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    【数据库主流技术发展趋势】数据库技术的发展趋势

    分类:班主任 时间:2019-05-12 本文已影响

      摘要:在Web大背景下,数据量越来越巨大,数据类型越来越多样化,数据处理方法越来越复杂化,应用领域范围不断扩大。各种应用领域的数据管理要求主导了数据库主流技术的发展趋势。如:信息集成,移动数据管理,传感器数据库技术,DBMS自适应管理等。
      关键词:数据库 主流技术 发展 趋势
      数据库技术产生至今仅仅40多年,已经历了3代演变,造就了三位图灵奖得主。带动了一个巨大的数据库管理系统(DBMS)软件产业。通过不断与相关技术领域结合,产生了数据仓库、工程数据库、统计数据库、空间数据库等多种数据库和针对各应用领域的实用DBMS。
      在当前Web应用环境下,数据库已经能够获取、组织、存取、分析和恢复文本、时间、空间、声音、图形图像、视频等数据,还能处理语音、自然语言、不确定性推理、机器学习等问题。数据量越来越巨大,数据类型越来越多样化,数据处理方法越来越复杂化,数据库领域也已经从企业内部扩展为跨企业间的应用。于是, Web大背景下的各种数据管理问题成为人们关注的热点,如:信息集成,移动数据管理,传感器数据库技术,DBMS自适应管理等。
      一、信息集成
      如何获取Web 上极其丰富的数据并加以综合利用,即构建Web 信息集成系统。
      目前比较流行的建立信息集成系统的方法是Wrapper/Mediator 方法。该方法并不将各数据源的数据集中存放,而是通过Wrapper/Mediator 结构满足上层集成应用的需求。方法的核心是中介模式。信息集成系统通过中介模式将各数据源的数据集成起来,而数据仍存储在局部数据源中,通过各数据源的包装器对数据进行转换使之符合中介模式。用户的查询基于中介模式,不必知道每个数据源的特点,中介器将基于中介模式的查询转换为基于各局部数据源的模式查询,它的查询执行引擎再通过各数据源的包装器将结果抽取出来,最后由中介器将结果集成并返回给用户。Wrapper/Mediator 方法解决了数据的更新问题,但是,由于各个数据源的包装器要分别建立,因此,建立Web 数据源的包装器问题又成为了新的挑战。
      二、移动数据管理
      目前无线局域网、卫星数据服务等技术迅速发展,使得人们可以随时随地访问信息。越来越多的人拥有掌上型笔记本电脑,或者个人数字助理(PDA)、智能手机,这些移动计算机都将装配无线联网设备,用户不再需要固定地联接在某一个网络中不变,而是可以携带移动计算机自由地移动。移动计算环境中的数据管理技术,即移动数据库技术。
      移动计算环境具有移动性、频繁断接性、带宽多样性、网络通信的非对称性、移动计算机的电源能力、可靠性要求较低和可伸缩性等特点。这就对传统数据库技术提出了新要求。移动数据库系统要求支持移动用户在多种网络条件下有效访问数据,完成数据查询和事务处理。通过移动数据库的复制/缓存技术或者数据广播技术,移动用户即使在断接情况下也可以继续访问所需数据。而且,它还可以充分利用无线通信网络固有的广播能力,以较低的代价同时支持大规模移动用户对热点数据的访问,这是传统数据库系统所难以比拟的。
      目前,移动数据管理的研究热点是移动对象数据库(MOD)技术。移动对象数据库是指对移动对象(如车辆、飞机、移动用户等)及其位置进行管理的数据库。移动对象管理技术在许多领域展现了广阔的应用前景。在军事上,移动对象数据库可以回答常规数据库所无法回答的查询;在民用领域,利用移动对象数据库技术可以实现智能运输系统、出租车/警员自动派遣系统、智能社会保障系统以及高智能的物流配送系统。此外,移动对象管理技术还在电子商务领域有着广泛的应用前景。
      三、传感器数据库技术
      随着微电子技术的发展,传感器的应用越来越广泛。可以使小鸟携带传感器,根据传感器在一定的范围内发回的数据定位小鸟的位置,从而进行其他的研究;还可以在汽车等运输工具中安装传感器,从而掌握其位置信息;甚至于微型的无人间谍飞机上也开始携带传感器,在一定的范围内收集有用的信息,并且将其发回到指挥中心。
      当有多个传感器在一定的范围内工作时,就组成了传感器网络。在传感器网络中,传感器数据就是由传感器中的信号处理函数产生的数据。传感器数据可以通过无线或者光纤网存取,各个传感器直接通过光纤与服务器相联接。
      传感器网络越来越多地应用于对很多新应用的监测和监控.在这些新的应用中,用户可以查询已经存储的数据或者传感器数据,但是,这些应用大部分建立在集中的系统上收集传感器数据,因此缺乏一定的灵活性,新的传感器数据库系统还需要解决一些新的问题。
      四、DBMS自适应管理
      随着数据库系统规模和复杂性日益增强,对数据库管理员的技术要求和熟练管理员的薪水大幅度增长,导致企业人力成本迅速增加。今天,一个数据库管理员必须了解并行查询执行,线程池和用户定义数据类型等。因此,数据库系统自调优和自管理工具的需求增加,相关研究也逐渐成为热点。
      目前的DBMS有大量“调节按钮”,允许专家从可操作的系统上获得最佳性能。通常,生产商要花费巨大的代价来完成这些调优。事实上,大多数的系统工程师在做这样的调整时,并不非常了解这些调整的意义。只是他们以前看过很多系统的配置和工作情况,将那些使系统达到最优的调整参数记录在一张表格中。当处于新的环境时,他们在表格中找到最接近眼前配置的参数,并使用那些设置。这就是所谓的数据库调优技术。这其实给数据库用户带来极大的负担和成本开销,而且DBMS的调优工作并不是仅依靠使用者的能力就能完成。
      其实,数据库系统的最终目标是“没有可调部分”,即所有的调整均由DBMS自动完成。它可以依据缺省的规则,如响应时间和吞吐率的相对重要性做出选择;也可以依据用户的需要制定规则。除了不需要手工调整,DBMS还需要一种能力以发现系统组件内部及组件之间的故障,辨别数据冲突,侦查应用失败,并且做出相应的处理、这些能力要求DBMS具有更强的适应性。学术界与工业界都在努力,有的数据库厂商已将部分研究成果转化到产品中去。我们相信,达到实质意义上的“无可调部分”,即开发出无须管理员的DBMS是可能的。
      参考文献:
      [1]田俊峰等; 分布式数据库服务器系统及其自适应配置管理策略 [J]. 计算机研究与发展. 2011年03期
      [2]孟小峰.Web 信息集成技术研究.计算机应用与软件, 2003,20(11):32~36.
      [3]丁治明,孟小峰,白芸,丁锐.基于关系数据库的位置相关查询处理.计算机研究与发展,2004,41(3):492~499.

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