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数据库技术及其应用系统经历了从层次数据库 网状数据库到关系数据库以及面向对象数据库的发展 在传统的商业和事务处理领域内逐步成熟 取代了原有的基于文件系统的数据处理方式 成为计算机信息系统中的重要基础和支柱 但随着Internet的飞速发展 Web的出现改变了人们习惯的处理方式 也给数据库技术提出了必须面对的重要问题 即如何有效地存储和管理Web上的数据(文档) 使其既能被高效地 *** 作和维护 又能在Internet平台上方便地表示和交换

XML技术自出现以来发展非常迅速 在许多领域内得到广泛的支持而有着广阔的应用前景 例如电子数据交换 电子商务等更是将XML作为一种基础性 支柱性的技术来看待

数据库简史

数据库系统是随着计算机技术的不断发展 在特定的历史时期 特定的需求环境下出现的 在 年的第一台计算机到 世纪 年代这漫长的 年里 计算机 *** 作系统主要局限于文件的 *** 作 对数据的管理也主要是通过文件系统来实现 进行计算所需要的各种数据存放在各自的文件里 使用这些数据时将文件打开 读取文件中的数据到内存中 当计算完毕后 将计算结果仍旧写入到文件中去 它的不足主要集中在无法对数据进行有效的统一管理 针对文件系统的重要缺点 人们逐步发展了以统一管理数据和共享数据为主要特征的系统 即数据库系统 年 美国通用电气公司开发成功了世界上的第一个数据库系统IDS(IntegratedDataStore) IDS奠定了网状数据库的基础 并得到了广泛的发行和应用 成为数据库系统发展史上的一座丰碑 年 美国国际商用机器公司(IBM)也推出世界上第一个层次数据库系统IMS(InformationManagement System) 同样在数据库系统发展史上占有重要的地位

年代初 E F Codd在总结前面的层次 网状数据库优缺点的基础上 提出了关系数据模型的概念及关系代数和关系演算 在 年代 关系数据库系统无论从理论上还是实践上都取得了丰硕的成果 在理论上确立了完整的关系模型理论 数据依赖理论和关系数据库的设计理论 在实践上 世界上出现了很多著名的关系数据库系统 比较著名的如SystemR INGRES Oracle等

与文件系统相比 数据库系统有几个方面的特点 向用户提供高级的接口 向用户提供非过程化的数据库语言(即SQL语言) 查询的处理和优化 并发控制 数据的完整性约束

进入 年代之后 计算机硬件技术的飞速提高促使计算机应用不断深入 产生了许多新的应用领域 例如计算机辅助设计 计算机辅助制造 计算机辅助教学 办公自动化 智能信息处理 决策支持等 这些新的领域对数据库系统提出了新的要求 但由于应用的多元化 不能设计出一个统一的数据模型来表示这些新型的数据及其相互关系 因而出现了百家争鸣的局面 产生了演绎数据库 面向对象数据库 分布式数据库 工程数据库 时态数据库 模糊数据库等新型数据库的研究和应用

XML简介

XML推荐标准 版发布于 年 月 之后迅速在全球掀起了XML应用的浪潮 XML是一种描述型的标记语言 与HTML同为SGML(标准通用标记语言 ISO 国际标准)的一种应用 由于XML在可扩展性 可移植性和结构性等方面的突出优点 它的应用范围突破了HTML所达到的范围

一篇XML文档由标记和内容组成 XML中有六种标记 元素(elements) 属性(attributes) 实体引用(entityreferences) 注释(ments) 处理指令(processinginstructions)和CDATA段(CDATAsections) XML与HTML最显著的不同是XML文档中引入了 文档类型声明 (Document Type Declarations) DTD使文档可以与分析器交流关于它的内容的元信息 DTD的出现 赋予了XML文档可扩展性 结构性和可验证性 使XML具备了类似于数据库的一些性质 可以利用XML来组织和管理信息 又可以与HTML一样在浏览器中方便地表示 在Internet上高效地传递和交换 考虑到与HTML的兼容 DTD并不是XML文档必需的成份 具有DTD的XML文档称作 Valid 否则就是 Well formed

目前 处理XML文档的方式主要有SAX与DOM两种 SAX(SimpleAPIforXML)是一种基于流的 以事件处理方式工作的接口 SAX 在 年 月发布 增强了许多功能 包括对名字空间的支持 DOM(Document Object Model)则是在对XML文档进行分析后 在内存中建立起一个完整的树结构 然后在此基础上进行各种 *** 作 简单地比较来看 SAX对系统资源要求低 速度快 但对文档的 *** 作是只读的 DOM的处理能力强大 但要求大量的系统资源 尤其是对于大的文档 而后还出现了Xpath和Xpointer用以完成XML的搜索和转换 XSL XSLT和SOAP用以完成XML的远程对象访问 XML Query Languages的出现使XML查询语言可用于任何XML文档

XML与数据库

XML文件是数据的集合 它是自描述的 可交换的 能够以树型或图形结构描述数据 XML提供了许多数据库所具备的工具 存储(XML文档) 模式(DTD XMLschema RE AXNG等) 查询语言(XQuery XPath XQL XML QL QUILT等) 编程接口(SAX DOM JDOM)等 但XML并不能完全替代数据库技术 XML缺少作为实用的数据库所应具备的特性 高效的存储 索引和数据修改机制 严格的数据安全控制 完整的事务和数据一致性控制 多用户访问机制 触发器 完善的并发控制等 因此 尽管在数据量小 用户少和性能要求不太高的环境下 可以将XML文档用作数据库 但却不适用于用户量大 数据集成度高以及性能要求高的作业环境

随着Web技术的不断发展 信息共享和数据交换的范围不断扩大 传统的关系数据库也面临着挑战 数据库技术的应用是建立在数据库管理系统基础上的 各数据库管理系统之间的异构性及其所依赖 *** 作系统的异构性 严重限制了信息共享和数据交换范围 数据库技术的语义描述能力差 大多通过技术文档表示 很难实现数据语义的持久性和传递性 而数据交换和信息共享都是基于语义进行的 在异构应用数据交换时 不利于计算机基于语义自动进行正确数据的检索与应用 数据库属于高端应用 需要昂贵的价格和运行环境 而随着网络和Internet的发展 数据交换的能力已成为新的应用系统的一个重要的要求 XML的好处是数据的可交换性(portable) 同时在数据应用方面还具有如下优点 ( )XML文件为纯文本文件 不受 *** 作系统 软件平台的限制 ( )XML具有基于Schema自描述语义的功能 容易描述数据的语义 这种描述能为计算机理解和自动处理 ( )XML不仅可以描述结构化数据 还可有效描述半结构化 甚至非结构化数据

XML文件的存储

XML文件的存储方式有三大类 ( )将文件存储于文件系统(StoringDocumentsinthe File System) ( )将文件存储于BLOB(Storing Documents in BLOBs) 利用数据库的事务管理 安全 多用户访问等优点 此外许多关系数据库提供的检索工具可以进行全文检索 近似检索 同义词检索和模糊检索 其中某些工具将会支持XML 这样就可消除将XML文件作为纯文本检索所带来的问题 ( )将文件存储于原生XML数据库(Native XML Databases NXD) NXD是专用于存储XML文件的数据库 支持事务管理 安全 多用户访问 编程API和查询语言等 与其它数据库的唯一区别在于其内部模型是基于XML的 其中 最重要的存储方式当属原生XML数据库

原生XML数据库

原生XML数据库(NativeXMLDatabases)为XML文档定义了一个(逻辑)模型 并根据该模型存取文件 这个模型至少应包括元素 属性 PCDATA和文件顺序 其例子有XPath数据模型 XMLIn foset以及DOM所用的模型和SAX 的事件 它以XML文件作为其基本存储单位 对底层的物理存储模型没有特殊要求 例如 它可以建在关系型 层次型或面向对象的数据库之上 或者使用专用的存储格式 比如索引或压缩文件

NXD最适于存储以文档为中心的文件 这是由于NXD保留了文件 顺序 处理指令 注释 CDA TA块以及实体引用等 而支持XML的数据库XED(XML enableddatabase)无法做到 XED是在原有数据库基础上扩展了XML支持模块 完成XML数据和数据库之间的格式转换和传输 从存储粒度上 可以把整个XML文档作为RDBMS表中一行 或把XML文档进行解析后 存储到相应的表格中 为了支持W C的一些XML *** 作标准 Xpath XED提供一些新的原语(如Oracle iR 增加了一些数据包来 *** 作XML数据等) 并优化了XML处理模块

NXD一般采用层次数据存储模型 保持XML文档的树形结构 省掉了XML文档和传统数据库的数据转换过程 NXD还适用于存储 天然格式 为XML的文件 NXD还可以存储半结构化数据 在某种特定情形下提高存取速度以及存储没有DTD的文件(良构的文件)

原生XML数据库的结构

原生XML数据库的结构可分为两大类 基于文本的和基于模型的

基于文本的NXD(Text BasedNativeXMLDatabases)将XML作为文本存储 它可以是文件系统中的文件 关系数据库中的BLOB或特定的文件格式 基于文本的NXD与层次结构的数据库很相似 当存取预先定义好层次的数据时 它比关系数据库更胜一筹 和层次结构的数据库一样 当以其它形式比如转置层次存取数据时 NXD也会遇到麻烦 这个问题的严重程度尚未可知 很多关系数据库都使用逻辑指针 使相同复杂度的查询以相同的速度完成

基于模型的NXD(Model BasedNativeXMLDatabases)是根据文件构造一个内部模型并存储这个模型 有些数据库将该模型存储于关系型和面向对象的数据库中 例如在关系型数据库中存储DOM时 就会有元素 属性 PCDATA 实体 实体引用等表格 其他数据库使用了专为这种模型优化了的存储格式 使用专用存储格式的基于模型的NXD如果以文件的存储顺序读取文件 其性能与基于文本的NXD相似

原生XML数据库的特性

原生XML数据库的特性(FeaturesofNativeXML Databases)有 ( )文件集(Document Collections) 支持集合(Collection)的概念 其作用相当于关系数据库中的表和文件系统中的文件夹 ( )查询语言(Query Languages) 最常用的有XPath(对多个文件的查询作了扩充)和XQL 以及专有的查询语言 ( )更新和删除(Updates and Deletes) NXD对文件的更新和删除方式从简单的替换或删除现有文件 到修改当前活动的DOM树 以及用于指定如何修改文件片断的语言 ( )事务 锁定和并发(Transactions Locking and Concurrency) 支持事务处理 锁定通常是对整个文档的 所以多用户并发性相对较低 问题的大小取决于应用程序以及 文件 的构成 ( )原生数据库提供应用程序接口API(Application Programming Interfaces APIs) ( )NXD的一个重要特性是它可以为XML文档提供 往返车票(round trip) 可以将XML文件存放在NXD中 而且再取回 同样的 文件 对于以文档为中心的应用程序来说非常重要 因为CDATA部分 实体用法 注释和处理指令是这些文档不可缺少的组成部分 特别是对于法律和医学文件 按规定这些文档必须要保持原样 ( )外部数据(Remote Data) 某些NXD可包含有外部数据 它来自存储在数据库中的文档 通常这些数据通过OD BC OLE DB或JDBC从关系数据中取出 模型可以是基于表格的或对象 关系型映射 ( )支持元素和属性的索引

结论

XML技术的出现 使数据处理从文件方式到数据库系统再到文件方式的循环 但新的文件方式已经与最初的文件系统有了本质的区别 格式化文档 XML和关系数据库在数据应用和数据管理方面各有优势

lishixinzhi/Article/program/net/201311/12776

简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。

数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。

单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。

显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。

数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢让我们先看看WHInmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。

“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的;而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。

“与时间相关”:数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。

“不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据(有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息)。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然，向数据仓库添加数据是允许的。

数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

补充一下，数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务，数据仓库必须有如下几点优点，否则是失败的数据仓库方案。

1效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。

2数据质量。客户要看各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程至少分为3步，2次ETL，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。

3扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，客户不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

数据库管理系统常见的数据模型有层次模型，网状模型和语义模型。在关系模型基础上增加全新的数据构造器和数据处理原语，用来表达复杂的结构和丰富的语义的一类新的数据模型。

荣誉分值、综合分值等计算、统计和分析。实现自动排名、审计奖学金，公示奖学金评审结果等功能。困难生认定管理：学生申请，教师审批，申请发放各项资助。

有助于加强学校对困难生的服务和管理，简化困难生资助申请的繁琐过程，给困难生提供更加简洁、方便的服务渠道，确保资助准确、及时的发放。勤工岗位申请管理：岗位设定、学生申请、教师审批。提高了勤工岗位服务和管理的效率性和科学性。

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就业信息管理：以“服务学生就业”理念为依托，构建一个针对性强，实时、方便的数据采集、分析和管理平台，逐步实现对学生就业信息的更好管理，提高信息化管理水平 , 为相关决策提供支持。

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