幻灯片和笔记 ，其他同学整理的笔记 ，Discord 讨论 ，dbdb.io 。
本来想做个课程总结和项目总结的，但是有点没心情做，排行榜优化也暂时搁置吧。:(
更新：还是做一下总结，课程的内容不只下面这些，有很多内容对我来说可能用不到，所以没有记录。
Advanced SQL
查询满足某个条件的记录数量：
1 2 SELECT COUNT(*) FROM t WHERE xx; SELECT SUM(IF(xx, 1, 0)) FROM t;
查询满足某个条件的记录百分率：
1 SELECT ROUND(AVG(IFNULL(xx, 0)), 2) FROM t;
窗口函数（文档：12.20 Window Functions ）：
1 2 SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY xx ORDER BY xx) FROM t; SELECT AVG(xx) OVER (PARTITION BY xx ORDER BY xx ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING)
日期和时间函数（文档：12.7 Date and Time Functions ）：
1 2 SELECT DATE_FORMAT(xx, xx); SELECT DATEDIFF(xx, xx);
Database Storage
课程主要介绍面向磁盘的 DBMS，数据库以文件的形式存储在磁盘上，文件以特定于 DBMS 的方式编码，它被表示为页面的集合，每个页面都会有一个唯一标识符（页面 ID），大多数 DBMS 使用哈希表将页面 ID 映射为文件路径和文件内的偏移量。注意区分硬件页面（通常为 4 KB）、操作系统页面（4 KB）和数据库页面（1-16 KB）。存储设备可以保证硬件页面的原子写入，如果数据库页面大于硬件页面，则 DBMS 需要采取额外的措施来保证原子性。
每个页面被分为两部分：页面头部和页面内容。页面头部用于记录有关页面内容的元数据，包括页面大小、校验和、DBMS 版本、事务可见性和自包含（Self-containment）等。页面内容有两种主要的数据布局方式：slotted-pages 和 log-structured。
Storage Models & Compression
三种工作负载：OLTP（在线事务处理），OLAP（在线分析处理），HTAP（混合事务和分析处理）。
两种存储模型：行式存储和列式存储。
Memory Management
缓冲池实际上是一个页面数组，用于缓存磁盘中的页面，为了区分缓冲池页面和磁盘页面，我们将缓冲池页面称为帧（frame）。当 DBMS 请求一个页面时，存储管理器会首先搜索缓冲池，如果页面不在缓冲池中，就将该页面从磁盘复制到空闲的帧中。（有关缓冲池的详细信息可以参考 Project #1）
缓冲池优化方式：
多缓冲池：可以为不同数据库或不同页面类型提供不同的缓冲池，这样可以根据其中的数据定制优化策略。
预取：可以根据查询计划预取页面，通常在顺序访问页面时进行该优化。
扫描共享（同步扫描）：当多个查询扫描的数据存储重叠时，重叠部分可以只进行一次扫描。
缓冲池绕过：顺序扫描或临时数据处理不会将页面存储在缓冲池中，而是为其单独开一块内存，以避免缓冲池污染，因为这些页面通常不会再被访问。
大部分数据库使用直接 I/O 绕过操作系统缓存，以避免多余的页面缓存（Postgres 除外）。
Hash Tables
哈希表的实现由两部分组成：
哈希函数：需要在计算速度和冲突率之间进行权衡。
哈希模式：发生冲突时如何处理。（静态哈希和动态哈希）
Trees Indexes
索引的数量越多，查询的速度就越快，但是索引占用的存储空间以及维护成本也会随之提高。
B+ 树是一种平衡查找树，它保持数据有序，并且支持 \(O(\log{n})\) 的查询、插入和删除操作。B+ 树平衡的关键在于，它要求所有节点都至少是半满的。B 树在所有节点中存储值，而 B+ 树只在叶子节点中存储值。B+ 树相比哈希表的优势在于可以进行范围查询以及模糊查询。（有关 B+ 树的详细信息可以参考 Project #2）
Index Concurrency Control
区分 Lock 和 Latch：
Lock：高级原语，作用是保护数据库的内容（元组、表和数据库），在事务中使用。
Latch：低级原语，作用是保护数据库的内部数据结构，在临界区中使用。
实现 Latch 的底层原语是比较并交换（CAS）原子指令。有多种不同类型的 Latch 可供 DBMS 使用：
Blocking OS Mutex：使用操作系统内置的互斥锁基础设施，Linux 提供 futex（fast user-space mutex），它由用户空间的自旋锁和操作系统级别的互斥锁组成。示例 std::mutex，优点是使用简单，缺点是加锁/解锁的时间成本较高并且不可扩展（如果发生竞争，则当前线程会被操作系统阻塞）。
Test-and-Set Spin Latch（TAS）：自旋锁具有更高的灵活性，DBMS 可以控制当存在竞争时应该执行什么操作。示例 std::atomic<T>，优点是加锁/解锁更快，缺点是在竞争比较激烈时，会浪费很多 CPU 资源。
Reader-Writer Latches：示例 std::shared_mutex，优点是可以并发读取，缺点是需要额外的空间存储读/写队列。
B+ 树使用蟹行协议（Latch Crabbing Protocol）来保证自上而下的加锁顺序，当线程的访问模式不包含叶节点扫描时，该实现方式可以避免死锁。因为索引锁不支持死锁检测或避免（疑问：这里的描述和幻灯片 第 23 页的内容不太一样），所以叶节点扫描在获取同级锁时遵循无等待模式，即如果获取同级锁失败就立即重启操作。
Sorting & Aggregations Algorithms
排序可能被用在 ORDER BY、GROUP BY、JOIN 和 DISTINCT 操作中。如果数据能够放入内存，则可以使用快速排序（当查询包含 LIMIT 和 ORDER BY 时，可以使用堆排序），否则使用外部归并排序。
外部归并排序由两部分组成：
排序：将数据分为多个可以放入内存的数据块，分别进行排序，然后将排序后的数据写回磁盘。
合并：将排序后的数据块合并。
外部归并排序的 I/O 成本分析：
假设 \(N\) 为数据页面的个数，\(B\) 为可以使用的缓冲区页面的个数。
在排序阶段，每次可以读取 \(B\) 个数据页面到缓冲区，进行排序之后写回磁盘，总共执行 \(\lceil \frac{N}{B}\rceil\) 次排序，I/O 成本为 \(2N\)（读入缓冲区和写回磁盘各一次）。
在合并阶段，可以使用 \(B-1\) 个缓冲区页面存储 \(B-1\) 个数据块的第一个页面，剩下一个缓冲区页面存储合并的结果并根据需要写回磁盘，如果将合并的过程看作多叉树，则树的高度为 \(\lceil\log_{B-1}{\lceil \frac{N}{B}\rceil}\rceil\)，每层合并都会将所有数据读写一次，I/O 成本为 \(2N\times\lceil\log_{B-1}{\lceil \frac{N}{B}\rceil}\rceil\)。
最后，总 I/O 成本为 \(2N\times(1+\lceil\log_{B-1}{\lceil \frac{N}{B}\rceil}\rceil)\)。
外部归并排序可以使用双缓冲区优化，前台缓冲区进行计算的同时，后台缓冲区预取数据。如果数据在排序键上存在 B+ 树聚集索引，那么可以直接遍历索引得到有序数据。因为，如果是聚集索引，数据访问将是顺序 I/O，成本为 \(N\)；如果是非聚集索引，数据访问将是随机 I/O，成本为 \(N\times M\)，其中 \(M\) 为每页中的记录个数（缓冲区大小有限，随机 I/O 会导致页面抖动）。
聚合操作有两种实现方式：
排序：首先将数据按照聚合键进行排序，然后对有序数据执行顺序扫描来计算聚合值。
哈希：除非数据已经有序，否则哈希总是比排序更高效。由于内存可能容纳不下整个哈希表，为了避免随机 I/O，肯定不能将哈希表直接溢出到磁盘。我们可以首先进行一次哈希，将数据分区，然后对每个分区单独进行聚合操作，这样每个分区的哈希表大小应该会足够小，最好情况是能放入内存中。
Joins Algorithms
连接操作有两种输出模式：
提前物化（early materialization）：将外表和内表的所有属性都放入临时表。
延迟物化（late materialization）：只将连接键以及外表和内表的记录 ID 放入临时表。
连接算法的 I/O 成本分析（假设连接是等值连接）：
假设外表 \(R\) 有 \(M\) 页，总共包含 \(m\) 个元组；内表 \(S\) 有 \(N\) 页，总共包含 \(n\) 个元组。
Nested Loop Join：
该算法由两个嵌套的 for 循环组成，外层循环遍历外表，内层循环遍历内表，如果两个元组满足连接谓词，则将它们连接并输出。注意，我们总是应该使用较小的表作为外表，因为。
Naive Nested Loop Join：对于外表的每个元组，将其和内表中的每个元组进行比较，I/O 成本为 \(M+(m\times N)\)。
Block Nested Loop Join：对于外表的每个块，将其和内表中的每个元组进行比较。假设有 \(B\) 个可用的缓冲区，该算法可以使用 \(B-2\) 个缓冲区扫描外表，\(1\) 个缓冲区扫描内表，\(1\) 个缓冲区存储连接结果，I/O 成本为 \(M+(\lceil \frac{M}{B-2}\rceil\times N)\)。
Index Nested Loop Join：如果内表在连接键上建有索引（或者临时建立索引），那么可以直接使用索引搜索到满足条件的元组，I/O 成本为 \(M+(m\times C)\)，其中 \(C\) 为单次索引搜索的成本。
Sort-Merge Join：
首先对外表和内表进行排序，然后使用双指针分别遍历外表和内表，来进行连接谓词判断。如果内表的连接键有重复值，那么内表指针在匹配时可能需要回退。当外表或内表已经有序，或者输出结果要求按照连接键排序时，可以选择使用该算法。
排序成本：外表为 \(2M\times(1+\lceil\log_{B-1}{\lceil \frac{M}{B}\rceil}\rceil)\)，内表为 \(2N\times(1+\lceil\log_{B-1}{\lceil \frac{N}{B}\rceil}\rceil)\)。
合并成本：最坏情况下，两个表中的所有元组的连接键都相等，合并的成本为 \(MN\)。一般情况下，连接键大多是唯一的，合并成本为 \(M+N\)。
Hash Join：
Basic Hash Join：首先将外表的连接键作为 key 构建哈希表，将外表的元组或者元组 ID 作为 value。然后对于内表中的每个元组，可以直接通过哈希表获取匹配的元组。由于可能存在哈希冲突，即使元组被哈希到某个桶，在桶内肯定还需要进行比较来判断元组是否真的匹配，这里我们可以额外使用布隆过滤器来过滤元组，以减少磁盘 I/O。
Grace Hash Join / Partitioned Hash Join：当哈希表无法放入内存时，Basic Hash Join 存在页面抖动问题，解决该问题的方法是进行分区。首先分别对外表和内表构建哈希表，并根据需要写入磁盘，如果单个桶都无法放入内存，则递归的进行分区（前提是桶内的键存在不同，否则会导致无限递归），I/O 成本为 \(2\times(M+N)\)。然后将外表和内表对应的桶进行嵌套循环连接，此时页面都可以放入内存，I/O 成本为 \(M+N\)。
假设 \(M=10^{3}\)，\(m=10^{5}\)，\(N=5\times 10^{2}\)，\(n=4\times 10^{4}\)，\(B=100\)，每页的 I/O 花费 \(0.1\) 毫秒，各个算法花费的时间如下：
Algorithm
I/O Cost
Example
Naive Nested Loop Join
\(M+(m\times N)\)
1.4 hours
Block Nested Loop Join
\(M+(M\times N)\)
50 seconds
Index Nested Loop Join
\(M+(m\times C)\)
Varies
Sort-Merge Join
\(M+N+(sort cost)\)
0.75 seconds
Hash Join
\(3\times(M+N)\)
0.45 seconds
该表是课程笔记上的，但是有点疑问，Block Nested Loop Join 的 I/O 成本计算公式有问题吧，如果按照之前说的公式计算，I/O 花费的时间是 \(0.65\) 秒。
Query Execution
DBMS 将 SQL 语句转化为查询计划，查询计划由操作符构成的树表示，数据从叶子节点流向根节点，根节点的输出就是查询的结果。处理模型（processing model）定义系统如何执行查询计划，下面介绍三种处理模型：
迭代器模型/火山模型（Iterator Model）：每个操作符都会实现 Next 函数，该函数由其父节点调用，以获取子节点的输出元组。因为每次调用只会返回单个元组，所以 Next 函数的调用一般放在循环中。调用从根节点传递到叶子节点，数据从叶子节点通过层层处理返回至根节点（实际上就是一个递归的过程，有点像树的后序遍历）。该模型允许以流水线的方式处理元组，有些操作符需要其子节点传递所有元组才能进行计算，包括哈希连接、子查询和排序等，这些操作符被称为流水线破坏者（pipeline breakers）。
物化模型（Materialization Model）：每个操作符都会实现 Output 函数，该函数会返回所有元组。该模型相比迭代器模型可以减少函数的调用次数，适合 OLTP 工作负载，因为其单词查询访问的数据量不大，而 OLAP 工作负载会查询大量数据，操作符的返回结果将会溢出到磁盘，从而增加 I/O 成本。
向量模型（Vectorization Model）：类似迭代器模型，区别在于每次调用 Next 会返回一批元组（即向量）。该模型适合访问大量数据的 OLAP 工作负载，相比迭代器模型，它可以减少函数调用的次数，还可以允许使用 SIMD 指令成批的处理元组。
PS：这些模型实际上是很简单的东西，无非就是返回的数据量不同，写这么多是不是有点浪费笔墨，额。这让我想起之前的一个感想，有些术语看上去很难懂，但是它们的本质其实非常简单，所以有些东西真的是增加学习难度。如无必要，勿增实体，不知道放在这合不合适。
Query Planning & Optimization
应用程序连接到数据库并发送 SQL 查询，该查询可以被重写为不同的形式，然后查询被解析为抽象语法树，绑定器通过查看系统目录，将语法树中的命名对象替换为内部标识，并生成逻辑计划，该逻辑计划同样可以被重写，之后优化器使用成本模型进行估计，将逻辑计划转化为物理计划。
逻辑计划和物理计划的区别：逻辑计划只描述了抽象的关系代数表达式，物理计划将抽象的表达式对应到某个具体实现，例如连接运算符有多种不同实现。逻辑计划和物理计划并不总是一一对应的。
查询优化有启发式优化（heuristics）和基于成本的搜索（cost-based search）两种策略：
启发式方法将查询的各个部分与已知的模式进行匹配，以将其转换为更有效的模式。
基于成本的搜索枚举等价的查询计划，然后选择成本最低的那个。
基于成本的搜索，如何估计谓词的选择性（就是谓词选择的数据占总数据的比率）：
关系 \(R\) 中的元组数量 \(N_{R}\)，属性 \(A\) 的不同值的数量 \(V(A,R)\)。使用这两个信息就可以计算出每个属性值的平均记录数 \(\frac{N_{R}}{V(A,R)}\)，称作选择基数（selection cardinality）。DBMS 可以根据选择基数估计谓词的选择性。
由于数据并不是均匀分布的，各个谓词之间也不是相互独立的，所以通过选择基数估计谓词的选择性偏差较大。DBMS 还可以维护等宽/等深直方图，或者对原表进行抽样得到类似原表分布的副本表，然后通过遍历副本表来计算选择性。
Concurrency Control Theory
关键问题：如何避免竞态条件（race condition），以及实现崩溃恢复。
事务的 ACID 原则：
原子性：事务中的操作要么全部执行，要么都不执行。有两种实现方式：日志（主流实现），写时复制。
一致性：数据在逻辑上是正确的，遵循完整性约束。
隔离性：并发执行的事务相互隔离，就像在串行执行一样，通过使用并发控制协议（concurrency control protocol）实现。并发事务之间存在三种冲突：读写冲突（不可重复读），写读冲突（脏读），写写冲突（丢失修改）。
持久性：已提交的事务所做的修改将会持久化到磁盘上。
Two-Phase Locking Concurrency Control
两阶段锁（2PL）是一种悲观的并发控制协议，将事务执行过程分为两个阶段：加锁阶段（Growing）和解锁阶段（Shrinking）。两阶段锁存在脏读和死锁等问题，它有多个变体：
Conservative Two-Phase Locking（C2PL）：在事务开始时获取需要的所有锁，此协议可以避免死锁。
Strict Two-Phase Locking（S2PL）：事务结束时释放写锁，读锁可以在解锁阶段逐步释放，此协议可以避免脏读。
Strong Strict Two-Phase Locking（SS2PL）：事务结束时释放读/写锁，此协议在 S2PL 的基础上保证了事务的提交顺序（Commitment Ordering，CO）。
死锁是事务之间发生循环等待的现象，2PL 中有两种处理死锁的方法：
死锁检测：DBMS 定期构建等待图，如果图中存在环，则通过中止环中的某个事务，来打破循环。
死锁预防：当一个事务试图获取另一个事务持有的锁时，DBMS 会中止两个事务中的某个事务，从而避免死锁。
锁兼容矩阵图：
锁升级矩阵图：
持有锁
目标锁
IS
S，X，IX，SIX
S
X，SIX
IX
X，SIX
SIX
X
存在的异常：脏读、不可重复读和幻读。隔离级别：读未提交、读已提交、可重复读和可串行化。（基于 2PL 实现的隔离级别、死锁检测可以参考 Project #4）
Timestamp Ordering Concurrency Control
Timestamp Ordering（T/O）和 Optimistic Concurrency Control（OCC） 都是乐观的并发控制协议，这些协议假设事务之间很少发生冲突，并且使用时间戳而不是锁来控制事务的执行顺序。
Basic Timestamp Ordering（BASIC T/O）：每个事务都会被分配唯一的时间戳，每个数据库对象都会记录最后一次被读/写的时间戳。每当事务读/写数据库对象时，都会将事务时间戳和对象时间戳做比较，以此确定操作是否能够执行。事务还需要保留对象的本地副本，以确保可重复读。
Optimistic Concurrency Control（OCC）：该协议将数据库对象复制到本地进行更改（写时复制），当事务想要提交时，进行冲突检测（比较事务的时间戳），如果通过则将事务的本地更改应用到数据库。
PS：这节课有点没太明白，特别是 OCC 的验证阶段看不懂。
Multi-Version Concurrency Control
多版本并发控制（MVCC）：DBMS 维护数据库中单个逻辑对象的多个物理版本，当事务开始时，DBMS 会创建数据库快照（通过复制事务状态表），然后根据快照来确定事务可见的对象版本。
MCC 有四个重要的设计决策：使用什么并发控制协议（2PL、T/O、OCC），多版本的存储方式，垃圾收集（回收对所有事务都不可见的版本），索引管理（辅助索引存储对象的逻辑指针还是物理指针，主键索引总是存储对象的物理指针）。
Database Logging
崩溃恢复算法的两个关键原语：
UNDO：回滚不完整的更改。
REDO：如果已提交事务的更改没有写入磁盘，则重做这些更改。
两个崩溃恢复算法：
写时复制：字面意思。该算法的 UNDO 操作就是删除所有页面副本，没有 REDO 操作，因为事务提交的同时会原子的修改数据库根节点的指针，即已提交的事务必定会将更改落实到数据库中。
预写日志（Write-Ahead Logging，WAL）：日志首先存放在日志缓冲区中，DBMS 必须先将日志写入磁盘（顺序 I/O），然后才能将脏页写入磁盘（不需要立即执行，可以使用后台线程进行写入操作）。只有当日志写入磁盘，事务才能被视为已提交。DBMS 可以通过批量提交事务，来避免频繁的日志 I/O 操作。每个日志记录都包含：事务 ID，对象 ID，之前的值（用于 UNDO），之后的值（用于 REDO）。（这里应该是指物理日志）
日志的模式（Logging Schemes）：
物理日志（Physical Logging）：记录数据的字节级更改。
逻辑日志（Logical Logging）：记录 INSERT、DELETE 和 UPDATE 语句。
混合日志（Physiological Logging）：混合方法，以逻辑地址（页面中的槽号）的方式记录物理日志。
Database Recovery
Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semantics（ARIES） 是由 IBM 在 1990 年代开发出的恢复算法，该算法包含三个关键概念：
Write Ahead Logging：先将日志写入磁盘，才能将脏页写入磁盘。
Repeating History During Redo：数据库重启时，重做日志将数据库恢复到崩溃之前的状态。
Logging Changes During Undo：将回滚操作记录到日志中，以确保再次崩溃时不会重复回滚。
该算法为每个日志记录分配全局唯一的日志序列号（log sequence number，LSN），系统中的各个组件会跟踪与其相关的 LSN。每个数据页面会包含最近一次更新对应的 LSN（\(pageLSN\)），缓冲池会包含已经刷到磁盘的最大 LSN（\(flushedLSN\)），DBMS 在将第 \(i\) 页刷新到磁盘之前，必须保证 \(pageLSN_{i}\leq flushedLSN\)，即预写日志。
事务提交：DBMS 首先将 COMMIT 日志记录写入日志缓冲区，然后将日志刷新到磁盘（顺序 I/O）。当日志已经成功刷新到磁盘之后，DBMS 就会向应用程序返回事务提交成功的信息。在之后的某个时刻，DBMS 将 TXN-END 日志记录写入日志缓冲区，表明该事务已经完成。（额，课程中没有说明在这段时间内，事务会执行什么操作）
事务中止：每个日志记录会包含 \(prevLSN\) 字段，表示该 LSN 在事务中对应的上一个 LSN 是多少。DBMS 使用 \(prevLSN\) 维护事务的日志链表，以方便进行 UNDO 操作。这里引入一个新类型的日志 compensation log record（CLR），表示所执行的 UNDO 操作，该类型的日志不会被 UNDO。事务中止时，DBMS 首先将 ABORT 日志记录写入日志缓冲区，然后根据 ABORT 日志的 \(prevLSN\) 回滚事务的更新，当回滚完成时 DBMS 将 TXN-END 日志记录写入日志缓冲区。
为了避免数据库崩溃之后重做整个日志，DBMS 会定期设置检查点（Checkpoint，其实就是存档），在设置检查点时会将缓冲池中的所有脏页都刷新到磁盘中，Checkpoint 有下面几种实现方式：
Blocking Checkpoints：首先停止开始新事物，等待活动事务完成，然后将日志和脏页刷新到磁盘，最后将 CHECKPOINT 日志记录写入缓冲区并刷新到磁盘。之所以要停止并等待事务，是为了避免丢失更新。
Slightly Better Blocking Checkpoints：在开始设置检查点时，会记录内部系统的状态，从而不必等待活动事务完成，取而代之的是暂停活动事务。内部系统状态包括：Active Transaction Table（ATT）和 Dirty Page Table（DPT）。
Fuzzy Checkpoints：通过使用额外的日志记录（CHECKPOINT-BEGIN 和 CHECKPOINT-END）跟踪检查点的边界，从而不需要暂停活动事务。
ARIES 算法在 DBMS 崩溃重启之后执行，分为三个阶段：
分析（Analysis）：从 \(MasterRecord\) 对应检查点开始扫描日志，以构建 ATT 和 DPT，它们包含崩溃时缓冲池中存在的脏页以及活动的事务信息。
重做（Redo）：从 DPT 的所有脏页中最小的 \(recLSN\) 开始重做，即所有脏页中最旧的修改日志记录。
回滚（Undo）：从崩溃时所有活动事务中最旧的日志记录开始，撤销崩溃时活动事务所做的修改。
Introduction to Distributed Databases
并行数据库和分布式数据库的区别：
并行数据库
分布式数据库
节点之间距离较近
节点之间距离较远
节点之间使用高速局域网连接
节点之间使用公共网络连接
通信的成本很小且可靠
通信的成本很高且不可靠
DBMS 的系统架构指定 CPU 可以访问哪些共享资源，有如下四种架构方式：
一致性哈希：
优势：假设有 \(n\) 个键，\(m\) 个节点，则一致性哈希平均只需要对 \(\frac{n}{m}\) 个键进行再散列。
原理：使用哈希函数将键和节点映射到圆上，每个键都会被分配给在顺时针方向上的下一个节点。每当添加一个节点时，只需要对其顺时针方向的下一个节点上的键进行再散列；每当删除一个节点时，只需要将当前节点的键移动到顺时针方向的下一个节点。（相当于多个节点将圆划分为多个圆弧，每个节点只包含映射到对应圆弧上的键）
Distributed OLTP Database Systems
如果某个事务需要访问多个节点上的数据（由于数据分区），则其是分布式事务。提交分布式事务时，根据协议的不同，可能需要得到所有或大多数节点的同意。原子提交协议（Atomic Commit Protocols）有：Two-Phase Commit，Three-Phase Commit，Paxos，Raft，ZAB，Viewstamped Replication。如果节点不可信，则需要使用拜占庭容错（byzantine fault tolerant）协议。
PS：虽然该课程将以上算法统称为原子提交协议，但是 2PC/3PC 和其他共识算法有一个显著的区别，就是 2PC/3PC 通常用于分布式事务，而其他共识算法通常用于数据复制。前者涉及多个节点上的不同数据，且协调器存在单点故障。后者涉及多个节点上的相同数据，且基于多数原则，不存在单点故障。可以将 2PC/3PC 和其他共识算法结合使用，从而消除单点故障（例如 Spanner 分布式数据库所做的）。
CAP 定理（Consistency，Availability，Partition tolerance）：指在发生网络分区故障时，要么选择一致性（指的是可线性化），要么选择可用性（允许读写网络分区节点）。
