数据库管理系统

数据库管理系统（DNMS）

 

功能

• 数据定义
• 数据库操作
• 数据库运行管理
• 数据的组织、存储和管理
• 数据库的建立和维护

 

特征

• 数据结构化且统一管理
• 有较高的数据独立性
• 数据控制功能
  • 数据库的安全性
  • 数据的完整性
  • 并发控制
  • 故障恢复

 

分类

• 关系数据库系统（RDBS）
  • 建立在关系数据库模型基础上的数据库
  • Oracle、Db2、Sybase、SQL server、MySQL、Access
• 面向对象的数据库系统（OODBS）
  • 以对象形式对数据建模的数据库管理系统
  • 能完整地描述显示世界的数据结构，表达数据间的嵌套、递归联系
  • 面向对象技术的封装性和继承性，提高软件的可重用性
• 对象关系数据库系统（ORDBS）
  • 在传统的关系数据模型基础上提供元组、数组、集合等更为丰富的数据类型以及处理新的数据类型操作的能力

 

三级结构和两级映像

数据按外模式的描述提供给用户，按内模式的描述存储在磁盘上，概念模式提供连接这两级模式的相对稳定的中间层，并使得两级中任意一级的改变都不受另一级的影响

• 1.模式（逻辑模式）
  • 是数据库中全部数据的逻辑结构和特征的描述
  • 反映数据库的结构以及联系，是所有用户的公共数据视图
  • 不涉及存储结构、访问技术等细节
• 2.外模式（子模式）
  • 是用户与数据库系统的接口
  • 是用户的数据视图
  • 是用户用到的那部分数据的描述
• 3.内模式（存储模式）
  • 一个数据库只有一个内模式
  • 是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式
  • 定义所有的内部记录类型、索引、和文件的组织方式以及数据控制方面的细节
  • 不涉及物理记录、不涉及设备的约束
• 4.两级映像
  • 模式/内模式映像：存在与概念级和内部级之间，实现概念模式和内模式之间的相互转换
  • 外模式/模式映像：存在与外部级和概念级之间，实现了外模式和概念模式之间的相互转换

 

关于大数据

 

产生背景

1.数据来源和承载方式的变革
2.全球数据量出现爆炸式增长
3.大数据已经成为一种自然资源
4.大数据日益重要，不被利用就是成本

 

特征

• 大量化：数据体量巨大
• 多样化：数据类型繁多
• 价值密度低：大量的不相关信息导致价值密度的高低与数据总量的大小成反比
• 快速化：处理速度快

 

三大挑战

• 软件和数据处理能力
• 资源和共享管理
• 数据处理的可信力

 

安全风险

1.大数据成为网络攻击的显著目标
2.大数据加大了隐私泄露风险
3.大数据威胁现有的存储和安防措施
4.大数据技术成为黑客的攻击手段
5.大数据成为高级可持续攻击的载体
6.大数据技术为信息安全提供新支撑

 

问题

1.高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展问题
2.实现大数据资源化、知识化、普适化的问题
3.非结构化海量信息的智能化处理问题

 

解决办法

1.从架构和并行等方面考虑
2.对非结构化数据的内容理解
3.解决自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等问题