数据库服务的趋势有哪些，数据库管理系统的发展方向是什么

1，数据库管理系统的发展方向是什么

我个人认为会向B/S架构发展,并且已经投身其中~这是我的选择

好呀，据外国知名it报告，在整个it行业，数据库的薪资是排在第一位的！当然这是在美国啦。不过真的不错，特别像现在的oracle11g的问世。对现在管理软件巨头sap都能形成一种冲击！

数据库管理系统的发展方向是什么

2，数据仓库当前的应用和发展方向

用于为了便于分析针对特定主题的集成化的、时变的即提供存储5～10年或更长时间的数据，这些数据一旦存入就不再发生变化。其中数据来自多个数据源，半结构化存储，目前已经不能适应互联网发展的需要，用于相对较小的信息存储，如企业客户信息等。

决策支持系统（dss）是在管理信息系统的基础上发展起来的，数据仓库是dss基础设施的心脏，企业的各种整合数据最终就是存贮在这里，其中包含了历史数据，根据公司业务的具体需要，有时甚至可以是长达十几年的数据。数据仓库是企业数据存贮的唯一“真实来源”，也是对企业数据可能产生的矛盾进行调和的最终依据。数据仓库中几乎总存贮着大量的数据，而且数据量还在以惊人的速度不断增长着。数据从数据仓库向多个方向发散，数据集市就是通过从数据仓库中选出所需的基本数据而建立起来的。数据集市反映了企业的部门视图：根据自身需要选择并生成基本数据，因此，数据集市比数据仓库要小得多，从而可以充分利用专业技术（如多维技术、立体技术等）。数据仓库的另一个扩展方向是探测仓库，这是为企业探测者服务的，通过为其单独建立这样的设施，可避免对数据仓库常规工作的干扰，探测仓库环境中采用与之相适应的专门技术来提供服务。企业信息工厂中还有另一个重要构成部分：近线存贮。近线存贮用于存贮大量非常用数据，这使数据仓库成本得以大幅降低。通过向企业信息工厂中引入近线存贮，设计师可将数据仓库中的数据量控制在尽可能低的水平上。现在一般是把一个数据库以两种方式运作，可以运行一个脚本来动态改变内存分配。例如，一个数据库在白天以oltp模式运行，而在晚上以dss模式运行.

数据仓库当前的应用和发展方向

3，数据库技术的四个方向

规模会向两头发展—大的越来越大，小的越来越小。所谓大的，指的是企业级数据库的规模。前10年，数据库存储的数据大都以GB为基准衡量，几十GB就已经非常庞大。而如今，只广东移动每个月新增的数据量，就已经以TB衡量，不出3年，很多企业要存储的数据就要达到PB级。数据量越来越大，需要更大的数据库做支撑，这就是数据库的发展方向之一。另一方面，数据库也会越来越小。如今，Sybase的数据库已经安装在高档的Casio手表中了，这些手表中记录的有天气情况、气压、佩带者的血压、心跳等数据。这种数据库并不要求数据存储量大，但是要求在低计算量的情况下反应快，而且能够适应外界环境的变化。存储方式从行到列的改变。以前数据库都是以行的形式存储的，理由很简单，用户需要的是对单条数据的读取和存储。而如今，单纯的数据记录已经不足以支撑企业发展了，企业更需要的是数据分析和决策支持。那么，单纯看一条记录没有任何意义，而是要把所有数据的某一项都统计出来进行分析，这就是列的概念。以中国移动为例，上亿个用户，每个月上TB的数据，哪些是ⅥP用户，该如何根据他们的需求提供专有服务，对于那些动感地带的用户，到底应该制定哪些优惠政策，除了看话费，是不是还能挖掘出他们的消费特点，进行更有针对性的业务推广活动?这些，就不是看一条数据的问题，而需要频繁对列进行操作。预计，不出半年，各大数据库厂商都会推出以列为存储方式的数据库。非结构化数据仍然不能纳入数据库中。说到这里，可能大家都认为我在逆潮流而动，如今很多数据库厂商都可以接受图像、视频等非结构化数据了，Sybase怎么还要死守着结构化数据呢?其实我认为，非结构化数据要想进入数据库，仍然需要结构化，只是这种结构化的方法各厂商不一样，而且相比以前有了很大的进步和提高。以前我们图片的记录方式是记录它的文件名，如果文件名中提到了某个人的名字，那么在整个数据库查询的时候，就可以把这个图片找到。而这是非常不科学的，因为很多非结构化数据的文件名起的并不可能完全。那么，如今大家把非结构化的数据变得结构化，其实就是在用结构化的数据描述这张图片，比如用点和位置来记录这张图片的每个像素。而一旦需要做查询的时候，可以根据像素的组合记录来比对，把符合比对要求的数据全部筛选出来。这样就把非结构化数据以结构化的方式纳入数据库中了，并能接受查询、检索等操作。数据库和数据仓库会分开。很多数据库厂商认为，数据库一个就行，一专多能，既能用它进行实时交易，也能用它来进行数据分析。但是，其实很多用户如今在前台需要数据库提供实时交易功能，需要有很快的响应速度，而在后台，则需要设立一些规则进行数据分析和商务智能分析。Sybase就认为，这两个数据库应该是两种格式，毕竟它们的功能不一样。因此，从产品设置上，Sybase有交易型数据库和分析型数据库两种。

数据库技术的四个方向

4，大数据技术的发展趋势有哪些

云计算将为大数据带来以下发展趋势变化：首先云计算为大数据提供了可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，使得中小企业也可以像亚马逊一样通过云计算来完成大数据分析。其次，云计算IT资源庞大、分布较为广泛，是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式，甚至是唯一的方式。数据分析集逐步扩大，企业级数据仓库将成为主流，未来还将逐步纳入行业数据、政府公开数据等多来源数据。当人们从大数据分析中尝到甜头以后，数据分析集就会逐步扩大。目前大部分的企业所分析的数据量一般以TB为单位。按照目前数据的发展速度，很快将会进入PB时代。特别是目前在100-500TB和500+TB范围的分析数据集的数量会呈3倍或4倍增长。

1.数据分析成为大数据技术的核心数据分析在数据处理过程中占据十分重要的位置，随着时代的发展，数据分析也会逐渐成为大数据技术的核心。大数据的价值体现在对大规模数据集合的智能处理方面，进而在大规模的数据中获取有用的信息。要想逐步实现这个功能，就必须对数据进行分析和挖掘。而数据的采集、存储、和管理都是数据分析步骤的基础，通过进行数据分析得到的结果，将应用于大数据相关的各个领域。未来大数据技术的进一步发展，与数据分析技是密切相关的 2.广泛采用实时性的数据处理方式在现如今人们的生活中，人们获取信息的速度较快。为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式，这种数据处理方式有一定的局限性，主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求比较高的场合，这种数据处理方式就达不到要求。传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。这与大数据自身的发展有点不相适应。大数据突出强调数据的实时性，因而对数据处理也要体现出实时性。如在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒极。要求极高。在一些大数据的应用场合，人们需要及时对获取的信息进行处理并进行适当的舍弃，否则很容易造成空间的不足。在未来的发展过程中，实时性的数据处理方式将会成为主流，不断推动大数据技术的发展和进步。 3.基于云的数据分析平台将更加完善近几年来，云计算技术发展的越来越快，与此相应的应用范围也越来越宽。云计算的发展为大数据技术的发展提供了一定的数据处理平台和技术支持。云计算为大数据提供了分布式的计算方法、可以弹性扩展、相对便宜的存储空间和计算资源，这些都是大数据技术发展中十分重要的组成部分。此外，云计算具有十分丰富的it资源、分布较为广泛，为大数据技术的发展提供了技术支持。随着云计算技术的不断发展和完善，发展平台的日趋成熟，大数据技术自身将会得到快速提升，数据处理水平也会得到显著提升。 4.开源软件的发展将会成为推动大数据技术发展的新动力开源软件是在大数据技术发展的过程中不断研发出来的。这些开源软件对各个领域的发展、人们的日常生活具有十分重要的作用。开源软件的发展可以适当的促进商业软件的发展，以此作为推动力，从而更好地服务于应用程序开发工具、应用、服务等各个不同的领域。虽然现如今商业化的软件也是发展十分迅速，但是二者之间并不会产生矛盾，可以优势互补，从而共同进步。开源软件自身在发展的同时，为大数据技术的发展贡献力量。

5，数据库管理系统的发展趋势会是怎样

数据库技术的发展趋势:根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。（1）云数据库和混合数据快速发展云数据库（cloud database）简称为云库，是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的sql或访问对象进行操作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。（2）数据集成与数据仓库数据仓库（data warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。（3）主数据管理和商务智能在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为it环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。商务智能（business intelligence）是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。（4）“大数据”促进新型数据库进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。（5）基于网络的自动化管理网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级enterprise-class到世界级world-class的转变，提供更多基于internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口api(application programminginterface)更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。（6）php将促进数据库产品应用随着新一代web技术的广泛应用，在.net和java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言php（hypertext preprocessor）的专用驱动和应用。（7）数据库将与业务语义的数据内容融合数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于ajax、mashup、sns等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。

随着云计算和大数据的发展，越来越多的数据需要被管理起来，数据库管理会成为企业管理平台的必须，前景应该不错。不过现在科技发展太快，而我们一届凡人，没有未卜先知的能力，只能根据现在的状况判断以后的形式，但真正的情况还得靠事实说话。

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