数据库是哪个层，一个项目中说系统分为表现层控制层逻辑层DAO层和最终数据库

来源：整理时间：2023-11-12 10:38:12 编辑：黑码技术手机版

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1，一个项目中说系统分为表现层控制层逻辑层DAO层和最终数据库
2，Oracle数据库架构中包括几层每层都有什么元素
3，数据库在物联网中属于那一层
4，mvc 与表现层业务层数据源层三层这两个概念的区别
5，数据仓库在数据库里处于什么层级

1，一个项目中说系统分为表现层控制层逻辑层DAO层和最终数据库

表现层就是看到的东西，比如你现在看到的当前页面控制层就将你的请求从页面传到后台代码逻辑层就是处理你的请求的代码DAO层就是将数据存到数据库中的代码数据库就是数据库了，存东西用的

一个项目中说系统分为表现层控制层逻辑层DAO层和最终数据库

2，Oracle数据库架构中包括几层每层都有什么元素

Oracle数据库包括一个逻辑层和物理层，物理层包括Oracle磁盘上的文件, 逻辑层用来映射数据和物理层的文件。逻辑层包括一下元素：一个或者多个表空间。数据库Schema: 包括表，集群，索引，视图，存储过程，数据库触发器和sequences.

Oracle数据库架构中包括几层每层都有什么元素

3，数据库在物联网中属于那一层

属于物联网感知层 RFID又叫无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

这个问题，你可以自己弄个虚拟机软件，自己建立自己所需要的数据库关于虚拟机的使用网上有很多的相关资料你可以进行参考。希望能解决你的问题。

数据库在物联网中属于那一层

4，mvc 与表现层业务层数据源层三层这两个概念的区别

表现层(界面层，主要功能是向业务层传递参数，获取业务层返回的信息并显示在表现层中，从而打到和用户互动的功能。页面特效也是在此页面实现)业务层（通过表现层传递过来的参数，对参数进行“运算”等功能，返回表现层需要的所有信息，返回表现层要实现的功能。）数据源（主要与数据存储方面打交道，表现层不能直接调用此层的方法，是通过业务层调用的。主要实现对数据库简单的增、删、改、查等功能）如果在加入一个模型层会更好，让这三个层分别都继承模型层，封装起所有需要用到的参数。好处非常多自己体会。

你好！表现层（Presentation Layer）表现层用于用户接口的展示，以及用业务层的类和对象来“驱动”这些接口。业务层（Business Tier）业务层用于访问数据层，从数据层取数据、修改数据以及删除数据，并将结果返回给表现层。数据层（Data Tier）数据层是操作数据库或者数据源。实现增删改查方法。我的回答你还满意吗~~

数据源层就是和数据库打交道的，实现增删改查业务层就是实现具体业务的，可以调用多个数据源层表现层就是jsp页面，你看到的东西

表现层就是JSP页面，业务层就是操作层，实现表现层传递过来的请求。数据层就是和数据库打交道的。

表现层（Presentation Layer）表现层用于用户接口的展示，以及用业务层的类和对象来“驱动”这些接口。业务层（Business Tier）业务层用于访问数据层，从数据层取数据、修改数据以及删除数据，并将结果返回给表现层。数据层（Data Tier）数据层是操作数据库或者数据源。实现增删改查方法。

5，数据仓库在数据库里处于什么层级

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。

争议数据库对数据的存储是二维的存储逻辑，如果你要定位一个数据，通过几张表联合查询，需要对涉及到的表进行遍历，效率低下。而数据仓库用块状逻辑进行存储，通过几张逻辑表去查询事实表，同时进行定位，直接取数，速度上提高了好几个数量级。而且数据仓库把数据按照维度表和事实表进行划分，更有利于做olap分析，为数据可视化提供了更多的想象空间，也可为决策者和领导者提供决策支持。