从时间的观点来看，数据库是计算机领域不可或缺的一部分，其发展历史自然追随计算机的发展。在基本理论中，数据库数据模型，事务模型，并发模型，访问机制等几乎处于不断发展的状态。这里的进步不包括那些一直在考虑在弯道上超车的人。那么数据库原理知识是什么？未来的数据库会是什么样的？在商业市场中，作为基础应用程序，数据库一直在寻求稳定性而不是新的设施。

　　1、DB的概念与特点：

· 数据库（DB）是存储在计算机系统内的有结构的数据集合，是相关数据的集合，数据由数据库管理系统统一管理和维护。

· 数据（Data）指的是可观察的客观事实，并且有隐含的含义。

· 在数据库中，数据与数据的含义（数据名称及说明）同时存储。

· 数据的最小存取单位是构成记录的、有名称的、有含义的最小数据单位——数据项。

· 定义数据库时，必须定义数据项的逻辑结构。

· 在使用数据库时，以数据项名存储数据、更新数据以及查询和使用数据。

· 在数据库中，不仅包含数据本身，还包含了数据结构和约束的完整性定义或者描述。这些定义存储在DBMS的目录中，称为数据库的元数据或者数据字典。

· 任何合法用户都可以在元数据的帮助下，利用数据项名方面的访问数据库中的数据以及他们的逻辑定义，并使用这些数据，亦即数据可高度共享。

· 数据库是存储在计算机系统内的有结构的数据的集合，数据是由数据库管理系统管理的。

　　2、DBS特点与组成要素：

· DBS是指在计算机系统中引入数据库后的数据构成，由计算机硬件、操作系统、DBMS、DB、应用程序和用户以及数据库开发和管理人员等组成。

· 数据库系统区别于传统文件处理系统的最重要特征是引入了数据库这个概念，以及产生数据库管理系统。

· 与文件系统相比，DBS有如下四个主要特点：

· 整体数据结构化：数据库中的任何数据都是公开的，不属于任何应用，结构是全面的。

· 数据的共享度高：在显示数据的同时可以显示数据的逻辑结构;整个组织的整体数据被综合考虑，整体数据结构化。可以方面的使用数据和扩充新的应用。

· 数据的独立性高：数据与数据的结构存储在数据库中，应用程序既不存储数据也不存储数据的逻辑结构。数据与程序相对独立。

· 高度的数据控制能力：具有较高的数据安全性;较好的数据完整性;较强的并发控制能力;较强的数据恢复能力。

　　3、DBMS的功能：

· 数据库管理系统是专门用来实现和维护数据库而建立的通用软件。

· DBMS是操作系统支持下工作的数据管理软件，是支持用户创建和维护数据库的一组程序包。对内负责管理数据库，对外向用户提供一整套命令。用户可以通过命令来创建数据库，定义数据，对数据库中的数据进行各种合法的操作。

· DBMS有如下六种基本功能：

· 数据定义：用户可以利用数据定义语言（DDL）来方便地定义数据库中数据的逻辑结构。

· 数据操纵：用户可以利用数据操纵语言（DML）来实现对数据库对数据库中数据的插入、查找、修改或者删除操作。

· 完整性约束检查：检查数据时候符合一定的规定。

· 访问控制：通过数据控制语言（DCL）来实现对不同级别用户的访问控制功能。

· 并发控制：通过只用并发控制功能，可以确保试图更新同一数据的多个用户能够以一种受控的方式完成各自的工作，即避免并发操作时可能带来的数据不一致性。

· 数据恢复：恢复数据库。

　　4、DBA的职责

· 数据库管理员的主要职责有：

· 在用户与数据库开发人员之间进行沟通和协调。

· 参与数据库设计工作。

· 决定数据的完整性约束和不同用户的存取权限。

· 保证数据库的正常运行，进行数据库的维护工作。

· 提出数据库的重构计划。

　　未来的数据库会是什么样的？

计算机行业日新月异，新技术不断出现，老技术不断淘汰。Cobol程序员80岁还要出来维护代码，可见快速迭代带来的断层很明显。开发语言的快速变化让刚入行的从业人员十分茫然。而操作系统，编译原理，数据库这些底层服务，变化相对要慢一些，带来的影响确更大更深远。未来的数据库，依然会不断进化：

　　多模型化。数据模型是数据库的基础，也是理论核心。关系模型称霸这么多年，不断有新的数据结构出来挑战，比如json，xml，object，图，空间等，未来数据库会支持更多类型的数据模型，同时也期待更好的数据模型出现，

　　场景选型。依据系统所处的场景，数据类型，数据规模，访问模型等特性来选择合适的数据库会更普遍，选择一个合适的数据库比选择一个万能的数据库更明智。这里云化的优势会比较明显，云数据库的可变性更强，可以适配不同场景，规模，负载的应用场景。这里有个未知数，关于复杂化分析型场景，数据库能不能占据一定比例还是有待观望的。

　　数据集成。从业务系统运行开始，数据库就开始不断积累，越来越大，到达存储瓶颈时，就产生了拆分、扩展需求。数据仓库，实时系统和分析系统这三者之间数据集成问题，将是亟待解决的问题，涉及到数据同步，类型转换等问题。可能存在一个处于数据系统之间，企业之间，行业之间的“数据总线”,连接这些数据源，如同人的大脑一样，有一个递进的思考过程。

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