数据库和数据仓库管理是信息化领域中的核心组成部分，它们在企业数据管理和决策支持中扮演着至关重要的角色。本教材主要涵盖了六个关键章节，旨在深入讲解数据管理的基础理论和实践技术。
数据管理是数据组织和操作的基础。在数据管理的传统方法中，数据通常被组织成层次结构，包括位、字节、字段、记录、文件和数据库。位是计算机存储的基本单位，字节通常由8个位组成，用于表示字符。字段是组成记录的元素，记录则由相关字段组成，形成特定主题的数据集合，如员工信息。文件是由同一类型记录构成的集合，而数据库则是相关文件的综合，包含了所有数据层次和它们之间的关系。
数据库管理的现代方法引入了数据库管理系统（DBMS），它使得数据独立于应用程序和存储设备，提高了数据一致性和利用率。DBMS负责处理数据的存取和更新，保证多用户环境下的数据安全和一致性。通过数据库，可以减少数据冗余，提高数据共享，并允许灵活的数据查询。
数据库的主要特征在于它是信息的集合，其中包含多个相关文件，并且具备逻辑结构。数据可以通过多种方式被定位和访问，从而支持不同的应用需求。数据库管理系统还支持联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP），前者处理日常业务交易，后者用于深度数据分析。
数据仓库和数据挖掘是数据库管理的扩展。数据仓库是为企业决策支持设计的大型、集成的、非易失性的数据集合，通常包含历史数据。它通过数据抽取、转换和加载（ETL）过程从多个源系统聚合数据，提供了一种统一的视图。数据挖掘则是从数据仓库中发现模式、趋势和关联的过程，帮助企业洞察业务情况，进行预测分析。
高级数据库技术和应用涉及分布式数据库、并行数据库、主动数据库、时空数据库等，这些技术适应了大数据、云计算和物联网等现代技术环境的需求。例如，分布式数据库允许数据跨越多个地理位置分散的存储系统，以提高可用性和性能；并行数据库利用多处理器和多计算机系统加速数据处理。
数据库和数据仓库管理涵盖了从基础的数据组织到复杂的数据分析的广泛内容。理解这些概念和技术对于IT专业人士来说至关重要，因为它们是构建高效、可靠的信息系统和推动企业智能化决策的关键。
