数据库基本架构
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。
数据库的三级模式结构
数据库的三级模式结构
数据库的三级模式结构指的是数据库系统的三个层次：
1.外部模式（用户视图）：外部模式是用户对数据进行操作时所看到的数据的逻辑表示，也是用户对数据的最终视图，其目的是对内部模式进行封装，使得用户能够透明地访问和操作数据库。
每个用户或应用程序可以拥有自己的外部模式。
2.概念模式（逻辑模式）：概念模式是数据库的全局逻辑表示，也是数据库的总体设计方案，主要包括数据的结构、关系、约束、安全性等，它描述了数据库的逻辑模型。
概念模式是面向数据库管理员和数据库设计人员的，其主要任务是定义整个数据库的结构和规范。
3.内部模式（物理模式）：内部模式是数据库的物理存储方式，包括表的存储结构、存储位置、索引方式等，以便数据库管理系统利用操作系统或文件系统实现数据的物理存储和管理。
内部模式与磁盘、文件等底层数据存储方式密切相关，一般由数据库管理系统自动生成。
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。
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。
数据库集群架构与优化
数据库集群架构与优化数据库集群是一种架构模式，主要用于提高数据库系统的性能、可靠性和可扩展性。
本文将介绍数据库集群架构的基本原理、常见的集群模式以及优化方法。
一、数据库集群架构的基本原理数据库集群架构基于分布式计算的理念，通过将数据库系统划分为多个节点，实现数据的分布存储和并行处理。
其基本原理如下：1. 数据分片：将数据库中的数据分割成多个片段，分布到不同的节点上。
每个节点只负责存储和处理一部分数据，从而降低了单个节点的负载压力。
2. 数据复制：为了提高数据库的可靠性和冗余性，集群架构通常采用数据复制机制，将数据复制到多个节点上。
这样，即使某个节点发生故障，系统仍然能够正常运行。
3. 事务一致性：为了保持数据的一致性，集群架构需要保证在多个节点上执行的事务具有一致的结果。
常见的方法包括两阶段提交和多版本并发控制等。
二、常见的数据库集群模式数据库集群架构有多种模式可供选择，根据具体的需求和场景选择适合的模式非常重要。
下面介绍几种常见的数据库集群模式：1. 主从复制模式：由一个主节点和多个从节点组成，主节点负责写操作，从节点负责读操作。
主节点将写操作的日志传播给从节点，从节点按照相同的顺序执行，从而保证了数据的一致性。
2. 共享存储模式：多个节点共享同一份数据存储，通过共享存储设备实现数据的读写。
这种模式适用于读密集型应用，能够减少数据的复制和传输。
3. 分片模式：将数据分散到多个节点上，每个节点只负责处理自己分片的数据。
这种模式适用于数据量较大的应用，能够提高处理能力和吞吐量。
三、数据库集群架构的优化方法1. 合理设计数据库模式：合理的数据库设计是优化数据库集群性能的重要一环。
包括选择合适的数据类型和索引、避免冗余数据、规范化数据结构等。
2. 负载均衡：通过合理分配请求到不同节点上，实现负载的均衡。
可以使用硬件负载均衡器或者软件负载均衡算法来实现。
3. 数据库缓存：使用缓存技术可以减少对数据库的频繁访问，提高系统的响应速度。
架构设计之数据架构
架构设计之数据架构数据架构是指在软件系统中，对数据进行组织、存储、管理和访问的结构和规范。
一个良好的数据架构设计能够提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
在本文中，将介绍数据架构的基本概念、设计原则和常用技术，以及一个示例数据架构设计的详细说明。
一、数据架构的基本概念1. 数据模型：数据模型是对现实世界中的实体和关系进行抽象和描述的方法。
常用的数据模型有层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
2. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS是负责管理和操作数据库的软件系统。
它提供了数据存储、数据访问、数据安全和数据一致性等功能。
3. 数据库：数据库是指存储在物理介质上的数据集合。
它按照一定的数据模型进行组织和管理，可以被DBMS管理和访问。
4. 数据库实例：数据库实例是指在内存中加载数据库，并提供对数据库的访问和操作的运行时环境。
5. 数据库表：数据库表是数据在数据库中的组织形式，由行和列组成。
每一行表示一个记录，每一列表示一个属性。
6. 数据库索引：数据库索引是一种提高数据检索速度的数据结构。
它通过建立索引键和数据之间的映射关系，加快数据的查找和访问速度。
二、数据架构的设计原则1. 数据一致性：数据架构应该保证数据的一致性，即数据在不同的地方和时间访问时，保持一致的值和状态。
2. 数据完整性：数据架构应该保证数据的完整性，即数据的约束条件和业务规则得到满足，不会浮现错误或者不一致的数据。
3. 数据安全性：数据架构应该保证数据的安全性，即数据只能被授权的用户访问和修改，防止未经授权的访问和恶意操作。
4. 数据可扩展性：数据架构应该具备良好的可扩展性，能够适应系统的增长和变化，保持系统的性能和可靠性。
5. 数据性能：数据架构应该优化数据的访问和操作性能，提高系统的响应速度和吞吐量。
三、常用的数据架构技术1. 分布式架构：分布式架构将数据分布在多个节点上，通过网络进行通信和协作，提高系统的可扩展性和性能。
常用的分布式架构有主从架构、集群架构和分布式数据库等。
数据库常见结构
数据库常见结构
数据库常见结构主要包括以下几种：
1. 表结构：表是数据库中最基本的组成单元，用于存储数据。
表由行和列组成，行表示记录，列表示字段。
每个字段存储特定类型的数据，如文本、数值、日期等。
表结构包括表名、字段名、字段类型、字段长度、主键等信息。
2. 字段约束：字段约束用于限制字段的取值范围和规则。
常见的字段约束有主键、唯一约束、非空约束、默认值约束和外键约束等。
3. 跳表：跳表是一种基于链表的数据结构，用于快速查找和插入操作。
它由William Pugh于1989年提出，类似于平衡二叉树，但相对于平衡二叉树
而言，跳表的实现更简单且容易理解，因此它是平衡树的替代品。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅数据库相关书籍或咨询专业人士。
数据库的结构
数据库的结构胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。
以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。
希望能够得到大家的指教和喜欢！下面是正文一、数据库结构概述数据库（DataBase，DB）是指在计算机的存储设备上合理存放的相关联的有结构的数据集合。
一个数据库含有多种成分，包括：数据表、视图、存储过程、记录、字段、索引等。
1、数据表在Visual Basic中使用的数据库，是关系型数据库（Relational Database）。
一个数据库由一个或一组数据表组成。
每个数据库都以文件的形式存放在磁盘上，即对应于一个物理文件。
不同的数据库，与物理文件对应的方式也不一样。
对于dBASE，FoxPro和Paradox格式的数据库来说，一个数据表就是一个单独的数据库文件；而对于Microsoft Access，Btrieve格式的数据库来说，一个数据库文件可以含有多个数据表。
数据表（Data Table），简称表，由一组数据记录组成。
数据库中的数据是以表为单位进行组织的。
一个表是一组相关的按行排列的数据；每个表中都含有相同类型的信息。
表实际上是一个二维表格。
例如，一个班所有学生的考试成绩，可以存放在一个表中，表中的每一行对应一个学生，这一行包括学生的学号，姓名及各门课程成绩。
⑴、记录表中的每一行称为一个记录。
它由若干个字段组成。
⑵、字段字段，也称为域。
表中的每一列称为一个字段。
每个字段都有相应的描述信息，如数据类型、数据宽度等。
2、索引为了提高访问数据库的效率，可以对数据库使用索引。
当数据库较大时，在查找指定的记录时，使用索引和不使用索引的查找效率有很大差别。
索引实际上是一种特殊类型的表，其中含有关键字段的值（由用户定义）和指向实际记录位置的指针。
这些值和指针按照特定的顺序（也由用户定义）存储，从而可以以较快的速度查找到所需要的数据记录。
3、查询一条SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）命令，用来从一个或多个表中获取一组指定的记录，或者对某个表执行指定的操作。
数据库的体系结构
数据库的体系结构1。
三级模式结构数据库的体系结构分为三级：外部级、概念级和内部级（图5。
1)，这个结构称为数据库的体系结构，有时亦称为三级模式结构或数据抽象的三个级别。
虽然现在DBMS的产品多种多样,在不同的操作系统下工作，但大多数系统在总的体系结构上都具有三级结构的特征。
从某个角度看到的数据特性，称为数据视图(Data View)。
外部级最接近用户，是单个用户所能看到的数据特性,单个用户使用的数据视图的描述称为外模式。
概念级涉及到所有用户的数据定义,也就是全局性的数据视图，全局数据视图的描述称概念模式.内部级最接近于物理存储设备,涉及到物理数据存储的结构，物理存储数据视图的描述称为内模式。
图5。
1 三级模式结构数据库的三级模式结构是对数据的三个抽象级别。
它把数据的具体组织留给DBMS去做，用户只要抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的表示和存储，这样就减轻了用户使用系统的负担.三级结构之间往往差别很大，为了实现这三个抽象级别的联系和转换，DBMS在三级结构之间提供两个层次的映象(Mapping）：外模式／模式映象，模式／内模式映象.这里的模式是概念模式的简称。
数据库的三级模式结构,即数据库系统的体系结构如图5。
2所示.图5.2 数据库系统的体系结构2.三级结构和两级映象(1）概念模式概念模式是数据库中全部数据的整体逻辑结构的描述。
它由若干个概念记录类型组成，还包含记录间联系、数据的完整性安全性等要求。
数据按外模式的描述提供给用户,按内模式的描述存储在磁盘中,而概念模式提供了连接这两级的相对稳定的中间点，并使得两级中任何一级的改变都不受另一级的牵制。
概念模式必须不涉及到存储结构、访问技术等细节，只有这样，概念模式才能达到物理数据独立性.概念模式简称为模式。
（2)外模式外模式是用户与数据库系统的接口，是用户用到的那部分数据的描述。
外模式由若干个外部记录类型组成。
用户使用数据操纵语言(DML）语句对数据库进行操作,实际上是对外模式的外部记录进行操作.有了外模式后，程序员不必关心概念模式，只与外模式发生联系，按照外模式的结构存储和操纵数据.（3)内模式内模式是数据库在物理存储方面的描述,定义所有内部记录类型、索引和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节.（4)模式／内模式映象模式／内模式映象存在于概念级和内部级之间，用于定义概念模式和内模式之间的对应性。
数据库的基本构成
数据库的基本构成
答：一个完整的数据库系统中包括操作系统、数据库管理系统、主语言系统、应用程序软件和数据库
1、操作系统或汉字操作系统：
操作系统是所有计算机软件的基础，在数据库系统中它起着支持dbms及主语言系统工作的作用。
2、数据库管理系统和主语言系统：
数据库管理系统是为定义、建立、维护、使用及控制数据库而提供的有关数据管理的系统软件。
主语言系统是为应用程序提供的诸如程序控制、数据输入输出、功能函数、图形处理、计算方法等数据处理功能的系统软件。
3、应用开发工具软件：
应用开发工具是dbms系统为应用开发人员和最终用户提供的高效率、多功能的应用生成器。
4、应用系统及数据库：
数据库应用系统包括为特定的应用环境建立的数据库、开发的各类应用程序及编写的文档资料，它们是一个有机整体。
数据架构的基本组成
数据架构的基本组成数据架构是指在系统设计和开发中用来组织、存储、处理和管理数据的框架或结构。
它包括了数据的存储、处理、传输和维护等方面，是整个系统的基础。
数据架构的基本组成包括数据模型、数据管理、数据存储、数据处理和数据安全等几个方面。
首先，数据模型是数据架构的核心组成部分。
数据模型定义了数据的结构、关系和约束，是数据架构的基础。
常见的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和面向对象模型等。
数据模型的选择会影响整个系统的性能、可维护性和扩展性。
其次，数据管理是数据架构的重要组成部分。
数据管理包括数据的采集、存储、处理、分析和展现等过程。
数据管理涉及到数据的生命周期管理、数据质量管理、数据安全管理等方面。
数据管理的好坏直接影响到数据的可靠性和有效性。
数据存储是数据架构的基础设施。
数据存储包括数据的物理存储、数据的备份和恢复、数据的索引和检索等功能。
数据存储的选择会影响到数据的访问速度、容量和可靠性。
数据处理是数据架构的重要组成部分。
数据处理包括数据的清洗、转换、聚合、计算和分析等过程。
数据处理的好坏会直接影响到数据的质量和价值。
数据安全是数据架构的重要组成部分。
数据安全包括数据的保密性、完整性、可用性、可靠性和可追踪性等方面。
数据安全的保护是数据架构设计的重要目标之一。
综上所述，数据架构的基本组成包括数据模型、数据管理、数据存储、数据处理和数据安全等几个方面。
数据架构的设计和实现需要综合考虑这些方面的要求，以确保数据的质量、可靠性和安全性。
数据架构的优化和调整是数据管理和数据分析的重要工作之一，对整个系统的性能和效率有着重要的影响。
数据架构的不断完善和优化是数据管理和数据分析的重要方向之一。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库（Data Warehouse）是一个用于集成、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
它是企业决策支持系统的重要组成部分，能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持业务决策和战略规划。
数据仓库的基本架构包括以下几个关键组件：数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问。
1. 数据源数据源是数据仓库的数据来源，可以包括企业内部的各种业务系统、数据库、文件、传感器等。
数据源可以是结构化数据，如关系型数据库中的表，也可以是非结构化数据，如日志文件、文档等。
数据源的选择和整合是数据仓库建设的第一步，需要根据企业的需求和数据特点进行合理的规划和设计。
2. 数据抽取数据抽取是从数据源中提取数据的过程，可以根据需求选择不同的抽取方式，如全量抽取、增量抽取、增量更新等。
数据抽取需要考虑到数据的一致性、完整性和准确性，可以使用ETL工具（Extract, Transform, Load）来实现数据的抽取和转换。
3. 数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程，以满足数据仓库的需求。
在数据转换过程中，可以进行数据清洗、数据整合、数据规范化、数据加工等操作，以确保数据的质量和一致性。
数据转换可以使用ETL工具来实现，也可以使用自定义的脚本和程序来完成。
4. 数据加载数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以采用不同的方式，如全量加载、增量加载、增量更新等。
数据加载需要考虑到数据的并发性、可用性和性能，可以使用批量加载、增量加载、实时加载等方式来满足不同的需求。
5. 数据存储数据存储是数据仓库中用于存储数据的组件，可以采用不同的存储结构和技术，如关系型数据库、列式存储、分布式文件系统等。
数据存储需要考虑到数据的容量、性能和可扩展性，可以根据数据的特点和访问需求进行选择和优化。
6. 数据访问数据访问是用户从数据仓库中获取数据的过程，可以通过各种方式进行数据查询、分析和报表生成。
如何设计一个数据库架构
如何设计一个数据库架构数据库架构是指在数据库系统中，将数据存储和管理的组织结构和设计原则。
它对于数据的管理和存取非常重要，能够决定系统的性能、可靠性和扩展性。
下面将详细介绍如何设计一个数据库架构，并分点列出关键内容。
1. 数据库类型选择- 关系型数据库：如MySQL、Oracle等，适用于结构化数据的存储和管理，具有较强的数据一致性和事务支持。
- 非关系型数据库：如MongoDB、Redis等，适用于海量非结构化数据的存储和高速读取，具有较高的扩展性和灵活性。
2. 数据库模式设计- 实体-关系模型：通过实体和实体之间的关系来描述数据的组织结构，包括实体的属性以及实体之间的联系。
- 根据具体业务需求，确定各个实体和属性的定义，并定义它们之间的关系。
3. 数据库表设计- 根据实体-关系模型，设计数据库表结构，包括表名、字段名、字段类型、约束、索引等。
- 优化表结构，避免冗余字段和表，合理利用关联表，提高数据的存取效率。
4. 数据库索引设计- 创建适当的索引可以提高数据库的查询性能，减少查询所需的时间。
- 根据具体业务场景和查询需求，选择合适的字段作为索引列。
- 注意索引的大小和性能之间的权衡，避免过多索引导致更新性能下降。
5. 数据库范式设计- 根据数据库表的功能依赖关系，将表设计为满足某些条件的标准形式。
- 通过分解大表、消除数据冗余等方式，使得数据更加规范、易于管理和维护。
6. 数据库分区设计- 对于大型数据库，可以将数据按照一定的规则分布到多个物理存储设备上。
- 通过分区可以提高数据库的负载均衡和查询性能，减少单个设备的压力。
7. 数据库备份和恢复策略- 设计合理的备份和恢复策略，确保数据的安全性和可靠性。
- 定期进行数据库备份，并进行数据完整性检查和恢复测试。
8. 数据库性能监控和优化- 针对数据库系统进行性能监控，收集关键指标，如查询时间、CPU和内存使用等。
- 根据监控结果，进行性能优化，如调整索引、优化查询语句等，提升数据库性能。
主流数据库体系架构及方案介绍
Oracle数据库常见方案: Oracle RAC
什么是 Oracle RAC 集群?
Oracle Real Application Server，真正应用集群， 简称Oracle RAC ，是Oracle的并行集群，位于不同 服务器系统的Oracle实例同时访问同一个Oracle数 据库，节点之间通过私有网络进行通信，所有的控 制文件、联机日志和数据文件存放在共享的设备上， 能够被集群中的所有节点同时读写 。
进程 监视器 (PMON)
2 用户进程
3
服务器 进程
1 实例
SGA
数据库
重做日志
缓冲区高速缓存缓冲区
数据库 写进程 (DBWn)
日志写进程 (LGWR)
数据文件
重做日志文件
Oracle数据基本架构: 实例管理
示例：处理 SQL 语句
10 用户进程
实例
SGA
5 7数据库
缓冲区高速缓存
重做日志 缓冲区
主流数据库解体决方系案部结构及方案 介绍
2016年01月
ANY TIME ANY QUESTION
概述
本讲内容: 1.Oracle数据库基本架构及常见方案 2.K-DB数据库基本架构及常见方案 3.DB2数据库基本架构及常见方案 4.Sybase数据库基本架构及常见方案 5.MySQL数据库基本架构及常见方案
Oracle数据库常见方案: Oracle Data Guard
Data Guard 与 Streams
Streams 和 Data Guard 是 Oracle 数据库企业版两个独立的特性，它们基于 一些共同的底层技术
Data Guard： 灾难恢复与数据保护
事务一致的备用数据库 零数据丢失 自动转换/故障切换 各种数据保护模式
分布式数据库系统架构与原理
分布式数据库系统架构与原理分布式数据库系统架构：分布式数据库系统是指将数据库系统分布在多个节点上，每个节点都有自己的数据存储和处理能力。
其架构设计可以分为两种常见模式：集中式架构和分散式架构。
1. 集中式架构：集中式架构是指将所有数据库管理系统的功能和数据都集中在一个节点上。
其中，有一个中央服务器负责协调所有数据节点之间的数据请求和处理。
这种架构的好处是集中管理，方便维护和扩展。
同时，数据的一致性和完整性也相对容易控制。
然而，这种架构的缺点是单点故障，如果中央服务器出现故障，整个系统将无法使用。
2. 分散式架构：分散式架构是指将数据库系统的功能和数据分散到多个节点上，每个节点都可以独立响应请求和处理数据。
节点之间通过网络进行通信和数据同步。
这种架构的好处是可以提高系统的可靠性和性能。
例如，当系统负载过重时，可以通过增加节点来分担负载。
然而，分散式架构也存在一些挑战，如节点间的数据一致性和同步问题，以及系统的安全性。
分布式数据库系统原理：1. 数据分片：为了实现数据在多个节点间的分配和存储，分布式数据库系统通常采用数据分片技术。
数据分片将数据按照某种规则划分为多个片段，并分配到不同的节点上。
这样可以提高数据的并行处理能力，提高系统的性能和扩展性。
2. 数据复制：为了提高系统的可靠性和容错性，分布式数据库系统通常采用数据复制技术。
数据复制将数据在多个节点之间进行同步，并保持数据的一致性。
当一个节点发生故障时，可以从其他节点上获取备份数据，保证系统的可用性。
3. 数据一致性：在分布式环境下，由于节点之间的通信延迟和网络故障等原因，可能导致数据的一致性问题。
为了解决这个问题，分布式数据库系统采用了一致性协议和分布式事务管理机制。
其中，一致性协议如Paxos和Raft保证了节点之间的数据一致性，而分布式事务管理机制如两阶段提交和多阶段提交保证了分布式事务的原子性和持久性。
4. 查询优化：分布式数据库系统需要对查询进行优化，以提高系统的性能和效率。
数据库架构设计方案
数据库架构设计方案一、项目背景（先唠唠为啥要搞这个数据库）咱这个数据库呢，是为了支持一个超酷的[项目名称]项目。
这个项目就像是一个超级大的杂货店，啥东西都有，所以数据库得能把这些乱七八糟的东西都管好。
比如说，这个项目有好多用户，用户能在上面买东西、卖东西、分享经验啥的。
这就要求数据库能把用户信息、商品信息、交易信息还有那些分享的内容都安排得明明白白的。
二、确定实体（就像确定杂货店里都有啥种类的东西）1. 用户（User）这就相当于杂货店的顾客和店主。
用户有自己的基本信息，像用户名、密码（这个可得保密好，就像保护自己家的钥匙一样）、邮箱、手机号啥的。
还有用户的一些特殊属性，比如用户等级（就像有的顾客是常客，有的是VIP那种感觉），用户的信誉值（要是老是骗人，信誉值就低，就像在杂货店里老是赖账的那种人）。
2. 商品（Goods）商品得有名字吧，就像“超级酷的小摆件”之类的。
价格，这个很重要，不然不知道咋卖。
商品描述，得告诉大家这东西是干啥的，是“能放在桌子上装饰的超精致小物件”还是“能用来砸核桃的超结实工具”。
库存数量也得有，要是都卖光了，还在那瞎显摆就不好了。
3. 交易（Transaction）这里面得记录谁买了啥东西，啥时候买的。
就像杂货店里的小账本，得写清楚“张三在2023年5月1日买了那个超级酷的小摆件”。
交易金额，这个和商品价格可能有点不一样，要是有折扣啥的，得体现出来。
交易状态，是“已完成”“待付款”还是“已取消”，就像杂货店里的交易，有的钱还没给呢，有的已经顺利完成了。
4. 评价（Review）这就是用户对商品或者对其他用户的评价。
评价内容得有吧，像“这个小摆件超好看，我很喜欢”或者“这个卖家发货超慢，差评”。
还有评价的时间、评价的星级（1到5星，就像给杂货店的服务打分一样）。
三、实体关系（这些东西之间是咋联系的呢）1. 用户和商品。
一个用户可以有多个商品（要是用户是卖家的话），一个商品也可以被多个用户查看或者购买（就像杂货店里的爆款商品，好多人都想买）。
数据库体系架构
数据库体系架构介绍数据库体系架构是指在数据库系统中数据库的组织、管理和运行的结构和规划。
它是数据库系统设计的基础，决定了系统的性能、可靠性和扩展性。
本文将对数据库体系架构进行全面、详细、完整且深入地探讨。
数据库体系结构的层次数据库体系结构根据功能可以分为三个层次：外模式、概念模式和内模式。
外模式外模式（也称为用户模式）是数据库系统中最接近用户的层次，它描述了用户所见到的数据库的逻辑结构和对应的操作。
不同的用户可以有不同的外模式，因为不同用户对数据的需求和操作方式可能不同。
外模式通过视图来实现，用户通过视图进行数据的查询和操作。
概念模式概念模式是数据库系统的中间层次，它描述了整个数据库的全局逻辑结构。
概念模式通过实体-关系图（ER图）来表示，它包括实体、关系和属性等元素。
概念模式是数据库设计的核心，它定义了数据库的基本结构和约束条件。
内模式内模式是数据库系统中最底层的层次，它描述了数据在存储介质上的物理结构和存储方式。
内模式包括数据的存储方式、索引结构和数据的存取方法等。
内模式与硬件和操作系统有关，不同的存储介质和操作系统可能有不同的内模式。
数据库体系结构的架构风格数据库体系结构的架构风格根据不同的需求和设计目标可以有多种选择。
两层架构是最简单的数据库体系结构，它由客户端和服务器两部分组成。
客户端负责用户界面和数据处理逻辑，服务器负责数据存储和处理。
两层架构的优点是简单易用，但缺点是扩展性有限，不适用于大规模的数据存储和查询。
三层架构三层架构是一种常见的数据库体系结构，它由用户界面层、业务逻辑层和数据访问层三部分组成。
用户界面层负责用户交互和展示，业务逻辑层负责数据处理和业务逻辑，数据访问层负责数据库的读写。
三层架构的优点是清晰分层、易于维护和扩展，但缺点是增加了系统的复杂度。
多层架构多层架构是一种更加复杂和灵活的数据库体系结构，它由多个层次组成，每个层次负责特定的功能和任务。
多层架构可以根据具体的需求和规模进行扩展和调整，可以支持大规模的数据存储和查询。
数据库组织结构
数据库组织结构
数据库组织结构是指一个数据库中数据组织的方式和层次结构。
通常一个数据库包括多个表，每个表中包含多个记录，每个记录包含多个字段。
这些表、记录、字段之间的关系可以通过关系型数据库管理系统（RDBMS）来管理和维护。
在数据库中，表是最基本的组织单位，每个表包含多个字段，每个字段对应着一种数据类型。
记录是表中的每一行数据，每个记录包含了表中的所有字段。
每个表都有一个唯一的主键来区分不同的记录。
为了提高查询效率和数据存储的空间利用率，数据库通常会采用索引。
索引是一种特殊的数据结构，它可以大大提高查询速度。
在数据库中，主键索引是最常见的索引类型，它以主键为关键字建立索引，可以快速定位到表中的某一行数据。
除了表和索引之外，数据库还有存储过程、触发器、视图等对象。
存储过程是一段预编译的代码，可以被多个应用程序共享，可以实现一些复杂的业务逻辑。
触发器是一种在某个事件发生时自动执行的代码，可以保证数据的一致性和完整性。
视图是一种虚拟的表，可以将多个表的数据组合在一起，简化查询操作。
总之，数据库组织结构是数据库设计的重要组成部分，它可以决定数据库的查询效率和数据存储的空间利用率。
了解数据库组织结构的原理和实现方法，可以帮助我们更好地设计和管理数据库。
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数据库主从架构说明
数据库主从架构说明
1.架构图
2.说明
a.多个server端(例如3个)每个都安装数据库，配置某一台为主
库(图示A库)，主库主要进行写操作(增、删、改)操作，并通过同步机制同步数据到从库中（图示B库和C库）；
b.当主库（图示A库）故障无法提供服务时，从库（图示B库和
C库）收到故障信息后通过一定规则提升某一个从库为主库(图示B库)进行写操作，并通过同步机制同步数据到正常的从库中(图示C库)；
c.当故障库恢复(图示A库)，同步机制会同步漏掉数据到故障恢
复的库中(图示A库)，此时该库成为从库。
最终结果为B库为主库进行写操作和主从同步，A库和C库成为从库进行数据读取。
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Oracle服务器
一个Oracle服务器
• 以一个提供了一套开放的、完 整的、综合的信息管理方式的 数据库管理系统
• 由一个Oracle实例和一个 Oracle数据库组成
Oracle 实例
一个Oracle 实例： 是访问Oracle 数据库的一种方法 总是打开一个并且仅仅一个数据库 包括内存和进程结构 V$bgprocess
定义大小
Redo log buffer
大池
大池在SGA中是一个可选的内存区域，只有在共 享服务器环境才会配置
• 它为共享池减轻负担 • 这个内存区域主要用于会话内存（UGA），
I/O子进程，备份和恢复操作 • 不像共享池，大池不使用LRU列表 • 由LARGE_POOL_SIZE定义大小
ALTER SYSTEM SET LARGE_POOL_SIZE = 64M;
用户进程
专有服务器进程
堆栈 空间
会话信息、 游标信息、 排序区
SGA
共享服务器进程
堆栈 游标信息、 空间 排序区
SGA
会话信息
共享SQL区
共享SQL区
进程结构
一个Oracle进程是一个基于某种类型的程序， 能够收集信息、执行一系列的步骤或完成一个 特定的任务。 Oracle得益于各种类型的进程： • 用户进程：在用户请求连接到Oracle服务器
Oracle实例的基本结构 • 程序全局区（PGA）：当服务器进程启动的时候分配
系统全局区（SGA）
• SGA有几个内存结构组成： – 共享池 – 数据库高速缓存 – 重做日志缓存 – 其它结构（例如锁和闩锁，数据状态）
• 在SGA中有两个可选的内存结构： – 大池 – JAVA池
系统全局区（SGA）
Database
Archived log files
物理结构
Oracle数据库的物理结构是由为数据信息提供实际物 理存储的操作系统文件来决定的：
• 控制文件 • 数据文件 • 重做日志文件
联机重做 日志文件
文件头
数据文件 （包括数 据字典）
控制 文件
内存结构
Oracle的内存结构有两个区域组成： • 系统全局区（SGA）：在实例启动的时候分配，是
Memory structures
Background processes
Oracle数据库
一个Oracle数据库包括： • 是作为一个单元的数据集合 • 有三种文件类型
Parameter file
Password file
Data files
Control files
Redo log files
Oracle结构组件
目标
在完成本节课后，你应该能够： 描述Oracle服务器的体系结构及其主要组件 列出在用户连接到Oracle实例涉及的结构
User process
Server process
PGA
概述
Instance
Shared pool Library cache
Data dict. cache
• 通过设置共享池来决定它的大小
数据库高速缓冲区
数据库高速缓冲区储存了从数据文件中检索到的 数据块的镜像拷贝
• 这让你在获取和修改数据的时候大大地提高 了性能
• 通过LRU算法管理 • DB_BLOCK_SIZE
决定了主块大小
Data buffer cache
数据库高速缓冲区
• 由独立的子缓冲组成： – DB_CACHE_SIZE – DB_KEEP_CACHE_SIZE – DB_RECYCLE_CACHE_SIZE
– 共享SQL区 – 共享PL/SQL区 • 通过设置共享池来决定它的大小
数据字典缓存
数据字典缓存收集了最近使用过的数据库中的定义。
• 它的信息包括数据库文件、表、索引、列、用 户、权限和其它数据库对象
• 在分析阶段，服务进程查询数据字典解析对象 命名和验证访问的有效性
• 把数据字典信息缓存进内存可以提高检索的响 应速度
• 数据库高速缓冲可以用ALTER SYSTEM命令来动 态设置大小尺寸
ALTER SYSTEM SET DB_CACHE_SIZE = 96M;
• DB_CACHE_ADVICE可以设置来收集预设的不同 缓冲的行为统计
重做日志缓冲区
重做日志缓冲区记录了数据库数据块的所有改变 • 主要是为了恢复 • 修改记录在这里叫重做条目 • 重做条目包含了重构和重做修改信息 • 由LOG_BUFFER
JAVA池
JAVA池为JAVA命令的解析要求服务
• 如果安装了和使用JAVA的话就需要JAVA池 • 储存的方式跟PL/SQL储存在数据库表中十
分相似 • 由参数JAVA_POOL_SIZE指定大小
程序全局区 (PGA)
PGA是为每个连接到Oracle数据库的用户进程所保 留的内存空间
PGA 服务器进程
SGA
Data buffer cache
Redo log buffer
SMON DBW0 PMON CKPT LGWR Others
Parameter file
Password file
Data Control Redo files files log
files
Database
Archived log files
• 大小由SHARED_POOL_ SIZE确定
ALTER SYSTEM SET SHARED_POOL_SIZE = 64M;
Shared pool
Library cache
Data dictionary
cache
库缓存
库缓存储存最近执行过的SQL和PL/SQL语句信息。 库缓存：
• 允许共享常用的语句 • 由LRU算法管理 • 由两个结构组成
• SGA是动态的，大小由SGA_MAX_SIZE指定 • SGA内存由SGA的组件以细粒为单位进行分
配和跟踪 – 连续的内存分配 – 基于SGA_MAX_SIZE分配尺寸
共享池
共享池用来储存最近执行过的SQL语句和最近使用 过的数据定义
• 它包含两个关键的和性能有关的内存结构
– 库缓存
– 数据字典缓存
的时候开始 • 服务器进程：当一个用户建立一个会话的时
候启动并连接到数据库实例 • 后台进程：数据库实例启动的时候同时启动
用户进程
用户进程是请求与Oracle服务器进程进行交互 的程序 • 必须首先建立连接 • 并不是直接跟Oracle服务器交换信息
服务器进程