数据库管理不是一个单一的对象；相反，它包括一系列的行动（对某些企业来说，这是是一个专门的系统），在生命周期内控制业务数据。随着数据的增长，企业发现数据库管理是应对这一挑战的必经之路，以防止应用性能不佳，并减少对合规性和连续性的任何影响。
在“数据库管理”的框架下，企业可以采取一些技术和行动来减少或防止指数级的、不受控制的数据增长带来的负面影响。
下面是一些常见的、保护性的数据库管理任务：
监测应用及其数据的性能，并根据需要进行调整
规划存储和容量的增长要求
打造一个强大的备份和灾难恢复解决方案
归档、分区、复制和屏蔽数据
什么是数据库管理系统？
数据库管理是一系列最佳实践，而数据库管理系统 (DBMS) 指的是一个用于管理数据库的软件定义系统。常见的数据库管理系统包括 Microsoft Access 和 FileMaker Pro。在这个系统中，用户对数据库中的数据有控制权，能够根据需要读取、更新、创建和删除数据。数据库管理系统提供了一个界面，供最终用户访问数据库，从而根据需要整理和访问数据。
数据库管理系统负责管理数据、允许用户访问数据库中数据的引擎，以及所谓的数据库架构，即一个数据库的组织结构。总之，数据库管理系统可以确保安全性和数据的完整性，但有些系统甚至可以提供自动回滚和重新启动功能，还可以记录和审计数据库中的活动。
数据库管理系统可以分为各种类型：
集中式系统，所有的数据都存在于一个单一的位置，用户可以访问该位置来操作数据。
分布式系统，数据存在于不同的节点中。
联邦系统能够在不进行源数据复制的情况下提供数据。这一类别可以进一步分成两个子类别：
松散耦合的数据库需要访问其他组件数据库。
紧密耦合的数据库通过独立的进程实现运行，构成一个联邦系统。
区块链数据库系统用于管理交易、金融和其他内容。
数据库管理如何工作？
简单地说，数据库经理及其团队负责确保企业的数据库以卓越的性能正常运行。使用如上所述的最佳实践，可以确保组织的数据库妥当运行。然而，使用数据库管理系统 (DBMS) 可以提供迫切需要的控制力度和可视性。
简而言之，数据库管理系统的工作方式如下。它可以规整数据库文件，为最终用户提供更大的数据访问和控制权限。为了实现这一点，DBMS 允许用户在他们的数据库文件中操作数据，包括在需要时创建、编辑和更新数据。之后，DBMS 可以从数据库中存储和检索上述数据。
DBMS 提供 5 大主要功能：
授予多个用户对单个数据库的并发访问权限。
建立和维护安全规则和用户访问权限。
定期备份数据，并在出现漏洞时迅速恢复数据。
设置数据库规则和标准以保护数据的完整性。
提供可用数据的“字典”定义和描述。
当然，DBMS 并不能取代数据库经理或数据库管理员。这些专业人士负责确保数据库结构正常运行，他们可以创建用户权限来控制谁可以访问数据。DBMS 和专家一起，可以确保对数据进行质量控制。
为什么企业需要数据库管理
数据的增长步伐没有放缓的迹象。因此，企业正在投资于数据库管理任务、数据库管理员和数据库管理系统，以做到以下几点：
- 维持业务运营按计划进行
- 维持对客户、数据库存和员工的跟踪
- 维护应用和数据库的性能
- 存储和规整独一无二的、不同类型的数据
- 实现数据库过程和程序的自动化
具体来说，数据库管理系统的好处是不容忽视的，尤其是在用户和机器每天都生成越来越多的数据的情况下。其中一个比较明显的好处是提高存储在数据库中的数据的安全性。通过 DBMS，企业可以增加对数据的访问频率，让整个组织的最终用户共享数据。因此，这些最终用户可以加快销售过程，更快做出决定，因为他们可以获得他们需要的确切数据。
此外，有了数据库管理系统，企业可以消除因数据不一致而产生的问题——如果同一数据以多种形式存在于不同的位置，就会出现这种情况。DBMS 为企业提供了一个完整、清晰的数据共享方式，确保没有不必要的数据拷贝。更不用说，DBMS 还允许企业执行数据安全和隐私政策以减少数据泄露的风险。
最后，最终用户将被授权根据现有的数据做出明智的决定。更好、更一致的数据意味着高质量、可用的信息，让用户可以借助他们需要的确切数据做出决策。最终，这将提高整个组织的生产力。
如何选择数据库管理系统
无论您的组织希望建立数据库管理最佳实践还是采用数据库管理系统，选择合适的 DBMS 取决于多种因素和优先事项。
了解您现有的数据库，是确定哪个 DBMS 最能满足需求的关键第一步。每个数据库都会有独一无二的数据，所以企业应该对自己的需求有所了解。一个优秀的 DBMS 将集中展示您的数据状态，以便您查看其存储位置以及运行方式。更不用说，不需要首先复制数据，DBMS 就允许用户在不同的应用中访问数据。
同样重要的是要记住，像许多系统一样，DBMS 将需要更大的内存和更强大的 CPU，所以企业应该牢记他们是否能够支持这一要求。然而，DBMS 的好处是实实在在的，特别是当涉及到不断增长的敏感数据时，比如医疗机构中存储的数据。
