数据库未来发展趋势更新版

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东华大学

报告名称: 数据库技术最新发展

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指导老师:

2015-12-10

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。数据库(Databases,简称DB)是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统(Database Management Systems,简称DBMS)是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统,这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。

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,成为现代统系用应机算计和统系息信机算计代现是,分部成组要重的术技息信.

的基础和核心。

2.数据库技术的发展历程

在数据库系统出现以前,各个应用拥有自己的专用数据,通常存放在专用文件中,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。随着机器内存储数据的日益增多,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而形成数据库技术。

数据库的诞生以20世纪60年代IBM 推出的数据库管理产品IMS为标志。1969

年IBM 公司研制了基于层次模型数据库管理系统IMS(Information Management System),并作为商品化软件投入市场。数据库的出现,实现了数据资源的整体管理。IMS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性。由于IMS是将数据组织成层次的形式来管理,对非层

次数据使用虚拟纪录,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 System

Language)下属的数据库任务组(DBTG,即DataBase Task Group)对数据库的方法和技术进行了系统研究,并提出了著名的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表了著名的基于关系模型的数据库技图ACM年1981得获并,》型模系关的据数库据数享共型大《文论的术

灵奖,标志着关系型数据库模型的诞生。由于关系模型的简单易理解及其所具有的坚实理论基础,整个20世纪70年代和80 年代的前半期,数据库界集中围绕关系数据库进行了大量的研究和开发工作,对关系数据库概念的实用化投入了大量的精力。80年代以来,关系系统逐渐代替网状系统和层次系统而占领了市场。但是,关系模型不能用一张表模型表示出复杂对象的语义,不擅长于数据类型较多、较复杂的领域。在这种需求的驱动下,数据库模型又进入了新的研究阶段面向对象数据库的研究。面向对象数据库是指支持面向对象特性的数据库,它提供了面向对象的建模方法、编程语言和数据库语言。

1989年在东京举行了关于面向对象数据库的国际会议,第一次定义了面向对象

数据库管理系统所应实现的功能:支持复杂对象、支持对象标识、允许对象封装、支持类型或类、支持继承、避免过早绑定、计算性完整、可扩充、能记住数据位置、能管理非常大型的数据库、接收并发用户、能从软硬件失效中恢复、用简单的方法支持数据查询。作为一项新兴的技术,面向对象数据库的发展远不如关系数据库成熟。因此,面向对象数据库还有待于进一步研究。

3.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。数据库的许多概念、应用领域,甚至某些原理都有了重大的发展和变化,形成了数据库领域众多的研究分支和课题,产生了一系列新型数据库。分析目前数据库的应用情况,可以发现:经过多年的积累,企业和部门积累的数据越来越多,许多企业面临着“数据爆炸”可知识缺乏的困境。如何解决海量数据的存储管理、如何挖掘大量数据中包含除术技库据,数以。所题问的决解待急的前目为成,已识知和息信的.

了核心问题的研究外,市场的需求导致了以下几种数据库的发展及一些研究热点:3.1分布式数据库

80年代,研制了许多分布式数据库的原型系统,攻克了分布式数据库中许多理

论和技术难点。90年代开始,主要的数据库厂商对集中式数据库管理系统的核

心加以改造,逐步加入分布处理功能,向分布式数据库管理系统发展。目前,分布式数据库开始进入实用阶段。现有的分布式数据库技术尚不能解决异构数据和系统的许多问题。虽然已有很多数据库研究单位在进行异构系统集成问题的探索,并且已有一些系统宣称在一定程度上实现了异构系统的互操作,但是异构分布式数据库技术还未成熟。

3.2并行数据库

并行数据库系统是在并行机上运行的具有并行处理能力的数据库系统。最近,一些著名的数据库厂商开始在数据库产品中增加并行处理能力,试图在并行计算机系统上运行。他们只是使用并行数据流方法对原有系统加以简单的扩充,既没有使用并行数据操作算法,也没有并行数据查询优化的能力,都不是真正的并行数据库系统。目前,并行数据库的研究工作集中在体系结构、并行算法与查询优化等。

3.3主动数据库

主动数据库是相对于传统数据库的被动性而言的。许多实际的应用领域,如计算机集成制造系统、管理信息系统、办公室自动化系统中常常希望数据库系统在紧急情况下能根据数据库的当前状态,主动适时地做出反应,执行某些操作,向用户提供有关信息。传统数据库系统是被动的系统,它只能被动地按照用户给出的明确请求执行相应据数统传在此,因求要动主的用应些这应适分充难,很作操库据数的.

库基础上,结合人工智能技术和面向对象技术提出了主动数据库。主动数据库的主要目标是提供对紧急情况及时反应的能力,同时提高数据库管理系统的模块化程度。主动数据库通常采用的方法是在传统数据库系统中嵌入!#(即事件—条件—动作)规则,在某一事件发生时引发数据库管理系统去检测数据库当前状态,看是否满足设定的条件,若条件满足,便触发规定动作的执行。

3.4知识库

知识数据库系统的功能是如何把由大量的事实、规则、概念组成的知识存储起来,进行管理,并向用户提供方便快速的检索、查询手段。因此,知识数据库可定义为:知识、经验、规则和事实的集合。知识数据库系统应具备对知识的表示方法;对知识系统化的组织管理;知识库的操作;库的查询与检索;知识的获取与学习;知

识的编辑;库的管理等功能。知识数据库是人工智能技术与数据库技术的结合。

3.5多媒体数据库

随着多媒体技术的发展,多媒体应用逐步深入,多媒体应用涉及大量的多媒体信

息,它们包括图形、文本、图像、声音、视频等信息。多媒体信息系统的建立强烈地呼唤着管理多媒体的数据库技术,在这样的背景下,产生了多媒体数据库技术。多媒体数据库应具备的功能要求为:能表示和理解多媒体数据,能刻画、管理和表现各种媒体数据的特性和相互关系;具备物理数据独立性、逻辑数据独立性和媒体数据独立性,媒体类型可扩展;提供更为灵活的模式定义和修改功能,支持模式进化与演变,具备某些长事务处理的能力;提供多媒体访问的多种手段,近似性查询,混合方式访问等。多媒体数据管理系统在多媒体应用中非常重要,它为多媒体应用提供了基本数据支撑。多媒体数据库的研究始于80年代中期,在多年的技术研究和系统开发中,获得了很大的成果。但目前还没有功能完善、技术成熟的多媒体数据库管理系统。

3.6 XML数据库

经过近几年业界同仁的共同努力,XML数据库技术取得了很大的进展,已经有若干种XML数据库产品问世并服务于社会生活的各个方面。但是,XML数据库的事业才刚刚开始,还有很多问题等待着我们去解决。未来几年,XML数据库技术

有可能在下述方面取得进展:异构数据源的集成;底层索引结构;并发加锁协议。XML模式规范化是一个值得关注的方向。一旦取得突破,将会使我们可以像在关系库中那样方便地设计XML数据库的结构,消除数据的冗余和不一致现象。目前,这一领域已经成为学术界关注的热点。但是,完整的、为业界所公认的理论体系尚未建立。

3.7模糊数据库

模糊数据库是在一般数据库系统中引入”模糊”概念,进而对模糊数据、数据间的模糊关系与模糊约束实施模糊数据操作和查询的数据库系统。模糊数据库系统中的研究内容涉及模糊数据库的形式定义、模糊数据库的数据模型、模物数据库语言设计、模糊数据库设计方法及模糊数据库管理系统的实现。近年来,也有许多工作是对关系之外的其它效据模型进行模糊扩展,如模糊E-R(实体—关系)、模糊多媒体数据库等。当前,科研人员在模糊数据库的研究、开发与应用系统的建立方面都做了不少工作,但是,摆在人们面前的问题是如何进一步研究与开发大型适用的模糊数据库商业性系统。

3.8数据仓库和联机分析处理(OLAP)

为了有效地支持决策分析,近几年人们提出了数据仓库的概念。数据仓库就是从不同的源数据中抽取数据,将其整理转换成新的存储格式,为决策目的将数据聚合在一种特殊的格式中,这种支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时的数据聚合称为数、储存拟虚有式方织组的据数中库仓据数。(Data Warehouse)库仓据

基于关系表的存储和多维数据库存储3种存储方式。整个仓库系统可分为数据源、

数据存储与管理、分析处理3个功能部分。由于数据仓库是集成信息的存储中心,由数据存储管理器收集整理源信息的数据成为仓库系统使用的数据格式和数据

模型,并自动监测数据源中数据的变化,反映到存储中心,对数据仓库进行更新维护。而联机分析处理(OLAP)是数据仓库上的最重要应用,是决策分析的关键。数据仓库是为了有效地支持决策分析,而从操作数据库中提取并经过加工后所得到的数据集合,是一个特殊的数据库。数据仓库也需要由一个数据库管理系统支持,它有关系型和多维型两类数据库管理系统。

3.9数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)又称数据开采,就是从大量的、不全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程,提取的知识表现为概念(Concepts)、规则(Rules)、规律模式约束等形式。在人工智能领域又习惯称其为数据库中知识发现(KDD,即Knowledge

Discovery in Database)。其本质类似于人脑对客观世界的反映,从客观的事实中抽象成主观的知识,然后指导客观实践,数据挖掘就是从客体的数据库中概括抽象提取规律性的东西以供决策支持系统的建立和使用。

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技实证的识知的到得掘采;对掘采互交的与参户;用作操掘采据数的.

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。

3.10面向对象数据库及数据可视化技术

面向对象数据库系统将数据作为能自动重新得到和共享的对象存储,包含在对象中的是完成每一项数据库事务处理指令,这些对象可能包含不同类型的数据,包

括传统的数据和处理过程,也包括声音、图形和视频信号,对象可以共享和重用。面向对象的数据库系统的这些特性通过重用和建立新的多媒体应用能力使软件

开发变得容易,这些应用可以将不同类型的数据结合起来。面向对象数据库系统的好处是他支持WWW应用能力。然而,面向对象的数据库是一项相对较新的技术,尚缺乏理论支持,他可能在处理大量包含很多事务的数据方面比关系数据库系统慢得多,但人们已经开发了混合关系对象数据库,这种数据库将关系数据库管理

系统处理事务的能力与面向对象数据库系统处理复杂关系与新型数据的能力结

合起来。

数据可视化是指在计算机屏幕上以图形或图像方式,形象地向用户显示各种数据,

使用户快速地理解和吸收数据所表示的信息,以提高人的大脑二次处理信息的速度和能力。可见,数据可视化是提高人类吸收和处理信息的速度和能力的重要途径。数据可视化是一个刚刚开始的新的研究领域,还有许多问题有待探索。目前已经被提出的数据可视化技术有:几何可视化技术、基于图标的可视化技术、基于象素的可视化技术、分析可视化技术等。

4.数据库技术的未来发展

数据、计算机硬件和数据库应用,这三者推动着数据库技术与系统的发展。数据库要管理的数据的复杂度和数据量都在迅速增长;计、度深向速迅用应库据数;律定尔摩着践实然仍展发的台平件硬机算.

广度扩展。尤其是互联网的出现,极大地改变了数据库的应用环境,向数据库领域提出了前所未有的技术挑战。这些因素的变化推动着数据库技术的进步,出现了一批新的数据库技术,如Web数据库技术、并行数据库技术、数据仓库与联机分析技术、数据挖掘与商务智能技术、内容管理技术、海量数据管理技术等。限于篇幅,本文不可能逐一去展开来阐述这些方面的变化,只是从这些变化中归纳出数据库技术发展呈现出的突出特点。

“四高”即DBMS具有高可靠性、高性能、高可伸缩性和高安全性。数据库是企业信息系统的核心和基础,其可靠性和性能是企业领导人非常关心的问题。因为,一旦宕机会给企业造成巨大的经济损失,甚至会引起法律的纠纷。最典型的例子就是证券交易系统,如果在一个行情来临的时候,由于交易量的猛增,造成数据库系统的处理能力不足,导致数据库系统崩溃,将会给证券公司和股民造成巨大的损失。在我国计算机应用的早期,由于计算机系统还不是企业运营必要的成分,人们对数据库的重要性认识不足,而且为了经费上的节约常常采用一些低层次的数据管理软件,如dBASE等,或者盗版的软件。但是,随着信息化进程的深化,计算机系统越来越成为企业运营的不可缺少的部分,这时,数据库系统的稳定和高效是必要的条件。在互联网环境下还要考虑支持几千或上万个用户同时存取和7x24小时不间断运行的要求,提供联机数据备份、容错、容灾以及信息安全措施等。

事实上,数据库系统的稳定和高效也是技术上长久不衰的追求。此外,从企业信息系统发展的角度上看,一个系统的可扩展能力也是非常重要的。由于业务的扩大,原来的系统规模和能力已经不再适应新的要求的时候,不是重新更换更高档次的机器,而是在原有的基础上增加新的设备,如处理器、存储器等,从而达到分散负载的目的。数据的安全性是另一个重要的课题,普通的基于授权的机制已经不能满足许多应用的要求,新的基于角色的授权机制以及一些安全功能要素,如存储隐通道分析、标记、加密、推理控制等,在一些应用中成。要需的实实切切为

“互联”指数据库系统要支持互联网环境下的应用,要支持信息系统间“互联互访”,要实现不同数据库间的数据交换和共享,要处理以XML类型的数据为代表的网上数据,甚至要考虑无线通讯发展带来的革命性的变化。与传统的数据库相比,互联网环境下的数据库系统要具备处理更大量的数据以及为更多的用户提供

分布式数据库架构改造,让技术不再是业务发展的瓶颈

数据库架构改造,让技术不再是业务发展的瓶颈双十一过完的第一个工作日,又到了袋鼠小妹跟大家分享服务案例的时候啦。 今天分享的客户案例,是成立于2014年的某社交众筹平台。(出于保护客户隐私和机密的要求,相关信息已做脱敏处理。) 该众筹平台目前已拥有超过一亿个注册用户,筹款项目近130万个,总支持次数超过2亿次,是目前中国最具影响力的、基于社交圈的众筹平台之一。 经过两年的快速发展,平台的业务规模已经远超预期,蜂拥而来的流量让系统服务器达到了峰值,尤其是数据库在业务峰值期间经历着严峻的考验。 在这种情况下,客户通过渠道联系到了袋鼠云。 袋鼠云的数据库专家,使用自研的云资源管控平台(EasyCloud),迅速对客户数据库做了全面体检。 EasyCloud平台:云资源监控界面 发现其问题如下: 1. 核心数据库压力大(CPU使用率60%,QPS 3万+),不时的性能抖动已经影响业务。 2. 核心MySQL数据库数据量超过TB,单表数量几亿条,单库容量达到天花板。 3. 系统架构设计不合理,压力全部落到数据库,导致系统扩展性弱,限制了业务发展。 4. 数据库请求非常集中,90%以上的请求都在某几张表上,业务的峰值和热点非常明显,有点类似电商的热点商品秒杀;

5. 资源配置过高,超高的资源配置掩盖了技术架构的问题; 针对体检出来的问题和实际场景,袋鼠云规划了两个阶段的解决方案:短期以优化为主,以适应当前业务的快速发展;长期以架构改造为导向,通过架构来从根本上解决性能瓶颈。 短期解决方案: 思路上以“短、平、快”为主,解决当前性能瓶颈,主要聚焦在SQL优化,参数调整,读写分离等,优先满足当前几个月的性能需求。 1、数据库瓶颈分析,定位到大部分请求来自于几张表,重点对这几张表进行优化。 2、数据库读写分离,通过使用备库来分摊读压力,避免大量的读请求影响到主库和正常的业务流程。 3、慢SQL,对慢SQL进行优化和索引上的调整。 4、通过EasyCloud的AWR报表分析,对部分调用次数高的SQL,采用类似缓存等。 通过袋鼠DBA多次的数据库优化和调整,整个系统压力下降明显,数据库没有再出现响应慢的问题,解决了当前的性能瓶颈。 平台性能的明显提升,让客户对袋鼠云的技术实力有了一定的信任,这为后期架构方案的顺利执行,奠定了基础。 长期解决方案: 前面解决完短期的性能瓶颈,袋鼠DBA快马加鞭,对客户整体系统架构,重新进行了梳理和设计。 应用层采用微服务架构,原有数据库使用分库分表、缓存设计,满足系统未来2-3年的业务发展目标。 这样一来,即使未来系统容量不够,架构也无需进行大的重构,可以很方便地进行水平扩容,不会让技术成为业务发展的瓶颈。 解决内容如下: 1、基于阿里云EDAS做服务化设计。 2、协助客户对业务架构进行改造,通过缓存设计、页面渲染、前后端交互等,减少不必要的数据请求,使系统能够支持更大的流量和并发。

数据库技术发展趋势

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

数据中心的未来发展趋势

数据中心未来的发展趋势 经历了ISP/ICP飞速发展,.COM公司的风靡后,一种新的服务模式--互联网数据中心(Internet Data Center,缩写为IDC)正悄然兴起。它在国外吸引着像AT&T、AO- 、IBM、Exodus、UUNET等大公司的巨资投入;国内不但四大电信运营商中国电信、中国网通、中国联通、中国吉通开始做跑马圈地,一些专业服务商如清华万博、首都在线和世纪互联等,也参与了角逐。 IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心,它是传统的数据中心与Internet的结合,它除了具有传统的数据中心所具有的特点外,如数据集中、主机运行可靠等,还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地,它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。 IDC作为提供资源外包服务的基地,它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解,IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所;是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施,也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说,IDC是个高品质机房,在其建设方面,对各个方面都有很高的要求。 IDC的总体结构如下图所示:

IDC的建设主要在如下几个方面: 网络建设 IDC主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务,这个高性能的网络包括其- AN、WAN和与Internet接入等方面。 IDC的网络建设主要有: - IDC的- AN的建设,包括其- AN的基础结构,- AN的层次,- AN的性能。- IDC的WAN的建设,即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。- IDC的用户接入系统建设,即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC的数据中心,或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护,这需要IDC 为用户提供相应的接入方式,如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC与Internet互联的建设。

数据库未来发展趋势(同名25272)

数据库未来发展趋势(同名25272)

数据库技术最新发展 数据库(Databases,简称DB)是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统(Database Management Systems,简称DBMS)是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统,这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段,对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用,以改善企业生产经营的整体效率,增强企业的竞争力。所以,数据库是企业信息化不可缺少的工具,是绝大部分企业信息系统的核心。 纵观数据库发展,三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品,数据库市场竞争日益加剧。从最新的IDC报告显示,在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上,Oracle继续领先对手IBM和微软,但是微软在2006年取得了更快的销售增长率…… 根据对数据库发展的技术趋势不难看出,整个数据库发展呈现出了三个主要特征: (1)、支持XML数据格式 IBM公司在它新推出的DB2 9版本中,直接把对XML的支持作为其新产品的最大卖点,号称是业内第一个同时支持关系型数据和XML数据的混合数据库,无需重新定义XML数据的格式,或将其置于数据库大型对象的前提下,IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。 对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM,Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询,使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点 为应对日益加剧的商业竞争,企业不断增加内部IT及信息系统,使企业的商业数据成几何数量级不断递增,如何能够从这些海量数据中获取更多的信息,以便分析决策将数据转化为商业价值,就成为目前数据库厂商关注的焦点。各数据库厂商在新推出的产品中,纷纷表示自己的产品在商业智能方面有很大提高。如:微软最新版SQL Server 2005就集成了完整的商业智能套件,包括数据仓库、数据分析、ETL工具、报表及数据挖掘等,并有针对性的做了一些优化。如何更好的支持商业智能将是未来数据库产品发展的主要趋势之一。 (3)、SOA架构支持 SOA已经成为目前IT业内的一个大的发展趋势,最初IBM和BEA是该理念的主要推动者,后来有越来越多的企业加入,开始宣称支持SOA,其中包括Oracle,而微软开始并不是非常赞同SOA的,但是,随着时间的发展,目前国内主流的数据库厂商都开始宣称他们的产品是完全支持SOA架构的,包括微软的SQL Server 2005,从微软态度的转变可以看出,未来IT业的发展与融合,SOA正在成长为一个主流的趋势。 本文仅对数据库管理系统的现状以及一些重要的发展方向作一简要综述,并不具体对一些技术内容进行深入探讨,每一个方向的研究课题都可以充分地展开。

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究 摘要:当前,互联网用户规模不断扩大,这些都与互联网的快速发展有关。现 在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展,我国 海量数据快速增长,数据量年均增速超过50%,预计到2020年,数据总量全球 占比将达到20%,成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数 据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率,同时也可以提高用户的访问速度和 可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。 关键词:海量数据;数据库系统 1.传统数据库: 1.1 层次数据库系统。 层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中,每种记 录类型都由一个节点表示,并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线 段表示。每个父节点可以有多个子节点,但每个子节点只能有一个父节点。这种 结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的 实体关系。 1.2 网状数据库系统。 网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此,与层次模型相比,网格结构更具通用性,可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模 型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。 关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的 基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立,是目前主流的数据库数据模型。 随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展,数据存储层缺乏良好的可扩展性,难以应对应用层的高并发数据访问。过去,银行使用小型计算机和大型存储 等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面,主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈,越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了 新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠 性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新 能力和用户体验,而且有利于增强自身的技术储备,以满足互联网时代的市场竞争。因此,对于银行业来说,以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数 据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念: 分布式数据库系统:分布式数据库由一组数据组成,这些数据物理上分布在 计算机网络的不同节点上(也称为站点),逻辑上属于同一个系统。 (1)分布性:数据库中的数据不是存储在同一个地方,更准确地说,它不是 存储在同一台计算机存储设备中,这可以与集中数据库区别开来。 (2)逻辑整体性:这些数据在逻辑上是相互连接和集成的(逻辑上就像一个 集中的数据库)。 分布式数据库的精确定义:分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机

数据库新技术及其发展趋势

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

数据库技术及其发展趋势

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 :

(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势

(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理: 尊敬的读者朋友们: 这里是精品文档编辑中心,本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的,发布之前我们对文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方,但是任然希望((完整)分布式数据库研究现状及发展趋势)的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈,这将是我们进步的源泉,前进的动力。 本文可编辑可修改,如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅,最后祝您生活愉快业绩进步,以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。

山西大学研究生学位课程论文(2014 —--— 2015 学年第 2 学期) 学院(中心、所):计算机与信息技术学院 专业名称:计算机应用技术 课程名称:分布式数据库技术 论文题目:分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师(职称): 曹峰() 研究生姓名: 刘杰飞 年级: 2014级 学号: 201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月 17日

分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来,数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展,卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛,为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状,存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库;发展趋势;现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展,社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化,这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强,同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求,数据量也急剧增加,同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势,一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展,数据信息正以每年40%的速度增长,造成数据量庞大;同时,数据种类呈多样性,文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存;另一方面也要求实时交互性强;最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异,这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量,如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格,对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作,也即对企业简单的应用实现即插即用的功能,那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发,降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代,人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状 当前,许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略,对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业,药物开发领域的最新前沿技术是机器学习,即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合,并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划,美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破,包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。 目前,欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容:研究数据价值链战略因素;资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动;实施开放数据政策;促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017年议会期满前,开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”;政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问,英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露;英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展,将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标,开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示,将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术,法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作,投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案,并将其用于实践,来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知,法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业,同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月,安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013~2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略,提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测,2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。 在重视发展科技的印度,大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”,目前,不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金,一些外包行业巨头也开始进军大数据市场,试图从中分得一杯羹。2016年,印度全国软件与服务企业协会预计,印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元,是当前规模的6倍,同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面,印度效仿美国政府的做法,制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/5b9518524.html,.in,把政府收集的所有非涉密数据集中起来,包括全国的人口、经济和社会信息。 我国大数据行业仍处于快速发展期,未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨,二级市场表现优于大盘,我国大数据行业的市

文档:数据库的发展现状与前景

数据库的现状及发展趋势 数据库是数据管理的最新技术,是计算机科学的重要分支。今天信息资源已成为各个部门的重要财富建立一个满足各级部门信息处理要求的行之有效的信息系统也成为一个企业或组织生存和发展的重要条件。因此作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用,从小型单项事务处理系统到大型信息系统,从联机事务处理到联机分析处理,从一般企业管理到计算机辅助设计与制造,计算机集成制造系统,电子政务,电子商务地理信息系统等,越来越新的应用领域采用数据库技术来存储和处理信息资源。对于一个国家来说,数据库的建设规模,数据库信息量的大小和使用频度已成为衡量这个国家信息化程度的重要标志。数据库是长期存储在计算机内有组织的大量的共享的数据的集合。数据库系统的出现使信息系统从加工数据的程序为中心转向围绕共享的数据库为中心的新阶段。这样既便于数据的集中管理,又有利于应用程序的研制和维护,提高了数据的利用率和相容性,提高了决策的可靠性。数据库已成为现代信息系统的重要组成成分。具有数百G,数百T,甚至数百P字节的数据库已普遍存在于科学技术,工业,农业,商业,服务业和政府部门的信息系统中。数据库技术是计算机领域中发展最快的技术之一。 数据库系统一般由数据库,数据库管理系统,应用系统和数据库管理员构成。数据库系统有以下的特点:数据结构化;数据的共享性高,冗余度低,易于扩充;数据独立性高;数据由DBMS统一管理和控制。数据库系统数据量都很大,加之DBMS丰富的功能使得自身的规模也很大,因此整个数据库系统对硬件资源提出了较高的要求:(1)要有足够大的内存,存放操作系统,DBMS的模块,数据缓冲区和应用程序;(2)有足够大的磁盘或磁盘阵列等设备存储数据库,有足够大的磁带或光盘作数据备份;(3)要求系统有较高的通道能力,以提高数据传送率。数据库系统的软件主要包括:(1)DBMS。DBMS为数据库的建立,使用和配置的系统软件。(2)支持DBMS运行的操作系统。(3)具有与数据库接口的高级语言及其编译系统,便于开发应用程序。(4)以DBMS为核心的应用开发工具。(5)为特定应用环境开发的数据库应用系统。数据库的人员包括:(1)数据库管理人员。具体职责是决定数据库中的信息内容和结构;决定数据库的存储结构和存取策

数据库技术的发展现状及趋势

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

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究 朱孔村 (江苏省科学技术情报研究所,江苏南京210042) 【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源,如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程,概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。 【关键词】大数据;现状;趋势 【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术 随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟,以及智能移动终端的普及,全社会的数据量呈指数型增长,全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念,信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题,人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库,为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术,而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。 大数据技术目前还没有一个确切的定义,各行各业有着自己的见解,但总体而言,其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司(IDC)给出的报告指出,大数据技术描述了一种新一代技术和构架,以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术,从各种超大规模的数据中提取价值[1]。 少量的数据看似杂乱无章,但是当数据累积到一定程度时,就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析,利用大数据分析技术,从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势,最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为:“大数据开启了一次重大的时代转型”,他指出大数据将带来巨大的变革,改变人们的生活、工作和思维方式,改变人们的商业模式,影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代,“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念,他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文,使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义,还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段 从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期,在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注,相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年,Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年,大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年,Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟,一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今,是大数据发展的成熟阶段,越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度,一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为 总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村(1985-),男,山东临沂人,江苏省科学技术情报研究所实习研究员,从事电子政务相关工作。 - 115 -

分布式数据库管理系统简介

分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库: 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种:一种是物理上分布的,但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的,也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的,这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库,比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。 在分布式数据库系统中,一个应用程序可以对数据库进行透明操作,数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体:即在用户面前为单个逻辑数据库,在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲,不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看,一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样,用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上,有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样,用户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件,该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用,该结点称为客户。在ORACLE客户,执行数据库应用,可存取数据信息和与用户交互。在服务器,执行ORACLE软件,处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACLE允许上述两部分在同一台计算机上,但当客户部分和服务器部分是由网连接的不同计算机上时,更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACLE数据库系统中分布处理的例子如: 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器,不同处理器分别执行客户应用。

大数据发展背景与研究现状

大数据发展背景与研究现状 (一)大数据时代的背景 随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展,近年来的数据量成指数型增长,这些趋势使科学技术发展也日新月异,商业模式发生了颠覆式变化。《分 MGI)发 “赢 技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里,但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”,成为极大的浪费。2015年,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,明确要求“2018年底前建成国家政府数据统一开放平台”;今年5月,国务院办公厅又印发《政务信息系

统整合共享实施方案》,进一步推动政府数据向社会开放。1 大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来,从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现,变革人们关于工作、生活和思维的看法。大数据的应用十分广泛,通过对大规模数据的分析,利用数据整体性与涌现性、相关性与不确定性、多样性与非线性及并行性与实时性研究大数据在 。2012年Gartner认为,不到两年时间大数据将成为新技术发展的热点,海量和多样化的信息资产使得大数据需要新的处理模式,才能为数据信息使用者提供有效的信息,使得企业洞察危险的能力增强,流程得以优化,决策更加准确。Victor 在其最新着作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出,大数据 1人民网 26个好用大数据的秘诀

时代要想得到有价值的信息,要从总体而不是少量的数据样本分析与实务相关的所有数据。更加注重数据之间的相关关系,乐于加收纷繁复杂的数据,而不再探求难以捉摸的因果关系和追求数据的精确性。欧盟在其公布的《数字议程》中指出公共数据的市场价值约有320亿欧元,公共数据的开放和再利用可以产生新的商业和工作机会。开放行、公共数据,增加政府的开放和透明度可以给 年9 展的进程。2017年8月30日,国家旅游局、银联商务股份有限公司和中国电信集团联合成立“旅游消费但是数据联合实验室”,并发布了首份研究成果《2017年上半年中国旅游消费大数据报告》。三方在各自的领域有深耕多年的技术、大数据能力、市场资源和经验,通过签署站多合作,可以实现资源共享,优势互 3国家十三五规划纲要

数据库未来发展趋势(更新版)

东华大学 报告名称: 数据库技术最新发展 学院: 专业: 姓名: 学号: 指导老师: 2015-12-10

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。数据库(Databases,简称DB)是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统(Database Management Systems,简称DBMS)是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统,这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 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.数据库技术的发展历程 在数据库系统出现以前,各个应用拥有自己的专用数据,通常存放在专用文件中,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。随着机器存储数据的日益增多,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而形成数据库技术。 数据库的诞生以20世纪60年代IBM 推出的数据库管理产品IMS 为标志。1969年IBM 公司研制了基于层次模型数据库管理系统IMS (Information Management System),并作为商品化软件投入市场。数据库的出现,实现了数据资源的整体管理。IMS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

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展

大数据时代的数据库的创新与发展 摘要:大数据时代的到来,使得传统数据库在处理百TB以上、特别是PB级数据的查询、 统计、分析等应用时,遇到性能上的瓶颈。面对电信、金融、安全、政企等大数据量应用,包括电信话单、金融细帐、智能电网、经营分析、公安网监、舆情监控、审计稽查、应急指挥等,用户体验往往不可接受。海量数据的3V(数量Volume、速度Velocity、多样Variety)挑战着传统数据库曾经非常成功的“一种架构支持多类应用”的模式。互联网和大数据应用的冲击下,世界数据库格局在发生革命性的变化,通用数据库(OldSQL)一统天下变成了OldSQL、NewSQL、NoSQL共同支撑多类应用的局面。 大数据是信息化的一个崭新发展阶段,通过分析各种大数据,人类对知识的认知可以见微知著、集腋成裘、由此及彼,对世界的认知也将更全面、更深入、和更具前瞻性。自2011年5月,EMC和IDC在合作研究“数字宇宙”五年之后提出“大数据”概念以来,“大数据经济”的影响力愈发显著,谷歌、Facebook竞相超过微软,曾经的“软件为王”让位于“数据为王”。 可以预见,大数据时代将引发大量应用创新,比如,城市大数据应用将支撑智慧城市建设,还有智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧金融等; 关键词:大数据时代,数据库;系统;创新; 引言:“大数据”( big data)或者称为“海量数据”,这个直白的名词,已经在全球 引起了广泛关注,已经引领了又一轮数据技术的革命。 美国EMC 公司于2011 年5 月在美国拉斯维加斯举办第11 届 EMC World 大会,大会的核心是帮助企业利用IT变革的重要趋势。此次大会以“云计算相遇大数据( Cloud Meets Big Data)”为主题,着重展现当今两个最重要的技术趋势,正式抛出了“大数据”概念。 根据IDC《数字世界》研究项目在2012年的统计,2010年全球数字资源的规模首次突破了ZB(1ZB=1万亿GB)级别,达到了1.227ZB;而2005年只有130Eb,五年增长了10倍。如果保持这种爆炸式的增长速度,到了2020年,我们的数字资源规模将超过40ZB,相当于世界上每个人拥有超过5200GB的数据。无疑,我们已进入了大数据时代。 在 2011 年 12 月,我国工信部发布了物联网“十二五”规划,提出了4项关键技术创新工程。信息处理技术的内容包括海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等,都是大数据技术的重要组成部分;另外 3 项关键技术创新工程,包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术,这些也都与“大数据”密切相关。我国也对大数据技术给与了足够的重视。基于以上概述,大数据时代已经到来,已经对我们的社会产生了重大影响,本文将尝试对大数据时代我国的索引和数据库事业的发展与创新进行研究和展望。 大数据时代: 多权威机构和企业对大数据给予了不同的定义。麦肯锡认为,“大数据所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件获取、存储、管理和分析的能力。”IBM公司认为,可以用3个特征相结合来定义大数据:数量(V olume)、种类(Variety)和速度(Velocity),即庞大容量、极快速度和种类丰富的数据。IDC认为,“大数据不是一个事物,而是一个跨多个信息技术领域的活动。大数据技术描述了新一代的技术和架构,其被设计用于通过使用高速(V elocity)的采集、发现或分析,从超大容量(V olume)的多样(Variety)数据中经济地提取价值(Value)。” 综合对种不同的见解,本文认为,具备以下特征的就是大数据。

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