分布式資料庫區塊鏈區別

A. 從分布式資料庫的概念該怎麼理解金窩窩區塊鏈技術

和區塊鏈技術相比，分布式資料庫的概念顯然更容易被理解，從分布式資料庫的概念出發，理解區塊鏈的技術實現，這些概念主要包括了數據儲存、點對點可靠傳輸、高效儲存保障數據安全。

B. 分布式資料庫和關系型資料庫的區別

分布式資料庫擁有更高的數據訪問速度，更強的可擴展性，更高的並發訪問量。這些都是
關系型資料庫的區別，同時也是分布式資料庫的有點。

C. 區塊鏈技術其實就是一個分布式資料庫，作用是什麼呢

金窩窩
分析
區塊鏈技術
的
分布式資料庫
：
(1)參與者可以任意地加入，不需要許可;任意地離開，不影響系統運行
(2)資料庫的內容對所有參與者公開
(3)以往的所有交易數據——即資料庫的日誌——永不刪除
(4)高度冗餘，高度可靠
(5)低效，需要多個確認，才能認為交易真的完成了

D. 分布式資料庫和集中式資料庫的區別是什麼

分部式資料庫是資料庫的一種，是資料庫技術和網路技術的結合產物.各有優點和缺點.分布式資料庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種. 是的,分布式數據文件便於資料庫的管理維護.
分部式資料庫是資料庫的一種，是資料庫技術和網路技術的結合產物.各有優點和缺點.分布式資料庫分為邏輯上分部物理上分布及邏輯上分布物理上集中兩種. 是的,分布式數據文件便於資料庫的管理維護.

E. 分布式資料庫與並行資料庫有什麼區別

（1） 應用目標不同。並行資料庫系統的目標是充分發揮並行計算機的優勢，利用系統中的各個處理機結點並行完成資料庫任務，提高資料庫系統的整體性能。分布式資料庫系統主要目的在於實現場地自治和數據的全局透明共享，而不要求利用網路中的各個結點來提高系統處理性能。
（2） 實現方式不同。在具體實現方法上，並行資料庫系統與分布式資料庫系統也有著較大的不同。在並行資料庫系統中，為了充分利用各個結點的處理能力，各結點間可以採用高速網路連接。結點鍵的數據傳輸代價相對較低，當某些結點處於空閑狀態時，可以將工作負載過大的結點上的部分任務通過高速網傳送給空閑結點處理，從而實現系統的負載平衡。
但是在分布式資料庫系統中，為了適應應用的需要，滿足部門分布特點的需要，各結點間一般採用區域網或廣域網相連，網路帶寬較低，顛倒點的通信開銷較大。因此，在查詢處理時一般應盡量減少結點間的數據傳輸量。
（3） 各結點的地位不同。在並行資料庫系統中，各結點是完全非獨立的，不存在全局應用和局部應用的概念，在數據處理中只能發揮協同作用，而不能有局部應用。在分布式資料庫系統中，各結點除了能通過網路協同完成全局事務外，各結點具有場地自治性，每個場地使獨立的資料庫系統。每個場地有自己的資料庫、客戶、CPU等資源，運行自己的DBMS，執行局部應用，具有高度的自治性。

F. 區塊鏈分布式資料庫在企業會計信息系統中能實際應用嗎為什麼

區塊鏈分布式資料庫，
在企業會計信息系統中能實際應用。
區塊鏈分布式資料庫好比是一個公共賬本，

自然應該可以記錄企業會計信息。
任何需要保存的信息都可以寫入區塊鏈，
也可以從裡面讀取，
所以它是資料庫。
一種共享的、分布式資料庫技術，
可以通過分布式資料庫來識別、傳播和記載信息的智能化對等網路。

G. 分布式資料庫與資料庫集群的區別到底是什麼哪位高手幫忙解惑下~~~~~~~~~~跪求

來具體說說資料庫集群吧
集群主要分成三大類 （高可用集群， 負載均衡集群，科學計算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
負載均衡集群(Load Balance Cluster)
科學計算集群(High Performance Computing Cluster)

1、高可用集群(High Availability Cluster)
常見的就是2個節點做成的HA集群，有很多通俗的不科學的名稱，比如」雙機熱備」, 「雙機互備」, 「雙機」。高可用集群解決的是保障用戶的應用程序持續對外提供服務的能力。 (請注意高可用集群既不是用來保護業務數據的，保護的是用戶的業務程序對外不間斷提供服務，把因軟體/硬體/人為造成的故障對業務的影響降低到最小程度)。

2、負載均衡集群(Load Balance Cluster)

負載均衡系統：集群中所有的節點都處於活動狀態，它們分攤系統的工作負載。一般Web伺服器集群、資料庫集群和應用伺服器集群都屬於這種類型。

負載均衡集群一般用於相應網路請求的網頁伺服器，資料庫伺服器。這種集群可以在接到請求時，檢查接受請求較少，不繁忙的伺服器，並把請求轉到這些伺服器上。從檢查其他伺服器狀態這一點上看，負載均衡和容錯集群很接近，不同之處是數量上更多。

3、科學計算集群(High Performance Computing Cluster)

高性能計算(High Perfermance Computing)集群，簡稱HPC集群。這類集群致力於提供單個計算機所不能提供的強大的計算能力。

高性能計算分類：

3.1、高吞吐計算(High-throughput Computing)
有一類高性能計算，可以把它分成若干可以並行的子任務，而且各個子任務彼此間沒有什麼關聯。象在家搜尋外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是這一類型應用。
這一項目是利用Internet上的閑置的計算資源來搜尋外星人。SETI項目的伺服器將一組數據和數據模式發給Internet上參加SETI的計算節點，計算節點在給定的數據上用給定的模式進行搜索，然後將搜索的結果發給伺服器。伺服器負責將從各個計算節點返回的數據匯集成完整的 數據。因為這種類型應用的一個共同特徵是在海量數據上搜索某些模式，所以把這類計算稱為高吞吐計算。
所謂的Internet計算都屬於這一類。按照 Flynn的分類，高吞吐計算屬於SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范疇。

3.2、分布計算(Distributed Computing)
另一類計算剛好和高吞吐計算相反，它們雖然可以給分成若干並行的子任務，但是子任務間聯系很緊密，需要大量的數據交換。按照Flynn的分類，分布式的高性能計算屬於MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范疇。

下面說說這幾種集群的應用場景：

高可用集群這里不多作說明。

想Dubbo是比較偏向於負載均衡集群，用過的猿友應該知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一個服務是可以有多個提供者的，當一個消費者過來，它要消費那個提供者，這里是有負載均衡機制在裡面的。

搜索引擎Elasticsearch比較偏向於科學計算集群的分布計算。

而到這里，可能不少猿友都知道，集群的一些術語：集群容錯、負載均衡。

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

Dubbo提供了這些容錯策略：
集群容錯模式：
可以自行擴展集群容錯策略，參見：集群擴展
Failover Cluster

失敗自動切換，當出現失敗，重試其它伺服器。(預設)

通常用於讀操作，但重試會帶來更長延遲。

可通過retries="2"來設置重試次數(不含第一次)。

Failfast Cluster

快速失敗，只發起一次調用，失敗立即報錯。

通常用於非冪等性的寫操作，比如新增記錄。

Failsafe Cluster

失敗安全，出現異常時，直接忽略。

通常用於寫入審計日誌等操作。

Failback Cluster

失敗自動恢復，後台記錄失敗請求，定時重發。

通常用於消息通知操作。

Forking Cluster

並行調用多個伺服器，只要一個成功即返回。

通常用於實時性要求較高的讀操作，但需要浪費更多服務資源。

可通過forks="2"來設置最大並行數。

Broadcast Cluster

廣播調用所有提供者，逐個調用，任意一台報錯則報錯。(2.1.0開始支持)

通常用於通知所有提供者更新緩存或日誌等本地資源信息。

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

Dubbo提供了這些負載均衡策略：

Random LoadBalance

隨機，按權重設置隨機概率。

在一個截面上碰撞的概率高，但調用量越大分布越均勻，而且按概率使用權重後也比較均勻，有利於動態調整提供者權重。

RoundRobin LoadBalance

輪循，按公約後的權重設置輪循比率。

存在慢的提供者累積請求問題，比如：第二台機器很慢，但沒掛，當請求調到第二台時就卡在那，久而久之，所有請求都卡在調到第二台上。

LeastActive LoadBalance

最少活躍調用數，相同活躍數的隨機，活躍數指調用前後計數差。

使慢的提供者收到更少請求，因為越慢的提供者的調用前後計數差會越大。

ConsistentHash LoadBalance

一致性Hash，相同參數的請求總是發到同一提供者。

當某一台提供者掛時，原本發往該提供者的請求，基於虛擬節點，平攤到其它提供者，不會引起劇烈變動。

演算法參見：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。

預設只對第一個參數Hash，如果要修改，請配置<bbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />

預設用160份虛擬節點，如果要修改，請配置<bbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />