2020年發(fā)展戰(zhàn)略數據庫新技術及其發(fā)展方向

1、（發(fā)展戰(zhàn)略）數據庫新技術及其發(fā)展方向20XX年XX月峯年的企業(yè)咨詢咸問經驗.經過實戰(zhàn)驗證可以藩地執(zhí)行的卓越萱理方案.值得您下載擁有數據庫新技術及其發(fā)展趨勢數據庫技術是計算機科學的重要分支 ,主要研究如何安全高效地 管理大量、 持久、共享的數據。 數據庫的研究始于 20 世紀 60 年代中 期 ,它的發(fā)展有著三大標志性事件。第壹件大事 ,1969 年 IBMXX 公司 研制開發(fā)了基于層次模型的數據庫管理系統(tǒng)的商品化軟件 InformationManagementSystem, 即IMS 系統(tǒng) ,是首例成功的數據 庫管理系統(tǒng)軟件。第二件大事,美國數據系統(tǒng)語言協(xié)會 CODASYL(Conferenc

2、eOnDataSystemLanguage) 下屬的數據庫任 務組DBTG(DataBaseTaskGroup) 對數據庫方法進行系統(tǒng)的研究和討 論后,于 20 世紀 60 年代末到 70 年代初提出了若干方案。 DBTG 方案 確定且建立了數據庫系統(tǒng)的許多概念、方法和技術。 DBTG 所提議的 方法是基于網狀結構的 ,它是數據庫網狀模型的基礎和典型代表。 第三 件大事， 1970年IBMXX公司SanJose研究實驗室的研究員 E.F.Codd 博士發(fā)表了題為 “大型共享數據庫數據的關系模型” 的論文,提出數據 庫的關系模型 ，從而開創(chuàng)了數據庫關系方法和關系數據理論的研究領 域，為關系數據庫

3、技術奠定了理論基礎 ，E.F.Codd 因此于1981 年獲得 ACM 圖錄獎。20 世紀 80 年代幾乎所有新開發(fā)的系統(tǒng)均是關系系統(tǒng)。 隨著計算機系統(tǒng)硬件、In ternet 和 Web 技術的發(fā)展，數據庫系統(tǒng)所管 理的數據格式、數據處理方法以及應用環(huán)境不斷變化 ，同時人工智能、 多媒體技術和其他學科技術的發(fā)展 ，數據庫技術面臨著前所未有的挑 戰(zhàn)。當前數據庫技術發(fā)展的現(xiàn)狀，關系數據庫技術仍然是主流國內數據庫的發(fā)展趨勢也是飛速的，于數據庫技術的當前及未 來發(fā)展里程中 ,數據倉庫以及基于此技術的商業(yè)智能無疑將是大勢所 趨。IBM 的實驗室于這方面進行了 10 多年的研究，且將研究成果發(fā)展 成為商

4、用產品。除 了 用于OLAP（ 聯(lián)機分析處理）的后 臺服務器 DB20LAPServer 外,IBM 仍提供了壹系列關聯(lián)的產品，包括前端工具， 形成壹整套解決方案。其它數據庫廠商于數據倉庫領域也毫不示弱方 法 各 有 不 同 。Informix 也 是 類 似 , 于 其 動 態(tài) 服 務器 IDS（InformixDynamicServer）中提供壹系列關聯(lián)選件，如高級決策 支持選件 AdvancedDecisionSupportOption，OLAP 選件擴展且行選件 ExtendedParallelOption等,且認為這種體系結構嚴謹 ,管理方便 ,索引機制完善 ,且行處理的效率更高 ,

5、其中數據倉庫和數據庫查詢的 SQL 語句的壹致使用戶開發(fā)更加簡便； 而微軟則是于其 SQIServer7.0 中集成了代號為Plato 柏拉圖）的 OLAP 服務器，和上述 XX 公司不同的 是Sybase 提供了專門的 OLAP 服務器 SybaselQ，且將和數據倉庫關 聯(lián)工具打包成WarehouseStudio 。從中國的數據庫市場來見 ,大部分 數據庫系統(tǒng)的建立是用來進行傳統(tǒng)的 OLTP 業(yè)務。也有壹些企業(yè)建立 了數據倉庫系統(tǒng) ,但真正發(fā)揮效用的卻不多見。和TCP/IP,SMTP,Java等相比 ,尚不存于可靠的、完善的、被廣泛接 受的數據倉庫標準 ,影響了數據倉庫項目的實施。關系數據

6、庫技術出當下 20 世紀 70 年代,經過 80 年代的發(fā)展到90 年 代已經比較成熟 ,于 90 年代初期曾壹度受到面向對象數據庫的巨大挑 戰(zhàn),可是市場最后仍是選擇了關系數據庫。無論是ORACLEXX 公司 的Oracle9i 、IBMXX 公司的 DB2, 仍是微軟的 SQLServer 等均是關 系型數據庫。GartnerDataquest 的方案顯示關系數據庫管理系統(tǒng) (RDBMS) 的市場份額最大 ,2000 年 RDBMS 的市場份額占整個數據庫 市場的 80%,這個比例比 1999年增長了 15% 。這組數據充分說明 RDBMS 仍然是當今最為流行的數據庫軟件。下壹代數據庫技術的

7、發(fā)展主流面向對象的數據序技術和關系數據 序技術針對關系數據庫技術現(xiàn)有的局限性 ,理論界當下主要有三種觀 點：八、(1)面向對象的數據庫技術將成為下壹代數據庫技術發(fā)展的主流。(2) 將面向對象的數據庫技術引入關系數據庫中。即面向對象的關 系數據庫技術。(3)演繹面向對象數據庫技術。 目前來說，非結構化數據庫也是數據庫發(fā)展新趨勢的壹個新的方向， 非結構化數據庫是部分研究者針對關系數據庫模型過于簡單 ,不便表達復雜的嵌套需要以及支持數據類型有限等局限,從數據模型人手而提出的全面基于因特網應用的新型數據庫理論。他們認為這種數據庫 的最大區(qū)別就于于它突破了關系數據庫結構定義不易改變和數據定 長的限制 ,

8、支持重復字段、子字段以及變長字段且實現(xiàn)了對變長數據和 重復字段進行處理和數據項的變長存儲管理 ,于處理連續(xù)信息 (包括全 文信息 )和非結構信息 (重復數據和變長數據 )中有著傳統(tǒng)關系型數據 庫所無法比擬的優(yōu)勢。但研究者認為此種數據庫技術且不會完全取代 當下流行的系數據庫 ,而是它們的有益的補充。和多學科技術的有機結合有學者指出：數據庫和學科技術的結合 將會建立壹系列新數據庫 ,如分布式數據庫、且行數據庫、知識庫、多 媒體數據庫等、這將是數據庫技術重要的發(fā)展方向。 其中 ,許多研究者 均對多媒體數據庫作為研究的重點 ,且認為多媒體技術和可視化技術 引人多媒體數據庫將是未來數據庫技術發(fā)展的熱點和

9、難點。未來數據庫技術及市場發(fā)展的倆大方向數據倉庫和電子商務，部分學者于對各個數據庫廠商的發(fā)展方向和應用需求的不斷擴展的 現(xiàn)狀進行分析的基礎上 ,提出數據庫技術及市場于向數據倉庫和電子 商務倆個方向不斷發(fā)展的觀點。他們指出 :從去年開始 ,許多行業(yè)如電 信、金融、稅務等逐步認識到數據倉庫技術對于企業(yè)宏觀發(fā)展所帶來 的巨大經濟效益 ,紛紛建立起數據倉庫系統(tǒng)。 于我國提供大型數據倉庫 解決方案的廠商主要有。 Oracle,IBM,Sybase,CA 以及Informix 等廠 商,巳經建設成功且已收回投資的項目主要有招商銀行系統(tǒng)和國信證 券系統(tǒng)等。目前,國內外學者對數據倉庫的研究正于繼續(xù)深人。和此同

10、 時 ,壹些學者將數據庫技術及市場發(fā)展的視角瞄準電子商務領域,他們認為：當下的信息系統(tǒng)逐漸要求按照以客戶為中心的方式建立應用框 架,因此勢必要求數據庫應用更加廣泛地接觸客戶 ,而 Internet 給了我 們壹個非常便捷的連接途徑 ,通過 Internet 我們能夠實現(xiàn)所謂的。 One-OneMarketing 和。One-Onebusiness, 進而實現(xiàn) ebusines 。 因此,電子商務將成為未來數據庫技術發(fā)展的另壹方向。許多研究者從實踐的角度對數據庫技術進行研究,提出了適合應用領域的數據庫技術 ,如工程數據庫、統(tǒng)計數據庫、科學數據庫、空間數據庫、地理數據庫等。 這類數據庫于原理上也沒

11、有多大的變化 ,可是 它們卻和壹定的應用相結合 ,從而加強了系統(tǒng)對有關應用的支摔能力 , 尤其表當下數據模型、語言、查詢方面。部分研究者認為 ,隨著研究工 作的繼續(xù)深人和數據庫技術于實踐工作中的應用,數據庫技術將會更多朝著專門應用領域發(fā)展。隨著計算機網絡技術及 Internet 應用的日趨普及 ,勢必要求數據 庫系統(tǒng)的應用平臺向 Web 平臺遷移 ,最終達到全球數據信息共享的目 的 ,如何實現(xiàn)數據庫平臺和 Web 平臺的無縫對接即對 Web 數據庫技 術的研究已成為近期研究的熱點 .國內外學者對數據倉庫技術以及和 之關聯(lián)的數據挖掘和知識發(fā)現(xiàn)進行了大量的研究和論述。從數據庫中 發(fā)現(xiàn)知識（KDD）

12、（即知識發(fā)現(xiàn)）的核心技術就是數據挖掘（DM）。數據挖 掘是目前發(fā)展極為迅速的壹個研究領域 ,它綜合了機器學習、 統(tǒng)計分析 和數據庫技術 ,是為數據庫中數據的決策型使用服務的。如何擴充數據 庫系統(tǒng)的功能 ,使之包括數據挖掘能力 ,是當前數據庫界的壹個熱點 ,具 體說來 ,就是研究簡單的查詢原語和新壹代查詢優(yōu)化技術。實際上,數據倉庫技術所要研究和解決的問題就是從 OLAP 系統(tǒng)、異構分散的外 部數據源、 脫機的歷史業(yè)務數據中獲取數據 ,處理后為數據分析和管理 決策提供應用服務。部分研究者認為要推動數據倉庫技術的發(fā)展就需 要將數據挖掘和數據倉庫協(xié)同起來工作。 他們認為： 壹方面,數據倉庫 技術能夠迎

13、合和簡化數據挖掘過程中的重要步驟,提高數據挖掘的效率和能力 ,確保數據挖掘中數據來源的廣泛性和完整性。另壹方面,數據挖掘技術已經成為數據倉庫應用中極為重要和相對獨立的方面和 工具。 目前 ,國內對數據倉庫、 數據挖掘等數據庫技術的研究正于緊鑼 密鼓地進行 ,該技術的發(fā)展無疑將會推動新壹輪的數據庫技術的發(fā)展。計算機科學主要目標是使計算機和人的界面盡量靠近人這邊。 因 此,要盡量提高計算機的智能水平。智能化是計算機科學各個分支的研 究前沿。于數據庫方面 ,智能化的工作是將人工智能技術和數據庫技術 相結合 ,即演繹數據庫知識庫研究。 目前的主要困難于于遞歸查詢處理 無法取得滿意的性能 ,硬件技術的革

14、命 （ 大內存、且行機、高速存取的 外存儲器 ）將是提高知識庫查詢效率的重要因素。多媒體數據處理的困難很多 ,即使是壹般的復雜對象目前也仍不 能很好地處理。多媒體數據的建模、存儲和多媒體數據庫的查詢及查 詢處理等均是需要我們研究解決的內容。信息分布方面主要是分布式數據庫系統(tǒng)的研究。分布式數據庫從 20 世紀70 年代開始研究 ,可是壹直沒有出現(xiàn)商品化的分布式數據庫系 統(tǒng),這說明了它的難度。 當前比較好的具有數據分布特征的數據庫管理 系統(tǒng)是 Client/Server 體系結構的系統(tǒng)（如:SYBASE,0RACLE7 等）。但 新的計算機應用又對它提出了新的要求 ,智能化、新型事務模型、 多媒

15、體數據的處理、高速信息通訊、數據源的高度透明性等將是新型的分 布式數據庫系統(tǒng)的重要研究內容。到目前為止 ,數據庫設計和應用程序設計是分離的,且且于具體的應用系統(tǒng)開發(fā)中 ,往往由 2 個小組各行其事。其后果是壹方面的優(yōu)良設 計不得不放棄 ,導致系統(tǒng)性能低下或用戶要求無法滿足。 面向對象技術 是二者結合的有效手段?？墒?良好地結合仍需要很長時間的努力。處 理的數據越來越龐大、計算機網絡越來越復雜、 系統(tǒng)的智能水平越來 越高是計算機系統(tǒng)發(fā)展的總趨勢。因此 ,未來的信息管理系統(tǒng)的特征將 是處理復雜對象、 分布、智能。于復雜對象處理方面 ,面向對象數據庫、多媒體數據庫將會由于廣泛的應用背景和強大系統(tǒng)實驗

16、而迅速發(fā)展。 于數據分布方面 ,客戶/ 服務器數據庫系統(tǒng)將快速發(fā)展 ,且于應用上取得 良好效果。 于智能化方面 ,數據庫和人工智能將于各自的領域不斷發(fā) 展、不斷取得新的成果。二者結合方面的研究將不斷地利用二者的成 果研制出新型的系統(tǒng)。任何時候倆方面的結合均是必要的。從對有關數據庫技術發(fā)展文獻的調研和綜述能夠見出： 目前 ,國內 外大部分研究者對數據庫技術集中于以下幾方面當前數據庫技術發(fā) 展的主流問題 ;未來數據庫技術的發(fā)展主流問題 ;數據庫技術和學科技 術結合發(fā)展的問題 ;數據庫技術于專業(yè)應用領域中的發(fā)展向題 ;數據庫 技術發(fā)展的新趨勢問題 ;數據倉庫技術和數據挖掘技術。 我們從信息集 成、數據流管理、傳感器數據庫技術、半結構化數據和 XML 數據管 理、網格數據管理、 DBMS 自適應管理、移動數