大数据管理：关系数据库技术升级与分析型应用

本章节内容主要探讨了面向分析型应用的关系数据库技术在大数据管理中的重要角色，特别关注于14章-大数据管理下的数据库系统概论第五版。首先，章节介绍了大数据时代的背景，引用马云的观点强调了大数据和大算力在DT时代的核心地位，指出这一时期的特点包括海量数据、5G物联网和先进芯片技术的融合。 针对大数据的概述，章节明确了大数据的定义和发展历程。20世纪70年代的Very Large Database (VLDB)概念，虽然聚焦于大规模数据集，但当时的数据库技术已为后来的大数据管理奠定了基础，包括DBMS理论（如三级模式、数据独立性、SQL语言、优化技术、事务管理和故障恢复）、关系数据理论等，这些都促进了商务管理与商务智能应用的进步。 随着21世纪初的兴起，"海量数据"的概念强调了数据集的规模和多样性的增加，研究人员开始研究半结构化和非结构化数据的处理，以及如何有效整合多数据源。大数据不再仅仅是一个时代的产物，而是科技进步和社会发展的产物，它的发展需要超越当时的存储和处理能力。 《Science》杂志在2008年的文章进一步定义了大数据，指的是那些超出常规计算机处理能力的数据，需要借助更高级的技术进行存储、管理和分析。在这样的背景下，面向分析型应用的关系数据库技术，如列存储数据库（如MonetDB、InforBright、InfiniDB等）和内存数据库（如MonetDB、VectorWise、HANA等），因其高效压缩、高I/O效率和内存优化的特点，成为大数据分析中的关键组件。 总结来说，本章节深入探讨了大数据时代的数据库技术发展趋势，特别是针对分析型应用的列存和内存数据库技术，它们通过优化数据存储和查询性能，满足了大数据时代对高效率和扩展性的需求，对于理解大数据管理和分析具有重要意义。同时，数据库系统的设计原则和技术积累也为大数据时代的数据库管理提供了坚实的基础。