单用户
微型计算机上的数据库系统通常由一个用户使用，如 SQLite
- 01解释 1.3 的模式结构、1.4 的系统组成、1.5 的组件部署各回答什么问题
- 02说明五类体系结构中应用、DBMS、数据库和处理资源怎样放置与工作
- 03画出两层 C/S 和三层 B/S 的请求路径
- 04说明移动组件、增加服务器、拆分任务、跨节点存数据怎样改变请求与管理
- 05说明并行、分布式和云数据库的好处及新增的通信、协调和管理工作
- 06根据业务场景判断可同时使用哪些体系结构名称，并列出好处与新增问题
DBPA · 1.5
数据库系统的
体系结构
部署、通信、处理和服务方式
VER. 2608
Built with impress.js
DBPA | CH01 | 1.5
学习目标
分析组件、请求、任务、数据、服务所在位置
2/19
LEARNING OBJECTIVES
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.1
1.3、1.4、1.5 都在讲结构
1.3 看数据结构，1.4 看系统组成，1.5 看组件位置和连接方式
| 章节 | 关键问题 | 相关概念 |
|---|---|---|
| 1.3 | 数据库内部的分层结构 | 外模式、模式、内模式和两级映像 |
| 1.4 | 系统如何运行、谁承担职责 | 数据、DBMS、应用、平台和人员 |
| 1.5 | 应用、DBMS 和数据库放在哪些计算机，怎样通信 | 集中、客户-服务器、并行、分布和云 |
一个应用系统可以同时是客户-服务器、分布式和云数据库
Takeaway
数据怎样分层、系统需要哪些组成、组件如何存放和连接，是不同层面
3/19
THREE OBSERVATION ANGLES
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.1
组件、任务、数据和服务
组件位置、任务处理、数据节点、数据库获取方式
| 可变项目 | 描述方式 |
|---|---|
| 组件位置与通信 | 集中：主要组件在同一机器上；客户端/服务器：功能分置 |
| 任务处理方式 | 并行：一个任务交给多个处理单元共同处理 |
| 数据位置与节点自治 | 分布式：数据跨多个网络节点，节点可以自治 |
| 数据库获取方式 | 云数据库：应用通过网络使用数据库服务 |
Takeaway
每获得一种好处，也要列出新增的网络、故障、资源竞争或管理问题
4/19
ONE REQUEST
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.1
集中式：主要组件在同一台计算机
应用、DBMS 和数据库在同一台计算机上，可被多个终端共享
查看成绩：应用程序+DBMS+数据库→同一台计算机
多用户
小型机或大型机上的数据库系统可以让多个终端共享同一个系统
应用、DBMS 和数据库是否集中在一台计算机；接入多少终端不重要
Takeaway
少了跨机器请求，但 CPU、内存、存储和故障的影响也会集中
5/19
CENTRALIZED DATABASE SYSTEM
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.2
客户端/服务器体系
客户端应用通过网络向服务器上的 DBMS 请求数据
请求路径：客户端应用 → 服务器上的 DBMS → 服务器上的数据库
返回路径：数据库 → 服务器上的 DBMS → 网络 → 客户端应用
客户端
提供用户界面和部分业务数据处理流程，需要数据时发出请求；桌面应用、移动应用或浏览器都是客户端
服务器
通过网络接收请求，处理数据库访问，把用户需要的数据通过网络链路返回给客户端
Takeaway
多台终端可以共享数据库服务；会有网络断开、身份认证和连接管理问题
6/19
CLIENT-SERVER DATABASE SYSTEM
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.2
客户端/应用服务器/数据库服务器三层结构
浏览器先访问应用服务器，应用服务器再请求数据库服务器
浏览器→应用服务器→数据库服务器
浏览器
提供统一的用户界面，发出业务请求。应用在浏览器中运行
应用服务器
检查登录和业务规则，组织要发给数据库服务器的请求
数据库服务器
运行 DBMS 和数据库，读写数据并执行事务、权限和完整性检查
Takeaway
客户端、应用服务器、数据库服务器职责不同
7/19
THREE-TIER STRUCTURE
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.2
C/S 结构和 B/S 结构
桌面或移动应用可以直接作为客户端；B/S 使用浏览器作为客户端
Takeaway
C/S 的优势是本地处理数据；B/S 的优势是容易升级更新
8/19
CS AND BS COMPARISON
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.2
数据请求的往返
两层结构让客户端直接连接数据库，三层结构让应用服务器承担部分业务处理
| 结构 | 请求路径 | 返回路径 | 主要职责 |
|---|---|---|---|
| 两层 | Client → DB Server | DB Server → Client | 客户端直接请求数据服务 |
| 三层 | Client → App Server → DB Server | DB Server → App Server → Client | 应用服务器检查登录和业务规则，组织数据库请求 |
C/S 不一定都是两层，B/S 也不一定都是三层
Takeaway
三层结构集中处理登录和业务规则，也多了一层网络往返和故障排查
9/19
REQUEST PATH
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.3
并行数据库：同一任务并行处理
一个查询可以拆给多个处理单元，再汇总结果
查看成绩（教务汇总）：分解→并行处理→汇总结果
| 结构 | 资源如何共享 |
|---|---|
| 共享内存型 | 多个处理器共享同一片内存 |
| 共享磁盘型 | 多个处理器共享磁盘，协同访问数据 |
| 非共享型 | 各处理单元拥有自己的处理器、内存和磁盘，通过系统协作 |
| 混合型 | 组合不同共享方式，按系统需要组织处理资源 |
Takeaway
适合的查询可能更快，但系统还要拆分、调度和汇总任务
10/19
PARALLEL DATABASE SYSTEM
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.4
分布式：数据分布在不同位置
数据跨多个网络节点，用户仍可将其看作一个逻辑整体
多校区：各校区维护本地成绩→教务处跨校区汇总
| 观察点 | 具体含义 |
|---|---|
| 逻辑整体 | 多个节点上的数据在逻辑上仍作为一个数据库 |
| 场地自治 | 节点可以独立处理本地数据库 |
| 局部应用 | 独立访问和处理本地节点的数据 |
| 全局应用 | 通过网络访问和处理多个节点的数据 |
Takeaway
分布式数据要跨网络节点，同时每个节点也可以处理本地数据
11/19
DISTRIBUTED DATABASE SYSTEM
DBPA | CH01 | 1.5 | 1.5.5
云数据库：通过网络使用数据库服务
应用通过网络使用云环境中的数据库，不必自己部署全部服务器和 DBMS
考试周选课高峰：调用云数据库服务 → 按需获得资源 → 返回结果
服务交付
应用连接数据库服务后，可以存储、更新和查询数据，由服务处理事务
弹性资源
考试周可以增加计算和存储资源，访问量下降后再缩减
共同责任
云服务分担部分基础设施运维；用户仍需管理数据、权限、安全与成本
Takeaway
“云”说明服务的获得方式，而不是服务内部的技术
12/19
CLOUD DATABASE SYSTEM
DBPA | CH01 | 1.5
并行、分布式和云数据库比较
不同结构改变了什么？该如何判断？
| 体系结构 | 判断依据 | 得到什么好处 | 多处理什么问题 |
|---|---|---|---|
| 并行 | 一个任务使用多个处理单元 | 提高适合查询的处理速度 | 拆分、汇总和资源竞争 |
| 分布式 | 数据和处理跨多个网络节点，节点可以自治 | 为就近处理、增加节点和故障接替提供条件 | 网络故障、一致性和节点管理 |
| 云数据库 | 数据库能力按网络服务提供 | 按需资源和减少部分基础设施运维 | 服务依赖、隐私、成本和管理责任 |
Takeaway
同一个云数据库可以跨节点保存数据，也可以让多个处理单元并行执行查询
13/19
THREE DIFFERENT CHANGES
DBPA | CH01 | 1.5
练习：判断体系结构组合
每个场景写出组件和数据在哪、任务怎样处理、适用名称和新增问题
Exercise
- 01实验室的一台电脑上运行着本地成绩管理系统
- 02多台终端访问一台服务器，并查询数据
- 03浏览器访问应用服务器再访问数据库服务器
- 04大查询被多个处理器同时执行
- 05多校区节点维护本地数据并支持全局查询
Takeaway
列出判断依据、体系结构名称和带来的新问题
14/19
ARCHITECTURE JUDGMENT
DBPA | CH01 | 1.5
案例：教务系统升级
一个系统可以同时是 B/S、分布式和云数据库
三个校区分别维护本地学生和成绩数据，教务处需要跨校区汇总；用户通过浏览器访问；考试周访问较集中。该自建服务器还是采购云数据库？
Exercise
- 01用户通过浏览器访问时，请求经过哪些客户端和服务器？三个校区各自维护数据为什么属于分布式？
- 02考试周的查询和更新是否适合并行？云服务可以增加哪些资源，哪些运维工作仍由学校负责？
- 03写出这个系统可以同时使用的体系结构名称，并为每个名称列出一项好处和一项新增问题
15/19
CASE EVOLUTION
DBPA | CH01 | 1.5
1.3、1.4、1.5 的“结构”不能互相替换
“结构”可能是数据分层、系统组成、或计算机与网络部署
| 章节 | 要点 | 典型问题 | 相关但不同的内容 |
|---|---|---|---|
| 1.3 | 数据库内部抽象 | 哪一级模式发生变化 | 组件部署位置 |
| 1.4 | 系统运行整体 | 谁和什么共同支撑系统 | 网络节点协作方式 |
| 1.5 | 外部体系结构 | 应用、DBMS、数据库如何部署 | 分布式实现算法、分片和具体云产品 |
Takeaway
五类体系结构不是逐一升级，真实系统可以同时使用多种技术
16/19
CHAPTER BOUNDARY
DBPA | CH01 | 1.5
看组件、任务、数据和服务怎样安排
沿一次请求检查组件位置、处理方式和数据节点
集中式与 C/S
集中式把主要组件放在一台计算机
客户-服务器把应用与数据库服务分开
并行与分布式
并行把一个任务交给多个处理单元
分布式让多个节点处理本地或全局数据
云数据库
云数据库以网络服务提供存储、查询和事务能力
用户仍需处理安全、隐私、成本和责任
Takeaway
应用和数据库放在哪里？任务并行吗？数据跨节点吗？是否是网络服务？
17/19
SECTION REVIEW
DBPA | CH01 | 1.5
本节知识地图
18/19
KNOWLEDGE MAP
DBPA | CH01 | 1.5
本节问题
- 011.3、1.4、1.5 节的“结构”有什么区别？
- 02集中式为什么可以是单用户或多用户？
- 03两层 C/S 和三层 B/S 的查询路径分别如何经过 DBMS 和数据库？
- 04为什么多台机器共同提供数据库服务，不一定是分布式？
- 05使用云数据库后，哪些数据、权限、安全、网络和成本仍需自己处理？
- 06云数据库同时采用并行和分布式技术时，应该如何描述？
19/19
SECTION QUESTIONS