大型数据库及应用
‘壹’ 数据库是什么，它是做什么用的
数据库(Database)是按照数据结构来组织、 存储和管理数据的仓库。在1990年以后，数据管理不再是存储和管理数据，而是转变成用户所需要的各种数据管理的方法。
数据库具有能存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的作用。数据库系统在各个方面都得到了广泛的应用。
在信息化社会，充分有效的管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的重要前提。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心组成部分，是进行科学研究和决策管理的重要手段。
(1)大型数据库及应用扩展阅读：
数据库可以视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
发明人是雷明顿兰德公司。
数据库管理系统（DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类。
数据库的类型有关系数据库和非关系型数据库两种。数据库模型有对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网状模型（大型数据储存）、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型。
‘贰’ 常见的数据库应用系统有哪些
IBM 的DB2。
关系数据库领域的开拓者和领航人
Oracle
大型的数据库系统。
Informix
目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。
Sybase
Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase sqlServer 中实现。
SQL Server
最初由微软和IBM合作开发完成OS/2。后微软同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库——SQL Server。
PostgreSQL
目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统。
mySQL
目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。（开放源码、体积小、速度快、总体拥有成本低）
Access数据库
界面友好、易学易用、开发简单、接口灵活。
Access主要适用于中小型应用系统，或作为客户机/服务器系统中的客户端数据库。
‘叁’ 常用的数据库有哪几种试着阐述每种数据库的特点和使用范围
关系数据库、非关系型数据库。
1、关系数据库
特点：数据集中控制；减少数据冗余等。
适用范围：对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。
2、非关系数据库
特点：易扩展；大数据量，高性能；灵活的数据模型等。
使用范围：据模型比较简单；需要灵活性更强的IT系统；对数据库性能要求较高。
(3)大型数据库及应用扩展阅读：
非关系数据库的分类：
1、列存储数据库
这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。键仍然存在，但是它们的特点是指向了多个列。这些列是由列家族来安排的。如：Cassandra， HBase， Riak。
2、文档型数据库
文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。文档型数据库可 以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值。而且文档型数据库比键值数据库的查询效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 国内也有文档型数据库SequoiaDB，已经开源。
‘肆’ 大数据数据库有哪些
问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。
简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：
Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：
跨粒度计算(In-Databaseputing)
Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。
并行计算(MPP puting)
Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。
列存储 (Column-Based)
Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。
内存计算
得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。
问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何操作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！
问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。
问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE
MYSQL
这俩可算不上大型数据库管理系统
PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统
Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了
问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全. 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据.如有帮助请采纳,谢!
问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库
问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
说起大数据，就要说到商业智能：
商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。
商务智能的产生发展
商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。
商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。
目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。
为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。
把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
企业导入BI的优点
1.随机查询动态报表
2.掌握指标管理
3.随时线上分析处理
4.视觉化之企业仪表版
5.协助预测规划
导入BI的目的
1.促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。
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问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1.数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2.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）。 -sqlserver: 1.真正的客户机/服务器体系结构。 2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3.具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -
问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的......>>
问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。
说说更通用的数据分析吧。
大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：
第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层
第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级
1、数据存储层
数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。
Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。
BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。
2、报表层
企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。
Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。
3、数据分析层
这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；
Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；
SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；
SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！
JMP分析：SAS的一个分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>
‘伍’ 数据库是干什么用的呢
数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。
数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。
(5)大型数据库及应用扩展阅读：
数据库发展现状
在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来， 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。
‘陆’ 数据库技术的应用与发展
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。
随着计算机技术与网络通信技术的发展，数据库技术已成为信息社会中对大量数据进行组织与管理的重要技术手段及软件技术，是网络信息化管理系统的基础。本章主要介绍数据库技术的应用与发展、关系模型的基本概念、关系数据库的设计理论及数据库设计方法等内容，是学习和掌握现代数据库技术的基础。
1.1 数据库技术的发展与应用
从20世纪60年代末期开始到现在，数据库技术已经发展了30多年。在这30多年的历程中，人们在数据库技术的理论研究和系统开发上都取得了辉煌的成就，而且已经开始对新一代数据库系统的深入研究。数据库系统已经成为现代计算机系统的重要组成部分。
1.1.1 数据库技术与信息技术
信息技术(Information Technology，IT)是当今使用频率最高的名词之一，它随着计算机技术在工业、农业以及日常生活中的广泛应用，已经被越来越多的个人和企业作为自己赶超世界潮流的标志之一。而数据库技术则是信息技术中一个重要的支撑。没有数据库技术，人们在浩瀚的信息世界中将显得手足无措。
数据库技术是计算机科学技术的一个重要分支。从20世纪50年代中期开始，计算机应用从科学研究部门扩展到企业管理及政府行政部门，人们对数据处理的要求也越来越高。1968年，世界上诞生了第一个商品化的信息管理系统IMS(Information Management System)，从此，数据库技术得到了迅猛发展。在互联网日益被人们接受的今天，Internet又使数据库技术、知识、技能的重要性得到了充分的放大。现在数据库已经成为信息管理、办公自动化、计算机辅助设计等应用的主要软件工具之一，帮助人们处理各种各样的信息数据。
1.1.2 数据库技术的应用及特点
数据库最初是在大公司或大机构中用作大规模事务处理的基础。后来随着个人计算机的普及，数据库技术被移植到PC机(Personal Computer，个人计算机)上，供单用户个人数据库应用。接着，由于PC机在工作组内连成网，数据库技术就移植到工作组级。现在，数据库正在Internet和内联网中广泛使用。
20世纪60年代中期，数据库技术是用来解决文件处理系统问题的。当时的数据库处理技术还很脆弱，常常发生应用不能提交的情况。20世纪70年代关系模型的诞生为数据库专家提供了构造和处理数据库的标准方法，推动了关系数据库的发展和应用。1979年，Ashton-Tate公司引入了微机产品dBase Ⅱ，并称之为关系数据库管理系统，从此数据库技术移植到了个人计算机上。20世纪80年代中期到后期，终端用户开始使用局域网技术将独立的计算机连接成网络，终端之间共享数据库，形成了一种新型的多用户数据处理，称为客户机/服务器数据库结构。现在，数据库技术正在被用来同Internet技术相结合，以便在机构内联网、部门局域网甚至WWW上发布数据库数据。
1.1.3 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、人工智能技术、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系统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：
l 应支持数据管理、对象管理和知识管理。
l 必须保持或继承第二代数据库系统的技术。
l 必须对其他系统开放。
面向对象数据模型是第三代数据库系统的主要特征之一；数据库技术与多学科技术的有机结合也是第三代数据库技术的一个重要特征。分布式数据库、并行数据库、工程数据库、演绎数据库、知识库、多媒体库、模糊数据库等都是这方面的实例。
1.1.4 数据库系统访问技术
目前访问数据库服务器的主流标准接口主要有ODBC、OLE DB和ADO。下面分别对这三种接口进行概要介绍。
1. 开放数据库连接(ODBC)
开放数据库连接(Open Database Connectivity，ODBC)是由Microsoft公司定义的一种数据库访问标准。使用ODBC应用程序不仅可以访问存储在本地计算机的桌面型数据库中的数据，而且可以访问异构平台上的数据库，例如可以访问SQL Server、Oracle、Informix或DB2构建的数据库等。
ODBC是一种重要的访问数据库的应用程序编程接口(Application Programming Interface，API)，基于标准的SQL语句，它的核心就是SQL语句，因此，为了通过ODBC访问数据库服务器，数据库服务器必须支持SQL语句。
ODBC通过一组标准的函数(ODBC API)调用来实现数据库的访问，但是程序员不必理解这些ODBC，API就可以轻松开发基于ODBC的客户机/服务器应用程序。这是因为在很多流行的程序开发语言中，如Visual Basic、PowerBuilder、Visual C++等，都提供了封装ODBC各种标准函数的代码层，开发人员可以直接使用这些标准函数。
ODBC获得了巨大成功并大大简化了一些数据库开发工作。但是它也存在严重的不足，因此Microsoft公司又开发了OLE DB。
2. OLE DB
OLE DB是Microsoft公司提供的关于数据库系统级程序的接口(System-Level Programming Interface)，是Microsoft公司数据库访问的基础。OLE DB实际上是Microsoft公司OLE对象标准的一个实现。OLE DB对象本身是COM(组件对象模型)对象并支持这种对象的所有必需的接口。
一般说来，OLE DB提供了两种访问数据库的方法：一种是通过ODBC驱动器访问支持SQL语言的数据库服务器；另一种是直接通过原始的OLE DB提供程序。因为ODBC只适用于支持SQL语言的数据库，因此ODBC的使用范围过于狭窄，目前Microsoft公司正在逐步用OLE DB来取代ODBC。
因为OLE DB是一个面向对象的接口，特别适合于面向对象语言。然而，许多数据库应用开发者使用VBScript和JScript等脚本语言开发程序，所以Microsoft公司在OLE DB对象的基础上定义了ADO。
3. 动态数据对象(ADO)
动态数据对象(Active Data Objects，ADO)是一种简单的对象模型，可以被开发者用来处理任何OLE DB数据，可以由脚本语言或高级语言调用。ADO对数据库提供了应用程序水平级的接口(Application-Level Programming Interface)，几乎使用任何语言的程序员都能够通过使用ADO来使用OLE DB的功能。Microsoft公司声称，ADO将替换其他的数据访问方式，所以ADO对于任何使用Microsoft公司产品的数据库应用是至关重要的。
1.1.5 网络数据库系统编程技术
在当今网络盛行的年代，数据库与Web技术的结合正在深刻改变着网络应用。有了数据库的支持，扩展网页功能、设计交互式页面、构造功能强大的后台管理系统、更新网站和维护网站都将变得轻而易举。随着网络应用的深入，Web数据库技术将日益显示出其重要地位。在这里简单介绍一下Web数据库开发的相关技术。
1. 通用网关接口(CGI)编程
通用网关接口(Common Gateway Interface，CGI)是一种通信标准，它的任务是接受客户端的请求，经过辨认和处理，生成HTML文档并重新传回到客户端。这种交流过程的编程就叫做CGI编程。CGI可以运行在多种平台上，具有强大的功能，可以使用多种语言编程，如Visual Basic、Visual C++、Tcl、Perl、AppletScript等，比较常见的是用Perl语言编写的CGI程序。但是CGI也有其致命的弱点，即速度慢和安全性差等。
2. 动态服务器页面(ASP)
动态服务器页面(Active Server Pages，ASP)是Microsoft公司推出的一种用以取代CGI的技术，是一种真正简便易学、功能强大的服务器编程技术。ASP实际上是Microsoft公司开发的一套服务器端脚本运行环境，通过ASP可以建立动态的、交互的、高效的Web服务器应用程序。用ASP编写的程序都在服务器端执行，程序执行完毕后，再将执行的结果返回给客户端浏览器，这样不仅减轻了客户端浏览器的负担，大大提高了交互速度，而且避免了ASP程序源代码的外泄，提高了程序的安全性。
3. Java 服务器页面(JSP)
Java服务器页面(Java Server Pages，JSP)是Sun公司发布的Web应用程序开发技术，一经推出，就受到了人们的广泛关注。JSP技术为创建高度动态的Web应用程序提供了一个独特的开发环境，它能够适用于市场上大多数的服务器产品。
JSP使用Java语言编写服务器端程序，当客户端向服务器发出请求时，JSP源程序被编译成Servlet并由Java虚拟机执行。这种编译操作仅在对JSP页面的第一次请求时发生。因此，JSP程序能够提供更快的交互速度，其安全性和跨平台性也很优秀。
‘柒’ 数据库原理及应用是学什么的 就业前景怎么样
数据库顾名思义就是存储数据的仓库，数据库原理就是教你如何去有效管理那些大量的数据信息的学科，教会你创建数据库来存储数据，优化数据库字段等等，设计出一个良好的数据库对一个系统或者是一个网站这些应用来说都是极其重要的。
数据库原理及应用前景
数据库管理系统经历了30多年的发展演变，已经取得了辉煌的成就，发展成了一门内容丰富的学科，形成了总量达数百亿美元的一个软件产业。根据Gartner Dataquest公司的调查，2000年国际数据库市场销售总额达88亿美元，比1999年增长10%。根据CCID的报告，2000年的中国数据库管理系统市场销售总额达24.8亿元，比1999年增长了41.7%，占软件市场总销售额的10.8%。可见，数据库已经发展成为一个规模巨大、增长迅速的市场，前景很好。
数据库原理及应用简介
《数据库原理及应用》是计算机类相关专业的一门专业核心课程，主要系统讲授数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法。内容包括:数据库的体系结构、数据模型和关系运算等基本概念，并结合当前流行的大型关系数据库管理系统SQL SERVER平台，通过实例讲解和演示数据库的标准语言SQL、数据库的安全性和完整性控制、事务管理与恢复技术,以及关系规范化理论和数据库的设计，为进一步从事数据库的应用开发和研究奠定坚实的基础。
‘捌’ 教你设计大型Oracle数据库
本文教你如何设计大型Oracle数据库 希望对大家有所帮助
一 概论
超大型系统的特点为
处理的用户数一般都超过百万 有的还超过千万 数据库的数据量一般超过 TB;
系统必须提供实时响应功能 系统需不停机运行 要求系统有很高的可用性及可扩展性
为了能达到以上要求 除了需要性能优越的计算机和海量存储设备外 还需要先进的数据库结构设计和优化的应用系统
一般的超大型系统采用双机或多机集群系统 下面以数据库采用Oracle 并行服务器为例来谈谈超大型数据库设计方法
确定系统的ORACLE并行服务器应用划分策略迅盯
数据库物理结构的设计
系统硬盘的划分及分配
备份及恢复策略的考虑
二 Oracle并行服务器应用划分策略
Oracle并行服务器允许不同节点上的多个INSTANCE实例同时访问一个数据库 以提高系统的可用性 可扩展性及性能 Oracle并行服务器中的每个INSTANCE实例都可将共享数据库中的表或索引的数据块读入本地的缓冲区中 这就意味着一个数据块可存在于多个INSTANCE实例的SGA区中 那么保持这些缓冲区的数据的一致性就很哗亮重要 Oracle使用 PCM( Parallel Cache Management)锁维护缓冲区的一致性 Oracle同时通过I DLM(集成的分布式锁管理器)实现PCM 锁 并通过专门的LCK进程实现INSTANCE实例间的数据一致
考虑这种情况 INSTANCE 对BLOCK X块修改 这时INSTANCE 对BLOCK X块也需要修改 Oracle并行服务器利用PCM锁机制 使BLOCK X从INSTANCE 的SGA区写入数据库数据文件中 又从数据文件中把BLOCK X块读入INSTANCE 的SGA区中 发生这种情况即为一个PING PING使原来 个MEMORY IO可以完成的工作变成 个DISK IO和 个 MEMORY IO才能够完成 如果系统中有过多的PING 将大大降低系统的性能
Oracle并行服务器中的每个PCM锁可管理多个数据块 PCM锁管理的数据块的个数与分配给一个数据文件的PCM锁的个数及该数据文件的大小有关 当INSTANCE 和INSTANCE 要操作不同的BLOCK 如果这些BLOCK 是由同一个PCM锁管理的 仍然会发生PING 这些PING称为FALSE PING 当多个INSTANCE访问相同的BLOCK而产生的PING是TRUE PING
合理的应用划分使不同的应用访问不同的数据 可避免或减少TRUE PING;通过给FALSE PING较多的数据文件分配更多的PCM锁可减少 FALSE PING的次数 增加PCM锁不能减少TRUE PING
所以 Oracle并行服务器设计的目的是使系统交易处理合理的分布在INSTANCE实例间 以最小化PING 同时合理的分配PCM锁 减少FALSE PING 设计的关键是找出可能产生的冲突 从而决定应用划分的策略 应用划分有如下四种方法
根据功能模块划分 不同的节点运行不同的应用
根据用户划分 不同类型的用户运行在不同的节点上
根据数据划分 不同的节点访问不同的数据或索引
根据时间划分 不同的应用在不同的时间段运行
应用划分的两个重要原则是使PING最小化及使各节点的负载大致均衡
三 数据库物理结构的设计
数据库物理结构设计包括确定表及索引的物理存储参数 确定及分配数据亩芦和库表空间 确定初始的回滚段 临时表空间 redo log files等 并确定主要的初始化参数 物理设计的目的是提高系统的性能 整个物理设计的参数可以根据实际运行情况作调整
表及索引数据量估算及物理存储参数的设置
lishixin/Article/program/Oracle/201311/18944