数据仓库 历史与现在发展状况
数据库技术的历史及未来的发展趋势综述
数据库技术的历史及未来的发展趋势综述数据库技术的历史源远流长，发展历程令人叹为观止。
1960年代，IBM发明了第一个关系型数据库系统，称为“System R”，它是数据库技
术的开端。
其后，Oracle公司发布了第一款商业关系型数据库系统，标
志着数据库技术开始普及。
20世纪90年代，除了关系型数据库之外，还
出现了全文检索引擎和对象/关系型数据库。
如今，企业级的数据库技术
有Oracle、MySQL、DB2等，而NoSQL也正在普及，比如MongoDB、Redis 等。
未来，数据库技术将继续得到发展。
首先，企业级的数据库技术将朝
着可伸缩、分布式和高可用性发展，以应对海量数据的存储和管理。
此外，容量大、存储结构复杂和数据量庞大的流数据，以及易于使用、安全可靠
和数据可视化的云数据库，也将受到广泛关注。
总之，数据库技术仍将是
未来重要的发展方向，深入了解其核心原理，将有助于进一步推动数据库
发展。
数据库的发展历程及未来趋势研究
数据库的发展历程及未来趋势研究数据库是计算机科学领域中的重要组成部分，它承载着存储和管理大量数据的任务。
随着计算机技术的不断进步，数据库也经历了多个阶段的发展，从最初的层次数据库到关系数据库，再到分布式数据库和云数据库，每一个阶段都带来了新的技术和挑战。
在数据库的发展历程中，最早的数据库类型是层次数据库。
这种数据库模型是将数据组织成树状结构，其中每个节点都可以有多个子节点。
虽然层次数据库在存储和检索数据方面具有一定的优势，但是它的数据结构过于复杂，不易扩展和修改，使得它的应用范围受到了限制。
随着关系模型的提出，关系数据库成为了主流。
关系数据库将数据组织成表格的形式，其中每个表格都有一个唯一的标识符，称为主键。
关系数据库通过结构化查询语言（SQL）来进行数据的操作和管理，这种模型更加灵活和易于扩展。
关系数据库的发展推动了商业应用的快速发展，它成为了企业管理和决策支持的重要工具。
然而，随着互联网的兴起和大数据时代的到来，传统的关系数据库面临了很多挑战。
数据量的急剧增加和数据类型的多样化使得关系数据库在存储和处理大数据方面变得困难。
为了解决这一问题，分布式数据库应运而生。
分布式数据库将数据分散存储在多个计算机节点上，并通过网络进行数据的交互和协调。
这种模型具有良好的可扩展性和容错性，能够满足大规模数据处理的需求。
随着云计算的普及，云数据库成为了当前的热点。
云数据库将数据库服务部署在云平台上，用户可以通过互联网进行数据的存储和访问。
云数据库具有高可用性、弹性扩展和灵活性的优势，能够为用户提供便捷的数据管理和分析服务。
同时，云数据库也面临着数据安全和隐私保护的挑战，需要不断改进和完善。
未来，数据库的发展趋势将主要集中在以下几个方面。
首先，随着人工智能和机器学习的快速发展，数据库将更加注重对非结构化数据的处理和分析。
传统的关系数据库主要处理结构化数据，而大数据时代涌现出大量的非结构化数据，如文本、图像和视频等。
数据库技术的演化与趋势
数据库技术的演化与趋势随着信息化时代的到来，数据库技术也在不断的发展与演化，从早期的简单文件管理系统到关系型数据库、非关系型数据库（NoSQL），再到混合型数据库。
本文将从历史的角度出发，探讨数据库技术的发展历程、现状和未来趋势。
一、数据库技术发展历史早期的文件管理系统是基于文件的，每个文件都包含了一组数据，这种系统简单易用，但是不具备搜索功能，数据的管理和安全性都受到限制。
60年代中期IBM公司开发了一种叫做IMS （Information Management System）的层次型数据库，它基于层级结构进行数据管理，拓展了文件系统的缺陷，但不具备容错和扩展性。
引擎SAP开发出了另一种形式的数据库，即关系型数据库（RDBMS），和IMS相比，它完美地解决了数据安全性和管理问题。
90年代，物理学家Jim Grey提出了分布式数据库理论及ACID原则，加上互联网的普及，数据库技术迎来了崭新的时代。
不久之后，业界发现关系型数据库在某些场景下表现不佳，比如高并发、刻度不确定等情况。
为此，工程师们又开发出了一种新型的数据库，即NoSQL，相比关系型数据库，非关系型数据库在可扩展性、高并发、海量数据等方面表现更为出色。
近年来，混合型数据库也逐渐兴起，综合了传统的关系型数据库以及NoSQL的技术。
二、当前数据库技术现状1.关系型数据库技术在当前的数据库领域中，关系型数据库仍然占据主流地位。
MySQL、Oracle、SQL Server等商业关系型数据库领域的巨头仍然在市场上占据主导地位，尤其是企业级应用中，仍然是首选。
相较于非关系型数据库，关系型数据库熟悉度高、底层特性稳定，优化方案和功能完备，对安全性和数据一致性要求高的应用也更合适。
2.NoSQL数据库技术NoSQL是Non-Relational SQL（不仅仅是SQL）的缩写。
主要是为了解决传统关系型数据库所面对的高并发、大容量等限制的问题而诞生的。
数据库技术的发展历程与趋势展望(一)
数据库技术的发展历程与趋势展望一、引言数据库技术作为信息系统的核心部分，随着计算机技术的发展而不断演进。
本文将回顾数据库技术的发展历程，并对未来的趋势进行展望。
二、关系型数据库时代关系型数据库是最早的数据库技术，在上世纪70年代首次提出并得到广泛应用。
该技术采用二维表格存储数据，通过关系代数来对数据进行查询和操作。
关系型数据库的代表作为Oracle、MySQL等，这些数据库系统以其良好的数据完整性和事务支持功能，成为企业应用的主要选择。
三、大数据时代的挑战随着互联网的兴起，大数据时代的到来对数据库技术提出了新的挑战。
传统的关系型数据库在面对亿万级甚至更大规模的数据处理时面临性能瓶颈。
此时，非关系型数据库（NoSQL）技术应运而生。
NoSQL数据库以其高可扩展性和高性能的特点，满足了大数据时代对海量数据存储和处理的需求。
四、多模型数据库的出现除了关系型数据库和NoSQL数据库，多模型数据库是近年来新兴的数据库技术。
多模型数据库允许存储和操作多种数据模型，如图形、文档、键值等，有效地解决了数据之间的复杂关系和应用场景的多样性问题。
例如，Neo4j是一种流行的图形数据库，可以高效地处理网络关系和社交网络分析。
五、人工智能与数据库技术的结合随着人工智能的快速发展，数据库技术也开始与人工智能相结合。
人工智能需要对海量数据进行分析和挖掘，而数据库技术提供了高效的数据存储和访问方式。
此外，利用机器学习和深度学习的算法，数据库系统可以进行智能化的查询优化和数据处理，提高数据分析的效率和准确性。
六、分布式数据库的趋势随着云计算和大数据技术的迅猛发展，分布式数据库成为未来的趋势。
分布式数据库将数据存储和计算分布在多个节点上，提高了系统的扩展性和容错能力。
例如，Google的Spanner和亚马逊的DynamoDB就是典型的分布式数据库系统，它们保证了全球范围内的高可用性和低延迟访问。
七、区块链技术与数据库区块链技术作为一种去中心化的分布式账本，正在引起数据库技术的革新。
数据仓库的定义、特征、产生和发展、现状和趋势
数据仓库综述一、数据的仓库的产生和发展数据仓库的出现和发展是计算机应用到一定阶段的必然产物。
经过多年的计算机应用和市场积累，许多商业企业已保存了大量原始数据和各种业务数据，这些数据真实地反映了商业企业主体和各种业务环境的经济动态。
然而由于缺乏集中存储和管理，这些数据不能为本企业进行有效的统计、分析和评估提供帮助。
也就是说，无法将这些数据转化成企业有用的信息。
70年代出现并被广泛应用的关系型数据库技术为解决这一问题提供了强有力的工具。
从80年代中期开始，随着市场竞争的加剧，商业信息系统用户已经不满足于用计算机仅仅去管理日复一日的事务数据，他们更需要的是支持决策制定过程的信息。
80年代中后期，出现了数据仓库思想的萌芽，为数据仓库概念的最终提出和发展打下了基础。
90年代初期，W.H.Inmon在其里程碑式的著作《建立数据仓库》中提出了“数据仓库”的概念，数据仓库的研究和应用得到了广泛的关注。
这对处于激烈竞争中的商业企业，有着非同小可的现实意义。
二、国内外数据仓库的发展现状和趋势随着各种计算机技术，如数据模型、数据库技术和应用开发技术的不断进步，数据仓库技术也不断发展，并在实际应用中发挥了巨大的作用。
IDC在1996年的一次对90年代前期进行的62个数据仓库项目的调查结果表明：进行数据仓库项目开发的公司在平均2.73年的时间内获得了平均为321%的投资回报率。
使用数据仓库所产生的巨大效益同时又刺激了对数据仓库技术的需求，数据仓库市场正以迅猛势头向前发展：一方面，数据仓库市场需求量越来越大，每年约以400%的速度扩张；另一方面，数据仓库产品越来越成熟，生产数据仓库工具的厂家也越来越多。
数据仓库技术及市场将向以下方向发展：1、并行化和可扩展性为提高数据仓库的性能和可扩展能力，数据仓库已趋向并行化。
在硬件层次上，已越来越明显地采用多处理器并行结构；在数据库层次上，许多数据库厂商已推出并行产品，以适应数据仓库市场的需要。
数据仓库技术的发展历程
数据仓库技术的发展历程1. 数据仓库技术的起源：数据仓库技术的发展始于20世纪80年代末和90年代初。
当时，大量的企业和组织开始积累大规模的数据，并意识到这些数据中潜在的商业价值。
数据仓库技术应运而生，目的是将分散的、异构的数据整合到一个统一的数据存储中，以支持决策分析。
2. 关系数据库管理系统（RDBMS）的发展：关系数据库管理系统是数据仓库技术的基石之一。
20世纪70年代，关系模型被提出，并随着IBM的System R和Oracle的引入，关系数据库管理系统开始流行起来。
这为数据仓库技术提供了可靠和高效的存储和查询基础。
3. 多维数据模型的引入：在数据仓库技术发展的早期，研究者们开始意识到传统的关系数据模型对于决策分析的支持有局限性。
于是，多维数据模型被提出，它以立方体（Cube）为基本数据单元，将事实数据按照多个维度进行组织和聚合，更适合于复杂的数据分析。
4. Online Analytical Processing (OLAP)的兴起：90年代初，OLAP技术开始流行起来。
OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析方法，它使用高效的聚集和切割技术，支持快速的交互式查询和多维数据分析。
OLAP技术的出现进一步推动了数据仓库技术的发展，并成为数据仓库中常用的分析工具。
5. 数据仓库架构的演化：随着数据仓库规模的不断增大，数据仓库架构也逐渐演化。
最初的数据仓库采用的是简单的单一层（Single-tier）架构，随后发展为两层（Two-tier）架构，分离了数据存储和查询引擎。
而现代的数据仓库通常采用三层（Three-tier）架构，将数据存储、ETL（Extraction, Transformation, and Loading）处理和查询分析功能分离，以提高系统的可维护性和性能。
6. 大数据和云计算的兴起：近年来，随着大数据和云计算的发展，数据仓库技术面临新的挑战和机遇。
大数据的快速增长和多样化类型使得传统的数据仓库无法满足需求，这促使了新兴的大数据技术（如Hadoop和Spark）的崛起。
数据库管理系统的发展历程与趋势
数据库管理系统的发展历程与趋势数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是用于管理和组织数据的软件系统，已经经历了几十年的发展历程。
在计算机科学领域中，数据库管理系统的发展一直以来都是一个重要的研究方向。
本文将介绍数据库管理系统的发展历程，并探讨当前的趋势。
1. 初始阶段：文件系统早期计算机系统并未有真正的数据库管理系统。
在这个阶段，数据通常存储在简单的文本文件中，组织方式通常是以某种固定格式表示的纯文本。
这种文件系统存在很多问题，包括数据冗余、数据不一致和数据完整性的问题。
数据的维护和查询也非常困难。
因此，研究者开始寻找更高效的数据组织和管理方法。
2. 层次模型：开始有了组织和结构在1960年代，层次模型被提出作为一种更为先进的数据库管理方法。
这种模型基于多叉树的数据结构，有助于组织和管理数据。
然而，层次模型需要严格的结构定义和事先定义的查询路径，限制了其灵活性。
3. 网状模型：更多的关联与灵活性为了克服层次模型的限制，20世纪60年代晚期和70年代早期，网状模型被引入数据库管理系统领域。
网状模型通过使用指针和记录之间的互联关系来组织数据，提供了更大的灵活性和更复杂的数据关系。
然而，网状模型需要复杂的数据定义和数据操作，导致实际应用的困难。
4. 关系模型：现代数据库管理系统的基石在1970年代早期，由爱德华·科布·卡德提出的关系模型成为数据库管理系统的圣杯。
关系模型把数据结构化为多个表格（关系），通过关系的连接和操作实现数据的管理和查询。
关系模型的优势在于其简单性、可扩展性和灵活性。
关系模型不需要事先定义查询路径，使得操作更加自由和方便。
关系模型的重要里程碑之一是1970年埃德加·科德最初提出的“Codd's 12 Rules”（科德的十二定律），这些规则为关系模型提供了一套完整的原则。
关系模型在商业领域中广泛应用，并且衍生出了众多的商业数据库系统，如Oracle、MySQL和SQL Server等。
数据库的发展
数据库的发展在当今数字化的时代，数据成为了一种极其重要的资源，而数据库则是存储和管理这些数据的关键工具。
数据库的发展历程，犹如一部波澜壮阔的科技史诗，见证了人类社会在信息处理和管理方面的不断进步。
从早期简单的文件系统到现代复杂的分布式数据库，数据库的发展经历了多个重要的阶段。
在计算机诞生的早期，数据通常以简单的文件形式存储，这种方式缺乏有效的数据管理和组织机制，数据的查询和更新都非常繁琐。
随着数据量的不断增加和应用需求的日益复杂，专门的数据库管理系统应运而生。
关系型数据库是数据库发展中的一个重要里程碑。
它基于关系模型，使用表格来组织数据，通过严格的数学理论保证了数据的一致性和完整性。
关系型数据库具有结构化、规范化的特点，使得数据的存储和管理更加高效和可靠。
SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）作为关系型数据库的标准操作语言，为用户提供了一种直观、统一的数据操作方式。
在很长一段时间里，关系型数据库在企业级应用中占据着主导地位，广泛应用于金融、电信、电商等各个领域。
然而，随着互联网的迅速发展和数据量的爆炸式增长，关系型数据库在处理大规模数据和高并发访问时逐渐暴露出一些局限性。
为了应对这些挑战，非关系型数据库（NoSQL）应运而生。
NoSQL 数据库摒弃了关系模型的严格约束，采用更加灵活的数据模型，如键值对、文档、列族和图等。
它们具有良好的可扩展性和高性能，能够满足海量数据存储和高并发访问的需求。
常见的NoSQL 数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis 等。
这些数据库在处理大规模的 Web 应用、社交网络、物联网等场景中发挥了重要作用。
近年来，随着大数据和云计算技术的兴起，数据库的发展又迎来了新的机遇和挑战。
大数据时代的数据量通常达到 PB 甚至 EB 级别，传统的数据库架构难以应对如此巨大的数据规模。
分布式数据库通过将数据分布在多个节点上，实现了横向扩展，能够有效地处理大规模数据。
数据库发展史
数据库发展史在当今数字化的时代，数据库已经成为了信息存储和管理的核心组成部分。
从简单的纸质记录到复杂的电子数据库系统，数据库的发展历程见证了人类对于信息处理和利用的不断追求和创新。
早期的数据库形式可以追溯到古代文明时期。
当时，人们使用简单的符号、刻痕和手写记录来保存重要的信息，如人口统计、农作物收成和商业交易等。
然而，这些早期的记录方式存在着诸多局限性，信息的检索和更新都非常困难。
随着时间的推移，进入工业革命时期，数据的处理需求变得更加复杂和庞大。
19 世纪末，卡片索引系统开始流行。
这种系统将信息记录在卡片上，通过手工分类和排序来进行管理。
例如，图书馆使用卡片索引来记录书籍的信息，企业使用卡片来记录客户和员工的资料。
虽然相比古代的记录方式有了一定的进步，但仍然效率低下，容易出错，并且存储空间有限。
到了 20 世纪 50 年代，计算机技术的出现为数据库的发展带来了重大变革。
最初，计算机主要用于处理科学计算任务，但很快人们意识到其在数据管理方面的潜力。
在 60 年代，层次数据库和网状数据库模型应运而生。
层次数据库模型将数据组织成类似树形结构的层次关系。
数据按照从上到下的层次进行存储和访问，上级节点与下级节点之间存在明确的隶属关系。
这种模型在处理具有明确层次结构的数据时表现出色，例如企业的组织架构。
网状数据库模型则允许数据节点之间存在多对多的关系，比层次数据库更加灵活。
但这两种模型都存在着复杂性高、难以理解和维护的问题。
20 世纪 70 年代，关系数据库模型的出现彻底改变了数据库领域。
关系数据库基于数学中的关系理论，将数据组织成二维表格的形式，通过标准化的语言（如 SQL）进行操作和管理。
这种模型具有简洁、清晰、易于理解和维护的优点，迅速得到了广泛的应用。
关系数据库的发展经历了多个阶段。
早期的关系数据库系统主要运行在大型主机上，只有大型企业和机构能够承担其高昂的成本。
随着计算机技术的不断进步，特别是微型计算机的普及，关系数据库逐渐走向小型化和普及化。
数据库管理系统的发展历程与趋势
数据库管理系统的发展历程与趋势一、引言数据库管理系统是在计算机科学发展的过程中逐渐形成的一种重要的软件系统。
它可以帮助企业或者组织将业务数据进行管理、存储和处理。
以往，企业或者组织往往需要手动地将海量的数据进行整理并进行存储。
这样的操作相对繁琐耗时且容易出错。
而引入数据库管理系统后，可以很大程度的提升数据处理效率，并且还可以保证数据的安全性。
二、发展历程在数据库管理系统的发展历程中，可以大致分为以下四个阶段：1.文件系统阶段文件系统阶段是数据库管理系统发展的早期时期。
在这个阶段中，数据仍然是以文件的形式存储在磁盘中的。
每个文件通常只记录着某个特定种类的数据，且文件之间没有进行关联。
这样的存储方式容易造成数据冗余和不一致，而且更新操作也较为繁琐。
2.网络模型阶段网络模型阶段主要出现在20世纪60年代末到70年代初。
在这个阶段中，出现了类似CODASYL（Conference on Data Systems Languages）的数据库管理系统，它采用了网络模型，并引入了联机处理的技术。
网络模型将数据结构化，实现了数据的关联操作，使得更新操作变得简单。
但是，这种模型下的数据库管理系统仍然存在一些问题，比如难以进行数据查询和复杂查询的结构会导致代码的冗余。
3.关系型模型阶段关系型模型阶段是数据库管理系统发展的高峰时期。
关系型模型以关系为基础，将数据形成为表格的形式，且每个表格中的数据可以通过关系映射到其他的表格中。
这样的模型可以简单的进行数据查询、插入、更新和删除操作。
而且，该模型的出现还配合了SQL （Structured Query Language）语言的使用，使得用户更加方便快捷的对数据进行处理。
4.NoSQL时代NoSQL时代是在2000年后开始崭露头角的。
NoSQL是Not Only SQL（非关系型数据库）的简称。
它主要通过文档、键值对、图形等方式来存储数据，相较于传统的关系型模型，NoSQL数据库可以更好的应对数据量庞大和数据处理的灵活性需求。
数据仓库的定义、特征、产生和发展、现状和趋势
数据仓库综述一、数据的仓库的产生和发展数据仓库的出现和发展是计算机应用到一定阶段的必然产物。
经过多年的计算机应用和市场积累，许多商业企业已保存了大量原始数据和各种业务数据，这些数据真实地反映了商业企业主体和各种业务环境的经济动态。
然而由于缺乏集中存储和管理，这些数据不能为本企业进行有效的统计、分析和评估提供帮助。
也就是说，无法将这些数据转化成企业有用的信息。
70年代出现并被广泛应用的关系型数据库技术为解决这一问题提供了强有力的工具。
从80年代中期开始，随着市场竞争的加剧，商业信息系统用户已经不满足于用计算机仅仅去管理日复一日的事务数据，他们更需要的是支持决策制定过程的信息。
80年代中后期，出现了数据仓库思想的萌芽，为数据仓库概念的最终提出和发展打下了基础。
90年代初期，W.H.Inmon在其里程碑式的著作《建立数据仓库》中提出了“数据仓库”的概念，数据仓库的研究和应用得到了广泛的关注。
这对处于激烈竞争中的商业企业，有着非同小可的现实意义。
二、国内外数据仓库的发展现状和趋势随着各种计算机技术，如数据模型、数据库技术和应用开发技术的不断进步，数据仓库技术也不断发展，并在实际应用中发挥了巨大的作用。
IDC在1996年的一次对90年代前期进行的62个数据仓库项目的调查结果表明：进行数据仓库项目开发的公司在平均2.73年的时间内获得了平均为321%的投资回报率。
使用数据仓库所产生的巨大效益同时又刺激了对数据仓库技术的需求，数据仓库市场正以迅猛势头向前发展：一方面，数据仓库市场需求量越来越大，每年约以400%的速度扩张；另一方面，数据仓库产品越来越成熟，生产数据仓库工具的厂家也越来越多。
数据仓库技术及市场将向以下方向发展：1、并行化和可扩展性为提高数据仓库的性能和可扩展能力，数据仓库已趋向并行化。
在硬件层次上，已越来越明显地采用多处理器并行结构；在数据库层次上，许多数据库厂商已推出并行产品，以适应数据仓库市场的需要。
数据库技术的发展与新趋势
数据库技术的发展与新趋势自20世纪50年代开始，数据库技术就随着计算机技术的进步而不断发展，现在已经成为了企业和个人生活中不可或缺的一部分。
随着互联网和大数据时代的到来，数据库技术也在不断进化和创新，下面我们来探讨一下数据库技术的发展与新趋势。
一、关系型数据库早在50年代，数据库就诞生了，当时主要为了解决人工管理数据过于扯手。
70年代，关系型数据库（RDBMS）开始出现，它采用表格（table）进行数据存储，并使用SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）进行数据管理和查询。
在这个领域，Oracle、SQL Server、MySQL等市场占有率较高，但在面对新一代的技术挑战时，它们也不会束手就擒。
二、NoSQL为了解决关系型数据库的不足，NoSQL（Not Only SQL）技术应运而生。
它的主要特点是不限于传统的表格，也支持多种数据结构和储存方式，例如文档（Document）、图形（Graph）、键-值键（Key-value）、列族（Column-family）等。
NoSQL数据库适用于海量数据，并具有高可扩展性，高性能和可用性。
目前，在该领域流行的有MongoDB、Cassandra、HBase等。
三、NewSQLNewSQL是在保留传统的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性的同时，也具有NoSQL的高可扩展性、高性能、大容量等特点。
NewSQL试图在关系型数据库和NoSQL之间找到最佳平衡点。
经过多年的发展，可提供NewSQL的数据库不断诞生，其中包括VoltDB、TiDB等。
四、混合式数据库混合式数据库是一种将传统关系型数据库和NoSQL结合起来的技术。
和NewSQL相似，它旨在克服传统关系型数据库的限制，同时避免完全放弃传统的ACID特性。
在混合式数据库中，传统的数据区（Structure Store）提供了关系型数据储存和查询功能，而非结构化数据区（Unstructured Store）包括既有图形、文档等非结构化数据的存储、管理功能，更适合海量数据处理。
数据库技术的发展历程与趋势展望(七)
数据库技术的发展历程与趋势展望引言数据库技术作为计算机科学领域的重要组成部分，在过去几十年里取得了巨大的发展和进步。
本文旨在回顾数据库技术的发展历程并展望其未来的趋势。
一、数据库技术的起源与演进从最早的文件系统到现代的数据库管理系统（DBMS），数据库技术经历了多个阶段的演进。
1. 文件系统阶段早期的计算机系统使用文件系统来管理数据。
这种方法需要手动管理数据的存储和检索，不仅效率低下，还容易出现数据冗余和不一致的问题。
2. 层次化模型和网状模型为了解决文件系统的问题，层次化模型和网状模型相继出现。
层次化模型通过建立数据之间的层次关系来组织数据。
这种模型可以有效地提高数据的检索效率，但对数据之间的关系表示不够灵活。
网状模型则引入了更加复杂的数据关系，但数据操纵的复杂性和可维护性成为了问题。
3. 关系型数据库模型1970年，埃德加·科德提出了关系型数据库模型，引领了数据库技术的新时代。
关系型数据库以表格的形式存储和管理数据，通过建立表之间的关系来实现数据的有结构化表示。
关系型数据库模型简单、易于理解和使用，成为了主流的数据库技术。
4. 对象关系型数据库和XML数据库为了更好地支持数据的复杂结构和对象之间的关系，对象关系型数据库和XML数据库相继出现。
对象关系型数据库将对象的概念引入到关系模型中，使数据的表示更加灵活，可以更好地表达现实世界中的复杂关系。
XML数据库则专门用于存储和处理XML数据，提供了更强大的数据查询和处理能力。
二、数据库技术的现状与应用当前，数据库技术已经成为各个领域必不可少的组成部分，广泛应用于金融、电子商务、医疗、物流等行业。
1. 数据库管理系统数据库管理系统（DBMS）是数据库技术的核心。
常见的DBMS包括Oracle、MySQL、SQL Server等。
它们提供了数据的存储、检索和修改功能，并提供了丰富的查询语言（如SQL）来操作数据库。
2. 数据仓库与数据挖掘数据仓库是用于存储大量历史数据的专门数据库。
大数据时代的数据仓库技术发展趋势分析
大数据时代的数据仓库技术发展趋势分析伴随着信息技术的快速发展，数据已经成为了现代社会大量产生的数字化信息。
随着大数据时代的到来，数据分析已经成为了企业制定决策的重要依据。
但是，大数据也带来了大量的数据存储和处理的问题，如何将海量的数据高效地存储和管理就成为了业界共同面临的挑战。
而随着数据仓库技术的不断发展，大数据时代的数据存储和管理技术也迎来了新的机会。
一、数据仓库技术的发展历程数据仓库起源于20世纪70年代的决策支持系统，作为一个面向主题、集成、时变和稳定的数据集合，能够支持分析性查询和决策制定，已经成为了当今企业数据管理的重要组成部分。
随着数据仓库技术的不断发展，数据集成能力的提高、数据清洗和建模的精细化以及数据分析和挖掘算法的逐步完善，都为企业决策带来了更多的可能性。
同时，数据仓库也逐渐从传统的“离线巨型”转变为“在线可合并”的时代。
二、大数据时代下数据仓库的发展趋势1. 硬件设施的便宜化随着技术的不断进步，硬件设施越来越便宜，处理能力也越来越强大。
同时，云计算技术的广泛应用也为数据仓库的实现提供了便利，企业可以选择将数据存储在云端，以降低存储成本。
2. 数据流入速度的提高随着数据产生速度的不断加快，数据的流入速度也成为了企业面临的一个难题。
为了应对这一问题，数据仓库需要不断升级和改进，以实现更高效的数据流入。
3. 系统的可扩展性对于大规模企业来说，数据存储的量随着业务的发展会出现较大的波动。
因此，在数据仓库的设计中，应该充分考虑到系统的可扩展性，以便在需要时能够快速地扩大存储容量。
4. 数据安全和隐私保护随着数据泄露事件的增多，数据安全和隐私保护已经成为了企业数据管理中的一个重要问题。
数据仓库在设计和实现时，需要考虑数据的安全性和隐私性，制定相应的安全措施进行保护。
5. 数据治理和规范化数据治理是企业对数据进行管理和监督的一种方法，可以保证数据的可信性和完整性。
数据仓库作为企业数据的核心，需要制定合理的数据治理方案，规范化企业数据管理和使用。
数据库的发展现状
数据库的发展现状数据库的发展现状可以从以下几个方面进行说明：1. 数据量呈爆炸式增长：随着互联网的普及和数据采集技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长的趋势。
大数据、物联网、云计算等新兴技术和应用都需要庞大的数据存储和处理能力。
2. 数据种类和形态多样化：随着社交媒体、视频、图像等大规模非结构化数据的产生，传统的关系型数据库已经不能满足各种数据的存储和处理需求。
新兴的数据库技术，如NoSQL、NewSQL等，以及各种专用的数据库系统不断涌现，并不断适应不同类型数据的存储和查询需求。
3. 数据库系统的分布式化：分布式系统已经成为数据库领域的重要研究方向和热点。
随着云计算和分布式计算技术的发展，分布式数据库系统可以实现水平扩展、容错和负载均衡等功能，提供更强大的数据处理能力和可靠性。
4. 数据库的实时性要求越来越高：随着互联网应用和物联网的普及，越来越多的应用对实时性和低延迟的要求越来越高。
传统的关系型数据库往往无法满足这些要求，新兴的实时数据库和流式计算技术逐渐兴起，并为实时应用提供了强大的支持。
5. 数据安全和隐私保护的问题：随着数据泄露和隐私问题的频发，数据安全和隐私保护成为数据库研究和应用领域的一个重要关注点。
新兴的安全技术、加密算法和隐私保护方案不断涌现，以应对数据安全和隐私保护的需求。
6. 人工智能与数据库的融合：人工智能技术的快速发展也给数据库领域带来了新的挑战和机遇。
例如，机器学习和深度学习等技术需要大规模的数据进行训练和模型构建，而数据库系统可以提供存储和管理这些数据的能力。
同时，数据库系统也可以通过智能查询优化和自动化数据库管理等技术，提高人工智能应用的性能和效率。
综上所述，数据库的发展现状主要体现在数据爆炸式增长、数据种类和形态多样化、数据库系统的分布式化、实时性要求的提高、数据安全和隐私保护问题以及与人工智能的融合。
这些发展趋势对数据库技术和应用提出了新的挑战，同时也为数据库从业人员提供了更广阔的发展空间。
数据仓库历史与现在发展状况
数据仓库历史与现在发展状况一数据仓库简介随着处理信息量的不断加大，企业需要多角度处理海量信息并从中猎取支持决策的信息，面向事务处理的操作型数据库就显得力不从心，面向主题集成大量数据的数据仓库技术产生。
数据仓库因其面向主题性，集成性，稳固性和时变性，不仅在数据的集成，储备上成效好，在从操作系统提取信息和支持系统造作者的前端工具上更是充分利用了数学严谨的逻辑思维和统计学知识，以及先进的信息技术，使企业的信息利用更有价值。
数据仓路按照特定的方法〔ETL〕从数据源中提取数据，以特定主题作维度利用特定的算法集成数据，给数据用户提供实时查询，最终集成有效信息供决策者使用。
数据仓库是个过程而不是一个项目，是一个解决方案而不是一个产品。
数据仓库之父比尔·恩门〔Bill Inmon〕在1991年出版的〝Building the Data Warehouse〞〔«建立数据仓库»〕一书中所提出的定义被广泛同意，数据仓库是一个面向主题的〔Subject Oriented〕、集成的〔Integrate〕、相对稳固的〔Non-Volatile〕、反映历史变化〔Time Variant〕的数据集合，用于支持治理决策。
二数据仓库历史1.1981年NCR公司〔national cash register corporation〕为Wal mart 建立了第一个数据仓库，总容量超过101TB(十年的会计文档还不足1TB)2.商务智能的瓶颈是从数据到知识的转换。
1979年，一家以决策支持系统为已任、致力于构建单独的数据储备结构的公司Teradata产生了。
Tera，是万亿的意思，Teradata的命名说明了公司处理海量运营数据的决心。
1983年，该公司利用并行处理技术为美国富国银行〔Wells Fargo Bank〕建立了第一个决策支持系统。
这种先发优势令Teradata至今一直雄居数据行业的龙头榜首。
数据仓库的发展现状
数据仓库的发展现状数据仓库是指集成、整理、存储和管理大规模、异构和分布式数据的中央存储库，以支持企业决策和分析需求。
随着数据量的爆炸式增长，数据仓库的发展也取得了显著的进展。
首先，随着云计算和大数据技术的快速发展，数据仓库正朝着集中和分布两个方向发展。
集中式数据仓库通常使用传统的关系型数据库进行存储和处理，而分布式数据仓库采用分布式计算技术和存储系统，将数据分布在多个节点上进行处理。
分布式数据仓库能够更好地处理大规模数据、实现高效的并行计算和快速的数据读写。
其次，数据仓库正朝着更加智能的方向发展。
传统的数据仓库主要是用于数据存储和查询，而现在，随着机器学习、人工智能和自然语言处理等技术的应用，数据仓库变得更加智能化。
例如，数据仓库可以与智能分析工具集成，利用机器学习算法和模型推荐最佳的决策方案，或者通过自然语言处理技术实现数据的智能交互和分析。
此外，数据仓库正朝着实时性和实时分析的方向发展。
传统的数据仓库主要以批处理为主，数据的更新和分析通常是在固定的时间间隔内进行。
但是，随着实时数据的重要性增加，数据仓库正朝着实时化的方向发展。
现在，数据仓库可以采用实时的数据同步和处理技术，使得数据仓库中的数据可以随时进行更新和分析，有效地支持实时决策和分析需求。
最后，数据仓库的发展还面临一些挑战。
首先是数据质量的问题。
由于数据仓库集成了多个数据源的数据，数据质量不可避免地会受到影响。
因此，数据仓库需要采取有效的数据清洗和质量控制措施，以确保数据的准确性和一致性。
其次是数据安全和隐私的问题。
数据仓库中存储了大量敏感数据，需要采取严格的安全措施，保护数据的机密性和完整性。
此外，数据仓库还需要满足法律和法规对数据隐私的要求，确保合规性。
综上所述，数据仓库的发展现状包括集中和分布两个方向发展、智能化、实时化以及面临数据质量和安全隐私等挑战。
数据仓库在企业决策和分析中起着至关重要的作用，随着技术的不断进步，数据仓库将继续发展和创新，以满足企业日益增长的数据需求。
数据仓库技术的发展及其前景
数据仓库技术的发展及其前景随着信息技术的发展，数据仓库技术已经成为企业信息化建设中的一个重要组成部分，为企业决策提供了强大的支持。
在数据仓库的基础上，企业可以更加全面、准确、及时地了解市场和客户的需求，提高了企业的市场反应和竞争力。
本文将对数据仓库技术的发展历程进行简要回顾，并分析其未来的发展前景。
一、数据仓库技术的发展历程1.1 传统数据管理技术在传统数据管理技术时期，企业面临的主要困境是数据分散、数据混乱、数据应用的局限性等。
传统的数据管理技术只能进行基本的数据存储和管理，无法实现复杂的企业数据处理和分析任务。
1.2 数据仓库技术的兴起为了解决传统数据管理技术所面临的困境，数据仓库技术应运而生。
数据仓库技术是一种全局性的、面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合，可以支持企业的基本决策和战略决策。
数据仓库技术可以将分散的数据整合到一个统一的数据仓库中，使企业能够更好地利用这些数据进行分析和应用。
1.3 数据仓库技术的发展数据仓库技术的发展经历了不断演进的过程和重要发展的阶段。
在90年代初期，数据仓库技术仅仅是一种替代传统数据库的新技术。
随着数据需求和复杂性的不断增加，数据仓库技术逐渐升级和发展，并运用了更多的技术手段和方法来处理各种数据类型和业务需求。
二、数据仓库技术的前景2.1 视觉化分析技术数据仓库技术在未来的发展中，最大的可能就在于数据的可视化分析技术。
随着数据量的增加和企业信息化建设的深入推进，数据可视化技术得到了越来越广泛的应用。
未来，人们对大数据的需求将会越来越多，这将会促使数据可视化技术有更大的发展空间。
2.2 人工智能技术在未来，数据仓库技术还将会与人工智能技术相结合。
人工智能技术能够根据数据进行自我学习，并在学习的过程中进行预测和分析，能够解决传统数据仓库技术中存在的不足之处。
人工智能技术将会与数据仓库技术相结合，形成更强大的决策分析能力。
2.3 聚合分布式技术在数据仓库技术的未来发展中，聚合分布式技术也将会发挥重要的作用。
数据库技术发展概况
数据库技术发展概况在当今数字化的时代，数据成为了企业和社会运行的重要基石，而数据库技术则是管理和组织这些数据的关键手段。
数据库技术的发展历程犹如一部波澜壮阔的科技史诗，从早期的简单数据存储到如今的复杂数据处理和分析，它不断演进和创新，为我们的生活和工作带来了巨大的便利和变革。
数据库技术的起源可以追溯到上世纪 60 年代。
当时，计算机主要用于科学计算和事务处理，数据的存储和管理相对简单。
早期的数据库系统采用层次模型和网状模型，这些模型在处理复杂的数据关系时存在诸多限制。
例如，层次模型只能表示一对多的关系，而网状模型的结构复杂，难以理解和维护。
到了 70 年代，关系模型的出现成为了数据库技术发展的一个重要里程碑。
关系模型以表格的形式来组织数据，通过规范化的关系代数操作进行数据处理。
这种简洁明了的结构和强大的理论基础使得关系型数据库迅速普及，并在随后的几十年里占据了主导地位。
其中，像甲骨文（Oracle）、微软的 SQL Server 和 MySQL 等关系型数据库成为了企业级应用的首选。
在关系型数据库发展的同时，数据库技术也在不断地应对新的挑战和需求。
随着互联网的兴起，数据量呈爆炸式增长，传统的关系型数据库在处理海量数据时遇到了性能瓶颈。
为了解决这个问题，分布式数据库应运而生。
分布式数据库将数据分布在多个节点上，通过并行处理和数据分片等技术提高了系统的扩展性和性能。
像谷歌的Bigtable、亚马逊的 Dynamo 等都是分布式数据库的典型代表。
进入 21 世纪，随着数据类型的多样化和数据处理需求的复杂化，非关系型数据库（NoSQL）开始崭露头角。
NoSQL 数据库摒弃了关系模型的严格约束，采用灵活的数据模型，如键值对、文档型、列族和图等，以适应不同类型的应用场景。
例如，Redis 作为一种高性能的键值对存储数据库，常用于缓存和高速读写场景；MongoDB 是一款文档型数据库，适用于存储半结构化的数据；Cassandra 则是一种优秀的列族数据库，在大规模数据存储和高并发访问方面表现出色。
数据库的前世今生
数据库的前世今生在当今数字化的时代，数据无处不在，而数据库则是管理和存储这些数据的关键工具。
从早期简单的文件系统到如今复杂的分布式数据库，数据库的发展历程充满了创新和变革。
让我们把时间拨回到上世纪50 年代，那时候计算机刚刚崭露头角，数据的管理还处于非常初级的阶段。
早期的计算机系统主要使用简单的文件来存储数据，每个应用程序都有自己独立的文件，数据的重复和不一致性问题十分常见。
这就好比每个人都有自己的小账本，记录方式各不相同，容易出错且难以整合。
随着数据量的不断增加和应用需求的日益复杂，这种简单的文件管理方式显然无法满足需求。
于是，在 60 年代，出现了层次模型数据库和网状模型数据库。
层次模型就像是一棵倒置的树，数据按照层次结构进行组织；而网状模型则更像是一张错综复杂的网，节点之间可以有多种关联。
这两种模型在一定程度上改善了数据管理的状况，但它们的复杂性使得开发和维护变得相当困难。
到了 70 年代，关系模型数据库应运而生。
这可以说是数据库发展史上的一个重要里程碑。
关系模型将数据以二维表格的形式呈现，通过标准化的关系操作语言（如 SQL）来进行数据的管理和查询。
它的出现极大地简化了数据管理，提高了数据的独立性和一致性。
关系型数据库迅速成为了主流，像甲骨文（Oracle）、IBM 的 DB2 等都是当时著名的关系型数据库产品。
进入 90 年代，互联网的兴起带来了新的挑战和机遇。
数据量呈爆炸式增长，传统的关系型数据库在处理大规模数据和高并发访问时开始显得力不从心。
这时候，一些新的数据库技术开始崭露头角。
一种是面向对象数据库，它将数据和操作封装在一起，更符合面向对象编程的思想。
但由于其复杂性和缺乏广泛的支持，并未得到大规模的应用。
另一种是 NoSQL 数据库，包括键值存储（如 Redis）、文档数据库（如 MongoDB）、列族数据库（如 HBase）和图数据库（如 Neo4j）等。
NoSQL 数据库的特点是具有良好的扩展性和高性能，能够处理海量的非结构化和半结构化数据。
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数据仓库一数据仓库简介随着处理信息量的不断加大，企业需要多角度处理海量信息并从中获取支持决策的信息，面向事务处理的操作型数据库就显得力不从心，面向主题集成大量数据的数据仓库技术产生。
数据仓库因其面向主题性，集成性，稳定性和时变性，不仅在数据的集成，存储上效果好，在从操作系统提取信息和支持系统造作者的前端工具上更是充分利用了数学严谨的逻辑思维和统计学知识，以及先进的信息技术，使企业的信息利用更有价值。
数据仓路按照特定的方法（ETL）从数据源中提取数据，以特定主题作维度利用特定的算法集成数据，给数据用户提供实时查询，最终集成有效信息供决策者使用。
数据仓库是个过程而不是一个项目，是一个解决方案而不是一个产品。
数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受，数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
二数据仓库历史1.1981年NCR公司（national cash register corporation）为Wal mart 建立了第一个数据仓库，总容量超过101TB(十年的会计文档还不足1TB)2.商务智能的瓶颈是从数据到知识的转换。
1979年，一家以决策支持系统为已任、致力于构建单独的数据存储结构的公司Teradata诞生了。
Tera，是万亿的意思，Teradata的命名表明了公司处理海量运营数据的决心。
1983年，该公司利用并行处理技术为美国富国银行（Wells Fargo Bank）建立了第一个决策支持系统。
这种先发优势令Teradata至今一直雄居数据行业的龙头榜首。
3. 1988年，为解决企业集成问题，IBM公司的研究员Barry Devlin和Paul Murphy创造性的提出了一个新的术语：数据仓库（Data Warehouse）4.1992年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了《如何构建数据仓库》一书，第一次给出了数据仓库的清晰定义和操作性极强的指导意见，真正拉开了数据仓库得以大规模应用的序幕。
5.1993年，毕业于斯坦福计算机系的博士拉尔夫·金博尔，也出版了一本书：《数据仓库的工具》（The Data Warehouse Toolkit），他在书里认同了比尔·恩门对于数据仓库的定义，但却在具体的构建方法上和他分庭抗礼。
最终拉尔夫金博尔尔由下而上，从部门到企业的数据仓库建立方式迎合人们从易到难的心理，得到了长足的发展。
6.1996年，加拿大的IDC（international date corporation）公司调查了62家实现数据仓库的欧美企业，结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益、进行数据仓库项目开发的公司在平均2.72年内的投资回报率为321%。
7．到如今，数据仓库已成为商务智能由数据到知识，由知识转化为利润的基础和核心技术。
8.在国内，因数据仓库的实施需要较多的投入，再加之需要足够的数据积累才能看到结果，不能很好的被企业普遍接受。
对数据仓库的发展产生了一些负面影响。
但实时的，多维的处理海量数据已成为信息时代企业发展所必须的工作。
三主流数据仓库产品IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft和SAS等有实力的公司相继通过收购或研发的途径推出了自己的数据仓库解决方案。
BO和Brio等专业软件公司也前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。
根据各个公司提供的数据仓库工具的功能，可以将其分为3大类：解决特定功能的产品（主要包括BO的数据仓库解决方案）、提供部分解决方案的产品（主要包括Oracle、IBM、Sybase、Informix、NCR、Microsoft及SAS等公司的数据仓库解决方案）和提供全面解决方案的产品（CA是目前的主要厂商）。
1 、BusinessObjects（BO）数据仓库解决方案BO是集查询、报表和OLAP技术为一身的IDSS，它使用独特的语义层和动态微立方技术来表示数据库中的多维数据，具有较好的查询和报表功能，提供钻取等多维分析技术，支持多种数据库，同时还支持基于Web浏览器的查询、报表和分析决策。
虽然BO在不断增加新的功能，但从严格意义上讲，只能算是一个前端工具。
也许正是因为如此，几乎所有的数据仓库解决方案都把BO作为可选的数据展现工具。
BO支持多种平台和多种数据库，同时支持Internet/Intranet。
BO主要作为第三方产品或其它公司的产品结合进行使用。
BO是集成查询，报表和分析功能工具，它还提供了世界上第一个通过Web进行查询、报表和分析的决策支持工具Webintelligence，第一个可以在Microsoft Excel集成企业公共数据源中数据的工具Businessquery和面向主流商业用户的数据挖掘工具Businessminer，用其可以实现深入的分析用以发掘深层次的数据之间的关系。
BO是商务智能行业不折不扣的领导者,在美国加利福尼亚圣何塞和法国巴黎设有两个总部。
Business Objects 还在业内创建了最强大、最全面的合作伙伴社区，在全球拥有3000多家合作伙伴，包括Accenture 、BearingPoint 、Capgemini 、HP 、IBM 、Microsoft 、Oracle(PeopleSoft)、Sysbase 、BEA 、Teradata 和SAP 等企业。
另外，公司还提供咨询和培训服务，以帮助客户有效地部署商务智能项目。
2007年10月被SAP收购，但是保持独立运营。
Business Object是一个由多个产品组成的产品族，主要包BusinessObject,Designer,Document Agent,Supervisor,Business Miner五个产品。
这几个产品功能如下：(1)supervisor:Supervisor是BO自身的安全管理工具。
在Spervisor中可以建立和维护资料库，在资料库中可以建立BO的用户和用户组，通过对不同用户赋予不同的操作权限，来实现对Business Object的使用用户、定制查询(universe)以及查询报告的安全管理。
实际上多个用户定制查询及查询结果的共享时通过资料库实现的。
(2)Designer:Designer是一个多编模型构建工具，它可以将关系库中的表通过类、对象及对象明细等工具映射到多维模型的维、维元素及度量指标上，使用户在符合业务逻辑的多维模型上构建查询。
(3)Business Object:Business Object是一个查询定制和统计报表(图形)生成工具。
它利用Designer建立多维模型定制各类查询，查询方式包括Business Object定制查询语义层(universe)、手写SQL语句、存储过程及个人数据文件等，在Business Object 4 1版中还将支持OLAP Pannel，从而使其可以利用其他厂商的OLAP服务器的功能。
Business Object将查询结果以多种报表形式及统计图形的方式提交给用户。
用户可以在查询结果上进行进一步的分析，如向下/向上钻取(Drill Up/Drill Down)等。
另外，在Business Object中还提供了一种script语言，?该语言风格类似Visual Basic，在程序中可以以面向对象的编程风格调用Business Object提供的丰富类库。
得script语言可以定制出更为友好的查询界面。
(4)Document Agent:Document Agent是专为工作组用户的文档管理及查询结果刷新而建立的。
一组用户对应一个Document Agent，不同用户的查询报表(图形)均可发送到Document Agent供同组的其他用户共享。
Document Agent还可以定义统计报表(图形)的刷新频度。
Business Object具有以下几个特点：前端分析手段灵活，表现方式多样，语义层构建工具应用面广，应用简单，具有文档管理的数据刷新功能，可以利用资料库对不同用户的操作权限进行管理【文来自百度空间】2、IBM数据仓库解决方案IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能解决方案，具有集成能力强，高级面向对象SQL等特性。
包括：Visual Warehouse（VM）、Essbase/DB2OLAP Server 5.0和IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。
其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。
Essbase/DB2 OLAP Server支持：“维”的定义和数据装载，它不是关系型OLAP，而是混合型的OLAP。
IBM采取合作伙伴战略，例如其前端数据展现工具可以使Business Objects的BO、Lotus 的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的QueryManagementFacility，多维分析工具支持ArborSoftware的Essbase和IBM的DS2 OLAP服务器，统计分析工具采用SAS系统。
IBM公司推出的DB2 UDB 7.1主要实现以下功能：电子商务，包括e-commerce、ERP、客户关系管理、供应链管理、网络自助和商业智能，帮助企业实现电子商务。
商业智能利用已有的数据资源来支持企业决策，包括数据访问、数据分析、成本控制、获取新的商业机会和提高客户忠诚度；数据管理包括准确高效的运行查询和应用、安全的存储、访问数据、数据恢复和在复杂的硬件环境下实现应用；增强DB2家族产品，满足当今异构计算环境的需要，实现开放时机决方案。
IBM联合了550多家合作伙伴，可以提供多达800种商业信息应用和工具。
在世界范围内，IBM的9500多家合作伙伴为支持DB2通用数据库设计了16300种应用程序。
它主要有以下特性：◆集成能力强主要包括通用数据支持、免费新增数据仓库中心和DB2 OLAP starter kit。
用户可以使用DB2的数据连接器（DataJoiner），象访问DB2数据资源一样访问Oracle、Sybase、Informix、SQL Server等数据库。
DB2 UDB的用户现在可以跨越DB2数据库、Oracle数据库或者一个OLE DB资源进行分布式的查询，也就是可以通过使用DB2通用数据库的SQL句法和API 在一个工作单元的查询内访问和处理保存在异构数据资源中的数据。