Ⅰ 論述資料庫系統的三級模式結構，並說明這種結構的優點
資料庫三級模式結構：
1. 模式：也稱邏輯模式，是資料庫中全體數據的邏輯結構和特徵的描述，是所有用戶的公共數據視圖。一個資料庫只有一個模式，資料庫管理系統提供模式數據定義語言（模式DDL）來嚴格地定義模式。
2. 外模式：也稱子模式或用戶模式，一個資料庫可以有多個外模式，但是一個應用程序只能使用一個外模式。它是資料庫用戶能夠看見和使用的局部數據的邏輯結構和特徵的描述，是資料庫用戶的數據視圖，是與某一應用有關的數據的邏輯表示。外模式是保證資料庫安全性的一個有力措施，因為每個用戶只能看見和訪問所對應的外模式中的數據，資料庫中的其餘數據是不可見的。資料庫管理系統提供外模式數據定義語言（外模式DDL）來嚴格地定義模式。
3. 內模式：也稱存儲模式，一個資料庫只有一個內模式。它是數據物理結構和存放方式的描述，是數據在資料庫內部的組織方式。
優點：資料庫系統的三級模式是數據的三個抽象級別，它把數據的具體組織留給資料庫系統管理，使用戶能邏輯地、抽象地處理數據，而不必關心數據在計算機中的具體表現方式與存儲方式。
為了能夠在系統內部實現這三個抽象層次的聯系和轉換，資料庫管理系統在這三級模式之間提供了兩層映像：外模式/模式映像和模式/內模式映像，這兩層映像保證了資料庫系統中的數據能夠具有較高的邏輯獨立性和物理獨立性。一個模式可以有任意多個外模式，對於每一個外模式，資料庫系統都有一個外模式/模式映像，它定義了該外模式與模式之間的對應關系。資料庫中只有一個模式，也只有一個內模式，所以模式/內模式映像是唯一的，他定義了數據全局邏輯結構與存儲結構之間的對應關系。
而數據與程序之間的獨立性使得數據的定義和描述可以從應用程序中分離出去。另外，由於數據的存取由資料庫管理系統管理，從而簡化了應用程序的編制，大大減少了應用程序的維護和修改。
數據邏輯獨立性：當模式改變時（增加新的關系、新屬性、改變屬性的數據類型等），由資料庫管理員對各個外模式/模式映像作出相應改變，可以使外模式保持不變，應用程序是依據數據的外模式編寫的，從而應用程序不必修改，保證了數據與程序的邏輯獨立性，簡稱數據的邏輯獨立性。
數據物理獨立性：當數據的存儲結構改變時，由資料庫管理員對模式/內模式映像作出相應改變，可以使模式保持不變，從而應用程序也不必改變。保證了數據與程序的物理獨立性，簡稱數據的物理獨立性。
Ⅱ IT培訓分享資料庫存儲結構都有哪些形式
資料庫的存在對於任何一個軟體的運行以及網站信息的存儲都是非常有必要的。但是並不是所有的存儲方式都能滿足需求，我們需要根據不同的情況進行調整。下面IT培訓http://www.kmbdqn.com/就從案例分析的角度出發來了解一下，不同的資料庫存儲結構的優劣性。
從讀/寫工作負載平衡、一致性需求、延遲和訪問模式等方面看，應用是各異的。如果我們能對資料庫和存儲內部設施架構決策瞭然於胸，那麼將有助於我們理解系統行為模式的原因所在，一旦在問題時能解決問題，並能根據工作負載調優資料庫。
B樹和LSM樹結構上的大差別之一，在於優化的目的，以及優化的意義。
下面對B樹和LSM樹做一個對比。總而言之，B樹具有如下屬性：
B樹是可變的，這支持通過引入一些空間開銷，以及更為關聯的寫路徑，實現就地更新。B樹並不需要完全的文件重寫或多源合並。
B樹是讀優化的。即B樹不需要從多個源讀取(因此也不需要此後的合並操作)，這簡化了讀路徑。
寫可能會觸發節點的級聯分割，這會使一些寫操作更昂貴。
B樹是針對分頁(塊存儲)環境優化的，其中不存在位元組地址。They are optimized for paged environments (block storage), where byte addressing is not possible.
雖然也需要重寫，但是通常情況下B樹存儲要比LSM樹存儲需要更少的維護。
並發訪問需要讀/寫隔離，其中一系列的鎖和閂(latch)。
LSM樹具有如下特性：
LSM樹是不可寫的。SSTable是一次性寫入磁碟的，永不更新。緊縮操作通過從多個數據文件移除條目，並合並具有相同鍵的數據，實現空間的整合。在緊縮過程中，已合並的SSTable將被丟棄，並在成功合並後移除。不可寫提供的另一個有用特性，就是刷新後的表可並發訪問。
LSM是寫優化的。這意味著寫入操作將被緩存，並順序地刷新到磁碟中，潛在地支持磁碟上的空間本地性。
讀操作可能需要從多個數據源訪問數據。因為不同時間寫入的具有相同鍵的數據，可能會落在不同的數據文件中。記錄在返回給客戶前，必須經過合並過程。
LSM樹需要做維護和緊縮，因為緩存的寫入操作將被刷新到磁碟。
Ⅲ 資料庫存儲結構都有哪些形式
資料庫的存在對於任何一個軟體的運行以及網站信息的存儲都是非常有必要的。但是並不是所有的存儲方式都能滿足需求，我們需要根據不同的情況進行調整。下面IT培訓http://www.kmbdqn.cn/就從案例分析的角度出發來了解一下，不同的資料庫存儲結構的優劣性。
從讀/寫工作負載平衡、一致性需求、延遲和訪問模式等方面看，應用是各異的。如果我們能對資料庫和存儲內部設施架構決策瞭然於胸，那麼將有助於我們理解系統行為模式的原因所在，一旦在問題時能解決問題，並能根據工作負載調優資料庫。
B樹和LSM樹結構上的大差別之一，在於優化的目的，以及優化的意義。
下面對B樹和LSM樹做一個對比。總而言之，B樹具有如下屬性：
B樹是可變的，這支持通過引入一些空間開銷，以及更為關聯的寫路徑，實現就地更新。B樹並不需要完全的文件重寫或多源合並。
B樹是讀優化的。即B樹不需要從多個源讀取(因此也不需要此後的合並操作)，這簡化了讀路徑。
寫可能會觸發節點的級聯分割，這會使一些寫操作更昂貴。
B樹是針對分頁(塊存儲)環境優化的，其中不存在位元組地址。(blockstorage),.
雖然也需要重寫，但是通常情況下B樹存儲要比LSM樹存儲需要更少的維護。
並發訪問需要讀/寫隔離，其中一系列的鎖和閂(latch)。
LSM樹具有如下特性：
LSM樹是不可寫的。SSTable是一次性寫入磁碟的，永不更新。緊縮操作通過從多個數據文件移除條目，並合並具有相同鍵的數據，實現空間的整合。在緊縮過程中，已合並的SSTable將被丟棄，並在成功合並後移除。不可寫提供的另一個有用特性，就是刷新後的表可並發訪問。
LSM是寫優化的。這意味著寫入操作將被緩存，並順序地刷新到磁碟中，潛在地支持磁碟上的空間本地性。
讀操作可能需要從多個數據源訪問數據。因為不同時間寫入的具有相同鍵的數據，可能會落在不同的數據文件中。記錄在返回給客戶前，必須經過合並過程。
LSM樹需要做維護和緊縮，因為緩存的寫入操作將被刷新到磁碟。
Ⅳ 資料庫架構選型與落地，看這篇就夠了
隨著時間和業務的發展，資料庫中的數據量增長是不可控的，庫和表中的數據會越來越大，隨之帶來的是更高的 磁碟 、 IO 、 系統開銷 ，甚至 性能 上的瓶頸，而單台伺服器的 資源終究是有限 的。
因此在面對業務擴張過程中，應用程序對資料庫系統的 健壯性 ， 安全性 ， 擴展性 提出了更高的要求。
以下，我從資料庫架構、選型與落地來讓大家入門。
資料庫會面臨什麼樣的挑戰呢？
業務剛開始我們只用單機資料庫就夠了，但隨著業務增長，數據規模和用戶規模上升，這個時候資料庫會面臨IO瓶頸、存儲瓶頸、可用性、安全性問題。
為了解決上述的各種問題，資料庫衍生了出不同的架構來解決不同的場景需求。
將資料庫的寫操作和讀操作分離，主庫接收寫請求，使用多個從庫副本負責讀請求，從庫和主庫同步更新數據保持數據一致性，從庫可以水平擴展，用於面對讀請求的增加。
這個模式也就是常說的讀寫分離，針對的是小規模數據，而且存在大量讀操作的場景。
因為主從的數據是相同的，一旦主庫宕機的時候，從庫可以 切換為主庫提供寫入 ，所以這個架構也可以提高資料庫系統的 安全性 和 可用性 ；
優點：
缺點：
在資料庫遇到 IO瓶頸 過程中，如果IO集中在某一塊的業務中，這個時候可以考慮的就是垂直分庫，將熱點業務拆分出去，避免由 熱點業務 的 密集IO請求 影響了其他正常業務，所以垂直分庫也叫 業務分庫 。
優點：
缺點：
在資料庫遇到存儲瓶頸的時候，由於數據量過大造成索引性能下降。
這個時候可以考慮將數據做水平拆分，針對數據量巨大的單張表，按照某種規則，切分到多張表裡面去。
但是這些表還是在同一個庫中，所以庫級別的資料庫操作還是有IO瓶頸（單個伺服器的IO有上限）。
所以水平分表主要還是針對 數據量較大 ，整體業務 請求量較低 的場景。
優點：
缺點：
四、分庫分表
在資料庫遇到存儲瓶頸和IO瓶頸的時候，數據量過大造成索引性能下降，加上同一時間需要處理大規模的業務請求，這個時候單庫的IO上限會限制處理效率。
所以需要將單張表的數據切分到多個伺服器上去，每個伺服器具有相應的庫與表，只是表中數據集合不同。
分庫分表能夠有效地緩解單機和單庫的 性能瓶頸和壓力 ，突破IO、連接數、硬體資源等的瓶頸。
優點：
缺點：
註：分庫還是分表核心關鍵是有沒有IO瓶頸 。
分片方式都有什麼呢？
RANGE（范圍分片）
將業務表中的某個 關鍵欄位排序 後，按照順序從0到10000一個表，10001到20000一個表。最常見的就是 按照時間切分 （月表、年表）。
比如將6個月前，甚至一年前的數據切出去放到另外的一張表，因為隨著時間流逝，這些表的數據被查詢的概率變小，銀行的交易記錄多數是採用這種方式。
優點：
缺點：
HASH（哈希分片）
將訂單作為主表，然後將其相關的業務表作為附表，取用戶id然後 hash取模 ，分配到不同的數據表或者資料庫上。
優點：
缺點：
講到這里，我們已經知道資料庫有哪些架構，解決的是哪些問題，因此， 我們在日常設計中需要根據數據的特點，數據的傾向性，數據的安全性等來選擇不同的架構 。
那麼，我們應該如何選擇資料庫架構呢？
雖然把上面的架構全部組合在一起可以形成一個強大的高可用，高負載的資料庫系統，但是架構選擇合適才是最重要的。
混合架構雖然能夠解決所有的場景的問題，但是也會面臨更多的挑戰，你以為的完美架構，背後其實有著更多的坑。
1、對事務支持
分庫分表後（無論是垂直還是水平拆分），就成了分布式事務了，如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價（XA事務）；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔（TCC、SAGA）。
2、多庫結果集合並 （group by，order by）
由於數據分布於不同的資料庫中，無法直接對其做分頁、分組、排序等操作，一般應對這種多庫結果集合並的查詢業務都需要採用數據清洗、同步等其他手段處理（TIDB、KUDU等）。
3、數據延遲
主從架構下的多副本機制和水平分庫後的聚合庫都會存在主數據和副本數據之間的延遲問題。
4、跨庫join
分庫分表後表之間的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表（垂直），也無法join分表粒度不同的表（水平）， 結果原本一次查詢就能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
5、分片擴容
水平分片之後，一旦需要做擴容時。需要將對應的數據做一次遷移，成本代價都極高的。
6、ID生成
分庫分表後由於資料庫獨立，原有的基於資料庫自增ID將無法再使用，這個時候需要採用其他外部的ID生成方案。
一、應用層依賴類（JDBC）
這類分庫分表中間件的特點就是和應用強耦合，需要應用顯示依賴相應的jar包（以Java為例），比如知名的TDDL、當當開源的 sharding-jdbc 、蘑菇街的TSharding等。
此類中間件的基本思路就是重新實現JDBC的API，通過重新實現 DataSource 、 PrepareStatement 等操作資料庫的介面，讓應用層在 基本 不改變業務代碼的情況下透明地實現分庫分表的能力。
中間件給上層應用提供熟悉的JDBC API，內部通過 sql解析 、 sql重寫 、 sql路由 等一系列的准備工作獲取真正可執行的sql，然後底層再按照傳統的方法（比如資料庫連接池）獲取物理連接來執行sql，最後把數據 結果合並 處理成ResultSet返回給應用層。
優點
缺點
二、中間層代理類（Proxy）
這類分庫分表中間件的核心原理是在應用和資料庫的連接之間搭起一個 代理層 ，上層應用以 標準的MySQL協議 來連接代理層，然後代理層負責 轉發請求 到底層的MySQL物理實例，這種方式對應用只有一個要求，就是只要用MySQL協議來通信即可。
所以用MySQL Navicat這種純的客戶端都可以直接連接你的分布式資料庫，自然也天然 支持所有的編程語言 。
在技術實現上除了和應用層依賴類中間件基本相似外，代理類的分庫分表產品必須實現標準的MySQL協議，某種意義上講資料庫代理層轉發的就是MySQL協議請求，就像Nginx轉發的是Http協議請求。
比較有代表性的產品有開創性質的Amoeba、阿里開源的Cobar、社區發展比較好的 Mycat （基於Cobar開發）等。
優點
缺點
JDBC方案 ：無中心化架構，兼容市面上大多數關系型資料庫，適用於開發高性能的輕量級 OLTP 應用（面向前台）。
Proxy方案 ：提供靜態入口以及異構語言的支持，適用於 OLAP 應用（面向後台）以及對分片資料庫進行管理和運維的場景。
混合方案 ：在大型復雜系統中存在面向C端用戶的前台應用，也有面向企業分析的後台應用，這個時候就可以採用混合模式。
JDBC 採用無中心化架構，適用於 Java 開發的高性能的輕量級 OLTP 應用；Proxy 提供靜態入口以及異構語言的支持，適用於 OLAP 應用以及對分片資料庫進行管理和運維的場景。
ShardingSphere是一套開源的分布式資料庫中間件解決方案組成的生態圈，它由 Sharding-JDBC 、 Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar （計劃中）這3款相互獨立的產品組成，他們均提供標准化的數據分片、分布式事務和資料庫治理功能，可適用於如Java同構、異構語言、容器、雲原生等各種多樣化的應用場景。
ShardingSphere提供的核心功能：
Sharding-Proxy
定位為透明化的 資料庫代理端 ，提供封裝了 資料庫二進制協議的服務端版本 ，用於完成對 異構語言的支持 。
目前已提供MySQL版本，它可以使用 任何兼容MySQL協議的訪問客戶端 (如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作數據，對DBA更加友好。
向 應用程序完全透明 ，可直接當做MySQL使用。
適用於任何兼容MySQL協議的客戶端。
Sharding-JDBC
定位為 輕量級Java框架 ，在Java的JDBC層提供的額外服務。 它使用客戶端直連資料庫，以jar包形式提供服務，無需額外部署和依賴，可理解為 增強版的JDBC驅動，完全兼容JDBC和各種ORM框架 。
以電商SaaS系統為例，前台應用採用Sharding-JDBC，根據業務場景的差異主要分為三種方案。
分庫（用戶）
問題解析：頭部企業日活高並發高，單獨分庫避免干擾其他企業用戶，用戶數據的增長緩慢可以不分表。
拆分維度：企業ID分庫
拆分策略：頭部企業單獨庫、非頭部企業一個庫
分庫分表（訂單）
問題解析：訂單數據增長速度較快，在分庫之餘需要分表。
拆分維度：企業ID分庫、用戶ID分表
拆分策略：頭部企業單獨庫、非頭部企業一個庫，分庫之後用戶ID取模拆分表
單庫分表（附件）
問題解析：附件數據特點是並發量不大，只需要解決數據增長問題，所以單庫IO足以支撐的情況下分表即可。
拆分維度：用戶ID分表
拆分策略：用戶ID取模分表
問題一：分布式事務
分布式事務過於復雜也是分布式系統最難處理的問題，由於篇幅有限，後續會開篇專講這一塊內容。
問題二：分布式ID
問題三：跨片查詢
舉個例子，以用戶id分片之後，需要根據企業id查詢企業所有用戶信息。
sharding針對跨片查詢也是能夠支持的，本質上sharding的跨片查詢是採用同時查詢多個分片的數據，然後聚合結果返回，這個方式對資源耗費比較大，特別是對資料庫連接資源的消耗。
假設分4個資料庫，8個表，則sharding會同時發出32個SQL去查詢。一下子消耗掉了32個連接；
特別是針對單庫分表的情況要注意，假設單庫分64個表，則要消耗64個連接。如果我們部署了2個節點，這個時候兩個節點同時查詢的話，就會遇到資料庫連接數上限問題（mysql默認100連接數）
問題四：分片擴容
隨著數據增長，每個片區的數據也會達到瓶頸，這個時候需要將原有的分片數量進行增加。由於增加了片區，原先的hash規則也跟著變化，造成了需要將舊數據做遷移。
假設原先1個億的數據，hash分64個表，現在增長到50億的數據，需要擴容到128個表，一旦擴容就需要將這50億的數據做一次遷移，遷移成本是無法想像的。
問題五：一致性哈希
首先，求出每個 伺服器的hash值 ，將其配置到一個 0~2^n 的圓環上 （n通常取32）
其次，用同樣的方法求出待 存儲對象的主鍵 hash值 ，也將其配置到這個圓環上。
然後，從數據映射到的位置開始順時針查找，將數據分布到找到的第一個伺服器節點上。
一致性hash的優點在於加入和刪除節點時只會影響到在哈希環中相鄰的節點，而對其他節點沒有影響。
所以使用一致性哈希在集群擴容過程中可以減少數據的遷移。
好了，這次分享到這里，我們日常的實踐可能只會用到其中一種方案，但它不是資料庫架構的全貌，打開技術視野，才能更好地把存儲工具利用起來。
老規矩，一鍵三連，日入兩千，點贊在看，年薪百萬！
本文作者：Jensen
7年Java老兵，小米主題設計師，手機輸入法設計師，ProcessOn特邀講師。
曾涉獵航空、電信、IoT、垂直電商產品研發，現就職於某知名電商企業。
技術公眾號 【架構師修行錄】 號主，專注於分享日常架構、技術、職場干貨，Java Goals：架構師。
交個朋友，一起成長！
Ⅳ 資料庫的主要架構有幾種
從資料庫最終用戶角度看，資料庫系統的結構分為單用戶結構、主從式結構、分布式結構、客戶/伺服器、瀏覽器/應用伺服器/資料庫伺服器多層結構。這是資料庫外部體系結構。
物理存儲結構、邏輯存儲結構、內存結構和實例進程結構。這是內部體系結構
Ⅵ 資料庫系統的結構模式是什麼
人們為資料庫設計了一個嚴謹的體系結構，資料庫領域公認的標准結構是三級模式結構，它包括外模式、概念模式、內模式，有效地組織、管理數據，提高了資料庫的邏輯獨立性和物理獨立性。用戶級對應外模式，概念級對應概念模式，物理級對應內模式，使不同級別的用戶對資料庫形成不同的視圖。所謂視圖，就是指觀察、認識和理解數據的范圍、角度和方法，是資料庫在用戶"眼中"的反映，很顯然，不同層次(級別)用戶所"看到"的資料庫是不相同的。
外模式，外模式又稱子模式或用戶模式，對應於用戶級。它是某個或某幾個用戶所看到的資料庫的數據視圖，是與某一應用有關的數據的邏輯表示。外模式是從模式導出的一個子集，包含模式中允許特定用戶使用的那部分數據。用戶可以通過外模式描述語言來描述、定義對應於用戶的數據記錄(外模式)，也可以利用數據操縱語言(Data Manipulation Language，DML)對這些數據記錄進行操作。外模式反映了資料庫的用戶觀。
概念模式，模式又稱概念模式或邏輯模式，對應於概念級。它是由資料庫設計者綜合所有用戶的數據，按照統一的觀點構造的全局邏輯結構，是對資料庫中全部數據的邏輯結構和特徵的總體描述，是所有用戶的公共數據視圖(全局視圖)。它是由資料庫管理系統提供的數據模式描述語言(Data Description Language，DDL)來描述、定義的，體現、反映了資料庫系統的整體觀。內模式，內模式又稱存儲模式，對應於物理級，它是資料庫中全體數據的內部表示或底層描述，是資料庫最低一級的邏輯描述，它描述了數據在存儲介質上的存儲方式和物理結構，對應著實際存儲在外存儲介質上的資料庫。內模式由內模式描述語言來描述、定義，它是資料庫的存儲觀。
