的b树层次高，写的时候b树节点的拆分和调整也会耗费很多，同时，在上亿的规模下，单个数据库服务器可能无法支持密集的读取请求，性能可能会有问题。