数据库的层级

Ⅰ 数据库对象可分为三个层次

通常来说是：界面层（User Interface layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）、数据访问层（Data access layer），但这一般适于大型多人开发系统来说的
可以让不同的人员按专长分工，通常几人十几人的小团队用这种模式意义不大。

Ⅱ 数据仓库在数据库里处于什么层级

简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。

数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。

单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。

显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。

数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。

“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。

“与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。

“不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然，向数据仓库添加数据是允许的。

数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

补充一下，数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库必须有如下几点优点，否则是失败的数据仓库方案。

1.效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。

2.数据质量。客户要看各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程至少分为3步，2次ETL，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。

3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，客户不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

Ⅲ access数据库的结构层次

第一层是表对象和查询对象，表对象和查询对象是数据库的基本对象，用于在数据库中存储数据和查询数据。

第二层是表单对象、报表对象和数据访问页，它们是直接面向用户的对象，用于应用系统的数据输入输出和驱动控制。

第三层是宏对象和模块对象，是代码类型对象。它们通过组织宏操作或编写程序来完成复杂的数据库管理和自动化数据管理。

Ⅳ 在一个数据库应用中通常包括哪三个层次

通常来说是：界面层（User Interface layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）、数据访问层（Data access layer），但这一般适于大型回多人开发系统答来说的，可以让不同的人员按专长分工，通常几人十几人的小团队用这种模式意义不大。

Ⅳ 数据库管理系统的层次结构

根据处理对象的不同，数据库管理系统的层次结构由高级到低级依次为应用层、语言翻译处理层、数据存取层、数据存储层、操作系统。 操作系统是DBMS的基础。操作系统提供的存取原语和基本的存取方法通常是作为和DBMS存储层的接口。

Ⅵ 传统数据库系统的几个层次

传统的数据库系统分为3个层次，按ANSI的定义分别为物理模式、概念模式和外部模专式。传统的数据库属采用这种层次结构是因它所管理的数据而决定的。在这种数据库中，数据主要是抽象化的字符和数值，管理和操纵的技术也是简单的比较、排序、查找和增删改等操作，处理起来容易，也比较好管理。
最低层也就是第一层，称为媒体支持层，第二层称为存取与存储数据模型进行描述。第三层称为概念数据模型层，是对现实世界用多媒体数据信息进行的描述，也是多媒体数据库中在全局概念下的一个整体视图。第四层称为多媒体用户接口层，完成用户对多媒体信息的查询描述和得到多媒体信息的查询结果。

Ⅶ 关系数据库的四个层次结构是什么

1．层次模型

层次模型是数据库系统中最早使用的模型，它的数据结构类似一颗倒置的树，每个节点表示一个记录类型，记录之间的联系是一对多的联系，基本特征是：

* 一定有一个，并且只有一个位于树根的节点，称为根节点；
* 一个节点下面可以没有节点，即向下没有分支，那么该节点称为叶节点；
* 一个节点可以有一个或多个节点，前者称为父节点，后者称为子节点；
* 同一父节点的子节点称为兄弟节点。
* 除根节点外，其他任何节点有且只有一个父节点；

图11.7是一个层次模型的例子。

层次模型中，每个记录类型可以包含多个字段，不同记录类型之间、同一记录类型的不同字段之间不能同名。如果要存取某一类型的记录，就要从根节点开始，按照树的层次逐层向下查找，查找路径就是存取路径。如图11.8所示。

层次模型结构简单，容易实现，对于某些特定的应用系统效率很高，但如果需要动态访问数据（如增加或修改记录类型）时，效率并不高。另外，对于一些非层次性结构（如多对多联系），层次模型表达起来比较繁琐和不直观。
2．网状模型

网状模型可以看作是层次模型的一种扩展。它采用网状结构表示实体及其之间的联系。网状结构的每一个节点代表一个记录类型，记录类型可包含若干字段，联系用链接指针表示，去掉了层次模型的限制。网状模型的特征是：

1. 允许一个以上的节点没有父节点；
2. 一个节点可以有多于一个的父节点；

例如，图11.9（a）和图11.9（b）都是网状模型的例子。图11.9（a）中节点3有两个父节点，即节点1和节点2；图11.9（b）中节点4有三个父节点，即节点1，节点2和节点3。

由于网状模型比较复杂，一般实际的网状数据库管理系统对网状都有一些具体的限制。在使用网状数据库时有时候需要一些转换。例如，如图11.10所示。

网状模型与层次模型相比，提供了更大的灵活性，能更直接地描述现实世界，性能和效率也比较好。网状模型的缺点是结构复杂，用户不易掌握，记录类型联系变动后涉及链接指针的调整，扩充和维护都比较复杂。
3．关系模型

关系模型是目前应用最多、也最为重要的一种数据模型。关系模型建立在严格的数学概念基础上，采用二维表格结构来表示实体和实体之间的联系。二维表由行和列组成。下面以教师信息表和课程表为例，说明关系模型中的一些常用术语：
表11.1 教师信息表（表名为：tea_info）
TNO(教师编号)

NAME(姓名)

GENDER(性别)

TITLE(职称)

DEPT(系别)

805

李奇

女

讲师

基础部

856

薛智永

男

教授

信息学院

表11.2 课程表（表名为：cur_info）
CNO(课程编号)

DESCP(课程名称)

PERIOD(学时)

TNO(主讲老师编号)

005067

微机基础

40

805

005132

数据结构

64

856

1. 关系（或表）：一个关系就是一个表，如上面的教师信息表和课程表。
2. 元组：表中的一行为一个元组（不包括表头）。
3. 属性：表中的一列为一个属性。
4. 主码（或关键字）：可以唯一确定一个元组和其他元组不同的属性组。
5. 域：属性的取值范围。
6. 分量：元组中的一个属性值。
7. 关系模式：对关系的描述，一般表示为：关系名（属性1，属性2，... ...，属性n）。

关系模型中没有层次模型中的链接指针，记录之间的联系是通过不同关系中的同名属性来实现的。 关系模型的基本特征是：

1. 建立在关系数据理论之上，有可靠的数据基础；
2. 可以描述一对一，一对多和多对多的联系。
3. 表示的一致性。实体本身和实体间联系都使用关系描述。
4. 关系的每个分量的不可分性，也就是不允许表中表。

关系模型概念清晰，结构简单，实体、实体联系和查询结果都采用关系表示，用户比较容易理解。另外，关系模型的存取路径对用户是透明的，程序员不用关心具体的存取过程，减轻了程序员的工作负担，具有较好的数据独立性和安全保密性。
关系模型也有一些缺点，在某些实际应用中，关系模型的查询效率有时不如层次和网状模型。为了提高查询的效率，有时需要对查询进行一些特别的优化

Ⅷ 数据库系统包括七个层次的内容

第7层 应用层：OSI中的最高层。为特定类型的网络应用提供了访问OSI环境的手段。应用层确定进程之间通信的性质，以满足用户的需要。应用层不仅要提供应用进程所需要的信息交换和远程操作，而且还要作为应用进程的用户代理，来完成一些为进行信息交换所必需的功能。它包括：文件传送访问和管理FTAM、虚拟终端VT、事务处理TP、远程数据库访问RDA、制造报文规范MMS、目录服务DS等协议；
第6层 表示层：主要用于处理两个通信系统中交换信息的表示方式。为上层用户解决用户信息的语法问题。它包括数据格式交换、数据加密与解密、数据压缩与恢复等功能；
第5层 会话层：—在两个节点之间建立端连接。为端系统的应用程序之间提供了对话控制机制。此服务包括建立连接是以全双工还是以半双工的方式进行设置，尽管可以在层4中处理双工方式 ；
第4层 传输层：—常规数据递送－面向连接或无连接。为会话层用户提供一个端到端的可靠、透明和优化的数据传输服务机制。包括全双工或半双工、流控制和错误恢复服务；
第3层 网络层：—本层通过寻址来建立两个节点之间的连接，为源端的运输层送来的分组，选择合适的路由和交换节点，正确无误地按照地址传送给目的端的运输层。它包括通过互连网络来路由和中继数据 ；
第2层 数据链路层：—在此层将数据分帧，并处理流控制。屏蔽物理层，为网络层提供一个数据链路的连接，在一条有可能出差错的物理连接上，进行几乎无差错的数据传输。本层指定拓扑结构并提供硬件寻址；
第1层 物理层：处于OSI参考模型的最底层。物理层的主要功能是利用物理传输介质为数据链路层提供物理连接，以便透明的传送比特流。

数据发送时，从第七层传到第一层，接收数据则相反。