目前,在云计算以及大规模分布式环境中,由于在数据分布、数据一致性、访问控制、扩展性等方面的困难,关系数据库面临着前所未有的挑战。在这样的环境中,应用最多的是基于键/值的数据库。针对这些问题,本文在关系模型之上,构建了一种更为抽象的数据模型-多根层次数据分布模型MHM,主要工作包括如下几个方面：引入本地封闭式世界假设,将大规模分布式数据系统视为由若干独立的子数据系统构成的复杂巨系统。每个数据子系统中,使用少数几个数据节点控制若干其它节点,实现数据的组织与分布。给出多根层次数据分布模型MHM。以定理的形式给出限定数据图为数据多根树的一般方法；对语义上不能从模式图中移除菱形与回路的情况,可将数据图近似为数据多根树。定义了祖先完整性、控制完整性约束。并以多根树为基本的操作对象,定义用于数据分布的：合并、差、交、收缩、融合、提取、以及基线操作。基于MHM,提出了一种数据一致性解决方案-基于模糊时间戳的多版本数据。每个站点采用自己的物理时钟生成时间戳,允许各站点时钟存在一定的误差。并对数据复制,副本更新等问题进行了研究。针对传统可串行化理论的局限性,提出了适合于本地封闭式世界假设的事务模型。然后定义了该数据一致性下相适应的隔离性级别,从而实现事务一致性。本文提出操作与数据分离的权限控制方法,给出了与MHM相适应的基于数据域的访问控制模型。定义用户区域的概念,讨论了区域、用户、角色、操作之间的关系。并针对大规模分布式系统中权限管理问题,通过创建虚拟用户使安全管理变得更简单、自然。本文定义了扩展性,并给出提高扩展性的一般方法。MHM是符合该方法的,易于实现数据库的垂直扩展与水平扩展。本文以TPC-C基准数据为例,基于Mysql cluster平台,分别在4,8,16,24,32个计算节点上进行对比实验。实验数据表明采用MHM进行数据分布具有明显更优的性能以及扩展性。这是因为,没有采用MHM时系统过早的饱和,而采用MHM的可以避免这一点,从而具有更高的扩展性。总之,MHM兼容关系模型,可以明显改善扩展性,也是一个可以集成访问控制的模型,期待能够适应大规模分布式系统的需要。