随着计算机领域的飞速发展,数据处理从20世纪50年代开始,已经迅速发展成为计算机应用的主要方面,在计算机的三大应用(科学计算、数据处理与过程控制二次开发)中所占比重为70%左右。而对于一个国家来说,数据库的建设规模、数据库信息量的大小也成为衡量国家信息化程度的重要标志。建立一个满足各级部门信息处理要求的行之有效的信息系统也成为一个企业或组织生存和发展的重要条件。因此，作为信息系统核心和基础的数据库技术得到了越来越广泛的应用。 1 数据库技术的发展史
数据库技术从20世纪60年代中期产生到今天仅仅30多年的时间,经历了三代演变,现已发展成为以数据建模和数据库管理系统(DBMS)核心技术为主的内容丰富的一门学科,带动了一个巨大的软件产业DBMS产品及其相关工具和解决方案。根据数据模型的发展,数据库系统可以划分为三个阶段:第一代的网状、层次数据库系统;第二代的关系数据库系统;第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。
第一代数据库的代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS和70年代美国数据库系统语言协商CODASYL下属数据库任务组DBTG提议的网状模型。层次数据库的数据模型是有根的定向有序树，层次模型数据库的数据操纵语言由嵌入宿主语言的命令组成。通过使用命令，程序员可以根据给定字段的值从数据库中选取记录，并通过重复取下一记录的命令取出满足条件的所有记录，这两种数据库奠定了现代数据库发展的基础。
第二代数据库的主要特征是支持关系数据模型（数据结构、关系操作、数据完整性）。关系模型具有以下特点：1.关系模型的概念单一，实体和实体之间的联系用关系来表示；2.以关系数学为基础；3.数据的物理存储和存取路径对用户不透明；4.关系数据库语言是非过程化的。 第三代数据库产生于80年代，随着科学技术的不断进步，各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求，关系型数据库已经不能完全满足需求，于是产生了第三代数据库。
第三代数据库支持多种数据模型（比如关系模型和面向对象的模型），并和诸多新技术相结合（比如分布处理技术、并行计算技术、人工智能技术、多媒体技术、模糊技术），广泛应用于多个领域（商业管理、GIS、计划统计等），由此也衍生出多种新的数据库技术。
分布式数据库允许用户开发的应用程序把多个物理分开的、通过网络互联的数据库当作一个完整的数据库看待。并行数据库通过cluster技术把一个大的事务分散到cluster中的多个节点去执行，提高了数据库的吞吐和容错性。多媒体数据库提供了一系列用来存储图像、音频和视频对象类型，更好地对多媒体数据进行存储、管理、查询。模糊数据库是存储、组织、管理和操纵模糊数据库的数据库，可以用于模糊知识处理。
1. 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。其代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS和70年代美国数据库系统语言协商CODASYL下属数据库任务组DBTG提议的网状模型。
1.1969年, IBM公司研制了基于层次模型的数据库管理系统——— IMS In2formationManagement System.
2．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对网络数据库方法进行了系统的研究、探讨,于20世纪60年代末到70年
代初提出了若干报告,称为DBTG报告。
1. 2 第二代数据库系统——关系数据库系统
支持关系数据模型的关系数据库系统是第二代数据库系统。
1970年IBM公司San Jose研究员E. 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。
关系数据库系统从实验室走向了社会，并且关系数据库系统的研究取得了一系列的成果,主要包括以下几个方面:(1)奠定了关系模型的理论基础,给出了被人们普遍接受的关系模型的规范说明。(2)提出了关系数据语言,如关系代数、关系演算、SQL 语言、QBE等。 (3)研制了大量的RDBMS的原型,攻克了系统实现中查询优化、并发控制、故障恢复等一系列关键技术。
第三代数据库产生于20世纪80年代,随着科学技术的不断进步,各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求,关系型数据库已经不能完全满足需求,于是产生了第三代数据库。面向对
象技术与数据库技术相结合的系统称做第三代数据库系统，或新一代数据库系统。正是因为人们致力于对数据库系统的理论研究和系统开发,小梅杂交全文使得数据库技术与网络通信技术、人工智能技能、面向对象程序设计技术、并行计算技术等互相渗透,有机结合,数据库技术才得到发展和广泛推广。
第三代数据库系统的3条原则是：支持更加丰富的对象结构和规则；包含第二代DBMS；对其他子系统(例如工具和多数据库中间件产品)开放。
2 目前流行的几种数据库
目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。国际国内的主导关系型数据库管理系统有Oracle、Sybase、INFORMIX和INGRES。
2. 1 MySQL
MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由MySQL AB开发、发布和支持。MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式
来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL AB的注册商标。
MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。
2. 2 SQL Server
SQL Server是现在比较流行的数据库, SQL ( Structured Query Language,结构化查询语言)是目前应用最为广泛的数据库语言。SQL Server的运行已经相对稳定,它凭借其极少的数据冗余、较高的数据库访问效率,而成为目前最受欢迎的大中型企业级数据库。
由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。
2.3 Oracle
Oracle(甲骨文)公司成立于1977年，最初是一家专门开发数据库的公司。Oracle在数据库
领域一直处于领先地位。 1984年，首先将关系数据库转到了桌面计算机上。然后，Oracle5率先推出了分布式数据库、客户/服务器结构等崭新的概念。Oracle 6首创行锁定模式以及对称多处理计算机的支持……最新的Oracle 8主要增加了对象技术，成为关系—对象数据库系统。目前，Oracle产品覆盖了大、中、小型机等几十种机型，Oracle数据库成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。
2.4 DB2
DB2是内嵌于IBM的AS/400系统上的数据库管理系统，直接由硬件支持。它支持标准的SQL语言，具有与异种数据库相连的GATEWAY。因此它具有速度快、可靠性好的优点。但是，只有硬件平台选择了IBM的AS/400，才能选择使用DB2数据库管理系统，DB2能在所有主流平台上运行(包括Windows)，最适于海量数据。
2. 5 Visual Foxpro
Visual Foxpro数据库查询效率高,编写代码量少,面向对象的编程,集成SQL查询语言, 它能够简化用户数据库管理,使得数据的组织、定义数据库规则和创建应用程序等工作更加简单便
捷:仅仅利用系统提供的可视化设计工具和向导就可以快速创建表、查询和报表等,它还提供了一个集成化开发环境,包括面向对象的编程工具,简单易学,是开发小型数据库的有力工具。
国家公路网规划(2013年-2030年)3.数据库在当今领域的应用
如今数据库技术被应用到许多特定的领域中，于是就出现了数据仓库和数据挖掘技术。
1 .数据仓库
目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W.H.Inmon169网在其著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（湖南省校讯通Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
2. 数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技
术特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。
3. 前端工具：主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。
4．数据库的未来发展
未来数据库发展方向是智能管理型数据库。新一代的数据管理技术将会呈现以下几个特征: 1.降低管理成本 ——随着商业环境竞争的日益加剧，如何以最低的成本，高质量地管理其IT架构。这给企业带来了两方面的挑战:一方面系统功能日益强大而复杂;另一方面，对这些系统管理和维护的成本越来越昂贵。能自动地对数据库进行监控、调整和修复，以提高产品易用性，同时降低管理成本就成为了数据库追求的目标。 2.数据库引擎的整合 回鹘式蒙古文数据库应用的成熟，使得企业数据库里承载的数据越来越多。但数据的增多，随之而来的问题就是如何从海量的数据中抽取出具有决策意义的信息，更好地服务于企业当前的业务，这就需要商业智能。 用户对数据管理需求分为:联机事务处理(OLTP)应用、联机分析处理（OLAP）与辅助决策两大类，也就是说，数据库不仅要支持OLTP，还应该为业务决策、分析提供支持。对此有两种观点并存，一个是数据库引擎本身的整合;一种是针对不同的应用，开发不同的数据库引擎。 3.超大容量，所占空间更小——支持海量数据处理，支持数据仓库、数据挖掘、分析等;，如嵌入式数据库，作为一个完整的商用数据库更灵活、方便地使用。尽管全面部署和实现尚需时日，但这些发展趋势是显而易见的。 |
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张睿（0712011026）
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