数据库管理技术的演进文件系统与数据分离

在应用程序与数据的对应关系中，文件系统和数据库扮演着重要角色。每个应用程序都与特定的文件相关联，从应用程序１到应用程序ｎ，每个文件都有其存取方法。

文件系统中的数据结构是记录内的固定结构，由应用程序定义和解释。文件之间独立，数据整体无结构，但可以通过应用程序实现数据变长或整体结构。数据库则以记录为最小存储单位，数据结构有组织、有联系，可方便地管理和检索数据。

文件系统阶段中，应用程序与数据的对应关系显得尤为重要。在这个阶段，每个应用程序都与其相应的数据文件密切相关。无论是应用程序1还是应用程序n，它们都依赖于特定的文件来存取信息。

数据管理技术的发展与计算机硬件、系统软件及计算机应用的密切联系相关。数据管理技术经历了人工管理、文件系统和数据库等阶段。

时间跨度: 20 世纪 50 年代末—60 年代中 技术特征: 硬件基础: 磁盘、磁鼓存储设备 软件支持: 文件系统 处理方式: 联机实时处理、批处理 数据管理: 由文件系统管理，实现数据的长期保存 局限性: 数据共享: 共享性差，存在大量冗余数据 数据结构: 记录内部具有一定结构，但整体缺乏结构化组织 数据独立性: 独立性差，数据逻辑结构的改变需要修改应用程序 数据控制: 数据控制能力弱，由应用程序自行控制，缺乏集中管理

在数据库应用中，文件系统阶段标志着程序与数据开始分离存储，形成了程序文件和数据文件的区别。尽管程序设计仍受数据存取格式和方法的影响，但已经迈向了部分独立性。然而，数据之间的整体联系仍有待进一步描述。

数据仓库技术演进的必要性 随着数据仓库规模的不断扩大和使用方式的转变，传统的数据库管理系统（DBMS）技术可能无法满足新的需求。因此，我们需要重新审视DBMS技术，并考虑采用新的技术方案。 推动DBMS技术革新的因素： 早期构建数据仓库时采用的DBMS技术可能已经过时。 数据仓库规模的急剧增长，需要更强大的技术支撑。 数据仓库的使用方式更加多样化，需要更灵活的技术支持。 选择新的DBMS技术需要考虑的因素： 新技术是否能够满足可预见的需求？ 如何将旧系统迁移到新系统？ 如何调整数据转换流程？ 其中，数据转换流程的调整是最复杂和关键的环节。 多维DBMS与数据仓库的结合 多维数据库管理系统（Multidimensional DBMS），也称为数据集市，为数据仓库提供了一种灵活的信息系统架构。它允许用户从多个维度对数据进行切片、分割，并动态地分析汇总数据和细节数据之间的关系。多维DBMS不仅提供了灵活性，还支持终端用户管理，非常适合决策支持系统（DSS）环境。 多维DBMS与数据仓库之间存在着互补的关系： 数据仓库：存储大量的历史数据，用于分析和挖掘。 多维DBMS：提供灵活的数据访问和分析功能，帮助用户更好地理解数据。 两者结合的优势： 提高数据分析的效率和灵活性 增强决策支持能力 提供更全面的数据视图

文件系统阶段（50年代后期至60年代中期） 数据可长期保存 简单的数据管理功能 数据共享性差 数据独立性差 1.1.2 文件系统阶段

文件系统：数据管理的基石 文件系统作为数据管理者，其特点在于： 持久化存储： 数据可长期保存，不受应用程序生命周期影响。 应用程序导向： 数据服务于特定的应用程序，缺乏通用性。 有限的共享： 共享性差，数据冗余度高，易造成数据不一致。 局部结构化： 记录内部结构化，但整体缺乏统一的结构。 应用程序依赖： 数据独立性差，数据的逻辑结构改变需要修改应用程序。 应用层控制： 数据控制能力由应用程序承担，缺乏集中管理。 数据独立性差主要体现在： 数据结构由应用程序定义和解释，缺乏统一标准。 数据间联系由应用程序描述，数据关系不清晰。