㈠ 如何編寫一個分布式資料庫
給個最簡單的方案。1. Pickle和Marshal可以序列化簡單的Python對象，甚至source也可以通過各種自省專方法獲得。2. 隨便找一個Web框架屬都可以實現一個ReST風格的伺服器作為Worker，eval相關的機制也可以方便地對已有代碼進行求值。3. Redis實現一個簡單的任務分發系統很方便，比如可以直接使用訂閱發布機制，分布的Worker獲取Redis里待執行的任務，執行完後將結果統一放到另一個位置。4. 調用者需要做的事就是分割計算任務，把相關的任務，包括使用的數據、參數等扔給Redis資料庫，還有收集結果並拼成最終的計算結果。一個最簡單的策略是直接分布實現一個map函數。
㈡ 怎樣打造一個分布式資料庫
，MySQL 支持的抄復制方式是半同襲步或者是非同步，但是半同步可以降級成非同步，也就是說任何時候數據出了問題你不敢切換，因為有可能是非同步復制，有一部分數據還沒有同步過來，這時候切換數據就不一致了。前一陣子出現過某公司突然不能支付了這種事件，今年有很多這種類似的 case，所以微博上大家都在說「說好的異地多活呢？」…
㈢ 如何在海量數據環境下，搭建分布式資料庫系統
分布式資料庫系統通常使用較小的計算機系統，每台計算機可單獨放在一個地方，每台計算機中都有DBMS的一份完整拷貝副本，並具有自己局部的資料庫，位於不同地點的許多計算機通過網路互相連接，共同組成一個完整的、全局的大型資料庫。
這種組織資料庫的方法克服了物理中心資料庫組織的弱點。首先，降低了數據傳送代價，因為大多數的對資料庫的訪問操作都是針對局部資料庫的，而不是對其他位置的資料庫訪問；其次，系統的可靠性提高了很多，因為當網路出現故障時，仍然允許對局部資料庫的操作，而且一個位置的故障不影響其他位置的處理工作，只有當訪問出現故障位置的數據時，在某種程度上才受影響；第三，便於系統的擴充，增加一個新的局部資料庫，或在某個位置擴充一台適當的小型計算機，都很容易實現。然而有些功能要付出更高的代價。例如，為了調配在幾個位置上的活動，事務管理的性能比在中心資料庫時花費更高，而且甚至抵消許多其他的優點。
㈣ 如何用SQL Server建立分布式資料庫
首先我們打開SQL SERVER自帶的資料庫管理工具，從開始菜單中可以找回到，點擊進去；
開始連接SQL SERVER伺服器答，就是我們裝好的SQL SERVER 伺服器；
右擊資料庫，選擇第一個，新建一個資料庫；
填寫資料庫的名稱（箭頭方向），下面是設置自動增長的，一般不用管，默認
點擊確定後就可以生成一個資料庫，此時裡面是沒有表的；
右擊表新建一個表，填寫你要的欄位名稱
填完欄位名稱後點擊欄位名稱那個內部窗口的小叉叉，然後就提示你輸入表名了，填寫下表名，一個資料庫的建立過程就是這樣的；
㈤ 如何編寫一個分布式資料庫
很多組織機構慢慢的在不同的伺服器和地點部署SQL Server資料庫——為各種應用和目的——開始考慮通過SQL Server集群的方式來合並。
將SQL Server實例和資料庫合並到一個中心的地點可以減低成本，尤其是維護和軟硬體許可證。此外，在合並之後，可以減低所需機器的數量，這些機器就可以用於備用。
當尋找一個備用，比如高可用性的環境，企業常常決定部署Microsoft的集群架構。我常常被問到小的集群(由較少的節點組成)SQL Server實例和作為中心解決方案的大的集群哪一種更好。在我們比較了這兩個集群架構之後，我讓你們自己做決定。
什麼是Microsoft集群伺服器
MSCS是一個Windows Server企業版中的內建功能。這個軟體支持兩個或者更多伺服器節點連接起來形成一個「集群」，來獲得更高的可用性和對數據和應用更簡便的管理。MSCS可以自動的檢查到伺服器或者應用的失效，並從中恢復。你也可以使用它來(手動)移動伺服器之間的負載來平衡利用率以及無需停機時間來調度計劃中的維護任務。
這種集群設計使用軟體「心跳」來檢測應用或者伺服器的失效。在伺服器失效的事件中，它會自動將資源(比如磁碟和IP地址)的所有權從失效的伺服器轉移到活動的伺服器。注意還有方法可以保持心跳連接的更高的可用性，比如站點全面失效的情況下。
MSCS不要求在客戶計算機上安裝任何特殊軟體，因此用戶在災難恢復的經歷依賴於客戶-伺服器應用中客戶一方的本質。客戶的重新連接常常是透明的，因為MSCS在相同的IP地址上重啟應用、文件共享等等。進一步，為了災難恢復，集群的節點可以處於分離的、遙遠的地點。
㈥ 如何編寫一個分布式資料庫
基於hadoop的分布式資料庫有hbase。安裝hbase除了要安裝hadoop外，還要安裝Zookeeper。
分布式hbase安裝和分布式hadoop安裝方法差不多，hbase要有master和regionserver，regionserver相當於slave，你可以在maser上面安裝好hbase，然後把它拷貝到其它slave伺服器，再修改一些配置.
㈦ 如何編寫一個分布式資料庫
某種程度上看來，資料庫作為整個系統的核心，這句話其實並不誇張，資料庫的選型關繫到上層業務代碼實現的方方面面，現在比較流行的架構方案是上層業務邏輯微服務化，並且結合分布式緩存，這套框架已經基本能做到上層業務的彈性擴展，但是最底層的數據存儲還是很難去中心化（除非整個技術棧中去除關系型資料庫（RDBMS）, 全部採用 NoSQL）。所以，經常是 RDBMS 成為整個系統的瓶頸。
在長期的斗爭中，大家總結出了很多方式來擴展最底層的關系型資料庫：
1. 主從，一主多從，雙寫，通過隊列暫存請求... 這些方案其實並沒有解決問題，寫入仍然是單點，而且對於 DBA 的挑戰比較大，今天我們暫時就不討論了。
2. 通過中間件 Sharding，常見的開源方案有： Cobar, TDDL, Vitess, Kingshard, MyCat 等，這些方案的思路是攔截 SQL 的請求通過 sharding key 和一定規則，將請求轉發/廣播到不同的 MySQL 實例上，從而實現水平擴展的效果，這個方案基本解決了單點寫入的問題，對於業務來說整體的吞吐也上來了，看上去不錯，這個方案是大多數業務遇到性能瓶頸的解決方案，但是缺點也是有的：
1）大多中間件都沒有解決動態擴容的問題，多採用了靜態的路由策略，擴容一般還處於人工 x2 的狀態，對 DBA 要求比較高。
2）從一定程度上來說都放棄了事務，這是由於一條語句有可能會涉及到多個資料庫實例，實現分布式 事務是一個比較難的事情，我們後面會詳細的介紹。
3）對業務不透明，需要指定 sharding key， 心智負擔較大
㈧ php mysql分布式資料庫如何實現
當前做分布式的廠商有幾家，我知道比較出名的有「華為雲分布式資料庫DDM」和「阿里雲分布式資料庫」，感興趣可以自行搜素了解下。
分布式資料庫的幾點概念可以了解一下。
數據分庫：
以表為單位，把原有資料庫切分成多個資料庫。切分後不同的表存儲在不同的資料庫上。
以表中的數據行記錄為單位，把原有邏輯資料庫切分成多個物理資料庫分片，表數據記錄分布存儲在各個分片上。
路由分發：
在分布式資料庫中，路由的作用即將SQL語句進行解析，並轉發到正確的分片上，保證SQL執行後得到正確的結果，並且節約QPS資源。
讀寫分離：
資料庫中對計算和緩存資源消耗較多的往往是密集或復雜的SQL查詢。當系統資源被查詢語句消耗，反過來會影響數據寫入操作，進而導致資料庫整體性能下降，響應緩慢。因此，當資料庫CPU和內存資源佔用居高不下，且讀寫比例較高時，可以為資料庫添加只讀資料庫。
㈨ 如何用SQL Server建立分布式資料庫
http://www.th7.cn/db/mssql/201312/37649.shtml
這里有個建立分布式資料庫的圖文教程，你自己參考下進行配置吧
㈩ 如何快速搭建HBase分布式NoSQL資料庫
像MongoDB, Cassandra, HBase, DynamoDB, 和
Riak這些NoSQL缺乏傳統的原子事務機制，所謂原子事務機制是可以保證一系列寫操作要麼全部完成，要麼全部不會完成，不會發生只完成一系列中一兩個
寫操作;因為資料庫不提供這種事務機制支持，開發者需要自己編寫代碼來確保一系列寫操作的事務機制，比較復雜和測試。
這些NoSQL資料庫不提供事務機制原因在於其分布式特點，一系列寫操作中訪問的數據可能位於不同的分區伺服器，這樣的事務就變成分布式事務，在分
布式事務中實現原子性需要彼此協調，而協調是耗費時間的，每台機器在一個大事務過程中必須依次確認，這就需要一種協議確保一個事務中沒有任何一台機器寫操
作失敗。