CMU15445 Lecture 22 Introduction to Distributed Databases
PARALLEL VS. DISTRIBUTED
PARALLEL(比如oracle的数据库一体机)
- 节点(机器)之间离得很近，比如放在一个机房之中
- 节点之间的数据在高速局域网(LAN)中传输
- 数据传输的花销小
DISTRIBUTED - 数据库集群的节点之间距离很远
- 节点之间通过network连接
- 数据传输的延迟很大
Distributed DBMSs
容错问题，避免单节点故障影响整个系统
System Architectures
system architecture指的是distrubuted system的内存与disk的分布，以及cpu是如何去访问这些内存与disk。architecture能够影响cpu如何去存取database中的数据
shared everything已经算不上是分布式数据库了，一般是在自己的电脑上测试集群
Shared Memory
内存与硬盘是统一的，数据库之间互相感知，这种architecture基本不用，应该这种架构的memory根本就不能叫memoery了
Shared Disk
把海量的数据存储到统一的硬盘中
存储节点(disk)与计算节点(cpu)解耦
内存中的缓存需要同步，比如一个节点修改了数据库内容，那么需要通知其他节点去读取新的内容
Shared Nothing
类似与互联网上的主机通信
如果要修改的数据在本地的话，那么修改的速度会很快
为了容错，各个节点之间也会存在数据副本
Design Issues(设计分布式数据库需要考虑哪些问题)
How does the application find data?
How should queries be executed on a distributed data? Should the query be pushed to where the data
is located?
把query发到各个节点，最后把结果汇总
Or should the data be pooled into a common location to execute the query?
把data先汇总，之后对汇总后的数据做query
How does the DBMS ensure correctness?(如何保证分布式数据库节点之间的一致性)
集群中的节点是如何交互的
- homogenous node(均一的节点)，指的是每个节点的作用一致，存的内容不同，这样会使得划分更简单，但是也会更容易故障
- heterogeneous node，nodes的职责不是一样的
Partitioning Schemes
NA?VE TABLE PARTITIONING
HORIZONTAL PARTITIONING
logically partition是指把disk切开吗？
查找时最好使用partitionKey
扩容时要重新hash
consistent hash
解决了数据库扩容时，数据重新hash的问题
需要设置副本时
LOGICAL PARTITIONING
shard disk只是逻辑上区分
PHYSICAL PARTITIONING
Distributed Concurrency Control
有两种分布式事务的处理方式
middleware方案与centralized coordinator不同之处在于不用告知middleware具体的节点号，application server对于centralized coordinator需要加锁时要告知其特定的节点号，而middleware不需要被告知，只要给它quer，它就知道如何去查找相关节点，也就是具有router的作用
decentralized 不容易处deadlock
Centralized
对于centralized的transaction处理方式，如果多个client请求centralized的coordinator，会出现并发度过大，处理不过来的问题