石永超，任利峰

1 分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的定義

分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)有兩種，一種是一個邏輯上完整而物理上分散的多個數(shù)據(jù)庫的集群，通過網(wǎng)絡將多臺數(shù)據(jù)庫進行連接，依靠專業(yè)的數(shù)據(jù)庫管理軟件進行管理的分布式系統(tǒng)。這種系統(tǒng)只適用于一個用途比較單一的，不太大的單位或部門；另一種是在物理上和邏輯上都是分布的，這種系統(tǒng)可容納多個不同用途、差異較大的數(shù)據(jù)庫，適宜較大的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的集成。物理上分布指的是各個數(shù)據(jù)庫可以單獨存在于不同的地理位置，通過網(wǎng)絡將各個數(shù)據(jù)庫連接起來； 邏輯上完整指的是各個數(shù)據(jù)庫通過網(wǎng)絡連接起來后，可以調整配置，使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫管理軟件進行整體的操縱，同時各個單獨的數(shù)據(jù)庫也具有自制能力。

2 分布式數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化技術的現(xiàn)狀

分布式數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化通常可以從兩個方面考慮： 一個是減少響應時間，另一個是減少網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的傳輸量。從傳統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來看，計算機內部處理數(shù)據(jù)的速度和網(wǎng)絡傳輸?shù)乃俣扔泻秃艽蟮膽沂?。但是大量的?shù)據(jù)傳輸會使網(wǎng)絡承受的壓力太大，這個就是目前分布式數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化所要面臨的主要問題，所以分布式數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化目標的一個方面就是減少網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的傳遞量。 另一方面，數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣仁遣灰粯拥模瑔为毜囊粋€數(shù)據(jù)庫內部查詢數(shù)據(jù)的速度也是不一樣。同時，單個數(shù)據(jù)庫查詢的時間也不是確定的，這就會影響整體的查詢效率。在這種情況下，不應該將數(shù)據(jù)的傳輸數(shù)量作為查詢數(shù)據(jù)質量的標準，應該更多的去研究每一條請求的響應時間。 在一些特殊情況下，我們也得同時考慮響應時間和傳輸速度。 這就需要設計的算法去權衡這兩點。 雖然分布式數(shù)據(jù)庫技術如此復雜，算法設計需要考慮的因素很多，但是并沒有能停止人們對他探索的腳步， 也正是因為他的復雜性和多樣性才使這種技術不斷地被修改創(chuàng)新，這種靈活性也決定它會被廣泛應用?；诜植际郊軜嬎哂械膬?yōu)點和可靠性、靈活性、可用性，吸引著越來也多的人對它進行不斷的探索，使之成為如此熱門的技術。 許多研究所、大學的專家學者經(jīng)過不懈努力，使這種技術越來越成熟。

3 分布式數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化的技術方案

研究數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的一個方面就是要向用戶盡可能多的封裝數(shù)據(jù)庫的操作，使數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)更具有通用性[1]。另一方面，分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)還得向用戶隱藏系統(tǒng)內部的一些細節(jié)，使得系統(tǒng)用起來更加安全，方便。關系型數(shù)據(jù)庫可以為用戶集中的提供一個數(shù)據(jù)接口，所有的數(shù)據(jù)都通過這個接口傳送。使用SQL語句進行數(shù)據(jù)查詢時，只需簡單的描述所要查詢的數(shù)據(jù)，無需知道系統(tǒng)內部如何獲得數(shù)據(jù)的。當用戶發(fā)來請求時，分布式系統(tǒng)會先檢查訪問的數(shù)據(jù)庫是否存在于本地，如果存在則運行命令；如果沒有存在，將請求廣播給其他數(shù)據(jù)庫，根據(jù)查詢信息選擇一個最優(yōu)的查詢節(jié)點(單獨的數(shù)據(jù)庫)進行查詢，即選擇一個有查詢信息所需的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫進行查詢，并且保證查詢所需資源最少。然后將查詢命令按地址發(fā)送到該數(shù)據(jù)庫上，返回該數(shù)據(jù)庫的IP地址，客戶端接受到返回信息，馬上與該數(shù)據(jù)庫建立連接。當數(shù)據(jù)庫內部查詢結束后，將查詢的信息發(fā)回客戶端。如圖1所示。但是通過這種方式進行信息的更改與查詢時，需要使用SQL語句，所以更好的查詢算法也正在發(fā)展和討論。我們所說的查詢優(yōu)化，就是要保證在查詢結果準確的前提下，最大程度的減少網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳遞量，最快的查詢出結果。

圖1 分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢

4 分布式查詢優(yōu)化算法的研究

分布式查詢就是將一個分布式數(shù)據(jù)庫上的整體查詢轉換成可以被單個數(shù)據(jù)庫節(jié)點識別的查詢。轉換之后要使得整體的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和單獨的數(shù)據(jù)庫都可以識別，并通過代數(shù)運算優(yōu)化這個過程[2]。全局查詢優(yōu)化是通過優(yōu)化算法來操作數(shù)據(jù)庫間的數(shù)據(jù)移動順序從而形成的一個優(yōu)化方案， 主要是決策選擇操作的順序。選擇連接順序是分布式數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的一個重要的問題，但是由于數(shù)據(jù)冗余的特點，傳統(tǒng)的查詢會關聯(lián)到多個節(jié)點，十分浪費資源。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的發(fā)展過程中，雖然已經(jīng)不斷優(yōu)化這個問題，但是還沒得到很好的解決。 對于多表查詢這個問題，必須很好地考慮如何搜索，才能知道近似最優(yōu)解。

4.1 粒子群優(yōu)化算法(pso)

粒子群優(yōu)化算法是一種全局隨機優(yōu)化算法。 與一般算法不同的是，粒子群優(yōu)化算法是將一個個數(shù)據(jù)庫抽象為粒子，從而進行整體的排列，而不是傳統(tǒng)的單點的操作。 “學習”和“記憶”是粒子自身所具有的能力，基于這個特性，可以通過粒子間的學習幫助，使整個粒子群不斷搜索最優(yōu)的區(qū)域，從而找到最優(yōu)解。 通過這種手段，可以使數(shù)據(jù)庫找到最優(yōu)算法或者近似最優(yōu)的算法，從以往的研究來看，粒子群優(yōu)化算法能很好地解決一些問題。

4.2 分片復制優(yōu)化算法

一個良好的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設計，一般包括一些關聯(lián)： 整個分布式系統(tǒng)可以被分成多少個分片； 這些分片里有多少分片的副本； 如何確定這些分片在哪個站點。 這些問題使數(shù)據(jù)庫設計變得復雜，甚至還要分析每一個單獨的站點，這也是一個問題。 為了簡化以上的問題，我們找到一個接近最優(yōu)解的算法，分片復制算法。 此算法的核心思想是： 先將參加查詢的關系進行分片化，然后在分布式系統(tǒng)中選擇一組站點，將分片放到這個站點上，每個單獨的站點都可以與其他站點進行連接，最后再將查詢的結果做并集，即得到最優(yōu)解。

4.3 Partition 算法

在處理多表關系連接的問題時， Partition算法可以抽取兩個或者多個關系共有的屬性，然后進行片段的劃分，這樣處理后可以進行并集運算，從而提高查詢效率?；诜植际綌?shù)據(jù)庫系統(tǒng)獨有的特征，這種查詢方式可以在多個數(shù)據(jù)庫同時操作，從而提高數(shù)據(jù)查詢的速度[3]。 但是對于大量數(shù)據(jù)的處理以及對要求復雜的查詢任務來說，這種查詢方式還不是最好的。因此，在下面我們將結合查詢圖劃分改進原有的Partition算法。在傳統(tǒng)的Partition算法中，人們通常只用到其中一種的劃分方案，僅對一種方案進行研究，而忽略其他的劃分方案。就此問題，我們通過查詢圖劃分的思想，將一個完整的查詢圖劃分成多個子圖，這樣再通過 Partition算法將這些子圖連接起來，就可以大大解決數(shù)據(jù)冗余的問題。為了方便，我們?yōu)楦倪M的算法進行了一個構思： 每一個查詢子圖對應分布式系統(tǒng)的一個站點，那么改進的算法就有一下幾步：

劃分查詢圖：借助查詢圖劃分的思想，對整體進行劃分，得到多個子圖。

Partition算法操作：每一個子圖都進行Partition算法運算，再將每個子圖上所有節(jié)點的結果進行并集運算，就可得到結果。但經(jīng)過Partition算法運算后，每個子圖的節(jié)點數(shù)不會有任何變化。

循環(huán)：循環(huán)執(zhí)行(1)(2)步的操作，直到將所有的子圖合并為一個圖，在將此圖上所有結果取并集就可得到查詢結果。

5 總 結

通過以上對分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的優(yōu)化，我們解決了一部分分布式系統(tǒng)查詢的問題?？梢愿鶕?jù)不同的需求，選擇不同的方案進行處理，從而提高數(shù)據(jù)的檢索速度，滿足當今對數(shù)據(jù)查詢效率的需求，提升用戶體驗。