数据库有什么作用

在大学的计算机教科书中，数据库是被这样解释的：数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统。数据有多种形式，如文字、数码、符号、图形、图像以及声音等。数据是所有计算机系统所要处理的对象。人们所熟知的一种处理办法是制作文件，即将处理过程编成程序文件，将所涉及的数据按程序要求组织成数据文件，用程序文件来调用。数据文件与程序文件保持着一定的对应关系。在计算机应用迅速发展的情况下，这种文件式方法便显出不足。比如，它使得数据通用性差，不便于移植，在不同文件中存储大量重复信息、浪费存储空间、更新不便等。数据库系统便能解决上述问题。数据库系统不从具体的应用程序出发，而是立足于数据本身的管理，它将所有数据保存在数据库中，进行科学的组织，并借助于数据库管理系统，以它为中介，与各种应用程序或应用系统接口，使之能方便地使用数据库中的数据。

这段说明介绍的确非常详细，不过你可能看得头晕眼花了，其实简单地说数据库就是一组经过计算机整理后的数据，存储在一个或多个文件中，而管理这个数据库的软件就称之为数据库管理系统。一般一个数据库系统（Database

System）可分为数据库（Database）与数据管理系统（Database

Management

System，DBMS）两个部分。

1 存档海量信息，历史数据随时可查。例如十年前的数据，如果没有数据库，想要找到是不容易的，可能存档的纸质资料或者电脑资料早就丢失了。

2 提高记录和检索信息的效率。试想，如果是在一堆存档了几年的纸张合同里找到一张合同是很麻烦的事，尤其是如果你仅仅知道某产品的名称而不记得是某年某月某客户的合同的时候；即便是在众多Excel文档中检索，效率也是比较低的，而在数据库中检索，可能只需要几秒钟。

3 减少重复工作。数据库里所需要录入的资料通常只需要录入一次即可，所有数据信息都可以根据需要归纳、整理、调用。比如：如果您使用Word或者Excel来开具订单，月底统计时，还需要再一次整理并一行一行录入到Excel里形成统计报表。而是用数据库，您只需要开单的时候录入一次即可，所有的统计信息都可以根据需要来定制自动完成统计报表。

4 管理方便。数据库中可以加入流程管理，将审批流程纳入进去。例如：平常使用的合同或订单审批，需要一个或多个人签字盖章完成，还可能需要拿着单据走过多个部门，效率低下。而数据库中可以加入数字签名和数字签章，实现在线审批，并可以自定义审批流程，即先给甲签字，再给乙签字，再给丙盖章。并使得远程审批得以实现。即审批人或者总经理不需要在办公室，只要在能上网的地方就可以审批，甚至可以使用手机来审批。

5 有效地集合企业资源，并合理分配使用。

6 高效跟踪业务。

7 数据库加密管理，可减少人员流动带来的资料或者技术损失。

8 流程规范化，可减少对某些岗位人员的依赖，减少人员流动导致的岗位缺失带来的损失。

9 可实现业务与财务同步，即时发生的成本可以快速反应到财务报表上。

以上仅是部分好处，已经足以说明数据库管理信息的优势。

数据库管理涉及到的需要配合的东西也很多，包括硬件、软件、电源环境、备份系统、 *** 作人员、数据库开发与维护人员等等，是需要一点功夫的。需要根据自己企业的实际情况出发，选择合适的配置计划。

数据库这门功课能够了解数据库的基本原理，并且还能学会sql语言。做一般的信息管理系统时，都会用到数据库，也自然会用到sql语句。是基础，可以对数据库有更深的认识

数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。

当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

扩展资料：

发展历史：

在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。

特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来， 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。

随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现。

这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

参考资料：

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