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DDBMS中的透明度有哪几种类型

青灯夜游

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发布时间:2019-01-22 14:22:52

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透明度是分布式数据库系统(ddbms)的优势之一,那么ddbms中的透明度什么?本篇文章就来带大家认识一下ddbms中的透明度,介绍透明度的类型,希望对大家有所帮助。

DDBMS中的透明度有哪几种类型

DDBMS中透明度是什么?

透明度是分布式数据库的一个属性,用于对用户隐藏DDBMS分发的内部细节,不允许用户查看分发的内部详细信息。

透明度很重要的原因是可用性。我们系统的透明度越高,用户的认知负担就越小。换句话说:透明度简化了系统的API。

例如:DDBMS设计者可以选择对表进行分段,复制片段并将它们存储在不同的站点。但是,由于用户不了解这些细节,他们发现分布式数据库易于使用,就像任何集中式数据库一样。

DDBMS中透明度的类型

DDBMS可以提供各种级别的透明度,主要分为四种主要的透明度类型:

 ●  分发透明度 

 ●  交易透明度

 ●  性能透明度;

 ●  DBMS透明度。

下面就来介绍一下:

分发透明度 

分发透明度允许用户将数据库视为单个逻辑实体。如果添加BMS显示分布透明度,则用户不需要·知道数据是细节(碎片透明度)或数据项的位置(本地透明度)。

分发透明度还可以分为以下几个级别:

1、破碎透明度:

碎片化是分布透明度的最高级别。如果DDBMS提供了碎片透明性,则用户不需要知道数据是碎片化的,因此,数据库访问基于全局模式。

用户可以以不分段的方式访问任何表。表格被分段的信息以及多个站点上的片段的位置对用户是隐藏的。

SQL视图具有类似的方式,其中用户不知道用户查看表的视图而不是原始表的事实。

2、位置透明度:

位置是分布透明度的中间水平。通过位置透明性,用户可以查询表的任何表或片段,就像它们本地存储在用户的站点中一样,但不必知道数据的位置。

其表或其片段存储在分布式数据库系统中的远程站点的事实应该完全无视最终用户。远程站点的地址和访问机制完全隐藏。

为了结合位置透明性,DDBMS应该能够访问更新和准确的数据字典和DDBMS目录,其中包含数据位置的详细信息。

3、复制透明度:

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通过复制透明性向用户隐藏数据库的复制。用户可以以原始表格的方式访问任何表格。

当用户更新数据时,它会更新并反映在多个站点的所有表中。这对用户是隐藏的,这称为并发透明性。复制副本便于用户在网站发生故障的情况下继续查询,而不知道故障,这被称为故障透明度。

4、本地映射透明度:

它是分发透明度的最低级别。使用本地映射透明性,用户需要指定片段名称和数据项的位置,同时考虑可能存在的任何复制。

显然,对于用户来说,这是一个比第一个更复杂和耗时的查询。提供这种级别的tr_ sparency的系统不太可能被最终用户接受。

交易透明度

DDBMS环境中的事务透明性确保所有分布式事务都保持分布式数据库的完整性和一致性。分布式事务访问存储在远离一个位置的数据。每个事务被分成若干个子事务,每个事务对应一个必须访问的站点; 子事务由代理表示。

DDBMS还必须确保每个子事务的原子性。碎片化,分配和复制schenlas使分布式DBMS中的事务透明性变得复杂。

性能透明度

性能透明性要求DDBMS像集中式DBMS一样执行。在分布式环境中,由于分布式体系结构,系统应该遭受任何性能下降,例如网络的存在性能透明性还要求DDBMS确定执行请求的最具成本效益的策略。

在集中式DBMS中,查询处理器(QP)必须评估每个数据请求并找到最佳执行策略,该策略由数据库上的有序操作序列组成。在分布式环境中,分布式查询处理器(DQP)将数据请求映射到本地数据库上的有序操作序列。考虑到碎片,复制和分配模式,增加了复杂性。DQP必须决定:

 ●   要访问哪个片段?

 ●   如果片段被复制,要使用哪个片段副本?

 ●   使用的位置。

DQP产生一个针对某些成本函数进行优化的执行策略。通常,与分布式请求相关的成本包括:

 ●   访问磁盘上的物理数据所涉及的访问时间(I / O)成本;

 ●   对主存储器中的数据执行操作时产生的CPU时间成本;

 ●   与通过网络传输数据相关的通信成本。

前两个因素是集中式系统中唯一考虑的因素。在分发环境中,DDBMS必须考虑通信成本,这可能是带宽为几千字节/秒的WAN中最主要的因素。在这种情况下,优化可能会忽略I / O和CPU成本。但是,LAN的带宽与磁盘的带宽相当,因此在这种情况下,优化不应完全忽略I / O和CPU成本。

DBMS透明度。

DBMS透明度隐藏了本地DBMS可能不同的知识,因此仅适用于异构DDBMS。它是最难以提供的透明度之一。

以上就是本篇文章的全部内容,希望能对大家的学习有所帮助。更多精彩内容大家可以关注php中文网相关教程栏目!!!

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