1，数据库系统的三级模式包括

外模式、模式、内模式 外模式是存储在数据库中的表以及其他数据库对象的在外部的映像，一般是指视图； 模式是数据的逻辑存储结构，通常都是基本表； 内模式是基本表对应数据物理存储结构，以文件的形式存在。

数据库系统的三级模式包括

2，SQL事务的执行模式有哪几种

事务模式: 1.显示事务 2.自动提交事务 3.隐式事务
因为每做一次事务，数据库要对整个表进行一次检查，避免有错误数据或者脏数据的操作，保证事务操作之后，整个表的数据是完整合法的。

SQL事务的执行模式有哪几种

3，数据库模式有哪些

数据库系统三级模式结构:外模式，模式，内模式，优点：数据库系统的三级模式是对数据的三个抽象级别，它把数据的具体组织留给DBMS管理，使用户能逻辑地、抽象地处理数据，而不必关心数据在计算机中的具体表示方式与存储方式。为了能够在内部实现这三个抽象层次的联系和转换，数据库管理系统在三级模式之间提供了两层映象：外模式/模式映象，模式/内模式映象。模式/内模式映象保证了数据与程序的物理独立性。外模式/模式映象保证了数据与程序的逻辑独立性。
说的是mysql的数据库引擎吧？引擎有：myisam、heap、mrg_myisam、innodb和archive、csv、blackhole主流是myisam和innodb，如果要求性能高的话，可以使用heap，是使用内存的，但稳定性不高。myisam不支持事务操作，容易造成表损坏和数据丢失。innodb支持事务操作，但比较麻烦，一般在中小型数据系统或对数据一致性要求不太高的系统中可以不使用

数据库模式有哪些

4，mysql主从的工作模式有哪些

主从就是读写分离，主数据库负责写服务器，实时同步到从数据库（硬件和网络不同情况会有不同时间的延迟，阿里云主从数据库延迟几十毫秒），从数据库负责提供读取服务器，创建只读账号不能创建表和写入数据。双主集群没听过，你说的是不是Mysql的MMM架构，当一个主从挂掉了自动切换到另外一个主从服务器，当这个恢复后自动把增加的数据拷贝回来并提供服务
1.从库太多导致复制延迟优化：建议从库数量3-5个为宜 2.从库硬件比主库硬件差优化：提升硬件性能 3.慢sql语句过多优化：sql语句执行时间太长，需要优化sql语句 4.主从复制的设计问题优化：主从复制单线程，可以通过多线程io方案解决；另外mysql5.6.3支持多线程io复制。 5.主从库之间的网络延迟优化：尽量链路短，提升端口带宽 6.主库读写压力大优化：前端加buffer和缓存。主从延迟不同步： 不管有多延迟，只要不影响业务就没事7、业务设计缺陷导致延迟影响业务优化：从库没有数据改读主库

5，数据仓库中查询与分析模式是什么样的

星形模式是基于关系数据库的数据仓库中的一个著名概念，由于星形连接模式的设计思想能够满足人们从不同观察角度(维)分析数据的需求，所以在基于关系数据库的数据仓库的设计中广泛地使用了星形模式。在使用数据仓库来回答综合性问题的场合，通常可以使用OLAP工具实现记录不多的较高粒度表的维度旋转来满足不同分析的需要;而在数据仓库中较高粒度表中记录非常多或者还要经常回答细节问题的场合，则还必须对数据仓库中记录非常多的较高粒度的表或者细节级表进行维度转换。但通常的OLAP工具难以处理几十万条记录数据表的维度旋转，针对这种应用场合，笔者提出了一种”有选择地使用维的星形模式”，在事实表中避开使用要旋转的维，用存贮过程编写程序高效地实现OLAP工具相应的功能，对星形模式下维的使用原则做出了一定的探索。
（星形模式是一种多维的数据关系，它由一个事实表（fact table）和一组维表（dimension table）组成。每个维表都有一个维作为主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。事实表的非主键属性称为事实（fact），它们一般都是数值或其他可以进行计算的数据；而维大都是文字、时间等类型的数据，按这种方式组织好数据我们就可以按照不同的维（事实表主键的部分或全部）来对这些事实数据进行求和（summary）、求平均（average）、计数（count）、百分比（percent）的聚集计算，甚至可以做20～80分析。这样就可以从不同的角度数字来分析业务主题的情况。）在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型， 如图 2 。星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余，如在地域维度表中，存在国家 a 省 b 的城市 c 以及国家 a 省 b 的城市 d 两条记录，那么国家 a 和省 b 的信息分别存储了两次，即存在冗余。销售数据仓库中的星型模型当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。它对星型模型的维表进一步层次化，原有的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的 " 层次 " 区域，这些被分解的表都连接到主维度表而不是事实表。如图 2-3，将地域维表又分解为国家，省份，城市等维表。它的优点是 : 通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。雪花型结构去除了数据冗余销售数据仓库中的雪花型模型星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。星型结构不用考虑很多正规化的因素，设计与实现都比较简单。 雪花型模型由于去除了冗余，有些统计就需要通过表的联接才能产生，所以效率不一定有星型模型高。正规化也是一种比较复杂的过程，相应的数据库结构设计、数据的 etl、以及后期的维护都要复杂一些。因此在冗余可以接受的前提下，实际运用中星型模型使用更多，也更有效率。

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