数据库作业梁高燕dbms

1、1、 目前流行的 DBMS?分别提供哪些功能？著名数据库管理系统 ORACLE, Microsoft SQL Server，Microsoft Access ，MS SQL,SYBASE, DB2 ORACLE 是专门从事研究、生产关系型的数据库管理系统。ORACLE 作为一个最早商品化的关系型 DBMS，是比较典型的完整系统，具有能存储大量数据、定义和操纵数据、并发控制、安全性控制、完整性控制、故障恢复、与高级语言的接口等功能。 ORACLE 还是一个分布式DBMS，支持各种分布功能，如支持 Web 数据库等。ORACLE 使用 PL/SQL 语言执行各种操作。另外， ORACLE 还提供了

2、许多数据库开发工具，例如，用于基于客户机服务器的数据库设计与开发工具集 Designer/2000 和 Developer/2000，使用户拥有良好的应用开发环境。ORACLE也提供了对数据库的深层次的应用的支持， 如联机分析处理 OLAP(On-Line Analytical Processing)及数据仓库 DW(Data Warehouse)等。在 ORACLE 中，还支持面向对象的功能，使其成为一种对象/关系型 DBMS。Microsoft SQL Server 是一个支持客户机服务器的 DBMS，它使用 Transact-SQL 在客户机和服务器之间传送请求和回应。由于 Micros

3、oft SQL Server 是开放式的系统，其它系统可以与它进行完好的交互操作。目前最新版本的产品为 Microsoft SQL Server 2000，它具有可靠性、可伸缩性、可用性、可管理性等特点，为用户提供完整的数据库解决方案。Microsoft Access 是在 Windows 环境下非常流行的桌面型数据库管理系统。使用 Microsoft Access 无需编写任何代码，只需通过直观的可视化操作就可以完成大部分数据管理任务。在Microsoft Access 数据库中，包括许多组成数据库的基本要素。这些要素是存储信息的表、显示人机交互界面的窗体、有效检索数据的查询、信息输出载体的

4、报表、提高应用效率的宏、功能强大的模块工具等。它不仅可以通过 ODBC 与其它数据库相连，实现数据交换和共享， 还可以与 Word、Excel 等办公软件进行数据交换和共享，并且通过对象链接与嵌入技术在数据库中嵌入和链接声音、图像等多媒体数据。MySQL 是一个关系型数据库在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS (关系数据库管理系统) 应用软件之一。MySQL 是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。由于其体积小、速度快、总

5、体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。SYBASE 是基于客户/服务器体系结构的数据库，由于采用了客户/服务器结构，应用被分在了多台机器上运行。对于一般的关系数据库，为了让其它语言编写的应用能够访问数据库，提供了预编译。Sybase 数据库，不只是简单地提供了预编译，而且公开了应用程序接口 DB-LIB， 鼓励第三方编写 DB-LIB 接口。由于开放的客户 DB-LIB 允许在不同的平台使用完全相同的调用，因而使得访问 DB-LIB 的应用程序很容易从一个平台向另一个平台移植。 可编程数据库 驱动的触发器 多线索化2、 大数据环境中 DB

6、MS 的发展趋势？从上面的分析也可以看出数据仓库技术未来的一些发展方向，主要有以下三个方面：1. 集成的数据仓库设备（一体机）将成为主流超过 50%的数据仓库厂商提供了数据仓库一体机解决方案，而且越来越多的厂商正在计划加入这个阵营。一体机集成了服务器、存储和软件，具有安装、配置、管理简单、软硬件协同、高可用性及性能可以最大限度得到同一厂商的保证等特点。根据 Gartner 预测，未来数据仓库将有 70%会采用一体机建设。2. 行列混合存储技术将给数据仓库带来一次技术革新单纯的行存储或列存储在使用上均不能很好的满足数据仓库分析的要求，混合存储技术可以根据数据访问特点有针对性的改变数据存储结构，在

7、应用不做任何变更的情况下大幅度提升系统运行效率，减少数据空间占用，对于大型数据仓库有重要意义。3. 云计算给数据仓库带来新的启示目前数据仓库发展的障碍之一是用户无法方便地搭建个性化数据分析环境，从而减弱了用户理解和使用数据仓库的热情。云计算技术很好地解决了这一问题，可按需定制资源、易于扩展的特点将使数据仓库变为一种服务（DaaS）。用户不但能方便的访问数据仓库数据，而且可以根据业务分析特点选用“云计算”中丰富的 BI 工具，使数据分析更加高效，有巨大的发展潜力。未来两年数据仓库发展展望数据仓库产品将演变成一种可以解决新的信息类型和信息资产的平台，这将促使新的技术产生（如操作型商业智能），以便支

8、持更加灵活的数据管理、查询分析以及任务集成。3、 当前数据库发展到什么阶段？当前数据库发展到数据库管理系统阶段4、 大数据对当前数据库的影响？怎么处理？大数据在越来越多的领域当中逐渐得到广泛的应用。通过对大数据的储存、挖掘与分析， 大数据在营销、企业管理、数据标准化与情报分析等领域大有作为，从实力雄厚的传 IT 企业及互联网公司到基于 hadoop 平台初创公司纷纷进入大数据领域中掘金。（1） 大数据营销利用对海量数据的挖掘和分析，实现对用户精准化、个性化的营销。例如：亚马逊；谷歌（2） 大数据咨询管理：为企业进行大数据获得、组织、分析及决策，提供建模、规划、预测和预测性分析，帮助企业加快业务

9、决策。例如 IBM（3） 大数据标准化：让 hadoop 的配置标准化，帮助企业安装，配置，运行 hadoop 以达到对企业大规模数据的处理和分析。（4） 大数据情报分析：梳理所有可以获得的数据库， 对相关信息进行确认，并将其整合起来。大数据量高并发的数据库优化一、数据库结构的设计在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。另外，最好不要用自增属性字段作为主键与子表关联。不便于系统的迁移和数据恢复。对外统计系统映射关系丢失二、查询的优化保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度优化查询最重要的就是，尽量使语句符合查询优化器的规则避免全表扫描而使用索引查询。三、算法的优化尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。四