在当今信息化时代，多媒体数据库管理与数据挖掘研究成为一个重要的领域，它涉及到信息技术的多个层面，包括数据库设计、数据处理、信息检索、知识发现等。本文将重点分析管理多媒体数据库和挖掘多媒体数据库的相关知识。
关于管理多媒体数据库（MM-DBMS），它是多媒体数据库体系的核心组成部分。MM-DBMS主要负责在数据库体系中执行数据的查询、更新、管理和存储，以及对元数据信息的管理，以确保数据资源的安全性和稳定性。该系统必须能够处理文本、音频、视频和图像等不同格式的数据。在MM-DBMS体系结构方面，存在着松散耦合和紧密耦合两种设计原理。松散耦合的结构主要依赖于模块化的多媒体文件管理器，它将元数据管理器和多媒体文件管理器结合在一起。元数据管理器主要管理元数据信息，而多媒体文件管理器则处理多媒体文件。紧密耦合体系结构的DBMS则将所有功能集成为一个模块，以实现管理多媒体数据库功能的最大化。为了确保数据信息的完整性，MM-DBMS还需要具备时效性功能，以便同时处理各种多媒体数据类型。
多媒体数据库挖掘是指在多媒体数据库中发现知识的过程，其内容涵盖了图像、视频、文本、音频和动漫等多种类型的数据。在多媒体数据体系中，挖掘数据被视为一个集合体，起到独立实体的作用，旨在找到与实体信息相匹配的数据模式。由于多媒体数据中的图像和视频可能只是某个实体的部分视角，并非完整结构，因此，将数据挖掘与传统管理方式相结合对研究人员来说是一项挑战。
文本挖掘作为静态数据领域的组成部分之一，包括计算机网页上的数据信息、高校图书馆数据信息和电子书等。文本数据大多数情况下在数据库中没有结构，但有时也呈现出半结构化的状态，比如段落中包含的作者、题目、文章等。文本挖掘过程是在数据库集合体中提取未知数据信息，并将其与数据库中相关联的数据信息进行有效联合的过程。文本挖掘与信息检索在多媒体数据库体系中既有联系又有区别，文本挖掘的设计领域更广，数据信息层次性更高。
音频挖掘在连续媒体领域中扮演重要角色，它涉及到广播、演讲、电视连续剧和电影中的声音数据。为了进一步挖掘音频数据，可以使用语音识别技术和关键字将音频转换成文字进行数据挖掘。我国的音频挖掘技术还处于初级阶段，需要引入更先进的科学技术来提高数据信息的准确性。
随着社会和技术的进步，多媒体挖掘技术和管理方法将会不断改进和提升。目前我国在这些领域虽然还存在一定的不足，但信息技术环境下的数据挖掘工具已经开始应用，为推动数据挖掘技术的发展提供了保障。
通过对多媒体数据库管理与数据挖掘的探讨，可以看出这一领域不仅需要技术创新，还需要对现有技术进行深入的理论研究和实践应用。这将有助于为相关行业提供更加稳定、高效和准确的数据管理与挖掘解决方案。
