分布式数据库系的设计RMI简介.ppt

分布式数据库系统的设计及RMI 简介 姚易 简婕 王伟 三种类型的表 1.频率表 　给出各站点上每一应用激活次数．这里假设所有应用在 　所有站点上都有可能执行 2.划分表 　指明可使用于模式中各实体的潜在水平分片规则． 3.极化表 　基于定量分析方法来说明分片如何影响着应用处理的本地性．一个极化值表指明由一给定站点发出的一给定应用访问一给定片段的概率 主要设计步骤简要概述 ４．物理设计 确定数据库的物理结构； 对物理结构进行评价 ５．分布要求分析 收集关于分布的信息，如水平分片的划分谓词 每一应用在各站点激活的频率等 ６．分布设计 产生全局数据的分片模式和片段的位置分配模 式，分配模式描述了分配在各站点上的数据情况 2.4.2 分布要求分析阶段 目的：收集以后用于推动分布设计所需要 　　　的信息 输入：用户对分布的要求和全局数据概念 　　　模型与操作模式 输出：应用的频率表，实体的划分表和 　　　数据与应用的极化表 2.4.3　分布设计阶段 目标：从全局数据模式，逻辑访问表和分 　　　布要求出发，将数据分配在站点上． 输出：各站点的逻辑模式和逻辑访问表． 包括四个阶段： 分片设计，非冗余分配，冗余分配和局部模式的重新构造． 分片设计 分片设计对实体进行水平分片和垂直分片，以便为以后设计阶段确定可能的分配单位．要使每一片段是一个合适的分配单位，就必须保证由各站点上执行的各应用，大约以同一方式（即相同频率）访问在片段中的事例（元组）． 分片设计主要包括逻辑判定，进行逻辑判定时，从极化表中选择某些谓词，并用它们定义逻辑片段． 目标：是把各片段映射到使用该片段最多的站点上． 问题：如何识别最频繁访问该片段的站点？ 方法：根据频率表与极化表，采用“最佳适应法”，令 Fij应用i使用站点j的频率； Pijk应用i使用站点j时片段k的极化值 于是从站点j访问片段k的次数给出如下： 因此，片段k被分配到站点j`，使得 非冗余分配 冗余分配 冗余分配的执行是使用“贪婪”启发式，可以采用上面已经阐述过的“所有得益站点法” 或采用 “附加复制法”．就是初起使用非冗余分配，在每次迭代时，计算因增加一副本使其变成本地的检索访问的得益与为维护该副本一致性所需要的附加远程修改访问的损失之差值．这个数字是个较大的正数时，把该片段的副本存储到得益站点，否则就不增加． 局部模式重新构造 局部模式的重新构造是重新构造片段分配站点上的局部模式，这一阶段也负责ER全局模型中的联系分配．大多数联系是作为对应实体标识符间的结合实现的，DATAID-D方法建议把联系放置在具有最大基数性的实体或片段的站点上，使得必须传送的实体标识符尽可能少． 2.5　实例研究：飞机订票系统 2.5.1 实例研究概述 2.5.2 飞机订票系统中的分布要求分析 2.5.3 飞机订票系统中的分布设计 2.5.1　实例研究概述 这是在飞机订票系统中应用DATAID-D方法进行分布式数据库设计的例子． 问题： 我们要研究的订票系统维护一个分布在三个站点（即机场1、2、3）上的数据库，为使这个系统更形象，考虑在美国开业的一家公司。其中：1=丹佛，代码为CO，位于美国的西部；2=纽约，代码为NY，在北部；3=亚特兰大，代码为GA，在南部。数据库存储有关机场规程、班机调度、班机可用情况和旅客订票等数据。 飞机订票数据库的全局数据模式 飞机订票数据库的全局操作模式 订票应用[图2.7(a)] 每当一新的旅客想预定一班机的机票时，该应用就被激活。在这种情况下，访问数据库中的起飞与到达的机场，起飞与到达时间和班机日期。这些属性在图中标以k，表明它们被用作访问数据的关键词。箭头表明经由两个关系“从”与“到”访问从机场实体到班机实体的进行情况。实体左下角和右下角中的数字分别表示示例总数和由应用选择的平均示例数。一旦确定了班机，就建立旅客实体的一个新的示例及联系订票的一个示例；关于旅客名字、电话和种类（对应于票价）的数据被写入数据库。 注意：可用座位属性先读后写（“o，w”; o表示输出，w表示写入）。 问题：示例总数和由应用选择的平均示例总数有何异同？ 解答：以班机实体为例，图中的数字2000，表示的是班机示例的总的样本空间数，假设在该样本中，a应用发生的次数为n1，b应用发生的次数为n2，c应用发生的次数为n3，那么就有如下等式： 2000=3n1+n2+30n3 其中：3，1，30分别为应用a，b，c选择的平均示例数 登记应用[图2.7(b)] 凡旅客实际登机时，先执行登记任务。根据旅客名字和班机号与日期，查明有关旅客和班机的示例（”k“属性），然后，显示检