對(duì)象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的由來(lái)與優(yōu)勢(shì)

對(duì)象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的由來(lái)與優(yōu)勢(shì)石柱數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展進(jìn)程中的幾個(gè)重要?dú)v程70年代之前，數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以層次型（如ims數(shù)據(jù)庫(kù)）及網(wǎng)絡(luò)型為主，在這些數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄與記錄之間往往存在著指針，以便于應(yīng)用程序搜尋關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。1970年美國(guó)e?f?codd博士在其論文“codd70”中首次提出了關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)模式，按照這種創(chuàng)新的理論，記錄與記錄的關(guān)系不再基于隱藏的指針，而是建立在它們共享的0數(shù)值上，這樣一來(lái)，數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢就可以用非過(guò)程化的語(yǔ)句來(lái)表達(dá)。codd同時(shí)證明了，用一階謂詞邏輯微積分等數(shù)學(xué)理論作為非過(guò)程化語(yǔ)句基礎(chǔ)的可能性，并進(jìn)一步發(fā)展了關(guān)系微積分“codd71a”與關(guān)系代數(shù)“codd71b”，奠定了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)日后發(fā)展的理論基礎(chǔ)，codd博士因此在1981年獲得了計(jì)算機(jī)科學(xué)界的最高榮譽(yù)獎(jiǎng)“acm圖靈獎(jiǎng)”。1973年，位于美國(guó)加州圣荷西市的ibm研究中心（今天ibm艾碼登研究中心的前身）開(kāi)始了一個(gè)大的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)研究項(xiàng)目systemr“astrahan76”，探討并驗(yàn)證了在多用戶與大量數(shù)據(jù)下關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)際可行性，systemr對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的商業(yè)化進(jìn)程起到了關(guān)鍵性的促進(jìn)作用。在d?chamberlin博士的領(lǐng)導(dǎo)下，systemr的一個(gè)研究小組發(fā)明了一套比關(guān)系微積分與關(guān)系代數(shù)更適合最終用戶使用的非程序化查詢語(yǔ)言sql“chamberlin74,76,80”。sql的設(shè)計(jì)宗旨是面向最終用戶，簡(jiǎn)單、易學(xué)、易用，并且把諸如查詢、數(shù)據(jù)修改、數(shù)據(jù)定義和控制等早期數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中各種獨(dú)立的功能整合到了一個(gè)單一的語(yǔ)言環(huán)境內(nèi)。為了使基于sql的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)能夠在性能上滿足大型商業(yè)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的需求，畢業(yè)于哈佛大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系的p?selinger博士在systemr的sql查詢語(yǔ)句處理模塊設(shè)計(jì)中發(fā)明了一套系統(tǒng)化的基于成本優(yōu)化處理模式“selinger79”，巧妙地將系統(tǒng)執(zhí)行一條sql語(yǔ)句過(guò)程中各種會(huì)影響性能的變量與系統(tǒng)參數(shù)套入統(tǒng)計(jì)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)中的優(yōu)化理論，從而求解出最佳物理數(shù)據(jù)存取路徑。從70年代末期開(kāi)始，基于sql的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)逐漸成為數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的主流，目前所有的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)廠家的產(chǎn)品無(wú)不建立在sql的基礎(chǔ)上。由于systemr與sql對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)，其主要設(shè)計(jì)人員在1988年獲得了計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中崇高的“acm實(shí)用軟件系統(tǒng)獎(jiǎng)”。80年代初期至中期，ibm艾瑪?shù)茄芯恐行牡难芯咳藛T通過(guò)systemr大項(xiàng)目“l(fā)indsay84”探討分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)，在當(dāng)時(shí)已經(jīng)遍布全球各主要城市的ibm內(nèi)部計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)vnet的幫助下，systemr大對(duì)包括分布式提交協(xié)議、回滾和恢復(fù)等分布式計(jì)算各種基礎(chǔ)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化做了深入的探討，systemr大所取得的研究成果為日后分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)drda和建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)經(jīng)常用到的數(shù)據(jù)復(fù)制等機(jī)制提供了技術(shù)資源。1984到1992年，艾瑪?shù)茄芯恐行挠珠_(kāi)始了另一項(xiàng)名為starburst的大型研究計(jì)劃“hass90，lohman91”，針對(duì)研究人員對(duì)sql關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)各種局限的了解，starburst的目標(biāo)是建立新一代的、具延伸性的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)原型。所謂延伸性是指在數(shù)據(jù)庫(kù)各子系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)開(kāi)放性，使用戶能夠很容易地把新功能加注到一個(gè)sql關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)里，以便支持新一代的應(yīng)用。當(dāng)時(shí)所考慮的新應(yīng)用內(nèi)容主要包括多媒體的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)及制造cad/cam、地理信息系統(tǒng)gis、大型文本處理及專家系統(tǒng)等等。備受矚目的數(shù)據(jù)庫(kù)研究項(xiàng)目大型系統(tǒng)原型研究的主要目的是通過(guò)具體實(shí)驗(yàn)探索新一代數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，向具體產(chǎn)品開(kāi)發(fā)部門提供反復(fù)驗(yàn)證過(guò)的先進(jìn)技術(shù)，促進(jìn)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域基礎(chǔ)研究的發(fā)展。隨著新技術(shù)的不斷推出，這類大型計(jì)劃的延伸對(duì)整個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展有著重要的意義，目前仍在進(jìn)行的類似相關(guān)研究計(jì)劃有并行處理、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、面向?qū)ο笈c數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)合、專家系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)合以及一些尚未被掌握的新科技與數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)合等等，下面是三個(gè)備受數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域?qū)＜液陀貌毮康难芯宽?xiàng)目： smrc(ananthanarayanan93，reinwald94)項(xiàng)目探討c++語(yǔ)言的對(duì)象如何能夠無(wú)縫地存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，并且由sql語(yǔ)言對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行查詢?！猤arlic(cody95)計(jì)劃探討如何把網(wǎng)絡(luò)上各種表面互不相關(guān)的多媒體存儲(chǔ)系統(tǒng)整合成一個(gè)大型的多媒體信息系統(tǒng)，提供檢索與查詢功能，易于用戶根據(jù)各種多媒體數(shù)據(jù)特性作為查詢條件。例如，在許多綜合醫(yī)院里，放射科的mri圖與心臟科的ehg圖往往存儲(chǔ)于不同的系統(tǒng)內(nèi)，而各化驗(yàn)室的化驗(yàn)報(bào)告又極可能是存儲(chǔ)于特有的文件管理系統(tǒng)內(nèi)，然而醫(yī)療人員在診斷病人時(shí)需要所有的記錄，調(diào)度這些信息并確保整合報(bào)告的實(shí)時(shí)性是一大困難。若能在盡可能不影響現(xiàn)有各系統(tǒng)運(yùn)作的條件下把這些數(shù)據(jù)源整合成一個(gè)信息庫(kù)，這些數(shù)據(jù)肯定能夠被更有效利地用，garlic研究項(xiàng)目是新興的可視數(shù)據(jù)庫(kù)(visualdatabasesystems)研究的一個(gè)范例?！〝?shù)據(jù)復(fù)制在內(nèi)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能提供了建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本體系結(jié)構(gòu)，而sql關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)因?yàn)樘峁┝思聪樵児δ艹蔀榱四壳皵?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與決策支持的環(huán)境，ibm的許多sql查詢優(yōu)化處理研究成果直接支持?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境下的應(yīng)用。例如，在處理多維分析的時(shí)候，ibm的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品db2的優(yōu)化器能以笛卡爾連接優(yōu)化(又稱星式連接)迅速完成多表連接，滿足多維分析在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的執(zhí)行。然而，隨著數(shù)據(jù)的大量累積，許多隱藏在數(shù)據(jù)中的信息已很難被傳統(tǒng)的決策支持應(yīng)用所發(fā)掘，為此，一種稱為數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)采礦(datamining)的技術(shù)正在興起。quest[agrawal96]就是ibm艾瑪?shù)茄芯恐行牡牧硪豁?xiàng)重要研究項(xiàng)目，探討新的數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算方法，這些技術(shù)包括關(guān)聯(lián)定律、系列模式、歸納、時(shí)間系列群等數(shù)據(jù)挖掘方法。從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)到對(duì)象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)起源于systemr、systemr大等項(xiàng)目，初期發(fā)展重點(diǎn)是大型主機(jī)平臺(tái)，到90年代初已部署到了中型機(jī)、小型機(jī)及微機(jī)平臺(tái)，目前，各種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)適用的硬件平臺(tái)包括基于intel的個(gè)人電腦、各種risc服務(wù)器和工作站、大型并行處理機(jī)、as/400中型計(jì)算機(jī)以及運(yùn)行vm、vse和mvs操作系統(tǒng)的主機(jī)系統(tǒng)。通過(guò)共同的應(yīng)用程序接口，部署在一種平臺(tái)上的應(yīng)用程序可以很容易地移植到其它的平臺(tái)。除了包含在各種平臺(tái)上運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)內(nèi)核之外，一些流行數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品還為所有平臺(tái)上的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)、數(shù)據(jù)復(fù)制和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)管理提供“中間件”解決方案，基本包括數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、網(wǎng)關(guān)、數(shù)據(jù)復(fù)制、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)管理和客戶機(jī)產(chǎn)品。成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展是實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)應(yīng)用與非傳統(tǒng)應(yīng)用的支持及其與數(shù)據(jù)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)的集成，對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行面向?qū)ο髷U(kuò)展，這就是目前在數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與應(yīng)用領(lǐng)域的新熱點(diǎn) 對(duì)象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（object以relationaldbms）。與以往的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)相比，對(duì)象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)提供了許多對(duì)面向?qū)ο蠹岸嗝襟w應(yīng)用的支持：用戶定義類型（udt）具有對(duì)象關(guān)系功能的db2允許用戶定義新的數(shù)據(jù)類型，稱之為用戶自定義類型。例如，一個(gè)用戶可以定義出兩種幣值類型，用cdollar表示加拿大元，用usdollar表示美元，這兩種類型在內(nèi)部可以用decimal（十進(jìn)制）類型來(lái)表示，但在意義上是有顯著差別的：它們彼此間不應(yīng)該、也不能直接進(jìn)行比較，而且不可直接與decimal類型進(jìn)行比較，在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部，這種約束是通過(guò)db2的面向?qū)ο髲?qiáng)類型機(jī)制來(lái)保證的。象內(nèi)設(shè)類型一樣，udt可以用來(lái)定義表的列值以及函數(shù)（包括用戶定義函數(shù)）的參數(shù)。例如，用戶可以定義一個(gè)類型：多邊形polygons，這個(gè)用戶自定義類型可有構(gòu)造函數(shù)，還可有一組用戶定義的函數(shù)作用于它，如求面積、角度及旋轉(zhuǎn)多邊形等等。用戶定義函數(shù)（udf）用戶用c、c++等編譯語(yǔ)言定義的新函數(shù)稱為用戶自定義函數(shù)（userdefinedfunction），udf允許在查詢中包含有力的計(jì)算過(guò)程和檢索判定，以便濾除在數(shù)據(jù)源附近無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)。udf使用戶有能力提供一組函數(shù)，它們作用于用戶定義的類型，形成面向?qū)ο蟮姆庋b，從而定義該udt的行為語(yǔ)義。sql優(yōu)化器考慮到udf的語(yǔ)義和執(zhí)行成本，因此對(duì)待用戶定義的函數(shù)就完全象對(duì)待內(nèi)設(shè)函數(shù)（如substr和ltength）一樣。開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序所用的語(yǔ)言環(huán)境可以不同，如c、c++、cobol、fortran和pl/i等，借助于sql，應(yīng)用程序可以共享一組udt和udf。大對(duì)象（lob）lob允許用戶在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)特大（若干個(gè)gb）對(duì)象，這種功能在db2中有分為二進(jìn)制lob（blob）、字符lob（clob）和雙字節(jié)字符lob（dbclob）等幾種類型。用lob可以存儲(chǔ)多媒體對(duì)象，例如文檔資料、視頻信號(hào)、影象和聲音等，也可存儲(chǔ)由udt和udf定義語(yǔ)義的小型結(jié)構(gòu)。有些對(duì)象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)支持用于lob的功能強(qiáng)大的內(nèi)設(shè)函