数据库中数据的定义

Ⅰ 数据库的定义是什么

定义：资料库，电脑系统中存取资料的地方。这些资料通常以某种相关性及顺序性存放在磁盘、光盘或磁带等储存媒体上。由于资料集中管理，电脑的资源便可由使用者共享，而且资料的保密及处理的一致性更容易达成。

Ⅱ 数据库的基本概念

就是用来存储数据的，就相当于外面的仓库，够直白吧

Ⅲ 数据库中数据的三要素是什么

一般地讲，任何一种数据模型都是严格定义的概念的集合。这些概念必须能够精确地描述系统的静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常都是由数据结构、数据操作和完整性约束三个要素组成。
1）数据结构
数据结构用于描述数据库系统的静态特性。
数据结构是所研究的对象类型的集合。这些对象是数据库的组成成分，是与数据类型、内容、性质有关的对象，例如关系模型中的域、属性、关系等。一旦数据结构定义好之后，一般不发生变化。
2）数据操作
数据操作用于描述数据库系统的动态特性。
数据操作是指对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许执行的操作的集合，包括操作及有关的操作规则。数据库主要有查询和更新（包括插入、删除、修改）两大类操作。数据模型必须定义这些操作的确切含义、操作符号、操作规则（如优先级）以及实现操作的语言。
3）完整性约束
数据的约束条件是一组完整性规则的集合。完整性规则是给定的数据模型中数据及其联系所具有的制约和储存规则，用以限定符合数据模型的数据库状态以及状态的变化，以保证数据的正确、有效和相容。在关系模型中，一般关系必须满足实体完整性和参照完整性两个条件。

Ⅳ 什么是数据库数据库中的数据有什么特点

严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。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“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。
J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。

Ⅳ sql数据库中常用的数据类型有什么

一、整数数据类型：整数数据类型是最常用的数据类型之一。

1、INT（INTEGER）

INT （或INTEGER）数据类型存储从-2的31次方 （-2 ，147 ，483 ，648） 到2的31次方-1 （2 ，147 ，483，647） 之间的所有正负整数。每个INT 类型的数据按4 个字节存储，其中1 位表示整数值的正负号，其它31 位表示整数值的长度和大小。

2、SMALLINT

SMALLINT 数据类型存储从-2的15次方（ -32， 768） 到2的15次方-1（ 32 ，767 ）之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间，其中1 位表示整数值的正负号，其它15 位表示整数值的长度和大小。

二、浮点数据类型：浮点数据类型用于存储十进制小数。浮点数值的数据在SQL Server 中采用上舍入（Round up 或称为只入不舍）方式进行存储。

1、REAL数据类型

REAL数据类型可精确到第7 位小数，其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。 每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间。

2、FLOAT

FLOAT数据类型可精确到第15 位小数，其范围为从-1.79E -308 到1.79E +308。 每个FLOAT 类型的数据占用8 个字节的存储空间。 FLOAT数据类型可写为FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 数据的精度。n 为1到15 之间的整数值。

当n 取1 到7 时，实际上是定义了一个REAL 类型的数据，系统用4 个字节存储它；当n 取8 到15 时，系统认为其是FLOAT 类型，用8 个字节存储它。

三、二进制数据类型

1、BINARY

BINARY 数据类型用于存储二进制数据。其定义形式为BINARY（ n）， n 表示数据的长度，取值为1 到8000 。在使用时必须指定BINARY 类型数据的大小，至少应为1 个字节。BINARY 类型数据占用n+4 个字节的存储空间。

在输入数据时必须在数据前加上字符“0X” 作为二进制标识，如：要输入“abc ”则应输入“0xabc ”。若输入的数据过长将会截掉其超出部分。若输入的数据位数为奇数，则会在起始符号“0X ”后添加一个0，如上述的“0xabc ”会被系统自动变为“0x0abc”。

2、VARBINARY

VARBINARY数据类型的定义形式为VARBINARY（n）。 它与BINARY 类型相似，n 的取值也为1 到8000， 若输入的数据过长，将会截掉其超出部分。

不同的是VARBINARY数据类型具有变动长度的特性，因为VARBINARY数据类型的存储长度为实际数值长度+4个字节。当BINARY数据类型允许NULL 值时，将被视为VARBINARY数据类型。

四、逻辑数据类型

1、BIT：BIT数据类型占用1 个字节的存储空间，其值为0 或1 。如果输入0 或1 以外的值，将被视为1。 BIT 类型不能定义为NULL 值（所谓NULL 值是指空值或无意义的值）。

五、字符数据类型：字符数据类型是使用最多的数据类型。它可以用来存储各种字母、数字符号、特殊符号。一般情况下，使用字符类型数据时须在其前后加上单引号’或双引号” 。

1、CHAR

CHAR 数据类型的定义形式为CHAR[ （n） ]。 以CHAR 类型存储的每个字符和符号占一个字节的存储空间。n 表示所有字符所占的存储空间，n 的取值为1 到8000， 即可容纳8000 个ANSI 字符。

若不指定n 值，则系统默认值为1。 若输入数据的字符数小于n，则系统自动在其后添加空格来填满设定好的空间。若输入的数据过长，将会截掉其超出部分。

(5)数据库中数据的定义扩展阅读：

SQL包括了所有对数据库的操作，主要是由4个部分组成：

1、数据定义：这一部分又称为“SQL DDL”，定义数据库的逻辑结构，包括定义数据库、基本表、视图和索引4部分。

2、数据操纵：这一部分又称为“SQL DML”，其中包括数据查询和数据更新两大类操作，其中数据更新又包括插入、删除和更新三种操作。

3、数据控制：对用户访问数据的控制有基本表和视图的授权、完整性规则的描述，事务控制语句等。

4、嵌入式SQL语言的使用规定：规定SQL语句在宿主语言的程序中使用的规则。

Ⅵ 数据库的几个基本概念，数据，对象，实体，属性，数据模型

人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。
一、三个世界
1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系，这种联系是客观存在的，是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程，教师为学生授课，学生选修课程并取得成绩。
2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述，从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语：
实体：我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。
实体集：同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。
属性：描述实体的特性称为属性。如职工的职工号，姓名，性别，出生日期，职称等。
关键字：如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体，可以选作关键字。用作标识的关键字，也称为码。如"职工号"就可作为关键字。
联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。
3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体，及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。
二、E－R模型
E－R模型（实体联系模型）简称E－R图。它是描述概念世界，建立概念模型的实用工具。E－R图包括三个要素：
实体（型）――用矩形框表示，框内标注实体名称。
属性――用椭圆形表示，并用连线与实体连接起来。
实体之间的联系――用菱形框表示，框内标注联系名称，并用连线将菱形框分别与有关实体相连，并在连线上注明联系类型。
联系归结为三种类型：
1）一对一联系（1:1）
设A、B为两个实体集。若A中的每个实体至多和B中的一个实体有联系，反过来，B中的每个实体至多和A中的一个实体有联系，称A对B或B对A是1:1联系。注意，1:1联系不一定都是一一对应的关系。可能存在着无对应。如一个公司只有一个总经理，一个总经理不能同时在其它公司再兼任总经理，某公司的总经理也可能暂缺。
2）一对多联系（1:n）
如果A实体集中的每个实体可以和B中的几个实体有联系，而B中的每个实体至我和A中的一个实体有联系，那么A对B属于1:n联系。如一个部门有多名职工，而一名职工只在一个部门就职，部门与职工属于一对多的联系。
3）多对多联系（m:n）
若实体集A中的每个实体可与和B中的多个实体有联系，反过来，B中的每个实体也可以与A中的多个实体有联系，称A对B或B对A是m:n联系。如一个学生可以选修多门课程，一门课程由多个学生选修，学生和课程间存在多对多的联系。
必须强调指出,有时联系也有属性,这类属性不属于任一实体只能属于联系。
三、数据模型简介
数据模型由三部分组成，即模型结构、数据操作和完整性规则。这里主要介绍模型结构。DBMS所支持的数据模型分为四种：层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型。其中第四种数据模型目前并未成熟，因此传统的说法有前三种数据模型。
1、基本层次联系
层次模型和网状模型有共同点，可以把它们统称为格式化模型。基本层次联系就是包括两结点和一边的基本单元，两个实体间的有向边代表的基本层次联系表示一对多的联系。通常把表示1的实体放在上方,称为父结点，把表示N的实体放在下面，称为子结点。
2、层次数据模型
用村形结构表示实体及其之间的联系的模型称为层次模型。该模型的实际存储数据由链接指针来体现联系。特点：有且仅有一个结点无父结点，此结点即为根结点；其它结点有且仅有一个父结点。适合用表示一对多的联系。
3、网状模型
用网状结构表示实体及其之间的联系的模型称为网状模型。允许结点有多于一个的父结点，可以有一个以上的结点无父结点。适合用于表示多对多的联系。
层次模型和网状模型从本质上都是一样的。存在的缺陷：难以实现系统扩充，插入或删除数据时，涉及到大量链接指针的调整。

Ⅶ 数据库定义

定义1
严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。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。 J.Martin给数据库下了一个比较完整的定义：数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为多种应用服务；数据的存储独立于使用它的程序；对数据库插入新数据，修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时，则该系统包含一个“数据库集合”。
定义2
数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最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、改和检索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。
定义3
(伯尔尼公约议定书专家委员会的观点) 所有的信息(数据率档）的编纂物，不论其是以印刷形式，计算机存储单元形式，还是其它形式存在，都应视为“数据库”。 数字化内容选择的原因有很多，概括起来主要有： (1)存储空间的原因。数字化的产品是通过网络被广大用户存取利用，而大家都知道数字化产品是存放在磁盘阵列上的，磁盘阵列由服务器来管理，磁盘空间是有限的，服务器的能力也是有限的，不可能无限量地存入数字资源，这就需要我们对文献资源数字化内容进行选择。 (2)解决数字化生产高成本和图书馆经费有限性之间矛盾的需要。几乎没有图书馆有充足的资源来对整个馆藏进行数字化，内容选择不可避免。 (3)数字资源管理的需要。技术的快速发展使数字化项目所生成的数字资源的生命周期越来越短，投入巨资进行数字迁移是延长数字资源生命的1个重要途径，昂贵的维护成本就必须考虑数字化的内容选择。 数据库发展史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。 传统上，为了确保企业持续扩大的IT系统稳定运行，一般用户信息中心往往不仅要不断更新更大容量的IT运维软硬件设备，极大浪费企业资源；更要长期维持一支由数据库维护、服务器维护、机房值班等各种维护人员组成的运维大军，维护成本也随之节节高升。为此，企业IT决策者开始思考：能不能像拧水龙头一样按需调节的使用IT运维服务？而不是不断增加已经价格不菲的运维成本。
定义4
数据库（DataBase，DB）是一个长期存储在计算机内的、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。她是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思： （1）数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。 （2）数据库是数据管理的新方法和技术，他能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

Ⅷ 数据库 名词解释

数据库的概念:

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。

数据库的定义:

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。

定义2:

严格来说，数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。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。

这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最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。[1] [2]

数据库的处理系统:

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集合。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。

数据库的基本结构:

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集合。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，是存贮记录的集合。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集合，即逻辑记录的集合。

数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。

数据库的主要特点:

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。

数据库的数据种类:

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集合，则将DS=(D，R)称为数据结构。

例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，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电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，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DBTG(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。

数据库的发展简史:

1 数据库的技术发展

使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段 。

2 数据管理的诞生

数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1950 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。

1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。

数据库系统的萌芽出现于二十世纪60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。

最早出现的网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发的IDS（Integrated Data Store）。1964年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也即第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。IDS 具有数据模式和日志的特征，但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码生成。之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统，并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。

网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟，在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。在数据库发展史上，网状数据库占有重要地位。

层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的，最着名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。从60年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。

1973年Cullinane公司（也就是后来的Cullinet软件公司），开始出售Goodrich公司的IDMS改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。

数据库的关系由来:

网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。

1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。尽管之前在1968年Childs已经提出了面向集合的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。Codd的心愿是为数据库建立一个优美的数据模型。后来Codd又陆续发表多篇文章，论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准，用数学理论奠定了关系数据库的基础。关系模型有严格的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于理解和使用。但是当时也有人认为关系模型是理想化的数据模型，用来实现DBMS是不现实的，尤其担心关系数据库的性能难以接受，更有人视其为当时正在进行中的网状数据库规范化工作的严重威胁。为了促进对问题的理解，1974年ACM牵头组织了一次研讨会，会上开展了一场分别以Codd和Bachman为首的支持和反对关系数据库两派之间的辩论。这次着名的辩论推动了关系数据库的发展，使其最终成为现代数据库产品的主流。

1969年Edgar F.“Ted” Codd发明了关系数据库。

1970年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是着名的System R。其目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。该项目结束于1979年，完成了第一个实现SQL的 DBMS。然而IBM对IMS的承诺阻止了System R的投产，一直到1980年System R才作为一个产品正式推向市场。IBM产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉，重视质量，尽量减少故障；IBM是个大公司，官僚体系庞大，IBM内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。

然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres公司以及硅谷的其他厂商所商品化。后来，System R和Ingres系统双双获得ACM的1988年“软件系统奖”。

1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。其代表产品有Oracle、IBM公司的 DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。

数据库的发展阶段：

数据库发展阶段大致划分为如下的几个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段、高级数据库阶段。

人工管理阶段

20世纪50年代中期之前，计算机的软硬件均不完善。硬件存储设备只有磁带、卡片和纸带，软件方面还没有操作系统，当时的计算机主要用于科学计算。这个阶段由于还没有软件系统对数据进行管理，程序员在程序中不仅要规定数据的逻辑结构，还要设计其物理结构，包括存储结构、存取方法、输入输出方式等。当数据的物理组织或存储设备改变时，用户程序就必须重新编制。由于数据的组织面向应用，不同的计算程序之间不能共享数据，使得不同的应用之间存在大量的重复数据，很难维护应用程序之间数据的一致性。

这一阶段的主要特征可归纳为如下几点：

（1）计算机中没有支持数据管理的软件，计算机系统不提供对用户数据的管理功能，应用程序只包含自己要用到的全部数据。用户编制程序，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以即存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序极具无任何存在的价值，数据无独立性。

（2）数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加入这组数据，哪个部分都不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费存储空间。

（3）不能单独保存数据。在程序中要规定数据的逻辑结构和物理结构，数据与程序不独立。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则毫无用处。所以，所有程序的数据不单独保存。数据处理的方式是批处理。

文件系统阶段:

这一阶段的主要标志是计算机中有了专门管理数据库的软件——操作系统（文件管理）。

上世纪50年代中期到60年代中期，由于计算机大容量直接存储设备如硬盘、磁鼓的出现，

推动了软件技术的发展，软件的领域出现了操作系统和高级软件，操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，操作系统为用户使用文件提供了友好界面。操作系统的出现标志着数据管理步入一个新的阶段。在文件系统阶段，数据以文件为单位存储在外存，且由操作系统统一管理，文件是操作系统管理的重要资源。

文件系统阶段的数据管理具有一下几个特点：

优点

（1）数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插入等操作。

（2）数据的逻辑结构与物理结构有了区别，程序和数据分离，使数据与程序有了一定的独立性，但比较简单。数据的逻辑结构是指呈现在用户面前的数据结构形式。数据的物理结构是指数据在计算机存储设备上的实际存储结构。程度与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读/写）。

（3）文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系需要通过程序去构造。

（4）数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程度与数据结构之间的依赖关系并未根本改变。

（5）用户的程序与数据可分别存放在外存储器上，各个应用程序可以共享一组数据，实现了以文件为单位的数据共享文件系统。

（6）对数据的操作以记录为单位。这是由于文件中只存储数据，不存储文件记录的结构描述信息。文件的建立、存取、查询、插入、删除、修改等操作，都要用程序来实现。

（7）数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。

缺点

文件系统对计算机数据管理能力的提高虽然起了很大的作用，但随着数据管理规模的扩大，数据量急剧增加，文价系统显露出一些缺陷，问题表现在：

（1）数据文件是为了满足特定业务领域某一部门的专门需要而设计，数据和程序相互依赖，数据缺乏足够的独立性。

（2）数据没有集中管理的机制，其安全性和完整性无法保障，数据维护业务仍然由应用程序来承担；

（3）数据的组织仍然是面向程序，数据与程序的依赖性强，数据的逻辑结构不能方便地修改和扩充，数据逻辑结构的每一点微小改变都会影响到应用程序；而且文件之间的缺乏联系，因而它们不能反映现实世界中事物之间的联系，加上操作系统不负责维护文件之间的联系，信息造成每个应用程序都有相对应的文件。如果文件之间有内容上的联系，那也只能由应用程序去处理，有可能同样的数据在多个文件中重复储存。这两者造成了大量的数据冗余。

（4）对现有数据文件不易扩充，不易移植，难以通过增、删数据项来适应新的应用要求。

数据库系统阶段：

20世纪60年代后期，随着计算机在数据管理领域的普遍应用，人们对数据管理技术提出了更高的要求：希望面向企业或部门，以数据为中心组织数据，减少数据的冗余，提供更高的数据共享能力，同时要求程序和数据具有较高的独立性，当数据的逻辑结构改变时，不涉及数据的物理结构，也不影响应用程序，以降低应用程序研制与维护的费用。数据库技术正是在这样一个应用需求的基础上发展起来的。

概括起来，数据库系统阶段的数据管理具有以下几个特点：

（1）采用数据模型表示复杂的数据结构。数据模型不仅描述数据本身的特征，还要描述数据之间的联系，这种联系通过所有存取路径。通过所有存储路径表示自然的数据联系是数据库与传统文件的根本区别。这样，数据不再面向特定的某个或多个应用，而是面对整个应用系统。如面向企业或部门，以数据为中心组织数据，形成综合性的数据库，为各应用共享。

（2）由于面对整个应用系统使得，数据冗余小，易修改、易扩充，实现了数据贡献。不同的应用程序根据处理要求，从数据库中获取需要的数据，这样就减少了数据的重复存储，也便于增加新的数据结构，便于维护数据的一致性。

（3）对数据进行统一管理和控制，提供了数据的安全性、完整性、以及并发控制。

（4）程序和数据有较高的独立性。数据的逻辑结构与物理结构之间的差别可以很大，用户以简单的逻辑结构操作数据而无须考虑数据的物理结构。

（5）具有良好的用户接口，用户可方便地开发和使用数据库。

从文件系统发展到数据库系统，这在信息领域中具有里程碑的意义。在文件系统阶段，人们在信息处理中关注的中心问题是系统功能的设计，因此程序设计占主导地位；而在数据库方式下，数据开始占据了中心位置，数据的结构设计成为信息系统首先关心的问题，而应用程序则以既定的数据结构为基础进行设计。

数据库发展趋势:

随着信息管理内容的不断扩展，出现了丰富多样的数据模型（层次模型，网状模型，关系模型，面向对象模型，半结构化模型等），新技术也层出不穷（数据流，Web数据管理，数据挖掘等）。每隔几年，国际上一些资深的数据库专家就会聚集一堂，探讨数据库研究现状，存在的问题和未来需要关注的新技术焦点。过去已有的几个类似报告包括：1989年Future Directions inDBMS Research-The Laguna BeachParticipants ；1990年DatabaseSystems : Achievements and Opportunities ；1991年W.H. Inmon 发表的《构建数据仓库》；1995年Database。

常见数据库厂商:

1. SQL Server

只能在windows上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据库。

2. Oracle

能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。

3. Sybase ASE

能在所有主流平台上运行（包括 windows）。 但由于早期Sybase与OS集成度不高，因此VERSION11.9.2以下版本需要较多OS和DB级补丁。在多平台的混合环境中，会有一定问题。

4. DB2

能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器，而国内到97年约占5%。