企業(yè)數(shù)據(jù)一般存儲(chǔ)在許多不同的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和方案類型中，因此為任何不同的目的創(chuàng)建一個(gè)通用的信息視點(diǎn)對(duì)于建立戰(zhàn)略集成框架和使用有意義的實(shí)時(shí)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)決策是非常重要的。事實(shí)上，人們已經(jīng)看到了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)抽象中間件產(chǎn)品，這些產(chǎn)品旨在將任意數(shù)量的企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，有時(shí)是API，甚至是Web服務(wù)置于數(shù)據(jù)抽象層之后。其實(shí)這也不是什么新鮮事。人們使用中間件來(lái)創(chuàng)建虛擬數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)有好幾年了。

這種類型的解決方案也將在許多企業(yè)中找到它的位置。當(dāng)然，這是EII(Enterprise Information Integration，企業(yè)信息集成)，這是一個(gè)老的技術(shù)術(shù)語(yǔ)和分類，但它仍然是有價(jià)值的。這就是所謂的虛擬數(shù)據(jù)庫(kù)，也稱為datafederation。從本文的觀點(diǎn)來(lái)看，我們稱之為數(shù)據(jù)抽象。數(shù)據(jù)抽象層和提供這種機(jī)制的技術(shù)可以是最重要的集成工具之一，以便可以利用易于處理的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)，并且這些數(shù)據(jù)庫(kù)在本質(zhì)上可以更具戰(zhàn)略性。

本期目錄DBEngines數(shù)據(jù)庫(kù)排名新聞公告一、RDBMS家族二、NoSQL家族三、NewSQL家族四、時(shí)間序列五、大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)六、國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)概述七、云數(shù)據(jù)庫(kù)八、推出dbaplusNewsletter的思路九。感謝名單。為了方便閱讀和突出演示，本期通訊(2019年1月)將精簡(jiǎn)每個(gè)部分的內(nèi)容。需要閱讀全文的同學(xué)可以點(diǎn)擊文末【閱讀原文】或者登錄下載。

DBEngines排名的數(shù)據(jù)基于五個(gè)不同的因素:新聞快訊1。2018年9月24日，微軟公布了SQLServer2019的預(yù)覽版，SQLServer2019將結(jié)合Spark打造統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)。2.2018年10月5日，ElasticSearch在紐約證券交易所上市。3.亞馬遜放棄了甲骨文數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，這導(dǎo)致了黃金時(shí)間最大的一次倉(cāng)庫(kù)宕機(jī)。

出版者的話、譯者前言、譯者介紹、出版前言第一章dbms系統(tǒng)概述1.1數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的發(fā)展1.1.1早期數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)1.1.2關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)1.1.3越來(lái)越小的系統(tǒng)1.1.4越來(lái)越大的系統(tǒng)1.1.5信息集成1.2數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)概述1.2.1數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言命令1.2.2查詢處理概述1 .. 4事務(wù)處理1.2.5查詢處理器1.3本書概述1.4數(shù)據(jù)庫(kù)模型和語(yǔ)言復(fù)習(xí)1.4.1關(guān)系模型復(fù)習(xí)1.4.2sql復(fù)習(xí)1.5參考第一部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)第2章輔助存儲(chǔ)管理2.1存儲(chǔ)層次2.1.1存儲(chǔ)層次2.1.2在存儲(chǔ)層次之間傳輸數(shù)據(jù)2.1.3易失性和非易失性存儲(chǔ)器2.1 .2磁盤2.2.1磁盤結(jié)構(gòu)2.2.2磁盤控制器2.2.3磁盤訪問(wèn)特性2.2.4練習(xí)2.3

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)通常使用較小的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。每臺(tái)電腦都可以放在單獨(dú)的地方。每臺(tái)計(jì)算機(jī)都有完整的DBMS副本和自己的本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。許多位于不同地方的計(jì)算機(jī)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互連接，形成一個(gè)完整的、全球性的大型數(shù)據(jù)庫(kù)。這種組織數(shù)據(jù)庫(kù)的方法克服了物理中心數(shù)據(jù)庫(kù)組織的弱點(diǎn)。首先，它降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀?，因?yàn)榇蠖鄶?shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)操作都是針對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的，而不是訪問(wèn)其他位置的數(shù)據(jù)庫(kù)；其次，系統(tǒng)的可靠性提高了很多，因?yàn)楫?dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)，仍然允許對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)的操作，一個(gè)位置的故障并不影響其他位置的處理工作，只有在訪問(wèn)故障位置的數(shù)據(jù)時(shí)受到一定的影響；再次，易于系統(tǒng)擴(kuò)展，在某個(gè)位置添加新的本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)或擴(kuò)展合適的小型計(jì)算機(jī)都很容易。

隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和管理系統(tǒng)的不斷發(fā)展和普及，人們已經(jīng)不再滿足于一般的業(yè)務(wù)處理。與此同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，如何更好地利用數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值，成為人們?cè)絹?lái)越關(guān)注的問(wèn)題，比如數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可以很好的解決事務(wù)，實(shí)現(xiàn)“增刪查”數(shù)據(jù)的功能，但是不能很好的為決策分析提供支持。因?yàn)槭聞?wù)處理首先考慮的是響應(yīng)的時(shí)效性，大多數(shù)情況下都是處理當(dāng)前的數(shù)據(jù)，而決策分析需要考慮數(shù)據(jù)的集成和歷史，可能對(duì)分析處理的時(shí)效性要求不高。