Boost Graph库简介
本翻译版权所有，转载请注明：
转载请注明：
作者：Utensil
博客：https://www.360docs.net/doc/9114559782.html,/utensil/
邮箱：utensilcandel@https://www.360docs.net/doc/9114559782.html,
本章为Boost Graph Library的在线文档的第一章(参见
https://www.360docs.net/doc/9114559782.html,/doc/libs/1_36_0/libs/graph/doc/table_of_contents.html)。前段时间研究编译原理中的属性计算时，看到拓扑排序，突然对Boost中的这个库有了兴趣，就翻译了这篇简介。
Boost 图类库（BGL）
图(graph)是一种数学抽象，可用于解决计算机科学领域的多种问题。因此，这种抽象必须也由计算机程序表达出来。一个用于遍历图的标准化的范型接口，对于促进对图算法和数据结构的重用，具有无可比拟的重要性。Boost 图类库（BGL）的一部份是一个可用于访问图的结构的范型接口，同时隐藏了其实现细节。这是一个开放的接口，这意味着任何实现了该接口的图类库，都将可以与BGL范型算法（或是其他使用了该接口的算法）相互协作。BGL提供了一些遵循该接口的通用目的的图类，但它们并不企图成为唯一的图类；肯定会有其他图类更适合于特定场合。我们相信，BGL的主要贡献将是对该接口的规划。
BGL图接口和图组件是范型的(generic)，如同标准模板库(STL)[2]。在下一节中我们将回顾范型编程在STL中扮演的角色，并将其与我们如何在图的背景下应用范型编程相比较。
当然，如果你已经熟悉范型编程，大可以跳过这一节！这里是目录。
BGL的源代码是Boost分发包的一部份，你可以在这里下载。
如何构建BGL
根本不用！Boost 图类库是一个仅有头文件(header-only)的类库，并不需要构建后才能使用。唯一的例外是GraphViz 输入分析器。
当编译使用BGL的程序时，记住开启优化。例如，在Microsoft Visual C++中选择Release模式，或给GCC加上-O2或-O3选项。
STL中的范型
STL以三种方式体现出它是范型的。
Algorithm/Data-Structure Interoperability
算法/数据结构互操作性
首先，每个算法都是以一种数据结构中性的方式写成的，允许一个单独的模板函数在许多不同类型的容器施行操作。迭代器
的概念是降低算法和数据结构耦合程度的关键因素。这项技术的影响在于将STL的代码规模从O(M*N)降低到O(M+N)，其中是M算法的数量而N是容器的数量。考虑有20种算法和5种数据结构的情形，这将是写100个函数与仅写25个函数的
区别！而且这种区别将随着算法和数据结构数目的增多而变得更大。
Extension through Function Objects
可扩展性（通过函数对象）
其次，STL的算法和数据结构是可扩展的。通过使用函数对象，用户可以改造和定制STL。正是这种弹性使得STL成为解决现实问题的优秀工具。每个编程问题都会带来它自己的实体集合和需要建模的交互。函数对象提供了这样一种机制来扩展STL使其能处理每个问题领域的细节。
Element Type Parameterization
元素类型的参数化
第三，STL容器的元素类型是参数化的。虽然这点非常重要，但它可能是最不有趣的一种方式。范性编程常常被简单地总结为参数化的列表，如std::list
Boost Graph 库中的范型
如同STL，BGL也以三种方式体现出它是范型的。
Algorithm/Data-Structure Interoperability
算法/数据结构互操作性
首先，BGL的图算法是按照一个抽象掉了特定的图结构的细节的接口写成的。和STL一样，BGL使用迭代器来定义数据结构遍历的接口。有三种不同的图遍历模式：遍历图的所有顶点，经过所有的边，以及沿着图的邻接结构（从一个顶点到它的邻居）。对每一种遍历模式，都有一种专门的迭代器。
该范型接口使得像breadth_first_search()这样的模板函数可以工作于多种多样的图结构之上，无论是以指针链接的节点实现的图，还是编码在数组里的图。这种弹性对于图论领域尤其重要。图结构常常是为特定的应用定制的。在以前，如果程序员想要重用一个算法实现他们必须将他们的图数据转换/复制到图类库的规定的图结构。在使用像LE DA, GTL, Stanford GraphBase这样的库的时候，正是这样；对于用Fortran写成的图算法，就更是如此。这严重地限制了它们的图算法的重用。
相反，通过外部适配(external adaptation，参见小节如何将既有的图转换为BGL)，定制的（或者甚至是遗留的）图结构可以原封不动地与BGL范型图算法共同使用。外部适配将一个新的接口包裹在一个数据结构外面，无需复制，也无需将数据放在适配对象里。BGL的接口经过仔细的设计，以使这个适配的过程尽可能简单。为了演示这一点，在BGL图算法中，我
们为多种图结构（LE DA图、Stanford GraphBase图，甚至 Fortran风格的数组）构建了接口连接代码。Extension through Visitors
可扩展性（通过Visitor）
其次，BGL的图算法是可扩展的。BGL引入了visitor（访问子）的概念，其实它只是一个有多个方法的函数对象。在图算法中，常常需要在一些关键点(event points )插入用户定义的操作。访问子对象有一个不同的、只在关键点才调用的方法。
具体的关键点以及相应的访问子方法依具体的算法而定。它们通常包括像start_vertex(), discover_vertex(), examine_edge(), tree_edge(), and finish_vertex()这样的方法。
Vertex and Edge Property Multi-Parameterization
顶点和边属性的多重参数化
BGL的第三种范型方式，类似于STL容器中的元素类型的参数化，可是情况比STL容器要复杂一些。我们既需要将值（称为“属性”）关联于图的顶点，也需要关联于边。另外，常常需要将多重属性关联于每个顶点和每条边；这正是所谓的多重参数化。STL的std::list
的多个属性。关联于一个特定的顶点或边的属性值，可以经由一个属性映射表（propert y map）获得。对每一个属性，都有一张单独的属性映射表。
传统的图库和图结构会在遇到图属性参数化时变得无能为力。这是图结构必须为具体应用定制的一个主要原因。BGL中的
图类中属性的参数化使得它们非常适合于重用。
Algorithms 算法
BGL算法包括一个算法模式（实现为范型算法）的核心集合，以及大量的图算法。核心的算法模式有：
?广度优先搜索(B readth First Search )
?深度优先搜索(Depth First Search )
?成本一致搜索(Uniform Cost Search )
这些算法模式自身并不对图计算任何有意义的量；他们仅仅为构造图算法建筑基石。BGL中现有的图算法包括：
?Dijkstra最短路径(Dijkstra's Shortest P aths)
?Bellman-Ford最短路径(Bellman-Ford Shortest P aths)
?Johnson所有节点对间最短路径(Johnson's All-P airs Shortest P aths)
?Kruskal最小生成树(Kruskal's Minimum Spanning Tree)
?P rim最小生成树(P rim's Minimum Spanning Tree)
?连通区域(Connected Components)
?强连通区域(Strongly Connected Components)
?动态连通区域(使用不相交集合)(Dynamic Connected Components (using Disjoint Sets) )
?拓扑排序(Topological Sort)
?转置(Transpose)
?逆Cuthill Mckee排序(Reverse Cuthill Mckee Ordering)
?最小最后顶点排序(Smallest Last Vertex Ordering)
?顺序顶点染色(Sequential Vertex Coloring)
Data Structures 数据结构
BGL目前提供两个图类和一个边链表适配器。
adjacency_list类是通用目的的，是图类中的瑞士军刀。它是高度参数化的，因此它可以为不同场合进行优化：图是有向的还是无向的，是否允许平行边，只可以高效访问出边还是也可高效访问入边，快速顶点插入与删除的额外空间开销等等。
adjacency_matrix将边储存在一个|V| x |V|矩阵中（其中|V|是顶点数）。这个矩阵的元素代表图中的边。邻接矩阵表示特别适合于非常密集的图，即边的数目接近|V|2 。
edge_list类是一个适配器，它接受任何类型的边迭代器实现一个边链表图(Edge List Graph)。
浅谈嵌入式SQLite数据库实现与应用
1、前言 有一些日子没有仔细关注SQLite了，今天打开其主页，发现其最新的版本已经是3.6.22了，更让我惊喜的是它的用户越来越多，而且邮件列表的关注者也越来越多，突然觉得自己已经太old了。惊喜的同时，不得不聊上几句了。 首先，来看看都有哪些人在使用SQLite，主页上列举一长串NB的用户，其中不乏像Adobe，Apple，F irefox，甚至连google，Microsoft，SUN这样的用户。 Firefox：这是我的机器上V3.5.7安装目录下的文件： 可以发现用的SQLite 3.6.16.1。 据说，Google在它的Desktop for Mac，Google Gears，以及Android，甚至Chrome中都用到S QLite，而且，Google的工程师对SQLite的全文检索功能作了很大的贡献(contribution)。还有Apple，Micorsoft，SUN等等，这里就不列举了。详细见https://www.360docs.net/doc/9114559782.html,/famous.html。有这些公司的参与，对SQLite的发展应该有很大的帮助，尤其是像Google这样的用户。 2、实现与应用 下面从实现及应用的角度来谈谈SQLite，先看看SQLite的特点(功能)吧。 特点 简单(simple)：SQLite是一个非常轻量级自包含(lightweight and self-contained)的DBMS：一个头文件，一个动态库文件，你就拥有了关系数据库的所有功能了。简单，是SQLite最明显的哲学。它提供的API少而简单。只需要一个DLL文件，你的程序马上就拥有了一个功能强大的数据库引擎，这是一件很美妙的事。 小巧(small)：我用VS 2005在Windows下编译的3.6.11，Release版为368K，用时不到20秒——而编译MySQL时，要花上几分钟。而当我插入10000条int数据时，内存开销660K，磁盘开销92 K。 事务(transaction)：事务是现代商业数据处理系统最基本的要求，而Access，不论是在可执行文件大小（看了一下Access2003的可执行文件大小为6.32M，两者不是一个量级），还是事务特性，都是不能和SQLite 相比的。 并发性(Concurrency)：由于SQLite通过OS的文件锁来实现库级锁，粒度很大，但是，它通过一些复杂特殊的处理(具体可以参见分析系列)，尽量的提升了读写的并发度。如果你还有担心，你可以看看这篇文章：https://www.360docs.net/doc/9114559782.html,/database/sqlite_cms.html。 SQL92：SQLite支持绝大部分的标准SQL语句，你只需要几百K的空间，就可以换来需要上百兆的通用DBMS几乎所有操作了。 方便(Convenience)：如果你的程序要使用SQLite，只需要将拷贝你的程序目录即可。
分布式服务架构方案
高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格， 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过 读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案， 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对
于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群， 可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。
嵌入式数据库的现状和发展趋势_史恒亮
嵌入式数据库的现状和发展趋势 ①史恒亮1,2,3 白光一1,3 (1. 南京理工大学计算机学院江苏南京210094; 2.河南科 技大学电信学院河南洛阳471003; 3.方舟信息技术(苏州)有限公司江苏苏州215021) 2010 年第19 卷第 2 期计算机系统应用 Special Issue 专论综述207 CPU 的并行处理结构，一个CPU 负责正常的事务处 理，另一个专门负责有关恢复处理，如记录日志、做 检验点以及故障后进行数据库恢复，该方法是通过改 善硬件的处理性能来换取系统整体性能的改善，但该 种方法在资源条件苛刻的嵌入式系统中显然是不适用 的。有人提出了基于影子的恢复技术，该技术的优点 是消除了日志开销，恢复速度快，缺点是在事务生命 周期内数据库需维持其更新数据页的两个版本---当 前页和影子页 [6-8] ，同时需维护大量的页表指针。该方 法是通过适当的增加存储数据量来提高系统性能。相 比较而言，后者在嵌入式系统，以及嵌入式数据库恢 复中应用的更多。为了保证嵌入式数据库中数据的正 确性，文献[9]引入时间有效性，当数据库实时数据真 实反映对应实体对象物理环境时，这个数据在时间域 内是新鲜的。 3.2 事务处理技术和移动查询优化 嵌入式数据库系统中的事务处理在前端可以简单 化，但在整个应用系统中要结合计算环境的特征进行 事务处理控制。有效平衡用户事务和更新负载是提供 满意服务的关键，文献[10]提出了Qos(Quality of Server)技术，还提出了一种QMF 方法去保证事务满 足截止期的比率。文献[11]提出了用数据版本概念去 解决事务间访问数据的冲突和加强并发控制。为了保 证活动事务的顺利完成，必须设计和实现新的事务管 理策略和算法。 移动查询优化是指在传统分布式数据库查询优化 技术的基础上，利用多种方法消除带宽多样性、断接
常用的嵌入式数据库的比较
常用的嵌入式数据库的比较 2.1 Berkeley DB 技术特点： 1. Berkeley DB是一个开放源代码的内嵌式数据库管理系统，能够为应用程序提供高性能的数据管理服务。应用它程序员只需要调用一些简单的API就可以完成对数据的访问和管理。(不使用SQL语言) 2. Berkeley DB为许多编程语言提供了实用的API接口，包括C、C++、Java、Perl、Tcl、Python和PHP等。所有同数据库相关的操作都由Berkeley DB函数库负责统一完成。 3. Berkeley DB轻便灵活（Portable），可以运行于几乎所有的UNIX和Linux系统及其变种系统、Windows操作系统以及多种嵌入式实时操作系统之下。Berkeley DB被链接到应用程序中，终端用户一般根本感觉不到有一个数据库系统存在。 4. Berkeley DB是可伸缩（Scalable）的，这一点表现在很多方面。Database library 本身是很精简的（少于300KB的文本空间），但它能够管理规模高达256TB的数据库。它支持高并发度，成千上万个用户可同时操纵同一个数据库。Berkeley DB能以足够小的空间占用量运行于有严格约束的嵌入式系统。 Berkeley DB在嵌入式应用中比关系数据库和面向对象数据库要好，有以下两点原因：（1）因为数据库程序库同应用程序在相同的地址空间中运行，所以数据库操作不需要进程间的通讯。在一台机器的不同进程间或在网络中不同机器间进行进程通讯所花费的开销，要远远大于函数调用的开销； （2）因为Berkeley DB对所有操作都使用一组API接口，因此不需要对某种查询语言进行解析，也不用生成执行计划，大大提高了运行效。 2.2 SQLite 轻量级别数据库SQLite的主要特点： 1. 支持事件，不需要配置，不需要安装，也不需要管理员； 2. 支持大部分SQL92； 3. 一个完整的数据库保存在磁盘上面一个文件，同一个数据库文件可以在不同机器上面使用，最大支持数据库到2T，字符和BLOB的支持仅限制于可用内存； 4. 整个系统少于3万行代码，少于250KB的内存占用(gcc)，大部分应用比目前常见的客户端/服务端的数据库快，没有其它依赖 5. 源代码开放，代码95%有较好的注释，简单易用的API。官方带有TCL的编译版本。 2.1 Berkeley DB 技术特点： 1. Berkeley DB是一个开放源代码的内嵌式数据库管理系统，能够为应用程序提供高性能的数据管理服务。应用它程序员只需要调用一些简单的API就可以完成对数据的访问和管理。(不使用SQL语言) 2. Berkeley DB为许多编程语言提供了实用的API接口，包括C、C++、Java、Perl、Tcl、Python和PHP等。所有同数据库相关的操作都由Berkeley DB函数库负责统一完成。
分布式数据库管理系统简介
分布式数据库管理系统简介 一、什么是分布式数据库： 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。 分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。 分布式数据库系统（DDBS）包含分布式数据库管理系统（DDBMS和分布式数据库（DDB）。 在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的 操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。 一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统（DBMS）管理一样，用 户并没有什么感觉不一样。 分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。 分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。 在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户， 执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和 服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。 分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例 子如： 客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。 单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。 参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。
分布式数据库系统复习题
一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？ 答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点： 物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。 逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。 站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。 另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。 二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。 分布式数据库是多层的，国内分为四层： 全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。 全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式 全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。 局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式 局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。 三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的 各级分布透明性问题。 分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。
EMC Greenplum分布式数据库简介-v
EMC Greenplum数据库简介 Greenplum 是2002年开始成立研发团队的，核心技术团队成员来自各个顶级数据库公司和大规模并行计算公司的资深软件架构师，例如：Oracle, Teradata, Tandem, Microsoft SQL Server, Informix。 Greenplum数据库软件是业内首创的无共享、大规模并行处理（massively parallel processing (MPP)）的数据库软件产品，它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果：包括无共享/MPP，按列存储数据库，数据库内压缩，MapReduce，永不停机扩容，多级容错等等。该数据库软件被业界认可为扩展能力最大的分析型（OLAP）数据库软件。已有500多家世界级重大客户采用该软件，例如：NYSE,NASDAQ,FINRA,AIG，AMEX,CIA，德意志银行，美国联邦储备委员会，支付宝，NTT-DoCoMo,T-Mobile,Skype，WalMart，中国联通，太平洋保险等。这些客户中大多数Greenplum数据仓库所管理的数据量都超过100TB，其中，全球最大的有6500TB，中国最大的有1000TB。每一天，全球有数亿级的用户在直接、间接用到Greenplum发明的数据库平台。 Greenplum 分布式数据仓库软件特性介绍 Greenplum数据仓库软件是业界首创将大规模并行计算技术，应用到了数据库软件领域。该类技术同样应用在Google搜索引擎的中。
Greenplum数据仓库软件功能： 无共享/MPP核心架构 Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上，所以节点存储每张表或表分区的部分行，所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行，并且该架构支持扩展到上万个节点。 混合的存储和执行（按列或按行） Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据，每张表或表分区可以由管理员根据应用需要，分别指定存储和压缩方式。 基于这个功能，用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的，只需在建表或表分区时指定： 这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。
如影随形的数据库嵌入式数据库简介
如影随形的数据库嵌入式数据库简介 手机从仅能打电话、发短信发展到现在，已增加了诸多功能，如彩信、音乐、摄影等，功能应用多了，系统就变得复杂，嵌入式数据库作为共用的数据管理模块，实现了手机资源的共享。 说起近些年CPU(中央处理器)技术的发展，很多用户都耳闻能详，而对于嵌入式系统的发展，却没有足够了解。引用康佳集团股份有限公司技术中心经理陶显芳的话，现在每年只有10%～20%的计算机芯片是专为电脑设计，而每年近10～20亿个CPU(80%～90%)或是SOC(系统级芯片)是为嵌入式系统设计制造的。 嵌入式系统涵盖多领域 计算机作为一个系统的核心或关键部件，同系统中的其它部分协同作用来完成整个系统的任务，即计算机镶嵌在系统中发挥其作用，这类计算机系统被称为嵌入式计算机应用系统，嵌入式系统几乎涵盖了所有领域。 Oracle公司大中华区嵌入业务总监胡德旺告诉记者，嵌入式系统对数据处理的要求正在逐步增加，用户不仅要求处理大量而复杂的数据，还需要在应用变得更复杂时使数据的处理保持一致性。传统的基于文件系统的自行开发的数据管理系统，因为功能匮乏，开发周期长和维护困难等缺点，已经不能满足应用的要求了。 在嵌入式系统中，对数据库的操作具有定时限制的特性，这里把应用于嵌入式系统的数据库系统称为嵌入式数据库系统或嵌入式实时数据库系统(ERTDBS)。 可靠性要求是毋庸置疑的，嵌入式系统必须能够在没有人工干预的情况下，长时间不间断地运行。同时要求数据库操作具备可预知性，而且系统的大小和性能也都必须是可预知的，这样才能保证系统的性能。 嵌入式系统中会不可避免地与底层硬件打交道，因此在数据管理时，也要有底层控制的能力，如什么时候会发生磁盘操作，磁盘操作的次数，如何控制等。底层控制的能力是决定数据库管理操作的关键。 目前嵌入式软件系统开发的挑战之一，体现在对各种数据的管理能否建立一套可靠、高效、稳定的管理模式，嵌入式数据库可谓应运而生。 嵌入式数据库是嵌入式系统的重要组成部分，也成为对越来越多的个性化应用开发和管理而采用的一种必不可少的有效手段。 嵌入式数据库用途广泛，如用于消费电子产品、移动计算设备、企业实时管理应用、网络存储与管理以及各种专用设备，这一市场目前正处于高速增长之中。 举简单例子，手机原来只用来打电话、发短信，现在手机增加了很多新的功能，比如彩信、音乐、摄影、视频等等，应用的功能多了，系统就变得复杂。 以前手机软件的数据管理模式是每项应用需要自己定义、管理相关的数据，而如今已逐步趋向于用嵌入式数据库作为共用的数据管理模块以提高系统效率，实现手机资源(如影像、图片等)共享，并保持数据的稳
数据库的体系结构
数据库基础 （ 视频讲解：25分钟） 本章主要介绍数据库的相关概念，包括数据库系统的简介、数据库的体系结构、数据模型、常见关系数据库。通过本章的学习，读者应该掌握数据库系统、数据模型、数据库三级模式结构以及数据库规范化等概念，掌握常见的关系数据库。 通过阅读本章，您可以： 了解数据库技术的发展 掌握数据库系统的组成 掌握数据库的体系结构 熟悉数据模型 掌握常见的关系数据库 1 第 章
1.1 数据库系统简介 视频讲解：光盘\TM\lx\1\数据库系统简介.exe 数据库系统（DataBase System，DBS）是由数据库及其管理软件组成的系统，人们常把与数据库有关的硬件和软件系统称为数据库系统。 1.1.1 数据库技术的发展 数据库技术是应数据管理任务的需求而产生的，随着计算机技术的发展，对数据管理技术也不断地提出更高的要求，其先后经历了人工管理、文件系统、数据库系统等3个阶段，这3个阶段的特点分别如下所述。 （1）人工管理阶段 20世纪50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。当时硬件和软件设备都很落后，数据基本依赖于人工管理，人工管理数据具有如下特点： ?数据不保存。 ?使用应用程序管理数据。 ?数据不共享。 ?数据不具有独立性。 （2）文件系统阶段 20世纪50年代后期到60年代中期，硬件和软件技术都有了进一步发展，出现了磁盘等存储设备和专门的数据管理软件即文件系统，文件系统具有如下特点： ?数据可以长期保存。 ?由文件系统管理数据。 ?共享性差，数据冗余大。 ?数据独立性差。 （3）数据库系统阶段 20世纪60年代后期以来，计算机应用于管理系统，而且规模越来越大，应用越来越广泛，数据量急剧增长，对共享功能的要求越来越强烈。这样使用文件系统管理数据已经不能满足要求，于是为了解决一系列问题，出现了数据库系统来统一管理数据。数据库系统满足了多用户、多应用共享数据的需求，它比文件系统具有明显的优点，标志着管理技术的飞跃。 1.1.2 数据库系统的组成 数据库系统是采用数据库技术的计算机系统，是由数据库（数据）、数据库管理系统（软件）、数
分布式数据库
分布式数据库 第一节基本概念 一，集中式数据库系统和分布式数据库系统 1．集中式数据库系统，是指数据库中的数据集中存储在一台计算机上，数据的处理也集中在一台计算机上完成。 2. 分散式数据库系统，采用了数据分散存储的办法，将数据库分成多个建立在多台计算机上，此时各个数据库的管理和应用程序是分开的并独立的，这种系统称为分散式系统。 3.分布式数据库系统，是指数据库数据存放在计算机网络上的不同场地的计算机中，每一个计算机都有自治处理能力，并完成局部应用；而每一场地也参与（至少一种）全局应用程序的执行，全局应用程序可以通过网络通信访问系统中的多个场地的数据，这样的系统，称为分布式数据库系统。 4. 分布式数据库管理系统DDBMS，是分布式数据库系统的核心，它是分布式数据库系统中的一组软件，负责分布式数据库的建立、查询、更新、复制、管理的软件。 5. 局部自治性，是指有独立处理能力并能完成局部应用。 区分一个系统是分散式还是分布式系统，就是判断系统是否支持全局。 二，分布式数据库体统的透明性 分布式数据库系统具有位置透明性和复制透明性，使用户看到的系统如同一个集中式数据库系统。
（1）位置透明性：是指用户或应用程序员应当了解分片情况，但不必了解片段的存储场地。位置透明性位于分片视图与分配视图之间。 （2）数据复制：是指数据在每个场地的重复存储。 （3）复制透明性：即用户或程序员不必关心数据库在网络中各个节点的数据复制情况，更新操作引起的波动由系统来处理。 三，分布式数据库的特点 （1）数据的分布性。分布式数据库中的数据分布在网络中的各个节点。 （2）统一性。包括数据在逻辑上的统一性和数据在管理上的统一性。 △逻辑上的统一性指的是分散在计算机网络各个节点上的数据库构成一个在逻辑上单一的数据库，呈现给用户的如同一个统一的集中式数据库。 △管理上的统一性指的是分布式数据库是由分布式数据管理系统统一管理和维护。 （3）透明性。用户在使用数据库时，与使用集中式数据库一样，无需知道其所关心的数据存放的位置，存储了几次。用户需要关心的仅仅是整 个数据库的逻辑结构 理想的分布式数据库所具有的规则和目标 （1）局部节点自治性。 （3）能继续操作。 （4）具有位置独立性（位置透明性）。 （5）分片独立性（分片透明性）。 （6）数据复制独立性（复制透明性） （7）支持分布查询处理。 （8）支持分布事务管理。 （9）具有硬件独立性。 （10）具有操作系统独立性。 （11）具有网络独立性 （12）具有DBMS独立性。
ORACLE数据库管理系统介绍
ORACLE 数据库管理系统介绍 的特点: 可移植性 ORACLE采用C语言开发而成，故产品与硬件和操作系统具有很强的独立性。从大型机到微机上都可运行ORACLE的产品。可在UNIX、DOS、Windows等操作系统上运行。可兼容性由于采用了国际标准的数据查询语言SQL，与IBM的SQL/DS、DB2等均兼容。并提供读取其它数据库文件的间接方法。 可联结性对于不同通信协议，不同机型及不同操作系统组成的网络也可以运行ORAˉCLE数据库产品。 的总体结构 （1）ORACLE的文件结构一个ORACLE数据库系统包括以下5类文件:ORACLE RDBMS的代码文件。 数据文件一个数据库可有一个或多个数据文件，每个数据文件可以存有一个或多个表、视图、索引等信息。 日志文件须有两个或两个以上，用来记录所有数据库的变化，用于数据库的恢复。控制文件可以有备份，采用多个备份控制文件是为了防止控制文件的损坏。参数文件含有数据库例程起时所需的配置参数。 （2）ORACLE的内存结构一个ORACLE例程拥有一个系统全程区（SGA）和一组程序全程区（PGA）。 SGA（System Global Area）包括数据库缓冲区、日志缓冲区及
共享区域。 PGA（Program Global Area）是每一个Server进程有一个。一个Server进程起动时，就为其分配一个PGA区，以存放数据及控制信息。 （3）ORACLE的进程结构ORACLE包括三类进程: ①用户进程用来执行用户应用程序的。 ②服务进程处理与之相连的一组用户进程的请求。 ③后台进程 ORACLE为每一个数据库例程创建一组后台进程，它为所有的用户进程服务，其中包括: DBWR（Database Writer）进程，负责把已修改的数据块从数据库缓冲区写到数据库中。LGWR（Log Writer）进程，负责把日志从SGA中的缓冲区中写到日志文件中。 SMON（System Moniter）进程，该进程有规律地扫描SAG进程信息，注销失败的数据库例程，回收不再使用的内存空间。PMON（Process Moniter）进程，当一用户进程异常结束时，该进程负责恢复未完成的事务，注销失败的用户进程，释放用户进程占用的资源。 ARCH（ARCHIVER）进程。每当联机日志文件写满时，该进程将其拷贝到归档存储设备上。另外还包括分布式DB中事务恢复进程RECO 和对服务进程与用户进程进行匹配的Dnnn进程等。 的逻辑结构 构成ORACLE的数据库的逻辑结构包括: （1）表空间
(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势
(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)分布式数据库研究现状及发展趋势的全部内容。
山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期) 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：分布式数据库技术 论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（) 研究生姓名: 刘杰飞 年级： 2014级 学号： 201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月 17日
分布式数据库研究现状及发展趋势 摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。 关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言 随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有
嵌入式数据库的发展与应用
嵌入式数据库的发展与应用 摘要：从嵌入式系统结构入手，阐述了嵌入式数据库的发展现状，并具体介绍了当前主流嵌入式数据库的共性、基本特点、关键技术、构件、分类，并提出了发展趋势和应用。20年前就已经被组合在各种应用程序、软件组件和硬件环境中。它有两个很重要的特征——“嵌入性”和“实时性”。这里用实际应用的实例来说明，在嵌入式系统里如何有效地使用嵌入式数据库。 关键词：嵌入式数据库；复制；缓存技术；现状；趋势；应用 随着计算机技术及相关技术的不断发展，嵌入式产品由于其智能化、小型化、便携式等特点，已经普遍应用于我们的生活，比如智能手机、车载导航设备、数字移动电视、机顶盒、智能控制设备等。这些产品通常是在计算资源、存储资源等条件受限的情况下处理大量的数据，而传统的数据库一般都是运行在各种各样的服务器或大容量的存储器上，显然把传统的数据库直接移植到嵌入式设备上是不可行的。那么如何在苛刻的条件下，充分利用有限的资源便成为了人们研究的热点。嵌入式数据库也正是在此条件下，和嵌入式操作系统、嵌入式应用软件相伴而生的。 1 嵌入式系统的体系结构 嵌入式数据库位于嵌入式系统的中间部分，下面有嵌入式操作系统层，当前主流的嵌入式操作系统有Windows CE；Palm OS。Linux，VXworks，SymbianOS 等平台，硬件平台主要有Dragonball，Handspring，MIPS，Hitachi SH，Power PC 以及ARM处理器。嵌入式应用软件位于嵌入式数据库之上，可以通过API函数接口，ODBC，JDBC等与嵌入式数据库通信，来实现数据的检索、删除、添加等操作，更为重要的是要实现数据的完整性、一致性。 当前主流的嵌入式数据库，具有支持多个平台、面向多种开发语言、具有多个灵活的接口等特点，主流的嵌入式数据库有：Oracle公司的Berkeley DB、Sysbase Adaptive Server Anywhere、Linter以及SQLite等，国内的科研机构也积极开展这方面的研究并推出了自己的产品，主要有方舟公司的Noahbase，人大金仓kingbase等。 在其体系结构中，只是描述了单一的以嵌入式设备为核心的体系架构，底层的数据采集程序把传感器集所测得的具有不同意义的数传送给嵌入式系统进行实时存储，以备数据中心进行数据的查询。嵌入式系统作为下位机负责数据的采
常用数据库管理系统介绍
常用数据库管理系 统介绍 1
常见数据库管理系统简介 当前市场上比较流行的数据库管理系统产品主要是Oracle、IBM、Microsoft和Sybase、mysql等公司的产品,下面对常见的几种系统做简要的介绍: 11.4.1 Oracle Oracle数据库被认为是业界当前比较成功的关系型数据库管理系统。Oracle公司是世界第二大软件供应商,是数据库软件领域第一大厂商(大型机市场除外)。Oracle的数据库产品被认为是运行稳定、功能齐全、性能超群的贵族产品。这一方面反映了它在技术方面的领先,另一方面也反映了它在价格定位上更着重于大型的企业数据库领域。对于数据量大、事务处理繁忙、安全性要求高的企业,Oracle无疑是比较理想的选择(当然用户必须在费用方面做出充分的考虑,因为Oracle数据库在同类产品中是比较贵的)。随着Internet的普及,带动了网络经济的发展,Oracle适时的将自己的产品紧密的和网络计算结合起来,成为在Internet应用领域数据库厂商的佼佼者。Oracle数据库能够运行在UNIX、Windows等主流操作系统平台,完全支持所有的工业标准,并获得最高级别的ISO标准安全性认证。Oracle采用完全开放策略,能够使客户选择最适合的解决方案, 2
同时对开发商提供全力支持。Oracle数据库系统的特点有: ?无范式要求,可根据实际系统需求构造数据库。 ?采用标准的SQL结构化查询语言。 ?具有丰富的开发工具,覆盖开发周期的各阶段。 ?数据类型支持数字、字符、大至2GB的二进制数据,为数据库的面向对象存储提供数据支持。 ?具有第四代语言的开发工具(SQL*FORMSSQL*REPORTS、SQL*MENU等)。 ?具有字符界面和图形界面,易于开发。Oracle7以后得版本具有面向对象的开发环境CDE2。 ?经过SQL*DBA控制用户权限,提供数据保护功能,监控数据库的运行状态,调整数据缓冲区的大小。 ?分布优化查询功能。 ?具有数据透明、网络透明,支持异种网络、异构数据库系统。并行处理采用动态数据分片技术。 ?支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构(集中式、分布式、客户机/服务器)。 ?实现了两阶段提交、多线索查询手段。 ?支持多种系统平台(Linux、HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 Windows、OS/2)。 3
分布式数据库设计报告
分布式数据库设计报告
目录 1案例背景 (1) 需求分析 (1) 2 分布式数据库设计 (2) 设计目标 (2) 总体设计目标 (2) （4）可靠性： (3) 完成方式及周期 (3) 分布式数据库架构图 (4) 物理设计施工 (5) 3 总结 (5) 4所用设备汇总 (7) 5所使用软件 (7)
成品车间分布式数据库设计 1案例背景 随着成品车间信息化程度越来越高，我们的传统集中式数据库系统的缺点逐渐体现出来主要有: 1、所有数据处理、存储集中在一台计算机上完成，一旦机器损坏或系统崩 溃数据数据很难恢复。 2、单台机器写入/查询处理能力不足，一台机器既要读取数据，又要写入数 据，遇到大批量超过单台数据库的处理能力，就会出现卡顿，在生产时 间不敢批量制造/查询数据。 3、硬件性能瓶颈，包括(硬盘、CPU、内存)，使用升级硬件的方法效果有限。 4、出现故障没有备用服务器可以替代。 5、当前成品车间存在2种数据库，oracle，sql sever，交叉使用不方便管 理维护，出现问题排查困难。 6、由于数据库初期创建数据库/表比较混乱，现在对数据的统计管理需要在 两台服务器之间交叉进行，统计难度高，效率低。 需求分析 成品车间信息化程度越来越高，各个节点产生的数据量越来越大，对数据系统要求越来越高，我们所使用的传统集中式数据库已经无法从容应对越来越大的数据。 成品车间生产线数据库主要有oracle和sql server两种，分别分布在2台计算机中，柔性线、自动线、三相线交叉使用两种类型数据库，主要出现的问题有; 1、一旦其中一个数据库出现问题，那么就有很大的几率导致三条线体 的某个节点或全部节点失去数据服务，导致停线。 2、数据库出现故障，必须停线，故障修复之后才可以上线使用。
分布式数据库设计方案
1.大型分布式数据库解决方案 企业数据库的数据量很大时候，即使服务器在没有任何压力的情况下，某些复杂的查询操作都会非常缓慢，影响最终用户的体验；当数据量很大的时候，对数据库的装载与导出，备份与恢复，结构的调整，索引的调整等都会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间，影响数据库的可用性和易管理性。 分区表技术 让用户能够把数据分散存放到不同的物理磁盘中，提高这些磁盘的并行处理能力，达到优化查询性能的目的。但是分区表只能把数据分散到同一机器的不同磁盘中，也就是还是依赖于一个机器的硬件资源，不能从根本上解决问题。 分布式分区视图 分布式分区视图允许用户将大型表中的数据分散到不同机器的数据库上，用户不需要知道直接访问哪个基础表而是通过视图访问数据，在开发上有一定的透明性。但是并没有简化分区数据集的管理、设计。用户使用分区视图时，必须单独创建、管理每个基础表（在其中定义视图的表）,而且必须单独为每个表管理数
据完整性约束，管理工作变得非常复杂。而且还有一些限制，比如不能使用自增列，不能有大数据对象。对于全局查询并不是并行计算，有时还不如不分区的响应快。 库表散列 在开发基于库表散列的数据库架构，经过数次数据库升级，最终采用按照用户进行的库表散列，但是这些都是基于自己业务逻辑进行的，没有一个通用的实现。客户在实际应用中要投入很大的研发成本，面临很大的风险。 面对海量数据库在高并发的应用环境下，仅仅靠提升服务器的硬件配置是不能从根本上解决问题的，分布式网格集群通过数据分区把数据拆分成更小的部分，分配到不同的服务器中。查询可以由多个服务器上的CPU、I/O来共同负载，通过各节点并行处理数据来提高性能；写入时，可以在多个分区数据库中并行写入，显著提升数据库的写入速度。
数据库系统与数据模型简介
数据库系统与数据模型简介 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、数据库系统及其组成 1、数据库系统的概念 数据库系统（Database System）是用于组织和存取大量数据的管理系统，方便多用户使用计算机软硬件资源组成的系统。它与文件系统的重要区别是数据的充分共享、交叉访问以及应用（程序）的高度独立性。 2、数据库系统的组成 数据库系统由计算机系统、数据库、数据库管理系统、应用程序和用户组成。 ⑴、计算机系统 计算机系统是指用于数据库管理的计算机硬件资源和基本软件资源。其中，硬件资源包括CPU、大容量内存（用于存放操作系统、数据库、数据库管理系统、应用程序等）、直接存取的外部存储设备（硬盘）；软件资源包括操作系统、应用程序。 ⑵、数据库 什么是数据库？数据库是提供数据的基地。它能保存数据，并让用户从它那里访问有用的数据。数据库是数据处理的新技术，也是一项先进的软件工程。 数据库中的业务数据，是以一定的组织方式存储在一起的、相互有关的数据整体。数据库中保存的数据是相关数据，是一种相对稳定的中间数据。为了便于管理和处理这些数据，将这些数据存入数据库时，必须具有一定的数据结构和文件组织形式（顺序文件、索引文件）。 “相关数据”、“一定的组织形式”和“共享”是关系型数据库的三个基本要素。 ⑶、数据库管理系统
数据库管理系统（Database Management System，DBMS）包括面向用户的接口功能和面向系统的维护功能两大方面。前者为用户存取数据提供必要的手段，包括处理能力。后者为数据库管理者提供数据库的维护工具，具体包括数据库定义、数据装入、数据库操作、控制、监督、维护、恢复、通信等。 数据库管理系统通常由以下三部分组成：数据库描述语言（DLL）、数据库操作（DML）或查询程序、数据库管理例行程序。 总之，信息的集合是数据库，而数据库管理系统的软件则可用于完成信息的存储和检索。 ⑷、应用程序和用户 数据库管理员（DBA）是系统工作人员，负责对整个数据库系统进行维护。 应用程序员是后台专业用户，对数据库进行检索、插入、删除或更新。 非程序员是终端用户，通过联机终端设备，由基本命令组成的询问语言对数据库进行检索、插入、删除或更新等操作。例如，话务员、管理员、质检员。 二、数据模型 1、数据模型基本概念 数据模型是数据库系统的核心，是对客观事物及其联系的数据的描述，即实体模型的数据化。数据模型是表示实体与实体之间联系的模型。 2、数据模型类型 当前，流行的数据模型有：关系、层次、网状三种数据模型。 ⑴、关系数据模型 关系数据模型是新的DBMS，将数据简单地表示为一个或多个表格的内容。它是由表格形式体现的，这种“表”在数学上称为关系。表中的每一行称为记录，每个记录由若干字段组成：一个记录描述一个事物，它的各个字段是该事物各种性质的描述。在关系数据库中，这些字段称为属性。 ⑵、层次数据模型 层次数据模型，也称为树状模型，是一个以记录类型为结点的有根的定向树。 层次数据模型的特点为：有而且仅有一个实体，向上不与任何实体联系，称为根；有若干实体，向下不与任何实体联系，称为叶；其余的实体，向下可以与任何实体联系，但向上只与唯一的一个实体联系（一对多联系），称为中间节点。根节点在最高层，即第一层。同一层上的节点之间没有联系。具有这些特点的数据结构，称为层次结构。例如大学行政组织结构。典型例子是IBM的IMS。