分布式数据库与分布式存储的关系
技术本质的异同
分布式数据库与分布式存储是现代数据处理架构中两个紧密相关但又存在本质区别的技术概念,从技术本质来看，两者均以分布式系统理论为基础，通过将数据分散存储在多个物理节点上，实现高可用性、可扩展性和性能优化，它们的定位与核心功能存在显著差异。
分布式存储是一种底层技术架构,专注于数据的存储、管理和访问，其核心目标是提供高可靠、高吞吐、低延迟的存储服务，常见的分布式存储系统包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、Ceph、GlusterFS等，它们通过数据分片、冗余备份（如副本机制或纠删码）以及负载均衡策略，确保数据的安全性和访问效率，分布式存储对上层应用透明，开发者无需关心数据的具体存储位置，只需通过统一的接口进行读写操作。
分布式数据库则是一种面向数据管理的高级应用系统,在分布式存储的基础上，增加了数据模型、事务管理、查询优化等核心功能，它不仅需要解决数据的分布式存储问题，还需处理数据一致性、事务ACID特性、跨节点查询等复杂场景，Google Spanner、TiDB、CockroachDB等分布式数据库，通过分布式共识协议（如Paxos、Raft）实现跨节点的事务一致性，同时利用分布式存储的底层能力保障数据持久化。
架构层面的依赖与协同
在架构设计中,分布式数据库与分布式存储呈现出明显的依赖与协同关系，分布式存储作为数据存储的基石，为分布式数据库提供了底层支撑，而分布式数据库则通过上层逻辑扩展了存储系统的应用价值。
分布式数据库需要依赖分布式存储实现数据的分片存储,以分布式关系型数据库为例，数据通常按照某种分片策略（如哈希分片、范围分片）拆分为多个数据片段（Shard），每个片段存储在不同的节点上，这些节点通过分布式存储系统管理数据块的存储、复制和容错，确保即使部分节点故障，数据也不会丢失，TiDB的底层存储层基于Google Spanner的架构，使用分布式存储引擎（如RocksDB）管理数据，并通过TiKV组件实现数据的分布式存储与访问。
分布式存储的高可用特性为数据库提供了容灾能力,分布式存储通过多副本机制或纠删码技术，将数据复制到多个物理节点，当某个节点发生故障时，系统可以自动从副本中恢复数据，避免服务中断，这种能力直接传递给上层数据库，使得分布式数据库能够实现跨机房、跨地域的高可用部署，金融级分布式数据库OceanBase通过分布式存储的多副本机制，实现了数据的“三地五中心”容灾方案，确保业务连续性。
分布式存储的扩展性为数据库的弹性伸缩提供了基础,随着业务数据量的增长，分布式存储可以通过增加节点线性扩展存储容量和性能，而数据库则在此基础上实现计算与存储的分离架构，灵活应对业务负载变化，NewSQL数据库CockroachDB采用存储计算分离的设计，计算节点无状态化，存储节点通过分布式存储系统（如RocksDB）管理数据，支持在线扩容和数据迁移。
功能特性的互补与融合
分布式数据库与分布式存储在功能特性上既存在互补,又逐渐走向融合，传统上，分布式存储专注于数据的存储和管理，而数据库则负责数据的结构化处理、事务管理和查询优化，但随着技术的发展，两者的边界逐渐模糊，呈现出功能融合的趋势。
在数据一致性方面,分布式存储通常提供最终一致性保证，而分布式数据库则需要支持强一致性事务，分布式存储系统Ceph通过CRUSH算法实现数据的动态分片和副本管理，但本身不提供事务支持；而分布式数据库如TiDB则通过两阶段提交（2PC）和分布式事务协议，确保跨节点操作的ACID特性，这种互补使得数据库能够在存储层的基础上实现复杂的数据管理需求。
在性能优化层面,分布式存储通过缓存、预读、I/O调度等机制提升访问效率，而数据库则通过索引、查询优化、执行计划等技术加速数据处理，分布式存储HDFS通过块（Block）存储和本地性优化减少网络传输，而Hive等基于HDFS的数据仓库则通过列式存储和向量化查询提升分析性能，两者的协同使得整个数据链路的效率得到最大化。
近年来,随着云原生和Serverless架构的兴起，分布式数据库与分布式存储的融合趋势更加明显，Amazon Aurora将存储与计算分离，存储层基于分布式存储系统实现高可用和自动扩容，计算层则支持无状态扩展，整体架构兼顾了灵活性与性能，类似的，Google Spanner通过全球分布式存储和原子钟技术，实现了跨地域的强一致性事务，模糊了传统存储与数据库的界限。
应用场景的协同演进
分布式数据库与分布式存储的协同关系也在应用场景中得到了充分体现,从大数据处理到实时交易，从云计算到边缘计算，两者的结合为不同业务场景提供了技术支撑。
在大数据分析领域,分布式存储（如HDFS）作为数据湖的底层存储，承载着海量结构化和非结构化数据，而分布式数据库（如Hive、ClickHouse）则提供数据查询和分析能力，互联网企业通过HDFS存储用户行为日志，再使用ClickHouse进行实时分析，支撑业务决策，这种“存储+计算”的分离架构，既保证了数据的低成本存储，又实现了高效的数据处理。
在在线交易场景中,分布式数据库（如TiDB、OceanBase）通过分布式存储实现高并发、低延迟的交易处理，同时满足金融级的一致性和可靠性要求，银行核心系统采用分布式数据库，将交易数据分片存储在多个节点上，通过分布式事务确保转账、支付等操作的正确性，而分布式存储则保障了数据的多副本容灾和快速恢复。
在云原生应用中,分布式存储与数据库的协同进一步提升了资源利用率，Kubernetes环境下，分布式存储（如Ceph Rook）提供持久化存储卷，而分布式数据库（如CockroachDB）则通过StatefulSet部署实现有状态服务，两者结合实现了云原生应用的弹性伸缩和故障自愈。
未来发展趋势
随着人工智能、物联网、区块链等新兴技术的发展，分布式数据库与分布式存储的关系将更加紧密，数据量的爆炸式增长将推动分布式存储向更高性能、更低成本的方向演进，例如通过存算分离、近存计算等技术优化存储架构；分布式数据库将向多模处理、实时分析、智能运维等方向扩展，例如支持时序数据、图数据、文档数据等多模态存储与查询。
绿色计算和可持续发展也将成为两者协同演进的重要方向,通过优化数据分布策略、减少磁盘I/O、提升能源效率，分布式存储与数据库可以在保障性能的同时，降低数据中心的能耗，实现技术与生态的共赢。
分布式数据库与分布式存储是现代数据架构中不可或缺的组成部分,它们在技术本质、架构设计、功能特性和应用场景中既相互依赖又协同演进，共同支撑着数字化时代的数据处理需求，随着技术的不断创新，两者的融合将更加深入，为各行各业提供更强大、更灵活的数据基础设施。
oracle数据库的后台进程有哪些
DBWR进程：该进程执行将缓冲区写入数据文件，是负责缓冲存储区管理的一个ORACLE后台进程。 当缓冲区中的一缓冲区被修改，它被标志为“弄脏”，DBWR的主要任务是将“弄脏”的缓冲区写入磁盘，使缓冲区保持“干净”。 由于缓冲存储区的缓冲区填入数据库或被用户进程弄脏，未用的缓冲区的数目减少。 当未用的缓冲区下降到很少，以致用户进程要从磁盘读入块到内存存储区时无法找到未用的缓冲区时，DBWR将管理缓冲存储区，使用户进程总可得到未用的缓冲区。 ORACLE采用LRU（LEAST RECENTLY USED）算法（最近最少使用算法）保持内存中的数据块是最近使用的，使I/O最小。 在下列情况预示DBWR 要将弄脏的缓冲区写入磁盘：当一个服务器进程将一缓冲区移入“弄脏”表，该弄脏表达到临界长度时，该服务进程将通知DBWR进行写。 该临界长度是为参数DB-BLOCK-WRITE-Batch的值的一半。 当一个服务器进程在LRU表中查找DB-BLOCK-MAX-SCAN-CNT缓冲区时，没有查到未用的缓冲区，它停止查找并通知DBWR进行写。 出现超时（每次3秒），DBWR 将通知本身。 当出现检查点时，LGWR将通知DBWR.在前两种情况下，DBWR将弄脏表中的块写入磁盘，每次可写的块数由初始化参数DB-BLOCK- WRITE-BATCH所指定。 如果弄脏表中没有该参数指定块数的缓冲区，DBWR从LUR表中查找另外一个弄脏缓冲区。 如果DBWR在三秒内未活动，则出现超时。 在这种情况下DBWR对LRU表查找指定数目的缓冲区，将所找到任何弄脏缓冲区写入磁盘。 每当出现超时，DBWR查找一个新的缓冲区组。 每次由DBWR查找的缓冲区的数目是为寝化参数DB-BLOCK- WRITE-BATCH的值的二倍。 如果数据库空运转，DBWR最终将全部缓冲区存储区写入磁盘。 在出现检查点时，LGWR指定一修改缓冲区表必须写入到磁盘。 DBWR将指定的缓冲区写入磁盘。 在有些平台上，一个实例可有多个DBWR.在这样的实例中，一些块可写入一磁盘，另一些块可写入其它磁盘。 参数DB-WRITERS控制DBWR进程个数。 LGWR进程：该进程将日志缓冲区写入磁盘上的一个日志文件，它是负责管理日志缓冲区的一个ORACLE后台进程。 LGWR进程将自上次写入磁盘以来的全部日志项输出，LGWR输出：当用户进程提交一事务时写入一个提交记录。 每三秒将日志缓冲区输出。 当日志缓冲区的1/3已满时将日志缓冲区输出。 当DBWR将修改缓冲区写入磁盘时则将日志缓冲区输出。 LGWR进程同步地写入到活动的镜象在线日志文件组。 如果组中一个文件被删除或不可用，LGWR 可继续地写入该组的其它文件。 日志缓冲区是一个循环缓冲区。 当LGWR将日志缓冲区的日志项写入日志文件后，服务器进程可将新的日志项写入到该日志缓冲区。 LGWR 通常写得很快，可确保日志缓冲区总有空间可写入新的日志项。 注意：有时候当需要更多的日志缓冲区时，LWGR在一个事务提交前就将日志项写出，而这些日志项仅当在以后事务提交后才永久化。 ORACLE使用快速提交机制，当用户发出COMMIT语句时，一个COMMIT记录立即放入日志缓冲区，但相应的数据缓冲区改变是被延迟，直到在更有效时才将它们写入数据文件。 当一事务提交时，被赋给一个系统修改号（SCN），它同事务日志项一起记录在日志中。 由于SCN记录在日志中，以致在并行服务器选项配置情况下，恢复操作可以同步。 CKPT进程：该进程在检查点出现时，对全部数据文件的标题进行修改，指示该检查点。 在通常的情况下，该任务由LGWR执行。 然而，如果检查点明显地降低系统性能时，可使CKPT进程运行，将原来由LGWR进程执行的检查点的工作分离出来，由 CKPT进程实现。 对于许多应用情况，CKPT进程是不必要的。 只有当数据库有许多数据文件，LGWR在检查点时明显地降低性能才使CKPT运行。 CKPT进程不将块写入磁盘，该工作是由DBWR完成的。 初始化参数CHECKPOINT-PROCESS控制CKPT进程的使能或使不能。 缺省时为FALSE，即为使不能。 SMON进程：该进程实例启动时执行实例恢复，还负责清理不再使用的临时段。 在具有并行服务器选项的环境下，SMON对有故障CPU或实例进行实例恢复。 SMON进程有规律地被呼醒，检查是否需要，或者其它进程发现需要时可以被调用。 PMON进程：该进程在用户进程出现故障时执行进程恢复，负责清理内存储区和释放该进程所使用的资源。 例：它要重置活动事务表的状态，释放封锁，将该故障的进程的ID从活动进程表中移去。 PMON还周期地检查调度进程（DISPATCHER）和服务器进程的状态，如果已死，则重新启动（不包括有意删除的进程）。 PMON有规律地被呼醒，检查是否需要，或者其它进程发现需要时可以被调用。 RECO进程：该进程是在具有分布式选项时所使用的一个进程，自动地解决在分布式事务中的故障。 一个结点RECO后台进程自动地连接到包含有悬而未决的分布式事务的其它数据库中，RECO自动地解决所有的悬而不决的事务。 任何相应于已处理的悬而不决的事务的行将从每一个数据库的悬挂事务表中删去。 当一数据库服务器的RECO后台进程试图建立同一远程服务器的通信，如果远程服务器是不可用或者网络连接不能建立时，RECO自动地在一个时间间隔之后再次连接。 RECO后台进程仅当在允许分布式事务的系统中出现，而且DISTRIBUTED ？C TRANSACTIONS参数是大于进程：该进程将已填满的在线日志文件拷贝到指定的存储设备。 当日志是为ARCHIVELOG使用方式、并可自动地归档时ARCH进程才存在。 LCKn进程：是在具有并行服务器选件环境下使用，可多至10个进程（LCK0，LCK1……，LCK9），用于实例间的封锁。 Dnnn进程（调度进程）：该进程允许用户进程共享有限的服务器进程（SERVER PROCESS）。 没有调度进程时，每个用户进程需要一个专用服务进程（DEDICATEDSERVER PROCESS）。 对于多线索服务器（MULTI-THREADED SERVER）可支持多个用户进程。 如果在系统中具有大量用户，多线索服务器可支持大量用户，尤其在客户_服务器环境中。 在一个数据库实例中可建立多个调度进程。 对每种网络协议至少建立一个调度进程。 数据库管理员根据操作系统中每个进程可连接数目的限制决定启动的调度程序的最优数，在实例运行时可增加或删除调度进程。 多线索服务器需要SQL*NET版本2或更后的版本。 在多线索服务器的配置下，一个网络接收器进程等待客户应用连接请求，并将每一个发送到一个调度进程。 如果不能将客户应用连接到一调度进程时，网络接收器进程将启动一个专用服务器进程。 该网络接收器进程不是ORACLE实例的组成部分，它是处理与ORACLE有关的网络进程的组成部分。 在实例启动时，该网络接收器被打开，为用户连接到ORACLE建立一通信路径，然后每一个调度进程把连接请求的调度进程的地址给予于它的接收器。 当一个用户进程作连接请求时，网络接收器进程分析请求并决定该用户是否可使用一调度进程。 如果是，该网络接收器进程返回该调度进程的地址，之后用户进程直接连接到该调度进程。 有些用户进程不能调度进程通信（如果使用SQL*NET以前的版本的用户），网络接收器进程不能将如此用户连接到一调度进程。 在这种情况下，网络接收器建立一个专用服务器进程，建立一种合适的连接.即主要的有：DBWR,LGWR,SMON 其他后台进程有PMON,CKPT等
利用结构化方法进行信息系统开发的过程中，数据字典应在哪一阶段建立
结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、xml、html、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、xml、html、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。 非结构化web数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构化信息（包括各种多媒体信息）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。
大数据都需要什么技术
1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。 3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。 4、数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。 处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。 一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。 5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。 6、数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。 8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
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