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  • 数据库外模式

    2019-12-31 20:04:20
    视图是从基表或其他视图中导出的表它本身不独立存储在数据库中,即数据库中只存放数据的定义而不存放视图对应的数据,这些数据仍存放在导出视图的基表中,因此视图是一个虚表。 ...

    视图是从基表或其他视图中导出的表它本身不独立存储在数据库中,即数据库中只存放数据的定义而不存放视图对应的数据,这些数据仍存放在导出视图的基表中,因此视图是一个虚表。

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  • 分需求分析、ER图、关系数据库模式、数据库的建立四个阶段。 需求分析阶段是数据库应用系统开发的最重要阶段。需求分析要求应用系统的开发人员按照系统的思想,根据收集的资料,对系统目标进行分析,对业务的信息...
  • 数据库架构设计的三种模式

    千次阅读 2020-05-01 09:59:11
    参考文章:数据库架构设计的三种模式:share nothing , share everythong , share disk Share-Nothing架构原理 背景介绍 Share nothing理论在数据库设计和优化中的实践应用,首先介绍share nothing概念。最早接触...

    参考文章:数据库架构设计的三种模式:share nothing , share everythong , share disk

    Share-Nothing架构原理

    背景介绍

    Share nothing理论在数据库设计和优化中的实践应用,首先介绍share nothing概念。最早接触它是在 DataBaseManagentSystem一书的并行数据库章节中。并行数据库要求尽可能的去并行执行数据库操作,从而提高性能。在并行计算体系结构实现中有很多可选的体系结构。

    数据库构架设计中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk:

    1. Shared Everthting:一般是针对单个主机,完全透明共享CPU/MEMORY/IO,并行处理能力是最差的,典型的代表SQLServer
    2. Shared Disk:各个处理单元使用自己的私有 CPU和Memory,共享磁盘系统。典型的代表Oracle Rac, 它是数据共享,可通过增加节点来提高并行处理的能力,扩展能力较好。其类似于SMP(对称多处理)模式,但是当存储器接口达到饱和的时候,增加节点并不能获得更高的性能 。
    3. Shared Nothing:各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等,不存在共享资源,类似于MPP(大规模并行处理)模式,各处理单元之间通过协议通信,并行处理和扩展能力更好。典型代表DB2 DPF和Hadoop ,各节点相互独立,各自处理自己的数据,处理后的结果可能向上层汇总或在节点间流转。
    4. 我们常说的 Sharding 其实就是Share Nothing架构,它是把某个表从物理存储上被水平分割,并分配给多台服务器(或多个实例),每台服务器可以独立工作,具备共同的schema,比如MySQL Proxy和Google的各种架构,只需增加服务器数就可以增加处理能力和容量。
    5. Shared nothing架构(shared nothing architecture)是一 种分布式计算架构。这种架构中的每一个节点( node)都是独立、自给的,而且整个系统中没有单点竞争。
    6. 在一个纯Shared Nothing系统中,通过简单地增加一些廉价的计算机做为系统的节点即可以获取几乎无限的扩展。
    7. Shared nothing系统通常需要将他的数据分布在多个节点的不同数据库中(不同的计算机处理不同的用户和查询)或者要求每个节点通过使用某些协调协议来保留它自己的应用程序数据备份 ,这通常被成为数据库Sharding。

     数据库三种设计模式

    1. share-memory:多个cpu共享同一片内存,cpu之间通过内部通讯机制(interconnection network)进行通讯;
    2. share-disk:每一个cpu使用自己的私有内存区域,通过内部通讯机制直接访问所有磁盘系统。
    3. share-nothing:每一个cpu都有私有内存区域和私有磁盘空间,而且2个cpu不能访问相同磁盘空间,cpu之间的通讯通过网络连接。

    #三种体系结构如下图:

                  Share disk                         share nothing                          share memory

      Shared memory 体系结构的cpu之间通过主存进行通讯,具有很高的效率;但当更多的cpu被添加到主机上时,内存竞争contetion就成为瓶颈,cpu越多,瓶颈越 厉害。Shared disk也存在同样问题,因为磁盘系统由 Interconnection Network 连接在一起。

      Shared memory和shared disk的基本问题是interference:当添加更多的cpu,系统反而减慢,因为增加了对内存访问(memroy access)和网络带宽(network bandwidth)的竞争。这样shared nothing体系得到了广泛的推广。

     Shared nothing体系是数据库稳定增长,当随着事务数量不断增加,增加额外的cpu和主存就可以保证每个事务处理时间不变。

      总的来说,shared nothing降低了竞争资源的等待时间,从而提高了性能。反过来,如果一个数据库应用系统要获得良好的可扩展的性能,它从设计和优化上就要考虑 shared nothing体系结构。Share nothing means few contention.它在oracle数据库设计和优化上有很多相同之处。

      Share nothing 对数据库应用主要体现在多用户并行访问系统时候,优化数据库操作的response time上。如果数据库操作能够顺利获得所需要的资源,不发生等待事件,自然可以减少response time. 同时也体现在操作尽量少占用资源上,避免浪费时间在无用功上。

           如Sequence的实现方式。如果使用OracleSequence ,oracle可以缓存sequence,这样最小的降低多个Session获得唯一序列的竞争。如果设计为实体化表存储sequence value方式,每次获得sequence value都需要锁住纪录,这样产生了严重资源竞争,导致hot block.同时增加了Response time.

           如存储过 程的使用,也体现着share nothing原理。将多个sql 封装在存储过程中,避免了不必要的SQL*Net message from/to client, SQL*Net data from/to client 等等待事件。这体现了设计良好的应用使用最少的资源完成工作。

           如在优化sql/表结构设计上,share nothing意味着降低查询的执行成本—— I/O和cpu usage.这主要体现在降低consistent gets上。在物理设计上,share nothing体现在避免磁盘热点块,协调进程对磁盘的竞争,平衡磁盘利用率上。

    Oracle自身设计上很多都体现了Share Nothing特性;在设计可扩展的数据库应用的时候也要注意到这点。

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  • 数据库系统】实例模式

    千次阅读 2020-02-24 23:20:25
    数据库系统~数据视图下的实例模式

    Relationship between schema and instance

    It is similar to types and variables in programming languages.

    Schema is analogous to type information of a variable in a program.(变量类型)
    Instance is analogous to the value of a variable.(变量取值)

    Schema(模式)

    Schema is the overall design of the database.(数据库的整体设计)

    Several schemas of DBS

    • Physical schema(物理模式/内模式/存储模式): database design at the physical level.
    • Logical schema(逻辑模式/模式/概念模式): database design at the logical level.
    • Sub schema(子模式/外模式): describe different views at the view level
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  • 数据库系统结构(1)两种角度(2)数据库系统模式的概念(3)数据库系统的三级模式结构① 模式(Schema)② 模式(External Schema)③ 内模式(Internal Schema)④ 数据库模式模式、内模式总结(4)数据库的...


    0.思维导图

    在这里插入图片描述

    1.数据库系统结构

    (1)两种角度

    • 从数据库管理系统角度看,数据库系统通常采用三级模式结构,是数据库系统内部的系统结构

    • 从数据库最终用户角度看(数据库系统外部的体系结构) ,数据库系统的结构分为:
      单用户结构
      主从式结构
      分布式结构
      客户/服务器
      浏览器/应用服务器/数据库服务器多层结构等

    (2)数据库系统模式的概念

    来自张教授的解疑:模式是数据库结构的描述、关系模式是表的结构的描述;

    “型” 和“值” 的概念

    • 型(Type)
      对某一类数据的结构和属性的说明
    • 值(Value)
      是型的一个具体赋值

    例如
    学生记录型:
    (学号,姓名,性别,系别,年龄,籍贯)
    一个记录值:
    (900201,李明,男,计算机,22,江苏)

    模式(Schema)

    • 数据库逻辑结构和特征的描述
    • 是型的描述
    • 反映的是数据的结构及其联系
    • 模式是相对稳定的

    实例(Instance)

    • 模式的一个具体值
    • 反映数据库某一时刻的状态
    • 同一个模式可以有很多实例
    • 实例随数据库中的数据的更新而变动

    一个数据库只有一个模式,可以把模式看成唯一的数据库,实例就是数据库里面的多个表

    例如:在学生选课数据库模式中,包含学生记录、课程记录和学生选课记录

    • 2003年的一个学生数据库实例,包含:
      2003年学校中所有学生的记录
      学校开设的所有课程的记录
      所有学生选课的记录
    • 2002年度学生数据库模式对应的实例2003年度学生数据库模式对应的实例是不同的

    (3)数据库系统的三级模式结构

    在这里插入图片描述

    ① 模式(Schema)

    模式(也称逻辑模式)

    • 数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述
    • 所有用户的公共数据视图,综合了所有用户的需求

    一个数据库只有一个模式,可以把模式看成唯一的数据库,实例就是数据库里面的多个表

    模式的地位:是数据库系统模式结构的中间层

    • 与数据的物理存储细节和硬件环境无关
    • 与具体的应用程序、开发工具及高级程序设计语言无关

    模式的定义:

    • 数据的逻辑结构(数据项的名字、类型、取值范围等)
    • 数据之间的联系
    • 数据有关的安全性、完整性要求

    ② 外模式(External Schema)

    外模式(也称子模式或用户模式)

    • 数据库用户(包括应用程序员和最终用户)使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述
    • 数据库用户的数据视图,是与某一应用有关的数据的逻辑表示,可以看成把数据库的部分数据,运用在不同的应用程序上,在UI界面上显示

    一个数据库只有一个模式,可以把模式看成唯一的数据库,实例就是数据库里面的多个表
    外模式的地位:介于模式与应用之间

    • 模式与外模式的关系:一对多
      外模式通常是模式的子集;
      一个数据库可以有多个外模式。反映了不同的用户的应用需求、看待数据的方式、对数据保密的要求;
      对模式中同一数据,在外模式中的结构、类型、长度、保密级别等都可以不同;
    • 外模式与应用的关系:一对多
      同一外模式也可以为某一用户的多个应用系统所使用;
      但一个应用程序只能使用一个外模式;可以看成把数据库的部分数据,运用在不同的应用程序上,在UI界面上显示

    外模式的用途

    • 保证数据库安全性的一个有力措施;
    • 每个用户只能看见和访问所对应的外模式中的数据;

    ③ 内模式(Internal Schema)

    内模式(也称存储模式)

    • 是数据物理结构和存储方式的描述
    • 数据数据库内部的表示方式:
      • 记录的存储方式(顺序存储,按照B树结构存储,
        按hash方法存储)
      • 索引的组织方式
      • 数据是否压缩存储
      • 数据是否加密
      • 数据存储记录结构的规定
    • 一个数据库只有一个内模式

    ·例如学生记录,如果按存储,则插入一条新记录总是放在学生记录存储的最后.
    在这里插入图片描述

    • 如果按·学号升序存储,则插入一条记录就要找到它应在的位置插入,如图1.29(b)所示
    • 如果按照学生年龄聚簇存放假如新插入的S316岁,则应插入的位置如图1.29(c)所示
      在这里插入图片描述

    ④ 数据库模式、外模式、内模式总结

    在这里插入图片描述
    数据库模式

    • 即全局逻辑结构是数据库的中心与关键
    • 独立于数据库的其他层次
    • 设计数据库模式结构时应首先确定数据库的逻辑模式

    数据库的外模式

    • 面向具体的应用程序
    • 定义在逻辑模式之上
    • 独立于存储模式和存储设备
    • 当应用需求发生较大变化,相应外模式不能满足其视图要求时,该外模式就得做相应改动
    • 设计外模式时应充分考虑到应用的扩充性

    数据库的内模式

    • 依赖于它的全局逻辑结构
    • 独立于具体的存储设备
    • 将全局逻辑结构中所定义的数据结构及其联系按照一定的物理存储策略进行组织,以达到较好的时间与空间效率

    (4)数据库的二级映像功能与数据独立性

    • ·三级模式是对数据的三个抽象级别

    • 二级映象在DBMS内部实现这三个抽象层次联系转换

      • 外模式/模式映像
      • 模式/内模式映像
        在这里插入图片描述

    ① 外模式/模式映象

    • 模式:描述的是数据的全局逻辑结构
    • 外模式:描述的是数据的局部逻辑结构
    • 一个模式可以有任意多个外模式
    • 每一个外模式,数据库系统都有一个外模式/模式映象,定义外模式与模式之间的对应关系,看成数据库的数据与API调用的部分数据之间的关系(I think)
    • 映象定义通常包含在各自外模式的描述中

    保证数据的逻辑独立性

    • 模式改变时,数据库管理员修改有关的外模式/模式映象,使外模式保持不变
    • 应用程序是依据数据的外模式编写的,从而应用程序不必修改,保证了数据与程序的逻辑独立性,简称数据的逻辑独立性

    ② 模式/内模式映象

    模式/内模式映象定义了数据全局逻辑结构存储结构之间的对应关系。

      例如,说明逻辑记录和字段在内部是如何表示的
    
    • 数据库中模式/内模式映象唯一
    • 该映象定义通常包含在模式描述中

    保证数据的物理独立性

    • 当数据库的存储结构改变了(例如选用了另一种存储结构),数据库管理员修改模式/内模式映象,使模式保持不变.
    • 应用程序不受影响。保证了数据与程序的物理独立性,简称数据的物理独立性

    特定的应用程序

    • 在外模式描述的数据结构上编制的
    • 依赖于特定的外模式
    • 与数据库的模式和存储结构独立
      不同的应用程序有时可以共用同一个外模式

    数据库的二级映像

    • 保证了数据库外模式的稳定性
    • 从底层保证了应用程序的稳定性,除非应用需求本身发生变化,否则应用程序一般不需要修改

    数据与程序之间的独立性,使得数据的定义和描述可以从应用程序中分离出去

    数据的存取由DBMS管理

    • 用户不必考虑存取路径等细节
    • 简化了应用程序的编制
    • 大大减少了应用程序的维护和修改

    2.数据库的组成

    • 数据库
    • 数据库管理系统(及其开发工具)
    • 应用系统
    • 数据库管理员
    • 硬件平台及数据库
    • 软件
    • 人员

    (1)硬件平台及数据库

    数据库系统对硬件资源的要求

    • (1) 足够大的内存

      • 操作系统
      • DBMS的核心模块
      • 数据缓冲区
      • 应用程序
    • (2) 足够大的外存

      • 磁盘或磁盘阵列
      • 数据库
      • 光盘、磁带
      • 数据备份
    • (3) 较高的通道能力,提高数据传送率

    (2) 软件

    • DBMS
    • 支持DBMS运行的操作系统
    • 与数据库接口的高级语言及其编译系统
    • 以DBMS为核心的应用开发工具
    • 为特定应用环境开发的数据库应用系统

    (3)人 员

    • 数据库管理员
    • 系统分析员和数据库设计人员
    • 应用程序员
    • 用户

    不同的人员涉及不同的数据抽象级别,具有不同的数据视图,如下图所示
    在这里插入图片描述

    ① 数据库管理员(DBA)

    具体职责:
    1.决定数据库中的信息内容和结构
    2.决定数据库的存储结构和存取策略
    3.定义数据的安全性要求和完整性约束条件
    4.监控数据库的使用和运行

    • 周期性转储数据库
    • 数据文件
    • 日志文件
    • 系统故障恢复
    • 介质故障恢复
    • 监视审计文件

    5.数据库的改进和重组

    • 性能监控和调优
    • 定期对数据库进行重组织,以提高系统的性能
    • 需求增加和改变时,数据库须需要重构造
    ② 系统分析员

    具体职责:

    • 负责应用系统的需求分析和规范说明
    • 与用户及DBA协商,确定系统的硬软件配置
    • 参与数据库系统的概要设计
    ③ 数据库设计人员

    具体职责:

    • 参加用户需求调查和系统分析
    • 确定数据库中的数据
    • 设计数据库各级模式
    ④ 应用程序员

    具体职责:

    • 设计和编写应用系统的程序模块
    • 进行调试和安装
    ⑤ 用户

    用户是指最终用户(End User)。
    最终用户通过应用系统的用户接口使用数据库。
    1.偶然用户

    • 不经常访问数据库,但每次访问数据库时往往需要不同的数据库信息
    • 企业或组织机构的高中级管理人员

    2.简单用户

    • 主要工作是查询和更新数据库
    • 银行的职员、机票预定人员、旅馆总台服务员

    3.复杂用户

    • 工程师、科学家、经济学家、科技工作者等
    • 直接使用数据库语言访问数据库,甚至能够基于数据库管理系统的API编制自己的应用程序
    展开全文
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