天地为凭
分布式领域论文译序sql&nosql年代记SMAQ：海量数据的存储计算和查询一．google论文系列1. google系列论文译序2. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine (译 zz)3. web search for a planet :the google cluster architecture(译)4. GFS：google文件系统 (译)5. MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters (译)6. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (译)7. Chubby: The Chubby lock service for loosely-coupled distributed systems (译)8. Sawzall:Interpreting the Data--Parallel Analysis with Sawzall (译 zz)9. Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing (译)10. Dremel: Interactive Analysis of WebScale Datasets(译zz)11. Percolator: Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications(译zz)12. MegaStore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interactive Services(译zz)13. Case Study GFS: Evolution on Fast-forward (译)14. Google File System II: Dawn of the Multiplying Master Nodes15. Tenzing - A SQL Implementation on the MapReduce Framework (译)16. F1-The Fault-Tolerant Distributed RDBMS Supporting Google's Ad Business17. Elmo: Building a Globally Distributed, Highly Available Database18. PowerDrill：Processing a Trillion Cells per Mouse Click19. Google-Wide Profiling:A Continuous Profiling Infrastructure for Data Centers20. Spanner: Google’s Globally-Distributed Database(译zz)21. Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure(笔记)22. Omega: flexible, scalable schedulers for large compute clusters23. CPI2: CPU performance isolation for shared compute clusters24. Photon: Fault-tolerant and Scalable Joining of Continuous Data Streams(译)25. F1: A Distributed SQL Database That Scales26. MillWheel: Fault-Tolerant Stream Processing at Internet Scale(译)27. B4: Experience with a Globally-Deployed Software Defined WAN28. The Datacenter as a Computer29. Google brain-Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning30. Mesa: Geo-Replicated, Near Real-Time, Scalable Data Warehousing(译zz)31. Large-scale cluster management at Google with Borg google系列论文翻译集(合集)二．分布式理论系列00. Appraising Two Decades of Distributed Computing Theory Research 0. 分布式理论系列译序1. A brief history of Consensus_ 2PC and Transaction Commit (译)2. 拜占庭将军问题 (译) --Leslie Lamport3. Impossibility of distributed consensus with one faulty process (译)4. Leases：租约机制 (译)5. Time Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System(译) --Leslie Lamport6. 关于Paxos的历史7. The Part Time Parliament (译 zz) --Leslie Lamport 8. How to Build a Highly Available System Using Consensus(译)9. Paxos Made Simple (译) --Leslie Lamport10. Paxos Made Live - An Engineering Perspective(译) 11. 2 Phase Commit(译) 12. Consensus on Transaction Commit(译) --Jim Gray & Leslie Lamport 13. Why Do Computers Stop and What Can Be Done About It?(译) --Jim Gray 14. On Designing and Deploying Internet-Scale Services(译) --James Hamilton 15. Single-Message Communication(译)16. Implementing fault-tolerant services using the state machine approach 17. Problems, Unsolved Problems and Problems in Concurrency 18. Hints for Computer System Design 19. Self-stabilizing systems in spite of distributed control 20. Wait-Free Synchronization 21. White Paper Introduction to IEEE 1588 & Transparent Clocks 22. Unreliable Failure Detectors for Reliable Distributed Systems 23. Life beyond Distributed Transactions:an Apostate’s Opinion(译zz) 24. Distributed Snapshots: Determining Global States of a Distributed System --Leslie Lamport 25. Virtual Time and Global States of Distributed Systems 26. Timestamps in Message-Passing Systems That Preserve the Partial Ordering 27. Fundamentals of Distributed Computing:A Practical Tour of Vector Clock Systems 28. Knowledge and Common Knowledge in a Distributed Environment 29. Understanding Failures in Petascale Computers 30. Why Do Internet services fail, and What Can Be Done About It? 31. End-To-End Arguments in System Design 32. Rethinking the Design of the Internet: The End-to-End Arguments vs. the Brave New World 33. The Design Philosophy of the DARPA Internet Protocols(译zz) 34. Uniform consensus is harder than consensus 35. Paxos made code - Implementing a high throughput Atomic Broadcast 36. RAFT:In Search of an Understandable Consensus Algorithm分布式理论系列论文翻译集(合集)三．数据库理论系列0. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks 19701. SEQUEL：A Structured English Query Language 19742. Implentation of a Structured English Query Language 19753. A System R: Relational Approach to Database Management 19764. Granularity of Locks and Degrees of Consistency in a Shared DataBase --Jim Gray 19765. Access Path Selection in a RDBMS 1979 6. The Transaction Concept:Virtues and Limitations --Jim Gray7. 2pc-2阶段提交：Notes on Data Base Operating Systems --Jim Gray8. 3pc-3阶段提交：NONBLOCKING COMMIT PROTOCOLS9. MVCC：Multiversion Concurrency Control-Theory and Algorithms --1983 10. ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Partial Rollbacks Using Write-Ahead Logging-199211. A Comparison of the Byzantine Agreement Problem and the Transaction Commit Problem --Jim Gray 12. A Formal Model of Crash Recovery in a Distributed System - Skeen, D. Stonebraker13. What Goes Around Comes Around - Michael Stonebraker, Joseph M. Hellerstein 14. Anatomy of a Database System -Joseph M. Hellerstein, Michael Stonebraker 15. Architecture of a Database System(译zz) -Joseph M. Hellerstein, Michael Stonebraker, James Hamilton四．大规模存储与计算(NoSql理论系列)0. Towards Robust Distributed Systems：Brewer's 2000 PODC key notes1. CAP理论2. Harvest, Yield, and Scalable Tolerant Systems3. 关于CAP 4. BASE模型：BASE an Acid Alternative5. 最终一致性6. 可扩展性设计模式7. 可伸缩性原则8. NoSql生态系统9. scalability-availability-stability-patterns10. The 5 Minute Rule and the 5 Byte Rule (译) 11. The Five-Minute Rule Ten Years Later and Other Computer Storage Rules of Thumb12. The Five-Minute Rule 20 Years Later(and How Flash Memory Changes the Rules)13. 关于MapReduce的争论14. MapReduce：一个巨大的倒退15. MapReduce：一个巨大的倒退(II)16. MapReduce和并行数据库，朋友还是敌人？(zz)17. MapReduce and Parallel DBMSs-Friends or Foes (译)18. MapReduce:A Flexible Data Processing Tool (译)19. A Comparision of Approaches to Large-Scale Data Analysis (译)20. MapReduce Hold不住？(zz) 21. Beyond MapReduce：图计算概览22. Map-Reduce-Merge: simplified relational data processing on large clusters23. MapReduce Online24. Graph Twiddling in a MapReduce World25. Spark: Cluster Computing with Working Sets26. Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing27. Big Data Lambda Architecture28. The 8 Requirements of Real-Time Stream Processing29. The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction30. Lessons from Giant-Scale Services五．基本算法和数据结构1. 大数据量，海量数据处理方法总结2. 大数据量，海量数据处理方法总结(续)3. Consistent Hashing And Random Trees4. Merkle Trees5. Scalable Bloom Filters6. Introduction to Distributed Hash Tables7. B-Trees and Relational Database Systems8. The log-structured merge-tree (译)9. lock free data structure10. Data Structures for Spatial Database11. Gossip12. lock free algorithm13. The Graph Traversal Pattern六．基本系统和实践经验1. MySQL索引背后的数据结构及算法原理2. Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store (译zz)3. Cassandra - A Decentralized Structured Storage System (译zz)4. PNUTS: Yahoo!’s Hosted Data Serving Platform (译zz)5. Yahoo!的分布式数据平台PNUTS简介及感悟(zz)6. LevelDB：一个快速轻量级的key-value存储库(译)7. LevelDB理论基础8. LevelDB：实现(译)9. LevelDB SSTable格式详解10. LevelDB Bloom Filter实现11. Sawzall原理与应用12. Storm原理与实现13. Designs, Lessons and Advice from Building Large Distributed Systems --Jeff Dean14. Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems --Jeff Dean15. Experiences with MapReduce, an Abstraction for Large-Scale Computation --Jeff Dean16. Taming Service Variability,Building Worldwide Systems,and Scaling Deep Learning --Jeff Dean17. Large-Scale Data and Computation:Challenges and Opportunitis --Jeff Dean18. Achieving Rapid Response Times in Large Online Services --Jeff Dean19. The Tail at Scale(译) --Jeff Dean & Luiz André Barroso 20. How To Design A Good API and Why it Matters21. Event-Based Systems:Architect's Dream or Developer's Nightmare?22. Autopilot: Automatic Data Center Management七．其他辅助系统1. The ganglia distributed monitoring system:design, implementation, and experience2. Chukwa: A large-scale monitoring system3. Scribe : a way to aggregate data and why not, to directly fill the HDFS?4. Benchmarking Cloud Serving Systems with YCSB5. Dynamo Dremel ZooKeeper Hive 简述八. Hadoop相关0. Hadoop Reading List1. The Hadoop Distributed File System(译)2. HDFS scalability:the limits to growth(译)3. Name-node memory size estimates and optimization . HBase Architecture(译)5. HFile：A Block-Indexed File Format to Store Sorted Key-Value Pairs6. HFile V27. Hive - A Warehousing Solution Over a Map-Reduce Framework8. Hive – A Petabyte Scale Data Warehouse Using Hadoop转载请注明作者：phylips@bmy 2011-4-30
霏霏头头
作者 石默研
在云计算基础设施IaaS服务中，“存”与“算”的分界是清晰的，客户会分别为“存”与“算”按需消费。不只是专门的存储服务如S3、对象存储、文件存储、NAS等，即使是在最基本的虚拟机服务ECS上，“存”也需要由消费者进行选择，而选择的对象是云盘，即位置对用户透明，不需要消费者关心是否在计算节点的本地：其实连计算节点本身位于何处也是无需关心，又何谈本地。随着云计算服务的持续发展，“存”与“算”的界限，无论是从消费模式上，还是从技术上，都呈现出越来越清晰的趋势。
而在PaaS层的数据库服务中，则出现两种情况。一种是“存”与“算”也由消费者分别选择并扩缩，而另一种则是购买服务时，“存”与“算”是固定捆绑的架构组合，可以定义大小，但无法相对独立地选择、部署与扩缩。
引发上述数据库服务不同消费模式的因素，实质上是在云中部署的数据库产品本身不同的技术架构，即“存”“算”分离，或“存”“算”一体。由于对单体数据库谈“存”与“算”的分离与一体，并没有多大意义，因此，主要是针对分布式数据库而言，其不同的特性带来了业界较为广泛的讨论。
那么，首先分析一下，在“存”“算”基础设施愈来愈独立清晰的趋势下，建立在其上的数据库服务“存”“算”一体现象从何来呢？不难发现，云平台上这样的数据库服务，大多都是基于“从非云环境中、应企业级On Premise需求产生与发展而来”的数据库产品。也就是说，其产品本初的设计理念就与“云”无关，只是后来为了寻求不同的商业模式而部署在云上而已；而大多数“存”“算”分离的数据库产品，其创始之初，就面向云环境进行设计。这里，顺便澄清一下现在极为流行的云原生概念，相当多的人混淆了云适配部署与云原生的概念，认为只要部署在云上，就是云原生了。其实云原生的概念与其字面意思极为直白契合，就是指在“云环境”中“原生”的，而不是从别的地方迁来的，即 “云原生”就是生长于云上的，而非云原生则是迁移到云上的 。这与要深入理解目前同样火热的NFT，就必须先正确理解“区块链原生”概念的道理是一样的。
相信现在，关于“云”的问题应该是比较清晰了：“存”“算”分离是云原生的架构，而“存”“算”一体则不是，这一点相信读者不会有太多的疑问。那么，接下来的问题是：“云原生”就一定好吗？面向企业级的需求，“存”“算”分离与“存”“算”一体孰优孰劣？
世界上本来就没有绝对的好与绝对的坏，“存”“算”一体架构的设计，也是在满足企业需求的过程中自然产生的，对分布式数据库而言，“存”“算”一体的设计，无论是对传统单体数据库的替代上，还是对采用业务单元化策略的局部性满足上，还是对基于已有成熟数据库体系以二次开发构建分库分表数据库产品的方便性上，都产生了积极的 历史 作用。在那种情况下，不去考虑“云”的趋势与设计需求，也是合理的。
然而，过去几十年的 历史 已经证明，计算机技术的发展是极为迅速的，无论是软件还是硬件，当然包括数据库技术同样如此。
首先，往远处看的话：从计算机科学发展的角度，在云计算大趋势的驱动下，“计算”与“存储”技术相对独立的发展道路已经越来越明显，越来越清晰。可以想见，未来“计算”力相关的技术、架构与产品必将会发展到比如今所有极为先进的状态；未来“存储”相关技术、架构与产品也必将会进展到一个无法完全预计的崭新阶段，同时越来越“智能”。并且从目前的形势看，这个未来并不会太久远，“存”“算”分离无疑是适合那个未来的各种可能的，因为它本身就是为此而原生的，“存”“算”一体在未来或许将变得无从谈起；而从国际上先进数据库技术发展的实际情况来看，绝大多数崭新的、最前沿的数据库相关技术与产品，都是云原生的，换句话说，都是采用“存”“算”分离的架构，这一点，几乎少有例外。
（或许可以猜测，把磁盘挂在本地这种现存商业计算机的架构，也是由企业/个体对计算机使用的商业模式驱动的，而不一定是技术驱动的必然结果）
其次，往近处看：对企业级现阶段数字化转型中，传统单体数据库替换的紧迫需求而言，大量的事实已经证明，云原生架构的数据库完全可以满足各种实际的业务转型需求：
例子还有很多.......
最后还有一点需要强调：对于那些 将“云”策略当成技术与业务核心发展战略 的企业来讲， 云原生架构 无论是面向现在与未来，自然是 最为适合 的；
或许可以这样说，“存”“算”一体的架构是现代分布式数据库技术进化过程中的一个重要过渡阶段，其 历史 作用不可否认，毋庸质疑；而不久的将来，分布式数据库架构向云原生快速发展普及的趋势将会越来越明显，步伐将会越来越加快......
世界潮流，浩浩荡荡；顺之者昌，逆之者亡，顺应 历史 的潮流与趋势的选择一般都是明智的。
我想文文静静
这个论文好像比较难得写哦，在网上找现成的肯定不行啊，建议你还是找个可靠的代写，可以省很多心的。我就是找的一个，呵呵，很不错的。用支付宝的，安全你放心，他们是先写论文后付款的，不要定金，很放心的，看后再付款的。是脚印代写论文，网站是 脚印代写论文。你要求不高的话可以借鉴他们网站相关论文范文和资料，祝你好运哦
土著零食家
数据库方面的论文在键盘论文网里有很多的哦，你可以参考下的，我也是找他们帮忙指导的，效率非常高，呵呵，导师很顺利就通过了还有一点资料，你看下能不能用上关于全路客票发售和预订系统里的数据库研究主要的内容：1）《全路客票发售和预订系统》（以下简称客票系统）是国家“九五”计划 重点课题，一九九九年又被国家科委列为“重中之重”科研项目2）本文所论述 的内容是客票系统的一个重要组成部分，主要内容是分布式数据库通讯中间件 的设计、消息中间件的设计、技术实现以及在客票系统中的应用，介绍了数据 库通讯系统的推理机模型3）采用了Socket、IPC、多进程、多线程等多种编程 技术。本文从理论上、应用上对上述技术作了详细讨论。论文的框架结构：第一章 客票系统综述第一节 铁路客票系统发展概述21-24第二节 铁路客票系统目标与总体结构24-27第三节 客票系统数据分布方案的确定27-29第四节 客票系统的开发与运行环境29第二章 分布式数据库通讯系统方案的确定29-34第一节 客票系统分布式数据库间数据通讯的需求29-30第二节 客票系统分布式数据库间数据通讯的特点30-31第三节 分布式数据库通讯的国内外相关产品及解决方案31-33第四节 客票系统数据库之间通讯方案的确定33-34第三章 数据库通讯系统中间件的设计与实现34-50第一节 数据库之间通讯的数学模型34-35第二节 数据库通讯中间件(DBCS)所用的概念35-36第三节 数据库通讯中间件(DBCS)的设计36-40第四节 数据库通讯中间件(DBCS)的模块设计40-44第五节数据库通讯中间件(DBCS)的技术实现44-50第四章消息中间件(MCS)的设计与实现50-81第一节 消息中间件MCS概述50-51第二节 消息中间件中的一些概念51-53第三节 消息中间件的结构设计53-56第四节 消息中间件的流程设计56-61第五节 消息中间件的关键技术的实现61-70第六节 消息中间件的平台和应用支持70-71第七节 联机交易中间件71-81第五章 DBCS的功能与性能81-85第六章 数据库通讯系统在客票系统的应用85-91第一节 在客票系统的数据流图和DBCS的功能85-88第二节 DBCS在客票系统中的具体应用88-91第三节 DBCS系统应用效果91第七章 结束语91-92致 谢96参考文献：1王欣,魏生民;基于Java技术的分布式异构数据库Web访问技术[J];计算机工程与应用;2000年12期2张丽晖,王茜;多Agent协同系统的分布式数据访问[J];计算机应用;2003年11期3杨博 ,刘大有 ,杨鲲 ,张朝辉;移动Agent系统的主动通信机制[J];软件学报;2003年07期4刘振鹏,罗文劼,马威,李继民;基于协同式移动Agent的分布式数据库系统研究[J];计算机工程与设计;2003年11期5刘华志,李逸波,李连,朱爱红;基于Mobile Agent技术的分布式查询系统[J];微机发展;2003年12期6吕玉海,徐学洲;移动Agent技术的发展[J];西安电子科技大学学报;2002年03期大概就是这些了，如果还有不懂的，你看下键盘论文网吧
数据库技术已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要技术基础。下面是我为大家精心推荐的数据库技术论文，希望能够对您有所帮助。 数据库加密技术分析 摘 要：从信息
葉落罒無痕 2人参与回答 2023-12-07 论文开题报告的评语怎么写 考核老师会在同学们完成开题报告后进行相关的评语，来表达对这个课题的看法和意见。 1、xxx同学的学位论文，将计算机辅助设计技术覆盖产品
甜甜的daisy 3人参与回答 2023-12-06 1、大部分学校是根据具体专业来规定论文字数的，关于硕士论文各部分的字数要求如下： 2、中、英文题目：论文题目应能概括整篇论文的核心内容，一般不超过30字。
活性炭1986 3人参与回答 2023-12-11 问题一：综述和论文在格式上有什么区别？ 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重 文献综述 研究的方法和结果，而文献综述介绍
吃那么一天 2人参与回答 2023-12-06 DG的稳态模型是本文中使用。这适用于某种DGS如燃气轮机，内燃机和水力发电。DGS建模恒功率因数的单位。考虑到这一点，公共汽车连接到DG可以建模为PQ总线[ 1
我最亲爱的12345 7人参与回答 2023-12-07 