并行存储与分布式存储区别？（为什么分布式存储可以提供更高的可靠性和可扩展性？）

并行存储与分布式存储区别？

并行存储和分布式存储是两种不同的存储方式，它们的主要区别如下：

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存储方式 。并行存储系统将数据存储在多个硬盘上，而分布式存储系统将数据存储在多个服务器上。

访问方式 。并行存储系统客户端必须通过协议服务器才能访问数据，而分布式存储系统客户端直接访问所有存储节点。

系统目的 。并行存储系统主要目的是提高存储系统的处理性能，而分布式存储系统主要目的是实现场地自治和数据的全局透明共享。

实现方式 。并行存储系统各个结点间一般采用高速网络连接，而分布式存储系统各个结点间一般采用局域网或广域网相连。

主要区别：

（1） 应用目标不同。并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能。分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。（2） 实现方式不同。在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。在并行数据库系统中，为了充分利用各个结点的处理能力，各结点间可以采用高速网络连接。结点键的数据传输代价相对较低，当某些结点处于空闲状态时，可以将工作负载过大的结点上的部分任务通过高速网传送给空闲结点处理，从而实现系统的负载平衡。但是在分布式数据库系统中，为了适应应用的需要，满足部门分布特点的需要，各结点间一般采用局域网或广域网相连，网络带宽较低，结点间的通信开销较大。因此，在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。（3） 各结点的地位不同。在并行数据库系统中，各结点是完全非独立的，不存在全局应用和局部应用的概念，在数据处理中只能发挥协同作用，而不能有局部应用。在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，各结点具有场地自治性，每个场地使独立的数据库系统。每个场地有自己的数据库、客户、CPU等资源，运行自己的DBMS，执行局部应用，具有高度的自治性。

并行存储和分布式存储是两种不同的存储结构或存储系统设计思想。它们主要区别在于数据的存储方式和处理方式。
1. 数据存储方式：在并行存储中，数据被划分为多个块，并分布在多个存储设备中，每个存储设备独立存储一部分数据，所有存储设备通过高速总线进行数据的读取和写入。而在分布式存储中，数据也被划分为多个块，但这些块可以分布在不同的存储节点上，每个存储节点可以是独立的物理设备。每个节点都独立存储一部分数据，并通过网络进行数据的读取和写入。
2. 数据处理方式：在并行存储中，数据的读取和写入可以并行进行，每个存储设备可以独立处理自己存储的数据，从而提高数据的读写性能。而在分布式存储中，数据的读取和写入需要通过网络传输进行协作，存储节点之间需要进行数据的同步和协调，这可能会引入一定的延迟和开销。
3. 故障容错性：在分布式存储中，由于数据可以冗余存储在多个节点上，一部分节点故障不会导致数据的丢失，系统可以通过其他存储节点继续提供服务。而在并行存储中，存储设备之间通常是独立的，一部分设备故障可能会导致相应的数据丢失或不可用。
综上所述，并行存储和分布式存储主要在数据存储方式、数据处理方式和故障容错性方面有所不同。并行存储适合大规模数据的高性能处理，而分布式存储适合大规模数据的高可靠性和可扩展性。

到此，以上就是小编对于为什么要用分布式存储,优点是什么的问题就介绍到这了，希望这1点解答对大家有用。

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