数据库新技术的浅析与发展现状

摘   要：介绍了数据库技术的发展及现状，数据库技术与多学科技术的有机结合，根据数据库技术的延伸与发展，论述了数据库建设中应注意的几个问题。
   关键词：数据库；面向对象；关系数据库；多媒体数据库

1.引言
   随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展, 数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一，数据库技术的研究也取得了重大突破，他已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要的技术基础和支柱。从20世纪60年代末开始, 数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库，第二代的关系数据库系统，发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70～80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用，80年代, 关系数据库成为应用的主流, 几乎所有新推出的数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）产品都是关系型的，他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑，这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点，目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是，这些数据库系统包括层次数据库、网状数据库和关系数据库，不论其模型和技术上有何差别，却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域的数据管理。然而，随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和Internet/Intranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了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，互相结合，成为当前数据库技术发展的主要特征，形成了数据库新技术。
2.数据库技术与多学科技术的有机结合
   各种学科技术与数据库技术的有机结合，从而使数据库领域中新内容、新应用、新技术层出不穷，形成了各种新型的数据库系统：面向对象数据库系统、分布式数据库系统、知识数据库系统、模糊数据库系统、并行数据库系统、多媒体数据库系统等；数据库技术被应用到特定的应用领域，又出现了工程数据库、演绎数据库、时态数据库、统计数据库、空间数据库、科学数据库、文献数据库等,他们都继承了传统数据库的理论和技术，但已经不是传统意义上的数据库了，立足于传统数据库已有的成果和技术，加以发展进化，从而形成的新的数据库系统，有人称之为“进化”了的数据库系统；立足于新的应用需求和计算机未来的发展，研究出了全新的数据库系统，有人称之为“革新”了的数据库系统。可以说新一代数据库技术的研究，新一代数据库系统的发展呈现了百花齐放的局面。
2.1面向对象数据库系统
   面向对象的方法和技术对数据库发展的影响最为深远，他起源于程序设计语言，把面向对象的相关概念与程序设计技术相结合，是一种认识事物和世界的方法论，他以客观世界中一种稳定的客观存在实体对象为基本元素，并以“类”和“继承”来表达事物间具有的共性和他们之间存在的内在关系。面向对象数据库系统将数据作为能自动重新得到和共享的对象存储，包含在对象中的是完成每一项数据库事务处理指令，这些对象可能包含不同类型的数据，包括传统的数据和处理过程，也包括声音、图形和视频信号，对象可以共享和重用。面向对象的数据库系统的这些特性通过重用和建立新的多媒体应用能力使软件开发变得容易，这些应用可以将不同类型的数据结合起来。面向对象数据库系统的好处是他支持WWW应用能力。
   然而，面向对象的数据库是一项相对较新的技术，尚缺乏理论支持，他可能在处理大量包含很多事务的数据方面比关系数据库系统慢得多，但人们已经开发了混合关系对象数据库，这种数据库将关系数据库管理系统处理事务的能力与面向对象数据库系统处理复杂关系与新型数据的能力结合起来。
2.2分布式数据库系统
   分布式数据库系统是分布式技术与数据库技术的结合，在数据库研究领域中已有多年的历史和出现过一批支持分布数据管理的系统，如SDD1系统、DINGRES系统和 POREL系统等。从概念上讲，分布式数据库是物理上分散在计算机网络各结点上，而逻辑上属于同一个系统的数据集合。他具有数据的分布性和数据库间的协调性两大特点。系统强调结点的自治性而不强调系统的集中控制，且系统应保持数据的分布透明性，使应用程序编写时可完全不考虑数据的分布情况。无疑分布式是计算机应用的发展方向，也是数据库技术应用的实际需求，其技术基础除计算机硬、软件技术支持外，计算机通信与网络技术当然是其最重要的基础。但分布式系统结构、分布式数据库由于其实现技术上的问题，当前并没有完全达到预期的目标，而客户/服务器（Client/Server，C/S）体系结构却正在风行，广义的理解， C／S也是一种分布式结构，按照C／S结构，一个数据处理任务至少是分布在2个不同的部件上完成。C／S结构把任务分为2部分，一部分是由前端(Frontend,即Client)运行应用程序，提供用户接口，而另一部分是由后端(Backend,即Server)提供特定服务，包括数据库或文件服务、通信服务等。客户机通过远程调用或直接请求应用程序提供服务，服务器执行所要求的功能后，将结果返回客户机，客户机和服务器通过网络来实现协同工作。C／S结构具有性能优越、保护投资、易于扩展和保证数据完整性等优点。当前，C／S技术日臻完善，客户机与服务器允许有多种选择，这样计算机系统就可以实现横向集成，即将来自不同厂家的、不同领域内的最好的产品集成在一起，组成一个性能价格比最优的系统。当前已有多种数据库产品支持C／S结构，其中Sybase是较典型的代表。
2.3多媒体数据库系统
   多媒体数据库系统是多媒体技术与数据库技术的结合，他是当前最有吸引力的一种技术,其主要特征为：
   （1）多媒体数据库系统必须能表示和处理多种媒体数据。多媒体数据在计算机内的表示方法决定于各种媒体数据所固有的特性和关联。对常规的格式化数据使用常规的数据项表示。对非格式化数据，像图形、图像、声音等，就要根据该媒体的特点来决定表示方法。可见在多媒体数据库中，数据在计算机内的表示方法比传统数据库的表示形式复杂，对非格式化的媒体数据往往要用不同的形式来表示。所以多媒体数据库系统要提供管理这些异构表示形式的技术和处理方法。
   （2）多媒体数据库系统必须能反映和管理各种媒体数据的特性，或各种媒体数据之间的空间或时间的关联。在客观世界里，各种媒体信息有其本身的特性或各种媒体信息之间存在一定的自然关联，例如，关于乐器的多媒体数据包括乐器特性的描述、乐器的照片、利用该乐器演奏某段音乐的声音等。这些不同媒体数据之间存在自然的关联，包括时序关系（如多媒体对象在表达时必须保证时间上的同步特性）和空间结构（如必须把相关媒体的信息集成在一个合理布局的表达空间内）。
   （3）多媒体数据库系统应提供比传统数据库管理系统更强的适合非格式化数据查询的搜索功能，允许对 Image等非格式化数据做整体和部分搜索，允许通过范围、知识和其他描述符的确定值和模糊值搜索各种媒体数据，允许同时搜索多个数据库中的数据，允许通过对非格式化数据的分析建立图示等索引来搜索数据，允许通过举例查询(QuerybyExample)和通过主题描述查询使复杂查询简单化。
   （4）多媒体数据库系统还应提供事务处理与版本管理功能。
2.4知识数据库系统
   知识数据库系统的功能是如何把由大量的事实、规则、概念组成的知识存储起来，进行管理，并向用户提供方便快速的检索、查询手段。因此，知识数据库可定义为：知识、经验、规则和事实的集合。知识数据库系统应具备对知识的表示方法；对知识系统化的组织管理；知识库的操作；库的查询与检索；知识的获取与学习；知识的编辑； 库的管理等功能。知识数据库是人工智能技术与数据库技术的结合。
2.5并行数据库系统
   并行数据库系统是并行技术与数据库技术的结合,其发挥多处理机结构的优势，将数据库在多个磁盘上分布存储，利用多个处理机对磁盘数据进行并行处理，从而解决了磁盘“I/O”瓶颈问题，通过采用先进的并行查询技术，开发查询间并行、查询内并行以及操作内并行，大大提高查询效率。其目标是提供一个高性能、高可用性、高扩展性的数据库管理系统，而在性能价格比方面，较相应大型机上的DBMS高得多。并行数据库系统作为一个新兴的方向，需要深入研究的问题还很多，但可以预见，由于并行数据库系统可以充分地利用并行计算机强大的处理能力，必将成为并行计算机最重要的支撑软件之一。
2.6模糊数据库系统
   模糊性是客观世界的一个重要属性，传统的数据库系统描述和处理的是精确的或确定的客观事物，但不能描述和处理模糊性和不完全性等概念，这是一个很大的不足，为此，开展模糊数据库理论和实现技术的研究，其目标是能够存储以各种形式表示的模糊数据，数据结构和数据联系、数据上的运算和操作、对数据的约束（包括完整性和安全性）、用户使用的数据库窗口用户视图、数据的一致性和无冗余性的定义等都是模糊的，精确数据可以看成是模糊数据的特例；模糊数据库系统是模糊技术与数据库技术的结合，由于理论和实现技术上的困难，模糊数据库技术近年来发展不是很理想，但他已在模式识别、过程控制、案情侦破、医疗诊断、工程设计、营养咨询、公共服务以及专家系统等领域得到较好的应用，显示了广阔的应用前景。
    当前数据库技术的发展呈现出与多种学科知识相结合的趋势，凡是有数据（广义的）产生的领域就可能需要数据库技术的支持，他们相结合后即刻就会出现一种新的数据库成员而壮大数据库家族，如数据仓库是信息领域近年来迅速发展起来的数据库技术，数据仓库的建立能充分利用已有的资源，把数据转换为信息，从中挖掘出知识，提炼出智慧，最终创造出效益；工程数据库系统的功能是用于存储、管理和使用面向工程设计所需要的工程数据；统计数据是来自于国民经济、军事、科学等各种应用领域的一类重要的信息资源，由于对统计数据操作的特殊要求，从而产生了统计学和数据库技术相结合的统计数据库系统等。数据库技术在特定领域的应用，为数据库技术的发展提供了源源不断的动力。
3.数据库建设中应注意的几个问题
   数据库技术的延伸与发展为各种不同类型数据库建设提供了有力的支持，在近期及远景建设中对下述技术的利用和吸收是有益和必须的：
   (1)大型信息系统应该是基于一个分布式的多媒体数据库系统，他应基于远程C/S结构并支持多媒体数据的存储、管理和查询。
   (2)系统应该是一个具有丰富数据资源并提供先进的对数据资源再开发工具，如提供辅助设计、统计分析、专家咨询、多媒体显示等的软、硬件支持。
   (3)系统开发可应用新的技术和方法论为指导，面向对象技术、多媒体技术应该是下一代数据库及其信息系统开发可采用的技术。
   (4)在数据库建设中充分采用科学的分析和设计方法，在数据的组织和管理上形成规范，充分发挥现代数据库技术对工程的支持。
   (5)在开发过程中选用的数据库技术紧跟国际发展潮流接轨，开发出能够支持国家宏观经济决策，支持企业全面管理，支持Internet共享的数据库，真正让数据库流通起来，提高数据库利用率。
4.结语
   对于广大的数据库用户来讲，主要有两方面的要求：
   (1)希望得到自己所需要的数据或信息；
    (2)能够方便地接受和使用这些数据或信息。
   前一类要求应通过工程的硬、软件环境支持和高质量的数据库设计来达到；后一类要求则应为用户提供良好的用户界面和完善的应用支持来达到。但值得注意的是，任何数据库系统的建设，其最根本的问题还是对应用领域中基础数据的识别与组织，如果做不到这一点，是很难做出让用户满意和认可的数据库系统的。因此，数据库系统建设中的数据规划、面向应用领域的全面数据分析和全面数据库设计，将是系统建设中的头等大事。

多媒体数据库系统是多媒体技术与数据库技术的结合，他是当前最有吸引力的一种技术,其主要特征为：
（1）多媒体数据库系统必须能表示和处理多种媒体数据。多媒体数据在计算机内的表示方法决定于各种媒体数据所固有的特性和关联。对常规的格式化数据使用常规的数据项表示。对非格式化数据，像图形、图像、声音等，就要根据该媒体的特点来决定表示方法。可见在多媒体数据库中，数据在计算机内的表示方法比传统数据库的表示形式复杂，对非格式化的媒体数据往往要用不同的形式来表示。所以多媒体数据库系统要提供管理这些异构表示形式的技术和处理方法。
（2）多媒体数据库系统必须能反映和管理各种媒体数据的特性，或各种媒体数据之间的空间或时间的关联。在客观世界里，各种媒体信息有其本身的特性或各种媒体信息之间存在一定的自然关联，例如，关于乐器的多媒体数据包括乐器特性的描述、乐器的照片、利用该乐器演奏某段音乐的声音等。这些不同媒体数据之间存在自然的关联，包括时序关系（如多媒体对象在表达时必须保证时间上的同步特性）和空间结构（如必须把相关媒体的信息集成在一个合理布局的表达空间内）。
（3）多媒体数据库系统应提供比传统数据库管理系统更强的适合非格式化数据查询的搜索功能，允许对 Image等非格式化数据做整体和部分搜索，允许通过范围、知识和其他描述符的确定值和模糊值搜索各种媒体数据，允许同时搜索多个数据库中的数据，允许通过对非格式化数据的分析建立图示等索引来搜索数据，允许通过举例查询(QuerybyExample)和通过主题描述查询使复杂查询简单化。
（4）多媒体数据库系统还应提供事务处理与版本管理功能。

多媒体数据库系统是多媒体技术与数据库技术的结合，他是当前最有吸引力的一种技术,其主要特征为：
（1）多媒体数据库系统必须能表示和处理多种媒体数据。多媒体数据在计算机内的表示方法决定于各种媒体数据所固有的特性和关联。对常规的格式化数据使用常规的数据项表示。对非格式化数据，像图形、图像、声音等，就要根据该媒体的特点来决定表示方法。可见在多媒体数据库中，数据在计算机内的表示方法比传统数据库的表示形式复杂，对非格式化的媒体数据往往要用不同的形式来表示。所以多媒体数据库系统要提供管理这些异构表示形式的技术和处理方法。
（2）多媒体数据库系统必须能反映和管理各种媒体数据的特性，或各种媒体数据之间的空间或时间的关联。在客观世界里，各种媒体信息有其本身的特性或各种媒体信息之间存在一定的自然关联，例如，关于乐器的多媒体数据包括乐器特性的描述、乐器的照片、利用该乐器演奏某段音乐的声音等。这些不同媒体数据之间存在自然的关联，包括时序关系（如多媒体对象在表达时必须保证时间上的同步特性）和空间结构（如必须把相关媒体的信息集成在一个合理布局的表达空间内）。
（3）多媒体数据库系统应提供比传统数据库管理系统更强的适合非格式化数据查询的搜索功能，允许对 Image等非格式化数据做整体和部分搜索，允许通过范围、知识和其他描述符的确定值和模糊值搜索各种媒体数据，允许同时搜索多个数据库中的数据，允许通过对非格式化数据的分析建立图示等索引来搜索数据，允许通过举例查询(QuerybyExample)和通过主题描述查询使复杂查询简单化。
（4）多媒体数据库系统还应提供事务处理与版本管理功能。

切削数据库的建立包括结构设计和应用软件设计。切削数据库结构设计包括切削数据的采集、处理和评价，切削数据的建立，切削数据的优化，切削数据的输出和信息服务等功能。根据评价后切削数据的特征，可建立离散型切削数据库或浓缩型切削数据库。

　　离散型切削数据库的数据量十分庞大，涉及到切削方式、工件材料、刀具材料及其几何参数与结构、切削参数、切削液和机床等许多因素，以存储检索的方式管理该类数据。在数据库概念结构设计中，首先建立切削数据的(实体—关系)模型，然后进行逻辑结构设计和物理结构设计。离散型切削数据库中与切削数据有关的影响因素一般用代码表示，切削数据库里的关键字由影响切削数据选择的各代码叠加而成。因此，各种切削方式的关键字是不相同的，必须分别建立其相应的子库，这就是切削数据库的分库技术。各子库既要考虑它能在总控程序下运行，又要保证它能独立运行，它采用模块式结构建立。数据库内部各影响因素的表之间应建立参照完整性，父表与子表之间具有约束关系，对表进行修改(记录的插入、更新或删除)时，计算机自动对相应的表进行操作，免去重复操作和由此可能引起的错误。

　　浓缩型切削数据库用于存储和管理各种切削数学模型的算式及其系数和指数、产生这些数学模型的切削加工条件等。

　　切削数据库的应用管理程序应能满足切削数据的输入、更新、删除、检索和输出等基本要求。目前，多采用窗口菜单显示技术，同时在程序编制中采用循环嵌套，使系统具有相当的容错和改错功能。为防止切削数据库系统被其他人员随便检索和修改，保证数据库的安全性，可对其访问进行控制及用户认证，只有输入正确的用户名及密码才可拥有数据库的使用权。

网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟，在关系数据出现之前，网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。在数据法库发展史上，网状数据库占有重要的地位。
层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的。最著名最典型的层次数据库系统是IBM公司在1968年开发的IMS（I刘rormationManagementSrstem），一种适合其主机的层次数据库。这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。从60年代末产生起，如今已经发展到IMSv6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。

技术和应用的发展总是相互作用的。分析目前数据库的应用情况，可以发现：经过多年的积累，企业和部门积累的数据越来越多，许多企业面临着“数据爆炸”。如何解决海量数据的存储管理、如何挖掘大量数据中包含的信息和知识，已成为目前的急待解决的问题。因此数据挖掘成为目前发展极为迅速的一个研究领域，数据挖掘( Data Mining) 又称数据开采，就是从大量的、不全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，提取的知识表现为概念( concepts) 、规则(Rules) 、规律模式约束等形式。它综合了机器学习、统计分析和数据库技术，是为数据库中数据的决策型使用服务的。

随着计算机网络技术及Internet 应用的日趋普及，势必要求数据库系统的应用平台向web平台迁移，最终达到全球数据信息共享的目的，如何实现数据库平台与web平台的无缝对接即对web数据库技术的研究也成为近期研究的热点。

我认为，数据库类似于人类的大脑，存储数据。当你想记住的时候就记下来，为以后而用。当你不想要的时候就删除掉。当你想查看的时候就去调用。

数据库是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要的分支。由于数据库具有数据结构低、最低冗余度、较高的程序独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点，较大信息系统都是建立在数据库设计之上的。因此，作为数据库复杂用户的我们，应该比较熟悉数据库管理系统的各种功能，学会直接使用数据库语言访问数据库，甚至能够基于数据库管理系统的API编织自己的应用程序。

在众多新技术应用中，对数据库研究最具影响力，推动数据研究进人新纪元的无疑将是Iniemet的发展。Iniemet从深度和广度两方面对数据库技术提出了挑战。从深度上讲，Intemet环境中，一些数据管理的基本假设不再成立，需要重新考虑在新的情况下对传统数据库技术的改进，从广度上讲，新问题的出现需要开拓思路，寻求创新性的技术突破。

总体来看，大数据的技术门槛较高，目前在大数据领域展开竞争的信息技术企业多是在数据存储、分析等领域有着传统优势的厂商。为实现产业升级，为在技术产业发展中不落人后甚至实现弯道赶超，我国不能再跟随发展，必须及早布局关键技术和新兴技术的研发应用。

一是以数据分析技术为核心，加强人工智能、商业智能、机器学习等领域的理论研究和技术研发，夯实发展基础。

二是加快非结构化数据处理技术、非关系型数据库管理技术、可视化技术等基础技术研发，并推动与云计算、物联网、移动互联网等技术的融合，形成较为成熟、可行的解决方案。

三是面向大数据应用，加强网页搜索技术、知识计算(搜索)技术、知识库技术等核心技术的研发，开发出高质量的单项技术产品，并与数据处理技术相结合，为实现商业智能服务提供技术体系支撑。

随着信息高速公路、互联网络、多媒体技术迅猛发展，数据库更是信息产业中不可缺少的理论与技术，数据库技术与网络通讯技术、面向对象技术、并行计算技 术、多媒体技术、人工智能技术、管理信息系统、决策支持系统等学科互相渗透，互相结合，形成了新一代数据库系统的大家族，使数据库活力如初，仍然是一个 如诗如画的、充满挑战与机遇的研究方向。

CAD技术概述计算机辅助设计技术(Computer-Aided and Design,简称CAD)起源于20世纪60年代,是计算机图形学与工程设计技术结合的产物[1]。计算机辅助设计技术的含义是使用计算机帮助人们进行产品和工程设计,通过把设计者的综合分析和逻辑判断能力以及创造性思维结合起来,充分运用计算机高速而精确的计算能力、大容量存储和数据处理能力,与,以此来加快整个设计进程、减少设计所需要的时间、同时保证设计产品的质量。在某些特定的工程领域内,CAD技术自身也取得了长远的发展,从根本上改变了设计者的工作方式,在计算机技术领域内CAD技术本身也己经发展成为一个世界范围的产业。在AutoCAD的各种版本中,使用最为广泛的是AutoCAD2000,由于它强大的功能设置和便捷的操作方式,得到了广大使用者的认同。

　随着Web技术的不断发展，信息共享和数据交换的范围不断扩大，传统的关系数据库也面临着挑战。数据库技术的应用是建立在数据库管理系统基础上的，各数据库管理系统之间的异构性及其所依赖操作系统的异构性，严重限制了信息共享和数据交换范围;数据库技术的语义描述能力差，大多通过技术文档表示，很难实现数据语义的持久性和传递性，而数据交换和信息共享都是基于语义进行的，在异构应用数据交换时，不利于计算机基于语义自动进行正确数据的检索与应用;数据库属于高端应用，需要昂贵的价格和运行环境。而随着网络和Internet的发展，数据交换的能力已成为新的应用系统的一个重要的要求。XML的好处是数据的可交换性(portable)，同时在数据应用方面还具有如下优点：(1)XML文件为纯文本文件，不受操作系统、软件平台的限制;(2)XML具有基于Schema自描述语义的功能，容易描述数据的语义，这种描述能为计算机理解和自动处理;(3)XML不仅可以描述结构化数据，还可有效描述半结构化，甚至非结构化数据。

数据挖掘其实是一个逐渐演变的过程,电子数据处理的初期,人们就试图通过某些方法来实现自动决策支持,当时机器学习成为人们关心的焦点.机器学习的过程就是将一些已知的并已被成功解决的问题作为范例输入计算机,机器通过学习这些范例总结并生成相应的规则,这些规则具有通用性,使用它们可以解决某一类的问题.随后,随着神经网络技术的形成和发展,人们的注意力转向知识工程,知识工程不同于机器学习那样给计算机输入范例，让它生成出规则，而是直接给计算机输入已被代码化的规则，而计算机是通过使用这些规则来解决某些问题。专家系统就是这种方法所得到的成果，但它有投资大、效果不甚理想等不足。80年代人们又在新的神经网络理论的指导下，重新回到机器学习的方法上，并将其成果应用于处理大型商业数据库。随着在80年代末一个新的术语，它就是数据库中的知识发现，简称KDD(Knowledge discovery in database).它泛指所有从源数据中发掘模式或联系的方法，人们接受了这个术语，并用KDD来描述整个数据发掘的过程，包括最开始的制定业务目标到最终的结果分析，而用数据挖掘（data mining）来描述使用挖掘算法进行数据挖掘的子过程。
数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。数据仓库的发展是促进数据挖掘越来越热的原因之一。但是，数据仓库并不是数据挖掘的先决条件，因为有很多数据挖掘可直接从操作数据源中挖掘信息。[

事务故障：事务没有完成引起的故障，原因有：1）逻辑错误，事务由于某些内部条件无法继续正常执行如有非法输入、找不到数据、溢出等。2）系统错误，系统进入一种不良状态（如死锁），事务无法继续正常执行。

系统崩溃：包括硬件故障、数据库软件或操作系统的漏洞造成的系统停止运转。它导致系统易失性存储器中的内容丢失，事务处理停止，但非易失性存储器中的内容不会受到破坏。

介质故障：在数据传送操作过程中由于磁头损坏或故障造成磁盘块上的内容丢失。

日志是DBMS用来记录事务对数据库的更新操作的文件，是日志记录的序列。

日志记录描述内容主要包括：事务标识符是执行写操作事务的唯一标识符，数据项标识符是事务操作对象的唯一标识符，前像（BI）是更新前数据的旧值，后像（AI）是更新后数据的新值。

数据库技术与多媒体技术相结合，形成了多媒体数据库系统

数据库技术与人工智能相结合，形成了知识库系统和主动数据库系统数据库技术与模糊技术相结合，形成了模糊数据库系统等

数据库技术与各种工程技术领域相结合，形成了各类不同应用的工程数据库系统等

1数据来源和特性的变化

应用领域的变化

计算机硬件及相关技术的发展

当前若干研究热点

未来几年发展趋势预测

人工智能是研究计算机模拟人的大脑思维和模拟人的活动的一门科学，因此逻辑推理和判断是其最主要的特征，但对于信息检索则效率很低。数据库技术是数据处理方面的技术，对于数据的存储、管理、检索有其独特的优势，但对于逻辑推理却无能为力。造成这种局面的原因是过去这两方面的研究视野均局限于本领域，人工智能只追求逻辑推理正确无误，不注意空间和时间的限制，因而研制的语言和专家系统效率低是必然的。而数据库开发者拼命争取时间和空间，但他们只考虑数据库实际存放的数据，而不考虑库中虽无但通过推理可得出的数据。智能数据库系统是人工智能与数据库技术相结合的产物。它具有两种技术的优点而避免了他们的缺点，是一种新型的数据库系统。

随着计算机应用领域的扩张,以及Internet技术的广泛运用,对做为信息管理的重要技术支柱--数据库的专门研究也出现了新技术.本文从数据挖掘和数据仓库、XML技术、数据流管理和网格数据管理等几个方面讨论目前数据库研究领域中最热门技术的发展现状和研究方向.

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较著名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外，政府机构和大型企业也开始重视这个领域。
　　据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。

现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。
　　众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！

现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。
　　众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！

现在，许多企业都把数据看成宝贵的财富，纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息，借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告，但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测，在今后的5—10年内，随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用，数据挖掘将在中国形成一个产业。
　　众所周知，IT就业市场竞争已经相当激烈，而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖，目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全，人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小，而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大，供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合，您必将开辟职业生涯的新天地！

多媒体资料是以文件的形式在计算机上存储的，所以用各种操作系统的文件管理功能就可以实现存储管理。Windows的文件管理器或资源管理器不仅能实现文件的存储管理，而且还能实现有些图文资料的修改，演播一些影像资料。为了方便用户浏览多媒体资料，出现很多的图形、图象浏览工具软件。有些在Windows95下的浏览软件还和资源管理器结合起来，如ACDSee工具软件不仅可浏览BMP、GIF、JPEG、PCX、Photo－CD、PNG、TGA、TIFF and WMF 格式的图像，而且还具备资源管理器的查询、删除、复制等功能。如多功能影像处理及管理软件ImagePals，是在Windows 上影像工具软件，ImagePals提供了相簿（Album）、影像编辑（Image Editor）和屏幕捕捉（Screen Capture）等功能,此外还具有视窗及CD浏览器等。电子相薄（Album）是一个很具特色的应用程序，能对文件进行迅速、可视性的管理。文件系统方式存储简单，当多媒体资料较少时，浏览查询还能接受，但演播的资料格式受到限制，最主要的是当多媒体资料的数量和种类相当多时，查询和演播就不方便了。

如何有效地按照多媒体数据的特性去存取多媒体数据呢？利用常规关系数据库管理系统来管理多媒体数据已经不能适应了，基于的多媒体信息检索应运而生。它支持其他多媒体信息技术，如超媒体技术、虚拟现实技术、多媒体通信技术等。多媒体内容的处理分为三大部分：内容获取、内容描述和内容操纵。也可将其看成是内容处理的三个步骤，即先对原始媒体进行处理，提取内容，然后用标准形式对它们进行描述，以支持各种内容的操纵。

内容获取(Populating) 通过对各种内容的和处理而获得媒体内容的过程。多媒体数据具有时空特性，内容的一个重要成分是空间和时间结构。内容的结构化(Structuring)就是分割(Segmenting)出图像对象、视频的时间结构、运动对象，以及这些对象之间的关系。特征抽取(Extraction)就是提取显著的区分特征和人的视觉(Visual)、听觉(Auditory)方面的感知特征来表示媒体和媒体对象的性质。

----内容描述(Description) 描述在以上过程中获取的内容。，MPEG-7专家组正在制定多媒体内容描述标准。该标准主要采用描述子(Descriptor) 和描述模式(Scheme) 来分别描述媒体的特性及其关系。

----内容操纵(Manipulating) 针对内容的用户操作和。有许多这方面的名词和术语。查询(Query)是面向用户的术语，多用于数据库操作。检索 (Retrieval) 是在索引(Index)支持下的快速信息获取方式。搜索(Search)常用于Internet的搜索引擎，含有搜寻的意思，又有在大规模信息库中搜寻信息的含义。

摘要(Summarization， Excerpt)对多媒体中的时基媒体(如视频和音频)是一种特殊的操作。我们熟知摘要的含义，在内容技术支持下，也可以对视频和音频媒体进行摘要，获得一目了然的全局视图和概要。同样，用户可以通过浏览(Browsing) 操作，线性或非线性地存取结构化的内容。另外，基于内容的技术不仅仅用在多媒体信息的检索和搜索方面，检索仅仅是信息存取的一个方面。过滤(Filtering)就是与检索相反的一种信息存取方式。用过滤技术可以实现个人化的信息服务。