层次越多，扩展性越好，但是性能越低。
举个例子，你想到仓库拿个工具，自己直接去拿，效率最高，一层架构；
告诉仓库管理员，让仓库管理员取给你，两层架构；
告诉仓库主管，仓库主管让仓库管理员去拿，三层架构。
如果货物拜访换地方了（系统还数据库），一层架构就容易找不到货物，所以扩展性差。
如果用了三层架构，可以不认识仓库管理员，也不用知道货物拜访在哪里。
你自己揣摩一下。
这俩没关系，八竿子打不着
b/s 就是brower浏览器 / server服务器
三层架构是
（显示层）（ 业务处理层） （数据库层（又分为数据库连接层，数据库层））
显示层是呈现给用户的，业务处理是处理客户请求 *** 作的，数据库层就是和数据库打交道的
区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想。
优点
1、开发人员可以只关注整个结构中的其中某一层； 2、可以很容易的用新的实现来替换原有层次的实现； 3、可以降低层与层之间的依赖； 4、有利于标准化； 5、利于各层逻辑的复用。
缺点
1、降低了系统的性能。这是不言而喻的。如果不采用分层式结构，很多业务可以直接造访数据库，以此获取相应的数据，如今却必须通过中间层来完成。 2、有时会导致级联的修改。这种修改尤其体现在自上而下的方向。如果在表示层中需要增加一个功能，为保证其设计符合分层式结构，可能需要在相应的业务逻辑层和数据访问层中都增加相应的代码。
1概述在NET三层架构程序的开发中,我们经常遇到多条件查询的情况。例如,通过图书名称、作者、定价和购买日期等查找图书信息。当用户实际查询时,则可能希望只输入其中一项或任意多项都能查询出来满足条件的记录,而不是把所有项都输完才能执行查询 *** 作。在这种情况下,编程实现起来就比较麻烦、复杂。本文提供一种实现这种多条件查询的方法,并把它封装成一个多条件查询类,便于在其它项目中使用,提高代码的重用性,减轻编程人员的负担。
2三层架构的特点通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为:表现层、业务逻辑层和数据访问层。使用三层架构一方面可将整个系统分为不同的逻辑块,降低了应用系统开发和维护的成本,另一方面可将数据访问和逻辑 *** 作都集中到组件中,增强了系统的复用性,同时也使系统的扩展性大大增强。
3多条件查询的解决方法虽然多条件查询的实现方法很多,但实现起来都是通过针对不同的用户输入生成不同的select语句来实现的。
数据访问层即访问数据库的一层，简单的说就是sqlhelper类，这个类，你可以去网上搜一下就了解了。
然后就是业务逻辑层，这一层主要处理软件中的业务逻辑，即在什么情况下怎么办，最后得出来值后把数值通过数据访问层传向数据库就可以了。
最后是展示层，即你的UI界面。业务逻辑处理完数据后需要展示的你再赋值到最外层就可以了。具体到软件上一般是两个类库，一个是应用程序！
在三层架构里，怎么把gridview中长数据替换成
在gridview的ItemDataBound事件中处理
if (eItemCells[10]TextLength > 15)
{
eItemCells[10]ToolTip = eItemCells[10]Text;
eItemCells[10]Text = eItemCells[10]TextSubstring(0, 15) + "";
}
cell的中的值是你所找那列的索引值 第一列是0
图书管理系统不是一抓一大把吗？去书店随便挑挑，买本三五十元的书，里面带光盘的那种。看你前台用到的是那种编程语言，一般数据库schema都是配套赠送的。
三层架构怎理解说的最好理解点？ 可以认为各自职责不同
数据 *** 作层： 直接 *** 作数据， 就是增删改查
业务逻辑层：有一些业务逻辑，比如统计之类的，要实现数据 *** 作要调用数据 *** 作层
页面交互层：接收用户的 *** 作，转给业务逻辑层处理，并把处理结果反馈给用户看。
举个例子：比如登陆
输入用户名密码就是接收用户 *** 作，点击确认 将用户的 *** 作内容（用户名、密码）转给 业务逻辑层。
业务逻辑层 判断用户名密码是否正确，判断（调用数据 *** 作层）是密码错误还是没有此用户，将处理结果转给页面交互层
页面交互层将 结果显示出来（是提示错误，还是跳转到成功页面）
三层架构中BLL层应该传单一的DTO(如DataSet) 还是自定义class好呢？
如果传类似DataSet的单一对象 代码量少但没有了强类型，
如果传自定义class 代码量很大维护麻烦，但有了强类型。
VMW)在虚拟化和云计算基础架构领域处于全球领先地位，所提供的经客户验证的解决方案可通过减少复杂性以及实现更加灵活、敏捷的服务交付来提高 IT 效率。
VMware 使企业可以采用能够解决其独有业务难题的云计算模式。
如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。
在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较小，负荷较低。我们往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低，这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力，而整个系统也不可避免的形成了一个打补丁工程。
所以在考虑整个系统的流程的时候，我们必须要考虑，在高并发大数据量的访问情况下，我们的系统会不会出现极端的情况。（例如：对外统计系统在7月16日出现的数据异常的情况，并发大数据量的的访问造成，数据库的响应时间不能跟上数据刷新的速度造成。具体情况是：在日期临界时（00：00：00），判断数据库中是否有当前日期的记录，没有则插入一条当前日期的记录。在低并发访问的情况下，不会发生问题，但是当日期临界时的访问量相当大的时候，在做这一判断的时候，会出现多次条件成立，则数据库里会被插入多条当前日期的记录，从而造成数据错误。），数据库的模型确定下来之后，我们有必要做一个系统内数据流向图，分析可能出现的瓶颈。
为了保证数据库的一致性和完整性，在逻辑设计的时候往往会设计过多的表间关联，尽可能的降低数据的冗余。（例如用户表的地区，我们可以把地区另外存放到一个地区表中）如果数据冗余低，数据的完整性容易得到保证，提高了数据吞吐速度，保证了数据的完整性，清楚地表达数据元素之间的关系。而对于多表之间的关联查询（尤其是大数据表）时，其性能将会降低，同时也提高了客户端程序的编程难度，因此，物理设计需折衷考虑，根据业务规则，确定对关联表的数据量大小、数据项的访问频度，对此类数据表频繁的关联查询应适当提高数据冗余设计但增加了表间连接查询的 *** 作，也使得程序的变得复杂，为了提高系统的响应时间，合理的数据冗余也是必要的。设计人员在设计阶段应根据系统 *** 作的类型、频度加以均衡考虑。
另外，最好不要用自增属性字段作为主键与子表关联。不便于系统的迁移和数据恢复。对外统计系统映射关系丢失（）。
原来的表格必须可以通过由它分离出去的表格重新构建。使用这个规定的好处是，你可以确保不会在分离的表格中引入多余的列，所有你创建的表格结构都与它们的实际需要一样大。应用这条规定是一个好习惯，不过除非你要处理一个非常大型的数据，否则你将不需要用到它。（例如一个通行证系统，我可以将USERID，USERNAME，USERPASSWORD，单独出来作个表，再把USERID作为其他表的外键）
表的设计具体注意的问题：
1、数据行的长度不要超过8020字节，如果超过这个长度的话在物理页中这条数据会占用两行从而造成存储碎片，降低查询效率。
2、能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的（电话号码），这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
3、对于不可变字符类型char和可变字符类型varchar都是8000字节,char查询快，但是耗存储空间，varchar查询相对慢一些但是节省存储空间。在设计字段的时候可以灵活选择，例如用户名、密码等长度变化不大的字段可以选择CHAR，对于评论等长度变化大的字段可以选择VARCHAR。
4、字段的长度在最大限度的满足可能的需要的前提下，应该尽可能的设得短一些，这样可以提高查询的效率，而且在建立索引的时候也可以减少资源的消耗。
5、基本表及其字段之间的关系, 应尽量满足第三范式。但是，满足第三范式的数据库设计，往往不是最好的设计。为了提高数据库的运行效率，常常需要降低范式标准：适当增加冗余，达到以空间换时间的目的。
6、若两个实体之间存在多对多的关系，则应消除这种关系。消除的办法是，在两者之间增加第三个实体。这样，原来一个多对多的关系，现在变为两个一对多的关系。要将原来两个实体的属性合理地分配到三个实体中去。这里的第三个实体，实质上是一个较复杂的关系，它对应一张基本表。一般来讲，数据库设计工具不能识别多对多的关系，但能处理多对多的关系。
7、主键PK的取值方法，PK是供程序员使用的表间连接工具，可以是一无物理意义的数字串, 由程序自动加1来实现。也可以是有物理意义的字段名或字段名的组合。不过前者比后者好。当PK是字段名的组合时，建议字段的个数不要太多，多了不但索引占用空间大，而且速度也慢。
8、主键与外键在多表中的重复出现, 不属于数据冗余，这个概念必须清楚，事实上有许多人还不清楚。非键字段的重复出现, 才是数据冗余！而且是一种低级冗余，即重复性的冗余。高级冗余不是字段的重复出现，而是字段的派生出现。
〖例4〗：商品中的“单价、数量、金额”三个字段，“金额”就是由“单价”乘以“数量”派生出来的，它就是冗余，而且是一种高级冗余。冗余的目的是为了提高处理速度。只有低级冗余才会增加数据的不一致性，因为同一数据，可能从不同时间、地点、角色上多次录入。因此，我们提倡高级冗余(派生性冗余)，反对低级冗余(重复性冗余)。
9、中间表是存放统计数据的表，它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的，有时它没有主键与外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的，存放临时记录，为个人所用。基表和中间表由DBA维护，临时表由程序员自己用程序自动维护。
10、防止数据库设计打补丁的方法是“三少原则”
(1) 一个数据库中表的个数越少越好。只有表的个数少了，才能说明系统的E--R图少而精，去掉了重复的多余的实体，形成了对客观世界的高度抽象，进行了系统的数据集成，防止了打补丁式的设计；
(2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。因为主键的作用，一是建主键索引，二是做为子表的外键，所以组合主键的字段个数少了，不仅节省了运行时间，而且节省了索引存储空间；
(3) 一个表中的字段个数越少越好。只有字段的个数少了，才能说明在系统中不存在数据重复，且很少有数据冗余，更重要的是督促读者学会“列变行”，这样就防止了将子表中的字段拉入到主表中去，在主表中留下许多空余的字段。所谓“列变行”，就是将主表中的一部分内容拉出去，另外单独建一个子表。这个方法很简单，有的人就是不习惯、不采纳、不执行。
数据库设计的实用原则是：在数据冗余和处理速度之间找到合适的平衡点。“三少”是一个整体概念，综合观点，不能孤立某一个原则。该原则是相对的，不是绝对的。“三多”原则肯定是错误的。试想：若覆盖系统同样的功能，一百个实体(共一千个属性) 的E--R图，肯定比二百个实体(共二千个属性)的E--R图，要好得多。
提倡“三少”原则，是叫读者学会利用数据库设计技术进行系统的数据集成。数据集成的步骤是将文件系统集成为应用数据库，将应用数据库集成为主题数据库，将主题数据库集成为全局综合数据库。集成的程度越高，数据共享性就越强，信息孤岛现象就越少，整个企业信息系统的全局E—R图中实体的个数、主键的个数、属性的个数就会越少。
提倡“三少”原则的目的，是防止读者利用打补丁技术，不断地对数据库进行增删改，使企业数据库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”，或数据库表的“大杂院”，最后造成数据库中的基本表、代码表、中间表、临时表杂乱无章，不计其数，导致企事业单位的信息系统无法维护而瘫痪。
“三多”原则任何人都可以做到，该原则是“打补丁方法”设计数据库的歪理学说。“三少”原则是少而精的原则，它要求有较高的数据库设计技巧与艺术，不是任何人都能做到的，因为该原则是杜绝用“打补丁方法”设计数据库的理论依据。
11、在给定的系统硬件和系统软件条件下，提高数据库系统的运行效率的办法是：
(1) 在数据库物理设计时，降低范式，增加冗余, 少用触发器, 多用存储过程。
(2) 当计算非常复杂、而且记录条数非常巨大时(例如一千万条)，复杂计算要先在数据库外面，以文件系统方式用编程语言计算处理完成之后，最后才入库追加到表中去。
(3) 发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是，以该表主键PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。若发现某个表的字段太多，例如超过八十个，则垂直分割该表，将原来的一个表分解为两个表。
(4) 对数据库管理系统DBMS进行系统优化，即优化各种系统参数，如缓冲区个数。
(5) 在使用面向数据的SQL语言进行程序设计时，尽量采取优化算法。
总之，要提高数据库的运行效率，必须从数据库系统级优化、数据库设计级优化、程序实现级优化，这三个层次上同时下功夫。
主键设计：
1、不建议用多个字段做主键，单个表还可以，但是关联关系就会有问题，主键自增是高性能的。
2、一般情况下，如果有两个外键，不建议采用两个外键作为联合住建，另建一个字段作为主键。除非这条记录没有逻辑删除标志，且该表永远只有一条此联合主键的记录。
3、一般而言，一个实体不能既无主键又无外键。在E—R 图中, 处于叶子部位的实体, 可以定义主键，也可以不定义主键(因为它无子孙), 但必须要有外键(因为它有父亲)。
主键与外键的设计，在全局数据库的设计中，占有重要地位。当全局数据库的设计完成以后，有个美国数据库设计专家说：“键，到处都是键，除了键之外，什么也没有”，这就是他的数据库设计经验之谈，也反映了他对信息系统核心(数据模型)的高度抽象思想。因为：主键是实体的高度抽象，主键与、外键的配对，表示实体之间的连接。
大数据架构师需要参与规划从数据源到数据应用的整体流程，并参与相关产品的决策。下面是我为您精心整理的大数据架构师的基本职责。
大数据架构师的基本职责1
职责：
1负责整个大数据平台架构的设计和构建;
2负责构建大数据平台的数据交换、任务调度等通用平台;
3制定开发、测试、实施、维护的标准和规范，指导和培训工程师，不断提升团队能力。
4参与系统需求分析、架构设计、技术选型、应用设计与开发以及测试与部署，负责编写核心部分代码。
5持续挑战新的技术方向，攻克大数据量、高并发、高可用、可扩展等技术难点。
任职要求：
13年以上大数据架构经验，丰富的数据仓库、数据挖掘、机器学习项目经验
2大规模数据处理的架构和设计实战经验
3精通Spark、MR，熟练HDFS、Yarn、Hbase、Hive、MongoDB，熟悉Kafka、Redis、Storm、Mahout、Flume、ElasticSearch、GraphDB(NEO4J或其他)等，并具有丰富的大型数据平台工程经验
4深刻理解大数据处理(流计算，分布式计算，分布式文件系统，分布式存储等)相关技术和实现方法
5熟悉主数据、元数据、数据质量等企业数据管理相关的体系和方法，熟练Linux/Unix平台上的开发环境
6本科或以上学历，计算机软件或相关专业，丰富的java开发经验和互联网背景优先。
7具有比较强的问题分析和处理能力，有比较优秀的动手能力，热衷技术，精益求精
大数据架构师的基本职责2
职责：
1 深刻理解政府行业业务模式，构建政府行业的数据模型，制定公司大数据技术发展路线;
2 对接业务研究和技术部门，主动搜集和转化需求，组织数据中心业务开发，进行数据相关产品需求分析和设计;
3 搭建数据仓库，研发数据库管理系统，搜集、提取、处理业务积累的海量数据，开展数据分析和挖掘;
4 根据公司战略和发展需要，规划数据中心重点工作和任务;落实部门人员、事务管理，开展跨部门、跨地区协作，协助对外交流与合作。
职位要求：
1 5年以上相关工作经验，有团队管理和项目管理经验者优先;
2了解政府运作机制，掌握财政行业知识，有电子政务行业经验者优先;
3 熟练掌握使用Java或Python,精通数据库查询语言如SQL，Oracle等,在机器学习模型和算法方向有应用经验者优先;
4 具备数据中心产品策划整体思维，有大数据处理、分析、挖掘经验者优先;
5 逻辑思维严密，具备业务抽象、分解和标准化的能力，口头和书面表达优秀;
6 有较强的大局意识和良好的团队合作意识，富有领导力，具备优秀的人际交往和沟通能力。
大数据架构师的基本职责3
职责:
1、从事电信行业大数据项目相关业务调研、产品标准建设、核心模型设计和优化、系统测试等相关工作
2、与数据专业委员会一起研究数据建模方案和建模工具，负责产品线产品的数据架构、数据模型设计
3、参与研究数据库之间的数据转换方式，参与项目中的数据移植工作，收集在项目中的数据移植经验，优化产品的数据模型
4、负责培训本部门队伍的数据模型基础理论工作，建立数据模型团队
岗位要求：
1、统招本科学历，3年以上主流数据上(DB2、Oracle、SQLServer、Mysql等)ETL设计、开发经验，具备大型数据仓库逻辑模型和物理模型设计经验，精通SQL，有较好的SQL性能调优经验;
2、拥有Python，R等数学建模工具的使用经验，并具备一定的数据处理和建模经验，可以输出相应的模型分析结果、模型比较、模型效率以及对模型的理论和判断依据方法并对其进行完整的解释和说明;
3、熟悉统计学基本原理，做过实战的数据建模项目;
4、有分布式数据仓库建设相关经验者优先，具备电信行业数据仓库建设相关经验者优先;
大数据架构师的基本职责4
职责：
1、负责大数据平台的架构设计、核心代码开发等任务;根据项目要求编写相关技术文档;
2、负责大数据平台的架构评审，代码评审，上线评审;参与数据应用需求、设计、审核和评审;
3、负责核心模块研发，负责大数据平台的搭建，完成系统调试、集成与实施;
4、负责建立和维护大数据平台技术标准规范，指导开发人员编写代码;
任职要求：
1、本科及以上计算机相关专业毕业;
2、精通离线和实时数据处理流程，掌握离线数据处理框架hive、impala、spark-sql等，掌握实时数据处理常用技术工具，包括Storm、SparkStreaming等;
3、熟悉大数据技术生态圈，精通大数据技术架构，有大数据平台构建经验;
4、掌握常见数据流接入工具，包括Flume、kafka等;
5、熟练掌握基本的Linux *** 作系统和某种脚本语言编程(如Shell等);
6、掌握一种或以上实时处理语言，如JAVA、SCALA、PYTHON等，有SCALA经验者优先;
7、有实际大规模数据(TB级以上)处理经验优先;
大数据架构师的基本职责5
职责：
1、负责公司的大数据处理框架的研发设计工作，梳理可实现方案和技术规范;
2、开发、完善公司大数据平台;参与公司离线、实时大数据处理系统的设计、开发、测试及多个业务模块的自动化集成;
3、负责业务平台数据统计分析模块的设计与规划;
4、负责公司产品研发过程中的数据及存储设计;
5、带领和培养团队完成组织分解的目标;
任职要求：
1、统招本科及以上学历，计算机、软件工程相关专业，至少8年以上工作经验，5年以上大数据开发经验;
2、熟悉Java、Hadoop、HDFS、Hive、HBase、Spark、Storm、Flume等相关技术的基础架构
3、熟悉数据仓库，数据算法，分布式计算技术理论，具有大数据整体系统架构设计经验;
4、熟悉Linux系统，熟练使用shell/perl/python脚本处理问题;
5、对深度学习框架(Tensorflow)和机器学习(svm 随机深林贝叶斯等)有一定了解的优先;
6、能够组织项目开发组协同工作，包括团队沟通、计划、开发环境管理等
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）