分布式数据库与集中式数据库的区别

简述分布式数据库系统，集中式数据库系统和联邦数据库系统之间的异同点

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的大型数据库。 这种组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。首先，降低了数据传送代价，因为大多数的对数据库的访问操作都是针对局部数据库的，而不是对其他位置的数据库访问;其次，系统的可靠性提高了很多，因为当网络出现故障时，仍然允许对局部数据库的操作，而且一个位置的故障不影响其他位置的处理工作，只有当访问出现故障位置的数据时，在某种程度上才受影响;第三，便于系统的扩充，增加一个新的局部数据库，或在某个位置扩充一台适当的小型计算机，都很容易实现。然而有些功能要付出更高的代价。例如，为了调配在几个位置上的活动，事务管理的性能比在中心数据库时花费更高，而且甚至抵消许多其他的优点。

分布式文件系统和分布式数据库有什么不同

分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。　　分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。　　分布式文件系统现在比较出名的有GFS（未开源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式数据库现在出名的有Hbase，oceanbase。　　其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统，在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

什么是分布式数据库处理中间件

1. 目前，服务器的磁盘和内存，cpu都相对较好，一台数据库服务器可以存储好几亿条的数据，在一个什么样的情况下，应该考虑分布式数据库的，百亿？千亿？考虑用分布式数据库，肯定是容量或者性能方面，现有的单机数据库满足不了业务的需求。当然，遇到了容量或者性能的问题，也不一定要用分布式数据库，可以通过scale-up的方式，即升级数据库服务器的CPU、内存、磁盘，将SATA/SAS盘换SSD盘等方式解决。不过相对scale-up来说， 分布式数据库这种scale-out的方式，扩展性会更强一些，一般来说也更具性价比。 普通的X86服务器，一台数据库服务器存好几亿条数据，问题不大，但前提是需要分库或分表，单表几亿条数据，普通服务器基本支撑不了的，毕竟数据量一大，表对应的B树层次就高，写入时B树节点的分裂和调整，开销也大。同时，上亿规模下，单台数据库服务器的恐怕不能支持密集的读请求，性能可能会有问题。

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

集总式数据处理模块和分布式数据处理模块的区别

分部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.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. 分部式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络...

分布式数据库 与 集群数据库 之间的关系

问题1：　　首先认清楚：集群是个物理形态，分布式是个工作方式。　　分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上； 集群：同一个业务，部署在多个服务器上。　　问题2：　　跨机房要根据网络线上IP数据同步 如果同步到当前操作电脑必须 对方IP必须能通 ，然后在进行相关操作！(比如日志同步数据 、工具同步数据、触发器存储过程同步数据等)　　问题3：　　oralce、MySQL等（具体要看你做那些分布式操作）