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分布式数据处理使用分而治之的办法来解决大规模数据管理问题。它处理数据的基本特点如下。
在分布式系统中，数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。但逻辑上是一个整体，它们被所有用户共享，并由一个DBMS统一管理。用户访问数据时无须指出数据存放在哪里，也不需要知道由分布式系统中的哪台服务器来完成。
分布式数据的复制有助于提高性能，更易于协调不同而又冲突的用户需求。同时，当某台服务器出现故障时，此服务器上的数据在其他服务器上还有备份，提高了系统的可用性。这种多副本的方式对用户来说是透明的，即用户不需要知道副本的存在，由系统统一管理、协调副本的调用。
分布式数据处理具有重复的构成，因此消除了单点故障的问题，即系统中一个或多个服务器发送故障不会使整个系统瘫痪，从而提高了系统的可靠性。但是在分布式系统中，事务是并发的，即不同用户可能在同一时间对同一数据源进行访问，这就要求系统支持分布式的并发控制，保证系统中数据的一致。
分布式系统可以解决海量数据的存储和访问，但是在分布式环境下，数据库会遇到更为复杂的问题，举例如下。
（1） 数据在分布式环境下以多副本方式进行存储，那么，在为用户提供数据访问时如何选择一个副本，或者用户修改了某一副本的数据，如何让系统中每个副本都得到更新。
（2） 如果正在更新系统所有副本信息时，某个服务器由于网络或硬、软件功能出现问题导致其发生故障。在这种情况下，如何确保故障恢复时，此服务器上的副本与其他副本一致。
这些问题给分布式数据库管理系统带来了挑战，它们是分布式系统固有的复杂性，但更重要的是对分布数据的管理，控制数据之间的一致性以及数据访问的安全性。