第十四章 数据库发展趋势与新技术
1、面向对象数据库系统应该具有以下特征：
表达和管理对象的能力；
具有任意复杂度的对象结构；
具有与面向对象编程语言交互的接口；
具有表达和管理数据库变化的能力。
2、面向对象数据模型
面向对象数据模型可以看作在一个更高层次上实现数据模型的新成员，并经常用作高层概念模型，尤其在软件工程领域中更是如此。
面向对象数据模型的基本概念有对象、类、继承、对象标识和对象嵌套。
对象结构：属性集合、方法集合、消息集合
对象类 ：在面向对象数据库中，类是一系列相似对象的集合，对应于E－R模型中的实体集概念。类是面向对象系统和数据库系统之间最重要的连接。首先，类直接说明了一个实例及其所属类之间的实例关系；其次，类提供了构成查询的基础；另外，类可以用来增加面向对象数据库的语义完整性；最后，类提出了所有对象的属性和方法的规格说明，便于生成对象。
类的概念相似于关系，类的属性相拟于关系的属性，对象相似于关系中的一个元组。
继承与多重继承：在面向对象的数据模型中，所有类形成了一个有限的层次结构或者是一个有根的无环有向图，称之为层次。
对象标识：每个对象惟一的、由系统生成的对象标识OID。几种常用的标识为，值、名称、内置名。对象标识要求必须具有永久持久性。根据实际应用的需求，大多面向对象数据库系统允许有对象和值两种标识表示方法共同使用。
对象嵌套：在面向对象数据模型中，对象的一个属性可以是一个单一值，也可以是一个来自值域的值集，即一个对象的属性可以是一个对象，形成了嵌套关系。
3、面向对象数据库语言：包括对象定义语言和对象操纵语言。对象查询语言是对象操纵语言的一个重要子集。
面向对象数据库语言应该具有这些功能：类的定义和操纵；
操作/方法的定义；
对象的操纵。
4、对象关系数据库系统
在今天的商业领域中，占统治地位的数据库管理系统产品有2个：关系数据库系统和面向对象数据库系统。另外还有两种主要的类型是层次数据库和网关数据库。
对象关系数据模型扩展关系数据模型的方式是提供一个包括复杂数据类型和面向对象的更丰富的类型系统。
（1）嵌套关系：元组在一个属性上取值可以是一个关系，于是关系可以存储在关系中，从而形成了关系的嵌套。这样，一个复杂的对象可以用嵌套关系的单个元组来表示。
（2）复杂类型：集合是集合体类型的一个实例，另外的集合体类型包括数组和多重集合。面向对象关系数据库允许属性是集合。
（3）继承、引用类型：SQL99仅支持单继承
（4）与复杂类型有关的查询： 路径表达式；（使用右向箭头符号，例如select head-->name,head-->address from departments）
以集合体为值的属性；
嵌套与解除嵌套。（将一个嵌套关系转换为1NF的过程称为解嵌套，反向过程就是嵌套。嵌套可以通过SQL的分组扩展实现，即不使用聚集函数而只是返回多重集合）
（5）函数与过程：对象关系数据库系统中允许用户定义函数与过程，既可以用SQL来定义，也可以用外部的程序设计语言来定义。
（6）面向对象与对象关系：几种数据库系统的能力如下，
关系系统 －－简单数据模型、功能强大的查询语言以及高保护性；
对象关系系统－－复杂数据模型、功能强大的查询语言以及高保护性；
以持久化程序设计语言为基础的面向对象系统－－复杂数据类型、与程序设计语言集成以及高性能。
5、ERP与数据库
ERP的形成经历了四个阶段：基本MRP阶段、闭环MRP阶段、MRP－2阶段以及ERP阶段。
基本MRP，在传统的库存理论中引入了时间分段和反映产品结构的物料清单，从而较好的解决了库存管理和生产控制中的难题。
闭环MRP，在基本MRP的基础上，加入了对能力的约束的考虑，如供货能力或运输能力，从而形成了信息回路，称为闭环MRP。
MRP－2，以生产计划为主线，统一计划和控制各种资源，使企业的物流、信息流、资金流都畅通，也实现了动态反馈。
ERP，它继承了MRP－2的基本思想，但是把管理重心转移到财务上来，在全过程中贯穿财务成本控制的概念。
6、ERP设计的总体思路
一个中心，两类业务，三条干线。即以“财务”为中心，处理“计划”和“执行”两类业务，围绕“供应链管理、生产管理、财务管理”这3条干线。
在ERP系统的设计过程中怎么样应用数据库技术：
1）先要绘制出业务处理流程图；
2）绘制出数据流程图；
3）绘制E－R图； －－前3步都是在前一步的基础上发展深入，一步步为数据库设计打好基础。
4）绘制功能模块图。
7、决定支持系统
决策支持系统实质上是在管理信息系统的基础上发展起来的。它综合利用了各种数据、信息、知识，特别是模型技术，能够辅助各级决策者解决决策问题。决策支持系统的新特点就是增加了模型库和模型库管理系统。
8、数据仓库
数据仓库已成为建立决策支持系统的重要技术手段，是建立决策支持系统的基础。
数据仓库的数据有4个特征：面向主题的、集成的、不可更新的和随时间不断变化的。
数据仓库的数据模型与传统的数据库相比有一些区别：它不包含纯操作型的数据；扩充了码的结构，增加了时间属性作为码的一部分；增加了一些导出数据。
数据仓库的设计过程与传统数据库相似，分为三级数据模型，即概念模型、逻辑模型、物理模型。概念模型使用E－R图描述，长方形表示主题而不再是实体，其它雷同。逻辑模型就是关系模型。
在进行数据仓库设计时，需要把数据分割和粒度划分结合起来考虑。粒度划分就是确定数据仓库中数据单元的详细程序级别，数据分割类似于数据分片概念。
元数据是数据仓库设计的一个重要组成部分。
9、数据转移技术
数据转移技术也称为数据转换或数据变换，把多种传统资源或外部资源信息中不完善的数据自动转换为准确可靠的数据。
数据转移技术有4种转移类型： 1）简单转移 （数据元的类型转换、日期/时间格式转换、字段解码）
2）清洗 （检查字段中的有效值、重新格式化某些类型的数据，如地址）
3）集成
4）聚集和概括
10、OLTP，联机事务处理，以快速事务响应和频繁的数据修改为特征，方便用户使用数据库快速处理具体业务。
OLAP，联机分析处理，是以数据仓库进行分析决策的基础，是针对待定问题的联机数据访问和分析。
它们是两类不同的应用。
OLTP与OLAP的对比：
OLTP OLAP
数据库原始数据 数据库导出数据或数据仓库数据
细节性数据 综合性数据
当前数据 历史数据
经常更新 不可更新，但周期性刷新
一次性处理的数据量小 一次性处理的数据量大
响应时间要求高 响应时间合理
用户数量大 用户数量相对较少
面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持管理需要
面向应用，事务驱动 面向分析，分析驱动
11、企业决策支持解决方案，需要从决策支持系统的体系结构（C/S较流行）、软件工具和开发（原型法、生命周期法）3个方面加以分析。