大数据库技术现状及其发展趋势
院系：生命科技学院班级：农学122班
目录
一、引言 (2)
二、数据库技术的基本概述 (2)
三、数据库技术发展历史 (3)
1.第一代数据库系统 (3)
2.第二代数据库系统 (3)
3.第三代数据库系统 (4)
四、当今主流数据库技术发展状况 (4)
1．信息集成 (4)
2．传感器数据库技术 (5)
3．网格数据管理 (6)
4．移动数据管理 (6)
5．微小型数据库技术 (7)
6. 数据加密技术 (7)
1）数据加密方法 (8)
2）基于公钥的加密算法 (8)
五、数据库技术在今后的发展趋势 (9)
1.性能与易用性仍是数据库完善的必经之路 (9)
2.搜索是数据库的未来之路 (9)
3.开源数据库有望走向应用主流 (10)
4.未来数据库发展主要趋势 (10)
四、结束语 (11)
数据库技术现状及其发展趋势
内容摘要：由于数据库技术在特殊领域的应用和其他相关学科技术的发展，促使数据库技术不断创新、发展。本文阐述了一些新的数据库技术及新一代数据库技术的发展方向。
关键词：数据库信息集成网格数据管理移动数据库数据加密技术发展趋势
一、引言[1]
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，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，目前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）。在Web 大背景下的各种数据管理问题成为人们关注的热点。本文讨论目前数据库研究领域中最热门的几个研究方向的发展现状、面临的问题和未来趋势。
二、数据库技术的基本概述
数据库技术是信息系统的一个核心技术。是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。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。即：数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学。
数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。
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。
数据库技术涉及到许多基本概念，主要包括：信息，数据，数据处理，数据库，数据库管理系统以及数据库系统等。
数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。数据库技术的根本目标是要解决数据的共享问题。
三、数据库技术发展历史
数据模型是数据库技术的核心和基础，因此，对数据库系统发展阶段的划分应该以数据模型的发展演变作为主要依据和标志。按照数据模型的发展演变过程，数据库技术从开始到现在短短的30年中，主要经历了三个发展阶段：第一代是网状和层次数据库系统，第二代是关系数据库系统，第三代是以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统。数据库技术与网络通信技术、人工技能技术面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透、有机结合，成为当代数据库技术发展的重要特征。
1.第一代数据库系统
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技术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。
2.第二代数据库系统
第二代数据库系统是关系数据库系统。1970年IBM公司的San Jose研究试验室的研究员Edgar F. Codd发表了题为《大型共享数据库数据的关系模
型》的论文，提出了关系数据模型，开创了关系数据库方法和关系数据库理论，为关系数据库技术奠定了理论基础。Edgar F. Codd于1981年被授予ACM图灵奖，以表彰他在关系数据库研究方面的杰出贡献。
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。
3.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。
四、当今主流数据库技术发展状况[3]
1．信息集成
随着Internet 的飞速发展，网络迅速成为一种重要的信息传播和交换的手段，尤其是在Web 上，有着极其丰富的数据来源。信息集成系统的方法可以分为：数据仓库方法和Wrapper/Mediator 方法。在数据仓库方法中，各数据源的数据按照需要的全局模式从各数据源抽取并转换，存储在数据仓库中。用户的查询就是对数据仓库中的数据进行查询。对于数据源数目不是很多的单个企业来说，该方法十分有效。另一种方法是Wrapper/Mediator 方法。该方法并不将各数据源的数据集中存放，而是通过Wrapper/Mediator 结构满足上层集成应用的需求。这种方法的核心是中介模式（mediatedschema）。信息集成系统通过中介模式将各数据源的数据集成起来，而数据仍存储在局部数据源中，通过各数据源的包装器（wrapper）对数据进行转换使之符合中介模式。用户的查询基于中介模式，不必知道每个数据源的特点，中介器（mediator）将基于中介模式的查询
转换为基于各局部数据源的模式查询，它的查询执行引擎再通过各数据源的包装器将结果抽取出来，最后由中介器将结果集成并返回给用户。Wrapper/Mediator 方法解决了数据的更新问题，从而弥补了数据仓库方法的不足。不过，这种框架结构正受到来自3 个方面的挑战。第1个挑战是如何支持异构数据源之间的互操作性（interoperability）。另一个挑战是如何模型化源数据内容和用户查询。第三个挑战是当数据源的查询能力受限时，如何处理查询和进行优化。
2．传感器数据库技术
随着微电子技术的发展，传感器的应用越来越广泛。根据传感器在一定的范围内发回的数据，在一定的范围内收集有用的信息，并且将其发回到指挥中心。当有多个传感器在一定的范围内工作时，就组成了传感器网络。传感器网络由携带者所捆绑的传感器及接收和处理传感器发回数据的服务器所组成。传感器网络中的通信方式可以是无线通信，也可以是有线通信。
在传感器网络中，传感器数据就是由传感器中的信号处理函数产生的数据。信号处理函数要对传感器探测到的数据进行度量和分类，并且将分类后的数据标记时间戳，然后发送到服务器，再由服务器对其进行处理。传感器数据可以通过无线或者光纤网存取。无线通信网络采用的是多级拓扑结构，最前端的传感器节点收集数据，然后通过多级传感器节点到达与服务器相连接的网关节点，最后通过网关节点，将数据发送到服务器。
传感器节点上数据的存储和处理方法有两种：第 1 种类型的处理方法是将传感器数据存储在一个节点的传感器堆栈中，这样的节点必须具有很强的处理能力和较大的缓冲空间；第 2 种方法适用于一个芯片上的传感器网络，传感器节点的处理能力和缓冲空间是受限制的：在产生数据项的同时就对其进行处理以节省空间，在传感器节点上没有复杂的处理过程，传感器节点上不存储历史数据；对于处理能力介于第1 种和第2 种传感器网络的网络来说，则采用折衷的方案，将传感器数据分层地放在各层的传感器堆栈中进行处理。
传感器网络越来越多地应用于对很多新应用的监测和监控。新的传感器数据库系统需要考虑大量的传感器设备的存在，以及它们的移动和分散性。因此，新的传感器数据库系统需要解决一些新的问题。主要包括：传感器数据的表示和传感器查询的表示、在传感器节点上处理查询分片、分布查询分片、适应网络条件的改变、传感器数据库系统等。
3．网格数据管理
网格是把整个网络整合成一个虚拟的巨大的超级计算环境，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源和专家资源的全面共享。目的是解决多机构虚拟组织中的资源共享和协同工作问题。按照应用层次的不同可以把网格分为3 种：计算网格，提供高性能计算机系统的共享存取；数据网格，提供数据库和文件系统的共享存取；信息服务网格则支持应用软件和信息资源的共享存取。
高性能计算的应用需求使计算能力不可能在单一计算机上获得，因此，必须通过构建“网络虚拟超级计算机”或“元计算机”获得超强的计算能力，这种计算方式称为网格计算。它通过网络连接地理上分布的各类计算机（包括机群）、数据库、各类设备和存储设备等，形成对用户相对透明的虚拟的高性能计算环境，应用包括了分布式计算、高吞吐量计算、协同工程和数据查询等诸多功能数据网格保证用户在存取数据时无须知道数据的存储类型（数据库，文档，XML）和位置。涉及的问题包括：如何联合不同的物理数据源，抽取源数据构成逻辑数据源集合；如何制定统一的异构数据访问的接口标准；如何虚拟化分布的数据源等。
信息网格是利用现有的网络基础设施、协议规范、Web 和数据库技术，为用户提供一体化的智能信息平台，其目标是创建一种架构在OS 和Web 之上的基于Internet 的新一代信息平台和软件基础设施。
4．移动数据管理
越来越多的人拥有掌上型或笔记本电脑，或者个人数字助理（PDA）甚至智能手机，这些移动计算机都将装配无线联网设备，用户不再需要固定地联接在某一个网络中不变，而是可以携带移动计算机自由地移动，这样的计算环境，我们称之为移动计算（mobile computing）。研究移动计算环境中的数据管理技术，已成为目前分布式数据库研究的一个新的方向，即移动数据库技术。与基于固定网络的传统分布计算环境相比，移动计算环境具有以下特点：移动性、频繁断接性、带宽多样性、网络通信的非对称性、移动计算机的电源能力、可靠性要求较低和可伸缩性等。
移动计算以及它所具有的独特特点，对分布式数据库技术和客户/服务器数据库技术，提出了新的要求和挑战。移动数据库系统要求支持移动用户在多种网络条件下都能够有效地访问所需数据，完成数据查询和事务处理。通过移动数据
库的复制/缓存技术或者数据广播技术，移动用户即使在断接的情况下也可以继续访问所需的数据，从而继续自己的工作，这使得移动数据库系统具有高度的可用性。此外，移动数据库系统能够尽可能地提高无线网络中数据访问的效率和性能。
而且，它还可以充分利用无线通信网络固有的广播能力，以较低的代价同时支持大规模的移动用户对热点数据的访问，从而实现高度的可伸缩性，这是传统的客户/服务器或分布式数据库系统所难以比拟的。
目前，移动数据管理的研究主要集中在以下几个方面：首先是数据同步与发布的管理。其次是移动对象管理技术。
5．微小型数据库技术
随着移动计算时代的到来，嵌入式操作系统对微小型数据库系统的需求为数据库技术开辟了新的发展空间。微小型数据库技术目前已经从研究领域逐步走向应用领域。一般说来，微小型数据库系统（a small-footprint DBMS）可以定义为：一个只需很小的内存来支持的数据库系统内核。微小型数据库系统针对便携式设备其占用的内存空间大约为2MB，而对于掌上设备和其他手持设备，它占用的内存空间只有50KB 左右。内存限制是决定微小型数据库系统特征的重要因素。微小型数据库系统根据占用内存的大小又可以进一步分为：超微DBMS （pico-DBMS）、微小DBMS（micro-DBMS）和嵌入式DBMS 3 种。
微小型数据库系统与操作系统和具体应用集成在一起，运行在各种智能型嵌入设备或移动设备上。微小型数据库技术目前已经从研究领域向广泛的应用领域发展，各种微小型数据库产品纷纷涌现。尤其是对移动数据处理和管理需求的不断提高，紧密结合各种智能设备的嵌入式移动数据库技术已经得到了学术界、工业界、军事领域和民用部门等各方面的重视并不断实用化。
6. 数据加密技术[4]
我们经常需要一种措施来保护我们的数据，防止被一些怀有不良用心的人所看到或者破坏。在信息时代，信息可以帮助团体或个人，使他们受益，同样，信息也可以用来对他们构成威胁，造成破坏。在竞争激烈的大公司中，工业间谍经常会获取对方的情报。因此，在客观上就需要一种强有力的安全措施来保护机密数据不被窃取或篡改。数据加密与解密从宏观上讲是非常简单的，很容易理解。加密与解密的一些方法是非常直接的，很容易掌握，可以很方便的对机密数据进行加密和解密。
1）数据加密方法
在传统上，我们有几种方法来加密数据流。所有这些方法都可以用软件很容易的实现，但是当我们只知道密文的时候，是不容易破译这些加密算法的。最好的加密算法对系统性能几乎没有影响，并且还可以带来其他内在的优点。例如，大家都知道的pkzip，它既压缩数据又加密数据。又如，dbms的一些软件包总是包含一些加密方法以使复制文件这一功能对一些敏感数据是无效的，或者需要用户的密码。所有这些加密算法都要有高效的加密和解密能力。幸运的是，在所有的加密算法中最简单的一种就是“置换表”算法，这种算法也能很好达到加密的需要。每一个数据段（总是一个字节）对应着“置换表”中的一个偏移量，偏移量所对应的值就输出成为加密后的文件。加密程序和解密程序都需要一个这样的“置换表”。事实上，80x86 cpu系列就有一个指令‘xlat’在硬件级来完成这样的工作。
2）基于公钥的加密算法
一个好的加密算法的重要特点之一是具有这种能力：可以指定一个密码或密钥，并用它来加密明文，不同的密码或密钥产生不同的密文。这又分为两种方式：对称密钥算法和非对称密钥算法。所谓对称密钥算法就是加密解密都使用相同的密钥，非对称密钥算法就是加密解密使用不同的密钥。非常著名的pgp公钥加密以及rsa加密方法都是非对称加密算法。加密密钥，即公钥，与解密密钥，即私钥，是非常的不同的。从数学理论上讲，几乎没有真正不可逆的算法存在。例如，对于一个输入‘a’执行一个操作得到结果‘b’,那么我们可以基于‘b’，做一个相对应的操作，导出输入‘a’。在一些情况下，对于每一种操作，我们可以得到一个确定的值，或者该操作没有定义（比如，除数为0）。对于一个没有定义的操作来讲，基于加密算法，可以成功地防止把一个公钥变换成为私钥。因此，要想破译非对称加密算法，找到那个唯一的密钥，唯一的方法只能是反复的试验，而这需要大量的处理时间。 rsa加密算法使用了两个非常大的素数来产生公钥和私钥。即使从一个公钥中通过因数分解可以得到私钥，但这个运算所包含的计算量是非常巨大的，以至于在现实上是不可行的。加密算法本身也是很慢的，这使得使用rsa算法加密大量的数据变的有些不可行。这就使得一些现实中加密算法都基于rsa加密算法。pgp算法(以及大多数基于rsa算法的加密方法)使用公钥来加密一个对称加密算法的密钥，然后再利用一个快速的对称加密算法来加密数据。这个对称算法的密钥是随机产生的，是保密的，因此，得到这个密钥的唯一方法就是使用私钥来解密。
五、数据库技术在今后的发展趋势
1.性能与易用性仍是数据库完善的必经之路
关系型数据库所以升级缓慢，其中一个主要原因就是没有关键的技术革新，各大厂商所做的主要工作都是在对自己的产品进行锦上添花式的不断完善。这一发展方向就是使数据库向着需求更少的方向增强。所谓需求更少是指数据库以更少的相对资源消耗、更高的性能运行，并且随着技术的不断进步，数据库变得更加智能，维护和使用将更加简单。这是数据库技术在完善过程中的必经之路。
在这一方面，Oracle数据库一直走在前列，从Oracle9i开始，Oracle一直致力于是数据库软件更加自动化，在这一原则的支撑下，Oracle不断实现了诸如自动PGA管理、自动SGA管理、自动段空间管理（ASSM）、自动存储管理（ASM）等等新特性，这些新特性切实降低了DBA的工作量，使得数据库的管理更加简单；而IBMDB2也一直在加强这方面的功能，IBM的SMART技术（Self-ManagingAndResourceTuning-自我管理和资源调优）正是在这些方面的增强。在DB2V9中IBM同样推出了一系列的自动化特性，包括自动数据库管理功能、自动统计数据收集等功能，但是这些特性相较Oracle而言是来之甚晚的，所以在2006年IBM主推的是XML这一重大改进。
然而一项新的技术能否得到用户的认可还需要时间去检验。根据Oracle公司在2006年10月举行的OpenWorld大会上公布的统计数据，自Oracle10g发布以来，仅有约一半的用户升级到Oracle10g，其他用户仍然维持在原来的版本运行；所以IBM的Viper能否最终得到用户的认可取得成功，还有待检验。
2.搜索是数据库的未来之路
随着数据库技术的不断完善，用户数据的不断积累，用户的需求也不断提高，在此之上，更高级的应用应运而生，这包括已经成熟的数据仓库应用、广为接受的商业智能（BI）应用、以及方兴未艾的SOA等。当数据库能够容纳几乎所有数据之后，我们必然面临的一个问题是如何快速获得我们需要的数据。
当用户访问数据库时，怎样减少用户的等待，快速返回用户需要的数据是所有数据库都需要解决的问题。这也就需要另外一项高级增强--面向搜索的增强，从某种意义上说面向需求的增强-数据分析和挖掘也正是这个方向上的高级应用之一。目前各数据库在这一方面都不够完善，我们相信在未来，数据库能够容纳和存储各种数据之后，必然向快速搜索和查询方面进行增强。
微软公司在2006年12月发布的Vista操作系统中，已经将搜索框加入到开始菜单的最初始位置，让用户最先接触到搜索，最快的找到用户的数据；2006年，Google获得了飞速发展，Google带给我们的最大便利就是快速的获取数据。无论在Vista或者Google之后，都存在着关系型或非关系型数据库的支持，微软或Google的搜索技术代表了一种潮流，如何快速找到需要的数据已经越来越为用户所关心。
3.开源数据库有望走向应用主流
和Linux 操作系统渐入佳境一样，开放源代码的数据库系统正走向应用的主流。目前主要的开源数据库产品包括MySQL、MaxDB 和PostgreSQL。在MySQL5.0版本升级之后，MySQL 数据库越来越象SQL Server 等大型数据库，并逐渐从开源圈子向企业级市场拓展。凭借廉价优势，MySQL 的市场正在扩大。除了开源数据库厂商成为市场焦点外，甲骨文、Sun 和微软老牌厂商也纷纷拥抱开源。开源数据库软件正在以其低成本得到越来越多用户的认可，并迫使主流厂商推出免费版应对。费用低且性能佳的开源数据库使得中小型企业使用数据库成为可能，使中小型企业能以较低的成本来构建强大的各种数据库应用。在引入数据库后，又会在使用过程中不断地发展新应用，从而推动企业的信息化，形成一个良性的发展过程。在这个过程中，开源数据库恰好扮演了一个引入者和助力者的角色。未来，在中小企业用户市场的拉动下，开源数据库有望走向应用主流。
4.未来数据库发展主要趋势
进入21世纪，数据库的发展将会偏重于应用，还会为新型应用提供多种结构数据的支持。数据库技术发展的主要趋势：
1.XML/RDBMS混合数据将在未来得到快速的发展
2.数据集成和数据仓库将向内容管理过渡
3.主数据管理将会在未来的一至两年里成为一个新的热点
4.数据仓库将在内容展现和战术性分析方面发展
5.数据库的管理除了更加自动化之外，将会提供更多基于Internet环境的
管理工具，完成数据Internet化之后的数据库管理Internet化
6.PHP将成为拨动数据库产品采用率的杠杆
7.数据库将与业务语义的数据内容融合
未来随着用户对以上特性认知程度的提高，数据库产品自带的信息呈现特性将会成为众多中小型项目的不二选择。
四、结束语
本文从目前数据库研究的热点问题出发，探讨了数据库未来发展方向的问题。在众多新技术应用中，对数据库研究最具影响力，推动数据库研究进入新纪元的无疑将是Internet 的发展。Internet 中的数据管理问题从深度和广度两方面对数据库技术都提出了挑战。数据库技术已经成为计算机科学的一个重要分支，数据库系统也在不断地更替、发展和完善。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，相互结合，成为当前数据库技术发展的主要特征。数据库管理系统已经成为软件产业的重要组成部分，是信息化过程中最重要的技术基础之一。我国要振兴软件产业，就必须发展自己的数据库系统。我们这一代人必须好好学习数据库。面对新的挑战，我们要继承数据库技术和其他技术相结合的优良传统，努力探索新的途径，新的方法，新的技术，来提高和改善对新的数据和信息的使用。
参考文献
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2. rsa data security (why not include them too!) https://www.360docs.net/doc/6f13967061.html,/ netscapes whitepaper on ssl https://www.360docs.net/doc/6f13967061.html,/docs/manuals/security/sslin/contents.htm
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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。
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 :
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/6f13967061.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
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 -
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
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
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。
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
数据库技术发展的新方向-非结构化数据
数据库技术发展的新方向——非机构化数据 1 什么是非结构化数据库 在信息社会，所有信息大体上可以分为两类:一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号;另一类信息根本无法用数字或者统一的结构表示，如文本、图像、声音乃至网页等，我们称之为非结构化数据。非结构化数据包括结构化数据，但又不止是结构化数据;结构化数据属于非结向化数据，是非结构化数据的特例。 所谓非结构化数据库，是指数据库的变长记录由若干不可重复和可重复的字段组成，而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单的说，非结构化数据库就是字段数和字段长度可变的数据库。 2 为什么需要非结构化数据库 传统关系数据库，通过引入数学领域的关系模型及关系代数和关系演算，经过几十年的应用和发展，奠定了自己的优势。但随着网络的发展，关系数据库越来越显示出不足的一面。到了20世纪90年代，当关系数据库还满足于用户连接到大型主机上的数据库进行联机检索时，因特网的出现已经可以把超文本文件传送到用户的浏览器里了。起初，WWW只支持较简单的文挡，随着应用需求的不断提高和技术的发展，它不仅可以支持文字、图形、图像、声音等多媒体信息，还可以支持一些较为复杂的对象，比如电子表棉对象。但随着数据量的增大，显然只靠静态页面就捉襟见肘了。让页面动起来的想法由此应运而生，这时迫切需要数据库在动态页面中扮演主角。 而此前，关系数据库要么限于桌面，用文件方式的共享来实现局域网内的使用;要么是使用各种关系数据库厂商开发的专用客户端软件和工具。尽管ODBC，JDBC，OLE DB等解决了不同数据库之间的接口，但是我们可以说关系数据库从设计之初并没有也不可能考虑到以HTTP为基础、HTML为文件格式的因特网的需求.只是在因特网出现后才作出相应的调整，因此关系数据库在基于因特网应用时由于结构模型等原因的限制，不能与因特网完全融合，需在因特网与数据库之间加人大量的中间件，从而在无形中加大了数据库基于网络应用的难度。同时，由于关系数据库从一开始就没有考虑网络时代的应用需求，因而对于网络环境下WWW 应用，如各种非结构化文挡信息、多媒体信息以及全文检索需求显得有些力不从心。虽然后来关系数据库对于这些需求作出了一些适应性调整，如增加数据库的面向对象成分以增加处理多种复杂数据类型的能力，增加各种中间件以扩展基于WWW应用能力,但对于网络环境下WWW应用不可或缺的检索效率、全文检索能力等却无法解决。关系数据库的基于中间件的解决方案又给WWW应用带来了新的网络瓶颈，应用服务器端由于与数据库频繁交互，因其本身的效率和数据库检索的效率造成WWW应用在服务器端的阻塞。 非结构化数据库就是针对关系数据库模型过于简单，不便表达复杂的嵌套需要以及支持数据类型有限等局限，从数据模型入手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。非结构化数据库主要是针对非结构化数据应运而生的，与目前流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息(包括全文信息)
数据库技术的发展现状及趋势
数据库技术的发展现状及趋势 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：数据库技术发展现状趋势 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。 2.1 面向对象方法和技术正逐步融入数据库 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（OODBMS）。它实际上是数据库技术（DB）和面向对象技术（OO）结合的产物。OODBMS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，OODBMS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，OODBMS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。分布式数据库就有局部数据库和全局数据库的概念，它具有以下优点：既能对数据进行全局管理，又能使各节点自主管理本节点数据；数据具有独立性且分布透明；增大了数据的容量；提高了数据的可靠性与可用度；改善了系统的性能和并行处理能力。当然也具有以下缺点：花在通信部分的系统开销较大；复杂的存取结构；数据的安全性和保密性较难处理。不过这些缺点正随着计算机其他技术的发展逐步得到解决。 2.3 多媒体技术进入数据库领域 随着多媒体技术的发展，无论是PC机还是在网络上都充斥着各种多媒体信息，如声音、图象、视频、超文本信息等等，当这些信息增加时，就需要数据库来组织和管理这些信息。多媒体数据库是计算机技术、影像技术和通信技术相结合的产物，多媒体数据具有类型复杂、信息量大、实时性、分布性和交互性等特点。 2.4 人工智能与数据库技术的结合 人工智能是研究计算机模拟人的大脑思维和模拟人的活动的一门科学，因此逻辑推理和判断是其最主要的特征，但对于信息检索则效率很低。数据库技术是数据处理方面的技术，对于数据的存储、管理、检索有其独特的优势，但对于逻辑推理却无能为力。造成这种局面的原因是过去这两方面的研究视野均局限于本领域，人工智能只追求逻辑推理正确无误，不注意空间和时间的限制，因而研制的语言和专家系统效率低是必然的。而数据库开发者拼命争取时间和空间，但他
2020年(发展战略)数据库新技术及其发展方向
（发展战略）数据库新技术及其发展方向
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。第壹件大事,1969年IBMXX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InformationManagementSystem,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(ConferenceOnDataSystemLanguage)下属的数据库任务组DBTG(DataBaseTaskGroup)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年代初提出了若干方案。DBTG方案确定且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IBMXX公司SanJose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因此于1981年获得ACM图录奖。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系系统。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
数据库技术发展趋势
V ol.15, No.12 ?2004 Journal of Software 软 件 学 报 1000-9825/2004/15(12)1822 数据库技术发展趋势 ? 孟小峰1+, 周龙骧2, 王 珊1 1 (中国人民大学 信息学院,北京 100872) 2(中国科学院 数学与系统科学研究院 数学研究所,北京 100080) State of the Art and Trends in Database Research MENG Xiao-Feng 1+, ZHOU Long-Xiang 2, WANG Shan 1 1 (Information School, Renmin University of China, Beijing 100872, China) 2(Institute of Mathematics, Academy of Mathematics and Systems Sciences, The Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China) + Corresponding author: Phn: +86-10-62515575, E-mail: xfmeng@https://www.360docs.net/doc/6f13967061.html,, https://www.360docs.net/doc/6f13967061.html, Received 2004-07-28; Accepted 2004-09-06 Meng XF, Zhou LX, Wang S. State of the art and trends in database research. Journal of Software , 2004,15(12):1822~1836. https://www.360docs.net/doc/6f13967061.html,/1000-9825/15/1822.htm Abstract : This paper discusses the state of the art, the challenge problems that we face, and the future trends in database research field. It covers the hot topics such as information integration, stream data management, sensor database technology, XML data management, data grid, self-adaptation, moving object management, small-footprint database, and user interface. Key words : database; DBMS; pan-data 摘 要: 讨论目前数据库研究领域中最热门的几个研究方向的发展现状、面临的问题和未来趋势.包括信息集成、数据流管理、传感器数据库技术、XML 数据管理、网格数据管理、DBMS 自适应、移动数据管理和微小数据库,数据库用户界面等. 关键词: 数据库;数据库管理系统;泛数据 中图法分类号: TP311 文献标识码: A ? Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60073014, 60273018 (国家自然科学基金); the Key Project of Ministry of Education of China under Grant No.03044 (国家教育部科学技术重点项目); the Excellent Young Teachers Program of Ministry of Education of China (国家教育部优秀青年教师资助计划) 作者简介: 孟小峰(1964－),男,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为Web 数据集成,XML 数据库,移动数据管理;周龙骧(1938－),男,研究员,博士生导师,主要研究领域为数据库系统实现技术,分布式数据库技术,电子商务技术;王珊(1944－),女,教授,博士生导师,主要研究领域为数据库,知识库,数据仓库.