数据库之父

① 数据库之父E.F.Codd的生平

在数据库技术发展的历史上，1 9 7 0 年是发生伟大转折的一年。这一年的6 月，I B M 圣约瑟研究实验室的高级研究员埃德加·考特 (Edgar Frank Codd) 在Communications of ACM 上发表了《大型共享数据库数据的关系模型》一文。

② “数据仓库之父”谈如何处理非结构化数据

毫无疑问，这是一个信息爆炸的时代。你的服务器上充满了各种各样的数据。问题就提出来了，你如何处理那些非结构化数据？在本文中，让“数据仓库之父” W.H.Inmon谈谈他自己的独到见解。
虽说非结构化数据很难处理，但是它已经存在很久了，肯定比计算机的历史还要久远。不信的话，想想圣经，埃及象形文字，和卡马河佛经这些骨灰级的东西，它们都是非结构化数据，它们的历史可想而知了。这些非结构化数据绝对比那些硅片的出现的要早。搜索引擎虽然出现了一段时间，但也绝没有印刷时代历史悠久。即便现在的搜索引擎已经很完善了，但想随心所欲的处理包含非结构化数据信息的时代还没有到来，至少目前是这样的。这是什么原因造成的呢？
1、无用输入，无用输出 ：
只有实现非结构化数据到数据仓库的抽取，搜索引擎才会释放出非结构化数据的真正价值。实现非结构化数据的整合存在着困难，想想那些很早就提出来的信息技术难题：无用信息输入，无用信息输出（GIGO），就会知道即使功能再强大的搜索引擎，用来处理那些实质上未经提炼和整和的数据会得到什么结果？搜索引擎的结果会告诉我们答案，返回给用户的也将会是一些没有提炼，无用的信息。
因此，在搜索之前，那些非结构化的文本数据需要被提炼整合。如果这个工作完成的话，就不会有无用信息的输入，那么将不会产生无用的输出信息。
2、Internet数据和公司数据的差异 ：
通过搜索Internet来提炼数据收效甚微。通过Internet提炼和整合数据是白费力气。试图在Internet整合数据好比愚公移山，大海捞针。
但是公司数据就是另外一回事了，有以下两个原因。第一，当提到公司数据，它的总量和类型是有限的，而Internet上的数据正好相反，无穷无尽。第二，不像Internet数据，公司数据几乎和公司的事务相关。我可以很肯定的说，Internet上的数据上只有小部分的数据和公司的事务相关。
因此，整合公司文本数据，或者为了研究或者分析的目的而去整合，是非常可行的。
3、什么样的公司数据需要整合：
因此什么样的公司数据需要被整合呢？很明显，有这么些类型的公司数据应该被整合，包括：
1．客户数据——那些与客户信息相关的数据
2．安全性数据——如意外事件，审查，修理，特约条款等等这些重要的事件
3．合同数据——与公司合同相关的数据
4．发现数据（Discovery data）——诉讼过程中的数据
5．顺应性数据（Compliance data）——针对公司敏感事件和事务的描述
由此看出，公司数据限制很少，或者从理论上说，是没有限制的。
4、数据整合的优势：
整合公司文本数据的重大优点之一，就是一旦整合，它们就可以输入到数据仓库中，并且能重用。也就是说，公司文本数据只需要整合一次。整合之后，只要你愿意，你可以多次研究和分析这些数据，可谓一劳永逸。
值得一提的是，在这公司文本数据整合后，就可以放入到数据仓库中。一旦进入了数据仓库，这些数据就能与结构数据结合到一起。
5、客户信息分析 ：
举个例子，如针对公司的客户信息管理系统，就要分析客户信息。通常会从客户那里收到e-mail。但是，一旦那些e-mail阅读之后，通常就被放在一边了。这些读过的邮件将会存放到一个文件夹里，从此这些邮件就在那里搁置着，与另外上千的e-mail堆放在一起。
问题是，当公司需要这些信息的时候，这些信息却很难找到。当一些e-mail涉及到潜在的未来信息，就显得更加重要了。
客户琼斯夫人案例分析
为了证明以上观点，让我们看看一个案例，这个案例的主角是一位叫琼斯夫人的客户。假设她上个月写了一个e-mail来严厉批评公司的销售人员，因为她的一个订单被延误了。而正好这个月，公司的另外销售人员准备打电话给琼斯夫人，请求下更多的订单。这是时候，对于那个销售人员来说，上个月的来自琼斯夫人的e-mail重不重要呢？
答案当然是非常重要的。如果我们想给琼斯夫人推销更多的新产品，这个时候关于客户最近的任何信息都是非常重要的，无论正面了解的信息，还是从琼斯夫人那里反馈的信息。因此，摆在我们公司面前的问题就是如何找到那些与客户相关的e-mail？如何过滤掉那些不相关的e-mail？
这里说的例子，只是其中的一个，许多的例子都需要用到非结构文本数据，如果为公司文本数据设计一个专门的整合过程，将这些公司文本数据能存储到一个数据仓库里，查找、过滤信息就好办多了。
注：数据无非包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据可以很轻松的被导入到数据仓库中，因为不管是3NF还是星型模型，它们在结构上都属于结构化数据。而非结构化数据包括音频、图像、e-mail、电子表格、txt文本、文档、报告等。

作者简介

比尔•恩门（Bill Inmon），被称为数据仓库之父，最早的数据仓库概念提出者，在数据库技术管理与数据库设计方面，拥有逾35年的经验。他是“企业信息工厂”的合作创始人与“政府信息工厂”的创始人。

③ 高手请进 SQL试题

1.C 2.A.D 3.A 4.D 5.A 6.D 7.B 8.C 9.B 10.BD 11.B
12.C 13.A

④ 关系数据库是谁发明的

1970年，IBM的研究员，有“关系数据库之父”之称的埃德加·弗兰克·科德（Edgar Frank Codd或E. F. Codd）博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了题为“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks（大型共享数据库的关系模型）”的论文，文中首次提出了数据库的关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。20世纪70年代末，关系方法的理论研究和软件系统的研制均取得了很大成果，IBM公司的San Jose实验室在IBM370系列机上研制的关系数据库实验系统System R历时6年获得成功。1981年IBM公司又宣布了具有System R全部特征的新的数据库产品SQL/DS问世。由于关系模型简单明了、具有坚实的数学理论基础，所以一经推出就受到了学术界和产业界的高度重视和广泛响应，并很快成为数据库市场的主流。20世纪80年代以来，计算机厂商推出的数据库管理系统几乎都支持关系模型，数据库领域当前的研究工作大都以关系模型为基础。[4]