第7章《XML与数据库》教案分析.ppt

7. XML 与数据库 XML 作为数据交换的标准，更着重于统一数据格式，而不是提供数据库的特性。因此在 XML 应用中，数据库作为数据管理的位置依然没有改变。 管理 XML 数据的方式主要有：传统的关系（或者对象）数据库、中间件和 NXD（Native XML Database）。从技术角度讲，“以数据库（关系型数据库、对象数据库或者是 NXD）为存贮手段，以 XML 为交换载体”的数据管理模式是一种趋势。 7.1 XML 与关系数据库之间的关系 XML 结构比关系型数据库中所使用的关系更有表现力、更加容易表示和描述复杂的对象。但这也给 XML 数据在关系数据库中的存储、查询和更新带来了困难。 7.1.1 XML 数据的存储和管理方式 使用CHAR、VARCHAR 或者 CLOB、BLOB 存储 XML； 将 XML 数据分解并映射到关系表中进行存储； 纯 XML 数据的存储和管理。 混合方式的数据存储和管理； 使用CHAR、VARCHAR 或者 CLOB、BLOB 存储 XML（优点） 可以在关系表中专门设置一个 CHAR、VARCHAR 或 CLOB、BLOB 大对象列来存储 XML 数据，通常将这种方法称为“Stuffing”。 可以对层次结构的 XML 数据进行原封不动地保存，不需要将其中的内容分解并映射到关系表（一个或多个）的多个常规列中进行保存。 在获取所存储的 XML 数据时，无论是查询语句的编写还是具体检索过程也都非常简单，能够保证查询的结果与源文档完全一样（Round-Trip），而不需要在关系数据库管理系统中进行复杂的连接运算，因为存储时并没有对源 XML 文档中的数据进行分解。 使用CHAR、VARCHAR 或者 CLOB、BLOB 存储 XML（缺点） CHAR、VARCHAR 或者 CLOB、BLOB 大对象数据类型并不是专门针对 XML 数据设计的，存在着明显的缺点和局限性。 在对文档进行搜索和查询检索时，开销非常大，因为其中可能保存数 GB 的数据内容，如果仅搜索整个 XML 文档中的少部分内容（特定的元素、属性或子树）、或者查询任务需要频繁执行时，那么开销将显得更加突出。 需要设计新的索引技术提高查询检索的效率； 大对象的更新操作也非常耗时，因为数据库并没有对大对象数据进行任何解析，即使修改其中很少的内容，也必须更新所有的数据。 将 XML 数据分解并映射到关系表中进行存储（优点） 可以将 XML 文档中的数据（元素和属性）分解并映射到关系表（一个或多个）的多个常规列中进行保存（通常将这种方法称为“Shredding”），从而解决前面所描述的、使用大对象存储 XML 数据时碰到的检索和更新的效率问题。 XML 数据中所蕴含的层次关系在分解时必须采用适当的机制予以保存，以便能够在查询检索之后，重新构造出与源 XML 文档基本一致的数据。 仅使用关系模型，用户可以利用现有的 SQL 工具和代码来直接访问数据库表中存储的信息，而不需要学习新的层次数据的查询语言、以及相关技术，也不需要引入新的索引机制来处理 XML 数据。 将 XML 数据分解并映射到关系表中进行存储（缺点） XML 数据中包含了大量嵌套关系、以及一些无规则的结构，在对其进行分解存储时，会产生大量的数据库表，并且表与表之间存在复杂的参照关系（通过主键和外键的关系来保存 XML 数据之间的层次关系），还可能会使得关系表的规范化难以进行、或者导致关系数据库表中出现大量的空值，这些都增加了数据管理的复杂度。 在进行查询检索时，一方面需要编写复杂的 SQL 查询计划（难以开发、以及对其进行优化），以访问分散的数据；另一方面，在执行查询计划时，需要访问大量的数据库表，并进行非常耗时的连接操作，以恢复分解之前数据之间的层次关系，这将使得查询的效率非常低下。 纯 XML 数据的存储和管理 （优点） 要想真正实现 XML 数据的高效存储和管理，就必须摆脱关系模型的约束和束缚，设计并实现层次数据库。 以层次的格式来存储层次的 XML 数据（以元素或子树为单位，而不是关系数据库中的表或记录），提供新的查询语言（XQuery），引入新的索引机制（值索引、路径索引），从而避免将层次数据模型映射为关系数据模型所带来的性能、模式管理等方面的问题。 本源 XML 数据库 NXD（Native XML Database）打破了 RDBMS 传统数据库一统天下的局面，国外一些机构和公司针对XD 进行了深入地研究开发。NXD 从存储、索引、查询等，都围绕 XML 的特点和标准进行设计。 它没有像关系数据库方法那样繁琐的数据转换，又具有中间件所不具有的数据管理功能，如并发控制、备份和恢复等。 纯 XML 数据的存储和管理 （缺点） NXD 的