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中小型网站基于分布式数据库渐进优化策略 　　摘要：用户量的不断增加，使传统的集中式数据库已难以满足网站用户者的需求，采取分布式数据库Client/Server模式的协作式处理，可以提高了数据传输速率，从而提高了整个网站的传输效率。同时，根据分布式数据库物理分散性的特点，在Server端上运用多线程技术，采取多处理器并行处理，进一步提高网站效率。最后一步，采取合适的查询优化策略，降低查询代价，选择最优方式缩减查询时间，优化网站性能。 　　关键词：分布式数据库（DDBS）；Client/Server；并行；查询优化；多线程 　　中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)12-2665-02 　　数据库存储容量的增加，应用范围的急剧扩大，使得数据库查询、计算时间大幅度增加，用户等待时间加长，难以满足网站用户者的需求。分布式数据库将数据库系统和计算机网络系统有机地相结合，有效地避免了集中式数据库的局限性，充分发挥数据库技术和网络技术的优势。分布式数据库系统的研究开始与20世纪70年代，80年代进入成长阶段，随着信息的爆炸式增长，其研究越来越深入，国际上每年都召开专门会议对分布式数据库做出分析及预测。其中，DDBS可采用Client/Server模式，将应用程序服务器和数据库服务器分离，提高并行执行的效率。 　　1分布式数据库概述 　　 　　分布式数据库系统是在物理上分散而逻辑上集中的数据库系统，具有物理分布性、逻辑整体性、站点自治性等特点。除此之外，分布是数据库不同于集中性数据库，具有数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制。由于具有物理上分散的特点，适当增加数据冗余性，以此来提高系统的可靠性是其独有的特点。另外因为计算机网络的飞速发展，数据传输速率加快，传输费用降低，形成了一种新的计算环境——Client/Server体系。Client/Server体系兴起于90年代，到现在已经成为了信息处理的计算机主流模式。 　　2基于分布式数据库的渐进优化 　　 2.1采取Client/Server模式 　　分布式数据库Client/Server模式的协作式处理是一种特殊的分布式处理，它把整个系统分成Client和Server两大主要部分，通过网络相连接，协同工作，共同完???客户请求，如图1所示。Client主要用于应用程序的处理，面向最终用户，从分布式数据库系统中访问数据，负责完成大部分的应用性功能。Server又称数据库处理器，主要用于数据管理，进行数据计算更新等操作，完成DBMS的核心操作。Server端集中处理数据，不进行应用程序的操作，大大加快了数据处理的速度。Client端只是通过简单的命令（SQL查询、更新语句）传送，提高了网络传输速率，从而提高了整个系统的传输效率。 　　 2.2采取多处理器并行处理方式 　　分布式数据库的数据库处理器（即Server端）需要进行大批量数据的更新、计算工作，通过利用数据库的多处理器并行操作机制，可以有效提高数据库的效率。针对这一性能，做了如下实验，这里使用windows 2003和sql server 2000作为平台，将全校学生的评课记录作为实验对象，利用sql server2000内部支持多cpu并行工作的机制，在win2003的环境下，处理117152个学生的评课记录，对每位同学的评课结果计算。可得以下结果：使用单cpu时用时0:28:40，双cpu时用时0:27:55，四cpu时用时0:25:48。从上述数据可得，sql server2000内部的对多cpu分配任务的平衡机制可以对大量的数据计算进行少量优化，但是优化的效果不明显。所以，当对大量数据进行计算时，对查询、计算、插入等多种操作进行分片处理，合理调度多线程，更能发挥多处理器的优势，提高处理器的执行效率。针对本次试验得出结论，在Server端上，我们可以运用多线程技术，加快运算效率，优化网站性能。调度如图2所示。 　　 　　图2 　　2.3选择数据查询优化方式 　　在分布式数据系统中，由于Client和Server端不在同一服务器上，需要通过网络连接，因此进行查询优化的准则就是尽可能地降低通信费用、减少响应时间，就是以最小的代价最短的时间获得所需要的数据。因此根据网络模型，首先提出具体的查询处理模型，如图3所示。局部查询一般只涉及到本地或者说是单个站点的数据，所以查询的优化技术与集中式数据库没有太大差别。对于远程查询，也是只涉及单个站点的数据，所以与局部优化策略相同。因此，采取合适的全局优化策略，可以在最大程度上对数据查询进行优化。文献[2]中提到了多种数据查询优化算法，基于关系代数等价变换的查询优化处理、基于半连接算法的查询优化处理、基于直接连接算法的查询优化