数据库新技术及其发展趋势
新一代数据库技术的发展趋势
新一代数据库技术的发展趋势随着社会信息化的快速发展，数据库技术也在不断演进与创新。
新一代数据库技术在性能、可扩展性、安全性和可靠性等方面都有了重大突破。
本文将探讨新一代数据库技术的发展趋势，并分析其对企业和个人的影响。
一、分布式数据库分布式数据库是新一代数据库技术中的重要方向之一。
传统的集中式数据库架构在应对大规模数据处理和分布式计算方面逐渐显得力不从心。
而分布式数据库将数据分布在多个节点上，利用节点间的网络通信实现数据的并行处理，提高了系统的性能和可扩展性。
随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式数据库成为了应对海量数据存储和处理的关键技术。
例如，Google的Bigtable和Facebook 的Cassandra等分布式数据库系统已经被广泛应用于全球的互联网企业中。
未来，分布式数据库将进一步发展，引入更多的分布式计算和机器学习算法，进一步提高系统的性能和数据处理能力。
二、内存数据库内存数据库是新一代数据库技术的另一个重要方向。
与传统的磁盘数据库相比，内存数据库将数据存储在内存中，有效提高了数据的访问速度。
尤其是在对实时性要求较高的应用场景下，内存数据库具有明显的优势。
内存数据库的快速发展得益于硬件和软件技术的进步。
随着内存价格的下降和内存容量的增加，越来越多的企业和个人能够承担起使用内存数据库的成本。
同时，内存数据库技术也在不断创新和完善，引入了许多高效的数据结构和算法，提高了内存数据库的性能和可靠性。
三、图数据库图数据库是新一代数据库技术中的新兴领域。
传统的关系型数据库主要采用表格的形式组织数据，对于复杂的数据关系和图结构的处理存在困难。
而图数据库则采用图结构存储和查询数据，能够更好地解决具有复杂关系的数据分析和处理问题。
图数据库在社交网络分析、金融风险控制、推荐系统等领域具有广泛的应用前景。
例如，美国的社交媒体公司Twitter就广泛使用了图数据库来处理其海量的社交网络数据。
未来，随着人工智能和大数据技术的进一步发展，图数据库将成为加速数据分析和智能决策的重要工具。
数据库新技术和发展趋势
数据库新技术和发展趋势
一、数据库新技术
1、NoSQL（Not Only SQL）
NoSQL是一种新兴的数据库技术，它采用新的数据库模型来解决传统
关系型数据库的存储模型和处理方式的缺陷。
它不仅仅只是一个SQL，它
也可以使用其他技术，比如非结构化数据存储，数据流处理，对象存储等。
相对于传统的关系型数据库，NoSQL具有更高的可扩展性，更低的成本和
更快的处理速度。
2、多维数据库
多维数据库是一种非关系型数据库，它是将多个维度的数据存储在一起，然后把这些数据按照一定的规则进行分组，形成一个多维的数据集。
多维数据库可以在可视化和分析等方面提供更好的支持，从而让用户可以
更加快速地对数据进行分析。
3、大数据数据库
大数据数据库是一种针对大规模数据挖掘和分析的特殊数据库，它能
够处理海量数据，并且可以实时捕获、存储、分析数据。
大数据数据库支
持海量数据的高效处理，可以帮助企业更快地捕获、存储、分析和洞察大
数据，从而提高企业管理效率。
4、云数据库
云数据库是一种利用云计算技术来提供数据库服务的技术。
云数据库
采用云计算技术，可以把数据库服务部署到基于云计算的服务器上，从而
方便用户访问和操作。
数据库技术的发展趋势
数据库技术的发展趋势随着数字化时代的到来，数据成为了一种宝贵资源。
数据库技术作为数字化时代的重要组成部分，也在不断地发展和创新。
本文将探讨数据库技术的发展趋势。
1.云端化随着互联网的普及和云计算的兴起，越来越多的企业开始将数据库迁移到云端。
云端化的优势在于具有更高的可扩展性和可靠性。
云端化的数据库不仅能够提高数据的安全性，还能够有效地降低企业的成本。
随着云计算领域的不断发展和创新，云端化的数据库技术也将不断地发展和完善。
2.大数据随着社交网络、物联网等大量数据的产生，数据的储存量也呈现出爆发式的增长。
传统的关系数据库很难应对如此海量的数据存储和处理。
因此，大数据技术的出现给数据库带来了一次革命性的变革。
Hadoop和NoSQL等大数据相关技术已经成为数据库领域的重要发展方向。
未来，大数据技术将会继续推动数据库技术的发展。
3.人工智能人工智能的兴起将会为数据库技术带来新的发展机遇。
在传统数据库中，数据只是被动地被存储和查询。
但是，随着人工智能技术的不断发展，数据库将被赋予更多的智能技能，如自动分析数据、自动优化数据结构等。
未来，人工智能技术将会与数据库技术结合得更加紧密，创建出新的数据库应用场景。
4.区块链区块链技术的出现正在改变着传统的数据库技术。
与传统的关系型数据库相比，区块链数据库具有更高的安全性和去中心化特性。
因此，区块链技术将在数据存储领域取得越来越大的进展。
未来，区块链技术将逐渐成为数据库技术的重要领域之一。
5.物联网物联网的兴起也将推动数据库技术的发展。
物联网产生的数据具有更多的复杂性和多样性，需要更加完善的数据库技术进行存储和管理。
未来，数据库技术将继续为物联网的发展提供支持和保障。
总结随着数字化时代的到来，数据库技术也在不断地发展和创新。
云端化、大数据、人工智能、区块链和物联网等技术的兴起正在推动数据库技术的发展。
这些发展趋势不仅将使数据库技术更加智能化、安全化和高效化，也将为我们的数字生活带来更多的便利和惊喜。
数据库技术发展趋势与创新应用
数据库技术发展趋势与创新应用随着信息技术的飞速发展和数字化需求的增加，数据库技术作为信息存储和管理的核心工具之一，正迎来新的发展机遇和创新应用。
本文将探讨数据库技术发展的趋势，并介绍其在创新应用方面的展望。
一、云数据库的兴起随着云计算的普及和快速发展，云数据库成为了数据库领域的一个重要发展方向。
云数据库以其高可用性、弹性伸缩和灵活性等特点，成为了许多企业和组织存储和管理数据的首选。
云数据库的兴起不仅改变了传统数据库管理的方式，还提供了更多的功能和服务，如数据分析、数据挖掘和机器学习等。
二、大数据与数据库融合大数据的出现对数据库技术提出了新的挑战和机遇。
传统的关系型数据库在处理大数据时面临着性能瓶颈和存储限制的问题。
为了应对这些挑战，一些新兴的数据库技术如列存储数据库、图数据库和NoSQL数据库等应运而生。
这些数据库技术采用了不同的数据组织和查询方式，以更好地支持大数据处理和分析。
三、人工智能与数据库的结合人工智能的快速发展也为数据库技术的创新应用提供了新的契机。
基于机器学习和深度学习的人工智能算法对数据的存储和处理提出了新的要求，传统的数据库技术已经难以满足这些需求。
因此，一些新兴的数据库技术如图数据库和知识图谱成为了人工智能领域研究的热点。
这些数据库技术能够更好地建模和管理复杂的知识和关系，提供更准确和高效的查询和分析功能。
四、物联网与数据库的连接随着物联网技术的广泛应用，数据库技术也面临着新的挑战和机遇。
物联网技术产生的海量数据和复杂的数据关系对数据库的性能和扩展性提出了新的要求。
因此，一些新兴的数据库技术如分布式数据库和边缘计算等应运而生。
这些数据库技术能够在边缘设备上进行数据分析和处理，提供更快速和实时的查询和响应能力。
五、数据库的创新应用除了以上提到的数据库技术发展趋势，还有许多创新应用值得关注。
例如，数据库在金融领域的应用可以帮助银行等金融机构进行远程交易和风险分析；在医疗领域的应用可以支持医生进行患者数据的管理和协作诊断；在教育领域的应用可以提供个性化教育和学习跟踪等。
数据库发展前景
数据库发展前景随着科技和信息技术的不断发展，数据库技术在各个领域中扮演着不可替代的角色。
数据库的发展前景非常广阔，未来将会呈现以下几个方面的发展趋势：1. 大数据时代的到来：随着互联网的迅猛发展和各类传感器的普及，数据量呈指数级增长。
传统的关系型数据库已经无法满足如此大规模、多变化的数据存储和处理需求。
未来数据库发展的重点将会是如何高效地存储和处理海量数据，以便挖掘出有价值的信息，并为决策提供支持。
2. 数据库与人工智能的结合：人工智能的快速发展为数据库带来了新的机遇和挑战。
数据库技术可以为人工智能提供强大的数据支持，例如为机器学习和深度学习算法提供训练数据。
同时，人工智能的发展也对数据库提出了新的需求，例如对非结构化数据的处理和分析能力的提升。
3. 数据安全和隐私保护：随着互联网应用的普及，数据泄露和隐私泄露的风险越来越大。
数据库领域需要不断加强对数据的安全保护措施，包括对数据进行加密、权限控制、审计和脱敏等技术手段的应用。
同时，隐私保护也成为了数据库领域的重要研究方向，如何在满足数据应用需求的同时保护用户隐私是一个挑战。
4. 新型数据库技术的发展：在传统的关系型数据库之外，诸如NoSQL数据库、NewSQL数据库、区块链数据库等新型数据库技术不断涌现。
这些新技术在某些应用场景下有着诸多优势，如适应大规模数据存储和处理、高并发读写等需求。
未来数据库的发展将不仅仅局限于关系型数据库，新型数据库技术将会获得更多的应用和发展。
总的来说，数据库作为信息社会发展的基础设施之一，将始终保持着广阔的发展前景。
未来数据库的发展将在存储和处理大规模、多变化数据、与人工智能的结合、数据安全和隐私保护、以及新型数据库技术的发展等方面不断推进。
数据库技术的发展将为各行各业的创新和发展提供强大的技术支持。
数据库管理系统的未来发展趋势与前景展望
数据库管理系统的未来发展趋势与前景展望随着信息技术的迅速发展，数据库管理系统（DBMS）作为企业信息管理的核心工具，正经历着不断的演进和创新。
本文将探讨数据库管理系统未来的发展趋势和前景展望，包括技术发展、应用场景、数据安全性和可扩展性等方面。
1. 技术发展趋势数据库管理系统正朝着以下几个主要技术趋势发展。
（1）云原生数据库：随着云计算的普及，数据库管理系统也在逐渐向云原生的方向发展。
云原生数据库具有良好的可伸缩性、高可用性和弹性资源分配，能够满足多种数据需求，并且能与云平台的其他服务进行集成，提供更好的资源管理和利用效率。
（2）人工智能与自动化：人工智能技术在数据库管理系统中的应用逐渐增加。
例如，自动化智能调优能够根据系统性能和需求自动调整数据库参数和优化查询；机器学习算法可以用于数据挖掘和分析，提供更准确的业务洞察。
（3）大数据和分布式系统：随着数据规模的不断增大，传统的单机数据库已经无法满足高效处理大规模数据的需求。
分布式数据库管理系统（DDBMS）能够在多个节点上分布存储和处理数据，实现分布式计算和数据并行处理，提高系统的吞吐量和性能。
2. 应用场景展望数据库管理系统在各个领域中的应用将进一步拓展和深化。
（1）物联网(IoT)：随着物联网设备的不断增多，庞大的设备数据需要有效的存储和管理。
数据库管理系统将扮演关键角色，能够处理设备数据流和实时数据分析，并支持实时决策和反馈，以提高设备运营效率和安全性。
（2）人工智能与机器学习：数据库对于存储和处理机器学习模型的大量数据至关重要。
创建用于训练机器学习模型的大规模数据集，并能快速地存储和查询这些数据对于数据科学家和研究人员来说是至关重要的。
数据库管理系统将进一步集成机器学习工具和算法，提供更好的机器学习支持。
（3）区块链：区块链技术的迅速发展也将对数据库管理系统提出新的挑战和需求。
数据库管理系统需要支持分布式账本的存储和管理，提供高性能的交易处理和数据一致性的维护，以满足区块链的去中心化和透明性要求。
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一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，数据库技术作为信息技术的核心组成部分，已经深入到各行各业，成为了现代社会运转不可或缺的基础设施。
本文旨在全面探讨数据库技术的当前发展现状，以及未来可能的发展趋势。
我们将从数据库技术的历史沿革出发，分析当前主流数据库技术的特点和应用场景，然后深入探讨数据库技术在云计算、大数据等新技术背景下的创新应用，最后展望数据库技术的未来发展趋势，以期对数据库技术的发展提供全面的理解和前瞻性的思考。
在本文中，我们将重点关注数据库技术的性能优化、可扩展性、安全性、智能化等方面的发展现状，并深入探讨这些技术如何满足现代社会对数据处理的高效率、高可靠性、高安全性的需求。
我们也将关注数据库技术在应对数据爆炸式增长、数据类型多样化、数据处理实时化等挑战方面的创新实践。
通过本文的阐述，我们希望能够为数据库技术的研究者、开发者、使用者提供一个清晰的技术发展脉络，以及对未来技术发展的预见和启示。
我们也希望通过本文的探讨，能够促进数据库技术的进一步发展，推动信息技术在各个领域的应用创新，为构建数字中国、智慧社会提供强大的技术支持。
二、数据库技术的发展历程数据库技术的发展历史可以追溯到上世纪60年代，经历了从简单到复杂、从集中式到分布式、从关系型到非关系型等多个阶段。
初始阶段（1960s-1970s）：在60年代末期，随着计算机技术的兴起，数据库技术开始萌芽。
此时，数据库主要以层次模型（Hierarchical Model）和网状模型（Network Model）为主，这些模型主要用于处理大规模、复杂的数据结构。
关系型数据库阶段（1970s-1990s）：随着关系理论的发展，关系型数据库（RDBMS，Relational Database Management System）开始崭露头角。
以SQL（Structured Query Language）为基础，关系型数据库提供了统一的数据查询和操作方式，极大地简化了数据处理和管理的复杂性。
数据库系统技术的新进展与未来趋势
数据库系统技术的新进展与未来趋势一、引言数据库系统技术是目前计算机科学领域中的重要分支，是各行各业企业管理、科研学术等方面必不可少的基础设施。
随着新兴技术的不断涌现，数据库系统技术也在不断发展和进步，本文就数据库系统技术的新进展与未来趋势进行分析。
二、新进展1.分布式数据库技术分布式数据库技术指的是多个数据库分布在不同地理位置上，通过网络连接并共同协作完成数据的存储和管理。
在现代大数据时代，分布式数据库系统能够更好地应对数据存储、处理与应用的需要，其应用范围已经涉及互联网、电子商务、金融等多个领域。
2.云数据库技术云数据库技术即把数据库放进云端，通过云服务商提供的资源和服务来进行数据存储和管理。
云数据库技术极大地降低了企业的运维和安全管理成本，并且使得企业的数据始终保持高可用性和可伸缩性。
3.NoSQL数据库技术NoSQL技术（Not Only SQL）是一种非关系型的，面向分布式的、可扩展的数据库技术，它既可以脱离关系型数据库的限制，支持半结构化数据，又依然保留了ACID属性。
4.人工智能技术在数据库中的应用机器学习、联邦学习和深度学习等人工智能技术正在广泛应用于数据库系统中。
通过人工智能技术对大数据进行深度挖掘，可以发现数据之间的更多联系和规律，从而为企业的决策提供更加精准的数据参考。
三、未来趋势1.多模型数据库的发展多模型数据库系统是一种支持多种数据模型的数据库系统，它能够同时支持关系数据库、图数据库、文档数据库、键值数据库等多种数据模型。
多模型数据库是未来数据库发展的方向，可以满足不同数据类型和不同应用场景的需求。
2.区块链技术与数据库的融合随着区块链技术的不断发展，已经开始涉及到数据库的领域。
区块链技术和数据库相结合，可以有效地改善数据的安全性、可扩展性和去中心化等问题。
3.数据库的自主管理未来的数据库发展将更多地关注自主管理的能力，这将使数据库系统能够更加灵活、高效地管理数据。
自主管理的数据库可以根据数据类型、数据访问频率和数据存储大小等因素自动进行数据分布和存储，从而减少人工干预的需求。
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数据库新技术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、数据库发展动力[2]目前Internet 是主要的驱动力。
现在，大部分企业感兴趣的是如何与供应商和客户进行更密切的交流，以便提供更好的客户支持。
在这方面的应用从根本上说是跨企业的，需要安全和信息集成的有力工具。
另一个重要应的用领域是自然科学，特别是物理科学、生物科学、保健科学和工程领域，这些领域产生了大量复杂的数据集，需要信息集成机制的支持。
除此之外，它们也需要对数据分析器产生的数据管道进行管理，需要对有序数据进行存储和查询（如时间序列、图像分析、网格计算和地理信息），需要世界范围内数据网格的集成。
此外，还有一个推动数据库研究发展的动力是相关技术的成熟。
三、主流技术发展趋势[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。
一：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（当同时有原文和密文时，破译加密算法虽然也不是很容易，但已经是可能的了）。
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”。