新老數據類型的使用

　　字符數值型數據

　　字符數值型數據記錄的是事物非常簡單的屬性（如人的性別），數值屬性（如人數），或是高度抽象的屬性（如事物的所屬類別）。這種數據具有簡單、規范的特點，因而易于管理。傳統數據庫主要是針對這種數據的，在多媒體數據庫中仍然需要管理這一類數據。

　　文本數據

　　文本是最常見的媒體格式，各種書籍、文獻、檔案等無不是由文本媒體數據為主構成的。
　　在計算機內文本數據是由一個具有特定意義的字符串表示。字符串長短不一，給數據的存儲和再現帶來不便。自然語言理解技術的不成熟也使查詢文本數據的難度加大。因此，許多通用型數據庫系統根本就沒有管理和使用文本媒體的有效手段。檢索文本數據主要采用關鍵字檢索和全文檢索兩種方法。關鍵字檢索是在存儲文本的同時，自動或手工生成能夠反映該文本數據主題的關鍵字的集合，并將其存儲在數據庫中。檢索時通過某些關鍵字的匹配找到所需的文本數據。全文檢索方法可以根據文本數據中任何單詞或者詞組進行檢索，檢索是進行全文掃描。此外，大多數的實用系統使用文件直接存儲文本系統，或把數據規范化成標準長度的字符串。在普通數據庫中并不具備很強的文本數據管理能力。

　　聲音數據

　　音樂數據在計算機里是由字符表示的，因而數據量小，對它的存儲、查詢可以當作文本處理。但計算機目前還無法模擬不同人的口音，以及人們講話時的抑揚頓挫的語氣。因而語音數據還是以數字化的波形數據為主，這樣存儲空間就比較大。語音識別技術還沒有達到可以廣泛應用的程度，這為語音數據的檢索帶來不利。目前，對語音數據的檢索主要有兩種方法，第一種是給語音數據人工附加屬性描述或文字描述，例如我們可以給錄音數據附上講話人的姓名、講話日期、講話題目和主要內容等。之后，我們就可以用字符數據和文本數據的檢索方法檢索語音數據。第二種方法是瀏覽，把語音逐一播放出來，邊聽邊判斷所需查找的語音數據，這種方法最大的缺點是速度太慢。在具體應用中，一般是與第一種方法配合使用，由第一種方法縮小范圍之后再進行瀏覽。

　　圖形數據

　　圖形數據的管理已經有一些成功的應用范例，例如地理信息系統、工業圖紙管理系統、建筑CAD數據庫等等。圖形數據可以分解為點、線、弧等基本圖形元素。描述圖形數據的關鍵是要有可以描述層次結構的數據模型。對圖形數據來說最大的問題是如何對數據進行表示。對圖形數據的檢索也是如此。一般來說，由于圖形是用符號或特定的數據結構表示的，更接近于計算機的形式，還是易于管理的。但管理方法和檢索使用需要有明確的應用背景。

　　圖像數據

　　圖像數據是指圖式圖像。圖像數據在應用中出現的頻率很高，也很有實用價值。圖像數據庫較早就有研究，已提出許多方法，包括屬性描述法、特征提取、分割、紋理識別、顏色檢索等等。特定于某一類應用的圖像檢索系統已經取得成功的經驗，如指紋數據庫、頭像數據庫等，但在多媒體數據庫中將更強調對通用圖像數據的管理和查詢。

　　視頻數據

　　動態視頻數據要比剛才介紹的信息類型復雜得多，在管理上也存在新的問題。特別是由于引入了時間屬性，對視頻的管理還要在時間空間上進行。檢索和查詢的內容可以包括鏡頭、場景、內容等許多方面，這在傳統數據庫中是從來沒有過的。對于基于時間的媒體來說，為了真實地再現就必須做到實時，而且需要考慮視頻和動畫與其它媒體的合成和同步。例如給一段視頻加上一段字幕，字幕必須在適當的時候疊加到視頻的適當位置上。再如給一段視頻配音，聲音與圖像必須配合的恰到好處，合成和同步不僅是多媒體數據庫管理的問題，它還涉及到通信、媒體表現、數據壓縮等諸多方面。

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