应用驱动的数据库技术研究.ppt

数据库技术的现状和发展趋势,2,1. 什么是数据库技术,数据库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，它已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要技术基础和支拄数据库技术的研究目标实现数据的高度共享支持用户的日常业务处理和辅助决策,3,1. 什么是数据库技术（续）,数据库的管理对象信息（数据）整数、浮点数、字符串、日期等非结构化的复杂数据XML，Web，地理空间信息，多媒体信息等程序（code）数据库技术的研究内容信息的存储、组织、管理和访问技术,4,2. 数据库技术研究的主要内容,数据模型应用领域其他计算机技术,5,,数据库技术研究的前进动力,6,3. 数据库技术的发展历史,文件系统,数据库系统发展简图,7,3. 数据库技术的发展历史,各个阶段数据库技术的主要研究成果六十年代及之前 – 文件处理阶段七十年代 – DBMS层次和网状数据库关系数据库 数据建模工具 – ER模型等查询语言 – SQL查询优化，索引技术等事务管理：并发控制和恢复OLTP,8,3. 数据库技术的发展历史,各个阶段数据库技术的主要研究成果八十年代中期至今 – 先进的数据库系统高级数据模型：扩充关系，OO，对象关系面向应用研究：空间，时间，多媒体，主动，科学，知识库八十年代后期至今 – 数据仓库和数据挖掘DW，OLAP，DM，KDD九十年代至今 – 基于Web的数据库系统基于XML的数据库系统，Web挖掘,关系数据库技术发展历程,,80年代早期,80年代后期,90年代早期,90年代后期,早期关系型,客户/服务器方式的关系型,企业级关系型,Internet数据库,简单的SQL操作,客户/服务器方式的OLTP,数据仓库和大规模的OLAP,扩展的关系型,Web方式的应用,集中数据的应用平台,2000,Internet商务平台,10,数据库技术与其它计算机技术的结合,分布式数据库（分布处理技术+数据库技术）是分布在计算机网络上的多个逻辑相关的数据库的集合。

具有数据的物理分布性、数据的逻辑整体性、数据的分布透明性、场地自治和协调、数据的冗余及冗余透明性等特点11,数据库技术与其它计算机技术的结合,并行数据库（并行处理技术+数据库技术）利用多处理器平台的能力，通过多种并行性，提供优化的响应时间与事务吞吐量多媒体数据库（多媒体处理技术+数据库技术）实现对格式化和非格式化的多媒体数据的存储、管理和查询12,数据库技术与其它计算机技术的结合,主动数据库（人工智能技术+数据库技术）要求数据库反映能力上具有主动性、快速性和智能化的特点如在传统数据库中嵌入ECA（事件-条件-动作）规则，提供对紧急情况及时反映的能力13,数据库技术与其它计算机技术的结合,对象-关系数据库（关系数据库+面向对象数据库）兼有关系数据库和面向对象的数据库两方面的特征；面向对象特征继承复合（引用）,14,应用驱动的数据库技术研究,数据仓库（DW）是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合传统数据库主要支持联机事物处理（OLTP）应用，而数据仓库可支持联机分析处理（OLAP）应用，面向DSS（决策支持系统）应用领域15,应用驱动的数据库技术研究,地理数据库（空间数据库）是以描述空间位置和点、线、面、体特征的拓扑结构的位置数据及描述这些特征的性能的属性数据为对象的数据库；,16,应用驱动的数据库技术研究,工程数据库是一种能存储和管理各种工程图形，并能为工程设计提供各种服务的数据库。

主要适用于CAD/CAM、计算机集成制造（CIM）等通称为CAx的工程应用领域统计数据库是一种用来对统计数据进行存储、统计、分析的数据库17,4. 下一代数据库技术研究的发展趋势,开展新的数据库技术研究的必然性传统数据库技术的局限性新的应用领域、技术趋势、相关领域的协作等的推动,18,传统数据库技术的局限性,面向机器的语法数据模型高度结构化数据库的内部结构与其外部对象之间不是一一对应的数据类型简单、固定结构与行为分离阻抗失配程序设计语言与SQL语言不一致（编程方式与类型系统不一致）,19,传统数据库技术的局限性,被动响应存储管理的对象有限只能管理数据，不能管理知识与对象只能查询，不能演绎和推理事务处理能力较差只支持非嵌套短事务，不能支持长事务和嵌套事务,20,4. 下一代数据库技术研究的发展趋势,新的应用领域、技术趋势、相关领域的协作等是推动数据库技术继续发展的外部动因它们包括：,信息特性和来源的变化Internet、Web、科技、电子商务廉价的微型传感器技术,21,4. 下一代数据库技术研究的发展趋势,新的应用领域跨企业间的Internet应用需要对安全和信息集成有更有力的保障科学研究领域物理、生物、生命科学和工程学等大量复杂的数据：包括对操作过程中所产生的中间数据产品的管理信息集成机制：与广域数据网格的集成,22,4. 下一代数据库技术研究的发展趋势,传统DBMS课题的主要变化数据模型存取方法查询处理算法并发控制恢复查询语言用户操作界面……,23,4. 下一代数据库技术研究的发展趋势,驱动数据库研究的另一个原因数据库相关技术的成熟数据挖掘技术Web搜索引擎人工智能技术能够处理类似语音、自然语言、不确定性推理、机器学习等问题,24,4.1 文本、数据、代码和数据流的集成 (Integration of Text, Data, Code and Stream)现有的解决方法扩充复杂数据类型及其处理函数（OO以及O-R数据库）触发器新的应用需求：数据流微型传感器的出现及其应用科学研究数据的组织与分析分布网格计算环境,25,新DBMS架构的特性结构化数据文本、空间、时间、图像和多媒体数据程序数据：数据类型和处理这些数据的方法触发器数据流和队列,26,4.2 信息融合 (Information Fusion)现有数据仓库的解决方法抽取操作型数据，将抽取结果转换成一个公共模式，然后将抽取的数据载入数据仓库供后续查询。

新的应用需求跨企业的实时数据抽取传感器网络和新的科学计算数据的要求能及时完成数以百万计的信息源的集成,27,早期的联邦数据库主要解决数据集成中的语义异构问题Web信息集成当前所面临的困难和问题Web查询不需要有精确答案，只要有一个大概的查询结果集合考虑到跨企业集成的安全性问题，只展示最少的信息，来提供给查询必要的答案需要将信息集成和跨多个数据源的监控系统相结合,28,4.3 传感器数据和传感器网络 (Sensor Data and Sensor Networks)在传感器网络中，每个设备都是一个数据源，用来测量一些重要的数据，因而出现了新的数据管理需求从性能方面考虑，需要将计算任务分布到每个设备上查询的执行要能够适应随时迅速变化的网络传感器数据的纠错（依赖于附近的其它传感器）和演绎（从低级别的信息来推断出高级别的信息）,29,4.4 多媒体查询 (Mutimedia Queries)研究一种简单的用于分析、描述和搜索个人多媒体信息的“电子鞋盒”的方法,30,4.5 不确定数据推理 (Reasoning about Uncertain Data)现有的DBMS不能操作模型数据或不确定的数据而实际应用中需要有对不确定数据的处理功能，如：科学的测量方法允许有误差，移动对象的位置不确定性等所需要的处理功能必须追踪数据的‘来源’，并跟踪后续的处理工作查询操作必须从一个确定性模型转变到一个随机模型提供模糊查询，并描述答案的准确程度,31,4.6 个性化 (Personalization) 查询的结果应该基于提出查询的个人信息为某个目的而得到的多源数据，应能够根据其他目标而进行重组个性化和不确定性的应用，用户需要检查答案的正确性（或准确度）,32,4.7 数据挖掘 (Data Mining) 现有的挑战只在后台运行的挖掘算法，它们只占用系统多余的资源将数据挖掘和查询、优化、触发器等数据库功能的集成在相关课程中应包括更多的关于正确使用数据挖掘工具的内容,33,4.8 自适应 (Self Adaptation) 现有的问题缺乏合适的DBA研发数据库管理的简化方案DBMS提供‘调节按钮’将一个基于规则的系统和一个拥有调节设置和配置数据的数据库系统结合起来，自行调节数据库。

如：动态资源分配，物理结构选择，实例化视图的选择等,34,4.9 私密性 (Privacy) 与数据安全性研究的关系以支持在第三方所拥有的信息资源上进行决策和控制,35,4.10 可信系统 (Trustworthy Systems) 保证数据存储的安全性防止未授权的访问防止数据丢失确保授权用户能够访问数据……其它方面：数字版权管理（知识产权）,36,4.11 新型用户界面 (New User Interface) SQLXquery语义Web – 本体,37,4.12 一百年存储 (One-Hundred-Year Storage) 存储介质的过期、失效等元数据在存储管理中的作用,38,数据库管理系统的工业发展趋势,,39,数据库环境,,40,附录,与数据库技术相关的主要国际会议VLDB，SIGMOD/PODS，ICDEEDBT，DASFAA，KDDWebDB，WIDM，MDM，SSDBMWAIM，APWeb，PAKDD国内会议NDBC – 中国数据库学术年会,。