信息时代高速发展的今天,互联网深入到人们生活的各个领域,各种新型的应用层出不穷,每天需要存储大量的数据以及应用需要访问大量的数据。存储内容和访问需求同时急剧增长,使得数据资源集中存储的单节点服务器已经无法满足用户对服务质量所提出的要求。如何为用户以及上层应用提供高可靠性、高性能和高扩展的分布式存储服务,是当前讨论的热点问题。分布式结构化存储是指底层存储采用分布式的方式构建,提供给用户操作使用单机结构化存储的体验。通过对目前分布式存储技术的研究,我们开发了基于多节点的面向结构化数据的分布式存储系统。本文通过对现有的存储技术和相关云数据库系统的调研分析,提出了一个基于分库分表的多节点存储架构,并支持关系操作的云数据库系统DRDS。本文详细描述了DRDS系统框架中的网关子系统的设计思想以及功能实现。论文的主要研究工作包含以下几点:1、设计了一个分布式存储系统。利用分布式原理,将存储框架构建在多个存节点上,将对数据的操作分割成多个独立子操作,分别由系统中各个独立的服务节点完成对应的子操作。2、详细分析了SQL语法,构建了一个SQL子集解析器,结合数据表的分布信息,构建分布式查询计划,并对分布式查询做了优化。对分布式事务进行了详细的分析,并结合实际情况设计了对分布式事务的支持方案。3、高并发的网络通信框架的设计实现。针对本系统设计实现了一个基于Linux系统提供的Epoll多路复用机制的底层高性能网络通信框架,该框架为非阻塞I/O通信模型,支持大并发的连接访问,并做到了底层通信和上层业务的分离。通过功能测试和压力测试的数据表明,整个结构化存储系统的功能完整,能够正常运行,且能在较为合理的时延下完成大规模数据的存储访问。