优化数据库性能：数据库双活技术框架探秘 (数据库双活技术框架)
随着互联网技术的不断发展，数据库已成为各个行业的核心基础设施之一。因此，对数据库性能优化的需求也越来越迫切。数据库双活技术是一种常见的数据库性能优化方案，本文将对其进行深入探讨。
一、什么是数据库双活技术？
数据库双活技术指的是同时在两个地点搭建两个相同的数据库，使得这两个数据库可以相互同步。这样一来，当一个地点的数据库发生故障时，另一个地点的数据库可以瞬间接替，从而实现高可用性和容错性。
数据库双活技术通常包含以下几个组成部分：
1. 主数据库：存储所有数据，提供正常的数据服务。
2. 从数据库：与主数据库保持同步，用于备份和容错。
3. 数据同步系统：用于在主从数据库之间进行数据同步，保证数据的一致性。
4. 心跳检测系统：用于检测主数据库是否正常运行，如果发现异常，则自动切换到从数据库。
二、数据库双活技术的优点
1. 高可用性：当主数据库发生故障时，从数据库可以立即接替，从而保证系统的正常运行，降低系统宕机的风险，提高服务的可用性。
2. 数据备份与容错：从数据库可以作为主数据库的备份，当主数据库失效时，可以参与恢复，从而降低数据丢失的风险。
3. 水平扩容：将主从数据库分别部署在不同的服务器上，可以实现水平扩容，提高数据库的负载能力。
4. 流量分发：通过负载均衡器将流量分发到多个主从数据库，可以减轻单个数据库的压力，提高系统的性能。
三、数据库双活技术的实现
数据库双活技术的实现需要考虑多方面的因素，包括硬件设施、网络环境、数据同步策略、心跳检测机制等。
1. 硬件设备
对于数据库双活技术来说，硬件设备的选型格外重要。建议选择高可靠、高性能、高扩展性的硬件，以保证数据的持久性和系统的可用性。
2. 网络架构
网络是数据库双活技术的基石，建议使用高速、稳定、带宽大的网络。通常选择双线接入、多区域分布的网络架构，以保证网络可靠性和容错性。
3. 数据同步策略
数据同步是数据库双活技术的核心，也是最容易出现问题的地方。通常采用基于日志增量备份的数据同步方式。具体来说，从数据库需要定期备份主数据库的事务日志，然后将这些日志进行解析、同步到本地数据库，实现主从数据库的数据同步。
4. 心跳检测机制
心跳检测机制是数据库双活技术的灵魂，它用于监控主数据库的状态，一旦检测到主数据库失效，则自动将从数据库切换到主数据库的位置，保证数据服务的连续性和可用性。心跳检测机制通常采用两个方面的检测，即主动检测和被动检测。主动检测是指从数据库周期性地发送心跳包给主数据库，被动检测是指从数据库接收不到主数据库心跳包后，自动将从数据库切换为主数据库。
四、数据库双活技术的实际应用
数据库双活技术在现代信息化建设中得到广泛应用，尤其是在电子商务、金融、医疗等行业中。下面以金融行业为例，介绍数据库双活技术的实际应用。
1. 支付系统
对于支付系统来说，要求实时性和可用性都非常高。如果主数据库出现故障，将会导致支付系统停滞不前，严重影响用户体验。因此，采用数据库双活技术，在两个地点部署相同的数据库，并采用负载均衡技术将流量分发到两个数据库中，并通过心跳检测机制自动切换，实现支付系统的高可用和容错。
2. 银行核心系统
银行核心系统是银行业务的重要组成部分，要求高稳定性和高可用性。如果主数据库出现故障，可能会导致银行系统崩溃，从而影响银行业务的正常运行。因此，采用数据库双活技术，建立两个完全相同的数据库，并采用负载均衡技术将流量分发到两个数据库中，并通过心跳检测机制实现高可用性和容错性。
3. 医疗系统
对于医疗系统来说，数据的准确性和可靠性是至关重要的。如果主数据库发生故障或数据丢失，可能会对医疗服务产生严重的影响。因此，在医疗系统中，采用数据库双活技术，保证数据的可用性和一致性，提高医疗系统的安全性和稳定性。
五、
通过本文的介绍，我们了解了什么是数据库双活技术，以及它的优点和实现方法。数据库双活技术已经成为数据库性能优化的一种常用方式，可以帮助各个行业的企业提高系统的可用性和稳定性，降低系统宕机的风险。当然，在实际应用中，还需要根据实际情况进行具体方案的设计和优化。
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老师要你的整体技术框架怎么说
对中指于整体技术框架，我认为它应该是一个全面、高效、可靠、可扩展的系统。首先，全面性是指系统要涵盖各个方面，包括前端、后端、数据库、服务器等，以及与其他系统的接口，这样才能满足各种需求。其次，高效性是指系统要能够快速响应用户请求，同时能够处理大量数据和并发请求，提供高质量的服务。再次，可靠性是指系统应该具有稳定性和可靠性，在各种异常情况下也能保持正常运行。最后，可扩展性是指系统要能够适应未来业务的发展和变化，能够方便地进行扩展和升级，以满足未来的需求。
在实现整体技术框架的过程中，我们需要考虑到各种因素，如安全性、可维护性、易用性等。同时，我们需要选择适当的技术栈，如前端框架、后端框瞎梁架、数据库、服务器等，来实现系统的各个功能。最后，我们需要进行系统测试和优化，以确保系统的稳定性和高效性。
总之，整体技术框架是一个相当复杂的系统，需要我们在技术、管理、运维等各个方面进行全卖神配面的考虑和实践，以提供高质量的服务和产品。
首先，整体技术框架是指一个项目或系统中采用的技术架构，包含了系统的硬件、软件、数埋嫌据库、网络等方面的设计。我的整体技术框架分为以下几个部分：
一、前端技术框架：采用React技术作为前端框架，使用Ant Design等UI组件库进行页面设态液亩计，同时使用Webpack作为构建工具。
二、后端技术框架：后端采用Spring Boot框架进行开发，使用MyBatis作为ORM框架进行数据库交互。同时，采用Spring Security进行权限管理。
三、数据库技术帆森框架：采用MySQL数据库作为主要数据库，同时使用Redis进行缓存。
四、部署技术框架：采用Docker容器化技术进行部署，同时使用Kubernetes进行容器编排和管理。
以上是我的整体技术框架的基本介绍，通过这些技术框架的运用，可以实现系统的高效稳定运行，提高开发效率，同时保证系统的安全性和可扩展性。
1 整体技术框架是指一个项目或系统从技术层面上的整体架构和基迅设计方法。
2 具体来说，整体技术框架包括但不限于选择的编程语言、数据库游锋裂选择、应用服务器的选用、模块化设计、安全性考虑、用户体验等多个方面。
3 在进行整体技术框架的设计神闭时，需要充分考虑项目的需求和特点，权衡不同技术方案之间的优缺点，同时还需要把握好技术更新和变革的节奏。
总之，整体技术框架是项目成功的关键因素之一，它的设计和实现对于项目的整体运行和发展具有十分重要的意义。
回答公式1：明确结论+解释原因+内容延伸 1 整体技术框架是一个系统化的技术方案，是解决具体技术问樱物题的基础和指导思想。
2 整体技术框架应该从需求分析、架构设计、开发实现、测试推圆孝广、维护升级等多个方面进行系统的管理和协调，需要考虑到资源、成本、风险等多橘颂稿方面因素。
3 在整体技术框架的建设中，需要注重技术的前瞻性、通用性、可拓展性以及兼容性等方面，同时也应该注重标准化、自动化、可复用等方面，这样才能实现高效、稳定、可维护的技术体系。
整体技术框架是指在一个项目中，所有技术和工具的组合和使用方式。它包括了项目的结构、架构、编程语言、数据库、版本控制、测试、部署和维护等方面。一个好的整体技术框架应该具备可扩展性、可维护性、可测试性、高效性和安全性等特点。在选择整体技术框架时，需要考虑项目的需求和目标，以及开发团队的技银凯埋能和经验。同时，也需要考锋蚂虑技术的发展趋势和市场需求，选择具有长期发展前景和市场竞争力的技术。最后，一个好的整体技术框架孙宽应该能够提高开发效率、降低开发成本、提高项目质量和用户体验，为项目的成功实现提供有力的支持。
数据库结构
新一轮油气资源评价数据库是建立在国家层面上的数据库，数据库设计首先立足于国家能源政策和战略制定的宏观要求，还要结合油气资源评价的工作特征和各个评价项目及资源的具体情况。使用当前更流行和最成熟的数据库技术进行数据库的总体结构设计。
数据库的设计以《石油工业数据库设计规范》为指导标准，以《石油勘探开发数据》为设计基础，借鉴前人的优秀设计理念和思路，参考国内外优秀的资源评价数据库和油气资源数据库的设计技术优势，结合本轮资源评价的具体特点，按照面向对象的设计和面向过程的设计相结合的设计方法，进行数据库的数据划分设计。
油气资源评价数据库要满足新一轮全国油气资源评价工作的常规油气资源评价、煤层气资源评价、油砂资源评价、油页岩资源评价四个油气资源评价的数据需求。进行数据库具体数据内容设计。
并且，数据库的设计要为油气资源评价的快速、动态评价和远程评价工作的需求保留足够数据扩展接口，数据库具有良好开放性、兼容性和可扩充性。
（一）数据划分
数据库内存放的数据将支持资源评价的整个过程。为了能更好地管理库中数据，需要对整个过程中将用到的数据进行分类管理。具体分类方式如下（图4-11）：
图4-11 数据分类示意图
1.按照应用类型划分
按照数据在资源评价过程中的应用类型划分，可以划分为基础数据、参数数据和评价结果数据。
基础数据是指从勘探生产活动及认识中直接获取的原始数据，这些数据一般没有经过复杂的处理和计算过程。如分析化验数据、钻井地质数据、盆地基础数据等。这些数据是整个评价工作的基础。
参数数据是指在评价过程中各种评价方法和软件直接使用的参数数据。
评价结果数据是指资源评价中产生的各种评价结果数据，如资源量结果数据、地质评价结简戚颂果数据等。
2.按照评价对象划分
本次评价共分为大区、评价单元、计算单元三个层次，在研究中又使用了盆地、一级构造单元，在评价对象总体考虑中按照评价对象将数据划分为大区、评价单元、计算单元等类型。
3.按照获取方式划分
按照获取方式可以将数据分为直接获取、研究获取、间接获取几类。
4.按照存储类型划分
按照存储类型可以将数据划分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指能够用现有的关系数据库系统直接管理的数据，进一步又可以分为定量数据和定性数据两类。
非结构化数据是指不能用现有的关系数据库系统直接管理和操作的数据，它必须借助于另外的工具管理和操作。如图件数据、文档数据等拦郑。
库中数据类型的划分共分六个层次逐次划分，包括：数据存储类型→资源类型→评价对象→应用→获取方式→数据特征。
对于结构化存储的数据在应用层分为三类：基础数据、中间数据和结果数据，基础数据中包含用于类比的基础数据、用于统计分析的基础数据和直接用于公式运算的基础数据；结构化存储的数据在获取方式上可以继续划分，其中，用于公式运算的数据可以细化为专家直接录入、由地质类比获取、通过生产过程获取、通过地质研究过程获取及其他方式。中间数据可以从以下方式获取：标准、统计、类比、参数的关联。结果数据的获取有两种方式：公式运算结果和通过钻井、地质、综合研究等提交的文字报告。
对于非结构化存储的数据在应用层分为两类：图形数据和文档数据。
图形数据在获取方式上可以继续划分成四种方式：通过工程测量数据获取（如地理图件、井位坐标数据等）、通过地质研究过程获取（如沉积相图、构造区划图等）、由综合研究获取（如综合评价图等）、其他方式。
图形数据在表现方式上又可以进一步分为有坐标意义的图形（如构造单元划分图、地理图、井位图等）、数值图（如产烃率曲线图、酐洛根热降解图等）和无坐标含义图（如剖面图）等。
文档数据是指评价过程中产生的各种报告、项目运行记录等。
（二）数据库结构
从业务需求上，根据数据用途、数据类型和数据来源，可将本次的油气资源评价数据库分为三级：基础库、参数库仔没、成果库（图4-12）。其结构如下：
图4-12 数据库结构示意图
1.基础库
基础库是油气资源评价工作的最基础的原始数据，有实测数据（物探数据、测井数据、钻井数据、开发数据等）、实验数据和经验数据等。
确定基础数据实际上是一项涉及油田勘探、开发等领域的多学科的复杂工作，是油气资源评价工作的研究过程和研究成果在数据库中的具体表现方式。在设计数据库的过程中，需要与参数研究专家经过多次反复，才能最终确定基础数据库，确保基础数据库能满足目前所有评价工作中计算的需要。
2.参数库
参数库用于存储油气资源评价工作所用到的参数数据，评价软件，直接从参数库中提取参数数据，用于计算。参数数据由基础数据汇总而来，也可以由专家根据经验直接得到。
本次评价中所涉及的参数大致可以分为以下几类：①直接应用的参数；②通过标准或类比借用的参数；③通过研究过程或复杂的预处理得到的参数。
3.成果库
成果库用于存储资源评价结果，包括各种计算结果、各种文档、电子表格、图片、图册等数据。
数据库的体系结构采用分布式多层数据库结构，包括三个组成部分：应用服务层、应用逻辑层和数据服务层。
数据库体系结构如图4-13所示。
图4-13 体系结构结构图
（1）应用服务层：应用服务层包含复杂的事务处理逻辑，应用服务层主要由中间件组件构成。中间件是位于上层应用和下层服务之间的一个软件层，提供更简单、可靠和增值服务。并且能够实现跨库检索的关键技术。它能够使应用软件相对独立于计算机硬件和操作系统平台，把分散的数据库系统有机地组合在一起，为应用软件系统的集成提供技术基础，中间件具有标准程序接口和协议，可以实现不同硬件和操作系统平台上的数据共享和应用互操作。而在具体实现上，中间件是一个用API定义的分布式软件管理框架，具有潜在的通信能力和良好的可扩展性能。中间件包含系统功能处理逻辑，位于应用服务器端。它的任务是接受用户的请求，以特定的方式向应用服务器提出数据处理申请，通过执行相应的扩展应用程序与应用服务层进行连接，当得到应用服务器返回的处理结果后提交给应用服务器，再由应用服务器传送回客户端。根据国内各大石油公司具体的需求开发相应的地质、油藏、生产等应用软件功能程序模块和各种算法模块。
（2）应用逻辑层：逻辑数据层是扩展数据服务层逻辑处理层，针对当前的底层数据库的数据结构，根据具体的需求，应用各种数据库技术，包括临时表、视图、存储过程、游标、复制和快照等技术手段从底层数据库中提取相关的数据，构建面向具体应用的逻辑数据库或者形成一个虚拟的数据库平台。逻辑数据层包含底层数据库的部分或全部数据处理逻辑，并处理来自应用服务层的数据请求和访问，将处理结果返回给逻辑数据层。
形成一个虚拟的数据库平台我们可以应用数据库系统中的多个技术来实现。如果系统中的一个节点中的场地或分片数据能够满足当前虚拟数据库，可以在应用服务层中使用大量的查询，生成一个以数据集结果为主的虚拟数据库平台，并且由数据集附带部分数据库的管理应用策略。或者对节点上的数据库进行复制方法进行虚拟数据库的建立。对与需要对多个节点上的数据库进行综合筛选，则要对各个节点上的数据库进行复制，合并各个复制形成一个应用逻辑层，从而建立一个虚拟数据平台。
（3）数据服务层：即数据库服务器层，其中包含系统的数据处理逻辑，位于不同的操作系统平台上，不同数据库平台（异构数据库），具体完成数据的存储、数据的完整性约束。也可以直接处理来自应用服务层的数据请求和访问，将处理结果返回给逻辑数据层或根据逻辑数据层通过提交的请求，返回数据信息和数据处理逻辑方法。
（三）数据建设标准
1.评价数据标准
系统数据库中的数据格式、大小、类型遵从国家及行业标准，参考的标准如表4-23。
表4-23 数据库设计参考标准
续表
系统中数据的格式及单位参考《常规油气资源评价实施方案》、《煤层气资源评价实施方案》、《油砂资源评价实施方案》、《油页岩资源评价实施方案》及数据字典。
2.图形图件标准
对于地质研究来说，地质类图件是比较重要的。各种地质评价图形遵循以下标准（表4-24）。
表4-24 系统图形遵循的相关标准
系统对图形的要求为必须为带有地理坐标意义的、满足上述标准体系要求的矢量图形，且采用统一的地理底图。图形格式采用：MapGIS图形交换格式、GeoInfo图形格式、ArcInfo图形交换格式、MapInfo图形交换格式和GeoMap图形交换格式。
图件的比例尺要求：
全国性图件：1∶400万或1:600万
大区图件：1:200万
盆地图件：1:40万或1:50万
评价单元图件：1:10万或1:20万
图件的内容要求符合《常规油气资源评价实施方案》、《煤层气资源评价实施方案》、《油砂资源评价实施方案》和《油页岩资源评价实施方案》的规定。
（四）数据内容
数据库中存储的数据包括常规油气相关数据、煤层气相关数据、油砂相关数据和油页岩相关数据；还有可采系数研究涉及的数据，包括研究所需基础数据和研究成果数据；以及趋势预测相关数据。
什么是数据库系统的体系结构？
三级结构的组织形式称为数据库的体系结构或数据抽象的三个级别。这个结构是于1975年在美国ANSI/X3/SPARC（美国国家标准协会的计算机与信息处理委员会中的标准计划与需求委员会）数据库小组的报告中提出的。
1.1.4.1三级数据视图
数据抽象的三个级别又称为三级数据视图，是不同层次用户（人员）从不同角度所看到的数据组织形式。
(1) 外部视图 之一层的数据组织形式是面向应用的，是应用程序员开发应用程序时所使用的数据组织形式，是举皮物应用程序员所看到的数据的逻辑结构，是用户数据视图，称为外部视图。外部视图可有多个。这一层的更大特点是以各类用户的需求为出发点，构造满足其需求的更佳逻辑结构。
(2) 全局视图 第二层的数据组织形式是面向全局应用的，是全局数据的组织形式，是数据库管理人员所看到的全体数据的逻辑组织形式，称为全局视图，全局视图仅有一个。这一层的特点是对全局应用更佳的逻辑结构形式。
(3) 存储视图 第三层的数据组织形式是面向存储的，是按照物理存储更优的策略所组织形式，是系统维护人员所看到的数据结构，称为存储视图。存储视图只有一个。这一层的特点是物理存储更佳的结构形式。
外部视图是全局视图的逻辑子集，全局视图是外部视图的逻辑汇总和综合，存储视图是全局视图的具体实现。三级视图之间的联系由二级映射实现。外部视图和全局视图之间的映射称为逻辑映射，全局视图和存储视图之间的映射称为物理映射。
1.1.4.2 三级模式
三级视图是用图、表等形式描述的，具有简单、直观的优点。但是，这种形式目前还不能被计算机直接识别。为了在计算机系统中实现数据的三级组织形式，必须用计算机可以识别的语言对其进行描述。DBMS提供了这种数据描述语言（Data Description Language 简记为DDL）。我们称用DDL精确定义数据视图的程序为模式（Scheme）。与三级视图对应的是三级模式。
（1） 子模式 定义外部视图的模式称外模式，也称子模式。它由对用户数据文件的逻辑结构描述以及和全局视图中文件的对应关系的描述组成，用DBMS提供的子模式DDL定义。一个子模式可以由多个用户正液共享，而一个用户只能使用一个子模式。
（2） 模式 定义全局视图的模式称逻辑模式，简称模式。它由对全局视图中全体数据文件的逻辑结构描述以及和存储视图中文件的对应关系的描述组成，用DBMS提供的模式DDL定义。逻辑结构的描述包括记录的型（组成记录的数据项名、类型、取值范围等），还有记录之间的联系，数据的完整性、安全保密要求等。
（3） 内模式 定义存储视图的模式称内模式，又称物理模式。它由对存储视图中全体数据文件的存储结构的描述和对存储介质参数的描述组成，用DBMS提供的内模式DDL定义。存储结构的描述包括记录值的存储方式（顺序存储、hash方法、B树结构等），索引的组织方式等。
三级模式的结构如图1.8所示。
三级模式所描述的仅仅是数据的组织框架，而不是数据本身。在内模式这个框架填上具体数据就构成物理数据库，它是外部存储器上真实存在的数据。模握乎式框架下的数据是概念数据库，它仅是物理数据库的逻辑映像。子模式框架下的数据是用户数据库，它是概念数据库的逻辑子集。
． 数据库系统的软件主要包括：
(1) 数据库管理系统，DBMS是为数据库的建立、使用和维护配置的软件。
(2) 支持DBMS运行的操作系统。
(3) 具有与数据库接口的高级语言及其中碰编译系统，便于开发应用程序。
(4) 以DBMS为核心的应用开发工具。
(5) 为特定应用环境开发的数据库应用系统。
2． 整个数据库系统对硬件资源提出了较高的要求：
(1) 为了存放操作系统、DBMS的核心模块、数据缓冲区和应用程序，需要足够大的内存。
(2) 要有足够大的磁盘等直接存取设备存放数据库，有足够的磁带（或软盘）用于数据备份。
(3) 系统要提供较高的通道能力，以提高数据传送率。
3． DBA的重要职责是保证数据库的安全性和完整性。因此DBA负责确定各个用户对数据库的存取权限、数据的保密级别和完整性约束条件；DBA还有一个重要职责就是监视数据库系统的运行情况，及时处理运行过程中出现的问题。比如系统发生各种故障时，数据库会因此遭到不同程度的破坏，DBA必须在最短时间内将数据库恢复到正确状态，并尽可能不影响或少影响计算机系统其他部分的正常运行，DBA要定期对数据库进行重组织，以提高系统的性能；当用户的需求增加和改变时，DBA还要对数据库进行较大的改造，包括修改部分设计，即数据库的重构造。
4． 系统分析员负责应用系统的需求分析和规范说明，要和用户及DBA相结合，确定系统的硬件软件配置，并参与数据库系统的概要设计。
数据库设计人员负责数据库中数据的确定、数据库各级模式的设计。数据库设计人员必须参加用户需求调查和系统分析，然后进行数据库设计。在大多数情况下，数据库设计人员就由数据库管理员担任。
应用程序员负责设计和编写应用系统的程序模块并进行调试和安装。
5. 数据库管理系统的功能有：（1）数据定义；（2）数据操纵；（3）数据库运行管理；（4）数据组织、存储和管理；（5）数据库的建立和维护；（6）数据通信接口。
6． DBMS由以下几个部分组成：（1）数据定义语言及其翻译处理程序；（2）数据操纵语言及其编译(或解释)程序；（3）数据库运行控制程序；（4）实用程序。
在关系模型中，实体以及实体间的联系都是用关系来表示的。例如导师实体、研究生实体、导师与研究生之间的一对多联系都可以分别用一个关系来表示。在一个给定的应用领域中，所有实体及实体之间联系的关系的构成一个关系数据库。
关系模型的数据结构
关系数据库模型是如今更流行的数据库模型，其流行源于它结构的简单性。在关系模型中最重要的数据结构就是关系。构建关系模型下的数据库，其核心是设计组成数据库的关系。
关系设计中涉及到一些术语包括：
关系就是一张表，设计关系就是设计一张表；
元组是表中的一行；
属性是表中的一列，属性名是给属性起的名字；
关键字是表中的某个属性组，唯一确定一个元组；
关系模式是对关系的描述，一般表示为关系名（属性1，属性2，···，属性n）；
外键是关系中不是该关系的关键字或只是关键字的一部分的某个梁裤属性或属性组合，但它同时是另一个关系的关键字；
主表是以外键作为主键的表；
从表指外键所在的表。
在为数据库设计关系时，必须为每个关系指定一个关键字或主码，并且在该关系中，关键字的值不能为空，即关键字的值为空的元组在关系中是不允许存在的。在有些关系中关键字是由单个属性组成的，在另一些关系中关键字是由若干个属性的组合而构卖渣谈成的，即这种关系中的元组不能由任何一个属性惟一表示，必须由多个属性的组合才能惟一表示。关系模式是稳定的，而关系是随时间不断变化的，因为数据库中的数据在不断更新。
所谓三层体系结构，是在客户端与数据库之间加入了一个中间层。三层体系不是指物理上的三层，不是简单地放置三台机器就是三层体系，三层是指逻辑上的三层，即使这三个层放置到一台机器上。三层体系结构的应用程序将业务规则、数据访问、合法性校验等工作放到了中间层进行处理。通常情况下，客户端不直接与数据库进行交互，而是通过与中间层通讯建立连接，再经由中间层与数据库进行交互。
在基于B/S的三层体系结构中，表示层、中间层、数据层被分割成三个相对独立的单元。
表示层（Browser）位于客户端，一般没有应用程序，借助于Javaapplet、Actives、Javascript、vbscript等技术可以处理一些简单的客户端处理逻辑。它负责由Web浏览器向网络上的Web服务器(即中间层)发出服务请求，把接受传来的运行结果显示在Web浏览器上。
中间层（WebServer）是用户服务和数据服务的逻辑桥梁。它负责接受远程或本地的用户请求，对用户身份和数据库存取权限进行验证，运用服务器脚本，借助于中间件把请求发送到数弊明据库服务器（即数据层），把数据库服务器返回的数据经过逻辑处理并转换成HTML及各种脚本传回客户端。
数据层（DBServer）位于更底层，它负责管理数据库，接受Web服务器对老皮数据库操纵的请求，实现对数据库查询、修改、租含告更新等功能及相关服务，并把结果数据提交给Web服务器。
在三层结构中，数据计算与业务处理集中在中间层，只有中间层实现正式的进程和逻辑规则。
数据库系统的体系结构是指数据库系统的整个体系的结构。数据库系统和镇孙的体系结构从不同的角度可有不同的划分方式。从数据库管理系唤链统的角度可分为三层，从外到内依次为外模式、模式和内模式。模式是所有数据库用户的公共数据视图，是数据库中全部数据的逻辑结构和特征的描述。模式(schema)又可细分为概念模式(conceptual schema)和逻辑模式旅袭(109ical schema)。
希望对你有帮助。
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