❶ 数据库系统中的几种架构及处理方式
主从式结构
是指一个主机带多个终端的多用户结构。在这种结构中，数据库系统，包括:应用程序、DBMS、数据，都集中存放在主机上．所有处理任务都由主机来完成，各个用户通过主机的终端并发地存取数据库，共享数据资源.
主从式结构的优点是简单，数据易于管理与维护。缺点是当终端用户数目增加到一定程度后，主机的任务会过分繁重，形成瓶颈，从而使系统性能大幅度下降。另外当主机出现故障时，整个系统都不能使用，因此系统的可靠性不高。
集中式架构
是一种远程桌面控制技术，使用此技术，远程用户能够使用任何类型的终端系统，通过任何类型的网络连接，使用远程服务器上的应用程序。用户甚至能够使用同一个终端系统访问甚至远程多个不同平台、不同网络协议服务器上的多个应用，这些应用被集成在一个访问界面中，操作简便。
C/S架构
（Client/Server或客户/服务器模式）：Client和Server常常分别处在相距很远的两台计算机上，Client程序的任务是将用户的要求提交给Server程序，再将Server程序返回的结果以特定的形式显示给用户；Server程序的任务是接收客户程序提出的服务请求，进行相应的处理，再将结果返回给客户程序。
C/S （Client/Server）结构，即大家熟知的客户机和服务器结构。它是软件系统体系结构，通过它可以充分利用两端硬件环境的优势，将任务合理分配到Client端和Server端来实现，降低了系统的通讯开销。目前大多数应用软件系统都是Client/Server形式的两层结构，由于现在的软件应用系统正在向分布式的Web应用发展，Web和Client/Server 应用都可以进行同样的业务处理，应用不同的模块共享逻辑组件；因此，内部的和外部的用户都可以访问新的和现有的应用系统，通过现有应用系统中的逻辑可以扩展出新的应用系统。这也就是目前应用系统的发展方向。
传统的C／S体系结构虽然采用的是开放模式，但这只是系统开发一级的开放性，在特定的应用中无论是Client端还是Server端都还需要特定的软件支持。由于没能提供用户真正期望的开放环境，C/S结构的软件需要针对不同的操作系统系统开发不同版本的软件， 加之产品的更新换代十分快，已经很难适应百台电脑以上局域网用户同时使用。而且代价高， 效率低。
C/S结构的优点
C/S结构的优点是能充分发挥客户端ＰＣ的处理能力，很多工作可以在客户端处理后再提交给服务器。对应的优点就是客户端响应速度快。缺点主要有以下几个：
只适用于局域网。而随着互联网的飞速发展，移动办公和分布式办公越来越普及，这需要我们的系统具有扩展性。这种方式远程访问需要专门的技术，同时要对系统进行专门的设计来处理分布式的数据。
客户端需要安装专用的客户端软件。首先涉及到安装的工作量，其次任何一台电脑出问题，如病毒、硬件损坏，都需要进行安装或维护。特别是有很多分部或专卖店的情况，不是工作量的问题，而是路程的问题。还有，系统软件升级时，每一台客户机需要重新安装，其维护和升级成本非常高。
对客户端的操作系统一般也会有限制。可能适应于Win98, 但不能用于win2000或Windows XP。或者不适用于微软新的操作系统等等，更不用说Linux、Ｕnix等。
❷ 数据库架构是什么
问题一：sql server中的架构是什么意思? 通俗点说就是一个组，里面可以存放表、视图、存储过程等
主要是用于权限控制安全控制的
问题二：什么是架构，SQL中的架构有哪些 架构(Schema)是形成单个命名空间的数据库实体的 *** 。
命名空间是一个 *** ，其中每个元素的名称都是唯一的。
可以将架构看成一个存放数据库中对象的一个容器。
架构实际上在sqlserver2000中就已经存在，当我们使用查询分析器去查询一个表的时候，一个完整的表的名称应该包括服务器名.数据库名.用户名.对象名，而在sqlserver2005中一个表的完全限定名称应该为服务器名.数据库名.架构名.对象名
在2000中，假如有一个账户tt在test数据库中创建了一张表table1的时候，在服务器上对查询的语句应为select * from test.tt.table1,也就是说，在sqlserver 2000中一张表所属的架构默认就是表的创建者的登录名称，用户可以和修改他所创建的所有数据库对象。
问题三：数据库架构是什么 参考有一个声音再也不能的在耳边响起，有一双手再也握不住那手心的温度与舒适。
问题四：数据架构是什么 数据架构即数据库架构
数据库是相关数据的 *** ，一个数据库含有各种成分，包括表、记录、字段、索引等。
1．数据库(Database)
Visual Basic中使用的数据库是关系型数据库(Relational Database)。一个数据库由一个或一组数据表组成。每个数据库都以文件的形式存放在磁盘上，即对应于一个物理文件。不同的数据库，与物理文件对应的方式也不一样。对于dBASE,FoxPro和Paradox格式的数据库来说，一个数据表就是一个单独的数据库文件，而对于Microsoft Access、Btrieve格式的数据库来说，一个数据库文件可以含有多个数据表。
2．数据表(Table)
简称表，由一组数据记录组成，数据库中的数据是以表为单位进行组织的。一个表是一组相关的按行排列的数据；每个表中都含有相同类型的信息。表实际上是一个二维表格，例如，一个班所有学生的考试成绩，可以存放在一个表中，表中的每一行对应一个学生，这一行包括学生的学号，姓名及各门课程成绩。
3．记录(Record)
表中的每一行称为一个记消芦录，它由若干个字段组成。
4．字段(Field)
也称域。表中的每一列称为一个字段。每个字段都有相应的描述信息，如数据类型、数据宽度等。
5．索引(Index)
为了提高访问数据库的效率，可以对数据库使用索引。当数据库较大时，为了查找指定的记录，则使用索引和不使用索引的效困斗率有很大差别。索引实际上是一种特殊类型的表，其中含有关键字段的值(由用户定义)和指向实际记录位置的指针，这些值和指针按照特定的顺序(也由用户定义)存储，从而可以以较快的速度查找到所需要的数据记录。
6．查询(Query)
一条SQL(结构化查询语言)命令，用来从一个或多个表中获取一组指定的记录，或者对某个表执行指定的操作。当从数据库中读取数据时，往往希望读出的数据符合某些条件，并且能按某个字段排序。使用SQL，可以使这一操作容易实现而且更加有效。SQL是非过程化语言(有人称为第四代语言)，在用它查找指定的记录时，只需指出做什么，不必说明汪桥磨如何做。每个语句可以看作是一个查询(query)，根据这个查询，可以得到需要的查询结果。
7．过滤器(Filter)
过滤器是数据库的一个组成部分，它把索引和排序结合起来，用来设置条件，然后根据给定的条件输出所需要的数据。
8.视图(view)
数据的视图指的是查找到(或者处理)的记录数和显示(或者进行处理)这些记录的顺序。在一般情况下，视图由过滤器和索引控制
问题五：数据库中的文件组和架构有什么不同？两者之间的关系是什么？ 文件组 是 管理 物理文件的. 多个物理文件, 放在一个组里面
架构 不知道你指的是不是 Schema.
如果是的话。
架构 是 逻辑上面的, 一个数据库， 可以划分为多个 架构， 每个 架构 存储其独有的业务数据。
SQL Server 默认使用一个 名为 dbo 的 构架。
问题六：数据库-架构和数据库-管理指的是什么 数据库架构：
下面是基于SQLserver数据库来谈的。贰
SQLServer经过这些年的发展，其实已经有很多很好的技术可以使用，如Replication、SSB、Cluster、Mirroring等（可以参考我在SQLServer DBA 三十问和SQLServer 高可用、高性能和高保护延伸 中的一些技术方面的知识），而且这些技术在可靠性方面已经通过了市场的认可，有很多公司在为提高其程序的可靠性、安全性和高效性等方面或多或少的采用了其中的某些技术，以下就我接触过的这些技术方面的应用，主要针对网站这种流量很大，读多写少的应用，就数据库架构方面做些探讨，希望对各位有所帮助，如有不对的地方，欢迎大家指正和交流。
数据库架构需要考虑的问题：
数据可靠和一致性；
数据容灾；
当数据量和访问压力变大时，方便扩充；
高度可用，出问题时能及时恢复，无单点故障；
不应因为某一台机器出现问题，导致整网性能的急剧下降；
方便维护。
数据库管理：
数据库管理(Database Manager)是有关建立、存储、修改和存取数据库中信息的技术，是指为保证数据库系统的正常运行和服务质量，有关人员须进行的技术管理工作。负责这些技术管理工作的个人或集体称为数据库管理员(DBA)。数据库管理的主要内容有：数据库的调优、数据库的重组、数据库的重构、数据库的安全管控、报错问题的分析和汇总和处理、数据库数据的日常备份. 数据库的建立：数据库的设计只是提供了数据的类型、逻辑结构、联系、约束和存储结构等有关数据的描述。这些描述称为数据模式。
问题七：oracle数据库的结构是什么？ Oracle数据库的体系结构包括四个方面：数据库的物理结构、逻辑结构、内存结构及进程。
1. 物理结构
物理数据库结构是由构成数据库的操作系统文件所决定，Oracle数据库文件包括：
数据文件（Data File）
数据文件用来存储数据库中的全部数据，例如数据库表中的数据和索引数据.通常以为*.dbf格式，例如:userCIMS.dbf 。
日志文件（Redo Log File）
日志文件用于记录数据库所做的全部变更（如增加、删除、修改）、以便在系统发生故障时，用它对数据库进行恢复。名字通常为Log*.dbf格式，如：Log1CIMS.dbf,Log2CIMS.dbf 。
控制文件（Control File）
每个Oracle数据库都有相应的控制文件，它们是较小的二进制文件，用于记录数据库的物理结构，如：数据库名、数据库的数据文件和日志文件的名字和位置等信息。用于打开、存取数据库。名字通常为Ctrl*ctl 格式，如Ctrl1CIMS.ctl。
配置文件
配置文件记录Oracle数据库运行时的一些重要参数，如：数据块的大小，内存结构的配置等。名字通常为init*.ora 格式，如：initCIMS.ora 。
2 逻辑结构
Oracle数据库的逻辑结构描述了数据库从逻辑上如何来存储数据库中的数据。逻辑结构包括表空间、段、区、数据块和模式对象。数据库的逻辑结构将支配一个数据库如何使用系统的物理空间.模式对象及其之间的联系则描述了关系数据库之间的设计.
一个数据库从逻辑上说是由一个或多个表空间所组成，表空间是数据库中物理编组的数据仓库，每一个表空间是由段(segment)组成，一个段是由一组区(extent)所组成，一个区是由一组连续的数据库块(database block)组成，而一个数据库块对应硬盘上的一个或多个物理块。一个表空间存放一个或多个数据库的物理文件（即数据文件）.一个数据库中的数据被逻辑地存储在表空间上。
表空间（tablespace）
Oracle数据库被划分为一个或多个称为表空间的逻辑结构，它包括两类表空间，System表空间和非System表空间，其中，System表空间是安装数据库时自动建立的，它包含数据库的全部数据字典，存储过程、包、函数和触发器的定义以及系统回滚段。除此之外，还能包含用户数据。。
一个表空间包含许多段，每个段有一些可以不连续的区组成，每个区由一组连续的数据块组成，数据块是数据库进行操作的最小单位。
每个表空间对应一个或多个数据文件，每个数据文件只能属于一个表空间。
数据库块（database block）
数据库块也称逻辑块或ORACLE块，它对应磁盘上一个或多个物理块，它的大小由初始化参数db-block-size（在文件init.ora中）决定，典型的大小是2k。Pckfree 和pctused 两个参数用来优化数据块空间的使用。
区（extent）
区是由一组连续的数据块所组成的数据库存储空间分配的逻辑单位。
段（segment）
段是一个或多个不连续的区的 *** ，它包括一个表空间内特定逻辑结构的所有数据，段不能跨表空间存放。Oracle数据库包括数据段、索引段、临时段、回滚段等。
模式对象（schema object）
Oracle数据库的模式对象包括表、视图、序列、同意词、索引、触发器、存......>>
问题八：sql server中架构是什么意思 架构（Schema）是一组数据库对象的 *** ，它被单个负责人（可以是用户或角色）所拥有并构成唯一命名空间。你可以将架构看成是对象的容器。
在 SQL Server 2000 中，用户（User）和架构是隐含关联的，即每个用户拥有与其同名的架构。因此要删除一个用户，必须先删除或修改这个用户所拥有的所有数据库对象。
在 SQL Server 2005 中，架构和创建它的数据库用户不再关联，完全限定名（fully-qualified name）现在包含4个部分：server.database.schema.object
1. 体系结构（Architecture）
体系结构亦可称为架构，所谓软件架构，根据Perry 和Wolfe之定义：Software Architecture = {Elements,Forms, Rationale / Constraint }，也就是软件主架构 = {组件元素，元素互助合作之模式，基础要求与限制}。Philippe Kruchten采用上面的定义，并说明主架构之设计就是：将各组件元素以某些理想的合作模式组织起来，以达成系统的基本功能和限制。体系结构又分为多种样式，如Pipes and Filters等。
2. 框架(Framework)
框架亦可称为应用架构，框架的一般定义就是：在特定领域基于体系结构的可重用的设计。也可以认为框架是体系结构在特定领域下的应用。框架比较出名的例子就是MVC。
3. 库(Library)
库应该是可重用的、相互协作的资源的 *** ，供开发人员进行重复调用。它与框架的主要区别在于运行时与程序的调用关系。库是被程序调用，而框架则调用程序。比较好的库有JDK。
4. 设计模式（Design Pattern）
设计模式大家应该很熟悉，尤其四人帮所写的书更是家喻户晓。“四人帮”将模式描述为“在一定的环境中解决某一问题的方案”。这三个事物 ― 问题、解决方案和环境 ― 是模式的基本要素。给模式一个名称，考虑使用模式将产生的结果和提供一个或多个示例，对于说明模式也都是有用的。
5. 平台（PlatForm）
由多种系统构成，其中也可以包含硬件部分。
对于以上的概念有一个比较清楚的认识之后，就可以在软件的开发过程中进行应用。理论和实践是缺一不可的，相辅相成的。没有理论的指导，实践就缺乏基础；没有实践的证明，理论就缺乏依据，因此我一直认为：对于当代的程序员，在有一定的实践基础后，必须学习更深的理论知识。无论你是从那方面先开始学习的。
在软件的开发过浮中，从许多过程实践和方法中，大致可以提炼出五大步骤：需求、分析、设计、编码、测试。而体系结构是软件的骨架，是最重要的基础。体系结构是涉及到每一步骤中。一般在获取需要的同时，就应该开始分析软件的体系结构。体系结构现在一般是各个大的功能模块组合成，然后描述各个部分的关系。
我一般认为框架是体系结构中每个模块中更细小的结构。如需要表示web技术，就会用到MVC框架，而web功能只是整个软件体系中的一个功能模块。每个框架可以有许多个实例，如用java实现的MVC框架structs。
而在框架之下就是设计模式，设计模式一般是应用中框架之中的，也可以说是对框架的补充。因为框架只是提供了一个环境，需要我们我里面填入更多的东西。无论是否应用了设计模式，你都可以实现软件的功能，而正确应用了设计模式，是我们对前人软件的设计或实现方法的一种继承，从而让你的软件更软。
体系结构是可以从不同视角来进......>>
问题九：oracle数据库的架构是什么？ oracle 数据库架构本质上是C/S结构的。 服务器与客户端是分开的，即时服务器和客户端是在同一机器上，他们也是按照客户端/服务器模式运行的，他们之间的进程是分开的。 希望能帮助你。
问题十：数据库中拥有的架构与成员身份有什么区别？ 不同权限组合或单独就构成常角色。
不同用户创建的数据库对象不可能放在放在一起，因此就出现了容器就是所谓的架构，架构就是单个命名空间的数据实体的 ***
❸ 工商银行携手华为云，打造金融数据创新应用实践新标杆
工于至诚，行以致远。
1984年，中国工商银行（以下简称工行）正式成立。如今，以建设“数字工行”为目标，工行全面布局大数据、人工智能等创新领域，在 探索 新业务、采用新技术等方面持续 探索 践行。目前，工行已实现行内外海量金融数据资产要素的融合，全面支持客户营销、产品创新、风险控制等多领域智能化创新，服务实体经济的金融供给能力大幅提升。而在这背后，华为云大数据有着浓墨重彩的一笔。
始于数据的业务创新
在8月31日举行的华为云TechWave大数据专题日上，中国工商银行软件开发中心总经理助理刘承岩表示，“工行在大数据创新应用方面的 探索 ，就是一段不断使用新技术、提升自身数据驾驭能力的历程。”
从数据角度来看，工行经历了自动化、数据化、智能化和生态化四个阶段。在每个阶段里，工行都采用了当时最领先的技术来支撑业务需求与发展，始终走在业界前列。智能化阶段，工行正式开启与华为的合作，引入了华为云FusionInsight智能数据湖解决方案中的大数据产品，搭建了自主可控的大数据云平台，真正将数据智能服务由事后快速演进到事前、事中的阶段。
生态化阶段，工行进一步深化与华为的合作，实现大数据云平台与华为云Stack云基础设施的融合，进一步提升大数据云平台的高可用和弹性灵活扩展等能力，全面支撑起数字平台的生态化建设，更好地服务于数字工行的转型。
刘承岩介绍，通过综合运用大数据和人工智能技术，工行实现了风险数据整合，在金融同业中首家推出了大数据风险信息服务产品融安e信，服务了260家金融机构和4.6万家企业。大数据的应用还改变了传统意义上“客户找服务”的金融服务模式，实现了“金融服务找用户”，通过渠道交易行为数据，工行建立精准客户画像，通过数据算法判断客户偏好，进而提供针对性的金融产品与服务。
工行与华为的合作始于大数据，双方进行了一系列的联合创新。目前，工行已经有大量的数据放到了基于华为云FusionInsight构建的金融数据湖中，FusionInsight MRS大数据、GaussDB(DWS)数据仓库等产品承载了关键的金融数据业务，实现不同场景下的运营、管理，以及风控。
风控系统是金融领域的“生命线”。然而随着金融 科技 的飞速发展，传统的风控已经无法满足当前的需求，势必需要新的技术手段介入。大数据风控系统就是在这种背景下诞生的新技术，在华为全力支持下，工行的风控管理一直保持着业界一流水准。
大数据平台提供的超高频实时计算能力，帮助工行率先在行业内实现了实时反欺诈防控，在不影响客户体验的情况下，实现了对每笔交易的实时欺诈防控，为客户避免损失约90亿元。此外，通过全行风险信息的整合共享，以及前中后模型服务的沉淀与开放，工行实现了金融业务端到端的风险防控，真正实现了一点出险、全面防控的目标。
刘承岩介绍，工行引入华为云的另一个目的，是希望将原来在IaaS上的一些业务系统迁入到华为云Stack，并结合华为云FusionInsight智能数据湖方案，使之成为数据的底座和业务平台的底座。这将是一次规模空前的云迁移，整体迁移规模将达到75%以上。
目前，双方正在加快推进工行大数据技术平台与华为云的融合，构建混布式容器化和存算分离架构，进一步提升大数据平台的高可用、稳定性、资源弹性灵活扩展能力，更好地支撑工行全数据存储、全数据挖掘、全算法应用、全场景布署的需要。这个过程预计需要一两年的时间，而在所有工作完成之后，一朵华为云支撑起工行整个业务和数据体系的运行与管理。
刘承岩认为，大数据技术平台融合了云计算、大数据和人工智能等技术，为工行数据中台生态的创新应用，提供了强大存储、算力、算法的保障，是工行数据智能体系的技术底座。
存贷是银行业的核心业务之一。过去的贷款发放，需要做很多的核验工作，而现在借助大数据、人工智能等技术，工行基本可以做到秒批秒贷，以便捷、高效的金融服务，助力实体经济的稳健发展。
在高复杂性的人工智能领域，工行与华为的合作正在不断加深。目前，工行的数据分析师和业务专家们正在极大受惠于华为云FusionInsight智能数据湖解决方案的系列产品，以及“普惠AI”的理念，而未来在数据隐私等更深入的领域，双方还会进一步进行 探索 与合作。
面向未来，工行将不断加强与华为云的合作，通过云计算、人工智能、区块链、IoT等创新技术，更好地利用数据这一新的生产要素，从 社会 的痛点、难点入手，做好金融数据中台的建设工作，不断提升自身服务实体经济的能力。
2020年9月23-26日，华为将于上海举办第五届HUAWEI CONNECT，携手来自全球的业界思想领袖、商业精英、技术大咖、先锋企业、生态合作伙伴、应用服务商以及开发者等，共同探讨行业数字化的发展方向，展示ICT领域的领先技术、产品和解决方案，分享成功实践，构筑开放、共赢的 健康 产业生态，共创行业新价值。
❹ 各大银行都使用什么数据库
使用的数据库类型较多，既有传统的商用数据库，包括 DB2、Oracle 、SQL Server 等，又有开源数据库如 MySQL 等 ; 既有关系型数据库，又有非结构化的比如 Hadoop、Spark 平台，还有基于 Redis 的分布式缓存平台用于关系型数据库补充。
工商银行核心业务系统多跑在 DB2、Oracle 之上。在开源 MySQL 应用方面，工商银行重点推进在人工智能、物联网等创新领域广泛使用，并匹配银行特点在架构部署、参数调优等方面进行多项创新，成为后续 OLTP 关系型数据库转型的重点方向， 目前已上线数百套系统。