從時間的觀點來看，數據庫是計算機領域不可或缺的一部分，其發展歷史自然追隨計算機的發展。在基本理論中，數據庫數據模型，事務模型，并發模型，訪問機制等幾乎處于不斷發展的狀態。這里的進步不包括那些一直在考慮在彎道上超車的人。那么數據庫原理知識是什么？未來的數據庫會是什么樣的？在商業市場中，作為基礎應用程序，數據庫一直在尋求穩定性而不是新的設施。

　　1、DB的概念與特點：

· 數據庫（DB）是存儲在計算機系統內的有結構的數據集合，是相關數據的集合，數據由數據庫管理系統統一管理和維護。

· 數據（Data）指的是可觀察的客觀事實，并且有隱含的含義。

· 在數據庫中，數據與數據的含義（數據名稱及說明）同時存儲。

· 數據的最小存取單位是構成記錄的、有名稱的、有含義的最小數據單位——數據項。

· 定義數據庫時，必須定義數據項的邏輯結構。

· 在使用數據庫時，以數據項名存儲數據、更新數據以及查詢和使用數據。

· 在數據庫中，不僅包含數據本身，還包含了數據結構和約束的完整性定義或者描述。這些定義存儲在DBMS的目錄中，稱為數據庫的元數據或者數據字典。

· 任何合法用戶都可以在元數據的幫助下，利用數據項名方面的訪問數據庫中的數據以及他們的邏輯定義，并使用這些數據，亦即數據可高度共享。

· 數據庫是存儲在計算機系統內的有結構的數據的集合，數據是由數據庫管理系統管理的。

　　2、DBS特點與組成要素：

· DBS是指在計算機系統中引入數據庫后的數據構成，由計算機硬件、操作系統、DBMS、DB、應用程序和用戶以及數據庫開發和管理人員等組成。

· 數據庫系統區別于傳統文件處理系統的最重要特征是引入了數據庫這個概念，以及產生數據庫管理系統。

· 與文件系統相比，DBS有如下四個主要特點：

· 整體數據結構化：數據庫中的任何數據都是公開的，不屬于任何應用，結構是全面的。

· 數據的共享度高：在顯示數據的同時可以顯示數據的邏輯結構;整個組織的整體數據被綜合考慮，整體數據結構化。可以方面的使用數據和擴充新的應用。

· 數據的獨立性高：數據與數據的結構存儲在數據庫中，應用程序既不存儲數據也不存儲數據的邏輯結構。數據與程序相對獨立。

· 高度的數據控制能力：具有較高的數據安全性;較好的數據完整性;較強的并發控制能力;較強的數據恢復能力。

　　3、DBMS的功能：

· 數據庫管理系統是專門用來實現和維護數據庫而建立的通用軟件。

· DBMS是操作系統支持下工作的數據管理軟件，是支持用戶創建和維護數據庫的一組程序包。對內負責管理數據庫，對外向用戶提供一整套命令。用戶可以通過命令來創建數據庫，定義數據，對數據庫中的數據進行各種合法的操作。

· DBMS有如下六種基本功能：

· 數據定義：用戶可以利用數據定義語言（DDL）來方便地定義數據庫中數據的邏輯結構。

· 數據操縱：用戶可以利用數據操縱語言（DML）來實現對數據庫對數據庫中數據的插入、查找、修改或者刪除操作。

· 完整性約束檢查：檢查數據時候符合一定的規定。

· 訪問控制：通過數據控制語言（DCL）來實現對不同級別用戶的訪問控制功能。

· 并發控制：通過只用并發控制功能，可以確保試圖更新同一數據的多個用戶能夠以一種受控的方式完成各自的工作，即避免并發操作時可能帶來的數據不一致性。

· 數據恢復：恢復數據庫。

　　4、DBA的職責

· 數據庫管理員的主要職責有：

· 在用戶與數據庫開發人員之間進行溝通和協調。

· 參與數據庫設計工作。

· 決定數據的完整性約束和不同用戶的存取權限。

· 保證數據庫的正常運行，進行數據庫的維護工作。

· 提出數據庫的重構計劃。

　　未來的數據庫會是什么樣的？

計算機行業日新月異，新技術不斷出現，老技術不斷淘汰。Cobol程序員80歲還要出來維護代碼，可見快速迭代帶來的斷層很明顯。開發語言的快速變化讓剛入行的從業人員十分茫然。而操作系統，編譯原理，數據庫這些底層服務，變化相對要慢一些，帶來的影響確更大更深遠。未來的數據庫，依然會不斷進化：

　　多模型化。數據模型是數據庫的基礎，也是理論核心。關系模型稱霸這么多年，不斷有新的數據結構出來挑戰，比如json，xml，object，圖，空間等，未來數據庫會支持更多類型的數據模型，同時也期待更好的數據模型出現，

　　場景選型。依據系統所處的場景，數據類型，數據規模，訪問模型等特性來選擇合適的數據庫會更普遍，選擇一個合適的數據庫比選擇一個萬能的數據庫更明智。這里云化的優勢會比較明顯，云數據庫的可變性更強，可以適配不同場景，規模，負載的應用場景。這里有個未知數，關于復雜化分析型場景，數據庫能不能占據一定比例還是有待觀望的。

　　數據集成。從業務系統運行開始，數據庫就開始不斷積累，越來越大，到達存儲瓶頸時，就產生了拆分、擴展需求。數據倉庫，實時系統和分析系統這三者之間數據集成問題，將是亟待解決的問題，涉及到數據同步，類型轉換等問題。可能存在一個處于數據系統之間，企業之間，行業之間的“數據總線”,連接這些數據源，如同人的大腦一樣，有一個遞進的思考過程。

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