计算机数据库技术第九章复习：主流关系数据库管理系统、工具及新技术3
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第三部分 数据库技术的发展
1、数据库技术的发展阶段
(1)第一代数据库系统是指层次模型数据库系统(基于树形结构)和网状模型数据库系统(基于有向图结构)
(2)第二代数据库系统指支持关系模型的关系数据库系统(最先由E.F.Codd提出关系模型)。
(3) 面向对象的技术与数据库技术相结合便产生了第三代数据库系统。
2、数据库系统体系结构
(1)集中式数据库系统：数据库的全部功能在一台计算机上运行，不与其他计算机交互。
(2)并行数据库系统：并行操作时，许多操作是同时执行的，通过并行地使用多个CPU来提高处理速度。
所有的处理器共享一个公共的主存储器。并行机器的体系结构模式主要有：
1)共享内存。2)共享磁盘。3)无共享。4)层次模式。它是前几种体系结构的混合。
并行数据库物理存储结构常用的划分技术有轮转法、散列分布和范围分布。
(3)分布式数据库系统
一个分布式数据库系统是一个节点的集合，其中每一个节点是一个独立的数据库系统节点。
1)特点：每一个节点是一个独立的数据库系统节点
分布式数据库系统必须看起来像非分布式系统
分布式数据库系统的用户的操作与非分布式系统完全相同
分布式系统的所有问题是内部的、实现级别的问题，而不是外部的、用户级别的问题
2)分布式数据库系统数据管理技术：
分布式数据库系统的分片是全局的，分配是局部的，分片、分配和副本信息保存在全局目录中
3)分布式查询：可以基于半连接的操作
4)分布式系统的并发控制和恢复解决的问题：多个副本的一致性，分布式提交、分布式死锁。分布式系统具有位置透明性、复制透明性和分片透明性
3、客户机/服务器数据库系统体系结构
客户与服务器之间相连要满足一系列的标准(ODBC开放数据库互连标准和面向JAVA的标准JDBC)。
面向WEB应用的数据库系统：客户机、web server、数据库服务器组成，三层体系结构
4、面向对象的数据库系统
(1)面向对象的概念有：对象、属性、方法、消息、封装、类、继承(子类对象拥有超类对象的全部属性和方法)和多继承等。
(2)对象涉及的概念：对象标识符OID唯一。
对象结构：三种基本类型构造器：原子、元组和集合，其他构造器：列表、包和数组。
(3)继承：多重继承(继承多个超类成员)
复杂对象：结构化复杂对象和非结构化复杂对象。典型的非结构化复杂对象为位图图像和长文本串，BLOB 和字符串 CLOB。
(4)复杂的结构化对象存在两种引用语义：属主语义(is part of)和引用语义(is associate of)
5、对象一关系数据库系统
ODMG(object data management group)定义的对象数据库标准组成：对象模型、对象定义语言(ODL)、对象查询语言OQL、面向对象语言绑定binding.
对象一关系数据库系统：以关系模型为基础，进行面向对象的扩充支持面型对象模型。
6、移动数据库系统
移动数据库是指支持移动计算环境的分布式数据库(应用在掌上电脑、PDA、车载设备 移动电话等嵌入式设备中，也称嵌入式移动数据库系统)
移动环境的计算特征：高通信等待、不连续的连接、有限的电池寿命、客户机位置变化等。
移动数据库安全性保证：1)对终端进行认证 2)对无线通讯进行加密 3)对下载副本进行加密存储
7、多媒体数据库系统
存储不同类型多媒体信息(图像、视频、音频和文档等
对多媒体数据库的检索称为基于内容的检索。识别多媒体内容的两个方法：基于自动分析以识别多媒体内容的数学特征;手动建立索引以识别多媒体信息。
8、数据仓库与数据挖掘
数据仓库：面向主题的、集成的、非易变的、随时间变化的数据集合，用以支持决策。
数据库为事务处理服务。
数据仓库的基本特征包括以下几个方面：1)数据仓库面向主题。2)数据集成。3)数据相对稳定。4)数据反映历史变化。
数据集市是一种更小、更集中的数据仓库，解决数据仓库分析时间长，代价高的确定
数据集市不等于数据仓库，数据集市的简单合并不能成为数据仓库
(1)数据仓库数据模型
数据仓库和OLAP操作基于多维数据模型。
多维数据模型概念：度量属性(决策者关心的实际意义的数量)、维属性(观察数据的角度，如时间、地理等)、维的层次(年、月、日为时间维的层次，国家、地区、城市为地理维的层次)
多维数据：能够模式化为维属性和度量属性的数据统称为多维数据。多维数据构成了数据立方体。
多维存储模型涉及两类表：维表和事实表，常用的多维模式为星型(一个事实表和多个维表组成)和雪花型(将维表组织为层次结构)模式。
数据仓库利用位图索引实现高性能访问。
(2)数据仓库的体系结构
数据仓库系统组成：数据仓库(DW)、仓库管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元数据是数据仓库的核心。
三层客户机/服务器结构：数据仓库服务器、OLAP(联机分析服务器，包括关系OLAP(ROLAP),多维OLAP(MOLAP))和客户端。
(3)联机分析：切片、切块、钻取(向下钻取(取得细节数据)，向上钻取(取得综合数据))和旋转(行列交换)等。
(4)数据挖掘
知识发现识别数据库中以前不知道的、新颖的、潜在有用的和最终可被理解的模式的非平凡过程。数据挖掘是知识发现的核心工作和步骤。
知识发现(KDD)过程：数据准备、数据挖掘以及结果的解释和评估。
可视化技术在数据挖掘过程中扮演了重要的作用。
数据挖掘常用的方法包括以下几个方面：
(1)关联规则挖掘(支持度：规则代表的事例占全体事例的比例;可信度：规则代表的事例占前提条件事例的比例)。
(2)分类。 (3)聚类分析。(4)预测。(5)优化
WEB挖掘：从WWW的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息。可分为三类：Web内容挖掘(从文档内容或文档描述中抽取知识的过程)、Web结构挖掘(从WWW的组织结构和链接关系中挖掘知识，发现重要页面，对页面排序)和Web使用记录挖掘(从Web的访问记录中抽取感兴趣的模式，提供个性化服务)。
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