数据库演进：从DSS到数据仓库与数据挖掘

"本文主要介绍了数据仓库及其在决策支持系统中的演进过程，涉及数据仓库技术的历史、特点以及与数据库的关系。" 数据仓库是数据库技术的重要组成部分，它从传统数据库发展而来，专注于为企业决策提供历史性的、综合的、稳定的数据视图。在20世纪60年代，数据搜集阶段，主要是通过计算机、磁带和磁盘存储数据，但那时的数据主要用于单一查询，缺乏集成和分析能力。随着技术进步，到了80年代，数据访问变得更为便捷，关系数据库管理系统（RDBMS）如Oracle、Sybase等出现，使得数据能够被结构化地存储和访问，支持了更复杂的查询需求。 进入90年代，数据仓库和决策支持系统（DSS）的概念逐渐成熟，OLAP（在线分析处理）和多维数据库成为主流，它们允许用户从不同角度对数据进行深入分析。IBM、CDC等厂商在这个阶段推出了相关产品。同时，数据仓库的出现解决了从记录级提供历史动态数据的问题，使企业能够追踪和分析过去的业务趋势。 21世纪以来，数据挖掘成为热门话题，利用高级算法和多处理器计算机处理海量数据，以发现隐藏的模式和预测未来趋势。数据挖掘工具如Pilot、Arbor、Cognos等被广泛应用于商业智能，帮助决策者做出预测并支持战略决策。 数据仓库系统具有多个关键特点，包括数据的结构化，使得数据以一致的方式组织；数据的共享性，允许多个用户和应用访问相同的数据源；数据独立性，确保数据逻辑结构与物理结构分离，降低了系统维护的复杂性；以及由数据库管理系统（DBMS）提供的安全性、完整性、并发控制和恢复机制。 随着技术的不断发展，数据库技术的新趋势包括关系数据库与面向对象数据库的融合，以及SQL作为标准查询语言的广泛应用。关系数据库模型简化了数据的管理和操作，而SQL则提供了强大的数据检索和操作能力。 数据仓库在决策支持系统中的作用是从历史数据中提取有价值的信息，支持管理层制定策略。随着技术的不断演进，数据仓库不仅提供了静态的历史视图，还具备了动态分析和预测的能力，进一步提升了企业的决策效率。