从数据库角度来看，概念分级是很重要的，因此，本节我们聚焦于概念层面，讨论概念互操作分级模型。表5.2信息系统互操作分级续表这里把互操作区分为企业级、领域级、功能级、连接级和隔离级。表5.3概念互操作级别在互操作与仿真上，上述面向语言学的分级可以从实施角度来进行分析，可以分成网络层、执行层、建模层、设计与搜索层、决策层、协同层等，如图5.4所示。......
2023-10-28
分布式数据库技术更新操作分析
【摘要】：显然，更新操作比只读应用要复杂得多。Student1Student2一旦实施这个操作，这个学生归属系的系别编号就会修改为14，关于学号20080833的记录会迁移到另外两个数据片Student3和Student4中。由上可以发现，由于分布透明性的要求，使得普通的用户查询在实施时变得很复杂，而且会有多种实施方式，因此，对查询优化提出了新的需求。
显然，更新操作比只读应用要复杂得多。
下面来看一个数据分片模式：
Student1=πsno，dno，class，credit，entry_dateσdno≤10 Student
Student2=πsno，name，birthday，birthplace，sexσdno＞10 Student
Student3=πsno，name，credit，entry_dateσdno≤10 Student
Student4=πsno，name，birthday，birthplace，sex，dno，classσdno＞10 Student
由上可见，首先将学生关系（Student）水平分片，按系别编号分成两部分（dno≤10和dno＞10）；然后分别将这两部分垂直分片。这样就构成了四个子关系：Student1、Student2、Student3和Student4。
所以，Student1和Student2的学生都属于系别编号在10（包括10）以内的。Student3和Student4的学生都属于系别编号在10以上。
考虑一个操作：把学号为20080833的学生转学到系别编号为14（如数学）的系。
假设这个学生原来在系别编号为9的系里（如物理系）。这样，这个学生的信息记录在Student1和Student2内，因为其系别编号9小于10。详情如下所示。
Student1
Student2
一旦实施这个操作，这个学生归属系的系别编号就会修改为14，关于学号20080833的记录会迁移到另外两个数据片Student3和Student4中。
Student3
Student4
值得注意的是，虽然水平分片将一个学生关系分成对称的两部分，但这两部分的垂直分片方式有差异，因此，一次更新引起的数据迁移相当复杂。
这个应用的各层次形态如下。
1.分片透明性（level 1）
第一层面，这个更新应用的形态如下所示：
Update Student
set dno=14
where sno=20080833
2.分配透明性（level 2）
第二层面，可以将更新应用看成是将老的数据对象删除，再添加新的数据对象。这个更新要施加到不同的数据片上，也就是要删除的对象和要插入的对象不在同一数据片上。因此，形态如下所示：
●Select class，credit，entry_date into $class，$credit，$entry_date from Student1 where sno=20080833；
●Select name，birthday，birthplace，sex into$name，$birthday，$birthplace，$sex from Student2(www.chuimin.cn)
where sno=20080833；
●Insert into Student3（20080833，$credit，$entry_date）；
●Insert into Student4（20080833，$name，$birthday，$birthplace，$sex，14，$class）；
●Delete Student1 where sno=20080833；
●Delete Student2 where sno=20080833。
3.本地映射透明性（level 3）
这里假定数据的分配如下。
●Student1在节点1和节点5；
●Student2在节点2和节点6；
●Student3在节点3和节点7；
●Student4在节点4和节点8。
当映射到本地时，这个查询的形态就演变成如下形态：
●Select class，credit，entry_date into$class，$credit，$entry_date from Student1@SITE1 where sno=20080833；
●Select name，birthday，birthplace，sex into$name，$birthday，$birthplace，$sex from Student2@SITE2
where sno=20080833；
●Insert into Student3@SITE3：（20080833，$credit，$entry_date）；
●Insert into Student3@SITE7：（20080833，$credit，$entry_date）；
●Insert into Student4@SITE4：（20080833，$name，$birthday，$birthplace，$sex，14，$class）；
●Insert into Student4@SITE8：（20080833，$name，$birthday，$birthplace，$sex，14，$class）；
●Delete Student1@SITE1 where sno=20080833；
●Delete Student1@SITE5 where sno=20080833；
●Delete Student2@SITE2 where sno=20080833；
●Delete Student2@SITE6 where sno=20080833。
由上可以发现，由于分布透明性的要求，使得普通的用户查询在实施时变得很复杂，而且会有多种实施方式，因此，对查询优化提出了新的需求。
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