知识大全分布式gis与webgis区别

Posted 2022-07-27 结点

篇首语：最关情，折尽梅花，难寄相思。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了知识大全分布式gis与webgis区别相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

分布式gis与webgis区别？基于分布式gis平台啥意思？是专题地图。属性数据。地理元数据分开编写再设计接口

gis的分布式包括数据分布和程序分布，WebGIS可以理解为运行在浏览器上的GIS系统，他们之间既有区别又有联系，分布式GIS中可以由webGIS来实现，也可以由分布在不同工作站上的CS系统来实现；WebGIS可以来实现GIS数据或服务的分布，尤其在SOA时代，更能体现他的优越性。广义上的WebGIS包含分布式GIS，分布式是目前WebGIS的一个重要特性。
所谓基于分布式GIS其核心是指GIS系统的数据和功能拥有多个服务端，不同服务端提供不同的数据或功能服务，共同组成功能完整的GIS平台系统。

分布式数据库设计原理

概念、特点、优势及结构，请尽量回答的详细，（请注意，是分布式“信息”系统），谢！
望采纳

分布式数据库和nosql区别吗

互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。
1. In-Memory KV Store : Redis
in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和mit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。
2. Disk-Based KV Store: Leveldb
真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。
3. Document Store: Mongodb
分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。
4. Column Table Store: HBase
这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

分布式数据库

（1）方案一（数据库保存所有服务器索引信息）
全对称结构，没有中央服务器
web方案：
只从本地数据库检索符合条件的记录，给出结果
每次检索都要从本地服务器的海量数据中进行
数据库方案：
数据库保存所有服务器的索引内容
缓存命中率高的记录，减少检索时间
服务器负载分析：
服务器负载假设：
一百个结点，每结点一百人同时使用，每个结点一万条记录
web服务器：同时一百线程在本地数据库服务器检索
数据库服务器：每次接收一百个查询请求；每个请求要从一百万条索引中检索（最坏的情况）；缓冲机制可以稍微减轻负担
数据更新操作：
同时更新所有数据库/只更新本地，服务器间相互同步
方案二（数据库保存本地索引及少量缓冲）
每高校作为一个结点
所有结点全对称结构，网络中没有一个中央服务器
web方案：
接收到请求时同时多线程向其它服务器同时搜索（服务器压力问题？）
数据库方案：
数据库保存本地数据
数据库保存一定量缓冲数据，
服务器负载分析：
服务器负载假设：
一百个结点，每结点一百人同时使用
则每个web服务器同时发起一万个线程向其它数据服务器搜索（oops!）
每个数据库服务器会同时接收到一万个查询请求（oops！）
采用学习过程只能少量减少查询请求和web服务器搜索线程
数据更新操作：
只更新本地
方案三（中央服务器方案一）
每高校一个结点
每结点结构相同，连接到同一个中央服务器
web方案
每个查询向中央服务器进行，由中央服务器实行检索，中央服务器返回检索结果
数据库方案
中央数据库保存所有索引信息
每结点可以只用小型数据库保存本地用户和其它信息即可
服务器负载分析：
服务器负载假设：
一百个结点，每结点一百人同时使用，每结点资料记录一万条
web服务器：同时发起一百个进程向中央数据库查询
数据库服务器（中央）：同时接收一万条查询请求并返回大容量结果
数据库服务器（结点）：少量工作
数据更新操作：
只更新中央服务器
方案四（中央服务器方案二）
每高校一个结点
每结点结构相同，连接到同一中央服务器
web方案：
每个查询向中央服务器进行，由中央服务器根据查询内容进行转发到结点数据库，再由结点数据库返回结果
数据库方案：
中央服务器保存各结点分类信息，根据页面请求的分类转发查询到相应服务器
服务器负载分析：
服务器负载假设：
一百个结点，每结点一百人同时使用，每结点资料记录一万条，每结点一百个类别
web服务器：同时一百个进程向中央数据库查询
数据库服务器（中央）：同时接收一万条请求并转发
数据库服务器（结点）：从中央服务器接收查询请求，最坏情况下每结点接收到一万条查询请求
数据更新操作：
只更新本地服务器
分类变化时更新中央服务器
这样可以么？

光纤分布式数据接口：EFOL是什么意思？

光纤分布式数据接口（FDDI）是由美国国家标准化组织（ANSI）制定的在光缆上发送数字信号的一组协议。FDDI 使用双环令牌，传输速率可以达到 100Mbps。由于支持高宽带和远距离通信网络，FDDI 通常用作骨干网。CCDI 是 FDDI 的一种变型，它采用双绞铜缆为传输介质，数据传输速率通常为 100Mbps。
FDDI-2 是 FDDI 的扩展协议，支持语音、视频及数据传输。FDDI 的另一个变种，称为 FDDI 全双工技术（FFDT），它采用与 FDDI 相同的网络结构，但传输速率可以达到 200Mbps 。
FDDI 使用双环架构，两个环上的流量在相反方向上传输。双环由主环和备用环组成。在正常情况下，主环用于数据传输，备用环闲置。正如本篇后面所述，使用双环的用意是能够提供较高的可靠性和健壮性。
FDDI 详细阐明了 OSI 参考模型的物理层和介质访问层。实质上 FDDI 并不是单一规范，而是由四个子部分组成，每部分具有各自特定功能。各部分合起来使得 FDDI 能够在上层协议（如 TCP/IP、IPX）和介质（如光缆）间提供高速连接。
FDDI 四个子规范为介质访问控制（MAC）、物理层协议层（PHY）、物理介质相关层（PMD）以及站管理（SMT）。MAC 规定了怎样访问介质，包括协议所需要的帧格式、寻址、令牌处理、循环冗余校验算法（CRC）以及差错恢复机制。PHY 规定了传输编码和解码程序、时钟要求及其它功能；PMD 规定了传输介质应具备的特性，包括光纤链路（fiber-optic link）、功率电平（power level）、误码率（bit-error rate）、光纤器件（optical ponent）以及连接器（connector）。SMT 规定了 FDDI 站配置、环配置以及环控制等特征，包括站的插入和删除、启动、故障分离和恢复、模式安排及统计集合。

基于web services的分布式异构数据的集成

基本思路，就是针对不同的数据源，写一个包装器，把这个数据源内的数据转换成xml文件，然后采用web service提供一个统一的查询访问接口。
看看用什么工具开发了，需要了解一下如何开发web sercices，然后选择几个数据源，估计就是选几个典型的数据库，做几个包装器了。

什么叫分布式、分布式数据库。网络上面有没有分布式？

分布式表明数据及数据的储存是分开分散的，不在同一个子网络内。分布数据库有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。网络上很多的物流管理，网上银行，网上商城等等都属分布式。

大数据一定是基于分布式计算的吗

这个不一定的，所谓大数据，在我看来有四个方面：大、全、细、时，主要在于数据更全更细了，在这种理念下的数据分析，有时单机也可能解决，不一定要分布式。但量大的是需要的。

光纤分布式数据接口应用与什么场合？

光纤分布数据接口(FDDI)是目前成熟的LAN技术中传输速率最高的一种。这种传输速率高达100Mb/s的网络技术所依据的标准是ANSIX3T9.5。该网络具有定时令牌协议的特性，支持多种拓扑结构，传输媒体为光纤。使用光纤作为传输媒体具有多种优点：
1、较长的传输距离，相邻站间的最大长度可达2KM，最大站间距离为200KM。
2、具有较大的带宽，FDDI的设计带宽为100Mb/s。
3、具有对电磁和射频干扰抑制能力，在传输过程中不受电磁和射频噪声的影响，也不影响其设备。
4、光纤可防止传输过程中被分接偷听，也杜绝了辐射波的窃听，因而是最安全的传输媒体。

如何编写一个分布式数据库

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。
体系结构
根据我国制定的《分布式数据库系统标准》，分布式数据库系统抽象为4层的结构模式。这种结构模式得到了国内外的支持和认同。
4层模式划分为全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层，在各层间还有相应的层间映射。这种4层模式适用于同构型分布式数据库系统，也适用于异构型分布式数据库系统。

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