数据库的三层模式、两种映射、事务处理是什么意思。

数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由模式、外模式和内模式三级构成的

数据库的二级映像功能与数据独立性 为了能够在内部实现数据库的三个抽象层次的联系和转换，数据库管理系统在这三级模式之间提供了两层映像。

事务处理（TRANSACTION）是由一个或多个SQL语句序列结合在一起所形成的一个逻辑处理单元。事务处理中的每个语句都是完成整个任务的一部分工作，所有的语句组织在一起能够完成某一特定的任务。DBMS在对事务处理中的语句进行处理时，是按照下面的约定来进行的，这就是“事务处理中的所有语句被作为一个原子工作单位，所有的语句既可成功地被执行，也可以没有任何一个语句被执行”。DBMS负责完成这种约定，即使在事务处理中应用程序异常退出，或者是硬件出现故障等各种意外情况下，也是如此。在任何意外情况下，DBMS都负责确保在系统恢复正常后，数据库内容决不会出现“部分事务处理中的语句被执行完”的情况。

数据库第三层结构的描述放在数据字典中。三层结构解释所谓三层体系结构，是在客户端与数据库之间加入了一个中间层，也叫组件层。这里所说的三层体系是指逻辑上的三层，即使这三个层放置到一台机器上。三层体系的应用程序将业务规则、数据访问、合法性校验等工作放到了中间层进行处理。通常情况下，客户端不直接与数据库进行交互，而是通过COMCOM通讯与中间层建立连接，再经由中间层与数据库进行交换。

如果引用多个，那么就如下所示

extern “C”{

#include “ sh”

#include “th”

#include “gh”

#include “jh”};

然后在调用这些函数之前，需要将函数也全部声明一遍。2

C++调用C函数的方法,将用到的函数全部重新声明一遍

extern “C”{

extern void A_app（int）;

extern void B_app（int）;

extern void C_app（int）;

C++语言支持函数重载，C语言不支持函数重载。函数被C++编译后在库中的名字与C语言的不同。假设某个C 函数的声明如下：

void foo(int x, int y);

该函数被C 编译器编译后在库中的名字为_foo，而C++编译器则会产生像_foo_int_int之类的名字用来支持函数重载和类型安全连接。由于编译后的名字不同，C++程序不能直接调用C 函数。C++提供了一个C 连接交换指定符号extern“C”来解决这个问题。例如：

extern “C”{

void foo(int x, int y);

// 其它函数}或者写成

extern “C”{

#include “myheaderh”

// 其它C 头文件}

这就告诉C++编译译器，函数 foo 是个C 连接，应该到库中找名字_foo 而不是找_foo_int_int。

建议你学习一下 RemoteObjects DataAbstract ，支持多种数据库格式。

学习成本 也不高。

大体架构你可以看看例子。

大概讲解一下。

服务端：

DataModule单元：

TDADriverManager,TADODriver 管理的是 数据库引擎驱动部分，如ADO连接

TDAconnectionManager 管理的是连接参数，双击打开，可以设置数据库连接参数。

其他的 是服务端的一些Session 等管理。

Form窗口：

TRO>

在数据库系统的三层模式中，外模式和概念模式存储在客户端或服务器。根据查询相关公开信息显示，外模式（ExternalSchema）：是数据库的用户视图，它描述了与某些具体应用程序相关的数据，即一些应用程序所需的数据，外模式的存储通常在客户端。概念模式（ConceptualSchema）：是数据的逻辑视图，它描述了整个数据库系统中所有数据的逻辑结构和关系，而与具体的应用程序无关，概念模式的存储通常在服务器端。

数据仓库系统的三个工具层数据仓库系统通常采用3层的体系结构，底层为数据仓库服务器，中间层为OLAP服务器，顶层为前端工具。具体如下：

1、数据源和数据的存储与管理部分可以统称为数据仓库服务器。

（1）数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息，等等。

（2）数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

2、OLAP服务器：对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

3、前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具，以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

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