前言随着信息技术的发展，数据规模呈现爆炸性增长，传统的集中式数据库已经难以满足大规模数据处理的需求。在这样的背景下，分布式数据库系统应运而生，成为处理大规模数据的有效手段。分布式数据库系统产生于20世纪70年代。随着计算机网络技术的发展，人们开始尝试将数据分散到多个计算机节点上进行处理，以缓解单一服务器无法承受的数据处理压力。这一时期的典型案例是网络数据库，它将数据分散到多个节点上，通过计算机网络进行数据通信和协调，实现了数据的分布式存储和处理。20世纪90年代，随着互联网的兴起，分布式数据库系统的应用场景变得更加广泛。为了实现全球范围内的数据共享和访问，分布式数据库系统需要支持跨地域的数据访问和复制，同时保证数据的一致性和可靠性。这一时期的典型案例是全球分布式数据库系统，如Teradata、Oracle等大型关系型数据库管理系统开始广泛应用于企业级数据仓库等领域。进入21世纪后，随着云计算、大数据等技术的兴起，分布式数据库系统的应用场景进一步扩展。云计算为分布式数据库系统提供了弹性可扩展的计算和存储资源，使得分布式数据库系统可以更好地应对大规模数据处理的需求。大数据技术则推动了分布式数据库系统在数据分析、实时处理等领域的应用。这一时期的典型案例是Google的Spanner、Amazon的Aurora等云原生分布式数据库系统。国产分布式数据库系统的研究和应用起步虽晚，但发展迅速。OceanBase作为国内领先的分布式关系型数据库，在阿里巴巴的;双十一等大型活动中表现出色，能够支撑超大规模并发访问，确保数据的可靠性和一致性。相比国外的知名分布式数据库系统，如Google Spanner、Amazon Aurora等，OceanBase在某些特定场景下已经展现出更强的性能和更高的稳定性。同样，PingCAP的TiDB数据库在HTAP（混合事务和分析处理）系统方面表现出色。TiDB不仅能够提供高性能的事务处理能力，还具备强大的数据分析能力。这一特性使得TiDB在实时业务处理和在线分析领域具有显著优势。与传统的关系型数据库管理系统（如Oracle、DB2）相比，TiDB在处理大规模数据和高并发请求方面展现出了更好的性能和可扩展性。此外，国内优秀的分布式数据库系统还包括华为GaussDB、上海交通银行联合西北工业大学研发的分布式数据库系统CBase，它们具备高性能和稳定性，能够满足金融行业对数据存储和处理的高要求。在分布式数据库系统的发展过程中，关键技术不断涌现和完善。分布式协议是分布式数据库系统中各个节点之间进行通信和协调的规范。常见的分布式协议包括Paxos、Raft等，它们能够保证分布式环境下数据的可靠性和一致性。这些协议解决了在多个节点之间进行投票和协商以达成一致性的问题，从而保证了数据的正确性和一致性。数据分片技术是分布式数据库系统的核心技术之一，它将数据分散到多个节点上进行处理，提高了数据处理的能力和可靠性。数据复制技术是为了保证数据的可靠性和可用性，通过在多个节点上存储数据的副本，实现数据的容错和负载均衡。数据路由技术则是为了保证数据通信的高效性和可靠性，通过智能化的路由算法，实现数据的快速传输和协调。近年来，云原生分布式数据库系统的研究和应用成为热点，这类数据库系统充分利用云计算资源，实现弹性可扩展的计算和存储能力。分布式数据库系统在实时处理、流计算等领域的应用逐渐增多，这得益于大数据技术的不断发展。分布式数据库系统的安全和隐私保护问题越来越受到关注，如何保证数据的安全性和隐私性成为研究的重要方向。本书旨在全面介绍分布式数据库系统的基本理论和关键技术，以及典型的分布式数据库系统的设计方法。通过本书的学习，读者将掌握分布式数据库系统的基本概念、原理、设计方法和应用实践，为进一步研究和应用打下坚实的基础。本书作者长期从事分布式数据库系统的教学和科研工作，承担了研究生;分布式数据库系统原理课程和本科生;数据库概论（英）课程的教学工作，主持并参与了与分布式数据库系统相关的国家自然科学基金、国家重点研发计划、国家863计划等课题，并从2013年开始，作为主要技术负责人，参与研发了与上海交通银行合作的分布式数据库系统CBase，从事其核心功能的研发和架构设计。目前，该系统已经在交通银行全面上线并应用，替换了DB2、Sybase等商用数据库，节省了大量的软硬件升级成本，为保护国家数据和金融安全发挥了重要作用。作为;计算报国智能计算系统系列教材之一，本书以国产分布式数据库系统的研发为主线，介绍分布式数据库系统关键技术、典型的分布式数据库系统的设计原理，为解决国家基础软件被;卡脖子的问题、实现核心技术的自主可控提供技术支撑。全书共分为13章，包括分布式数据库系统概述、分布式数据库系统存储引擎、数据复制和数据分区、分布式数据库系统的查询处理和优化、分布式数据库系统的事务管理和并发控制、高可用性和容错技术、负载均衡和性能优化、分布式数据库系统的安全管理、主流的国产分布式数据库系统案例、面向金融应用的分布式数据库系统CBase、基于新硬件的分布式数据库系统、AI在分布式数据库系统中的应用、分布式数据库系统的未来发展方向。其中，第1～8章是基础篇，讲述分布式数据库系统领域的基本理论和关键技术；第9～13章是进阶篇，讲述分布式数据库系统的典型案例和新技术应用及未来发展方向。本书适合作为大学计算机及相关专业高年级学生和研究生的教材，也适合作为数据库开发人员的参考书。第1章主要介绍分布式数据库系统的定义和特点、发展历程、架构、NoSQL与NewSQL系统及HTAP数据库系统等内容。第2章主要介绍分布式数据库系统存储引擎，包括哈希存储引擎、B树存储引擎、LSM树存储引擎的特点及应用场景等内容。第3章主要介绍数据复制和数据分区的关键技术，包括数据复制的基本原理和方法、数据分区的概念、Memcached的数据分区方法等内容。第4章主要介绍分布式数据库系统查询处理和优化的关键技术，包括分布式查询处理的过程和代价，查询优化的意义、目标和方法，分布式查询优化算法，OceanBase的查询优化算法等内容。第5章主要介绍分布式数据库系统的事务管理和并发控制，包括事务的定义和特性、分布式事务的实现机制、分布式事务的并发控制和隔离级别、TiDB的分布式事务处理及发展历程等内容。第6章主要介绍高可用性和容错技术，包括高可用性的定义、分布式一致性协议、容错技术的原理和方法等内容。第7章主要介绍负载均衡和性能优化，包括服务器集群的概念、集群的特点和优势、负载均衡的定义、负载均衡优化策略、性能优化的定义和方法等内容。第8章主要介绍分布式数据库系统的安全管理，包括数据库安全的重要性、数据库安全管理的发展历史、分布式数据库系统的不安全因素、分布式数据库系统的安全技术、国密算法等内容。第9章主要介绍主流的国产分布式数据库系统案例，包括OceanBase、TiDB和GaussDB的架构设计及原理。第10章主要介绍面向金融应用的分布式数据库系统CBase，包括架构设计、增量数据分区、分布式存储引擎、分布式事务管理、数据合并机制等内容。第11章主要介绍基于新硬件的分布式数据库系统，包括新硬件对分布式数据库系统的影响、基于新硬件的分布式数据库系统设计等内容。第12章主要介绍AI在分布式数据库系统中的应用，包括基于AI的数据库配置、基于AI的数据库性能优化和基于AI的数据库设计等内容。第13章主要介绍分布式数据库系统的未来发展方向，包括自治数据库、云数据库、向量数据库、多模数据库等内容。感谢李战怀教授多年来对我在分布式数据库领域的研究和实践工作的指导和鼓励，感谢在分布式数据库系统实践过程中李宁老师的共同合作和努力。感谢数据库实验室的研究生同学们多年来的辛勤工作。感谢;大规模软件设计和开发课程各位同学为本书部分章节提供素材。

刘文洁

本书是;计算报国智能计算系统系列教材之一，专为计算机科学与技术专业的学生及分布式数据库领域的研究者设计。作者具有十年以上国产分布式数据库研发经验，结合经典理论与前沿技术，系统阐述了分布式数据库的核心原理、设计方法与实践应用。全书分为基础篇与进阶篇，不仅深入剖析了分布式数据库的存储引擎、数据复制、查询优化、事务管理等基础理论，还通过OceanBase、TiDB、GaussDB等典型国产分布式数据库案例，展示了理论在实践中的具体应用。特别地，本书创新性地融入了分布式数据库系统的安全管理、基于新硬件的分布式数据库设计、AI在分布式数据库中的应用等前沿内容，旨在培养读者掌握分布式数据库领域的最新研究热点与技术趋势。

主要特点理论与实践并重：每章均结合国产分布式数据库实例进行理论解析，确保读者能够学以致用。思政案例贯穿全书：每章结尾设置国产分布式数据库研发案例作为思政教学素材，增强学生的国家安全意识与自主创新精神。前沿技术全面覆盖：涵盖数据库安全管理（国密算法）、新硬件应用、AI赋能等最新研究热点，拓宽学生视野。国产数据库特色鲜明：深入分析国产分布式数据库的发展历程、技术特点与应用场景，助力国产数据库技术推广。结构清晰，易于学习：从基础到进阶，逐步深入，适合不同层次的学习者，配套习题帮助巩固知识。

本书以国产分布式数据库系统的研发为主线，介绍分布式数据库系统关键技术、典型的分布式数据库系统的设计原理，为解决国家基础软件被;卡脖子的问题、实现核心技术的自主可控提供技术支撑。全书共分为13章，包括分布式数据库系统概述、分布式数据库系统存储引擎、数据复制和数据分区、分布式数据库系统的查询处理和优化、分布式数据库系统的事务管理和并发控制、高可用性和容错技术、负载均衡和性能优化、分布式数据库系统的安全管理、主流的国产分布式数据库系统案例、面向金融应用的分布式数据库系统CBase、基于新硬件的分布式数据库系统、AI在分布式数据库系统中的应用、分布式数据库系统的未来发展方向。

刘文洁　工学博士，西北工业大学计算机学院副教授、硕士生导师，计算机科学与软件系副系主任，大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室核心成员。2009年，博士毕业于西北工业大学；2014年入选国家工信部和外专局资助的软件和集成电路人才培养计划，赴香港科技大学进行为期一年的访问学习，从事云计算与大数据处理相关的研究；2018年，入选国家工信部和外专局资助的;云计算、大数据系统与架构设计项目，赴德国弗劳恩霍夫研究院访学研究。主要从事大数据处理、分布式数据库等方面的研究。在国内外重要期刊和会议发表论文30余篇，SCI和EI索引10余次。申请专利8项，授权8项，转化5项。获得软件著作权3项，*科技进步奖一等奖1项，陕西省科学技术一等奖1项。2013年起，与上海交通银行合作研发面向金融应用的分布式国产关系数据库，已在交通银行核心系统上线应用。多次主持或参加国家自然科学基金、国家863计划子课题、国家重点研发计划及省部级科研项目。李战怀 工学博士，西北工业大学计算机学院教授、博士生导师，大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室主任。全国信标委大数据标准工作组－数据库专题组联合组长，中国计算机学会数据库专委会主任委员（20202023），中国计算机学会信息存储技术专委会副主任委员（20122019），*高等学校计算机类专业教学指导委员会委员（20132017），科技部;十一五国家863重大项目;海量存储系统关键技术总体专家组成员，中国通信学会第一届工业互联网专业委员会委员，中国宇航学会计算机应用专业委员会委员，陕西省委网络安全和信息化领导小组专家咨询委员会信息化专业分委员会副主任。从20世纪80年代起，一直从事数据管理领域的研究及系统研发，在计算机软件相关领域出版著作（包括译著）8部，在有关国际和国内重要学术会议和期刊上发表论文400余篇，授权发明专利40余项。先后主持国家973课题、科技部重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金重大国际合作项目、国家863计划重大项目课题、国防科技预研项目等。李宁　工学博士，西北工业大学计算机学院副教授、硕士生导师。主要研究方向为智能软件工程、数据管理与运维、软件测试与故障分析、软件仿真等。近年来先后主持国家自然科学基金、陕西省自然科学基金、航天科技创新基金等项目4项，作为主要技术骨干参与其他国家级和省部级重点研发计划项目、自然基金项目、国防科工局项目等多项。长期参加与NEC、华为、交通银行等多家企业的相关科研合作。在软件工程顶级会议CSE和IST、JSS等学术期刊发表论文30余篇，已授权多项专利与软件著作权。获2017年陕西省科学技术一等奖1项。

目录前言基础篇第1章　分布式数据库系统概述1.1　分布式数据库系统的定义和特点31.2　分布式数据库系统的发展历程41.3　分布式数据库系统的架构51.3.1　共享存储架构51.3.2　无共享架构61.4　NoSQL与NewSQL系统71.4.1　NoSQL系统71.4.2　NewSQL系统231.5　HTAP数据库系统281.6　国产分布式数据库系统发展的重要性301.7　小结31习题32第2章　分布式数据库系统存储引擎2.1　哈希存储引擎332.1.1　存储格式342.1.2　哈希索引352.1.3　经典架构352.1.4　关键技术372.1.5　适用场景382.2　B树存储引擎392.2.1　数据结构402.2.2　经典架构412.2.3　关键技术432.2.4　适用场景432.3　LSM树存储引擎442.3.1　存储特点442.3.2　经典架构452.3.3　关键技术462.3.4　应用场景472.4　3种存储引擎的对比分析482.5　国产数据库的发展史482.6　小结50习题51第3章　数据复制和数据分区3.1　数据复制的基本原理和方法533.1.1　数据复制的概念533.1.2　数据复制协议543.2　数据分区的概念563.2.1　范围分区583.2.2　哈希分区593.2.3　数据重分布643.2.4　3种复制协议的比较653.3　Memcached的数据分区方法653.4　高斯数据库的发展历程693.5　小结70习题71第4章　分布式数据库系统的查询处理和优化4.1　分布式查询处理的过程744.2　分布式查询处理的代价754.3　查询优化的意义、目标和方法764.3.1　查询优化的意义774.3.2　查询优化的目标804.3.3　查询优化的方法814.4　分布式查询优化算法854.4.1　半连接算法864.4.2　直接连接算法904.5　OceanBase的查询优化算法944.5.1　查询优化器框架944.5.2　查询改写964.5.3　查询优化974.5.4　并行执行994.6　OceanBase的发展历程1004.7　小结101习题102第5章　分布式数据库系统的事务管理和并发控制5.1　事务的定义和特性1055.1.1　事务的定义1065.1.2　事务的特性1065.2　分布式事务的实现机制1095.2.1　分布式事务的定义1095.2.2　基本理论1105.2.3　实现方式1155.3　分布式事务的并发控制和隔离级别1275.3.1　并发控制的定义1275.3.2　隔离级别的种类1285.3.3　基于加锁的并发控制算法1295.3.4　基于时间戳的并发控制算法1355.3.5　基于快照隔离的并发控制算法1395.4　TiDB的分布式事务处理1405.5　TiDB的发展历程1425.6　小结143习题144第6章　高可用性和容错技术6.1　高可用性的定义1456.1.1　可靠性1466.1.2　可维护性1476.1.3　可扩展性1486.2　分布式一致性协议1496.2.1　Paxos协议1496.2.2　Raft协议1546.2.3　ZooKeeper协议1606.2.4　NWR协议1646.3　容错技术的原理和方法1656.3.1　分布式数据库系统的故障类型1666.3.2　故障检测方法1676.3.3　故障恢复方法1696.4　OceanBase的高可用和容错机制1706.5　GoldenDB的发展历程1736.6　小结174习题175第7章　负载均衡和性能优化7.1　服务器集群的概念1777.2　集群的特点和优势1797.3　负载均衡的定义1807.4　负载均衡优化策略1817.4.1　静态负载均衡优化策略1817.4.2　动态负载均衡优化策略1857.5　性能优化的定义1897.6　性能优化方法1907.6.1　缓存优化1907.6.2　批量优化1917.6.3　通信优化1927.7　TiDB的负载均衡策略1927.8　TDSQL的研发历程1937.9　小结194习题195第8章　分布式数据库系统的安全管理8.1　数据库安全的重要性1978.2　数据库安全管理的发展历史1988.3　分布式数据库系统的不安全因素2008.4　分布式数据库系统的安全技术2018.4.1　身份验证2018.4.2　数据传输加密2028.4.3　数据存储加密2048.4.4　数据备份与恢复2058.4.5　基于权限的访问控制2068.4.6　审计追踪和攻击检测2078.5　国密算法2088.5.1　SM1算法2088.5.2　SM2算法2098.5.3　SM3算法2108.5.4　SM4算法2108.5.5　SM7算法2118.5.6　SM9算法2118.5.7　祖冲之算法2128.5.8　国产分布式数据库系统对国密算法的支持2138.6　数据库安全研究热点2148.6.1　数据库访问控制2148.6.2　数据库加密查询2158.6.3　使用AI为数据库赋能2168.7　我国数据库安全的发展历程2178.8　小结218习题219进阶篇第9章　主流的国产分布式数据库系统案例9.1　OceanBase的架构设计及原理2249.2　TiDB的架构设计及原理2319.3　GaussDB的架构设计及原理2379.4　小结241习题242第10章　面向金融应用的分布式数据库系统CBase10.1　架构设计24410.2　增量数据分区24610.3　分布式存储引擎24810.4　分布式事务管理24910.5　数据合并机制25210.6　负载均衡25210.7　读写流程25410.8　数据压缩25510.9　CBase在交通银行的实践25610.9.1　CBase在历史数据查询系统中的应用25610.9.2　CBase在贷记卡授权系统中的应用25710.10　CBase的全面国产化历程25710.10.1　国产化软硬件环境分析25810.10.2　国产化实践25910.11　小结260习题260第11章　基于新硬件的分布式数据库系统11.1　新硬件对分布式数据库系统的影响26111.2　基于新硬件的分布式数据库系统设计26211.2.1　计算层面的新硬件26411.2.2　存储层面的新硬件26611.2.3　传输层面的新硬件26911.3　应用新硬件的分布式数据库系统案例27011.4　小结272习题273第12章　AI在分布式数据库系统中的应用12.1　基于AI的数据库配置27512.1.1　旋钮调优27612.1.2　索引推荐27812.1.3　SQL重写27912.2　基于AI的数据库性能优化28012.2.1　基数/代价估计28012.2.2　连接顺序选择28312.3　基于AI的数据库设计28412.3.1　基于AI的数据结构设计28412.3.2　基于AI的事务管理28512.4　基于AI的数据库监测28512.5　基于AI的数据库安全28812.6　小结289习题289第13章　分布式数据库系统的未来发展方向13.1　自治数据库29213.2　云数据库29613.3　向量数据库29913.4　多模数据库30413.5　小结310习题310参考文献