内存数据库(sqllite)使用介绍

内存数据库(sqllite)使用介绍

数据库的发展

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，根据数据模型的发展，可以划分为三个阶段：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）。保证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

第二代数据库的主要特征是支持关系数据模型（数据结构、关系操作、数据完整性）。

关系模型具有以下特点：1.关系模型的概念单一，实体和实体之间的连系用关系来表示；

2.以关系数学为基础；

3.数据的物理存储和存取路径对用户不透明；

4.关系数据库语言是

非过程化的。

第三代数据库产生于80年代，随着科学技术的不断进步，各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求，关系型数据库已经不能完全满足需求，于是产生了第三代数据库。主要有以下特征：1.支持数据管理、对象管理和知识管理；2.保持和继承了第二代数据库系统的技术；3.对其它系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。第三代数据库支持多种数据模型（比如关系模型和面向对象的模型），并和诸多新技术相结合（比如分布处理技术、并行计算技术、人工智能技术、多媒体技术、模糊技术），广泛应用于多个领域（商业管理、GIS、计划统计等），由此也衍生出多种新的数据库技术。

分布式数据库允许用户开发的应用程序把多个物理分开的、通过网络互联的数据库当作一个完整的数据库看待。并行数据库通过cluster 技术把一个大的事务分散到cluster中的多个节点去执行，提高了数据库的吞吐和容错性。多媒体数据库提供了一系列用来存储图像、音频和视频对象类型，更好地对多媒体数据进行存储、管理、查询。模糊数据库是存储、组织、管理和操纵模糊数据库的数据库，可以用于模糊知识处理。

内存数据库的起因，分类

一、雏形期

从上个世纪60年代末到80年代初。在这个时期中，出现了主存数据库的雏形。1969年IBM 公司研制了世界上最早的数据库管理系统------基于层次模型的数据库管理系统IMS，并作为商品化软件投入市场。在设计IMS时，IBM考虑到基于内存的数据管理方法，相应推出了IMS/VS Fast Path。Fast Path是一个支持内存驻留数据的商业化数据库，但它同时也可以很好地支持磁盘驻留数据。在这个产品中体现了主存数据库的主要设计思想，也就是将需要频繁

访问，要求高响应速度的数据直接存放在物理内存中访问和管理。在这个阶段中，包括网状数据库、关系数据库等其他各种数据库技术也都逐渐成型。

二、技术理论成熟期

1984年，D J DeWitt等人发表了《主存数据库系统的实现技术》一文。第一次提出了Main Memory Database（主存数据库）的概念。预言当时异常昂贵的计算机主存价格一定会下降，用户有可能将大容量的数据库全部保存在主存中，提出了AVL树、哈希算法、主存数据库恢复机制等主存数据库技术的关键理论，为主存数据库的发展指出了明确的方向。

1984年，D J DeWitt等人提出使用非易逝内存或预提交和成组提交技术作为主存数据库的提交处理方案，使用指针实现主存数据库的存取访问。

1985年，IBM推出了IBM 370上运行的OBE主存数据库

1986年，RB Hagman提出了使用检查点技术实现主存数据库的恢复机制。威斯康星大学提出了按区双向锁定模式解决主存数据库中的并发控制问题。并设计出MM-DBMS主存数据库。贝尔实验室推出了DALI主存数据库模型。

1987年，ACM SIGMOD会议中提出了以堆文件（HEAP FILE）作为主存数据库的数据存储结构。Southern Methodist大学设计出MARS主存数据库模型。

1988年普林斯顿大学设计出TPK主存数据库。

1990年普林斯顿大学又设计出System M主存数据库。

三、产品发展期和市场成长期

随着互联网的发展，越来越多的网络应用系统需要能够支持大用户量并发访问、高响应速度的的数据库系统，主存数据库市场成熟

半导体技术快速发展，半导体内存大规模生产，动态随机存取存储器（DRAM）的容量越来越大，而价格越来越低，这无疑为计算机内存的不断扩大提供了硬件基础，使得主存数据库的技术可行性逐步成熟

1994年美国OSE公司推出了第一个商业化的，开始实际应用的主存数据库产品Polyhedra 1998年德国SoftwareAG推出了Tamino Database。

1999年日本UBIT会社开发出XDB主存数据库产品。韩国Altibase推出Altibase

2000年奥地利的QuiLogic公司推出了SQL-IMDB

2001年美国McObject推出eXtremeDB。加拿大Empress公司推出EmpressDB

四、几种主存技术应用的比较

第一代：用户定制的主存数据库。通过应用程序来管理内存和数据；不支持SQL语句, 不提供本地存储, 没有数据库恢复技术；性能好但很难维护和在别的应用中不能使用；应用在实时领域比如工厂自动化生产。

第二代：简单功能的内存数据库。能够快速处理简单的查询；支持部分的SQL语句和简单的恢复技术；主要目的是能够快速处理大量事务；针对简单事务处理领域,尤其是交换机, 移动通信等。

第三代：通用的主存数据库。针对传统的商业关系型数据库领域，能够提供更高的性能、通用性以及稳定性；提供不同的接口来处理复杂的SQL语句和满足不同的应用领域；可以应用在计费、电子商务、在线安全领域，几乎包括磁盘数据库的所有应用领域。

五、目前几种常见的通用内存数据库

eXtremeDB：eXtremeDB实时数据库是McObject公司的一款特别为实时与嵌入式系统数据管理而设计的数据库，只有50K到130K的开销，速度达到微秒级。eXtremeDB完全驻留在主内存中，不使用文件系统（包括内存盘）。eXtremeDB采用了新的磁盘融合技术，将内存拓展到磁盘，将磁盘当做虚拟内存来用，实时性能保持微秒级的同时，数据管理量在32BIT下能达到20G。

Oracle TimesTen：Oracle TimesTen是Oracle从TimesTen公司收购的一个内存优化的关系数据库，它为应用程序提供了实时企业和行业（例如电信、资本市场和国防）所需的即时响应性和非常高的吞吐量。Oracle TimesTen可作为高速缓存或嵌入式数据库被部署在应用程序层中，它利用标准的SQL 接口对完全位于物理内存中的数据存储区进行操作。

SolidDB：Solid Information Technology 成立于1992 年，全球总部位于加州Cupertino，Solid数据管理平台将基于内存和磁盘的全事务处理数据库引擎、载体级高可用性及强大的数据复制功能紧密地融为一体。

Altibase：ALTIBASE公司从1999年就一直致力于内存数据库软件和其应用的开发，提供高性能和高可用性的软件解决方案。特别适合通信、网上银行、证券交易、实时应用和嵌入式系统领域。目前占据80%以上内存数据库市场，可以说是当今数据库软件技术的领导者。目前Altibase在国内成功案例也比较多，尤其是在电信行业，已经得到了广泛认可。

Sqllite 的介绍，以及几种内存数据库的比较

Berkeley DB与Sqlite对比（from https://www.360docs.net/doc/1d8509424.html,）

嵌入式数据库无需安装，体积小巧，速度又很快，在很多场合可以替代目前流行的MySQL, SQLServer等大中型数据库。本文介绍两种嵌入式数据库产品：Berkeley DB和SQLite，并着重讨论它们与Java之间的接口。

通常我们采用各种数据库产品来实现对数据的存储、检索等功能，例如，Oracle，SQL Server，MySQL等等。这些产品除提供基本的查询，删除，添加等功能外，也提供了很多高级特性，如触发器，存储过程，数据备份恢复，全文检索功能等。但实际上，很多的应用，仅仅利用到了这些数据库产品的基本特性而已。而且在一些小型应用上，或者某些特殊场合的应用，比如桌面程序，这些数据库产品就明显有一些臃肿。在这些情况下，嵌入式数据库的优势就特别明显了。

嵌入式数据库无须独立运行的数据库引擎，它是由程序直接调用相应的API去实现对数据的存取操作。更直白的讲，嵌入式数据库是一种具备了基本数据库特性的数据文件。嵌入式数据库与其它数据库产品的区别是，前者是程序驱动式, 而后者是引擎响应式。嵌入式数据库的一个很重要的特点是它们的体积非常小，编译后的产品也不过几十K。这不但对桌面程序的数据存储方案是一个很好的选择，也使得它们可以应用到一些移动设备上。同时，很多嵌入式数据库在性能上也优于其它数据库，所以在高性能的应用上也常见嵌入式数据库的身影。

下面介绍的是两个开放源代码的嵌入式数据库，Berkeley DB和SQLite。同时侧重介绍如何应用Java连接这两种嵌入式数据库。

一. Berkeley DB

1. 简介

Berkeley DB是一款健壮的，高速的工业级嵌入式数据库产品，你可以在它的官方主页（见参考链接一）上发现很多知名的公司都采用了这款嵌入式数据库。Berkeley DB的一个很重要的特点是就是高速存储。在高流量，高并发的情况下，Berkeley DB要比非嵌入式的数据

库表现得更加出色。所以在一些技术实现上，Berkeley DB被作为大型关系数据库的中间数据缓冲层，用来快速的保存数据，可能会在适当的时刻再导入到大型数据库中，进而应用大型数据库所提供的更为高级的特性。

Berkeley DB虽然是开源的产品，但对某些条件下的商业性应用，却不是免费的，而且价格颇为昂贵。这些商业条件排除了开源的情况，不发放分布版本的情况，等等。比如，如果你的程序是开放源代码的或者仅仅应用到单一的网站上，在这种情况下，Berkeley DB是免费的。

2. 获得Java与Berkeley DB的接口

Berkeley DB目前的版本是4.1.25，自带了Java接口。下载的压缩包中包含C和Java语言的源代码和编译配置文件。在Windows平台，可以用MS Visual C++ 6.0或MS https://www.360docs.net/doc/1d8509424.html,编译。用VC6编译的操作如下介绍：在源代码的build_win32路径下打开VC的工程文件，之后在Build 菜单中的Set Active Configuration选择db_java win32 release编译选项。在VC的Tools菜单Options选项中指定JNI.H等Java本地化接口编译时所需要头文件的位置。你会在JDK的include路径下找到这些头文件,例如加入的路径可能会是这样的：C:\jdk1.4\include和C:\jdk1.4\include\ win32。最后在Tools菜单中Options选项还要设置Javac.exe和Jar.exe的执行路径，这个设置会使VC开发环境也能调用Java编译器，从而在VC环境下直接完成对Java 接口类的编译和打包。在编译后，在release路径下的文件中找到db.jar, libdb41.dll, libdb_java41.dll，这三个文件组成了Berkeley DB的Java接口程序包。

3. 应用Java与Berkeley DB的接口

Berkeley DB并不是一个关系型的数据库。不能应用标准的SQL语句对数据库操作，对它的操作要调用专用的API实现。这些API提供了查询、插入、删除等功能。比如com.sleepycat.db.Db类代表数据库对象。Db类的put()方法完成的是插入功能，get()方法完成的是读出数据的功能。com.sleepycat.db.Dbc是Berkeley DB的游标类，提供了遍历数据库记录的功能。

Berkeley DB每一个记录都有一个键值和对应的数据值,而键值和数据必须是类com.sleepycat.db.Dbt的对象或其子类的对象。Dbt提供了一些方法可以将byte数组或Object 对象保存到Dbt的对象中去。比如，Dbt类中的set_data(byte[])或set_object (Object)方法。注意到目前Berkeley DB中的Java API命名方法并不符合Java的命名规范，比如set_data()方法应该命名为setData()方法。Berkeley DB许诺在下一个版本中会提供符合命名规范的Java API。

Berkeley DB对任何存入的数据都是直接原样存储到数据文件中去，无论其是二进制数据还是ASCII或Unicode等编码的文本。通常可以利用这一特性和Java串行化的概念方便的进行数据的存取。例如声明一个类

public class AccountInfo implements Serializable{

//帐户信息

public String loginName;

public String password;

public boolean auotLogin;

}

在这个AccountInfo类中仅仅包含了数据项的定义。我们完全可以将这个类看作数据库的表中字段定义。可以用Berkeley DB保存AccountInfo对象的串行化二进制数据，以此来保存这个对象中的变量值。在操作中，先对Dbt的对象调用set_object (AccountInfo)方法，而后把这个Dbt对象作为一条纪录保存到表中。当然，我们也可以应用继承Dbt类的方法来完成对数据的保存。

下面这段简单代码演示如何将数据存入到数据库中，然后再用游标对象浏览全部数据。

//注意，下面的程序的忽略了对异常处理，写入数据初始化等等一些代码，请在适当修改后再编

//译运行它

Db dbFile = null;

//生成Db对象

dbFile = new Db(null, 0);

//用BTree方式打开数据库，库文件是在c:/temp下的mydata.db文件，表名是employee //如果数据库不存在，则自动生成一个新的数据库。

dbFile.open(null,"c:\\temp\\mydata.db","employee",Db.DB_BTREE,

Db.DB_CREATE,0);

Dbt key = new Dbt();

Dbt data = new Dbt();

//向库文件中插入一条数据，如果已经存在，打印出错信息

if (dbFile.put(null,key, data, Db.DB_APPEND) == Db.DB_KEYEXIST) {

System.out.println("Key already exists.");

}

//关闭数据文件

dbFile.close(0);

//重新打开数据文件

dbFile = new Db(null, 0);

dbFile.open(null, "c:\\temp\\mydata.db", "employee", Db.DB_UNKNOWN,

0, 0644);

// 声明一个数据库游标Dbc对象iterator

Dbc iterator = dbFile.cursor(null, 0);

// 遍历整个表

Dbt key = new Dbt();

while (iterator.get(key, data, Db.DB_NEXT) == 0)

{

System.out.println("reading");

//关闭游标和数据文件

iterator.close();

dbFile.close(0);

在运行Berkeley DB的程序时勿必在系统环境变量PATH中设置libdb41.dll和libdb_java41.dll 所在的路径。

4. Berkeley DB的存储模式

Berkeley DB提供了四种存储数据的模式：Btree，Hash，Queue和Recno。在打开数据库的时候要指定一种存储模式，比如上例中open()方法中的参数Db.DB_BTREE就是指定以Btree模式打开数据库。

Btree模式是以排序的二叉树的方式存储，Hash是以线性哈希表的方式存储。Queue用逻辑记录号做为键值，以定长的数据为记录值。Recno方式也以逻辑记录号做为键值，但可以保存定长或变长的记录值。这里提到的逻辑记录号有两种，可变的和固定的。可变逻辑记录号会根据数据记录的增加与删除做相应的变化。比如在数据库中共有100条记录，如果删除第80条记录，那么第81条记录的逻辑记录号会自动变成80，以此类推，第100条记录逻辑记录号会变成99。固定的逻辑记录号则无论数据库如何操作都不会有变化。Queue模式下，逻辑记录号只能是固定方式。Recno模式则可通过配置来选择是采用那种类型的记录号作为键值。Btree模式也可以通过设置，将可变的逻辑记录号做为键值。

这几种存储模式各有优缺点，要根据具体的需求来选择。当键值不想用逻辑记录号时Btree 或Hash是必须的选择。Btree方式比较适合连续的顺序读取，比如，当键值是时间值，如果经常有从某一时间点开始连续读取后继的记录的操作，Btree是一种很好的选择。对随机的跳跃式读取，Hash模式则更为恰当。Queue和Recno都以记录号为键值，但前者适合先进先出的读取方式。Recno则通常是存取变长文本记录的理想存储模式。

5. Berkeley DB Environment的概念

Berkeley DB Environment为一组数据库同时提供参数设置。更为重要的是，如果要应用更高级的特性，必须要使用Environment功能，比如在想要对保存的数据进行加密存储时。

6. 更多特点

除了最基本的插入、查询、删除功能以外，Berkeley DB还提供了一些特性，比如Transaction，数据加密，同步加锁控制，错误日志等功能。下面的图片是Berkeley DB功能示意图。

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二. SQLite

1. 简介

相信PHP的开发人员一定不会对SQLite感到陌生，因为在PHP5中已经集成了这个轻巧的内嵌式数据库产品。SQLite与Berkeley DB相比，在操作语句上更类似关系型数据库的产品。绝大多数标准的SQL92语句SQLite都能支持。

SQLite的版权允许无任何限制的应用，包括商业性的产品。在参考链接二上提供的SQLite 官方主站上可以下载到编译后的SQLite程序。但推荐应用CVS工具下载最新版本的SQLite 源代码。如果在*nux平台下，可直接用make编译。如果在Windows 平台，常用的有两种方法，一是应用在Windows平台下的Linux仿真程序，如MingW或Cygwin提供的make来编译。二是应用MS VC平台编译。后者设置略有麻烦，但可仿照参考链接五上提供的MS VC6工程文件的样例。应用到这个样例的时候，要注意的是由于SQLite源代码在不断更新，如果直接应用样例所提供的VC6工程文件编译会出现一些问题，读者要根据具体的情况稍微调整一下编译的设置。

2. 编译第三方Java接口

SQLite 源代码是C，而且官方网站上只提供了C和Tcl语言的接口。为了应用Java接口，要采用第三方的接口驱程，可在参考链接三中找到这个Java接口程序。这个接口提供了两种连接SQLite的方式：一是直接用JNI技术调用SQLite的C语言接口，这种方式要求开发人员要对SQLite本身的API也有一定的了解。在第二种方式中，接口程序实现了Java标准规范的JDBC接口，这样开发人员只要对JDBC有了解就可以了。

下面介绍在Windows系统MS VC6环境中编译SQLite Java接口（同时包括JNI和JDBC两个接口）的过程。如果你对C语言编译的设置很熟悉，可以跳这这段介绍。

第一步先把SQLite源代码编译成Lib静态库文件。具体的步骤可以直接应用下面参考链接中提供的MS VC6工作区文件，其中有一个编译SQLite到静态库的设置。编译成功后得到SQLite.lib文件。第二步要建立一个新的VC DLL项目，然后和上面介绍的Berkeley DB在编译Java本地化接口的设置一样，在VC的Tools菜单Options选项中指定JNI.H等JNI编译所要的头文件位置。同时还要指定sqlite.h头文件位置，这个文件是在生成SQLite静态库的时候自动生成的，可以在SQLite.lib文件所在的工作区目录下面找到它，例如加入的路径为C:\sqlite\msvc6。然后在Project菜单的setting选项设置Link到SQLite.lib库文件，并再次在Tools菜单中Options指定SQLite.lib的查找路径。注意有些情况下可能要设置予编译选项HAVE_SQLITE_COMPILE以便使用SQLite中VM的一些功能。编译成功后可得到Sqlite_jni.dll 文件。

第三方接口库中的Java代码包含JNI接口和多个版本的JDBC接口程序，可根据你的JRE的版本选择相应的JDBC程序。编译这些Java代码的过程这里就不做叙述了。

编译后的Java类包加上前面得到的Sqlite_jni.dll文件，组成了SQLite的Java接口库，在应用Java语言调用JDBC或JNI接口时，都是通过应用Java的本地化技术调用Sqlite_jni.dll文件，完成对SQLite数据库的操作。

3. 应用JNI直接调用SQLite功能

下面这段代码演示如何应用JNI接口操作SQLite。可以看到Database类的exec()方法是执行SQL语句的关键：

Database db = new Database();

try {

//打开数据库

db.open("c:\\temp\\mydata.slt", 0666);

db.interrupt();

db.busy_timeout(1000);

db.busy_handler(null);

db.exec("create table account (name varchar(10),gale boolean)"

,result);

db.exec("insert into account values('steve','m')", result);

db.exec("select * from account",result);

//关闭数据库

db.close();

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

4. 应用JDBC连接SQLite

用"SQLite.JDBCDriver"作为JDBC的驱动程序类名。连接JDBC的URL格式为jdbc:sqlite:/path。这里的path为指定到SQLite数据库文件的路径，例如:

jdbc:sqlite://dirA/dirB/dbfile

jdbc:sqlite://DRIVE:/dirA/dirB/dbfile

jdbc:sqlite://COMPUTERNAME/shareA/dirB/dbfile

参考下面的应用JDBC连接SQLite的例程：

//声明JDBC驱动程序

Class clz = Class.forName("SQLite.JDBCDriver");

//连接数据库

Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:/c:/temp/e2.db");

Statement stmt = conn.createStatement();

//生成person表，包含名子和年龄字段

stmt.execute("create table person (name varchar(100),age int)");

//插入数据

stmt.execute("insert into person values('steve',25)");

//用SQL语句读出数据

result = stmt.executeQuery("select * from person");

while(result.next()){

System.out.println(result.getString(1));

System.out.println(result.getInt(2));

}

运行程序时要在Java.exe命令行加入选项java.library.path指定到Sqlite_jni.dll所在的路径。例如，如果Sqlite_jni.dll放在c:\sqliteNative 路径下面，运行类com.e2one.MyClass 的命令行将会是这样：java -Djava.library.path=c:\sqliteNative com.e2one.MyClass。

5. SQLite的特点

SQLite 是无数据类型的数据库。虽然在生成表结构的时候，要声明每个域的数据类型，但SQLite并不做任何检查。开发人员要靠自己的程序控制输入与读出数据的类型是正确的。这里有一个例外，就是当主键为整型值时，如果要插入一个非整型值时会产生异常。另外，虽然在插入或读出数据的时候是不区分类型的，但在比较的时候，不同数据类型是有区别的。比如：

CREATE TABLE MyTable(a INTEGER, b TEXT);

INSERT INTO MyTable VALUES(0,0);

当执行下面的查询：

SELECT count(*) FROM MyTable WHERE a=='00';

会返回一条记录，因为字段a的类型是整型，而数字00与0是相等的。

而执行下面的查询则不会返回记录：

SELECT count(*) FROM MyTable WHERE b=='00';

因为字段b是字符类型，字符"00"与"0"是不相等的。

SQLite提供了对Transaction的支持。应用Transaction即保证了数据的完整性，也会提高运行速度，因为多条语句一起提交给数据库的速度会比一条一条的提交方式更快。

对二进制数据，SQLite不能直接保存。但可以先将二进制的数据转换成ASCII编码，然后再保存。Base64编码机制是最常见的把二进制数据转换成ASCII编码的手段。在SQLite的C语言代码encode.c中提供了Base64编码的功能。对Java而言，在参考链接六中提供的Apache 的XML RPC项目中可以找到一个Base64编码的例子。

上面介绍了两个比较常见的嵌入式数据库，Berkeley DB速度极快，可靠性高，但学习起来有一定难度。SQLite则简单易用，速度也很快，又可以应用标准的JDBC连接，但它功能却照Berkeley略有逊色，比如加密功能、二进制数据的处理等。

Sqllite的使用

接口(Interface)

接口由SQLite C API组成，也就是说不管是程序、脚本语言还是库文件，最终都是通过它与SQLite交互的(我们通常用得较多的ODBC/JDBC最后也会转化为相应C API的调用)。

2.2、编译器(Compiler)

在编译器中，分词器（Tokenizer）和分析器(Parser)对SQL进行语法检查，然后把它转化为底层能更方便处理的分层的数据结构---语法树，然后把语法树传给代码生成器(code generator)进行处理。而代码生成器根据它生成一种针对SQLite的汇编代码，最后由虚拟机(Virtual Machine)执行。

2.3、虚拟机(Virtual Machine)

架构中最核心的部分是虚拟机，或者叫做虚拟数据库引擎(Virtual Database Engine,VDBE)。它和Java虚拟机相似，解释执行字节代码。VDBE的字节代码由128个操作码(opcodes)构成，它们主要集中在数据库操作。它的每一条指令都用来完成特定的数据库操作(比如打开一个表的游标)或者为这些操作栈空间的准备(比如压入参数)。总之，所有的这些指令都是为了满足SQL命令的要求(关于VM，后面会做详细介绍)。

2.4、后端(Back-End)

后端由B-树(B-tree)，页缓存(page cache，pager)和操作系统接口(即系统调用)构成。B-tree 和page cache共同对数据进行管理。B-tree的主要功能就是索引，它维护着各个页面之间的复杂的关系，便于快速找到所需数据。而pager的主要作用就是通过OS接口在B-tree和Disk

之间传递页面。

数据库的消失

比较热门的研究领域还有XML数据库技术，它主要处理关系数据库过去处理不了的半结构化数据，如文档数据，这跟传统的关系数据库是不一样的。数据库所管理的数据发生了根本的变化，它的基本标志就是从过去仅仅管理由键盘输入的数字、字符等简单数据，到今天必须管理由各种设备、装置、计算所产生的多种类型的复杂数据。例如，图形、图像、视频、音频、电子图书与档案、Web网页等等。这一变化给数据库技术带来了很多的挑战，需要我们研究许多新的问题。关系数据库已经无法胜任这种变化了的应用需求，可以说它使数据库技术的发展面临一个新的分水岭，我们必须寻求新的解决办法。

首先，数据库的一个基本问题就是要找到一个恰当的数据模型来表达它所管理的对象。关系数据库的模型可以简化为普通的表格，它对于表达键盘输入的数据十分到位。但是，如果我们用表格表达一本书，而书里面有文字、图形、图像、数学公式，还有很多特定领域特殊的内容，还要分成章节，这对关系数据库模型而言显然是件十分困难的事情，它处理不了这么复杂的数据内容与它们之间的结构。

第二，数据模型的变化意味着查询语言的变化。

第三，数据的变化，意味着后端对查询数据的处理要发生变化。过去的对象很简单，都是一行一行的纪录。现在一个对象除了一部电影、一幅图像、一个电视节目这些对象本身以外，还有很多关于它们的描述性的东西，即对象的元数据(对这些内容特征的描述)。比如一张照片，它的颜色、纹理等等，这使得数据本身呈现一种多维的趋势，数据库系统必须考虑这样的要求。第四，在存储方面，过去数据存储不太考虑10年、20年这样长期的存储。一般的数据用了一年两年之后，我们就采取备份的手段，把它倒到磁带上，变成离线的，再放到架子上，编目进行管理。现在则不同，一本书，一部档案，可能10年、20年以后还要用，用户只要有需要，都希望能把它在线地调出来使用。从存储容量的要求来看，现在的要求跟过去键盘输入时代的要求有天壤之别。如何在计算机里长期保存这样超大规模的数据，并且实现随时可用的在线访问，这就需要一个合理的存储系统，这显然不是仅仅增加磁盘阵列就能解决的问题。第五，是对数据的使用。传统的关系数据库保存的都是键盘输入的数据，对它的使用也很简单，就是查一条或者一组记录，然后在终端显示出来。今天，当我们把一张照片调出来，看照片要用特定的浏览器。我们把一本书调出来，需要各种索引服务。存储的对象和服务都产生了很大的变化，它会反过头来对数据库的支撑技术提出了很多的新要求。比如视频音频的索引技术，都会与现在关系数据库所处理的常规数据索引有很大的不同。不是我不明白，这世界变化快！