数据库中becimal是指什么

⑴ 分布式数据库与数据库集群的区别到底是什么哪位高手帮忙解惑下~~~~~~~~~~跪求

（1）另外一位博主的观点（http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/5483162）

博主有对他的表述有作一点修改补充，方便各位猿友明了他的意思。

简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。

例如：

如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。

采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Rece分布式计算模型）

而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是平均1小时完成一个任务！（注意这里的任务和子任务的区别）

（2）知乎（https://www.hu.com/question/20004877）

这个猿友描述得很简单明了：

分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上
集群：同一个业务，部署在多个服务器上

另外一位猿友从另外一个角度去表述：

集群是个物理形态，分布式是个工作方式。

这位猿友的描述也很简洁，但是比较抽象：

按照我的理解，集群是解决高可用的，而分布式是解决高性能、高并发的

（3）网络（http://ke..com/view/4804677.htm、http://ke..com/view/3022776.htm）

集群：

集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高可用性和可缩放性。

分布式：

一种基于网络的计算机处理技术，与集中式相对应。由于个人计算机的性能得到极大的提高及其使用的普及，使处理能力分布到网络上的所有计算机成为可能。分布式计算是和集中式计算相对立的概念，分布式计算的数据可以分布在很大区域。

看完这些是不是有种似懂非懂的感觉？博主也是一样！所以我们接下来继续了解。

上面博主有说过自己有接触过分布式服务框架Dubbo，那么我们看看它为什么说自己是分布式服务架构？（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%83%8C%E6%99%AF）

分布式服务架构

当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。
此时，用于提高业务复用及整合的 分布式服务框架(RPC) 是关键。

偶然之间，有发现据说“Git就是分布式版本控制系统”，为什么它是分布式的呢？

Git就是分布式版本控制系统，对应的是集中式的版本控制如SVN。简单的说，分布式的版本控制就是每个人都可以创建一个独立的代码仓库用于管理，各种版本控制的操作都可以在本地完成。每个人修改的代码都可以推送合并到另外一个代码仓库中。而像SVN这样，只有一个中央控制，所有的开发人员都必须依赖于这个代码仓库。每次版本控制的操作也必须链接到服务器才能完成。很多公司喜欢用集中式的版本控制是为了更好的控制代码。如果个人开发，就可以选择Git这种分布式的。

从一般开发者的角度来看，git有以下功能：

1、从服务器上克隆完整的Git仓库（包括代码和版本信息）到单机上。
2、在自己的机器上根据不同的开发目的，创建分支，修改代码。
3、在单机上自己创建的分支上提交代码。
4、在单机上合并分支。
5、把服务器上最新版的代码fetch下来，然后跟自己的主分支合并。
6、生成补丁（patch），把补丁发送给主开发者。
7、看主开发者的反馈，如果主开发者发现两个一般开发者之间有冲突（他们之间可以合作解决的冲突），就会要求他们先解决冲突，然后再由其中一个人提交。如果主开发者可以自己解决，或者没有冲突，就通过。
8、一般开发者之间解决冲突的方法，开发者之间可以使用pull 命令解决冲突，解决完冲突之后再向主开发者提交补丁。

看了分布式服务框架Dubbo和分布式版本控制系统Git的这些描述后，细想一下，似乎和上面的“分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上，集群：同一个业务，部署在多个服务器上”的观点些相似。

Dubbo将核心业务抽取出来，作为独立的服务模块，各个模块之间只需要依赖接口，接口实现分离，那么开发人员可以各自完成自己负责的服务模块，最后完成一个完整的系统。他们的目标是完成一个系统，而各个子服务模块相当于子业务。Git也类似。

事实上，分布式很多时候都开不了集群的，在Dubbo、Hadoop、Elasticsearch都有体现。

现在分布式概念可能我们相对比较清晰了，集群概念可能还比较模糊。另外，集群是如何跟分布式配合的呢，接下来我们继续了解集群。

集群主要分成三大类 （高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群）

高可用集群( High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)

1、高可用集群(High Availability Cluster)

常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如”双机热备”, “双机互备”, “双机”。

高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。

2、负载均衡集群(Load Balance Cluster)

负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。

负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。

3、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)

高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。

高性能计算分类：

3.1、高吞吐计算(High-throughput Computing)

有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。

这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。

所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。

3.2、分布计算(Distributed Computing)

另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。

下面说说这几种集群的应用场景：

高可用集群这里不多作说明。

想Dubbo是比较偏向于负载均衡集群，用过的猿友应该知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一个服务是可以有多个提供者的，当一个消费者过来，它要消费那个提供者，这里是有负载均衡机制在里面的。

搜索引擎Elasticsearch比较偏向于科学计算集群的分布计算。

而到这里，可能不少猿友都知道，集群的一些术语：集群容错、负载均衡。

我们以Dubbo为例：

集群容错（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）

Dubbo提供了这些容错策略：

集群容错模式：
可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展

Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。

Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。

Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。
通常用于写入审计日志等操作。

Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
通常用于消息通知操作。

Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
可通过forks="2"来设置最大并行数。

Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

负载均衡（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）

Dubbo提供了这些负载均衡策略：

Random LoadBalance
随机，按权重设置随机概率。
在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

RoundRobin LoadBalance
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

LeastActive LoadBalance
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。

ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。
缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />
缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />

还有比较好奇它们是怎么通信的？

像早期版本的Elasticsearch的话，自动发现节点机制，ES是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。

而Dubbo是有个注册中心，它支持多个注册中心，但是推荐使用ZooKeeper。关于ZooKeeper可以自行了解，很多集群相关的框架都有使用到它。当然像Elasticsearch是自己有相应的机制实现的。

⑵ 什么是数据库事务

数据库事务，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。

一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。事务是数据库运行中的逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。

企业级的数据库管理系统(DBMS)都有责任提供一种保证事务的物理完整性的机制。就常用的SQL Server2000系统而言，它具备锁定设备隔离事务、记录设备保证事务持久性等机制。因此，我们不必关心数据库事务的物理完整性，而应该关注在什么情况下使用数据库事务、事务对性能的影响，如何使用事务等等。

拓展资料：

事务有三种模型:

1、隐式事务是指每一条数据操作语句都自动地成为一个事务，事务的开始是隐式的，事务的结束有明确的标记。

2、显式事务是指有显式的开始和结束标记的事务，每个事务都有显式的开始和结束标记。

3、自动事务是系统自动默认的，开始和结束不用标记。

⑶ 数据建模是什么意思

问题一：什么是数据建模 数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。
将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程・（实体一般是表）。
ke./view/1452242

问题二：根据数据建立分析模型是什么意思 这是数据分析的一般思路。
但是通常都是在建立分析模型前，一般都是有预先假设的，比如说我假设 销售人员的学历、工作经验、薪资待遇、年龄这几个方面会对其销售额产生影响。
之后我就会根据我的假设来收集数据，然后针对数据进行分析，找出一个合适的数据模型，比如说是线性模型的的话 就用线性回归，如果是非线性模型的话，则建立相应的非线性模型。然后通过模型创建 可以验证假设中哪些是正确的，同时可以找出影响因素的影响大小等

问题三：数据模型是什么？ 数据（data）是描述事物的符号记录。模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，是数据库管理的教学形式框架。
数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。
1）数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。
2）数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。
3）数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。
数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统（Database Management System，简称DBMS）无关。概念数据模型必须换成逻辑数据模型，才能在DBMS中实现。
2、逻辑数据模型（Logical Data Model）:简称数据模型，这是用户从数据库所看到的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。
3、物理数据模型（Physical Data Model）:简称物理模型，是面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与操作系统和硬件有关。每一种逻辑数据模型在实现时都有起对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作又系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。
在概念数据模型中最常用的是E-R模型、扩充的E-R模型、面向对象模型及谓词模型。在逻辑数据类型中最常用的是层次模型、网状模型、关系模型。

问题四：数据模型的含义是什么？为什么要建立数据模型 模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数...

问题五：建模是什么意思？ 分类别 是数学建模还是三维建模
数学建模个人理解就是建立一种关系式：比如一个函数sum（a） = a*a;
该函数就可以是一种模型，输入a，输出a*a。
三维建模，就是做出一些虚拟的、可见的模型，比如虚拟的一个杯子，一张桌子....

问题六：数学建模是什么意思 数学模型就是对实际问题的一种数学表述。 具体一点说：数学模型是关于部分现实世界为某种目的的一个抽象的简化的数学结构。 更确切地说：数学模型就是对于一个特定的对象为了一个特定目标，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。数学结构可以是数学公式，算法、表格、图示等。 数学建模就是建立数学模型，建立数学模型的过程就是数学建模的过程（见数学建模过程流程图）。 数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻划并解决实际问题的一种强有力的数学手段。

问题七：什么是数据建模？数据建模有什么优点和缺点？ 楼上说的到真的是，可以引用虚拟数据库里的元素，这样做的一个优点之一是可以降低开发的难度，因为不用要求开发人员了解数据结构就能开发了，变相的也提高了 开发效率，其二是将业务层与物理层，即需求和存储切分开来，使系统的架构更易读、合理。
缺点嘛，因为多了一层，所以在系统运行时会多一层解析，理论上说会降低系统的速度，但实际上也影响不大，其 二是这种手段适用于大中型系统的开发，对数据结构简单，就用到几张数据库表的小系统而言，难免会有画蛇添足 之嫌。
贴一个我正在做的数据建模图片。

问题八：java中的建模是什么？ 建模 1、使用计算机描述一个系统的行为。例如，电子表格程序可以用来处理财务数据，代表公司的行为；开发商业计划；评估公司经营改变可能造成的影响。请参阅 simulation，spreadsheet program。【英】The use of putersto describe the behavior of a system. Spreadsheet programs, for example, can be used to manipulate financial data,representing the activity of a pany; to develop business projections; or to evaluate the impact of proposedchan激es on the pany’s operations.
2、使用计算机以数学方法描述物体和它们之间的空间关系。例如，计算机辅助设计 (CAD) 程序可在屏幕上生成物体，使用方程式产生直线和形状，依据它们相互之间及与所在的二维或三维空间的关系精确放置。
3、应用程序和数据建模是为应用程序确定、记录和实现数据和进程要求的过程。这包括查看现有的数据模型和进程，以确定它们是否可被重复使用，并创建新数据模型和进程，以满足应用程序的独特要求。
建模过程中的主要活动包括：
确定数据及其相关过程（如实地销售人员需要查看在线产品目录并提交新客户订单）。
定义数据（如数据类型、大小和默认值）。
确保数据的完整性（使用业务规则和验证检查）。
定义操作过程（如安全检查和备份）。
选择数据存储技术（如关系、分层或索引存储技术）。
一定要知道建模通常会以意想不到的方式涉及公司的管理。例如，当对哪些数据元素应由哪些组织来维护有新的见解时，数据所有权（以及数据维护、准确性和及时性的隐含责任）通常会遭到质疑。数据设计常常促使公司认识到企业数据系统是如何相互依存的，并且鼓励公司抓住协调后的数据规划所带来的效率提高、成本节约和战略性机遇。
在结束建模时，您已经完全定义了应用程序的要求，确定了可能被其他企业级应用程序重复使用的数据和服务，并为将来扩展奠定了强有力的基础。