节选 百度百科 http://baike.baidu.com/view/1251308.html?goodTagLemma
>>>开头的是我写的注释
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Martin给数据库下了一个比较完整的定义:
数据库是存储在一起的相关数据的集合,这些数据是结构化的,无有害的或不必要的冗余,并为多种应用服务;
数据的存储独立于使用它的程序;
对数据库插入新数据,修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时,则该系统包含一个“数据库集合”。
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数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。
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(1)物理数据层。
它是数据库的最内层,是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据,是用户加工的对象,由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
(2)概念数据层。
它是数据库的中间一层,是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系,是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系,而不是它们的物理情况,是数据库管理员概念下的数据库。
(3)逻辑数据层。
它是用户所看到和使用的数据库,表示了一个或一些特定用户使用的数据集合,即逻辑记录的集合。
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目前,比较流行的数据模型有三种,即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。
(1)层次结构模型
层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树,校部就是树根(称为根结点),各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点),树根与枝点之间的联系称为边,树根与边之比为1:N,即树根只有一个,树枝有N个。
按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。
(2)网状结构模型
按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统,其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
(3)关系结构模型
关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。
由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。
在关系数据库中,对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上,通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。
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网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟,在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。在数据库发展史上,网状数据库占有重要地位。
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网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题,但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时,仍然需要明确数据的存储结构,指出存取路径。而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。
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Codd的心愿是为数据库建立一个优美的数据模型。后来Codd又陆续发表多篇文章,论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准,用数学理论奠定了关系数据库的基础。
关系模型有严格的数学基础,抽象级别比较高,而且简单清晰,便于理解和使用。但是当时也有人认为关系模型是理想化的数据模型,用来实现 DBMS是不现实的,尤其担心关系数据库的性能难以接受,更有人视其为当时正在进行中的网状数据库规范化工作的严重威胁。为了促进对问题的理解,1974 年ACM牵头组织了一次研讨会,会上开展了一场分别以Codd和Bachman为首的支持和反对关系数据库两派之间的辩论。这次著名的辩论推动了关系数据库的发展,使其最终成为现代数据库产品的主流。
>>>> 是的,性能终究是一个不可回避的问题
>>>> 从数学上看,关系表格的分类、合并、连接或选取等运算是优雅而等价的
>>>> 而在现实中,他们所消耗的资源是有着天壤之别
>>>> 为了优化这些耗时的操作,冗余的数据是有存在的必要的
>>>> 而从 单机时代 -> 网络时代,这些操作消耗的资源又有了新的变化
>>>> 并且从 有限,规模增长缓慢数据的管理/查询 -> 海量,迅速膨胀的数据管理/查询,这种应用场景的改变
>>>> 加上磁盘存储的设备的廉价化,和,实时性要求
>>>> 从某种意义上也在挑战一些我们已经习以为常的做法
>>>> 从远离一个点 到回归 这个点的上方 的 否定之再否定,就是所谓的历史总在螺旋中上升吧
>>>> 串口 -> 并口 -> 串口 硬盘
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1974 年,IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin将Codd关系数据库的12条准则的数学定义以简单的关键字语法表现出来,里程碑式地提出了SQL(Structured Query Language)语言。SQL语言的功能包括查询、操纵、定义和控制,是一个综合的、通用的关系数据库语言,同时又是一种高度非过程化的语言,只要求用户指出做什么而不需要指出怎么做。SQL集成实现了数据库生命周期中的全部操作。SQL提供了与关系数据库进行交互的方法,它可以与标准的编程语言一起工作。自产生之日起,SQL语言便成了检验关系数据库的试金石,而SQL语言标准的每一次变更都指导着关系数据库产品的发展方向。
>>>> 只要求用户指出做什么而不需要指出怎么做。 -> 让臣子来揣摩皇上的意图,其实往往不如把话说明的好.当然,有个聪明的臣子可以省一些力气.
>>>开头的是我写的注释
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Martin给数据库下了一个比较完整的定义:
数据库是存储在一起的相关数据的集合,这些数据是结构化的,无有害的或不必要的冗余,并为多种应用服务;
数据的存储独立于使用它的程序;
对数据库插入新数据,修改和检索原有数据均能按一种公用的和可控制的方式进行。当某个系统中存在结构上完全分开的若干个数据库时,则该系统包含一个“数据库集合”。
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数据库是依照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。这种数据集合具有如下特点:尽可能不重复,以最优方式为某个特定组织的多种应用服务,其数据结构独立于使用它的应用程序,对数据的增、删、改和检索由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看,数据库是数据管理的高级阶段,它是由文件管理系统发展起来的。
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(1)物理数据层。
它是数据库的最内层,是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据,是用户加工的对象,由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
(2)概念数据层。
它是数据库的中间一层,是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系,是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系,而不是它们的物理情况,是数据库管理员概念下的数据库。
(3)逻辑数据层。
它是用户所看到和使用的数据库,表示了一个或一些特定用户使用的数据集合,即逻辑记录的集合。
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目前,比较流行的数据模型有三种,即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。
(1)层次结构模型
层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树,校部就是树根(称为根结点),各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点),树根与枝点之间的联系称为边,树根与边之比为1:N,即树根只有一个,树枝有N个。
按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。
(2)网状结构模型
按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统,其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
(3)关系结构模型
关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。
由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。
在关系数据库中,对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上,通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。
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网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟,在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。在数据库发展史上,网状数据库占有重要地位。
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网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题,但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时,仍然需要明确数据的存储结构,指出存取路径。而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。
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Codd的心愿是为数据库建立一个优美的数据模型。后来Codd又陆续发表多篇文章,论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准,用数学理论奠定了关系数据库的基础。
关系模型有严格的数学基础,抽象级别比较高,而且简单清晰,便于理解和使用。但是当时也有人认为关系模型是理想化的数据模型,用来实现 DBMS是不现实的,尤其担心关系数据库的性能难以接受,更有人视其为当时正在进行中的网状数据库规范化工作的严重威胁。为了促进对问题的理解,1974 年ACM牵头组织了一次研讨会,会上开展了一场分别以Codd和Bachman为首的支持和反对关系数据库两派之间的辩论。这次著名的辩论推动了关系数据库的发展,使其最终成为现代数据库产品的主流。
>>>> 是的,性能终究是一个不可回避的问题
>>>> 从数学上看,关系表格的分类、合并、连接或选取等运算是优雅而等价的
>>>> 而在现实中,他们所消耗的资源是有着天壤之别
>>>> 为了优化这些耗时的操作,冗余的数据是有存在的必要的
>>>> 而从 单机时代 -> 网络时代,这些操作消耗的资源又有了新的变化
>>>> 并且从 有限,规模增长缓慢数据的管理/查询 -> 海量,迅速膨胀的数据管理/查询,这种应用场景的改变
>>>> 加上磁盘存储的设备的廉价化,和,实时性要求
>>>> 从某种意义上也在挑战一些我们已经习以为常的做法
>>>> 从远离一个点 到回归 这个点的上方 的 否定之再否定,就是所谓的历史总在螺旋中上升吧
>>>> 串口 -> 并口 -> 串口 硬盘
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1974 年,IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin将Codd关系数据库的12条准则的数学定义以简单的关键字语法表现出来,里程碑式地提出了SQL(Structured Query Language)语言。SQL语言的功能包括查询、操纵、定义和控制,是一个综合的、通用的关系数据库语言,同时又是一种高度非过程化的语言,只要求用户指出做什么而不需要指出怎么做。SQL集成实现了数据库生命周期中的全部操作。SQL提供了与关系数据库进行交互的方法,它可以与标准的编程语言一起工作。自产生之日起,SQL语言便成了检验关系数据库的试金石,而SQL语言标准的每一次变更都指导着关系数据库产品的发展方向。
>>>> 只要求用户指出做什么而不需要指出怎么做。 -> 让臣子来揣摩皇上的意图,其实往往不如把话说明的好.当然,有个聪明的臣子可以省一些力气.