E.F.Codd 是关系数据库的鼻祖。首次提出了数据库系统的关系模型，开创了数据库关系方法和关系数据理论的研究。为数据库技术奠定了理论基础。由于他的杰出贡献，于1981年获得ACM图灵奖。 图灵奖是计算机界的最高奖项，相当于其他学科的诺贝尔奖。在数据库技术发展的历史上，1 9 7 0 年是发生伟大转折的一年。这一年的6 月，I B M 圣约瑟研究实验室的高级研究员埃德加·考特 (Edgar Frank Codd) 在Communications of ACM 上发表了《大型共享数据库数据的关系模型》一文。A C M 后来在1 9 8 3 年把这篇论文列为从 1 9 5 8 年以来的2 5 年中最具里程碑意义的2 5 篇论文之一，因为它首次明确而清晰地为数据库系统提出了一种崭新的模型， 即关系模型。 “关系”( r e l a t i o n ) 是数学中的一个基本概念，由集合中的任意元素所组成的若干有序偶对表示， 用以反映客观事物间的一定关系。如数之间的大小关系、人之间的亲属关系、商品流通中的购销关系等等。在自然界和社会中， 关系无处不在； 在计算机科学中， 关系的概念也具有十分重要的意义。计算机的逻辑设计、编译程序设计、算法分析与程序结构、信息检索等，都应用了关系的概念。而用关系的概念来建立数据模型，用以描述、设计与操纵数据库，考特是第一人。由于关系模型既简单、又有坚实的数学基础， 所以一经提出， 立即引起学术界和产业界的广泛重视，从理论与实践两方面对数据库技术产生了强烈的冲击。在关系模型提出之后，以前的基于层次模型和网状模型的数据库产品很快走向衰败以至消亡，一大批商品化关系数据库系统很快被开发出来并迅速占领了市场。其交替速度之快、除旧布新之彻底是软件史上所罕见的。基于7 0 年代后期到8 0 年代初期这一十分引人注目的现象，1 9 8 1 年的图灵奖很自然地授予了这位“关系数据库之父”。在接受图灵奖时, 他做了题为“关系数据库：提高生产率的实际基础”的演说。（刊于1982 年2 月的C o m m u n i c a t i o n s o f A C M 第1 0 9 至第1 1 7 页，或见《A C M图灵奖演说集》第3 9 1 至第4 1 0页。）考特原是英国人，1 9 2 3 年8 月1 9 日生于英格兰中部的港口城市波特兰。第二次世界大战爆发以后，年轻的考特应征入伍在皇家空军服役，1 9 4 2 至1 9 4 5 年期间任机长，参与了许多重大空战，为反法西斯战争立下了汗马功劳。二战结束以后，考特上牛津大学学习数学，于1 9 4 8 年取得学士学位以后到美国谋求发展。他先后在美国和加拿大工作，参加了I B M 第一台科学计算机7 0 1 以及第一台大型晶体管计算机 S T R E T C H 的逻辑设计，主持了第一个有多道程序设计能力的操作系统的开发。他自觉硬件知识缺乏，于是在6 0 年代初，到密歇根大学进修计算机与通信专业( 当时他已年近4 0 ) ，并于1 9 6 3 年获得硕士学位， 1 9 6 5 年取得博士学位。这使他的理论基础更加扎实，专业知识更加丰富。加上他在此之前十几年实践经验的积累，终于在1 9 7 0 年迸发出智慧的闪光，为数据库技术开辟了一个新时代。由于数据库是计算机各种应用的基础，所以关系模型的提出不仅为数据库技术的发展奠定了基础，同时也成为促进计算机普及应用的极大推动力。在考特提出关系模型以后，I B M 投巨资开展关系数据库管理系统的研究，其“S y s t e m R”项目的研究成果极大地推动了关系数据库技术的发展，在此基础上推出的D B 2 和S Q L 等产品成为I B M 的主流产品。S y s t e m R本身作为原型并未问世，但鉴于其影响，ACM还是把1988 年的 “软件系统奖”授予了S y s t e m R开发小组( 获奖的6 个人中就包括1 9 9 8 年图灵奖得主J . G r a y )。这一年的软件系统奖还破例同时授给两个软件，另一个得奖软件也是关系数据库管理系统，即著名的I N G R E S 。1 9 7 0 年以后，考特继续致力于完善与发展关系理论。1 9 7 2 年，他提出了关系代数和关系演算的概念， 定义了关系的并、交、投影、选择、连接等各种基本运算， 为日后成为标准的结构化查询语言（S Q L ）奠定了基础。考特还创办了一个研究所（关系研究所）和一家公司（C o d d & A s s o c i a t i o n s），他本人是美国国内和国外许多企业的数据库技术顾问。1 9 9 0 年，他编写出版了专著《数据库管理的关系模型： 第二版》， 全面总结了他几十年的理论探索和实践经验。考特是最早提出数据库OLAP概念的科学家。考特在提出OLAP概念的时候指出OLAP必须满足以下的12条规则： 有多维度的视角。 对用户透明。 访问性好。 提供报告的性能要稳定，不能因为维度的增加而变差。 采用客户端/服务器架构。 数据的每个维度都相当。 对稀疏矩阵有动态优化功能。 多用户支持。 对于跨域的计算不做任何限制。 直观的数据操作。 灵活的报告体系。 任意多的维度和维度集合。
大数据时代数据管理方式研究1数据管理技术的回顾 数据管理技术主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。随着数据应用领域的不断扩展，数据管理所处的环境也越来越复杂，目前广泛流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临着许多新的挑战。 1.1 人工管理阶段 20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。该阶段管理的数据不保存、由应用程序管理数据、数据不共享和数据不具有独立性等特点。 1.2 文件系统阶段 20 世纪 50 年代后期到 60 年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。其数据面向特定的应用程序，因此，数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。 1.3数据库阶段 20 世纪 60 年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，才有可能克服文件系统管理数据时的不足，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。 2大数据时代的数据管理技术 大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据有 3 个 V,一是大量化（Volume），数据量是持续快速增加的，从 TB级别，跃升到 PB 级别；二是多样化（Variety），数据类型多样化，结构化数据已被视为小菜一碟，图片、音频、视频等非结构化数据正以传统结构化数据增长的两倍速快速创建；三是快速化 （Velocity），数据生成速度快，也就需要快速的处理能力，因此，产生了“1 秒定律”,就是说一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了，这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2.1 关系型数据库（RDBMS） 20 世纪 70 年代初，IBM 工程师 Codd 发表了著名的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,标志着关系数据库时代来临。关系数据库的理论基础是关系模型，是借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的实体以及实体之间的联系非常容易用关系模型来表示。容易理解的模型、容易掌握的查询语言、高效的优化器、成熟的技术和产品，使得关系数据库占据了数据库市场的绝对的统治地位。随着互联网 web2.0 网站的兴起，半结构化和非结构化数据的大量涌现，传统的关系数据库在应付 web2.0 网站特别是超大规模和高并发的 SNS（全称 Social Networking Services,即社会性网络服务） 类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。 2.2 noSQL数据库 顺应时代发展的需要产生了 noSQL数据库技术，其主要特点是采用与关系模型不同的数据模型，当前热门的 noSQL数据库系统可以说是蓬勃发展、异军突起，很多公司都热情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapReduce 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那个公司的 noSQL数据库都围绕着大数据的 3 个 V,目的就是解决大数据的 3个 V 问题。因此，在设计 noSQL 时往往考虑以下几个原则，首先，采用横向扩展的方式，通过并行处理技术对数据进行划分并进行并行处理，以获得高速的读写速度；其次，解决数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合的问题；再次，放松对数据的 ACID 一致性约束，允许数据暂时出现不一致的情况，接受最终一致性；最后，对各个分区数据进行备份（一般是 3 份），应对节点失败的状况等。 对数据的应用可以分为分析型应用和操作型应用，分析型应用主要是指对大量数据进行分类、聚集、汇总，最后获得数据量相对小的分析结果；操作型应用主要是指对数据进行增加、删除、修改和查询以及简单的汇总操作，涉及的数据量一般比较少，事务执行时间一般比较短。目前数据库可分为关系数据库和 noSQL数据库，根据数据应用的要求，再结合目前数据库的种类，所以目前数据库管理方式主要有以下 4 类。 （1）面向操作型的关系数据库技术。 首先，传统数据库厂商提供的基于行存储的关系数据库系统，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精确性、系统可恢复性，在事务处理方面仍然是核心引擎。其次，面向实时计算的内存数据库系统，如 Hana、Timesten、Altibase 等通过把对数据并发控制、查询和恢复等操作控制在内存内部进行，所以获得了非常高的性能，在很多特定领域如电信、证券、网管等得到普遍应用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 为代表的 new SQL 宣称能够在保持 ACDI 特性的同时提高了事务处理性能 50 倍 ~60 倍。 （2）面向分析型的关系数据库技术。 首先，TeraData 是数据仓库领域的领头羊，Teradata 在整体上是按 Shared Nothing 架构体系进行组织的，定位就是大型数据仓库系统，支持较高的扩展性。其次，面向分析型应用，列存储数据库的研究形成了另一个重要的潮流。列存储数据库以其高效的压缩、更高的 I/O 效率等特点，在分析型应用领域获得了比行存储数据库高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一个典型的基于列存储技术的数据库系统。 （3）面向操作型的 noSQL 技术。 有些操作型应用不受 ACID 高度一致性约束，但对大数据处理需要处理的数据量非常大，对速度性能要求也非常高，这样就必须依靠大规模集群的并行处理能力来实现数据处理，弱一致性或最终一致性就可以了。这时，操作型 noSQL数据库的优点就可以发挥的淋漓尽致了。如，Hbase 一天就可以有超过 200 亿个到达硬盘的读写操作，实现对大数据的处理。另外，noSQL数据库是一个数据模型灵活、支持多样数据类型，如对图数据建模、存储和分析，其性能、扩展性是关系数据库无法比拟的。 （4）面向分析型的 noSQL 技术。 面向分析型应用的 noSQL 技术主要依赖于Hadoop 分布式计算平台，Hadoop 是一个分布式计算平台，以 HDFS 和 Map Reduce 为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。《Hadoop 经典实践染技巧》传统的数据库厂商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等纷纷转向 Hadoop 的研究，如微软公司关闭 Dryad 系统，全力投入 Map Reduce 的研发，Oracle 在 2011 年下半年发布 Big Plan 战略计划，全面进军大数据处理领域，IBM 则早已捷足先登“,沃森（Watson）”计算机就是基于 Hadoop 技术开发的产物，同时 IBM 发布了 BigInsights 计划，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（统计分析、数据挖掘软件）等技术和产品构建大数据分析处理的技术框架。同时也涌现出一批新公司来研究Hadoop 技术，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。 3数据管理方式的展望 通过以上分析，可以看出关系数据库的 ACID 强调数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，而对于很多互联网应用来说，对这一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性的要求则更为明显，此时就可以采用 noSQL 的两种弱一致性的理论 BASE 和 CAP.关系数据库和 noSQL数据库并不是想到对立的矛盾体，而是可以相互补充的，根据不同需求使用不同的技术，甚至二者可以共同存在，互不影响。最近几年，以 Spanner 为代表新型数据库的出现，给数据库领域注入新鲜血液，这就是融合了一致性和可用性的 newSQL,这种新型思维方式或许会是未来大数据处理方式的发展方向。 4 结束语 随着云计算、物联网等的发展，数据呈现爆炸式的增长，人们正被数据洪流所包围，大数据的时代已经到来。正确利用大数据给人们的生活带来了极大的便利，但与此同时也给传统的数据管理方式带来了极大的挑战。
使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。
数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。
数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段。
数据管理的诞生
数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。
通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。
而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。
然而，1950 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。
1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。
此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。
使用磁盘最大的好处是可以随机存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。
1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。
数据库系统的萌芽出现于二十世纪60 年代。
当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。
传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。
数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。
所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。
最早出现的网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发的IDS（Integrated Data Store）。
1964年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也即第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。
IDS 具有数据模式和日志的特征，但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码生成。
之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统，并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。
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。
层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的，最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。
这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。
从60年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。
这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。
1973年Cullinane公司（也就是后来的Culli软件公司），开始出售Goodrich公司的IDMS改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。
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。
1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《munication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。
尽管之前在1968年Childs已经提出了面向 *** 的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。
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。
1969年Edgar F.“Ted” Codd发明了关系数据库。
1970年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是著名的System R。
其目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。
该项目结束于1979年，完成了第一个实现SQL的 DBMS。
然而IBM对IMS的承诺阻止了System R的投产，一直到1980年System R才作为一个产品正式推向市场。
IBM产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉，重视质量，尽量减少故障；IBM是个大公司，官僚体系庞大，IBM内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。
然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。
他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres公司以及硅谷的其他厂商所商品化。
后来，System R和Ingres系统双双获得ACM的1988年“软件系统奖”。
1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。
关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。
其代表产品有Oracle、IBM公司的 DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。
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。
然而，直到二十世纪七十年代中期，关系理论才通过SQL在商业数据库Oracle和DB2中使用。
1986年，ANSI把SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL文本。
SQL标准有3个版本。
基本SQL定义是ANSⅨ3135-89，“Database Language - SQL with Integrity Enhancement”[ANS89]，一般叫做SQL-89。
SQL-89定义了模式定义、数据操作和事务处理。
SQL- 89和随后的ANSⅨ3168-1989，“Database Language-Embedded SQL”构成了第一代SQL标准。
ANSⅨ3135-1992[ANS92]描述了一种增强功能的SQL，叫做SQL-92标准。
SQL-92包括模式操作，动态创建和SQL语句动态执行、网络环境支持等增强特性。
在完成SQL-92标准后，ANSI和ISO即开始合作开发SQL3标准。
SQL3的主要特点在于抽象数据类型的支持，为新一代对象关系数据库提供了标准。
1976年IBM E.F.Codd发表了一篇里程碑的论文“R系统：数据库关系理论”，介绍了关系数据库理论和查询语言SQL。
Oracle的创始人Ellison非常仔细地阅读了这篇文章，被其内容震惊，这是第一次有人用全面一致的方案管理数据信息。
作者E.F.Codd 1966年就发表了关系数据库理论，并在IBM研究机构开发原型，这个项目就是R系统，存取数据表的语言就是SQL。
Ellison看完后，敏锐意识到在这个研究基础上可以开发商用软件系统。
而当时大多数人认为关系数据库不会有商业价值。
Ellison认为这是他们的机会：他们决定开发通用商用数据库系统Oracle，这个名字来源于他们曾给中央情报局做过的项目名。
几个月后，他们就开发了Oracle 1.0。
但这只不过是个玩具，除了完成简单关系查询不能做任何事情，他们花相当长的时间才使Oracle变得可用，维持公司运转主要靠承接一些数据库管理项目和做顾问咨询工作。
而IBM却没有计划开发，为什么蓝色巨人放弃了这个价值上百亿的产品，原因有很多：IBM的研究人员大多是学术出身，他们最感兴趣的是理论，而非推向市场的产品，从学术上看，研究成果应公开发表论文和演讲能使他们成名，为什么不呢？还有一个很主要的原因就是IBM当时有一个销售得还不错的层次数据库产品IMS。
直到1985年IBM才发布了关系数据库DB2 ，Ellision那时已经成了千万富翁。
Ellison曾将IBM 选择Microsoft 的MS-DOS作为IBM-PC机的操作系统比为：“世界企业经营历史上最严重的错误，价值超过了上千亿美元。”IBM发表R系统论文，而且没有很快推出关系数据库产品的错误可能仅仅次之。
Oracle的市值在1996年就达到了280亿美元。
随着信息技术和市场的发展，人们发现关系型数据库系统虽然技术很成熟，但其局限性也是显而易见的：它能很好地处理所谓的“表格型数据”，却对技术界出现的越来越多的复杂类型的数据无能为力。
九十年代以后，技术界一直在研究和寻求新型数据库系统。
但在什么是新型数据库系统的发展方向的问题上，产业界一度是相当困惑的。
受当时技术风潮的影响，在相当一段时间内，人们把大量的精力花在研究“面向对象的数据库系统(object oriented database)”或简称“OO数据库系统”。
值得一提的是，美国Stonebraker教授提出的面向对象的关系型数据库理论曾一度受到产业界的青睐。
而Stonebraker本人也在当时被Informix花大价钱聘为技术总负责人。
然而，数年的发展表明，面向对象的关系型数据库系统产品的市场发展的情况并不理想。
理论上的完美性并没有带来市场的热烈反应。
其不成功的主要原因在于，这种数据库产品的主要设计思想是企图用新型数据库系统来取代现有的数据库系统。
这对许多已经运用数据库系统多年并积累了大量工作数据的客户，尤其是大客户来说，是无法承受新旧数据间的转换而带来的巨大工作量及巨额开支的。
另外，面向对象的关系型数据库系统使查询语言变得极其复杂，从而使得无论是数据库的开发商家还是应用客户都视其复杂的应用技术为畏途。
二十世纪六十年代后期出现了一种新型数据库软件：决策支持系统(DSS)，其目的是让管理者在决策过程中更有效地利用数据信息。
于是在1970年，第一个联机分析处理工具——Express诞生了。
其他决策支持系统紧随其后，许多是由公司的IT部门开发出来的。
1985年，第一个商务智能系统(business intelligence)由Metaphor计算机系统有限公司为Procter & Gamble公司开发出来，主要是用来连接销售信息和零售的扫描仪数据。
同年， Pilot软件公司开始出售第一个商用客户/服务器执行信息系统——mand Center。
同样在这年，加州大学伯克利分校Ingres项目演变成Postgres，其目标是开发出一个面向对象的数据库。
此后一年， Graphael公司开发了第一个商用的对象数据库系统—Gbase。
1988年，IBM公司的研究者Barry Devlin和Paul Murphy发明了一个新的术语—信息仓库，之后，IT的厂商开始构建实验性的数据仓库。
1991年，W.H. Bill Inmon出版了一本“如何构建数据仓库”的书，使得数据仓库真正开始应用。
1991： W.H.“Bill” Inmon发表了”构建数据仓库”
二十世纪九十年代，随着基于PC的客户/服务器计算模式和企业软件包的广泛采用，数据管理的变革基本完成。
数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。
Inter的异军突起以及XML语言的出现，给数据库系统的发展开辟了一片新的天地。
[shù jù kù] 数据库 锁定本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 。数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。中文名数据库外文名Database产生时间1950年概 念电子化的文件柜基本结构分三个层次主要特点6个数据种类3种发明人雷明顿兰德公司
使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段。数据管理的诞生数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1950 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。数据库系统的萌芽出现于二十世纪60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。最早出现的网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发的IDS（Integrated Data Store）。1964年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也即第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。IDS 具有数据模式和日志的特征，但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码生成。之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统，并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。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。层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的，最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。从60年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。1973年Cullinane公司（也就是后来的Cullinet软件公司），开始出售Goodrich公司的IDMS改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。 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。1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。尽管之前在1968年Childs已经提出了面向集合的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。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。1969年Edgar F.“Ted” Codd发明了关系数据库。1970年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是著名的System R。其目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。该项目结束于1979年，完成了第一个实现SQL的 DBMS。然而IBM对IMS的承诺阻止了System R的投产，一直到1980年System R才作为一个产品正式推向市场。IBM产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉，重视质量，尽量减少故障；IBM是个大公司，官僚体系庞大，IBM内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres公司以及硅谷的其他厂商所商品化。后来，System R和Ingres系统双双获得ACM的1988年“软件系统奖”。1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。其代表产品有Oracle、IBM公司的 DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。 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。然而，直到二十世纪七十年代中期，关系理论才通过SQL在商业数据库Oracle和DB2中使用。1986年，ANSI把SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL文本。SQL标准有3个版本。基本SQL定义是ANSⅨ3135-89，“Database Language - SQL with Integrity Enhancement”[ANS89]，一般叫做SQL-89。SQL-89定义了模式定义、数据操作和事务处理。SQL- 89和随后的ANSⅨ3168-1989，“Database Language-Embedded SQL”构成了第一代SQL标准。ANSⅨ3135-1992[ANS92]描述了一种增强功能的SQL，叫做SQL-92标准。SQL-92包括模式操作，动态创建和SQL语句动态执行、网络环境支持等增强特性。在完成SQL-92标准后，ANSI和ISO即开始合作开发SQL3标准。SQL3的主要特点在于抽象数据类型的支持，为新一代对象关系数据库提供了标准。1976年IBM E.F.Codd发表了一篇里程碑的论文“R系统：数据库关系理论”，介绍了关系数据库理论和查询语言SQL。Oracle的创始人Ellison非常仔细地阅读了这篇文章，被其内容震惊，这是第一次有人用全面一致的方案管理数据信息。作者E.F.Codd 1966年就发表了关系数据库理论，并在IBM研究机构开发原型，这个项目就是R系统，存取数据表的语言就是SQL。Ellison看完后，敏锐意识到在这个研究基础上可以开发商用软件系统。而当时大多数人认为关系数据库不会有商业价值。Ellison认为这是他们的机会：他们决定开发通用商用数据库系统Oracle，这个名字来源于他们曾给中央情报局做过的项目名。几个月后，他们就开发了Oracle 1.0。但这只不过是个玩具，除了完成简单关系查询不能做任何事情，他们花相当长的时间才使Oracle变得可用，维持公司运转主要靠承接一些数据库管理项目和做顾问咨询工作。而IBM却没有计划开发，为什么蓝色巨人放弃了这个价值上百亿的产品，原因有很多：IBM的研究人员大多是学术出身，他们最感兴趣的是理论，而非推向市场的产品，从学术上看，研究成果应公开发表论文和演讲能使他们成名，为什么不呢？还有一个很主要的原因就是IBM当时有一个销售得还不错的层次数据库产品IMS。直到1985年IBM才发布了关系数据库DB2 ，Ellision那时已经成了千万富翁。Ellison曾将IBM 选择Microsoft 的MS-DOS作为IBM-PC机的操作系统比为：“世界企业经营历史上最严重的错误，价值超过了上千亿美元。”IBM发表R系统论文，而且没有很快推出关系数据库产品的错误可能仅仅次之。Oracle的市值在1996年就达到了280亿美元。 随着信息技术和市场的发展，人们发现关系型数据库系统虽然技术很成熟，但其局限性也是显而易见的：它能很好地处理所谓的“表格型数据”，却对技术界出现的越来越多的复杂类型的数据无能为力。九十年代以后，技术界一直在研究和寻求新型数据库系统。但在什么是新型数据库系统的发展方向的问题上，产业界一度是相当困惑的。受当时技术风潮的影响，在相当一段时间内，人们把大量的精力花在研究“面向对象的数据库系统(object oriented database)”或简称“OO数据库系统”。值得一提的是，美国Stonebraker教授提出的面向对象的关系型数据库理论曾一度受到产业界的青睐。而Stonebraker本人也在当时被Informix花大价钱聘为技术总负责人。然而，数年的发展表明，面向对象的关系型数据库系统产品的市场发展的情况并不理想。理论上的完美性并没有带来市场的热烈反应。其不成功的主要原因在于，这种数据库产品的主要设计思想是企图用新型数据库系统来取代现有的数据库系统。这对许多已经运用数据库系统多年并积累了大量工作数据的客户，尤其是大客户来说，是无法承受新旧数据间的转换而带来的巨大工作量及巨额开支的。另外，面向对象的关系型数据库系统使查询语言变得极其复杂，从而使得无论是数据库的开发商家还是应用客户都视其复杂的应用技术为畏途。 二十世纪六十年代后期出现了一种新型数据库软件：决策支持系统(DSS)，其目的是让管理者在决策过程中更有效地利用数据信息。于是在1970年，第一个联机分析处理工具——Express诞生了。其他决策支持系统紧随其后，许多是由公司的IT部门开发出来的。1985年，第一个商务智能系统(business intelligence)由Metaphor计算机系统有限公司为Procter & Gamble公司开发出来，主要是用来连接销售信息和零售的扫描仪数据。同年， Pilot软件公司开始出售第一个商用客户/服务器执行信息系统——Command Center。同样在这年，加州大学伯克利分校Ingres项目演变成Postgres，其目标是开发出一个面向对象的数据库。此后一年， Graphael公司开发了第一个商用的对象数据库系统—Gbase。1988年，IBM公司的研究者Barry Devlin和Paul Murphy发明了一个新的术语—信息仓库，之后，IT的厂商开始构建实验性的数据仓库。1991年，W.H. Bill Inmon出版了一本“如何构建数据仓库”的书，使得数据仓库真正开始应用。1991： W.H.“Bill” Inmon发表了”构建数据仓库”二十世纪九十年代，随着基于PC的客户/服务器计算模式和企业软件包的广泛采用，数据管理的变革基本完成。数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。Internet的异军突起以及XML语言的出现，给数据库系统的发展开辟了一片新的天地。
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，
数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。
定义1:数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。
简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。
在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。
例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
定义2:
严格来说，数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织、描述和储存在一起、具有尽可能小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。
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、查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。[1] [2]
数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，它存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。
数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。
数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。
以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库；以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库；以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。
⑴ 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。
⑵ 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。
⑶ 用户数据层。
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。
数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。
⑴ 实现数据共享
数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。
⑵ 减少数据的冗余度
同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。
⑶ 数据的独立性
数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。
⑷ 数据实现集中控制
文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
⑸数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性
主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。
⑹ 故障恢复
由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。
数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。
1.数据结构模型
⑴数据结构
所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。
如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS=(D，R)称为数据结构。
例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS=(D，R)，即一个数组。
⑵数据结构类型
数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。
数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关；数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。
这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。
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。
2.层次、网状和关系数据库系统
⑴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 Management System)是其典型代表。
⑵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(Database Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
⑶ 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。
dBASEⅡ就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题（如人事管理问题），有时需要多个关系才能实现。用dBASEⅡ建立起来的一个关系称为一个数据库（或称数据库文件），而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEⅡ的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。
因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。
1 数据库的技术发展
使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段 。
2 数据管理的诞生
数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1950 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。
1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。
数据库系统的萌芽出现于二十世纪60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。
最早出现的网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发的IDS（Integrated Data Store）。1964年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也即第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。IDS 具有数据模式和日志的特征，但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码生成。之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统，并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。
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。
层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的，最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。从60年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。
1973年Cullinane公司（也就是后来的Cullinet软件公司），开始出售Goodrich公司的IDMS改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。
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。
1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。尽管之前在1968年Childs已经提出了面向集合的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。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。
1969年Edgar F.“Ted” Codd发明了关系数据库。
1970年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是著名的System R。其目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。该项目结束于1979年，完成了第一个实现SQL的 DBMS。然而IBM对IMS的承诺阻止了System R的投产，一直到1980年System R才作为一个产品正式推向市场。IBM产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉，重视质量，尽量减少故障；IBM是个大公司，官僚体系庞大，IBM内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。
然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres公司以及硅谷的其他厂商所商品化。后来，System R和Ingres系统双双获得ACM的1988年“软件系统奖”。
1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。其代表产品有Oracle、IBM公司的 DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。
数据库发展阶段大致划分为如下的几个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段、高级数据库阶段。
人工管理阶段
20世纪50年代中期之前，计算机的软硬件均不完善。硬件存储设备只有磁带、卡片和纸带，软件方面还没有操作系统，当时的计算机主要用于科学计算。这个阶段由于还没有软件系统对数据进行管理，程序员在程序中不仅要规定数据的逻辑结构，还要设计其物理结构，包括存储结构、存取方法、输入输出方式等。当数据的物理组织或存储设备改变时，用户程序就必须重新编制。由于数据的组织面向应用，不同的计算程序之间不能共享数据，使得不同的应用之间存在大量的重复数据，很难维护应用程序之间数据的一致性。
这一阶段的主要特征可归纳为如下几点：
（1）计算机中没有支持数据管理的软件，计算机系统不提供对用户数据的管理功能，应用程序只包含自己要用到的全部数据。用户编制程序，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以即存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序极具无任何存在的价值，数据无独立性。
（2）数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加入这组数据，哪个部分都不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费存储空间。
（3）不能单独保存数据。在程序中要规定数据的逻辑结构和物理结构，数据与程序不独立。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则毫无用处。所以，所有程序的数据不单独保存。数据处理的方式是批处理。
这一阶段的主要标志是计算机中有了专门管理数据库的软件——操作系统（文件管理）。
上世纪50年代中期到60年代中期，由于计算机大容量直接存储设备如硬盘、磁鼓的出现，
推动了软件技术的发展，软件的领域出现了操作系统和高级软件，操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，操作系统为用户使用文件提供了友好界面。操作系统的出现标志着数据管理步入一个新的阶段。在文件系统阶段，数据以文件为单位存储在外存，且由操作系统统一管理，文件是操作系统管理的重要资源。
文件系统阶段的数据管理具有一下几个特点：
优点
（1）数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插入等操作。
（2）数据的逻辑结构与物理结构有了区别，程序和数据分离，使数据与程序有了一定的独立性，但比较简单。数据的逻辑结构是指呈现在用户面前的数据结构形式。数据的物理结构是指数据在计算机存储设备上的实际存储结构。程度与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读/写）。
（3）文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系需要通过程序去构造。
（4）数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程度与数据结构之间的依赖关系并未根本改变。
（5）用户的程序与数据可分别存放在外存储器上，各个应用程序可以共享一组数据，实现了以文件为单位的数据共享文件系统。
（6）对数据的操作以记录为单位。这是由于文件中只存储数据，不存储文件记录的结构描述信息。文件的建立、存取、查询、插入、删除、修改等操作，都要用程序来实现。
（7）数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。
缺点
文件系统对计算机数据管理能力的提高虽然起了很大的作用，但随着数据管理规模的扩大，数据量急剧增加，文价系统显露出一些缺陷，问题表现在：
（1）数据文件是为了满足特定业务领域某一部门的专门需要而设计，数据和程序相互依赖，数据缺乏足够的独立性。
（2）数据没有集中管理的机制，其安全性和完整性无法保障，数据维护业务仍然由应用程序来承担；
（3）数据的组织仍然是面向程序，数据与程序的依赖性强，数据的逻辑结构不能方便地修改和扩充，数据逻辑结构的每一点微小改变都会影响到应用程序；而且文件之间的缺乏联系，因而它们不能反映现实世界中事物之间的联系，加上操作系统不负责维护文件之间的联系，信息造成每个应用程序都有相对应的文件。如果文件之间有内容上的联系，那也只能由应用程序去处理，有可能同样的数据在多个文件中重复储存。这两者造成了大量的数据冗余。
（4）对现有数据文件不易扩充，不易移植，难以通过增、删数据项来适应新的应用要求。
20世纪60年代后期，随着计算机在数据管理领域的普遍应用，人们对数据管理技术提出了更高的要求：希望面向企业或部门，以数据为中心组织数据，减少数据的冗余，提供更高的数据共享能力，同时要求程序和数据具有较高的独立性，当数据的逻辑结构改变时，不涉及数据的物理结构，也不影响应用程序，以降低应用程序研制与维护的费用。数据库技术正是在这样一个应用需求的基础上发展起来的。
概括起来，数据库系统阶段的数据管理具有以下几个特点：
（1）采用数据模型表示复杂的数据结构。数据模型不仅描述数据本身的特征，还要描述数据之间的联系，这种联系通过所有存取路径。通过所有存储路径表示自然的数据联系是数据库与传统文件的根本区别。这样，数据不再面向特定的某个或多个应用，而是面对整个应用系统。如面向企业或部门，以数据为中心组织数据，形成综合性的数据库，为各应用共享。
（2）由于面对整个应用系统使得，数据冗余小，易修改、易扩充，实现了数据贡献。不同的应用程序根据处理要求，从数据库中获取需要的数据，这样就减少了数据的重复存储，也便于增加新的数据结构，便于维护数据的一致性。
（3）对数据进行统一管理和控制，提供了数据的安全性、完整性、以及并发控制。
（4）程序和数据有较高的独立性。数据的逻辑结构与物理结构之间的差别可以很大，用户以简单的逻辑结构操作数据而无须考虑数据的物理结构。
（5）具有良好的用户接口，用户可方便地开发和使用数据库。
从文件系统发展到数据库系统，这在信息领域中具有里程碑的意义。在文件系统阶段，人们在信息处理中关注的中心问题是系统功能的设计，因此程序设计占主导地位；而在数据库方式下，数据开始占据了中心位置，数据的结构设计成为信息系统首先关心的问题，而应用程序则以既定的数据结构为基础进行设计。
随着信息管理内容的不断扩展，出现了丰富多样的数据模型（层次模型，网状模型，关系模型，面向对象模型，半结构化模型等），新技术也层出不穷（数据流，Web数据管理，数据挖掘等）。每隔几年，国际上一些资深的数据库专家就会聚集一堂，探讨数据库研究现状，存在的问题和未来需要关注的新技术焦点。过去已有的几个类似报告包括：1989年Future Directions inDBMS Research-The Laguna BeachParticipants ；1990年DatabaseSystems : Achievements and Opportunities ；1991年W.H. Inmon 发表的《构建数据仓库》；1995年Database。
1. SQL Server
只能在windows上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据库。
2. Oracle
能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。
3. Sybase ASE
能在所有主流平台上运行（包括 windows）。 但由于早期Sybase与OS集成度不高，因此VERSION11.9.2以下版本需要较多OS和DB级补丁。在多平台的混合环境中，会有一定问题。
4. DB2
能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器，而国内到97年约占5%。
可以参考 PingCAP 的 介绍， 同事了解下 国内分布式数据库排行榜一的 TiDB. 有更多问题，可以到 AskTUG 一起讨论，多谢。
函数依赖和范式是数据库设计中的重要概念，它们的发展历程可以概括为以下几个阶段：
1、提高资料的共享性，使多个使用者能够同时访问资料库中的资料 2、减小资料的冗余，以提高资料的一致性和完善性 3、提供资料与应用程式的独立性，从而减少应用程式的开发和维护代价
产品资料管理是基于资料库的 基础资料库是所有资料管理的基础 没有他一切都是空谈
用自己的话给你说吧，不贴上给你百度的东西了。 网路技术：通俗点讲就是网路执行所需要的东西，比如说网路协议，网路装置，软体等使网路互通以及正常执行所需要的技术类的知识，这是一个很大的范围。 资料库技术：主要目的是有效地管理和存取大量的资料资源，资料库技术主要研究如何储存,使用和管理资料。很大一部分是用来管理资料用的。 PC技术：也是一个比较大的概念，硬体的，软体的，PC正常执行所用到得硬体，软体，物理连线，网路互联等等等等，都是PC技术的范围内。 这三种技术其实是分不开的，如果要学习的时候不可避免的要接触其他两方面的知识，只是大概给你说了下区别，如果要详细了解的话，网路上有很多相关知识的，多看看就可以了。
资料库技术 [词典] data base technique 缩写为 DBT; [例句]简要介绍了融合现代资料库技术的综合测试系统软体的设计思想和方法。 A new method of sofare design for multi-test system based on data-base technology is introduced.
1、首先要看啥资料库，如果是微软自家的sql server当然是有优势的。 2、另外可以这样问，开发资料库那种程式设计工具比较好用或是简单。我觉得就是.平台。
资料库技术是现代资讯科学与技术的重要组成部分，是计算机资料处理与资讯管理系统的核心。资料库技术研究和解决了计算机资讯处理过程中大量资料有效地组织和储存的问题，在资料库系统中减少资料储存冗余、实现资料共享、保障资料安全以及高效地检索资料和处理资料。 随着计算机技术与网路通讯技术的发展，资料库技术已成为资讯社会中对大量资料进行组织与管理的重要技术手段及软体技术，是网路资讯化管理系统的基础。本章主要介绍资料库技术的应用与发展、关系模型的基本概念、关系资料库的设计理论及资料库设计方法等内容，是学习和掌握现代资料库技术的基础。 1.1 资料库技术的发展与应用 从20世纪60年代末期开始到现在，资料库技术已经发展了30多年。在这30多年的历程中，人们在资料库技术的理论研究和系统开发上都取得了辉煌的成就，而且已经开始对新一代资料库系统的深入研究。资料库系统已经成为现代计算机系统的重要组成部分。 1.1.1 资料库技术与资讯科技 资讯科技(Information Technology，IT)是当今使用频率最高的名词之一，它随着计算机技术在工业、农业以及日常生活中的广泛应用，已经被越来越多的个人和企业作为自己赶超世界潮流的标志之一。而资料库技术则是资讯科技中一个重要的支撑。没有资料库技术，人们在浩瀚的资讯世界中将显得手足无措。 资料库技术是计算机科学技术的一个重要分支。从20世纪50年代中期开始，计算机应用从科学研究部门扩充套件到企业管理及 *** 行政部门，人们对资料处理的要求也越来越高。1968年，世界上诞生了第一个商品化的资讯管理系统IMS(Information Management System)，从此，资料库技术得到了迅猛发展。在网际网路日益被人们接受的今天，Inter又使资料库技术、知识、技能的重要性得到了充分的放大。现在资料库已经成为资讯管理、办公自动化、计算机辅助设计等应用的主要软体工具之一，帮助人们处理各种各样的资讯资料。 1.1.2 资料库技术的应用及特点 资料库最初是在大公司或大机构中用作大规模事务处理的基础。后来随着个人计算机的普及，资料库技术被移植到PC机(Personal Computer，个人计算机)上，供单使用者个人资料库应用。接着，由于PC机在工作组内连成网，资料库技术就移植到工作组级。现在，资料库正在Inter和内联网中广泛使用。 20世纪60年代中期，资料库技术是用来解决档案处理系统问题的。当时的资料库处理技术还很脆弱，常常发生应用不能提交的情况。20世纪70年代关系模型的诞生为资料库专家提供了构造和处理资料库的标准方法，推动了关系资料库的发展和应用。1979年，Ashton-Tate公司引入了微机产品dBase Ⅱ，并称之为关系资料库管理系统，从此资料库技术移植到了个人计算机上。20世纪80年代中期到后期，终端使用者开始使用区域网技术将独立的计算机连线成网路，终端之间共享资料库，形成了一种新型的多使用者资料处理，称为客户机/伺服器资料库结构。现在，资料库技术正在被用来同Inter技术相结合，以便在机构内联网、部门区域网甚至上释出资料库资料。 1.1.3 资料库技术发展历史 资料模型是资料库技术的核心和基础，因此，对资料库系统发展阶段的划分应该以资料模型的发展演变作为主要依据和标志。按照资料模型的发展演变过程，资料库技术从开始到现在短短的30年中，主要经历了三个发展阶段：第一代是网状和层次资料库系统，第二代是关系资料库系统，第三代是以面向物件资料模型为主要特征的资料库系统。资料库技术与网路通讯技术、人工智慧技术、面向物件程式设计技术、平行计算技术等相互渗透、有机结合，成为当代资料库技术发展的重要特征。 1. 第一代资料库系统 第一代资料库系统是20世纪70年代研制的层次和网状资料库系统。层次资料库系统的典型代表是1969年IBM公司研制出的层次模型的资料库管理系统IMS。20世纪60年代末70年代初，美国资料库系统语言协会CODASYL(Conference on Data System Language)下属的资料库任务组DBTG(Data Base Task Group)提出了若干报告，被称为DBTG报告。DBTG报告确定并建立了网状资料库系统的许多概念、方法和技术，是网状资料库的典型代表。在DBTG思想和方法的指引下资料库系统的实现技术不断成熟，开发了许多商品化的资料库系统，它们都是基于层次模型和网状模型的。 可以说，层次资料库是资料库系统的先驱，而网状资料库则是资料库概念、方法、技术的奠基者。 2. 第二代资料库系统 第二代资料库系统是关系资料库系统。1970年IBM公司的San Jose研究试验室的研究员Edgar F. Codd发表了题为《大型共享资料库资料的关系模型》的论文，提出了关系资料模型，开创了关系资料库方法和关系资料库理论，为关系资料库技术奠定了理论基础。Edgar F. Codd于1981年被授予ACM图灵奖，以表彰他在关系资料库研究方面的杰出贡献。 20世纪70年代是关系资料库理论研究和原型开发的时代，其中以IBM公司的San Jose研究试验室开发的System R和Berkeley大学研制的Ingres为典型代表。大量的理论成果和实践经验终于使关系资料库从实验室走向了社会，因此，人们把20世纪70年代称为资料库时代。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系型的，其中涌现出了许多效能优良的商品化关系资料库管理系统，如DB2、Ingres、Oracle、Informix、Sybase等。这些商用资料库系统的应用使资料库技术日益广泛地应用到企业管理、情报检索、辅助决策等方面，成为实现和优化资讯系统的基本技术。 3. 第三代资料库系统 从20世纪80年代以来，资料库技术在商业上的巨大成功 *** 了其他领域对资料库技术需求的迅速增长。这些新的领域为资料库应用开辟了新的天地，并在应用中提出了一些新的资料管理的需求，推动了资料库技术的研究与发展。 1990年高阶DBMS功能委员会发表了《第三代资料库系统宣言》，提出了第三代资料库管理系统应具有的三个基本特征： l 应支援资料管理、物件管理和知识管理。 l 必须保持或继承第二代资料库系统的技术。 l 必须对其他系统开放。 面向物件资料模型是第三代资料库系统的主要特征之一；资料库技术与多学科技术的有机结合也是第三代资料库技术的一个重要特征。分散式资料库、并行资料库、工程资料库、演绎资料库、知识库、多媒体库、模糊资料库等都是这方面的例项。 1.1.4 资料库系统访问技术 目前访问资料库伺服器的主流标准介面主要有ODBC、OLE DB和ADO。下面分别对这三种介面进行概要介绍。 1. 开放资料库连线(ODBC) 开放资料库连线(Open Database Connectivity，ODBC)是由Microsoft公司定义的一种资料库访问标准。使用ODBC应用程式不仅可以访问储存在本地计算机的桌面型资料库中的资料，而且可以访问异构平台上的资料库，例如可以访问SQL Server、Oracle、Informix或DB2构建的资料库等。 ODBC是一种重要的访问资料库的应用程式程式设计介面(Application Programming Interface，API)，基于标准的SQL语句，它的核心就是SQL语句，因此，为了通过ODBC访问资料库伺服器，资料库伺服器必须支援SQL语句。 ODBC通过一组标准的函式(ODBC API)呼叫来实现资料库的访问，但是程式设计师不必理解这些ODBC，API就可以轻松开发基于ODBC的客户机/伺服器应用程式。这是因为在很多流行的程式开发语言中，如Visual Basic、PowerBuilder、Visual C++等，都提供了封装ODBC各种标准函式的程式码层，开发人员可以直接使用这些标准函式。 ODBC获得了巨大成功并大大简化了一些资料库开发工作。但是它也存在严重的不足，因此Microsoft公司又开发了OLE DB。 2. OLE DB OLE DB是Microsoft公司提供的关于资料库系统级程式的介面(System-Level Programming Interface)，是Microsoft公司资料库访问的基础。OLE DB实际上是Microsoft公司OLE物件标准的一个实现。OLE DB物件本身是COM(元件物件模型)物件并支援这种物件的所有必需的介面。 一般说来，OLE DB提供了两种访问资料库的方法：一种是通过ODBC驱动器访问支援SQL语言的资料库伺服器；另一种是直接通过原始的OLE DB提供程式。因为ODBC只适用于支援SQL语言的资料库，因此ODBC的使用范围过于狭窄，目前Microsoft公司正在逐步用OLE DB来取代ODBC。 因为OLE DB是一个面向物件的介面，特别适合于面向物件语言。然而，许多资料库应用开发者使用VBScript和JScript等指令码语言开发程式，所以Microsoft公司在OLE DB物件的基础上定义了ADO。 3. 动态资料物件(ADO) 动态资料物件(Active Data Objects，ADO)是一种简单的物件模型，可以被开发者用来处理任何OLE DB资料，可以由指令码语言或高阶语言呼叫。ADO对资料库提供了应用程式水平级的介面(Application-Level Programming Interface)，几乎使用任何语言的程式设计师都能够通过使用ADO来使用OLE DB的功能。Microsoft公司声称，ADO将替换其他的资料访问方式，所以ADO对于任何使用Microsoft公司产品的资料库应用是至关重要的。 1.1.5 网路资料库系统程式设计技术 在当今网路盛行的年代，资料库与Web技术的结合正在深刻改变着网路应用。有了资料库的支援，扩充套件网页功能、设计互动式页面、构造功能强大的后台管理系统、更新网站和维护网站都将变得轻而易举。随着网路应用的深入，Web资料库技术将日益显示出其重要地位。在这里简单介绍一下Web资料库开发的相关技术。 1. 通用闸道器介面(CGI)程式设计 通用闸道器介面(Common Gateway Interface，CGI)是一种通讯标准，它的任务是接受客户端的请求，经过辨认和处理，生成HTML文件并重新传回到客户端。这种交流过程的程式设计就叫做CGI程式设计。CGI可以执行在多种平台上，具有强大的功能，可以使用多种语言程式设计，如Visual Basic、Visual C++、Tcl、Perl、AppletScript等，比较常见的是用Perl语言编写的CGI程式。但是CGI也有其致命的弱点，即速度慢和安全性差等。 2. 动态伺服器页面(ASP) 动态伺服器页面(Active Server Pages，ASP)是Microsoft公司推出的一种用以取代CGI的技术，是一种真正简便易学、功能强大的伺服器程式设计技术。ASP实际上是Microsoft公司开发的一套伺服器端指令码执行环境，通过ASP可以建立动态的、互动的、高效的Web伺服器应用程式。用ASP编写的程式都在伺服器端执行，程式执行完毕后，再将执行的结果返回给客户端浏览器，这样不仅减轻了客户端浏览器的负担，大大提高了互动速度，而且避免了ASP程式原始码的外泄，提高了程式的安全性。 3. Java 伺服器页面(JSP) Java伺服器页面(Java Server Pages，JSP)是Sun公司释出的Web应用程式开发技术，一经推出，就受到了人们的广泛关注。JSP技术为建立高度动态的Web应用程式提供了一个独特的开发环境，它能够适用于市场上大多数的伺服器产品。 JSP使用Java语言编写伺服器端程式，当客户端向伺服器发出请求时，JSP源程式被编译成Servlet并由Java虚拟机器执行。这种编译操作仅在对JSP页面的第一次请求时发生。因此，JSP程式能够提供更快的互动速度，其安全性和跨平台性也很优秀。
看书自学，先明白你自己的目标，然后在有选择的去看相关的书籍并自己配合实战：
这玩意不是一两句话就能说得清楚的，建议你去买本资料库基础的书去看，或是直接百度相关的资料学习。
Realization of database technology's connection with other technologies will be a developing trend for database technology.
您具体要什么？
数据管理的数据库阶段产生的标志是哪三件事情?答:1.1968年IBM公司推出层次模型IMS系统2.1969年美国CODASYL组织发布了DBTG报告3.1970年IBM公司的E.F.Codd连续发表论文，提出关系模型。
1、想要发表论文，事先要做的就是写好一篇查重率合格，且具备一定价值的论文，论文查重率的具体要求，要根据想要发表的期刊来定，若为普通期刊，则查重率在20%或是30%左右即可，若是核心期刊，则查重率一般要在10%以内。
2、在期刊上发表论文，主要途径就是投稿，最好是通过一些比较熟悉和了解的渠道进行投稿，因为这样通过的概率会更高一些，审批也会比较快，发表的时间也能够往前安排。
3、如果是缺乏有关渠道的，可以向有经验的同学或是学长学姐咨询，也可以向有关的老师询问，一般也能够得到一些可靠的方式方法。
4、对于社内投稿，即在官网投稿系统或邮箱投稿，或者是在知网投稿系统投稿，它对于所有类型的期刊都是合适的，缺乏有关渠道的，也可以通过这种方式进行投稿。
5、还有一类投稿，是社内会公布联系方式，或是在线系统投稿，但是这一类投稿的要求会比较高，对于缺乏经验的投稿人来说，也有可能遇到假冒或是的，因此选择这类投稿方式的，建议事先进行必要的验证，确定无误后在进行投稿。
6、可供大家选择的投稿、发表论文的方式其实有不少，但大家也要对各类方式、途径进行甄别对比，还有非常重要的一点是：不得一稿多投。
以下是发表论文或期刊的方法：
一、写作
首先要写好一篇论文，选题要与专业、研究方向密切相关，论文的格式要规范，应包括题目、作者（姓名、单位、邮编及简介）内容摘要、关键词、正文等；论文篇幅不宜过长，因为期刊版面的字符数是固定的，字符数越多，版面增加，相应的费用就会越高；最后还要注意控制重复率，一般期刊要5%-20%以下才合格录用。
二、选刊
选择一本合适的期刊进行投稿，是成功发表论文极其关键的一步，要遵循几个原则，即
1、 国家新闻出版署能查到的正规期刊；
2、知网、万方、维普、龙源四大数据库之一正常收录的期刊；
3、符合学校、单位要求的期刊；
最后还要考虑论文是否符合期刊的收稿范围，避免因为文章方向不合适出现拒稿的情况。
三、投稿
投稿的途径有两种，一种是通过杂志社邮箱，官网或者在线系统投稿。（注意：数据库和期刊的目录页上面的联系方式才是准确的），虽然这种方式完全不用担心，但缺点是审稿时间较长，沟通不及时，无法了解期刊最新出刊时间，费用，收稿要求等等。
第二种就是找代理投稿 。这个方法也是现在大多数人用的要给方法，为什么会这样的，我只能说谁用谁知道。这个是最简单最省事儿的。以前我就是找的一个文化公司安排文章，服务没得说，只需要提供文章，剩余的事情全由他们搞定。
中介投稿也是有很多优势的
1、刊物比较丰富和全面，各类的刊物都有，可以根据作者的要求快速推荐推荐合适的刊物。
2、 期刊信息非常的全名，从刊物的收稿栏目，出刊时间，版面字符数要求，期刊级别、出刊周期、审核标准、是否可以开社内发票、刊号邮发代号、电子刊号、是否可以查稿、封面以及影响因子区间
3、他们基本上是和杂志社或是承包商直接对接的，沟通速度比较的迅速。
4、查稿后付款。这点已经算是标配了，绝大多数的刊物都是可以查稿后付款的，而且查稿电话是数据库可以查询到的哦 。
5、 最要是不收定金和知道一个刊物的审稿要求和难度。
期刊上发表论文，适合有文章需要发表、但是对投稿一头雾水无从下手的作者，无论是准备自投还是找中介代发，话不多说，下面干货。发表论文的整个流程，简单概括就是：定稿-选择期刊-审核-通过/返修-支付费用-定版-排版校对-印刷-出刊邮寄-上传数据库接下来按照步骤详细说说每个发表环节以及注意事项。定稿：其实就是写论文，这个我也不是专业的，所以不多说，仅从发表的角度简单说几句。1.关于论文主题：如果你的文章是准备用来发表的，尤其是准备投稿普刊，那么有些选题千万不要碰，比如港ao台、疫情、涉党涉政、宗教、神学、封jian迷xin、校园bao力等等，不要问为什么，这类主题写了大概率发表不出去！即便有收的，审核也严格，论文内容不能有不适合刊登的点。总之，发表论文不要只知道埋头苦写，动笔之前先去问问某个主题能不能发、好不好发，不能发、不好发就尽量不要写。2.关于语言逻辑：普刊在大家眼里通常就是要求低，但是要求低不等于没有要求！！文章内容如何就不说了，最起码得是篇论文吧，不能语病、错字一堆，不能毫无逻辑、前言不搭后语，不能让人不知所云，不能过于口语化......所以论文写好后建议自己先通读一遍，如果自己看不出毛病，就找同学、同事、朋友随便谁帮你看看，毕竟一篇连语言基本功都有问题的论文，即便内容写得再好，又有谁愿意看？3.关于起发字符、重复率：现在基本所有正规学术期刊都是5000字符左右/3版起发，能够2版起发的很少，即便遇到了也建议发3版，因为2版的文章后续存在被要求整改的可能。至于重复率，每个期刊的要求不一样，从10%到30%都有，有的期刊审核的时候会查重，有的则文责自负（即万一后续数据库抽查发现重复率过高而导致论文被下架，作者自己负责），这种的就建议自己提前查下，那些杂志社会查重的，如果对自己论文没把握的（特别是复制较多的），也建议提前查下，之前遇到个作者论文审核的时候查重结果直接七八十，这种就很尴尬了，这让编辑怎么想？选择期刊：我个人认为这是发表论文最重要的一个环节，这个说起来很简单，做起来其实很难，很耗费精力和时间。选择期刊分为两步——第一步，大家务必要先弄清楚自己对期刊的要求，尤其是因为评职称、评奖学金、保研等这些原因需要发表论文的，一定要先去看看学校、单位对期刊的具体要求是什么，比如期刊等级，是要普刊、学报还是核心？是不是非知网收录的期刊不可？最晚什么时候需要提交评审材料
如何发表论文如下：
论文发表，一个是可以直接投稿杂志社，一个是可以通过论文代理机构。
费用方面，杂志社肯定要比代理便宜。因为，杂志社只是收取非常小部分的版面费。而代理方面，收取的比较多。
时间方面，杂志社的编辑一般很少自己采集稿件。毕竟，每个编辑其实都会跟很多代理合作。他们会直接从代理方面得到稿件，并且从中抽取部分好处费。代理手中的稿件比较多，所以杂志社的编辑们一般都非常乐于跟他们合作。
关键是，自己也能从中得到额外的收入，何乐而不为。 审稿方面，杂志社不是所有的稿件都给你发。当然，作为代理方，也不可能所有的稿件都能承诺给你发。但是，只要代理方面承诺可以发。那么，就百分之百可以发表了。
毕竟，只要是气候成熟的代理，都会固定的和一些杂志社编辑有长期合作。这样，就会无形中生成一种关系户的效果。
所以，审稿方面，找代理确实要比杂志社容易多。 也就是说，杂志社便宜是便宜，但是没有时间保证，审稿麻烦切周期长。而，代理方面，贵也贵不到哪儿去，审稿速度快，时间短。现在需要发表论文的作者，时间方面大多都比较紧迫，而且论文方面也都比较麻烦。
项目：
校外:可以去的地方有大公司的研究机构(如MSRA IBM CRL等)，有中科研的各个著名院所等。
校内:一种途径是参与校内著名实验室每年定期的暑期实习，比如电信学员的网安实验室,比如材料学院的微纳中心等，一种途径 是自己联系在科研上比如活跃的老师(此如自己的任课老师，
指导老师:找一个好的指导老师很重要,他的作用=好的科研指导+好的科研推荐信+挂高质量论文的机会+给美国教授内推的机会
在日常生活中,无论是评职称还是大学生毕业都离不开发表论文.在公开发行的学术期刊上发表论文,成为职称评选硬性条件之一,可以说发表论文,在职称评审中占据非常重要的作用.下面学术堂就来简单的说一下如何凭借个人经验发表论文.发表论文首先需要写一篇好的论文,论文不光主题鲜明,论点创新,还应该结构严谨,层次分明.与此同时,还应该注意论文标准格式、文句通顺,确保论文通过审核.发表论文流程主要包括以下几方面.根据杂志办刊盘方向以及办刊宗旨,确定要发表的刊物.然后投稿到杂志社邮箱,杂志社审稿录用排版印刷,到最后出版发行.如果稿件有问题会出现两种情况出现退稿与返修.返修的稿件要求整理好发回杂志社.觉得注意的是杂志社审稿在一周到一年不等根据杂志社实际情况来定排班时间在一周左右交稿三天左右印刷七到十天左右发行时间为一周左右.在进行发表期刊论文的过程中,要根据自己的实际情况选择合理的时间进行发表.个人如何发表论文.1、发表论文的重要性.不同的人发表论文的作用也不同:(1)评职称(晋升职称):研究生 毕业需要;教师 、医护人员 、科研院所的人员、企业员工 等 晋升高一级的职称时,发表期刊论文是作为一项必须的参考指标.(2)申报基金、课题 :教育、科技、卫生系统 每年申报的国家自然科学基金项目、其它各种基金项目、各种研究课题时,发表论文 是作为 基金或课题 完成的一种研究成果的结论性展示.(3)世界性基础领域的研究,比如在医学、数字、物理、化学、生命科学 等领域开展的基础性研究,公开发表论文 是对最新科技 科学研究成果、研究方法的一种展示和报道.以推动整个社会的科技进步等.(4)提升自身竞争力:本科生和研究生在校期间发表具有一定水准的论文,有助于提升个人学术素养,进入社会,也可能会有更高的起点.2、发布论文的流程.(1)确定自己的研究课题,验证其写作价值,如果具有一定价值,就着手开始筹备论文,第一次发表论文,可以多向前辈请教,多查阅一些资料文献,在前人的基础上寻找突破口,选题立意要新颖实用,不要为了写论文而写论文.(2)论文经过多次修改完善以后,接下来我们就可以准备发表论文,发表论文第一步就是要选择对应的期刊,如果稿件投向不合适的期刊可能会遭遇退稿和不公正评判.如何选择合适的期刊?在知网或其他数据库中检索本篇论文相关领域的期刊,查看期刊级别以及刊物号等,确保其为正规期刊,然后阅读其刊登发表过的论文,看自己的论文是否适合在这些期刊上发表,从中挑出2-3个期刊作为备选,进一步了解这些刊物的审稿周期、投稿费用、投稿要求等,从中选出将要投稿的1个期刊,联系期刊编辑将自己的稿件投递过去,然后等待审稿人员的回复.