数据库是存储和管理大量数据的系统，它提供了一种有效的方式从海量信息中提取有用的知识。在第九章中，我们探讨了数据库系统的核心概念以及如何通过抽象工具从数据集合中抽取信息。数据挖掘，作为数据库技术的一个分支，专注于在数据集中发现模式，这在商业智能和决策支持中至关重要。
数据库不仅仅是一个数据的仓库，而是一个多维的数据集合，这与传统的平面文件系统形成对比。平面文件系统只从单一角度展现信息，而数据库则通过模式（schema）来组织和描述数据，确保数据的关联性和完整性。模式定义了数据库的整体结构，而子模式（subschema）则关注特定用户的视角，比如在大学数据库中，学生记录可能包括学习成绩、学号、所在系等信息，并且与教师记录关联。
数据库管理系统（DBMS）是数据库操作的核心，它在应用层和数据库管理层之间起到桥梁作用。这种分离设计有几大优势，包括支持抽象工具的构建、提供访问控制以及实现数据独立性。数据独立性意味着可以更改数据库结构而不影响应用程序，这是数据库设计的重要原则。
数据库模型是描述数据如何在逻辑上组织的概念视图。关系数据库模型是最常见的，它使用二维表格来表示数据，每个表格称为关系，其中的行是元组，列是属性。关系数据库模型支持SELECT、PROJECT和JOIN等基本操作。SELECT用于从关系中选取满足特定条件的行，PROJECT用于提取指定的列，JOIN用于合并两个或更多关系，基于它们之间的共同属性。
SQL是用于操作和查询关系数据库的标准语言，每个SQL语句由select、from和where字句组成。INSERT、DELETE和UPDATE语句分别用于添加新记录、删除记录和更新现有记录。
面向对象数据库（OODB）是另一种类型的数据库，它使用对象和类的概念，对象之间通过链接来表达复杂的关系。例如，在员工数据库中，可以定义员工类、部门类和职位类，它们相互关联，提供更灵活的数据表示。
总结来说，数据库技术涉及数据的组织、存储、检索和分析，包括数据库模式的设计、数据独立性的维护、SQL查询和面向对象数据库的实现。理解这些核心概念对于有效地管理和利用大数据至关重要。
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