案例分析-数据库系统

案例分析考点分类:

软件架构设计:考质量属性、软件架构分析(第一题)、软件架构评估、MVC架构、SOA架构、ESB、J2EE架构、DSSA、ABSD等(第二题)、
系统开发基础:考UML的图、关系的识别,尤其是类图、用例图、活动图、状态图、设计模式识别、数据流图、ER图简单识别、信息安全相关技术、项目管理-进度管理-关键路径
数据库系统:关系型数据库、内存数据库以及NoSQL、反规范化、主从复制、负载均衡
嵌入式系统:嵌入式系统的实时性和可靠性以及容错
Web应用开发:如果听说过,就选,没有听过就不选
建议做题从2015年之后开始做,没有必要做很前面的题目。以及选题技巧:首先做完比做第一题,后面四题先看问题,再看题目,选择自己能拿到15分以上的题目。如果拿不准,就选择有图,有表格的题目。

 1. ORM

ORM的优点:1、使用ORM可以大大降低学习和开发的成本。2、程序员不用再写SQL来警醒数据库操作。3、减少程序的代码量。4、降低由于SQL代码质量差而带来的影响

ORM的缺点:1、不太容易处理复杂查询操作。2、性能较直接用SQL差。

2. 数据库分类

  • 关系型数据库:建立在关系模型基础上的数据库,多能能够相互连接的二维行列组成的数据库。
  • NoSQL:非关系型数据库,是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题,包括超大规模数据的存储。
  • 内存数据库:讲数据库整体存储在内存中,提高性能。
关系数据模式与NoSQL模式的对比
特征关系数据库模式NoSQL模式
并发支持支持并发、效率低并发性能高
存储与查询关系表方式存储、SQL查询海量数据存储、查询效率高
扩展方式向上扩展向外扩展
索引方式B树、哈希等键值索引
应用领域面向通用领域特定应用领域
数据一致性实时一致性弱一致性
数据类型结构化数据非结构化数据
事务高事务性弱事务性
水平扩展
数据容量有限数据海量数据
内存数据库与关系数据库的对比
主要数据模型读写性能存储容量可靠性

内存数据库

键-值对模式内存直接读写,性能相对较高基于内存存储,存储容量受限恢复机制复杂,可靠性较低
关系数据库关系模式外存读写,性能相对较低基于存盘存储,存储容量大内建恢复机制,可靠性高
关系型数据库与文件系统的对比
设计难度数据冗余程度数据架构应用扩展性
关系型数据库针对特定应用系统设计,难度较大遵循数据库范式,数据冗余较小以数据库为中心,管理数据数据库独立于应用系统,数据库接口标准化,易于在不同应用之间共享数据
文件系统针对特定应用系统设计,难度较小可能在多个文件中复制相同的数据属性,数据冗余较大以应用为中心管理数据符合特定应用系统要求的文件数据很难在不同的应用系统之间共享

 3. 缓存技术

MemCache:一个高性能的分布式的内存对象缓存系统,通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表,它能够用来存储各种格式的数据,包括图像、视频的结果等。

Redis:一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、键值对数据库,并提供多种语言的API。

MemCache和Redis的同异:

        同:都存数据与内存,都支持键值对数据类型

        异:MemCache可用于缓存图片、视频等等。Redis还支持list/set/hash等数据结构存储

               Redis并不是多有的数据都存在内存中

               Redis在哼多方面支持数据库的特性,可以说他是数据库系统,而MemCache只是简单的K/V缓存

4. 并发控制

  1. 丢失更新
  2. 不可重复读
  3. 读脏数据

5. 规范化和反规范化

不规范化的四大问题:数据冗余、修改异常、插入异常、删除异常

反规范化设计:牺牲部分规范化来提高性能

反规范化的益处:降低连接操作的需求、降低外码和索引的数目,可能减少表的数目,能够提高查询效率

反规范化的问题:数据的重复存储、可能出现数据完整性问题、降低修改速度

反规范化的具体方法:1、增加冗余列。2、增加派生列。3、重新组表。4、水平分割表。5、垂直分割表

6. 分布式数据库

分布式数据库的定义:由一组数据组成,这组数据分布在计算机网络的不同计算机上,网络中的每个节点具有独立处理的能力(场地自治),它可以局部执行。同时,每个节点也可以通过网络通信子系统执行全局应用。

特点:

  1. 数据独立性:逻辑独立性、物理独立性和数据分布独立性
  2. 集中于自治共享结合的控制结构
  3. 适当增加数据冗余度
  4. 全局的一致性、可串行性和可恢复性

优点:

  1. 可以解决企业部门分散而数据需要相互联系
  2. 可以满足负债均衡的需要
  3. 可靠性较高
  4. 可以使用最小影响,来扩充

7. 数据仓库

特点:集成的数据、面向主题、数据相对稳定、包含历史信息

四个层次:数据源、数据的存储与管理、OLAP服务器、前端工具

商业智能:BI系统主要包括数据预处理、建立数据仓库、数据分析和数据展现四个主要阶段

 

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