数据库技术领域的发展趋势 1 泛数据研究 2 国际数据库研究界动态 3 主流技术发展趋势 3.1 信息集成 3.2 数据流管理 3.3 传感器数据库技术 3.4 XML 数据管理 3.５网格数据管理 3.6 DBMＳ的自适应管理 3．７移动数据管理 3．8 微小型数据库技术 ３.9 数据库用户界面 1 泛数据研究的时代 数据库技术从诞生到现在,在不到半个世纪的时间里,形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域,吸引了越来越多的研究者加入,使得数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域.随着信息管理内容的不断扩展和新技术的层出不穷,数据库技术面临着前所未有的挑战.面对新的数据形式,人们提出了丰富多样的数据模型(层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、半结构化模型等),同时也提出了众多新的数据库技术（XML 数据管理、数据流管理、Weｂ数据集成、数据挖掘等). 回顾数据库发展之初,数据模型是制约数据库系统的关键因素．E.F Cｏdd 博士(19２3-2003）提出的关系模型充分考虑了企业业务数据的特点，从现实问题出发,为数据库建立了一个坚实的数学基础.在整个计算机软件领域,恐怕难以找到第2 个像关系模型这样，概念如此简单,但却能带来如此巨大市场价值的技术. 关系模型在关系数据库理论基本成熟后,各大学、研究机构和各大公司在关系数据库管理系统(RDBＭS）的实现和产品开发中，都遇到了一系列技术问题.主要是在数据库的规模愈来愈大,数据库的结构愈来愈复杂，又有愈来愈多的用户共享数据库的情况下,如何保障数据的完整性、安全性、并发性以及故障恢复的能力,它成为数据库产品是否能够进入实用并最终
数据库技术的发展史 数据库技术的发展，已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。数据库技术最初产生于20世纪60年代中期，到今天近几十年的历史，其发展速度之快，使用X围之广是其它技术所远不及的。 先介绍一下数据模型的概念：数据模型是数据库系统的核心和基础。数据模型的发展经历了格式化数据模型（包括层状数据模型和网状数据模型）、关系数据模型两个阶段，正在走向面向对象的数据模型等非传统数据模型的阶段。 层状数据模型每个节点间是一对多的父子之间的联系，比如一个父亲三个儿子；中心下的几个部门，部门里的人。网状数据模型中允许任意两个节点间有多种联系，层次模型实际上是网状模型的一个特例；如同学生选课，一个学生可以选修多门课程，某一课程也可被多名学生选修。关系数据模型，职工,比如我（编号，XX，性别，所属部门，籍贯），我和马薇，X晖，陈曙光等就组成了一X关系模型的数据表。 根据数据模型的发展，数据库技术可以相应地划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。
第一代数据库的代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS和70年代美国数据库系统语言协商CODASYL下属数据库任务组DBTG提议的网状模型。层次数据库的数据模型是有根的定向有序树，网状模型对应的是有向图。这两种数据库奠定了现代数据库发展的基础。这两种数据库具有如下共同点： 1.支持三级模式（外模式、模式、内模式），模式之间具有转换（或成为映射）功能，保证了数据库系统具有数据与程序的物理独立性和一定的逻辑独立性； 2.用存取路径来表示数据之间的联系； 3.有独立的数据定义语言； 4.导航式的数据操纵语言。 网状数据库 最早出现的是网状DBMS。网状模型中以记录为数据的存储单位。记录包含若干数据项。网状数据库的数据项可以是多值的和复合的数据。每个记录有一个惟一地标识它的内部标识符，称为码（DatabaseKey,DBK），它在一个记录存入数据库时由DBMS自动赋予。DBK可以看作记录的逻辑地址，可作记录的替身，或用于寻找记录。网状数据库是导航式（Navigation）数据库，用户在操作数据库时不但说明要做什么，还要说明怎么做。例如在查找语句中不但要说明查找的对象，而且要规定存取路径。
数据库仓库综述 摘要:自从计算机出现后,计算机对数据的管理经历了程序管理、文件管理和数据库管理三个阶段。数据库是数据管理的高级阶段,是数据管理最有效的手段,是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。本文介绍了数据库的定义、发展历史及各代数据库所采用的数据模型、各代数据库的优缺点。结合当今应用需求和新技术对数据库发展趋势、应用前景作了展望。关键词:数据模型;关系数据库;面向对象数据库 1 引言 数据库技术是20世纪60年代初开始发展起来的一门数据管理自动化的综合性新技术,它是应数据管理任务的需要而产生的,是数据管理最有效的手段。数据库就是为了一定的目的,在计算机系统中与特定的结构组织、存储和应用相关联的数据集合。在数据库出现之前,计算机管理数据经过了程序管理和文件管理两个阶段。数据库是数据管理的高级阶段,它与传统的数据管理相比有许多明显的差别,其中主要的有两点:一是使数据独立于应用程序而集中管理,实现了数据共享,减少了数据冗余,提高了数据的效益;二是在数据间建立了联系,从而能反映出现实世界中信息的联系。 数据库的应用领域相当广泛,从一般事务处理到各种专门化数据的存
储与管理。它的出现极大地促进了计算机应用的发展,数据库技术已经成为先进信息技术的重要组成部分,是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心[1]。目前基于数据库技术的计算机应用已成为计算机应用的主流。 2 数据库发展的历史 数据模型是数据库系统的核心和基础。数据模型是数据库系统中关于数据和联系的逻辑组织的形式表示,通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。数据结构是所研究的对象类型的集合,在数据库系统中通常按照数据结构的类型来命名数据模型。传统的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型,现在随着面向对象技术的发展,数据库模型也有基于面向对象的数据模型。数据操作是指对数据库中各种对象的实例允许执行的操作的集合。数据库主要有检索和更新两大类操作。数据的约束条件是完整性规则的集合。保证数据的完整性是对数据库的一个很重要的要求。所谓完整性就是数据的正确性、有效性和相容性。每一个具体的数据库都是由一个相应的数据模型来定义的。按照数据模型的进展,数据库技术可以相应地分为三个发展阶段:第一代的网状、层次数据库系统;第二代的关系数据库系统;第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。目前关系数据库系统已经逐渐淘汰了网状数据库和层次数据库,成为当今最为流行的商用数据库系统。211 第一代数据库系统———层次和网状数据库系统第一代数据库系统的数据模型为层次模型和网状模型。层次模型是将数据组织成有向有序的树结构。层次模型由处于不同层次的各个结点组成。
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力就是大数据技术，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
大数据综述 大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。随着科技和社会的发展进步加上计算机和网络技术的兴起，社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，使数量庞大，种类众多，时效性强为特征的数据的不断涌现，引发了数据规模的爆炸式增长[1]。 国际数据公司（International Data Corporation，IDC）研究报告称：2011年全球被创建和被复制的数据总量超过1. 8ZB，且增长趋势遵循新摩尔定律（全球数据量大约每两年翻一番），预计2020 年将达到35ZB。与此同时，数据复杂性也急剧增长，其多样性（多源、异构、多模态、不连贯语法或语义等) 、低价值密度（大量不相关信息、知识“提纯”难度高）、实时性（数据需实时生成、存储、处理和分析）等复杂特征日益显著。预示着全球已然进入了“大数据”时代[2]。 1.大数据国外研究现状 大数据相关理论的研究 “大数据”这一术语从2008年开始在科技领域中出现，随之引起学术界的广泛研究兴趣。《Nature》与《Science》杂志分别出版专刊，从互联网技术、互联网经济学、超级计算、环境科学、生物医药等多个方面讨论大数据处理和应用专题。世界各国政府也高度重视大数据领域的研究和探索，并从国家战略的层面推出研究规划以应对其带来的挑战。虽然大数据研究已在全球范围内成为热点和焦点，但目前国内外大数据相关的研究仍然处于起步阶段，面向管理和决策的大数据研究与应用逐步兴起，研究理念、思路、方法和学术路线等方面的探索已经开始全面展开[3]。 大数据蕴含着巨大的价值，对社会、经济、科学研究等各个方面都具有重要的战略意义。目前，大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造
数据库技术的发展(一) (总分：15.00，做题时间：90分钟) 一、{{B}}选择题{{/B}}(总题数：5，分数：5.00) 1.采用扩展关系数据模型的方法建立的数据库系统，称做 ______。 （分数：1.00） A.对象-关系数据库系统√ B.扩展关系数据库系统 C.拓展关系数据库系统 D.以上都不正确 解析： 2.下列哪一种结构是支持并行数据库系统最好的结构? ______。 （分数：1.00） A.共享内存 B.共享磁盘 C.无共享√ D.层次模式 解析： 3.下面属于并行数据库系统目标的是 ______。Ⅰ．高性能Ⅱ．高可用性Ⅲ．高扩充性 （分数：1.00） A.Ⅰ和Ⅱ B.Ⅱ和Ⅲ C.Ⅰ和Ⅲ D.Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ√ 解析： 4.下列属于粗粒度并行机特点的是 ______。 （分数：1.00） A.拥有大量的处理器 B.共享一个主存√ C.单个事务运行得更快 D.数据库一般将一个查询分配到多个处理器上 解析： 5.操作型数据和分析型数据具有不同的特征，下列哪一个是操作型数据的特征? ______。 （分数：1.00） A.可更新的√ B.历史的(包括过去数据) C.支持管理决策的 D.面向主题的 解析： 二、{{B}}填空题{{/B}}(总题数：5，分数：10.00) 6.在客户机/服务器工作模式中，客户机可以使用{{U}} 【1】 {{/U}}向数据库服务器发送查询命令。（分数：2.00） 填空项1:__________________ （正确答案：结构化查询语言/SQL） 解析： 7.分布式数据库系统与集中式数据库系统最大的区别是分布式数据库中的数据{{U}} 【2】 {{/U}} 存储在多个场地。 （分数：2.00）
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(10), 1503-1509 Published Online October 2018 in Hans. https://www.doczj.com/doc/0d9509141.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/0d9509141.html,/10.12677/csa.2018.810163 Overview on Big Data Kaiyue Liu China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing Received: Oct. 1st, 2018; accepted: Oct. 11th, 2018; published: Oct. 19th, 2018 Abstract As a current popular technical, big data has received wide attention from every industry. In order to further understand big data, this paper comprehensively describes big data from the six aspects: The basics of big data, the origin and development status of big data, big data processing, big data application, big data challenges and the future of big data. The basics of big data include the con-cepts and differences between big data and traditional databases, and the characteristics of big data. The big data processing includes generating and getting data, preprocessing data, data sto-rage, analyzing and mining data. This article is a systematic review of big data, and can establish a good knowledge system for scholars who are new to big data. Keywords Big Data, Data Storage, Data Mining, Data Visualization, Big Data Application 大数据综述 刘凯悦 中国矿业大学(北京)，北京 收稿日期：2018年10月1日；录用日期：2018年10月11日；发布日期：2018年10月19日 摘要 大数据作为当今的热点技术，受到了各行各业的广泛关注。为了进一步认识大数据，本文从大数据的基础、大数据的起源和发展现状、大数据的处理流程、大数据的应用、大数据面临的挑战、大数据未来展望六个方面对大数据进行了综合性描述。其中大数据基础包括大数据和传统数据库的概念和区别、大数据的特性，处理流程包括数据生成和获取、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘。本文是大数据的系统性综述，可以对初次接触大数据的学者建立了良好的知识体系。
计算机信息与技术学院软件工程一班吴迪 数据库技术国内外发展现状 <国外现状> 自从1969年美国的IBM公司开发出第一个DBMS系统IMS以来，数据库的研究和开发已经走过了三十多年的历程，经历了三代的演变（从层次型数据库系统到网络型数据库系统，再到现在成为数据库主流的关系型数据库系统），取得了辉煌的成就，形成了数百亿美元的产业，数据库技术和系统已经成为世界各国信息基础设施的核心技术和重要基础。 据欧共体委员会1991年底调查统计，当时西欧公司提供的联网数据库为1616个，而美国公司提供的联网数据库为3057个，加上其他形式的电子信息服务，欧洲计算机网络服务业的年收入为39亿美元，远远低于美国的97亿美元。在欧洲，该行业业务的96%是金融和商业信息。据估计，欧共体国家在数据库、网络以及其他计算机联网服务方面，比美国落后3至5年。欧共体的联网业务规模大约是美国的一半。 美国是世界上数据库业起步最早的国家。目前，在世界范围内，无论是数据库的数量、质量、品种、类型，还是数据库生产者、数据库提供商的数量，抑或是联机数据库的使用频率和产值方面，别的国家还都无法与之抗衡。据Gale公司统计，至1995年止，全世界拥有数据库8525种，其中美国产品占69%，为世界其它国家数据库拥有总量的将近2倍。 80年代初，英、法、德等国意识到数据库产业的重要性，开始自主建立数据库产业和联机产业，以期打破美国的垄断，到90年代中期，欧洲约有2000个数据库提供利用，占世界全部的27%，其涉及语言丰富，联机服务产值在1991－1996年的年均增长率为15.9%，远高于美国同期的增长率8.5%。体现出强劲的势头。西欧数据库产业后劲十足的原因有：信息自立的战略，主要向内的经营策略，不断完善的经济技术环境，特别是欧洲一体化的进程。 <国内现状> 二十世纪九十年代以来，我国电子信息产业发展迅速，年增长率达到27％左右。 我国的数据库(主要是中文数据库)建设起步于70年代中后期,当时主要引进 学习国外理论和成果。随后，全国许多单位纷纷开始建设数据库。“七五”期间，我国在数据库建设方面的投入达10亿元人民币。截止到1995年10月31日我国自建且有一定规模的数据库已达1038个。这些成就，为经济建设和社会文明进步起到了积极的推动作用。 目前，我国的数据库已由1992年806个增加到1000个以上,数据库的容量有很
密文数据库检索技术综述 摘要 关键词 1 引言 2 相关技术 3 研究分类 3.1 数值型数据 2002年，Hakan等人首次提出了在数据库即服务（Database as a service, DaaS）1模型下，针对加密数据执行SQL查询的方法2。其核心思想是：提出了一种过滤技术（桶划分技术）缩小解密范围，从而快速查询加密数据。并基于桶划分技术提出了一种对关系数据库进行加密和存储的模型，在此模型上存储数据时，除了对关系表中的记录采用常规加密外，还给每个属性值增加一个桶号，桶号表示明文数据值位于某段区间内。在该模型中，数据拥有者（即用户）对数据库进行加密后将数据库密文保存在服务提供商处，只有数据拥有者能够解密。用户提交查询指令后，服务器端无需对密文解密即可进行粗粒度的查询，得到包含查询结果的一个候选结果集合，然后将该候选结果集合返回给用户，用户解密该候选结果集合并对明文进行计算即可得到最终的查询结果。 该方法返回一个比正确结果集合更大一些的集合，其中可能包含一些并不匹配查询条件的密文元组，因此需要再对这个结果集合进行解密和过滤处理，才能得到最终的查询结果。此外，该方法仅通过值域分区的方式建立数据库值索引，容易造成数据库信息泄漏。数据库通常采用哈希技术分区的方式，这种方式的分区数量越多，检索性能越好，但同时会造成更多的数据冗余。当每个分区中的数据记录较多时，检索效率会受到较大影响。 2003年，Damiani等人提出基于索引的密文检索方法3。与桶划分方法不同，该方法将数据进行元组级的加密，因此能够进行元组级的检索。该方法不按数值的顺序分类，增加了安全性。其缺点是不能实现范围搜索。Damiani又使用B-tree 编码方式，这种方法可以实现范围检索，但是每次进行检索时需要检索的次数等
数据库新技术的发展综述
数据库技术的现状 及发展趋势 院系：数学科学学院 学号：20121014401 姓名：徐高扬 班级：统计122
数据库技术的现状与发展趋势 关键词：数据库；面向对象数据库;演绎面向对象数据库;数据仓库； 数据挖掘；发展;主流数据库新技术 1、引言 自从计算机问世以后，就有了处理数据、管理数据的需求，由此，计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、
易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是,这些数据库系统包括层次数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域 的数据管理。然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰 富多彩的多媒体交流方式,促进了数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透,互相结合, 成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。 2、数据库技术的现状及发展趋势 1980年以前，数据库技术的发展，主要体现在数据库的模型设计上。进入90年代后，计算机领域中其它新兴技术的发展对数据库技术产生 了重大影响。数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、多媒体技术等相互渗透，相互结合，使数据库技术的新内容层出不穷。数据库的许多
面向对象数据库技术的研究综述 摘要：本文在提出传统数据库技术的不足及新应用领域需求的同时，介绍了面向对象数据库的特征与功能，并探讨了该技术面l临的一些问题；最后还对这一新技术的前景进行了展望。 关键词：面向对象；数据库技术；面向对象数据库 面向对象的思想首先出现在程序设计方法中。这一思想指导下产生的面向对象技术是一种按照人们对现实世界习惯的认识论思维方式来研究和模拟客观世界的方法学。它将现实世界中的任何事物均视为“对象”.将客观世界看成是由许多不同种类的对象构成。不同对象之间的相互联系和相互作用就构成了完整的客观世界。面向对象方法学所引入的对象、方法、消息、类、实例、继承性、封装性等一系列重要概念和良好机制为人们认识和模拟客观世界分析、设计和实现大型复杂系统奠定了良好的科学技术基础。 随着研究的不断深入和发展。面向对象技术已大大地超出了程序设计语言的范围。并渗透和应用到了诸多复杂的工程领域。并给软件工程、信息系统、工业设计与制造等带来了深远的影响。如面向对象的软件工程、面向对象的信息管理系统、面向对象的操作系统、面向对象的数据库系统、面
向对象的专家系统、面向对象的开发工具和面向对象的用户界面等的出现。其中，面向对象的数据库系统已成为当今数据库领域研究和发展的主要方向之一。 数据库技术与面向对象技术相结合已成为当前数据库技术研究、应用和发展的一个重要方向。将面向对象技术应用到数据库系统中。使数据库管理系统能够支持面向对象数据模型和数据库模式。这对于提高数据库系统模拟和操纵客观世界的能力，扩大数据库应用领域具有重要的意义：将面向对象技术应用到数据库的集成开发环境中。使数据库应用开发工具能够支持面向对象的开发方法井提供相应的开发手段，这对于提高应用软件的开发质量和扩大软件的应用推广是十分重要的。纵观数据库系统的发展，面向对象（00）技术的诞生为数据库的发展带来了希望。尽管目前面向对象数据库技术的实际发展与关系数据库系统相比，它的理论研究和形式化、标准化等方面还不完备和成熟。但是。从面向对象技术的前景和应用来看，面向对象数据库系统将代表着新一代数据库系统的发展方向。 一、新应用领域的需求及面向对象数据库的发展 从80年代以来，数据库技术在商业领域的巨大成功激发了其它领域对数据库技术需求的迅速增长。这些新的领域包括：CAD/CAM、CIM、CASE、OIS（办公信息系统）、GlS （地理信息系统）、知识库系统和实时系统等。新的应用领
键值对数据库综述与典型KV数据库介绍 一、键值数据库概述 键值数据库是一种非关系数据库，它使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合，其中键作为唯一标识符。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。键值数据库是高度可分区的，并且允许以其他类型的数据库无法实现的规模进行水平扩展。 Key-Value 键值对数据模型实际上是一个映射，即key是查找每条数据地址的唯一关键字，value是该数据实际存储的内容。例如键值对：（“”,“张三”），其key：“”是该数据的唯一入口，而value：“张三”是该数据实际存储的内容.Key-Value 数据模型典型的是采用哈希函数实现关键字到值的映射,查询时，基于key 的hash值直接定位到数据所在的点，实现快速查询,并支持大数据量和高并发查询。 二、基本原理 从API的角度来看，键值数据库是最简单的NoSQL数据库。客户端可以根据键查询值，设置键所对应的值，或从数据库中删除键。“值”只是数据库存储的一块数据而已，它并不关心也无需知道其中的内容；应用程序负责理解所存数据的含义。由于键值数据库总是通过主键访问，所以它们一般性能较高，且易于扩展。基本上所有的编程语言都带有应用在内存中的键值对存储。C++STL的映射容器（map container）和Java的HashMap以及Python的字典类型都是键值对存储。键值对存储通常都有如下接口： -Get( key ): 获取之前存储于某标示符“key”之下的一些数据，或者“key”下没有数据时报错。 -Set( key, value ): 将“value”存储到存储空间中某标示符“key”下，使得我们可以通过调用相同的“key”来访问它。如果“key”下已经有了一些数据，旧的数据将被替换。 -Delete( key ): 删除存储在“key”下的数据。 三、基本特性 键值数据库具有以下几个特性：
大数据相关技术综述及调研 大数据本身就是一个很抽象的概念，提及大数据很多人也只能从数据量上去感知大数据的规模，如: 百度每天大约要处理几十PB 的数据; Facebook 每天生成300 TB 以上的日志数据; 据著名咨询公司IDC 的统计，2011 年全球被创建和复制的数据总量为1．8 ZB( 1021 ) ，但仅仅是数据量并不能区分大数据与传统的海量数据的区别。在2008 年《Science》杂志出版的专刊中，大数据被定义为“代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的数据”。比较有影响力的Gartner 公司也给出了大数据的定义，大数据是高容量、高生成速率、种类繁多的信息价值，同时需要新的处理形式去确保判断的作出、洞察力的发现和处理的优化。这种定义不仅是数据规模大，更重要的是如何从这些动态快速生成的数据流或数据块中获取有用的具有时效性价值的信息，但是这些数据类型众多，结构化、半结构化、非结构化的数据对已有的数据处理模式带来了巨大的挑战，其中也体现了大数据在3V 基础上发展的4V定义。4V 定义即volume，variety，velocity，value，关于第4 个V的说法并不统一，国际数据公司( International Data Corporation，IDC) 认为大数据还应当具有价值性( value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点; 而IBM 认为大数据必然具有真实性( veracity)，这样有利于建立一种信任机制，有利于领导者的决策。百度百科对大数据的定义是: 大数据( big data) ，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的科学家Ｒauser提到一个简单的定义: 大数据就是超过了任何一个计算机处理能力的庞大数据量。 以下为大数据与传统数据应用的对比：
数据库新技术及其发展 趋势 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
数据库新技术及其发展趋势 数据库技术是计算机科学的重要分支,主要研究如何安全高效地管理大量、 持久、共享的数据。数据库的研究始于20世纪60年代中期,它的发展有着三大 标志性事件。第一件大事, 1969年IBM公司研制开发了基于层次模型的数据库管理系统的商品化软件InformationManagement System,即IMS系统,是首例成功的数据库管理系统软件。第二件大事,美国数据系统语言协会CODASYL (Conference On DataSystem Language)下属的数据库任务组DBTG(Data Base TaskGroup)对数据库方法进行系统的研究和讨论后,于20世纪60年代末到70年代初提出了若干报告。DBTG报告确定并建立了数据库系统的许多概念、方法和技术。DBTG所提议的方法是基于网状结构的,它是数据库网状模型的基础和典型代表。第三件大事, 1970年IBM公司San Jose研究实验室的研究员E. F. Codd博士发表了题为“大型共享数据库数据的关系模型”的论文,提出数据库的关系模型,从而开创了数据库关系方法和关系数据理论的研究领域,为关系数据库技术奠定了理论基础, E. F. Codd因此在1981年获得ACM图录奖。20世纪80年代几乎所有新开发的 系统都是关系系统。随着计算机系统硬件、Internet和Web技术的发展,数据库系统所管理的数据格式、数据处理方法以及应用环境不断变化,同时人工智能、 多媒体技术和其他学科技术的发展,数据库技术面临着前所未有的挑战。 当前数据库技术发展的现状，关系数据库技术仍然是主流 国内数据库的发展趋势也是飞速的，在数据库技术的当前及未来发展里程中, 数据仓库以及基于此技术的商业智能无疑将是大势所趋。IBM的实验室在这方面进行了10 多年的研究, 并将研究成果发展成为商用产品。除了用于
数据库技术的现状及其发展趋势 （班级：041011 姓名：罗英学号：04101001） 一数据库技术的基本概述 数据库技术是信息系统的一个核心技术。是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法，并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。即：数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学。 数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。 数据库技术研究和管理的对象是数据，所以数据库技术所涉及的具体内容主要包括：通过对数据的统一组织和管理，按照指定的结构建立相应的数据库和数据仓库；利用数据库管理系统和数据挖掘系统设计出能够实现对数据库中的数据进行添加、修改、删除、处理、分析、理解、报表和打印等多种功能的数据管理和数据挖掘应用系统；并利用应用管理系统最终实现对数据的处理、分析和理解。 数据库技术涉及到许多基本概念，主要包括：信息，数据，数据处理，数据库，数据库管理系统以及数据库系统等。 数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。数据库技术的根本目标是要解决数据的共享问题。 二数据库技术发展历史 数据模型是数据库技术的核心和基础，因此，对数据库系统发展阶段的划分应该以数据模型的发展演变作为主要依据和标志。按照数据模型的发展演变过程，数据库技术从开始到现在短短的30年中，主要经历了三个发展阶段：第一代是网状和层次数据库系统，第二代是关系数据库系统，第三代是以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统。数据库技术与网络通信技术、人工技能技术面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透、有机结合，成为当代数据库技术发展的重要特征。 第一代数据库系统 第一代数据库系统是20世纪70年代研制的层次和网状数据库系统。层次数据库系统的典型代表是1969年IBM公司研制出的层次模型的数据库管理技术IMS。20世纪60年代末70年代初，美国数据库系统语言协会
数据库的现状及发展趋势 数据库是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。今天信息资源已成为各个部门的重要财富建立一个满足各级部门信息处理要求的行之有效的信息系统也成为一个企业或组织生存和发展的重要条件。因此作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用，从小型单项事务处理系统到大型信息系统，从联机事务处理到联机分析处理，从一般企业管理到计算机辅助设计与制造，计算机集成制造系统，电子政务，电子商务地理信息系统等，越来越新的应用领域采用数据库技术来存储和处理信息资源。对于一个国家来说，数据库的建设规模，数据库信息量的大小和使用频度已成为衡量这个国家信息化程度的重要标志。数据库是长期存储在计算机内有组织的大量的共享的数据的集合。数据库系统的出现使信息系统从加工数据的程序为中心转向围绕共享的数据库为中心的新阶段。这样既便于数据的集中管理，又有利于应用程序的研制和维护，提高了数据的利用率和相容性，提高了决策的可靠性。数据库已成为现代信息系统的重要组成成分。具有数百G，数百T，甚至数百P字节的数据库已普遍存在于科学技术，工业，农业，商业，服务业和政府部门的信息系统中。数据库技术是计算机领域中发展最快的技术之一。 数据库系统一般由数据库，数据库管理系统，应用系统和数据库管理员构成。数据库系统有以下的特点：数据结构化；数据的共享性高，冗余度低，易于扩充；数据独立性高；数据由DBMS统一管理和控制。数据库系统数据量都很大，加之DBMS丰富的功能使得自身的规模也很大，因此整个数据库系统对硬件资源提出了较高的要求：（1）要有足够大的内存，存放操作系统，DBMS的模块，数据缓冲区和应用程序;(2)有足够大的磁盘或磁盘阵列等设备存储数据库，有足够大的磁带或光盘作数据备份；（3）要求系统有较高的通道能力，以提高数据传送率。数据库系统的软件主要包括：(1)DBMS。DBMS为数据库的建立，使用和配置的系统软件。（2）支持DBMS运行的操作系统。（3)具有与数据库接口的高级语言及其编译系统，便于开发应用程序。（4）以DBMS为核心的应用开发工具。（5）为特定应用环境开发的数据库应用系统。数据库的人员包括：（1）数据库管理人员。具体职责是决定数据库中的信息内容和结构；决定数据库的存储结构和存取策
数据库技术发展简史 数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。 30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。 数据库发展简史 1. 数据管理的诞生 数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1 9 5 1 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc.）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器——the Model305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机地存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。数据库系统的萌芽出现于60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要。能够统一管理和共享数据的数据库管理
数据库加密综述 石磊 摘要数据库加密是利用现有的数据库和加密技术，来研究如何对数据库中的数据加、解密，从而提高数据库系统的安全。数据库加密可以在OS、DBMS内层、DBMS外层上实现。OS层上的数据库加密由于存在太多的问题和缺陷，已经不被人们考虑。已有的数据库加密产品都是在DBMS外层实现的，这种实现方式虽说做到了数据和密钥的分离，可以有效地抵御外部的非法入侵，但对企业内部的攻击却没有很好的防范措施；另外，这种方式还存在着：使数据和应用程序紧密结合起来、在DBMS之外又增加了其他的数据管理工具、硬盘存储空间浪费大等缺陷。其实，数据的加密与否只是数据的一个属性，数据的加密存储是数据的一种保存方式，关乎数据的物理存储，这些都是DBMS现有功能的一部分。另外从数据和应用程序的分离、数据的维护和安全来看，数据库加密都应当在DBMS内实现。本文就是基于关系DBMS，介绍一种数据库加密的实现方法。 1 引言 随着网络应用的不断发展，信息成为社会发展需要的重要战略资源。围绕信息的获取、使用和控制的竞争愈演愈烈，信息安全成为在激烈竞争中立于不败之地的重要保障。调查显示，我国互联网安全状况有所好转，但互联网用户的网络安全意识仍比较薄弱，对发生网络安全事件未给予足够重视，联网单位对外部网络攻击防范的意识有所增强，但单位内部的网络安全管理工作还不到位。 数据库作为信息存储中心，其安全问题尤为突出。一方面，企业为了本身的利益，需要对其敏感信息进行保护而不让外界获取；另一方面，在数据库作为服务DAS(Database As Service)的数据管理模型下，企业需要从数据库服务提供商DSP(Database Service Provider)处获得专业的数据库服务。这种情况之下，企业的数据存放在数据库服务提供商处，其完全性无法得到有效的保障。因为如果数据库只使用访问控制来限制数据访问的话，数据库提供商处的数据库管理员(DBA)就可能会有意或无意访问到企业的所有数据，从而给企业造成巨大损失。 对于这种“监守自盗”的行为，只有从DBMS内完成对数据的加密，这样不仅可以有效减少来自于外界的危害，也可以有效防止DBA对数据安全造成的威胁。我的综述通过叙述数据库的安全现状说明数据库加密技术的重要性，根据数据库数据存储的特点提出数据库加密的要求，详细阐述数据库加密技术的一般原理，并重点介绍基于关系DBMS的一种数据库加密实现方法，最后提出对数据库安全管理前景的展望。
大数据系统和分析技术综述黄强 发表时间：2019-03-21T10:38:37.140Z 来源：《防护工程》2018年第34期作者：黄强1 卢荣2 [导读] 提出了不少有效的方案. 随着更丰富更先进的web 应用的出现, 一些新的爬虫机制已被用于爬取富互联网应用的数据。 1浙江大华系统工程有限公司浙江杭州 310053;2浙江泰林生物技术股份有限公司浙江杭州 310052 摘要：云计算、物联网、移动互连、社交媒体等新兴信息技术和应用模式的快速发展,促使全球数据量急剧增加,推动人类社会迈入大数据时代。一般意义上,大数据是指利用现有理论、方法、技术和工具难以在可接受的时间内完成分析计算、整体呈现高价值的海量复杂数据集合.大数据呈现出多种鲜明特征。 关键词：大数据系统；分析技术； 大数据与传统的数据相比, 除了大容量等表象特点, 大数据还具有其他独特的特点, 例如大数据通常是无结构的, 并且需要得到实时分析,因此大数据的发展需要全新的体系架构, 用于处理大规模数据的获取、传输、存储和分析。 一、大数据定义 随着大数据的流行, 大数据的定义呈现多样化的趋势, 达成共识非常困难. 本质上, 大数据不仅意味着数据的大容量, 还体现了一些区别于“海量数据” 和“非常大的数据” 的特点. 实际上, 不少文献对大数据进行了定义, 其中三种定义较为重要。一是属性定义: 国际数据中心IDC 是研究大数据及其影响的先驱, “大数据技术描述了一个技术和体系的新时代, 被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”. 这个定义刻画了大数据的4 个显著特点, 即容量、多样性、速度和价值, 而“4Vs” 定义的使用也较为广泛，类似的定义注意到数据的增长是三维的, 即容量、多样性和速度的增长。二是比较定义(将大数据定义为“超过了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析数据能力的数据集”。这种定义是一种主观定义, 没有描述与大数据相关的任何度量机制, 但是在定义中包含了一种演化的观点从时间和跨领域的。三是体系定义: 大数据是指数据的容量、数据的获取速度或者数据的表示限制了使用传统关系方法对数据的分析处理能力,需要使用水平扩展的机制以提高处理效率”。此外, 大数据可进一步细分为大数据科学和大数据框架，大数据科学是涵盖大数据获取、调节和评估技术的研究; 大数据框架则是在计算单元集群间解决大数据问题的分布式处理和分析的软件库及算法，一个或多个大数据框架的实例化即为大数据基础设施。 二、大数据系统和分析技术 1.流式大数据。该表现出低延迟、高吞吐、持续稳定运行和弹性可伸缩等特性,这其中离不开系统架构、数据传输、编程接口、高可用技术等关键技术的合理规划和良好设计。数据传输数据传输是指完成有向任务图到物理计算节点的部署之后,各个计算节点之间的数据传输方式。在大数据流式计算环境中,为了实现高吞吐和低延迟,需要更加系统地优化有向任务图以及有向任务图到物理计算节点的映射方式。在上游节点产生或计算完数据后,主动将数据发送到相应的下游节点,其本质是让相关数据主动寻找下游的计算节点,当下游节点报告发生故障或负载过重时,将后续数据流推送到其他相应节点.主动推送方式的优势在于数据计算的主动性和及时性,但由于数据是主动推送到下游节点,往往不会过多地考虑到下游节点的负载状态、工作状态等因素,可能会导致下游部分节点负载不够均衡;当然,主动推送方式和被动拉取方式不是完全对立的,也可以将两者进行融合,从而在一定程度上实现更好的效果. 2.编程接口。编程接口是方便用户根据流式计算的任务特征,通过有向任务图来描述任务内在逻辑和依赖关系,并编程实现任务图中各节点的处理功能.用户策略的定制、业务流程的描述和具体应用的实现,需要通过大数据流式计算系统提供的应用编程接口。良好的应用编程接口可以方便用户实现业务逻辑,可以减少用户的编程工作量,并降低用户系统功能的实现门槛。明确数据流的有向无环图,其他具体细节的实现方式用户不需要太多关心,即可满足对流式大数据的高效、实时计算;也有部分大数据流式计算系统为用户提供了类SQL 的应用编程接口,并给出了相应的组件,便于应用功能的实现;系统不仅为用户提供了类SQL 的应用编程接口来描述计算过程,也借助图形化用户视窗为用户提供了丰富的组件。大数据批量计算将数据事先存储到持久设备上,节点失效后容易实现数据重放;而大数据流式计算对数据不进行持久化存储。因此,批量计算中的高可用技术不完全适用于流式计算环境,需要根据流式计算新特征及其新的高可用要求,有针对性地研究更加轻量、高效的高可用技术和方法。大数据流式计算系统高可用是通过状态备份和故障恢复策略实现的。 3.大数据系统面临的挑战。设计和实现一个大数据系统不是一个简单的任务, 如同大数据定义描述的, 大数据超出了现有硬件和软件平台的处理能力. 新的硬件和软件平台反过来要求新的基础设施和编程模型解决大数据带来的挑战。普适的感知和计算以难以想象的速率和规模产生数据, 远超现有存储技术的发展。一个迫切的挑战是现有的存储系统难以容纳海量数据. 而数据的潜在价值和数据新鲜度有关, 因此应该设置和隐藏价值相联系的数据重要性原则, 以决定哪部分数据需要存档, 哪部分数据可以丢弃。随着在线服务和移动手机的增长, 与访问控制、个人信息分析相关的隐私和安全问题日益得到关注. 了解需要提供什么样的系统级别隐私保护机制至关重要.大数据分析技术的发展为数据解释、建模、预测和模拟带来了重大的影响。然而, 海量数据、异构数据结构和多样化的应用也带来了许多挑战，随着数据集的增长和实时处理需求的提出, 对整个数据集的分析越来越难. 一个潜在的解决方案是给出近似结果, 例如使用近似查询，近似的含义有两个方面:结果的准确度和从输出中删除的数据组。大规模计算系统的能量消耗从经济和环境的观点吸引了较大的关注。随着数据量和分析需求的增长, 数据传输、存储和处理无疑将消耗更多的能量，因此, 在大数据系统中必须提供系统级的能量控制和管理机制, 同时提供可扩展性和可访问性。大数据分析是一个交叉学科研究领域, 需要来自不同专业领域的专家协作挖掘数据中隐藏的价值。因此需要建立一个综合的大数据基础设施, 允许不同领域的科学家和工程师访问多样的数据, 并应用各自的专业知识, 协作完成分析任务。爬虫从队列中获得具有一定优先级的URL, 下载该网页, 随后解析网页中包含的所有URLs 并添加这些新的URLs 到队列中。这个过程一直重复, 直到爬虫程序停止为止.Web 爬虫是网站应用如搜索引擎和web 缓存的主要数据采集方式。数据采集过程由选择策略、重访策略、礼貌策略以及并行策略决定。选择策略决定哪个网页将被访问; 重访策略决定何时检查网页是否更新; 礼貌策略防止过度访问网站; 并行策略则用于协调分布的爬虫程序。传统的web 爬虫应用已较为成熟, 提出了不少有效的方案. 随着更丰富更先进的web 应用的出现, 一些新的爬虫机制已被用于爬取富互联网应用的数据。 大数据的一种重要形态,在商业智能、市场营销和公共服务等诸多领域有着广泛的应用前景,并已在金融银行业、互联网、物联网等场景的应用中取得了显著的成效。也使得当前诸多数据计算系统无法进一步更好地适应流式大数据在系统可伸缩性、容错、状态一致性、负载