49、数据管理系统：发展与趋势

数据管理系统：发展与趋势

1. 数据管理系统的现状、愿景与问题

数据管理系统已取得显著进展，但许多技术仍为独立技术。例如，多媒体系统尚未与仓储和挖掘技术成功集成。其最终目标是整合多种技术，以便在正确的时间生成准确的数据和信息，并及时分发给用户。

目前面临的主要挑战包括异构数据库的语义差异，不同数据库有不同的表示方式，同一数据实体在不同站点可能有不同的解释。解决这些语义差异并从异构和可能的多媒体数据源中提取有用信息是重大挑战，可尝试通过数据挖掘来应对部分挑战。

以下是当前独立系统的示例：
- 数据仓库
- 多媒体数据库
- Web技术
- 数据挖掘

2. 数据管理系统框架

为成功开发可进化的互操作数据管理系统，异构数据库系统集成是主要组成部分。此外，还需整合其他技术，以实现数据的高效访问、共享和信息提取。为此，提出了一个数据管理系统框架，该框架由三层组成：
- 第一层：数据库技术与分布层 ：包含数据库系统和分布式数据库系统技术。
- 第二层：互操作性与迁移层 ：包括异构数据库集成、客户端/服务器数据库、多媒体数据库系统等技术，用于处理异构数据类型和迁移遗留数据库。
- 第三层：信息提取与共享层 ：主要由数据管理系统支持的一些新服务的技术组成，如数据仓储、数据挖掘、Web数据库和协作应用的数据库支持。

数据管理系统可能会利用网络、分布式处理和大容量存储等低层技术，这些技术被归为支持技术层。此外，还有应用技术层，如协作计算系统和基于知识的系统等可能会利用数据管理系统。

以下是数据管理系统框架的表格展示：
| 层次 | 包含技术 |
| — | — |
| 数据库技术与分布层 | 数据库系统、分布式数据库系统 |
| 互操作性与迁移层 | 异构数据库系统、迁移遗留数据库、客户端/服务器数据库、多媒体数据库系统、互联网数据库 |
| 信息提取与共享层 | 数据仓储、数据挖掘、Web数据库、协作应用的数据库支持 |
| 支持技术层 | 网络、分布式处理、大容量存储、代理、分布式对象管理 |
| 应用技术层 | 可视化、基于知识的系统、协作计算、移动计算 |

下面是数据管理系统框架的mermaid流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A[支持技术层]:::process --> B[数据库技术与分布层]:::process
    B --> C[互操作性与迁移层]:::process
    C --> D[信息提取与共享层]:::process
    D --> E[应用技术层]:::process

    A1(网络):::process --> A
    A2(分布式处理):::process --> A
    A3(大容量存储):::process --> A
    A4(代理):::process --> A
    A5(分布式对象管理):::process --> A

    B1(数据库系统):::process --> B
    B2(分布式数据库系统):::process --> B

    C1(异构数据库系统):::process --> C
    C2(迁移遗留数据库):::process --> C
    C3(客户端/服务器数据库):::process --> C
    C4(多媒体数据库系统):::process --> C
    C5(互联网数据库):::process --> C

    D1(数据仓储):::process --> D
    D2(数据挖掘):::process --> D
    D3(Web数据库):::process --> D
    D4(协作应用的数据库支持):::process --> D

    E1(可视化):::process --> E
    E2(基于知识的系统):::process --> E
    E3(协作计算):::process --> E
    E4(移动计算):::process --> E

3. 数据管理系统的安全需求

许多应用在利用数据管理技术时，需要安全、完整性、实时处理、容错和高性能计算等特性。安全贯穿所有层次，包括支持层（如代理和分布式系统）、框架内的所有层（如数据库安全、分布式数据库安全、仓储安全、Web数据库安全和协作数据管理安全）。

以下是数据管理的三维视图，展示了数据管理技术、特性和应用之间的关系：
| 维度 | 内容 |
| — | — |
| 应用领域 | 医疗、金融、军事、制造等 |
| 特性 | 安全、完整性、实时性、容错性 |
| 核心数据管理技术 | 数据库管理、分布式数据库管理、异构数据库集成、客户端/服务器数据库、多媒体数据库、迁移遗留数据库、数据仓储、数据挖掘、互联网数据库管理、关系/面向对象数据库、协作的数据库支持 |

4. 从框架构建信息系统

信息系统比数据管理系统更广泛，它不仅包括数据管理系统的各层，还包括支持技术层和应用技术层。可以结合框架中的技术来构建信息系统，以下是一些示例：
- 多媒体数据管理协作框架 ：在应用技术层需要协作和可视化技术，数据管理层需要多媒体和分布式数据库技术，支持层需要大容量存储和分布式处理能力。
- 互操作性框架 ：在应用技术层需要可视化技术来显示异构数据库的集成信息，数据管理层需要异构数据库系统技术，支持技术层可以使用分布式对象管理技术来封装异构数据库。

以医疗视频远程会议应用为例，在应用技术层需要协作和远程会议技术，数据管理层需要分布式数据库系统和多媒体数据库系统技术，支持层需要网络和分布式处理能力。

信息系统包括数据管理系统、应用层系统（如协作计算系统）和支持层系统（如分布式对象管理系统）。应用技术利用数据管理技术，数据管理技术利用支持技术，而信息系统的最终用户是应用本身。如今，众多应用都在使用信息系统，涵盖医疗、金融、制造、电信和国防等多个领域，具体应用包括信号处理、电子商务、患者监测和态势评估等。

数据管理系统：发展与趋势

5. 不同类型信息系统框架示例

为了更清晰地理解如何从数据管理系统框架构建信息系统，下面通过具体的示例和流程图来进一步说明。

5.1 多媒体数据管理协作框架

在多媒体数据管理协作场景中，各层所需技术如下：
| 层次 | 所需技术 |
| — | — |
| 应用技术层 | 协作、可视化 |
| 数据管理层 | 多媒体数据库、分布式数据库系统 |
| 支持层 | 大容量存储、分布式处理 |

下面是该框架的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A[支持层]:::process --> B[数据管理层]:::process
    B --> C[应用技术层]:::process

    A1(大容量存储):::process --> A
    A2(分布式处理):::process --> A

    B1(多媒体数据库):::process --> B
    B2(分布式数据库系统):::process --> B

    C1(协作):::process --> C
    C2(可视化):::process --> C

这个框架适用于需要团队协作处理多媒体数据的场景，例如影视制作团队共同处理视频、音频等素材。

5.2 异构数据库互操作性框架

对于异构数据库互操作性，各层技术需求如下：
| 层次 | 所需技术 |
| — | — |
| 应用技术层 | 可视化 |
| 数据管理层 | 异构数据库集成 |
| 支持技术层 | 分布式对象管理 |

其 mermaid 流程图如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A[支持技术层]:::process --> B[数据管理层]:::process
    B --> C[应用技术层]:::process

    A1(分布式对象管理):::process --> A

    B1(异构数据库集成):::process --> B

    C1(可视化):::process --> C

该框架有助于解决不同类型数据库之间的数据交互和共享问题，例如企业整合不同部门使用的不同数据库系统。

6. 相关书籍的关联与发展

在数据管理和挖掘领域，有多本相关书籍围绕所介绍的框架展开，涵盖不同方面的内容。以下是这些书籍及其主要关注点：
| 书籍名称 | 主要关注点 |
| — | — |
| 《Data Management Systems Evolution and Interoperation》 | 数据管理系统的演变与互操作性 |
| 《Data Mining Technologies, Techniques, Tools and Trends》 | 数据挖掘技术、方法、工具和趋势 |
| 《Web Data Management and Electronic Commerce》 | Web 数据管理和电子商务 |
| 《Managing and Mining Multimedia Databases for the Electronic Enterprise》 | 电子企业的多媒体数据库管理与挖掘 |
| 《XML, Databases and The Semantic Web》 | XML、数据库和语义网 |
| 《Web Data Mining, Business Intelligence and Counter-Terrorism》 | Web 数据挖掘、商业智能和反恐 |
| 《Database and Applications Security: Integrating Databases and Information Security》 | 数据库和应用程序安全，整合数据库和信息安全 |

这些书籍之间存在紧密的关联，且安全问题在所有书籍中都有涉及。例如，在多媒体系统的书籍中讨论了多媒体系统的安全问题，数据挖掘相关书籍中也提及了安全与数据挖掘的关系。当前关于数据库和应用程序安全的书籍整合了之前书籍中关于安全的所有概念，并进一步探讨了更多数据库和应用程序安全的主题。

7. 总结

数据管理系统的发展涉及多个方面，包括数据库技术、互操作性、信息提取等。通过构建包含数据库系统层、互操作性层和信息提取层的框架，可以有效地组织和整合相关技术。同时，信息系统的构建需要综合考虑支持技术层和应用技术层，以满足不同应用领域的需求。

安全是数据管理系统中至关重要的因素，贯穿于各个层次和技术。无论是数据库系统、数据仓储还是数据挖掘，都需要保障数据的安全和完整性。

未来，随着技术的不断发展，数据管理系统将在更多领域得到应用，并且会不断地进行优化和创新，以适应日益复杂的应用需求。例如，在医疗领域，可能会有更高效的患者数据管理和分析系统；在金融领域，会有更安全可靠的交易数据处理系统等。通过持续关注数据管理系统的发展趋势和技术创新，可以更好地应对各种挑战，推动各行业的发展。