近年来，随着计算机技术与网络技术的发展，特别是 Internet 的兴起，分布式数据库系统得到了很快的发展和应用。
1 分布式数据库的概念
分布式数据库系统是相对于集中式数据库系统而言的，是将数据库技术与网络技术相结合的产物。
分布式数据库（ Distributed DataBase ， DDB ）比较确切的定义是：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，成为场地自治，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。
负责分布式数据库的建立 、 查询 、 更新 、 复制 、 管理和维护的软件，称为分布式数据库管理系统（ Distributed DataBase Management System， DDBMS）。分布式数据库管理系统保证分布式数据库中数据的物理分布对用户的透明性。一个计算机网络组成的计算机系统，在配置了分布式数据库管理系统，并在其上建立了分布式数据库和相应的应用程序后，就称其为分布式数据库系统（ Distributed DataBase System， DDBS）。分布式数据库管理系统是分布式数据库系统的核心。
1.1 特点
分布式数据库的特点从上面的定义可以看出分布式数据库系统有以下几个特点：
（1）数据的分布性
分布式数据库中的数据分布于网络中的各个结点，它既不同于传统的集中式数据库，也不同于通过计算机网络共享的集中式数据库系统。
（2）统一性
主要表现在数据在逻辑上的统一性和数据在管理上的统一性两个方面。分布式数据库系统通过网络技术把局部的 、 分散的数据库构成一个在逻辑上单一的数据库，从而呈现在用户面前的就如同是一个统一的 、 集中式的数据库。这就是数据在逻辑上的统一性，因此，它不同于由网络互联的多个独立数据库。分布式数据库是由分布式数据库管理系统统一管理和维护的，这种管理上的统一性又使它不同于一般的分布式文件系统。
（3）透明性
用户在使用分布式数据库时，与使用集中式数据库一样，无须知道其所关心的数据存放在哪里，存储了几次。用户需要关心的仅仅是整个数据库的逻辑结构。
1.2 优点
与集中式数据库相比，分布式数据库具有下列优点：
（1）坚固性好
由于分布式数据库系统是由多个位置上的多台计算机构成的，在个别结点或个别通信链路发生故障的情况下，它仍然可以降低级别继续工作，如果采用冗余技术，还可以获得一定的容错能力。因此，系统的坚固性好，即系统的可靠性和可用性好。
（2）可扩充性好
可根据发展的需要增减结点，或对系统重新配置，这比用一个更大的系统代替一个已有的集中式数据库要容易得多。
（3）可改善性能
在分布式数据库中可按就近分布，合理地冗余的原则来分布各结点上的数据，构造分布式数据库，使大部分数据可以就近访问，避免了集中式数据库中的瓶颈问题，减少了系统的响应时间，提高了系统的效率，而且也降低了通信费用。
（4）自治性好
数据可以分散管理，统一协调，即系统中各结点的数据操纵和相互作用是高度自治的，不存在主从控制，因此，分布式数据库较好地满足了一个单位中各部门希望拥有自己的数据，管理自己的数据，同时又想共享其他部门有关数据的要求。
虽然分布式数据库系统与集中式数据库相比有不少优点，但同时也需要解决一些集中式数据库所没有的问题。首先，异构数据库的集成问题是一项比较复杂的技术问题，目前还很难用一个通用的分布式数据库管理系统来解决这一问题。其次，如果数据库设计得不好，数据分布不合理，以致远距离访问过多，尤其是分布连接操作过多，不但不能改善性能，反而会使性能降低。
1.3 分布式数据库的分类
分布式数据库及其分布式数据库管理系统，根据许多因素有不同的分类方法，总的原则是分布式数据库及 DDBMS 必须是其数据和软件必定分布在用计算机网络连接的多个场地上。从应用需要或本身的特征方面考虑可将它从以下几个方面来划分：
（1）按 DDBMS 软件同构度来分
当所有服务器软件（或每个 LDBMS ）和所有客户软件均用相同的软件时称为同构型分布式数据库；反之，则称为异构型分布式数据库。
LDBMS 中的 L 指的是 locale，即现场。
（2）按局部自治度来分
当对 DDBMS 的存取必须通过客户软件，则系统称为无局部自治；当局部事务允许对服务器软件进行直接存取，则系统称为有一定的局部自治。
自治的两个分别是无局部自治和联邦型 DDBMS 或称多数据库系统。多数据库系统本质上是集中式与分布式的混合体：对一个局部用户而言，它是自治的，那么是一个集中式 DBS ；对一个全局用户而言，则是一个分布式 DBS ，但这个DDBS 没有全局概念模式，只有一个由各局部数据库提供给全局允许共享的有关模式的集成。
（3）按分布透明度来分
分布透明度的另一个概念是模式集成度。若用户可以对集成模式操作不需要涉及任何片段 、 重复 、 分布等信息时，则这类 DDBMS 称为有高度分布透明（或高度模式集成）；若用户必须知道所有关于片段 、 分配 、 重复等信息时，则这类 DDBMS 没有分布透明，没有模式集成度。当系统不提供分布透明，用户查询时必须指定特定的场地 、 特定的片段等信息，当然 DDBMS 可以部分分布透明（介于两者之间）。
1.4 分布式数据库的目标
理想的分布式系统使用时应该精确得像一个非分布式系统。概括起来有以下 12 条具体规则和目标：
（1）局部结点自治性
网络中的每个结点是独立的数据库系统，它有自己的数据库，运行它的局部 DBMS ，执行局部应用，具有高度的自治性。
（2）不依赖中心结点
即每个结点具有全局字典管理 、 查询处理 、 并发控制和恢复控制等功能。
（3）能连续操作
该目标使中断分布式数据库服务情况减至最少，当一个新场地合并到现有的分布式系统或从分布式系统中撤离一个场地不会导致任何不必要的服务中断；在分布式系统中可动态地建立和消除片段，而不中止任何组成部分的场地或数据库；应尽可能在不使整个系统停机的情况下对组成分布式系统的场地的 DBMS 进行升级。
（4）具有位置独立性（或称位置透明性）
用户不必知道数据的物理存储地，可工作可像数据全部存储在局部场地一样。一般位置独立性需要有分布式数据命名模式和字典子系统的支持。
（5）分片独立性（或称分片透明性）
分布式系统如果可将给定的关系分成若干块或片，可提高系统的处理性能。利用分片将数据存储在最频繁使用它的位置上，使大部分操作为局部操作，减少网络的信息流量。如果系统支持分片独立性，那么用户工作起来就像数据全然不是分片的一样。
（6）数据复制独立性
是指将给定的关系（或片段）可在物理级用许多不同存储副本或复制品在许多不同场地上存储。支持数据复制的系统应当支持复制独立性，用户工作可像它全然没有存储副本一样地工作。
（7）支持分布式查询处理
在分布式数据库系统中有三类查询：局部查询 、 远程查询和全局查询。局部查询和远程查询仅涉及单个结点的数据（本地的或远程的），查询优化采用的技术是集中式数据库的查询优化技术。全局查询涉及多个结点上的数据，其查询处理和优化要复杂得多。
（8）支持分布事务管理
事务管理有两个主要方面：恢复控制和并发控制。在分布式系统中，单个事务会涉及多个场地上的代码执行，会涉及多个场地上的更新，可以说每个事务是由多个 “ 代理 ” 组成的，每个代理代表在给定场地上的给定事务上执行的过程。在分布式系统中必须保证事务的代理集或者全部一致交付，或者全部一致回滚。
（9）具有硬件独立性
希望在不同硬件系统上运行同样的 DBMS。
（10）具有操作系统独立性
希望在不同的操作系统上运行 DBMS。
（11）具有网络独立性
如果系统能够支持多个不同的场地，每个场地有不同的硬件和不同的操作系统，则要求该系统能支持各种不同的通信网络。
（12）具有 DBMS 独立性
实现对异构型分布式系统的支持。理想的分布式系统应该提供 DBMS 独立性。
上述的全功能分布式数据库系统的准则和目标起源于：一个分布式数据库系统，对用户来说，应当看上去完全像一个非分布式系统。值得指出的是，现实系统出于对某些方面的特别考虑，对上述各方面做出了种种权衡和选择。
2 分布式数据库的架构
分布式数据库系统的模式结构有六个层次，如图 1 所示，实际的系统并非都具有这种结构。在这种结构中各级模式的层次清晰，可以概括和说明任何分布式数据库系统的概念和结构。
图 1 的模式结构从整体上可以分为两大部分：下半部分是集中式数据库的模式结构，代表了各局部场地上局部数据库系统的基本结构；上半部分是分布式数据库系统增加的模式级别。
（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
它定义分布式数据库中数据的整体逻辑结构，数据就如同根本没有分布一样，可用传统的集中式数据库中所采用的方法定义。全局概念模式中所用的数据模型应该易于向其他层次的模式映像，通常采用关系模型。这样，全局概念模式包括一组全局关系的定义。
（3）分片模式
每一个全局关系可以划分为若干不相交的部分，每一部分称为一个片段，即 “ 数据分片 ”。 分片模式就是定义片段及全局关系到片段的映像。这种映像是一对多的，即每个片段来自一个全局关系，而一个全局关系可对应多个片段。
（4）分布模式
由数据分片得到的片断仍然是 DDB 的全局数据，是全局关系的逻辑部分，每一个片段在物理上可以分配到网络的一个或多个不同结点上。分布模式定义片段的存放结点。分布模式的映像类型确定了分布式数据库是冗余的还是非冗余的。若映像是一对多的，即一个片段分配到多个结点上存放，则是冗余的分布数据库，否则是不冗余的分布数据库。
根据分布模式提供的信息，一个全局查询可分解为若干子查询，每一子查询要访问的数据属于同一场地的局部数据库。由分布模式到各局部数据库的映像（映像4）把存储在局部场地的全局关系或全局关系的片段映像为各局部概念模式采用局部场地的 DBMS 所支持的数据模型。
分片模式和分布模式均是全局的，分布式数据库系统中增加的这些模式和相应的映像使分布式数据库系统具有了分布透明性。
（5）局部概念模式
一个全局关系经逻辑划分成一个或多个逻辑片断，每个逻辑片断被分配在一个或多个场地上，称为该逻辑片断在某场地上的物理映像或物理片断。分配在同一场地上的同一个全局概念模式的若干片断（物理片断）构成了该全局概念在该场地上的一个物理映像。
一个场地上的局部概念模式是该场地上所有全局概念模式在该场地上物理映像的集合。由此可见，全局概念模式与场地独立，而局部概念模式与场地相关。
（6）局部内模式
局部内模式是 DDB 中关于物理数据库的描述，类似于集中式 DB 中的内模式，但其描述的内容不仅包含局部本场地的数据的存储描述，还包括全局数据在本场地的存储描述。
在图 1 的六层模式结构中，全局概念模式 、 分片模式和分布模式是与场地特征无关的，是全局的，因此它们不依赖于局部 DBMS 的数据模型。在低层次上，需要把物理映像映射成由局部 DBMS 支持的数据模型。这种映像由局部映射模式完成。具体的映射关系，由局部 DBMS 的类型决定。在异构型系统中，可在不同场地上拥有类型的局部映射模式。
这种分层的模式结构为理解 DDB 提供了一种通用的概念结构。它有三个显著的特征：
- 数据分片和数据分配概念的分离，形成了 “ 数据分布独立型 ” 概念。
- 数据冗余的显示控制。数据在各个场地的分配情况在分配模式中一目了然，便于系统管理。
- 局部 DBMS 的独立性。这个特征也称为 “ 局部映射透明性 ” 。此特征允许在不考虑局部 DBMS 专用数据模型的情况下研究 DDB 管理的有关问题。
2.1 分布式数据库系统与并行数据库系统的区别
分布式数据库系统与并行数据库系统具有很多相似点：它们都是通过网络连接各个数据处理结点的，整个网络中的所有结点构成一个逻辑上统一的整体，用户可以对各个结点上的数据进行透明存取等。但分布式数据库系统与并行数据库系统之间还是存在着显着的区别的，主要表现在以下几个方面：
（1）应用目标不同
并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行地完成数据库任务，提高数据库的整体性能。
分布式数据库系统主要目的在于实现各个场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统的整体性能。
（2）实现方式不同
由于应用目标各不相同，在具体实现方法上，并行数据库与分布式数据库之间也有着较大的区别。在并行数据库中，为了充分发挥各个结点的处理能力，各结点间采用高速通信网络互联，结点间数据传输代价相对较低。当负载不均衡时，可以将工作负载过大的结点上的任务通过高速通信网络送给空闲结点处理，从而实现负载平衡。
在分布式数据库系统中，各结点（场地）间一般通过局域网或广域网互联，网络带宽比较低，各场地之间的通信开销较大，因此在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。
（3）各结点的地位不同
在并行数据库中，各结点之间不存在全局应用和局部应用的概念。各个结点协同作用，共同处理，而不可能有局部应用。
在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，还有自己结点场地的自治性。也就是说，分布式数据库系统的每个场地又是一个独立的数据库系统，除了拥有自己的硬件系统（ CPU、 内存和磁盘等）外，还拥有自己的数据库和自己的客户，可运行自己的 DBMS ，执行局部应用，具有高度的自治性。这是并行数据库与分布式数据库之间最主要的区别。
2.2 数据分片和透明性
将数据分片，使数据存放的单位不是关系而是片段，这既有利于按照用户的需求较好地组织数据的分布，也有利于控制数据的冗余度。分片的方式有多种，水平分片和垂直分片是两种基本的分片方式，混合分片和导出分片是较复杂的分片方式。
分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分片，不必关心数据存储的物理位置分配细节，也不必关心局部场地上数据库的数据模型。从图 1 的模式结构可以看到分布透明性包括：分片透明性 、 位置透明性和局部数据模型透明性。
（1）分片透明性
分片透明性是分布透明性的最高层次。所谓分片透明性是指用户或应用程序只对全局关系进行操作而不必考虑数据的分片。当分片模式改变时，只要改变全局模式到分片模式的映像（映像2），而不影响全局模式和应用程序。全局模式不变，应用程序不必改写，这就是分片透明性。
（2）位置透明性
位置透明性是分布透明性的下一层次。所谓位置透明性是指，用户或应用程序应当了解分片情况，但不必了解片段的存储场地。当存储场地改变时，只要改变分片模式到分配模式的映像（映像3），而不影响应用程序。同时，若片段的重复副本数目改变了，那么数据的冗余也会改变，但用户不必关心如何保持各副本的一致性，这也提供了重复副本的透明性。
（3）局部数据模型透明性
局部数据模型透明性是指用户或应用程序应当了解分片及各片断存储的场地，但不必了解局部场地上使用的是何种数据模型。模型的转换及语言等的转换均由映像4来完成。
2.3 分布式数据库管理系统
分布式数据库管理系统的任务，首先就是把用户与分布式数据库隔离开来，使其对用户而言，整个分布式数据库就好像是一个传统的集中式数据库。换句话说，一个分布式数据库管理系统与用户之间的接口，在逻辑上与集中式数据库管理系统是一致的。但是考虑到分布式数据库的特点，其物理实现上又与集中式数据库不同。
2.3.1 成分和功能
下面以系统 DDBMS 的结构为例来分析它的主要成分和功能，如图 2 所示。
由图 2 可以看出， DDBMS 由 4 部分组成：
（1）LDBMS（局部 DBMS）
局部场地上的数据库管理系统的功能是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。
局部 DBMS 的一个重要性质是：局部 DBMS 是同构的还是异构的。同构和异构的级别可以有三级：硬件 、 操作系统和局部 DBMS 。其中最主要的是局部 DBMS 这一级，因为硬件和操作系统的不同将由通信软件处理和管理。
异构型 DDBMS 的设计和实现比同构型 DDBMS 更加复杂，它要解决不同的 DBMS 之间及不同的数据模型之间的转换。因此在设计和实现 DDBMS 时，若是用自顶向下的方法进行，即并不存在已运行的局部数据库，则采用同构型的结构比较方便。若是采用自底向上设计 DDBMS 的方法，即现已存在的局部数据库，而这些数据库可能采用不同的数据模型（层次 、 网状或关系），或者虽然模型相同但它们是不同厂商的 DBMS （如Informix 、 Sybase 、 Db2 、 Oracle），这就必须开发异构型的 DDBMS 。
要解决异构数据库模型的同种化问题，是研制异构型 DDBMS 的关键所在，所谓同种化就是寻找合适的公共数据模型，采用公共数据模型与异构数据模型（局部）之间的转换，不采用各结点之间的一对一转换。这样可以减少转移次数。
（2）GDBMS（全局 DBMS）
全局数据库管理系统的主要功能是提供分布透明性，协调全局事务的执行，协调各局部 DBMS 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）CM（Communication Management，通信管理）
在分布数据库各场地之间传送消息和数据，完成通信功能。
2.3.2 架构
DDBMS 功能的分割和重复及不同的配置策略就导致了各种架构。
（1）全局控制集中的 DDBMS
这种结构的特点是全局控制成分 GDBMS 集中在某一结点上，由该结点完成全局事务的协调和局部数据库转换等一切控制功能，全局数据字典只有一个，也存放在该结点上，它是 GDBMS 执行控制的依据。它的优点是控制简单，易实现更新一致性。但由于控制集中在某一特定的结点上，不仅容易形成瓶颈而且系统较脆弱，一旦该结点出故障，整个系统就会瘫痪。
（2）全局控制分散的 DDBMS
这种结构的特点是全局控制成分 GDBMS 分散在网络的每一个结点上，全局数据字典也在每个结点上有一份，每个结点都能完成全局事务的协调和局部数据库转换，每个结点既是全局事务的参与者又是协调者，一般称这类结构为完全分布的 DDBMS。 它的优点是结点独立，自治性强，单个结点退出或进入系统均不会影响整个系统的运行，但是全局控制的协调机制和一致性的维护都比较复杂。
（3）全局控制部分分散的 DDBMS
这种结构是根据应用的需要将 GDBMS 和全局数据字典分散在某些结点上，是介于前两种情况之间的架构。
