新老数据类型的使用

　　字符数值型数据

　　字符数值型数据记录的是事物非常简单的属性（如人的性别），数值属性（如人数），或是高度抽象的属性（如事物的所属类别）。这种数据具有简单、规范的特点，因而易于管理。传统数据库主要是针对这种数据的，在多媒体数据库中仍然需要管理这一类数据。

　　文本数据

　　文本是最常见的媒体格式，各种书籍、文献、档案等无不是由文本媒体数据为主构成的。
　　在计算机内文本数据是由一个具有特定意义的字符串表示。字符串长短不一，给数据的存储和再现带来不便。自然语言理解技术的不成熟也使查询文本数据的难度加大。因此，许多通用型数据库系统根本就没有管理和使用文本媒体的有效手段。检索文本数据主要采用关键字检索和全文检索两种方法。关键字检索是在存储文本的同时，自动或手工生成能够反映该文本数据主题的关键字的集合，并将其存储在数据库中。检索时通过某些关键字的匹配找到所需的文本数据。全文检索方法可以根据文本数据中任何单词或者词组进行检索，检索是进行全文扫描。此外，大多数的实用系统使用文件直接存储文本系统，或把数据规范化成标准长度的字符串。在普通数据库中并不具备很强的文本数据管理能力。

　　声音数据

　　音乐数据在计算机里是由字符表示的，因而数据量小，对它的存储、查询可以当作文本处理。但计算机目前还无法模拟不同人的口音，以及人们讲话时的抑扬顿挫的语气。因而语音数据还是以数字化的波形数据为主，这样存储空间就比较大。语音识别技术还没有达到可以广泛应用的程度，这为语音数据的检索带来不利。目前，对语音数据的检索主要有两种方法，第一种是给语音数据人工附加属性描述或文字描述，例如我们可以给录音数据附上讲话人的姓名、讲话日期、讲话题目和主要内容等。之后，我们就可以用字符数据和文本数据的检索方法检索语音数据。第二种方法是浏览，把语音逐一播放出来，边听边判断所需查找的语音数据，这种方法最大的缺点是速度太慢。在具体应用中，一般是与第一种方法配合使用，由第一种方法缩小范围之后再进行浏览。

　　图形数据

　　图形数据的管理已经有一些成功的应用范例，例如地理信息系统、工业图纸管理系统、建筑CAD数据库等等。图形数据可以分解为点、线、弧等基本图形元素。描述图形数据的关键是要有可以描述层次结构的数据模型。对图形数据来说最大的问题是如何对数据进行表示。对图形数据的检索也是如此。一般来说，由于图形是用符号或特定的数据结构表示的，更接近于计算机的形式，还是易于管理的。但管理方法和检索使用需要有明确的应用背景。

　　图像数据

　　图像数据是指图式图像。图像数据在应用中出现的频率很高，也很有实用价值。图像数据库较早就有研究，已提出许多方法，包括属性描述法、特征提取、分割、纹理识别、颜色检索等等。特定于某一类应用的图像检索系统已经取得成功的经验，如指纹数据库、头像数据库等，但在多媒体数据库中将更强调对通用图像数据的管理和查询。

　　视频数据

　　动态视频数据要比刚才介绍的信息类型复杂得多，在管理上也存在新的问题。特别是由于引入了时间属性，对视频的管理还要在时间空间上进行。检索和查询的内容可以包括镜头、场景、内容等许多方面，这在传统数据库中是从来没有过的。对于基于时间的媒体来说，为了真实地再现就必须做到实时，而且需要考虑视频和动画与其它媒体的合成和同步。例如给一段视频加上一段字幕，字幕必须在适当的时候叠加到视频的适当位置上。再如给一段视频配音，声音与图像必须配合的恰到好处，合成和同步不仅是多媒体数据库管理的问题，它还涉及到通信、媒体表现、数据压缩等诸多方面。

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