分布式事务管理和恢复及数据库并发控制

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1、分布式事务管理和恢复及数据库并发控制摘要: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。在一个分布式的数据库系统中往往需要维护同一个数据库或数据块的多个副本,那么如何有效的维护多副本之间数据一致性的问题就摆到我们面前。本文深入研究了分布式数据库系统的事务管理和恢复以及数据库的并发控制。关键字:分布式数据库,事务管理和恢复,分布式并发控制1分布式数据库的概述随着传统的数

2、据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩大,以分布式为主要特征的数据库系统的研究与开发受到人们的注意。分布式数据库是数据库技术与网络技术相结合的产物,在数据库领域已形成一个分支。分布式数据库的研究始于20世纪70年代中期。世界上第一个分布式数据库系统SDD-1是由美国计算机公司(CCA)于1979年在DEC计算机上实现。20世纪90年代以来,分布式数据库系统进入商品化应用阶段,传统的关系数据库产品均发展成以计算机网络及多任务操作系统为核心的分布式数据库产品,同时分布式数据库逐步向客户机/服务器模式发

3、展。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)。分布式数据库系统与集中式数据库系统相比具有可扩展性,通过增加适当的数据冗余,提高系统的可靠性。在集中式数据库中,尽量减少冗余度是系统目标之一.其原因是,冗余数据浪费存储空间,而且容易造成各副本之间的不一致性.而为了保证数据的一致性,系统要付出一定的维护代价.减少冗余度的目标是用数据共享来达到的。而在分布式数据库中却希望增加冗余数据,在不同的场地存储同一数据的多个副本,其原因是:a.提高系统的可靠性、可用性当某一场地出现故

4、障时,系统可以对另一场地上的相同副本进行操作,不会因一处故障而造成整个系统的瘫痪。b.提高系统性能系统可以根据距离选择离用户最近的数据副本进行操作,减少通信代价,改善整个系统的性能。2分布式事务的管理与恢复2.1分布式事务管理2.1.1分布式事务定义在分布式数据库系统中,任何一个应用的请求最终都将转化成对分布在网络中相应站点上数据库数据存取操作的序列,因此分布式数据库系统中的事务是一个分布式操作的序列,被操作的数据分布在不同的站点上,所以称为分布式事务。在分布式数据库系统中,一个分布式事务即全局事务.通常由一个主(

5、父)事务和在不同站点上执行的子事务(局部事务)组成。一般地,主事务负责事务的卄始、提交和异常终止;各个子事务完成对相应站点上数据库的访问操作。所谓"全局事务"是指一个要求访问或更新多个站点上数据的事务,所谓"局部事务"是指一个仅仅访坷或更新一个站点上数据的事务。1)分布式事务的特点同集中式数据库系统--样,为了保证数据库的一致性和可靠性,保证数据访问的正确性和有效性,分布式数据库系统中的事务也应具有事务的ACID四个特性,即原子性、一致性、隔离性和耐久性。2)原子性分布式事务的原子性是指事务执行时的不可分割性。即要

6、么它所包含的引起分布式数据厍改变的操作全部都成功执行,要么都不执行。事务的原了-性保证分布式数据库的状态总是从一个一致状态变换到另一个一致状态,而不会出现不一致状态。3)一致性分布式事务的一致性简单地说是指事务的正确性,或者说一个分布式事务是一个使分布式数据库从一个一致状态转变为另一个一致状态的正确程序。分布式事务执行完毕时,必须以正确的状态退出系统。如果事务不能达到一个正常的结束状态,就必须把分布式数据库退回到该事务执行前的初始状态。所谓分布式数据库状态是指在某个给定时间点上,分布式数据库中存储的所有数据项(值)

7、的集合。分布式数据库的一致性状态应该满足模式所指定的约束,以及数据库必须遵守的任何其他约束。4)隔离性分布式事务的隔离性是指一个正在执行的事务在其提交之前,决不允许把它对共享数据所作改变的结果提供给其他事务使用。这就是说,事务的执行似乎与其他事务相隔离,即事务的执行不应受到其他并发事务执行的干扰。保持事务的隔离性是有许多原因的,保证维护事务的交互一致性是原因之一。如果两个并发执行的事务要操作同一个数据,且其中一个事务要使用另一个事务正在更改,但后来又因某种原因不改了的数据,就不能保证第二个事务使用的值是正确的。2.

8、1.3分布式事务的结构和事务状态1)分布式事务的结构2)分布式数据库中进程的协作两个概念进程:是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它有两个侧面:(1)进程说明:定义进程的行为模式,包括数据和对数据的一组操作,执行这组操作,完成某一功能。(2)进程执行:按进程说明中所定义的模式来启动这个进程,执行其中的那组操作。进程的协作为了协调地执行

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