书目数据库主要提供的是

书目数据库主要提供的是：文献的题名、作者、出处等基本书目信息。

在各种数据库之中，书目数据库是出现较早的一类数据库。从1964年第一个书目数据库开发成功并投入检索服务以来，世界各国已建立了数目众多、种类多样的书目数据库。在可提供联机检索的数据库中，书目数据库也占据着主体地位，几乎覆盖了全部专业领域的各类文献。书目数据库之所以增长如此迅速，影响如此之大，是有其特定的历史背景的。

书目数据库按其存储信息的性质可以划分为文摘索引数据库和图书馆目录数据库两种类型。文摘索引数据库的内容与书本式文摘索引相同，主要是简单记载有关领域某一时期发表的文章，供人们检索和查询。它提供文献确定的来源信息，即文摘对应的原始文献，但一般不提供原始文献的馆藏信息。

图书馆目录数据库，通常又称为机读目录。它是指以特定代码形式和特定结构预三录在计算机存储载体上的、用计算机识别和处理的目录。它将传统卡片目录的内容以标准数据形式记录在计算机的存储载体上，以供用户查阅。它的数据内容详细，除文献外表特征的描述信息外，还有许多管理信息、馆藏信息等附加信息，而且具有比较统一的记录格式。

何为目录数据库？

目录（Catalog）是以完整的出版单元（如一种图书、一种期刊）为单位，按照一定次序编排的对文献信息进行描述和报道的工具，也称书目。目录对文献的描述比较简单，每条记录的字段主要包括：文献题名、责任者、出版事项、分类号、主题词等。一种出版物经过如此描述后形成一条记录，将所有的记录组织起来就形成了目录。

何为元数据库？

什么是元数据？

元数据（Meta Date），关于数据的数据或者叫做用来描述数据的数据或者叫做信息的信息。

这些定义都很是抽象，我们可以把元数据简单的理解成，最小的数据单位。元数据可以为数据说明其元素或属性（名称、大小、数据类型、等），或其结构（长度、字段、数据列），或其相关数据（位于何处、如何联系、拥有者）。

举几个简单的例子：

使用过数码相机的同学都应该知道，每张数码照片都会存在一个EXIF信息。它就是一种用来描述数码图片的元数据。根据EXIF标准，这些元数据包括：Image Description(图像描述、来源. 指生成图像的工具 )、Artist(作者)、Make( 生产者)、Model (型号)、….、等等。

生活中我们填写的《个人信息登记表》，包括姓名、性别、民族、政治面貌、一寸照片、学历、职称等等这些就是锁定kent.zhu这个人的元数据。

通常情况下元数据可以分为以下三类：固有性元数据、管理性元数据、描述性元数据。

固有性元数据；与事物构成有关的元数据。

管理性元数据；与事物处理方式有关的元数据。

描述性元数据；与事物本质有关的元数据。

当然，并不是说所数据总能清晰的划分在以上3类中。比如：一张由kent拍摄的大小为20K的JPG格式的印着一只小狗的圣诞卡照片。

它的固有性元数据包括：20K、JPG；管理性元数据：kent拍摄、圣诞卡；描述性元数据：狗、小狗、圣诞、照片、圣诞节、…

但是，圣诞卡则可以放在以上任何一个分类中。与事物构成有关（说明这个东东是什么）、与事物处理方式有关（说明这个东东的用途是什么）、与事物本质有关（可以直接用来描述这个东东）。

元数据之于信息架构的意义

元数据是一种很有效的方法，用以确保网站上各种形式的内容确实都能被查找到。比如我们常常为搜索很久之前看到的一张美女图片犯愁，而如果一个图片网站如果信息架构足够好，我们就能凭借我们回忆到的元数据（关于武藤兰的？2000年拍摄的？）清晰的找到。

元数据之于信息架构就像是房子的砖瓦，它可以根据需要摆放成不同的信息检索系统。元数据是所有组织系统的基础，从搜索到电子商务网站上的导航系统都强烈的依赖于元数据。

前面提到，元数据实际上是为产品的可查找性（Findability）服务的。而用户在查找信息的时候不会按照机器思维去找（不会输入该照片的ID），而是直接输入关于信息的描述性信息如：“小狗 圣诞卡”。也就意味着在创建关于描述性元数据的时候要尽量的提取出任官关于这个对象所讲述的故事，这些才是人们能记住的和习惯搜索的细节。

我们会发现，机械生成的元数据常常是不靠谱的，如在UCH系统下发布日志的时候系统会自动根据标题进行机械分析生成的一些元数据。

而充分利用手工元数据（handcrafted metadate）是提高可查找性的一个好方法。最常见的例子就是我们见到的Tag。Tag就是一种用户自创的元数据，其特点是无层次结构、自定义。比如这张Flickr照片下的手工元数据就为在Flickr上查找提供了更多的方便。

数据库是一组信息的集合，以便可以方便地访问、管理和更新，常用数据库有：1、关系型数据库；2、分布式数据库；3、云数据库；4、NoSQL数据库；5、面向对象的数据库；6、图形数据库。

计算机数据库通常包含数据记录或文件的聚合，例如销售事务、产品目录和库存以及客户配置文件。

通常，数据库管理器为用户提供了控制读写访问、指定报表生成和分析使用情况的能力。有些数据库提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)遵从性，以确保数据的一致性和事务的完整性。

数据库普遍存在于大型主机系统中，但也存在于较小的分布式工作站和中端系统中，如IBM的as /400和个人计算机。

数据库的演变

数据库从1960年代开始发展，从层次数据库和网络数据库开始，到1980年代的面向对象数据库，再到今天的SQL和NoSQL数据库和云数据库。

一种观点认为，数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中，数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库，从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。

常用数据库：

1、关系型数据库

关系型数据库是由IBM的E.F. Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。

关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别，并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展，并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别，而不需要修改所有现有应用程序。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库，其中部分数据库存储在多个物理位置，处理在网络中的不同点之间分散或复制。

分布式数据库可以是同构的，也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件，并运行相同的 *** 作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、 *** 作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。

3、云数据库

云数据库是针对虚拟化环境(混合云、公共云或私有云)优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处，比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用，还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。

云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。

4、NoSQL数据库

NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。

NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。

5、面向对象的数据库

使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中，但是面向对象数据库非常适合于这些项。

面向对象的数据库是围绕对象(而不是 *** 作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如，关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象，而不是字母数字值。

6、图形数据库

面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。

图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如，公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。

访问数据库:DBMS和RDBMS

数据库管理系统(DBMS)是一种允许您定义、 *** 作、检索和管理存储在数据库中的数据的软件。

关系数据库管理系统(RDBMS)是上世纪70年代开发的一种基于关系模型的数据库管理软件，目前仍然是最流行的数据库管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle数据库、IBM DB2和MySQL是企业用户最常用的RDBMS产品。DBMS技术始于20世纪60年代，支持分层数据库，包括IBM的信息管理系统和CA的集成数据库管理系统。一个关系数据库管理系统（RDBMS）是一种数据库管理软件是在20世纪70年代开发的，基于关系模式，仍然是管理数据库的最普遍的方式。

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