A. 传统数据库系统的几个层次
传统的数据库系统分为3个层次，按ANSI的定义分别为物理模式、概念模式和外部模式。传统的数据库采用这种层次结构是因它所管理的数据而决定的。在这种数据库中，数据主要是抽象化的字符和数值，管理和操纵的技术也是简单的比较、排序、查找和增删改等操作，处理起来容易，也比较好管理。
最低层也就是第一层，称为媒体支持层，第二层称为存取与存储数据模型进行描述。第三层称为概念数据模型层，是对现实世界用多媒体数据信息进行的描述，也是多媒体数据库中在全局概念下的一个整体视图。第四层称为多媒体用户接口层，完成用户对多媒体信息的查询描述和得到多媒体信息的查询结果。
B. 传统数据库和数据仓库的区别
简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。
数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。
显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。
数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。
“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。
“与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。
“不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然，向数据仓库添加数据是允许的。
数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
补充一下，数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库必须有如下几点优点，否则是失败的数据仓库方案。
1.效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。
2.数据质量。客户要看各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程至少分为3步，2次ETL，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。
3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，客户不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。
C. 传统数据库结构主要有什么
传统数据库是关系型数据库，开发这种数据库的目的，是处理永久、稳定的数据。
关系数据库强调维护数据的完整性、一致性，但很难顾及有关数据及其处理的定时限制，不能满足工业生产管理实时应用的需要，因为实时事务要求系统能较准确地预报事务的运行时间。
D. 传统数据库处理方式和大数据处理方式的区别
文件系统把数据组织成相互独立的数据文件，实现了记录内的结构性，但整体无结构；而数据库系统实现整体数据的结构化，这是数据库的主要特征之一，也是数据库系统与文件系统的本质区别。
在文件系统中，数据冗余度大，浪费存储空间，容易造成数据的不一致；数据库系统中，数据是面向整个系统，数据可以被多个用户、多个应用共享使用，减少了数据冗余。
文件系统中的文件是为某一特定应用服务的，当要修改数据的逻辑结构时，必须修改应用程序，修改文件结构的定义，数据和程序之间缺乏独立性；数据库系统中，通过DBMS的两级映象实现了数据的物理独立性和逻辑独立性，把数据的定义从程序中分离出去，减少了应用程序的维护和修改。
文件系统和数据库系统均可以长期保存数据，由数据管理软件管理数据，数据库系统是在文件系统基础上发展而来。
E. 数据库有哪些
回答：
SQL：是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和 程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理 关系数据库系统。现在很多电脑爱好者都喜欢用这类数据。
Sybase：是美国Sybase公司研制的一种关系型数据库系统，是一种典型的UNIX或WindowsNT平台上客户机/服务器环境下的大型数据库系统。Sybase提供了一套应用程序编程接口，可以与非Sybase数据源及服务器集成，允许在多个数据库之间复制数据，适于创建多层应用。
DB2：DB2是IBM出品的一系列关系型数据库管理系统，分别在不同的操作系统平台上服务。
ACCESS：是由微软发布的关联式数据库管理系统。它结合了 Microsoft Jet Database Engine 和图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office的成员之一。
Oracle：甲骨文股份有限公司（Oracle）是全球大型数据库软件公司，总部位于美国加州红木城的红木岸。在2008年，甲骨文股份有限公司是继Microsoft及IBM后，全球收入第三多的软件公司。
F. 国外传统实时数据库有哪些
a. OSI公司的PI( Plant Information System )
b. Aspen公司的IP21( InfoPlus.21 )
c. Honeywell公司的PHD( Process History Database )
d. Instep公司的eDNA(enterprise Distributed Network Architecture)
PI在国内广泛应用于电力行业，它采用了旋转门压缩专利技术和独到的二次过滤技术，使进入到PI数据库的数据经过了最有效的压缩，极大地节省了硬盘空间；IP21和PI一样属于正宗的实时数据库软件，价格和PI差不多，比较昂贵，IP21在中石油、中石化内部得到了广泛使用；由于Honeywell占据了化工行业DCS大部分份额，因此PHD在化工行业使用得也比较广泛，PHD在内部使用了Oracle关系数据库；
以上三种实时数据库均为二十世纪末推出来的传统实时数据库，由于在电力行业占垄断地位的PI价格居高不下，Instep eDNA凭借价格优势进入了电力行业，逐渐拥有了一定的客户，因此目前大型电力企业仍然偏爱OSI PI，不少中小电力企业则选择了eDNA。
特点：价格高、实时数据库包含实时数据库及其它配套软件。
G. 文档数据库和传统关系数据库有什么区别
“文档数据库与传统的关系数据库差异显着。关系数据库通常将数据存储在相互独立的表中,这些表由程序开发者定义,一个单一的对象可能散布在若干表中。 对于一个给定对象,文档数据库将其所有信息存储在数据库内某个单一实例中,并且存储的每一个对象可以不同于任一其它对象。这简化了将对象装加载数据库的过程...”
H. 传统的数据库模型有哪三种他们各自的有缺点是什么
关系模型、网状模型、层次模型
1、关系模型的缺点是查询效率不如非关系模型。因此，为了提高性能，必须对用户的查询进行优化，增加了开发数据库管理系统的负担。
2、网状模型的缺点是结构比较复杂，而且随着应用环境的扩大，数据库的结构就变得越来越复杂，不利于最终用户掌握。
第二，其DDL，DML语言复杂，用户不容易使用。用于记录之间联系是通过存取路径实现的，应用程序访问数据库时必须选择适当的存取路径。因此，用户必须了解系统的结构的细节，加重了编写应用程序的负担。
3、层次模型的缺点
现实世界中很多联系是非层次性的，如多对多联系，一个节点具有多个双亲等，层次模型不能自然的表示这类联系，只能通过引入冗余数据或引入虚拟结点来解决
对插入和删除操作的限制比较多
查询子女结点必须通过双亲结点
(8)传统数据库扩展阅读：
层次模型的优点
1、模型简单，对具有一对多层次关系的部门描述非常自然，直观，容易理解，这是层次数据库的突出优点
2、用层次模型的应用系统性能好，特别是对于那些实体间联系固定的且预先定义好的应用，采用层次模型来实现，其性能优于关系模型
3、层次数据模型提供了良好的完整性支持。
I. 大数据和传统数据库的区别是什么
他的区别有8种：
分别是：
1、数据规模、2、数据类型、3.模式(Schema)和数据的关系、4.处理对象
5、获取方式、6、传输方式、7、数据存储方面、8、价值的不可估量
价值的不可估量：
传统数据的价值体现在信息传递与表征，是对现象的描述与反馈，让人通过数据去了解数据。
而大数据是对现象发生过程的全记录，通过数据不仅能够了解对象，还能分析对象，掌握对象运作的规律，挖掘对象内部的结构与特点，甚至能了解对象自己都不知道的信息。