1. 경제 세계화의 발전
경제 세계화란 세계 각국의 경제가 생산 분배 소비 각 분야의 일체화 추세를 가리킨다. 경제 세계화는 다국적 기업의 발전을 촉진하고, 국제 비즈니스 활동을 빈번하게 하며, 국제무역은 각국의 경제 발전의 중요한 부분이 되었다. 경제 세계화로 인해 사람들이 이러한 비즈니스 활동을 만족시킬 수 있는 적절한 방법을 찾게 되면서 전자 상거래가 생겨났고, 그 독특한 우세로 이 혁명에서 중요한 힘이 되어 국제 비즈니스 활동에서 점점 더 중요한 역할을 하게 되었습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 경제명언)
2. 컴퓨터 및 네트워크 기술의 발전, 보급 및 광범위한 응용은 지난 30 년 동안 컴퓨터의 운행 속도가 점점 빨라지고, 처리 능력이 점점 강해지고, 가격이 점점 낮아지고, 응용이 점점 더 광범위해지고 있으며, 이것들은 모두 전자 상거래의 응용을 위한 기초를 제공하였다. 인터넷이 전 세계 교류와 거래의 매개체가 되면서 전 세계 온라인 사용자 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 빠르고 안전하며 저렴한 비용의 특징은 전자 상거래의 발전을 위한 응용 조건을 제공한다.
신용 카드 및 전자 금융의 보급 및 적용.
신용카드는 편리하고 빠르고 안전하기 때문에 사람들의 소비 지불의 중요한 수단이 되었으며, 이로 인해 완벽한 글로벌 신용카드 컴퓨터 네트워크 결제 결제 시스템이 형성되어' 1 카드 전 세계 여행' 이 가능해지고 전자상거래 온라인 지불의 중요한 수단이 되었다. 각 은행들도 전자상거래의 발전 전망을 보고 온라인 거래를 지원하는 전자금융 서비스를 잇달아 내놓고 있다. 안전기술의 보장으로 전자은행의 발전은 비지니스 활동에서 지불 문제를 해결하여 전자상거래 발전의 강력한 추진력이 되었다.
4. 전자안전거래협정의 제정과 안전기술의 발전.
1997 May 3 1, 미국 VISA 와 마스터 카드 국제기구가 공동으로 지정한 전자안전거래협정 (안전한 전자이체)
프로토콜 (SET) 이 도입되어 대부분의 공급업체의 승인과 지원을 받아 인터넷상의 전자 상거래 활동을 위한 중요한 보안 환경을 제공합니다. 컴퓨터와 사이버 보안 기술의 발전은 전자 상거래의 발전을 위한 기술과 보안을 제공한다. 이러한 기술에는 HTML, XML, 데이터베이스 기술, 동적 웹 기술, SSL 프로토콜, SET 프로토콜, 암호화 기술, 방화벽 기술 및 디지털 서명 기술이 포함됩니다.
5. 정부 지원 및 추진
1997, EU 가' 유럽 전자상거래 협정' 을 발표하고 미국이 이어' 글로벌 전자상거래 개요' 를 발표한 이후 전자상거래는 세계 각국 정부의 중시를 불러일으켰고, 많은 정부들이' 온라인 구매' 를 시도하며 전자상거래 발전에 강력한 지원을 제공하기 시작했다. 동시에, 세계 각국 정부는 전자 상거래의 발전을 매우 중시하고, 전자 상거래의 발전을 위한 좋은 생존 환경을 제공하며, 동시에 전자 상거래의 법률 규범과 기술 표준을 제정하여 전자 상거래의 합법적인 진행과 장기적인 발전을 보장하였다.
데이터베이스 기술은 탄생부터 현재까지, 안 된다.
반세기 동안 탄탄한 이론이 형성되었다.
기본적이고 성숙한 상업 상품과 광범위한 응용.
분야는 점점 더 많은 연구자들을 끌어들인다. 데이터베이스
탄생과 발전은 컴퓨터 정보 관리에 가져 왔습니다.
위대한 혁명. 30 여 년 동안 국내외에서 모두 있었다
수천 개의 데이터베이스 개발 및 구축 후
기업, 부서, 심지어 개인의 일상 업무와 생산이 되다.
생활 기반 시설. 동시에, 응용 프로그램이 확장됨에 따라
발전과 심화에 따라 데이터베이스의 수와 규모가 계속 증가하고 있다.
데이터베이스의 연구 분야도 크게 확장되었다.
심화를 넓히다. 지난 30 년 동안 데이터베이스 분야는
3 개의 컴퓨터 튜링상 (C.W. Bachman,
E.F.Codd, J.Gray), 더 잘 설명해 주세요.
데이터베이스는 활기차고 혁신적인 정신입니다.
필드. 역사의 궤적을 따라 한 가지로 거슬러 올라가자.
데이터베이스 개발 프로세스를 내리다.
데이터베이스 개발의 간략한 역사
1. 데이터 관리의 탄생
데이터베이스의 역사는 50 년 전으로 거슬러 올라간다.
당시의 데이터 관리는 매우 간단했다. 대량의
분류, 비교 및 표에 사용되는 기계는 수백 대입니다.
10,000 장의 천공 카드로 데이터를 처리하고 연산합니다
결과는 종이에 인쇄되거나 새로운 천공으로 만들어집니다.
카드. 데이터 관리는 이러한 모든 천공에 관한 것입니다.
카드는 물리적으로 저장되고 처리됩니다.
하지만 레밍턴 랜드는 1 년 9 월 5 일에 있습니다.
(레밍턴 랜드 회사) 라고 불립니다.
Univac I 의 컴퓨터가 1 초 동안 출시되었습니다.
테이프 드라이브에 수백 개의 레코드를 입력하여
데이터 관리 혁명을 일으켰습니다. 1956 IBM 학생
프로덕션 첫 번째 디스크 드라이브-모델
305 호이 드라이브에는 50 개의 디스크가 있습니다.
각 디스크의 지름은 2 피트이며 5MB 를 저장할 수 있습니다.
데이터. 디스크 사용의 가장 큰 장점은
기계 액세스 데이터, 천공 카드 및 테이프 만
순서에 따라 데이터에 액세스하다.
데이터베이스 시스템의 싹이 1960 년대에 나타났다.
그 당시 컴퓨터는 데이터 관리에 널리 사용되기 시작했습니다.
데이터의 향락에 대해 점점 더 높은 요구를 했다.
전통적인 파일 시스템은 더 이상 사람들의 요구를 충족시킬 수 없습니다.
네. 일관된 방식으로 데이터를 관리하고 공유할 수 있는 데이터베이스입니다.
관리 시스템 (DBMS) 이 등장했습니다. 데이터 모델
데이터베이스 시스템의 핵심이자 기반입니다.
DBMS 소프트웨어는 일종의 데이터 모델을 기반으로 합니다.
따라서, 데이터 모델의 특성에 따르면, 전통적인
데이터베이스 시스템은 메쉬 데이터베이스와 계층 데이터로 구분됩니다.
도서관 및 관계형 데이터베이스.
첫 번째 네트워크 데이터베이스 관리 시스템이 등장했습니다. 특히 미국에서는 더욱 그렇습니다.
제너럴 일렉트릭의 바흐만 등은 196 1 에 있습니다.
성공적인 IDS (통합 데이터 저장소).
196 1 년 제너럴 일렉트릭 (제너럴 일렉트릭
회사의 찰스 바크만) 이 성공적으로 개발되었습니다.
세계 최초의 메쉬 DBMS 도 첫 번째입니다.
데이터베이스 관리 시스템 통합 데이터 저장소
(통합 데이터 저장소 IDS), 네트워크를 설치했습니다.
데이터베이스의 기초를 형성하고 당시 널리 사용되었습니다.
분산과 응용입니다. IDS 에는 데이터 패턴과 날짜가 있습니다.
야심의 특징. 하지만 GE 호스트에서만 실행할 수 있습니다.
데이터베이스에는 단 하나의 파일, 모든 데이터베이스가 있습니다
양식은 수동 코딩에 의해 생성되어야합니다.
그 후 제너럴 일렉트릭 (general electric) 의 한 고객이
BF goodrich chemical company 는 결국
전체 시스템을 다시 작성합니다. 시스템을 다시 쓰다.
통합 데이터 관리 시스템 (IDMS) 이라고 불립니다.
계층 적 및 비 계층 그리드 데이터베이스 모델
사물의 구조는 더 자연스러운 시뮬레이션을 할 수 있다, 풍습 속에서.
데이터베이스가 등장하기 전에는 메쉬 DBMS 가 계층 이상의 역할을 했습니다.
데이터베이스 관리 시스템이 널리 사용되고 있다. 데이터베이스 발전사에서, 인터넷은
양식 데이터베이스는 중요한 위치를 차지합니다.
계층형 DBMS 는 웹 기반 데이터베이스입니다.
그리고 나타났다. 가장 유명하고 전형적인 계층 데이터베이스
이 시스템은 1968 년 IBM 이 개발한 IMS 입니다.
(정보 관리 시스템), 하나
해당 호스트에 적합한 계층 데이터베이스입니다. 이것은 IBM 입니다.
회사에서 개발한 최초의 대형 데이터베이스 시스템 프로그램
제품. 1960 년대 말 이후, 그것은 발전했다.
IMSV6 로 확장, 클러스터 제공, n-way 데이터 공유,
메시지 큐 * * * 고급 기능이 지원됩니다. 이것은
3 0 년 된 데이터베이스 제품은 지금
WWW 응용 프로그램 연결, 비즈니스 인텔리전스 응용 프로그램 재생
새로운 역할을 맡다.
1973 쿠리난 (이후
CUL L L I N E T 소프트웨어 회사) 에 와서 판매를 시작합니다.
Goodrich 의 IDMS 의 향상된 버전 및
당시 세계에서 가장 큰 소프트웨어 회사가 되었습니다.
2. 관계형 데이터베이스의 기원
메쉬 데이터베이스와 계층 데이터베이스는 이미 매우 좋다.
195 1: Univac I 시스템은 테이프를 사용합니다.
천공 카드는 데이터로 저장됩니다.
관리 및 개발 이야기
데이터베이스 개발 기록
프로그래머 2004.06 47
데이터 세트 및 * * * 공유 문제가 성공적으로 해결되었지만
데이터 독립성과 추상화 정도 사이에는 큰 차이가 있다.
부족하다. 사용자가 두 데이터베이스에 모두 액세스하면
여전히 데이터의 스토리지 구조를 명확히 하고 스토리지를 지적할 필요가 있다
오솔길로 가다. 나중에 등장한 관계형 데이터베이스가 더 좋습니다.
이 문제들은 이미 성공적으로 해결되었다.
1970, IBM 연구원 E.F.Codd.
미국 컴퓨터학회 출판 통신박사
관계 모델' 이라는 문장 한 편을 발표했다
대형 공유 데이터베이스의 데이터 "
이 글은 관계 모델의 개념을 제시하고 기초를 다졌다.
관계 모델의 이론적 근거. 이전에 1968 에 있었지만.
Childs 는 컬렉션 지향 모델을 제안했습니다.
그러나이 기사는 일반적으로 데이터베이스 시스템으로 간주됩니다.
역사상 획기적인 이정표. Codd
내 소원은 데이터베이스를위한 아름다운 데이터를 만드는 것입니다.
모형. 나중에 Codd 는 많은 문장 들을 속속 발표했다.
이 문서에서는 측정 관계 시스템의 패러다임 이론과 12 프로젝트에 대해 설명합니다.
표준, 수학 이론으로 관계형 데이터베이스의 기초를 다졌다.
기초. 관계 모델은 엄격한 수학적 기초를 가지고 있으며 추상적이다.
계층이 비교적 높고, 간단하고 명료하며, 이해하기 쉽다.
사용하다. 그러나 당시 어떤 사람들은 관계 모델이
DBMS 구현을위한 이상적인 데이터 모델은 다음과 같습니다.
비현실적이며 관계형 데이터베이스의 성능에 대해 특히 우려하고 있습니다.
받아들이기 어려웠는데, 당시 누군가가 그것을 진행 중인 것으로 여겼습니다.
그리드 데이터베이스 표준화에 심각한 위협.
문제에 대한 이해를 촉진하기 위해 1974 ACM 안내어.
책임자는 세미나를 조직하고 회의에서 세미나를 열었다.
Codd 와 Bachman 이 각각 지원하고 이끌고 있습니다
관계형 데이터베이스의 두 파벌에 반대하는 논쟁. 이번에
유명한 토론은 관계형 데이터베이스의 발전을 촉진시켰다.
결국 현대 데이터베이스 제품의 주류가 됩니다.
1970 에 대한 관계 모델이 수립되면 IBM public
지부는 산호세 실험실에 더 많은 연구를 추가했다.
연구원들은 이 프로젝트를 연구하는데, 이 프로젝트는 매우 유명하다.
목표는 전체 기능 장벽을 보여주는 것입니다.
데이터베이스 관리 시스템의 타당성. 프로젝트는 1979 에서 끝납니다.
년, SQL 을 구현하는 첫 번째 데이터베이스 관리 시스템이 완성되었습니다. 그렇게
IMS 에 대한 IBM 의 약속은 system R 을 막았다.
1980 시스템 R 까지 생산되지 않았습니다.
정식으로 제품을 시장에 내놓다. IBM 제품화
속도가 느린 세 가지 이유: IBM 은 명성을 매우 중시하고 강조한다.
품질에 따라 고장을 최소화하십시오. IBM 의 관료주의
그것은 거대합니다. IBM 내부에는 이미 계층 데이터베이스 제품이 있습니다.
제품, 관계자들은 적극적이지 않고 심지어 반대하기까지 한다.
그러나 동시에 1973 캘리포니아 대학 버클리 분교.
캠퍼스의 마이클 스톤 블레이크와 유진은
Wong 은 System R 이 게시한 정보로 시작합니다.
자체 관계형 데이터베이스 시스템 Ingres 개발 그는
과학자들이 개발한 Ingres 프로젝트는 결국 Oracle 이 개발했습니다.
Ingres 와 실리콘 밸리의 다른 제조사들은 상품을 판매한다.
변하다. 나중에 시스템 R 과 Ingres 시스템이
ACM 은 1988' 소프트웨어 시스템상' 을 수상했습니다.
1976 호니웰
최초의 비즈니스 관계형 데이터베이스 시스템 개발-
여러 관계형 데이터 저장소. 관계형 유형 번호
데이터베이스 시스템은 관계형 대수학을 기반으로 합니다.
수십 년간의 발전과 실제 응용을 거쳐 점점 더 많은 기술이 사용되고 있다
점점 더 성숙하고 완벽해지고 있다. 대표 제품은 갑골문,
IBM 의 DB2, 마이크로소프트의 MS SQL 입니다.
Server, Informix, ADABASD 등.
3. SQL (structured query language)
1974, IBM 의 레이 보이스와 돈.
Chamberlin 은 12 를 Codd 관계형 데이터베이스에 넣습니다
이 표준의 수학적 정의는 간단한 키워드 구문 테이블을 기반으로 합니다.
이제 S Q L 이 이정표로 제시되었습니다.
(구조화 된 쿼리 언어) 언어.
SQL 언어 기능에는 쿼리, 작업, 정의 및
컨트롤은 포괄적이고 일반적인 관계형 데이터베이스입니다.
동시에 언어는 매우 비절차적인 언어이다.
그렇다면, 사용자가 무엇을 해야 하는지 지적하기만 하면 되고, 손가락질하지 않아도 된다.
어떻게 합니까? SQL 통합은 데이터베이스 수명주기를 달성합니다.
이 기간 동안의 모든 작업. SQL 은 관계형 데이터에 제공됩니다.
라이브러리 상호 작용 방법, 표준으로 컴파일할 수 있습니다.
쳉 언어 작품. 생성일로부터 SQL 언어
단어는 관계형 데이터베이스를 테스트하는 시금석이 되었습니다.
SQL 언어 표준의 모든 변화는 이러한 관계를 이끌고 있다.
데이터베이스 제품의 발전 방향. 그러나 스무 살이 될 때까지.
1970 년대 중반에는 관계 이론이 SQL 을 능가했다.
상용 데이터베이스 Oracle 및 DB2 에 사용됩니다.
1986 에서 ANSI 는 SQL 을 관계형 데이터로 사용합니다.
같은 해에 출판된 미국 도서관 언어 기준.
1969: 에드거 F. 코드
관계형 데이터베이스를 발명했습니다
데이터베이스 개발 기록
1976 년 IBM E.F.Codd 에서 문장 한 편을 발표했습니다.
쳉 베이 (cheng Bei) 의 논문 "r 시스템: 데이터베이스 관계 이론",
이 문서에서는 관계형 데이터베이스 이론 및 쿼리 언어 SQL 에 대해 설명합니다.
갑골문의 창시자인 엘리슨은 그것을 매우 자세히 읽었다
이 문장, 그 내용에 충격을 받은 것은 이번이 처음이다.
사람들은 데이터와 정보를 관리하기 위해 포괄적이고 일관된 방안을 사용합니다. 일
저자 E.F.Codd 는 10 년 전에 관계형 데이터베이스를 발표했습니다.
이론 및 IBM 연구 기관에서 프로토 타입 개발
프로젝트는 데이터 테이블의 언어에 액세스하는 R 시스템입니다.
SQL 입니다. 독서를 마친 후, 엘리슨은 예리하게 깨달았다.
이 연구를 바탕으로 소프트웨어 시스템을 개발할 수 있다.
당시 대부분의 사람들은 관계형 데이터베이스가 없다고 생각했다
그것은 상업적 가치를 가질 것이다. 엘리슨은 이것이 그들의 것이라고 생각한다.
기회: 그들은 범용 상업 데이터베이스 시스템을 개발하기로 결정했다.
갑골문, 이 이름은 그들이 중앙에게 준 사랑에서 유래한 것이다.
국에보고 된 프로젝트의 이름. 몇 달이 지나면 그들은 운전할 것이다.
Oracle 1.0 이 전송되었습니다. 하지만 이것은 단지 장난감일 뿐입니다.
간단한 관계 조회를 완료하는 것 외에는 아무것도 할 수 없다.
Oracle 을 사용할 수 있게 하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다.
회사 운영의 사용 및 유지 관리는 주로 일부 데이터를 인수하는 데 달려 있다.
도서관 관리 프로젝트 및 컨설팅 업무.
IBM 은 개발 계획이 없는데 왜 파란색인가요?
거대한 형상은 수백억 달러 상당의 제품을 포기했습니다.
여러 가지 이유가 있습니다. IBM 의 연구자들은 대부분 공부하고 있습니다.
예술적 배경, 그들이 가장 관심을 갖는 것은 이론이지, 그렇지 않다
학문적 관점에서 볼 때, 시장에 내놓은 제품은 연구가 필요하다
열매는 대중에게 공개해야 하고, 논문과 연설을 발표하면 성취할 수 있다
유명해졌는데, 왜 기꺼이 하지 않느냐? 또 다른 중요한 것이 있습니다.
그 이유는 IBM 이 당시 판매회사를 가지고 있었기 때문이다.
좋은 계층 데이터베이스 제품 IMS. 1985 까지
I B M 은 1998 년에야 관계형 데이터베이스 D B 2 를 발표했습니다.
엘리슨은 이미 천만장자이다.
엘리슨은 마이크로소프트를 위해 IBM 을 선택했다.
IBM-PC 의 운영 체제와 비교하여 MS-DOS
찬성: "세계 기업관리사에서 가장 심각한 실수."
틀렸습니다. 수천억 달러가 넘는 가치가 있습니다. "IBM 의 머리카락.
표 R 시스템 논문, 빨리 상관없어요.
데이터베이스 제품의 오류는 다음 수준일 수 있습니다.
갑골문의 시가는 1996 에서 280 억에 달한다.
달러.
갑골문의 기원
48 프로그래머 2004.06
SQL 텍스트. 현재 SQL 표준에는 세 가지 버전이 있습니다. 기초
이 SQL 정의는 ANXIX 3 135-89, "데이터베이스
언어-그것을 온전하게 만들다.
향상된 "[ANS89] 89], 일반적으로 SQL-
89. SQL-89 는 스키마 정의, 데이터 작업을 정의합니다
그리고 거래 처리. S Q L-8 9 이후
ANSIX3 168- 1989, "데이터베이스 언어-
-embedded SQL' 은 1 세대 SQL 표준을 구성합니다.
정확。 Ansix 3135-1992 [ans 92] 에서는 한 가지를 설명합니다
이러한 향상된 SQL 을 이제 SQL-92 표준이라고 합니다.
정확。 SQL-92 에는 스키마 작업, 동적 생성 및
SQL 문 동적 실행, 네트워크 환경 지원 등
강렬한 특징. SQL-92 표준을 완료한 후 ANSI 및
ISO 는 SQL3 표준 개발을 위해 협력하기 시작했습니다. SQL3
주요 기능은 다음과 같은 추상 데이터 유형을 지원하는 것입니다
차세대 객체 관계형 데이터베이스는 표준을 제공합니다.
4. 객체 지향 데이터베이스
정보기술과 시장이 발달하면서 사람들은
관계형 데이터베이스 시스템 기술이 성숙했음에도 불구하고
하지만 그 한계도 분명합니다. 아주 좋을 수 있습니다.
소위 "양식 데이터" 를 처리하지만 점점 더 많은
데이터 유형이 복잡할수록 우리는 아무것도 할 수 없다. 90 년
세대 이후 기술계는 줄곧 새로운 모델을 연구하고 찾고 있다.
데이터베이스 시스템. 하지만 새로운 데이터베이스 시스템은 무엇일까요?
업계의 발전 방향은 한때 상당히 혼란스러웠다. 당하다
기술 동향의 영향을 받아, 상당한 기간 동안,
사람들은 많은 정력을 들여' 객체 지향' 을 연구한다
데이터베이스 시스템
데이터베이스) "또는" OO 데이터베이스 시스템 "이라고 합니다.
흥미롭게도, 미국의 스톤 블레이크 교수는
Zeng yi, 객체 지향 관계형 데이터베이스 이론.
업계에서 잘 보이다. 스톤 블레이크 벤
사람도 당시 인포믹스 (Informix) 가 큰 가격에 기술로 채용되었다.
외과 주임.
그러나, 몇 년 동안의 발전은 객체 지향을 보여준다.
관계형 데이터베이스 시스템 제품 시장 개발
이상적이지 않다. 이론적인 완벽함은 가져오지 않았다.
시장의 열렬한 반응. 실패의 주요 원인은
이 데이터베이스 제품의 주요 디자인 아이디어는
기존 데이터를 새 데이터베이스 시스템으로 바꾸려고 합니다.
데이터베이스 시스템. 이것은 이미 사용 된 많은 데이터베이스 시스템에 매우 중요합니다.
대량의 업무 데이터를 축적한 고객, 특히
기존 데이터와 새 데이터 간의 변환을 감당할 수 없는 큰 고객입니다.
전환으로 인한 엄청난 작업량과 엄청난 비용.
또한 객체 지향 관계형 데이터베이스 시스템은
쿼리 언어는 매우 복잡해져서 어떤 쿼리 언어도 불가능합니다.
데이터베이스 개발자든 애플리케이션 고객이든.
그 복잡한 응용 기술은 길을 두려워한다.
5. 데이터 관리의 변화
1960 년대 말에는
새로운 데이터베이스 소프트웨어인 DSS (의사 결정 지원 시스템),
그 목적은 관리자가 의사 결정 과정에서 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 하는 것입니다.
데이터 정보를 잘 활용하다. 그래서 1970 에서 첫 번째
온라인 분석 및 처리 도구-express 가 탄생했습니다
네. 다른 의사 결정 지원 시스템이 그 뒤를 이었고, 그 중 상당수는
회사의 IT 부서에서 개발하다.
1 9 8 5, 최초의 비즈니스 인텔리전스 시스템.
비유.
컴퓨터 시스템 유한 회사는 Procter & amp； 입니다. 모험
회사에서 개발했으며 주로 판매 정보를 연결하는 데 사용됩니다.
소매 스캐너 데이터. 같은 해, 파일럿 소프트웨어는
그 회사는 첫 번째 상용 클라이언트/서버를 판매하기 시작했다.
집행 정보 시스템-지휘 센터.
바로 그해, UC 버클리 분교에서
Ingres 프로젝트는 개방을 목표로 Postgres 로 발전했다.
객체 지향 데이터베이스를 보냅니다. 이듬해,
Graphael 은 첫 번째 비즈니스 객체를 개발했습니다.
데이터베이스 시스템.
1988, IBM 의 연구원 배리.
데블린과 폴 머피는 새로운 것을 발명했습니다.
용어-정보 창고, 이후 IT 공급업체가 사용하기 시작했습니다.
실험 데이터 웨어하우스를 구축하다. 199 1 년, w.h.
Inmon 은 데이터 웨어하우스 구축 방법에 대한 책을 출판했습니다.
이 책은 데이터웨어 하우스를 실제로 적용하기 시작했습니다.
Inmon 은 "데이터 웨어하우스의 상위" 라고도 합니다.
1990 년대에는 고객/서비스와 함께
서버 컴퓨팅 모델 및 엔터프라이즈 소프트웨어 패키지의 광범위한 채택,
데이터 관리 변환은 기본적으로 완료됩니다. 데이터 관리는
데이터를 저장하고 관리하는 것이 아니라 데이터를 사용합니다.
사용자가 필요로 하는 다양한 데이터 관리 방법. 인터넷
XML 의 갑작스러운 출현과 XML 언어의 출현, 주어진 수
데이터베이스 시스템의 발전은 새로운 세계를 열었다.
데이터베이스의 미래 발전 추세
정보 관리 컨텐츠가 지속적으로 확장됨에 따라
다양한 데이터 모델 (계층 모델, 네트워크) 이 있습니다
모양 모델, 관계 모델, 객체 지향 모델, 반매듭
구조화된 모델 등. ), 새로운 기술이 끊임없이 등장합니다 (데이터
스트리밍, 웹 데이터 관리, 데이터 마이닝 등 ).
현재, 몇 년마다, 몇몇 국제 고급들은
데이터베이스 전문가가 모여 데이터베이스에 대해 논의합니다.
연구 현황, 기존 문제 및 미래에 주목해야 할 문제.
신기술의 초점. 과거에도 비슷한 신문이 몇 군데 있었다.
보고서에는 다음이 포함됩니다: 1989 미래 방향.
데이터베이스 관리 시스템 연구-라구나 비치
참가자, 1990 데이터베이스
S y s t e m s: a c h I e v e m e n t s a n D.
영업 기회, 1995 용 데이터베이스
1991:w.h. 영국 머리
표 "데이터 웨어하우스 구축"
데이터베이스 개발 기념품
195 1: Univac 시스템은 테이프와 천공카드를 사용합니다.
분할 영역은 데이터로 저장됩니다.
1956: IBM 의 305 형 RAMAC
디스크 드라이브는 올해 처음 출시되었습니다.
196 1: 제너럴 일렉트릭 컴퍼니의 찰스.
바크만은 첫 번째 데이터베이스를 개발했습니다.
관리 시스템 -IDS
1969:CODD 는 관계형 데이터베이스를 발명했습니다.
1973: 존 J. 쿠리난이 쿠리난을 이끌었다
조직은 IDMS 를 발전시켜 목표가 되었다.
네트워크 모델을 기반으로 한 IBM 호스트 수
도서관 기록에 따르면.
1976: 호니웰이 Multics 를 출시했습니다.
관계형 데이터 저장소 우선 순위
비즈니스 관계형 데이터베이스 제품.
1979: Oracle 은 최초의 상용 제품을 출시했습니다.
관계형 데이터베이스 관리 시스템.
1983: IBM 은 DB2 데이터베이스 제품을 출시했습니다.
1985: 프록터&; 도박 시스템 설계
첫 번째는 을 (를) 기반으로 합니다.
199 1: W.H. Inmon "건축 데이터" 게시
창고.
관리 및 개발 이야기
프로그래머 2004.06 49
연구; 성취와 기회
2 1 세기, 1996 으로 들어갑니다
데이터베이스의 전략적 방향
시스템-기존 방식 깨기
1998 의 Asilomar 보고서
데이터베이스 연구 2003 년 모임은 5 월에 열렸다.
이달 초 로웰에서 미사, ***25 세 선배
정보 저장에 초점을 맞춘 데이터베이스 학자,
조직, 관리 및 액세스.
정보의 성격과 출처는 끊임없이 변화하고 있다.
인터넷, 인터넷, 자연과학, 전자상거래는
훌륭한 정보 및 정보 처리 출처. 그리고 싸다
마이크로 센서 기술은 대부분의 물체를 사실적으로 만듭니다.
그들의 위치와 상태를 보고하다. 이런 정보는
움직이는 물체의 상태와 위치 모니터링에 대한 지원은
사용하다. 센서 정보를 처리하면 많은 새로운 링이 생성됩니다.
세계에서 매우 흥미로운 데이터베이스 문제.
응용 분야에서는 인터넷이 현재 주요하다
추진력, 특히' 기업 간 지원' 은
그것을 사용하다. 역사적으로 볼 때, 응용 프로그램은 기업 내부에 있지만,
관리 분야에서 완벽한 디자인을 하기 위해서.
최적화. 하지만 지금은 대부분의 회사들이 이런 일에 관심이 있습니다.
공급 업체 및 고객과 더 긴밀하게 의사 소통하는 방법
더 나은 고객 지원을 위해 정보를 즐기십시오.
이 응용 프로그램에는 보안 및 정보 통합이 필요합니다.
그리고. 이에 따라 데이터베이스와 관련된 새로운 문제가 발생했다.
또 다른 중요한 응용 분야는 자연과학입니다.
특히 물리 과학, 생물 과학, 건강 과학
엔지니어링 분야. 이 분야는 많은 복잡한 것을 만들어 냈다.
데이터 세트는 기존 데이터베이스 제품보다 높아야 합니다.
레벨 데이터베이스 지원. 이 지역들도 필요합니다.
정보 통합 메커니즘 지원 또한 다음을 수행해야 합니다
데이터 분석기에서 생성된 데이터 파이프를 관리합니다.
정렬된 데이터 (예: 시간) 를 저장하고 쿼리해야 합니다
시퀀스, 이미지 분석, 그리드 컴퓨팅 및 지리 정보),
이를 위해서는 글로벌 데이터 그리드를 통합해야 합니다.
정보 관리 분야의 이러한 과제 외에도,
기존 데이터베이스 관리 시스템 (예: 데이터 모델, 액세스)
문제 방법, 쿼리 처리 대수학, 동시 제어, 복구,
쿼리 언어와 DBMS 사용자 인터페이스도 과제에 직면해 있습니다.
큰 변화가 일어났다. 이 문제들은 과거에 이미 해결되었다.
충분한 연구를 거쳤지만, 기술의 발전은 끊임없이 변화한다.
그것의 적용 규칙. 디스크 및 RAM 용량 등을 예로 들 수 있습니다.
각 데이터를 저장하는 비용 증가
끊임없이 감소하다. 방문량과 대역폭도 다르지만
헤어지지만 그들은 전자처럼 발전하지 않는다.
급변하는 비율로 스토리지를 재평가해야 합니다.
관리 및 쿼리 처리 대수학. 또한 이 프로세서는
캐시 크기 및 수준 향상 필요
DBMS 알고리즘은 캐시 크기의 변화에 적응할 수 있습니다.
위의 내용은 원래 알고리즘의 무거운 기술적 변경 때문일 뿐이다.
두 가지 사례를 새로 평가하다.
데이터베이스 연구 개발을 촉진하는 또 다른 동기
관련 기술의 성숙입니다. 예를 들어, 지난 수십 년 동안
자료에 따르면 발굴 기술은 이미 데이터베이스 시스템의 중요한 부분이 되었다.
몇 부분으로 나누다. 네트워크 검색 엔진으로 인해 정보 검색이 발생합니다.
상업화 및 전통적인 데이터베이스 쿼리 기술
통합。 인공지능 분야의 많은 연구 성과도
그리고 데이터베이스 기술, 이러한 새로운 구성 요소는
우리는 발음, 자연어, 불확실성을 처리해야 한다.
성적 추리와 기계 학습. 전반적으로, 이것들은 모두 필수적이다.
지금과 완전히 다른 정보 관리를 찾고 있습니다.
정보 저장, 구성 및 관리를 아키텍처 및 재고합니다.
및 방문.
최근 40 년 동안 데이터베이스 연구는
데이터베이스 관리 시스템 개발의 핵심 분야
데이터 관리에 대한 연구 범위는 이것보다 훨씬 넓다. 예를 들면
새로운 응용 프로그램이 직면 한 데이터 튜브를 무시하면
데이터베이스 연구를 전통으로 제한하는 문제를 관리합니다.
데이터 관리의 응용에 대해 이야기하기.
많은 신기술의 응용에서, 데이터베이스 연구는
조사가 가장 영향력이 있어, 데이터베이스 연구를 새로운 것으로 추진하다.
이 시대는 의심할 여지없이 정보기술 발전의 시대가 될 것이다
인터넷은 깊이와 폭면에서 데이터베이스 기술에 큰 기여를 했다.
수술이 도전을 가져왔다. 깊이에서, 인터넷 고리는
환경에서 데이터 관리에 대한 몇 가지 기본 가정은 더 이상 유효하지 않습니다.
이 씨, 새로운 상황에서 전통적인 수치를 재고해야 합니다.
데이터베이스 기술의 개선. 광도적으로 볼 때, 새로운 문제는
새로운 사고를 개척하고 혁신적인 기술을 찾아야 한다.
돌파하다.