大数据库技术现状及其发展趋势
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。
大数据时代下的数据库技术发展趋势分析
大数据时代下的数据库技术发展趋势分析随着大数据时代的到来，数据库技术也迎来了许多新的挑战和机遇。
本文将分析大数据时代下数据库技术的发展趋势，探讨当前的热点话题和最新的技术趋势。
首先，随着大数据的不断涌现，数据库技术正面临着存储和处理大规模数据的巨大压力。
传统的关系型数据库在处理大规模数据时效率较低，因此出现了一批针对大数据场景的新技术，如分布式数据库、列式存储等。
这些新技术以存储和计算的分离为基础，实现了数据的并行处理，提高了数据库的处理能力和性能。
其次，大数据时代下，数据的多样性和复杂性也给数据库技术带来了新的挑战。
传统的关系型数据库对结构化数据的处理非常擅长，但在处理非结构化或半结构化数据时效果较差。
因此，NoSQL（不仅仅是SQL）数据库成为了一种强大的选择。
NoSQL数据库以其灵活的数据模型和可扩展性，适用于存储和处理各种类型的大数据。
另外，随着物联网和人工智能的快速发展，数据库技术也在朝着更智能化方向发展。
传统的数据库主要用于数据的存储和查询，而现在的数据库需要更多地提供对数据的分析和挖掘功能。
例如，近年来出现的图数据库可以有效地处理图结构数据，广泛应用于社交网络分析、推荐系统等领域。
另外，引入机器学习和深度学习等技术，使得数据库能够实现更智能的查询和分析，进一步挖掘数据的价值。
此外，安全性和隐私保护是大数据时代下数据库技术发展的重要方向。
随着大数据的集中化和共享化，数据的安全和隐私问题变得更加突出。
因此，数据库技术需要提供更强的安全性保障，如数据的加密、权限管理、审计等。
同时，数据库技术还需要与隐私保护技术相结合，确保数据的使用和共享在法律和道德框架内进行。
此外，云计算和边缘计算的推广也对数据库技术提出了新的要求。
云计算将数据库服务提供商推向了云端，使得用户可以使用弹性、可伸缩的数据库服务，大大降低了成本和管理的复杂性。
而边缘计算则要求数据库能够快速响应分布在边缘设备上的数据请求，满足实时性和低延迟的需求。
我国数据库的发展现状与趋势
我国数据库的发展现状与趋势数据库是信息化建设的基础和核心，是数据存储、管理和分析的重要工具。
随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，数据库面临着更高的性能、可靠性、安全性、扩展性等要求，也催生了更多的创新和变革。
国产数据库作为国家信息安全和自主可控的重要组成部分，近年来得到了国家政策的支持和市场的认可，取得了显著的进步和成就，但也面临着与国外成熟产品的竞争和挑战。
本文将对国产数据库的发展现状进行分析，并对未来的发展趋势进行展望。
国产数据库的发展历程国产数据库的发展可以分为三个阶段：第一阶段：探索与起步（1980-2000年）。
这一阶段，国内出现了一批自主研发的关系型数据库产品，如华为的HDB、中科院计算所的CDB、中软的CSQL等，但由于技术水平、市场环境、资金投入等因素，这些产品并没有形成规模化的应用，而是主要服务于政府和军工等领域。
第二阶段：跟随与突破（2000-2015年）。
这一阶段，随着互联网、电子商务等行业的兴起，数据库需求迅速增长，国内出现了一批以开源数据库为基础进行改造和优化的国产数据库产品，如达梦、神通、人大金仓等，这些产品在功能、性能、稳定性等方面都有了较大提升，并在金融、电信、政府等领域取得了一定市场份额。
同时，也出现了一些针对特定场景和需求的国产数据库产品，如阿里巴巴的OceanBase、腾讯的TDSQL等，这些产品在分布式、云化、高并发等方面展现出强大的优势。
第三阶段：创新与超越（2015年至今）。
这一阶段，随着国家信息安全和自主可控战略的提出，国产数据库受到了更高层次的重视和支持，同时也受益于开源技术和社区的发展，国内出现了一批具有自主知识产权和创新能力的国产数据库产品，如华为的GaussDB、平安科技的UbiSQL、百度的PaloDoris等，这些产品在兼容性、扩展性、性能等方面都达到了国际先进水平，并在各个行业领域广泛应用。
国产数据库的优势有以下几点：政策支持。
国家出台了一系列鼓励软件国产化和信息安全保障的政策，为国产数据库的发展提供了有利的环境和条件。
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。
我国数据库现状与未来发展趋势
我国数据库现状与未来发展趋势一、数据库现状（一）国际数据库市场现状在看国内数据库市场现状前，先看一组国际市场数据库的应用情况。
以2021年4月份数据国际市场数据库热度排名为例，稳居前三的Oracle.MySQL和MicrosoftSQLServer分数出现了较大幅度的下跌，分别减少46.82、34.14和7.33分。
其中SQLServer分数已经连续下跌了两个月。
若与上一年同期的数据相比，三者下跌的分数平均已达到64分。
后起之秀PostgreSQL和MongoDB依旧保持着稳步上升的趋势，分数与上个月相比有小幅度增加，与去年同期相比也平均增加了40分左右。
OraCIe功能强大、性能卓越，代表数据库技术的最高水平，大量核心金融交易系统都构建在Orade数据库之上，甚至在一些场景中，Oracle依旧是无法替代的存在。
（二）我国数据库市场现状在我国，金融、电信、政务、制造和互联网为数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同。
未来，在企业崛起、国家利好政策和资本关注等因素推动下，我国数据库行业市场规模将会不断扩大。
我国市场除了使用国际上著名的OraCIe、MySQL、MiCrOSo代SQLSerVer、PostgreSQL和MongoDB 数据库外，还有近年来不断开始发力的国产数据库。
目前我国数据库企业类型主要分为四大类，分别是：（1）以达梦、瀚高、人大金库等为代表的老牌厂商；(2)以海量数据、优炫、巨衫数据库等为代表的初创厂商；(3)以阿里云、华为云、腾讯云为代表的云厂商；(4)以中兴、浪潮、东方国信等为代表的跨界厂商。
我国数据库技术来源复杂，主要有自主研发、基于国外开源数据库二次开发、购买国外商业数据库授权包装成国产三条技术路线：第一条路线：从零开始自主研发，代表厂商为达梦；第二条路线：基于PostgreSQL.MySQL等开源数据库二次开发，诸多大公司采用该技术路线；第三条路线：直接购买外商的授权，然后包装成国产数据库，最典型的是某公司从IBM购买Informix,摇身一变成为自主研发数据库。
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。
大数据时代的到来：2024年全球大数据趋势
大数据产业涉及大量的知识产权问题。各国政府通过完善知识产权保护法规，保护创新者的合法权益，激发 大数据产业的创新活力。
05
企业应对策略与建议
制定明确的大数据战略
确定大数据在企业战略中 的地位和作用
明确大数据对企业业务、运营、决策等方面 的支持作用，以及其在企业未来发展中的战 略意义。
跨国数据流动与合作机制
数据流动自由化
随着全球化的深入发展，跨国数据流 动日益频繁。各国政府逐渐认识到数 据流动对经济发展的重要性，纷纷采 取措施推动数据流动自由化。
国际合作机制
为加强在大数据领域的国际合作，各 国纷纷建立双边或多边合作机制，共 同推动大数据技术创新和应用。例如 ，中美、中欧等国家和地区在大数据 领域开展了广泛的合作。
2024年全球大数据市场预测
市场规模及增长速度
预计2024年全球大数据市场规模将达到数千亿美元级别，呈现出持续增长的态势。 随着企业对于数据价值的认识不断加深，大数据市场的增长速度将逐渐加快。
云计算、人工智能等技术的不断发展，为大数据市场提供了更广阔的发展空间。
主要市场参与者分析
全球大数据市场的主要参与者 包括IBM、Oracle、
06
未来展望与总结
全球大数据发展趋势预测
01
数据量持续增长
随着物联网、社交媒体等的快速发展，全球数据量将呈现爆炸式增长。
02
数据处理和分析能力不断提升
随着技术的进步，数据处理和分析的速度、准确性和效率将不断提高。
03
数据安全与隐私保护备受关注
随着数据价值的不断提升，数据安全和隐私保护将成为大数据发展的重
建立完善的人才培养体系
制定完善的人才培养计划，通过内部培训、外部引进、校 企合作等方式，培养一批高素质的大数据专业人才，为企 业大数据发展提供人才保障。
大数据：发展现状与未来趋势
大数据：发展现状与未来趋势当前互联网时代，数据量呈爆炸式增长，促进了大数据技术的迅速发展。
大数据是指规模大、复杂度高、速率快、价值密度低的数据处理和分析。
它的产生主要来自于三个方面：社交媒体、物联网和传感器。
在商业、医疗、教育和政府等各个领域中都有大量的数据被产生。
应对海量的数据，普通的数据处理技术已经无法满足了。
为了更好地利用大数据，提升计算机的处理能力，大数据技术应运而生。
目前，大数据技术已经成为了互联网行业、金融行业、政府行业等的重要技术支撑之一。
在互联网行业中，大数据技术已成为企业实现差异化竞争的关键。
通过执续分析用户行为、个性化推荐等方式，大数据技术极大地提高了消费者购物的体验。
在金融行业中，利用大数据技术，可以进行信贷风险管理、顾客营销策略布置、投资管理等高价值创造。
而在政府行业中，大数据技术也被广泛运用，例如城市管理、社会治理、环保监测等方面。
未来，大数据技术的发展趋势主要表现在以下几个方面：一、实时性和实时算法实时性是大数据技术发展的前沿方向。
目前的数据处理技术，处理一次数据需要的时间往往是几分钟、几小时或几天，相应的算法也相对简单。
而大数据技术要想处理实时数据，需要我们设计更实时的算法。
面对上亿级的用户并发数据，实时数算法是技术的瓶颈。
针对这一问题，科学家研发了基于统计分析和机器学习的实时算法，目前已被应用于搜索引擎、视频流媒体等领域中。
二、云计算云计算是指将文件和计算资源划分到多个服务器上，使得数据处理更加高效、灵活和可扩展。
云计算无论在计算强度、存储能力及可靠性上都远远超过单机处理。
三、深度学习算法深度学习算法是人工智能领域中的一种新型算法，是受到了脑神经系统工作原理启发而发展起来的一种入门式神经网络算法。
它可以对输入进行自动特征提取和图像分类、识别等任务。
深度学习算法可以处理比较复杂的非线性数据，并且具有较高的精度。
它的发展，能够极大地促进大数据的快速处理和应用。
总之，大数据技术在今后的发展中会越来越深入，跨行业应用的便利性和商业价值会愈发凸显，其将凭借一系列核心发展趋势加速发展，并将为世人带来更加便捷的生活和工作方式。
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院系：生命科技学院班级：农学122班目录一、引言 (2)二、数据库技术的基本概述 (2)三、数据库技术发展历史 (3)1.第一代数据库系统 (3)2.第二代数据库系统 (3)3.第三代数据库系统 (4)四、当今主流数据库技术发展状况 (4)1．信息集成 (4)2．传感器数据库技术 (5)3．网格数据管理 (6)4．移动数据管理 (6)5．微小型数据库技术 (7)6. 数据加密技术 (7)1）数据加密方法 (8)2）基于公钥的加密算法 (8)五、数据库技术在今后的发展趋势 (9)1.性能与易用性仍是数据库完善的必经之路 (9)2.搜索是数据库的未来之路 (9)3.开源数据库有望走向应用主流 (10)4.未来数据库发展主要趋势 (10)四、结束语 (11)数据库技术现状及其发展趋势内容摘要：由于数据库技术在特殊领域的应用和其他相关学科技术的发展，促使数据库技术不断创新、发展。
本文阐述了一些新的数据库技术及新一代数据库技术的发展方向。
关键词：数据库信息集成网格数据管理移动数据库数据加密技术发展趋势一、引言[1]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，从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，目前数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域。
随着信息管理内容的不断扩展和新技术的层出不穷，数据库技术面临着前所未有的挑战。
面对新的数据形式，人们提出了丰富多样的数据模型（层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、半结构化模型等），同时也提出了众多新的数据库技术（XML 数据管理、数据流管理、Web 数据集成、数据挖掘等）。
在Web 大背景下的各种数据管理问题成为人们关注的热点。
本文讨论目前数据库研究领域中最热门的几个研究方向的发展现状、面临的问题和未来趋势。
二、数据库技术的基本概述数据库技术是信息系统的一个核心技术。
是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。
是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法，并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。
即：数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学。
数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。
数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。
数据库技术研究和管理的对象是数据，所以数据库技术所涉及的具体内容主要包括：通过对数据的统一组织和管理，按照指定的结构建立相应的数据库和数据仓库；利用数据库管理系统和数据挖掘系统设计出能够实现对数据库中的数据进行添加、修改、删除、处理、分析、理解、报表和打印等多种功能的数据管理和数据挖掘应用系统；并利用应用管理系统最终实现对数据的处理、分析和理解。
数据库技术涉及到许多基本概念，主要包括：信息，数据，数据处理，数据库，数据库管理系统以及数据库系统等。
数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心。
数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据。
数据库技术的根本目标是要解决数据的共享问题。
三、数据库技术发展历史数据模型是数据库技术的核心和基础，因此，对数据库系统发展阶段的划分应该以数据模型的发展演变作为主要依据和标志。
按照数据模型的发展演变过程，数据库技术从开始到现在短短的30年中，主要经历了三个发展阶段：第一代是网状和层次数据库系统，第二代是关系数据库系统，第三代是以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统。
数据库技术与网络通信技术、人工技能技术面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透、有机结合，成为当代数据库技术发展的重要特征。
1.第一代数据库系统第一代数据库系统是20世纪70年代研制的层次和网状数据库系统。
层次数据库系统的典型代表是1969年IBM公司研制出的层次模型的数据库管理技术IMS。
20世纪60年代末70年代初，美国数据库系统语言协会CODASYL(Conference on Data System Language）下属的数据库任务组DBTG(Data Base Task Group）提出了若干报告，被称为DBTG报告。
DBTG 报告确定并建立了网状数据库系统的许多概念、方法和技术，是网状数据库的典型代表。
在DBTG思想和方法的指引下数据库系统的实现技术不断成熟，开发了许多商品化的数据库系统，它们都是基于层次模型和网状模型的。
可以说，层次数据库是数据库系统的先驱，而网状数据库则是数据库概念、方法、技术的奠基者。
2.第二代数据库系统第二代数据库系统是关系数据库系统。
1970年IBM公司的San Jose研究试验室的研究员Edgar F. Codd发表了题为《大型共享数据库数据的关系模型》的论文，提出了关系数据模型，开创了关系数据库方法和关系数据库理论，为关系数据库技术奠定了理论基础。
Edgar F. Codd于1981年被授予ACM图灵奖，以表彰他在关系数据库研究方面的杰出贡献。
20世纪70年代是关系数据库理论研究和原型开发的时代，其中以IBM 公司的San Jose研究试验室开发的System R和Berkeley大学研制的Ingres 为典型代表。
大量的理论成果和实践经验终于使关系数据库从实验室走向了社会，因此，人们把20世纪70年代称为数据库时代。
20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系型的，其中涌现出了许多性能优良的商品化关系数据库管理系统，如DB2、Ingres、Oracle、Informix、Sybase等。
这些商用数据库系统的应用使数据库技术日益广泛地应用到企业管理、情报检索、辅助决策等方面，成为实现和优化信息系统的基本技术。
3.第三代数据库系统从20世纪80年代以来，数据库技术在商业上的巨大成功刺激了其他领域对数据库技术需求的迅速增长。
这些新的领域为数据库应用开辟了新的天地，并在应用中提出了一些新的数据管理的需求，推动了数据库技术的研究与发展。
1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》，提出了第三代数据库管理系统应具有的三个基本特征：应支持数据管理、对象管理和知识管理。
必须保持或继承第二代数据库系统的技术。
必须对其他系统开放。
四、当今主流数据库技术发展状况[3]1．信息集成随着Internet 的飞速发展，网络迅速成为一种重要的信息传播和交换的手段，尤其是在Web 上，有着极其丰富的数据来源。
信息集成系统的方法可以分为：数据仓库方法和Wrapper/Mediator 方法。
在数据仓库方法中，各数据源的数据按照需要的全局模式从各数据源抽取并转换，存储在数据仓库中。
用户的查询就是对数据仓库中的数据进行查询。
对于数据源数目不是很多的单个企业来说，该方法十分有效。
另一种方法是Wrapper/Mediator 方法。
该方法并不将各数据源的数据集中存放，而是通过Wrapper/Mediator 结构满足上层集成应用的需求。
这种方法的核心是中介模式（mediatedschema）。
信息集成系统通过中介模式将各数据源的数据集成起来，而数据仍存储在局部数据源中，通过各数据源的包装器（wrapper）对数据进行转换使之符合中介模式。
用户的查询基于中介模式，不必知道每个数据源的特点，中介器（mediator）将基于中介模式的查询转换为基于各局部数据源的模式查询，它的查询执行引擎再通过各数据源的包装器将结果抽取出来，最后由中介器将结果集成并返回给用户。
Wrapper/Mediator 方法解决了数据的更新问题，从而弥补了数据仓库方法的不足。
不过，这种框架结构正受到来自3 个方面的挑战。
第1个挑战是如何支持异构数据源之间的互操作性（interoperability）。
另一个挑战是如何模型化源数据内容和用户查询。
第三个挑战是当数据源的查询能力受限时，如何处理查询和进行优化。
2．传感器数据库技术随着微电子技术的发展，传感器的应用越来越广泛。
根据传感器在一定的范围内发回的数据，在一定的范围内收集有用的信息，并且将其发回到指挥中心。
当有多个传感器在一定的范围内工作时，就组成了传感器网络。
传感器网络由携带者所捆绑的传感器及接收和处理传感器发回数据的服务器所组成。
传感器网络中的通信方式可以是无线通信，也可以是有线通信。
在传感器网络中，传感器数据就是由传感器中的信号处理函数产生的数据。
信号处理函数要对传感器探测到的数据进行度量和分类，并且将分类后的数据标记时间戳，然后发送到服务器，再由服务器对其进行处理。
传感器数据可以通过无线或者光纤网存取。
无线通信网络采用的是多级拓扑结构，最前端的传感器节点收集数据，然后通过多级传感器节点到达与服务器相连接的网关节点，最后通过网关节点，将数据发送到服务器。
传感器节点上数据的存储和处理方法有两种：第 1 种类型的处理方法是将传感器数据存储在一个节点的传感器堆栈中，这样的节点必须具有很强的处理能力和较大的缓冲空间；第 2 种方法适用于一个芯片上的传感器网络，传感器节点的处理能力和缓冲空间是受限制的：在产生数据项的同时就对其进行处理以节省空间，在传感器节点上没有复杂的处理过程，传感器节点上不存储历史数据；对于处理能力介于第1 种和第2 种传感器网络的网络来说，则采用折衷的方案，将传感器数据分层地放在各层的传感器堆栈中进行处理。
传感器网络越来越多地应用于对很多新应用的监测和监控。
新的传感器数据库系统需要考虑大量的传感器设备的存在，以及它们的移动和分散性。
因此，新的传感器数据库系统需要解决一些新的问题。
主要包括：传感器数据的表示和传感器查询的表示、在传感器节点上处理查询分片、分布查询分片、适应网络条件的改变、传感器数据库系统等。
3．网格数据管理网格是把整个网络整合成一个虚拟的巨大的超级计算环境，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源和专家资源的全面共享。
目的是解决多机构虚拟组织中的资源共享和协同工作问题。
按照应用层次的不同可以把网格分为3 种：计算网格，提供高性能计算机系统的共享存取；数据网格，提供数据库和文件系统的共享存取；信息服务网格则支持应用软件和信息资源的共享存取。
高性能计算的应用需求使计算能力不可能在单一计算机上获得，因此，必须通过构建“网络虚拟超级计算机”或“元计算机”获得超强的计算能力，这种计算方式称为网格计算。