分布式数据库HBase安装配置与实践
实验指导书
分布式数据库HBase安装配置与实践
1.1实验目的
HBase安装配置与实践
1.2实验环境
本教程运行环境是Cent OS 64位系统下，HBase版本为hbase-1.0.1.1-bin.tar.gz，这是目前已经发行的已经编译好的稳定的版本，带有src的文件是未编译的版本。下载地址
https://www.sodocs.net/doc/e07763919.html,/dyn/closer.cgi/hbase/
1.3实验步骤
1.3.1安装并配置HBase
1. HBase安装
1.1 解压安装包hbase-1.0.1.1-bin.tar.gz至路径 /usr/local，命令如下：
cd /usr/local
sudo tar -zxvf hbase-1.0.1.1-bin.tar.gz
1.2 将解压的文件名hbase-1.0.1.1改为hbase，以方便使用，命令如下：
sudo mv hbase-1.0.1.1 hbase
1.3 配置环境变量
将hbase下的bin目录添加到path中，这样，启动hbase就无需到/usr/local/hbase目录下，大大的方便了hbase的使用。教程下面的部分还是切换到了/usr/local/hbase目录操作，有助于初学者理解运行过程，熟练之后可以不必切换。
编辑~/.bashrc文件
vi ~/.bashrc
如果没有引入过PATH请在~/.bashrc文件尾行添加如下内容：
export PATH=$PATH:/usr/local/hbase/bin
如图1：
图 1
编辑完成后，再执行source命令使上述配置在当前终端立即生效，命令如下：
source ~/.bashrc
扩展阅读: 设置Linux环境变量的方法和区别（下附）
1.4 添加HBase权限
sudo chown -R hadoop:hadoop ./hbase #将hbase下的所有文件的所有者以及用户组改为hadoop，hadoop是当前用户的用户名。
1.5 查看HBase版本，确定hbase安装成功,命令如下：
hbase version
命令执行后，输出信息截图如图2：
图 2
看到以上输出消息表示HBase已经安装成功，接下来将分别进行HBase单机模式和伪分布式模式的配置。
2. HBase配置
HBase有三种运行模式，单机模式、伪分布式模式、分布式模式。作为学习，我们重点讨论单机模式和伪分布式模式。
以下先决条件很重要，比如没有配置JAVA_HOME环境变量，就会报错。
- jdk
- Hadoop( 单机模式不需要，伪分布式模式和分布式模式需要)
- SSH
以上三者如果没有安装，请回到第二章的实验指导参考如何安装。
2.1伪分布式模式配置
1.配置/usr/local/hbase/conf/hbase-env.sh。命令如下：
vi /usr/local/hbase/conf/hbase-env.sh
配置JAVA_HOME，HBASE_CLASSPATH，HBASE_MANAGES_ZK.
HBASE_CLASSPATH设置为本机Hadoop安装目录下的conf目录（即/usr/local/hadoop/conf）export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0_67
export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hadoop/conf
export HBASE_MANAGES_ZK=true
截图如图5：
图 5
2.配置/usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml
用命令vi打开并编辑hbase-site.xml，命令如下：
vi /usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml
修改hbase.rootdir，指定HBase数据在HDFS上的存储路径；将属性
hbase.cluter.distributed设置为true。假设当前Hadoop集群运行在伪分布式模式下，在本机上运行，且NameNode运行在9000端口。
hbase.rootdir指定HBase的存储目录；hbase.cluster.distributed设置集群处于分布式模式.
截图如图6：
图 6
3. 接下来测试运行HBase。
第一步：首先登陆ssh，之前设置了无密码登陆，因此这里不需要密码；再切换目录至
/usr/local/hadoop ；再启动hadoop，如果已经启动hadoop请跳过此步骤。命令如下：
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-all.sh
输入命令jps，能看到NameNode,DataNode和SecondaryNameNode都已经成功启动，表示hadoop 启动成功，截图如图7：
图 7
第二步：切换目录至/usr/local/hbase;再启动HBase.命令如下：
cd /usr/local/hbase
bin/start-hbase.sh
启动成功，输入命令jps，看到图8界面说明hbase启动成功
图 8
进入shell界面：
bin/hbase shell
截图如图9：
图 9
4.停止HBase运行,命令如下：
bin/stop-hbase.sh
注意：如果在操作HBase的过程中发生错误，可以通过{HBASE_HOME}目录（/usr/local/hbase ）下的logs子目录中的日志文件查看错误原因。
这里启动关闭Hadoop和HBase的顺序一定是：
启动Hadoop—>启动HBase—>关闭HBase—>关闭Hadoop
1.3.2编程实践
1. 利用Shell命令
1.1 HBase中创建表
HBase中用create命令创建表，具体如下：
create 'student','Sname','Ssex','Sage','Sdept','course'
命令执行截图如图10：
图 10
此时，即创建了一个“student”表，属性有：Sname,Ssex,Sage,Sdept,course。因为HBase 的表中会有一个系统默认的属性作为行键，无需自行创建，默认为put命令操作中表名后第一个数据。创建完“student”表后，可通过describe命令查看“student”表的基本信息。命令执行截图如图11：
图 11
1.2 HBase数据库基本操作
本小节主要介绍HBase的增、删、改、查操作。在添加数据时，HBase会自动为添加的数据添加一个时间戳，故在需要修改数据时，只需直接添加数据，HBase即会生成一个新的版本，从而完成“改”操作，旧的版本依旧保留，系统会定时回收垃圾数据，只留下最新的几个版本，保存的版本数可以在创建表的时候指定。
添加数据
HBase中用put命令添加数据，注意：一次只能为一个表的一行数据的一个列，也就是一个单元格添加一个数据，所以直接用shell命令插入数据效率很低，在实际应用中，一般都是利用编程操作数据。
当运行命令：put ‘student’,’95001’,’Sname’,’LiYing’时，即为student表添加了学号为95001，名字为LiYing的一行数据，其行键为95001。
put 'student','95001','Sname','LiYing'
命令执行截图如图12，即为student表添加了学号为95001，名字为LiYing的一行数据，其行键为95001。
图 12
put 'student','95001','course:math','80'
命令执行截图如图13，即为95001行下的course列族的math列添加了一个数据。
图 13
删除数据
在HBase中用delete以及deleteall命令进行删除数据操作，它们的区别是：1. delete用于删除一个数据，是put的反向操作；2. deleteall操作用于删除一行数据。
1. delete命令
delete 'student','95001','Ssex'
命令执行截图如图14，即删除了student表中95001行下的Ssex列的所有数据。
图 14
2. deleteall命令
deleteall 'student','95001'
命令执行截图如图15，即删除了student表中的95001行的全部数据。
图 15
查看数据
HBase中有两个用于查看数据的命令：1. get命令，用于查看表的某一个单元格数据；2. scan 命令用于查看某个表的全部数据
1. get命令
get 'student','95001'
命令执行截图如图16，返回的是‘student’表‘95001’行的数据。
图 16
2. scan命令
scan 'student'
命令执行截图如图17，返回的是‘student’表的全部数据。
图 17
删除表
删除表有两步，第一步先让该表不可用，第二步删除表。
disable 'student'
drop 'student'
命令执行截图如图18：
图 18
1.3 查询表历史数据
查询表的历史版本，需要两步。
1、在创建表的时候，指定保存的版本数（假设指定为5）
create 'teacher',{NAME=>'username',VERSIONS=>5}
2、插入数据然后更新数据，使其产生历史版本数据，注意：这里插入数据和更新数据都是用put命令
put 'teacher','91001','username','Mary'
put 'teacher','91001','username','Mary1'
put 'teacher','91001','username','Mary2'
put 'teacher','91001','username','Mary3'
put 'teacher','91001','username','Mary4'
put 'teacher','91001','username','Mary5'
3、查询时，指定查询的历史版本数。默认会查询出最新的数据。（有效取值为1到5）
get 'teacher','91001',{COLUMN=>'username',VERSIONS=>5}
查询结果截图如图19：
图 19
1.4 退出HBase数据库表操作
最后退出数据库操作，输入exit命令即可退出，注意：这里退出HBase数据库是退出对数据库表的操作，而不是停止启动HBase数据库后台运行。
exit
2. Java API编程实例
本实例使用Eclipse编写java程序，来对HBase数据库进行增删改查等操作，Eclipse可以在Ubuntu软件中心搜索下载并安装。
第一步：启动hadoop，启动hbase
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh
cd /usr/local/hbase
./bin/start-hbase.sh
第二步，新建Java Project——>新建Class（图20，图21）
图 20
图 21
第三步：在工程中导入外部jar包：
这里只需要导入hbase安装目录中的lib文件中的所有jar包。
新版的Hbase 1.1.2的java api已经发生变化，旧版的部分api已经停止使用，教材上第四章编程实例部分，请以本教程为准（图22）。
图 22
这里给出一个编程实例,，以下是源代码：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.*;
import org.apache.hadoop.hbase.client.*;
import java.io.IOException;
public class ExampleForHbase{
public static Configuration configuration;
public static Connection connection;
public static Admin admin;
//主函数中的语句请逐句执行，只需删除其前的//即可，如：执行insertRow时请将其他语句注释
public static void main(String[] args)throws IOException{
//创建一个表，表名为Score，列族为sname,course
createTable("Score",new String[]{"sname","course"});
//在Score表中插入一条数据，其行键为95001,sname为Mary（因为sname列族下没有子列所以第四个参数为空）
//等价命令：put 'Score','95001','sname','Mary'
//insertRow("Score", "95001", "sname", "", "Mary");
//在Score表中插入一条数据，其行键为95001,course:Math为88（course为列族，Math为course下的子列）
//等价命令：put 'Score','95001','score:Math','88'
//insertRow("Score", "95001", "course", "Math", "88");
//在Score表中插入一条数据，其行键为95001,course:English为85（course为列族，English为course下的子列）
//等价命令：put 'Score','95001','score:English','85'
//insertRow("Score", "95001", "course", "English", "85");
//1、删除Score表中指定列数据，其行键为95001,列族为course，列为Math
//执行这句代码前请deleteRow方法的定义中，将删除指定列数据的代码取消注释注释，将删除制定列族的代码注释
//等价命令：delete 'Score','95001','score:Math'
//deleteRow("Score", "95001", "course", "Math");
//2、删除Score表中指定列族数据，其行键为95001,列族为course（95001的Math 和English的值都会被删除）
//执行这句代码前请deleteRow方法的定义中，将删除指定列数据的代码注释，将删除制定列族的代码取消注释
//等价命令：delete 'Score','95001','score'
//deleteRow("Score", "95001", "course", "");
//3、删除Score表中指定行数据，其行键为95001
//执行这句代码前请deleteRow方法的定义中，将删除指定列数据的代码注释，以及将删除制定列族的代码注释
//等价命令：deleteall 'Score','95001'
//deleteRow("Score", "95001", "", "");
//查询Score表中，行键为95001，列族为course，列为Math的值
//getData("Score", "95001", "course", "Math");
//查询Score表中，行键为95001，列族为sname的值（因为sname列族下没有子列所以第四个参数为空）
//getData("Score", "95001", "sname", "");
//删除Score表
//deleteTable("Score");
}
//建立连接
public static void init(){
configuration = HBaseConfiguration.create();
configuration.set("hbase.rootdir","hdfs://localhost:9000/hbase");
try{
connection = ConnectionFactory.createConnection(configuration);
admin = connection.getAdmin();
}catch (IOException e){
e.printStackTrace();
}
}
//关闭连接
public static void close(){
try{
if(admin != null){
admin.close();
}
if(null != connection){
connection.close();
}
}catch (IOException e){
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 建表。HBase的表中会有一个系统默认的属性作为主键，主键无需自行创建，默认为put命令操作中表名后第一个数据，因此此处无需创建id列
* @param myTableName 表名
* @param colFamily 列族名
* @throws IOException
*/
public static void createTable(String myTableName,String[] colFamily) throws IOException {
init();
TableName tableName = TableName.valueOf(myTableName);
if(admin.tableExists(tableName)){
System.out.println("talbe is exists!");
}else {
HTableDescriptor hTableDescriptor = new HTableDescriptor(tableName); for(String str:colFamily){
HColumnDescriptor hColumnDescriptor = new HColumnDescriptor(str); hTableDescriptor.addFamily(hColumnDescriptor);
}
admin.createTable(hTableDescriptor);
System.out.println("create table success");
}
close();
}
/**
* 删除指定表
* @param tableName 表名
* @throws IOException
*/
public static void deleteTable(String tableName) throws IOException {
init();
TableName tn = TableName.valueOf(tableName);
if (admin.tableExists(tn)) {
admin.disableTable(tn);
admin.deleteTable(tn);
}
close();
}
/**
* 查看已有表
* @throws IOException
*/
public static void listTables() throws IOException {
init();
HTableDescriptor hTableDescriptors[] = admin.listTables();
for(HTableDescriptor hTableDescriptor :hTableDescriptors){
System.out.println(hTableDescriptor.getNameAsString());
}
close();
}
/**
* 向某一行的某一列插入数据
* @param tableName 表名
* @param rowKey 行键
* @param colFamily 列族名
* @param col 列名（如果其列族下没有子列，此参数可为空）
* @param val 值
* @throws IOException
*/
public static void insertRow(String tableName,String rowKey,String colFamily,String col,String val) throws IOException {
init();
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName));
Put put = new Put(rowKey.getBytes());
put.addColumn(colFamily.getBytes(), col.getBytes(), val.getBytes()); table.put(put);
table.close();
close();
}
/**
* 删除数据
* @param tableName 表名
* @param rowKey 行键
* @param colFamily 列族名
* @param col 列名
* @throws IOException
*/
public static void deleteRow(String tableName,String rowKey,String colFamily,String col) throws IOException {
init();
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); Delete delete = new Delete(rowKey.getBytes());
//删除指定列族的所有数据
//delete.addFamily(colFamily.getBytes());
//删除指定列的数据
//delete.addColumn(colFamily.getBytes(), col.getBytes());
table.delete(delete);
table.close();
close();
}
/**
* 根据行键rowkey查找数据
* @param tableName 表名
* @param rowKey 行键
* @param colFamily 列族名
* @param col 列名
* @throws IOException
*/
public static void getData(String tableName,String rowKey,String colFamily,String col)throws IOException{
init();
Table table = connection.getTable(TableName.valueOf(tableName)); Get get = new Get(rowKey.getBytes());
get.addColumn(colFamily.getBytes(),col.getBytes());
Result result = table.get(get);
showCell(result);
table.close();
close();
}
/**
* 格式化输出
* @param result
*/
public static void showCell(Result result){
Cell[] cells = result.rawCells();
for(Cell cell:cells){
System.out.println("RowName:"+new String(CellUtil.cloneRow(cell))+" ");
System.out.println("Timetamp:"+cell.getTimestamp()+" ");
System.out.println("column Family:"+new
String(CellUtil.cloneFamily(cell))+" ");
System.out.println("row Name:"+new
String(CellUtil.cloneQualifier(cell))+" ");
System.out.println("value:"+new String(CellUtil.cloneValue(cell))+" ");
}
}
}
代码如果直接从桌面的hbase-code.txt中直接复制，则多处需要删除空格，如图23
图 23
运行代码，出现图24的情况表示运行成功
图 24
可以回到shell界面查看是否执行成功，在shell界面中执行scan 'Score'。截图如图25:
图 25
还可以运用代码中注释掉的部分来进行行与列的插入，将注释去掉进行执行，图26
图 26
附：设置Linux环境变量的方法和区别
设置 Linux 环境变量可以通过 export 实现，也可以通过修改几个文件来实现，有必要弄清楚这两种方法以及这几个文件的区别。
通过文件设置 Linux 环境变量
首先是设置全局环境变量，对所有用户都会生效：
etc/profile: 此文件为系统的每个用户设置环境信息。当用户登录时，该文件被执行一次，并从 /etc/profile.d 目录的配置文件中搜集shell 的设置。一般用于设置所有用户使用的全局变量。
/etc/bashrc: 当 bash shell 被打开时，该文件被读取。也就是说，每次新打开一个终端shell，该文件就会被读取。
接着是与上述两个文件对应，但只对单个用户生效：
~/.bash_profile 或 ~/.profile: 只对单个用户生效，当用户登录时该文件仅执行一次。用户可使用该文件添加自己使用的 shell 变量信息。另外在不同的LINUX操作系统下，这个文件可能是不同的，可能是 ~/.bash_profile， ~/.bash_login 或 ~/.profile 其中的一种或几种，如果存在几种的话，那么执行的顺序便是：~/.bash_profile、 ~/.bash_login 、 ~/.profile。比如 Ubuntu 系统一般是 ~/.profile 文件。
~/.bashrc: 只对单个用户生效，当登录以及每次打开新的 shell 时，该文件被读取。
此外，修改 /etc/environment 这个文件也能实现环境变量的设置。/etc/environment 设置的也是全局变量，从文件本身的作用上来说， /etc/environment 设置的是整个系统的环境，而/etc/profile是设置所有用户的环境。有几点需注意：
系统先读取 etc/profile 再读取 /etc/environment（还是反过来？）
/etc/environment 中不能包含命令，即直接通过 VAR="..." 的方式设置，不使用 export 。使用source /etc/environment可以使变量设置在当前窗口立即生效，需注销/重启之后，才能对每个新终端窗口都生效。
修改 Linux 环境变量实例
以 Ubuntu 为例，修改 ~/.profile 文件：
vim ~/.profile
如果该文件存在，则在文件的最后看到如下代码，PATH 变量的值使用冒号(:)隔开的：
# set PATH so it includes user's private bin if it exists
if [ -d "$HOME/bin" ] ; then
PATH="$HOME/bin:$PATH"
fi
在最后加上代码PATH="$PATH:/usr/local/hadoop/bin"，注意等号(=)两边不要有空格，即：
# set PATH so it includes user's private bin if it exists
if [ -d "$HOME/bin" ] ; then
PATH="$HOME/bin:$PATH"
fi
PATH="$PATH:/usr/local/hadoop/bin"
因为这个文件是在用户登陆是才读取一次的，所以需要重启才会生效（修改 /etc/profile 、/etc/environment 也是如此）。但可以使用命令 source ~/.profile 使其立即生效。通过 echo $PATH 可以看到修改后的变量值：
source ~/.profile
echo $PATH
通过 Shell 命令 export 修改 Linux 环境变量
另一种修改 Linux 环境变量的方式就是通过 Shell 命令 export，注意变量名不要有美元号 $，赋值语句中才需要有：
export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin
根据变量所需，选择设置方式，例如 JAVA_HOME 这类变量，就适合将其设为为全局变量，可在 /etc/environment 中设置。
P.S：
export 方式只对当前终端 Shell 有效
使用 export 设置的变量，只对当前终端 Shell 有效，也就是说如果新打开一个终端，那这个 export 设置的变量在新终端中使无法读取到的。适合设置一些临时变量。
论分布式数据库的设计与实现
论分布式数据库的设计与实现 摘要：本文讨论某高校管理信息系统中分布式数据库的设计与实现。该系统架构设计采用C/S与B/S混合的架构方式。在全局数据与各院系的数据关系中，采用水平分片的方式；在全局数据与各部门之间，以及数据库服务器与Web数据库服务器的数据关系中，采用垂直分片的方式。设计过程中采用了基于视图概念的数据库设计方法。开发过程中在数据集成、测试、分布式数据库部署等方面做了大量的工作。并使用合并复制的方式有效地解决了分布式数据库中数据同步的问题。 关键词：分布式数据库架构设计应用数据集成合并复制 针对某高校管理信息系统的开发，该高校共有三个校区，总校区和两个校区，教务处等校级行政部门在总校区办公，15个院、系分布在两个校区。在工作中它们处理各自的数据，但也需要彼此之间数据的交换和处理，如何处理分散的数据和集中的管理是一个难题。学校信息系统中复杂而分散的数据信息之间的交换、相互转换和共享等问题是系统开发要解决的关键性问题，分布式数据库系统技术为解决这个问题提供了可能。 1、系统的架构设计 采用分布式的C/S与B/S混合的架构方式。各院系、部（室）通过局域网直接访问数据库服务器，软件采用C/S架构；其它师生员工通过Internet访问Web 服务器，通过Web服务器再访问数据库服务器，软件采用B/S架构。学校各部门之间工作时数据交互性较强，采用C/S架构可以使查询和修改的响应速度快；其它师生员工不直接访问数据库服务器，能保证学校数据库的相对安全。 2、数据的分布 从全局应用的角度出发，将局部数据库自下而上构成分布式数据库系统，各系部存放本机构的数据，全局数据库则存放所有业务数据，并对数据进行完整性和一致性的检查，这种做法虽然有一定的数据冗余，但在不同场地存储同一数据的多个副本，能提高系统的可靠性和可用性，也提高了局部应用的效率，减少了通讯代价。 将关系分片，有利于按用户需求组织数据的分布，根据不同的数据关系采用了不同的分片方式： （1）在全局数据与各院系的数据关系中，由于各院系的数据是全局数据的子集，采用了水平分片的方式。 （2）在全局数据与教务处、总务处等各部门之间，数据是按照其应用功能来划分的，所以采用了垂直分片的方式。在数据库服务器与Web数据库服务器
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分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有
分布式数据库总结(申德荣)
第一章分布式数据库系统概述 一、分布式数据库的发展 1、分布式数据库的发展： ①集中式数据库管理系统的局限性：a.通讯瓶颈；b.响应速度。 ②推动分布式数据库发展的动力：a.应用需求；b.硬件环境的发展。 二、分布式数据库系统的定义： 分布式数据库系统，通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位（通常是集中是数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。 三、分布式数据库系统的特点： a.物理分布性：数据不是存放在一个站点上 b.逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别 c.站点自治性：是与多处理机系统的区别 d.数据分布透明性 e.集中与自治相结合的控制机制 f.存在适当的数据冗余度 g.事务管理的分布性 四、分布式数据库系统的分类 按局部数据库管理系统的数据模型分类：同构性（homogeneous）（分为同构同质型和同构异质型）DDBS和异构性(heterogeneous)DDBS 按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类：全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS。
五、分布式数据库中数据的独立性和分布透明性 所谓数据独立性是指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段站点位置的分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。也就是说，全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。所以，在分布式数据库中分布独立性也称为分布透明性。 六、分布式数据库系统的体系结构、组成成分 集中式数据库管理系统结构： a. DB（数据库） b. DBMS(集中式数据库管理系统) c. DBA(数据库管理员) 分布式数据库管理系统（DDBMS）结构： a. LDB（局部数据库） b. GDB（全局数据库） c. LDBMS (局部数据库管理系统) d. GDBMS (全局数据库管理系统) e. LDBA（局部数据库管理员） f. GDBA (全局数据库管理员) 七、分布式数据库系统的特性： 1. 数据透明性：a.分布透明性b. 分片透明性c. 复制透明性 2. 场地自治性：a. 设计自治性b. 通信自治性c. 执行自治性 八、分布式数据库系统的优点: 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，可以发现分布是数据库系统具有下列优点： 1.更适合分布式的管理与控制。分布式数据库系统的结构更适合具有地理分布特性的组织或机构使用，允许分布在不同区域、不同级别的各个部门对其自身的数据实行局部控制。例如：实现全局数据在本地录入、查询、维护，这时由于计算机资源靠近用户，可以降低通信代价，提高响应速度，而涉及其他场地数据库中的数据只是少量的，从而可以大大减少网络上的信息传输量；同时，局部数据的安全性也可以做得更好。
分布式数据库设计方案
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
分布式数据库课程设计报告
分布式数据库在学生信息管理系统中的应用 班级: 姓名: 设计时间: 指导教师: 评语:_________________________________ 评阅成绩:＿＿＿＿评阅教师:＿＿＿＿＿ 目录 摘要 (2) 第一章绪论 (4) 1．1课题研究的意义 (4)
1．2分布式数据库技术国外发展现状 (5) 1．3分布式数据库技术国内发展现状 (5) 1．4分布式数据库技术发展动向 (5) 第二章分布式数据库理论 (7) 2．1分布式数据库理论 (7) 2．1．1分布式数据库系统的有关概念 (7) 2．1．2分布式数据库系统的特点 (7) 2．1．3分布式数据库数据分片 (9) 2．1．4分布式数据库数据分布 (9) 2．1．5数据分布设计策略 (10) 第三章系统总体设计 (13) 系统功能设计 (13) 系统结构设计 (13) 系统概念设计 (14) 系统逻辑设计 (14) 系统物理设计（表设计） (14) 第四章系统实现 (19) P OWER B UILDER开发工具简介 (19) P OWERBUILDER 9应用程序开发的基本步骤 (19) 编码规范 (20) 应用程序对象A PP_MAPBEX (20) 具体窗口的实现 (21) 摘要 社会在飞速的发展，计算机的应用正深入到人们生活的每一个角落。我们作为当代的大学生，更应该推动和实践计算机信息系统在生活在的应用，为将来的工作和学习打好基础。
本系统为简易的分布式学生信息管理系统，实现学生的基本信息管理和学生成绩管理。 本系统采用了Power Builder9＋SQL2000的结构来开发程序。Power Bulider(以下简称pb)做为应用程序开发工具和程序界面开发工具，pb具有功能强大，集成性好的优点，很适合小型系统的应用开发和界面开发。后台数据库使用SQL 2000系统，Microsoft SQL Server 2000是美国微软公司推出的使用相当广泛的数据库管理系统，包含一套图形工具，如服务器管理（用于启动和关闭数据库服务）、企业管理器（用于创建和修改数据库及备份数据库等）和查询分析器（用于交互执行Transact-SQL 语句和过程并提供图形查询分析功能）等。本报告说明了整个系统从分析到设计再到实现的具体步骤和过程，从中我学到了很多知识和技能。 关键词：分布式信息管理系统 PB+SQL2000
分布式数据库选型论证报告(WORD)
分布式数据库选型论证 第一章主流数据库技术介绍 一、关系型数据库系统 是一种基于关系模型的数据库管理系统。这种关系模型最初是由埃德加?科德在IBM的实验室提出的。目前很多主流的数据库都是遵循这种关系模型。这种关系型的数据库管理系统从上世纪80年代开始被广泛应用于存储财务数据、制造业数据、个人信息数据，互联网各类应用的数据。目前主流的RDBMS有Oracle Database、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL等。 关系型数据库的特点主要有一个数据库由多张表构成、每张表都有用户定义的表结构信息(schema)来描述表格的结构。每张表由行构成，每行包含若干列，列的属性由表格的schema定义。关系型数据库可以解释为面向行的数据库，每张表具有横向的扩展性，数据表是面向行增长的，而列的模式是相对固定的。其功能主要包括以下几点。 数据的检索功能：SQL语言的检索功能主要包括基于主键、二级字段的查询、聚合查询、表连接查询等功能。事实上数据库的查询功能是SQL语言里被使用最多的功能。 1）．数据的操作功能：包括数据的插入、删除、修改。数据的操作以行为单位，可以修改某具体行的特定列的值，也可以批量的对一组符合条件的行数据进行操作。 2）．事务处理的功能：数据库事务是数据库管理系统中执行时一个独立的单位，一般事务由一组数据库管理系统中的指令组成。事务之间相互独立，事务具有ACID四个重要的特性：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。事务也是区分很多NoSQL与SQL数据库的重要特性之一。 3）．表结构的定义功能：数据库定义语言(DDL)是用于创建表，修改以及删除表结构(schema)的。DDL中也包括了对某个字段建立索引的功能。
分布式数据库系统的优势与劣势
分布式数据库系统的优势与劣势 分布式数据库系统是在冀中是数据库系统的基础上发展来的，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，本文帮你了解颁布式数据库系统的优点与缺点。 分布式数据库系统的优势 分布式数据库系统是在冀中是数据库系统的基础上发展来的，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，可以发现分布是数据库系统具有下列优点： （1）更适合分布式的管理与控制。分布式数据库系统的结构更适合具有地理分布特性的组织或机构使用，允许分布在不同区域、不同级别的各个部门对其自身的数据实行局部控制。例如：实现全局数据在本地录入、查询、维护，这时由于计算机资源靠近用户，可以降低通信代价，提高响应速度，而涉及其他场地数据库中的数据只是少量的，从而可以大大减少网络上的信息传输量；同时，局部数据的安全性也可以做得更好。 （2）具有灵活的体系结构。集中式数据库系统强调的是集中式控制，物理数据库是存放在一个场地上的，由一个DBMS集中管理。多个用户只可以通过近程或远程终端在多用户操作系统支持下运行该DBMS来共享集中是数据库中的数据。而分布式数据库系统的场地局部DBMS的自治性，使得大部分的局部事务管理和控制都能就地解决，只有在涉及其他场地的数据时才需要通过网络作为全局事务来管理。分布式DBMS可以设计成具有不同程度的自治性，从具有充分的场地自治到几乎是完全集中式的控制。 （3）系统经济，可靠性高，可用性好。与一个大型计算机支持一个大型的冀中是数据库在加一些进程和远程终端相比，由超级微型计算机或超级小型计算机支持的分布式数据库系统往往具有更高的性价比和实施灵活性。分布式系统比集中式系统具有更高的可靠性和更好的可用性。如由于数据分布在多个场地并有许多复制数据，在个别场地或个别通信链路发生故障时，不致于导致整个系统的崩溃，而且系统的局部故障不会引起全局失控。 （4）在一定条件下响应速度加快。如果存取的数据在本地数据库中，那末就可以由用户所在的计算机来执行，速度就快。 （5）可扩展性好，易于集成现有系统，也易于扩充。 对于一个企业或组织，可以采用分布式数据库技术在以建立的若干数据库的基础上开发全局应用，对原有的局部数据库系统作某些改动，形成一个分布式系统。这比重建一个大型数据库系统要简单，既省时间，又省财力、物力。也可以通过增加场地数的办法，迅速扩充已有的分布式数据库系统。 分布式数据库系统的劣势 分布数数据库系统有如下劣势： （1）通信开销较大，故障率高。例如，在网络通信传输速度不高时，系统的响应速度慢，与通信县官的因素往往导致系统故障，同时系统本身的复杂性也容易导致较高的故障率。当故障发生后系统恢复也比较复杂，可靠性有待提高。
细说分布式数据库的过去、现在与未来
分布式数据库的昨天今天与明天 主题简介： 1、分布式数据库的历史和现状 2、TiDB架构和特点 3、分布式数据库未来趋势 随着大数据这个概念的兴起以及真实需求在各个行业的落地，很多人都热衷于讨论分布式数据库，今天就这个话题，主要分为三部分：第一部分讲一下分布式数据库的过去和现状，希望大家能对这个领域有一个全面的了解;第二部分讲一下TiDB的架构以及最近的一些进展;最后结合我们开发TiDB过程中的一些思考讲一下分布式数据库未来可能的趋势。 一、分布式数据库的历史和现状 1、从单机数据库说起 关系型数据库起源自1970年代，其最基本的功能有两个： (1)把数据存下来； (2)满足用户对数据的计算需求； 第一点是最基本的要求，如果一个数据库没办法把数据安全完整存下来，那么后续的任何功能都没有意义。当满足第一点后，用户紧接着就会要求能够
使用数据，可能是简单的查询，比如按照某个Key来查找Value;也可能是复杂的查询，比如要对数据做复杂的聚合操作、连表操作、分组操作。往往第二点是一个比第一点更难满足的需求。 在数据库发展早期阶段，这两个需求其实不难满足，比如有很多优秀的商业数据库产品，如Oracle/DB2。在1990年之后，出现了开源数据库MySQL和PostgreSQL。这些数据库不断地提升单机实例性能，再加上遵循摩尔定律的硬件提升速度，往往能够很好地支撑业务发展。 接下来，随着互联网的不断普及特别是移动互联网的兴起，数据规模爆炸式增长，而硬件这些年的进步速度却在逐渐减慢，人们也在担心摩尔定律会失效。在此消彼长的情况下，单机数据库越来越难以满足用户需求，即使是将数据保存下来这个最基本的需求。 2、分布式数据库 所以2005年左右，人们开始探索分布式数据库，带起了NoSQL这波浪潮。这些数据库解决的首要问题是单机上无法保存全部数据，其中以 HBase/Cassadra/MongoDB为代表。为了实现容量的水平扩展，这些数据库往往要放弃事务，或者是只提供简单的KV接口。存储模型的简化为存储系统的开发带来了便利，但是降低了对业务的支撑。 (1)NoSQL的进击 HBase是其中的典型代表。HBase是Hadoop生态中的重要产品，Google BigTable的开源实现，所以这里先说一下BigTable。 BigTable是Google内部使用的分布式数据库，构建在GFS的基础上，弥补了分布式文件系统对于小对象的插入、更新、随机读请求的缺陷。HBase也按照这个架构实现，底层基于HDFS。HBase本身并不实际存储数据，持久化的日志和SST file存储在HDFS上，Region Server通过MemTable 提供快速的查询，写入都是先写日志，后台进行Compact，将随机写转换为顺序写。数据通过Region 在逻辑上进行分割，负载均衡通过调节各个Region Server负责的Region区间实现，Region在持续写入后，会进行分裂，然后被负载均衡策略调度到多个Region Server上。 前面提到了，HBase本身并不存储数据，这里的Region仅是逻辑上的概念，数据还是以文件的形式存储在HDFS上，HBase并不关心副本个数、位置以及水平扩展问题，这些都依赖于HDFS实现。和BigTable一样，HBase提供
分布式数据库设计报告
分布式数据库设计报告案例：书店管理信息系统 学号： 专业： 姓名：
目录 1 需求分析......................................... 错误！未定义书签。 1.1 案例背景................................... 错误！未定义书签。 1.2 系统功能需求............................... 错误！未定义书签。 1.3 系统数据流图............................... 错误！未定义书签。 2 分布式数据库设计................................. 错误！未定义书签。 2.1 设计目标................................... 错误！未定义书签。 2.1.1 总体设计目标.......................... 错误！未定义书签。 2.1.2 总店设计目标.......................... 错误！未定义书签。 2.1.3 分店设计目标.......................... 错误！未定义书签。 2.2 概念结构设计............................... 错误！未定义书签。 2.3 逻辑结构设计............................... 错误！未定义书签。 2.4 分片设计................................... 错误！未定义书签。 2.5 分配设计................................... 错误！未定义书签。 2.6 物理设计................................... 错误！未定义书签。 3 总结............................................. 错误！未定义书签。
CAP理论与分布式数据库
根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。 但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数据库大师Michael Stonebraker就撰文《Errors in Database Systems, Eventual Consistency, and the CAP Theorem》，表示为了P而牺牲C是不可取的。事实上，数据库系统最大的优势就对一致性的保证，如果我们放弃了一致性，也许NoSQL比数据库更有优势。那么，有没有可能实现一套分布式数据库集群，即保证可用性和一致性，又可以提供很好的扩展能力呢？回答是：有的。 目前，有很多分布式数据库的产品，但是绝大部分是面向DSS类型的应用，因为相比较OLTP应用，DSS应用更容易做到分布式扩展。Michael Stonebraker提到了一种新型的数据库VoltDB，它的定义是Next-Generation SQL Database for Fast-Scaling OLTP Applications。虽然产品还没有问世，但是从技术资料上来看，它有几个特点： 1.采用Share nothing架构，将物理服务器划分为以CPU core为单位的Virtual node，采用Sharding技术，将数据自动分布到不同的Virtual node，最大限度的利用机器的计算资源； 2.采用内存数据访问技术，类似于内存数据库(In-memory database)，区别于传统的数据库(Disk-based database)，消除了传统数据库内存管理的开销，而且响应速度非常快； 3.每个Virtual node上的操作是自治的，利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销(比如Latch和Lock)； 4.数据同步写多个副本，不存在单点故障，而且消除了传统数据库需要记录redo log的开销。
与国际某知名分布式数据库 性能对比测试报告
云创存储数据立方DataCube 与国际某知名分布式数据库性能对比测试报告
一、目的 (3) 二、测试内容 (3) 三、测试环境 (6) 3.1硬件配置 (6) 3.2软件及版本 (6) 3.3网络配置 (7) 四、测试结果 (7) 4.1 国际某知名分布式数据库数据入库性能 (7) 4.1.1国际某知名分布式数据库数据入库图表 (7) 4.1.2国际某知名分布式数据库数据入库流量 (8) 4.2 国际某知名分布式数据库数据查询性能 (8) 4.3数据立方数据入库性能 (10) 4.3.1数据立方入库图表 (10) 4.3.2数据立方入库流量 (11) 4.4数据立方数据查询性能 (11) 4.5数据立方性能与国际某知名分布式数据库性能对比 (13) 4.5.1数据入库性能对比 (13) 4.5.2 数据查询性能对比 (13) 五、测试总结 (14)
一、目的 在相同条件下，进行国际某知名分布式数据库与云创存储的数据立方(DataCube)产品性能对比测试。 二、测试内容 本次测试主要从数据入库、数据查询方面进行对比测试，测试数据为同一份文件（160M，每行记录共30个字段），表字段为： tableName:nur column :TIME_STAMP , STRING , 21 column :RECORD_SOURCE , LONG , 8 column :SUBSCRIBER_ID , STRING, 20 column : PACKAGE_ID, INT, 4 column :SUBS_USG_CNT_ID,INT, 4 column : BREACH_STATE, INT, 4 column : REASON, INT, 4 column : CONFIGURED_DURATION, INT,4 column : DURATION, INT, 4 column : END_TIME, INT, 4 column : UPSTREAM_VOLUME, INT, 4 column : DOWNSTREAM_VOLUME, INT, 4
几款分布式数据库的对比
1 概述 随着海量数据问题的出现，海量管理能力，多类型，变化快，高可用性，低成本，高端可扩展性等需求给企业数据战略带来了巨大的挑战。企业数据仓库、数据中心的技术选型变得尤其重要！所以在选型之前，有必要对目前市场上各种大数据量的解决方案进行分析。 2 主流分布式并行处理数据库产品介绍 2.1 Greenplum 2.1.1 基础架构 Greenplum是基于Hadoop的一款分布式数据库产品，在处理海量数据方面相比传统数据库有着较大的优势。 Greenplum整体架构如下图： SQL MapReduce 数据库由Master Severs和Segment Severs通过Interconnect互联组成。 Master主机负责：建立与客户端的连接和管理；SQL的解析并形成执行计划；执行计划向Segment的分发收集Segment的执行结果；Master不存储业务数据，只存储数据字典。 Segment主机负责：业务数据的存储和存取；用户查询SQL的执行。 2.1.2 主要特性 Greenplum整体有如下技术特点： ◆ Shared-nothing架构 海量数据库采用最易于扩展的Shared-nothing架构，每个节点都有自己的操作系统、数据库、硬件资源，节点之间通过网络来通信。 ◆ 基于gNet Software Interconnect 数据库的内部通信通过基于超级计算的“软件Switch”内部连接层，基于通用的gNet (GigE， 10GigE) NICs/switches在节点间传递消息和数据，采用高扩展协议，支持扩展到1000个以上节点。
◆ 并行加载技术 利用并行数据流引擎，数据加载完全并行，加载数据可达到4。5T/小时（理想配置）。并且可以直接通过SQL语句对外部表进行操作 ◆ 支持行、列压缩存储技术 海量数据库支持ZLIB和QUICKLZ方式的压缩，压缩比可到10：1。压缩数据不一定会带来性能的下降，压缩表通过利用空闲的CPU资源，而减少I/O资源占用。 海量数据库除支持主流的行存储模式外，还支持列存储模式。如果常用的查询只取表中少量字段，则列模式效率更高，如查询需要取表中的大量字段，行模式效率更高。 海量数据库的多种压缩存储技术在提高数据存储能力的同时，也可根据不同应用需求提高查询的效率 2.1.3 主要局限 ● 列存储模式的使用有限制，不支持delete/update操作。 ● 用户不可灵活控制事务的提交，用户提交的处理将被自动视作整体事 务，整体提交，整体回滚。 ● 数据库需要额外的空间清理维护（vacuum），给数据库维护带来额外的 工作量。 ● 用户不能灵活分配或控制服务器资源。 ● 对磁盘IO有比较高的要求。 ● 备份机制还不完善，没有增量备份。 2.2 Vertica 2.2.1 基础架构 与以往常见的行式关系型数据库不同，Vertica 是一种基于列存储（Column-Oriented）的数据库体系结构，这种存储机构更适合在数据仓库存储和商业智能方面发挥特长。 常见的RDBMS 都是面向行（Row-Oriented Database）存储的，在对某一列汇总计算的时候几乎不可避免的要进行额外的I/O 寻址扫描，而面向列存储的数据库能够连续进行I/O 操作，减少了I/O 开销，从而达到数量级上的性能提升。 同时，Vertica 支持海量并行存储（MPP）架构，实现了完全无共享，因此扩展容易，可以利用廉价的硬件来获取高的性能，具有很高的性价比。