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海量数据下分布式数据库系统的探索与研究.docx
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2022-07-11
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海量数据下分布式数据库系统的探索与研究.docx
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海量数据下分布式数据库系统的探索与研究
摘要:当前,互联网用户规模不断扩大,这些都与互联网的快速发展有关。现在传统
的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展,我国海量数据快速增
长,数据量年均增速超过 50%,预计到 2020 年,数据总量全球占比将达到 20%,成为数据
量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数据库可以显著提高系统的可靠性和处
理效率,同时也可以提高用户的访问速度和可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索
与研究。
关键词:海量数据;数据库系统
1.传统数据库:
1.1 层次数据库系统。
层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中,每种记录类型都
由一个节点表示,并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线段表示。每个父节
点可以有多个子节点,但每个子节点只能有一个父节点。这种结构决定了采用层次模型作
为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的实体关系。
1.2 网状数据库系统。
网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此,与层次模型相比,网格
结构更具通用性,可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模型是网格模型的特
例。
1.3 关系数据库系统。
关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的基本假设
是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立,是目前主流的
数据库数据模型。
随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展,数据存储层缺乏良好的可扩展性,難以
应对应用层的高并发数据访问。过去,银行使用小型计算机和大型存储等高端设备来确保
数据库的可用性。在可扩展性方面,主要通过增加 CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。
这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈,越来越不适应海量数据对计算
能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式
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