
【计】 distributed query
【化】 distribution
【医】 distribution; supply
ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type
demand; inquire about; refer; see about
【计】 query
分布式查询(Distributed Query)是数据库系统中的核心概念,指在多个物理分离的数据库节点上执行数据检索操作,并通过网络协调实现统一结果集返回的技术流程。其核心特征在于将单一逻辑查询任务拆解为跨节点的并行执行单元,并通过查询优化器动态规划数据访问路径。
从技术实现层面分析,分布式查询需解决三个核心问题:(1)数据分片定位,基于分片键(Sharding Key)确定目标节点;(2)查询计划生成,采用成本优化算法选择最低延迟路径;(3)结果聚合,通过归并排序(Merge Sort)或哈希聚合(Hash Aggregation)实现跨节点数据整合。国际标准ISO/IEC 9075-9:2020《数据库语言SQL第9部分:外部数据管理》对此有明确规范要求。
典型应用场景包括:
权威技术文档显示,现代分布式数据库如Google Spanner通过TrueTime API实现跨数据中心的一致性查询,其查询延迟可控制在毫秒级(参见Google Cloud Spanner技术白皮书)。微软Azure Synapse Analytics则采用MPP架构实现PB级数据查询优化。
学术界普遍采用如下形式化表达分布式查询处理模型: $$ Q = bigcup{i=1}^n pi{A}(sigma_{P}(R_i bowtie S_j)) $$ 其中$R_i$和$S_j$分别表示不同节点的数据分片,$bowtie$为跨节点连接操作符。该模型已被收录于ACM Transactions on Database Systems第45卷第4期。
分布式查询是一种从多个分散的数据源中获取并整合数据的技术,其核心在于处理跨服务器或异构系统的数据访问需求。以下是详细解析:
定义
数据分散存储在不同服务器或异构数据源(如SQL Server、Oracle、Excel等)中,通过统一接口查询并组合结果。类比图书馆找书:若书籍章节分散在不同分馆,系统需自动定位所有分馆并整合完整内容。
技术原理
链接服务器(Linked Servers)
配置远程服务器连接,使用OPENQUERY
或四部分名称(如[服务器].[数据库].[架构].[表]
)直接访问远程表。
跨实例查询
支持访问同一组织内多个SQL Server实例的数据,实现跨域数据整合。
可通过微软官方文档或技术博客获取更详细的配置案例。
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