數(shù)據(jù)庫未來發(fā)展趨勢(shì)(更新版)

1、東華大學(xué)報(bào)告名稱 : 數(shù)據(jù)庫技術(shù)最新發(fā)展學(xué) 院： 專 業(yè)：姓 名： 學(xué) 號(hào)： 指導(dǎo)老師：2015-12-10引言自從計(jì)算機(jī)問世以后，就有了處理數(shù)據(jù)、管 理數(shù)據(jù)的需求，由此, 計(jì)算機(jī)技術(shù)新的研究分支數(shù)據(jù)庫技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)庫( Databases ， 簡(jiǎn)稱 DB)是指長(zhǎng)期保存在計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)設(shè)備 上、并按照某 種模型組 織起來 的 、可 以 被各 種用 戶或 應(yīng)用 共享 的 數(shù)據(jù) 的集 合。數(shù) 據(jù)庫 管 理系 統(tǒng) ( Database Management Systems， 簡(jiǎn) 稱 DBMS) 是 指 提 供 各 種 數(shù) 據(jù)管理服務(wù)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，這種服務(wù)包括數(shù)據(jù)對(duì)象定 義、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 與備份、數(shù)

2、 據(jù)訪問與更新、數(shù) 據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析、數(shù) 據(jù)安全保護(hù)、數(shù) 據(jù)庫 運(yùn)行管理以及數(shù)據(jù)庫建立和維護(hù)等。隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷拓展和多媒體技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)庫已 是計(jì)算 機(jī)科 學(xué)技 術(shù)中 發(fā) 展最 快、 應(yīng)用 最廣 泛的 重要 分支 之一 。從20 世紀(jì)60年代末開始 ,數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已從第一代層次數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫, 第二代的關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),發(fā)展到第三代以面向?qū)ο竽Ｐ蜑橹饕卣?的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。關(guān)系數(shù)據(jù)庫理論和技術(shù)在7080 年代得到長(zhǎng)足的發(fā)展 和廣泛而有效地應(yīng)用,80 年代,關(guān)系數(shù)據(jù)庫成為應(yīng)用的主流, 幾乎所有 新推出 的數(shù) 據(jù)庫 管理 系 統(tǒng)(DataBaseManagementSystem,DBMS)

3、產(chǎn)品 都 是關(guān)系型的,他在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)管理的發(fā)展史上是一個(gè)重要的里程碑, 這種數(shù)據(jù)庫具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、最低冗余度、較 高的程序 與數(shù)據(jù)獨(dú)立性、 易于擴(kuò)充、易于編制應(yīng)用程序等優(yōu)點(diǎn),目前較大的信息系統(tǒng)都是建立 在關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)理論設(shè)計(jì)之上的。但是,這些數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)包括層次 數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫和關(guān)系數(shù)據(jù)庫,不論其模型和技術(shù)上有何差別, 卻主要是面向和支持商業(yè)和事務(wù)處理應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)管理。然而,隨 著用戶 應(yīng)用 需求 的提 高 、硬件 技術(shù) 的發(fā) 展和 InternetIntranet提供 的豐富多彩的多媒體交流方式,促進(jìn)了數(shù)據(jù)庫技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、人 工智能技術(shù)、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)技術(shù)、并行計(jì)算技術(shù)等相互滲

4、透,互 相結(jié)合,成為當(dāng)前數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展的主要特征,形成了數(shù)據(jù)庫新技術(shù)。 目 前 ，數(shù) 據(jù) 庫 技 術(shù) 已 相 當(dāng) 成 熟 ，被 廣 泛 應(yīng) 用 于 各 行 各 業(yè) 中 ，成 為 現(xiàn) 代 信息技 術(shù)的 重要 組成 部 分，是 現(xiàn)代 計(jì)算 機(jī)信 息系 統(tǒng)和 計(jì)算 機(jī)應(yīng) 用 系統(tǒng)的基礎(chǔ)和核心數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展歷程在 數(shù)據(jù) 庫系 統(tǒng)出 現(xiàn) 以前 ，各 個(gè) 應(yīng)用 擁 有自 己的專 用 數(shù)據(jù) ，通 常存 放在專 用文 件中 ，這 些數(shù) 據(jù)與 其他 文件 中 數(shù)據(jù) 有大 量的 重復(fù) ，造 成了 資源與 人力 的浪 費(fèi)。隨 著 機(jī)器 內(nèi)存 儲(chǔ)數(shù) 據(jù) 的日 益增 多，數(shù) 據(jù)重 復(fù) 的問 題越來 越突 出。于 是

5、人們 就想 到 將數(shù) 據(jù)集 中存 儲(chǔ)、統(tǒng) 一 管理 ，這 樣就 演變成數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)而形成數(shù)據(jù)庫技術(shù)。數(shù) 據(jù)庫 的誕 生以 20世紀(jì) 60年 代IBM 推 出的 數(shù) 據(jù)庫 管理 產(chǎn)品 IMS為 標(biāo)志。 1969 年IBM 公司 研制 了基 于層 次模 型數(shù) 據(jù) 庫管 理系 統(tǒng)IMS ( Information ManagementSystem ) ， 并 作 為 商 品 化 軟 件 投 入 市 場(chǎng) 。數(shù)據(jù)庫 的出 現(xiàn)， 實(shí)現(xiàn) 了 數(shù)據(jù) 資源 的整 體管 理。 IMS系 統(tǒng)的 推出 ，使 得 數(shù)據(jù)庫 概念 得到 了普 及 ，也使 得人 們認(rèn) 識(shí)到 數(shù)據(jù) 的價(jià) 值和 統(tǒng)一 管 理的 必要性 。由

6、于IMS是將 數(shù)據(jù) 組織 成層 次 的形 式來 管理 ，對(duì) 非層 次數(shù) 據(jù) 使用虛 擬紀(jì) 錄，大 量 指針 的使 用 降低 了數(shù) 據(jù)使 用的 效率 ，同 時(shí)，數(shù) 據(jù) 庫管理 系統(tǒng) 提供 的數(shù) 據(jù) 模型 機(jī)及 數(shù)據(jù) 庫語 言比 較低 級(jí)，數(shù) 據(jù)的 獨(dú) 立性 也比較 差，給 使 用帶 來了 很大 的 局限 性。為 了克 服 這些 缺點(diǎn) ，美 國(guó)數(shù) 據(jù)庫系 統(tǒng)語 言協(xié) 會(huì)( CODASYL,即 Conference On Data System Language ) 下屬 的數(shù) 據(jù) 庫任 務(wù)組 ( DBTG， 即DataBase Task Group ) 對(duì)數(shù)據(jù) 庫的 方法 和技 術(shù) 進(jìn)行 了系 統(tǒng)

7、研 究， 并提 出了 著名 的DBTG報(bào)告 。 該報(bào)告 確定 并建 立了 數(shù) 據(jù)庫 系統(tǒng) 的許 多基 本概 念、方 法 和技 術(shù)，報(bào) 告 成為網(wǎng) 狀數(shù) 據(jù)模 型的 典 型技 術(shù)代 表，它 奠 定了 數(shù)據(jù) 庫發(fā) 展的 基礎(chǔ) ，并 影響著 以后 的研 究。網(wǎng) 狀 模型 是基 于圖 來 組織 數(shù)據(jù) 的，對(duì) 數(shù)據(jù) 的 訪問 和操縱 需要 遍歷 數(shù)據(jù) 鏈 來完 成。因 這種 有效 的實(shí) 現(xiàn)方 式對(duì) 系統(tǒng) 使 用者 提出了很高的要求，所以阻礙了系統(tǒng)的推廣應(yīng)用。1970 年 IBM公 司的 E.F.Codd 表了 著 名的 基于 關(guān)系 模型 的數(shù) 據(jù)庫 技 術(shù)的論 文 大型 共享 數(shù) 據(jù)庫 數(shù)據(jù) 的關(guān) 系模

8、 型 ，并 獲得 1981 年ACM圖 靈 獎(jiǎng) ，標(biāo) 志 著 關(guān) 系 型 數(shù) 據(jù) 庫 模 型 的 誕 生 。由 于 關(guān) 系 模 型 的 簡(jiǎn) 單 易 理 解 及其所 具有 的堅(jiān) 實(shí)理 論 基礎(chǔ) ，整個(gè) 20世紀(jì)70年代和80 年代 的前 半期 ， 數(shù)據(jù)庫 界集 中圍 繞關(guān) 系 數(shù)據(jù) 庫進(jìn) 行了 大量 的研 究和 開發(fā) 工作 ，對(duì) 關(guān)系 數(shù)據(jù)庫 概念 的實(shí) 用化 投 入了 大量 的精 力。80年 代以 來，關(guān) 系系 統(tǒng) 逐漸 代替網(wǎng)狀系統(tǒng)和層次系統(tǒng)而占領(lǐng)了市場(chǎng)。但是 ，關(guān)系模型不能用一張 表模型表示出復(fù)雜對(duì)象的語義，不 擅長(zhǎng)于數(shù)據(jù)類型較多 、較復(fù)雜的領(lǐng) 域 。在 這 種 需 求 的 驅(qū) 動(dòng) 下 ，

9、數(shù) 據(jù) 庫 模 型 又 進(jìn) 入 了 新 的 研 究 階 段 面 向 對(duì) 象數(shù)據(jù)庫的研究。面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫是指支持面向?qū)ο筇匦缘臄?shù)據(jù)庫， 它提供了面向?qū)ο蟮慕７椒?、編程語言和數(shù)據(jù)庫語言。1989 年 在東 京舉 行 了關(guān) 于面 向?qū)?象數(shù) 據(jù)庫 的國(guó) 際會(huì) 議，第 一 次定 義了面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所應(yīng)實(shí)現(xiàn)的功能：支持復(fù) 雜對(duì)象、支 持 對(duì)象標(biāo)識(shí)、允許對(duì)象封裝、支持類型或類、支持繼承、避免過早 綁定、 計(jì)算性完整、可擴(kuò)充、能記住數(shù)據(jù)位置、能管理非常大型的數(shù)據(jù)庫、 接收并發(fā)用戶、能從軟硬件 失效中恢復(fù)、用簡(jiǎn) 單的方法 支持?jǐn)?shù)據(jù)查詢。 作為一項(xiàng)新興的技術(shù)，面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫的發(fā)展遠(yuǎn)不如關(guān)系數(shù)據(jù)庫成 熟

10、。因此，面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫還有待于進(jìn)一步研究。數(shù)據(jù)庫技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)1980年以前，數(shù) 據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，主 要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫的模型設(shè)計(jì) 上 。進(jìn) 入90年代 后，計(jì) 算 機(jī)領(lǐng) 域中 其它 新興 技術(shù) 的發(fā) 展對(duì) 數(shù)據(jù) 庫 技術(shù) 產(chǎn)生了重大影響。數(shù) 據(jù)庫技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、人 工智能技術(shù)、多 媒 體技術(shù)等相互滲透，相 互結(jié)合，使 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的新內(nèi)容層出不窮。數(shù) 據(jù)庫的許多概念、應(yīng)用領(lǐng)域 ，甚至某些原理都 有了重大 的發(fā)展和變化， 形成了數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域眾多的研究分支和課題，產(chǎn)生了一系列新型數(shù)據(jù) 庫 。分 析 目 前 數(shù) 據(jù) 庫 的 應(yīng) 用 情 況 ，可 以 發(fā) 現(xiàn) ：經(jīng) 過 多 年 的 積 累 ，企 業(yè)

11、 和部門積累的數(shù)據(jù)越來越多，許 多企業(yè)面臨著“ 數(shù)據(jù)爆炸”可 知識(shí)缺 乏的困 境 。如 何 解決 海量 數(shù)據(jù) 的存 儲(chǔ)管 理 、如何 挖掘 大量 數(shù)據(jù) 中 包 含 的信息和知識(shí)，已 成為目前的急待解決的問題。所 以，數(shù) 據(jù)庫技術(shù)除了核心 問題 的研 究外 ，市 場(chǎng)的 需求 導(dǎo)致 了以 下幾 種數(shù) 據(jù)庫 的發(fā) 展 及一 些研究熱點(diǎn)：分 布 式數(shù) 據(jù)庫80年代 ，研 制了 許多 分布 式數(shù) 據(jù)庫 的 原型 系統(tǒng) ，攻克 了分 布 式數(shù) 據(jù)庫中 許多 理論 和技 術(shù) 難點(diǎn) 。90年 代開 始 ，主要 的數(shù) 據(jù)庫 廠商 對(duì) 集中 式數(shù)據(jù) 庫管 理系 統(tǒng)的 核 心加 以改 造，逐 步 加入 分布 處理

12、功能 ，向 分布 式數(shù)據(jù) 庫管 理系 統(tǒng)發(fā) 展 。目 前 ，分 布式 數(shù)據(jù) 庫開 始 進(jìn)入 實(shí)用 階段 ?，F(xiàn) 有的分 布式 數(shù)據(jù) 庫技 術(shù) 尚不 能解 決異 構(gòu)數(shù) 據(jù)和 系統(tǒng) 的許 多問 題 。雖然 已有很 多數(shù) 據(jù)庫 研究 單 位在 進(jìn)行 異構(gòu) 系統(tǒng) 集成 問題 的探 索，并 且 已有 一些系 統(tǒng)宣 稱在 一定 程 度上 實(shí)現(xiàn) 了異 構(gòu)系 統(tǒng)的 互操 作，但 是異 構(gòu) 分布 式數(shù)據(jù)庫技術(shù)還未成熟。并 行 數(shù)據(jù) 庫并行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是在并行機(jī)上運(yùn)行的具有并行處理能力的數(shù)據(jù) 庫系統(tǒng) 。最 近，一 些 著名 的數(shù) 據(jù)庫 廠商 開始 在數(shù) 據(jù)庫 產(chǎn)品 中增 加 并行 處理能 力 ，試 圖 在并 行計(jì) 算

13、機(jī) 系統(tǒng) 上運(yùn) 行 。他們 只是 使用 并行 數(shù) 據(jù)流 方法對(duì) 原有 系統(tǒng) 加以 簡(jiǎn) 單的 擴(kuò)充 ，既 沒 有 使用 并行 數(shù)據(jù) 操作 算法 ，也 沒有并 行數(shù) 據(jù)查 詢優(yōu) 化 的能 力，都 不是 真正 的并 行數(shù) 據(jù)庫 系統(tǒng) 。目前 ， 并行數(shù)據(jù)庫的研究工作集中在體系結(jié)構(gòu)、并行算法與查詢優(yōu)化等。主 動(dòng) 數(shù)據(jù) 庫主 動(dòng) 數(shù) 據(jù) 庫 是 相 對(duì) 于 傳 統(tǒng) 數(shù) 據(jù) 庫 的 被 動(dòng) 性 而 言 的 。許 多 實(shí) 際 的 應(yīng) 用領(lǐng)域 ，如 計(jì)算 機(jī)集 成制 造系 統(tǒng) 、管 理 信息 系統(tǒng) 、辦 公室 自動(dòng) 化 系統(tǒng) 中常常 希望 數(shù)據(jù) 庫系 統(tǒng) 在緊 急情 況下 能根 據(jù)數(shù) 據(jù)庫 的當(dāng) 前狀 態(tài) ，

14、主動(dòng) 適時(shí)地 做出 反應(yīng) ，執(zhí) 行某 些操 作 ，向 用 戶提 供有 關(guān) 信息 。傳 統(tǒng) 數(shù) 據(jù)庫 系統(tǒng)是 被動(dòng) 的系 統(tǒng)，它只 能被 動(dòng)地 按照 用戶 給出 的明 確請(qǐng) 求執(zhí) 行 相應(yīng) 的數(shù)據(jù) 庫操 作，很 難 充分 適應(yīng) 這些 應(yīng)用 的 主動(dòng) 要求 ，因此 在傳 統(tǒng) 數(shù)據(jù) 庫基礎(chǔ)上，結(jié)合人工智能技術(shù)和面向?qū)ο蠹夹g(shù)提出了主 動(dòng)數(shù)據(jù)庫 。主 動(dòng)數(shù)據(jù) 庫的 主要 目標(biāo) 是 提供 對(duì)緊 急情 況及 時(shí)反 應(yīng)的 能力 ，同時(shí) 提 高數(shù) 據(jù)庫管 理系 統(tǒng)的 模塊 化 程度 。主動(dòng) 數(shù)據(jù) 庫通 常采 用的 方法 是在 傳 統(tǒng)數(shù) 據(jù)庫系 統(tǒng)中 嵌入 !# （ 即事 件 條件 動(dòng)作 ）規(guī) 則， 在某 一事

15、件發(fā) 生 時(shí)引發(fā) 數(shù)據(jù) 庫管 理系 統(tǒng) 去檢 測(cè)數(shù) 據(jù)庫 當(dāng)前 狀態(tài) ，看是 否滿 足設(shè) 定 的條 件，若條件滿足，便觸發(fā)規(guī)定動(dòng)作的執(zhí)行。知識(shí) 庫知 識(shí) 數(shù) 據(jù) 庫 系 統(tǒng) 的 功 能 是 如 何 把 由 大 量 的 事 實(shí) 、規(guī) 則 、概 念 組 成 的知識(shí)存儲(chǔ)起來, 進(jìn)行管理, 并向用戶提供方便快速的檢索、查詢手 段 。因 此 , 知 識(shí) 數(shù) 據(jù) 庫 可 定 義 為 : 知 識(shí) 、經(jīng) 驗(yàn) 、規(guī) 則 和 事 實(shí) 的 集 合 。知 識(shí)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)應(yīng)具備對(duì)知識(shí)的表示方法;對(duì)知識(shí)系統(tǒng)化的組織管理; 知識(shí)庫的操作; 庫的查詢與檢索; 知識(shí)的獲取與學(xué)習(xí);知識(shí)的編輯; 庫 的管理等功能。知識(shí)數(shù)據(jù)庫是人工智

16、能技術(shù)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的結(jié)合。多媒 體數(shù) 據(jù) 庫隨 著 多 媒 體 技 術(shù) 的 發(fā) 展 ，多 媒 體 應(yīng) 用 逐 步 深 入 ，多 媒 體 應(yīng) 用 涉 及 大量的多媒體信息，它 們包括圖形、文本、圖 像、聲音、視 頻等信息。 多媒體 信息 系統(tǒng) 的建 立 強(qiáng)烈 地呼 喚著 管理 多媒 體的 數(shù)據(jù) 庫技 術(shù)，在這 樣的背景下，產(chǎn) 生了多媒體數(shù)據(jù)庫技術(shù)。多媒體數(shù)據(jù)庫應(yīng)具備的功能 要求為：能表示和理解多媒體數(shù)據(jù)，能刻畫、管 理和表現(xiàn)各種媒體數(shù) 據(jù)的特性和相互關(guān)系；具 備物理數(shù)據(jù)獨(dú)立性、邏輯數(shù)據(jù)獨(dú)立性和媒體 數(shù)據(jù)獨(dú)立性，媒體類型可擴(kuò) 展；提供更為靈活 的模式定 義和修改功能， 支持模式進(jìn)化與演變，具 備某

17、些長(zhǎng)事務(wù)處理的能力；提供多媒體訪問 的多種手段，近 似性查詢，混 合方式訪問等。多媒體數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在 多媒體應(yīng)用中非常重要，它為多媒體應(yīng)用提供了基本數(shù) 據(jù)支撐。多 媒 體數(shù)據(jù) 庫的 研究 始于 80年代 中期 ，在 多年 的技 術(shù)研 究和 系統(tǒng) 開發(fā)中 ， 獲得了很大的成果。但 目前還沒有功能完善、技術(shù)成熟的多媒體數(shù)據(jù) 庫管理系統(tǒng)。XML數(shù) 據(jù)庫經(jīng) 過 近 幾 年 業(yè) 界 同 仁 的 共 同 努 力 ， XML數(shù) 據(jù) 庫 技 術(shù) 取 得 了 很 大 的 進(jìn)展， 已經(jīng) 有若 干種 XML數(shù) 據(jù)庫 產(chǎn)品 問 世并 服務(wù) 于社 會(huì)生 活的 各個(gè) 方 面。但 是， XML數(shù) 據(jù)庫 的事 業(yè)才 剛剛 開

18、 始， 還有 很多 問題 等待 著我們 去解決 。 未 來幾 年，XML數(shù)據(jù) 庫技 術(shù)有 可能 在 下述 方面 取得 進(jìn)展 ：異 構(gòu)數(shù)據(jù) 源的 集成 ；底 層索 引結(jié) 構(gòu) ； 并發(fā) 加鎖 協(xié)議 。XML模式規(guī) 范 化是 一個(gè)值 得關(guān) 注的 方向 。一 旦取 得突 破，將 會(huì) 使我 們可 以像 在關(guān) 系 庫中 那樣方 便地 設(shè)計(jì) XML數(shù) 據(jù)庫 的結(jié) 構(gòu)， 消 除數(shù) 據(jù)的 冗余 和不 一致 現(xiàn)象 。 目前，這 一 領(lǐng)域 已經(jīng) 成為 學(xué) 術(shù)界 關(guān)注 的熱 點(diǎn)。但 是 ，完 整的 、為 業(yè)界 所公認(rèn)的理論體系尚未建立。模 糊 數(shù)據(jù) 庫模 糊 數(shù) 據(jù) 庫 是 在 一 般 數(shù) 據(jù) 庫 系 統(tǒng) 中 引 入

19、 ”模 糊 ”概 念 ，進(jìn) 而 對(duì) 模 糊數(shù)據(jù) 、數(shù)據(jù) 間的 模 糊關(guān) 系與 模糊 約束 實(shí)施 模糊 數(shù)據(jù) 操作 和查 詢 的數(shù) 據(jù)庫系統(tǒng)。模糊數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的研究?jī)?nèi)容涉及模糊數(shù)據(jù)庫的形式定 義 、模 糊 數(shù) 據(jù) 庫 的 數(shù) 據(jù) 模 型 、模 物 數(shù) 據(jù) 庫 語 言 設(shè) 計(jì) 、模 糊 數(shù) 據(jù) 庫 設(shè) 計(jì) 方法及 模糊 數(shù)據(jù) 庫管 理 系統(tǒng) 的實(shí) 現(xiàn)。近 年 來，也 有許 多工 作是 對(duì) 關(guān)系 之外的 其它 效據(jù) 模型 進(jìn) 行模 糊擴(kuò) 展， 如模 糊E-R（實(shí) 體 關(guān)系 ）、 模 糊多媒 體數(shù) 據(jù)庫 等。當(dāng) 前 ，科 研人員在 模糊 數(shù)據(jù) 庫 的研 究、開 發(fā) 與應(yīng) 用系統(tǒng) 的建 立方 面都 做

20、了不 少工 作，但 是 ，擺在 人們 面前 的問 題 是如 何進(jìn)一步研究與開發(fā)大型適用的模糊數(shù)據(jù)庫商業(yè)性系統(tǒng)。數(shù) 據(jù) 倉(cāng)庫 和聯(lián) 機(jī)分 析 處 理（ OLAP）為了有效地支持決策分析，近幾年人們提出了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫的概念。 數(shù)據(jù)倉(cāng) 庫就 是從 不同 的 源數(shù) 據(jù)中 抽取 數(shù)據(jù) ，將其 整理 轉(zhuǎn)換 成新 的 存儲(chǔ) 格 式 ，為 決 策 目 的 將 數(shù) 據(jù) 聚 合 在 一 種 特 殊 的 格 式 中 ，這 種 支 持 管 理 決 策過程 的 、面 向 主題 的、集 成 的、穩(wěn) 定 的、不 同 時(shí)的 數(shù)據(jù) 聚合 稱 為數(shù) 據(jù)倉(cāng)庫 （Data Warehouse） 。 數(shù)據(jù)倉(cāng) 庫 中數(shù)據(jù)的 組織 方式 有虛

21、 擬 存儲(chǔ) 、 基于關(guān) 系表 的存 儲(chǔ)和 多 維數(shù) 據(jù)庫 存儲(chǔ) 3種存 儲(chǔ)方 式。 整個(gè) 倉(cāng)庫 系統(tǒng) 可 分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、分析處理3個(gè)功能部分。由于數(shù)據(jù)倉(cāng) 庫是集 成信 息的 存儲(chǔ) 中 心，由 數(shù)據(jù) 存儲(chǔ) 管理 器收 集整 理源 信息 的 數(shù)據(jù) 成為倉(cāng) 庫系 統(tǒng)使 用的 數(shù) 據(jù)格 式和 數(shù)據(jù) 模型 ，并自 動(dòng)監(jiān) 測(cè)數(shù) 據(jù)源 中 數(shù)據(jù) 的變化，反 映到存儲(chǔ)中心，對(duì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫進(jìn)行更新維護(hù)。而 聯(lián)機(jī)分析處 理( OLAP)是 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫上的最重要應(yīng)用，是 決策分析的關(guān)鍵。數(shù) 據(jù)倉(cāng) 庫是為 了有 效地 支持 決 策分 析，而 從操 作數(shù) 據(jù)庫 中提 取并 經(jīng)過 加 工后 所得到的數(shù)據(jù)集合，是

22、 一個(gè)特殊的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫也需要由一個(gè)數(shù) 據(jù)庫管理系統(tǒng)支持，它有關(guān)系型和多維型兩類數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。數(shù) 據(jù)挖掘數(shù) 據(jù) 挖 掘 ( Data Mining ) 又 稱 數(shù) 據(jù) 開 采 ， 就 是 從 大 量 的 、 不 全 的 、有 噪 聲 的 、模 糊 的 、隨 機(jī) 的 數(shù) 據(jù) 中 提 取 隱 含 在 其 中 的 人 們 事 先 不 知道的、但 又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程，提取的知識(shí)表現(xiàn)為概 念 ( Concepts ) 、 規(guī) 則 ( Rules ) 、 規(guī) 律 模 式 約 束 等 形 式 。 在 人 工 智 能領(lǐng)域 又習(xí) 慣稱 其為 數(shù) 據(jù)庫 中知 識(shí)發(fā) 現(xiàn)( KDD， 即Knowle

23、dge Discovery in Database) 。 其 本 質(zhì) 類 似 于 人 腦 對(duì) 客 觀 世 界 的 反 映 ，從客觀的事實(shí)中抽象成主觀的知識(shí)，然 后指導(dǎo)客觀實(shí)踐 ，數(shù)據(jù)挖掘就 是從客體的數(shù)據(jù)庫中概括抽象提取規(guī)律性的東西以供決策支持系統(tǒng) 的建立和使用。數(shù)據(jù)開采以數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，整個(gè)過程可分為數(shù)據(jù)集 成、數(shù) 據(jù)選擇、預(yù) 處理、數(shù) 據(jù)開采、結(jié) 果表達(dá)和解析等 過程。開 采的 范圍可 針對(duì) 多媒 體數(shù) 據(jù) 庫、 數(shù)據(jù) 倉(cāng)庫 、 Web數(shù)據(jù) 庫、 主動(dòng) 型數(shù) 據(jù)庫 、 時(shí)間型及概率型數(shù)據(jù)庫等。采 用的技術(shù)有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決 策樹、遺 傳算法、規(guī) 則歸納、分 類 、聚 類、減 維、模

24、 式識(shí)別、不 確定性處理等。 發(fā)現(xiàn)的知識(shí)有廣義型知識(shí)、特征型知識(shí)、差異型知識(shí)、關(guān)聯(lián)型知識(shí)、 預(yù)測(cè)型知識(shí)、偏 離型知識(shí)。目前數(shù)據(jù)采掘的研究和應(yīng)用所面臨的主要 挑戰(zhàn)是：對(duì) 大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)采掘方法；對(duì)非結(jié)構(gòu)和無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫中 的數(shù)據(jù)采掘操作；用 戶參與的交互采掘；對(duì)采掘得到的知識(shí)的證實(shí)技 術(shù)；知識(shí)的解釋和表達(dá)機(jī)制；由于數(shù)據(jù)庫的更新，原有知識(shí)的修正； 采掘所得知識(shí)庫的建立、使用和維護(hù)。面 向 對(duì)象 數(shù) 據(jù) 庫及 數(shù)據(jù) 可 視化 技 術(shù)面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫系統(tǒng)將數(shù)據(jù)作為能自動(dòng)重新得到和共享的對(duì)象 存儲(chǔ),包含在對(duì)象中的是完成每一項(xiàng)數(shù)據(jù)庫事務(wù)處理指令,這些對(duì)象 可能包含不同類型的數(shù)據(jù),包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)和處理過程,也

25、包括聲音、 圖形和視頻信號(hào),對(duì)象可以共享和重用。面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫系統(tǒng)的這 些特性通過重用和建立新的多媒體應(yīng)用能力使軟件開發(fā)變得容易,這 些應(yīng)用 可以 將不 同類 型 的數(shù) 據(jù)結(jié) 合起 來。面 向?qū)?象數(shù) 據(jù)庫 系統(tǒng) 的 好處 是他支 持WWW應(yīng)用 能力 。然而 , 面向 對(duì)象 的數(shù) 據(jù)庫是一 項(xiàng)相 對(duì)較 新 的技 術(shù), 尚缺 乏理 論支 持, 他 可能 在處理大 量包含很 多事 務(wù)的 數(shù)據(jù) 方 面比 關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)慢得多,但人們已經(jīng)開發(fā)了混合關(guān)系對(duì)象數(shù)據(jù)庫,這 種數(shù)據(jù)庫將關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)處理事務(wù)的能力與面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫 系統(tǒng)處理復(fù)雜關(guān)系與新型數(shù)據(jù)的能力結(jié)合起來。數(shù) 據(jù) 可 視 化 是 指 在

26、計(jì) 算 機(jī) 屏 幕 上 以 圖 形 或 圖 像 方 式 ，形 象 地 向 用 戶顯示 各種 數(shù)據(jù) ，使 用戶 快速 地理 解和 吸 收數(shù) 據(jù)所 表示 的信 息，以 提 高人的 大腦 二次 處理 信 息的 速度 和能 力?？?見 ，數(shù)據(jù) 可視 化是 提 高人 類吸收 和處 理信 息的 速 度和 能力 的重 要途 徑。數(shù) 據(jù)可 視化 是一 個(gè) 剛剛 開始的 新的 研究 領(lǐng)域 ，還 有許 多問 題有 待 探索 。目前 已經(jīng) 被提 出 的數(shù) 據(jù)可視 化技 術(shù)有 ：幾 何可 視化 技 術(shù)、基 于圖 標(biāo)的 可 視化 技術(shù) 、基 于象 素的可視化技術(shù)、分析可視化技術(shù)等。4數(shù)據(jù)庫技術(shù)的未來發(fā)展數(shù) 據(jù) 、計(jì) 算

27、 機(jī) 硬 件 和 數(shù) 據(jù) 庫 應(yīng) 用 ，這 三 者 推 動(dòng) 著 數(shù) 據(jù) 庫 技 術(shù) 與 系 統(tǒng)的發(fā) 展 。數(shù) 據(jù) 庫要 管理 的數(shù) 據(jù)的 復(fù)雜 度 和數(shù) 據(jù)量 都在 迅速 增長(zhǎng) ；計(jì) 算機(jī)硬件平臺(tái)的發(fā)展仍然實(shí)踐著摩爾定律；數(shù)據(jù)庫應(yīng)用迅速向深度、 廣度擴(kuò)展。尤其是互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，極大地改變了數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用環(huán)境， 向數(shù)據(jù) 庫領(lǐng) 域提 出了 前 所未 有的 技術(shù) 挑戰(zhàn) 。這些 因素 的變 化推 動(dòng) 著數(shù) 據(jù)庫技術(shù)的進(jìn)步, 出現(xiàn)了一批新的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，如Web數(shù)據(jù)庫技術(shù)、并 行數(shù)據(jù)庫技術(shù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫與 聯(lián)機(jī)分析技術(shù)、數(shù) 據(jù)挖掘與 商務(wù)智能技術(shù)、 內(nèi)容管理技術(shù)、海 量數(shù)據(jù)管理技術(shù)等。限于篇幅，本文不可能逐一去

28、展開來 闡述 這些 方面 的 變化 ，只是 從這 些變 化中 歸納 出數(shù) 據(jù)庫 技 術(shù)發(fā) 展呈現(xiàn)出的突出特點(diǎn)?！?四 高 ”即 DBMS具 有 高 可 靠 性 、高 性 能 、高 可 伸 縮 性 和 高 安 全 性 。 數(shù)據(jù)庫 是企 業(yè)信 息系 統(tǒng) 的核 心和 基礎(chǔ) ，其可 靠性 和性 能是 企業(yè) 領(lǐng) 導(dǎo)人 非常關(guān)心的問題。因 為，一旦宕機(jī)會(huì)給企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，甚 至?xí)鸱傻募m紛。最 典型的例子就是證券交易系統(tǒng) ，如果在一個(gè) 行情來臨的時(shí)候，由 于交易量的猛增，造成數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的處理能力不 足，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)崩潰，將會(huì)給證券公司和股民造成巨大的損失。 在我國(guó) 計(jì)算 機(jī)應(yīng) 用的 早 期，

29、由 于計(jì) 算機(jī) 系統(tǒng) 還不 是企 業(yè)運(yùn) 營(yíng)必 要 的成 分 ，人 們 對(duì) 數(shù) 據(jù) 庫 的 重 要 性 認(rèn) 識(shí) 不 足 ，而 且 為 了 經(jīng) 費(fèi) 上 的 節(jié) 約 常 常 采 用一些低層次的數(shù)據(jù)管理軟件，如 dBASE等，或者盜版的軟件。但 是， 隨著信 息化 進(jìn)程 的深 化 ，計(jì)算 機(jī)系 統(tǒng)越 來越 成為 企業(yè) 運(yùn)營(yíng) 的不 可 缺少 的部分，這 時(shí)，數(shù) 據(jù)庫系統(tǒng)的穩(wěn)定和高效是必要的條件。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán) 境下還要考慮支持幾千或上萬個(gè)用戶同時(shí)存取和7x24 小時(shí)不間斷運(yùn) 行的要求，提供聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)備份、容錯(cuò)、容災(zāi)以及信息安全措施等。事實(shí)上，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的穩(wěn)定和高效也是技術(shù)上長(zhǎng)久不衰的追求。 此 外 ，從 企

30、業(yè) 信 息 系 統(tǒng) 發(fā) 展 的 角 度 上 看 ，一 個(gè) 系 統(tǒng) 的 可 擴(kuò) 展 能 力 也 是 非常重要的。由 于業(yè)務(wù)的擴(kuò)大，原來的系統(tǒng)規(guī)模和能力已經(jīng)不再適應(yīng) 新的要求的時(shí)候，不 是重新更換更高檔次的機(jī)器，而是在原有的基礎(chǔ) 上增加新的設(shè)備，如處理器、存儲(chǔ)器等，從而達(dá)到分散負(fù)載的目的。 數(shù)據(jù)的 安全 性是 另一 個(gè) 重要 的課 題，普 通的 基于 授權(quán) 的機(jī) 制已 經(jīng) 不能 滿足許 多應(yīng) 用的 要求 ，新 的基 于角 色的 授權(quán) 機(jī)制 以及 一些 安全 功 能要 素 ，如 存 儲(chǔ) 隱 通 道 分 析 、標(biāo) 記 、加 密 、推 理 控 制 等 ，在 一 些 應(yīng) 用 中 成 為切切實(shí)實(shí)的需要?！盎?/p>

31、聯(lián)”指數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)要支持互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的應(yīng)用,要支持信息 系 統(tǒng) 間“ 互 聯(lián) 互 訪 ”，要 實(shí) 現(xiàn) 不 同 數(shù) 據(jù) 庫 間 的 數(shù) 據(jù) 交 換 和 共 享 ，要 處 理以XML類型 的數(shù) 據(jù)為 代表 的網(wǎng) 上數(shù) 據(jù) ，甚 至要 考慮 無線 通訊 發(fā) 展帶 來的革 命性 的變 化。與 傳 統(tǒng)的 數(shù)據(jù) 庫相 比 ，互聯(lián) 網(wǎng)環(huán) 境下 的數(shù) 據(jù) 庫系 統(tǒng)要具 備處 理更 大量 的 數(shù)據(jù) 以及 為更 多的 用戶 提供 服務(wù) 的能 力 ，要提 供對(duì)長(zhǎng) 事務(wù) 的有 效支 持 ，要 提供 對(duì)XML類型 數(shù)據(jù) 的快 速存 取的 有效 支 持?！?協(xié) 同 ”面 向 行 業(yè) 應(yīng) 用 領(lǐng) 域 要 求 ，在 DBMS核

32、 心 基 礎(chǔ) 上 ，開 發(fā) 豐 富 的數(shù)據(jù) 庫套 件及 應(yīng)用 構(gòu) 件，通 過與 制造 業(yè) 信息 化、電 子政 務(wù)等 領(lǐng) 域應(yīng) 用套件 捆綁 ，形 成以 DBMS為核 心的 面向 行 業(yè)的 應(yīng)用 軟件 產(chǎn)品 家族 。滿 足應(yīng)用 需求 ，協(xié) 同發(fā) 展數(shù) 據(jù)庫 套件 與應(yīng) 用 構(gòu)件 ，已成 為當(dāng) 今數(shù) 據(jù) 庫技 術(shù)與產(chǎn) 品發(fā) 展的 新趨 勢(shì) 。規(guī) 劃中 的Oracle11i 的 主要 擴(kuò)展 方面 據(jù)稱 主 要也是各種面向應(yīng)用套件的支持。此外，數(shù)據(jù)庫的發(fā)展還有以下一些新特點(diǎn)：提供 持續(xù) 的數(shù) 據(jù)可 用性構(gòu) 建 一 個(gè) 高 可 用 性 IT 基 礎(chǔ) 架 構(gòu) , 對(duì) 所 有 希 望 在 當(dāng) 今 瞬 息 萬

33、 變 的 經(jīng)濟(jì)環(huán)境中立于不敗之地并取得成功的企業(yè)而言都至關(guān)重要。作 為 數(shù) 據(jù) 庫 市 場(chǎng) 的 領(lǐng) 跑 者 ,Oracle 在 其 最 新 的 10g 數(shù) 據(jù) 庫 版 本 中 增強(qiáng)了 RAC技 術(shù)。 微軟 公司 在其 最新 的 數(shù)據(jù) 庫SQL Server 2005 中利 用 數(shù)據(jù)庫 鏡像 、故 障轉(zhuǎn) 移 群集 和改 進(jìn)聯(lián) 機(jī)操 作等 特性 , 可將 故障 時(shí)間 控 制到最低，并有助于確保企業(yè)系統(tǒng)隨時(shí)接受訪問調(diào)用。用低 成本 實(shí)現(xiàn) 系統(tǒng) 的伸 縮性大多數(shù)企業(yè)的每個(gè)主要應(yīng)用系統(tǒng)都擁有專門的存儲(chǔ)器和服務(wù)器, 這樣傳 統(tǒng)的 布署 ，個(gè) 別看 好像 效果 不錯(cuò) 。但 這樣 做的 后果 就是 必 須付

34、出高昂 的代 價(jià)，來 滿 足大 量系 統(tǒng) 的維 護(hù)，而 且因 故 障節(jié) 點(diǎn)的 增多 ，系 統(tǒng)更容易出現(xiàn)故障。此 外，由 于 單個(gè) 系統(tǒng) 必須 有足 夠的 規(guī) 模以 適應(yīng)高 峰 容量 ，但 資源 卻難以 從一 個(gè)系 統(tǒng)轉(zhuǎn) 移 到另 一個(gè) 系統(tǒng) ，結(jié) 果導(dǎo) 致企 業(yè)存 儲(chǔ)器 和 CPU 資源大 量閑 置。分 析 家認(rèn) 為，目 前 企業(yè) 內(nèi)部 一般 的存 儲(chǔ)器 的利 用 率僅 為 50%，而 CPU 利用率 則是可憐 的15-20% 。保證 互聯(lián) 網(wǎng)架 構(gòu)下 的安 全企 業(yè) 將 應(yīng) 用 架 構(gòu) 在 互 聯(lián) 網(wǎng) 平 臺(tái) 上 ，都 面 臨 如 何 保 護(hù) 互 聯(lián) 網(wǎng) 架 構(gòu) 下 的數(shù)據(jù)安全問題。各 大數(shù)據(jù)庫廠商嗅到其中的巨大商機(jī) ，加強(qiáng)了其數(shù) 據(jù)庫產(chǎn)品在數(shù)據(jù)安全上的支持。甲 骨 文 公 司 在 其 10g 版 本 中 提 供 的 存 儲(chǔ) 數(shù) 據(jù) 加 密 、 虛 擬 私 有 數(shù) 據(jù) 庫 、 Label Security 等 技 術(shù) ; 微 軟 的 SQL server 2005 通 過 數(shù) 據(jù) 庫 加 密 、 缺省安全設(shè)置、口 令策略實(shí)施、粒度權(quán)限控制和強(qiáng)化安全模型等功能 特性為企業(yè)數(shù)