简论数据库的发展 下载本文

设备存储,提供包括副本和备份服务的多层休系结 构的艾字节规模的存储是很困难的:

另外,基于3层C/S模式的数据库系统中,中 间层(应用服务器)只运行一个程序,服务器(DBS) 也只运行一个程序,因而需要支持数以千计的连 接,而优化DBs(OS)适应这样的环境也是一个很 大的挑战。

5.4数据一智能:将过程与数据在数据库系统中 统一

(1)将应用逻辑作为未来数据库的成员

通常描述应用的一种可能模型是把应川作为 业务规则的一个工作流。目前许多DBMS具有这 种上作流系统,以作为应用层的框架。可以把工作 流图编译成数据库触发器与报警器集合,让他们运 行在一个主动数据库系统中,然而对工作流的支持 需要系统支持数以于计的触发器的扩展能力。一 个可扩展的触发器系统应能支持在数据项_1几定义 数以万计的触发器的应用,而且它们必须在无共享 或联邦系统上实现是困难的。

(2)以构件表示程序语言中的过程逻辑的方法 这样的构件应在数据库系统中得到支持,但目 前还没有这样的构件,如CORBA,OIJE,企业Java Beal,(EJB)都可能普及,但在同一个对象一关系数据 库系统中支持多种构件是一个巨大的挑战,但又必 须使这些模型支持数据库系统对类型过程的集成: (3)关于可视化程序方法

数据库设计人员使川图表框架工具进行数据

与应用的设计,这些功能强大的工具群,可以对应 用建模也可以自动生成应用。如将构件放到数据 库系统内部,则需要改革原来的可视化程序方法, 使之能够处理对象一关系数据库系统的问题。 (4)基于大型数据库教据仓库的数据挖极问题

数据仓库(DW)是近年来提出的新概念、它是支持管理决策过程的,而向主题的集成的、稳定的、

不同时luJ的数据集合.是基于数据库系统发展起来 的新技术,该技术的提出是人们从传统的数据处理 进人到数据分析、数据决策的新阶段。而基丁DW 的数据挖掘,是数据仓库在商业智能方而应用的技 术,涉及到数理统计、神经网络、粗糙集理论、决策 树、机器学习和人l几抖能等多种技术,可以认为是 数据一钾能在数据库系统中的统一技术。 结论

在21世纪中,数据库研究者将努力迎接以l..

所提出的种种挑战,努力完成大的飞跃。在未来的

10年中.人类的大部分信息将出现在Wcl,上,且 在数星上达到艾字节的规模的各种形式出现,需要 开发新的一l二具去查找与理解人们所提出的种种询 问。未来的数据库系统,应能简明地回答用户的各 种形式语言(包括自然语言)所提出的感兴趣的问 题;并能向用厂’回答经由数据仓库等系统分析处理 后所作的预测与决策问题。

因而数据库研究与开发工作者应自觉地把

Web变成未来ro年中极有用的信息工具,使之能 易于给每个人使用,以存储、访问和分析大部分的 人类联机信息。 参考文献

【11李昭原等.效据库技术的新进展.北京:清华大学出版社 f21杨冬青等.未来十年数据库系统研究方向.计算机科学. 1999(9)

3』许龙飞 基于Web的数据库技术与应川.现代计算机. 2000(2)

4】夏绍玮等.蛋于大型数据仓库的数据采掘:研究综述.软 件学报,1998(1)