数据仓库组织的根本目的是什么

数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全。

数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 *** 作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询 *** 作，但修改和删除 *** 作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

扩展资料：

数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。

之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

并行数据库系统的目标是高性能（High Performance）和高可用性（High Availability），通过多个处理节点并行执行数据库任务，提高整个数据库系统的性能和可用性。

性能指标关注的是并行数据库系统的处理能力，具体的表现可以统一总结为数据库系统处理事务的响应时间。并行数据库系统的高性能可以从两个方面理解，一个是速度提升（SpeedUp），一个是范围提升（ScaleUp）。速度提升是指，通过并行处理，可以使用更少的时间完成两样多的数据库事务。范围提升是指，通过并行处理，在相同的处理时间内，可以完成更多的数据库事务。并行数据库系统基于多处理节点的物理结构，将数据库管理技术与并行处理技术有机结合，来实现系统的高性能。

可用性指标关注的是并行数据库系统的健壮性，也就是当并行处理节点中的一个节点或多个节点部分失效或完全失效时，整个系统对外持续响应的能力。高可用性可以同时在硬件和软件两个方面提供保障。在硬件方面，通过冗余的处理节点、存储设备、网络链路等硬件措施，可以保证当系统中某节点部分或完全失效时，其它的硬件设备可以接手其处理，对外提供持续服务。在软件方面，通过状态监控与跟踪、互相备份、日志等技术手段，可以保证当前系统中某节点部分或完全失效时，由它所进行的处理或由它所掌控的资源可以无损失或基本无损失地转移到其它节点，并由其它节点继续对外提供服务。

为了实现和保证高性能和高可用性，可扩充性也成为并行数据库系统的一个重要指标。可扩充性是指，并行数据库系统通过增加处理节点或者硬件资源（处理器、内存等），使其可以平滑地或线性地扩展其整体处理能力的特性。

随着对并行计算技术研究的深入和SMP、MPP等处理机技术的发展，并行数据库的研究也进入了一个新的领域，集群已经成为了并行数据库系统中最受关注的热点。目前，并行数据库领域主要还有下列问题需要进一步地研究和解决。

（1）并行体系结构及其应用，这是并行数据库系统的基础问题。为了达到并行处理的目的，参与并行处理的各个处理节点之间是否要共享资源、共享哪些资源、需要多大程度的共享，这些就需要研究并行处理的体系结构及有关实现技术。

（2）并行数据库的物理设计，主要是在并行处理的环境下，数据分布的算法的研究、数据库设计工具与管理工具的研究。

（3）处理节点间通讯机制的研究。为了实现并行数据库的高性能，并行处理节点要最大程度地协同处理数据库事务，因此，节点间必不可少地存在通讯问题，如何支持大量节点之间消息和数据的高效通讯，也成为了并行数据库系统中一个重要的研究课题。

（4）并行 *** 作算法，为提高并行处理的效率，需要在数据分布算法研究的基础上，深入研究联接、聚集、统计、排序等具体的数据 *** 作在多节点上的并行 *** 作算法。

（5）并行 *** 作的优化和同步，为获得高性能，如何将一个数据库处理事务合理地分解成相对独立的并行 *** 作步骤、如何将这些步骤以最优的方式在多个处理节点间进行分配、如何在多个处理节点的同一个步骤和不同步骤之间进行消息和数据的同步，这些问题都值得深入研究。

（6）并行数据库中数据的加载和再组织技术，为了保证高性能和高可用性，并行数据库系统中的处理节点可能需要进行扩充（或者调整），这就需要考虑如何对原有数据进行卸载、加载，以及如何合理地在各个节点是重新组织数据。

确切地来说，数据库集群指的是由多个一致并且独立的数据库服务器构成一个逻辑上强大的数据库，它应该同时具备负载均衡、内部实时数据同步、容错和高可用性等功能，还应该对任何原有数据库客户端保持二进制兼容，使得客户端不需要作任何修改就能使用数据库集群。

“数据库集群”这一名称，在市场上有好几种含义。对于微软来说，它指的是SQL Server故障转移集群；而对于ORACLE来讲，则指的是共享存储方式的RAC集群，另外还有一些独立软件开发商开发的集群产品，其中有的产品非常吻合上述数据库集群的定义要求，有的则不是。

由二台或更多物理上独立的服务器共同组成的“虚拟”服务器称之为集群服务器。一项称做MicroSoft集群服务(MSCS)的微软服务可对集群服务器进行管理。一个SQL Server集群是由二台或更多运行SQL Server的服务器（节点）组成的虚拟服务器。如果集群中的一个节点发生故障，集群中的另一个节点就承担这个故障节点的责任。

认为一个SQL Server集群能够给集群中的两个节点带来负载平衡，这是一种常见的误解。虽然这似乎很有用，但却是不正确的。这也意味着集束SQL Server不能真正提高性能。集束SQL Server只能提供故障转移功能。故障转移就是当系统中的一台机器发生故障失去其功能时，另一台机器将接手运行它的SQL Server实例。这种功能失效可能是由于硬件故障、服务故障、人工故障或各种其它原因。

为何要集束SQL Server环境？

在实用性方面，集群SQL Server环境令人满意。在进行故障转移时，将数据库实例由一台服务器转移到另一台服务器的时间非常短暂，一般只需要3至7秒钟。虽然需要重建连接，但对数据库的终端用户而言，故障转移处理通常是透明的。低廉的故障转移成本还可帮助你对集群中的节点进行维护，而不会造成服务器完全无法访问。

SQL Server集群类型

一共有两种类型的SQL Server集群：主动/被动集群和主动/主动集群。下面分别对它们进行说明（说明以两个节点的SQL Server集群为基础）。

主动/被动集群

在这种类型的集群中，一次只有一个节点控制SQL Server资源。另一个节点一直处于备用模式，等待故障发生。进行故障转移时，备用的节点即取得SQL Server资源的控制权。

优点：由于服务器上只有一个实例在运行，所以在进行故障转移时，不需要另外的服务器来接管两个SQL Server实例，性能也不会因此降低。

缺点：由于虚拟服务器上只有一个SQL Server实例在运行，另一台服务器总是处理备用模式与空闲状态。这意味着你并没有充分利用你购买的硬件。

主动/主动集群

在这种类型的集群中，集群中的每个节点运行一个独立且主动的SQL Server实例。发生节点故障时，另一个节点能够控制发生故障节点的SQL Server实例。然后这个正常的节点将运行两个SQL Server实例——它自己的实例和发生故障的实例。

优点：通过这种配置，你能够充分利用你的硬件。在这样的系统中，两个服务器都在运行，而不是只有一台服务器运行，而另一台处于等待故障发生的备用模式，因此你能够充分利用你购买的机器。

缺点：如果进行故障转移，一台服务器运行两个SQL Server实例，性能就会受到不利影响。然而，性能降低总比虚拟服务器完全失灵要强得多。这种配置的另一故障在于它要求购买的许可要比主动/被动集群多一些。因为集群在运行两个主动SQL Server实例，这要求你购买两个单独的服务器许可。在某些情况下，这也可能对你形成阻碍。

集群考虑

在高实用性方面，集群SQL Server环境有一定的优势。然而，高实用性也确实伴随某种折衷。

首先，建立一个集群SQL Server环境非常昂贵。这是因为集群中的节点必须遵照集群节点的兼容性列表。而且，还需要建立一个复杂的网络，机器的配置必须几乎相同，同时需要实现数据库文件磁盘子系统共享。存储区网络(SAN)是建立这种子系统的不错选择，但SAN并非必要，而且十分昂贵。另外，如果你正在运行一个主动/主动集群，你需要为集群中运行SQL Server实例的每台机器的处理器购买一个许可。

因为当地集群主要局限于同一地理区域，自然灾难可能会使集群完全失灵。在那种情况下，你需要转移到灾难恢复站点进行继续 *** 作。你也可以建立地理分散的SQL Server集群，但这样的系统更加复杂与昂贵。

分布式和集群其实就好像权限或者表的水平切割和垂直切割，集群是一种水平切割来分担压力的形式，分布式就好像一个垂直切割来分担压力一样。分布式必定包含集群。

一、为什么要集群？

1JavaEE项目，如果部署在一台Tomcat上，所有的请求，都由这一台服务器处理，存在很大风险：

A：并发处理能力有限

（一般单台服务器处理的并发量为250左右，超过250，可能会出现数据丢失，链接不稳定的情况）。因为单服务器的性能有限制。所以单台Tomcat的最大连接数有限制，

B：容错率低，一旦服务器故障，整个服务就无法访问了。

eBay于 1999年6月停机22小时的事故，中断了约230万的拍卖，使eBay的股票下降了92个百分点。

C：单台服务器计算能力低，无法完成复杂的海量数据计算。

提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能，于是出现了向量机，对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值，这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反，集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。

使用集群架构完成工作主要有以下几点决定：

1、高性能计算

一些国家重要的计算密集型应用（如天气预报，核试验模拟等），需要计算机有很强的运算处理能力⌄以全世界现有的技术，即使是大型机器，其计算能力也是有限的，很难单独完成此任务。因为计算时间可能会相当长，也许几天，甚至几年或更久。因此，对于这类复杂的计算业务，便使用了计算机集群技术，集中几十上百台，甚至成千上万台计算机进行计算。

2、价格有效性

早期的淘宝，支付宝的数据库等核心系统就是使用上百万元的小型机服务器。后因使用维护成本太高以及扩展设备费用成几何级数翻倍，甚至成为扩展瓶颈，人员维护也十分困难，最终使用PC服务器集群替换之，比如，把数据库系统从小机结合Oracle数据库迁移到MySQL开源数据库结合PC服务器上来。不但成本下降了，扩展和维护也更容易了。

3、可伸缩性

当服务负载，压力增长时，针对集群系统进行较简单的扩展即可满足需求，且不会降低服务质量。

通常情况下，硬件设备若想扩展性能，不得不增加新的CPU和存储器设备，如果加不上去了，就不得不购买更高性能的服务器，就拿我们现在的服务器来讲，可以增加的设备总是有限的。如果采用集群技术，则只需要将新的单个服务器加入现有集群架构中即可，从访问的客户角度来看，系统服务无论是连续性还是性能上都几乎没有变化，系统在不知不觉中完成了升级，加大了访问能力，轻松地实现了扩展。集群系统中的节点数目可以增长到几千乃至上万个，其伸缩性远超过单台超级计算机。

4、高可用性

单一的计算机系统总会面临设备损毁的问题，如CPU，内存，主板，电源，硬盘等，只要一个部件坏掉，这个计算机系统就可能会宕机，无法正常提供服务。在集群系统中，尽管部分硬件和软件还是会发生故障，但整个系统的服务可以是724小时可用的。

集群架构技术可以使得系统在若干硬件设备故障发生时仍可以继续工作，这样就将系统的停机时间减少到了最小。集群系统在提高系统可靠性的同时，也大大减小了系统故障带来的业务损失，目前几乎100%的互联网网站都要求724小时提供服务。

5、透明性

多个独立计算机组成的松耦合集群系统构成一个虚拟服务器。用户或客户端程序访问集群系统时，就像访问一台高性能，高可用的服务器一样，集群中一部分服务器的上线，下线不会中断整个系统服务，这对用户也是透明的。

6、可管理性

整个系统可能在物理上很大，但其实容易管理，就像管理一个单一映像系统一样。在理想状况下，软硬件模块的插入能做到即插即用。

7、可编程性

在集群系统上，容易开发及修改各类应用程序。

蓝海大脑水冷工作站超融合架构承担着计算资源池和分布式存储资源池的作用，极大地简化了数据中心的基础架构，通过软件定义的计算资源虚拟化和分布式存储架构实现无单点故障、无单点瓶颈、d性扩展、性能线性增长等能力。通过简单方便的统一管理界面，实现对数据中心计算、存储、网络、虚拟化等资源的统一监控、管理和运维。

型号 蓝海大脑水冷服务器

英特尔

处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,24GHz,3575MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W1TB

Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,27GHz,3855MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W1TB

Intel Xeon W-3265 24C/48T 27GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB

Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 27GHz 385MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB

Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB

Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB

AMD

处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 40GHz/12核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 39GHz/16核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 35GHz/32核/128M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 27GHz/64核/256M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 41G 12核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 40G 16核/64M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 38G 24核/128M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 36G 32核/128M/3200/280W

AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 27G 64核/256M/3200/280W

显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4

NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,

NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,

NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4

硬盘 NVMe2 SSD: 512GB，1TB； M2 PCIe - Solid State Drive (SSD),

SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB

SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,12TGB,18TB

HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB

外形规格 立式机箱

210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266

210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290

210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306

声卡：71通道田声卡

机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）

电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1

软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。

前置接口 USB32 GEN2 Type-C×4

指承灯电和硬盘LED

灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）

读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）

模拟音频 : 立体声、麦克风

后置接口 PS2接口 : 可选

串行接口 : 可选

USB32 GEN2 Type-C×2

网络接口 : 双万兆 (RJ45)

IEEE 1394 : 扩展卡口

模拟音频 : 集成声卡 3口

连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）

资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等

分布式数据库系统分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。

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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)。在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明 *** 作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的 DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 *** 作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。

一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。 更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。 这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。

分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展起来的，是计算机技术和网络技术结合的产物。分布式数据库系统适合于单位分散的部门，允许各个部门将其常用的数据存储在本地，实施就地存放本地使用，从而提高响应速度，降低通信费用。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：①．提高系统的可靠性、可用性当某一场地出现故障时，系统可以对另一场地上的相同副本进行 *** 作，不会因一处故障而造成整个系统的瘫痪。②．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 *** 作，减少通信代价，改善整个系统的性能。

分布式数据库具有以下几个特点：

(1)、数据独立性与位置透明性。数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一，分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区，不必关心数据物理位置分布的细节，也不必关心重复副本（冗余数据）的一致性问题，同时也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型．分布透明性的优点是很明显的．有了分布透明性，用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样．当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序．当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序．数据分布的信息由系统存储在数据字典中．用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送．

(2)、集中和节点自治相结合。数据库是用户共享的资源．在集中式数据库中，为了保证数据库的安全性和完整性，对共享数据库的控制是集中的，并设有DBA负责监督和维护系统的正常运行．在分布式数据库中，数据的共享有两个层次：一是局部共享，即在局部数据库中存储局部场地上各用户的共享数据．这些数据是本场地用户常用的．二是全局共享，即在分布式数据库的各个场地也存储可供网中其它场地的用户共享的数据，支持系统中的全局应用．因此，相应的控制结构也具有两个层次：集中和自治．分布式数据库系统常常采用集中和自治相结合的控制结构,各局部的DBMS可以独立地管理局部数据库，具有自治的功能．同时，系统又设有集中控制机制，协调各局部DBMS的工作，执行全局应用。当然,不同的系统集中和自治的程度不尽相同．有些系统高度自治，连全局应用事务的协调也由局部DBMS、局部DBA共同承担而不要集中控制，不设全局DBA,有些系统则集中控制程度较高，场地自治功能较弱。

(3)、支持全局数据库的一致性和和可恢复性。分布式数据库中各局部数据库应满足集中式数据库的一致性、可串行性和可恢复性。除此以外还应保证数据库的全局一致性、并行 *** 作的可串行性和系统的全局可恢复性。这是因为全局应用要涉及两个以上结点的数据．因此在分布式数据库系统中一个业务可能由不同场地上的 多个 *** 作组成．例如, 银行转帐业务包括两个结点上的更新 *** 作。这样，当其中某一个结点出现故障 *** 作失败后如何使全局业务滚回呢？如何使另一个结点撤销已执行的 *** 作(若 *** 作已完成或完成一部分）或者不必再执行业务的其它 *** 作(若 *** 作尚没执行)？这些技术要比集中式数据库复杂和困难得多，分布式数据库系统必须解决这些问题．

(4)、复制透明性。用户不用关心数据库在网络中各个节点的复制情况，被复制的数据的更新都由系统自动完成。在分布式数据库系统中，可以把一个场地的数据复制到其他场地存放，应用程序可以使用复制到本地的数据在本地完成分布式 *** 作，避免通过网络传输数据，提高了系统的运行和查询效率。但是对于复制数据的更新 *** 作，就要涉及到对所有复制数据的更新。

(5)、易于扩展性。在大多数网络环境中，单个数据库服务器最终会不满足使用。如果服务器软件支持透明的水平扩展，那么就可以增加多个服务器来进一步分布数据和分担处理任务。

分布式数据库的优点：

(1)具有灵活的体系结构 。

(2)适应分布式的管理和控制机构。

(3)经济性能优越 。

(4)系统的可靠性高、可用性好 。

(5)局部应用的响应速度快。

(6)可扩展性好，易于集成现有系统。

分布式数据库的缺点：

(1)系统开销大，主要花在通信部分。

(2)复杂的存取结构，原来在集中式系统中有效存取数据的技术，在分成式系统中都不再适用。

(3)数据的安全生和保密性较难处理。

分布式数据库系统的目标

分布式数据库系统的目标，也就是研制分布式数据库系统的目的、动机，主要包括技术和组织两方面的目标．

1．适应部门分布的组织结构，降低费用。

使用数据库的单位在组织上常常是分布的（如分为部门、科室、车间等等），在地理上也是分布的．分布式数据库系统的结构符合部门分布的组织结构，允许各个部门对自己常用的数据存储在本地，在本地录入、查询、维护，实行局部控制．由于计算机资源靠近用户，因而可以降低通信代价，提高响应速度，使这些部门使用数据库更方便更经济。

2．提高系统的可靠性和可用性。

改善系统的可靠性和可用性是分布式数据库的主要目标．将数据分布于多个场地，并增加适当的冗余度可以提供更好的可靠性．一些可靠性要求较高的系统，这一点尤其重要．因为一个地出了故障不会引起整个系统崩溃．因为故障场地的用户可以通过其它场地进入系统．而其它场地的用户可以由系统自动选择存取路径，避开故障场地，利用其它数据副本执行 *** 作，不影响业务的正常运行．

3．充分利用数据库资源，提高现有集中式数据库的利用率

当在一个大企业或大部门中已建成了若干个数据库之后，为了利用相互的资源，为了开发全局应用，就要研制分布式数据库系统．这种情况可称为自底向上的建立分布式系统．这种方法虽然也要对各现存的局部数据库系统做某些改动、重构，但比起把这些数据库集中起来重建一个集中式数据库，则无论从经济上还是从组织上考虑，分布式数据库均是较好的选择．

4．逐步扩展处理能力和系统规模

当一个单位规模扩大要增加新的部门(如银行系统增加新的分行，工厂增加新的科室、车间)时，分布式数据库系统的结构为扩展系统的处理能力提供了较好的途径：在分布式数据库系统中增加一个新的结点．这样做比在集中式系统中扩大系统规模要方便、灵活、经济得多。

在集中式系统中为了扩大规模常用的方法有两种：一种是在开始设计时留有较大的余地．这容易造成浪费，而且由于预测困难，设计结果仍可能不适应情况的变化．另一种方法是系统升级，这会影响现有应用的正常运行．并且当升级涉及不兼容的硬件或系统软件有了重大修改而要相应地修改已开发的应用软件时，升级的代价就十分昂贵而常常使得升级的方法不可行．分布式数据库系统能方便地把一个新的结点纳入系统，不影响现有系统的结构和系统的正常运行，提供了逐渐扩展系统能力的较好途径，有时甚至是唯一的途径。

①数据库系统与应用 赵致格编著 清华大学出版社p 260

②数据库原理及应用 张晋连 编著 电子工业出版社P13

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