分 distributed systems

知识点：MongoDB的扩展与分布式计算 MongoDB是一种广泛使用的NoSQL数据库系统，以其高性能、高可用性和可扩展性而著称。在处理大量数据和高并发访问时，MongoDB通过分片（Sharding）机制实现了水平扩展，将数据分散到多个服务器上，从而提高系统的整体性能和容错能力。### 一、分片（Sharding）概述分片（Sharding） 是MongoDB中用于水平扩展的技术，通过将数据分割成多个小块（chunks），并将这些小块分布在不同的服务器（shards）上来实现数据的分布存储。每个分片存储着部分数据，这显著提升了读写操作的效率，尤其在大规模数据集和高并发场景中。### 二、理解分片#### 数据分割数据分割是分片的核心概念之一，MongoDB根据一个叫做分片键（shard key）的字段来决定如何分割数据。分片键可以是一个单一字段或一组字段，它决定了数据如何被分布到不同的分片上。选择合适的分片键对于实现良好的数据分布和负载均衡至关重要。#### 数据分布数据分片后的各个部分被分配到不同的物理服务器上。MongoDB使用一种称为平衡器（balancer）的机制自动地在分片之间重新分布数据，以保持各分片的数据量大致相等，避免热点问题。#### 分片的创建与平衡- 分片的创建：启用分片时，MongoDB会根据预设的策略将集合中的数据划分为多个分片。- 平衡：MongoDB的平衡器会定期检查分片上的数据分布情况，并在必要时将数据块从负载过重的分片迁移到负载较轻的分片上，以确保负载均衡。### 三、MongoDB集群架构MongoDB的集群包括以下组件：- mongos：路由服务，作为客户端和后端分片之间的代理，负责接收查询请求并将其分发到适当的分片上。- 配置服务器（config servers）：保存了集群元数据，如分片列表、分片范围和平衡状态等信息。- 分片（shards）：存储数据的实际服务器，可以是单台机器，也可以是复制集。### 四、设置集群在设置MongoDB集群时，需要考虑以下步骤：1. 选择分片键：选择一个具有高基数（即不同值数量多）且分布均匀的字段作为分片键，以确保数据均匀分布在各分片间。2. 初始化分片

分布式系统设计 分布式系统是由多个组件组成的系统，这些组件位于不同的网络节点上，通过网络相互协调工作。设计分布式系统时需考虑多个方面，包括：- 并发处理：处理竞态条件和死锁问题。- 数据一致性：确保各节点数据状态一致。- 容错性：处理节点故障，保障整体服务。- 负载均衡：合理分配任务，避免性能下降。- 网络通信：设计高效的通信协议。- 同步与异步交互：影响系统的响应时间和可靠性。 TLA+语言 TLA+（Temporal Logic of Actions）是一种形式化规范语言，主要用于描述系统的状态和行为，其核心特点包括：- 数学基础：精确描述系统属性和行为。- 时间逻辑：表达系统随时间变化的属性。- 行动模型：通过行动描述状态变化。- 可扩展性：适用于各种规模的系统。 硬件和软件工程师的工具 TLA+工具集支持工程师在设计阶段的描述、分析和验证，包括：- TLA+规范语言：书写系统规范的工具。- TLA+工具套件：如TLA+ Proof System，用于验证TLA+规范。

数据库系统 - 习题作业【含答案及解析】

前言 第一章 引论 第一节 搜索引擎的概念 第二节 搜索引擎的发展历史 第三节 一些著名的 搜索引擎 上篇 WEB 搜索引擎基本原理和技术 第二章 WEB 搜索引擎工作原理和体系结构 第一节 基本要求 第二节 网页搜集 第三节 预处理 第四节 查询服务 第五节 体系结构 第三章 WEB信息的搜集 第一节 引言 一、超文本传输协议二、一个小型 搜索引擎 系统 第二节 网页搜集 一、定义 URL 类和 Page 类二、与服务器建立连接三、发送请求和接收数据四、网页信息存储的天网格式 第三节 多道搜集程序并行工作 第四节 如何避免网页的重复搜集 第五节 如何首先搜集重要的网页 第六节 搜集信息的类型 第七节 本章小结 第四章 对搜集信息的预处理 第一节 信息预处理的系统结构 第二节 索引网页库 第三节 中文自动分词 第四节 分析网页和建立倒排文件 第五节 本章小结 第五章 信息查询服务 第一节 查询服务的系统结构 第二节 检索的定义 第三节 查询服务的实现 第四节 本章小结 中篇 对质量和性能的追求 第六章 可扩展搜集子系统 第一节 天网系统概述和集中式搜集系统结构 第二节 利用并行处理技术高效搜集网页的一种方案 第三节 本章小结 第七章 网页净化与消重 第一节 网页净化与元数据提取

Database Systems: Design, Implementation, and Management, Ninth Edition by Carlos Coronel, Steven Morris, and Peter Rob explores fundamental principles and advanced techniques in designing robust database systems. This edition covers essential topics, including database architecture, SQL programming, data modeling, and practical database management solutions. Emphasis is placed on best practices in database design and the lifecycle of database implementation—from conception to deployment and ongoing maintenance. Key chapters address normalization, relational and non-relational databases, and security protocols vital for modern data environments.

随着科技的迅猛发展，大数据时代为智能交通领域带来了诸多变革。将探讨在大数据时代背景下，人工智能、大数据等新技术在智能交通中的应用，以及这些技术如何推动智能交通系统的重大变革。\\智能交通系统面临的主要痛点包括信息资源整合、数据智能分析决策、大数据全生命周期的新技术应用、信息主动推送以及智能网联汽车的发展等。这些痛点需要通过采用新技术来解决，从而提升交通系统的效率、安全性和智能化水平。\\信息资源整合是智能交通发展的基础。通过整合来自不同交通参与者和交通基础设施的数据资源，可以实现信息共享和互联互通。这不仅提高了数据的可用性，还能够通过大数据分析技术，对交通模式进行深入挖掘和预测，为交通管理和规划提供决策支持。\\数据智能分析决策在智能交通中的应用是大数据技术的核心。通过对海量交通数据的智能分析，可以优化交通流量、降低事故率、减少拥堵现象。例如，基于机器学习和数据挖掘技术，可以构建模型预测交通流、识别交通违规行为及制定最优交通信号控制策略。\\大数据全生命周期管理是智能交通中的另一个关键技术。从数据收集、存储、处理到分析和应用，每一个环节都至关重要。大数据技术使得从海量数据中提取有价值信息成为可能，包括实时数据、历史数据和预测数据。\\信息主动推送是提升交通系统智能化程度和用户体验的重要手段。通过分析用户需求和实时交通状况，可以主动向驾驶员或乘客提供个性化的交通信息，如路况信息、交通管制通知、公交路线推荐等。\\智能网联汽车技术的发展，是智能交通领域最引人注目的趋势之一。智能网联汽车通过与交通基础设施、其他车辆及互联网的互联互通，能够实现安全驾驶、自动泊车、远程控制等功能，极大提升了驾驶的便捷性和安全性。\\在研究现状方面，智能视频分析、交通信号控制、智能交通平台应用及智能网联汽车等领域已取得一些进展。例如，智能视频分析技术在交通监控和事故检测中的应用逐渐成熟，交通信号控制系统正在向智能化、动态化方向发展，智能交通平台则提供了更加集成化的交通管理解决方案。新技术的应用，如自然语言处理、计算机视觉、智能化交通信号控制、汽车电子标识、数据湖蓝光存储等，正在智能交通领域带来革命性的变化。

回顾了PID控制器的发展历程，重点介绍了基于专家系统、模糊控制和神经网络的智能PID控制器的研究概况，并对今后的PID控制发展进行了展望。这些信息对我们理解PID控制技术及其改进具有重要帮助。

(4) 三角分解: [L,U]=lu(A) 将 A 做对角线分解，使得 A=LU，其中 L 为 下三角矩阵，U 为 上三角矩阵。注意：L 实际上是一个“心理上”的 下三角矩阵*，它事实上是一个置换矩阵 P 的逆矩阵与一个真正下三角矩阵 L1（其对角线元素为 1）的乘积。 例： a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] 比较： [l1,u1,p]=lu(a) 与 [l,u]=lu(a)

Office数据库升迁Access导入SQL Server。许多人使用SQL Server导入导出数据，但精简版SQL Server缺少该功能，因此需要通过SQL语句来导入数据。例如：Insert into Tables SELECT * FROM OPENDATASOURCE('Microsoft.Jet.OLEDB.4.0','Data Source="E:Access.mdb";')。通常，这一方法可以实现数据导入，但如果收到提示：Msg 15281, Level 16, State 1, Line 1 SQL Server blocked access to STATEMENT 'OpenRowset/OpenDatasource' of component 'Ad Hoc Distributed Queries' because this component is turned off as part of the security configuration for this server. A system administrator can enable the use of 'Ad Hoc Distributed Queries' by using sp_configure. 表明Ad Hoc Distributed Queries被禁用。

基于关系数据库的工作流系统设计与实现 概述 档主要讨论了如何基于关系数据库设计并实现一个高效的工作流系统。工作流系统是指在组织内部，为处理特定业务流程而设计的一系列步骤，通过自动化工具管理和执行。基于关系数据库的工作流系统能够更好地支持复杂的数据查询和事务处理，从而提高业务流程的效率和可靠性。 关键知识点 关系数据库在工作流系统中的应用 数据存储: 工作流系统的数据模型设计是关键，通常采用关系型数据库来存储工作流定义、实例状态、任务状态等信息。 事务处理: 通过关系数据库的事务特性确保工作流中各环节操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。 查询优化: 利用SQL查询语言的强大功能，快速检索工作流实例的状态信息，支持业务决策。 工作流引擎的设计 状态机模型: 工作流引擎的核心是状态机模型，定义了任务或步骤之间的转换规则。 活动定义: 活动构成工作流的基本单元，包括任务、事件、网关等。 事件驱动: 工作流引擎通常采用事件驱动方式触发执行，例如任务完成或时间到达等。 工作流设计与实现 图形化设计工具: 提供直观的界面帮助用户设计工作流，支持拖拽式操作。 版本控制: 对工作流定义进行版本管理，便于回溯和维护。 动态调整: 运行时可根据实际情况动态调整工作流逻辑。 性能优化 索引策略: 合理设计表结构和索引以提高查询效率。 缓存机制: 使用缓存减少数据库访问频率，提高响应速度。 分布式部署: 在高并发场景下，采用分布式部署分散负载，提高系统整体吞吐量。 安全性考虑 权限管理: 实现细粒度权限控制，确保用户只能访问被授权数据。 数据加密: 敏感数据传输和存储过程应加密处理，防止泄露。 审计日志: 记录重要操作，用于问题追踪和责任认定。 扩展性和灵活性 插件化设计: 通过插件支持不同集成需求，如消息服务、文件管理等。 自定义脚本: 允许用户编写脚本扩展工作流功能，增加系统灵活性。