第五章数据库技术

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# 数据库技术
### 数据库技术概述
#### 数据库技术产生背景
#### 数据模型与数据库
#### 数据库的发展
### 数据库系统开发
#### 数据库系统架构
#### 数据库系统设计  
### 关系数据库
#### 关系数据结构
#### 关系操作
#### 完整性约束
### 数据仓库
#### 数据仓库概述
#### 数据仓库架构
#### 多维数据模型中数据操作
#### 数据仓库中的数据构建
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### 数据库技术概述
数据库技术是用于`高效存储`、检索和操作大量数据的系统和方法。它的发展背景主要是为了解决数据管理中的效率和一致性问题。

1. 数据库技术产生背景：随着计算机技术的发展和数据量的急剧增加，传统的文件系统已无法满足数据存储和管理的需求，因此产生了数据库技术。
2. 数据模型与数据库：数据模型是数据库系统的基础，它定义了数据的结构和关系。常见的数据模型包括关系模型、层次模型和网状模型等。
3. 数据库的发展：数据库技术经历了从早期的层次数据库和网状数据库到现在的关系数据库和NoSQL数据库的发展过程。

### 数据库系统开发
数据库系统开发是`创建`和`维护数据库`的过程，包括系统架构设计和具体的数据库设计。

1. 数据库系统架构：定义了数据库系统的组件和它们之间的交互方式，包括数据存储、查询处理和事务管理等。
2. 数据库系统设计：涉及确定数据库的结构、模式和约束，以满足特定的业务需求。

### 关系数据库
`关系数据库`是现代数据库技术中最常用的一种类型，它使用表格的形式来组织数据。

1. 关系数据结构：数据以表格的形式存储，每个表格由行（记录）和列（属性）组成。
2. 关系操作：包括选择、投影、连接等操作，用于查询和处理数据。
3. 完整性约束：确保数据库中的数据满足特定的规则和要求，以维护数据的准确性和一致性。

### 数据仓库
数据仓库是专门为`分析`和`报告目的`而设计的大型数据库。

1. 数据仓库概述：数据仓库用于存储历史数据，支持复杂的查询和分析，通常用于商业智能和决策支持系统。
2. 数据仓库架构：包括数据的提取、转换和加载（ETL）过程，以及数据的存储和管理。
3. 多维数据模型中数据操作：数据仓库中的数据通常以多维数据模型的形式组织，支持快速的数据分析和报告。
4. 数据仓库中的数据构建：涉及数据的集成、清洗和转换，以确保数据的质量和一致性。

第五章 数据库技术

第五章数据库技术