数据库新技术专题-论文
数据库技术的新动态和新应用
数据库技术的新动态和新应用随着互联网技术的迅猛发展，数据库技术也在不断创新与进步。
在新一轮产业变革的大背景下，新型数据库技术愈发成为了人们关注的焦点。
本文就数据库技术的新动态和新应用进行探讨。
一、云原生数据库技术云原生数据库技术是近年来备受瞩目的新兴技术，其底层架构采用了更加轻量化、灵活的方式，能够更好地满足云计算环境下的需求。
云原生数据库技术具有更好的易用性、可伸缩性和容错性，可以实现水平扩展和自动化运维等功能。
在云原生数据库技术中，容器化技术被广泛应用。
容器可以实现更快速的部署和升级，提高数据库的管理效率。
而以Kubernetes为代表的容器编排系统，则可以实现更加灵活的资源调配、容器的自愈和故障自愈等功能，提高数据库的可靠性和稳定性。
二、区块链数据库技术近年来，区块链技术成为了一个热门领域。
区块链技术通过分布式账本、去中心化的共识机制等特点，可以实现数据的去中心化、不可篡改等功能。
数据库技术与区块链技术的结合，则可以实现共享数据的安全可靠，保证数据的信任级别。
区块链数据库技术可以在金融、物流、医疗等领域发挥重要作用。
例如，金融领域中，基于区块链的数据库可以实现交易记录的实时跟踪和核对，保证交易的安全和可靠性。
物流领域中，基于区块链的数据库可以实现货物追踪和溯源，保证物流的安全性和透明性。
三、AI与数据库技术的结合人工智能在各行各业都有广泛地应用。
数据库技术与人工智能的结合，则可以实现更加高效的数据处理和分析。
例如，通过AI 技术对数据库中的大量数据进行分析和挖掘，可以帮助企业发现数据中蕴含的规律和趋势，提高企业的发展战略和决策。
AI技术还可以广泛应用于数据库管理领域，如自动化备份、故障诊断和性能优化等方面。
通过AI技术的应用，可以降低数据库管理的人工成本和错误率，提高数据库的可靠性和稳定性。
四、小结在互联网技术不断推动下，数据库技术也在发生革新和变革。
云原生技术、区块链技术和AI技术的应用，使得数据库技术更加灵活，可靠和高效。
数据库的新技术
引言概述：数据库是组织和管理数据的关键工具，随着科技的不断发展和数据的爆炸性增长，新技术在数据库领域不断涌现。
这些新技术的出现为数据库的性能、安全性和可扩展性带来了重大的改进和挑战。
本文将详细介绍数据库的新技术，并探讨其在不同方面的应用和优势。
正文内容：1.云数据库技术1.1.弹性扩展和自动备份1.2.数据中心间的高可用性1.3.数据库即服务（DBaaS）1.4.跨地理位置的灾备性1.5.数据安全和隐私保护2.图数据库技术2.1.图数据库的基本概念和原理2.2.图数据库在社交网络分析中的应用2.3.图数据库在推荐系统中的应用2.4.图数据库在欺诈检测中的应用2.5.图数据库与传统关系型数据库的比较3.非关系型数据库技术3.1.NoSQL数据库的介绍和特点3.2.键值存储数据库的优势和应用3.4.列存储数据库的优势和应用3.5.图数据库的优势和应用4.内存数据库技术4.1.内存数据库的基本原理和优势4.2.实时数据分析和处理的应用4.3.高并发事务处理的性能优势4.4.内存数据库与传统磁盘数据库的比较4.5.内存数据库的未来发展方向5.分布式数据库技术5.1.分布式数据库的基本概念和架构5.2.数据分片和数据复制的方法5.3.分布式事务处理和一致性协议5.4.分布式数据库容错和故障恢复5.5.分布式数据库的可扩展性和性能优化总结：数据库的新技术在提供更高性能、更高安全性和更好可扩展性的同时，也带来了一些挑战。
云数据库技术使得数据库的弹性扩展和灾备恢复更加容易实现，同时也引入了数据安全和隐私保护的问题。
图数据库、非关系型数据库、内存数据库和分布式数据库技术在特定领域有其优势和应用场景。
总体而言，数据库的新技术不仅为处理海量数据提供了新的思路和方法，而且将对未来数据库的发展方向产生深远影响。
数据库技术论文浅析实时数据库技术
数据库技术论文浅析实时数据库技术在当代信息技术高速发展的背景下，数据库技术已经成为各行各业不可或缺的核心技术之一。
随着大数据时代的到来，对数据库的实时性要求也越来越高。
本篇论文将对实时数据库技术进行浅析，探讨其应用领域、特点以及挑战，并对其未来发展趋势进行展望。
一、实时数据库技术的定义与应用领域实时数据库技术是指数据库系统在处理数据时能够满足实时性要求的技术。
具体来说，实时数据库需要能够在规定的时间范围内对数据进行快速的读写，并保证数据的一致性和准确性。
实时数据库技术广泛应用于以下领域：1. 金融行业：实时数据库技术在股票交易、外汇交易等金融业务中发挥着重要作用。
通过实时数据的读取和分析，能够帮助金融从业人员进行精确的决策和预测。
2. 物流行业：实时数据库技术在物流领域中用于跟踪货物的实时位置和状态，提供准确的物流信息，以便进行调度和管理。
3. 电商行业：实时数据库技术在电商平台上用于处理订单和库存等信息，实现快速的交易和库存管理。
4. 交通行业：实时数据库技术在智能交通系统中广泛应用，用于交通数据的采集、处理和分析，帮助交通管理部门实时监控交通情况、疏导交通流量。
二、实时数据库技术的特点1. 快速读写：实时数据库需要具备高速读写能力，能够在极短的时间内完成数据的读取和写入操作。
2. 并发处理：实时数据库需要支持并发处理，能够同时处理多个用户的请求，保证系统的稳定性和可靠性。
3. 数据一致性与可靠性：实时数据库需要保证数据的一致性和可靠性，避免因为多线程操作导致数据的错乱和丢失。
4. 实时监控与预警：实时数据库能够实时监控数据的变化，并根据设定的规则进行预警和报警，帮助用户及时做出决策。
三、实时数据库技术的挑战实时数据库技术在实际应用中面临一些挑战：1. 数据量大：随着大数据时代的到来，实时数据库需要处理庞大的数据量，对存储和计算能力有更高的要求。
2. 数据一致性：实时数据库需要保证数据的一致性，避免因为并发操作而导致数据的冲突和错误。
计算机数据库论文3篇
计算机数据库论文篇一：数据库的概述和应用随着计算机科学的迅猛发展，数据库作为一种特殊的软件工具应运而生，被广泛应用于各个领域。
数据库是一个数据组织和存储的系统，能够从大量的数据中高效地检索所需信息。
合理地应用数据库技术能够有效提升企业、组织管理的效率和质量，缩短数据处理的时间和减轻人力支出的压力。
数据库有诸多不同的类型，如关系型数据库、文本数据库、层次结构数据库、网络数据库等等。
其中关系型数据库是应用最广泛的一种数据库。
它是由若干张关系表组成，每张表是一个二维表格，由行和列组成。
每一行数据都有一个唯一的标识符，称为主键。
表与表之间通过外键实现联系，外键在一个表中引用另一个表的主键。
关系型数据库具有数据结构清晰、数据冗余较小、数据独立性高、应用广泛等特点，被广泛应用于各个领域。
数据库应用的领域广泛，如金融、贸易、医疗、教育、网站等。
在金融领域，数据库应用于数据管理、交易记录、客户管理等方面。
在贸易领域，数据库应用于库存管理、业务流程、订单追踪等方面。
在医疗领域，数据库应用于病人信息管理、医学研究、医疗保险等方面。
在教育领域，数据库应用于学生信息管理、教学计划、成绩管理等方面。
在网站方面，数据库应用于网站内容管理、用户数据管理、访问量统计等方面。
总之，数据库在现代社会的各个领域就像一位默默无闻的守护者，在为我们提供便利与帮助，提高了我们办公效率的同时，也在默默记录着生活点滴。
因此，在我们对其广泛应用的同时，要注重数据的保护和规范，提高数据管理的精度和规范性。
篇二：数据库的设计与实现数据库的设计和实现对于一个系统的稳定性和可维护性至关重要。
在设计和实施数据库时，需要从以下方面考虑：首先，需要对数据库的结构、领域和使用环境进行分析和规划。
在分析的过程中，需要确定表的数量、表之间的关系和数据元素的种类与数目。
在规划的过程中，需要确定数据库的命名和物理存储区域的位置。
其次，需要对数据进行建模和设计。
设计数据时，应该根据数据之间的联系来设计表的关系。
大数据背景下数据库新技术研究
大数据背景下数据库新技术研究数据库软件是程序员进行软件开发的必不可少的工具，在网络时代现在很多软件公司都选择Oracle数据库，这种大型数据库软件比较适合网络环境下进行软件开发，数据库技术是数据库软件核心，数据库技术必须不断更新以适合现在软件开发需要。
本论文主要从大数据的基本概念、传统数据和大数据的区别、大数据的关键技术、大数据的未来方向进行阐述大数据背景下数据库新技术研究，希望为研究大数据库新技术的专家和学者提供理论参考依据。
标签：大数据;数据库新技术;研究数据库是存储在一起的相关数据的集合，是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
大数据是指规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
所谓大数据技术就是利用分析掌握的丰富数据，从而发掘具有较高价值信息的能力。
大数据技术有机融合并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网技术、可扩展的存储系统等。
1大数据基本概念大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2传统数据和大数据的区别2.1解决问题不再依赖模型与各种算法在没有出现大数据技术时，为了帮助人们得到准确结果，计算机通常要利用建立各种模型与算法，还需引用正确的因果关系与合理算法才能得到实用的结果。
但随着大数据技术的出现这一问题得到了有效解决。
如果拥有的数据数量非常巨大，则不需研究因果关系就能得到准确结果。
如Google在翻译用户数据时，本身不应用固定的语法与标准，而主要结合本身数据库中保存的用户用语习惯进行翻译。
2.2不需要利用数据结构就能随时处理各类网络信息大数据可以结合互联网记录的各种人类行为数据对获得的信息进行处理。
在没有大数据技术时，本身掌握的各种数据必须经过前期处理，同时保存于数据库当中。
数据库新技术
数据库新技术摘要：数据库技术出现于20世纪60年代末，是计算机科学技术中发展最快的领域之一。
数据库技术己在当代社会生活中获得了广泛的应用。
本文介绍了数据库技术的发展及面临的挑战，数据库技术与多学科技术的有机结合，数据库新技术应用的实现途径和主要特征以及数据库新技术的发展趋势。
关键词：数据库新技术；面向对象数据库；空间数据库；多媒体数据库；主动数据库；移动数据库；Web挖掘1.引言随着计算机应用领域的不断拓展和信息技术的发展, 数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一，数据库技术的研究也取得了重大突破，它已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要的技术基础和支柱。
数据库技术产生于20世纪60年代末期，短短30年间已从第一代层次、网状数据库，第二代关系数据库系统发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。
随着数据库技术不断应用到新的领域，传统数据库技术面临着以下新的挑战：1)信息爆炸导致数据量剧增。
随着社会信息化进程的加快，信息量急剧增长。
如构成人类基因组的DNA排列图谱，每个基因组DNA排列长达几十亿个元素，每个元素又是一个复杂的数据单元，据估计人类的基因组约5～6万种，如何表示、访问和处理这样的图谱结构数据，是数据库面临的难题。
2)数据类型的多样化和一体化要求。
传统的数据库技术基本上是面向记录的，以字符表示的格式化数据为主，这远远不能满足多种多样信息类型的需求。
新的数据库系统应能支持各种静态和动态的数据，如图形、图像、语音、文本、视频、动画、音乐等。
3)当前的数据库技术还不能处理不确定或不精确的模糊信息。
目前，一般数据库的数据，除空值外都是确定的。
但是实际生活中要求数据库能表示、处理不确定或不精确的数据。
4)数据安全性。
数据库系统的发展方向是在大范围内集成，向广大用户提供方便的服务。
随着移动主机（便携式计算机）的大量涌现，因特网的扩展延伸，用户可以随时随地访问数据库。
此外，移动主机遗失、失窃等现象时有发生，这就带来严重的数据库安全和保密问题。
关于计算机数据库发展的论文
关于计算机数据库发展的论文网络化时代的到来,激发了信息技术的多样化,人们对信息技术的依赖愈发强烈,计算机数据库技术在信息管理中的应用逐步普及开来,成为信息系统的重要组成部分。
下面是店铺为大家整理的关于计算机数据库发展的论文，供大家参考。
关于计算机数据库发展的论文篇一通常情况下，数据库系统都是一个安全性较高的并且有较强网络安全措施的大型系统。
但是，就算是采用了多种方式保驾护航，仍然会有部分病毒通过内网和外网交互的时候进入系统内部，从而威胁到系统的安全。
没有完美的系统，数据库也不例外。
数据库自身潜在着很多安全风险。
第一，数据库系统没有为操作系统提供原版的特性。
第二，数据库技术还没有完全成熟，在性能与操作上存在缺陷，甚至会影响到数据库自身的安全性。
数据库管理技术(1)规范的操作。
在数据库的实际应用过程中，由操作应用带来的安全风险，对于计算机数据库安全的影响可以通过规范的操作来加以控制。
由数据库操作引发的问题主要表现在计算机病毒的引入、后门程序、操作系统补丁更新不及时。
都是由于计算机数据库用户的安全意识和安全管理措施不当导致的。
规范对用户的管理可以有效的杜绝此类现象的发生。
定期为数据库打补丁。
加强用户对于数据库应用的安全意识，做好各种安全防范，保证系统安全。
(2)定期备份。
数据库应用系统往往涉及很多重要数据和机密数据。
这些数据一旦丢失，后果会很严重。
在数据库技术中，备份恢复技术是实现数据库系统安全运行的重要技术。
在实际的生产应用中数据库系统免不了发生系统故障、断电等意外，这时如果没有备份，重要数据将遭到损坏。
为防止数据丢失、文件损坏，数据库需要做到定期备份。
这样，当发生意外导致的数据库故障时，可以利用最新的一次数据备份，将数据库恢复到备份时的状态，以确保数据的完整性和系统的一致性。
(3)提高硬件可靠性。
确保硬件设备供电的可靠性，适当准备备用电源。
提供多个备用数据库，当主数据库运行的时候，备用数据库记录主数据库的信息。
数据库新技术论文报告
关于数据库新技术论文指导老师：班级：姓名：学号：数据库新技术及其发展趋势内容摘要：由于数据库技术在特殊领域的应用和其他相关学科技术的发展，促使数据库技术不断创新、发展。
本文阐述了一些新的数据库技术及新一代数据库技术的发展方向。
关键词：数据库信息集成网格数据管理移动数据库数据加密技术发展趋势一、引言数据库技术是计算机科学的重要分支，主要研究如何安全高效地管理大量、持久、共享的数据。
数据库的研究始于20世纪60年代中期，从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，目前数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域。
在Web 大背景下的各种数据管理问题成为人们关注的热点。
本文讨论目前数据库研究领域中最热门的几个研究方向的发展现状、面临的问题和未来趋势。
二、数据库发展动力目前Internet 是主要的驱动力。
现在，大部分企业感兴趣的是如何与供应商和客户进行更密切的交流，以便提供更好的客户支持。
在这方面的应用从根本上说是跨企业的，需要安全和信息集成的有力工具。
另一个重要应的用领域是自然科学，特别是物理科学、生物科学、保健科学和工程领域，这些领域产生了大量复杂的数据集，需要信息集成机制的支持。
除此之外，它们也需要对数据分析器产生的数据管道进行管理，需要对有序数据进行存储和查询，需要世界范围内数据网格的集成，还有一个推动数据库研究发展的动力是相关技术的成熟。
三、主流技术发展趋势1．传感器数据库技术在传感器网络中，传感器数据就是由传感器中的信号处理函数产生的数据。
信号处理函数要对传感器探测到的数据进行度量和分类，然后发送到服务器，再由服务器对其进行处理。
传感器数据可以通过无线或者光纤网存取。
无线通信网络采用的是多级拓扑结构，最前端的传感器节点收集数据，然后通过多级传感器节点到达与服务器相连接的网关节点，最后通过网关节点，将数据发送到服务器。
2．网格数据管理网格是把整个网络整合成一个虚拟的巨大的超级计算环境。
数据库新技术
数据库新技术综述摘要：综述数据库新技术，指出数据库技术目前旳研究状态和发展趋势，简介某些数据库新技术旳最新动态，并指出数据库应用所面临旳挑战，指出数据库技术当今旳研究热点和未来旳发展趋势。
关键词：数据库；面向对象数据库；分布式数据库；数据仓库；数据挖掘；联机分析处理；发展一、引言：自从计算机问世以来，就有了处理数据、管理数据旳需求，由此，计算机技术新旳研究分支——数据库技术应运而生。
伴随计算机应用领域旳不停扩展和多媒体技术旳发展，数据库已经是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛旳重要分支之一。
目前，数据库技术已经相称成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术旳重要构成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用旳基础和关键。
此外，多种学科与数据库技术旳有机结合，从而使数据库领域中新内容、新应用、新技术层出不穷，形成了多种各样旳数据库系统：面向对象数据库系统、分布式数据库系统、知识数据库系统、模糊数据库系统、并行数据库系统、多媒体数据库系统等；数据库系统被应用到特定旳领域后，又出现了工程数据库、演绎数据库、时态数据库、记录数据库、空间数据库、科学数据库、文献数据库等；他们继承了老式数据库旳成果和技术，加以发展优化，从而形成旳新旳数据库，视为“进化”旳数据库。
可以说新一代数据库技术旳研究与发展展现了百花齐放旳局面。
首先我们来理解一下数据库新技术有哪些：面向对象数据库；分布式数据库；数据仓库；数据挖掘；联机分析处理等。
二、概述新技术(一).面向对象数据库技术面向对象是一种认识措施学，也是一种新旳程序设计措施学。
把面向对象旳措施和数据库技术结合起来可以使数据库系统旳分析、设计最大程度地与人们对客观世界旳认识相一致。
面向对象数据库系统是为了满足新旳数据库应用需要而产生旳新一代数据库系统。
其长处为：（1）.易维护：可读性高且以便低成本；（2）.质量高：在设计时，可重用既有旳，在此前旳项目旳领域中已被测试过旳类使系统满足业务需求并具有较高旳质量；（3）.效率高：在软件开发时，根据设计旳需要对现实世界旳事物进行抽象，产生类。
数据库新技术专题论文-大数据
4.2
最近几年随着“大数据”一词迅速蹿红，大数据俨然成了比黄金、石油更重要的财富源泉，这也可能使“大数据”成为新的话语泡沫滋长的渊薮。曾几何时，因特网被描述为一种乌托邦境界，被断言开创了一个知识共享、全球一体、在线无隙交往、地球村其乐融融的熙乐民主时代，而事实却冷峻地显示互联网时代也产生了穷人与富人的数字鸿沟，赛博空间也是黑客纵横、道德失范的黑色空间，互联网的“数据海啸”反而阻碍了有效信息的迅速获取，赛博空间甚至成了信息垃圾杂沓的废地。
3.
大数据最核心的价值ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ是在于对于海量数据进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。
在善用的人手中，好的数据是所有管理决策的基础，带来的是对客户的深入了解和竞争优势。数据的价值在于将正确的信息在正确的时间交付到正确的人手中。未来将属于那些能够驾驭所拥有数据的公司，这些数据与公司自身的业务和客户相关，通过对数据的利用，发现新的机遇，帮助他们找出竞争优势。
第二，数据类型繁多（Variety）。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
第三，价值密度低（Value），如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。
第四，处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
毕业论文-数据库
毕业论文-数据库数据库的重要性在当今信息化时代愈发凸显，它在各个领域都扮演着核心角色。
本篇毕业论文将从数据库的定义、类型、优缺点和应用领域等方面进行探讨，旨在全面了解数据库的本质及其在现实生活中的广泛应用。
一、数据库的定义和类型数据库是指按照特定数据模型组织、存储和管理数据的集合。
它通过使用结构化的表格形式来存储数据，并通过关系运算进行数据查询和处理。
根据数据管理系统的不同，数据库可以分为关系型数据库、面向对象数据库、层次型数据库和网络型数据库等多种类型。
其中，关系型数据库是最常见的一种类型，它将数据组织成具有各种关系的二维表格，并使用SQL语言进行数据操作。
二、数据库的优点和缺点数据库作为信息管理的重要工具，具有诸多优点。
首先，数据库可以提高数据访问的效率和准确性，使得大规模数据的管理变得更加简单。
其次，数据库具有较高的数据共享性，可以实现多用户对数据的同时访问和共享。
此外，数据库还具备良好的数据一致性和数据安全性，能够有效防止数据冗余和数据丢失的问题。
然而，数据库也存在一些缺点。
首先，数据库的建立和维护需要付出大量的时间和人力成本。
其次，数据库规模的扩大会导致查询和处理速度的下降，对硬件设施要求较高。
此外，数据库的安全性也是一个需要特别关注的问题，一旦数据库被黑客攻击，可能导致重大的信息泄漏风险。
三、数据库在各领域中的应用数据库在各个领域都得到广泛应用。
在企业管理中，数据库被用于存储企业的日常业务数据，并通过查询和分析这些数据来为企业决策提供支持。
在教育行业中，数据库被应用于学生档案管理、教学资源管理等方面。
在医疗领域，数据库被用于病历管理、医疗数据分析等。
此外，数据库还在金融、电商、物流等各个领域发挥着重要作用。
四、数据库未来的发展趋势随着云计算和大数据技术的快速发展，数据库也呈现出新的发展趋势。
首先，数据库开始向云端迁移，云数据库能够有效地提供数据存储和计算服务。
其次，数据库正朝着大规模、高性能和高可靠性的方向发展，以应对日益增长的数据需求。
关于计算机数据库技术的论文
随着计算机数据库技术的成熟,计算机数据库技术被各个领域广泛应用,在不同地区和行业内都起到了非常重要的作用。
下面是为大家整理的，供大家参考。
篇一《数据库技术在测绘工程项目管理中的应用》【摘要】随着社会不断进步和发展，科学技术水平也在不断提高，促使不断发展测绘技术，会在一定程度上影响测绘工程项目管理的工作。
建筑实际施工的时候需要十分庞大的数据。
所以，对于建筑整体质量来说，数据库管理就变得十分重要。
本文主要分析了测绘工程中数据库技术的应用，并且提出了合理的建议，以便于为以后进一步分析和发展数据库技术提供基础和保障。
【关键词】数据库技术;测绘工程;项目管理;应用随着不断发展国民经济，城市化进程不断加剧，城市作为勘测单位，每年都需要承接很多工程，怎样有效管理测绘工程项目是未来建筑发展的主要方向。
传统的测绘工程项目管理是在纸质文档基础上建立的管理方式，由于科学技术的进步已经逐渐不能满足社会发展需求。
本文通过分析测绘工程项目管理中应用地理信息数据库技术，并且分析应用项目的空间位置、产值、合同、时限、属性等相关信息，并且空间化、具体化传统测绘工程项目，以便于达到分析、分类统计、查询测绘工程项的目的，并且还能够在一定程度上降低管理成本以及提高项目管理效率。
一、数据库技术基本概念数据库技术是一种核心的信息系统技术，是一种借助计算机来辅助管理数据的方式。
数据库技术最根本的作用实际上是存储数据、组织数据，并且还能够处理和获取数据信息。
数据库技术能够合理应用数据库设计、结构、相关应用、存储管理等方法以及基本理论，并且分析处理数据库中的相关数据信息。
数据库技术在应用的时候主要研究目标可以在一定程度上决定数据库研究实际内容。
所以数据库技术最根本的就是利用数据来建立管理数据的相关数据库，依据应用系统能够处理分析数据信息，依据数据库的管理系统能够分析处理、修改、删除、添加相关数据信息[1]。
二、测绘工程的基本概念测量工程实际上就是依据测量空间中的相关信息来合理绘制地形图。
数据库新技术
数据库新技术在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织的重要资产，而数据库则是管理和存储这些数据的关键基础设施。
随着技术的不断发展，数据库领域也涌现出了一系列新的技术，为数据的处理、存储和分析带来了更高的效率和更强的能力。
首先，分布式数据库技术是近年来备受关注的一项创新。
在传统的集中式数据库中，所有的数据都存储在一个单一的服务器上，这在数据量不断增长的情况下，很容易成为性能的瓶颈。
分布式数据库则将数据分散存储在多个节点上，通过分布式的架构实现了数据的并行处理和扩展。
这种技术使得数据库能够处理海量的数据，并且具备了更高的可用性和容错性。
当某个节点出现故障时，其他节点可以继续提供服务，确保业务的连续性。
云数据库也是数据库技术的一个重要发展方向。
随着云计算的普及，越来越多的企业选择将数据库部署在云端。
云数据库提供了灵活的资源配置、按需付费的模式以及便捷的管理和维护。
企业无需再投入大量的资金来建设和维护自己的数据库基础设施，而是可以根据业务的需求动态地调整数据库的规模和性能。
同时，云服务提供商还提供了一系列的安全措施和备份机制，保障了数据的安全性和可靠性。
时序数据库则是专门为处理时间序列数据而设计的。
在物联网、金融交易、工业监控等领域，时间序列数据的产生速度非常快，并且对数据的写入和查询性能有着很高的要求。
时序数据库采用了特殊的存储结构和优化算法，能够高效地处理大量的时间序列数据，并支持快速的查询和分析。
例如，在工业监控中，可以实时监测设备的运行状态，及时发现潜在的故障。
NewSQL 数据库是融合了传统关系型数据库和新型分布式数据库的优点而产生的。
它既保持了传统关系型数据库的ACID 特性（原子性、一致性、隔离性、持久性），又具备了分布式数据库的可扩展性和高性能。
NewSQL 数据库通过创新的架构和技术，解决了传统关系型数据库在面对大规模数据和高并发访问时的性能问题，为企业的关键业务提供了更可靠的支持。
在数据库的查询处理方面，内存数据库技术也取得了显著的进展。
数据库技术论文（2）
数据库技术论文(2)数据库技术论文篇二浅谈数据库技术发展摘要: 本文从数据库发展演进的历程出发,主要关注网络时代下数据库技术发展的趋势,得出数据仓库以及基于此技术的商业智能是数据库技术及市场发展的两大方向的结论。
关键词: 数据库;系数据库技术;数据仓库今天,互联网已成为人们生活中的一部分,它将企业、客户、合作伙伴以最优的方式连接起来。
数据库技术已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要技术基础。
数据库技术从诞生到现在,不到半个世纪的时间里,在广泛的领域得到应用。
人们提出了多样的数据模型,同时也提出了新的数据库技术。
一、概述数据库技术是20世纪60年代后期产生和发展起来的一项计算机数据管理技术。
当时,计算机已广泛应用于数据管理,对数据的共享提出了越来越高的要求。
传统的文件管理系统已经不能满足人们的需要,能够统一管理和共享数据的数据库管理系统应运而生。
数据库指的是特定信息的集合,而数据库管理系统是对数据库进行管理和控制的软件。
这些管理和控制功能主要包括数据库的建立和维护、数据的插入、查询、删除和修改等。
数据模型是数据库系统的核心和基础,由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。
数据结构是所研究对象类型的集合。
在数据库系统中通常按照数据结构的类型来命名数据模型。
传统的数据模型有层次模型、网状模型和关系模型。
数据操作是指对数据库中各种对象的实例允许执行的操作的集合,数据库主要有检索和更新两大类操作。
数据库的约束条件是完整性规则的集合,即要保证数据的正确性、有效性和相容性。
各种数据库管理系统软件都是基于某种数据模型的,通常按照数据模型的特点将传统数据库系统分为层次数据库、网状数据库和关系数据库三类。
虽然前两种数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题,但是在数据的独立性和抽象级别上存在欠缺,用户对这两种数据库进行存取时,仍然需要明确数据的存储结构,指出存取路径,而关系数据库则较好地解决了这些问题。
二、研究现状数据库发展之初,数据库技术的研究内容主要是信息的存储、组织、管理和访问技术。
关于数据库新技术论文
关于数据库新技术论文【摘要】随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展, 数据库已是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一，数据库技术的研究也取得了重大突破，目前，它已成为计算机信息系统和计算机应用系统的核心技术和重要的基础。
数据库技术产生于20世纪60年代中期，到今天为止仅仅40多年的历史，却已经历经了3代变化，造就了C.W.Bachman、E.F.Codd和James Gray三位图灵奖得主，发展了以数据建模和DBMS核心技术为主，内容丰富的一门学科，带动了一个巨大的软件产业——DBMS产品及其相关工具和解决方案。
这40多年可谓成就辉煌。
【关键字】数据库新技术XML数据库DW OLAP 【正文】随着各类信息系统与数据库的建立，在过去若干年的时间里都积累了海量的、不同形式存储的各类数据。
这些数据十分繁杂，仅仅依靠目前数据库的查询检索机制和数据处理方法，已经远远不能满足现实的需要。
数据中隐藏的深层次的丰富资源没有得到充分地发掘和利用。
人们迫切地需求把数据变成知识，把知识变成决策，把决策变成利润(财富)。
使之有效地在管理和决策中发挥作用，是急需解决的问题。
而且，随着信息化的不断深入发展，信息资源开发利用，已成为当前信息化的核心任务之一。
然而，随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和Internet/Intranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了XML数据库、数据仓库技术、联机分机处理技术和数据挖掘技术相互渗透，互相结合，成为当前数据库技术发展的主要特征，形成了数据库新技术。
1、XML数据可库随着Web应用的发展，越来越多的应用都在将数据表示成XML的形式，XML 已成为网上数据交换的标准。
所以当前数据库管理系统都扩展了对XML的处理，存储XML数据，支持XML和关系数据中间的相互转换。
XML数据库是一个能够在应用中管理XML数据和文档的集合的数据库系统。
XML数据库是XML文档及其部件的集合，并通过一个具有能力管理和控制这个文档集合本身及其所表示信息的系统来维护。
数据库技术信息管理论文(集锦15篇) - 其他范文
数据库技术信息管理论文（集锦15篇）-其他范文篇1：数据库技术信息管理论文一、计算机数据库技术概述科学技术的进步实现了计算机技术的全面升级，计算机数据库技术能在满足信息统筹管理的基础上，对相关数据进行系统化整合。
其一，计算机数据库技术具有组织性特征。
在计算机数据处理过程中，由于数据具有一定的连接性特征，因此，要将具有关联结构的数据整合在一起，从而形成统筹化的数据库。
主要是借助一种特定的关系进行数据组织以及匹配，确保组织解构特征的实效性，也能强化数据之间的关联维度[1]。
其二，计算机数据库技术具有共享性，在数据应用过程中，最重要的就是数据的共享模式，也是建立计算机数据库技术的主要目的，因此，要充分发挥数据的价值，就要结合数据模型和数据共享参数进行系统化处理以及信息管控，确保使用效率的完整度，也为信息利用效率优化奠定坚实基础。
二、计算机数据库在信息管理中的应用现状就目前技术的发展结构而言，在计算机数据库技术实际运行过程中，整体技术维度和技术运行机制也在发生改变。
第一，计算机数据库技术的应用范围在逐渐扩展。
在实际生产生活中，应用计算机数据库技术的频率和市场前景越来越大，无论是工业、农业以及文化产业等，都将其视为有效的信息处理工具[2]。
因此，计算机数据库技术的安全性和适配性尤为重要，各行业也在自身发展进程中不断摸索和技术优化，真正建立切实有效的管控模型和管理机制，确保管理维度的实效性，也为信息结构优化奠定坚实基础[3]。
第二，计算机数据库技术的安全性也在探索中逐渐得到强化，也突显出计算机数据管理项目的具体要求，只有优化其安全价值，才能更好的建构高度机密性以及敏感性数据管理维度，保证了信息备份管理以及恢复功能的有效性，对于数据信息的复制和备份，要在优化信息维度的基础上，真正实现了数据库的安全性升级。
三、计算机数据库技术在信息管理中的应用优化路径（一）优化计算机数据库技术在信息管理中的安全性要保证数据完整性，就要从安全应用以及安全管控模型出发，建构系统化管理维度和管控要求，保证数据在得到共享的同时，相应的数据信息也是安全准确的。
计算机数据库论文（推荐五篇）
计算机数据库论文（推荐五篇）第一篇：计算机数据库论文计算机数据库论文在各领域中，许多人都写过论文吧，借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。
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计算机数据库论文篇1计算机软件开发与数据库管理是促进计算机能够得以更好运用的前提和基础，在计算机软件开发的过程中，应该遵循相应的原则，做好开发的每一项工作，并采取相应的措施，确保计算机软件更好的发挥作用。
计算机软件是指能够满足行业发展需求的应用型或操作型软件，可以解决行业中的日常问题。
根据计算机软件的应用发展设计开发技术，优化计算机软件的运行环境，提供可靠的运行方式。
计算机软件开发的方法计算机软件开发技术应用的核心是开发方法，通过开发方法保障计算机软件的准确应用，排除潜在的问题。
结合计算机软件的开发过程，分析比较常见的开发方法，如下：1.1 原型化法原型化法可以全面了解信息行业对计算机软件的要求，促使开发人员意识到开发技术的目的，了解开发技术在信息行业中应该有的功能。
原型化法主要应用在计算机软件开发技术的初期，开发人员通过大量的数据计算，经由修改后完善计算机软件的基础，达到计算机软件开发技术的标准。
1.2 自动开发技术自动开发技术在计算机软件开发的过程中，提供真实的服务内容，其可根据信息行业的需求，设计符合需求的软件开发代码，而且是在自动化状态下完成的，具有准确、科学的特点，不会出现错误或缺陷代码，有利于稳定计算机软件开发技术的应用基础。
1.3 周期法计算机软件开发方法中的周期法，以软件的时间周期为依据，利用评估、维护的方法实行阶段性的开发，确保计算机软件开发的每个周期都能达到规范标准，由此才能在计算机软件开发的整个周期中体现出完善性。
计算机软件开发技术的应用分析计算机软件开发技术的应用主要是为信息行业提供高质量的服务，落实软件技术。
结合信息行业的实际需求，着重分析计算机软件开发技术的实际应用，如下：2.1 计算机软件开发技术的应用背景计算机软件在信息行业中的应用，暴露出诸多制约性的问题，无法保障计算机软件的应用效益。
数据库原理与应用概论数据库新技术
数据库原理与应用概论数据库新技术在当今数字化的时代，数据成为了企业和组织最宝贵的资产之一。
数据库作为存储和管理数据的核心技术，其重要性不言而喻。
本文将探讨数据库原理与应用，并对一些新兴的数据库技术进行介绍。
数据库的基本原理是对数据进行组织、存储和管理，以方便高效地访问和处理。
它就像是一个巨大的仓库，能够有条不紊地存放各种数据，并在需要时迅速找到并提供准确的信息。
关系型数据库是我们最为熟悉的一种类型。
它基于关系模型，将数据以表格的形式进行存储，通过结构化查询语言（SQL）进行操作。
例如，常见的 MySQL、Oracle 等都是关系型数据库。
关系型数据库的优点在于数据的一致性和完整性容易保证，数据结构清晰，适合处理结构化数据。
然而，随着数据量的爆炸式增长以及数据类型的多样化，传统的关系型数据库在某些场景下逐渐显露出局限性。
于是，一系列新的数据库技术应运而生。
NoSQL 数据库就是其中之一。
NoSQL 数据库并非指一种特定的技术，而是一类非关系型数据库的统称。
它包括键值存储数据库（如Redis）、文档数据库（如 MongoDB）、列族数据库（如 HBase）和图数据库（如 Neo4j）等。
键值存储数据库非常适合用于缓存和快速读取数据的场景。
例如，在高并发的 Web 应用中，将经常访问的数据存储在 Redis 中，可以大大提高系统的响应速度。
文档数据库则以文档的形式存储数据，每个文档可以有不同的结构，这使得它能够灵活地处理半结构化数据。
MongoDB 在处理大量的文本数据、日志数据等方面表现出色。
列族数据库主要用于处理大规模的数据，具有良好的扩展性。
HBase 常用于大数据存储和分析场景。
图数据库则专注于处理关系数据。
在社交网络、推荐系统等领域，图数据库能够高效地表示和查询节点之间的复杂关系。
除了 NoSQL 数据库，NewSQL 数据库也是近年来的一个重要发展方向。
NewSQL 数据库结合了关系型数据库和 NoSQL 数据库的优点，既保证了传统关系型数据库的 ACID 特性，又具有良好的扩展性和性能。
新型数据库技术与应用的研究与探索
新型数据库技术与应用的研究与探索随着科技的不断发展和互联网的迅速普及，数据量的膨胀和多样化成为了当今时代面临的重要挑战之一。
传统的数据库技术在处理大数据量、高并发性以及多样化数据结构方面存在着一定的局限性。
为了满足当前信息化时代中对数据存取、查询和分析等操作的需求，同时提高数据库的性能和可靠性，新型数据库技术应运而生。
本文将探讨新型数据库技术的发展趋势以及其在实际应用中的具体场景。
一、新型数据库技术的发展趋势1. NoSQL数据库NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，它的出现填补了传统关系型数据库在海量数据存储和高并发访问方面的不足。
NoSQL数据库具有高度可伸缩性、灵活的数据模型以及无需固定表结构等特点，使其成为处理大数据时性能更好、更适合分布式场景的一种选择。
2. 分布式数据库分布式数据库是指将数据分散存储在多个节点上进行处理和管理的数据库系统。
分布式数据库的出现主要是为了解决单机数据库无法满足大数据处理需求的问题。
分布式数据库具有高可用性、容错性强以及能够无缝扩展等优势，近年来得到了广泛应用。
3. 内存数据库内存数据库是将数据库完全存储在内存中的一种数据库技术。
相对于磁盘存储的数据库来说，内存数据库具有更快的读写速度和更低的延迟，可以有效提高数据操作的效率。
内存数据库适合于处理对实时性有较高要求的场景，如金融交易和在线游戏等。
4. 新一代关系型数据库新一代关系型数据库是传统关系型数据库的升级版，它通过引入新的存储引擎、索引技术和查询优化算法等手段，提升了数据库的性能和灵活性。
新一代关系型数据库在保障数据一致性的前提下，更好地满足了大数据环境下的高并发读写需求。
二、新型数据库技术的应用场景1. 云计算平台云计算平台是当前大数据处理的重要场景之一，新型数据库技术正是为云计算平台提供支撑。
云计算平台通常需要处理大量的数据流并具备高并发访问能力和高可用性，传统数据库技术往往无法满足这些要求。
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数据库新技术—数据挖掘软件09-2 罗本华29号随着计算机技术迅猛发展，各种信息资源大量出现。
同时，这种信息资源已经成为当今社会的重要财富。
因此，随着需求要求，建立一个满足社会各个阶层、各个行业、各个部门的行之有效的信息系统成为当务之急。
数据库技术随之产生。
同时，数据库技术是一种非常重要的技术。
数据库的建设规模、数据库信息量的大小和使用频度已成为衡量国家信息化程度的重要标志。
而在现在，随着信息发展，数据库技术也得到了大量发展。
而在数据库技术当中最具有代表性的技术就是数据挖掘技术。
数据挖掘技术是信息技术自然进化与发展的结果。
在各个行业、各个领域都存在大量的信息资源存储，而这些信息资源可以被其他行业提取并引用，节省资源。
这种数据挖掘技术引起了信息产业界的广泛关注。
，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。
随着计算机硬件以及计算机软件的的飞速发展，尤其是数据库应用的日益普及，人们面临数据快速扩张的海洋。
如何在数据的海洋当中找到自己需要的数据，并且寻找数据不会耗费多的资源以及时间，同时要准确和迅速。
同时有效地利用这些数据海洋是信息技术工作者所关注的焦点。
与日趋成熟的数据库管理技术和数据库软件工具相比较，人们所以的数据库分析技术的功能，却无法有效地为决策者提供有效地其决策所需要的知识。
即造成“丰富的数据，贫乏的知识”。
为了解决这一问题，自二十世纪八十年代开始，数据挖掘技术随之应运而生。
数据挖掘技术的迅猛发展得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对这些数据资源转换为信息以及知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各业，如商业管理、生产控制、市场分析等。
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
该术语实际上有点用词不当。
注意，从矿石或砂子挖掘黄金称作黄金挖掘，而不是砂石挖掘。
这样，数据挖掘应当更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，不幸的是它有点长。
“知识挖掘”是一个短术语，可能不能强调从大量数据中挖掘。
毕竟，挖掘是一个很生动的术语，它抓住了从大量的、未加工的材料中发现少量金块这一过程的特点。
这样，这种用词不当携带了“数据”和“挖掘”，成了流行的选择。
还有一些术语，具有和数据挖掘类似，但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞。
数据挖掘也可以称为KDD，包括以下几个步骤:1. 数据清理（消除噪音或不一致数据）2. 数据集成（多种数据源可以组合在一起）13. 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）4. 数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式；如，通过汇总或聚集操作）5. 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）6. 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别提供知识的真正有趣的模式）7. 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。
数据挖掘步骤可以与用户或知识库交互。
有趣的模式提供给用户，或作为新的知识存放在知识库中。
注意，根据这种观点，数据挖掘只是整个过程中的一步，尽管是最重要的一步，因为它发现隐藏的模式。
我们同意数据挖掘是知识发现过程的一个步骤。
然而，在工业界、媒体和数据库研究界，“数据挖掘”比较长的术语“数据库中知识发现”更流行。
因此，在本书中，我们选用术语数据挖掘。
我们采用数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据挖掘有趣知识的过程。
基于这种观点，典型的数据挖掘系统具有以下主要成分：1. 数据库、数据仓库、或其它信息库：这是一个或一组数据库、数据仓库、展开的表、或其它类型的信息库。
可以在数据上进行数据清理和集成。
2. 数据库或数据仓库服务器：根据用户的数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相数据。
3. 知识库：这是领域知识，用于指导搜索，或评估结果模式的兴趣度。
这种知识可能包括概念分层，用于将属性或属性值组织成不同的抽象层。
用户确信方面的知识也可以包含在内。
可以使用这种知识，根据非期望性评估模式的兴趣度。
领域知识的其它例子有兴趣度限制或阈值和元数据（例如，描述来自多个异种数据源的数据）。
4. 数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统基本的部分，由一组功能模块组成，用于特征、关联、分类、聚类分析、演变和偏差分析。
5. 模式评估模块：通常，该部分使用兴趣度度量（1.5 节），并与挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有趣的模式上。
它可能使用兴趣度阈值过滤发现的模式。
模式评估模块也可以与挖掘模块集成在一起，这依赖于所用的数据挖掘方法的实现。
对于有效的数据挖掘，建议尽可能地将模式评估推进到挖掘过程之中，以便将搜索限制在有兴趣的模式上。
6. 图形用户界面：该模块在用户和挖掘系统之间通讯，允许用户与系统交互，指定数据挖掘查询或任务，提供信息、帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。
此外，该成分还允许用户浏览数据库和数据仓库模式或数据结构，评估挖掘的模式，以不同的形式对模式可视化。
数据挖掘的对象：原则上讲，数据挖掘可以在任何类型的信息存储上进行。
这包括关系数据库、数据仓库、事务数据库、先进的数据库系统、展平的文件和WWW。
先进的数据库系统包括面向对象和对象-关系数据库；面向特殊应用的数据库，如空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。
挖掘的挑战和技术可能因存储系统而异。
数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
关联分析：两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
聚类分析：聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
分类：分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
预测：预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
时序模式：预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
偏差分析：预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
数据挖掘流程：⑴定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
⑵数据准备：数据准备包括：选择数据--在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理--进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
⑶数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
⑷结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知⑸知识的运用：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
数据挖掘方法：⑴神经网络方法神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。
神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。
⑵遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。
遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一[4]。
遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗集等技术的结合上。
如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。
但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。
⑶决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。
它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
最有影响和最早的决策树方法是由quinlan提出的著名的基于信息熵的id3算法。
它的主要问题是：id3是非递增学习算法；id3决策树是单变量决策树，复杂概念的表达困难；同性间的相互关系强调不够；抗噪性差。
针对上述问题，出现了许多较好的改进算法，如schlimmer和fisher设计了id4递增式学习算法;钟鸣，陈文伟等提出了ible算法等。
⑷粗集方法粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。
粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。
粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础。
但粗集的数学基础是集合论，难以直接处理连续的属性。
而现实信息表中连续属性是普遍存在的。
因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。
现在国际上已经研制出来了一些基于粗集的工具应用软件，如加拿大regina大学开发的kdd-r;美国kansas大学开发的lers等。
⑸覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。
首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。
与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。
按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。
比较典型的算法有michalski 的aq11方法、洪家荣改进的aq15方法以及他的ae5方法。
⑹统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。