① 資料庫三級模式的分類
資料庫的三級模式是指外模式、概念模式、內模式。
人們為資料庫設計了一個嚴謹的簡敏橋體系結構，資料庫領域公認的標拿搭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。
美國國家標准協會(,ANSI)的資料庫管理系統研究小組於1978年提出了標准化的建議，將數據攔猛庫結構分為3級：面向用戶或應用程序員的用戶級、面向建立和維護資料庫人員的概念級、面向系統程序員的物理級。
② 資料庫索引的底層實現是什麼數據結構
關於資料庫索引的數據結構，大多數資料庫都是採用B樹。可參照文章：
http://blog.csdn.net/Ant_Yan/archive/2008/09/15/2932068.aspx
非主鍵索引需要在數據表本身的存儲空間外額外開銷存儲空間，所以在更新的時候可能不僅要更新數據表本身，還要更新非主鍵索引，更新內容更多了，所以導致速度降低。反過來，如果數據表中的數據按照主鍵索引的順序存儲，更新的時候就沒有額外的開銷。
非主鍵索引對提高查詢速度來講，主要的方面是：檢索的條件(where...)如果命中對應的非主鍵索引的話，就不需要對數據表做全表掃描，效率肯定是大大提高。（索引的創建和使用是資料庫設計和優化的重要部分，是一個資料庫程序員的必修課，不同資料庫系統的語法不同，但是原理基本相同）;
另一方面，也有如下的可能：如果檢索結果的欄位包含在非主鍵索引中，即使對非主鍵索引做全掃描，也比對整表欄位做全掃描快，因為只有非主鍵索引本身的數據需要從存儲設備調入內存，節約了IO時間。
不過一般說索引對查詢速度的影響，主要指第一種情況。
③ 什麼是sql``````````請詳細點的告訴我
說sql之前，我們首先需要聊聊資料庫，那麼資料庫到底是什麼東西呢，顧名思義，資料庫就是保存數據的倉庫，它可以存儲我們日常生活中的數據，比如學校的一些基本信息，公司的人員信息甚至是我們日常的一些照片或者視頻之類的都可以保存。
那麼我們如何團物能夠將我們的這些數據信指或扮息保存到資料庫呢，資料庫是存放在物理計算機上的，為了能夠很好地去操作資料庫，這時候我們就需要藉助sql來進行操作，sql按照一定的語法規范，將我們所需要的數據，按照一定的規范組裝之後，就可以和資料庫進行交互了。
平時我們進行較多的操作也就是數據的添加，修改，刪除和查看，當我們需要進行這些操作的時候，我們通過sql發出相對應的命令即可，而且它的操作非常的簡單，對於初學者來書，也很容易上手。
現如今互聯網的發展速唯灶度很快，幾乎我們所能看到的網站的數據，都是存儲在了資料庫中，因此對於資料庫的操作也是非常的重要了，因而sql也就我們所需要掌握的技術，對於我們開發網站，你可以不懂資料庫的底層原理，但是你需要了解基本的sql語句，只有了解了sql你才可以完成一個完整的網站開發。所以sql對於我們開發來說也是非常的重要了。
對於不同的資料庫來說，sql的語法基本大似相同，學會了一種sql語句，其他的也基本就都了解了，而且對於同一個資料庫來說，即使運行在不同的操作系統上，sql語句都不需要進行修改，對於資料庫管理員(DBA)或者開發者來說，我們需要考慮的事情就少了很多，因為像其他有些編程語言，對於不同的操作系統，還需要考慮不同平台的差異。
sql的語法也是非常的簡單，即使對於不同的資料庫來說，創建資料庫或者數據表使用`CREATE`(創建)關鍵字即可，查看數據使用`SELECT`(選擇)即可，插入數據使用``(插入)即可，修改數據使用`UPDATE`(修改)即可，刪除數據使用`DELETE`(刪除)即可，有了這幾個基本語句，我們就可以很方便的處理很多數據。總之學好sql不論是對我們開發還是對數據的處理都是非常有用的。
④ 資料庫底層實現原理是什麼
如迅帶判圖，數畝改行核據庫的底層實現原理：
⑤ 資料庫系統的三級模式結構指什麼
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。
⑥ 什麼是資料庫的底層語言，公司說讓我們自己學，但是不給資料
「凱余碰SQL（Structured Query Language)結構化查詢語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。同時也是資料庫腳本文件的擴展名。」
來自網路。
不針對某個資料庫，大部份的SQL語言還是通毀早用的。搜索 SQL 就是相應的教程，慢慢學吧。盯談
⑦ 什麼是底層的資料庫開發
必然包括
* 存儲引擎
* 索引
* SQL執行器，優化器
可能包括
* 集群
* 列存儲
* 並行
⑧ 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！
⑨ sql底層機制是什麼高手說說，感謝。
底層就是解析語法，傳輸，數據解析，這個是重點，資料庫的性能體現到這兒
⑩ 在資料庫的三級模式結構中，描述資料庫全局邏輯結構的是
選擇A
邏輯模式也叫概念模式：它是由資料庫設計者綜合所有用戶的數據，按照歲培納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中老統提供的數據模式描述語言(Data Description Language，DDL)來描述、定乎沒義的，體現、反映了資料庫系統的整體觀。
外模式：是用戶角度
內模式、存儲模式:是資料庫的底層結構。