sqlserver第十篇- 数据库技术的发展.ppt

数据库技术的发展 第十章 数据库技术的发展 10.1新一代数据库技术的研究和发展 数据库的新应用领域 传统数据库系统的局限性 新一代数据库技术的特点 第三代数据库系统 数据库的新应用领域 计算机辅助设计/管理(CAD/CAM) 计算机集成制造(CIM) 办公信息系统(OIS) 地理信息系统(GIS) 知识库系统 实时系统等 传统数据库系统的局限性 面向机器的语法数据模型 数据类型简单、固定 阻抗失配 被动响应 存储、管理的对象有限 事务处理能力较差 新一代数据库技术的特点 面向对象的方法和技术对数据库发展的影响最为深远 数据库技术与多学科技术的有机结合 面向应用领域的数据库技术的研究 第一代（层次、网状数据库）： 虽有区分，但属一类格式化模型，层次模型是网状模型的特例，其体系结构、语言、数据存储管理特征相同： –层次模型：1969年IBM的IMS（Info. Management System）： –网状数据库：70年代初，美国数据库语言协商会提出DBTG报告－网状数据模型 技术的演变 ?第二代（关系数据库系统RDBMS）： –1970年IBM的San Jose：共享数据库关系模型 –1970年代：IBM San Jose的System R –1970年代：Berkeley大学的INGRES 主要成果： –关系模型理论形成； –研究了关系数据语言； –研制了大量原型和商品化系统。 1.1 数据库技术的演变 第三代数据库系统 第三代数据库系统应具有三个基本特征： 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 10.2数据库新技术 数据模型的发展 复杂数据模型 面向对象的数据模型 数据库技术与其他相关技术的结合 其他数据库系统介绍 并行数据库系统 知识库系统 主动数据库系统 多媒体数据库系统 10.3数据仓库(Data Warehouse) 数据仓库： 是把需要分析的数据从事务处理环境中提取出来，按照新的分析处理环境的需要进行重新组织的一种数据存储和组织技术。 本小节从以下几项内容介绍数据仓库(Data Warehouse) ： 从数据库到数据仓库 数据仓库的定义和特点 数据仓库系统的重要组成部分 — 分析工具 数据仓库体系结构 基于数据库技术的DSS（决策支持系统）解决方案 从数据库到数据仓库 传统的数据库系统主要用于联机事务处理（ＯＬＴＰ），而无法达到分析处理型DSS的要求。主要有以下问题： 事务处理和分析处理的性能特性不同 数据集成和动态集成问题 历史数据问题 数据的综合问题 数据仓库技术正是为了构建分析处理环境而出现的一种数据存储和组织技术。 数据仓库的定义和特点 数据仓库的定义： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合，用以支持企业或组织的决策分析处理。 数据仓库的四个基本特征： 主题与面向主题 数据仓库是集成的 数据仓库是不可更新的 数据仓库是随时间变化的 数据仓库系统的分析工具 联机分析处理（OLAP）: 定义1：是针对特定问题的联机数据访问与分析。通过对信息（维数据）的多种或能的观察进行快 稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据深入观察 定义2：是使分析人员 管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中出来的，能正为用户所理解的，并真实反映企业维特性的信息进行快速，一致、交互存取 ，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术 数据仓库系统的分析工具（续） 数据挖掘技术和工具 数据挖掘（Data Mining，简称DM）是从超大型数据库（VLDB）或数据仓库中发现并提取隐藏在内部的信息一种新技术。目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现经营者被忽略的要素，而这些要素对预测趋势、决策行为也许是十分有用的信息。 数据仓库体系结构 基于数据库技术的DSS解决方案 DW+OLAP+DM → DSS 即： 数据仓库 + 联机分析处理 + 数据挖掘 → 决策支持系统 10.4面向对象数据库系统 面向对象数据库系统： 面向对象数据库系统（Object Oriented DataBase System,简称OODBS）是数据库技术与面向对象程序设计方法相结合的产物。 类(Class)和类层次 类：在OO数据库中相似对象的集合称为类。每一个对象称为它所在类的一个实例（Instance）。 类层次：在一个面向对象数据库模式中，可以定义一个类（如C1类）的子类（如C2），类C1称为类C2的超类（或父类）。子类还可以