[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。
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。
是一个特别优秀的人。在生活中会不断的学习，也是一个非常有才华的人，能力特别的靠前。
他考上博士时候的年龄比其他人低很多，而且在工作中晋升速度也很快，只用三年时间就成为博士生导师，他自己在学术领域有很多成就，发表了很多的论文期刊。
她发表的论文没有问题，有网友计算出她平均每三个月发表一篇论文，这样的效率是非常高的，所以很多网友会担心她今后的发展。
发表的论文数量过多、3个月就能完成一篇等。发表的论文数量过多，而且她年纪很轻只有31岁；3个月就能完成一篇，已经超过了不少博导。
刘楝老师是一位中国著名的作家和学者，出生于1944年。他毕业于成都大学中文系，先后获得英国爱丁堡大学文学博士、美国康涅狄格大学历史专业硕士。他的著有《中国文论史》和《中国科学史》等多部著作，深受人们的好评。他现在已经77岁了，多年影响力仍在延续，是一位为国教育事业做出突出贡献的重要人物。
刘楠老师现年49岁，出生于1971年4月23日。他毕业于徐州医学院，曾获得学士学位，目前就读于南开大学的医学博士学位。
刘楝老师今年三十五岁，这个人是当地知名的教育工作者，业务能力出众。
吴阳春，女，xx年11月出生，xx年8月参加工作，xx年8月入党，大学本科学历，中学高级教师，“市级骨干”教师，现是县级课题“转化语文学困生”的课题组成员。
吴老师工作有二十六年了，在她心里工作的原动力就是对学生的爱，这种爱随处可见。xx年在石马初中，她任教701班的语文，学生唐真亮因家庭困难交不起学费，面临失学的困境，吴老师悄悄的替他先交上了，就这样让他读完了初中，生活上也照顾他，有一年过年时，还给他买了一套新衣服。
现在唐真亮在苏州工作了，提到他的语文老师总是激动，有时还热泪盈眶，他曾说吴老师是我的恩师呀!学生唐将是班长，由于成绩好骄傲，十分贪玩，吴老师发现了，耐心教育用自己的爱心感化了他，唐将终于以优异的成绩升学，现在铜陵检察院工作了，提起吴老师，他总说老师对我好严格，可又像妈妈一样关心照顾我，我真的要好好谢谢她。吴老师的口碑特别好，石马周围的老百姓都知道她的为人，从心底里夸她是好老师。
20xx年在钱桥初中时，吴老师班有个学生叫桂纯浩，患有先天性癫痫病，经常在上课时发作，每次发作，吴老师都细心地照顾他，直到他病情稳定。特别是xx年4月11日(星期一)上午第二节课，桂纯浩突然病情发作，口吐白沫，脸色紫黑，非常危险。
当时吴老师不顾自己患有“低血糖”，把学生驮上出租车送到钱桥卫生院急救。在学生就诊期间，她几乎寸步不离，以至于医生都误以为她就是患病学生的妈妈。学生的母亲得知情况后，感激地说：“吴老师对我孩子，比我做母亲的还要好!”其实，吴老师身体也很不好，她长期患有“低血糖”，曾因过度劳累昏倒在讲台上。
20xx年上学期，一天，由于白天上了一下午的课，晚上还要辅导住校学生，体力严重透支，当场昏倒在教室里，幸好被陶振江老师发现，及时送往了医院。当吴老师醒来，她第一句话就对陶老师说：“我没有事!你赶紧代我去把我的班看好……”
吴老师在班级管理上始终坚持一个原则：不让任何一个学生掉队，对任何学生不放弃不抛弃。她班有个全校闻名的学生姚松林，曾与人打架，用铁棍子把同学头打个大窟窿，号称“打架大王”。
几乎没有班主任愿意接收他，进了吴老师的班级后，开始吴老师就对他说：“我相信你是个有潜力的人，你一定不会做得比别人差……”没想到，简简单单一席话彻底改变了姚松林的学习态度，在与别人发生冲突时，吴老师告诉他“己所不欲勿施于人”的道理，其后他的行为和成绩发生了极大改变。
现在已经在某公司的部门里任主管了。由于吴老师对待每个学生就像是自己的孩子，学生们都亲昵叫她妈妈老师，每当这时你就能看到吴老师的甜美的笑容。
平时,你总看到她嘴说过不停，笑笑的和同事们打招呼，如果有人遇上困难，除非她不知道否则总有她的身影，她为人正直，乐善好施，勇于说真话。学校的厕所常常堵塞了，她要么找领导要么自己动手，占校长夸她真是好大姐。工作中，从不计较自己的得失默默做事，教研室伍主任常说谢谢大姐之类的话，她不说什么总是笑而不语。
学校年轻教师都愿意亲近她，向她请教语文教学的经验，她乐此不疲讲给他们听，英语老师吴晓荣刚刚走上讲台,缺乏课堂控制经验，吴老师像大姐姐一样关心她，帮助她，她终于走出困境，现在是优秀老师了。这些年轻人亲昵称她大姐老师。吴老师不是一日这样而是一直这样为人，真令人敬佩。
近几年，由于学校实际情况，在初三时总有些老师要作适当调整，学校分配课程时，吴老师总是领导考虑的人选，为什么呢，他们说，安排她带让人放心些。她工作认真负责，兢兢业业。教学成绩大家有目共睹。在领导的心里就是把关老师。合并前她教的语文成绩在全镇名列前茅，学校的记功簿上少不了她的名字。合并后的五年里，她担任了三届毕业班班主任，班级总成绩都是前三，所教语文成绩居全县前五,年度考核三年为优。
吴老师不仅在工作中像妈妈一样对待学生，在教学中不断更新教学观念，多年来坚持教学研究，教研成果斐然。曾发表多篇论文，xx年在《教育创新》上发表了论文《语文教学中的还原法》，xx年在《商情教育家》上发表了论文《背、扶、放组合法》，20xx年在《教师与教学》中发表论文《中考作文复习之路》，20xx年在《课程教学研究》里发表论文《语文学困生的阳光道》。
在教学论文评比中获奖的有县级一等奖：《语文教学中的一把钥匙》，二等奖：《为命好题支招》，市级三等奖：《真之魂-----初中语文阅读教学策略谈》等。吴老师常说，“爱”字是自己的动力，“勤”字是自己的法宝，“恒”字是自己的风采。她做到了，她用高尚的师德做到了，她用丰厚的成绩做到了。换来了学生的心，获得了同事们的赞誉，赢得了领导的认可。
农加贵，男，壮族，生于xx年，系云南省文山壮族苗族自治州广南县莲城镇北宁中心学校落松地小学教师。落松地是广南县集中医治麻风病的特殊村庄。从xx年9月至今，农加贵不顾世俗偏见，忍受冷言冷语，默默无私奉献，坚守在这个特殊人群聚居的小村庄任教(复式班教学)，已近30年。
刚踏进落松地，农加贵成了当时村子中唯一的知识分子，村民要读信写信、村组长写个通知、阅读农用机械使用说明书都要请他帮忙。20xx年，全国掀起扫盲运动，为提高村民的知识文化水平，农加贵开办了一个成人技术班。白天，两个班级的复式教学已累得精疲力竭，晚上还要教学技术班，农加贵要忙到半夜才能批阅完作业，备好明天的课程，可他一声不吭，因为他知道，这是有意义的，这样的生活充实而无憾。
农加贵是善良的，他从不厉声呵斥学生;他是慈爱的，在他讲台上从未见过可以挪作教训学生工具的教棒;他是亲近的，学生都乐意把他当作可以倾诉心里话的知心朋友;他是严谨的，从不遗弃一个孩子，也从没忘记批评每一位遗漏了作业的学生。在28年的教学中，农老师注意对学业生的能力培养，从两方面做，一是对学生进行思想教育，思想端正，态度自然会好，目标有了，学习积极性就高;二是注重学生的自我管理。他不设班干部，让每一位学生参与班务管理，每位学生都很珍惜这难得的机会，工作特别认真周到，管理井井有条，即使老师不在也一个样。校园里一切都显得井然有序，每个学生都在教室专心致志学习，不管老师是否在场，都是那样的认真刻苦，或默读课文，或埋头做练习，或预习课文。
原来在教学中，农老师只能上语文、数学、品德、科学，数字教育资源全覆盖项目实施后，农加贵积极学习利用宝贵数字化教育资源给学生上音乐、体育、美术。农加贵尝到甜头后说：“这套设备，对于农村边远山区学校来说是太有用了。我以后要管好用好这套设备,多跟中心校、教育局老师联系，以获取更多资源来教这些孩子，让他们将来成为对社会有用的人。”
在近30年的教学生涯中，农加贵一直担任复式教学，共招收了10个教学班(每3年招生一次)101名学生，送走小学毕业生8届，共96人。学生不算多，但对于落松地村来说，已经是充裕的了，许多学生已走出寨子，怀揣长辈们一生未能如愿的美丽梦想融入了社会，如：学生王建萍，毕业于长沙民政学校，现任广南县教育局党委纪委书记;王建贵，毕业于昆明冶金工校，现任个旧市锡矿某矿区区长;黄兆中，毕业于西南农业大学，现在文山州科技情报所工作;余学庄，毕业于临沧教育学院，现是一名公务员，在广南县政府工作;冯正江，毕业于州民族师范学校越语专业，现在广南财产保险公司工作;学生冯正海，现为坝美派出所干警;杨素芹，篆角中心学校教师;陆贵莲，莲城卫生院护士长;王琪仙八宝镇中心校老师等。留在村里的学生董相国，组织村里富余劳动力到周围村寨承包建设工地，带领村民积极创收。
30年来，农加贵的工作也得到了肯定。xx年，他由一个代课教师转正成了一名正式的人民教师;xx年9月、xx年9月、xx年9月三次被评为莲城镇先进教师;xx年和xx年两次被评为广南县先进教育工作者;xx年4月中央电视台《乡约》栏目组到学校拍摄短片;xx年8月，《中国教育报》云南站记者到落松地采访农加贵;xx年9月，农加贵被评为“云南省教书育人楷模”，并于教师节出席了在昆明召开的表彰会。农家贵说：“这一点成绩的取得，是和领导的关心和群众的支持分不开的，今后将更加努力，争起取得更好成绩。”
如今，落松地小学有3个年级21名学生，农家贵既是这些孩子的老师，也是他们的家长。“学生营养改善计划”实施后，县里考虑落松地村的特殊情况，给21个学生每人每天3元的营养补助，并特批了10个寄宿生生活补助。农加贵每天天不亮就要起来做早点给学生吃，8点开始上课，中午11点下课后，还要带着几个年龄大的学生生火做饭，每餐两菜一汤，但他从不说一声苦，也从未向中心学校提出要增加人手。落松地，这个曾被人们歧视和充满恐惧的小山村，已渐渐远离了传染病，村民们的脸上露出了幸福的笑容。
张启善，男，自xx年9月在振阳公学工作至今,十几年来一直担任数学教学工作和班主任工作，坚守在教学岗位上，教育教学工作成绩突出，为振阳公学教育教学质量的提高做出了卓越贡献，教书育人，无私奉献。他将自己的心血无私地奉献给了自己忠爱的教育事业，以学校为家。勤勤恳恳、乐于奉献、注重实践在班主任岗位上默默耕耘，无怨无悔并且赢得了学校和社会的一致好评。多次被学校评为优秀班主任、优秀教师。
作为班主任，关心学生就像关心自己的子女一样，既关心他们的学习，又关心他们的生活，更重要的是关心他们是否懂得怎样做人。在教学上认真备课、认真上课能及时批改作业、耐心辅导学生。学校的工作耗费了他大量的精力，他每天工作十几个小时，他将自己的大量时间花在学生身上，却很少有时间陪妻子教育孩子，家里的一切家务都由妻子一人。妻子不仅要做家务，还要照顾孩子上学。为了学校的发展，他欠家人太多了。自己没有请一天假。
有时孩子生病了，他没有时间总是妻子一人带孩子看病，xx年五月正在高考紧张复习阶段家里老母亲生病去世他也没有请假一天只是课后回家两次有些人不理解他，但他妻子了解他因学生快到高考了是最后冲刺阶段他怕影响学生学习。耽误一个班学生学习就影响四、五十家庭命运!记得xx年自己孩出生自己都没有时间去看。唉!教师对学生的爱源于母爱却盛于母爱。因为老师对学生的这种细心的爱是一种理性的爱它能唤醒学生身上一切美好的东西激发他们前进。张老师在教育教学工作中练就了一双敏锐的眼睛、养成了一颗细致的心能及时发现学生身上的问题、存在的异样并能及时纠正、教育、培养使之沿着健康的道路前行。他奉献精神、他的爱感染着整个班级渗透到每个学生的心中。
一、以身作则，无私奉献，做学生的表率。
作为班主任不但要带好班级，他还要加强自身的思想建设，有吃苦耐劳、自我牺牲的精神，要有一颗从我做起的诚心，有一颗关心爱护学生的爱心，还要有一颗干好班主任工作的信心。为此，当班主任之初，他就下定决心，要用无私奉献、高度负责的精神，赢得学生的信任和家长的放心。
如xx届有一个学生张小波当时家境困难为了鼓励他继续学习张老师掏出自己的钱为班级设奖学金一方面鼓励学生学习，另一方面帮助家境困难学生。张小波同学知道班主任的用心，带着一颗感恩心顽强学习，终于在xx年高考中取得一本的好成绩。
他每天总是早早来到教室，到教室里了解班里的情况，或找个别同学谈谈心，或帮助学生解决生活和学习上的一些问题，任课教师有事或自习课上他自愿和学生在一起，带领大家一起读书、学习;劳动课时间他经常和学生一起大扫除做表率，在生活上他更是无微不至地关心每个学生，时时提醒学生注意安全、健康学生生病、受伤他都是第一个赶到现场、精心护理和及时送去就医。
记得xx届班里一个学生王丹晚夜生病他带学生去医院看病并立即和他家长取得联系。把她安排好才匆匆赶回学校。上完课他又去看望学生，给她多方面鼓励，这位学生带着感一颗恩心，后来她努力学习当年考取本科。xx届有一个学生许叶叶在高考前5天得知他妈得了癌症情绪很难控制，张老师知道后多次做他思想工作，多次和她谈谈心才使情绪稳定下来。
据了解如果不是及时发现这位学生情况不多与她沟通这学生精神快要走到奔溃边缘当时她都有寻死心理可能，张老师挽救回一条性命的同时教会学生正确面对人生挫折。自参加工作以来，他从未误过一节课，从未缺过勤。这种认真、负责的工作态度给学生树立了良好的行为榜样，也形成了无形的动力，全班同学都能按时到校，很少有人迟到，学习和各项活动都能认真对待，一丝不苟。由于全班上下团结协作，班级工作开展的有声有色。
二、认真教学，潜心教研。
作为一名教师，他不断地刻苦钻研业务，认真研究教材教法，研究新课程标准，注重多方位培养学生的能力和学习习惯，对学生因材施教。备课时，他精心设计环节，努力钻研教材，上网查阅资料，了解学生特点，做到备教材，备学生，结合课堂实际运用课件配合教学，向40分钟课堂要质量。课堂上给学生畅所欲言的时间和空间，让学生做课堂的主人。
教育上，他很注重培优扶差的工作，对于后进生，他总是给予特殊的照顾，在课堂上多提问，多巡视，多辅导，对他们的点滴进步给予大力的表扬;课后多找他们谈心，树立起他们的信心和激发他们学习的兴趣。他经常要求学生写这段时间的小结和反思。写身边事，写心里话，写出自己的真情实感，从中得到了许多学生心理话，也得到学生的信任，了解学生的精神世界，及时对学生给予指导和帮助，做到“春风化雨，润物无声”，使他们健康成长。如xx届王琦同学进校338分经过他的培养终于考取安徽农业大学。真是功夫不负有心人。
教研活动是载体，课改教研是先导。为此他所从事的教研工作中积极探索，勤于实践，做好新课改的模范带头人。在这方面他积极观看各种教学课和报告会，不断完善自己的业务水平。xx年获得市优秀班主任;xx年9月以来，他协同本校各学科教研组长，做好新上岗教师的帮扶的工作，肩头的责任是重大的，而这项工作对我来说是全新的，所以工作中经常虚心请教，耐心指导。认真组织开展集体备课、公开课及课后评课的工作，促进新上岗青年教师教学能力的不断提高。他把各种教学观摩课和教研成果在组中交流学习，认真组织教师们参加各项比赛活动，在领导的支持和各位同事的努力下，大家齐心协力抓学校教学，无论是教学工作还是其他事务，均取得较好的成绩。
三、关心爱护学生，献出自己的爱。
他把“动之以情、晓之以理、持之以恒”作为关心学生的座右铭。自从当班主任工作以来，他从没有体罚过学生，即使学生犯了错误，也能心平气和，对症下药。班上农村父母进城务工、离异家庭的孩子很多，在他细致、耐心地工作下，他们都能自强、愉快地在这个和谐的大家庭中生活、学习。他班同学祖双凤来自农村，通过她的谈心了解到她心里有点自卑，不敢和老师，同学交流。在这种情况下他多次和她交流多次鼓励她。经过一学期的努力，她变得自信了，和同学的关系融洽了，学习成绩也在稳步上升。xx年高考中取得文科564分的好成绩。
四、信任学生，尊重学生，做好学生的思想教育和心理教育。
一个教师相信学生，尊重学生，对于优秀的学生容易做到，对于学习、品质差的学生，要做到就比较困难，可班级工作的重要方面就在这部分学生身上。我相信每一位学生都有自己的创造强项，要允许有差异，耐心指导。每个学生都有一定的长处和闪光点，要善于发现学生的长项，抓住每一个教育良机，适时表扬、鼓励。体贴后进生，培养他们的自信心、自尊心、自强心，让后进生不成为掉队的孤雁。在班会课上多让学生参与，多鼓励学生这样才能赢得学生的信任。
xx年评为优秀教师;
xx年评为优秀班主任、校第二届青年教师优质课比赛获三等奖、教坛新星;
xx年评为优秀班主任、优秀教师;教坛新星
xx年评为优秀班主任、优秀教师、安庆市民办教育系统优秀班主任;
xx年获校教学设计二等奖;评为优秀教师;
xx全县优秀教师
xx校优秀班主任，xx年县解题大赛二等奖
xx年评为校优秀班主任
xx年评为县第三届高中数学学科骨干教师
一份耕耘，一份收获。近几年来，无论是教学还是教研，无论是纪律还是成绩方面，他在校都位居榜首，赢得了学生和家长的普遍赞誉，多次受到学校的表彰。勤奋工作，开拓进取，为学校的教育教学工作做出更大的贡献。
张老师深知要想在管理、教育方面做出更大的成绩，自己还有很长的路要走。坚持用“勤”来鞭策自己，用“钻”来提高业务，用“心”来做教育事业。相信一定能在教育教学方面取得更大的成绩。
你要问你攻读博士学位的学校，有的一篇不要，有的要几篇还需要看期刊等级……不一而论，关键是论文要写好是关键的及关键
我觉得这个有点不符合常理，因为SCI论文是非常难发表的，这位博导竟然能发60多篇确实非常厉害。
答题/ 帅小西De --期待为您解惑！
小西的答题肯定有些许不到之处，欢迎各位朋友批评指正，谢谢大家！
这大概由下面几个因素决定。
首先看学校，不同的学校要求不一样，不同的学校水平不一样，这样他们的博士毕业生毕业时文章数肯定不一样，一般说来，水平高的大学博士发的文章好些，文章说可能也多些。比如，有的985高校要求毕业时应该有四五篇文章，其中核心几篇，sci几篇都是有明确规定的，这就是为什么国内好多期刊文章泛滥成灾，没办法，为了毕业，不得不发。
第二，做研究肯定要看个人天赋，有的人三年小二十篇sci有的人延期一次又一次，七八年了还达不到学校要求，必须承认，人和人的天赋有差距，还差距很大。
博士不容易毕业，而且在职的尤其时间长。有了老婆孩子肯定要分散一部分精力，而且有工作了后顾之忧也少了。不像纯学生那么容易投入精力。
博士毕业能发多少文章是个人能力，发100篇也可以，发1篇也行，但是能不能顺利毕业就另说了。
1，目前很多学校正在逐步取消博士论文的硬性要求，更多的学校对论文的数量和层次都要要求。
越好的学校要求越高，有的学校要求sci，有的学校要求国内核心期刊，以下是国内一些学校的要求，题主可以参考。
清华大学：2019年起，不再硬性要求发表论文，新规称：”鼓励依据学位论文以及多元化的学术创新成果评价博士生学术水平，不再以学术论文作为唯一依据。
北京大学：本人为第一作者身份（导师为第一作者时本人可以为第二作者）在国内核心刊物或国际重要刊物上至少发表或被接受发表2篇论文。
北京师范大学：4篇以上（含4篇）学术论文公开发表（其中至少1篇为CSSCI期刊论文），或2篇以上（含2篇）学术论文在CSSCI期刊上发表。论文第一作者应为博士生本人（与导师共同署名文章同视为第一作者），第一署名单位应为北京师范大学马克思主义学院。
浙江大学：SCI 文章两篇。且对IF(影响因子）有要求。
这么多人考博士是为了什么？做研究呗，做研究总得有研究成果吧，没有研究成果的博士和你我有什么区别。
而展现研究生成果最直接的方式就是论文，对于学校来说，这个评价标准特别好量化，而且是借助第三方权威机构的力量来进行量化。
将来会有更多的学校会学习清华大学的方式，多元评价，但是在没有监督的情况下也容易出问题，有利有弊吧。
希望以上回答对你有所帮助。
博士毕业发论文多少取决于博士导师与博士生本人的学术水平和勤奋程度。南京大学曾要求博士毕业至少发表两篇SCI论文，国内核心杂志论文两篇相当于一篇SCl论文，均要笫一作者，合作的SCⅠ论文第二作者视同国内核心杂志论文一作。我所指导的十五名博士有个别人发表了4篇SCl论文以上包括另外有合作的SCⅠ论文或国内核心杂志论文，他们除了特别勤奋有才能外，实际上为硕博连读生，在实验室干了四至五年。绝大部分博士能通过答辩拿到学位的都能发表两篇SCⅠ论文。我的同行博导的学生特别优秀者在特级杂志Scⅰence杂志发表一篇论文也可以顺利毕业获得学位。多数博士发表论文在专业一流或一般水平(影响因子2至6左右)。博士毕业论文及发表论文质量数量是博士能否通过答辩的重要因素，但学风和学习能力也极重要，如果有一项图表数据造假论文抄袭则论文再多也会被取诮学位资格，并追究导师责任。
博士毕业一般发多少文章？这问话问的都没有一个限定，中文期刊还是SCI？几区？影响因子高不高等等方面都没有，只单单问多少篇文章，是不是有点太过草率了？
我要说的是，博士毕业向来不是以发了多少篇文章来定义好坏的，因为单纯的看数量并没有什么实际意义，现在更看重的是上面我说的那几点，不然你发的再多也不好找工作，一样不具有核心竞争力。
这个要求有时候不是学校要求的，而是博士导师要求的，若是没达到要求，导师一般不会让你毕业。
至于发文章的要求，都已经到了博士这个等级了，大部分的导师都是重质不重量的，不信的话你可以问问身边的博士生，他们毕业要求发表的文章是规定多少篇吗？不是的，他们一般都会回答你几区、影响因子为多少以上的SCI一篇至两篇，当然也有不做要求的，那几区都无所谓，影响因子也不做考量。
是的，导师宁愿自己的学生整个博士就发了一篇一区或者二区、影响因子为5以上的SCI，也不要发了五六篇四区、影响因子零点几的。
其实这是一个很现实的问题，而且在很多高校或者科研院所招聘博士毕业生时，他们要求的也都是高水平的文章，分区比较靠后的可能需要十几篇才能抵得上人家一篇。而985/211等（现在可能主要说双一流）高校的要求更是高的吓人。
所以不要再问什么博士生一般能发多少文章，应该问的是博士生一般要发几区、影响因子多少以上的文章才能毕业更为准确 。
我见到有师兄发了2篇SCI刚刚能够毕业的，有师兄都快毕业了还没写到2篇SCI不断为毕业发愁，我也见过有师兄发了10篇SCI的，直接去某二本学校任教安家费就100万，每个博士能够发多少文章的数量真的天差地别。
根据我的观察博士是否能够满足毕业要求和导师的关系更大一些，但是博士是否能够发出高水平的文章更多的还是靠自己是否有足够的想法、自己是否真正深入 探索 问题了。
1.博士是否能够达到毕业的要求真的和导师的状态有关。
有些博士生导师真的不会太管学生，心好一点的可能还会想办法让你博士顺利毕业，有的干脆就是你自己想办法、想idea，如果你想不出来的话你很可能就要延毕了。听说有个师兄就是导师不太管没办法毕业，最后退学了读了几年书还是本科学历。
有些博士生导师对学生真的会尽职尽责一些，会定期督促博士生的进度，刚开始想idea给博士生练练手，有一套成熟的培养体系，这样加上自身的努力，还是会有些学术强的学生突出出来。我们课题组的师兄就已经发表了3篇顶级期刊，还是非常厉害的。
2.博士毕竟要自己想出一些想法，有足够的创新点才能够发表文章甚至投好的文章。
博士刚开始看文献、看论文都是为了打开自己的思路，看了前人做的东西你发现他的有哪些改进的地方，这时候你和老师交流是否这个想法有进行下去的必要，如果能够做那么就把其付诸到实践当中，做实验就是这样的啊，文章不过就是做实验后的总结。你的多少篇文章就代表你博士想出了多少个成熟的创新点。
3.博士能够发多少文章还取决于专业。
一般来说传统工科、文学类的专业都比较难发文章，因为真的工科做实验、文科一些专业调研还是需要一定的实验周期的，但是像化学、材料、生物类的就相对好发文章一些。这些专业的博士平均论文数量还是比其他专业要高一些的。
结束语：能够发多少篇文章还是要看导师的状态、自身的努力有关系的，这也是为什么读博一定要找一个好导师的缘故。同时不同专业的博士平均发文章的数量也不太一样，生物、化学类的还是比其他专业多发文章的。
如果有什么问题欢迎关注和私信我！
我举几个学校的例子吧，大家可以根据自己学校的情况进行补充。
资料来源于网络，如果不准确请大家更正。
不同学校,同一学校不同专业要求都不一样,有些专业发十几篇属一般水平,有些专业发一两篇已经不错了,不能比.
这种事和很多因素有关。
1.文理科之间以及不同的研究领域差别很大。理科相对好发表文章。在理科中，材料化学领域也相比数学物理方向好发。
2.你的导师是否是你所在领域的大牛。大牛的课题组相对好发文章，也相对好发好顶级期刊。
3.这和个人能力有关。我是在材料领域，已我认识的人为例，有人博士期间可以发十八九篇一作的文章，也有因为达不到学校毕业要求而被延期的。
4.和你所在学校的层次有关。学校这个平台的好坏直接影响你好不好发文章。同样一篇文章以好学校的名义投稿和以一般学校的名义投稿差别很大。这是我的切身体会。
近些年来，随着各种各样的博士论文造假，以及因为博士发不出论文而选择自杀的新闻出现，人们对博士毕业的门槛产生了关注。
一名博士想要毕业的话，需要满足两个条件：1、证明学术水平的小论文成果达到要求；2、通过博士论文答辩。
就小论文这一项来说，诸如北京大学、人民大学、复旦大学、上海交大等等各大重点高校，都是要求有两篇核心期刊论文。
当然，在具体的操作上或许会降低要求，至少要有1篇核心期刊，另外一篇可以是C扩、C集或者得到学术委员会认可的普刊。
此外，对于同一学校的不同专业来说，论文数量的要求也是不同的。有一些专业发论文比较容易，那么数量的要求就会更多。
但不管这些要求具体为何，普遍的要求就是两篇核心期刊。达到这个要求即可毕业。
对于大多数博士来说，两篇就是他们水平的极限，这点毋庸置疑。
但对于学术水平比较高的博士来说，两篇根本就是小意思洒洒水，他们发表的数量能够达到5篇以上，就属于很不错的情况了。
总而言之，通常是两篇。
你这一定是听什么考研辅导班的老师说的吧，复试的时候主要是考核你本科时学的专业课和你报考的专业的知识，绝大部分学校会对外说复试要刷多少多少人，其实，只要你能进复试基本都没问题，初试是很重要的，它直接决定着你是否能被录取，只有初试过线了才能考虑下一步，所以如果你现在已经开始复习了还是踏实地好好学习吧，只要能坚持下来一定会有好的结果的