データベース技術の基本的な目標は、データの問題を解決することです。

データベース テクノロジーの基本的な目標は、データの「共有問題」を解決することです。データベース技術は、コンピュータ情報処理における大量のデータの効果的な整理と保存、データストレージの冗長性の削減、データ共有の実現、データセキュリティの確保、データベースシステムにおけるデータの効率的な取得と処理の問題を研究し、解決します。

#この記事の動作環境: Windows10 システム、Thinkpad t480 コンピューター。

データベース テクノロジーの基本的な目標は、データの「共有問題」を解決することです。

データベース技術は情報システムの中核技術です。これは、データを整理して保存する方法、およびデータを効率的に取得して処理する方法を研究する、コンピューター支援のデータ管理方法です。

データベース技術は、データベースの構造、保存、設計、管理、アプリケーションの基礎理論と実装方法を研究し、これらの理論を使用してデータベース内のデータを処理、分析、理解する技術です。つまり、データベース テクノロジは、データベースを研究、管理、適用するソフトウェア サイエンスです。

データベース技術の研究と管理の対象はデータであるため、データベース技術に関わる具体的な内容は主に、データの統一的な組織化と管理を通じて、指定された構造に従って対応するデータベースとデータウェアハウスを構築すること、およびデータの使用データベース管理システムとデータ マイニング システムは、データベース内のデータの追加、変更、削除、処理、分析、理解、レポート作成、印刷などの複数の機能を実装できるデータ管理およびデータ マイニング アプリケーション システムを設計し、アプリケーション管理システムを使用します。最終的にデータの処理、分析、理解を達成します。

データベース技術は情報システムの中核技術です。これは、データを整理して保存する方法、およびデータを効率的に取得して処理する方法を研究する、コンピューター支援のデータ管理方法です。データベースの構造、保存、設計、管理、適用に関する基礎理論と実装方法を研究し、これらの理論を使用してデータベース内のデータの処理、分析、理解を実現する技術です。つまり、データベース テクノロジは、データベースを研究、管理、適用するソフトウェア サイエンスです。

データベース テクノロジは、現代の情報科学技術の重要な部分であり、コンピュータ データ処理および情報管理システムの中核です。データベース技術は、コンピュータ情報処理における大量のデータの効果的な整理と保存、データストレージの冗長性の削減、データ共有の実現、データセキュリティの確保、データベースシステムにおけるデータの効率的な取得と処理の問題を研究し、解決します。

データ管理テクノロジーの 3 つの開発段階

データ管理テクノロジーは、データを分類、整理、コーディング、入力、保存、取得、維持、出力するテクノロジーです。データ管理技術の発展は、大きく分けて「手動管理段階」「ファイルシステム段階」「データベースシステム段階」の 3 つの段階を経てきました。 1990年代以前は、コンピュータは主に数値計算に使用されていましたが、当時のハードウェア的には外部記憶装置は紙テープ、カード、磁気テープのみで、直接アクセスする装置はありませんでした。ソフトウェア的には（ （実際、当時はソフトウェアという全体的な概念がまだ形成されていませんでした）、データを管理するオペレーティングシステムやソフトウェアはなく、データの観点から見ると、データ量は少なく、データは構造を持たず、管理されていますユーザーが直接アクセスできる データ間の論理的な構成も欠如している データは特定のアプリケーションに依存しており、独立性が欠けています

• ファイル システム段階

  後期から1950 年代から 1960 年代半ばにかけて、ドラムやディスクなどのデータ記憶装置が登場し、新しいデータ処理システムが急速に発展しました。このデータ処理システムは、コンピュータ内のデータが独立したデータ ファイルに編成され、システムはファイルに応じてアクセスできます。ファイル システムは、レコード内の構造を実現し、レコード内のさまざまなデータ間の関係を提供します。 、ファイル全体が構造化されていない、データが特定の用途に特化しているため、データの共有性や独立性が乏しく、冗長性が高く、管理・保守コストも高い。

  ##データベースシステム段階
• #1960年代後半、データベースなどのデータ管理技術が登場、データベースの特徴は、データが特定のアプリケーションだけのものではなく、組織全体のものとなることです。全体的な構造を持ち、共有性が高く、冗長性が低く、プログラムとデータがある程度独立しており、データの統合を実現しており、データは一元管理されています。 ##データ モデル

  データ モデルの概念と要素 データ モデルはデータベース内の現実世界を抽象化したものであり、データベース システムの中核であり基盤でもあります。モデルには通常 3 つの要素が含まれます:

• データ構造: データ構造は主に、データの構造やデータ間の関係など、データの静的特性を記述するために使用されます。

データ操作: データ操作とは、既存のデータのクエリ、変更、削除、または新しいデータの追加を行うためにデータベース内で実行できるさまざまなデータ アクセス方法を指し、データ アクセス関連のルールが含まれます。 。

データ整合性制約: データ整合性制約は、一連の整合性ルールで構成されます。

一般的に使用されるデータ モデル:

データベース理論の分野で最も一般的なデータ モデルには、主に階層モデル、ネットワーク モデル、リレーショナル モデルが含まれます。

• 階層モデル。階層モデルは、ツリー構造を使用してデータとデータ間の接続を表します。

• ネットワーク モデル (ネットワーク モデル)。ネットワーク モデルは、ネットワーク構造を使用してデータとデータ間の接続を表現します。

• リレーショナル モデル (リレーショナル モデル)。リレーショナル モデルは、最も成熟した理論と応用です。最も広範なデータ モデルです。リレーショナル モデルでは、データは 2 次元テーブルと呼ばれる論理単位に格納され、データベース全体は相互に関連する複数の 2 次元テーブルで構成されます。関連記事をもっと読むには、

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