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分布式怎么处理像普通数据库视图这样的情况?
xuguv
2014-04-02 04:55:01
用WCF方式写系统。假设一个基本表在A系统。另一个业务表在B系统。基本表里保存学生的所有基本信息。业务表只保存学生的学号和其他学习数据。
如果现在前端要显示学生的学习信息。
如果是一个数据库,那很好办,直接一个视图就得到了学生的基本信息和学习数据。
现在两个表分在两地,那该怎么办?从B系统取来业务数据,然后再一条一条按学号循环去A系统取基本数据?这样是不是很没有效率?
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分布式怎么处理像普通数据库视图这样的情况?
用WCF方式写系统。假设一个基本表在A系统。另一个业务表在B系统。基本表里保存学生的所有基本信息。业务表只保存学生的学号和其他学习数据。 如果现在前端要显示学生的学习信息。 如果是一个数据库,那很好办,直接一个视图就得到了学生的基本信息和学习数据。 现在两个表分在两地,那该怎么办?从B系统取来业务数据,然后再一条一条按学号循环去A系统取基本数据?这样是不是很没有效率?
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rtdb
2014-04-02
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确实没有效率,所以还要缓存,同步等其他方法来提高性能。
分布式
数据库
中的物化
视图
:原理与实现
随着数据量从“GB级”跃升至“PB级”,
分布式
数据库
成为企业核心系统的标配(如电商的订单库、金融的交易库)。但
分布式
查询的“慢”问题却让开发者头疼:一个跨节点的聚合查询(如“统计全国各省份月销售额”)可能需要扫描数百万行数据,耗时从毫秒级飙升至秒级甚至分钟级。本文聚焦
分布式
数据库
中的物化
视图
技术,覆盖其核心原理、实现策略、实战案例及未来趋势,帮助开发者理解何时用、如何用、如何避坑。本文从生活案例引出物化
视图
的概念,逐步拆解其与
普通
视图
的区别、刷新策略、
分布式
特性;
Java程序员的
分布式
数据库
实战指南
分布式
数据库
,简单来说,就是将数据分散存储在多个物理节点上的
数据库
系统。这些节点通过网络连接,协同工作,对外呈现出一个统一的
数据库
视图
,就像一个大型的图书馆,里面有多个书架(节点),每个书架上存放着不同类别的书籍(数据)。当你想要查找一本书时,不需要知道它具体在哪个书架上,图书馆的检索系统(
分布式
数据库
管理系统)会帮你快速找到。
分布式
数据库
具有诸多显著特点。高可用性是其关键特性之一,通过数据冗余备份机制,即使某些节点出现故障,整个系统仍能正常运行。
分布式
数据库
分布式
数据库
(Distributed Database,DDB)是指将数据分散存储在计算机网络的不同计算机节点上,每个节点具有独立
处理
的能力,并且通过网络通信子系统实现数据的全局访问和管理。这种系统允许数据在逻辑上保持一致性,而在物理上则分布在多个地理位置,从而提高了系统的灵活性和容错能力。高可用性:由于数据分散存储在多个节点上,当某个节点发生故障时,系统可以自动切换到其他可用节点,保证数据的持续可用性。可扩展性:
分布式
数据库
可以根据业务需求动态扩展节点数量,以应对数据量和访问压力的增长。
关系型
数据库
与
分布式
数据库
关系型
数据库
当前主流的关系型
数据库
有Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL 关系
数据库
,是建立在关系模型基础上的
数据库
,借助于集合代数等数学概念和方法来
处理
数据库
中的数据。 关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。 关系型
数据库
将数据存储在硬盘中 注: 数
【
数据库
】
数据库
视图
介绍
特点:创建语法示例(SQL 通用): 2. 物化
视图
(Materialized View) 特点:适用场景:创建与刷新示例(PostgreSQL): 3. 可更新
视图
(Updatable View) 特点:示例: 三、
视图
的优缺点 1. 优点 优点 说明 简化复杂查询 将多层 JOIN、子查询封装为单一
视图
,降低代码复杂度。 数据安全 隐藏敏感字段或行(如工资、密码),仅暴露必要数据。 逻辑独立性 修改基表结构时,可通过调整
视图
保持上层应用不受影响。 统一数
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