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分布式数据库系统的原理（第3版）

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《分布式数据库系统的原理》第三版全面而深入地介绍了分布式数据库系统的设计、实现和应用，涵盖最新的研究进展和技术趋势。 《分布式数据库系统原理》第3版扫描完整版，包含书签和目录。

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  • 分布式数据库系统的原理（第3版）
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    《分布式数据库系统的原理》第三版全面而深入地介绍了分布式数据库系统的设计、实现和应用，涵盖最新的研究进展和技术趋势。 《分布式数据库系统原理》第3版扫描完整版，包含书签和目录。
     
  • 分布式数据库系统原理及应用——分布式数据库课件
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    本课程件围绕《分布式数据库系统原理及应用》展开，涵盖分布式数据库设计、实现与管理的核心理论和实践技术，旨在帮助学习者深入理解并掌握相关知识。 课程名称：分布式数据库系统 课程分类：学位课 学时：40 教材： 《分布式数据库系统原理与应用》，申德荣、于戈等编著 参考教材： 《Principles of Distributed Database Systems》 M. Tamer Özsu & Patrick Valduriez，Prentice-Hall, 1999；2002年6月影印版（清华大学出版社）
     
  • 分布式数据库系统的原理及应用
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    《分布式数据库系统的原理及应用》一书深入浅出地介绍了分布式数据库的基本概念、设计原则和实现技术，并结合实际案例阐述其广泛应用场景。 《分布式数据库系统原理与应用》一书涵盖了所有重要知识点，适合教学使用以及学生的报告撰写。
     
  • 分布式系统的原理与模式（第二版）
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    本书深入浅出地介绍了分布式系统的设计原则、架构模式及其实践应用，是学习和理解复杂网络环境下软件开发不可或缺的参考书。 分布式系统-原理与范型（第2版）分布式系统-原理与范型（第2版）分布式系统-原理与范型（第2版）distributed system-principles and paradigms(第二版) 简化后为： 《分布式系统-原理与范型》（第2版）
     
  • 分布式的数据库管理系统
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    分布式数据库管理系统是一种能够管理分布在多个物理地点的数据集合，并提供数据共享与独立性的技术系统。它通过网络连接各个位置，实现高效的数据管理和访问。 分布式数据库管理系统是现代大型互联网应用的核心技术之一，它将数据分散存储在多个物理节点上以提高系统的可扩展性、容错性和性能。该系统架构包括一个主服务器（LookupServer）、若干个DatabaseServers以及客户端（Clients），这些组件之间通过Java的非阻塞I/O（java.nio）进行通信。 1. **分布式数据库**：由分布在不同位置上的多个数据库节点组成，每个节点存储一部分数据。这种设计提高了处理能力，并利用复制和分区策略来增强可用性和容错性。 2. **LookupServer**：作为全局元数据服务器，在分布式系统中管理所有DatabaseServers的信息（包括它们的位置、状态等）。当客户端请求访问时，它提供必要的路由信息帮助找到正确的数据库节点进行操作。 3. **DatabaseServers**：这些是实际存储和处理数据的物理服务器。每个DatabaseServer负责特定部分的数据，并通过负载均衡策略分担工作量。在分布式环境中，可以动态地添加或移除DatabaseServers以适应系统规模的变化。 4. **Java非阻塞I/O (java.nio)**：这是Java SE 6引入的一种高性能输入/输出模型，与传统阻塞式I/O相比，它允许多个连接在同一线程中并发处理，提高了系统的资源利用率和并发能力。在分布式数据库管理系统中使用java.nio实现LookupServer、DatabaseServers 和 Clients之间的高效通信。 5. **JavaSE6**：这是Java平台的一个版本，支持包括分布式计算在内的多种特性，并适合开发桌面应用和服务器端应用程序。它为构建如上述的分布式数据库系统提供了必要的库和工具。 6. **Distributed-Database-Management-System.pdf** 和 **DB.zip**：前者可能是一份关于该系统的详细文档，后者则可能是包含示例数据、配置文件及样例代码等资源的压缩包。 综上所述，分布式数据库管理系统是一种复杂且关键的技术架构，涉及到了解和处理数据分布、路由、复制以及容错等多个方面。LookupServer与DatabaseServers是系统的核心组成部分，而java.nio技术为高效节点间通信提供了基础支持。开发者利用Java SE 6提供的特性（如java.nio），可以构建出具备高并发性、高性能及高可用性的分布式数据库管理系统。通过阅读相关文档和解压资源包，我们可以更深入地理解并实践这一系统的架构设计与实现过程。
     
  • 分布式数据库的基本原理
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    简介：本课程讲解分布式数据库的核心概念与技术，包括数据分布、透明性、一致性及事务处理等关键问题，旨在帮助学习者理解并设计高效可靠的大型数据库系统。 分布式数据库原理是现代大型互联网应用的核心技术之一，它涉及到如何在多台计算机上分布存储和管理数据，以实现高可用性、高性能和可扩展性。本段落将深入探讨分布式数据库的基本概念、架构、优缺点以及常见应用场景。 分布式数据库系统通过在网络中的多个物理节点分散存储数据，并确保每个节点可以独立处理一部分事务，同时所有节点相互通讯来提供一致的服务。这种设计模式允许在硬件故障、网络问题或高负载情况下仍能正常运行，并且能够高效地管理大规模的数据量和并发访问需求。 1. **基本概念** - 数据分片：将整个数据集划分为多个部分（称为分片），并将这些分片分布到不同的节点上，以确保负载均衡。 - 数据复制：为了提高系统的可用性和容错能力，通常会将数据复制到多个节点上形成副本。 - 一致性模型：包括强一致性和最终一致性等不同模式，决定了更新操作在所有副本之间同步的速度和方式。 - 分布式事务处理机制：保证分布式环境下的事务原子性、一致性、隔离性和持久性的实现方法，比如两阶段提交或三阶段提交协议。 2. **架构设计** - 基于共享磁盘的结构：所有节点可以访问同一个物理存储设备上的数据。这种方式可能导致性能瓶颈。 - 无共享架构：每个节点拥有独立的数据存储空间，并通过网络进行通信来交换信息，更适合扩展性和容错性需求较高的场景。 3. **优点与缺点** - 分布式数据库系统具有高可用性、易于扩展和负载均衡等优势。 - 同时也带来了更高的复杂度以及需要解决如数据一致性问题及应对网络延迟挑战等问题的额外负担，并可能影响到单个节点的表现性能。 4. **应用场景举例** - 大型电商平台：处理大量的商品信息与用户订单，要求能够迅速响应查询和更新请求。 - 社交媒体平台：存储用户的动态、评论等大量数据，需要支持大规模并发读写操作。 - 云服务提供商：为客户提供可以根据需求灵活调整规模的数据库解决方案。 5. **关键技术** - 数据分区策略：包括哈希分片、范围划分及一致性哈希等多种方式来决定如何在节点间分配数据。 - 拓扑结构的选择，比如星形、树状或环形等布局影响网络通信效率和容错能力。 - 数据路由机制：确保能够高效地定位并访问存储于不同节点上的信息。 6. **挑战及解决方案** - 解决跨多个节点的数据一致性问题可通过实施分布式事务处理以及采用共识算法来达成。 - 通过动态调整数据分片与副本分布实现负载均衡，以适应不断变化的工作量需求。 - 减少网络延迟的影响可以通过优化通信协议和传输策略等方法。 7. **相关技术** - NoSQL数据库：例如MongoDB、Cassandra等，它们天然支持分布式存储，并适用于非结构化或半结构化的数据类型。 - NewSQL数据库：如Google的Spanner、TiDB等产品旨在提供在分布环境中接近关系型数据库特性的ACID属性。 总之，理解掌握分布式数据库原理对于构建大规模高可用性系统至关重要。其核心在于如何有效处理数据分散存储、复制机制、一致性和容错等方面的问题。随着大数据时代的到来，这对于IT专业人士来说变得越来越重要。
     
  • 分布式的数据库系统
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    分布式数据库系统是一种设计用于在网络中多台计算机上存储和管理数据的技术体系，它允许多个用户同时访问和更新分散在不同地点的数据。这种架构提高了系统的可用性、可扩展性和容错能力，广泛应用于大规模数据管理和处理场景中。 该系统实现了基于分布式数据库的简单飞机查询与订票功能。
     
  • 分布式系统原理与模式答案（第二版）
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    《分布式系统原理与模式答案（第二版）》提供了对分布式系统核心概念和设计模式深入理解所需的解答与分析，适合计算机科学专业的学生及从业人员参考学习。 《分布式系统原理与范型（第二版）》的答案上回写错了，易造成误解！本段落档是第二版书的答案，请注意，文档为英文版本。
     
  • 数据库系统原理（第二版）
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    《数据库系统原理（第二版）》全面介绍了数据库系统的理论与技术，涵盖数据模型、关系代数、SQL语言及数据库设计等内容。适合计算机专业学生和从业人员阅读参考。 陈建中的《数据库系统原理》这本书包含了四篇内容，是我见过的同类书籍中最全面的一本。我强烈推荐学习数据库的人认真阅读此书，非常有帮助。仅仅掌握SQL是不够的。
     
  • 数据库系统原理（原书第六版）
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    《数据库系统原理》(第6版)是经典的数据管理教材，全面介绍了关系数据库系统的概念、设计与实现技术，适合计算机专业师生及数据库开发人员阅读。 《数据库系统概念》（原书第六版）影印版是北京邮电大学使用的教材。