数据库新技术及其发展趋势
数据库技术的现状与发展趋势
数据库技术的现状与发展趋势随着信息化时代的到来，数据已成为了企业和个人非常重要的资源，而数据库作为数据存储和管理的基础工具，扮演了至关重要的角色。
在这个互联网万物互联的时代，数据库技术也在不断地发展和创新，越来越多的新技术被应用于数据库，也有越来越多的挑战等待着数据库技术的发展。
本文将会就数据库技术的现状与发展趋势进行探讨。
一、数据库技术的现状数据库技术的发展可以追溯到上世纪60年代，当时主要侧重于文件管理和数据存储方面，其后，关系型数据库开始出现，SQL语言也逐渐被普及。
在这个时期，数据库技术主要应用于企业内部信息管理和数据存储领域。
随着1990年代互联网的出现，数据库技术也开始进入了一个新时期。
关系型数据库成为了互联网数据存储和管理的主流技术。
异构数据库技术在此时也开始出现，企业开始感受到数据库技术对商业竞争力的重要性。
在进入21世纪后，云计算和大数据成为了两大热点技术，数据库技术也紧随其后。
云数据库和NoSQL数据库开始受到人们的关注，通过云数据库可以实现企业内部资源共享，在处理大数据时，NoSQL数据库显现出了它的高性能和高可扩展性，受到了许多大型企业和科学研究机构的青睐。
总之，当前数据库技术已呈现出如下的主要特点：1. 大数据技术已成为数据库领域的重要热点，NoSQL数据库处理大数据的能力逐渐受到业内认可。
2. 数据库技术已从企业内部数据管理拓展到互联网上的数据存储、管理和共享领域。
3. 云计算和虚拟化技术的发展，为数据库技术提供了更好的基础环境。
二、数据库技术的发展趋势数据库技术的发展与人们对数据的需求和对数据库高效性、易用性和安全性等要求的提升密不可分，未来数据库技术的发展趋势将有如下几个方向：1. 数据库技术将进一步与人工智能等技术结合，数据挖掘和数据分析的技术成为数据库技术的重要组成部分。
2. 数据库技术将更加注重数据的安全性，数据隐私和保密成为数据库技术设计的重点。
3. 云计算和虚拟化技术的发展将会带动云数据库的更广泛应用。
数据库技术路线
数据库技术路线
数据库技术路线是指数据库软件和技术的发展方向和趋势。
随着
信息时代的发展，数据处理和管理方面的需求也越来越高，因此，数
据库技术正处于快速发展的阶段。
1.数据存储技术发展路线
数据库技术的存储方式早期主要是以磁带、磁盘等物理媒介为中
心的存储方式，后来发展出了一些新的存储方式，如CD-ROM、DVD、USB等存储方式。
这些存储器具有体积小、容量大、传输速度快、可移动性等特点，使得数据的存取更加便捷。
2.数据库管理方式发展路线
随着技术的不断发展，数据库管理系统（DBMS）也随之不断发展
和完善。
早期数据库管理都是基于数据的管理，后来发展出了关系型
数据库和面向对象数据库等管理方式，优化了数据库的设计和管理。
3.数据库高可用性、性能效率提升路线
在高并发、大数据时代，要求数据库系统具有高可用性，可扩展性，稳定性等特质。
数据库的性能效率也有不断提升的趋势，如分布
式数据库、云数据库等。
4.数据安全保障发展路线
随着网络被广泛应用，虚拟化技术不断出现，数据安全成为了一
项关键的问题。
在数据库方面，采用数据加密等措施来保障数据的安
全性已是趋势之一，如近年来广泛应用的加密技术和网络传输层安全
等技术都是增强数据安全的有效措施。
总结来说，数据库技术路线不仅是方便了数据的存储和管理，同
时也推动了数据的发展和应用，为企业、政府等各个行业提供更强大、高效、安全的数据支持。
现实中，很多企业、组织都依赖于数据，以
建立自己的业务逻辑和决策制定过程。
因此，数据库技术路线具有非
常重要的意义。
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。
数据库新技术发展现状及趋势分析
数据库新技术发展现状及趋势分析处于“互联经济” 的今天，无论是个人、群体还是企业都必须通过互联才能相互影响，才能谋求发展或寻找机遇。
也许 Internet 能将企业、客户、合作伙伴以及潜在的业务往来者以最优的方式连接起来，但怎样才能在它们之间提供满意的信息获取与提交方式，其中，数据库技术将扮演重要的角色。
不论国内外，关系数据库技术仍然是主流。
1.1 目前国内外发展现状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OLAP(联机分析处理) 的后台服务器DB20LAPServer 外，IBM 还提供了一系列相关的产品，包括前端工具，形成一整套解决方案。
其它数据库厂商在数据仓库领域也毫不示弱方法各有不同。
Informix 也是类似，在其动态服务器 IDS(Informix Dynamic Server) 中提供一系列相关选件，如高级决策支持选件 AdvancedDecision Support Option，OLAP 选件扩展并行选件Extended Parallel Option 等，并认为这种体系结构严谨，管理方便，索引机制完善，并行处理的效率更高，其中数据仓库和数据库查询的 SQL 语句的一致使用户开发更加简便；而微软则是在其 SQIServer7. 0 中集成了代号为 Plato 柏拉图) 的 OLAP 服务器，与上述公司不同的是，Sybase 提供了专门的 0LAP 服务器SybaselQ，并将与数据仓库相关工具打包成 Warehouse Studio.从中国的数据库市场来看，大部分数据库系统的建立是用来进行传统的OLTP 业务。
也有一些企业建立了数据仓库系统，但真正发挥效用的却不多见。
和 TCP/IP，SMTP，Java 等相比，尚不存在可靠的、完善的、被广泛接受的数据仓库标准，影响了数据仓库项目的实施。
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。
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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OLAP(联机分析处理) 的后台服务器DB20LAP Server 外, IBM还提供了一系列相关的产品, 包括前端工具, 形成一整套解决方案。
其它数据库厂商在数据仓库领域也毫不示弱方法各有不同。
Informix 也是类似, 在其动态服务器IDS(Informix Dynamic Server)中提供一系列相关选件，如高级决策支持选件AdvancedDecision Support Option，OLAP 选件扩展并行选件Extended Parallel Option等, 并认为这种体系结构严谨, 管理方便, 索引机制完善, 并行处理的效率更高, 其中数据仓库和数据库查询的SQL 语句的一致使用户开发更加简便；而微软则是在其中集成了代号为Plato 柏拉图)的OLAP 服务器, 与上述公司不同的是, Sybase提供了专门的0LAP 服务器SybaselQ，并将与数据仓库相关工具打包成Warehouse Studio。
从中国的数据库市场来看, 大部分数据库系统的建立是用来进行传统的OLTP 业务。
也有一些企业建立了数据仓库系统, 但真正发挥效用的却不多见。
和TCP/IP,SMTP,Java 等相比, 尚不存在可靠的、完善的、被广泛接受的数据仓库标准, 影响了数据仓库项目的实施。
关系数据库技术出现在20 世纪70 年代, 经过80 年代的发展到90 年代已经比较成熟, 在90 年代初期曾一度受到面向对象数据库的巨大挑战, 但是市场最后还是选择了关系数据库。
无论是《ORACLE 公司的Oracle 9i、IBM 公司的DB2, 还是微软的SQLServer 等都是关系型数据库。
Gartner Dataquest 的报告显示关系数据库管理系统(RDBMS)的市场份额最大, 2000 年RDBMS 的市场份额占整个数据库市场的80%, 这个比例比1999 年增长了15%。
这组数据充分说明RDBMS 仍然是当今最为流行的数据库软件。
下一代数据库技术的发展主流—面向对象的数据序技术与关系数据序技术针对关系数据库技术现有的局限性, 理论界现在主要有三种观点：(1) 面向对象的数据库技术将成为下一代数据库技术发展的主流。
(2) 将面向对象的数据库技术引入关系数据库中。
即面向对象的关系数据库技术。
(3)演绎面向对象数据库技术。
目前来说，非结构化数据库也是数据库发展新趋势的一个新的方向，非结构化数据库是部分研究者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, 从数据模型人手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。
他们认为这种数据库的最大区别就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)和非结构信息(重复数据和变长数据)中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。
但研究者认为此种数据库技术并不会完全取代现在流行的系数据库, 而是它们的有益的补充。
与多学科技术的有机结合有学者指出：数据库与学科技术的结合将会建立一系列新数据库, 如分布式数据库、并行数据库、知识库、多媒体数据库等、这将是数据库技术重要的发展方向。
其中, 许多研究者都对多媒体数据库作为研究的重点, 并认为多媒体技术和可视化技术引人多媒体数据库将是未来数据库技术发展的热点和难点。
未来数据库技术及市场发展的两大方向—数据仓库和电子商务，部分学者在对各个数据库厂商的发展方向和应用需求的不断扩展的现状进行分析的基础上,提出数据库技术及市场在向数据仓库和电子商务两个方向不断发展的观点。
他们指出:从去年开始, 许多行业如电信、金融、税务等逐步认识到数据仓库技术对于企业宏观发展所带来的巨大经济效益, 纷纷建立起数据仓库系统。
在我国提供大型数据仓库解决方案的厂商主要有。
Oracle, IBM, Sybase, CA 以及Informix 等厂商,巳经建设成功并已收回投资的项目主要有招商银行系统和国信证券系统等。
目前, 国内外学者对数据仓库的研究正在继续深人。
与此同时, 一些学者将数据库技术及市场发展的视角瞄准电子商务领域, 他们认为：现在的信息系统逐渐要求按照以客户为中心的方式建立应用框架, 因此势必要求数据库应用更加广泛地接触客户, 而Internet 给了我们一个非常便捷的连接途径, 通过Internet 我们可以实现所谓的。
One-One Marketing 和。
One- One business, 进而实现ebusines。
因此, 电子商务将成为未来数据库技术发展的另一方向。
许多研究者从实践的角度对数据库技术进行研究, 提出了适合应用领域的数据库技术, 如工程数据库、统计数据库、科学数据库、空间数据库、地理数据库等。
这类数据库在原理上也没有多大的变化, 但是它们却与一定的应用相结合, 从而加强了系统对有关应用的支摔能力, 尤其表现在数据模型、语言、查询方面。
部分研究者认为, 随着研究工作的继续深人和数据库技术在实践工作中的应用, 数据库技术将会更多朝着专门应用领域发展。
随着计算机网络技术及Internet 应用的日趋普及, 势必要求数据库系统的应用平台向Web 平台迁移, 最终达到全球数据信息共享的目的, 如何实现数据库平台与Web 平台的无缝对接即对Web 数据库技术的研究已成为近期研究的热点.国内外学者对数据仓库技术以及与之相关的数据挖掘和知识发现进行了大量的研究和论述。
从数据库中发现知识(KDD)(即知识发现)的核心技术就是数据挖掘(DM)。
数据挖掘是目前发展极为迅速的一个研究领域, 它综合了机器学习、统计分析和数据库技术, 是为数据库中数据的决策型使用服务的。
如何扩充数据库系统的功能, 使之包括数据挖掘能力, 是当前数据库界的一个热点,具体说来, 就是研究简单的查询原语和新一代查询优化技术。
实际上, 数据仓库技术所要研究和解决的问题就是从OLAP 系统、异构分散的外部数据源、脱机的历史业务数据中获取数据, 处理后为数据分析和管理决策提供应用服务。
部分研究者认为要推动数据仓库技术的发展就需要将数据挖掘和数据仓库协同起来工作。
他们认为：一方面, 数据仓库技术可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤, 提高数据挖掘的效率和能力, 确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。
另一方面, 数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。
目前, 国内对数据仓库、数据挖掘等数据库技术的研究正在紧锣密鼓地进行, 该技术的发展无疑将会推动新一轮的数据库技术的发展。
计算机科学主要目标是使计算机与人的界面尽量靠近人这边。
因此, 要尽量提高计算机的智能水平。
智能化是计算机科学各个分支的研究前沿。
在数据库方面, 智能化的工作是将人工智能技术与数据库技术相结合, 即演绎数据库知识库研究。
目前的主要困难在于递归查询处理无法取得满意的性能, 硬件技术的革命(大内存、并行机、高速存取的外存储器)将是提高知识库查询效率的重要因素。
多媒体数据处理的困难很多, 即使是一般的复杂对象目前也还不能很好地处理。
多媒体数据的建模、存储和多媒体数据库的查询及查询处理等都是需要我们研究解决的内容。
信息分布方面主要是分布式数据库系统的研究。
分布式数据库从20 世纪70 年代开始研究, 但是一直没有出现商品化的分布式数据库系统, 这说明了它的难度。
当前比较好的具有数据分布特征的数据库管理系统是Client/Server 体系结构的系统(如:SYBASE,ORACLE7等)。
但新的计算机应用又对它提出了新的要求, 智能化、新型事务模型、多媒体数据的处理、高速信息通讯、数据源的高度透明性等将是新型的分布式数据库系统的重要研究内容。
到目前为止, 数据库设计与应用程序设计是分离的, 并且在具体的应用系统开发中, 往往由2 个小组各行其事。
其后果是一方面的优良设计不得不放弃,导致系统性能低下或用户要求无法满足。
面向对象技术是二者结合的有效手段。
但是, 良好地结合还需要很长时间的努力。
处理的数据越来越庞大、计算机网络越来越复杂、系统的智能水平越来越高是计算机系统发展的总趋势。
因此, 未来的信息管理系统的特征将是处理复杂对象、分布、智能。
在复杂对象处理方面, 面向对象数据库、多媒体数据库将会由于广泛的应用背景和强大系统实验而迅速发展。
在数据分布方面, 客户/服务器数据库系统将快速发展, 并在应用上取得良好效果。
在智能化方面, 数据库和人工智能将在各自的领域不断发展、不断取得新的成果。
二者结合方面的研究将不断地利用二者的成果研制出新型的系统。
任何时候两方面的结合都是必要的。