『壹』 資料庫系統通常採用幾級模式結構
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。
『貳』 資料庫系統都有哪三級模式結構其優點是什麼
資料庫系統的三級模式結構和優點如下：
（1）模式：模式也稱邏輯模式或概念模式。
優點：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.
（2）外模式：外模式也稱用戶模式。
優點：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.外模式通常是模式的子集.
（3）內模式：內模式也稱存儲模式。
優點：一個資料庫只有一個內模式.它是數據物理結構和存儲方式的描述,是數據在資料庫內部的表示方式。
『叄』 資料庫體系結構分為三級：外部級、概念級和什麼
資料庫的體系結構分成三級：外部級、概念級和內部級。
1、外部級
外部級最接近用戶是單個用戶所能看到的數據特徵，單個用戶使用的數據視圖的描述稱為「外模式」。
2、概念級
概念級涉及到所有用戶的數據定義，也就是全局性的數據視圖，全局數據視圖的描述稱為「概念模式」。
3、內部級
內部級最接近於物理存儲設備，涉及到物理數據存儲的結構。物理視圖的描述稱為「內模式」。
拓展資料：
資料庫的三級模式是資料庫在三個級別（層次）上的抽象，使用戶能夠邏輯地、抽象地處理數據而不必關心數據在計算機中的物理表示和存儲。
實際上
，對於一個資料庫系統而言一有物理級資料庫是客觀存在的，它是進行資料庫操作的基礎，概念級資料庫中不過是物理資料庫的一種邏輯的、抽象的描述（即模式），用戶級資料庫則是用戶與資料庫的介面，它是概念級資料庫的一個子集（外模式）。
『肆』 如何設計穩健的資料庫之如何減少磁碟IO
具體問題具體分析，舉例來說明為什麼磁碟IO成瓶頸資料庫的性能急速下降了。
為什麼當磁碟IO成瓶頸之後, 資料庫的性能不是達到飽和的平衡狀態，而是急劇下降。為什麼資料庫的性能有非常明顯的分界點，原因是什麼？
相信大部分做資料庫運維的朋友，都遇到這種情況。 資料庫在前一天性能表現的相當穩定，資料庫的響應時間也很正常，但就在今天，在業務人員反饋業務流量沒有任何上升的情況下，資料庫的變得不穩定了，有時候一個最簡單的insert操作， 需要幾十秒，但99%的insert卻又可以在幾毫秒完成，這又是為什麼了？
dba此時心中有無限的疑惑，到底是什麼原因呢? 磁碟IO性能變差了？還是業務運維人員反饋的流量壓根就不對？ 還是資料庫內部出問題？昨天不是還好好的嗎？
當資料庫出現響應時間不穩定的時候，我們在操作系統上會看到磁碟的利用率會比較高，如果觀察仔細一點，還可以看到，存在一些讀的IO. 資料庫伺服器如果存在大量的寫IO,性能一般都是正常跟穩定的，但只要存在少量的讀IO,則性能開始出現抖動，存在大量的讀IO時（排除配備非常高速磁碟的機器），對於在線交易的資料庫系統來說，大概性能就雪崩了。為什麼操作系統上看到的磁碟讀IO跟寫IO所帶來的性能差距這么大呢？
如果親之前沒有注意到上述的現象，親對上述的結論也是懷疑。但請看下面的分解。
在寫這個文章之前，作者閱讀了大量跟的IO相關的代碼，如非同步IO線程的相關的，innodb_buffer池相關的，以及跟讀數據塊最相關的核心函數buf_page_get_gen函數以及其調用的相關子函數。為了將文章寫得通俗點，看起來不那麼累，因此不再一行一行的將代碼解析寫出來。
咱們先來提問題。buf_page_get_gen函數的作用是從Buffer bool裡面讀數據頁，可能存在以下幾種情況。
提問. 數據頁不在buffer bool 裡面該怎麼辦？
回答：去讀文件，將文件中的數據頁載入到buffer pool裡面。下面是函數buffer_read_page的函數，作用是將物理數據頁載入到buffer pool, 圖片中顯示
buffer_read_page函數棧的頂層是pread64(),調用了操作系統的讀函數。
通過解析buf_wait_for_read函數的下層函數，我們知道其實通過首先自旋加鎖pin的方式，超過設定的自旋次數之後，進入等待，等待IO完成被喚醒。這樣節省不停自旋pin時消耗的cpu,但需要付出被喚起時的開銷。
再繼續擴展問題： 如果會話線程A 經過物理IO將數據頁1001讀入buffer之後，他需要修改這個頁，而在會話線程A之後的其他的同樣需要訪問數據頁1001的會話線程，即使在數據頁1001被入讀buffer pool之後，將仍然處於等待中。因為在數據頁上讀取或者更新的時候，同樣需要上鎖，這樣才能保證數據頁並發讀取/更新的一致性。
由此可見，當一個高並發的系統，出現了熱點數據頁需要從磁碟上載入到buffer pool中時，造成的延遲，是難以想像的。因此排在等待熱點頁隊列最後的會話線程最後才得到需要的頁，響應時間也就越長，這就是造成了一個簡單的sql需要執行幾十秒的原因。
再回頭來看上面的問題，mysql資料庫出現性能下降時，可以看到操作系統有讀IO。 原因是，在資料庫對數據頁的更改，是在內存中的，然後通過檢查點線程進行非同步寫盤，這個非同步的寫操作是不堵塞執行sql的會話線程的。所以，即使看到操作系統上有大量的寫IO，資料庫的性能也是很平穩的。但當用戶線程需要查找的數據頁不在buffer pool中時，則會從磁碟上讀取，在一個熱點數據頁不是非常多的情況下，我們設置足夠大的innodb_buffer_pool的size, 基本可以緩存所有的數據頁，因此一般都不會出現缺頁的情況，也就是在操作系統上基本看不到讀的IO。 當出現讀的IO時，原因時在執行buf_read_page_low函數，從磁碟上讀取數據頁到buffer pool, 則資料庫的性能則開始下降，當出現大量的讀IO，資料庫的性能會非常差。
『伍』 資料庫包含的三級模式分別是什麼
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
三種模式分別指：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。
在一個資料庫系統中，只有唯一的資料庫， 因而作為定義 、描述資料庫存儲結構的內模式和定義、描述資料庫邏輯結構的模式，也是唯一的，但建立在資料庫系統之上的應用則是非常廣泛、多樣的，所以對應的外模式不是唯一的，也不可能是唯一的。
『陸』 資料庫體系結構分為三級：外部級、概念級和什麼
資料庫的體系結構分成三級：外部級、概念級和內部級。
1、外部級
外部級最接近用戶是單個用戶所能看到的數據特徵，單個用戶使用的數據視圖的描述稱為「外模式」。
2、概念級
概念級涉及到所有用戶的數據定義，也就是全局性的數據視圖，全局數據視圖的描述稱為「概念模式」。
3、內部級
內部級最接近於物理存儲設備，涉及到物理數據存儲的結構。物理視圖的描述稱為「內模式」。
拓展資料：
資料庫的三級模式是資料庫在三個級別（層次）上的抽象，使用戶能夠邏輯地、抽象地處理數據而不必關心數據在計算機中的物理表示和存儲。
實際上 ，對於一個資料庫系統而言一有物理級資料庫是客觀存在的，它是進行資料庫操作的基礎，概念級資料庫中不過是物理資料庫的一種邏輯的、抽象的描述（即模式），用戶級資料庫則是用戶與資料庫的介面，它是概念級資料庫的一個子集（外模式）。
『柒』 資料庫有多少個安全等級
資料庫根據計算機系統對安全性各項指標劃分為四組，7個安全等級：D,C(C1.C2),B(B1 B2 B3) A(A1),按照系統可靠，可信度遞增！老美那邊是禁止讓中國出口B1級資料庫軟體的！不過國內資料庫軟體廠商現在也能做到了！
『捌』 資料庫事務使用方法
一個大型、穩健、成熟的分布式系統的背後，往往會涉及眾多的支撐系統，我們將這些支撐系統稱為分布式系統的基礎設施。除了前面所介紹的分布式協作及配置管理系統ZooKeeper,我們進行系統架構設計所依賴的基礎設施，還包括分布式緩存系統、持久化存儲、分布式消息系統、搜索引擎，以及CDN系統、負載均衡系統、運維自動化系統等，還有後面章節所要介紹的實時計算系統、離線計算系統、分布式文件系統、日誌收集系統、監控系統、數據倉庫等。
分布式緩存主要用於在高並發環境下，減輕資料庫的壓力，提高系統的響應速度和並發吞吐。當大量的讀、寫請求湧向資料庫時，磁碟的處理速度與內存顯然不在一個量級，因此，在資料庫之前加一層緩存，能夠顯著提高系統的響應速度，並降低資料庫的壓力。作為傳統的關系型資料庫，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數據類型、強大的關聯查詢、where語句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執行復雜的內連接、外連接、求和、排序、分組等操作，並且支持存儲過程、函數等功能，產品成熟度高，功能強大。但是，對於需要應對高並發訪問並且存儲海量數據的場景來說，出於對性能的考慮，不得不放棄很多傳統關系型資料庫原本強大的功能，犧牲了系統的易用性，並且使得系統的設計和管理變得更為復雜。這也使得在過去幾年中，流行著另一種新的存儲解決方案——NoSQL，它與傳統的關系型資料庫最大的差別在於，它不使用SQL作為查詢語言來查找數據，而採用key-value形式進行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，並且能夠更加方便地進行擴展，存儲海量數據，在數千個節點上進行分區，自動進行數據的復制和備份。在分布式系統中，消息作為應用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應用。消息可以被保存在隊列中，直到被接收者取出，由於消息發送者不需要同步等待消息接收者的響應，消息的非同步接收降低了系統集成的耦合度，提升了分布式系統協作的效率，使得系統能夠更快地響應用戶，提供更高的吞吐。
當系統處於峰值壓力時，分布式消息隊列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個系統被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統中是一個非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對於全文檢索、模糊匹配的需求，解決資料庫like查詢效率低下的問題，又能夠解決分布式環境下，由於採用分庫分表，或者使用NoSQL資料庫，導致無法進行多表關聯或者進行復雜查詢的問題。
『玖』 關於資料庫，有個十萬級、百萬級資料庫概念，請問十萬、百萬指的是什麼
數據記錄數，因為，並發指在前段的是httpd,而並發並不會造成資料庫的瓶頸再大的資料庫讀寫可以用讀寫分離，非及時更新的數據可以通過緩存來解決，十萬級、百萬級資料庫會存在查詢慢的問題，大數據量對查詢特別是像那種鏈接查詢和各種條件的查詢會很慢很慢這才是資料庫的瓶頸當然可以分表等多種解決方案。