数据访问是从数据库或数据仓库获取、操作、存储和检索数据的能力。它涉及数据录入、数据检索、数据更新、数据删除等多个过程。这个概念对于信息技术的许多方面都至关重要，包括商业智能、数据分析、机器学习和人工智能。数据访问可以跨多个平台和应用程序高效、准确且安全地使用数据。
数据访问简史
数据访问的出现可以追溯到计算机系统的早期发展。数据访问的首次提及是随着 20 世纪 60 年代数据库的创建而出现的。在早期阶段，数据存储在分层或网络数据库中，数据访问相当有限且复杂。 EF Codd 在 20 世纪 70 年代提出的关系数据库模型通过提供更简单、灵活且更高效的数据操作方式彻底改变了数据访问。 SQL（结构化查询语言）的出现进一步增强了数据的可访问性，为查询和操作数据提供了标准化的语言。
扩展数据访问的概念
数据访问是指用户与数据库或数据仓库交互的能力。它包含多项任务，包括创建、读取、更新和删除 (CRUD) 数据。在更广泛的范围内，数据访问还指围绕数据使用的权限、控制和安全性的管理。这些权限定义了谁可以访问某些数据、他们可以使用这些数据做什么以及何时可以使用这些数据。
数据访问通常由数据库管理系统（DBMS）管理，它为用户提供与存储数据交互的接口。这些系统具有各种功能来处理复杂的查询、执行有效的数据操作和管理数据访问权限。
数据访问的内部结构
数据访问操作以结构化方式发生。其核心是数据库管理系统（DBMS），与应用层和数据层交互。在典型场景中，应用程序向 DBMS 发送数据请求。 DBMS 处理请求，与数据层（通常存储在物理或基于云的服务器上）通信，以根据请求获取、修改或存储数据。
整个过程涉及几个部分：
- 应用层： 这是数据请求发起的面向用户的层。
- 数据库管理系统（DBMS）： 处理数据请求并管理与数据层交互的软件。
- 数据层： 实际数据所在的物理或虚拟存储。
数据访问的主要特点
数据访问有几个关键特征定义了其效用：
- 效率： 数据访问机制旨在快速有效地处理大量数据。
- 安全： 安全性对于数据访问至关重要。 DBMS 通常包括用户身份验证、访问控制和数据加密功能。
- 并发： 多个用户应该能够同时访问数据而不影响数据完整性。
- 数据的完整性： 即使在同时访问期间，数据访问也应保持数据的准确性和一致性。
- 可用性： 该机制应该提供一个易于用户交互和理解的界面。
数据访问类型
有多种类型的数据访问方法。下面的表格列出并解释了其中的一些内容：
| 类型 | 描述 |
|---|---|
| 直接访问 | 可以直接从存储中的特定位置检索数据，而无需先读取其他数据。 |
| 顺序存取 | 数据按顺序读取，就像磁带一样。它通常用于备份系统和批处理作业。 |
| 索引访问 | 索引用于加速数据检索。该索引包含对实际数据位置的引用。 |
| 随机访问 | 存储中的任何数据都可以直接、快速地访问，无需经过其他数据。这在 RAM 中很常见。 |
利用数据访问：挑战和解决方案
数据访问面临着各种挑战，例如安全问题、管理大量数据、数据完整性和兼容性问题。解决方案通常涉及实施强大的 DBMS、实施严格的访问控制机制以及使用先进的数据处理算法。
例如，数据安全的常见解决方案是使用身份验证机制和加密。为了处理大量数据，企业通常使用分布式数据库或云存储。为了维护数据完整性，实现了 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性等事务控制机制。
比较与特点
数据访问是DBMS的重要组成部分，但它与其他相关术语不同。以下是一些比较：
| 学期 | 描述 | 与数据访问的比较 |
|---|---|---|
| 数据管理 | 它涉及组织中数据的整体管理。 | 数据访问是数据管理的一个组成部分，数据管理还涉及数据治理、数据质量和数据集成。 |
| 数据治理 | 这是对数据的可用性、可用性、完整性和安全性的整体管理。 | 数据访问属于数据治理的范畴，对于确保数据可用性和安全性至关重要。 |
| 数据安全 | 保护数字数据免受破坏性力量、未经授权的访问或数据泄露的做法。 | 必须适当监管数据访问以确保数据安全。 |
数据访问的前景和未来技术
随着新技术的出现，数据访问的概念正在迅速发展。基于云的系统、实时数据库、NoSQL 数据库和内存数据库正在彻底改变我们访问数据的方式。
大数据和人工智能技术也正在影响数据访问策略。它们通常需要快速访问大量数据，这可以通过新的数据访问架构来实现。展望未来，我们可以预期这些领域将不断取得进步，以进一步改进和简化数据访问。
代理服务器和数据访问
代理服务器可以成为数据访问管理的一个组成部分，特别是在安全性和控制方面。通过充当客户端从其他服务器寻求资源的请求的中介，代理服务器可以帮助管理、过滤和控制数据访问。例如，OneProxy 提供高速、安全且可靠的代理服务器，有利于创建安全且受控的数据访问环境。
