数据库系统结构
数据库与系统架构
系统架构评估方法
总结词
系统架构评估方法是对已设计的系统架构进 行评估和优化的手段。
详细描述
系统架构评估方法包括定性评估和定量评估 两种方式。定性评估主要通过专家评审、比 较分析和场景分析等方法进行，而定量评估 则通过性能测试、压力测试和稳定性测试等 方法进行。评估的目的是发现系统架构中存 在的问题和瓶颈，并提出优化建议，以提高
模块化
微服务架构将应用程序拆分成多个模块，每个模块负责 特定的功能，便于开发和维护。
微服务架构的优缺点
高可用性
由于每个微服务都是独立的，单个服务的故障不会影响整个应用程序的可用性。
可伸缩性
可以根据业务需求对单个微服务进行横向或纵向扩展，提高了系统的可伸缩性。
微服务架构的优缺点
复杂性
微服务架构使得系统变得更加复杂，需要更多的开发、配置和管理的工作。
详细描述
系统架构是对系统各个组件及其相互关系的 描述，它定义了系统的结构、功能和行为。 根据不同的分类标准，系统架构可以分为多 种类型，如根据结构化程度可以分为集中式 、分布式和云计算架构等。
系统架构设计原则
要点一
总结词
系统架构设计原则是指导架构师进行系统设计的准则和规 范。
要点二
详细描述
系统架构设计原则包括功能性原则、可靠性原则、可扩展 性原则、可维护性原则和性能原则等。这些原则在指导架 构师进行系统设计时，需要考虑系统的功能需求、可靠性 、可扩展性和可维护性等方面，以确保系统能够满足业务 需求并具有较好的性能表现。
通信开销
由于微服务之间需要进行通信，可能会产生较多的网络通信开销。
微服务架构的优缺点
数据一致性
在微服务架构中，数据一致性的维护变得更加困难。
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量数据的系统。
在数据仓库中，数据从不同的源系统中提取、转换和加载，然后存储在一个统一的、可供分析的数据存储中。
为了实现这一目标，数据仓库需要一个合理的体系结构来支持数据的整合、存储和查询等功能。
数据仓库体系结构由以下几个主要组成部分组成：1. 数据源：数据源是数据仓库的基础，它可以是内部系统的数据库、外部数据提供商的数据文件、Web上的数据源等。
数据源可以包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非结构化数据（如文本文件、图像文件等）。
2. 数据提取：数据提取是将数据从源系统中抽取出来并转换为数据仓库可以使用的格式的过程。
数据提取可以通过批处理、定时任务或实时流式传输等方式进行。
3. 数据转换：数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程。
在这个阶段，数据被清理、去重、标准化和转换为统一的格式和结构，以便在数据仓库中进行分析。
4. 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式，全量加载是将所有数据加载到数据仓库中，而增量加载是只加载发生变化的数据。
5. 数据存储：数据存储是数据仓库中数据的物理存储方式。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
数据存储的选择应根据数据的特点、查询需求和性能要求等因素进行。
6. 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，它包括数据的结构、定义、来源、质量等信息。
元数据管理是对元数据进行收集、存储、管理和查询的过程，它是数据仓库管理的重要组成部分。
7. 数据访问：数据访问是用户通过查询、报表和分析等方式对数据仓库中的数据进行访问和分析的过程。
数据仓库可以提供多种数据访问方式，包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和数据可视化等。
8. 安全性和权限管理：安全性和权限管理是保护数据仓库中数据安全和控制用户访问权限的过程。
数据仓库应具备完善的安全措施，包括身份认证、权限控制、数据加密和审计等功能。
数据库管理系统的架构与工作原理
数据库管理系统的架构与工作原理数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是一种软件系统，用于管理和组织数据。
它为用户提供了操作数据库的操作界面和功能，可以有效地管理大量的数据，并提供数据的安全性和一致性。
本文将介绍数据库管理系统的架构和工作原理。
一、数据库管理系统的架构数据库管理系统的架构可以分为三个主要层次：外层模式、概念模式和内层模式。
1. 外层模式（外模式）：外层模式是用户与数据库之间的接口，它定义了用户如何看待和访问数据库中的数据。
不同用户可以有不同的外层模式，以适应他们的需求和角色。
外层模式对于用户来说是透明的，用户可以通过查询语句和命令来对数据库进行操作。
2. 概念模式（模式）：概念模式是数据库的全局逻辑视图，它描述了数据库中数据的整体结构和关系。
概念模式定义了实体、属性、关系以及数据之间的约束和依赖关系。
概念模式通常由数据库管理员定义，并为数据库系统提供一致性和完整性的保证。
3. 内层模式（内模式）：内层模式是数据库的物理存储视图，它定义了数据在存储介质上的组织方式和访问方法。
内层模式包括数据的物理结构、索引结构和数据存储的算法等。
内层模式是对数据库的物理实现进行描述，并对用户来说是不可见的。
二、数据库管理系统的工作原理数据库管理系统的工作原理可以分为以下几个方面：1. 数据库的创建和定义：数据库管理员通过数据库管理系统创建数据库，并定义数据库中的实体、属性和关系。
管理员还可以设置数据的完整性约束和安全权限等。
2. 数据的存储和组织：数据库管理系统负责将数据存储到物理介质上，并组织数据的物理结构和索引结构。
它通过使用适当的数据结构和算法来提高数据的访问效率。
3. 数据的查询和操作：用户可以通过数据库管理系统提供的查询语言（如SQL）对数据库进行查询和操作。
数据库管理系统会解析用户的查询请求，并通过查询优化技术选择最优的查询执行计划。
4. 数据的完整性和安全性：数据库管理系统通过完整性约束和安全权限来保证数据的一致性和安全性。
五种主流数据库体系结构
五种主流数据库体系结构
数据库体系结构是指数据库系统中各个组成部分的结构和相互
关系。
主流的数据库体系结构包括层次式、网络式、关系式、面向
对象式和NoSQL数据库。
首先，层次式数据库体系结构是最早期的数据库结构之一，它
使用树形结构来组织数据，其中每个子节点都只有一个父节点。
这
种结构的优点是检索速度快，但缺点是不够灵活，难以适应复杂的
数据关系。
其次，网络式数据库体系结构是在层次式结构的基础上发展而来，它允许一个子节点有多个父节点，这样可以更好地表示实际世
界中的复杂关系。
但是，网络式数据库的复杂性和可维护性较差。
第三种是关系式数据库体系结构，它使用表格来组织数据，表
格之间通过外键建立关联。
这种结构的优点是数据之间的关系清晰，易于理解和维护，而且支持丰富的查询操作。
目前，关系式数据库
是应用最广泛的数据库模型之一。
第四种是面向对象式数据库体系结构，它将数据组织为对象，
每个对象包含数据和对数据的操作。
这种结构适合于面向对象的编程语言，能够更好地表示现实世界中的复杂结构和关系。
最后，NoSQL数据库体系结构是近年来兴起的一种新型数据库模型，它放弃了传统数据库的表格和SQL查询，而是采用键值对、文档、列族等非关系型的数据存储方式。
NoSQL数据库适用于大数据和分布式存储场景，能够提供高性能和可伸缩性。
综上所述，这五种主流数据库体系结构各有优缺点，应根据具体的应用场景和需求来选择合适的数据库体系结构。
简述数据库系统的体系结构特点
简述数据库系统的体系结构特点
数据库系统的体系结构一般被分为三级，即外层的用户层、中间的应用程序层和内层的数据库管理系统层。
这三层之间通过接口进行通信和交互，协同完成数据库系统的各项任务。
2. 数据库系统是一个客户/服务器架构
数据库系统是基于客户/服务器架构的，其中客户端和服务器端通过网络进行通信。
客户端向服务器端发送请求，服务器端将请求处理后返回结果给客户端。
3. 数据库系统是一个分布式系统
数据库系统将数据库分布在多台计算机上，这些计算机通过网络连接起来，协同工作，提供服务。
分布式系统可以提高数据库系统的可用性、可扩展性和性能。
4. 数据库系统是一个模块化系统
数据库系统由多个模块组成，每个模块负责不同的任务。
模块之间通过接口进行通信和交互，实现数据库系统的各项功能。
5. 数据库系统是一个高度安全的系统
数据库系统的数据具有高度的机密性和安全性，需要采用多种安全措施来保护数据的安全。
这些措施包括访问控制、数据加密、备份和恢复等。
- 1 -。
数据库系统三级模型结构
数据库系统三级模型结构随着信息技术的迅猛发展，数据库系统已经成为现代信息系统中不可或缺的一部分。
数据库系统的设计和实现不仅关系到企业的信息化建设，也关系到企业的运营效率和决策能力。
为了更好地理解和设计数据库系统，数据库系统三级模型结构应运而生。
一、数据库系统的概念数据库系统是指一个组织化的数据集合，旨在满足特定应用领域的信息需求。
数据库系统由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用程序和用户组成。
其中，数据库是数据的集合，DBMS是用于管理数据库的软件，应用程序是用于访问数据库的软件，用户则是使用这些应用程序来访问数据库的人。
二、数据库系统的三级模型结构数据库系统的三级模型结构包括外模型、概念模型和内模型。
外模型是用户看到的数据库模型，概念模型是数据库系统的逻辑模型，内模型是数据库系统的物理模型。
1. 外模型外模型是用户看到的数据库模型，也称为用户模型。
外模型反映了用户对数据的需求和使用方式，是数据库系统的最上层，用户可以通过外模型来访问数据库。
外模型分为三种类型：视图、形式化模型和自然语言模型。
视图是用户对数据库中数据的一个逻辑上的划分，可以根据用户的需求来定义。
视图可以包含一个或多个表，可以对表中的数据进行筛选、排序、计算等操作，以满足用户的需求。
视图是数据库系统的一个重要特性，它可以提高数据的安全性、保护数据的隐私性、简化数据的访问方式等。
形式化模型是一种用于表示数据库中数据的图形化工具，它可以用来描述数据之间的关系和数据的结构。
形式化模型通常使用图形、符号和线条来表示数据之间的关系和数据的结构。
形式化模型可以帮助用户更好地理解和使用数据库中的数据。
自然语言模型是一种用自然语言来描述数据库中数据的模型。
自然语言模型通常使用人类可以理解的语言来描述数据之间的关系和数据的结构。
自然语言模型可以帮助用户更好地理解和使用数据库中的数据。
2. 概念模型概念模型是数据库系统的逻辑模型，也称为全局模型。
数据库系统体系结构
Database System Concepts
ห้องสมุดไป่ตู้
18.7
©Silberschatz, Korth and Sudarshan
事务服务器进程结构
典型的事务服务器包含多个进程在共享内存中存取数据. 服务器进程
接收用户查询(事务), 执行查询并返回结果 进程可以是多线程的 允许单个进程并发执行多个用户查询 多线程的, 多线程的 通常有多个多线程服务器进程
扩展比
扩展比
Database System Concepts
18.19
©Silberschatz, Korth and Sudarshan
批量与事务扩展
批量扩展: 批量扩展
单个大任务; 典型的如数据库查询和科学模拟. 使用N-倍大的计算机计算N-倍大的问题.
事务扩展: 事务扩展
由独立用户提交许多小查询到共享数据库; 典型的如事务处理系统和 分时系统. N-倍多的用户提交请求(因此有N-倍多的请求)到N-倍大的计算机上的 N-倍大的数据库. 非常适合于并行执行.
随着组件数目增加, 通信链也增加, 伸缩性较好. 但是可能需要2(√n – 1) 跳以发送消息到一个节点(或者当网格边缘有 绕接时为√n ).
超立方体. 超立方体 组件按二进制编号; 若两个组件的二进制表示恰好在一 位上不同则互连.
n 个组件中的每一个都与 log(n) 个其他组件相连, 并能经由最多log(n) 个链接到达另一节点; 减少了通信延迟.
操作系统信号灯 原子指令
Database System Concepts
18.11
©Silberschatz, Korth and Sudarshan
事务系统进程( 事务系统进程(续)
数据库系统由哪几部分组成
数据库系统主要有以下3 个组成部分：
数据库：用于存储数据的地方。
数据库管理系统：用于管理数据库的软件。
数据库应用程序：为了提高数据库系统的处理能力所使用的管理数据库库的软件补充。
数据库（DataBase，DB）提供了一个存储空间来存储各种数据，可以将数据库视为一个存储数据的容器。
一个数据库可能包含许多文件，一个数据库系统中通常包含许多数据库。
数据库管理系统（Database Management System，DBMS）是用户创建、管理和维护数据库时所使用的软件，位于用户和操作系统之间，对数据库进行统一管理。
DBMS 能定义数据存储结构，提供数据的操作机制，维护数据库的安全性、完整性和可靠性。
虽然已经有了DBMS，但是在很多情况下，DBMS 无法满足对数据管理的要求。
数据库应用程序（DataBase Application）的使用可以满足对数据管理的更高要求，还可以使数据管理过程更加直观和友好。
数据库应用程序负责与DBMS 进行通信、访问和管理DBMS 中存储的数据，允许用户插入、修改、删除数据库中的数据。
数据库在建立、运用和维护时由数据库管理系统统一管理、统一控制，以保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用及发生故障后的系统恢复。
例如：
数据的完整性检查功能保证用户输入的数据应满足相应的约束条
件；
●数据库的安全保护功能保证只有赋予权限的用户才能访问数据库
中的数据；
●数据库的并发控制功能使多个用户可以在同一时刻并发地访问数
据库的数据；
●数据库系统的故障恢复功能使数据库运行出现故障时可以进行数
据库恢复，以保证数据库可靠地运行。
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一对一联系的例子
部门和正经理（假设 一个部门只有一个正 经理，一个人只当一 个部门的经理）、系 和正系主任（假设一 个系只有一个正主任， 一个人只当一个系的 主任）都是一对一联 系。
• 查询数据 • 更改数据：插入、删除和更新 • 一般将对数据的静态特征和动态特征的 描述称为数据模型三要素
*
6
2.1.2 数据模型
• 对于模型，人们并不陌生。
• 建筑模型
飞机模型
• 计算机中的模型是对事物、对象、过程等 客观系统中感兴趣的内容的模拟和抽象表 达，是理解系统的思维工具
• 数据模型(data model)也是一种模型， 它是对现实世界数据特征的抽象。
• 实体 • 属性 • 联系
实体
• 具有公共性质的可相互区分的现实世界 对象的集合。
• 可以是具体的事物，也可以是抽象的概 念或联系
• 具体的事物：学生、课程、职工 • 抽象的联系：学生选课
实体的表示方式
• 在E-R图中用矩形框表示实体，把实 体名写在框内，比如学生实体可以表 示为：
学生
属性
• 实体所具有的特征或性质。
• 解释：
• 张三是班的男生，1981年出生，计算机系 应用软件专业。
数据
解释
信息
*
4
数据的静态特征
• 数据的基本结构
• 学生的学号、姓名、性别、出生日期
• 数据间的联系
• 学生选课中的学号与学生基本信息中的 学号
• 数据取值范围约束
• 考试成绩在0～100分之间
*
5
动态特征
• 指对数据可以进行的操作以及操作规则。 • 对数据库数据的操作主要有
*
12
2.2 概念层数据模型（续）
• 概念层数据模型用于对信息世界的建模， • 是现实世界到信息世界的第一层抽象， • 是数据库设计人员进行数据库设计的工具， • 也是数据库设计人员和业务领域的用户之间
进行交流的工具。 • 面向用户、面向现实世界的数据模型， • 与具体的DBMS无关。 • 常用的概念层数据模型有实体-联系（Entity-
身高 年龄 性别 体重 ……
属性的表示方式
• 用圆角矩形表示， • 在圆角矩形框内写上属性的名字， • 并用连线将属性框与它所描述的实体联
系起来。
学号
学生
姓名
年龄
联系
• 联系是数据之间的关联集合，是客观存在 的应用语义链 。
• 实体内部的联系：一个实体内属性之间的 联系。 • 职工实体内部的职工号和此职工的部门经 理号
• 实体之间的联系：不同实体之间的联系。 • 课程实体和学生实体之间存在选课联系。
联系的表示方式
实体之间的
联系用菱形框表 示，框内写上联 系名，并用连线 与有关的实体相 连。Biblioteka 实体1联系名实体2
联系的种类
一对一联系(1:1) 一对多联系(1:n) 多对多联系(m:n)
一对一联系(1:1)
一对一联系（实体内部的联系）
部门
1
工作
n
职工
多对多的联系
如果实体A与实体B之间存在联系，并且 对于实体A中的一个实例，实体B中有多个实 例与之对应；而对实体B中的一个实例，在 实体A中也有多个实例与之对应，则称实体A 到实体B的联系是多对多的，记为m : n 。
多对多联系的例子
有学生和课程两个实 体，并且有语义：一个学 生可以修多门课程，一门 课程可以被多个学生修。 那么学生和课程之间的联 系就是多对多的，我们把 这种联系命名为选课。
*
7
数据模型（续）
• 数据库管理系统是基于某种数据模型对 数据进行组织的，因此，了解数据模型 的基本概念是学习数据库知识的基础。
• 在数据库领域中，数据模型用于表达现 实世界中的对象，即将现实世界中杂乱 的信息用一种规范的、形象化的方式表 达出来。
*
8
数据模型（续）
• 数据模型即要面向现实世界，又要 面向机器世界，因此需满足三个要 求:
*
10
从现实世界到机器世界的过程
信息世界 （ （ （ （ （ （ （
抽象
转换
现实世界
描述
机器世界 （ （ （ （ （ （ （
2.2 概念层数据模型
• 基本概念
• 概念层数据模型是指抽象现实系统中有 应用价值的元素及其关联关系，
• 反映现实系统中有应用价值的信息结构， • 不依赖于数据的组织层数据模型。
Relationship，E-R）模型、语义对象模型。
实体-联系模型
• 实体-联系方法使用的工具称为E-R图，它所 描述的现实世界的信息结构称为企业模式 （Enterprise Schema），也把这种描述结 果称为E-R模型。
• 在E-R模型中主要涉及三方面内容：
• 实体 • 属性 • 联系
实体-联系模型
• 能够真实地模拟现实世界; • 容易被人们理解; • 能够方便地在计算机上实现。
*
9
数据模型（续）
• 数据模型实际上是模型化数据和信息的 工具。根据模型应用的不同目的，可以 将模型分为两大类：
• 概念层数据模型（概念模型），从数据 的语义视角来抽取模型，是按用户的观 点来对数据和信息进行建模。
• 组织层数据模型（组织模型）。从数据 的组织层次来描述数据。
经理
1
管理
1
部门
一对多的联系
如果实体A与实体B之间存在联系，并 且对于实体A中的一个实例，实体B中有 多个实例与之对应；而对实体B中的任意 一个实例，在实体A中都只有一个实例与 之对应，则称实体A到实体B的联系是一 对多的，记为1 : n 。
一对多联系的例子
有部门和职工两个实体， 并且有语义：一个部门可以有 多名职工，但是一个职工只在 一个部门工作。则部门和职工 之间的联系是一对多的，我们 把这种联系命名为工作。
*
2
2.1.1 数据与信息
• 描述事物的符号记录称为数据。 • 将从数据中获得的有意义的内容称为信息 • 数据有一定的格式，这些格式的规定是数
据的语法，而数据的含义是数据的语义。 • 数据是信息存在的一种形式，只有通过解
释或处理才能成为有用的信息。
*
3
示例
• 数据：
（张三，，男，1981，计算机系，应用软件）
数据库系统结构
2.1 数据和数据模型
• 现实世界的数据是散乱无章的，散乱的数 据不利于人们对其进行有效的管理和处理。
• 因此，必须把现实世界的数据按照一定的 格式组织起来，以方便对其进行操作和使 用。
• 在用数据库技术管理数据时，数据被按照 一定的格式组织起来，比如二维表结构， 以使数据能够被更高效地管理和处理。