分布式数据存储
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       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,包括以下几种方式。
       (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,可以从四个方面进行评估,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,包括以下几种方式。
       (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。
 

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