一、資料庫技術發展概述
資料庫是管理資料的技術，發展了以資料建模和資料庫管理系統核心技術為主，內容豐富、領域寬廣的一門學科，帶動 了一類巨大的軟體產業——資料庫管理系統（DBMS）產品 及其相關工具和解決方案
資料模型是資料庫系統的核心和基礎，
資料庫技術的發展階段
第一代資料庫系統
層次模型資料庫管理系統：1969年IBM公司研制的層次模型資料庫管理系統IMS
網狀模型資料庫管理系統：DBTG所提議的方法是基于網狀結構的，是網狀模型 資料庫系統的典型代表
共同特點
（1）支持三級模式（外模式、模式、內模式）的體系結構，
（2）用存取路徑來表示資料之間的聯系，
（3）獨立的資料定義語言，
（4）導航的資料操縱語言，
第二代資料庫系統（20世紀70年代稱 為資料庫時代）：關系資料庫系統
關系資料庫是以關系模型為基礎， 關系模型是由資料結構、關系操作和資料完整性三部分組成， 關系代數作為語言基礎，由關系資料理論作為理論基礎，
20世紀70年代是關系資料庫理論研究和原型開發的時代，其 主要成果有：
（1）奠定了關系模型的理論基礎，給出了人們一致接受的關 系模型的規范說明，
（2）研究了關系資料語言，有關系代數、關系演算、SQL語 言及QBE等，
（3）研制了大量的RDBMS的原型，攻克了系統實作中查詢優 化、并發控制、故障恢復等一系列關鍵技術，
關系資料庫系統 特點： ? 模型簡單清晰 ? 理論基礎好 ? 資料獨立性強 ? 資料庫語言非程序化 ? 標準化
新一代資料庫系統
特點：
- 應支持資料管理、物件管理和知識管理
- 必須保持或繼承第二代資料庫系統的技術
- 必須對其他系統開放
二、資料倉庫與資料挖掘
計算機資料處理作業的型別：
- 操作型處理：“也稱為聯機事務處理（OLTP） 針對具體業務在資料庫聯機的日常操作
- 分析型處理：也稱為聯機分析處理（OLAP） 通常是對海量的歷史資料查詢和分析
傳統的資料庫技術 VS 資料倉庫
傳統的資料庫特點：操作型處理
資料倉庫特點：分析型處理
資料倉庫（Data Warehouse，DW）：是面向主題的、集成的、穩定的、 隨時間變化的資料集合，用以支持管理決策的程序， 資料倉庫不是可以買到的產品，而是一種面向分析的資料存盤方案，
特點：面向主題、 集成性、資料的非 易失性、資料的時 變性
資料倉庫的三個概念：
- 粒度：粒度是指資料倉庫的資料單位中保存資料的細化或綜合程度的級別，細化程 度越高，粒度級就越小，相反地，細化程度越低，粒度級就越大
- 分割：
- 維：
什么是資料挖掘：資料挖掘是從大量的、不完全的、有噪 聲的、模糊的、隨機的實際應用資料中 發現并提取隱藏在其中的、人們事先不 知道的、但又是潛在有用的資訊和知識 的一種技術，又被稱為知識發現
OLAP：資料匯總/聚集工具，可簡化資料分析 資料挖掘、簡化和支持互動式資料分析
資料挖掘：自動地發現隱藏在大量資料中的隱含模式和有趣知識、盡可能自動處理
資料挖掘的功能
- 概念描述
- 關聯分析
- 分類與預測
- 聚類
- 孤立點檢測
- 趨勢和演變分析
三、大資料管理技術
大資料及其特征：大資料是指無法在可容忍的時間內用現有資訊技術和軟、硬體工具對其進 行感知、獲取、管理、處理的服務的資料集合，
特點：大量化、多樣化、快速化 、價值密度低
大資料管理技術典型代表
大資料存盤 、NoSQL 資料管理系統、MapReduce技術
資料倉庫的建立將操作型處理和分析型處理區分開來，資料倉庫為（分析型 處理）服務，傳統的資料庫技術為（操作型處理）服務
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