1.3 分布式数据库的基本特征
　　1.3.1 物理分散
　　分布式数据库系统中的数据存储物理分散，数据存在于由计算机网络相互连通的多个站点上，避免了数据集中存储遭受灾难性物理攻击的风险，“鸡蛋不装在一个篮子里”。
　　1.3.2 逻辑整体性
　　分布式数据库系统的不同数据节点都在统一的数据库管理软件下工作，逻辑上这些数据节点上的数据是共享的，所以分布式数据库支持全局性应用。
　　1.3.3 站点自治
　　不同的数据节点上的数据能够实现本地DBMS管理，同时应用自身的运算能力支持本地局部应用。
　　2 分布式物联网数据设计要点
　　分布式系统中有分布式计算系统、分布式信息系统和分布式普适系统，根据物联网数据处理工作的性能需求，选择分布式计算系统作为物联网数据库的基本结构形式比较合理，应用相关开源软件平台就能够完成分布式系统集群的建设，在物联网数据处理过程中，应用Mapreduce理论进行任务分割，将分割生成的小任务交由不同的数据节点进行处理，不同数据节点数据处理结果汇总后由主机生成最终结果，这是物联网分布数据库数据处理的基本思路。
　　事务主要是物联网数据处理任务的调度和分配，包括任务的启动和结束以及执行情况监督，在任务执行过程中需要配合一系列技术措施维持分布事务性质与数据库的一致性以及事务数据自身的完整性，同时保证系统有较高的效率和理想的可靠性。物联网数据库上的原子性操作是系统的基本管理单位，单个事务有着原子性、持久性、可串行性的特点，物联网分布式数据库事务处理要经过任务分割和分配以及结果汇总的流程，由于数据分布在自治数据节点上，所以事务处理和执行需要在主机和管理系统的协调组织下进行。
　　分布式数据管理系统功能主要有单个数据节点的本地局部事务管理和站点间协作的全局性事务管理两个层次，本地事务处理可将站点理解为一个集中式数据库，采用常规数据库事务管理方法技术实现，全局性事物的处理则面临着分布环境导致的协同调度与管理困难，需要采取必要的技术措施来解决。
　　2.1.1 分布式事务执行位置的透明化
　　分布式事务管理根据事务内在逻辑，将其分为子事务，分配给不同的相关节点执行，之后进行处理结果汇总，透明化的执行位置方便全局数据库管理软件对子事务执行情况的监督管理，从而解决了不同数据节点之间调度管理困难的问题。
　　2.1.2 实现事务性质
　　尤其是事务原子性和可串行性的实现。分布式事务管理的关键是做好事务开始与结束的控制，因此分布式事务处理需要制定一个正确有效的协议，确保分布事务具有唯一且一致的处理结果，从而获得事务结束的正确决定，同时要保持事务的原子性，使得事务结束指令能够无条件执行，还要形成一个并行控制策略，维持全局一致性和完整性，保证每个局部节点和全局事务都能够并行执行。
　　2.2 并行控制
　　并行控制主要目的是维持事务和分布式数据的一致性，在确保事务可串行的同时，获得理想的事务并发度，提高系统运行效率。
　　分布式事物并发控制和集中数据库的并发控制在本质上是一致的，分布式数据库的局部数据节点就是一个集中式数据库，所以局部数据节点上的事务并发是可以实现的，基于集中数据库可串行理论进行事务控制，获得单个站点上事务执行序列。所有数据站点上事务执行序列的集合就是全局事务处理顺序，由于分布式系统中并不存在一个全局时钟，因此需要使用事件时间戳描述事件发生序列，从而形成全局性的逻辑事件顺序，得到事务发生顺序，其结果是唯一的。
　　分布式物联网数据库的并行控制采用封锁方法。事物的某项数据处理之前需要先申请该数据的封锁，批准之后才能够执行数据操作。如果该数据已经处于其他事务的处理封锁状态中，则该事务将一直等待，直到其他事务对数据的锁定结束。封锁机制中，锁有共享和互斥锁两种形式，共享锁用于用户对数据的读操作，互斥对应用户对数据的写操作。
　　数据项不能同时处于两个写操作中，因此两个事务同时申请某数据对象的互斥锁，则两个事务相互冲突，某事务封锁数据之后，直到事务执行结束，该事务对数据的封锁才能结束。如果事务申请某数据的共享锁，其他事务也能够共享封锁权，但是不能获取对数据的互斥锁，直到所有申请共享锁的事务处理结束。单个数据的读操作是可以共享的，但是写操作在同一时间只能由一个事务来执行。

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