数据库技术发展概述
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。
数据库新技术及发展趋势
数据库新技术及发展趋势随着信息时代的到来，数据库技术也在不断发展和创新。
新技术的应用不仅提升了数据库的性能和容量，还改变了数据库的管理和使用方式。
本文将介绍一些当前数据库领域的新技术，并探讨其发展趋势。
一、云计算与数据库云计算是近年来快速发展的技术，其将计算资源和存储资源通过互联网提供给用户使用。
数据库作为云计算的重要组成部分，也在不断发展。
1.1 云数据库云数据库是基于云计算平台的数据库服务，用户无需购买和维护硬件设备，只需通过网络访问云上的数据库。
云数据库具有高可用性、弹性扩展和灵活性等特点，成为企业数据管理的新选择。
1.2 数据库即服务（DBaaS）数据库即服务是云计算的一种模式，用户无需关注数据库的底层技术和运维工作，只需通过简单的接口就能快速创建和管理数据库。
DBaaS提供了灵活的数据库服务，使用户能够专注于业务逻辑的开发。
二、大数据与数据库大数据的快速发展对数据库提出了新的挑战和需求。
为了应对大数据的存储和处理需求，数据库技术也在不断创新和改进。
2.1 分布式数据库分布式数据库将数据分布在多个节点上进行存储和处理，提高了数据库的可伸缩性和容灾性。
分布式数据库能够处理大规模数据，并支持并行查询和分布式事务。
2.2 列式数据库传统的关系型数据库以行为单位存储数据，而列式数据库以列为单位存储数据。
列式数据库适用于大数据场景，能够提高查询性能和压缩比率。
列式数据库在大数据分析和数据仓库等领域有广泛的应用。
三、人工智能与数据库人工智能技术的发展也对数据库提出了新的要求和挑战。
数据库需要支持大规模数据的存储和处理，并能够处理复杂的查询和分析需求。
3.1 图数据库图数据库以图的形式存储数据，并提供了高效的图查询和分析功能。
图数据库适用于处理复杂的关系和图结构数据，广泛应用于社交网络分析、推荐系统和欺诈检测等领域。
3.2 内存数据库内存数据库将数据存储在内存中，提供了低延迟和高并发的数据访问能力。
内存数据库适用于实时数据处理和高性能应用场景，如金融交易系统和实时监控系统。
数据库技术发展综述
数据库技术发展综述本文对数据库的概念、发展阶段、内容以及发展趋势进行了分析，希望能够提供一些借鉴和参考。
标签：数据库概念发展内容趋势一、前言当前，信息技术的快速发展给人们的生产生活带来了极大的便利，其中数据库技术更是起到至关重要的作用。
二、大数据概述大数据（BigData），也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的资讯，通常被认为是PB或EB或更高数量级的数据。
大数据特点是容量在增长、种类在增长、速度也在增长，面临如此庞大的数据量，数据的存储和检索面临着巨大挑战。
比如2007年时，Facebook使用数据仓库存储15个TB的数据，但到了2010年，每天压缩过的数据比过去总和还多，那时商业并行数据库很少有超过100个节点以上的，而现在雅虎的Hadoop集群超过4000个节点，Facebook仓库节点超过2700个。
大量的数据现在已经开始影响我们整个的工作、生活、甚至经济，如何存储和高效利用这些数据是需要我们解决的。
三、计算机数据库的发展计算机数据库已经历了长达五十年之久。
计算机数据库已经在理论和系统上都取得了辉煌的成就。
并且，已被广泛应用于多种行业。
计算机数据库的发展主要经历了如下的三个阶段：1.第一阶段：层次和网状数据库系统在第一阶段中，数据库支持层次和网状数据化模型。
网状和层次数据库为数据方法和数据库提供了基础。
这两种数据库系统是应用较早的数据库技术。
2.第二阶段：关系数据库系统此阶段数据库技术主要被广泛应用到企业管理，办公自动化和情报检索等方面。
它以严格的数学概念做基础，简单，清晰，易于被用户接受而风靡一时。
3.第三阶段：以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统面向对象数据库其本质是类的集合。
在这个阶段中，其主要目标是为面向对象的数据模型提供类层次结构。
它主要有这些特点：一是永久保存数据库中的数据，其次是在存储管理方面，如：数据聚集，索引管理，查询优化，数据缓冲，存取路径选择等。
数据库技术的发展史
数据库技术的发展史
1960年，IBM开发了第一个集成的数据库系统，它是一个统一的主存
数据存储，使用文件管理系统实现数据的存取和处理，是当时最先进的系统。
1965年，IBM推出了全新的关系数据库技术，即结构化查询语言（SQL）。
它使用带有头部的表的概念，可以通过连接多个表来获取所需
的数据，使用简单的查询语法可以提取、更新和管理数据，为数据库的管
理和处理提供了可靠的框架。
1974年，贝尔实验室发明了概念数据库语言（CDL），首先提出了实
体-关系模型，将数据库模型从表格式转变为对象式，更加便于数据字典
的管理。
1979年，IBM推出了第一个实用的关系数据库系统，称为DB2，它采
用了实体-关系模型，支持关系式查询语言，并提供了一个交互式应用程
序环境，使得数据库管理变得简单易行。
1980年，开普勒公司（Oracle）开发了第一个商业关系数据库系统，称为Oracle，它采用了实体-关系模型，并支持关系式查询和交互式应用
程序环境。
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。
数据库技术的发展趋势
数据库技术的发展趋势数据库技术是计算机科学领域的重要组成部分，随着信息技术的快速发展，数据库技术也在不断演化和改进。
以下是数据库技术的发展趋势：1. 云数据库技术的兴起：随着云计算的普及和发展，云数据库技术成为数据库领域的重要发展趋势。
云数据库可以提供弹性和可伸缩性的存储空间，并可以在任何地点、任何时间访问，使数据的管理和维护更为灵活和方便。
2. 大数据：随着数据量的不断增加，传统的数据库技术已经不能满足处理和分析大数据的需求。
因此，大数据技术成为数据库领域的又一重要发展方向。
大数据技术可以处理以TB和PB为单位的海量数据，并能够快速分析和提取有价值的信息。
3. 分布式数据库：分布式数据库技术是为了解决传统关系型数据库在大规模数据存储和查询方面的性能瓶颈而提出的。
分布式数据库可以将数据分布在多个计算节点上，提高数据的读写性能和并发处理能力，同时也能提供数据的冗余备份和容错机制。
4. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它不遵循传统的关系型数据库模型，而是采用其他数据结构，如键值对、文档、列族、图等来组织数据。
NoSQL数据库具有高扩展性、高性能、灵活的数据模型等优点，适用于分布式和大数据场景。
5. 数据隐私和安全：随着数据泄露和隐私问题的日益突出，数据隐私和安全成为数据库技术发展的重要问题。
数据库技术需要加强数据的加密和访问控制，保护用户的个人隐私和敏感数据。
6. 人工智能和机器学习：人工智能和机器学习技术在数据库领域的应用也越来越广泛。
通过利用机器学习算法，可以对庞大的数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据中的规律和趋势，为用户提供更准确的数据分析和决策支持。
总结来说，数据库技术的发展趋势包括云数据库技术的兴起、大数据处理能力的提升、分布式数据库的应用、NoSQL数据库的推广、数据隐私和安全的保护以及人工智能和机器学习的应用等。
这些趋势都是为了更好地满足日益增长的数据存储、管理和分析需求。
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。
数据库技术现状及其发展趋势资料
数据库技术现状及其发展趋势资料数据库技术是现代信息技术的关键技术之一，随着互联网和移动互联网等新兴技术的快速发展，数据库技术在各行各业中的应用越来越广泛。
本文将介绍数据库技术的现状及其发展趋势。
一、数据库技术现状1.关系型数据库关系型数据库是最常用的数据库类型，采用SQL语言进行管理和查询，具有数据结构清晰、数据一致性好、容易维护等优点。
目前市场上主流的关系型数据库包括Oracle、MySQL、SQL Server等。
2.NoSQL数据库NoSQL数据库是指非关系型数据库，适用于对海量数据的存储和处理。
NoSQL数据库相对于关系型数据库在性能、可扩展性、灵活性等方面具有优势。
目前使用较广泛的NoSQL数据库有MongoDB、Redis等。
3.大数据技术随着互联网的发展和人们对海量数据的需求，大数据技术成为数据库技术的重要分支。
大数据技术可以有效处理海量数据，提供更全面、准确的数据分析结果，目前主要包括Hadoop、Spark等开源大数据技术。
4.云数据库云数据库是指将数据库部署在云端，通过互联网进行管理和访问的一种数据库形式。
云数据库具有弹性扩展、极大程度降低运维成本、高可用性等特点，目前主要有阿里云RDS、腾讯云CDB等。
随着人工智能技术的不断发展，智能数据库将成为未来数据库技术的重要发展方向。
未来的智能数据库不仅可以存储和管理数据，还可以用机器学习算法分析数据，并为用户提供更精准的业务分析和决策支持。
2. 区块链技术应用区块链技术可以构建独立的分布式数据库系统，在数据传输和存储方面具有更优异的性能和安全性。
未来，区块链和数据库技术的融合将成为数据库领域的重要发展方向。
数据存储和管理已经成为大量企业和个人必须面对的任务。
未来数据库将更多地向云端转移，云数据库将通过强大的统一管理、安全性、高性能等方面提供更好的数据库解决方案，帮助用户更轻松地对海量数据进行管理。
4. 更智能化的数据库管理未来的数据库管理将更加智能化和自动化，数据库将从简单的数据存储和查询，发展为包含数据挖掘、业务分析、决策支持等全套服务的智能化数据库，更好地满足企业和个人经营管理的需求。
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数据库技术发展概述摘要：20世纪50年代，随着计算机技术的发展，其应用领域不再局限于科学计算，人们开始使用计算机来管理数据。
由此，计算机技术新的研究分支——数据库技术应运而生。
所谓数据库就是将许多具有相关性的数据以一定的组织方式存储在一起形成的数据集合。
而数据库管理系统(Database Management System，简称为DBMs ) 是支持人们建立、使用、组织、存储、检索和维护数据库的软件系统。
它包括数据库模型、数据模型、数据库与应用的接口语言等。
经过多年的探索，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。
关键字：数据库技术、管理系统、信息技术、基础和核心1、数据库技术的发展历程在数据库出现前，计算机用户是使用数据文件来存放数据的。
常用的高级语言从早期的FORTRAN到今天的c语言，都支持使用数据文件。
有一种常见的数据文件的格式是，一个文件包含若干个“记录”，一个记录又包含若干个“数据项”，用户通过对文件的访问实现对记录的存取。
通常称支持这种数据管理方式的软件为“文件管理系统”。
在这种管理方式下，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。
随着计算机所处理的数据的日益增多，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从而形成数据库技术。
数据库的诞生以20世纪60年代IBM公司推出的数据库管理产品IMs ( Info咖ationMana髀ment System) 为标志。
数据库的出现，实现了数据资源的整体和结构化管理，使数据具有了共享性和一定的独立性，并能够对冗余度进行控制。
数据库管理系统的推出，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。
但是由于IMs是以层次模型来组织和管理数据的，对非层次数据使用虚拟记录，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 Svstem Language)下属的数据库任务组( DBTG，即Dat aBaseTask Group) 对数据库的方法和技术进行了系统研究，并提出了着名的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发表了着名的基于关系模型的数据库技术的论文《大型共享数据库数据的关系模型》，并获得198 1年ACM图灵奖，标志着关系模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人了大量的精力。
20世纪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。
实践证明，由于关系模型具有严格的数学基础，概念清晰简单，数据独立性强，在支持商业数据处理的应用上非常成功。
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。
随着多媒体应用的扩大，对数据库提出了新的需求，要求数据库系统能存储和处理图形、图像、声音等复杂的对象，并能实现复杂对象的复杂行为。
在这种需求的驱动下，数据库模型又进入了新的研究阶段——面向对象数据库技术的研究。
20世纪80年代中期以来，对“面向对象数据库系统”(00DBs )和“对象——关系数据库系统”(ORDBS)的研究都十分活跃。
1989年和1990年先后发表了《面向对象数据库系统宣言》和《第三代数据库系统宣言》。
面向对象数据库系统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，支持正文、图像、图形、声音等新的数据类型，支持类、继承、函数／方法等丰富的对象机制，并能提供高度集成的、可支持客户机／服役器应用的用户接口。
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。
有一些厂商已推出了具有对象关系数据库特征的产品，0raclr8就是其中之一，具有查询对象关系能力的新一代数据库语言标准SQL已经历了SQL89、SQL92、SQL99等阶段，它的完善标志着数据库技术的进步和成熟，数据库操纵功能已溶入到各高级语言之中，如：VB、BC、JA．VA等。
2、数据库技术的现状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20世纪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。
数据库的许多整体概念、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，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。
主要有以下几种数据库系统：2．1 分布式数据库分布式数据库系统(Dist “buted DataBase Svstem，DDBs )是在集中式数据库基础上发展起来的，是数据库技术与计算机网络技术、分布处理技术相结合的产物。
分布式数据库系统是地理上分布在计算机网络不同结点，逻辑上属于同一系统的数据库系统，能支持全局应用，同时存取两个或两个以上结点的数据。
分布式数据库系统的主要特点是：( 1) 数据是分布的。
数据库中的数据分布在计算机网络的不同结点上，而不是集中在一个结点，区别于数据存放在服务器上由各用户共享的网络数据库系统。
( 2) 数据是逻辑相关的。
分布在不同结点的数据，逻辑上属于同一个数据库系统，数据间存在相互关联，区别于由计算机网络连接的多个独立数据库系统。
( 3) 结点的自治性。
每个结点都有自己的计算机软、硬件资源、数据库、数据库管理系统( 即kcal DataBase Management System，LDBMs 局部数据库管理系统) ，因而能够独立地管理局部数据库。
2．2 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，一些着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。
2．3 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的数据库操作，很难充分适应这些应用的主动要求，因此在传统数据库基础上，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EcA( 即事件一条件一动作)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。
2．4 多媒体数据库多媒体数据库系统(Mult i ～media Database s vs —t em，MDBS) 是数据库技术与多媒体技术相结合的产物。
在许多数据库应用领域中，都涉及到大量的多媒体数据，这些与传统的数字、字符等格式化数据有很大的不同，都是一些结构复杂的对象。
它们数据量大，结构复杂，大多是非结构化的数据，来源于不同的媒体且具有不同的形式和格式。
时序性强。
数据传输要求连续性、稳定，笞则出现失真而影响效果。
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20世纪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。
2．5 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、模糊数据库语言设计、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数据模型进行模糊扩展，如模糊E—R(实体一关系) 、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系统。
3、数据库技术的发展趋势技术和应用的发展总是相互作用的。
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”。
如何解决海量数据的存储管理、如何挖掘大量数据中包含的信息和知识，已成为目前的急待解决的问题。
因此数据挖掘成为目前发展极为迅速的一个研究领域，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。
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。
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数据库技术的研究也成为近期研究的热点。
3．1 深度(智能化)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。
3．2 广度(多媒体)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。