洛厄尔的数据库研究的自我评估.doc

洛厄尔的数据库研究的自我评估作者2003年6月1总结一批资深研究人员收集每隔几年的国家数据库评价,指出数据库研究问题区域值得高度重视。这份报告总结了2003年5月4至6号在洛厄尔的第六特设的会议的讨论和结论。它观察到信息管理仍然是最复杂的软件系统的一个关键组成部分。它建议数据库的研究人员关注：增加整合文字、数据、代码,和流,信息融合的异构数据源,推理对不确定数据;无监督的数据采集对有趣的相关性;信息隐私、适应性和修理。2介绍研究人员每隔几年收集一些数据库来评估数据库研究的状况和值得高度重视的推荐问题区。这份报告如下一些相似的目标，包括早先的报告：美国加利福尼亚州拉古纳海滩，在1989年1，帕洛阿尔托，加利福尼亚州（“Lagunita”）于1990年2和19953，美国马萨诸塞州剑桥在1996年4，并于1998年，加利福尼亚州阿西罗马5。继续这一传统，25名高级数据库研究人员代表广泛的横截面的研究兴趣，背景和地理方面的领域，聚集在美国马萨诸塞州洛厄尔，在早期5月，2003年为期2天的激烈讨论数据库中的字段和应该去，以及几个本次会议的重要意见提出。我们的团队强调信息存储、组织、管理和访问,这是驱使的新应用,技术的发展趋势、新协同与相关领域,在此领域本身的创新。性质和来源的信息正在改变。大家都知道,网络,网络科学,电子商务是巨大的信息来源和信息处理的要求。另一大来源地是即将到来的便宜的微传感器技术将使大多数事情要报告他们的实时状态。这个消息将会支持应用,其主要目的是为了监控对象的状态或位置。传感信息处理的世界将会以新的约束集和机遇在一个新的环境数据库的问题提高很多最有趣的。 在该领域的应用,互联网是目前主要的驱动力,特别是通过授权的“跨企业”应用。从历史上看,申请企业内部或企业应该完全说明和优化管理领域。然而,多数企业并不对和他们的供应商以及顾客分享信息感兴趣以获得更好的客户支持。这样的应用,需要从根本上是跨企业更强安全设施和信息集成。他们会产生新数据库管理系统(DBMS)团队要处理的问题。第二个应用领域是科学的重要性越来越明显物理科学、生物科学、健康科学、工程带来庞大而复杂的数据集,需要提供比目前更先进的数据库支持的产品。他们也需要信息集成机制。此外,他们需要你的帮助管道的数据管理生产的产品数据的分析、存储和查询“命令”数据(例如,时间序列,图像分析,计算网格和地理信息),并结合世界数据网格。除了这些新环境信息管理的挑战,我们面临着重大的改变,在传统DBMS的课题,如数据模型、存取方法、查询处理算法,并发控制、恢复、查询语言,和用户界面。这些话题已经被很好地研究在过去。然而,技术不断改变规则。例如,磁盘和RAM越来越大,且要便宜得多,每一点的存储，访问时间和带宽提高太多,但他们没有能力尽可能快的改善成本。这些变化要求我们重新评估释放存储。管理和查询过程算法。 此外,处理器缓存爆炸的规模和水平,需要数据库管理系统是cache-aware算法。这不过是一场技术变革诱导两个例子的再评估在以前的算法根据新的状态。另一个数据库驱动的研究是日趋成熟相关的技术。例如,在过去的十年中,数据挖掘技术已成为数据库系统的重要组成部分。网路搜寻引擎使信息检索商品需要结合古典数据库搜索技术。人工智能的许多领域生产部件,可以结合数据库技术,例如这些组件允许我们来处理演讲中,自然语言,推理与不确定性,机器学习。参加者指出,这是个很受欢迎的承担这些天提出“大挑战”为各个领域的计算机科学。每一个挑战是不能解决的问题,又容易被试图作为一个“行动号召“对于一个给定的领域,如信息效用5和构建系统的数十亿部分6。我们都同意我们可以定义大的挑战。事实上,我们讨论了一些,特别是经理的个人信息数据库,可以存放,组织和提供存取所有信息对一个人的一辈子。但最后,我们决定聚焦于一个单一的大挑战是不恰当的,因为信息管理技术是一个重要组成部分大部分,如果不是全部,提出的大挑战。曾经而且,许多的人-机-环境信息-管理挑战是远远超越了国家的艺术。现有的大挑战是一个代理数据库社区我们决定不加入任何更多。两天中,我们注意到许多新的应用、技术发展趋势,协同与相关领域的影响信息的管理。总体来说,这些问题需要一个新的-机-环境信息-管理基础设施,是不同的从一个使用的今天。因此,第二节调查的所有元件的基础设施。第三章提出了一种短讨论的课题,在会议中产生争议,并声明可以采取下一个步骤把新信息管理基础设施更接近现实。3新一代基础设施本节讨论的各种基础设施组件,需要新的解决方案或小说用另外一种方法。3.1整合文字、数据、代码和流数据库系统领域始终专注采集、组织、储存、分析、和检索结构化数据。直到最近,有限的兴趣也管理数据库管理系统扩展文本、时间、空间、声音、图像或视频数据。然而,网络已经清楚地证明中的重要性,这些更复杂的数据类型。一般的问题是作为系统的增加,能力,很难让这些增加的“清洁。“相反,人们倾向于做最低必要有最重要的理想的新特征。作为一个结果,这些扩展创造“二等倾向公民”对象可用在所有的语境中传统的“公民”的一流数据库管理系统(整数,字符串,等等),可能出现。这里是一些例子在反思的方式,我们可以处理某些元素提高系统的可用性。面向对象(OO)和对象关系(或)DBMS显示文本和其它数据类型可以被添加到数据库管理系统而且知道了如何扩展内查询语言功能扩展,处理这些数据类型。当前数据库系统已将他们的第一步支持在文本和结构化数据的查询,但他们仍然不足结合结构化数据检索的特点与概率推理信息检索。 才能做的更好,我们需要一个新鲜的做法包括数据模型和查询语言需要访问两种文本和数据。最起码,概率推理和其他技术不确定性必须成为一流管理数据库系统的公民。同样的,一个主要的除了是他们最近的dbms能够添加用户自定义程序到查询语言。这方法允许一个添加一个新的数据类型连同它的行为(方法)。不幸的是,这种方法使程序二等公民。我们想看看代码成为一流的公民的数据库系统。主动数据库触发器和另一名消息人士的可执行代码在一个数据库。通常,一个人想提醒,如果一个具体的数据库条件变为满意或某种事件发生。如果现在有成千上万的这种情形下,它是低效甚至不可行,定期调查数据库,看哪个条件是真实的。相反,一个人想指定监测条件对数据库管理系统数据库系统,然后通知用户异步如果显示条件也就成了真实的了。商贩们已经增加了他们的产品提供触发器的服务和已经有了不少大量的研究对于如何使这些设施可扩展性。然而,触发器和接枝上警报一直存在数据库管理系统的体系结构。当它不是可行的原因,也有一些关于编码完全普通情况下,它会有用的数据库管理系统的方法去做简单的,也许只有句法、推理,也有一些关于编码的对象。例如,我们有希望的代码的能力取决于找到所有指定数据库对象。我们预计几个新兴应用类将迫使数据流的一部分成为一流的数据库系统。即将到来的商业微传感器低成本的设备将使新类型的数据库管理系统的“监视”应用。它将成为每个对象的实际重要性标签与一个传感器将报告状态实时的。为例如,而不是附加属性标签等事项的笔记本电脑和投影仪,一个人将会附上一个传感器。在这个的例子中,一个可以查询监测系统位置的丢失或被盗放映机。地震监测的申请将被喂养“流”的传感器信息感兴趣的物体上。这样的溪流将dbms的新的要求高的区域性能数据输入、时序功能,维护历史的、高效的队列处理。大概,商用dbms将尽力支持监控应用通过嫁接到传统的结构化的数据流处理建筑。最后,有一个新形式的科学浮出水面。每个学科是创造了巨大的数据量,例如,从加速器(物理),望远镜(天文学),遥感器(地球科学),DNA芯片(生物)。模拟也产生大规模数据集。组织、分析和总结,这些巨大的科学数据一个真正的数据库管理系统是挑战。所以是定位和数据的转移在不同的处理与分析的程序分发一个格子,需要具备哪些知识的总体结构的加工链条和需求和各模块的行为。它需要一个集成的数据和程序,允许复合体和先进性数据分析是结合数据库系统。在我们看来,现在是时候停止嫁接到传统建筑新构建的过去。相反,我们应该重新思考建筑基本数据库,着眼于支持:结构化数据文本、空间、时间、形象,多媒体数据程序数据,数据类型和封装的方法触发数据流,或队列作为运用一流的建筑内组件的接口DBMS都及其实施而不是作为追悔移植到关系的核心。参加者建议最好研究社区开始用干净的纸在许多病例。尝试将这些能力,SQL,XML格式和用到的,可能会导致粗笨的系统缺乏一个连贯的核心。因为他们被迫依赖事先标准,我们坚信XML格式已经太复杂,用到的依据是这样的新建筑。自描述的记录格式是一名伟大的球员理念为信息的交流,但它并不是特别方便我们期望的数据库管理系统,在程序,文本,和结构化数据运用参与者。最后,一个新的信息不能被视为建筑的政治妥协的过去。我们相信追求拓展的SQL供应商和拓展的XML策略,来提高他们的现有产品增量。与此形成鲜明对比的是,这个研究领域的一个概念重建应努力探索的问题。在这样的建筑开始为期五年的目标应该是我们的社区。以具体的里程碑,我们找一些在下次会议上大量的原型我们的特别小组。3.2信息融合企业信息集成在他们解决语义域超过十年之久。典型的方法是提取操作数据,产生的数据转换成相同的模式,然后加载结果进数据随后以便仓库查询。在这种模式下,进行信息资源整合推进,通常是通过一个提取转换加载(ETL)工具建立数据仓库和数据集市。这是一个可行的方案在一个企业的几十个操作系统的控制下,一个单一的公司。互联网完全打破了这提取转换加载范式。 现在有一个需要完成信息集成不同企业之间,通常在一个特设的基础。一些机构将允许境外机构提取所有的数据从他们的操作系统中,因此数据必须呆在来源和访问在查询时间。一些商业产品今天来做这个任务,但也有一个相对小型的、静电套来自于一体的企业。如前所述,传感器网络和新的科学将创造了巨大的数据集。这些传感器和数据集是分布于整个世界,而且来来去去动态变化。这打破了传统的信息集成范式中,由于没有实际的方式来应用ETL工具,每一个这样的发生。因此,一个人必须履行所有的信息集成在数以百万计的信息来源可能。数据库系统研究领域的专家已经将联邦数据系统进行了多年。这些报告的第一个1天南地北的聊谈谈这个问题。然而,棘手的问题仍然是语义异构。任何两个模式被设计不同的人将永远不会是相同的。他们会有不同的单位(你的工资,我是在用欧元美元),不同的语义解释(你的工资网包括午餐津贴,我总),和不同的名字来命名同样的事情(萨缪尔克莱门斯是在你的数据库中,但马克吐温在矿)。一个语义相对性的解决方案的能力在网络规模部署依然难以捉摸。我们的社区必须认真关注这个问题,或者跨企业信息整合将保持一个白日梦。同样的问题而被调查的语境中语义网。合作集团工作在这些和其他相关问题,内部和外部的数据库社区,也是重要的。还有很多其他的难题要解决网络规模前有效信息集成变成现实。例如,当前的联邦查询执行系统发送到每一个网站查询可能相关数据来回答一个查询,从而一个完整的解决所有的查询。在网络规模,这是不现实和查询执行必须移动一种概率世界的证据积累和远离确切的答案。另外一个例子,传统的信息集成默许假定每个数据库中的信息3.3传感器数据和传感器网络传感器网络由大量低成本的设备,每一种都是一个数据来源,测量一些数量:对象的位置或周围的温度,为例子。我们前面提到的,这些网络提供重要的资料来源,创造出新的数据管理的要求。例如,这些设备将通常是自我动力的,无线设备。这样的一个装置吸引的力量远比在交流时计算。因此,当查询信息在网络作为一个整体,它经常会比大的分布计算可行的个体节点。实际上,网络已经成为一种新的数据库机,其最佳使用需要行动被尽可能靠近数据是不可能的。在传感器网络查询过程需要一个新的能力:能力,以适应快速变化的结构,例如传感器的死亡或断开网络。查询计划需要改变网络的变化,一个能力在今天没有看到数据库系统。传感器还显示,需要处理更复杂的形式的信息集成。一个普通的情况是当传感器不是完全校准。一个值需要被解释为传感器的光说什么其它传感器。一个更复杂的问题是传感数据处理的目标可能是演绎一种高级的事实与非常低信号。例如,我们可能要结合热量、声音、和振动传感器来定位一个人在附近。3.4多媒体查询显然,多媒体数据的数量(图片、视频、音频等)正在以惊人的速度增长。我们是一个很大的挑战社区是创建简单的方法来分析,总结,搜索和查看“电子鞋盒的“一个人的多媒体信息。挑战的范围很广,从万尼瓦尔布什起草8的智能视觉散文的任务准备多媒体介绍了孩子们的阿姨贝姬。这些目标需要更好的设施管理多媒体信息比今天还有用。3.5不确定数据的推理传统dbms用于商业数据处理,这两种状况通常会专注于数字和字符串。在这些应用范围,是精密量数据元素如地址、数量的手、平衡、地位和交货日期。因此,当前dbms没有设施或不精确或近似数据查询。当一个人离开商业数据处理,基本上所有的数据是不确定或不精确。科学的测量标准错误。位置不确定性数据的移动对象涉及到现在的职位。序列,图像和文字相似性度量是近似。不精确分析,“血统”(或“来源”)的数据必须跟踪,自从科学家需要知道哪里的数据来自(工具,这些工具的设置)清洁、尺度改变、改造等做了随后到达的数据来解读。dbms需要明确内部不支持数据正如在其他部分、查询处理一个确定性模型必须搬离,那里有一个明确的答案每一个查询、一个随机,在查询处理器执行证据积累来得到一个更好的和更好的答案对用户的查询。用户也应该能够问不精确查询和处理引擎包括这进一步的来源的不确定性因素。当然,答案是不精确的关税来表征系统的准确性提出,所以用户是否可以理解的近似足够好,以满足它们的需求。例如,信息检索系统测量的精度和召回帮助研究人员了解好一个答案。3.6个性化指出几个参与者查询的答案应该是依靠轮廓的要求的人。这个回答领域专家应该从不同的回答新手。关联和相关反馈也应该依靠人与上下文。应该是可能的来源为数据在多个组织的目的之一了其他用途。例如,医疗信息为医疗保健机构应当组织个性化个人用途(如医院记录,处方药物相互作用的信息,家庭的病史、免疫记录、牙科记录、保险索赔)。质量是可行的个性化应该下一代的信息系统。我们需要的是一个框架,包括适当的元数据和剥削等个性化。与会者也指出,个性化和不确定性离开一个要检验信息系统产生一个“正确”答案。例如,会有什么缺陷和生产信息系统是错的近似或个性化的答案吗?3.7、数据挖掘从历史上来看，数据挖掘已经专注于用有效的方法来发现现有的数据集的模型。这些模型必须公开一些数据方面的有用的东西的同时，模糊一些没用的特定的应用的细节。算法已被许多研究开发的社区开发出来执行分类、聚类、相关规则发现及总结等操作。这些技术现在是主要的DBMS厂商的主要产品的一部分。今天的数据挖掘和商业智能已经大量应用与 “财富”500强的最终用户和小型应用程序。当前的数据挖掘工具的成功已经为下一代工具创造了需求：世界500强仓库用户不约而同地指出，他们有一个单一的数据挖掘查询：“告诉我一些有趣的事情。”他们很高兴有当前的数据挖掘工具，但他们希望有在生产这些意想不到的“智慧珍珠”这方面更出色的工具。数据挖掘的一个挑战是开发一些在运行的背景和消耗过剩的系统资源的同时通过筛选数据库来寻找珍珠的算法和结构。另一个重要的挑战是整合数据挖掘查询，优化和其他数据库设施，如触发器。我们希望数据挖掘将方向和以后的算法转移向基本操作。也有一种感觉，计算机科学和IT课程应包括一些关于数据挖掘工具的正确使用。3.8、自我适应一个普遍使用的数据库技术的后果是一个没有足够的合格的数据库管理员。现代dbms却复杂的多比20年前的养殖。今天,一个数据库管理员(DBA)必须了解磁盘分区、平行查询执行,线程池,和用户自定义数据类型。这些概念是系统中不存在某些地方。把简明、电流dbms都被认为是过于坚硬的使用。为了解决这一问题缺点,主要的厂商都开始项目,以简化数据库管理。项目至少有两个组成部分。首先,目前dbms收集了大量调谐旋钮。这允许一个提取表现最好的专家从作战的系统。通常,这样的调整是由供应商的工程师伟大的费用给客户。大多数系统工程师这样调整不,事实上,有很深的理解意义的旋钮。相反,他们看到许多系统配置和负载和携带“槽板”的调优化参数,其他系统。当面对新环境,他们找不到小床表最近的配置和使用这些设置手边。应该可以结合使用进行调整的规则系统和数据库的旋钮设置配置数据。已经有实质性的进展,在这个方向,主要由供应商,在诸如动态资源分配、生理结构的选择,一定程度上物化视图选择(多余的数据由DBMS所维护加快执行某些查询)。在我们看来,我们最终的目标是“没有旋钮,”那里所有自动调整的决定是由系统,也许被默认的政策,如有关吗响应时间和生产能力的重要性,或由个人档案,概括用户需求。因此,更复杂的用户行为模式的前提和负载是这一地区的工作进程。我们相信应该是可能的实现真正的no-knobs操作和推荐这个目标的研究主要著重于社区。许多新的应用可以使用dbms要需要无人操作。除了不显示调谐DBMS必须能够识别内部故障和故障部件的沟通,确定数据腐败,检测应用失败,做点什么。这样的能力需要做更多的自动化数据库系统并提供它明确的信息系统模型在一起。3.9、隐私更加广泛的采用互联网已经创造了一个关于个人信息的激增。此外,还有大量的马力可用于相关性数据库。这种融合导致了一个前所未有的数量的信息,可以发现个人。世俗的数据,如每个地址在人曾经居住的地方,很容易获得。似乎每一个人都不难发现曾住在一个给定的地址,使它容易所有的的邻居发现任何特定的人过。据说人骑着同样的飞机飞行也被获得。此外,身份盗窃是一个困扰国家的问题,因为它不是努力获得的重要记录死者以及信息需要申请信用卡在一个假的名字。面向数据的安全研究流行于1980年代,但自那时起已经平静下来了。我们看到一个需要振兴分支,而是用一个完全不同的方向。今天,我们需要解决的问题,政策和机制支持多个个体的选择和控制信息由第三方举行。这批问题还为时尚早完全不同,pre-Web安全模型的一个组织来保护其数据。而法律将继续有一个重要的作用,处理信息的保密性和相关的安全问题时,我们可以改变组可供选择,作出更好点的空间是什么privacy-security权衡给与技术实现等优点。因为许多这样的信息关联由dbms、我们的社区,可以工作在安全系统包括一个组件处理未来的使用数据将被放。访问的决定应该建立只有在请求数据,而且也在将使用它。此外,声明系统指定的数据请求的目的是我们的社区应该善于,既然我们已经数据化处理规格声明在其他的情境。3.10、可信赖的系统隐私只是安全地存储数据的可信赖的系统的更广泛的问题的一方面，防止它未经授权的披露，保护它不受损失，使它总是提供给授权用户。越来越多的兴趣在数字版权利益管理保护知识产权，并允许私人交流。此外，确保查询结果和数据密集型计算的正确性越来越受到关注，尤其是如保健智能卡和其他医疗应用这些嵌入式系统。逻辑推理技术可能有助于验证正确性，如定理证明和模型检查。信息管理界在满足这些需求和加强DBMS的机制以支持这些功能中应当充当一个中心角色。3.11、新的用户界面它常被用来在全国各地来的悲伤,也有一些关于数据库领域的用户界面。有现在的马力,在桌面运行非常复杂的可视化系统。然而,对于一个给定的类型的信息来自数据库管理系统,我们不是很清楚如何最好地渲染视觉。少量的光滑的可视化系统导向提出了对广告信息呈现方式在1980年代,特别是和VisiCalc 与 QBE。还没有相当进步在过去15年里,有一个迫切的需要为更好的想法在这个地区。三十年的查询语言研究可概括为:“我们已经从SQL来用到的。“即使在最好的情况下,我们已经从一个到另一个公开声明语言大致相同的语言水平的表情。它已经证明,最终用户不学,SQL,而是一种符号SQL是专业的程序员。我们看到在其他社区一个想法,不过可能会影响数据库导向研究接口。信息检索的社区使用对应关键词来构造查询数也许最有趣的是研究机会提出的术语“语义网。“虽然可能不清楚是什么这个概念真正需要,当前的工作集中在“本体。“一个本体描述领域或领域通过识别话语的概念和关系,通常是在一个正式的语言。我们节所述这个工作怎么可以支持2.2信息集成,因为那个地区的一个基本问题是如何组合深深数据库,谈论的是同样的事情,但是在不同的术语。本体可以工作同样让用户的数据库和其他资源使用语音或自然语言查询自己的术语。数据库社区应该寻找机会,利用这些发展在未来的数据库管理系统。3.12、一百年的存储作为一种不断增长的部分世界上的信息以数字方式存储,我们需要一种不确定电子储存信息。然而,即使存档信息消失,因为它是被媒体不断恶化(如摄影底片或磁带),因为它是被媒体设备(如特殊要求过时存储驱动器),或因为应用程序就是需要解释信息不再工作。回避这个信息丢失机制需要迁移,复制信息继续恶化或过时的媒体,仿真上,捕捉方法解释信息储存持续很长的时间。元数据中也起着非常重要的作用。例如,捕捉科学数据要求“血统”的数据被攻取以及任何读者程序需要获得数据。它也可能是必要的元数据描述的语境。例如,表在德国社会服务开支在过去的几年里可能不明确表明,1983张桌子在德国马克,而2003表为欧元,或者1983个表只包括了状态在西德。没有这样的隐含的语境中,这些数据是毫无意义的,即使它是可存取的。一般来说,社会就会我们得到无限的好处的信息管理研究社区architecting这样一个商店,其内容的遗迹可在一个有用的形式,还不确定。这样一个店会,在条件允许的范围内,迁移过程的自动化的内容格式或保持之间的硬件和软件,每个文件需要被使用。它还将管理元数据随着存储的文件本身。3.13、查询优化许多与会者认为查询优化是一个或另一个上面努力讨论的重要元素。总的原则是，当我们处理的数据量非常大，我们往往以一个常规的方式来操纵数据。这种规律性允许非常高层次的语言，如SQL或XQuery在数据库世界被成功地使用，但却无法再其它地方成功使用。但非常高层次的语言需要主管的优化。与会者建议，我们需要在信息集成的优化开展进一步的工作，为半结构化查询语言，如Xquery，为流处理器，为传感器网络，也有可能为其他域。有人还指出，许多SQL系统的使用涉及相对简单的查询序列，它们被嵌入到主机语言编写的程序中，合作完成一项任务。我们看到了，考虑跨查询优化要涉及大量的查询的必要性，即使是在非常传统的，纯粹的关系设置。4、下面的步骤和讨论许多研究方向提出报告的身体非常长期目标。然而,洛威尔提出对参与者的下一个步骤,也应该准备accomplishable到召开下次会议时,从现在起五年左右。几个目标上面提到的叙事,如建议考虑DBMS建筑,以处理新的数据类型,近似推理,也能治疗程序和数据都运用。在这个部分,我们叫了一些其他的下一步。我们认为information-integration研究将创造一个好的工作,因为测试床和收集的整合任务。这样做会让很容易地接触到一个测试平台,为一体的主意。任何人,实验台架能使一个比较控制方案,包括机会获得吹牛的权利,如果一个是目前最好的一个这些整合的另一个任务。它将有助于人们对该研究领域。一些研究人员指出那TREC7担任了同样的目的在红外社区有相当多的讨论关于如何构建这样一个测试的床上。虽然有很多设计问题,使严密控制的实验,最紧迫的问题是获得适当的数据集。一个潜在的实用的建议1020计算机科学部门公开他们的一些非专属的课堂安排或其他类似数据。任何成员可以使一个CS部门提供这样一个数据集是迈克Stonebraker敦促联系,谁协调该试验台的建设。或许一个更复杂的试验台数据集和大得多提出了建议。有相当多的支持立场,许多传统的研究主要集中在解决问题(例句。酸性质)。其他人则认为,“海变化”在相关技术可能需要反思这些问题,那总是有可能找到简单的机制,可以更容易实施或更强大机制,可以更广泛的应用。还有一个热烈的讨论,关于是否stream-processing系统会需要一个新的DBMS引擎或是否能适应现有的新要求的成功。讨论也集中于信息集成的水平应该发生。尽管许多人认为数据库系统最好的地方去做,而另外一些人认为它会更自然和广泛的应用(例如,网络服务)的水平。也有相当大的讨论网络服务可以让任何是否解决semanticheterogeneity进展问题。有些人认为这样就会出现变相标准服务;而其他人则认为,电子元件社区努力多年标准化一套服务(“罗塞塔”网)和有限的成功。我们结束这报告的两个观察达成共识