空间数据库 第一章 1. 数据的特点：数据与其语义不可分割 2. 数据库的特点： 3. 数据库管理系统DBMS的功能： 数据定义功能：提供数据定义语言(DDL)，对数据库、表、索引的定义数据操作功能：提供数据操纵语言(DML)，实现对数据库的基本操作 (查询、插入、删除和修改)数据库运行控制功能：并发控制、安全性检查、完整性约束条件的检查和执行、索引的自动建立数据库的建立和维护功能：初始数据的输入、转换，数据的存储组织，数据库的转储恢复，性能监视、分析功能等 4. 数据库系统DBS的构成 5. 数据库系统DBS特点 6. 数据管理技术 7. 内部结构：三级模式，两级映像，逻辑独立性和物理独立性 两级映像：在DBMS内部实现这三个抽象层次的联系和转换 8. 数据模型

三要素：

9. 常用模型 10. 关系的完整性约束条件 第二章 1. 空间数据及特征：

空间数据：

对空间事物的描述以地球表面空间位置为参照，用来描述空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据一种带有空间坐标的数据空间数据获取方式包括人工统计、仪器测量等必然产生误差

特征：

空间数据类型（P9）

2. 空间数据库SDB的概念和构成

概念：描述与特定空间位置相关的真实世界对象的数据集合

构成

3.五种空间数据的管理模式 文件管理方式二元化空间数据库管理系统全关系型空间数据库管理系统对象－关系空间数据库管理系统面向对象空间数据库管理系统 4. 空间信息（概念）模型 场的组成部分

场函数：属性域

场操作

5. 拓扑操作（几何不变性）、九交矩阵描述

第三章 + 第四章 1. 关系模型的三要素 1.8 2. 关系的性质（了解）

列是同质的：同一属性名下的诸属性是同类型数据，且必须来自同一个域

不同列属性必须有不同属性名

列、行的次序无所谓、可以任意交换

任意两个元组不能完全相同

不允许“表中套表”，即分量必须取原子值，每一个分量必须是不可分的数据项

3. 关系代数的写法 4. SQL语句的写法 5. SQL的特点：非过程化（了解） 一体化特点。高度非过程化。语言简洁，易学易用。统一的语法结构对待不同的工作方式。面向集合的操作方式。SQL语言可以对两种基本数据结构进行操作，一种是“表”，另一种是“视图(View)”。 6. 数据定义的命令 视图 索引 第五章 1. E-R图 ，带象形图的E-R图：将对象插在方框内的微缩图

2. 扩展SQL，SQL3和SQL99版本，有了用户自定义类型

对象关系数据库

3. OGIS联盟 标准操作：8种 P74-75 拓朴/集合运算： Equal如果两个几何体完全相同返回真

两个几何体内部和边界都不相交返回真

两几何体相交则返回真

Touch

两几何体边界相交则返回真

Cross

如果线和面的内部相交则返回真

Within

给定几何内部不和另一几何的外部相交返回真

判断给定几何体是否包含另一几何体

Overlap

如果两几何体内部有非空交集返回真

4. 创建空间表

CREATE TABLE Country(
	Name  varchar(35)   Primary key, 
	Pop  Integer, 
	GDP  double
	Life  FLOAT,
	Shape  Polygon)

5. 空间查询

P76 第五章PPT P52

第六章 1. 物理、空间模型：实现逻辑模型 2. 存储架构 3. 磁盘物理结构： 4. 存取时间和构成：ts、tt、tl 5. 主存上缓冲区管理器及缓冲策略 DBMS模块：先进先出 缓冲区替换策略 先进先出（FIFO） “时钟”算法 系统控制 6. 根据存储容量从小到大采用什么存储策略

从小到大

7. 文件结构 PPT P33 8. 空间填充曲线（过程） 9. 空间数据的组织

纵向分层

时间序列分层 地面垂直高度分层

分层分块索引

金字塔含义和性质（分辨率变、范围不变、每块不同）

性质： 10. B-数和B+数 --》R树 每个结点至多有m个子结点；除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有m/2 个子结点；若根结点不是叶子结点，则至少有两个子结点；所有的叶结点在同一层； B+ 树3阶4阶5阶

根结点子树

2-3

2-4

2-5

根/非终端结点子树

2-3

2-4

3-5

根/结点中关键字

2-3

2-4

3-5

根结点中关键字

1-3

1-4

1-5

11. 什么是空间索引？

空间索引：依据空间对象的位置和形状或空间对象之间的空间关系，按一定的顺序排列的一种数据结构。

基本思想：近似体的使用

格网索引（固定网格结构，固定网格结构是固定的，它的目录稀疏而巨大）

第二阶段：几何过滤器的封装边界与第一阶段检索出的要素的边界相比较，找出具有重叠关系的要素

第三阶段：几何过滤器的坐标与第二阶段检索出的要素的边界比较，找出边界在几何过滤器内的要素

第四阶段：几何过滤器的坐标与第三阶段检索出的要素的坐标比较，找出最终在几何过滤器内的要素类

格网索引（网格文件）

四叉树索引

R树索引

12.对象范围索引中有一个检索关系式

空间对象被检索 Xmax ≥ XW and Xmin≤XE AND Ymax ≥ YS and Ymin≤YN

空间对象不被检索Xmax ≤ XW OR Xmin ≥ XE OR Ymax ≤ YS OR Ymin ≥YN

13. 网格文件索引

14. R树特征(10-12条) 每个叶结点包含m至M条索引记录(其中m

一文读懂10 种分布式数据库

在传统的数据库系统中，数据是以集中的方式存储和管理的。然而，随着互联网和大数据时代的到来，传统方法已经无法满足对海量数据存储和访问的需求。这时分布式数据库系统便应运而生。分布式数据库系统将数据分散存储在多台服务器上，并通过网络连接来实现数据的共享和访问。分布式数据库系统可以提供更高的可用性、更高的性能和更好的扩展性，因此被广泛应用于各行各业的领域。

下面跟着摩尔狮的脚步，了解10种分布式数据库。

一、关系型 vs 非关系型 1.1 关系型

1.1.1 什么是关系型？

关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

1.1.2 常见关系型数据库

常见关系型数据库管理系统（ORDBMS）：Oracle、MySql、 SQL Server、SQLite、、IBM DB2。

1.1.3 关系型的优势

●采用二维表结构非常贴近正常开发逻辑。

●支持通用的SQL（结构化查询语言）语句。

●丰富的完整性大大减少了数据冗余和数据不一致的问题。

●可以用SQL句子多个表之间做非常繁杂的查询；

●关系型数据库提供对事务的支持。

1.1.4 关系型的不足之处

（1）存储的是行记录。

不能存储数组、嵌套字段等格式的数据。

（2）扩展表结构不方便。

操作不存在的列会报错，而增加列又需要执行 SQL 语句才行。而且修改时需要特别注意，因为更新表时会长时间锁表，这对线上环境可能造成严重影响。

（3）占用内存高。

关系型数据库在对大量数据的表进行统计之类的运算时，占用内存会很高，因为它即使只针对某一列进行运算，也会将整行数据从存储设备读入内存。

（4）全文搜索性能差

类似于 MySQL 的关系型数据库，只能用 like 进行整表扫描的匹配，效率很低。现如今，有很多场景需要支持模糊匹配，而且必须支持高效查找。比如查询包含关键字的日志信息，又或者是根据某个商品关键字查询商品列表。

1.2 非关系型

1.2.1 什么是非关系型？

NoSQL

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。

非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合，可以是文档或者键值对等。

1.2.2 常见非关系型数据库

●键值数据库：Redis、、Riak。

●列式数据库：、HBase、。

●文档数据库：MongoDB、CouchDB、。

●图形数据库：Neo4j、。

1.2.3 非关系型的优势

●格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型。

●速度快：NoSQL 可以使用硬盘或者内存来存储，而关系型数据库只能使用硬盘；

●高扩展性；

●成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。

1.2.4 非关系型的不足之处

●不提供sql支持，学习和使用成本较高；

●无事务处理。MongoDB 4.0 已支持事务。

●数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠。

二、分布式数据库 2.1 分布式数据库的定义

分布式数据库其实没有一个官方的定义，只是技术人员提出的一个约定俗成的说法。

在数据库领域，当产品不断演进逐渐被大家认识和认可后，就会成了一个标准，比如说微软的 SQL Server 数据库，其他数据库都喜欢拿它作为对比，那 SQL Server 数据库就会成为一个标准。

但是分布式数据库也是最近几年才被大家提出，还是比较新的，也没有参照。不过可以通过这些大厂大牛们总结的经验来认识分布式数据库。

分布式数据库就是用分布式架构实现的数据库。

2.2 分布式数据库的优势

现在很多流行的技术都用上了分布式架构，比如微服务、消息队列。

那为什么要用分布式架构呢？简单来说，就是用多机（机器）来横向扩展单机的性能，另外一个很重要的原因就是分布式的可靠性，比如多机备份、容灾等。

那数据库是不是也需要提升性能和保证可靠性呢？答案是肯定的。

哪些大厂在用分布式数据库？

每年双 11，阿里就喜欢 show 一波交易战绩，其分布式数据库 功不可没。头部大厂如腾讯、字节跳动、美团也开始使用分布式数据库，还有各大银行也上线了分布式数据库。

所以说分布式数据库是一种趋势，如果业务场景要求高性能和高可靠，就可以考虑使用分布式架构下的数据库了。

2.3 分布式数据库的特点

首先来看下数据库按照交易类型区分的两大场景：

●联机交易（OLTP）OLTP 是面向交易的处理过程，单笔交易的数据量小，但是要在很短的时间内给出结果，典型场景包括购物、缴费、转账等；

●联机分析（OLAP）OLAP 场景通常是基于大数据集的运算，典型场景包括生成个人年度账单和企业财务报表等。

OLTP 的特点是写多读少、低延时、高并发，那么数据库+分布式在 OLTP 场景下会具有哪些特点呢？

特点：

●在写多读少的场景很强大。

●低延时的响应。

●支持高并发。

●支持海量存储。

●高可靠性。

三、10 种分布式数据库 3.1 PingCAP 的 TiDB

开源 + 良好的社区运营，拥有超高人气。

定义：是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid and , HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP (Online )、OLAP (Online )、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。

TiDB 架构图

TIDB 采用分层架构，有三种角色：

●TIDB：作为 SQL 引擎。

●TiKV：作为底层分布式键值存储。

●PD：承担元数据管理和全局时钟的职责。

TiDB 的衍生项目：

●Ti-Binlog、Ti-CDC 支持数据导出。

●Ti- 更方便地实现容器云部署。

●Chaos Mesh 支持混沌工程。

缺点：不支持全球化部署，这为跨地域大规模集群应用 TiDB 设置了障碍。

3.2 Google 的 Spanner

Spanner是谷歌公司研发的、可扩展的、多版本、全球分布式、同步复制数据库。它支持外部一致性的分布式事务。

Spanner 架构，来自 Google 论文

F1 主要作为 SQL 引擎

Spanner 主要负责事务一致性、复制机制、可扩展存储等。

Spanner 架构中的核心处理模块是

Spanner 的架构，来自 Google 论文

的核心工作有三部分：

●基于 Paxos 协议的数据复制。

●基于 Tablet 的分片管理。

●基于 2PC 的事务一致性管理。

2017 年，F1 和 Spanner 被拆分了，不再是绑定关系。原理如如下：

来自 Google 论文

3.3 蟑螂数据库

(蟑螂数据库）是一个可伸缩的、支持地理位置处理、支持事务处理的数据存储系统。

为什么叫做蟑螂？

因为这个数据库只要损坏的节点不超过总数一半，那么集群仍然可以正常工作，生命力超强。

通过分布式一致性算法实例来调节确保一致性，它所选择使用Raft一致性算法。所有的一致性状态存在于RocksDB中。

是一个分布式的 SQL 数据库。首要设计目标就是 可扩展性，强一致性，可存活性，就像它的名字一样。

的目标是在无人工干预的情况下，以极小的中断时间容忍磁盘，主机，机架甚至 数据中心灾难 。

的节点是对等的，其中一个设计目标是以最少配置加无依赖，部署去中心化的对等节点。

提供两种不同的的事务特性，包括快照隔离（ ，简称SI）和顺序的快照隔离（SSI）语义，后者是默认的隔离级别。

是一个分布式的K/V数据仓库，支持ACID事务，多版本值存储是其首要特性。主要的设计目标是全球一致性和可靠性，从蟑螂的命名上是就能看出这点。蟑螂数据库能处理磁盘、物理机器、机架甚至数据中心失效情况下最小延迟的服务中断；整个失效过程无需人工干预。蟑螂的节点是均衡的，其设计目标是同质部署（只有一个二进制包）且最小配置。

和 TiDB、 都公开声称设计灵感来自 Spanner，所以往往会被认为是同构的产品。 和 TiDB，经常会被大家拿来比较。

区别：

● 采用了标准的 P2P 架构，只要损坏的节点不超过总数一半，那么集群仍然可以正常工作。

● 支持全球化部署，因为它采用了混合逻辑时钟（HLC），所以能够在全球物理范围下做到数据一致性。

●分片管理机制的不同。

3.4

在架构上和 有很多相似之处，比如支持全球化部署，采用混合逻辑时钟（HLC），基于 的事务模型，兼容 协议。

由于高度的相似性， 与 的竞争表现得非常激烈。

采用两层架构：查询层和存储层。不过这个架构仅仅是逻辑上的，部署结构中，这两层都位于 TServer 进程中。这一点和 TiDB 不同。

的查询层支持同时 SQL 和 CQL 两种 API，其中 CQL 是兼容 的一种方言语法，对应于文档数据库的存储模型；而 SQL API 是直接基于 魔改的，能比较好地兼容 PG 语法，

的存储层才是重头戏。其中 TServer 负责存储 tablet，每个 tablet 对应一个 Raft Group，分布在三个不同的节点上，以此保证高可用性。Master 负责元数据管理，除了 tablet 的位置信息，还包括表结构等信息。Master 本身也依靠 Raft 实现高可用。

架构

3.5 阿里

是由蚂蚁集团完全自主研发的金融级分布式关系数据库，始创于2010年。具有数据强一致、高可用、高性能、在线扩展、高度兼容SQL标准和主流关系数据库、低成本等特点。\

3.6 腾讯的 TDSQL

TDSQL 的节点都是用的 MySQL。它是采用分布式集群架构（如下图），这种集群架构具有较高的灵活性，简化了各个 节点之间的通信机制，也简化了对于硬件的需求。这不仅意味着 TDSQL 的关系型实例、分 布式实例、分析性实例可以混合部署在同一集群中，也意味着即使是简单的 x86 服务器，也 可以搭建出类似于小型机、共享存储等一样稳定可靠的数据库。

TDSL 架构

3.7 中兴通讯的

几乎是国内银行业应用规模最大的分布式数据库，和 TDSQL 同样在数据节点上选择了 MySQL，但全局时钟节点的增加使它称为一个标准的 PGXC 架构。

3.8 腾讯的 TBase

TBase 是腾讯数据平台团队在开源的 基础上研发的企业级分布式 HTAP 数据库管理系统：

●具备高性能可扩展的分布式事务能力，支持 RC 和 RR 两种隔离级别；

●通过安全、管理、审计三权分立体系，提供全方位的数据安全保证机制；

●支持高性能分区表，可使得数据检索效率成倍提升；

●SQL 方面兼容 2003 标准、 语法和常用 Oracle 函数&数据类型、窗口函数等；

●提供大小商户数据分离、冷热数据分离等高效的数据治理能力

集群中有三种节点类型，各自承担不同的功能，通过网络连接成为一个系统。这三种节点类型分别是：

●**：协调节点，对外提供接口，负责数据的分发和查询规划，多个节点位置对等，每个节点都提供相同的数据库视图，CN 存储系统的全局元数据。

●：**处理存储本节点相关的元数据，每个节点还存储数据的一个分片。在功能上，DN 节点负责完成执行协调节点分发的执行请求。

●GTM: 全局事务管理器(Global manager.)，负责管理集群事务信息，同时管理集群的全局对象，比如序列，除此之外 GTM 上不提供其他的功能。

3.9 VoltDB

VoltDB 官网提供的简介：VoltDB是全球最快的内存型数据库，它继承了传统关系数据库的强一致性要求，又提供了互联网云上部署的能力和分布式 数据库的横向扩展能力。VoltDB通过将数据库全部保存在内存中的方法，消除了大量的数据和日志的磁盘存取操作，通过单线程的方式，消除了磁盘锁和记录锁；通过数据库分片技术，让数据库支持高并发请求；通过分布式集群支持数据库横向扩展。其查询速度达到传统数据库的100倍以上。

2019 年正式闭源，变为纯商业化产品。而同时，VoltDB 在国内也没有建立完备的服务支持体系，这在很大程度上影响到它的推广。

3.10 巨杉

巨杉数据库是一款开源的金融级分布式关系型数据库，主要面对高并发联机交易型场景提供高性能、可靠稳定以及无限水平扩展的数据库服务。

逻辑架构

用户可以在 巨杉数据库中创建多种类型的数据库实例，以满足上层不同应用程序各自的需求。

巨杉数据库支持 MySQL、、 和 MariaDB 四种关系型数据库实例、类 MongoDB 的 JSON 文档类数据库实例、以及 S3 对象存储与 POSIX 文件系统的非结构化数据实例。

支持七种不同的实例类型

巨杉数据库存储引擎采用分布式架构。集群中的每个节点为一个独立进程，节点之间采用 TCP/IP 协议进行通讯。

同一个操作系统可以部署多个节点，节点之间采用不同的端口进行区分。

数据库存储引擎逻辑架构

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