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資料庫操作技術

發布時間: 2023-12-24 12:20:33

資料庫技術的基本概念

資料庫技術涉及到許多基本概念,主要包括:信息,數據,數據處理,資料庫,資料庫管理系統以及資料庫系統等。
資料庫技術是現代信息科學與技術的重要組成部分,是計算機數據處理與信息管理系統的核心。資料庫技術研究和解決了計算機信息處理過程中大量數據有效地組織和存儲的問題,在資料庫系統中減少數據存儲冗餘、實現數據共享、保障數據安全以及高效地檢索數據和處理數據。資料庫技術的根本目標是要解決數據的共享問題。 數據管理技術是對數據進行分類,組織,編碼,輸入,存儲,檢索,維護和輸出的技術.數據管理技術的發展大致經過了以下三個階段:人工管理階段;文件系統階段;資料庫系統階段.
人工管理階段
20世紀50年代以前,計算機主要用於數值計算.從當時的硬體看,外存只有紙帶,卡片,磁帶,沒有直接存取設備;從軟體看(實際上,當時還未形成軟體的整體概念),沒有操作系統以及管理數據的軟體;從數據看,數據量小,數據無結構,由用戶直接管理,且數據間缺乏邏輯組織,數據依賴於特定的應用程序,缺乏獨立性.
文件系統階段
50年代後期到60年代中期,出現了磁鼓,磁碟等數據存儲設備.新的數據處理系統迅速發展起來.這種數據處理系統是把計算機中的數據組織成相互獨立的數據文件,系統可以按照文件的名稱對其進行訪問,對文件中的記錄進行存取,並可以實現對文件的修改,插入和刪除,這就是文件系統.文件系統實現了記錄內的結構化,即給出了記錄內各種數據間的關系.但是,文件從整體來看卻是無結構的.其數據面向特定的應用程序,因此數據共享性,獨立性差,且冗餘度大,管理和維護的代價也很大.
資料庫系統階段
60年代後期,出現了資料庫這樣的數據管理技術.資料庫的特點是數據不再只針對某一特定應用,而是面向全組織,具有整體的結構性,共享性高,冗餘度小,具有一定的程序與數據間的獨立性,並且實現了對數據進行統一的控制. ⒈2.1數據模型的概念及要素數據模型是現實世界在資料庫中的抽象,也是資料庫系統的核心和基礎.數據模型通常包括3個要素:
⑴數據結構.數據結構主要用於描述數據的靜態特徵,包括數據的結構和數據間的聯系.
⑵數據操作.數據操作是指在資料庫中能夠進行的查詢,修改,刪除現有數據或增加新數據的各種數據訪問方式,並且包括數據訪問相關的規則.
⑶數據完整性約束.數據完整性約束由一組完整性規則組成.
⒈2.2 常用的數據模型
資料庫理論領域中最常見的數據模型主要有層次模型,網狀模型和關系模型3種.
⑴層次模型(Hierarchical Model).層次模型使用樹形結構來表示數據以及數據之間的聯系.
⑵網狀模型(Network Model).網狀模型使用網狀結構表示數據以及數據之間的聯系.
⑶關系模型(Relational Model).關系模型是一種理論最成熟,應用最廣泛的數據模型.在關系模型中,數據存放在一種稱為二維表的邏輯單元中,整個資料庫又是由若干個相互關聯的二維表組成的.
⒈2.2 常用的數據模型
當前,已經有一些流行的,也比較成熟的軟體產品能夠很好地支持關系型數據模型,這些產品也因此稱為關系型資料庫管理系統(Relational DataBase Management System,RDBMS).例如,微軟公司的Microsoft Access和MS-SQL Server,Sybase公司的Sybase,甲骨文公司的Oracle以及IBM公司的DB2.其中,Microsoft Access是一個中小型資料庫管理系統,適用於一般的中小企業;MS-SQL Server,Sybase和Oracle基本屬於大中型的資料庫管理系統;而DB2則屬於大型的資料庫管理系統,並且對計算機硬體有很高和專門的要求.

㈡ 什麼是資料庫技術

資料庫技術就是存儲、處理、管理數據的一門計算機技術,是計算機科學技術中發展最快、應用最為廣泛的重要分支之一,是計算機信息系統的重要技術基礎和支柱。資料庫是存儲在計算機內的有結構的數據集合,資料庫系統是指由硬體設備、軟體系統、專業領域的資料庫和資料庫管理人員構成的一個運行系統。
資料庫技術產生於20世紀60年代末70年代初。隨著計算機技術和相應技術領域的發展,資料庫技術得到了極大的發展,如面向對象資料庫技術、多媒體資料庫技術、Web資料庫技術、數據挖掘技術、空間數據存儲技術等。

㈢ 資料庫中ALTER 和 UPDATE的區別

一、功能上的區別

1、Alter:修改表結構

例如:

增加表的欄位

Alter table test Add(id,int).

2、UPdate:修改表數據

例如:

修改欄位id列的值

update test set id=2;

二、本質上的區別

1、Alter是數據定義語言(Data difinition Language),在修改表的結構時,不需要Commit和Rollback。

2、Update是數據數據操作語言(Data manipulation Language),在修改數據值時,需要Commit和Rollback,否則提交的結構無效。

(3)資料庫操作技術擴展閱讀:

資料庫是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的數據集合。

可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所,用戶可以對文件中的數據運行新增、截取、更新、刪除等操作。例如SQL、XQuery;或依據性能沖量重點來作分類,例如最大規模、最高運行速度;亦或其他的分類方式。

資料庫最初是在大公司或大機構中用作大規模事務處理的基礎。後來隨著個人計算機的普及,資料庫技術被移植到PC機(Personal Computer,個人計算機)上,供單用戶個人資料庫應用。

㈣ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據時代,數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看,一方面,對數據的存儲量的需求越來越大;另一方面,對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求,需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性,系統可擴展性、性能及成本各方面因素。

大數據存儲與應用的特點分析

「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合,是基於雲計算的數據處理與應用模式,通過數據的整合共享,交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。

大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性,其數據規模已經從PB級別增長到EB級別,並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容,飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例,根據淘寶網的數據顯示,至2011年底,淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人,比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億,在線商品數量達到8億,頁面瀏覽量達到20億規模,淘寶網每天產生4億條產品信息,每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求,更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。

(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大,更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。

相對於以往較小規模的數據處理,在數據中心處理大規模數據時,需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求,更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物,網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦,這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞,為商家提供推薦的貨物關鍵字,面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦,否則就丟失了其失效性;更或者是計程車行駛在城市的道路上,通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息,大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度,最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面,海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統,或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換,雖然這種交換實時性不高可以離線完成,但是由於數據規模的龐大,較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率,而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。

(2)大數據由於其來源的不同,具有數據多樣性的特點。

所謂多樣性,一是指數據結構化程度,二是指存儲格式,三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫,其存儲的數據都是結構化數據,格式規整,相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等,有的是結構化數據,而更多的是半結構化或者非結構化數據,這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式,也正是由於其數據來源不同,應用演算法繁多,數據結構化程度不同,其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲,有的則是網頁文件,有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容,大數據應用需要滿足不同的響應速度需求,因此其數據管理提倡分層管理機制,例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取,而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上,有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上,而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。

大數據存儲技術路線最典型的共有三種:

第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群,重點面向行業大數據,採用Shared Nothing架構,通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術,再結合MPP架構高效的分布式計算模式,完成對分析類應用的支撐,運行環境多為低成本 PC Server,具有高性能和高擴展性的特點,在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。

這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析,這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析,目前最佳選擇是MPP資料庫。

第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝,圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術,應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景,例如針對非結構化數據的存儲和計算等,充分利用Hadoop開源的優勢,伴隨相關技術的不斷進步,其應用場景也將逐步擴大,目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術,也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型,Hadoop平台更擅長。

第三種是大數據一體機,這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品,由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成,高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。

以上是小編為大家分享的關於大數據存儲與應用特點及技術路線分析的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈤ 學習資料庫要掌握哪些技能才算入門

資料庫是當今世界最重要的技術,甚至都不用謙虛的加之一!

為什麼?因為它是各種應用的基礎!大數據,看名字就知道離不開資料庫。人工智慧,如果沒有數據,你哪來的智能?網路,網路上的內容還不是存在資料庫里的?管理系統,管理的是什麼?還不是數據嗎!哪怕你手機里的聯系人,也是存在數據里的哦。

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