数据库系统发展的特点
数据库系统发展的特点
- 一、数据模型的发展
- 1. 面向对象数据模型
- 2. XML数据模型
- 3. RDF数据模型
- 二、数据库技术与相关技术相结合
- 三、面向应用领域的数据库新技术
- 四、数据管理技术的发展趋势
- 1、数据库管理技术面临的挑战
- 2、数据管理技术的发展与展望
一、数据模型的发展
关系模型的提出是数据库发展史上具有划时代意义的重大事件。
数据库的发展集中表现在数据模型的发展上。
1. 面向对象数据模型
将语义数据模型和面向对象程序设计方法结合起来,用面向对象观点来描述现实世界实体(对象)的逻辑组织、对象间限制、联系等的模型。
一系列面向对象核心概念构成了面向对象数据模型(OO模型)的基础,主要概念为:
- 现实世界中的任何事物都被建模为对象。每个对象就有一个唯一的对象标识(OID)。
- 对象是其状态和行为的封装,其中状态是对象属性值的集合,行为是变更对象状态的方法集合。
- 具有相同属性和方法的对象的全体构成了类,类中的对象成为类的实例。
- 类的属性的定义域也可以是类,从而构成了类的复合。类具有继承性,一个类可以继承另一个类的属性与方法,被继承类和继承类也称为超类和子类。类和类之间的复合与继承关系形成了一个有向无环图,称为类层次。
- 对象是被封装起来的,它的状态和行为在对象外部不可见,从外部只能通过对象显式定义的消息传递对对象进行操作。
面向对象数据库的特点:
a. 操作语言过于复杂。
b. 面向对象数据库企图完全替代关系数据库管理系统的思路,增加了企业系统升级的负担。
c. 包含对数据库的数据增删改查操作。
d. 具有并发控制、故障恢复、存储管理等完整功能。
e. 不仅支持非传统领域的应用,也能支持传统数据库应用。
对象关系数据库系统(ORDBS) 是关系数据库与面向对象数据库的结合。它保持了关系数据库系统的非过程化数据存取方式和数据独立性,继承了关系数据库系统已有的技术,支持原有的数据管理,又能支持OO模型和对象管理。
2. XML数据模型
XML(可扩展标记语言)数据模型由表示XML文档的结点标记树、结点标记树之上的操作和语义约束组成。XML结点标记树中包括不同类性的结点。其中,文档结点是树的根结点,XML文档的根元素作为该文档结点的子结点;元素
3. RDF数据模型
二、数据库技术与相关技术相结合
数据库技术与其他计算机技术相结合的案例:
- 数据库技术 + 分布处理技术 -> 分布式数据系统。
分布式数据系统由一组数据组成,这组数据分布在计算机网络的不同计算机上,网络中的每个结点具有独立处理的能力(场地自治),可以执行局部应用。同时,每个结点也能通过网络通信系统执行全局应用。
分布式数据库系统的本地自治性是指局部场地的数据库系统可以自己决定本地的数据库设计、使用以及其他结点的数据库系统的通信。
分布式数据库系统的分布透明性是指分部署数据库管理系统将数据的分布封装起来,用户就像与集中式数据库打交道一样,不必知道也不必关系数据的存放和操作位置等细节。
分布式数据库系统在集中式数据库系统的组成基础上增加了:
DDBMS
全局字典和分布目录
网络访问进程
全局字典和分布目录为DDBMS提供了数据定位的元信息,网络访问进程使用高级协议来执行局部站点和分布式数据库之间的通信。 - 数据库技术 + 并行处理技术 -> 并行数据库系统。
并行数据库系统是在并行机上运行的具有并行处理能力的数据库系统,它能充分发挥多处理和I/O并行性。 - 数据库技术 + 人工智能技术 -> 演绎数据库、知识库和主动数据库系统。
- 数据库技术 + 多媒体技术 -> 多媒体数据库系统。
- 数据库技术 + 模糊技术 -> 模糊数据库系统。
- 数据库技术 + 移动通信技术 -> 移动数据库系统。
- 数据库技术 + web技术 -> web数据库系统。
三、面向应用领域的数据库新技术
数据库技术被应用到特定的领域中,出现了数据仓库,工程数据库、统计数据库、空间数据库、科学数据库等多种数据库,使数据库领域的应用范围不断扩大。
特定应用领域中的数据库技术:
四、数据管理技术的发展趋势
数据、应用需求和计算机硬件技术是推动数据库发展的三个主要动力。
1、数据库管理技术面临的挑战
- 海量数据的存储与管理,要求系统具有高度的可扩展性和可伸缩性。
- 存储和处理多样异构数据的能力。
- 图形图像、视频音频等视觉听觉数据由于传感、网络和通信技术在流数据中存在大量冗余和噪声。
2、数据管理技术的发展与展望
NoSQL:非关系型的、分布式的、不满足ACID特性的数据管理系统。特点:
- 对数据进行划分,通过大量节点的并行处理获得高性能,采用横向扩展的方式。
- 放松对数据的ACID一致性约束,允许数据出现暂时出现不一致的情况,接受最终一致性。它遵循BASE原则,是一种弱一致性的约束框架。
- 对各个数据分区进行备份,应对节点可能的失败,提高系统可用性等。
各类技术的互相借鉴、融合和发展是未来数据管理领域的发展趋势。
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