詹姆斯数据库（詹姆士·格雷的数据库技术的发展史）
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詹姆士·格雷的数据库技术的发展史
数据库技术的发展已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。数据库技术最初产生于20世纪60年代中期，根据数据模型的发展，可以划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。 产生于80年代，随着科学技术的不断进步，各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求，关系型数据库已经不能完全满足需求，于是产生了第三代数据库。主要有以下特征：1.支持数据管理、对象管理和知识管理；2.保持和继承了第二代数据库系统的技术；3.对其它系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。第三代数据库支持多种数据模型（比如关系模型和面向对象的模型），并和诸多新技术相结合（比如分布处理技术、并行计算技术、人工智能技术、多媒体技术、模糊技术），广泛应用于多个领域（商业管理、GIS、计划统计等），由此也衍生出多种新的数据库技术。分布式数据库允许用户开发的应用程序把多个物理分开的、通过网络互联的数据库当作一个完整的数据库看待。并行数据库通过cluster技术把一个大的事务分散到cluster中的多个节点去执行，提高了数据库的吞吐和容错性。多媒体数据库提供了一系列用来存储图像、音频和视频对象类型，更好地对多媒体数据进行存储、管理、查询。模糊数据库是存储、组织、管理和操纵模糊数据库的数据库，可以用于模糊知识处理。随着科学技术的发展，计算机技术不断应用到各行各业，数据存储不断膨胀的需要，对未来的数据库技术将会有更高的要求。
詹姆斯职业生涯数据表
生涯平均数据 赛季 球队 出场 首发 时间 投篮 三分 罚球 前场 后场 总篮板 助攻 抢断 封盖 失误 犯规 得分 2003-04 骑士 79 79 39.5 .417投篮数:18.9 命中数:7.9 命中率:.417 .290三分投篮数:2.7 三分命中数:0.8 三分命中率:.290 .754罚球投篮数:5.8 罚球命中数:4.4 罚球命中率:.754 1.3 4.2 5.5 5.9 1.6 0.7 3.5 1.9 20.9 2004-05 骑士 80 80 42.4 .472投篮数:21.1 命中数:9.9 命中率:.472 .351三分投篮数:3.9 三分命中数:1.4 三分命中率:.351 .750罚球投篮数:8.0 罚球命中数:6.0 罚球命中率:.750 1.4 6.0 7.4 7.2 2.2 0.7 3.3 1.8 27.2 2005-06 骑士 79 79 42.5 .480投篮数:23.1 命中数:11.1 命中率:.480 .335三分投篮数:4.8 三分命中数:1.6 三分命中率:.335 .738罚球投篮数:10.3 罚球命中数:7.6 罚球命中率:.738 0.9 6.1 7.0 6.6 1.6 0.8 3.3 2.3 31.4 2006-07 骑士 78 78 40.9 .476投篮数:20.8 命中数:9.9 命中率:.476 .319三分投篮数:4.0 三分命中数:1.3 三分命中率:.319 .698罚球投篮数:9.0 罚球命中数:6.3 罚球命中率:.698 1.1 5.7 6.7 6.0 1.6 0.7 3.2 2.2 27.3 2007-08 骑士 75 74 40.4 .484投篮数:21.9 命中数:10.6 命中率:.484 .315三分投篮数:4.8 三分命中数:1.5 三分命中率:.315 .712罚球投篮数:10.3 罚球命中数:7.3 罚球命中率:.712 1.8 6.1 7.9 7.2 1.8 1.1 3.4 2.2 30.0 2008-09 骑士 27 27 36.0 .507投篮数:19.3 命中数:9.8 命中率:.507 .286三分投篮数:4.1 三分命中数:1.2 三分命中率:.286 .796罚球投篮数:8.7 罚球命中数:6.9 罚球命中率:.796 1.4 5.3 6.7 6.4 2.0 1.1 2.4 2.0 27.7 生涯 418 417 40.8 .469投篮数:21.0 命中数:9.9 命中率:.469 .322三分投篮数:4.0 三分命中数:1.3 三分命中率:.322 .733罚球投篮数:8.7 罚球命中数:6.3 罚球命中率:.733 1.3 5.6 6.9 6.6 1.8 0.8 3.3 2.1 27.4 相关图片
数据库领域共产生多少位图灵图灵奖得主
共有四位,分别是:
1973年,查理士·巴赫曼(Charles W. Bachman),数据库技术
1981年,埃德加·科德(Edgar F. Codd),数据库系统，尤其是关系型数据库
1998年,詹姆斯·尼古拉·格雷(James Gray),数据库与事务处理
2014年,Michael Stonebraker,对现代数据库系统底层的概念与实践所做出的基础性贡献
主题数据库的主题数据库与应用数据库的区别
我们看一个简单的例子。某单位的工资系统是按工资单建数据库的，职工张华的工资单编号是0104。该单位人事系统是按职工档案建数据库的，张华在人事系统中的编号是1122。人事系统要获得张华的工资数据，需要做接口程序将1122转换成0104，才能正确地检索；反之，工资系统要获得人事系统的数据，需要做接口程序将0104转换成1122。这样，2个应用系统至少需要2个接口。如果再加上安监系统和社保系统，共4个应用系统要互相交流数据，就至少需要12个接口。而企业经营管理中如果有20个大大小小“孤岛式”的应用系统需要相互交流数据，就至少需要380个接口。这么多的接口无法做完，即使做完所有的接口，整个系统的运行也将是低效率和脆弱的。所以，企图通过做接口实现系统集成，从来就是可望而不可及的。解决这类应用系统集成问题的正确方法是：不按照单证报表原样建立数据库,而是面向业务主题建立数据库，这就是主题数据库。上例中的员工信息是几个应用系统所共用的，应该对企业的所有员工统一编号，有关员工的信息统一组织存储，从而能保证信息共享——各应用程序都存取共享的“员工主题数据库”，这就从根本上取消了不必要的接口。这就是说，通过建立主题数据库，简单、科学地实现了应用系统的集成。发达国家在上世纪70年代中后期至80年代初的信息化初级阶段，遇到过包括“信息孤岛”问题在内的“数据处理危机”问题。詹姆斯·马丁(James Martin)提出的主题数据库概念和有关理论方法，为解决这些问题作出了重要的贡献，这对我们具有十分重要的借鉴意义。
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