免费智能真题库 > 历年试卷 > 系统架构设计师 > 2015年下半年 系统架构设计师 上午试卷 综合知识
  第6题      
  知识点：   分布式数据库系统   数据模型   分片   基本概念   数据库
  关键词：   分布式数据库   分片透明   数据模型   数据   数据库        章/节：   系统配置与性能评价       

 
在分布式数据库中包括分片透明、复制透明、位置透明和逻辑透明等基本概念，其中：（）是指局部数据模型透明，即用户或应用程序无需知道局部场地使用的是哪种数据模型。
 
 
  A.  分片透明
 
  B.  复制透明
 
  C.  位置透明
 
  D.  逻辑透明
 
 
 

 
  第8题    2019年下半年  
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分布式数据库系统除了包含集中式数据库系统的模式结构之外，还增加了几个模式级别，其中 (8) 定义分布式数据库中数据的整体逻..
  第1题    2022年下半年  
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云计算服务体系结构如下图所示，图中①、②、③分别与SaaS、PaaS、Iaas相对应，图中①、②、③应为（ ）。
 
   知识点讲解    
   · 分布式数据库系统    · 数据模型    · 分片    · 基本概念    · 数据库
 
       分布式数据库系统
        分布式数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络的不同计算机上，网络中的每个结点具有独立处理的能力（称为场地自治），它可以执行局部应用，同时，每个结点也能通过网络通信子系统执行全局应用。
                      分布式数据库系统
                      分布式数据库系统是在集中式数据库系统技术的基础上发展起来的，具有如下特点：
                      （1）数据独立性：在分布式数据库系统中，数据独立性这一特性更加重要，并具有更多的内容。除了数据的逻辑独立性与物理独立性外，还有数据分布独立性（分布透明性）。
                      （2）集中与自治共享结合的控制结构：各局部的DBMS可以独立地管理局部数据库，具有自治的功能。同时，系统又设有集中控制机制，协调各局部DBMS的工作，执行全局应用。
                      （3）适当增加数据冗余度：在不同的场地存储同一数据的多个副本，这样可以提高系统的可靠性、可用性，同时也能提高系统性能。
                      （4）全局的一致性、可串行性和可恢复性。
                      分布式数据库系统的目标，主要包括技术和组织两方面的目标：
                      （1）适应部门分布的组织结构，降低费用。
                      （2）提高系统的可靠性和可用性。
                      （3）充分利用数据库资源，提高现有集中式数据库的利用率。
                      （4）逐步扩展处理能力和系统规模。
                      在集中式系统中，主要目标是减少对磁盘的访问次数。对于分布式系统，压倒一切的性能目标是使通过网络传送信息的次数和数据量最小。
                             分布式数据存储
                             分布式数据存储可以从数据分配和数据分片两个角度考察。数据分配是指数据在计算机网络各场地上的分配策略。包括：
                             （1）集中式：所有数据均安排在同一个场地上。
                             （2）分割式：所有数据只有一份，分别被安置在若干个场地。
                             （3）全复制式：数据在每个场地重复存储。
                             （4）混合式：数据库分成若干可相交的子集，每一子集安置在一个或多个场地上，但是每一场地未必保存全部数据。
                             在实际应用中，对于上述分配策略，可以从4个方面进行评估，分别是存储代价、可靠性、检索代价、更新代价。其中存储代价和可靠性是一对矛盾的因素，检索代价和更新代价也是一对矛盾的因素。
                             数据分片是指数据存放单位不是全部关系，而是关系的一个片段，也就是关系的一部分。包括：
                             （1）水平分片：按一定的条件把全局关系的所有元组划分成若干不相交的子集，每个子集为关系的一个片段。
                             （2）垂直分片：把一个全局关系的属性集分成若干子集，并在这些子集上做投影运算，每个投影为垂直分片。
                             （3）混合型分片：将水平分片与垂直分片方式综合使用则为混合型分片。
                             不管是按哪种方式进行分片，数据分片都应遵循下列基本准则：
                             （1）完备性条件：必须把全局关系的所有数据映射到各个片段中，绝不允许发生属于全局关系的某个数据不属于任何一个片段。
                             （2）重构条件：划分所采用的方法必须确保能够由各个片段重建全局关系。
                             （3）不相交条件：要求一个全局关系被划分后得到的各个数据片段互相不重叠。
                             分布式数据库系统的架构
                             分布式DBS的架构分为四级，分别是全局外模式、全局概念模式、分片模式和分布模式，如下图所示。
                             
                             分布式数据库系统的架构
                             （1）全局外模式：它们是全局应用的用户视图，是全局概念模式的子集。
                             （2）全局概念模式：全局概念模式定义了分布式数据库中所有数据的逻辑结构。
                             （3）分片模式：分片模式定义片段以及定义全局关系与片段之间的映象。这种映象是一对多的，即每个片段来自一个全局关系，而一个全局关系可分成多个片段。
                             （4）分布模式：片段是全局关系的逻辑部分，一个片段在物理上可以分配到网络的不同结点上。分布模式根据数据分配策略的选择定义片段的存放场地。
                             从上图中可以看出，分布式DBS的分层架构使数据分片和数据分配分离，形成了数据分布独立性概念。数据分布独立性也称为分布透明性，是指用户不必关系数据的逻辑分片，不必关心数据物理位置分配的细节，也不必关心各个场地上数据库数据模型。分布透明性可归入物理独立性的范围，包括3个层次，分别是分片透明性、位置透明性和局部数据模型透明性。
                      分布式数据库管理系统
                      分布式DBMS的主要功能有：
                      （1）接受用户请求，并判定把它送到哪里，或必须访问哪些计算机才能满足该请求。
                      （2）访问网络数据字典，或者至少了解如何请求和使用其中的信息。
                      （3）如果目标数据存储于系统的多个计算机上，就必须进行分布式处理。
                      （4）通信接口功能，在用户、局部DBMS和其他计算机的DBMS之间进行协调。
                      （5）在一个异构型分布式处理环境中，还需提供数据和进程移植的支持。这里的异构型是指各个场地的硬件、软件之间存在一定差别。
                      一般来说，分布式DBMS由4个部分组成：
                      （1）LDBMS（Local DBMS，局部DBMS）：建立和管理局部数据库，提供场地自治能力、执行局部应用及全局查询的子查询。
                      （2）GDBMS（Global DBMS，全局DBMS）：提供分布透明性，协调全局事务的执行，协调各LDBMS以完成全局应用，保证数据库的全局一致性，执行并发控制，实现更新同步，提供全局恢复功能。
                      （3）全局数据字典：存放全局概念模式、分片模式、分布模式的定义，以及各模式之间映像的定义；存放有关用户存取权限的定义，以保证全局用户的合法权限和数据库的安全性；存放数据完整性约束条件的定义，其功能与集中式数据库的数据字典类似。
                      （4）通信管理：在分布式数据库各场地之间传送消息和数据，完成通信功能。
 
       数据模型
        在数据模型下，对于一个预先确定的输入环境，软件的可靠度定义为在n次连续运行中软件完成指定任务的概率。其基本方法如下：
        设需求说明所规定的功能为F，而程序实现的功能为F'，预先确定的输入集为E={ei:i=1，2，…，n｝，令导致软件差错的所有输入的集合为Ee，即Ee={ej:ej∈EandF'（ej）≠F（ej）｝，则软件运行一次出现差错的概率为：
        
        一次运行正常的概率为R1=1-R1。
        在上述讨论中，假设所有输入出现的概率相等。如果不相等，且ei出现的概率为pi（i=1，2，…，n），则软件运行一次出现差错的概率为：
        
        其中：
        
        于是，软件的可靠度（n次运行不出现差错的概率）为：
        
        显然，只要知道每次运行的时间，上述数据模型中的R（n）就很容易转换成时间模型中的R（t）。
 
       分片
        IP协议采用的是遇到MTU更小的网络时再分片。
 
       基本概念
               程序与进程
                      程序顺序执行的特征
                      前趋图是一个有向无循环图，由结点和有向边组成，结点代表各程序段的操作，而结点间的有向边表示两个程序段操作之间存在的前趋关系（→）。程序段Pi和Pj的前趋关系表示成Pi→Pj，其中，Pi是Pj的前趋，Pj是Pi的后继，其含义是Pi执行结束后Pj才能执行。例如，下图为3个程序段，其中输入是计算的前驱（计算是输入的后继），输入结束才能进行计算；计算是输出的前驱，计算结束才能进行输出。
                      
                      3个结点的前驱图
                      程序顺序执行时的主要特征包括顺序性、封闭性和可再现性。
                      程序并发执行的特征
                      若在计算机系统中采用多道程序设计技术，则主存中的多道程序可处于并发执行状态。对于上述有3个程序段的作业类，虽然每个作业有前趋关系的各程序段不能在CPU和输入／输出各部件并行执行，但是同一个作业内没有前趋关系的程序段或不同作业的程序段可以分别在CPU和各输入／输出部件上并行执行。例如，某系统中有一个CPU、一台输入设备和一台输出设备，每个作业具有3个程序段，输入I、计算Ci和输出Pi（i=l，2，3）。下图为3个作业的各程序段并发执行的前驱图，图中的前驱关系可记为：
                      →=｛I1→C1，I1→I2，I2→C2，I2→I3，I3→C3，C1→P1，C1→C2，C2→P2，C2→C3，C3→P3，P1→P2，P2→P3｝
                      
                      程序并发执行的前驱图
                      从上图中可以看出，I2与C1并行执行；I3、C2与P1并行执行；C3与P2并行执行。其中，I2、I3受到I1的间接制约，C2、C3受到C1的间接制约，P2、P3受到P1的间接制约，而C1、P1受到I1的直接制约，等等。
                      程序并发执行时的特征如下：
                      （1）失去了程序的封闭性。
                      （2）程序和机器的执行程序的活动不再一一对应。
                      （3）并发程序间的相互制约性。
                      例如，两个并发执行的程序段完成交通流量的统计，其中，“观察者”P1识别通过的车辆数，“报告者”P2定时将观察者的计数值清0。程序实现如下：
                      
                      对于上例，由于程序可并发执行，所以可能有以下3种执行序列：
                      ①COUNT:=COUNT+1；PRINT COUNT；COUNT:=0
                      ②PRINT COUNT；COUNT:=0；COUNT:=COUNT+1
                      ③PRINT COUNT；COUNT:=COUNT+1；COUNT:=0
                      假定COUNT的某个循环的初值为n，那么这3种执行序列得到的COUNT结果不同，如下表所示。
                      
                      程序并发执行的结果
                      这种不正确结果的发生是因为两个程序P1和P2共享变量COUNT引起的，即程序并发执行破坏了程序的封闭性和可再现性，使得程序和执行程序的活动不再一一对应。为了解决这一问题，需要研究进程间的同步与互斥问题。
               进程的组成
               进程是程序的一次执行，该程序可以和其他程序并发执行。进程通常是由程序、数据和进程控制块（Process Control Block，PCB）组成的。
               （1）PCB。PCB是进程存在的唯一标志，其主要内容如下表所示。
               
               PCB的内容
               （2）程序。程序部分描述了进程需要完成的功能。假如一个程序能被多个进程同时共享执行，那么这一部分就应该以可再入（纯）码的形式编制，它是程序执行时不可修改的部分。
               （3）数据。数据部分包括程序执行时所需的数据及工作区。该部分只能为一个进程所专用，是进程的可修改部分。
               进程的状态及其状态间的切换
                      三态模型
                      在多道程序系统中，进程在处理器上交替运行，状态也不断地发生变化，因此进程一般有3种基本状态：运行、就绪和阻塞。下图显示了进程基本状态及其转换，也称三态模型。
                      
                      进程的三态模型
                      （1）运行。当一个进程在处理机上运行时，则称该进程处于运行状态。显然，对于单处理机系统，处于运行状态的进程只有一个。
                      （2）就绪。一个进程获得了除处理机外的一切所需资源，一旦得到处理机即可运行，则称此进程处于就绪状态。
                      （3）阻塞。阻塞也称等待或睡眠状态，一个进程正在等待某一事件发生（例如请求I/O，等待I/O完成等）而暂时停止运行，这时即使把处理机分配给进程也无法运行，故称该进程处于阻塞状态。
                      五态模型
                      事实上，对于一个实际的系统，进程的状态及其转换更复杂。例如，引入新建态和终止态构成了进程的五态模型，如下图所示。
                      
                      进程的五态模型
                      其中，新建态对应于进程刚刚被创建时没有被提交的状态，并等待系统完成创建进程的所有必要信息。因为创建进程时分为两个阶段，第一个阶段为一个新进程创建必要的管理信息，第二个阶段让该进程进入就绪状态。由于有了新建态操作系统，往往可以根据系统的性能和主存容量的限制推迟新建态进程的提交。类似地，进程的终止也可分为两个阶段，第一个阶段等待操作系统进行善后处理，第二个阶段释放主存。
                      具有挂起状态的进程状态及其转换
                      由于进程的不断创建，系统资源特别是主存资源已不能满足进程运行的要求。这时，就必须将某些进程挂起，放到磁盘对换区，暂时不参加调度，以平衡系统负载。或者是系统出现故障，或者是用户调试程序，也可能需要将进程挂起检查问题。下图是具有挂起状态的进程状态及其转换。
                      
                      细分进程状态及其转换
                      （1）活跃就绪。活跃就绪是指进程在主存并且可被调度的状态。
                      （2）静止就绪。静止就绪是指就绪进程被对换到辅存时的状态，它是不能被直接调度的状态，只有当主存中没有活跃就绪态进程，或者是挂起态进程具有更高的优先级时，系统将把挂起就绪态进程调回主存并转换为活跃就绪。
                      （3）活跃阻塞。活跃阻塞是指进程在主存，一旦等待的事件产生便进入活跃就绪状态。
                      （4）静止阻塞。静止阻塞是指阻塞进程对换到辅存时的状态，一旦等待的事件产生便进入静止就绪状态。
 
       数据库
        数据库（DataBase，DB）是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
        系统使用的所有数据存储在一个或几个数据库中。
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