数据管理技术的产生和发展
大数据管理技术
大数据管理技术大数据管理技术是指对海量数据进行采集、存储、处理和分析的技术手段。
随着互联网和物联网的快速发展，越来越多的数据被生成和积累，传统的数据管理技术已经无法应对大数据时代的需求，因此大数据管理技术的研究和应用成为当今的热点。
首先，大数据管理技术需要具备高效的数据采集和存储能力。
在大数据环境下，数据的来源多样化，包括传感器、社交网络、移动设备等。
因此，需要采用自动化的方式对数据进行采集，并将其以高速度传输和存储。
传统的关系数据库管理系统已经无法满足这一需求，因此需要采用分布式数据库、NoSQL数据库等新型数据库技术来管理大规模数据。
其次，大数据管理技术需要具备强大的数据处理和分析能力。
大数据不仅仅包含大量的数据，还包含多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
这些数据需要进行清洗、转换和集成，以便进一步分析。
同时，大数据分析需要采用高效的算法和模型，对数据进行挖掘、预测和决策支持。
这涉及到机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术的应用。
另外，大数据管理技术需要具备高可靠性和安全性。
大数据的管理需要保证数据的完整性、一致性和可用性，保证数据的安全性防止黑客攻击和数据泄露。
因此，需要采用分布式存储和备份技术，建立有效的数据冗余和容错机制。
同时，需要采用身份验证、访问控制和加密技术来确保数据的安全。
最后，大数据管理技术需要具备良好的可扩展性和易用性。
随着数据的不断增加，管理系统需要能够无缝地扩展以适应不断增长的数据量。
同时，随着大数据管理技术的不断发展，需要提供友好的用户界面和易于使用的工具，减少用户对底层技术的依赖，提高工作效率。
综上所述，大数据管理技术是一项综合性的技术，需要具备高效的数据采集和存储能力、强大的数据处理和分析能力、高可靠性和安全性，以及良好的可扩展性和易用性。
随着大数据时代的到来，大数据管理技术将发挥越来越重要的作用，为企业决策和创新提供有力支持。
数据管理技术的发展
在文件管理阶段，数据以“文件”形式可长期保存 在外部存储器的磁盘上。用户可以反复对文件进 行查询、修改、插入的删除等操作。数据被存储
在多个不同的文件中，人们编写不同的应用程序 来记录从适当的文件中取出或加入到适当的文件 中。
随着数据管理规模的扩大，数据量急剧增加， 文件系统阶段的数据管理有以下弊端：
1.数据共享性差，冗余度大 2.数据孤立，数据间的联系弱 3.安全性问题 4.并发访问异常 随着人们对数据需求的增加以及计算机科学技 术的不断反展，对数据进行有效、科学、正确、 方便的管理就成为人们的迫切需求，针对人工管 理阶段、文件管理系统的这些缺陷，为解决多用
户、多应用共享数据的需求，使数据为尽可能多 的应用服务，出现了数据库技术和统一管理数据 的专门软件系统—数据库管理系统。 1.3数据库管理阶段
学生基本记录 学 号 姓 名 性 别 出生年月
人事记录
选课记录
系 别 籍 贯 政治面貌
学 号 课程号
成绩
简历记录
课程记录
日期 事件 姓名 关系 职务
课程号 课程名
图1.5 结构化的学生记录
2.数据共享性好 由图1.5设计的数据结构可见，人事部门可以了
解学生的人事情况，教务部门也可以了解学生的
选课情况，这些数据可以供多个部门使用，实现
图1.3 学生人事记录
产品数据管理(PDM)技术概述
产品数据管理（PDM）技术概述1产品数据管理系统(PDM)发展及现状1.1PDM技术的基本概念及产生的背景产品数据管理(PDM)是以软件技术为基础，以产品为核心，实现对产品相关的数据、过程、资源一体化集成管理的技术。
PDM明确定位为面向制造企业，以产品为管理的核心，以数据、过程和资源为管理信息的三大要素。
它继承并发展了CIM(Computer integration Manufacture)等技术的核心思想，在系统工程思想的指导下，用整体优化的思想对产品设计过程进行描述，规范产品生命周期管理，保持产品数据的一致性和可跟踪性。
其进行信息管理的两条主线是静态的产品结构和动态的产品设计流程，核心思想是设计数据的有序、设计过程的优化和资源的共享。
在20世纪的60、70年代，企业在其设计和生产过程中开始使用CAD、CAM等技术，新技术的引用在促进生产力发展的同时也带来了新的挑战。
对于制造企业而言，虽然各单元的计算机辅助技术己经日益成熟，但各自动化单元自成体系，彼此之间缺乏有效的信息沟通与协调，这就是所谓的“信息孤岛”问题。
进入20世纪末，以信息技术为主要特征的高新技术飞速发展，推动了技术进步和经济全球化，加速了技术革新、管理革新，企业面临的商业环境和市场环境发生了根本的变化。
具体表现在以下几个方面：（1）技术进步和高新技术的应用，信息量急剧增加。
（2）全球化市场与全球化竞争。
（3）用户对产品的需求呈现多样化和个性化。
（4）产品更新换代加快，生命周期缩短，人们对交货期的期望越来越高。
（5）生产方式的多样化。
但很多企业在技术、管理、技术与管理的协调发展以及适应新的生产模式和管理模式等方面还存在一些问题，影响了企业的竞争能力和向现代企业的发展。
这些问题具体表现在：（1）设计手段和加工技术落后。
（2）管理落后，特别是技术先进性与管理落后的矛盾日益突出。
CAD技术的全面推广，大大提高了设计质量，减少了差错，降低了返工率，大大提高了企业的产品开发能力和市场竞争力。
大数据技术,发展趋势如何？
大数据技术，发展趋势如何？一、数据管理技术发展背景大数据的技术是数据管理技术的一种，数据管理系统有着悠久的发展历史，它是所有计算机应用的基础。
谈到数据管理的软件，必须关注数据管理软件所依赖的硬件环境和它来解决的应用场景，我们可以通过图1来认识数据管理软件的位置。
首先它是一种软件，处于底层硬件和上层应用之间，本质上是利用计算机硬件的存储和计算能力，对数据进行存储、管理、加工等操作，最终为了支持上层各类应用。
图1数据管理技术发展背景数据管理技术到现在至少有50年的发展历史，大概经历了几个发展阶段，见图2。
第一个阶段是关系型数据模型的提出，为关系数据库发展奠定了理论基础；第二个阶段是Oracle和DB2等商业关系型数据库的兴起和发展壮大，开始了商业数据库产品在各行各业的应用，数据库也正式成为了继服务器、操作系统之外的第三个必须品；第三阶段由于业务场景的需要，数据库被分为面向业务的事务数据库和面向分析统计的分析数据库，两者之间的架构和建模方式也发生了变化，这是数据库技术的第一次分离；第四个阶段是数据库技术的分布式浪潮，最早是从数据分析端产生的，单机无法应对海量数据分析的需求，分布式水平扩展的需求提上日程，Hadoop、Spark和各类NoSQL都是为了应对这一需求而诞生，而分布式的技术也在2010年左右扩展到了事务数据库领域，主要为了应对越来越多的互联网业务。
图2 数据管理系统的发展阶段数据管理系统处于硬件和应用之间的位置决定了它自身的技术演进主要依赖于底层硬件的发展和上层应用端的需求变化。
在硬件端，从上世纪70年代开始，通用服务器的芯片、内存的发展就遵循摩尔定律，单机的性能越来越强，推动着数据库的处理能力不断增强，利用内存能力也是一大趋势。
而进入2000年，芯片处理能力的增长赶不上业务和数据的增长，单机系统的瓶颈显露，导致数据管理系统向分布式架构转型。
在应用端，业务的互联网化、在线化使得业务流量和访问频率呈指数级的增长，单机集中式架构处理遇到瓶颈，而移动互联网下动辄上千万的级的用户量，提出了海量数据分析的挑战，分布式架构正是为应对这些挑战而生。
数据存储和管理技术的发展趋势
数据存储和管理技术的发展趋势数据存储和管理技术是当前科技领域发展中最快的领域之一。
随着信息技术的不断进步和发展，数据量不断增加，对数据的存储和管理的要求也越来越高。
因此，数据存储和管理技术的发展趋势备受关注。
一、大数据技术大数据技术是当前数据存储和管理技术中的一个热点方向，它涉及到了大量数据的采集、存储、分析和应用。
由于大数据量而诞生的技术包括分布式存储和计算、云计算、数据挖掘等。
在大数据存储和管理中，分布式存储是当前最流行的一种方式。
它可以将数据在多台服务器上进行分布式存储，从而大大增加了数据的存储容量和数据的访问速度。
二、云计算技术随着云计算技术的发展，越来越多的企业开始将数据存储和管理放到云端。
云计算不仅可以提供大量的存储空间，还可以随时随地进行数据访问和共享。
此外，云计算技术还可以实现数据备份和灾难恢复，以确保数据的安全和可靠性。
三、无限制存储技术传统的存储设备都有存储容量限制，当数据量超过存储容量时，就需要进行数据的转移或升级。
为解决这个问题，无限制存储技术应运而生。
无限制存储技术可以实现对数据的持续存储和更新，当存储设备容量不足时，会自动把旧数据转移到更大的存储设备中，从而实现无限制存储。
四、数据管理技术数据管理技术包括数据归档、数据备份和数据恢复等方面。
对于企业来说，数据管理技术的重要性不言而喻，因为数据意味着信息和财富。
数据备份是所有数据管理技术中最基本的，只要备份了数据，即使发生灾难性情况，也可以通过数据备份进行数据恢复。
而数据归档则是针对长期保存数据的方式，对于企业来说，必须针对性地对数据进行分类归档，以方便和便于长期保存和使用。
五、数据安全性对于大多数企业来说，数据安全性是一个非常重要的问题。
在企业中，数据经常涉及一些敏感信息，如客户和员工的个人信息、公司的财务概况等。
因此，数据管理中必须考虑到数据安全方面的问题。
在当前的数据管理技术中，数据加密技术是实现数据安全性的最重要技术之一。
数据库管理技术的发展趋势及应用前景分析
数据库管理技术的发展趋势及应用前景分析随着信息时代的到来，数据库管理技术在各个领域得到了广泛应用。
而随着云计算、大数据等新兴技术的发展，数据库管理技术也在不断演进和改进，以满足不断增长的数据需求和提高数据处理效率的要求。
本文将分析数据库管理技术的发展趋势，并探讨其应用前景。
首先，数据库管理技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 巨量数据处理能力的提升：随着大数据时代的到来，传统的数据库处理架构已经无法满足海量数据的存储和处理需求。
因此，新一代数据库管理技术开始采用分布式存储和计算框架，以提高数据的扩展性和处理效率。
同时，借助GPU加速等硬件技术的进步，数据库管理系统也能够更好地利用硬件资源，提高数据处理的性能。
2. 实时数据处理的能力：随着实时分析和实时决策的需求增加，数据库管理技术也在朝着实时数据处理的方向发展。
传统的批处理数据库逐渐被流式数据处理技术取代，以实时捕获和处理数据。
此外，由于物联网的发展，传感器产生的大量实时数据需要实时存储和处理，因此数据库管理技术也在不断提升对实时性能的支持。
3. 数据安全和隐私保护的需求：随着数据泄露事件的频繁发生，数据安全和隐私保护已经成为数据库管理技术发展的重要驱动因素。
数据库管理系统需要提供更加严格的权限控制、数据加密和数据脱敏等安全机制，以保护敏感数据的安全性和隐私性。
同时，随着数据跨境流动的增加，数据库管理技术还需要满足国际数据安全和隐私保护的法律法规要求。
其次，数据库管理技术的应用前景可从以下几个方面进行分析：1. 金融领域：金融行业作为大数据的重要应用领域之一，对处理海量数据要求极高。
数据库管理技术的发展使得金融机构能够更好地管理和分析大量的交易数据，以检测潜在的风险和机会。
例如，近年来商业智能和风险管理系统的发展，已经成为金融机构决策的重要支持工具。
2. 零售和电商领域：随着电子商务的蓬勃发展，数据库管理技术在零售和电商领域的应用也变得越来越重要。
大数据的产生与发展现状研究
大数据的产生与发展现状研究大数据的产生与发展现状研究摘要：大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。
大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求，需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革，从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。
本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。
关键词：大数据物联网信息处理海量计算一、大数据的产生与发展现状随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展，大数据技术(Big Data)也越发进入人们的视线。
大数据是用传统方法或工具很难处理或分析的数据信息。
目前，人们对大数据的理解还不够全面和深入，关于大数据的含义也没有一个统一的定义。
亚马逊大数据科学家John Rauser认为：大数据是超过任何一台计算机处理能力的庞大数据量。
Informatica 的中国区首席顾问但彬指出：大数据是海量数据与复杂类型的数据的结合。
而维基百科则把大数据定义成诸多大而复杂的、难以用当前数据库处理的数据集合。
大数据研究受到国内外学术界和工业界的广泛关注，已成为当今信息时代全世界讨论的热点。
2008年，Nature杂志就推出大数据专刊，计算社区联盟也在同一年发表了报告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，报告阐述了解决大数据问题所需的关键技术以及所面临的挑战。
美国奥x政府于2012年3月在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，提出了通过收集、处理海量、复杂的数据信息，从而提升能力，加快科学和工程领域的创新步伐，转变学习教育模式，强化美国本土的'安全”。
2011年1月，微软公司同惠普公司合作开发了一系列能够提升生产力，同时提高决策速度的设备。
此外，欧盟委员会也提出驾驳大数据浪潮的战略思路，日本发布的《面向 2020 的 ICT综合战略》也提出需要构造大量丰富的数据基础。
简述数据库管理技术的发展过程
简述数据库管理技术的发展过程数据库管理技术是指在计算机中存储和管理数据的技术。
随着计算机和互联网的发展，数据库管理技术也在不断进步和演进。
本文将从数据库的初期阶段开始，逐步介绍数据库管理技术的发展过程。
1.文件系统阶段：在计算机刚刚出现的早期阶段，数据存储使用的是简单的文件系统。
每个应用程序都有自己的数据文件，数据之间没有明确的关联性或约束。
这种方式简单易懂，但是不利于数据的共享和管理。
2.层次数据库阶段：为了实现数据的共享和管理，出现了层次数据库。
层次数据库使用树状结构组织数据，通过父子关系表示数据之间的联系。
这种结构可以满足一定的数据组织需求，但是不适用于复杂数据结构和关系的表示。
3.网状数据库阶段：随着数据结构和关系的复杂化，层次数据库无法满足需求，于是出现了网状数据库。
网状数据库使用网络结构来表示多对多的关系，可以更好地表达复杂数据结构。
然而，网状数据库的数据操作复杂，不易于维护和管理，因此并未得到广泛应用。
4.关系型数据库阶段：1970年，IBM的研究员Codd提出了关系数据库的概念。
关系数据库使用表格的形式来组织数据，每行代表一个数据实例，每列代表一个属性。
通过引入关系代数和关系演算等理论，关系数据库具备了严格的数据一致性和完整性，能够进行复杂的查询和操作。
关系数据库最经典的代表是SQL数据库，如Oracle、MySQL和SQL Server等。
5.面向对象数据库阶段：面向对象数据库是在关系数据库的基础上发展而来的，它将面向对象编程的思想引入到数据库中。
面向对象数据库不仅可以存储和检索数据，还可以存储对象的状态、属性和行为。
面向对象数据库的优势在于更好地支持对象的继承、封装和多态等特性。
6.对象关系型数据库阶段：为了综合关系数据库和面向对象数据库的优势，对象关系型数据库（ORDBMS）应运而生。
对象关系型数据库在关系数据库的基础上增加了对象类型和方法，可以更好地管理和操作对象之间的关系。
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数据管理技术的产生和发展摘要:随着计算机技术的发展，特别是在计算机软件．硬件与网络技术发展的前提下，人们的数据处理要求不断提高，在此情况下，数据管理技术也不断改进。
数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。
关键字：人工管理、文件系统、数据库系统。
数据管理的水平是和计算机硬件、软件的发展相适应的，是随着计算机技术的发展人们的数据管理技术经历了三个阶段的发展：人工管理阶段；文件系统阶段；数据库系统阶段。
1.人工管理阶段：20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。
硬件方面，计算机的外存只有磁带、卡片、纸带，没有磁盘等直接存取的存储设备，存储量非常小；软件方面，没有操作系统，没有高级语言，数据处理的方式是批处理，也即机器一次处理一批数据，直到运算完成为止，然后才能进行另外一批数据的处理，中间不能被打断，原因是此时的外存如磁带、卡片等只能顺序输入。
人工管理阶段的数据具有以下的几个特点。
（1）数据不保存。
由于当时计算机主要用于科学计算，数据保存上并不做特别要求，只是在计算某一个课题时将数据输入，用完就退出，对数据不作保存，有时对系统软件也是这样。
（2）数据不具有独立。
数据是作为输入程序的组成部分，即程序和数据是一个不可分隔的整体，数据和程序同时提供给计算机运算使用。
对数据进行管理，就像现在的操作系统可以以目录、文件的形式管理数据。
程序员不仅要知道数据的逻辑结构，也要规定数据的物理结构，程序员对存储结构，存取方法及输入输出的格式有绝对的控制权，要修改数据必须修改程序。
要对100组数据进行同样的运算，就要给计算机输入100个独立的程序，因为数据无法独立存在。
（3）数据不共享。
数据是面向应用的，一组数据对应一个程序。
不同应用的数据之间是相互独立、彼此无关的，即使两个不同应用涉及到相同的数据，也必须各自定义，无法相互利用，互相参照。
数据不但高度冗余，而且不能共享。
（4）由应用程序管理数据：数据没有专门的软件进行管理，需要应用程序自己进行管理，应用程序中要规定数据的逻辑结构和设计物理结构（包括存储结构、存取方法、输入＼输出方式等）。
因此程序员负担很重。
综上所说，所以有人也称这一数据管理阶段为无管理阶段。
2.文件系统阶段:20世纪50年代后期到60年代中期，数据管理发展到文件系统阶段。
此时的计算机不仅用于科学计算，还大量用于管理。
外存储器有了磁盘等直接存取的存储设备。
在软件方面，操作系统中已有了专门的管理数据软件，称为文件系统。
从处理方式上讲，不仅有了文件批处理，而且能够联机实时处理，联机实时处理是指在需要的时候随时从存储设备中查询、修改或更新，因为操作系统的文件管理功能提供了这种可能。
这一时期的特点是：（1）数据长期保留。
数据可以长期保留在外存上反复处理，即可以经常有查询、修改和删除等操作。
所以计算机大量用于数据处理。
（2）数据的独立性。
由于有了操作系统，利用文件系统进行专门的数据管理，使得程序员可以集中精力在算法设计上，而不必过多地考虑细节。
比如要保存数据时，只需给出保存指令，而不必所有的程序员都还要精心设计一套程序，控制计算机物理地实现保存数据。
在读取数据时，只要给出文件名，而不必知道文件的具体的存放地址。
文件的逻辑结构和物理存储结构由系统进行转换，程序与数据有了一定的独立性。
数据的改变不一定要引起程序的改变。
保存的文件中有100条记录，使用某一个查询程序。
当文件中有1000条记录时，仍然使用保留的这一个查询程序。
（3）可以实时处理。
由于有了直接存取设备，也有了索引文件、链接存取文件、直接存取文件等，所以既可以采用顺序批处理，也可以采用实时处理方式。
数据的存取以记录为基本单位。
上述各点都比第一阶段有了很大的改进。
但这种方法仍有很多缺点，主要是：（1）数据共享性差，冗余度大。
当不同的应用程序所需的数据有部分相同时，仍需建立各自的独立数据文件，而不能共享相同的数据。
因此，数据冗余大，空间浪费严重。
并且相同的数据重复存放，各自管理，当相同部分的数据需要修改时比较麻烦，稍有不慎，就造成数据的不一致。
比如，学籍管理需要建立包括学生的姓名、班级、学号等数据的文件。
这种逻辑结构和学生成绩管理所需的数据结构是不同的。
在学生成绩管理系统中，进行学生成绩排列和统计，程序需要建立自己的文件，除了特有的语文成绩、数学成绩、平均成绩等数据外，还要有姓名、班级等与学籍管理系统的数据文件相同的数据。
数据冗余是显而易见的，此外当有学生转学走或转来时，两个文件都要修改。
否则，就会出现有某个学生的成绩，却没有该学生的学籍的情况，反之亦然。
如果系统庞大，则会牵一发而动全身，一个微小的变动引起一连串的变动，利用计算机管理的规模越大，问题就越多。
常常发生实际情况是这样，而从计算机中得到的信息却是另一回事的事件。
（2）数据和程序缺乏足够的独立性。
文件中的数据是面向特定的应用的，文件之间是孤立的。
不能反映现实世界事物之间的内在联系。
在上面的学籍文件与成绩文件之间没有任何的联系，计算机无法知道两个文件中的哪两条记录是针对同一个人的。
要对系统进行功能的改变是很困难的。
如在上面的例于中，要将学籍管理和成绩管理从两个应用合并成一个应用中，则需要修改原来的某一个数据文件的结构，增加新的字段，还需要修改程序，后果就是浪费时间和重复工作。
此外，应用程序所用的高级语言的改变，也将影响到文件的数据结构。
比如BASIC语言生成的文件，COBOL语言就无法如同是自己的语言生成的文件一样顺利地使用。
总之数据和程序之间缺乏足够的独立性是文件系统的一个大问题。
文件管理系统在数据量相当庞大的情况下，已经不能满足需要。
美国在60年代进行阿波罗计划的研究。
阿波罗飞船由约200万个零部件组成。
分散在世界各地制造。
为了掌握计划进度及协调工程进展，阿波罗计划的主要合约者罗克威尔（Rockwell）公司曾研制了一个计算机零件管理系统。
系统共用了18盘磁带，虽然可以工作，但效率极低，维护困难。
18盘磁带中60％是冗余数据。
这个系统一度成为实现阿波罗计划的严重障碍。
应用的需要推动了技术的发展。
文件管理系统面对大量数据时的困境促使人们去研究新的数据管理技术，数据库技术应运而生了！例如，最早的数据库管理系统之一IMS就是上述的罗克威尔公司在实现阿波罗计划中与IBM公司合作开发的，从而保证了阿波罗飞船1969年顺利登月。
3.数据库系统阶段从20世纪60年代后期开始，数据管理进入数据库系统阶段。
这一时期用计算机管理的规模日益庞大，应用越来越广泛，数据量急剧增长，数据要求共享的呼声越来越强。
这种共享的含义是多种应用、多种语言互相覆盖地共享数据集合。
此时的计算机有了大容量磁盘，计算能力也非常强。
硬件价格下降，编制软件和维护软件的费用相对在增加。
联机实时处理的要求更多，并开始提出和考虑并行处理。
在这样的背景下，数据管理技术进入数据库系统阶段。
现实世界是复杂的，反映现实世界的各类数据之间必然存在错综复杂的联系。
为反映这种复杂的数据结构，让数据资源能为多种应用需要服务，并为多个用户所共享，同时为让用户能更方便地使用这些数据资源，在计算机科学中，逐渐形成了数据库技术这一独立分支。
计算机中的数据及数据的管理统一由数据库系统来完成。
数据库系统的目标是解决数据冗余问题，实现数据独立性，实现数据共享并解决由于数据共享而带来的数据完整性、安全性及并发控制等一系列问题。
为实现这一目标，数据库的运行必须有一个软件系统来控制，这个系统软件称为数据库管理系统（Database Management System，DBMS）。
数据库管理系统将程序员进一步解脱出来，就像当初操作系统将程序员从直接控制物理读写中解脱出来一样。
程序员此时不需要再考虑数据中的数据是不是因为改动而造成不一致，也不用担心由于应用功能的扩充，而导致程序重写，数据结构重新变动。
在这一阶段，数据管理具有下面的优点：(1)数据结构化：数据结构化石数据库系统与文件系统的根本区别。
在文件系统中，相互独立的文件的记录内部是有结构的，传统文件的最简单形式是等长同格式的记录集合。
这样就可以节省许多储存空间.数据的结构化是数据库主要特征之一。
这是数据库与文件系统的根本区别。
至于这种结构化是如何实现的，则与数据库系统采用的数据模型有关，后面会有较详细的描述。
（2）数据共享性高，冗余度小，易扩充。
数据库从整体的观点来看待和描述数据，数据不再是面向某一应用，而是面向整个系统。
这样就减小了数据的冗余，节约存储空间，缩短存取时间，避免数据之间的不相容和不一致。
对数据库的应用可以很灵活，面向不同的应用，存取相应的数据库的子集。
当应用需求改变或增加时，只要重新选择数据子集或者加上一部分数据，便可以满足更多更新的要求，也就是保证了系统的易扩充性。
（3）数据独立性高。
数据库提供数据的存储结构与逻辑结构之间的映像或转换功能，使得当数据的物理存储结构改变时，数据的逻辑结构可以不变，从而程序也不用改变。
这就是数据与程序的物理独立性。
也就是说，程序面向逻辑数据结构，不去考虑物理的数据存放形式。
数据库可以保证数据的物理改变不引起逻辑结构的改变。
数据库还提供了数据的总体逻辑结构与某类应用所涉及的局部逻辑结构之间的映像或转换功能。
当总体的逻辑结构改变时，局部逻辑结构可以通过这种映像的转换保持不变，从而程序也不用改变。
这就是数据与程序的逻辑独立性。
举例来讲，在进行学生成绩管理时，姓名等数据来自于数据的学籍部分，成绩来自于数据的成绩部分，经过映像组成局部的学生成绩，由数据库维持这种映像。
当总体的逻辑结构改变时，比如学籍和成绩数据的结构发生了变化，数据库为这种改变建立一种新的映像，就可以保证局部数据——学生数据的逻辑结构不变，程序是面向这个局部数据的，所以程序就无需改变。
（4）统一的数据管理和控制功能，包括数据的安全性控制、数据的完整性控制及并发控制、数据库恢复。
数据库是多用户共享的数据资源。
对数据库的使用经常是并发的。
为保证数据的安全可靠和正确有效，数据库管理系统必须提供一定的功能来保证。
数据库的安全性是指防治非法用户的非法使用数据库而提供的保护。
比如，不是学校的成员不允许使用学生管理系统，学生允许读取成绩但不允许修改成绩等。
数据的完整性是指数据的正确性和兼容性。
数据库管理系统必须保证数据库的数据满足规定的约束条件，常见的有对数据值的约束条件。
比如在建立上面的例子中的数据库时，数据库管理系统必须保证输入的成绩值大于0，否则，系统发出警告。
数据的并发控制是多用户共享数据库必须解决的问题。
要说明并发操作对数据的影响，必须首先明确，数据库是保存在外存中的数据资源，而用户对数据库的操作是先读入内存操作，修改数据时，是在内存在修改读入的数据复本，然后再将这个复本写回到储存的数据库中，实现物理的改变。