資料庫技術分析

❶ 大數據關鍵技術解析

大數據關鍵技術解析

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。 一、大數據採集技術

數據採集是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

大數據採集一般分為大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2)清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術。改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。機器學習中，可細分為:歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：1.可視化分析。數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。2.數據挖掘演算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。3.預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。4.語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。5.數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

五、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

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❷ 資料庫分析的原理是什麼

資料庫系統的基本概念

數據：實際上就是描述事物的符號記錄。
數據的特點：有一定的結構，有型與值之分，如整型、實型、字元型等。而數據的值給出了符合定型的值，如整型值15。
資料庫：是數據的集合，具有統一的結構形式並存放於統一的存儲介質內，是多種應用數據的集成，並可被各個應用程序共享。
資料庫存放數據是按數據所提供的數據模式存放的，具有集成與共享的特點。
資料庫管理系統：一種系統軟體，負責資料庫中的數據組織、數據操縱、數據維護、控制及保護和數據服務等，是資料庫的核心。
資料庫管理系統功能：
（1）數據模式定義：即為資料庫構建其數據框架；
（2）數據存取的物理構建：為數據模式的物理存取與構建提供有效的存取方法與手段；
（3）數據操縱：為用戶使用資料庫的數據提供方便，如查詢、插入、修改、刪除等以及簡單的算術運算及統計；
（4）數據的完整性、安生性定義與檢查；
（5）資料庫的並發控制與故障恢復；
（6）數據的服務：如拷貝、轉存、重組、性能監測、分析等。
為完成以上六個功能，資料庫管理系統提供以下的數據語言：
（1）數據定義語言：負責數據的模式定義與數據的物理存取構建；
（2）數據操縱語言：負責數據的操縱，如查詢與增、刪、改等；
（3）數據控制語言：負責數據完整性、安全性的定義與檢查以及並發控制、故障恢復等。
數據語言按其使用方式具有兩種結構形式：互動式命令(又稱自含型或自主型語言)宿主型語言（一般可嵌入某些宿主語言中）。
資料庫管理員：對資料庫進行規劃、設計、維護、監視等的專業管理人員。
資料庫系統：由資料庫（數據）、資料庫管理系統（軟體）、資料庫管理員（人員）、硬體平台（硬體）、軟體平台（軟體）五個部分構成的運行實體。
資料庫應用系統：由資料庫系統、應用軟體及應用界面三者組成。
文件系統階段：提供了簡單的數據共享與數據管理能力，但是它無法提供完整的、統一的、管理和數據共享的能力。
層次資料庫與網狀資料庫系統階段 ：為統一與共享數據提供了有力支撐。
關系資料庫系統階段
資料庫系統的基本特點：數據的集成性 、數據的高共享性與低冗餘性 、數據獨立性（物理獨立性與邏輯獨立性）、數據統一管理與控制。
資料庫系統的三級模式：
（1）概念模式：資料庫系統中全局數據邏輯結構的描述，全體用戶公共數據視圖；
（2）外模式：也稱子模式與用戶模式。是用戶的數據視圖，也就是用戶所見到的數據模式；
（3）內模式：又稱物理模式，它給出了資料庫物理存儲結構與物理存取方法。
資料庫系統的兩級映射：
（1）概念模式到內模式的映射；
（2）外模式到概念模式的映射。

4.2 數據模型

數據模型的概念：是數據特徵的抽象，從抽象層次上描述了系統的靜態特徵、動態行為和約束條件，為資料庫系統的信息表與操作提供一個抽象的框架。描述了數據結構、數據操作及數據約束。
E-R模型的基本概念
（1）實體：現實世界中的事物；
（2）屬性：事物的特性；
（3）聯系：現實世界中事物間的關系。實體集的關系有一對一、一對多、多對多的聯系。
E-R模型三個基本概念之間的聯接關系：實體是概念世界中的基本單位，屬性有屬性域，每個實體可取屬性域內的值。一個實體的所有屬性值叫元組。
E-R模型的圖示法：（1）實體集表示法； （2）屬性表法； （3）聯系表示法。
層次模型的基本結構是樹形結構，具有以下特點：
（1）每棵樹有且僅有一個無雙親結點，稱為根；
（2）樹中除根外所有結點有且僅有一個雙親。
從圖論上看，網狀模型是一個不加任何條件限制的無向圖。
關系模型採用二維表來表示，簡稱表，由表框架及表的元組組成。一個二維表就是一個關系。
在二維表中凡能唯一標識元組的最小屬性稱為鍵或碼。從所有侯選健中選取一個作為用戶使用的鍵稱主鍵。表A中的某屬性是某表B的鍵，則稱該屬性集為A的外鍵或外碼。
關系中的數據約束：
（1）實體完整性約束：約束關系的主鍵中屬性值不能為空值；
（2）參照完全性約束：是關系之間的基本約束；
（3）用戶定義的完整性約束：它反映了具體應用中數據的語義要求。

4.3關系代數

關系資料庫系統的特點之一是它建立在數據理論的基礎之上，有很多數據理論可以表示關系模型的數據操作，其中最為著名的是關系代數與關系演算。
關系模型的基本運算：
（1）插入 （2）刪除 (3)修改 （4）查詢（包括投影、選擇、笛卡爾積運算）

4.4 資料庫設計與管理

資料庫設計是數據應用的核心。
資料庫設計的兩種方法：
（1）面向數據：以信息需求為主，兼顧處理需求；
（2）面向過程：以處理需求為主，兼顧信息需求。
資料庫的生命周期：需求分析階段、概念設計階段、邏輯設計階段、物理設計階段、編碼階段、測試階段、運行階段、進一步修改階段。
需求分析常用結構析方法和面向對象的方法。結構化分析（簡稱SA）方法用自頂向下、逐層分解的方式分析系統。用數據流圖表達數據和處理過程的關系。對資料庫設計來講，數據字典是進行詳細的數據收集和數據分析所獲得的主要結果。
數據字典是各類數據描述的集合，包括5個部分：數據項、數據結構、數據流（可以是數據項，也可以是數據結構）、數據存儲、處理過程。
資料庫概念設計的目的是分析數據內在語義關系。設計的方法有兩種
（1）集中式模式設計法（適用於小型或並不復雜的單位或部門）；
（2）視圖集成設計法。
設計方法：E-R模型與視圖集成。
視圖設計一般有三種設計次序：自頂向下、由底向上、由內向外。
視圖集成的幾種沖突：命名沖突、概念沖突、域沖突、約束沖突。
關系視圖設計：關系視圖的設計又稱外模式設計。
關系視圖的主要作用：
（1）提供數據邏輯獨立性；
（2）能適應用戶對數據的不同需求；
（3）有一定數據保密功能。
資料庫的物理設計主要目標是對數據內部物理結構作調整並選擇合理的存取路徑，以提高資料庫訪問速度有效利用存儲空間。一般RDBMS中留給用戶參與物理設計的內容大致有索引設計、集成簇設計和分區設計。
資料庫管理的內容：
（1）資料庫的建立；
（2）資料庫的調整；
（3）資料庫的重組；
（4）資料庫安全性與完整性控制；
（5）資料庫的故障恢復；
（6）資料庫監控。

❸ 如何分析資料庫

1、首先你要研究那個網站是幹啥的，涉及的行業，畢竟隔行如隔山嘛。
2、自己模擬他的資料庫，分析所有用到的數據，然後分類，然後根據1-4範式寫成庫。
3、對照自己的庫，看看那部分比較薄弱，從最弱的環節侵入。
4、你有空研究這些，不如研究破開網站，找到他的庫的用戶名和密碼，囧！

❹ 數據分析中如何應用資料庫應用技術

【導讀】在數據處理和數據分析過程中，某些數值需求通過查表來獲取，那在處理和分析數據量較大並且查表很頻頻的時分，為了能夠進步檢定成果的准確性和避免查取數據呈現過錯，許多可視化編程工具為快速處理和進行數據分析提供了十分強大的助力。那麼數據分析中如何應用資料庫應用技術呢?接著往下看。

資料庫一般分為聯系型數據行和非聯系型資料庫，聯系型資料庫指的是採用了聯系模型來組織數據的資料庫，其以行和列的局勢來存儲數據，以便於用戶理解，聯系型資料庫這個系列的行和列被稱為表，一組表組成了資料庫。那非聯系型資料庫便是NoSQL的產生十分好的解決大規模數據集合多重數據品種帶來的應戰，尤其是大數據使用難題。聯系型資料庫和非聯系型資料庫在大數據分析的領域中使用的不可謂不多。

那首要簡略介紹一下非聯系型資料庫的長處——易擴展、數據量大、功能高、資料庫結構簡略。這些長處決議了它在架構的層面上的可擴展才能十分強，讀寫功能也很高，尤其是數據之間的無聯系性，這也是其差異於聯系型資料庫的最大特色。

聯系型資料庫的特色在於儲存方法採用表格的方法，白用結構化的方法存儲數據，為了避免重復、規范化數據以及充分利用好存儲空間，把數據按照最小聯系表的局勢進行存儲，這樣數據管理的就可以變得十分清晰和一目瞭然。同時聯系型資料庫只具有縱向擴展才能，擴展的空間也是有限的，因而在數據分析和數據處理中需求格外留意。

別的，盡管聯系型資料庫存儲數據和處理數據的可靠性很不錯，可是一旦面對海量數據的處理的時分功率就會變得很差，特別是遇到高並發讀寫的時分功能就會下降，那麼在面對海量數據進行大數據分析的時分，就要格外留意在讀寫的進程當中。

關於資料庫在數據分析中如何應用，小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❺ 2019數據架構選型必讀：1月資料庫產品技術解析

本期目錄

DB-Engines資料庫排行榜

新聞快訊

一、RDBMS家族

二、NoSQL家族

三、NewSQL家族

四、時間序列

五、大數據生態圈

六、國產資料庫概覽

七、雲資料庫

八、推出dbaplus Newsletter的想法

九、感謝名單

為方便閱讀、重點呈現，本期Newsletter（2019年1月）將對各個板塊的內容進行精簡。需要閱讀全文的同學可點擊文末 【閱讀原文】 或登錄https://pan..com/s/13BgipbaHeMfvm0YPtiYviA

進行下載。

DB-Engines資料庫排行榜

以下取自2019年1月的數據，具體信息可以參考http://db-engines.com/en/ranking/，數據僅供參考。

DB-Engines排名的數據依據5個不同的因素：

新聞快訊

1、2018年9月24日，微軟公布了SQL Server2019預覽版，SQL Server 2019將結合Spark創建統一數據平台。

2、2018年10月5日，ElasticSearch在美國紐約證券交易所上市。

3、亞馬遜放棄甲骨文資料庫軟體，導致最大倉庫之一在黃金時段宕機。受此消息影響，亞馬遜盤前股價小幅跳水，跌超2%。

4、2018年10月31日，Percona發布了Percona Server 8.0 RC版本，發布對MongoDB 4.0的支持，發布對XtraBackup測試第二個版本。

5、2018年10月31日，Gartner陸續發布了2018年的資料庫系列報告，包括《資料庫魔力象限》、《資料庫核心能力》以及《資料庫推薦報告》。

今年的總上榜資料庫產品達到了5家，分別來自：阿里雲，華為，巨杉資料庫，騰訊雲，星環 科技 。其中阿里雲和巨杉資料庫已經連續兩年入選。

6、2018年11月初，Neo4j宣布完成E輪8000萬美元融資。11月15日，Neo4j宣布企業版徹底閉源：

7、2019年1月8日，阿里巴巴以1.033億美元（9000萬歐元）的價格收購了Apache Flink商業公司DataArtisans。

8、2019年1月11日早間消息，亞馬遜宣布推出雲資料庫軟體，亞馬遜和MongoDB將會直接競爭。

RDBMS家族

Oracle 發布18.3版本

2018年7月，Oracle Database 18.3通用版開始提供下載。我們可以將Oracle Database 18c視為採用之前發布模式的Oracle Database 12c第2版的第一個補丁集。未來，客戶將不再需要等待多年才能用上最新版Oracle資料庫，而是每年都可以期待新資料庫特性和增強。Database 19c將於2019年Q1率先在Oracle cloud上發布雲版本。

Oracle Database 18c及19c部分關鍵功能：

1、性能

2、多租戶，大量功能增強及改進，大幅節省成本和提高敏捷性

3、高可用

4、數據倉庫和大數據

MySQL發布8.0.13版本

1、賬戶管理

經過配置，修改密碼時，必須帶上原密碼。在之前的版本，用戶登錄之後，就可以修改自己的密碼。這種方式存在一定安全風險。比如用戶登錄上資料庫後，中途離開一段時間，那麼非法用戶可能會修改密碼。由參數password_require_current控制。

2、配置

Innodb表必須有主鍵。在用戶沒有指定主鍵時，系統會生成一個默認的主鍵。但是在主從復制的場景下，默認的主鍵，會對叢庫應用速度帶來致命的影響。如果設置sql_require_primary_key，那麼資料庫會強制用戶在創建表、修改表時，加上主鍵。

3、欄位默認值

BLOB、TEXT、GEOMETRY和JSON欄位可以指定默認值了。

4、優化器

1）Skip Scan

非前綴索引也可以用了。

之前的版本，任何沒有帶上f1欄位的查詢，都沒法使用索引。在新的版本中，它可以忽略前面的欄位，讓這個查詢使用到索引。其實現原理就是把(f1 = 1 AND f2 > 40) 和(f1 = 2 AND f2 > 40)的查詢結果合並。

2）函數索引

之前版本只能基於某個列或者多個列加索引，但是不允許在上面做計算，如今這個限制消除了。

5、SQL語法

GROUP BY ASC和GROUP BY DESC語法已經被廢棄，要想達到類似的效果，請使用GROUP BY ORDER BY ASC和GROUP BY ORDER BY DESC。

6、功能變化

1）設置用戶變數，請使用SET語句

如下類型語句將要被廢棄SELECT @var, @var:=@var+1。

2）新增innodb_fsync_threshold

該變數是控制文件刷新到磁碟的速率，防止磁碟在短時間內飽和。

3）新增會話級臨時表空間

在以往的版本中，當執行SQL時，產生的臨時表都在全局表空間ibtmp1中，及時執行結束，臨時表被釋放，空間不會被回收。新版本中，會為session從臨時表空間池中分配一個臨時表空間，當連接斷開時，臨時表空間的磁碟空間被回收。

4）在線切換Group Replication的狀態

5）新增了group_replication_member_expel_timeout

之前，如果某個節點被懷疑有問題，在5秒檢測期結束之後，那麼就直接被驅逐出這個集群。即使該節點恢復正常時，也不會再被加入集群。那麼，瞬時的故障，會把某些節點驅逐出集群。

group_replication_member_expel_timeout讓管理員能更好的依據自身的場景，做出最合適的配置（建議配置時間小於一個小時）。

MariaDB 10.3版本功能展示

1、MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT

1）update連表更新，limit語句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3;

MySQL 8.0直接報錯

MariaDB 10.3更新成功

2）update連表更新，ORDER BY and LIMIT語句

update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3;

MySQL 8.0直接報錯

MariaDB 10.3更新成功

參考：

https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911

2、MariaDB10.3增補AliSQL補丁——安全執行Online DDL

Online DDL從名字上看很容易誤導新手，以為不論什麼情況，修改表結構都不會鎖表，理想很豐滿，現實很骨感，注意這個坑！

有以下兩種情況執行DDL操作會鎖表的，Waiting for table metadata lock（元數據表鎖）：

針對第二種情況，MariaDB10.3增補AliSQL補丁-DDL FAST FAIL，讓其DDL操作快速失敗。

例：

如果線上有某個慢SQL對該表進行操作，可以使用WAIT n（以秒為單位設置等待）或NOWAIT在語句中顯式設置鎖等待超時，在這種情況下，如果無法獲取鎖，語句將立即失敗。 WAIT 0相當於NOWAIT。

參考：

https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-11388

3、MariaDB Window Functions窗口函數分組取TOP N記錄

窗口函數在MariaDB10.2版本里實現，其簡化了復雜SQL的撰寫，提高了可讀性。

參考：

https://mariadb.com/kb/en/library/window-functions-overview/

Percona Server發布8.0 GA版本

2018年12月21日，Percona發布了Percona Server 8.0 GA版本。

在支持MySQL8.0社區的基礎版上，Percona Server for MySQL 8.0版本中帶來了許多新功能：

1、安全性和合規性

2、性能和可擴展性

3、可觀察性和可用性

Percona Server for MySQL 8.0中將要被廢用功能：

Percona Server for MySQL 8.0中刪除的功能：

RocksDB發布V5.17.2版本

2018年10月24日，RocksDB發布V5.17.2版本。

RocksDB是Facebook在LevelDB基礎上用C++寫的高效內嵌式K/V存儲引擎。相比LevelDB，RocksDB提供了Column-Family，TTL，Transaction，Merge等方面的支持。目前MyRocks，TiKV等底層的存儲都是基於RocksDB來構建。

PostgreSQL發布11版本

2018年10月18日，PostgreSQL 11發布。

1、PostgreSQL 11的重大增強

2、PostgreSQL 插件動態

1）分布式插件citus發布 8.1

citus是PostgreSQL的一款sharding插件，目前國內蘇寧、鐵總、探探有較大量使用案例。

https://github.com/citusdata/citus

2）地理信息插件postgis發布2.5.1

PostGIS是專業的時空資料庫插件，在測繪、航天、氣象、地震、國土資源、地圖等時空專業領域應用廣泛。同時在互聯網行業也得到了對GIS有性能、功能深度要求的客戶青睞，比如共享出行、外賣等客戶。

http://postgis.net/

3）時序插件timescale發布1.1.1

timescale是PostgreSQL的一款時序資料庫插件，在IoT行業中有非常好的應用。github star數目前有5000多，是一個非常火爆的插件。

https://github.com/timescale/timescaledb

4）流計算插件 pipelinedb 正式插件化

Pipelinedb是PostgreSQL的一款流計算插件，使用這個創建可以對高速寫入的數據進行實時根據定義的聚合規則進行聚合（支持概率計算），實時根據定義的規則觸發事件（支持事件處理函數的自定義）。可用於IoT，監控，FEED實時計算等場景。

https://github.com/pipelinedb/pipelinedb

3、PostgreSQL衍生開源產品動態

1）agensgraph發布 2.0.0版本

agensgraph是兼容PostgreSQL、opencypher的專業圖資料庫，適合圖式關系的管理。

https://github.com/bitnine-oss/agensgraph

2）gpdb發布5.15

gpdb是兼容PostgreSQL的mpp資料庫，適合OLAP場景。近兩年，gpdb一直在追趕PostgreSQL的社區版本，預計很快會追上10的PostgreSQL，在TP方面的性能也會得到顯著提升。

https://github.com/greenplum-db/gpdb

3）antdb發布3.2

antdb是以Postgres-XC為基礎開發的一款PostgreSQL sharding資料庫，亞信主導開發，開源，目前主要服務於亞信自有客戶。

https://github.com/ADBSQL/AntDB

4）遷移工具MTK發布52版本

MTK是EDB提供的可以將Oracle、PostgreSQL、MySQL、MSSQL、Sybase資料庫遷移到PostgreSQL, PPAS的產品，遷移速度可以達到100萬行/s以上。

https://github.com/digoal/blog/blob/master/201812/20181226_01.md

DB2發布 11.1.4.4版本

DB2最新發布Mod Pack 4 and Fix Pack 4，包含以下幾方面的改動及增強：

1、性能

2、高可用

3、管理視圖

4、應用開發方面

5、聯邦功能

6、pureScale

NoSQL家族

Redis發布5.0.3版本

MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch

2018年11月21日，MongoDB升級更新MongoDB Mobile和MongoDB Stitch，助力開發人員提升工作效率。

MongoDB 公司日前發布了多項新產品功能，旨在更好地幫助開發人員在世界各地管理數據。通過利用存儲在移動設備和後台資料庫的數據之間的實時、自動的同步特性，MongoDB Mobile通用版本助力開發人員構建更快捷、反應更迅速的應用程序。此前，這只能通過在移動應用內部安裝一個可供選擇或限定功能的資料庫來實現。

MongoDB Mobile在為客戶提供隨處運行的自由度方面更進了一步。用戶在iOS和安卓終端設備上可擁有MongoDB所有功能，將網路邊界擴展到其物聯網資產范疇。應用系統還可以使用MongoDB Stitch的軟體開發包訪問移動客戶端或後台數據，幫助開發人員通過他們希望的任意方式查詢移動終端數據和物聯網數據，包括本地讀寫、本地JSON存儲、索引和聚合。通過Stitch移動同步功能(現可提供beta版)，用戶可以自動對保存在本地的數據以及後台資料庫的數據進行同步。

本期新秀：Cassandra發布3.11.3版本

2018年8月11日，Cassandra發布正式版3.11.3。

Apache Cassandra是一款開源分布式NoSQL資料庫系統，使用了基於Google BigTable的數據模型，與面向行(row)的傳統關系型資料庫或鍵值存儲key-value資料庫不同，Cassandra使用的是寬列存儲模型(Wide Column Stores)。與BigTable和其模仿者HBase不同，數據並不存儲在分布式文件系統如GFS或HDFS中，而是直接存於本地。

Cassandra的系統架構與Amazon DynamoDB類似，是基於一致性哈希的完全P2P架構，每行數據通過哈希來決定應該存在哪個或哪些節點中。集群沒有master的概念，所有節點都是同樣的角色，徹底避免了整個系統的單點問題導致的不穩定性，集群間的狀態同步通過Gossip協議來進行P2P的通信。

3.11.3版本的一些bug fix和改進：

NewSQL家族

TiDB 發布2.1.2版本

2018 年 12 月 22 日，TiDB 發布 2.1.2 版，TiDB-Ansible 相應發布 2.1.2 版本。該版本在 2.1.1 版的基礎上，對系統兼容性、穩定性做出了改進。

TiDB 是一款定位於在線事務處理/在線分析處理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型資料庫產品。除了底層的 RocksDB 存儲引擎之外，分布式SQL層、分布式KV存儲引擎（TiKV）完全自主設計和研發。

TiDB 完全開源，兼容MySQL協議和語法，可以簡單理解為一個可以無限水平擴展的MySQL，並且提供分布式事務、跨節點 JOIN、吞吐和存儲容量水平擴展、故障自恢復、高可用等優異的特性；對業務沒有任何侵入性，簡化開發，利於維護和平滑遷移。

TiDB：

PD：

TiKV：

Tools：

1）TiDB-Lightning

2）TiDB-Binlog

EsgynDB發布R2.5版本

2018年12月22日，EsgynDB R2.5版本正式發布。

作為企業級產品，EsgynDB 2.5向前邁進了一大步，它擁有以下功能和改進：

CockroachDB發布2.1版本

2018年10月30日，CockroachDB正式發布2.1版本，其新增特性如下：

新增企業級特性：

新增SQL特性：

新增內核特性：

Admin UI增強：

時間序列

本期新秀：TimescaleDB發布1.0版本

10月底，TimescaleDB 1.0宣布正式推出，官方表示該版本已可用於生產環境，支持完整SQL和擴展。

TimescaleDB是基於PostgreSQL資料庫開發的一款時序資料庫，以插件化的形式打包提供，隨著PostgreSQL的版本升級而升級，不會因為另立分支帶來麻煩。

TimescaleDB架構：

數據自動按時間和空間分片(chunk)

更新亮點：

https://github.com/timescale/timescaledb/releases/tag/1.0.0

大數據生態圈

Hadoop發布2.9.2版本

2018年11月中旬，Hadoop在2.9分支上發布了新的2.9.2版本，該版本進行了204個大大小小的變更，主要變更如下：

Greenplum 發布5.15版本

Greenplum最新的5.15版本中發布了流式數據載入工具。

該版本中的Greenplum Streem Server組件已經集成了Kafka流式載入功能，並通過了Confluent官方的集成認證，其支持的主要功能如下：

國產資料庫概覽

K-DB發布資料庫一體機版

2018年11月7日，K-DB發布了資料庫一體機版。該版本更新情況如下：

OceanBase遷移服務發布1.0版本

1月4日，OceanBase 正式發布OMS遷移服務1.0版本。

以下內容包含 OceanBase 遷移服務的重要特性和功能：

SequoiaDB發布3.0.1新版本

1、架構

1）完整計算存儲分離架構，兼容MySQL協議、語法

計算存儲分離體系以松耦合的方式將計算與存儲層分別部署，通過標准介面或插件對各個模塊和組件進行無縫替換，在計算層與存儲層均可實現自由的彈性伸縮。

SequoiaDB巨杉資料庫「計算-存儲分離」架構詳細示意

用戶可以根據自身業務特徵選擇面向交易的SQL解析器（例如MySQL或PGSQL）或面向統計分析的執行引擎（例如SparkSQL）。眾所周知，使用不同的SQL優化與執行方式，資料庫的訪問性能可能會存在上千上萬倍的差距。計算存儲分離的核心思想便是在數據存儲層面進行一體化存儲，在計算層面則利用每種執行引擎的特點針對不同業務場景進行選擇和優化，用戶可以在存儲層進行邏輯與物理的隔離，將面向高頻交易的前端業務與面向高吞吐量的統計分析使用不同的硬體進行存儲，確保在多類型數據訪問時互不幹擾，以真正達到生產環境可用的多租戶與HTAP能力。

2、其他更新信息

1）介面變更：

2）主要特性：

雲資料庫

本期新秀：騰訊發布資料庫CynosDB，開啟公測

1、News

1）騰訊雲資料庫MySQL2018年重大更新：

2）騰訊雲資料庫MongoDB2018年重大更新：

3）騰訊雲資料庫Redis/CKV+2018年重大更新：

4）騰訊雲資料庫CTSDB2018年重大更新：

2、Redis 4.0集群版商業化上線

2018年10月，騰訊雲資料庫Redis 4.0集群版完成邀測、公測、商業化三個迭代，在廣州、上海、北京正式全量商業化上線。

產品特性：

使用場景：

官網文檔：

https://cloud.tencent.com/document/proct/239/18336

3、騰訊自研資料庫CynosDB發布，開啟公測

2018年11月22日，騰訊雲召開新一代自研資料庫CynosDB發布會，業界第一款全面兼容市面上兩大最主流的開源資料庫MySQL和PostgreSQL的高性能企業級分布式雲資料庫。

本期新秀：京東雲DRDS發布1.0版本

12月24日，京東雲分布式關系型資料庫DRDS正式發布1.0版本。

DRDS是京東雲精心自研的資料庫中間件產品，獲得了2018年 」可信雲技術創新獎」。DRDS可實現海量數據下的自動分庫分表，具有高性能，分布式，彈性升級，兼容MySQL等優點，適用於高並發、大規模數據的在線交易， 歷史 數據查詢，自動數據分片等業務場景，歷經多次618，雙十一的考驗，已經在京東集團內大規模使用。

京東雲DRDS產品有以下主要特性

1）自動分庫分表

通過簡單的定義即可自動實現分庫分表，將數據實際存放在多個MySQL實例的資料庫中，但呈現給應用程序的依舊是一張表，對業務透明，應用程序幾乎無需改動，實現了對資料庫存儲和處理能力的水平擴展。

2）分布式架構

基於分布式架構的集群方案，多個對等節點同時對外提供服務，不但可有效規避服務的單點故障，而且更加容易擴展。

3）超強性能

具有極高的處理能力，雙節點即可支持數萬QPS，滿足用戶超大規模處理能力的需求。

4）兼容MySQL

兼容絕大部分MySQL語法，包括MySQL語法、數據類型、索引、常用函數、排序、關聯等DDL，DML語句，使用成本低。

參考鏈接：

https://www.jdcloud.com/cn/procts/drds

RadonDB發布1.0.3版本

2018年12月26日，MyNewSQL領域的RadonDB雲資料庫發布1.0.3版本。

推出dbaplus Newsletter的想法

dbaplus Newsletter旨在向廣大技術愛好者提供資料庫行業的最新技術發展趨勢，為社區的技術發展提供一個統一的發聲平台。為此，我們策劃了RDBMS、NoSQL、NewSQL、時間序列、大數據生態圈、國產資料庫、雲資料庫等幾個版塊。

我們不以商業宣傳為目的，不接受任何商業廣告宣傳，嚴格審查信息源的可信度和准確性，力爭為大家提供一個純凈的技術學習環境，歡迎大家監督指正。

至於Newsletter發布的周期，目前計劃是每三個月左右會做一次跟進， 下期計劃時間是2019年4月14日~4月25日， 如果有相關的信息提供請發送至郵箱：[email protected]

感謝名單

最後要感謝那些提供寶貴信息和建議的專家朋友，排名不分先後。

往期回顧：

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❻ 信息管理中資料庫技術問題的解決論文

信息管理中資料庫技術問題的解決論文

資料庫技術這一概念是從西方傳到我國的，目前在我國得到了廣泛應用。資料庫技術就是對各種信息資源的有效整合和利用，憑借其技術優勢，在我國信息管理領域得到了高度重視，資料庫本身也得到了不斷完善和發展。但對其應用現狀分析可見，資料庫技術在信息管理領域得到廣泛應用的同時，也存在一定的缺陷和問題。針對這一現狀，加強資料庫系統的完整性，促進信息管理和資料庫技術的一體化發展，提高資料庫技術的安全性，能有效推動資料庫技術的完善和發展，同時為信息管理工作提供極大便利，為當代信息化事業的持續發展提供必要的技術支持。

1資料庫技術的發展概述

1.1資料庫技術的內涵

在信息管理工作中，資料庫技術是核心環節，也是信息管理工作最有效的輔助手段之一。資料庫技術是通過研究數據團嘩團庫的結構、存儲、設計、管理及應用的基本理論和實現方法，並利用這些理論來實現對資料庫中的數據進行處理、分析和理解的技術，即資料庫技術是研究、管理和應用資料庫的一門軟體科學。資料庫技術研究的對象是建立資料庫，通過資料庫技術來完成對相關數據信息的分析和處理，使其最終實現資料庫技術的完整性和合理性。資料庫技術的.應用常出現在公司、企業、機構、單位等內部事務的處理和信息資源的搜索及計算機輔助等方面。

1.2資料庫技術的特點分析

在信息管理中應用的資料庫技術的主要特點是能及時處理相關信息，且具有良好的有效性。隨著資料庫資源的不斷豐富和發展，資料庫技術也不斷被應用於個人電腦中，從而使互聯網和資料庫技術的融合更加默契。在20世紀的中後期，資料庫技術的特點並沒有明顯的表現出來，更沒有得到最有效發揮。但在現階段，隨著經濟的飛速發展，資料庫在緊密與互聯網技術結合的基礎上，已逐漸形成了一個規模龐大的數據處理系統，有力提升了對海量數據的處理能力，有效避免了一些不良蘆游信息給人們工作和生活帶來的損失，為用戶提供了更多更全面的數據信息，極大擴充了資料庫的規模，同時也促進了資料庫技術的不斷發展。

2信息管理中資料庫技術的特徵分析

2.1資料庫技術在應用過程中得到不斷完善

隨著信息技術的快速發展，資料庫的運行模式逐漸發生變化，對數據的分析和管理有了新的應用，經過多次更新的資料庫技術，擁有了更強大的功能，其存儲模式與現代最新技術相融合，能使數據資源得到有效共享，優化了資料庫結構體系，一定程度上改善控制功能；另外，資料庫在查詢檢索方面也有進步，經過對結構系統的全面管理，查詢速度比之前的速度快了將近十倍。

2.2對資料庫技術的重視程度明顯加強

資料庫技術的廣泛應用給社會發展帶來了諸多便利，所以，資料庫技術的應用逐漸呈現出不斷擴大的趨勢，且人們也對其給予了高度重視。資料庫技術中計算機技術的融入，使資料庫技術的發展前景更加廣闊，尤其是我國第三產業的發展，更離不開資料庫技術的支持和信息維護。同時，資料庫技術的發展，也極大促進了我國生產力水平的提高。資料庫技術具有良好的實用性功能，它能有效滿足第三產業對發展的需求，如一些數字、文字及圖形等形式的數據信息常常被看作是記錄各種經營和管理的重要依據，通過資料庫技術的處理和存儲，能有效保護重要數據的交流和傳輸。因此，資料庫技術的應用備受關注和重視。

3信息管理中資料庫技術存在的問題

資料庫技術在信息管理中處於核心地位，一旦資料庫出現異常，將會對信息管理造成不可挽回的損失。一般資料庫可能出現的問題有數據存儲方式路徑錯誤，信息服務拒絕接受正常服務，獲取非法數據等。造成資料庫出現問題的原因主要包括hacker盜取重要信息，設備故障導致網路信息的泄露等。資料庫的安全威脅主要來自人為的塌橘惡意攻擊和設備故障或管理失誤等。

4解決好信息管理中資料庫技術問題

4.1加強資料庫系統的完整性

整個資料庫系統的完整性是保證完整的資料庫技術程序正常運行的重要條件。根據系統的結構改進資料庫設計，通過資料庫管理系統（DBMS）和應用程序來實現設計的完整性。應用軟體根據設計思路來實現資料庫的完整性，幫助解決信息資料庫的技術問題。

4.2提高資料庫技術的安全性

資料庫在信息管理中的應用非常廣泛，因此，提高資料庫的安全性尤為重要。提高安全性就是對資料庫中的信息設置保護屏障，有效保障信息安全。一般的安全保護措施有三種，分別是登陸身份的驗證信息管理、資料庫使用人和使用對象的許可權管理，根據資料庫的不同特點，對資料庫的賬號設置進行不同程度的調整，在應用程序伺服器的設置功能時，首先要備份資料庫的重要信息，以更好地提高信息管理中資料庫技術的安全。

4.3促進信息化管理和資料庫技術的一體化發展

加大資料庫技術在信息管理中的應用，實現信息管理與資料庫的一體化發展。加強信息管理與資料庫技術的一體化成為目前數據管理工作中最為重要的環節，其能有效維護資料庫的性能，使資料庫與信息管理之間的關系更為密切。相關工作人員通過信息管理系統也能更好地進行數據維護工作，對信息進行高效監管，從而不斷促進信息系統的統一更改和完善，進而加強資料庫的管理，為用戶提供更多更高效的信息服務，逐步實現數據量與信息化管理的一體化發展。

5結語

隨著信息化技術的不斷發展，資料庫技術已逐步融入到信息化管理領域，再加上計算機技術的不斷普及，信息化管理中的資料庫技術應用也得到不斷推廣。本文對資料庫技術在信息管理中的應用進行分析和探討，使人們對資料庫技術有了一個新的認識，為數據管理人員開展系統維護工作提供借鑒。同時，資料庫技術也極大增強了信息資源的管理和整合，推動了信息管理工作的現代化發展，使信息管理效率得到大幅提升。

作者：鄧紅 單位：國家海洋標准計量中心

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❼ 數據分析技術有哪些

1、數據採集

對於任何的數據分析來說，首要的就是數據採集，因此大數據分析軟體的第一個技術就是數據採集的技術，該工具能夠將分布在互聯網上的數據，一些移動客戶端中的 數據進行快速而又廣泛的搜集，同時它還能夠迅速的將一些其他的平台中的數據源中的數據導入到該工具中，對數據進行清洗、轉換、集成等，從而形成在該工具的資料庫中或者是數據集市當中，為聯系分析處理和數據挖掘提供了基礎。

2、數據存取

數據在採集之後，大數據分析的另一個技術數據存取將會繼續發揮作用，能夠關系資料庫，方便用戶在使用中儲存原始性的數據，並且快速的採集和使用，再有就是基礎性的架構，比如說運儲存和分布式的文件儲存等，都是比較常見的一種。

3、數據處理

數據處理可以說是該軟體具有的最核心的技術之一，面對龐大而又復雜的數據，該工具能夠運用一些計算方法或者是統計的方法等對數據進行處理，包括對它的統計、歸納、分類等，從而能夠讓用戶深度的了解到數據所具有的深度價值。

4、統計分析

統計分析則是該軟體所具有的另一個核心功能，比如說假設性的檢驗等，可以幫助用戶分析出現某一種數據現象的原因是什麼，差異分析則可以比較出企業的產品銷售在不同的時間和地區中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時間和地域中進行布局。

5、相關性分析

某一種數據現象和另外一種數據現象之間存在怎樣的關系，大數據分析通過數據的增長減少變化等都可以分析出二者之間的關系，此外，聚類分析以及主成分分析和對應分析等都是常用的技術，這些技術的運用會讓數據開發更接近人們的應用目標。

❽ 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

❾ 資料庫技術的發展趨勢

下一代資料庫技術的發展主流
針對關系資料庫技術現有的局限性，理論界如今主要有三種觀點 :
面向對象的資料庫技術將成為下一代資料庫技術發展的主流 部分學者認為現有的關系型資料庫無法描述現實世界的實體，而面向對象的數據模型由於吸收了已經成熟的面向對象程序設計方法學的核心概念和基本思想，使得它符合人類認識世界的一般方法，更適合描述現實世界。甚至有人預言，資料庫的未來將是面向對象的時代。
面向對象的關系資料庫技術 關系資料庫幾乎是當前資料庫系統的標准，關系語言與常規語言一起幾乎可完成任意的資料庫操作，但其簡潔的建模能力、有限的數據類型、程序設計中數據結構的制約等卻成為關系型資料庫發揮作用的瓶頸。面向對象方法起源於程序設計語言，它本身就是以現實世界的實體對象為基本元素來描述復雜的客觀世界，但功能不如資料庫靈活。因此部分學者認為將面向對象的建模能力和關系資料庫的功能進行有機結合而進行研究是資料庫技術的一個發展方向。
面向對象資料庫技術 面向對象資料庫的優點是能夠表示復雜的數據模型，但由於沒有統一的數據模式和形式化理論，因此缺少嚴格的數據邏輯基礎。而演繹資料庫雖有堅強的數學邏輯基礎，但只能處理平面數據類型。因此，部分學者將兩者結合，提出了一種新的資料庫技術——演繹面向對象資料庫，並指出這一技術有可能成為下一代資料庫技術發展的主流。
資料庫技術發展的新方向
非結構化資料庫是部分研究者針對關系資料庫模型過於簡單，不便表達復雜的嵌套需要以及支持數據類型有限等局限，從數據模型入手而提出的全面基於網際網路應用的新型資料庫理論。支持重復欄位、子欄位以及變長欄位並實現了對變長數據和重復欄位進行處理和數據項的變長存儲管理，在處理連續信息（包括全文信息）和非結構信息 （重復數據和變長數據）中有著傳統關系型資料庫所無法比擬的優勢。但研究者認為此種資料庫技術並不會完全取代如今流行的關系資料庫，而是它們的有益的補充。
資料庫技術發展的又一趨勢
有學者指出 ：資料庫與學科技術的結合將會建立一系列新資料庫，如分布式資料庫、並行資料庫、知識庫、多媒體資料庫等，這將是資料庫技術重要的發展方向。其中，許多研究者都對多媒體資料庫作為研究的重點，並認為多媒體技術和可視化技術引入多媒體資料庫將是未來資料庫技術發展的熱點和難點。
未來資料庫技術及市場發展的兩大方向數據倉庫電子商務部分學者在對各個資料庫廠商的發展方向和應用需求的不斷擴展的現狀進行分析的基礎上，提出資料庫技術及市場在向數據倉庫和電子商務兩個方向不斷發展的觀點。他們指出 ：從上一年開始，許多行業如電信、金融、稅務等逐步認識到數據倉庫技術對於企業宏觀發展所帶來的巨大經濟效益，紛紛建立起數據倉庫系統。在中國提供大型數據倉庫解決方案的廠商主要有Oracle、IBM、Sybase、CA及Informix等廠商，已經建設成功並已收回投資的項目主要有招商銀行系統和國信證券系統等。當前，國內外學者對數據倉庫的研究正在繼續深入。與此同時，一些學者將資料庫技術及市場發展的視角瞄準電子商務領域，他們認為 ：如今的信息系統逐漸要求按照以客戶為中心的方式建立應用框架,因此勢必要求資料庫應用更加廣泛地接觸客戶，而Internet給了我們一個非常便捷的連接途徑，通過Internet我們可以實現所謂的One One Marketing和One One business，進而實現E business。因此，電子商務將成為未來資料庫技術發展的另一方向。
面向專門應用領域的資料庫技術許多研究者從實踐的角度對資料庫技術進行研究，提出了適合應用領域的資料庫技術如工程資料庫、統計資料庫、科學資料庫、空間資料庫、地理資料庫等。這類資料庫在原理上也沒有多大的變化，但是它們卻與一定的應用相結合，從而加強了系統對有關應用的支撐能力，尤其表如今數據模型、語言、查詢方面。部分研究者認為，隨著研究工作的繼續深和資料庫技術在實踐工作中的應用，資料庫技術將會更多朝著專門應用領域發展。 數據和數據處理
數據（Data）是用於描述現實世界中各種具體事物或抽象概念的，可存儲並具有明確意義的符號，包括數字，文字，圖形和聲音等.數據處理是指對各種形式的數據進行收集，存儲，加工和傳播的一系列活動的總和.其目的之一是從大量的，原始的數據中抽取，推導出對人們有價值的信息以作為行動和決策的依據；目的之二是為了藉助計算機技術科學地保存和管理復雜的，大量的數據，以便人們能夠方便而充分地利用這些寶貴的信息資源.
資料庫
資料庫（DataBase,DB）是存儲在計算機輔助存儲器中的，有組織的，可共享的相關數據集合.資料庫具有如下特性.
⑴資料庫是具有邏輯關系和確定意義的數據集合.
⑵資料庫是針對明確的應用目標而設計，建立和載入的.每個資料庫都具有一組用戶，並為這些用戶的應用需求服務.
⑶一個資料庫反映了客觀事物的某些方面，而且需要與客觀事物的狀態始終保持一致.
資料庫管理系統及其基本功能
資料庫管理系統（DataBase Management System,DBMS）是對資料庫進行管理的系統軟體，它的職能是有效地組織和存儲數據，獲取和管理數據，接受和完成用戶提出的各種數據訪問請求.能夠支持關系型數據模型的資料庫管理系統，稱為關系型資料庫管理系統（Relational DataBase Management System,RDBMS).
RDBMS的基本功能包括以下4個方面：
⑴數據定義功能：RDBMS提供了數據定義語言(Data Definition Language,DDL），利用DDL可以方便地對資料庫中的相關內容進行定義.例如，對資料庫，表，欄位和索引進行定義，創建和修改.
⑵數據操縱功能：RDBMS提供了數據操縱語言(Data Manipulation Language,DML），利用DML可以實如今資料庫中插入，修改和刪除數據等基本操作.
⑶數據查詢功能：RDBMS提供了數據查詢語言（Data Query Language,DQL），利用DQL可以實現對資料庫的數據查詢操作.
⑷數據控制功能：RDBMS提供了數據控制語言(Data Control Language,DCL），利用DCL可以完成資料庫運行控制功能，包括並發控制（即處理多個用戶同時使用某些數據時可能產生的問題），安全性檢查，完整性約束條件的檢查和執行，資料庫的內部維護（例如索引的自動維護）等.RDBMS的上述許多功能都可以通過結構化查詢語言(Structured Query Language,SQL）來實現的，SQL是關系資料庫中的一種標准語言，在不同的RDBMS產品中，SQL中的基本語法是相同的.此外，DDL,DML,DQL和DCL也都屬於SQL.
⒈3.4資料庫應用系統及其組成
資料庫應用系統又簡稱為資料庫系統，是指擁有資料庫技術支持的計算機系統，它可以實現有組織地，動態地存儲大量相關數據，提供數據處理和信息資源共享服務的功能.
各類人員主要參與資料庫應用系統的需求分析，設計，開發，使用，管理和維護，他們在資料庫應用系統的開發，運行及維護等階段扮演著不同的角色，並起著不同的作用.各類人員主要包括以下幾種.
⑴最終用戶.
⑵系統分析員.
⑶應用程序員.
⑷資料庫管理員(DataBase Administrator,DBA). 從其應用方式來看，資料庫技術主要起著兩方面的作用.
⑴信息系統開發作用.利用資料庫技術以及互聯網技術，並結合具體的編程語言，可以開發一個信息系統，從而解決業務數據的輸入和管理問題.在信息系統開發中，主要利用的是RDBMS的基本功能，即數據定義功能，數據操縱功能，數據查詢功能以及數據控制功能.
⑵數據分析與展示作用.利用RDBMS的數據查詢功能對資料庫中的數據進行關聯組合或逐級匯總分析，並以表格，圖形或報表形式將分析結果進行展示，從而解決業務數據的綜合利用問題.

❿ 資料庫技術的主要目的是什麼包括什麼

資料庫技術是通過研究資料庫的結構、存儲、設計、管理以及應專用的基本理論和實現方法，屬並利用這些理論來實現對資料庫中的數據進行處理、分析和理解的技術。即：資料庫技術是研究、管理和應用資料庫的一門軟體科學。
資料庫技術研究和管理的對象是數據，所以資料庫技術所涉及的具體內容主要包括：通過對數據的統一組織和管理，按照指定的結構建立相應的資料庫和數據倉庫；利用資料庫管理系統和數據挖掘系統設計出能夠實現對資料庫中的數據進行添加、修改、刪除、處理、分析、理解、報表和列印等多種功能的數據管理和數據挖掘應用系統；並利用應用管理系統最終實現對數據的處理、分析和理解。