分布式数据库设计

Ⅰ 华为突破分布式数据库和存储技术，打通数字化转型“雄关漫道”

2019年，我们将进入数字化转型的攻关期。所谓“攻关期”即数字化转型2.0阶段，需要攻坚企业关键业务上云和数字化转型改造的课题。在一份市场调查公司IDC的报告中指出：IDC自2014年提出数字化转型以来，看到企业在数字化转型层面已经投入了大量人力物力，但是效果并不理想，有一些企业已经成功屹立在潮头，有一些企业在向上游进发，还有一些企业只能在浪潮的挟裹中被动前行。

对于企业来说，数字化转型是“雄关漫道”。IDC认为，目前阶段来看，企业亟待解决的是数字化能力提升，包括：与业务的深入结合能力；数据处理和挖掘能力；以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力，因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型，对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提，对数据全生命周期的管控治理是释放数据价值的保障。而随着数字化转型引入大量新技术而导致IT复杂度变高，企业IT技术运营和管理能力是提升企业“IT生产力”的关键。

攻关数字化转型的“雄关漫道”，需要一个具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。这是2019年3月华为与IDC联合推出的《拥抱变化，智胜未来—数字平台破局企业数字化转型》白皮书所提出的观点。融合主要指把传统技术和创新技术相结合；智能主要指平台智能化和智能化能力输出；可传承主要指解耦、功能复用、可配置等理念打造的架构。而承载这三大观点的，就是新一代分布式企业级技术。

2019年5月15日，华为发布了业界首款支持ARM架构的新一代智能分布式数据库GaussDB以及分布式存储FusionStorage 8.0，作为新一代数据基础设施，诠释了具备融合、智能、可传承三大特性的数字平台。华为常务董事、ICT战略与Marketing总裁汪涛在发布会上表示，千行百业正在加速智能化进程，越来越多的企业已经意识到数据基础设施是智能化成功的关键。华为围绕计算、存储和数据处理三个领域重定义数据基础设施，加速迈向智能时代。

今天所讨论云和工业互联网等概念的背后是一个新时代的到来，这就是体系架构大迁徙。传统企业级技术是在单体应用和单机环境中，保证数据存储、调用等操作的高可靠、高可用、高稳定，特别是满足金融级事物处理的ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）要求，为企业关键业务提供数据管理支撑。随着企业技术向云架构迁移，数据库技术也面临转型。

2018年，基于云计算技术的分布式数据库成为了业界的热点。简单理解，云计算技术就是把“单机”环境替换为由X86服务器机群所组成的分布式计算环境。原先由几台小型机完成的计算任务，要分散到上百甚至上千台X86服务器上，而且还可能跨数据中心操作，挑战可想而之。特别是在线支付等金融级业务，不能在断网或网络连接有问题时出错，也不能因响应速度慢而影响用户体验。

2018年8月，中国支付清算协会与中国信息通信研究院联合举办了“金融分布式事务数据库研讨会”，与业界厂商和用户共商核心数据库分布式转型之路，同时发布了《金融分布式事务数据库》白皮书。金融分布式事务数据库的工作推进，为分布式数据库进入企业关键业务系统，提供了产业化支撑。而华为作为企业ICT解决方案供应商，早在2012年就开始研发面向大数据分析的数据仓库，在基于传统关系型数据库SQL引擎和事务强一致性等基础上，进行了分布式、并行计算的改造，历时6年打造了面向PB级海量数据分析的分布式数据库。

在OLAP数据仓库之外，华为与行业用户合作了面向OLTP的分布式事务型数据库研发。2017年，华为与招商银行合作成立了分布式数据库联合创新实验室，研发具有高性能企业级内核、完整支持分布式事物、满足金融行业对数据强一致要求、单机事物处理能力要达到每分钟百万级别等的OLTP分布式数据库。

本次发布的GaussDB数据库新品包括：联机事务处理OLTP数据库、联机分析处理OLAP数据库、事务和分析混合处理HTAP数据库。而华为GaussDB数据库将AI技术融入数据库设计、开发、验证、调优、运维等环节，可实现基于AI的自调优、自诊断自愈、自运维，让数据库更高效、更智能，引领数据库架构的发展。

更进一步，本次发布的GaussDB系列数据库是业界首款支持ARM芯片的分布式数据库。华为推动计算架构从以X86+GPU为主的单一计算架构到以X86+GPU+ARM64+NPU为主的异构计算架构快速发展。基于X86架构，华为引入AI管理和智能加速能力，率先推出了智能服务器FusionServer Pro；基于ARM64打造了业界性能最强的TaiShan服务器；基于Ascend芯片的Atlas智能计算，实现了业界首个端边云协同的人工智能平台。而GaussDB可充分利用并融合ARM、X86、GPU、NPU等多种异构算力组合，大幅提升数据库性能。

汪涛强调，作为全球首款AI-Native数据库，GaussDB有两大革命性突破：第一，首次将人工智能技术引入数据库的全生命周期流程，实现自运维、自管理、自调优和故障自诊断。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创深度强化学习自调优算法，把业界平均性能提升60%。第二，支持异构计算，充分发挥X86/ARM/GPU/NPU多样性算力优势，最大化数据库性能，在权威标准测试集TPC-DS上，华为GaussDB排名第一。GaussDB还支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。

在以云计算为代表的分布式计算环境中，数据管理解决方案除了需要分布式数据库外，为了更好的扩缩容以及满足多样化数据存储需求，计算与存储分离已经成为分布式数据库设计的主要架构。分布式云化架构，就是要支持计算、存储分离和多租户等架构设计要求。

GaussDB已经从数据库层面实现了高可用、高可靠、高稳定的分布式数据库，本次发布的FusionStorage 8.0则是分布式存储架构，创新地实现一套系统同时支持块、文件、对象、HDFS协议，1套存储支持4类存储能力，适用于全业务场景混合负载，最终让“一个数据中心一套存储”成为可能。

IDC发布的《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2018年第四季度》显示，2018年，软件定义存储市场达到了54.9%的同比增长。软件定义存储在中国整体存储市场的占有率稳步上升，分别达到了22.1%的市场占有率。华为凭借文件解决方案在政府、广电和电信等行业得到认可，在2018年中国软件定义存储市场排名第一。

FusionStorage 8.0采用华为ARM-based处理器鲲鹏920加速，使IOPS提升 20%，结合华为AI Fabric无损网络，时延进一步降低15%。基于华为在计算、网络和存储领域多年的芯片和算法积累，FusionStorage 8.0在SPC-1的性能测试中，单节点性能达到了16.8万IOPS以及1ms以内时延，成为承载企业关键应用的新选择。

此外，通过华为云的云上训练及本地AI芯片，FusionStorage 8.0将智能管理贯穿业务使用的全生命周期，如业务上线前对存储资源的规划，使用过程中的风险预判及故障定位，大幅提升存储效率，帮助行业客户应对智能时代的数据新挑战。

汪涛在发布会上强调，新一代智能分布式存储FusionStorage 8.0通过重定义存储架构，从“Storage for AI”和“AI in Storage”两个维度实现效率大幅提升，引领存储智能化。首先，“Storage for AI”通过融合共享，让AI分析更高效。其次，“AI in Storage”率先将AI融入存储全生命周期管理，从资源规划、业务发放、系统调优、风险预测、故障定位等方面实现智能运维。

辽宁移动就采用了华为FusionStorage。作为辽宁省内最大的移动通信运营商，辽宁移动一直在 探索 先进的存储方案在自身IT系统的应用。由于5G的快速发展，辽宁移动关键数据库的应用也向云化方向发展，分布式存储也要满足其可靠性和高性能要求。华为在深入分析辽宁移动需求后，首先在边缘开发测试业务小规模试点分布式存储，进行了大量的实验和测试后性能和可靠性都达到了预期，最终决定将全部业务迁移至FusionStorage。该方案通过采用双活、可写快照、端到端DIF等特性，顺利完成Billing、经营分析、B2B等系统从老旧存储至FusionStorage的搬迁工作，助力辽宁移动的存储架构迈入新的 历史 阶段。

值得一提的是，华为分布式数据库与华为分布式存储深度结合，把数据库的操作下沉到存储节点，极大提升了分布式数据库的性能。利用新的网络技术和人工智能技术，华为帮助用户提升数据中心的吞吐量，提升网络应用的可伸缩性，并且能自动调优。

除了推出新一代突破性的分布式数据库和存储技术外，华为也积极与客户、伙伴在数据库与存储领域，从行业应用、平台工具、标准组织和社区等多个层面共建开放、合作、共赢的产业生态。在行业应用层面，华为与软通智慧、神州信息、东华软件、易华录、用友政务、亚信国际等独立软件开发商长期合作；在平台和工具层面，华为与Tableau、帆软、ARM、Veritas等合作伙伴联合创新；在标准组织和社区层面，华为深度参与OpenSDS、中国人工智能产业联盟、OCP、OpenStack、CNCF基金会等组织和社区的建设。

总结来说，华为全线分布式数据库和分布式存储产品的发布，是华为具备融合、智能、可传承三大特性数字平台的最新成果。华为分布式数据库与分布式存储结合，能消除企业各业务系统数据孤岛，构建面向行业场景的数据建模、分析和价值挖掘能力，对多源异构的数据进行汇聚、整合和分析，形成统一的全量数据和数据底座，实现数据价值挖掘和共享。而基于AI的智能化，可对基础设施进行高效的管理，为行业应用开发和迭代赋能，全面帮助企业突破关键应用上云的“雄关漫道”。（文/宁川）

Ⅱ 分布式数据库需要考虑哪些问题

在设雀裂计分布式数据库时，应特仿岁改别考虑如下几个方面的问题： 1. 数据保存 (存储分段/复制，横向/纵向表分区); 2. 目录管理(catalog management): 命名，数据独立性 3. 查询处理(基于代价的调备判优， 半合并)4. 数据更新(同步/异步)

Ⅲ 简述分布式数据库的模式结构

分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。 这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构。

Ⅳ 国内做分布式数据库开发的现状如何(分布式数据库适用于大数据分析吗)

基础软件创业其实我觉得是个好生意，尤其是数据库，但是前提是确实在技术上有所创新，这么一来技术壁垒就巨高，这就是护城河。如果只是去模仿Oracle，是没有太大前途的（当然靠关系那种就另说了，反正我本人不认为这样是正确的价值观），想想人家O记在这个领域做了30年，你走人家的老路凭什么干得动人家？目前来说我觉得之所以国内还没有太大成功的公司涌现说到底还是因为技术不行或者路子不对或者客户的历史包袱太重，迹让并拿个Hadoop改改就是大数据了吗？真正的OLTP业务敢碰吗？所以就造成了做项目挣快钱攒方案搞数据分析的公司扎堆，真正在OLTP端的创新没人敢碰。另外一个重要的问题就是，国内几乎没人懂开源。最近几年重要的基础软件创新都在开源社区，比如Docker/Kubenetes(Mesos)/Spark...凭一个公司的力量是很难跟上社区的发展速度的。国内的大多数开源项目不管是代码质量，用心程度，设计的视野上都太弱了，连最基本的英文交流都很少有开源项目注意，更不用说生态了。不过，还是有希望的，至少学术界最近几年的进展，让我们看到了在分布式OLTP系统(NewSQL)上的一些希望，而且这块在全球范围内都是一个蓝海。基于这个背景，我们创立了PingCAP，从零开始抛开一切历史包袱去实现一个全新的数据库TiDB，TiDB的目标就是瞄准世界顶级的通用分布式数据库开源项目和未来的行业标准去的。虽然这个东西确实很难,但我也不觉得我们会比硅谷的顶级基础软件公司差:)，不客气的讲，我们在这个领域也远远走到了各个友商的前面，另外一方面如果不难也没有做它的价值，如果未来的数据滑拍库还是需要像现在分库分表中间件Oracle，我觉得就太姿迹无趣了。就说一个Cloud-Native，目前来说基本没有OLTP的数据库能搞定。

Ⅳ 什么叫分布式数据库，有什么优点和缺点

1.分布式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物。

2.各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种。

是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护。

Ⅵ 如何设计一个分布式数据库

分布式文件系统设计主要关注几搏唯厅个方面：

设计特点、分布式能力、性能、容灾、维护和扩展基隐、成本

分布式文件系山判统主要关键技术：

全局名字空间、缓存一致性、安全性、可用性、可扩展性

Ⅶ 如何用SQLServer建立分布式数据库

很多组织机构慢慢的在不同的服务器和地点部署SQLServer数据库——为各种应用和目的——开始考虑通过SQLServer集群的方式来合并。

将SQLServer实例和数据库合并到一个中心的地点可以减低成本，尤其是维护和软硬件许可证。此外，在合并之后，可以减低所需机器的数量，这些机器就可以用于备用。

当寻找一个备用，比如高可用性的环境，企橡纳业常常决定部署Microsoft的集群架构。我常常被问到小的集群(由较少的节点组成)SQLServer实例和作为中心解决方案的大的集群哪一种更好。在我们比较了这两个集群架构之后，我让你们自己做决定。

什么是Microsoft集群服务器

MSCS是一个WindowsServer企业版中的内建功能。这个软件支持两个或者更多服务器节点连接起来形成一个“集群”，来获得更高的可用性和对数据和应用更简便的管理。MSCS可以自动的检查到服务器或者应用的失效，并从中恢复。你也可以使用它来(手动)移动服务器之间的负载来平衡利用率以及无需停机时间来调度计划中的维护任务。

这种集群设计使用软件“心跳”来检测应用或者服务器的失效。在服务器失效的事件中，它会自动将资源(比如磁盘和IP地址)的所有权从失效的服务器转移到活动的服务器。注意还有方法可以保持心跳连接的更高的可用性，比如站点全面失效的情况下。

MSCS不要求在客户计算机上安装任何特殊软件，因此用户在灾难恢复的经历依赖于客户-服务器应用中客户一方的本质。客户的重新连接常常是透明的，因为MSCS在相同的IP地址上重启应用、文件共享等等。进一步，为了灾难恢复，集群的节点可以处于分离的、遥远的地点。

在集群服务器上的SQLServer

SQLServer2000可以配置为最多4个节点的集群，而SQLServer2005可以配置为最多8个节点的集群。当一个SQLServer实例被配置为集群之后，它的磁盘资源、IP地址和服务就形成了集群组来实现灾难恢复。

SQLServer2000允许在一个集群上安装16个实例。根据在线帮助，“SQLServer2005在一个服务器或者处理器上可以支持最多50个SQLServer实例，”但是，“只能使用25个硬盘驱动器符，因此如果你需要更多的实例，那么需要预先规划。”

注意SQLServer实例的灾难恢复阶段是指SQLServer服务开始所需要的时间，这可能从几秒钟到几分钟。如果你需要更高的可用性，考虑使用其神拆他的方法，比如logshipping和数据库镜像。

单个的大的SQLServer集群还是小的集群

下面是大的、由更多的节点组成的集群的优点：

◆更高的可用新(更多的节点来灾难恢复)。

◆更多的负载游如枣均衡选择(更多的节点)。

◆更低廉的维护成本。

◆增长的敏捷性。多达4个或者8个节点，依赖于SQL版本。

◆增强的管理性和简化环境(需要管理的少了)。

◆更少的停机时间(灾难恢复更多的选择)。

◆灾难恢复性能不受集群中的节点数目影响。

下面是单个大的集群的缺点：

◆集群节点数目有限(如果需要第9个节点怎么办)。

◆在集群中SQL实例数目有限。

◆没有对失效的防护——如果磁盘阵列失效了，就不会发生灾难恢复。

◆使用灾难恢复集群，无法在数据库级别或者数据库对象级别，比如表，创建灾难恢复集群。

虚拟化和集群

虚拟机也可以参与到集群中，虚拟和物理机器可以集群在一起，不会发生问题。SQLServer实例可以在虚拟机上，但是性能可能会受用影响，这依赖于实例所消耗的资源。在虚拟机上安装SQLServer实例之前，你需要进行压力测试来验证它是否可以承受必要的负载。

在这种灵活的架构中，如果虚拟机和物理机器集群在一起，你可以在虚拟机和物理机器之间对SQLServer进行负载均衡。比如，使用虚拟机上的SQLServer实例开发应用。然后在你需要对开发实例进行压力测试的时候，将它灾难恢复到集群中更强的物理机器上。

集群服务器可以用于SQLServer的高可用性、灾难恢复、可扩展性和负载均衡。单个更大的、由更多的节点组成的集群往往比小的、只有少数节点的集群更好。大个集群允许更灵活环境，为了负载均衡和维护，实例可以从一个节点移动到另外的节点。

Ⅷ 什么是分布式数据库结构

分类: 电脑/网络 >> 程序设计 >> 其他编程语言
问题描述:

请高人请点迷津

解析:

分布式软件系统(Distributed Sofare Systems)是支持分布式处理的软件系统,是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。它包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译(解释)系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。

分布式操作系统负责管理分布式处理系统资源和控制分布式程序运行。它和集中式操作系统的区别在于资斗绝穗源管理、进程通信和系统结构等方面。

分布式程序设计语言用于编写运行于分布式计算机系统上的分布式程序。一个分布式程序由若干个可以独立执行的程序模块组成,它们分布于一个分布式处理系统的多台计算机上被同时执行。它与集中式的程序设计语言相比有三个特点：分布性、通信性和稳健性。

分布式文件系统具有执行远程文件存取的能力,并以透明方式对分布在网络上的文件进行管理和存取。

分布式数据库系统由分布于多个计算机结点上的若干个数据库系统组成,它提供有效的存取手段来操纵这些结点上的子数据库。分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库,而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然,分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。

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分布式数据库系统是由若干个站 *** 而成。这些站又称为节点，它们在通讯网络中联接在一起，每个节点都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统。因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的。

分布式数据库系统已经成为信息处理学科的重要领域，正在迅速发展之中，原因基于以下几点：

1、它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。比如银行系统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的系统。

2、如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。

3、均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。

4、当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。

5、相等规模的分布式数据库系统在出现故障的几率上不会比集宏枣中式数据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整个系统来讲它的可靠性是比较高的。

特点

1、在分布式数据库系统里不强调集中控制概念，它具有一个以全局数据库管理员为基础的分层控制结构，但是每个局部数据库管理员都具有高度的自 *** 。

2、在分布式数据库系统中数据独立性概念也同样重要，然而增加了一个新的概念空卜，就是分布式透明性。所谓分布式透明性就是在编写程序时好象数据没有被分布一样，因此把数据进行转移不会影响程序的正确性。但程序的执行速度会有所降低。

3、集中式数据库系统不同，数据冗余在分布式系统中被看作是所需要的特性，其原因在于：首先，如果在需要的节点复制数据，则可以提高局部的应用性。其次，当某节点发生故障时，可以操作其它节点上的复制数据，因此这可以增加系统的有效性。当然，在分布式系统中对最佳冗余度的评价是很复杂的。

分布式系统的类型，大致可以归为三类：

1、分布式数据，但只有一个总? 据库，没有局部数据库。

2、分层式处理，每一层都有自己的数据库。

3、充分分散的分布式网络，没有中央控制部分，各节点之间的联接方式又可以有多种，如松散的联接，紧密的联接，动态的联接，广播通知式联接等。

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什么是分布式智能?

NI LabVIEW 8的分布式智能结合了相关的技术和工具，解决了分布式系统开发会碰到的一些挑战。更重要的是，NI LabVIEW 8的分布式智能提供的解决方案不仅令这些挑战迎刃而解，且易于实施。LabVIEW 8的分布式智能具体包括:

可对分布式系统中的所有结点编程——包括主机和终端。尤为可贵的是，您可以利用LabVIEW图形化编程方式，对大量不同类型的对象进行编程，如桌面处理器、实时系统、FPGA、PDA、嵌入式微处理器和DSP。

导航所有系统结点的查看系统——LabVIEW Project Explorer。您可使用Project Explorer查看、编辑、运行和调试运行于任何对象上的结点。

经简化的数据共享编程界面——共享变量。使用共享变量，您可轻松地在系统间(甚至实时系统间)传输数据且不影响性能。无通信循环，无RT FIFO，无需低层次TCP函数。您可以利用简单的对话完成共享变量的配置，从而将数据在各系统间传输或将数据连接到不同的数据源。您还可添加记录、警报、事件等数据服务――一切仅需简单的对话即可完成。

实现了远程设备及系统内部或设备及系统之间的同步操作——定时和同步始终是定义高性能测量和控制系统的关键问题。利用基于NI技术的系统，探索设备内部并编写其内部运行机制，从而取得比传统仪器或PLC方式下更为灵活的解决方案。

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在分布式计算机操作系统支持下，互连的计算机可以互相协调工作，共同完成一项任务。

也可以这么解释:

一种计算机硬件的配置方式和相应的功能配置方式。它是一种多处理器的计算机系统，各处理器通过互连网络构成统一的系统。系统采用分布式计算结构，即把原来系统内中央处理器处理的任务分散给相应的处理器，实现不同功能的各个处理器相互协调，共享系统的外设与软件。这样就加快了系统的处理速度，简化了主机的逻辑结构.

易游贝贝祝你好运

Ⅸ 分布式数据库的数据分配方式

（1）集中式：所有数据片渗逗段都安排在同一个场地上。
（2）分割式：所有数据只有一份，它被分割成若干逻辑片段，每个逻辑片段被指派在一个特定的场地上。
（3）全复制式：数据在每个场地重复存储。也就是每个场地上都有一个完整的数据副本。
（4）混合式：这是一种介乎于分割丛判卖式和全复制式之间的分配方式。
目前分布式数据库分配的设计，越来越多的采用寻找最优解冲袜的算法，比如遗传算法、退火机制等