数据库技术经历了哪几个发展阶段

按照数据模型的发展演变过程,数据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数据库系统,

第二代是关系数据库系统,

第三代是以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统

数据库技术包括但不限于以下方面：

1数据库设计和规划：设计和规划一个合适的数据库，在需要时建立必要的索引和视图，满足数据的存储和检索需求。

2数据库建立和管理：创建适当的数据库对象（表、视图、索引、约束等），定义规则和权限，确保数据库能够正常运行并保证数据的完整性和安全性。

3数据库维护和优化：监控数据库运行状态，进行性能分析和优化，调整索引和表结构，优化查询以提高响应速度和效率。

4数据备份和恢复：制定合适的备份和恢复方案，保护重要数据和应用，防止因为硬件故障、自然灾害、人为错误等导致数据丢失。

数据库技术在计算机领域中扮演了重要的角色，能够为广大用户和企业提供高效、安全、可靠的数据管理和支持服务。

特点如下：

1、数据结构化 ，数据之间具有联系，面向整个系统。

2、数据的共享性高，冗余度低，易扩充 。数据库系统从整体角度描述数据，数据不再面向某个应用而是面向整个系统，因此数据可以被多个用户、多个应用共享使用。

3、数据独立性高 。数据的独立性是数据库领域中的一个常用术语，包括数据的物理独立性和数据的逻辑独立性。物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上的数据库中的数据是相互独立的。

4、数据由DBMS统一管理和控制。数据库的共享是并发的共享，即多个用户可以同时存取数据库中的数据，甚至可以同时存取数据库中的同一数据。

传统的基本数据模型有以下三种：

1、层次模型

层次模型是一种树结构模型，它把数据按自然的层次关系组织起来，以反映数据之间的隶属关系。层次模型是数据库技术中发展最早、技术上比较成熟的一种数据模型。它的特点是地理数据组织成有向有序的树结构，也叫树形结构。结构中的结点代表数据记录，连线描述位于不同结点数据间的从属关系(一对多的关系)。

2、网状数据模型

网状模型将数据组织成有向图结构，图中的结点代表数据记录，连线描述不同结点数据间的联系。这种数据模型的基本特征是，结点数据之间没有明确的从属关系，一个结点可与其它多个结点建立联系，即结点之间的联系是任意的，任何两个结点之间都能发生联系，可表示多对多的关系。

3、关系数据模型

由于关系数据库结构简单， *** 作方便，有坚实的理论基础，所以发展很快，80年代以后推出的数据库管理系统几乎都是关系型的。涉及到的基础知识有：关系模型的逻辑数据结构，表的 *** 作符，表的完整性规则和视图、范式概念。

关系模型可以简单、灵活地表示各种实体及其关系，其数据描述具有较强的一致性和独立性。在关系数据库系统中，对数据的 *** 作是通过关系代数实现的，具有严格的数学基础。

1、数据采集

对于任何的数据分析来说，首要的就是数据采集，因此大数据分析软件的第一个技术就是数据采集的技术，该工具能够将分布在互联网上的数据，一些移动客户端中的 数据进行快速而又广泛的搜集，同时它还能够迅速的将一些其他的平台中的数据源中的数据导入到该工具中，对数据进行清洗、转换、集成等，从而形成在该工具的数据库中或者是数据集市当中，为联系分析处理和数据挖掘提供了基础。

2、数据存取

数据在采集之后，大数据分析的另一个技术数据存取将会继续发挥作用，能够关系数据库，方便用户在使用中储存原始性的数据，并且快速的采集和使用，再有就是基础性的架构，比如说运储存和分布式的文件储存等，都是比较常见的一种。

3、数据处理

数据处理可以说是该软件具有的最核心的技术之一，面对庞大而又复杂的数据，该工具能够运用一些计算方法或者是统计的方法等对数据进行处理，包括对它的统计、归纳、分类等，从而能够让用户深度的了解到数据所具有的深度价值。

4、统计分析

统计分析则是该软件所具有的另一个核心功能，比如说假设性的检验等，可以帮助用户分析出现某一种数据现象的原因是什么，差异分析则可以比较出企业的产品销售在不同的时间和地区中所显示出来的巨大差异，以便未来更合理的在时间和地域中进行布局。

5、相关性分析

某一种数据现象和另外一种数据现象之间存在怎样的关系，大数据分析通过数据的增长减少变化等都可以分析出二者之间的关系，此外，聚类分析以及主成分分析和对应分析等都是常用的技术，这些技术的运用会让数据开发更接近人们的应用目标。

数据库有两种类型，分别是关系型数据库与非关系型数据库。

数据库，简而言之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 *** 作。

关系型数据库主要有：

Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL等等。

非关系型数据库主要有：

NoSql、Cloudant、MongoDb、redis、HBase等等。

扩展资料：

非关系型数据库的优势：

1、性能高：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。

2、可扩展性好：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

关系型数据库的优势：

1、可以复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。

2、事务支持良好：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。

参考资料来源：百度百科-数据库

关系数据库完整性有域（列）、实体（行）、参照（引用）整性类。

1、域（列）完整性的技术实现：通常指数据的有效性,它包括字段的值域、字段的类型及字段的有效规则等约束，它是由确定关系结构时所定义的字段的属性决定的。

2、实体（行）完整性的技术实现：关系中的主属性值不能为Null且不能有相同值。

3、参照（引用）完整性的技术实现：对关系数据库中建立关联关系的数据表间数据参照引用的约束，也就是对外键的约束。

数据完整性分析

数据库采用多种方法来保证数据完整性，包括外键、约束、规则和触发器。系统很好地处理了这四者的关系，并针对不同的具体情况用不同的方法进行，相互交叉使用，相补缺点。

从外界输入的，而数据的输入由于种种原因，会发生输入无效或错误信息。保证输入的数据符合规定，成为了数据库系统，尤其是多用户的关系数据库系统首要关注的问题。

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