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分布式数据库系统概述
分布式数据库系统（Distributed Database System，简称DDBS）是指将数据分布存储在多个地理位置上，通过网络进行通信和协作的数据库系统，随着互联网的快速发展，分布式数据库系统在提高数据存储和处理能力、降低成本、提高可用性等方面发挥着越来越重要的作用。
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核心名词解释
1、数据分布（Data Distribution）
数据分布是指将数据库中的数据按照一定的策略分布在多个地理位置上的存储节点上，数据分布可以提高数据的存储容量、处理能力和可用性，常见的数据分布策略有：
（1）水平分布：将数据表中的行按照一定的规则分布在不同的存储节点上。
（2）垂直分布：将数据表中的列按照一定的规则分布在不同的存储节点上。
（3）混合分布：结合水平分布和垂直分布的优势，将数据表中的行和列按照一定规则分布在不同的存储节点上。
2、分布式事务（Distributed Transaction）
分布式事务是指在分布式数据库系统中，涉及多个存储节点的数据库事务，分布式事务需要保证数据的一致性和完整性，常见的分布式事务类型有：
（1）两阶段提交（2PC）：分布式事务协调器（Transaction Coordinator，TC）负责协调参与分布式事务的多个存储节点，确保事务的原子性。
（2）三阶段提交（3PC）：改进的两阶段提交协议，降低了单点故障的风险。
3、分布式锁（Distributed Lock）
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分布式锁是一种在分布式数据库系统中，用于协调多个存储节点对共享资源访问的机制，分布式锁确保了同一时间只有一个存储节点能够访问共享资源，常见的分布式锁类型有：
（1）乐观锁：假设在分布式系统中，对共享资源的访问不会发生冲突，仅在发生冲突时进行处理。
（2）悲观锁：认为在分布式系统中，对共享资源的访问很可能会发生冲突，因此在访问共享资源前先加锁。
4、分布式缓存（Distributed Cache）
分布式缓存是一种用于提高分布式数据库系统性能的技术，通过将热点数据存储在内存中，减少对数据库的访问，从而提高系统的响应速度，常见的分布式缓存技术有：
（1）Redis：基于内存的键值存储系统，提供高性能的分布式缓存服务。
（2）Memcached：另一种基于内存的键值存储系统，适用于缓存小数据量。
5、分布式数据库分区（Distributed Database Partitioning）
分布式数据库分区是指将数据库中的数据按照一定的规则划分成多个分区，每个分区存储在独立的存储节点上，常见的数据库分区策略有：
（1）哈希分区：根据数据关键字值的哈希值，将数据划分到不同的分区。
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（2）范围分区：根据数据关键字值的范围，将数据划分到不同的分区。
（3）列表分区：根据数据关键字值的列表，将数据划分到不同的分区。
6、分布式数据库复制（Distributed Database Replication）
分布式数据库复制是指将数据库中的数据复制到多个地理位置上的存储节点上，复制可以提高数据的可用性和容错能力，常见的复制策略有：
（1）主从复制：一个存储节点作为主节点，负责处理数据变更，其他存储节点作为从节点，定期从主节点同步数据。
（2）多主复制：多个存储节点同时作为主节点，处理数据变更，其他存储节点从主节点同步数据。
分布式数据库系统在提高数据存储和处理能力、降低成本、提高可用性等方面具有显著优势，了解分布式数据库系统的核心名词，有助于深入理解分布式数据库系统的原理和实现，在实际应用中，根据业务需求和系统特点，选择合适的分布式数据库技术，可以有效提高系统的性能和可靠性。
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