第 9 章数据库系统的研究与发展

第9章数据库系统的研究与发展 韶关学院计算机系

9.1 传统数据库系统的技术缺陷 传统数据库系统采用的是面向机器的语法数据模型、数据类型简单且固定、结构与行为分离、阻抗失配、只能被动响应、存储和管理的对象有限、事务处理能力较差。

9.2 第三代数据库系统的技术 • 1. 第三代数据库系统的技术的特点 • 面向对象的方法和技术对数据库发展的影响最为深远。 • 数据库技术与多学科技术的有机结合。 • 面向应用领域的数据库技术的研究。 • 2. 第三代数据库系统的基本特征 • 支持数据管理、对象管理和知识管理。 • 保持或继承第二代数据库系统的技术。 • 对其他系统开放。

3. 数据库系统的新技术 • 新型的数据模型对传统的关系模型进行扩充，引入少数构造器，提出了复杂数据模型；提出了新的数据构造器和数据处理原语，即语义数据模型，以表达复杂的结构和丰富的语义；将语义数据模型和面向对象程序设计方法结合起来提出了面向对象的数据模型。

3. 数据库系统的新技术 • 新型的数据库系统数据库技术与其他技术结合，产生了分布式数据库系统、并行数据库系统、知识库系统和主动数据库系统、多面体数据库系统、模糊数据库系统等。

3. 数据库系统的新技术 • 新型的特种数据库系统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。

9.3 几种新型数据库系统 • 1. 面向对象的数据库系统（Object Oriented Database System，简称OODBS） • 面向对象的数据库模式结构面向对象数据库语言可以分为类的定义和操纵语言、对象的定义和操纵语言、方法的定义和操纵语言三类。

9.3 几种新型数据库系统 • 1. 面向对象的数据库系统（Object Oriented Database System，简称OODBS） • 面向对象数据库语言面向对象数据库语言可以分为类的定义和操纵语言、对象的定义和操纵语言、方法的定义和操纵语言三类。

9.3 几种新型数据库系统 • 1. 面向对象的数据库系统（Object Oriented Database System，简称OODBS） • 面向对象数据库的模式的一致性和模式演进面向对象的数据库模式应当提供相应的操作以支持模式演进。在进行模式演进的过程中必须保持模式的一致性，即保持模式自身内部不能出现矛盾和错误。

2.数据仓库及数据挖掘技术 • 传统的数据库技术不适合运行分析型的应用系统数据仓库（Data Warehouse）是体系化环境的核心，它是建立决策支持系统（Decision Support System，DSS）的基础。事务处理和分析处理的性能特性不同，分析处理系统要求数据集成、历史数据和综合数据。事务处理系统不能进行数据动态集成操作，其数据库中是当前的、细节性数据，不适合数据分析处理的要求。

2.数据仓库及数据挖掘技术 • 数据仓库的特点数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据的集合，数据仓库支持数据查询和决策分析处理。

2.数据仓库及数据挖掘技术 • 数据挖掘(Data Mining)技术采用人工智能、仿生物技术、数理统计和计算智能方法从数据仓库中提取、挖掘和发现知识，以满足数据分析和决策处理的要求。数据仓库需要并支持数据挖掘和知识发现。

3.并行数据库系统 • 三种基本结构：共享内存结构、共享磁盘结构和无共享资源结构。 • 并行查询处理技术：并行处理执行计划、并行化形式、并行操作算法及并行查询优化技术等。 • 物理组织：并行数据库的数据划分、并行数据库的数据复制和并行数据库数据重组的问题。并行数据库系统（Parallel Database System）利用并行计算机技术使数个、数十、甚至成千上百个廉价的计算机协同工作，实现并行数据管理和并行查询功能，提供一个高性能、高可靠性、高扩展性的数据库管理系统。

4.分布式数据库系统 • 分布式数据库的特点：分布式数据库有数据的物理分布性、数据的逻辑相关性、区域自治性和各个计算机之间的联系通过通信网络进行的特点。 • 分布透明性：包括位置透明性和复制透明性等。通过透明性系统就为用户提供了一个逻辑上的集中式系统。 • 分布式数据库系统的种类：同构同质型、同构异质型和异构型的分布式数据库系统。分布式数据库系统（Distributed Database System）将地理上分散的局部数据库系统结合为一个逻辑整体。

5. 知识库系统 知识库系统是数据库和人工智能技术结合的产物。知识库系统的主要特点是：能够存放和管理大量的知识，具有数据库和规则库；知识库语言为逻辑语言；知识库系统的核心为推理机构。知识库系统主要用于智能决策支持系统（IDSS）、智能计算机辅助设计系统（ICAD）和专家系统（ES）。

典型的知识库系统 • 模糊数据库系统事务的模糊特征和行为使用模糊数据表示，模糊数据主要用模糊集合及其隶属度表示。模糊数据服从模糊运算规则和模糊数据约束。模糊数据库能够存储和管理模糊数据和模糊联系，支持模糊运算，保证模糊数据约束。

典型的知识库系统 • 主动数据库系统主动数据库系统能够依据ECA规则，即事件(Event)-条件 (Condition)-动作(Action)，根据数据库的当前状态，主动适时地做出反应，执行某些操作或向用户提供有关信息。主动数据库系统的体系为：传统数据库系统＋事件库（存放ECA规则）＋事件监测器

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