数据库新技术综述
摘要：综述数据库新技术，指出数据库技术目前的研究状态和发展趋势，介绍一些数据库新技术的最新动态，并指出数据库应用所面临的挑战，指出数据库技术当今的研究热点和未来的发展趋势。
关键词：数据库；面向对象数据库；分布式数据库；数据仓库；数据挖掘；联机分析处理；发展
一、引言：
自从计算机问世以来，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扩展和多媒体技术的发展，数据库已经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。目前，数据库技术已经相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的主要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用的基础和核心。
另外，各种学科与数据库技术的有机结合，从而使数据库领域中新内容、新应用、新技术层出不穷，形成了各种各样的数据库系统：面向对象数据库系统、分布式数据库系统、知识数据库系统、模糊数据库系统、并行数据库系统、多媒体数据库系统等；数据库系统被应用到特定的领域后，又出现了工程数据库、演绎数据库、时态数据库、统计数据库、空间数据库、科学数据库、文献数据库等；他们继承了传统数据库的成果和技术，加以发展优化，从而形成的新的数据库，视为“进化”的数据库。可以说新一代数据库技术的研究与发展呈现了百花齐放的局面。
首先我们来了解一下数据库新技术有哪些：面向对象数据库；分布式数据库；数据仓库；数据挖掘；联机分析处理等。
二、概述新技术
(一).面向对象数据库技术
面向对象是一种认识方法学，也是一种新的程序设计方法学。把面向对象的方法和数据库技术结合起来可以使数据库系统的分析、设计最大程度地与人们对客观世界的认识相一致。面向对象数据库系统是为了满足新的数据库应用需要而产生的新一代数据库系统。
其优点为：
（1）.易维护：可读性高且方便低成本；
（2）.质量高：在设计时，可重用现有的，在以前的项目的领域中已被测试过的类使系统满足业务需求并具有较高的质量；
（3）.效率高：在软件开发时，根据设计的需要对现实世界的事物进行抽象，产生类。使用这样的方法解决问题，接近于日常生活和自然的思考方式，势必提高软件开发的效率和质量。
（4）.易扩展：由于继承、封装、多态的特性，自然设计出高内聚、低耦合的系统结构，使得系统更灵活、更容易扩展，而且成本较低。
面向对象数据库研究的另一个进展是在现有关系数据库中加入许多纯面向对象数据库的功能。在商业应用中对关系模型的面向对象扩展着重于性能优化，处理各种环境的对象的物理表示的优化和增加SQL模型以赋予面向对象特征。如Versant、UNISQL、O2等，它们均具有关系数据库的基本功能，采用类似于SQL的语言，用户很容易掌握。
（二）.分布式数据库技术
分布式数据库是指：数据物理上被存放在网络的多个节点上，逻辑上是一个整体。其拥有3种模式：存储模式、逻辑模式、用户模式。
典型特点：
1.三性
自主性：单个DBMS的本地运算不因多数据库系统中其他DBMS的加入而受影响；单个DBMS处理查询和优化查询的方式不受访问多数据库的全局查询执行的影响；系统已执行的操作在单个DBMS加入或者离开多数据库联盟是不会受到伤害。
异质性：硬件的异质性；网络协议的差异性；数据管理器的多样性。
分布性：数据分布、控制分布、管理分布。
2.特点
1.在分布式数据库系统里不强调集中控制概念，它具有一个以全局数据库管
理员为基础的分层控制结构，但是每个局部数据库管理员都具有高度的自
主权。
2.在分布式数据库系统中数据独立性概念也同样重要，然而增加了一个新的
概念，就是分布式透明性。所谓分布式透明性就是在编写程序时好象数据
没有被分布一样，因此把数据进行转移不会影响程序的正确性。但程序的
执行速度会有所降低。
3.集中式数据库系统不同，数据冗余在分布式系统中被看作是所需要的特性，
其原因在于：首先，如果在需要的节点复制数据，则可以提高局部的应用
性。其次，当某节点发生故障时，可以操作其它节点上的复制数据，因此
这可以增加系统的有效性。当然，在分布式系统中对最佳冗余度的评价是
很复杂的。
3.迅速发展的原因
（1）. 它可以解决组织机构分散而数据需要相互联系的问题。比如银行系统，总行与各分行处于不同的城市或城市中的各个地区，在业务上它们需要
处理各自的数据，也需要彼此之间的交换和处理，这就需要分布式的系
统。
（2）. 如果一个组织机构需要增加新的相对自主的组织单位来扩充机构，则分布式数据库系统可以在对当前机构影响最小的情况下进行扩充。
（3）. 均衡负载的需要。数据的分解采用使局部应用达到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负载在各处理机之间分担，可以避免
临界瓶颈。
（4）. 当现有机构中已存在几个数据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。
（5）. 相等规模的分布式数据库系统在出现故障的几率上不会比集中式数据库系统低，但由于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整个系
统来讲它的可靠性是比较高的。
（三）.数据仓库
数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
1.定义：
数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
2.特点：
（1）.效率足够高
数据仓库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。
（2）.数据质量
数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，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，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。
3.从数据库到数据仓库
企业的数据处理大致分为两类：一类是操作型处理，也称为联机事务处理，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。另一类是分析型处理，一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
数据库已经在信息技术领域有了广泛的应用，我们社会生活的各个部门，几乎都有各种各样的数据库保存着与我们的生活息息相关的各种数据。作为数据库的一个分支，数据仓库概念的提出，相对于数据库从时间上就近得多。
美国著名信息工程专家WilliamInmON博士在90年代初提出了数据仓库概念的一个表述，认为：“一个数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，它用于对管理决策过程的支持。”
（四）.数据挖掘
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘流程图：
1.数据挖掘与数据仓库的关系
若将Data Warehousing（数据仓库）比喻作矿坑，Data Mining就是深入矿坑采矿的工作。毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术，也不是点石成金的炼金术，若没有够丰富完整的数据，是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。
2.数据挖掘的主要功能
Data Mining实际应用功能可分为三大类六分项来说明：Classification和Clustering属于分类区隔类；Regression和Time-series属于推算预测类；
Association和Sequence则属于序列规则类。
3.数据挖掘的过程
数据开采以数据库中的数据为数据源，整个过程可分为数据集成、数据选择、预处理、数据开采、结果表达和解析等过程。开采的范围可针对多媒体数据库、数据仓库、Web数据库、主动型数据库、时间型及概率型数据库等。
采用的技术有人工神经网络、决策树、遗传算法、规则归纳、分类、聚类、减维、模式识别、不确定性处理等。发现的知识有广义型知识、特征型知识、差异型知识、关联型知识、预测型知识、偏离型知识。目前数据采掘的研究和应用所面临的主要挑战是：对大型数据库的数据采掘方法；对非结构和无结构数据库中的数据采掘操作；用户参与的交互采掘；对采掘得到的知识的证实技术；知识的解释和表达机制；由于数据库的更新，原有知识的修正；
采掘所得知识库的建立、使用和维护。
（五）.联机分析处理
联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
1.联机分析处理的作用
联机分析处理是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。它通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。决策数据是多维数据，多维数据就是决策的主要内容。OLAP专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
2.主要特点
直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型，在这里，维指的是用户的分析角度。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性。这也是联机分析处理被广泛关注的根本原因，它从设计理念和真正实现上都与旧有的管理信息系统有着本质的区别。
3.体系结构
数据仓库与OLAP的关系是互补的，现代OLAP系统一般以数据仓库作为
基础，即从数据仓库中抽取详细数据的一个子集并经过必要的聚集存储到OLAP存储器中供前端分析工具读取。
三、结束语：
数据库系统的功能从早期的数据存储、查询到联机事务处理，再到数据挖掘，从单纯的数据库发展到与之相关的模型库、知识库的集成，其所取得成就是令人瞩目的。当然，所有这些都还有许多局限性，还有许多关键问题等待解决，而且，随着应用领域日益广泛，硬件技术的不断提高，数据库技术还要面临新的挑战。当前数据库技术的发展呈现出与多种学科知识相结合的趋势,凡是有数据(广义的)产生的领域就可能需要数据库技术的支持,它们相结合后即刻就会出现一种新的数据库成员而壮大数据库家族。
对于广大的数据库用户来讲，主要有两个方面的要求：一个是希望得到自己所需要的数据或者信息；另一个是能够方便地接受和使用这些数据或信息。
前一类要求应通过工程的软、硬件环境支持和数据库设计来实现；后一类要求则应为用户提供良好的用户界面和完善的应用支持来达到。新一代的数据库技术应能完成新应用的要求。这些新的课题有待于数据库研究者及所有计算机工作者的努力。
数据库新技术及其发展趋势 内容摘要：由于数据库技术在特殊领域的应用和其他相关学科技术的发展，促使数据库技术不断创新、发展。本文阐述了一些新的数据库技术及新一代数据库技术的发展方向。 关键词：数据库信息集成网格数据管理移动数据库数据加密技术发展趋势 一、引言[1] 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，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，目前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）。在Web 大背景下的各种数据管理问题成为人们关注的热点。本文讨论目前数据库研究领域中最热门的几个研究方向的发展现状、面临的问题和未来趋势。 二、数据库发展动力[2] 目前Internet 是主要的驱动力。现在，大部分企业感兴趣的是如何与供应商和客户进行更密切的交流，以便提供更好的客户支持。在这方面的应用从根本上说是跨企业的，需要安全和信息集成的有力工具。 另一个重要应的用领域是自然科学，特别是物理科学、生物科学、保健科学和工程领域，这些领域产生了大量复杂的数据集，需要信息集成机制的支持。除此之外，它们也需要对数据分析器产生的数据管道进行管理，需要对有序数据进行存储和查询（如时间序列、图像分析、网格计算和地理信息），需要世界范围内数据网格的集成。 此外，还有一个推动数据库研究发展的动力是相关技术的成熟。
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
数据库技术及其发展趋势 数据库技术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。 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。 一、数据库发展历史 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系统IMS。20世纪60年代末70年代初，美国数据库系统语言协会CODASYL(Conference on Data System Language）下属的数据库任务组DBTG(Data Base Task Group）提出了若干报告，被称为DBTG报告。DBTG报告确定并建立了网状数据库系统的许多概念、方法和技术，是网状数据库的典型代表。在DBTG思想和方法的指引下数据库系统的实现技术不断成熟，开发了许多商品化的数据库系统，它们都是基于层次模型和网状模型的。 可以说，层次数据库是数据库系统的先驱，而网状数据库则是数据库概念、方法、技术的奠基者。 第二代数据库系统是关系数据库系统。20世纪70年代是关系数据库理论研究和原型开发的时代，其中以IBM公司的San Jose研究试验室开发的System R 和Berkeley大学研制的Ingres为典型代表。大量的理论成果和实践经验终于使关系数据库从实验室走向了社会，因此，人们把20世纪70年代称为数据库时代。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系型的，其中涌现出了许多性能优良的商品化关系数据库管理系统，如DB2、Ingres、Oracle、Informix、Sybase 等。这些商用数据库系统的应用使数据库技术日益广泛地应用到企业管理、情报检索、辅助决策等方面，成为实现和优化信息系统的基本技术。 第三代数据库系统从20世纪80年代以来，数据库技术在商业上的巨大成功刺激了其他领域对数据库技术需求的迅速增长。这些新的领域为数据库应用开辟了新的天地，并在应用中提出了一些新的数据管理的需求，推动了数据库技术的研究与发展。 1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》，提出了第三代数据库管理系统应具有的三个基本特征： 应支持数据管理、对象管理和知识管理。必须保持或继承第二代数据库系统的技术。必须对其他系统开放 二、数据库技术发展趋势 针对关系数据库技术现有的局限性，理论界如今主要有三种观点 :
数据库新技术综述 摘要：综述数据库新技术，指出数据库技术目前的研究状态和发展趋势，介绍一些数据库新技术的最新动态，并指出数据库应用所面临的挑战，指出数据库技术当今的研究热点和未来的发展趋势。 关键词：数据库；面向对象数据库；分布式数据库；数据仓库；数据挖掘；联机分析处理；发展 一、引言： 自从计算机问世以来，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扩展和多媒体技术的发展，数据库已经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。目前，数据库技术已经相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的主要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用的基础和核心。 另外，各种学科与数据库技术的有机结合，从而使数据库领域中新内容、新应用、新技术层出不穷，形成了各种各样的数据库系统：面向对象数据库系统、分布式数据库系统、知识数据库系统、模糊数据库系统、并行数据库系统、多媒体数据库系统等；数据库系统被应用到特定的领域后，又出现了工程数据库、演绎数据库、时态数据库、统计数据库、空间数据库、科学数据库、文献数据库等；他们继承了传统数据库的成果和技术，加以发展优化，从而形成的新的数据库，视为“进化”的数据库。可以说新一代数据库技术的研究与发展呈现了百花齐放的局面。 首先我们来了解一下数据库新技术有哪些：面向对象数据库；分布式数据库；数据仓库；数据挖掘；联机分析处理等。 二、概述新技术 (一).面向对象数据库技术 面向对象是一种认识方法学，也是一种新的程序设计方法学。把面向对象的方法和数据库技术结合起来可以使数据库系统的分析、设计最大程度地与人们对客观世界的认识相一致。面向对象数据库系统是为了满足新的数据库应用需要而产生的新一代数据库系统。 其优点为： （1）.易维护：可读性高且方便低成本； （2）.质量高：在设计时，可重用现有的，在以前的项目的领域中已被测试过的类使系统满足业务需求并具有较高的质量； （3）.效率高：在软件开发时，根据设计的需要对现实世界的事物进行抽象，产生类。使用这样的方法解决问题，接近于日常生活和自然的思考方式，势必提高软件开发的效率和质量。
第24卷第1期长春师范学院学报(自然科学版)2005年3月V o l.24 N o.1Journal of Chang Chun T eachers Co llege(N atural Science)M ar 2005 数据库技术的发展现状及趋势 赵玉萍,廖运文 (西华师范大学计算机学院,四川南充 637002) [摘 要]数据库技术已发展成为信息科学里一项十分重要的技术,其应用领域之宽引人瞩目。本文介 绍了数据库技术发展的现状及最新研究动态。 [关键词]数据库技术;数据仓库;实时数据库;W eb数据库 [中图分类号]T P311.13 [文献标识码]A [文章编号]1008-178X(2005)01-0107-03 1.引言 数据库技术从20世纪70年代流行的层次、网状数据库系统到80年代的关系数据库,在很多领域都取得了巨大的成功;随着应用领域的不断扩展,关系数据库的限制和不足日益显现出来,随着面向对象技术的出现,面向对象数据库系统成为数据库系统领域研究和发展的新方向。数据库技术与网络技术、人工智能技术、面向对象技术、并行计算技术、多媒体技术等的相互融合,为数据库技术的应用开拓了更广阔的空间。 2.数据库技术发展现状 数据库技术与多学科技术的有机结合是当前数据库技术发展的重要特征。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的影响。传统的数据库技术和其他计算机技术的相互结合、相互渗透,使数据库中新的技术内容层出不穷。数据库的许多概念、技术内容、应用领域,甚至某些原理都有了重大的发展和变化。建立和实现了一系列新型数据库系统,如分布式数据库系统、面向对象数据库系统、演绎数据库系统、知识库系统、多媒体数据库系统等,它们共同构成了数据库系统的大家族。传统的数据库系统仅是数据库大家族的一员,当然,它也是最成熟的和应用最广泛的一员。它的核心理论、应用经验、设计方法等仍然是整个数据库技术发展和应用开发的先导和基础。 2.1 面向对象方法和技术正逐步融入数据库 传统数据库主要适于商务或事务型这类传统应用,而对于CAD、CAM、C I M S、CA SE、过程控制与实时应用、地理信息管理及各种工程应用等,传统数据库系统已不能适应其要求。在这些领域,不仅数据本身的结构和存储形式各异,而且不同领域对数据的处理技术的要求也比一般事务管理环境复杂得多,而这些并不是传统数据库技术所能解决的,因而人们将面向对象的方法引入数据库领域,形成了面向对象数据库管理系统(OODBM S)。它实际上是数据库技术(DB)和面向对象技术(OO)结合的产物。OODBM S首先是一个数据库系统,即系统具备数据库系统的处理能力,其次又是一个面向对象的系统,即包含对象的概念、方法和技术。与传统的数据库相比,OODBM S在复杂系统的模拟、表达和处理能力等方面具有优势,不足之处是理论技术还相当不成熟、不够完善。但随着数据库技术和面向对象技术的不断发展和完善,OODBM S必将得到广泛应用。 2.2 网络技术与数据库技术的融合 分布式数据库系统是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物。传统的集中式数据库将数据存储于单个计算机上,但随着数据库应用的不断发展,规模的不断扩大,逐渐感觉到集中式数据库系统 [收稿日期]2004—10—23 [作者简介]赵玉萍(1975- ),女,湖北荆门人,西华师范大学计算机学院讲师,从事数据库理论与应用的研究。 ? ? 1 7
第十二章数据库技术新发展 1．试述数据库技术的发展过程。 答： （1）数据模型是数据库系统的核心和基础。数据库技术的三个发展阶段应该按照数据模型的进展来界定。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。 （2）数据模型的发展经历了格式化数据模型（包括层次数据模型和网状数据模型）、关系数据模型两个阶段，发展到以面向对象数据模型为代表的非传统数据模型的阶段。 （3）读者可以从每一代数据库系统的主要特征、代表性系统、主要成就、优点和不足来了解数据库技术的发展过程。 层次数据库系统和网状数据库系统的数据模型虽然分别为层次模型和网状模型，但实质上层次模型是网状模型的特例。它们都是格式化模型。它们从体系结构、数据库语言到数据存储管理均具有共同特征，是第一代数据库系统。 关系数据库系统支持关系模型。关系模型不仅简单、清晰，而且有关系代数作为语言模型，有关系数据理论作为理论基础。因此，关系数据库系统具有形式基础好、数据独立性强、数据库语言非过程化等特色，标志着数据库技术发展到了第二代。 第二代数据库系统的数据模型虽然描述了现实世界数据的结构和一些重要的相互联系，但是仍不能捕捉和表达数据对象所具有的丰富而重要的语义，因此尚只能属于语法模型。 第三代的数据库系统将以更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，从而满足传统数据库系统难以支持的新的应用要求。 2．当前数据库技术发展的主要特征是什么？ 答：新一代数据库技术的特点是： (1）面向对象的方法和技术对数据库发展的影响最为深远 数据库研究人员借鉴和吸收了面向对象的方法和技术，提出了面向对象数据模型（简称对象模型）。该模型克服了传统数据模型的局限性，促进了数据库技术在一个新的技术基础上继续发展。 （2）数据库技术与多学科技术的有机结合 计算机领域中其他新兴技术的发展对数据库技术产生了重大影响。传统的数据库技术和其他计算机技术，如网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术、移动计算技术等的互相结合、互相渗透，使数据库中新的技术内容层出不穷。 （3）面向应用领域的数据库技术的研究 在传统数据库系统基础上，结合各个应用领域的特点，研究适合该应用领域的数据库技术，如数据仓库、工程数据库、统计数据库、科学数据库、空间数据库。地理数据库等，这是当前数据库技术发展的又一重要特征。 解析：可以用一个三维空间的视图，比较清晰地从数据模型、其他计算机技术、应用领域3个方面描述新一代数据库系统及其相互关系。
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
数据库技术发展概述 摘要：20世纪50年代，随着计算机技术的发展，其应用领域不再局限于科学计算，人们开始使用计算机来管理数据。由此，计算机技术新的研究分支——数据库技术应运而生。所谓数据库就是将许多具有相关性的数据以一定的组织方式存储在一起形成的数据集合。而数据库管理系统(Database Management System，简称为DBMs ) 是支持人们建立、使用、组织、存储、检索和维护数据库的软件系统。它包括数据库模型、数据模型、数据库与应用的接口语言等。经过多年的探索，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。 关键字：数据库技术、管理系统、信息技术、基础和核心 1、数据库技术的发展历程 在数据库出现前，计算机用户是使用数据文件来存放数据的。常用的高级语言从早期的FORTRAN到今天的c语言，都支持使用数据文件。有一种常见的数据文件的格式是，一个文件包含若干个“记录”，一个记录又包含若干个“数据项”，用户通过对文件的访问实现对记录的存取。通常称支持这种数据管理方式的软件为“文件管理系统”。在这种管理方式下，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。随着计算机所处理的数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统从而形成数据库技术。数据库的诞生以20世纪60年代IBM公司推出的数据库管理产品IMs ( Info咖ationMana髀ment System) 为标志。数据库的出现，实现了数据资源的整体和结构化管理，使数据具有了共享性和一定的独立性，并能够对冗余度进行控制。数据库管理系统的推出，使得数据库概念得到了普及，也使得人们认识到数据的价值和统一管理的必要。但是由于IMs是以层次模型来组织和管理数据的，对非层次数据使用虚拟记录，大量指针的使用降低了数据使用的效率，同时，数据库管理系统提供的数据模型机及数据库语言比较低级，数据的独立性也比较差，给使用带来了很大的局限性。为了克服这些缺点，美国数据库系统语言协会(CODASYL，即Conference On Data Svstem Language)下属的数据库任务组( DBTG，即Dat aBaseTask Group) 对数据库的方法和技术进行了系统研究，并提出了着名的DBTG报告。该报告确定并建立了数据库系统的许多基本概念、方法和技术，报告成为网状数据模型的典型技术代表，它奠定了数据库发展的基础，并影响着以后的研究。网状模型是基于图来组织数据的，对数据的访问和操纵需要遍历数据链来完成。因这种有效的实现方式对系统使用者提出了很高的要求，所以阻碍了系统的推广应用。1970年IBM公司的E．F．codd发表了着名的基于关系模型的数据库技术的论文《大型共享数据库数据的关系模型》，并获得198 1年ACM图灵奖，标志着关系模型数据库模型的诞生。
数据库技术的最新发展 数据库技术经过短短三十年，已从第一代的网状、层次数据库系统， 第一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。并且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、并行计算技术等等互相渗透，互相结合，也成为当前数据库 技术发展的主要特征。 数据库技术的发展体现 在三个方面：数据模型、新技术内容、 应用领域。通过右图，立体的阐述了 新一代数据库系统及其相互关系。 数据模型是数据库系统的核心和基础。 1、第一代数据库系统（层次数据库系统和网状数据库系统） - 格式化模型，层次模型是网状模型的特例 2、第二代数据库系统（关系数据库系统） -关系模型简单、清晰，关系代数作为语言模型，关系数据理论作为理论基础。关系数据库系统具有形式基础好、数据独立性强、数据库语言非过程化等特色。 3、第三代数据库系统 -更加丰富的数据模型、更强大的数据管理功能、满足新应用要求。 新一代数据库技术的研究与发展。 一、新应用领域的需求 新的数据库应用领域，如CAD/CAM、CIM、CASE、OIS(办公信息系统)、
GIS(地理信息系统)、知识库系统、实时系统等，需要数据库的支持，而其所需的数据管理功能有相当一部分是传统的数据库系统所不能支持的。例如它们通常需要数据库系统支持以下功能： –存储和处理复杂对象。这些对象不仅内部结构复杂，很难用普通的关系结构来表示，而且相互之间的联系也有复杂多样的语义。 –支持复杂的数据类型。包括抽象数据类型、半结构或无结构的超长数据、时间和版本数据等。还要具备支持用户自定义类型的可扩展能力。 –需要常驻内存的对象管理以及支持对大量对象的存取和计算。 –实现程序设计语言和数据库语言无缝地集成。 –支持长事务和嵌套事务的处理。 二、传统数据库系统的局限性 传统数据库系统的局限性主要表现在以下几个方面： 1. 面向机器的语法数据模型 2. 数据类型简单、固定 3. 结构与行为分离 4. 阻抗失配（编程模式不同、类型系统不匹配） 5. 被动响应 6. 存储、管理的对象有限 7. 事务处理能力较差（只能支持非嵌套事务） 三、新一代数据库技术的特点 ?一方面立足于数据库已有的成果和技术，加以发展进化，有人称之为“进化论”的观点和方法。另一方面的努力是立足于新的应用需求和计算机
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
面向应用领域的数据库新技术数据库技术被应用到特定的领域中，出现了工程数据库，地理数据库，统计数据库、科学数据库、空间数据库等多种数据库，使数据库领域中新的技术内容层出不穷。 一、数据仓库 传统的数据库技术是以单一的数据资源为中心，进行各种操作型处理。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机地日常操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改，主要是为企业的特定应用服务的，人们关心的是响应时间，数据的安全性和完整性。分析型处理则用于管理人员的决策分析。例如：DSS，EIS和多维分析等，经常要访问大量的历史数据。于是，数据库由旧的操作型环境发展为一种新环境：体系化环境。体系化环境由操作型环境和分析型环境（数据仓库级，部门级，个人级）构成。 数据仓库是体系化环境的核心，它是建立决策支持系统（DSS）的基础。 1．从数据库到数据仓库 具体来说，有以下原因使得事务处理环境不适宜DSS应用 ⑴事务处理和分析处理的性能特性不同 在事务处理环境中，用户的行为特点是数据的存取操作频率高而每次操作处理的时间短，因此，系统可以允许多个用户按分时方式使用系统资源，同时保持较短的响应时间，OLTP （联机事务处理）是这种环境下的典型应用。 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续运行几个小时，从而消耗大量的系统资源。将具有如此不同处理性能的两种应用放在同一个环境中运行显然是不适当的。 ⑵数据集成问题 DSS需要集成的数据。全面而正确的数据是有效的分析和决策的首要前提，相关数据收集得越完整，得到的结果就越可靠。因此，DSS不仅需要整个企业内部各部门的相关数据，还需要企业外部、竞争对手等处的相关数据。 而事务处理的目的在于使业务处理自动化，一般只需要与本部门业务有关的当前数据，对整个企业范围内的集成应用考虑很少。 当前绝大部分企业内数据的真正状况是分散而非集成的，这些数据不能成为一个统一的整体。对于需要集成数据的DSS应用来说，必须自己在应用程序中对这些纷杂的数据进行集成。可是，数据集成是一项十分繁杂的工作，都交给应用程序完成会大大增加程序员的负担。并且，如果每做一次分析，都要进行一次这样的集成，将会导致极低的处理效率。DSS 对数据集成的迫切需要可能是数据仓库技术出现的最重要动因。 ⑴数据动态集成问题 由于每次分析都进行数据集成的开销太大，一些应用仅在开始对所需的数据进行了集成，以后就一直以这部分集成的数据作为分析的基础，不再与数据源发生联系，我们称这种方式的集成为静态集成。静态集成的最大缺点在于如果在数据集成后数据源中数据发生了改变，这些变化将不能反映给决策者，导致决策者使用的是过时的数据。对于决策者来说，虽然并不要求随时准确地探知系统内的任何数据变化，但也不希望他所分析的是几个月以前的情况。因此，集成数据必须以一定的周期（例如24小时）进行刷新，我们称其为动态集成。显然，事务处理系统不具备动态集成的能力。 ⑵历史数据问题 事务处理一般只需要当前数据，在数据库中一般也只存储短期数据。但对于决策分析而言，历史数据是相当重要的，许多分析方法必须以大量的历史数据为依托。没有对历史数据的详细分析，是难以把握企业的发展趋势的。
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InformationManagementSystem,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(ConferenceOnDataSystemLanguage)下属的数据库任务组DBTG(DataBaseTaskGroup)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SanJose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OLAP(联机分析处理)的后台服务器DB20LAPServer外,IBM还提供了一系列相关的产品,包括前端工具,形成一整套解决方案。其它数据库厂商在数据仓库领域也毫不示弱方法各有不同。Informix也是类似,在其动态服务器IDS(InformixDynamicServer)中提供一系列相关选件，如高级决策支持选件AdvancedDecisionSupportOption，OLAP选件扩展并行选件ExtendedParallelOption等,并认为这种体系结构严谨,管理方便,索引机制完善,并行处理的效率更高,其中数据仓库和数据库查询的SQL语句的一致使用户开发更加简便；而微软则是在其SQIServer7.0中集成了代号为Plato柏拉图)的OLAP服务器,与上述公司不同的是,Sybase提供了专门的0LAP服务器SybaselQ，并将与数据仓库相关工具打包成WarehouseStudio。从中国的数据库市场来看,大部分数据库系统的建立是用来进行传统的OLTP业务。也
数据库技术的发展现状及趋势 摘要：数据库技术已发展成为信息科学里一项十分重要的技术，其应用领域之宽引人瞩目。本文介绍了数据库技术发展的现状及最新研究动态。 关键词：数据库技术发展现状趋势 1.引言 数据库技术从20世纪70年代流行的层次、网状数据库系统到80年代的关系数据库，在很多领域都取得了巨大的成功；随着应用领域的不断扩展，关系数据库的限制和不足日益显现出来，随着面向对象技术的出现，面向对象数据库系统成为数据库系统领域研究和发展的新方向。数据库技术与网络技术、人工智能技术、面向对象技术、并行计算技术、多媒体技术等的相互融合，为数据库技术的应用开拓了更广阔的空间。 2.数据库技术发展现状 数据库技术与多学科技术的有机结合是当前数据库技术发展的重要特征。 2.1 面向对象方法和技术正逐步融入数据库 人们将面向对象的方法引入数据库领域，形成了面向对象数据库管理系统（OODBMS）。它实际上是数据库技术（DB）和面向对象技术（OO）结合的产物。OODBMS首先是一个数据库系统，即系统具备数据库系统的处理能力，其次又是一个面向对象的系统，即包含对象的概念、方法和技术。与传统的数据库相比，OODBMS在复杂系统的模拟、表达和处理能力等方面具有优势，不足之处是理论技术还相当不成熟、不够完善。但随着数据库技术和面向对象技术的不断发展和完善，OODBMS必将得到广泛应用。 2.2 网络技术与数据库技术的融合 分布式数据库系统是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物。分布式数据库就有局部数据库和全局数据库的概念，它具有以下优点：既能对数据进行全局管理，又能使各节点自主管理本节点数据；数据具有独立性且分布透明；增大了数据的容量；提高了数据的可靠性与可用度；改善了系统的性能和并行处理能力。当然也具有以下缺点：花在通信部分的系统开销较大；复杂的存取结构；数据的安全性和保密性较难处理。不过这些缺点正随着计算机其他技术的发展逐步得到解决。 2.3 多媒体技术进入数据库领域 随着多媒体技术的发展，无论是PC机还是在网络上都充斥着各种多媒体信息，如声音、图象、视频、超文本信息等等，当这些信息增加时，就需要数据库来组织和管理这些信息。多媒体数据库是计算机技术、影像技术和通信技术相结合的产物，多媒体数据具有类型复杂、信息量大、实时性、分布性和交互性等特点。 2.4 人工智能与数据库技术的结合 人工智能是研究计算机模拟人的大脑思维和模拟人的活动的一门科学，因此逻辑推理和判断是其最主要的特征，但对于信息检索则效率很低。数据库技术是数据处理方面的技术，对于数据的存储、管理、检索有其独特的优势，但对于逻辑推理却无能为力。造成这种局面的原因是过去这两方面的研究视野均局限于本领域，人工智能只追求逻辑推理正确无误，不注意空间和时间的限制，因而研制的语言和专家系统效率低是必然的。而数据库开发者拼命争取时间和空间，但他
数据库新技术 随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展， 数据库已经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，而数据库技术的研究也取得了重大突破，目前，它已成为计算机信息系统和计算机应用系统的核心技术和重要的基础。 数据库技术仅仅40 多年的历史，却已经历经了3代变化，造就了 C.W.Bachman、E.F.Codd 和James Gray 三位图灵奖得主，发展了以数据建模和DBMS亥心技术为主，内容丰富的一门学科，带动了一个巨大 的软件产业一一DBM沪品及其相关工具和解决方案。 随着各类信息系统与数据库的建立，在过去若干年的时间里都积累了海量的、不同形式存储的各类数据。这些数据十分繁杂，仅仅依靠目前数据库的查询检索机制和数据处理方法，已经远远不能满足现实的需要。数据中隐藏的深层次的丰富资源没有得到充分地发掘和利用。人们迫切地需求把数据变成知识，把知识变成决策，把决策变成利润（财富）。使之有效地在管理和决策中发挥作用，是急需解决的问题。而且，随着信息化的不断深入发展，信息资源开发利用，已成为当前信息化的亥心任务之一。然而，随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和 Internet/Intranet 提供的丰富多彩的多媒体交流方式，促进了 XML数据库、数据仓库技术、联机分机处理技术和数据挖掘技术
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。 1、XML数据库 XML数据库是一个能够在应用中管理XML数据和文档的集合的数据库系统。XML数据库是XML文档及其部件的集合，并通过一个具有能力管理和控制这个文档集合本身及其所表示信息的系统来维护。XML数据库不仅是结构化数据和半结构化数据的存储库，像管理其它数据一样，持久的XML数据管理包括数据的独 立性、集成性、访问权限、视图、完备性、冗余性、一致性以及 数据恢复等。这些文档是持久的并且是可以操作的。XML数据 库不仅是结构化数据和半结构化数据的存储库，像管理其它数据一样，持久的XML数据管理包括数据的独立性、集成性、访问权限、视图、完备性、冗余性、一致性以及数据恢复等。这些文档是持久的并且是可以操作的。 与传统数据库相比，XML数据库能够对半结构化数据进行有效的存取和管理。如网页内容就是一种半结构化数据，而传统的关系数据库对于类似网页内容这类半结构化数据无法进行有效的管理。提供对标签和路径的操作。传统数据库语言允许对数据 元素的值进行操作，不能对元素名称操作，半结构化数据库提供 了对标签名称的操作，还包括了对路径的操作。当数据本身具 有层次特征时，由于XML数据格式能够清晰表达数据的层次特 征，因此XML数据库便于对层次化的数据进行操作。XML数据库
数据库技术发展的新方向——非机构化数据 1 什么是非结构化数据库 在信息社会，所有信息大体上可以分为两类:一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号;另一类信息根本无法用数字或者统一的结构表示，如文本、图像、声音乃至网页等，我们称之为非结构化数据。非结构化数据包括结构化数据，但又不止是结构化数据;结构化数据属于非结向化数据，是非结构化数据的特例。 所谓非结构化数据库，是指数据库的变长记录由若干不可重复和可重复的字段组成，而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单的说，非结构化数据库就是字段数和字段长度可变的数据库。 2 为什么需要非结构化数据库 传统关系数据库，通过引入数学领域的关系模型及关系代数和关系演算，经过几十年的应用和发展，奠定了自己的优势。但随着网络的发展，关系数据库越来越显示出不足的一面。到了20世纪90年代，当关系数据库还满足于用户连接到大型主机上的数据库进行联机检索时，因特网的出现已经可以把超文本文件传送到用户的浏览器里了。起初，WWW只支持较简单的文挡，随着应用需求的不断提高和技术的发展，它不仅可以支持文字、图形、图像、声音等多媒体信息，还可以支持一些较为复杂的对象，比如电子表棉对象。但随着数据量的增大，显然只靠静态页面就捉襟见肘了。让页面动起来的想法由此应运而生，这时迫切需要数据库在动态页面中扮演主角。 而此前，关系数据库要么限于桌面，用文件方式的共享来实现局域网内的使用;要么是使用各种关系数据库厂商开发的专用客户端软件和工具。尽管ODBC，JDBC，OLE DB等解决了不同数据库之间的接口，但是我们可以说关系数据库从设计之初并没有也不可能考虑到以HTTP为基础、HTML为文件格式的因特网的需求.只是在因特网出现后才作出相应的调整，因此关系数据库在基于因特网应用时由于结构模型等原因的限制，不能与因特网完全融合，需在因特网与数据库之间加人大量的中间件，从而在无形中加大了数据库基于网络应用的难度。同时，由于关系数据库从一开始就没有考虑网络时代的应用需求，因而对于网络环境下WWW 应用，如各种非结构化文挡信息、多媒体信息以及全文检索需求显得有些力不从心。虽然后来关系数据库对于这些需求作出了一些适应性调整，如增加数据库的面向对象成分以增加处理多种复杂数据类型的能力，增加各种中间件以扩展基于WWW应用能力,但对于网络环境下WWW应用不可或缺的检索效率、全文检索能力等却无法解决。关系数据库的基于中间件的解决方案又给WWW应用带来了新的网络瓶颈，应用服务器端由于与数据库频繁交互，因其本身的效率和数据库检索的效率造成WWW应用在服务器端的阻塞。 非结构化数据库就是针对关系数据库模型过于简单，不便表达复杂的嵌套需要以及支持数据类型有限等局限，从数据模型入手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。非结构化数据库主要是针对非结构化数据应运而生的，与目前流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息(包括全文信息)
数据库新技术 NoSql数据库 学院（系）: 计算机科学与工程学院姓名: 学号:
NoSql数据库 1 NoSql概述 随着社会的发展，计算机的应用日益广泛，数据处理和管理应用的要求越来越高，特别是Internet 的应用，为社会提供了丰富多彩的多媒体交流方式, 但也给计算机的应用提出了要求。特别是随着网络通信、人工智能、程序设计、并行计算等技术应用日益广泛深入，数据库技术也日益的成熟且适应新的应用，而且已经被社会各界所广泛应用，并且已经成为当下现代信息技术的不可缺少的重要组成部分，深入对数据库管理技术的应用研究，对数据库适应当前发展的需要将具有重要意义。 在这个信息爆炸的时代，信息来源范围越来越广，数据量也越来越大，各种庞杂的信息堆集在一起，存储这些数据对传统数据库的硬件设备造成严重挑战，对处理存储数据的运行、分析及整理的计算机算法的复杂化也提出了更高的要求。由此还引发了用户对于数据源的查询，也遭遇严重挑战。 NoSql是应对关系数据库出现的问题而发展起来的，近几年随着web2.0技术的广泛应用，NoSQL 得到了快速的发展，NoSQL数据库指的是非关系性的、定义不是很明确的数据存储仓库。NoSQL数据库不再使用关系模型的概念，放弃了使用SQL语句对数据库进行操作。 NoSQL 数据库根据数据的存储模型和特点又分为很多种类。主要有 （1）面向列的存储系统。按列存储，区别于关系数据库中按行存储，容易扩展，适用与存储海量数据，对一个或几个字段进行查询的效率很高，但在复杂查询功能比较弱，如多表联合查询。此类数据库产品有BigTable、Hbase、assandra 和Hypertable。 （2）面向文档存储系统。保证海量数据存储的同时，具有良好的查询性能。用JSON或类JSON格式进行存储，存储的内容是文档型的，文档中的格式是自由的。此类数据库产品有MongoDB和CouchDB。 （3）键-值（key/value）存储系统。是最简单的Nosql系统，具有极高的并发读写性能。通过key能够快速查询到value，并且不考虑value 的格式。此类数据库产品有Tokyo Cabinet/Tyrant、BerkeleyDB、MemcacheDB和Redis。 （4）图存储系统。图形关系的最佳存储模式。如Neo4J、FlockDB。 （5）对象存储。类似面向对象语言的语法操作数据库，通过对象的方式存取数据。此类数据库产品有db4o、Versant。 （6）xml 数据库。高效存储XML 数据，并支持XML的内部查询语法。此类数据库产品有Berkeley DBXML、BaseX。 2 NoSql数据库三大理论 关系型数据管理系统（relationship database management system，RDBMS）在网络和商务应用中，对于存储结构化数据，目前仍然占有主导性地位。然而最近几年，越来越多的学者和大型网络公司开始质疑关系型数据库“以一适用所有”的想法。大数据时代的来临，使得传统RDBMS 的瓶颈成为发展道路上的阻碍，
（发展战略）数据库新技术及其发展方向
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。第壹件大事,1969年IBMXX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InformationManagementSystem,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(ConferenceOnDataSystemLanguage)下属的数据库任务组DBTG(DataBaseTaskGroup)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年代初提出了若干方案。DBTG方案确定且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IBMXX公司SanJose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因此于1981年获得ACM图录奖。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系系统。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