數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展概述

數(shù)據(jù)庫是管理數(shù)據(jù)的技術(shù)，發(fā)展了以數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)核心技術(shù)為主，內(nèi)容豐富、領域?qū)拸V的一門學科，帶動了一類巨大的軟件產(chǎn)業(yè)---數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）產(chǎn)品及其相關的工具和解決方案。
數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的核心和基礎。

1.數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展階段

• 第一代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
  1. 層次模型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
     1. 層次模型（網(wǎng)狀模型的特例）
     2. 代表：1969年IBM公司研制的層次模型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)IMS
  2. 網(wǎng)狀模型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
     1. 網(wǎng)狀模型
     2. 代表：DBTG所提議的方法是基于網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的，是網(wǎng)狀模型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的典型代表
  3. 共同特點
     1. 支持三級模式（外模式、模式、內(nèi)模式）的體系結(jié)構(gòu)。
     2. 用存取路徑來表示數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。
     3. 獨立的數(shù)據(jù)定義語言。
     4. 導航的數(shù)據(jù)操縱語言。
• 第二代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
  1. 關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
     1. 關系數(shù)據(jù)庫是以關系模型為基礎
     2. 關系模型是由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、關系操作和數(shù)據(jù)完整性三部分組成。
     3. 關系代數(shù)作為語言基礎，由關系數(shù)據(jù)理論作為理論基礎。
  2. 20世紀70年代是關系數(shù)據(jù)庫理論研究和原型開發(fā)的時代，其主要成果有：
     1. 奠定了關系模型的理論基礎，給出了人們一致接受的關系模型的規(guī)范說明。
     2. 研究了關系數(shù)據(jù)語言，有關系代數(shù)、關系演算、SQL語句及QBE等。
     3. 研制了大量的RDBMS的原型，攻克了系統(tǒng)實現(xiàn)中查詢優(yōu)化、并發(fā)控制、故障恢復等一系列關鍵技術(shù)。
  3. 特點
     1. 模型簡單清晰
     2. 理論基礎好
     3. 數(shù)據(jù)獨立性強
     4. 數(shù)據(jù)庫語言非過程化
     5. 標準化
• 新一代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)

2.第三代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的特征

• 應支持數(shù)據(jù)管理、對象管理和知識管理
• 必須保持或繼承第二代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的技術(shù)
• 必須對其他系統(tǒng)開放

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)倉庫及其特征

計算機數(shù)據(jù)處理工作的類型：

1. 操作型處理：也稱為聯(lián)機事務處理（OLTP），針對具體業(yè)務在數(shù)據(jù)庫聯(lián)機的日常操作。
2. 分析型處理：也稱為聯(lián)機分析處理（OLAP），通常是對海量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。

• 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)--->操作型處理
• 數(shù)據(jù)倉庫----------->分析型處理

數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse，DW）是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、隨時間變化的數(shù)據(jù)集合，用以支持管理決策的過程。
數(shù)據(jù)倉庫不是可以買到的產(chǎn)品，而是一種面向分析的數(shù)據(jù)存儲方案。

數(shù)據(jù)倉庫的特征

數(shù)據(jù)倉庫的三個概念

數(shù)據(jù)倉庫的三個概念

什么是數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的一種技術(shù)。又被稱為知識發(fā)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)挖掘的功能

• 數(shù)據(jù)挖掘的功能
  • 概念描述
  • 關聯(lián)分析
  • 分類與預測
  • 聚類
  • 孤立點檢測
  • 趨勢和演變分析
• 數(shù)據(jù)挖掘的步驟
  1. 確定業(yè)務對象
  2. 數(shù)據(jù)的選擇
  3. 數(shù)據(jù)的預處理
  4. 建模
  5. 模型評估
  6. 模型部署

大數(shù)據(jù)及其特征

大數(shù)據(jù)是指無法在可容忍的時間內(nèi)用現(xiàn)有信息技術(shù)和軟、硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理的服務的數(shù)據(jù)集合。

大數(shù)據(jù)特征

大數(shù)據(jù)管理技術(shù)

大數(shù)據(jù)管理技術(shù)典型代表

大數(shù)據(jù)管理技術(shù)典型代表