数据库新技术的发展综述
数据库技术的历史及未来的发展趋势综述
数据库技术的历史及未来的发展趋势综述数据库技术的历史源远流长，发展历程令人叹为观止。
1960年代，IBM发明了第一个关系型数据库系统，称为“System R”，它是数据库技
术的开端。
其后，Oracle公司发布了第一款商业关系型数据库系统，标
志着数据库技术开始普及。
20世纪90年代，除了关系型数据库之外，还
出现了全文检索引擎和对象/关系型数据库。
如今，企业级的数据库技术
有Oracle、MySQL、DB2等，而NoSQL也正在普及，比如MongoDB、Redis 等。
未来，数据库技术将继续得到发展。
首先，企业级的数据库技术将朝
着可伸缩、分布式和高可用性发展，以应对海量数据的存储和管理。
此外，容量大、存储结构复杂和数据量庞大的流数据，以及易于使用、安全可靠
和数据可视化的云数据库，也将受到广泛关注。
总之，数据库技术仍将是
未来重要的发展方向，深入了解其核心原理，将有助于进一步推动数据库
发展。
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。
数据库未来发展趋势
数据库未来发展趋势数据库技术最新发展数据库（Databae，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。
数据库管理系统（DatabaeManagementSytem，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。
由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。
所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。
纵观数据库发展，三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品，数据库市场竞争日益加剧。
从最新的IDC报告显示，在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上，Oracle继续领先对手IBM和微软，但是微软在2006年取得了更快的销售增长率根据对数据库发展的技术趋势不难看出，整个数据库发展呈现出了三个主要特征：(1)、支持某ML数据格式IBM公司在它新推出的DB29版本中，直接把对某ML的支持作为其新产品的最大卖点，号称是业内第一个同时支持关系型数据和某ML数据的混合数据库，无需重新定义某ML数据的格式，或将其置于数据库大型对象的前提下，IBMDB29允许用户无缝管理普通关系数据和纯某ML数据。
对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。
除了IBM，Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能某ML存储与查询，使现有应用更好的与某ML共存。
(2)、商业智能成重点为应对日益加剧的商业竞争，企业不断增加内部IT及信息系统，使企业的商业数据成几何数量级不断递增，如何能够从这些海量数据中获取更多的信息，以便分析决策将数据转化为商业价值，就成为目前数据库厂商关注的焦点。
国产化数据库发展综述
国产化数据库发展综述作者：李轲来源：《教育周报·教育论坛》2019年第52期内容摘要：以达梦数据库管理系统为例，分析了国产数据库的发展应用现状，以及国产数据库发展中存在的主要问题，提出了部分对策建议。
关键词：国产数据库 ;达梦数据库 ;自主可控数据库管理系统（DBMS）是信息管理系统的核心组成，对实现自主可控、信息安全意义重大。
据赛迪顾问《2016-2017中国平台软件市场研究年度报告》的数据显示，2016年国内数据库市场整体规模达92.85亿元，比前一年提高约12个百分点。
作为信息系统的核心，数据库技术是高新技术的战略高地，是各类信息系统必不可少的组成部分，具有广阔的应用前景。
一、国产数据库应用现状从20世纪70年代末数据库技术进入中国起，很多行业先驱率先学习引进国外先进的数据库技术，再通过消化吸收、自主创新研制出了一些数据库管理系统，实现了国产数据库系统从无到有的突破。
特别是近年来，在大数据、云计算、物联网和人工智能等新兴信息技术的推动下，各行业领域对数据库的需求都呈现出蓬勃向上的趋势。
除了早先的达梦数据库、南大通用数据库、人大金仓数据库、神舟通用数据库以外，国内许多企业也开始涉足数据库行业，阿里云、网易云等各种云数据处理平台也开发了相应产品以解决自身所需。
为了尽快转化成果应用，一些厂商采用了基于开源技术的产品或者直接购买包装的方式。
而与之不同的是，达梦数据库则采取了循序渐进、自主研发的技术道路，掌握全部源代码，在推广应用中不断完善产品，逐步推进国产化替代。
以当前发展较为成熟的代表，达梦数据库系统的发展为例，最新版本的DM7是达梦数据库有限公司推出的具有完全自主知识产权的大型通用关系型数据库管理系统，是达梦公司在总结DM系列产品研发与应用经验的基础上，吸收主流数据库产品的优点，采用类Java的虚拟机技术设计的新一代数据库产品。
DM7参照My SQL数据体系架构，并在此基础上进行了创新设计，能够兼容My SQL数据库和标准化SQL语言，具有较好的性能、可扩展性、可兼容性。
数据库综述【文献综述】
文献综述通信工程数据库综述摘要：“数据库”概念最早出现在20世纪中叶，当时美军为作战指挥需要将收集到的各种情报存储在计算机中，并且称之为—数据库。
而DBMS是数据库主要的工作模式之一，下面我们会介绍他的工作方式，而基于VB的网络数据库将是我们这次课题的主要研究对象。
关键词：数据库；DBMS；Microsoft SQL Server1、引言数据库技术产生于20世纪60年代，经历了格式化数据库（以层次和网状数据库为代表），经典数据库（以关系数据库和后关系数据库为代表）和新型数据库（以对象数据库和XML数据库等为代表）的三代发展演变。
40多年来，数据库技术的重要性和意义已经被人们所认识与理解。
首先数据库技术已经形成相对完整成熟的科学理论体系，成为现代计算机信息处理系统的重要基础与技术核心，造就了C.W.Bachman、E.F.Codd和J.Gray三位图灵大奖得主；其次，数据库带动和形成了一个巨大的软件产业——数据库管理系统产品和相关技术工具与解决方案，对经济发展起着极大的冲击和推动作用，表现出非凡的生产力效应；再者，数据库研究和开发领域的各项成就推动了其他众多计算机理论与应用领域的进步，对于这些领域的发展起到了巨大的支撑作用，成为各种计算机信息系统的核心内容与技术基础。
进入新世纪，数据库系统及应用技术越来越得到人们的重视和关注，强化数据库基础教育与应用训练显得非常必要和十分迫切。
IEEE/ACM颁布的CC2005（Computing Curricula2005）将数据管理和实践列为大学计算机教学全部5个方向（计算机工程CE、计算机科学CS、信息系统IS、信息技术IT和软件工程RE）的必须内容。
2、数据库系统概述“数据库”概念最早出现在20世纪中叶，当时美军为作战指挥需要将收集到的各种情报存储在计算机中，并且称之为—数据库。
起初只是将其简单看作一个个存储数据文件的电子容器。
随着数据库管理技术的发展，人们沿用并逐步引申了数据库概念，给予这个名词以更为合理与深层的意义。
大数据文献综述
大数据文献综述随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累速度呈指数级增长，大数据已经成为当今社会各个领域关注的焦点。
大数据不仅改变了我们获取、处理和分析信息的方式，也为科学研究、商业决策、社会治理等带来了前所未有的机遇和挑战。
本文将对大数据相关的文献进行综合梳理和分析，旨在全面了解大数据的概念、特点、技术架构以及其在不同领域的应用和影响。
一、大数据的概念与特点大数据的概念最早由知名咨询公司麦肯锡提出，其定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
海量的数据规模是大数据最显著的特点之一。
在当今数字化时代，数据的生成来源极为广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等。
这些数据的总量已经达到了 PB 级甚至 EB 级，远远超出了传统数据处理技术的处理能力。
快速的数据流转意味着数据的产生和更新速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流监控等，数据需要在极短的时间内被处理和分析，以做出及时的决策。
多样的数据类型也是大数据的重要特点。
除了传统的结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），大数据还包含大量的半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
价值密度低则是指在海量的数据中，真正有价值的信息往往只占很小的比例。
因此，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了大数据处理的关键挑战之一。
二、大数据的技术架构大数据的处理需要一套完整的技术架构来支持，包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等环节。
数据采集是大数据处理的第一步，其目的是从各种数据源中获取数据。
常见的数据采集技术包括网络爬虫、传感器数据采集、系统日志采集等。
数据存储是大数据处理的重要环节，由于大数据的规模巨大，传统的关系型数据库已经无法满足需求。
因此，分布式文件系统（如 HDFS）和分布式数据库（如 HBase、Cassandra 等）成为了大数据存储的主流选择。
数据库中的数据分析方法与技术综述
数据库中的数据分析方法与技术综述随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
作为信息的重要载体，数据的分析和挖掘变得越来越重要。
数据库中的数据分析方法和技术应运而生，成为了解数据背后隐藏规律的关键工具。
本文将综述数据库中的数据分析方法与技术。
1. 数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，旨在清洗和准备数据，以便后续的分析处理。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗主要解决数据中的噪声、缺失值和异常值等问题；数据集成则涉及将来自不同数据源的数据进行整合；数据变换包括对数据进行规范化、离散化和归一化等处理；数据规约则是通过抽样和聚集等方法减少数据的规模。
2. 数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规则，以提供对业务决策的支持。
数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘和时间序列分析等。
分类是将数据分为不同的类别，常用的方法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等；聚类则是将数据分为相似的群组，常用的方法有K均值和层次聚类等；关联规则挖掘则是发现数据中的频繁项集和关联规则，常用的方法有Apriori算法和FP-Growth算法；时间序列分析则是对时间序列数据进行建模和预测。
3. 数据可视化数据可视化是将数据以图形化的方式呈现，以便更好地理解和分析数据。
常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图和热力图等。
数据可视化不仅可以直观地展示数据的分布和趋势，还可以帮助发现数据中的异常和规律。
此外，随着技术的不断发展，交互式数据可视化也成为了一种趋势，用户可以通过与可视化图形的交互来深入挖掘数据。
4. 数据挖掘算法数据挖掘算法是实现数据分析的核心工具。
常用的数据挖掘算法包括决策树算法、神经网络算法、遗传算法和支持向量机算法等。
决策树算法通过构建决策树来进行分类和预测；神经网络算法模拟人脑的神经元网络，用于模式识别和分类；遗传算法则模拟生物进化过程，用于优化问题的求解；支持向量机算法则通过构建超平面来进行分类和回归。
个 人 专 业 技 术 水 平 和 业 绩 综 述
个人专业技术水平和业绩综述篇一个人专业技术水平和业绩综述一、引言随着社会的快速发展和科技的日新月异，专业技术水平在个人职业发展中的重要性日益凸显。
作为一名长期从事专业技术工作的人员，我深知不断提升自己的专业技能和积累实际业绩是至关重要的。
在这篇综述中，我将对自己在专业技术领域的学习、实践和取得的成绩进行全面的总结与回顾。
二、个人专业技术水平理论学习与实践能力自参加工作以来，我始终坚持理论学习与实践相结合的原则，不断丰富自己的专业知识，提升实践能力。
通过不断学习，我掌握了扎实的专业基础理论，并能够灵活应用于实际工作中。
同时，我注重学习国内外先进的理论和技术，努力提升自己的综合素质。
技术创新能力在长期的工作实践中，我不断探索新的技术领域，勇于创新。
通过与团队成员的协作，我成功地开发出多项新技术、新产品，有效地提升了企业的核心竞争力。
同时，我积极推动技术交流与合作，为企业的技术创新搭建了良好的平台。
三、个人业绩综述科研项目成果在科研方面，我承担了多项国家级、省部级科研项目，并取得了丰硕的成果。
其中，我主持的一项国家重点科研项目成功突破了关键技术难题，为我国在该领域的技术进步做出了重要贡献。
该项目已通过国家鉴定，并获得了多项专利。
此外，我还参与了多个与企业合作的横向课题，推动了科技成果的转化应用。
论文发表与学术交流在学术研究方面，我共发表论文二十余篇，其中多篇被国内外知名学术期刊收录。
同时，我积极参加国内外学术交流活动，与同行专家进行深入的学术探讨与合作。
通过这些学术活动，我不仅提高了自己的学术水平，还为企业的学术声誉和影响力做出了贡献。
成果转化与产业化在成果转化方面，我积极参与企业的产品研发与产业化工作。
我所参与开发的多项新产品已成功实现产业化，为企业带来了显著的经济效益。
同时，我还为企业培养了一批技术骨干，为企业的可持续发展奠定了人才基础。
荣誉与奖励由于在专业技术领域取得的成绩突出，我获得了多项荣誉和奖励。
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数据库技术的现状及发展趋势院系：数学科学学院学号：20121014401姓名：徐高扬班级：统计122数据库技术的现状与发展趋势关键词：数据库；面向对象数据库;演绎面向对象数据库;数据仓库；数据挖掘；发展;主流数据库新技术1、引言自从计算机问世以后，就有了处理数据、管理数据的需求，由此，计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。
随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。
从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。
关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。
但是,这些数据库系统包括层次数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域的数据管理。
然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了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、并行计算技术等相互渗透,互相结合,成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。
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。
2、数据库技术的现状及发展趋势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。
数据库的许多概念、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。
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”可知识缺乏的困境。
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。
所以，数据库技术除了核心问题的研究外，市场的需求导致了以下几种数据库的发展及一些研究热点：2.1.分布式数据库80年代，研制了许多分布式数据库的原型系统，攻克了分布式数据库中许多理论和技术难点。
90年代开始，主要的数据库厂商对集中式数据库管理系统的核心加以改造，逐步加入分布处理功能，向分布式数据库管理系统发展。
目前，分布式数据库开始进入实用阶段。
现有的分布式数据库技术尚不能解决异构数据和系统的许多问题。
虽然已有很多数据库研究单位在进行异构系统集成问题的探索，并且已有一些系统宣称在一定程度上实现了异构系统的互操作，但是异构分布式数据库技术还未成熟。
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，一些著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。
他们只是使用并行数据流方法对原有系统加以简单的扩充，既没有使用并行数据操作算法，也没有并行数据查询优化的能力，都不是真正的并行数据库系统。
目前，并行数据库的研究工作集中在体系结构、并行算法与查询优化等。
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!"#（即事件—条件—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. 知识库知识数据库系统的功能是如何把由大量的事实、规则、概念组成的知识存储起来,进行管理,并向用户提供方便快速的检索、查询手段。
因此,知识数据库可定义为:知识、经验、规则和事实的集合。
知识数据库系统应具备对知识的表示方法;对知识系统化的组织管理;知识库的操作;库的查询与检索;知识的获取与学习;知识的编辑;库的管理等功能。
知识数据库是人工智能技术与数据库技术的结合。
2.5. 多媒体数据库随着多媒体技术的发展，多媒体应用逐步深入，多媒体应用涉及大量的多媒体信息，它们包括图形、文本、图像、声音、视频等信息。
多媒体信息系统的建立强烈地呼唤着管理多媒体的数据库技术，在这样的背景下，产生了多媒体数据库技术。
多媒体数据库应具备的功能要求为：能表示和理解多媒体数据，能刻画、管理和表现各种媒体数据的特性和相互关系；具备物理数据独立性、逻辑数据独立性和媒体数据独立性，媒体类型可扩展；提供更为灵活的模式定义和修改功能，支持模式进化与演变，具备某些长事务处理的能力；提供多媒体访问的多种手段，近似性查询，混合方式访问等。
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。
2.6 XML数据库经过近几年业界同仁的共同努力，XML数据库技术取得了很大的进展，已经有若干种XML数据库产品问世并服务于社会生活的各个方面。
但是，XML数据库的事业才刚刚开始，还有很多问题等待着我们去解决。
未来几年，XML数据库技术有可能在下述方面取得进展：异构数据源的集成；底层索引结构；并发加锁协议。
XML模式规范化是一个值得关注的方向。
一旦取得突破，将会使我们可以像在关系库中那样方便地设计XML数据库的结构，消除数据的冗余和不一致现象。
目前，这一领域已经成为学术界关注的热点。
但是，完整的、为业界所公认的理论体系尚未建立。
2.7. 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、模物数据库语言设计、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效据模型进行模糊扩展，如模糊E-R（实体—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性系统。
2.8. 数据仓库和联机分析处理（OLAP）为了有效地支持决策分析，近几年人们提出了数据仓库的概念。
数据仓库就是从不同的源数据中抽取数据，将其整理转换成新的存储格式，为决策目的将数据聚合在一种特殊的格式中，这种支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时的数据聚合称为数据仓库(Data Warehouse)。
数据仓库中数据的组织方式有虚拟存储、基于关系表的存储和多维数据库存储3种存储方式。
整个仓库系统可分为数据源、数据存储与管理、分析处理3个功能部分。
由于数据仓库是集成信息的存储中心，由数据存储管理器收集整理源信息的数据成为仓库系统使用的数据格式和数据模型，并自动监测数据源中数据的变化，反映到存储中心，对数据仓库进行更新维护。
而联机分析处理（OLAP）是数据仓库上的最重要应用，是决策分析的关键。
数据仓库是为了有效地支持决策分析，而从操作数据库中提取并经过加工后所得到的数据集合，是一个特殊的数据库。
数据仓库也需要由一个数据库管理系统支持，它有关系型和多维型两类数据库管理系统。
2.9. 数据挖掘数据挖掘（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。
在人工智能领域又习惯称其为数据库中知识发现（KDD，即Knowledge Discovery in Database）。
其本质类似于人脑对客观世界的反映，从客观的事实中抽象成主观的知识，然后指导客观实践，数据挖掘就是从客体的数据库中概括抽象提取规律性的东西以供决策支持系统的建立和使用。
数据开采以数据库中的数据为数据源，整个过程可分为数据集成、数据选择、预处理、数据开采、结果表达和解析等过程。
开采的范围可针对多媒体数据库、数据仓库、Web数据库、主动型数据库、时间型及概率型数据库等。
采用的技术有人工神经网络、决策树、遗传算法、规则归纳、分类、聚类、减维、模式识别、不确定性处理等。
发现的知识有广义型知识、特征型知识、差异型知识、关联型知识、预测型知识、偏离型知识。
目前数据采掘的研究和应用所面临的主要挑战是：对大型数据库的数据采掘方法；对非结构和无结构数据库中的数据采掘操作；用户参与的交互采掘；对采掘得到的知识的证实技术；知识的解释和表达机制；由于数据库的更新，原有知识的修正；采掘所得知识库的建立、使用和维护。
3、数据库的未来3.1. 微型数据库在下一个10 年中，将有亿万个微型信息设备连接到Web上，每个微型信息设备都可能配置一个数据库，我们称其为微型数据库。
微型数据库系统在两个方面与传统的数据库不同。
一是微型数据库必须具有自调节和自适应能力。
这就需要全部取消需要用户设置的系统参数，使它在没有程序员的情况下，具有自动调节的能力。
二是随时保持与Web的连接，以快速、准确地获取Web上的大量信息。
3.2. 未来的联邦数据库系统目前，许多大型企业为了管理分布在大量分散系统中的资源，需要建立大规模的联邦数据库系统。
在未来的10 年中，Internet上将有几亿个Web 客户端访问几百万个数据库。
Web 本身也可看成是一个大规模联邦系统。
于是，人们面临着一个重要的研究问题，即如何集成分布在数百万个数据库中的信息，建立起有数百万个数据库构成的大规模联邦数据库系统。