大数据时代索引与数据库技术的发展与创新55.pptx

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数据库技术的发展及基本理论37页PPT

数据库技术的发展及基本理论37页PPT
1、不要轻言放弃,否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人,常是愿意 去做,并愿意去冒险的人。“稳妥”之船,从未能从岸边走远。-戴尔.卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡,喝起来是苦涩的,回味起来却有 久久不会退去的余香。
数据库技术的发展及基本理论 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美,我宁愿选择无悔,不管来生多么美丽,我不愿失 去今生对你的记忆,我不求天长地久的美景,我只要生生世世的轮 回里有你。
谢谢!
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ,而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸,生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业,需 要决心 ,能力 ,组织 和责任 感。 ——易 卜 生பைடு நூலகம்54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来

大数据时代索引与数据库事业的发展与创新

大数据时代索引与数据库事业的发展与创新
念。
综合 各种 不 同的见解 , 本文 认 为 , 具 备 以 下 特征 的就是 大数 据 。 ( 1 ) 数量 大 ( V o l u me ) 。大 数据 所 包 含 的 数 据量 很大 , 而且 在急 剧增 长之 中 。但 是 , 可 供 使 用 的数 据量 在不 断增 长 的同时 , 可 处理 、 理解 和分析 的数 据 比例 却不 断下 降 。

4 E B S C O I d s t r i
研 究 综 述 系 统 仿 真
I 。 .h t t p: / /s e h.e bs e o h o s t . o m/ .

[ 2 0 1 3 — 1 0 — 1 6 ] . 5 索传军_ 网 络信息资源组织研究的新视角 . 图书情 报 工 作, 2 0 1 3 , 5 7 ( ) : 一 ・
2 8
ex 中国索引 ( J o u r n a l o f T h e C h i n a S o c i e t y o f I n d e r s )
— —
生笙 塑i ! ! : ! : : 1 2
Me e t s B i g D a t a ) ” 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
邱均平 马 力
( 武 汉大 学信 息管理 学院 4 3 0 0 7 2 )
摘 要 阐述 了大数 据 的 定义 与特征 , 指 出大数 据 时代 数 据 的发 展 特 征及 其 对 索 引和数 据库事业的影响, 回顾 了索引和数据库事业的发展现状 , 分析 了大数据 时代索引与数据库事业
[ E B ] . [ 2 0 1 2— 0 8 —1 1 ] . h t t p : / / b i t s . b l o g s . n y t i m e s . c o m / 2 0 1 2 / 0 4 / 2 4 h a r v a r d —r e l e e _b i g —d a t a —f o r 一

数据库技术的发展及基本理论37页PPT

数据库技术的发展及基本理论37页PPT
1、不要轻言放弃,否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人,常是愿意 去做,并愿意去冒险的人。“稳妥”之船,从未能从岸边走远。-戴尔.卡耐基。
梦 境
却有 久久不会退去的余香。
数据库技术的发展及基本理论 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美,我宁愿选择无悔,不管来生多么美丽,我不愿失 去今生对你的记忆,我不求天长地久的美景,我只要生生世世的轮 回里有你。
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
谢谢!
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ,而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸,生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业,需 要决心 ,能力 ,组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特

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

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。

数据库原理及应用第8章数据库新技术介绍精品PPT课件

数据库原理及应用第8章数据库新技术介绍精品PPT课件

24.10.2020
数据库技术及应用
4
数据库技术的发展及展望
❖ 近年来,随着数据库技术的发展,数据库应用已经不仅局限 在商务数据处理的范畴,新的数据库应用领域包括:计算机 辅助设计(CAD)、计算机辅助软件工程(CASE)、多媒 体数据库、办公信息系统(OIS)、超文本数据库等。
❖ 这些新领域中的应用在某些方面超出了关系数据模型所支持 的特征,关系模型已不足以对这些新应用所需要的数据进行 建模。因此出现了一些新的数据库系统,称为第三代数据库 系统,如分布式数据库系统、并行数据库系统和面向对象的 数据库系统等。
6
分布式数据库系统的主要特点
❖ 分布性 ❖ 局部自主 ❖ 可靠性和可用性 ❖ 效率和灵活性 ❖ 系统易于实现扩展
24.10.2020
数据库技术及应用
7
数据的分布方式
❖ 划分式
在这种数据分布方式中,数据按其用途和来源,分布在 各个结点上,彼此之间没有任何重复。
❖ 全重复式
在这种数据分布方式中,每个结点拥有全部数据的一个 复本。
❖ 保持多复本一致性 ❖ 保持分布一致性 ❖ 全局查询的处理 ❖ 分布事务的管理
24.10.2020
数据库技术及应用
11
并行数据库系统
❖ 并行数据库系统概述 ❖ 并行数据库系统的体系结构 ❖ 数据库并行化带来的问题
24.10.2020
数据库技术及应用
12
并行数据库系统概述
❖ 并行数据库系统不仅可以提高数据库系统的性能和 改善可扩充性,而且也有很好的性能价格比。并行 处理最早用于计算密集型应用,例如科学计算。
❖ 第三代数据库系统的特点为:支持更加丰富的对象结构和规 则;包含第二代DBMS;对其他子系统(工具和多数据库中 间件产品)开放。

数据技术发展趋势ppt课件

数据技术发展趋势ppt课件
大数据技术发展趋势
2021精选ppt
1
目录 / CONTENTS
数据管理系统 大分析 大资产 大事务
三明治理论 应用
硬件
交易、对账、 社交、订票
统计报表 用户行为分析、智能推荐
营销、预测性维护
数据管 理系统
对数据进行 存储、管理、 加工支持上
层的应用
2021精选ppt
3
数据管理系统发展历史
面向大型金融机构的交易系统,主要用来对 账
• 互联网业务推动下,数据爆发式增长,使得单机无法承受,系统必须向分布式
架构转移
2021精选ppt
4
数据管理系统的分化(在线事务与在线分析)
面向应用 访问模式
OLTP
日常交易处理 简单小事务,操作少量数据
OLAP
明细查询,分析决策 复杂聚合查询,查询大量数据
插入和更新 查询语句
处理速度
短小而快速的插入与更新
D
数据在底层打通,上层 通过权限,容器等技术 进行隔离
2021精选ppt
20
大事务:迁移的挑战
业务逻辑不想更改
• 应用开发语言不同
A
• SQL兼容情况不同,分
B
布式数据库一般兼容
MySQL和PostgreSQL
标准
• 数据分布后需要应用配

可靠性
C
• 分布式数据库的故障带 来的运维挑战
D
• 故障后的责任问题
数据管理系统的三个裂变
✓ 在线事务在线分析 ✓ 集中分布式 ✓ 商业闭源开源
分布式思想和技术从分析架构反馈到事务架构(Sacle out)
✓ 分而治之 ✓ 一致性协议 ✓ 去中心化
数据的跨行业融合、全链接是下一步大数据爆发的前提,也引导着人工智

第5章数据库索引技术PPT课件

高级数据库系统及其应用
第2部分 关系数据库系统实现 第5章 数据库索引技术
LOGO
第5章 数据库索引技术
5.1 几种文件组织方式的特性对比分析 5.2 索引技术基础 5.3 B+树索引 5.4 散列索引 5.5 位图索引 5.6 多维空间索引
28.09.2020
2
5.1 几种文件组织方式的特性对比分析
28.09.2020
6
5.1.2.2 排序文件的操作特性分析
❖ 扫描 --操作代价为B(D+RC) ❖ 等值搜索
▪ 假设:满足条件的记录只有一个 ▪ 可用二分法搜索,操作代价取D*log 2B+C log 2R ▪ 若满足条件记录有多个,则该代价还应加上读取包含
所有这些记录的若干个连续页。
❖ 范围搜索--等值搜索代价+matches ❖ 插入
▪ (2)<k, rid> ,有独立的索引文件。 ▪ (3)<k, rid-list>,有独立的索引文件,且每个索引
项中允许包含多个rid。
28.09.2020
11
5.2.1 顺序索引及其特性
❖ 聚集与非聚集索引 ▪ 聚集索引(clustered index):指索引项的排序方式和 数据文件记录排序方式一致的索引
❖ 主索引与辅助索引 ▪ 仅当搜索键恰好是主码的索引时,索引称为主索引;
28.09.2020
12
稠密索引与稀疏索引应用示例
28.09.2020
13
多级索引应用示例
28.09.2020
14
一种带有间接桶层的辅助索引结构
28.09.2020
15
5.3 B+树
5.3.1 B+树概述 5.3.2 B+树操作 5.3.3 B+树的效率与实用化

第12章 数据库技术新进展.ppt

• 概念模型的例子有实体-联系模型(Entity-Relational M• 数据库的发展集中表现在数据模型的发展。 从最初的层次、网状数据模型发展到关系数 据模型,数据库技术产生了巨大的飞跃。关系 模型的提出, 是数据库发展史上具有划时代 意义的重大事件。
• 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、并行计算技术等等互相渗透,互相结合,成为当前数据库 技术发展的主要特征。
• 从八十年代以来,数据库技术在商业领域的巨大成功刺激了其它 领域对数据库技术需求的迅速增长。另一方面在应用中提出的一 些新的数据管理的需求也直接推动了数据库技术的研究与发展, 尤其是面向对象数据库系统(Object Oriented Database System 简 称OODBs)的研究与发展。
12.1 新一代数据库技术的研究与发展
二、传统数据库系统的局限性
6. 存储、管理的对象有限
• 传统的DBMS只存储和管理数据,缺乏知识管理和对象管理 的能力,不具有演绎和推理的功能,因而无法满足MIS、 DSS、OA和AI等领域中进行高层管理和决策的要求,从而 限制了数据库技术的高级应用。
7. 事务处理能力较差
12.1 新一代数据库技术的研究与发展
二、传统数据库系统的局限性
4. 阻抗失配
• 在关系数据库系统中,数据操纵语言如SQL与通用程序设计语言 之间的失配称为阻抗失配。这种不匹配表现在两个方面:一是编 程模式不同,描述性的SQL语言与指令式的编程语言如C 语言不同; 二是类型系统不匹配,编程语言不能直接表示诸如关系这样的数 据库结构,在其界面就会丢失信息。进一步地,由于是两个类型 系统,自动的类型检查也成了问题。
第12章 数据库技术新进展
12.1 新一代数据库技术的研究与发展 12.2 数据模型的发展 12.3 数据库技术与其他相关技术相结合 12.4 面向应用领域数据库新技术

大数据时代索引与数据库技术的发展与创新


(1)理念更新。大数据带来的是一种全新的模式,索引和数 据库的观念也要随之跟随变化,以适应时代的需要。同时要 更加注重商业思维,充分利用大数据,获取经济利益。 (2)及时有效。大数据时代的数据产生迅速,数据的价值生 命周期却很短暂,如何能够及时有效的从数据中发现商机并 付诸行动才能获取价值。
本文将论述大数据为索引和数据库带来的机遇和挑战,探讨 大数据时代索引和数据库事业的发展与创新,以引起业界学 者对相关问题的关注与探讨。

3.1 索引事业的发展现状
◦ 按照钱亚新教授的说法,“将一种书报或一套书报中讨论 所及的人名、物名、事名、地名、时名或篇名等分析而组 合,用一定的方法排列它们的次序,并表明它们在书报中 所在的地位的表,叫作索引。换言之,索引是一种检查指 定范围内的书报所有特项知识的工具。”
◦ 一般来说,索引的编制有手工和计算机编制两种方式,随 着科技和时代的发展,目前基本都使用计算机编制索引的 方式。 ◦ 九十年代以来,随着当代数字化、网络化、智能化技术的 发展,索引研究对象也随之从传统的印刷型扩大到了数字 型,出现了索引数据库、文摘数据库、全文数据库,以及 网页索引、网址索引、搜索引擎、学科导航等各种新兴工 具,检索语言、标引方法和索引技术等领域都有了新的突 破。
大数据时代索引与数据库 事业的发展与创新
引言
大数据时代
索引与数据库的发展现状
大数据时代索引与数据库事业面临的挑战及创新
结语
◦ “大数据”(Big Data)已经在全球引起了广泛关注,正 在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 式提出了“大数据”概念。

大数据时代索引与数据库技术的发展与创新55


(5)真实性(Veracity)。这是一个衍生特征。真实有效的 数据才具有意义。随着新数据源的增加,信息量的爆炸式增 长,我们很难对数据的真实性和安全性进行控制,因此需要 对大数据进行有效的信息治理。
◦ 大数据在结构类型上也有其特点:大多数的大数据都是半 结构化或非结构化的。
半结构化的数据是指具有一定的结构性并可被解析或者通过 使用工具可以使之格式化的数据,如包含不一致的数据和格 式的员工薪酬数据。
(3)速度快(Velocity)。除了收集数据的数量和种类发生
变化,需要处理和生成数据的速度也在变化。数据流动的速 度在加快,要有效的处理大数据,需要在数据变化的过程中 实时的对其进行分析,而不是滞后的进行处理。
(4)价值量(Value)。在信息时代,信息具有很重要的商
业价值。但是,信息具有生命周期,数据的价值会随时间快 速减少。另外,大数据的数量庞大,种类繁多,变化也快, 数据的价值密度很低。如何从大量多样的数据中尽快的分析 出有价值的信息非常重要。对海量的数据进行挖掘和分析, 这也是大数据技术的难点。
非结构化的数据是指没有固定结构,通常无法直接知道其内 容,保存为不同类型文件的数据,如各种图像、视频文件。
◦ 根据目前大数据的发展状况,未来数据增长的绝大部分将 是半结构化或非结构化的数据。
2.2 大数据时代已经到来
◦ (1)大数据时代已经到来
理论的提出:2008年,《Nature》杂志出版一期专刊,专门 讨论未来的大数据(Big Data)处理相关的一系列技术问题 和挑战。
其次,大量智能终端的广泛应用与网络应用的不断增长,为 大数据时代的到来奠定了坚实的物质基础。
通过互联网和社交网络、数码相机等工具,每个人的日常生 活正在被数字化,人们可以随时方便的根据自己的需要,产 生大量的非结构化数据、半结构化数据。特别是智能手机和 笔记本电脑的普及,是当前数据量爆炸增长的一个重要原因。
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本文将论述大数据为索引和数据库带来的机遇和挑战,探讨 大数据时代索引和数据库事业的发展与创新,以引起业界学 者对相关问题的关注与探讨。
3.1 索引事业的发展现状
◦ 按照钱亚新教授的说法,“将一种书报或一套书报中讨论 所及的人名、物名、事名、地名、时名或篇名等分析而组 合,用一定的方法排列它们的次序,并表明它们在书报中 所在的地位的表,叫作索引。换言之,索引是一种检查指 定范围内的书报所有特项知识的工具。”
◦ 基于以上概述,我们认为,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。
2.1 大数据的定义和特征
◦ 许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。”
非结构化的数据是指没有固定结构,通常无法直接知道其内 容,保存为不同类型文件的数据,如各种图像、视频文件。
◦ 根据目前大数据的发展状况,未来数据增长的绝大部分将 是半结构化或非结构化的数据。
2.2 大数据时代已经到来
◦ (1)大数据时代已经到来
理论的提出:2008年,《Nature》杂志出版一期专刊,专门 讨论未来的大数据(Big Data)处理相关的一系列技术问题 和挑战。
最后,信息社会的快速建立,信息成为越来越重要的经济资 源,也是大数据时代到来的重要原因。
在信息时代,数据已经成为社会资源的重要组成部分,基于 数据的处理、分析、挖掘等服务都被信息服务机构广泛应用 和开展,信息的经济价值越来越大,人们对数据的重视程度 越来越高,由此也产生了大量的数据。
◦ (3)大数据时代的到来,必定会对索引和数据库事业也 产生重大影响。
(5)真实性(Veracity)。这是一个衍生特征。真实有效的 数据才具有意义。随着新数据源的增加,信息量的爆炸式增 长,我们很难对数据的真实性和安全性进行控制,因此需要 对大数据进行有效的信息治理。
◦ 大数据在结构类型上也有其特点:大多数的大数据都是半 结构化或非结构化的。
半结构化的数据是指具有一定的结构性并可被解析或者通过 使用工具可以使之格式化的数据,如包含不一致的数据和格 式的员工薪酬数据。
现实的节点:2007年是人类创造的信息量有史以来第一次在 理论上超过可用存储空间总量的一年。
◦ (2)大数据时代到来的原因
首先,信息技术和计算机网络技术的发展,为大数据时代的 到来奠定了坚实的技术基础。
各种技术的发展,使得数据的来源、类型、数量变得越来越 多,由此产生出了的数目庞大且不断急剧增长的非结构化数 据、半结构化数据,整个社会发展进入到了大数据时代。
◦ 综合以上几种不同的见解,我们认为,具备以下特征的就 是大数据。
(1)数量大(Volume)。大数据所包含的数据量很大,而 且在急剧增长之中。但是,在可供使用的数据数量不断增长 的同时,可处理、理解和分析的数据比例却在不断下降。
(2)种类多(Variety)。随着技术的发展,数据源不断增
多,数据的类型也不断增加。不仅包含传统的关系型数据, 还包含来自网页、互联网、搜索引擎、论坛、电子邮件、传 感器数据等原始的、半结构化和非结构化数据。
大数据时代索引与数据库 事业的发展与创新
引言 大数据时代 索引与数据库的发展现状
大数据时代索引与数据库事业面临的挑战及创新
结语
◦ “大数据”(Big Data)已经在全球引起了广泛关注,正 在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大数据”概念。
(3)速度快(Velocity)。除了收集数据的数量和种类发生
变化,需要处理和生成数据的速度也在变化。数据流动的速 度在加快,要有效的处理大数据,需要在数据变化的过程中 实时的对其进行分析,而不是滞后的进行处理。
(4)价值量(Value)。在信息时代,信息具有很重要的商
业价值。但是,信息具有生命周期,数据的价值会随时间快 速减少。另外,大数据的数量庞大,种类繁多,变化也快, 数据的价值密度很低。如何从大量多样的数据中尽快的分析 出有价值的信息非常重要。对海量的数据进行挖掘和分析, 这也是大数据技术的难点。
其次,大量智能终端的广泛应用与网络应用的不断增长,为 大数据时代的到来奠定了坚实的物质基础。
通过互联网和社交网络、数码相机等工具,每个人的日常生 活正在被数字化,人们可以随时方便的根据自己的需要,产 生大量的非结构化数据、半结构化数据。特别是智能手机和 笔记本电脑的普及,是当前数据量爆炸增长的一个重要原因。
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。
单位:ZB
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予了足够的重视。
IBM公司认为,可以用3个特征相结合来定义大数据:数量 (Volume)、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公司认为,“大数据不是一个事物,而是一个跨多个信息
技术领域的现象。大数据技术描述了新一代的技术和架构, 通过使用高速(Velocity)的采集、发现或分析方法,从超大 容量(Volume)的多样(Variety)数据中经济地提取价值 (Value)。”
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