派进大数据库：管理海量数据的新解决方案(派和大数据库)

随着科技的进步和信息技术的发展，数据量呈现爆发式增长，数据处理和管理成为一个巨大的挑战。传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）难以胜任这类任务，需要专门的海量数据处理系统。而派进大数据库（PangolinDB）就是这样一种新的、能够管理海量数据的解决方案。

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一、派进大数据库的概述

1、什么是派进大数据库？

派进大数据库是一种很有前途的分布式数据库系统。它利用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，并经过高度优化的算法，实现非常高效的数据读写和查询操作。它支持列式存储、列式压缩、并行处理等现代数据库技术，能够轻松应对TB级别的数据量。

2、派进大数据库的特点

（1）高效处理海量数据：采用列式存储，和压缩技术结合，存储简单，压缩比高。数据可单节点水平处理，提高了性能。

（2）快速支持扩容：采用分布式技术，在系统各个节点中按需存储数据，增加节点即可完成扩容。

（3）可靠的高可用性：系统在支持异地多活的前提下，提供了多重备份与故障转移功能，避免因单点故障而导致数据的丢失。

（4）简单易用的API：通过简洁直观的API，让用户能够轻松快速地进行数据管理，并提供了强大的查询和统计分析功能。

3、派进大数据库的应用场景

派进大数据库可应用于多个应用场景，如电商、金融、游戏、物流等行业，在以下场景中具有明显优势：

（1）大数据分析：派进大数据库的分析能力非常出色，可以在短时间内处理TB级别的数据，支持数据挖掘、机器学习等领域的数据分析。

（2）物联网：随着物联网设备越来越多，传输的数据量也在爆炸式增长。采用派进大数据库，可以轻松处理海量的物联网数据，实现大规模的物联网应用。

（3）实时监控：派进大数据库支持实时数据处理，可以快速响应系统监控等实时应用场景，特别适合对数据处理时效性要求高的应用场景。

二、派进大数据库的优势

对比传统数据库和其他分布式数据库系统，派进大数据库的优势主要在以下几个方面：

1、高性能和高可用性

派进大数据库采用分布式技术和列式存储，能够天然地支持高性能和高可用性。通过水平扩展，系统能够自动适应海量数据的存储和查询需求，同时通过自动备份与数据恢复，保证数据的高可靠性。

2、易用性和可扩展性

派进大数据库提供简单易用的API，支持SQL语言和ON查询，同时提供了分布式事务处理和多数据源集成等现代数据库技术。此外，系统支持容器化部署和自动运维，能够轻松应对不同场景的需求。

3、全新技术架构和极高的开发效率

派进大数据库使用AVX2指令集、表达式树优化、向量轮廓算法、数据自适应和异步IO同步等多个新技术，能够极大地提高数据处理效率和开发效率。同时，系统支持多种开发语言和开发框架，如Java、Python和RESTful API等，使开发更为便捷。

三、派进大数据库的市场前景

派进大数据库作为一种新型的、高性能、高可用性的海量数据处理解决方案，在市场上有着广泛的应用前景。根据Gartner的预测，到了2023年，全球数据库市场规模将超过600亿美元，其中，对于高性能、高可用的分布式数据库系统的需求将会不断增加。

结论：

通过对派进大数据库的介绍与分析，可以看出，它具有良好的市场前景和广泛的应用场景，并能够满足不同领域的海量数据处理需求。在未来的数据时代，派进大数据库必将成为数据管理领域的一大核心技术。

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大数据都是需要什么技术的？

想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？

抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上，形成集群(cluster)。因此不妨说，云计算是大数据的基础。

下面介绍几种当前比较流行的大数据技术：

1.Hadoop

Hadoop无疑是当前很知名的大数据技术了。

2023年到2023年间，Google发布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)。当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文，开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce计算框架，这就是Hadoop当初的版本。后来Cutting被Yahoo雇佣，得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop,并将其贡献给了Apache开源社区。

简单描述Hadoop原理：数据分布式存储，运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map)，再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce)，生成结果。相对于动辄TB级别的数据，计算程序一般在KB – MB的量级，这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间，并使得运算过程可以充分并行化。

在其诞生后的近10年里，Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。

2.Storm

Hadoop虽好，却有其“死穴”.其一：它的运算模式是批处理。这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。因此，Twitter推出了他们自己的基于流的运算框架——Storm。不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job)，Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理，随时得出增量结果。

3.Spark

Hadoop的另一个致命弱点是：它的所有中间结果都需要进行硬盘存储，I/O消耗巨大，这就使得它很不适合多次迭代的运算。而大多数机器学习算法，恰恰要求大量迭代运算。

2023年开始，UC Berkeley AMP Lab开始研发分布式运算的中间过程全部内存存储的Spark框架，由此在迭代计算上大大提高了效率。也因此成为了Hadoop的强有力竞争者。

4.NoSQL 数据库

NoSQL数据库可以泛指非关系型数据库，不过一般用来指称那些建立在分布式文件系统(例如HDFS)之上，基于key-value对的数据管理系统。

相对于传统的关系型数据库，NoSQL数据库中存储的数据无需主键和严格定义的schema。于是，大量半结构化、非结构化数据可以在未经清洗的情况下直接进行存储。这一点满足了处理大量、高速、多样的大数据的需求。当前比较流行的NoSQL数据库有MongoDB,Redis,Cassandra,HBase等。

NoSQL并不是没有SQL,而是不仅仅有(not only)SQL的意思。为了兼容之前许多运行在关系型数据库上的业务逻辑，有很多在NoSQL数据库上运行SQL的工具涌现出来，典型的例如Hive和Pig,它们将用户的SQL语句转化成MapReduce作业，在Hadoop上运行。

大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等范畴

查询引擎

：Phoenix、Shark、Pig、Hive等

流式计算

：storm、Twitter Rainbird等

迭代计算

：Apache Hama、Apache Giraph、HaLoop等

离线计算

：Hadoop MapReduce、Berkeley Spark等

键值存储：

LevelDB、RocksDB、HyperDex、Voldemort等

表格存储

：OceanBase、Amazon SimpleDB、Cassandra、HBase等

文件存储：

CouchDB、MongoDB、HDFS等

资源管理

：Twitter Mesos、Hadoop Yarn

阶段一：静态网页基础(主要学习HTM和CSS)

阶段二： JavaSe+ javaW

阶段三：JAVA高阶应用

阶段四： javaEE

阶段五：Linux和Hadoop

阶段六：大数据数据库

阶段七：实时数据采集

阶段八： Spark数据分析

从上面的课程内容看，大数开发学习要掌握ava、 linux、 hadoop、 storm、fume、hive、

Hbase、 spark等基础知识。

大数据技术与应用

大数据的关键技术

1.分布式存储系统(HDFS)。2.MapReduce分布式计算框架。3.YARN资源管理平台。4.Sqoop数据迁移工具。5.Mahout数据挖掘算法库。6.HBase分布式数据库。7.Zookeeper分布式协调服务。8.Hive基于Hadoop的数据仓库。9.Flume日志收集工具。

分布式数据库系统(DDBS)概述

一 什么是分布式数据库

　　分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的 是数据库技术与网络技术结合的产物

　　分布式数据库系统有两种 一种是物理上分布的 但逻辑上却是集中的 这种分布式数据库只适宜用途比较单一的 不大的单位或部门 另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的 也就是所谓联邦式分布数据库系统 由于组成联邦的各个子数据库系统是相对 自治 的 这种系统可以容纳多种不同用途的 差异较大的数据库 比较适宜于大范围内数据库的集成

　　分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)

　　在分布式数据库系统中 一个应用程序可以对数据库进行透明操作 数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储 由不同的DBMS进行管理 在不同的机器上运行 由不同的操作系统支持 被不同的通信网络连接在一起

　　一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体 即在用户面前为单个逻辑数据库 在物理上则是分别存储在不同的物理节点上 一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库 它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地 更确切地讲 不存储在同一计算机的存储设备上 这就是与集中式数据库的区别 从用户的角度看 一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样 用户可以在任何一个场地执行全局应用 就好那些数据是存储在同一台计算机上 有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样 用户并没有什么感觉不一样

　　分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性

　　分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构

　　在橡仿系统中的每一台计算机称为结点 如果一结点具有管理数据库软件 该结点称为数据库服务器 如果一个结点为请求服务器的信息的一应用 该结点称为客户 在ORACLE客户 执行数据库应用 可存取数据信息和与用户交互 在服务器 执行ORACLE软件 处理对ORACLE数据库并发 共享数据存取 ORACLE允许上述两部分在同一台计算机上 但当客户部分和服务器部分是由网连接的不同计算机上时 更有效

　　分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理 在ORACLE数据库系统中分布处理的例子如

　　客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上

　　单台计算机上有多个处理器 不同处理器分别执行客户应用

　　参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库 好像每一数据库不是网络化的数据库 每一个数据库独立地被管理 称为场地自治性 场地自治性有下列好处

　　◆系统的结点可反映公司的逻辑组织

　　◆由局部数据梁培纤库管理员控制局部数据 这样每一个数据库管理员责任域要小一些 可更好管理

　　◆只要一个数据库和网络是可用 那么全局数据库可部分可用 不会因一个数据库的故障而停止全部操作或引起性能瓶颈

　　◆故障恢复通常在单个结点上进行

　　◆每个局部数据库存在一个数据字典

　　◆结点可独立地升级软件

　　可从分布式数据库的所有结点存取模式对象 因此正像非分布的局部的DBMS 必须提供一种机制 可在局部数据库中引用一个对象 分布式DBMS必须提供一种命名模式 以致中清分布式数据库中一个对象可在应用中唯一标识和引用 一般在层次结构的每一层实施唯一性 分布式DBMS简单地扩充层次命名模型 实施在网络上唯一数据库命名 因此一个对象的全局对象名保证在分布式数据库内是唯一

　　ORACLE允许在SQL语句中使用全局对象名引用分布式数据库中的模式对象(表 视图和过程) 在ORACLE中 一个模式对象的全局名由三部分组成 包含对象的模式名 对象名 数据库名 其形式如

　　SCOTT EMP@SALES DIVISION ACME

　　一个远程查询为一查询 是从一个或多个远程表中选择信息 这些表驻留在同一个远程结点

　　一个分布式查询可从两个或多个结点检索数据 一个分布式更新可修改两个或两个以上结点的数据

　　一个远程事务为一个事务 包含一人或多个远程语句 它所引用的全部是在同一个远程结点上 一个分布式事务中一个事务 包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据

　　在分布式数据库中 事务控制必须在网络上直辖市 保证数据一致性 两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句

　　ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性 利用视图 同义词 过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性

　　ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性 表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复 在两种情况下 都实现了对表重复的透明性

　　在单场地或分布式数据库中 所有事务都是用MIT或ROLLBACK语句中止

　　

二 分布式数据库系统的分类

　　( ) 同构同质型DDBS 各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型) 并且是同一型号的DBMS

　　( )同构异质型DDBS 各个场地采用同一类型的数据模型 但是DBMS的型号不同 譬如DB ORACLE SYBASE SQL Server等

　　( )异构型DDBS 各个场地的数据模型的型号不同 甚至类型也不同 随着计算机网络技术的发展 异种机联网问题已经得到较好的解决 此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据

　　

三 分布式数据库系统主要特点

　　DDBS的基本特点

　　( )物理分布性 数据不是存储在一个场地上 而是存储在计算机网络的多个场地上

　　逻辑整体性 数据物理分布在各个场地 但逻辑上是一个整体 它们被所有用户(全局用户)共享 并由一个DDBMS统一管理

　　( )场地自治性 各场地上的数据由本地的DBMS管理 具有自治处理能力 完成本场地的应用(局部应用)

　　( )场地之间协作性 各场地虽然具有高度的自治性 但是又相互协作构成一个整体

　　DDBS的其他特点

　　( )数据独立性

　　( )集中与自治相结合的控制机制

　　( )适当增加数据冗余度

　　( )事务管理的分布性

　　

四 分布式数据库系统的优点

　　( )更适合分布式的管理与控制

　　分布式数据库系统的结构更适合具有地理分布特性的组织或机构使用 允许分布在不同区域 不同级别的各个部门对其自身的数据实行局部控制 例如 实现全局数据在本地录入 查询 维护 这时由于计算机资源靠近用户 可以降低通信代价 提高响应速度 而涉及其他场地数据库中的数据只是少量的 从而可以大大减少网络上的信息传输量;同时 局部数据的安全性也可以做得更好

　　( )具有灵活的体系结构

　　集中式数据库系统强调的是集中式控制 物理数据库是存放在一个场地上的 由一个DBMS集中管理 多个用户只可以通过近程或远程终端在多用户操作系统支持下运行该DBMS来共享集中是数据库中的数据 而分布式数据库系统的场地局部DBMS的自治性 使得大部分的局部事务管理和控制都能就地解决 只有在涉及其他场地的数据时才需要通过网络作为全局事务来管理 分布式DBMS可以设计成具有不同程度的自治性 从具有充分的场地自治到几乎是完全集中式的控制

　　( )系统经济 可靠性高 可用性好

　　与一个大型计算机支持一个大型的集中式数据库在加一些进程和远程终端相比 由超级微型计算机或超级小型计算机支持的分布式数据库系统往往具有更高的性价比和实施灵活性 分布式系统比集中式系统具有更高的可靠性和更好的可用性 如由于数据分布在多个场地并有许多复制数据 在个别场地或个别通信链路发生故障时 不致于导致整个系统的崩溃 而且系统的局部故障不会引起全局失控

　　( )在一定条件下响应速度加快

　　如果存取的数据在本地数据库中 那么就可以由用户所在的计算机来执行 速度就快

　　( )可扩展性好 易于集成现有系统 也易于扩充

　　对于一个企业或组织 可以采用分布式数据库技术在以建立的若干数据库的基础上开发全局应用 对原有的局部数据库系统作某些改动 形成一个分布式系统 这比重建一个大型数据库系统要简单 既省时间 又省财力 物力 也可以通过增加场地数的办法 迅速扩充已有的分布式数据库系统

　　

五 分布式数据库系统的劣势

　　( )通信开销较大 故障率高

　　例如 在网络通信传输速度不高时 系统的响应速度慢 与通信相关的因素往往导致系统故障 同时系统本身的复杂性也容易导致较高的故障率 当故障发生后系统恢复也比较复杂 可靠性有待提高

　　( )数据的存取结构复杂

　　一般来说 在分布时数据库中存取数据 比在集中时数据库中存取数据更复杂 开销更大

　　( )数据的安全性和保密性较难控制

　　在具有高度场地自治的分布时数据库中 不同场地的局部数据库管理员可以采用不同的安全措施 但是无法保证全局数据都是安全的 安全性问题式分布式系统固有的问题 因为分布式系统式通过通信网络来实现分布控制的 而通信网络本身却在保护数据的安全性和保密性方面存在弱点 数据很容易被窃取

　　分布式数据库的设计 场地划分及数据在不同场地的分配比较复杂 数据的划分及分配对系统的性能 响应速度及可用性等具有极大的影响 不同场地的通信速度与局部数据库系统的存取部件的存取速度相比 是非常慢的 通信系统有较高的延迟 在CPU上处理通信信息的代价很高 分布式数据库系统中要注意解决分布式数据库的设计 查询处理和优化 事务管理及并发控制和目录管理等问题

　　

六 分布式数据库系统 数据分片

　　类型

　　 水平分片

　　按一定的条件把全局关系的所有元组划分成若干不相交的子集 每个子集为关系的一个片段

　　 垂直分片

　　把一个全局关系的属性集分成若干子集 并在这些子集上作投影运算 每个投影称为垂直分片

　　 导出分片

　　又称为导出水平分片 即水平分片的条件不是本关系属性的条件 而是其他关系属性的条件

　　 混合分片

　　以上三种方法的混合 可以先水平分片再垂直分片 或先垂直分片再水平分片 或其他形式 但他们的结果是不相同的

　　条件

　　( )完备性条件

　　必须把全局关系的所有数据映射到片段中 决不允许有属于全局关系的数据却不属于它的任何一个片段

　　( )可重构条件

　　必须保证能够由同一个全局关系的各个片段来重建该全局关系 对于水平分片可用并操作重构全局关系;对于垂直分片可用联接操作重构全局关系

　　( )不相交条件

　　要求一个全局关系被分割后所得的各个数据片段互不重叠(对垂直分片的主键除外)

　　

七 分布式数据库系统 数据分配方式

　　( )集中式 所有数据片段都安排在同一个场地上

　　( )分割式

　　所有数据只有一份 它被分割成若干逻辑片段 每个逻辑片段被指派在一个特定的场地上

　　( )全复制式 数据在每个场地重复存储 也就是每个场地上都有一个完整的数据副本

　　( )混合式 这是一种介乎于分割式和全复制式之间的分配方式

　　

八 分布式数据库系统 体系结构

　　数据分片和数据分配概念的分离 形成了 数据分布独立型 概念

　　数据冗余的显式控制 数据在各个场地的分配情况在分配模式中一目了然 便于系统管理

　　局部DBMS的独立性 这个特征也称为 局部映射透明性 此特征允许我们在不考虑局部DBMS专用数据模型的情况下 研究DDB管理的有关问题

　　

九 分布式数据库管理系统

　　接受用户请求 并判定把它送到哪里 或必须访问哪些计算机才能满足该要求

　　访问网络数据字典 了解如何请求和使用其中的信息

　　如果目标数据存储于系统的多个计算机上 就必须进行分布式处理

　　通信接口功能 在用户 局部DBMS和其他计算机的DBMS之间进行协调

　　在一个异构型分布式处理环境中 还需提供数据和进程移植的支持 这里的异构型是指各个场地的硬件 软件之间存在着差别

　　

　　分布式数据库管理系统

　　

lishixinzhi/Article/program/Oracle/202311/16998

数据库是什么?

数据库，可视为电子化的文件柜，即存储电子文件的处所。

所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据。在数据库中，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。

因为使用io流文件存储数据有很多弊端如文件存储数据存储效率低、不管存还取操作都较麻烦、一般只能保存小量字符串数据等。为了解决这些弊端，才有数据库的出现，使用数据库存储数据就可以很好的解决这些弊端。

扩展资料：

数据库的结构：

一个数据库由一个或一组数据表组成。每个数据库都以文件的形式存放在磁盘上，即对应于一个物理文件。不同的数据库，与物理文件对应的方式也不一样。

对于dBASE,FoxPro和Paradox格式的数据库来说，一个数据表就是一个单独的数据库文件，而对于Microsoft Access、Btrieve格式的数据库来说，一个数据库文件可以含有多个数据表。

数据库中的数据是以表为单位进行组织的。一个表是一组相关的按行排列的数据；每个表中都含有相同类型的信息。表实际上是一个二维表格，例如，一个班所有学生的考试成绩，可以存放在一个表中，表中的每一行对应一个学生，这一行包括学生的学号，姓名及各门课程成绩。

参考资料来源：

百度百科-数据库

数据库需要从以下几个方面去了解:

一、数据库功能:

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

二、数据库定义1:

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。

简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。

在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。

例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个”数据仓库”我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种”数据库”，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

三、数据库定义2:

严格来说，数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织、描述和储存在一起、具有尽可能小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。

这种数据具有如下特点：尽可能不重复，以更优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。

四、数据库处理系统:

数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，它存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。

数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。

五、数据库基本结构:

数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。

以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库；以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库；以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。

⑴ 物理数据层。

它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。

⑵ 概念数据层。

它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。

⑶ 用户数据层。

它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据，即逻辑记录的。

数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。

六、数据库主要特点:

⑴ 实现数据共享

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

⑵ 减少数据的冗余度

同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

⑶ 数据的独立性

数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

⑷ 数据实现集中控制

文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

⑸数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性

主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

⑹ 故障恢复

由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。

七、数据库数据种类:

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

1.数据结构模型

⑴数据结构

所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。

如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系，则将DS=(D，R)称为数据结构。

例如，设有一个号码簿，它记录了n个人的名字和相应的号码。为了方便地查找某人的号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的号码。这样，若要查找某人的号码(假定他的名字的之一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的D就是人名和号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS=(D，R)，即一个数组。

⑵数据结构类型

数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。

数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关；数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。

这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。

比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。

2.层次、网状和关系数据库系统

⑴层次结构模型

层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中”树”被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。

按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Management System)是其典型代表。

⑵网状结构模型

按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DG(Database Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。

⑶ 关系结构模型

关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。

由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。

在关系数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。

dBASEⅡ就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题（如人事管理问题），有时需要多个关系才能实现。用dBASEⅡ建立起来的一个关系称为一个数据库（或称数据库文件），而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEⅡ的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。

因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。

 八、 数据库类型:

网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

数据库产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。

数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个”数据仓库”我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种”数据库”，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

数据库的基本结构分三个层次：物理数据层、 概念数据层和用户数据层。

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

典型的关系型数据库图：

严格意义上来说，数据库（Database）是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织、描述和储存在一起、具有尽可能小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享，其数据结构独立于使用它的应用程序，方便用户由统一软件对数据进行增、删、改、查等操作以及进一步的管理和控制。数据库具有以下主要特点：

（1）尽可能减少数据冗余度：即减少数据库中的重复数据，进而减少了数据冗余，一方面使数据库更加整洁，减少了多余数据的存储空间，另一方面避免了不同用户建立和使用数据的差异性，保证了相同数据的一致性。

（2）数据具有一致性和可维护性，进而确保数据的安全性和可靠性。

（3）数据具有独立性：主要包括逻辑独立性和物理独立性。逻辑独立性是指数据库中数据之间以及数据与应用程序之间的逻辑结构相互独立，物理独立性是指数据物理结构的变化如存储方式改变等不影响数据的逻辑结构。

（4）数据集中控制：通过数据库对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据间的联系。主要包括：安全性控制（防止数据丢失、错误更新和越权使用）、完整性控制（保证数据的正确性、有效性和相容性）和并发控制（使在同一段时间内，允许数据实现多路存取，同时防止用户之间不正常的交互作用）。

（5）数据共享：包含用户可同时存取数据库中的数据以及用各种方式通过接口所提供数据。

（6）故障恢复：由数据库管理系统提供一套方法，能及时发现故障（包括物理上和逻辑上的故障）并尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，从而防止数据被破坏。

数据模型主要有三种：按照图表等建立的层次结构模型、网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型，对应的数据库可以分为层次式数据库、网络式（网状式）数据库和关系式数据库三种，而不同的数据库就是按不同的数据模型或者数据结构来联系和组织的。数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系，又分为数据的物理结构和逻辑结构，数据的物理结构是指数据的逻辑结构在计算机中的存储地址以及实现形式等，所以物理结构也被称为数据的存储结构；数据的逻辑结构是从数据间的联系和组织方式等逻辑的角度来观察和分析数据，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型，与数据的存储位置无关，即使改变数据的存储位置也不影响数据的逻辑结构。

（1）层次结构模型：按照层次模型所建立的数据库系统称为层次模型数据库系统，层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树（树是指一个无回路的连通图），树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1：N，即树根只有一个，树枝则可以有N个。

（2）网状结构模型：按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。

（3）关系结构模型：由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。在关系数据库中，对数据的操作可建立在一个或多个关系表中，通过对这些关系表的分类、合并、选取、连接等运算来实现数据的管理，把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统，一个数据库系统相应的命令序列文件称为该数据库的应用系统。因此，一个关系就可以称为一个数据库，若干个数据库则构成了一个数据库系统，并形成不同类型的辅助文件对应的应用系统。

而从观察数据库的不同角度，又可以将数据库的基本结构分三个层次：物理数据库、用户数据库、概念数据库，不同层次的数据库之间的联系是通过映射进行转换的。

（1）物理数据层：以内模式为框架所组成的数据库，它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。

（2）概念数据层：以概念模式为框架所组成的数据，它是数据库的中间一层，是数据库管理员概念下的数据库，指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑关系，是数据库的整体逻辑表示和存贮记录的。

（3）用户数据层：以外模式为框架所组成的数据库，它是用户所看到和使用的数据库，表示了特定用户使用的数据，即逻辑记录的。

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