探讨面向可扩展系统的关系型数据库架构
几年各种新技术层出不穷，从Hadoop、Spark、Nosql 到人工智能、区块链等等，各自都火了一段时间，而关系型数据库则相对比较平静，但我一直觉得关系型数据库依然是很多系统架构设计中非常重要甚至不可获取的组成部分，而且经过了这么多年的发展，关系型数据库技术已经可以做到非常的稳定、可靠。一门技术的发展一般都会经历萌芽、发展、应用到淘汰的过程，这个过程中技术的应用范围或者叫普及程度会逐步提升。在互联网时代，一门技术可以很快火起来，但是真正落地到系统架构中是需要逐步发展的。我觉得数据库已经是发展到了大规模应用的阶段，而且还有着旺盛的生命力，用“大成若缺，其用不弊”来形容，再合适不过。
本文重点关注的是关系型数据库的设计如何才能满足可扩展架构的要求，总结了一些个人认为比较有用的架构方案，供大家参考。
隔离
关系型数据库非常容易上手，尤其在系统发展的初期，一般一个数据库、几张关系表可以支撑很长的时间，但是随着业务的不断发展，关系越来越复杂，数据量越来越大，就需要在合适的时候进行隔离。隔离的方案有许多种，这里简单介绍几种常见的：
?读操作和写操作的隔离（AKF扩展立方体中的X轴扩展）：读写分离可以非常有效的提升系统查询的并发量，尤其是多副本的情况下，当然这种方式牺牲的是一定程度的一致性；
?事务型数据库与分析型数据库隔离：很多系统中数据库使用的初期只有事务性需求，但是随着业务发展越来越大，数据越来越多，分析型需求不可避免的会出现，须知这两种需求无论是在数据库选型还是表结构的设计都是存在一定冲突的，所以最好进行拆分，通过etl等方式将数据从事物型数据库同步到分析型数据库中；
?热数据与冷数据的隔离：一个比较典型的例子是按照时间对数据进行隔离（分区、分片等），最近发生的数据一般是最常用的，而几年之前的数据使用的概率一般很低，这种数据的隔离有利于提升系统各方面的性能。当然按照时间进行隔离只是一个例子，根据业务的不同可以按照不同的方式对热点数据进行隔离；
?按照功能或者业务类型进行隔离（AKF扩展立方体中Y轴扩展）：比如，建立专门的订单数据库、商品数据库、用户数据库等；
?按照客户进行隔离（AKF扩展立方体中Z轴扩展）：这是云服务商经常采用的方案，将重要付费客户数据单独存储，其他客户数据一起存储，这样也可以避免大客户的查询等影响了其他客户；
?不同应用的隔离：在分布式数据库中，不同产品或者应用如果使用同一个数据库实例，相互之间可能会相互干扰，而且往往很难协调不同应用的优先级等，没有一个资深的DBA也很难管理这种相关干扰，这个时候可以考虑按照应用部署多个数据库实例；
?业务处理逻辑与数据库的分离：这里指的是滥用存储过程等场景，存储过程有其好处，但也因为如调试困难、可读性差、业务耦合等不足为系统的可扩展性带来影响，而且存储过程相关代码的维护和可测试性也往往存在一定不足，本着单一职责原则，建议还是将业务处理逻辑与数据库进行分离；
性能监控
数据库一般都是系统中的核心组件，其监控肯定是必不可少的，除了常规的运维监控项之外，在系统扩展时还需要持续关注数据库的性能参数，常见的性能监控项如下：
?性能基线：
为系统不同应用场景建立查询性能基线，并持续跟进，防止在系统扩展过程中逐渐变慢等问题，这种温水煮青蛙式的变坏，往往会在积累到一定时间后爆发；
事务拆分
关系型数据库的一大特点是事务一致性，但是在分布式数据库应用等一些复杂场景下使用事务尤其是分阶段提交的事务需要在系统吞吐量上做非常大的牺牲。引用《架构真经》中提供的一个例子，系统中2%的业务使用2阶段提交后，系统整体能处理的事务量下降了75%以上！
现在通过消息中心的发布订阅等方式都可以有效的达到最终一致性，有时候牺牲一定的实效性换来的可能是系统整体扩展性上质的飞跃。
缓存
数据库本身有非常有效的缓存机制，但其本身的缓存方式也存在着一定的局限性，例如，需要经过复杂计算才能得出的数据，数据库本身的缓存一般是不能对其进行缓存的，这时候需要应用自身进行缓存或者在系统架构中为数据库增加专门的缓存层。
采用向外扩展，避免一直向上扩展
向上扩展指的是通过购买性能更强的硬件来实现对系统扩展的支持，向外扩展指的是通过复制、拆分等方式分散系统的负载。在系统发展的初期通过向上扩展可以快速解决性能瓶颈，而且不需要非常强的技术实力支撑，但这种方式不适合一直应用（当然，如果系统发展速度比硬件更新速度还慢是没问题的），一方面高性能硬件的性价比会下降，另一方面公司业务的发展速度往往很快会达到单机的性能瓶颈，所以向外扩展是不可避免的。
慎重评估开源数据库与商业数据库软件
开源数据库与商业数据库各有优势，相信大家都是了解的，这里我想要说明的一点是，商业数据库付出的授权费用是看得见的，而开源数据库的学习成本，以及在运维等方面的投入成本，还有业务适配的成本等这
些隐形成本有时会更高，所以在选型时需要结合公司和团队自身的优势综合考虑。
当然，目前还有很多云数据库服务商，包括微软等都已经提供了云端的数据库服务，这也是一个非常值得好好评估的选项。尤其在公司和业务发展的初期，如果其他应用的部署采用了云服务，那么云数据库也可能是一个非常好的选择。
面向可扩展性，建立数据库使用规范
数据库的用法非常的灵活，但是很多不好的用法会限制数据库的可扩展性，举几个简单的例子，使用select * 的查询，不指定列的insert语句，使用select for update而不了解其限制条件，对于很多对数据库原理了解不深入的研发，可能并不了解不同sql的区别，所以需要团队管理者和DBA面向可扩展性建立数据库的使用规范。
招不招DBA都要有人干DBA的活
公司发展的初期往往是不需要DBA的，随着业务越来越大，对数据库的应用越来越深入之后才慢慢需要DBA来支撑。无论是否有这个职位，DBA的工作都必须要有人去做，既然这项工作一直存在，而且又足够多的话，那么就不存在不招DBA可以降低成本的说法。
但有了DBA之后从组织架构上还有一些需要注意的：
?DBA往往会归属于运维团队，我个人其实更倾向于DBA归属于研发团队，无论归属哪个团队，都需要保障DBA需要参与到系统的架构设计中，保障数据库的设计及应用的可扩展性；
?在日常运维中以及故障管理方面，需要DBA及时响应研发团队的需求，尤其是在应急的故障响应时，需要听从统一的指挥；
最后，技术火与不火没那么重要，对架构设计来说，合适的才是最好的。
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
第一章 1、(1)数据:数据用于载荷信息的物理符号。 (2)数据的特征;○1数据有“型”与“值”之分;○2数据受数据类型与取值范围的约束;○3数据有定性表示与定量之分;○4数据应具有载体与多种表现形式。 3、(1)数据管理的功能: ○1组织与保存数据功能,即将收集到的数据合理地分类组织,将其存储在物理载体上,使数据能够长期的被保存; ○2数据维护功能,即根据需要随时进行插入新数据,修改原数据与删除失效数据的操作; ○3数据查询与数据统计功能,即快速的得到需要的正确数据,满足各种使用要求;○4数据的安全与完整性控制功能,即能保护数据的安全与完整性。 (2)数据管理的目标:收集完整的信息,将信息用数据表示,按数据结构合理科学的组织并保存数据;为各种使用快速地提供需要的数据,并保护数据的安全与完整性。 4、(1)数据库:就是数据管理的新方法与技术,她就是一个按数据结构来存储与管理数据的计算机软件系统。 (2)数据库中的数据具有的特点:○1数据库中的数据具有整体性,即数据库中的数据要保持自身完整的数据结构;○2数据库中的数据具有数据共享性,不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据,多个用户可以同时共享数据库中的数据资源。 5、(1)数据库管理系统:它就是专门用于管理数据库的计算机管理软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询与统计等操作功能,并完成对数据完整性、安全性进行操作的功能。 (2)数据库管理系统主要功能:就是数据存储、数据操作与数据控制功能。其数据存储与数据操作就是:数据库的定义功能,指未说明库中的数据情况而进行的建立数据库结构的操作;数据库建立功能,指大批数据录入到数据库的操作,它使得库中含有需要保护的数据记录;数据库维护功能,指对数据的插入、删除与修改操纵,其操作做能满足库中信息变化或更新的需求;数据库查询与统计功能,指通过对数据库的访问,为实际应用提供需要的数据。数据库管理系统的数据控制功能为:数据安全性控制功能,即为了保证数据库的数据安全可靠,防止不合法的使用造成数据库泄露与破坏,也就就是避免数据被人偷瞧、篡改或破坏;数据库完整性控制功能,指为了保证数据库中的数据的正确、有效与相容,防止不合语意的错误数据被输入或输出。 14、(1)数据库系统的软件由几部分组成？数据库系统的软件中包括操作系统(OS)、数据库管理系统(DBMS)、主语言系统、应用程序软件与用户数据库。 (2)作用:①操作系统或汉字操作系统:操作系统就是所有计算机软件的基础,在数据库系统中它起着支持DBMS及主语言系统工作的作用。如果管理的信息中有汉字,则需要中文操作系统的支持,以提供汉字的输入、输出方法与汉字信息的处理方法。②数据库管理系统与主语言系统:数据库管理系统就是为定义、建立、维护、使用及控制数据库而提供的有关数据管理的系统软件。主语言系统就是为应用程序提供的诸如程序控制、数据输入输出、功能函数、图形处理、计算方法等数据处理功能的系统软件。③应用开发工具软件:应用开发工具就是DBMS系统为应用开发人员与最终用户提供的高效率、多功能的应用生成器、第四代计算机语言等各种软件工具.如报表生成器、表单生成器、查询与视图设计器等,它们为数据库系统的开发与使用提供了良好的环境与帮助。④应用系统及数据库:数据库应用系统包括为特定的应用环境建立的数据库、开发的各类应用程序及编写的文档资料,它们就是一个有机整体。通过运行数据库应用系统,可以实现对数据库中数据的维护、查询、管理与处理操作。(3)关系:
一、选择题 1 等值连接与自然连接是 ( )。 Ａ.相同的 Ｂ.不同的,自然连接是两表普通连接 C. 不同的,自然连接连接条件无等值要求 D.不同的,自然连接连接条件有等值要求 D 2 关系数据库管理系统应能实现的专门关系运算包括。 Ａ.排序、索引、统计 Ｂ.选择、投影、连接 Ｃ.关联、更新、排序 Ｄ.显示、打印、制表 B 3 关系运算中花费时间能最长的运算是（）。 Ａ.不可再分 Ｂ.选择 Ｃ.笛卡尔积 Ｄ. 除 C 4 设有关系R,按条件f对关系R进行选择,正确的是 ( ) 。 Ａ.R×R Ｂ.R-R
Ｃ. δf (R) Ｄ.∏f (R) C 5 欲从已知关系中按某条件取出两列，则应采取关系代数的（）运算 A.选择 B.投影 C.连接 B 6 在关系代数运算中,五种基本运算为 ( ) 。 Ａ.并、差、选择、投影、自然连接 Ｂ.并、差、交、选择、投影 Ｃ.并、差、选择、投影、乘积 Ｄ.并、差、交、选择、乘积 C 7 自然连接是构成新的有效方法。一情况下，当对关系R和Ｓ使用自然连接时，要求Ｒ和Ｓ含有一个或多个共有的 ( )。 Ａ.元组Ｂ.行 Ｃ.记录Ｄ.属性 D 8 从关系中挑选出指定的属性组成新关系的运算称为（）。 A.“选取”运算 B. “投影”运算 C.“连接“运算 D.“交”运算
9 关系数据库管理系统应能实现的专门关系运算包括（）。 A. 排序、索引、统计 B. 选择、投影、连接 C. 关联、更新、排序 D. 显示、打印、制表 B 10 逻辑表达式运算的结果是（）。 A.数值型 B. 字符型 C.逻辑型 C. 日期型 C 11 设域 D1={a1,a2,a3}，D2={1,2}，D3={计算机打印机扫描仪}。则D1、D2 和D3 的笛卡儿积的基数为（）。 A.2 B. 3 C. 8 D. 18 D 12 下列哪种运算不属于关系代数的基本运算（）。 A. 连接 B. 笛卡儿积 C. 相减 D. 投影 A 13 有两个关系 R和S ，分别包含15个和10个元组，则在R ∪ S，R - S，R ∩S 中不可能出现的元组数目情况是（）。 A．15，5，10 B．18，7，7 C．21，11，4 D．25，15，0
4大数据参考架构和关键技术 4.1大数据参考架构 大数据作为一种新兴技术，目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。本章结合NIST 和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。 图5 大数据参考架构图 大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度”。“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件”，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度”分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现。 大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架。其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。它提供了一个通用的大数据应用系统框架，支持各种商业环境，包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。
大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理。第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动。第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。 大数据参考架构图的整体布局按照代表大数据价值链的两个维度来组织，即信息价值链（水平轴）和IT价值链（垂直轴）。在信息价值链维度上，大数据的价值通过数据的收集、预处理、分析、可视化和访问等活动来实现。在IT价值链维度上，大数据价值通过为大数据应用提供存放和运行大数据的网络、基础设施、平台、应用工具以及其他IT服务来实现。大数据应用提供者处在两个维的交叉点上，表明大数据分析及其实施为两个价值链上的大数据利益相关者提供了价值。 五个主要的模型构件代表在每个大数据系统中存在的不同技术角色：系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者和数据消费者。另外两个非常重要的模型构件是安全隐私与管理，代表能为大数据系统其他五个主要模型构件提供服务和功能的构件。这两个关键模型构件的功能极其重要，因此也被集成在任何大数据解决方案中。 参考架构可以用于多个大数据系统组成的复杂系统（如堆叠式或链式系统），这样其中一个系统的大数据使用者可以作为另外一个系统的大数据提供者。 参考架构逻辑构件之间的关系用箭头表示，包括三类关系：“数据”、“软件”和“服务使用”。“数据”表明在系统主要构件之间流动的数据，可以是实际数值或引用地址。“软件”表明在大数据处理过程中的支撑软件工具。“服务使用”代表软件程序接口。虽然此参考架构主要用于描述大数据实时运行环境，但也可用于配置阶段。大数据系统中涉及的人工协议和人工交互没有被包含在此参考架构中。 （1）系统协调者 系统协调者角色提供系统必须满足的整体要求，包括政策、治理、架构、资源和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。系统协调者角色的扮演者包括业务领导、咨询师、数据科学家、信息架构师、软件架构师、安全和隐私架构师、网络架构师等。系统协调者定义和整合所需的数据应用活动到运行的垂直系统中。系统协调者通常会涉及到更多具体角色，由一个或多个角色扮演者管理和协调大数据系统的运行。这些角色扮演者可以是人，软件或二者的结合。系统协调者的功能是配置和管理大数据架构的其他组件，来执行一个或多个工作负载。这些由系统协调者管理的工作负载，在较低层可以是把框架组件分配或调配到个别物理或虚拟节点上，在较高层可以是提供一个图形用户界面来支持连接多个应用程序和组件的工作流规范。系统协调者也可以通过管理角色监控工作负载和系统，以确认每个工作负载都达到了特定的服务质量要求，还可能弹性地分配和提供额外的物理或虚拟资源，以满足由变化/激增的数据或用户/交易数量而带来的工作负载需求。 （2）数据提供者 数据提供者角色为大数据系统提供可用的数据。数据提供者角色的扮演者包括企业、公共代理机构、研究人员和科学家、搜索引擎、Web/FTP和其他应用、网络运营商、终端用户等。在一个大数据系统中，数据提供者的活动通常包括采集数据、持久化数据、对敏感信息进行
近年来，计算机技术的发展日新月异，借助于计算机网络而崛起的数据库技术已不断渗透到了社会生活的各个领域．分布式数据库系统是数据库技术的一种，它的产生，使在地理上、组织上分散的单位得以实现信息、数据共享，使系统的可靠性、可用性等得到了明显的改善和提高．因此，如何优化分布式数据库系统，如何更高效地实施数据库查询等问题便显得尤为重要，它关系着整个系统性能和系统效率等诸多关键因素的完善和提高．1分布式数据库的定义 分布式数据库系统的基础是集中式数据库，但是比集中式数据库具有更大的可扩展性，它适用于单位和企业的各下属、分散部门，允许将分工后的针对性较强的各部门数据存储在本地存储设备上，从而提高用户操作应用程序的反馈速度，在一定程度上降低网络通信费用． 分布式数据库系统可以分为两种：一是物理分布逻辑集中，即在物理上是分布的，在逻辑上是一个统一整体，这类数据库系统比较适用于用途单一、专业性强的中小企业或部门；二是无论在物理上或是逻辑上都是分布的，这种分布式数据库系统类型称为联邦式，此类型主要用于集成大 范围数据库，因为该系统主要由用途迥异、 差别明显的数据库组成． 分布式数据库的物理分布性主要表现在数据库中的数据分别存储在不同的地域内或主机上，而逻辑集中性主要表现在无论用户处于哪个位置或使用本局域网中的哪台主机，都可以通过应用程序对数据库进行操作，但这些数据库具体的分布位置用户并不需要知道，就如同数据库存储在本机，并且由本机的数据库管理系统进行管理．2分布式数据库系统的特点 ２．１数据的独立性和分布的透明性 数据的独立性可以说是分布式数据库系统的核心和目标，而分布的透明性表现在用户在操作带有数据库的应用程序时，不必了解数据存储的具体物理位置，不必关心数据逻辑集中的区域，也不必验证本地系统支持哪些数据模型．分布透明的特点，在很大程度上增加了应用程序的可移植性． ２．２集中和自治相结合 对于分布式数据库系统来说，数据共享分为两层：局部共享和全局共享．局部共享是相对于局部数据库而言的，存储在局部数据库中的一般是专门针对本地用户的常用数据；全局共享就是说在各个分布的数据库区域，也能够支持 系统在全局上的应用，可以存储可供本网中其他位置的用户共享的数据．那么对于这两层数据共享的分类，就有相应的两种控制方式，即集中和自治，各个局部的数据库管理系统可以对本区域的数据库实施独立管理，称为自治；与此同时，为了协调各个局部数据库管理系统，为了宏观、整体地把握各局部数据库的运行情况等，系统还设置了集中控制的工作方式． ２．３易于扩展性 由于单位、 企业等的数据量越来越庞大，对于数据库服务器的需求也越来越多．如果服务器的应用程序支持水平方向的扩展，那么就可以通过多增加服务器来分担数据的处理任务． 3分布式数据库系统的设计３．１设计的原则 ３．１．１分布式数据库系统的主要设计原则是本地和近地．所以，在设计的过程中，应当尽量实现数据的本地化，这样可以有效减少数据节点之间的相互通信，从而提高整个系统的效率． ３．１．２为了改善和提高数据库数据的可用性和可靠性，有时候在分布式数据库系统中可以将数据保存为副本，如果数据的其中一个副本被损坏或者不能使用，那么在网络环境中的另一个节点中可以对损坏的副本进行恢复．不过，在恢复的同时有可能增加冗余的数据，所以在设计分布式数据库系统时应当全面考虑最优的数据冗余程序，从而减少数据库更新的成本． ３．１．３在用户通过应用程序对数据库进行操作的时候，分布式数据库系统应当将总的工作量分流到网络环境中的各局域节点，从而提高了应用程序的执行效率、扩大了数据传输的并行度、充分利用了各局域节点计算机的资源．因此在设计分布式数据库系统的同时，要将负荷合理地分流． ３．１．４在设计分布式数据库系统时，要对网络各局域节点进行存储能力的统筹，对有限的存储控件进行合理的规划．３．２设计的内容 与集中式数据库的设计相类似，分布式数据库系统也包括了数据库和应用．其中，数据库的设计又包括全局的模式设计和局部的模式设计．分布式数据库系统设计的关键是 Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ．２０１２ 赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第２８卷第１０期（下） ２０１２年１０月分布式数据库系统的设计与优化 左 翔，姜文彪 （安徽医科大学计算机系，安徽 合肥 ２３００３２） 摘要：分布式数据库是数据库技术和网络技术相结合的产物，本文从分布式数据库系统的定义和特点入手，介绍了其设计、优化的目标以及优化的方法． 关键词：分布式数据库系统；设计；优化中图分类号：ＴＰ３１０ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１２）１０－００２０－０２ ２０－－
高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格， 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过 读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案， 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对
于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群， 可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。
《数据库系统原理及应用》习题集及参考答案 一、简答题 1、什么是数据库管理系统？ 一种负责数据库的建立、操作、管理和维护的软件系统。 2、数据库系统有哪几种模式？分别用来描述什么？ （1）外模式 是用户的数据视图，用来描述数据的局部逻辑结构，是模式的子集。 （2）模式 是所有用户的公共数据视图，用来描述数据库中全体数据的全局逻辑结构和特征。（3）内模式 又称存储模式，描述数据的物理结构及存储方式 3、什么是事务？事务有哪些特征？ 答：所谓事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么全不做，是一个不可分割的工作单位。 事务的特征：原子性、一致性、隔离性、持续性。 4、POWER BUILDER中事务对象有何作用？ 答：PowerBuider的事务对象是应用程序与数据库之间进行通信的桥梁，在应用程序初启时，系统自动创一个为SQLCA(SQL Communication Area, SQL通讯区)的全局事务对象，该对象在应用程序的任何地方都可以访问 应用程序与数据库的所有通信都需要通过事务对象来完成，除了直接使用系统的缺省事务对SQLCA外，开发人员也可以创建自己的事务对象。 5、SQL SERVER中INSERTED表和DELETED表有何用？ 答：触发器中用到两种特殊的表：删除表和插入表触发器中使用名为“deleted"和“inserted"来参照这些表；删除表存储受DELTE和UPDATE语句影响的行的副本当执行DELETE或UPDA TE语句时，行从触发器表中删除并传递到删除表中。删除表和触发器表通常没有共有的行。 插入表存储受INSERT和UPDA TE语句影响的行的副本当执行一NSERT或UPDA T语句时，新行同时增加到插入表和触发器表中。插入表中的行是触发器表中新行的副本可使用删除表和插入表中的行来参照相关表中的行， 或测试被删除或插入行中的值。 6、数据库系统由哪几部分构成？ 答：数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成。 7、什么是候选码？什么是主码？主码只能有一个属性吗？ 答：能唯一标识实体的属性或属性组称为超码，其任意真子集都不能成为超码的最小超码称为候选码；
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
第9章数据库恢复技术 1．试述事务的概念及事务的4 个特性。 答： 事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么全不做，是一个不可分割的工作单位。 事务具有4 个特性：原子性（Atomicity ）、一致性（consistency ）、隔离性( Isolation ）和持续性（Durability ）。这4 个特性也简称为ACID 特性。 原子性：事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。 一致性：事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。 隔离性：一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对其他并发事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。持续性：持续性也称永久性（Perfnanence ) ，指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其执行结果有任何影响。 2 ．为什么事务非正常结束时会影响数据库数据的正确性，请列举一例说明之。 答： 事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。如果数据库系统运行中发生故障，有些事务尚未完成就被迫中断，这些未完成事务对数据库所做的修改有一部分已写入物理数据库，这时数据库就处于一种不正确的状态，或者说是不一致的状态。 例如某工厂的库存管理系统中，要把数量为Q 的某种零件从仓库1 移到仓库2 存放。 则可以定义一个事务T , T 包括两个操作；Ql = Ql 一Q , Q2= Q2 + Q。如果T 非正常终止时只做了第一个操作，则数据库就处于不一致性状态，库存量无缘无故少了Q 。 3 ．数据库中为什么要有恢复子系统？它的功能是什么？ 答： 因为计算机系统中硬件的故障、软件的错误、操作员的失误以及恶意的破坏是不可避免的，这些故障轻则造成运行事务非正常中断，影响数据库中数据的正确性，重则破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失，因此必须要有恢复子系统。
一、Hadoop生态圈： (3) Hadoop (3) HBase (5) Hive (5) Apache Pig: (6) Impala： (6) Flume： (6) Sqoop: (7) Chukwa： (7) Mahout: (8) Hama: (8) Giraph： (8) Storm： (8) ZooKeeper： (8) Ambari: (8) Oozie： (8) Cloudera Hue： (9) 二、Spark生态圈： (9) Spark： (9) Spark SQL： (10) Spark Streaming： (11) MLLib： (12) GraphX ： (12) SparkR ： (13) Tachyon： (14) Mesos: (15) Yarn: (15) BlinkDB ： (16) 三、结构化数据生态圈： (16)
OLAP (17) HANA (17) Spark与Hadoop的对比 (18) Spark与Hadoop的结合 (18) Spark的适用场景 (18) 案例： (19)
大数据分析系统架构之探讨 前言: 对于大数据平台，本人也没实际实践过，所以，做为一个初学者的身份与大家探索这个问题，如有欠妥之处，请多多包涵！ 首先，先让我们来看看大数据平台架构的集装箱里可有哪些零件。 一、Hadoop生态圈： 数据计算平台： Hadoop Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括Hadoop Common、HDFS与MapReduce。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File Sys tem）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发，可以部署在多种普通的廉价机器上，以集群处理数量积达到大型主机处理性能。HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群包含一个单
第一章 1、（1）数据：数据用于载荷信息的物理符号。 （2）数据的特征；○1数据有“型”和“值”之分；○2数据受数据类型和取值范围的约束；○3数据有定性表示和定量之分；○4数据应具有载体和多种表现形式。 3、（1）数据管理的功能：○1组织和保存数据功能，即将收集到的数据合理地分类组织，将其存储在物理载体上，使数据能够长期的被保存；○2数据维护功能，即根据需要随时进行插入新数据，修改原数据和删除失效数据的操作；○3数据查询和数据统计功能，即快速的得到需要的正确数据，满足各种使用要求；○4数据的安全和完整性控制功能，即能保护数据的安全和完整性。 （2）数据管理的目标：收集完整的信息，将信息用数据表示，按数据结构合理科学的组织并保存数据；为各种使用快速地提供需要的数据，并保护数据的安全和完整性。 4、（1）数据库：是数据管理的新方法和技术，他是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。 （2）数据库中的数据具有的特点：○1数据库中的数据具有整体性，即数据库中的数据要保持自身完整的数据结构；○2数据库中的数据具有数据共享性，不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据，多个用户可以同时共享数据库中的数据资源。 5、（1）数据库管理系统：它是专门用于管理数据库的计算机管理软件。数据库管理系统能够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能，并完成对数据完整性、安全性进行操作的功能。 （2）数据库管理系统主要功能：是数据存储、数据操作和数据控制功能。其数据存储和数据操作是：数据库的定义功能，指未说明库中的数据情况而进行的建立数据库结构的操作；数据库建立功能，指大批数据录入到数据库的操作，它使得库中含有需要保护的数据记录；数据库维护功能，指对数据的插入、删除和修改操纵，其操作做能满足库中信息变化或更新的需求；数据库查询和统计功能，指通过对数据库的访问，为实际应用提供需要的数据。数据库管理系统的数据控制功能为：数据安全性控制功能，即为了保证数据库的数据安全可靠，防止不合法的使用造成数据库泄露和破坏，也就是避免数据被人偷看、篡改或破坏;数据库完整性控制功能，指为了保证数据库中的数据的正确、有效和相容，防止不合语意的错误数据被输入或输出。 14、（1）数据库系统的软件由几部分组成？数据库系统的软件中包括操作系统（OS）、数据库管理系统（DBMS）、主语言系统、应用程序软件和用户数据库。 （2）作用：①操作系统或汉字操作系统：操作系统是所有计算机软件的基础，在数据库系统中它起着支持DBMS及主语言系统工作的作用。如果管理的信息中有汉字，则需要中文操作系统的支持，以提供汉字的输入、输出方法和汉字信息的处理方法。②数据库管理系统和主语言系统：数据库管理系统是为定义、建立、维护、使用及控制数据库而提供的有关数据管理的系统软件。主语言系统是为应用程序提供的诸如程序控制、数据输入输出、功能函数、图形处理、计算方法等数据处理功能的系统软件。③应用开发工具软件：应用开发工具是DBMS系统为应用开发人员和最终用户提供的高效率、多功能的应用生成器、第四代计算机语言等各种软件工具．如报表生成器、表单生成器、查询和视图设计器等，它们为数据库系统的开发和使用提供了良好的环境和帮助。④应用系统及数据库：数据库应用系统包括为特定的应用环境建立的数据库、开发的各类应用程序及编写的文档资料，它们是一个有机整体。通过运行数据库应用系统，可以实现对数据库中数据的维护、查询、管理和处理操作。（3）关系：
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
金融级分布式数据库架构设计
目录 1.行业背景 (3) 2.数据库分布式改造的途径 (3) 3.分布式数据库总体架构 (4) 4.两阶段提交的问题 (5) 5.CAP与BASE的抉择 (7) 6.raft的优势 (8) 6.1. Leader选举 (9) 6.2. 日志复制 (10) 6.3. 安全性 (11) 7.分布式数据库如何实现PITR (16)
1.行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力。同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。于是我们可以看到大型商业银行、保险公司、证券公司、交易所等核心交易系统都在纷纷进行分布式改造，其中数据库作为有状态的应用，成为了信息系统中唯一的单点，承担了所有来自上层应用的压力。随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 2.数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。由于其分布式能力实现在不同的层次（应用层、中间层、数据库层），对应用程序有不同的侵入程度，其中分布式访问客户端对应用侵入性最大，改造难度最大，而分布式数据库方案对应用侵入性最小，但是架构设计及研发难度最大。
3.分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。总体架构如下，协调节点负责sql解析，生成分布式执行计划，sql转发，数据汇总等；数据节点负责数据存储与运算；全局事务管理器负责全局事务号的生成，保证事务的全局一致性。这个架构或多或少都受到了google spanner F1论文的影响，这篇文章主要分析了这几个组件在实现上有什么难点，该如何进行架构设计。
函数依赖 一、选择题 1 下面关于函数依赖的叙述中，不正确的是（）。 A.若X→Y，Y→Z,则X→YZ B．若XY→Z，则X→Z,Y→Z C.若X→Y，Y→Z，则X→Z D.若X→?Y，Y’包含Y,则X→Y’ B 2 已知关系模式R（A,B,C,D,E）及其上的函数依赖集合F={A→B,E→A,CE→D}则该关系模式的候选键是（）。 A. AE B.BE C. CE D. DE C 3 在关系模式中，如果属性A和B存在1对1的联系，则说（）。 A．A?B B.B?A C.A??B D.以上都不是 C 4 对于关系模式中的属性x、y若x→y且x存在真子集x'→y，则（） A.x完全决定y B.y完全函数依赖于x C.x部分函数依赖于y D.y部分函数依赖于x D 5 对于关系模式中的属性X.Y.Z若X→Y,但Y!→X,有Y→Z，则（） A.Z传递依赖于X B.Z传递依赖于Y C.Z完全函数依赖于Y D.X传递依赖于Z A 6 如果实体X的存在依赖于Y的存在，且X主键的部分或全部从Y中获得，则X是（） A.递归实体 B.复合实体 C.弱实体 D.超类实体 C 7 两个函数依赖集F和G等价的充分必要条件是（） A.F=G B.F+=G C.F=G+ D.F+=G+ D 8 设有关系模式R(ABCD)，F是R上成立的FD集，F={A→B，B→C}，则属性集BD的闭包(BD)+为( ) A．BD B．BCD C．BC D．CD B 二、填空题
1 人们已经提出了许多种类型的数据依赖，其中最重要的是（）和（）。 函数依赖,多值依赖 2 如果属性X和Y 是1:1的联系,则称X和Y之间的依赖关系为 （）,记作（）。 相互函数依赖, X→→Y 3 在关系模式R（U）中，如果Y函数依赖于X，但Y不完全函数依赖于X,则称Y（）依赖于X。 部分 4 部分函数依赖的定义是（） 在关系模式R（U）中，如果Y函数依赖于X，且Y存在真子集也函数依赖于X 5 传递函数依赖的定义（） 如果Y函数依赖于X，Z函数依赖于Y,X不函数依赖于Y,则说Z传递函数依赖于x 6 关系模式R有一个函数依赖X→Y，其中Y→X="假"，若存在X的真子集X1使X1→Y成立，则称Y（），否则称Y（）部分函数依赖于X，完全函数依赖于X 7 若F是最小函数依赖集，则其中每一个函数依赖的右部都是（单一属性）。 三、名词解释 1 部分函数依赖 部分函数依赖：如果X?Y ，但Y不是完全函数依赖于X，则称Y对X部分函数依赖。 2 传递函数依赖 传递函数依赖：对于关系模式R(U),设X、Y 和Z都是U的子集。如果X?Y，Y?Z且Y?X ，则称Z对X传递函数依赖 3 函数依赖 函数依赖：设R(U）是属性集U={A1 A2 ........An}上的关系模式，X和Y是U的子集。若对R（U）的任一具体关系r中的任意两个元组t1和t2,只要t1[X]=t2[X] 就t1[Y]=t2[Y] 。则称“X函数确定Y”或“Y函数依赖于X”，记作X?Y。 4 完全函数依赖 完全函数依赖:如果X?Y ，且对于X的任何一个真子集X’，都有 X’?Y ，则称Y对X完全函数依赖或者X完全决定Y 。 四、设有如表所示的关系，试给出其全部函数依赖及候选关键字。 表 工作证号姓名年龄地址 201 于得水24 武汉 202 田野23 北京 203 易难21 天津 204 周全23 天津 205 方元22 南京 工作证号{姓名，年龄，地址}，姓名{工作证号，年龄，地址}
第一章 1、（ 1）数据：数据用于载荷信息的物理符号。 （2）数据的特征；○1 数据有“型”和“值” 之分；○2 数据受数据类型和取值范围的约束； ○3 数据有定性表示和定量之分；○ 4 数据应具有载体和多种表现形式。 3、（ 1）数据管理的功能：○ 1 组织和保存数据功能，即将收集到的数据合理地分类组织，将 其存储在物理载体上，使数据能够长期的被保存；○2数据维护功能，即根据需要随时进行插入 新数据，修改原数据和删除失效数据的操作；○3 数据查询和数据统计功能，即快速的得到需要 的正确数据，满足各种使用要求；○4 数据的安全和完整性控制功能，即能保护数据的安全和完 整性。 （2）数据管理的目标：收集完整的信息，将信息用数据表示，按数据结构合理科学的组织 并保存数据；为各种使用快速地提供需要的数据，并保护数据的安全和完整性。 4、（ 1）数据库：是数据管理的新方法和技术，他是一个按数据结构来存储和管理数据的 计算机软件系统。 （2）数据库中的数据具有的特点：○ 1 数据库中的数据具有整体性，即数据库中的数据要保持自 身完整的数据结构；○2 数据库中的数据具有数据共享性，不同的用户可以按各自的用法使用数 据库中的数据，多个用户可以同时共享数据库中的数据资源。 5、（ 1）数据库管理系统：它是专门用于管理数据库的计算机管理软件。数据库管理系统能 够为数据库提供数据的定义、建立、维护、查询和统计等操作功能，并完成对数据完整性、 安全性进行操作的功能。 （2）数据库管理系统主要功能：是数据存储、数据操作和数据控制功能。其数据存储和数据 操作是：数据库的定义功能，指未说明库中的数据情况而进行的建立数据库结构的操作； 数据库建立功能，指大批数据录入到数据库的操作，它使得库中含有需要保护的数据记录； 数据库维护功能，指对数据的插入、删除和修改操纵，其操作做能满足库中信息变化或更新的 需求；数据库查询和统计功能，指通过对数据库的访问，为实际应用提供需要的数据。数 据库管理系统的数据控制功能为：数据安全性控制功能，即为了保证数据库的数据安全可靠， 防止不合法的使用造成数据库泄露和破坏，也就是避免数据被人偷看、篡改或破坏;数据库完整性控制功能，指为了保证数据库中的数据的正确、有效和相容，防止不合语意的错误数 据被输入或输出。 14、（ 1）数据库系统的软件由几部分组成？数据库系统的软件中包括操作系统（OS）、数据库管理系统（ DBMS）、主语言系统、应用程序软件和用户数据库。 （2）作用：①操作系统或汉字操作系统：操作系统是所有计算机软件的基础，在数据库系 统中它起着支持 DBMS 及主语言系统工作的作用。如果管理的信息中有汉字，则需要中文操作系 统的支持，以提供汉字的输入、输出方法和汉字信息的处理方法。②数据库管理系统和 主语言系统：数据库管理系统是为定义、建立、维护、使用及控制数据库而提供的有关数据 管理的系统软件。主语言系统是为应用程序提供的诸如程序控制、数据输入输出、功能函数、 图形处理、计算方法等数据处理功能的系统软件。③应用开发工具软件：应用开发工具是 DBMS 系统为应用开发人员和最终用户提供的高效率、多功能的应用生成器、第四代计算机 语言等各种软件工具．如报表生成器、表单生成器、查询和视图设计器等，它们为数据库系 统的开发和使用提供了良好的环境和帮助。④应用系统及数据库：数据库应用系统包括为特 定的应用环境建立的数据库、开发的各类应用程序及编写的文档资料，它们是一个有机整体。 通过运行数据库应用系统，可以实现对数据库中数据的维护、查询、管理和处理操作。（ 3）关系：