数据管理技术综述
知识图谱数据管理研究综述
知识图谱数据管理研究综述知识图谱是一种描述知识之间关系的图形化表示方法，是近年来在人工智能领域中受到广泛关注的热门研究方向。
知识图谱的构建和管理是实现对知识的高效存储、检索和推理的关键技术之一。
本文将从知识图谱的概念和基本结构入手，综述当前知识图谱数据管理的研究进展，并对未来发展方向进行展望。
知识图谱是一种用于表示和存储领域知识的方法，它将知识以实体（即节点）和关系（即边）的形式进行建模。
通过将领域知识组织成一个有向图的形式，可以直观地展示实体之间的关系和属性。
知识图谱可以帮助我们更好地理解和应用知识，进而实现智能化的应用，如智能问答系统、知识推理和决策等。
知识图谱的基本结构包括实体、关系和属性。
实体表示领域中的事物，可以是具体的对象（如人、物）或抽象的概念（如事件、概念）。
关系描述实体之间的联系，可以是一种静态的关联（如父子关系、兄弟关系），也可以是一种动态的行为（如购买、参与）。
属性是对实体和关系的补充描述，用于进一步说明实体和关系的特征。
通过这种方式，知识图谱可以描述领域中丰富的知识信息，提供更全面和精确的知识表示。
知识图谱数据管理是指对知识图谱进行存储、检索和推理的技术，其目标是实现对知识的高效管理和应用。
目前，知识图谱数据管理的研究主要包括以下几个方面的内容：首先，知识图谱的构建方法是研究的重点之一。
知识图谱的构建过程包括知识抽取、知识融合和知识表示等步骤。
知识抽取是从各种数据源中抽取有效的知识信息，可以利用自然语言处理技术、信息提取技术等。
知识融合是将来自不同数据源的知识进行整合和融合，消除重复和冲突。
知识表示是将抽取和融合后的知识表示为图谱的形式，可以采用图数据库、RDF等技术进行存储和管理。
其次，知识图谱的存储和检索技术是研究的热点之一。
由于知识图谱的规模庞大，需要有效地存储和管理知识图谱数据。
传统的关系型数据库在存储和查询大规模的知识图谱时效率较低，因此出现了许多适用于知识图谱的图数据库，如Neo4j、OrientDB等。
流数据分析与管理综述
流数据分析与管理综述在当今大数据时代，流数据（stream data）的产生和应用越来越受到关注。
流数据指的是以连续和高速的方式产生的数据，具有实时性和高速性的特点。
相比于传统的批处理数据，流数据的特点在于数据的连续性和实时性，流数据分析和管理是指对这类数据进行实时处理、分析和管理的技术和方法。
流数据分析是指对流数据进行实时分析的过程。
传统的批处理数据在进行分析时，需要先将数据存储下来，然后再进行离线分析。
而流数据分析则是在数据不断产生的过程中进行实时处理和分析，可以及时发现数据中的异常和规律。
流数据分析的目标包括但不限于：实时监控流数据，发现异常情况；实时计算流数据的各种统计指标；实时分析和挖掘流数据中潜在的知识和规律；实时预测和预警等。
流数据管理是指对流数据进行高效存储和查询的过程。
由于流数据的特点在于数据量大、速度快，因此对流数据的管理需要具备高效性和可扩展性。
流数据管理的关键在于存储和索引的设计，以及对流数据的分区和划分策略。
常见的流数据管理系统有Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm等。
这些系统通过分布式存储和计算的方式来提供高效的流数据管理和处理能力。
流数据管理的目标包括但不限于：高效存储和查询流数据；实现流数据的实时管道；支持流数据的批处理和流处理。
流数据分析和管理的应用广泛。
在工业领域，流数据分析和管理可以用于实时监测设备的健康状况、预测设备的故障、优化生产过程等。
在金融领域，流数据分析和管理可以用于实时监测交易数据、预警风险、进行高频交易等。
在物流领域，流数据分析和管理可以用于实时监控物流运输状况、优化配送路径等。
在智能城市领域，流数据分析和管理可以用于实时监测交通拥堵、预测人流量、优化城市规划等。
然而，流数据分析和管理也面临一些挑战。
首先是流数据的高速性和大规模性带来的计算和存储压力。
由于实时处理和分析的需求，流数据分析和管理需要具备高性能的计算和存储能力。
现代数据管理技术综述
2009年第12期福建电脑现代数据管理技术综述李强,郁芸,华东,张炯(南京医科大学数学与计算机教研室江苏南京210029)【摘要】:随着计算机软硬件技术、通讯技术以及信息处理技术的飞速发展与广泛应用,现代数据管理技术也在加速发展。
本文由当前数据库技术所面临新的问题和主要挑战谈起,从XML数据管理、数据仓库与联机分析处理等几个方面,对现代数据管理技术的研究现状和发展趋势进行评述。
【关键词】:Web;XML;数据管理;数据仓库;OLAP1、引言数据库技术的发展以采用的数据模型(Data Model)可划分为:第一代,层次(hierarchica1)数据库&网状(network)数据库--6O年代;第二代,关系(Relational)数据库--流行的RDBMS有: Oracle,Sybase,Informix,SQL Server,FoxPro等。
这些数据库系统有着技术成熟、应用广泛、数据管理能力强(包括存储、检索、修改等)、数据安全程度高、稳定可靠的并发访问机制等特点;第三代,后关系(Post-relational)数据库,改造并扩充了关系数据库,以适应新的应用领域及其应用需求。
随着Web的流行,越来越复杂的应用环境以及硬件的飞速发展,动摇了传统数据库的基本前提假设,新一代数据库系统必将应运而生。
何谓数据库系统?归结起来,数据库在数据管理方面具有管理方便、存贮占用空间小、检索速度快、修改效率高、安全性好等优点,但客观上需要用一种应用方式将其丰富的数据有效地发布出来,以消除平台差异、增强语义描述功能、降低环境要求。
当前主流的数据库产品都宣布了对XML的支持。
XML的最突出的特点就是功能强大又易于使用,它使网页能够容纳更丰富的信息资源。
其中元数据管理、语义透明性和自主主体都是XML所独有的概念。
而XML对统一结构化语法和半结构化语法的承诺,将有助于把几乎不可能完成的事变成切实可行的。
无论如何,XML正在迅速地发展和不断地完善中,前景非常光明。
数据库技术发展综述
数据库技术发展综述本文对数据库的概念、发展阶段、内容以及发展趋势进行了分析，希望能够提供一些借鉴和参考。
标签：数据库概念发展内容趋势一、前言当前，信息技术的快速发展给人们的生产生活带来了极大的便利，其中数据库技术更是起到至关重要的作用。
二、大数据概述大数据（BigData），也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的资讯，通常被认为是PB或EB或更高数量级的数据。
大数据特点是容量在增长、种类在增长、速度也在增长，面临如此庞大的数据量，数据的存储和检索面临着巨大挑战。
比如2007年时，Facebook使用数据仓库存储15个TB的数据，但到了2010年，每天压缩过的数据比过去总和还多，那时商业并行数据库很少有超过100个节点以上的，而现在雅虎的Hadoop集群超过4000个节点，Facebook仓库节点超过2700个。
大量的数据现在已经开始影响我们整个的工作、生活、甚至经济，如何存储和高效利用这些数据是需要我们解决的。
三、计算机数据库的发展计算机数据库已经历了长达五十年之久。
计算机数据库已经在理论和系统上都取得了辉煌的成就。
并且，已被广泛应用于多种行业。
计算机数据库的发展主要经历了如下的三个阶段：1.第一阶段：层次和网状数据库系统在第一阶段中，数据库支持层次和网状数据化模型。
网状和层次数据库为数据方法和数据库提供了基础。
这两种数据库系统是应用较早的数据库技术。
2.第二阶段：关系数据库系统此阶段数据库技术主要被广泛应用到企业管理，办公自动化和情报检索等方面。
它以严格的数学概念做基础，简单，清晰，易于被用户接受而风靡一时。
3.第三阶段：以面向对象数据模型为主要特征的数据库系统面向对象数据库其本质是类的集合。
在这个阶段中，其主要目标是为面向对象的数据模型提供类层次结构。
它主要有这些特点：一是永久保存数据库中的数据，其次是在存储管理方面，如：数据聚集，索引管理，查询优化，数据缓冲，存取路径选择等。
物联网中数据处理技术综述
物联网中数据处理技术综述物联网是指通过物理设备、传感器、网络连接、云计算等技术手段将现实世界的物体与互联网进行连接的网络系统。
在物联网中，大量的设备和传感器收集到的数据需要进行处理和分析，以便提取有价值的信息。
数据处理技术在物联网中起着至关重要的作用，本文将对物联网中常用的数据处理技术进行综述。
一、数据采集与传输技术数据采集是物联网中的第一步，通过各类传感器和设备对环境、物体状态等进行数据的采集。
常用的数据采集技术包括RFID技术、无线传感网技术、区块链技术等。
RFID技术可以通过射频识别来实现对物体的数据采集，无线传感网技术利用传感器节点构建网络实现数据的采集和传输，而区块链技术则可以确保数据的可信性和安全性。
数据传输是将采集到的数据从传感器和设备传输到云端进行分析的过程。
传输技术包括有线和无线两种方式。
有线传输技术包括以太网和现场总线等，无线传输技术包括蓝牙、Wi-Fi、ZigBee等。
不同的传输技术适用于不同的场景和要求，用户可以根据实际需求选择合适的传输方式。
二、数据存储与管理技术物联网中的数据量庞大，因此需要合适的存储和管理技术来处理这些数据。
目前常用的数据存储技术包括关系型数据库、分布式文件系统和NoSQL数据库等。
关系型数据库是传统的数据存储方式，采用表格的形式存储数据，并通过SQL 语言进行查询和操作。
这种方式适用于结构化数据存储，具有数据一致性和完整性的优点。
但是，关系型数据库在面对海量数据时性能不佳，难以满足物联网中高速增长的数据需求。
分布式文件系统是一种以文件系统为基础的分散存储方式，可以实现数据的高可用性和可伸缩性。
分布式文件系统通过将数据划分为多个分块，并存储在不同的服务器上，以实现数据的冗余备份和分布式存储。
这种方式适用于非结构化数据存储，如图像、视频等数据。
NoSQL数据库是一种非关系型数据库，适用于海量数据的存储和查询。
NoSQL数据库采用键值对、文档模型、列式存储等方式来存储和查询数据，具有高性能、高可扩展性和高可用性的特点。
数据库技术综述
数据库技术综述数据库技术是当代信息技术领域中至关重要的一项技术。
随着数据量的不断增长和数据处理的需求日益复杂化，数据库技术的发展也不断推进，为企业和个人提供了高效、可靠的数据管理解决方案。
本文将综述数据库技术的发展历程、不同类型的数据库以及相关的技术趋势。
一、发展历程数据库技术的发展始于上世纪60年代，最早由IBM的研究员提出并逐渐普及。
最初的数据库技术主要采用层次模型和网状模型来管理数据。
直到70年代中期，关系模型数据库的出现彻底改变了数据库技术的格局。
关系模型数据库通过使用表格、行和列的形式把数据组织起来，大大提升了数据的存取效率和操作灵活性。
90年代初期，面向对象数据库概念的出现为数据库技术带来了新的发展方向。
面向对象数据库通过将数据和行为封装在一起，使之成为一个对象。
这种数据库技术提供了面向对象编程的优势，使得处理复杂数据结构变得更加容易。
然而，由于它的性能和成本问题，并没有迅速普及。
随着互联网的兴起，大规模数据的存储和处理成为企业和组织面临的重要挑战。
于是，分布式数据库和并行数据库技术随之发展起来。
分布式数据库将数据存储在多个物理节点上，提供了更好的可扩展性和容错性。
并行数据库则利用多个处理器同时进行数据处理，提高了数据处理的速度和吞吐量。
二、不同类型的数据库1. 关系型数据库（RDBMS）关系型数据库是最常见也是最经典的数据库类型。
它使用关系模型来组织数据，将数据存储在以表格（表）为基础的结构中。
关系型数据库具有严格的数据结构定义和数据完整性保证，并支持复杂的事务处理和数据查询。
MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server等都是常见的关系型数据库。
2. 非关系型数据库（NoSQL）非关系型数据库是一种相对于关系型数据库而言的新型数据库类型。
它们以键值对、列族、文档或图形等数据模型来存储数据，具有更弹性的数据模型和更好的可伸缩性。
非关系型数据库如MongoDB、Redis和Cassandra 等，适用于大规模数据的处理和高并发访问。
知识图谱数据管理研究综述
知识图谱数据管理研究综述知识图谱数据管理研究综述引言随着信息时代的来临，海量的数据不断涌现，人们对于有效管理和利用这些数据的需求也越来越迫切。
知识图谱作为一种新兴的数据表示和管理方式，被广泛应用于各个领域，如搜索引擎、智能问答系统、推荐系统等。
知识图谱中的数据管理研究成为了学术界和工业界的热点之一。
本文将对知识图谱数据管理的研究进行综述，总结并分析当前的主要研究方向和方法。
一、知识图谱数据管理的背景和意义随着互联网时代的到来，大规模的数据产生和积累成为了当今社会的特点之一。
这些数据包含了丰富的信息，包括实体、属性和实体之间的关系等。
然而，这些数据大多以非结构化或半结构化的形式存在，难以直接应用于各种应用场景。
知识图谱通过将这些数据进行结构化表示，可以实现对于知识的抽取和表达，形成了一种有机的知识网络。
因此，知识图谱具有重要的研究价值和应用前景。
知识图谱数据管理主要涉及以下几个方面的问题：数据抽取与融合、实体识别与链接、关系抽取与推理、数据查询与推荐等。
在数据抽取与融合方面，通过从多个数据源中抽取和融合知识，可以构建一个更加完整和准确的知识图谱。
实体识别与链接主要研究如何从文本中自动识别出实体，并将其链接到已有的知识图谱中。
关系抽取与推理则针对实体之间的关系进行抽取和推理，以扩展和补充已有的知识图谱。
数据查询与推荐研究如何高效地对知识图谱进行查询和推荐等等。
这些问题的解决对于提高知识图谱数据的质量和应用效果具有重要意义。
二、知识图谱数据管理的主要方法和技术1. 数据抽取与融合数据抽取与融合是构建知识图谱的第一步，其中的主要挑战是如何从多个异构的数据源中提取有用的信息，并将其进行合理的融合。
常用的方法包括基于关键词的抽取、基于模式的抽取、基于统计学习的抽取等。
此外，还有一些自动化的工具和框架可以帮助实现数据抽取和融合的任务，如OpenIE、Stanford CoreNLP等。
这些方法和工具在一定程度上提高了数据的抽取精度和效率。
数据库技术发展综述
数据库技术发展综述数据库技术主要研究如何存储、使用和管理数据, 是计算机技术中发展最快、应用最广的技术之一。
作为计算机软件的一个重要分支, 数据库技术一直是倍受信息技术界关注的一个重点。
尤其是在信息技术高速发展的今天,数据库技术的应用可以说是深入到了各个领域。
当前, 数据库技术已成为现代计算机信息系统和应用系统开发的核心技术, 数据库已成为计算机信息系统和应用系统的组成核心, 更是未来/ 信息高速公路0 的支撑技术之一。
因此,为了更好的认识和掌握数据库技术的发展方向, 本文对有关数据库发展的文献进行了收集整理, 以求在对现有相关理论了解、分析的基础上, 对数据库发展进行综合论述,对数据库技术发展的总体态势有比较全面的认识, 从而推动数据库技术研究理论的进一步发展。
1 文献的收集与整理对数据库发展文献的收集主要利用以下检索工具: 中国学术期刊网全文期刊库、维普中文数据库, SC I数据库以及网络搜索引擎Google。
文献收集的范围: 1993 ~ 2003年国内外相关文献。
检索策略及结果如表1所示。
其中,学术期刊网和维普中刊数据库有两条相同记录, 搜索引擎Google两次搜索与高级搜索的最终结果有部分重复记录。
整理最终结果: 收集到相关文献23条,全部可以下载全文。
从SCI数据库中检索到505条相关记录,但其中最相关的题录信息仅24条。
2数据库技术发展的现状关系数据库技术仍然是主流关系数据库技术出现在20世纪70年代, 经过80年代的发展到90年代已经比较成熟,在90 年代初期曾一度受到面向对象数据库的巨大挑战, 但是市场最后还是选择了关系数据库。
无论是Oracle公司的Oracle9i、IBM公司的DB2、还是微软的SQL Serv er 等都是关系型数据库。
Gar tnerDataquest 的报告显示关系数据库管理系统(RDBMS) 的市场份额最大, 2000 年RDBMS的市场份额占整个数据库市场的80 % , 这个比例比1999年增长了15 % 。
云数据管理研究综述
亚马逊 （ｍ ｚｎ Ａ ａ １推出的 “ ｏ 简单存储服务 ”３ｓ ｐ Ｓ （ｍ ｌ ｉ ｅ ｓ ｒ ｅｓ ｉ ） 弹性计算云” Ｃ （ａｔ ｏ ｐｔ ｃ ｕ） ｔ ａ ｅ ｃ 和“ ｏｇ ｒ ｅ ｖ Ｅ ２ｅ ｓｃ ｍ ｕ ｌ ｄ ｌ ｉｃ ｅ ｏ
助客户构建云计算环境。Ｈ Ｆ Ｉ１ ＤＳ， ８与其他分布式文件系统 ９
有很多相似， 但由于其设计基于硬件失效（ ｒ ａ ｉｒ 、 ｈ ｄ ｒ ｆｌ ｅ ａ ｗ ｅ ａｕ ）
流式数据访问ｆｒ ｍｎ ａ ｃｅ ） 大数据集支持（ｒ ｓｅ ｉ ｄｔ ａｃｓ 、 ｔａ ｇ ａ ｓ １ｇ ａｅ
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直指到企业数据中心的前沿，它利用虚拟化将企业数据 中心整合为云架构， 从而帮忙企业的数据中心达到节能 ３％ ５％的效用。作为云计算服务的４类形式之一， ａ ０ ０ ＳＳ ａ
研究与开发
云 数 据 管 理 研 究 综 述
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２浙 江大 学计 算机 科 学 与技 术 学 院 杭 州 ３０ ２ ；． ． １ ０ ７ ３ 东华 大 学计 算机 科 学与技 术 学 院 上 海 ２ １ ２） ０ ６０
基于表结构的海量数据管理系统技术综述
２０１０年第１期计算机与现代化ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸｌＡＮＤＡＩＨＵＡ总第１７３期文章编号：１００６－２４７５（２０ｌＯ）Ｏｌ－０１６６－０４基于表结构的海量数据管理系统技术综述费江涛，张晓清，潘清（装备指挥技术学院信息装备系，北京１０１４１６＞摘要：简述海量数据管理系统的研究背景，阐述Ｂｉｇｔａｂｌｅ系统的数据模型，分析Ｂｉｇｔａｂｌｅ和Ｈｙｐｅｒｔａｂｌｅ系统的体系结构、实现功能和关键技术，总结对比两系统的差异和优缺点。
关键词：Ｂｉｇｔａｂｌｅ；Ｈｙｐｅｒｔａｂｌｅ；体系结构；关键技术中图分类号：ＴＰ２７４文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－２４７５．２０１０．０１．０４７ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＳｕｍｍａｒｉｚａｔｉｏｎｏｆＭａｓｓ－ｄａｔａＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＴａｂｌｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅＦＥＩＪｉａｎｇ—ｔａｏ，ＺＨＡＮＧＸｉａｏ—ｑｉｎｇ，ＰＡＮＱｉｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，ＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｑｕｉｐｍｅｎｔＣｏｍｍａｎｄ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｒｉｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐａｐｅｒｂｒｉｅｆｌｙｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｒｅｓｅａｒｃｈｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｍａｓｓ—ｄａｔａｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ．Ａｆｔｅｒｔｈａｔ，ｔｈｅｄａｔａｍｏｄｅｌｏｆＢｉｇ－ｔａｂｌｅｓｙｓｔｅｍｉｓｄｅｓｃｒｉｂｅｄ．Ｔｈｅｐａｐｅｒａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＢｉｇｔａｂｌｅａｎｄＨｙｐｅｒｔａｂｌｅ．Ａｔｌａｓｔ，ｉｔｃｏｎｔｒａｓｔｓｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｗｏｓｙｓｔｅｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｂｉｇｔａｂｌｅ；Ｈｙｐｅｒｔａｂｌｅ；ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ；ｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ０引言随着互联网的发展，网络数据的总量迅速增加，并且数据形式也趋于多样化。
智能化大数据处理技术综述
智能化大数据处理技术综述随着信息技术的不断发展，数据在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
而随着移动互联网、物联网和人工智能等领域的迅猛发展，数据的产生和积累速度愈来愈快。
在这些数据背后，蕴含着公司生产经营、社会治理、科技创新等领域的重要信息，如何高效、精准地处理这些数据是目前亟需解决的关键问题。
智能化大数据处理技术是一种快速、准确地处理数据的技术，可以为企业与组织提供精确的数据分析和预测能力，从而更好地指导决策。
智能化大数据处理技术涉及到多个方面的内容，本文将从数据挖掘与数据分析、机器学习、分布式计算和云计算等几个方面详细阐述这一技术的发展现状与未来趋势。
一、数据挖掘与数据分析数据挖掘是一种基于大数据的统计分析技术，能够发现潜在的模式和知识。
数据挖掘技术的核心算法包括聚类分析、决策树、关联规则、神经网络等。
聚类分析算法可以将数据自然地分成不同的类别，决策树则可以通过数据的树型结构来描述分类结果，关联规则可以发现数据之间隐藏的规律。
近年来，随着“大数据”概念的逐渐普及，各大公司和机构开始积极收集数据，为数据挖掘提供了充分的数据样本，同时，聚类算法、决策树算法等数据挖掘核心算法也不断发展，因此数据挖掘技术在商业领域的应用逐渐普及。
数据分析是一种探索和预测数据趋势的方法。
从数据中探索出规律并推导出规律的趋势，就是数据分析师工作的核心内容。
数据分析师的职责不仅包括收集数据，还要将收集的数据清洗、分析，并通过统计学方法和机器学习算法将这些数据变成可视化和直观的数据图表。
数据分析技术在医疗、金融、社交、媒体、教育等领域得到广泛应用，例如在医疗领域，数据分析技术可以帮助研究人员快速地分析医疗数据，找到疾病发生的规律，探索新的治疗方法和预后评估模型。
二、机器学习机器学习是一种科学，在这种科学方法中，计算机使用数据和算法学习如何执行任务，而不是明确编写程序。
机器学习的核心理念是通过训练去让计算机可以自主识别不同的输入并输出相关内容，同时不断地通过训练和更新算法进行自我成长。
数据世系管理技术研究综述
关键词
数 据世 系 ； 系半 环 ； 据 集成 ； 据 空 间 ； 确 定 数 据 世 数 数 不 Ｄ 号 ： ０ ３ ２ ／ Ｐ Ｊ １ １ ．０ ０ ０ ３ ３ Ｏ１ １ ． ７４ Ｓ ． ．０ ６ ２ １ ．０ ７
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中 图 法 分 类 号 ＴＰ １ ３１
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基于表结构的海量数据管理系统技术综述
０ 引 言
随着 互联 网的 发展 ， 网络 数据 的总 量迅 速 增 加 ， 并 且数据 形式也 趋 于 多样 化 。海 量 的 网络 数据 需要
一
１ １数据 模型 ．
为 了满 足结构化 或半 结构 化 的网络数据 的存储 ，
Ｂｇ ｂｅ系统采用 一 种新 的数据模 型 。此 模型 是一个 ｉ ａｌ ｔ
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有序 的分 布式 多维表 结构 ， 现对数据 的高速 存储 和 实 查找 。它提供 了关键 字 到数据 值 的映射关系 ， 利用 行 关键字 、 列关键 字 和时 间戳对 数据进行 索引 。图 １描
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足用户 的频繁访 问和 检索 。 由于 集群 文 件 系统 与 应 用 逻辑 的相 关 性 较差 ， 系数 据 库 的 结 构 化 特 性 ¨ 关 Ｊ
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大数据技术综述
大数据技术综述本文档主要介绍大数据技术的综述，包括定义、发展历程、相关技术、应用领域和挑战等内容。
一、定义大数据是指规模庞大、复杂度高且难以使用传统数据处理工具进行处理的数据集合。
这些数据集合通常具有结构化和非结构化的特点，包括文本、音频、视频等多种数据类型。
大数据的处理需要借助于高速运算和存储技术，以从中提取有价值的信息。
二、发展历程1.大数据的起源：大数据的概念最早出现于2005年，当时Yahoo的首席研究员Doug Cutting将其定义为“能够用传统数据库工具无法处理的规模和复杂度的数据集合”。
2.技术基础的发展：随着计算能力和存储技术的进步，大数据技术得以快速发展。
Hadoop和Spark等大数据处理框架的出现，为大数据的存储和处理提供了便利。
3.应用场景的拓展：大数据技术逐渐被广泛应用于各个行业，如金融、医疗、交通、电商等领域。
大数据分析已成为企业决策和市场预测的重要工具。
三、相关技术1.数据采集和存储技术：包括分布式文件系统、NoSQL数据库等。
Hadoop是目前最流行的大数据存储和处理框架，它基于分布式文件系统和MapReduce算法，能够高效地处理大规模数据。
2.数据处理和分析技术：包括数据清洗、数据挖掘、机器学习、深度学习等。
Spark是一个快速的通用大数据处理引擎，它支持在内存中进行数据计算，速度比Hadoop更快。
3.可视化和呈现技术：通过图表、报表等形式将数据可视化，帮助用户更好地理解和分析数据。
Tableau、Power BI等是常用的大数据可视化工具。
四、应用领域1.金融行业：利用大数据技术进行风险评估、交易分析、反欺诈等。
大数据分析可以帮助金融机构提高业务效率和风险控制能力。
2.医疗行业：通过分析患者病历、基因数据等大数据，辅助医生进行疾病预测和诊断。
大数据技术在医疗领域有助于提高临床决策的准确性和效率。
3.交通运输：利用大数据分析交通流量、路况等信息，优化交通管理和规划。
企业供应链管理中的数据分析技术综述
企业供应链管理中的数据分析技术综述随着信息技术的高速发展，企业供应链管理正面对越来越复杂的挑战。
为了提高供应链效率和降低成本，越来越多的企业开始采用数据分析技术，以在供应链运作中做出更好的决策。
本文将对企业供应链管理中的数据分析技术进行综述，旨在帮助读者了解这方面的一些基本知识和应用实践。
一、什么是企业供应链管理企业供应链管理（Supply Chain Management, SCM）是一种综合性的、系统化的管理模式，通过协调企业内外部各个环节的信息流、物流和资金流，以全面优化供应链的效率和效益。
具体来说，企业供应链管理包括以下几个方面：1. 采购管理：负责寻找并采购原材料，掌握供应商的质量和交货情况。
2. 生产管理：负责制定生产计划，调度生产线，管理库存，保证生产效率和产品质量。
3. 仓储管理：负责仓库的物流信息管理，出入库管理以及库存管理。
4. 物流管理：负责产品的运输和配送，掌握货物到达的时间和情况。
5. 销售管理：负责客户关系管理，以及制定销售计划和销售渠道管理。
二、企业供应链管理中的数据分析技术在供应链管理中，数据分析技术可以协助企业提高运营效率，减少成本支出，优化产品质量以及增加客户满意度。
下面将介绍一些常见的数据分析技术。
1. 预测分析对销售和需求的预测分析是企业供应链管理的重要环节。
采用预测分析可以帮助企业更精确地预测需求，在生产、采购和库存管理方面做出更为准确和合理的决策。
其主要包括时间序列分析、回归分析和聚类分析等。
时间序列分析通过对历史数据的分析建立模型，预测未来需求和市场变化，以辅助企业的决策。
回归分析通过分析多个影响销售的因素，建立多项式回归模型，预测未来销售情况以及衡量不同影响因素之间的关系。
聚类分析通过对大量订单进行聚类分析，可更好地理解不同客户的需求和行为模式，以改善销售策略和服务。
2. 数据挖掘数据挖掘可用于分析大量数据以抽取有用的信息和模式，提高供应链管理效率，包括分类、回归、聚类、关联规则等。
现代数据管理技术综述——XML数据管理及XML在VC++、Web中的应用
第 二 代 ： 系 （ ｅａ ｏａ） 关 Ｒ ｌｔ ｎ１数据 库 一 流行 的 Ｒ Ｂ ｉ Ｄ ＭＳ有 ： ｒｃ ， Ｏ ａｌ ｅ
Ｓ ｂｓ， ｙ ａ ｅ
Ｉｆｒ ｉ。 Ｑ ｅ ｅ， ｏＰｏ ｅｃ； ｎｏｍ ｘ Ｓ ＬＳ ｒ ｒＦ ｘ ｒ， ｔ．技术成熟 、 ｖ 应用广泛 ； 数据 管理 能 力 强 （ 括 存 储 、 索 、 改 等 ） 数 据 安 全 程 度 高 ； 包 检 修 ； 稳
６ Ｏ年 代 ：
够 容 纳 更 丰 富 的信 息 资 源 。 其 中元 数 据 管 理 、 义 透 明性 和 自主 语 主体 都 是 ＸＭ Ｌ所 独 有 的 概 念 ， Ｘ 而 ＭＬ对 统 一 结 构 化 语 法 和 半 结 构 化 语 法 的 承诺 。 有 助 于把 几 乎 不 可 能 完 成 的 事 变 成切 实 可 行 将
文 件 系 统 （ｉ ｙｔ ） ５ 代 中 ～６ 代 中后 ； Ｆｌ Ｓｓ ｍｓ： ０年 ｅ ｅ Ｏ年 数 据 库 系统 （ ａａａｅＳｓ ｍ ）６ Ｄ ｔｂｓ ｙｔ ｓ： ０年 代 后 一至今 ； ｅ 数 据 库 技 术 的发 展 以采 用 的 数 据 模 型 （ ａ ｄ １来 划 分 ： Ｄ ｔ Ｍｏ ｅ） ａ 第 一 代 ： 次 （ｉｒｒｈ ａ） 据 库 ＆ 网状 （ｅ ｏｋ 数 据 库 一 层 ｈｅａ ｉ １数展 阶 段 ：
空 间小 、 索 速 度 快 、 改 效 率 高 、 全 性 好 等 优 点 ， 客 观 上 需 检 修 安 但 要 用 一 种 应 用 方 式 将 其 丰 富 的 数 据 有 效 地 发 布 出来 ， 以消 除平 台 差异 、 增强 语 义 描 述 功 能 、 低 环 境要 求 。 降 当前 主 流 的 数 据 库 产 品 都宣 布 了对 ＸＭ Ｌ的 支 持 。 Ｘ ＭＬ的 最 突 出的 特 点 就 是 功 能 强 大 又 易 于 使 用 ， 它使 网 页 能
大数据文献综述范文docx(二)
大数据文献综述范文docx（二）引言概述：大数据在当前社会中扮演着重要角色。
本文综述了关于大数据的相关文献，分析了该领域的最新发展和趋势。
本文首先介绍了大数据的定义和特点，然后对大数据的应用领域进行了深入探讨，包括商业、医疗、社交媒体和智能交通等。
接着，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，包括数据挖掘、机器学习和云计算等。
其次，本文介绍了大数据在决策支持、市场预测和风险管理方面的应用案例。
最后，本文总结了目前大数据领域的挑战和未来发展方向。
正文：第一大点：大数据的定义和特点1. 什么是大数据2. 大数据的特点有哪些3. 大数据与传统数据的区别第二大点：大数据的应用领域1. 大数据在商业领域的应用2. 大数据在医疗领域的应用3. 大数据在社交媒体的应用4. 大数据在智能交通中的应用第三大点：大数据分析的关键技术和工具1. 数据挖掘在大数据分析中的应用2. 机器学习在大数据分析中的应用3. 云计算在大数据分析中的应用第四大点：大数据在决策支持、市场预测和风险管理中的应用案例1. 大数据在决策支持中的应用案例2. 大数据在市场预测中的应用案例3. 大数据在风险管理中的应用案例第五大点：大数据领域的挑战和未来发展方向1. 大数据领域目前面临的挑战2. 大数据未来的发展趋势总结：本文综述了关于大数据的相关文献，介绍了大数据的定义和特点，分析了大数据在商业、医疗、社交媒体和智能交通等领域的应用情况。
同时，本文讨论了大数据分析的关键技术和工具，以及大数据在决策支持、市场预测和风险管理等方面的应用案例。
最后，本文总结了当前大数据领域所面临的挑战，并展望了大数据的未来发展方向。
数据治理文献综述
数据治理文献综述《数据治理文献综述》引言：数据在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着数据规模和复杂性的增长，数据治理变得越来越重要。
数据治理是关于规划、监管和管理组织数据资源的过程，旨在实现数据质量、数据安全和数据价值的最大化。
本文对数据治理的相关文献进行综述，旨在提供一个全面的概述，介绍数据治理的定义、目标、实施方法和挑战。
一、数据治理的定义：数据治理是一个广泛的概念，其定义因作者和研究领域而异。
一些学者将数据治理定义为一系列组织策略、政策和实践，用于保证数据的完整性、准确性和可信度。
另外一些学者将数据治理视为一种组织文化，旨在提高数据使用和共享的能力。
总体而言，数据治理旨在确保数据质量和数据价值的最大化。
二、数据治理的目标：数据治理的目标主要包括以下几点：首先，确保数据的一致性和准确性，以便为组织决策提供可靠的数据基础。
其次，保证数据的安全性，防止数据泄露和未经授权的访问。
第三，促进数据共享和协作，以提高组织内部的效率和创新能力。
最后，实现数据价值的最大化，帮助组织发现新的商业机会和提供优化的客户体验。
三、数据治理的实施方法：数据治理的实施方法可以根据组织的需求和现状来定制。
一种常见的实施方法是建立数据治理框架，包括策略、流程和技术工具。
这种方法将数据治理与组织的战略目标相结合，确保数据管理和数据使用的一致性。
另外一种实施方法是采用数据治理工具和技术，例如数据质量管理、数据安全和数据分析工具，以提高数据管理的效率和效果。
四、数据治理的挑战：数据治理面临着许多挑战。
首先，数据治理需要组织的高层支持和参与，但往往在实际中缺乏足够的资源和关注。
其次，数据治理需要跨部门和跨组织的合作，但很难在现实中实现各方的共识和合作。
第三，数据治理需要应对快速变化的技术环境和法规要求，但对相关技术和法规的理解和应用能力有限。
最后，数据治理需要在保证数据质量和数据安全的前提下，实现数据的分享和开放，这是一个相当复杂的平衡问题。
企业数字化文献综述
企业数字化文献综述
企业数字化是指利用信息技术将企业的各个业务领域进行系统化和集成化的过程。
数字化的企业可以更高效地进行管理和运营，并能够更好地适应市场竞争的变化。
数字化企业的核心是信息技术的应用。
企业可以通过建立企业资源计划（Enterprise Resource Planning，简称ERP）系统来整合各个部门的信息流、物流和资金流，实现信息共享和协同工作。
此外，在供应链管理中，数字化企业可以通过物联网技术实现实时监控和追踪货物，提高物流的效率和准确性。
对于数字化企业而言，数据的管理和分析也是至关重要的。
企业可以利用大数据技术对海量的数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和价值，从而为企业决策提供参考。
此外，人工智能技术的应用也可以帮助企业自动化各类流程，提高生产和服务的效率。
在数字化企业中，信息安全也需要重视。
企业需要建立完善的网络安全体系，保护企业的核心数据和业务信息不受攻击和泄露。
数字化企业的发展对企业管理者和员工的能力提出了更高的要求。
企业需要不断培养和吸纳具备信息技术和数字化能力的人才，以应对日益激烈的市场竞争。
总之，企业数字化是现代企业发展的必然趋势。
企业必须紧跟时代步伐，积极引入并应用信息技术，实现企业的数字化转型，提高企业的竞争力和可持续发展能力。
数据治理技术综述
数据治理技术综述数据在当今社会中扮演着至关重要的角色。
无论是在企业管理、科学研究，还是在政府决策等领域，数据都扮演着不可替代的角色。
然而，数据的使用也伴随着一系列的挑战和风险，因此数据治理技术的重要性愈发凸显。
本文将对数据治理技术进行综述，探讨其在数据安全、隐私保护、合规性等方面的应用和发展趋势。
数据治理技术包括数据采集、存储、处理、分析等全过程的管理和控制。
在数据安全方面，数据治理技术主要关注数据的完整性、保密性和可用性。
数据的完整性意味着数据在存储和传输过程中不受损坏或篡改，保密性则要求数据只能被授权用户访问和使用，而可用性则要求数据在需要时能够及时被访问和使用。
为了确保数据安全，数据治理技术采用了一系列措施。
首先，数据加密技术是数据安全的基石之一。
通过对数据进行加密，可以有效保护数据的保密性，防止数据在传输或存储过程中被窃取或篡改。
其次，数据访问控制技术也是数据安全的重要组成部分。
通过对用户的身份验证和授权控制，可以有效限制用户对数据的访问权限，避免未经授权的用户获取敏感数据。
在隐私保护方面，数据治理技术也发挥着重要作用。
随着数据采集和分析技术的发展，个人隐私数据的泄露和滥用现象日益严重。
为了保护个人隐私，数据治理技术提出了一系列解决方案。
比如，数据匿名化技术通过对敏感数据进行处理，去除个人身份信息，从而保护个人隐私。
另外，数据脱敏技术也可以有效降低敏感信息的泄露风险，保护个人隐私。
除了数据安全和隐私保护，数据治理技术还涉及到数据的合规性管理。
在不同的领域和行业中，数据使用需要遵守一系列的法律法规和行业标准，以确保数据的合法、合规使用。
数据治理技术通过制定数据治理政策、建立数据管理流程，来保证数据的合规性。
此外，数据治理技术还可以通过数据质量管理、数据审计和监控等手段，确保数据的准确性和可靠性，保证数据的有效使用。
总的来说，数据治理技术在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
数据治理技术不仅可以确保数据的安全和隐私，还可以提高数据的价值和效用。
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这三个问题为什么 感觉越来越困难？
从问题一至问题三，为什么 感觉越来越困难？
用户越来越多 数据量和范围越来越大 需求越来越复杂
数据管理对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维 护，是数据处理的中心问题。 数据管理技术的目标就是合理地组织数据、有效地存取数 据，为此必须解决下列问题：
1
数据的组织
2
3
数据库与数据管理
数据仓库与分析处理
数据组织的层次性
文件(File)
记录 (Record) Record
域(Field)
Byte
Field
Byte Bit
Field
Byte Bit
Filed
字节(Byte) 位(Bit)
Bit
逻辑组织
物理组织
位
字节
字符
字符
技 术 界 面
域(数据 项) 记录 文件
A B E C F
关系模型(Relational Model)美国IBM公司的 E.F.Codd，从1970年起连续发表了多篇论文， 提出关系模型，奠定了关系数据库的理论基础 关系模型用二维表表示实体与实体之间联系的 模型
在关系模型下,数据的逻辑结构是二维表
学号 981233 981236 981237 981240 …… 姓名 张三 李四 王五 赵六 …… 班级 MBA981 MBA981 MBA982 MBA982 …… 性别 男 女 男 男 ……
定稿时间 ISBN* 书名 页数 类别 姓名 身份证号* 出生地
图书
写念
实体(Entity) 表示方法：
现实世界中存在的对象和事物。
实体名称
属性(Attribute) "属性"指实体具有的某种特性。
表示方法：
属性1
属性2
属性n
属性 实体名称
联系
现实世界的事物总是存在着这样或那样的联系。 表示方法： 联系
(1) 人工管理阶段(自由管理阶段)
在50年代中期以前，计算机主要用于科学计算。
◦ 硬件状况是，外存只有纸带、卡片、磁带，没有磁盘等 直接存取的存储设备；
◦ 软件状况是，没有操作系统，没有管理数据的软件；
人工管理数据具有如下特点：
◦ 数据不保存
◦ 数据不共享 ◦ 应用程序管理数据
(2) 文件系统阶段
◦ ◦ ◦ ◦ 存储介质 数据的表示 数据的操作 数据的管理
Number
9525012 9525018 9525027 …
Name
Zhang Yan Jeff Yu He Hui
…
Course
MIS MIS MIS
…
Date
1998.9 1998.9 1998.9
…
Grade
A A B
…
数据库是目前最有效的数据管理工具，成为现代管理信息系统的核心和基础
实体1
联系
实体2
(2) 联系类型
一对一联系
◦ 如果对于A中的一个实体，B中至多有一个实体与其发生联 系，反之，B中的每一实体至多对应A中一个实体，则称A 与B是一对一联系。 系 1 任职 1 系主任 病区 1 任职 1 科室主任
(2) 联系类型
一对多联系
◦ 如果对于A中的每一实体，实体B中有一个以上实体与之发 生联系，反之，B中的每一实体至多只能对应于A中的一个 实体，则称A与B是一对多联系。 教研室 1 联系 n 教师
(2) 数据依赖关系
数据依赖关系反映数据属性值之间的“对应”关系。
以函数依赖为例，属性组B依赖于属性组A（记为 A→B）是指：如果任两条记录的A值相等，则必有 相等的B值与之相对应。换句话说，A→B反映了 “相等的B值对应相等的A值”这样的语义。
插入异常：在没有采购这个产品时，它的价格无法输入 删除异常：在删除了有关某产品的最后一条订单时，其价 格信息也被删除 冗余度大：如果某项产品有多条订单，价格被存储多次 Orders Orders 段 例 子
定稿时间 ISBN* 页数 书名 类别 m 图书
姓名
身份证号* 出生地 写作
n
作者
出版社 价格
◦ 支持ER模型-关系数据库之 间转换的开发工具：
ERWin Oracle Developer Sybase PowerDesigner
图 5-9 ER模型与关系数据库结构
数据库也是一种软件,所以数据库的发展趋势在总体上与软 件的发展趋势是一样的 ◦ 越来越自然,人使用起来越来越方便
注册系统 会计系统
注册程序 会计程序 勤工俭学程序 DBMS
数据库
勤工俭 学系统
1.数据库
所谓数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可 共享的数据集合
◦ 长期是指数据永久保存，不是转瞬即逝的
◦ 有组织是指按照某种数据模型如关系模型进行存储 ◦ 可共享是数据库中的数据可以被不同的用户共享。每个 用户可以因不同的目的而访问相同的数据，甚至可以同 时访问同一数据 ◦ 例如：产品数据库，银行数据库，。。。
(1) 完整性约束
完整性约束是为保证数据库中数据的正确性.
属性的值类型 和值域
实体完整性
参照完整性
实体完整性 ◦ 每一条数据记录都应该具有身份标识 ◦ 在数据库中，每个数据库表都应当含有一个不能 为空且无重复的主码
学号 981233 981236 981233 …… 姓名
王五 李四 王五 赵六 ……
◦ 建立一个名为student的学生表，其属性包括学生姓名 等各项信息
（2）数据字典
◦ 存储关于数据库结构的元数据,即数据的数据
◦ 如某一个字段的名称、描述、大小、类型以及格式等信 息
（3）数据操纵
◦ 实现数据库中有关数据的各种操作，包括数据插入、修改、 删除以及查询 ◦ 现在最常用的数据操纵语言是结构化查询语言SQL
班级 MBA981 MBA981 MBA982
性别
MBA982 ……
女 女 男 男 ……
参照完整性
◦ 反映数据属性值之间的某种“存在性”关系 ◦ 子表中的值存在时，其所参照的父表中的值应当 已经存在，否则，参照完整性遭到破坏
用户自定义完整性（属性的值类型和值域）：决定 该属性的基本数据特征
◦ 属性为“月份”,则该属性的类型为整型数字,并且取 值范围在{1, 2, 3, …,12}之中 ◦ 属性为“性别”，则取值应在{“男”，“女”}之 中
将有用的 信息存储 起来
通过媒体 将信息传 递给他人 或另一地 点
OLTP (Online Transaction Processing) 主要用于 快速有效的处理日常的、重复性的数据，产生的结 果主要是业务报告 OLAP (Online Analytical Processing) 加入了对 累积数据的分析，由最终用户分析，将战略信息放 在决策者手上 一个好的系统能够支持用户方便的查询数据，也能 快捷、准确、有效地支持决策
◦ Access是个人电脑使用的DBMS ◦ Oracle和SQL Server是在大中型主机上使用的DBMS
◦ MySQL是一种流行的开源DBMS
数据库管理系统的功能
（1）数据定义
◦ 定义数据库中数据的结构,主要用于建立数据库表和定义 表中字段的属性
【例】 CREATE TABLE student(name CHAR(10),…)
勤工俭学程序
学生文件
(3) 数据库系统阶段
60年代后期以来，计算机用于管理的规模越来越 大，应用越来越广泛，数据量急剧增长，同时多 种应用、多种语言互相覆盖地共享数据集合的要 求越来越强烈。
数据由数据库管理系统DBMS统一管理和控制 数据库系统管理具有如下特点：
◦ 数据的共享性高 ◦ 冗余度低
员工
对数据的有效组织和管理,关键在于在各个层次上建 立数据世界与现实世界的准确、完善的对应关系， 并以恰当、高效的手段来安排数据世界的各个层次
1
数据的组织 数据库与数据管理 数据仓库与分析处理
2
3
在应用需求的推动下，在计算机硬件、软件发展的 基础上，数据管理技术经历了人工管理、文件系统、 数据库系统三个阶段。
数据库两个主要目标是减少冗余和获得数据独立性 减少数据冗余
◦ 冗余就是数据的重复；
◦ 冗余数据意味着对某些事实的修改必须在多处进行，否则 它们的值不相等，很难确定哪一个值是正确的。
获得数据独立性
◦ 在对数据结构进行修改时，不必修改处理该数据的应用程 序
2.数据库管理系统
数据库管理系统(DataBase Management System, DBMS)是用于在数据库中创建、存储、组织和读取 数据的一类特殊软件
现实世界
客观 事物 事物类： 相关性质集合
认识选择描述
人 实体 及 联系
信息世界
实体集合 实体 相关属性集合
E-R模型
加工、转换
存储 二进制数据集合 结构
加工 转换
数 据 库
文件 DBMS的 记录 数据模型 相关数据项集合
计算机世界
DBMS
数据世界
DBMS的数据模型
◦ 在数据库系统中，对现实世界 D 中数据的抽象、描述以及处理 等都是通过数据模型来实现的。 ◦ 层次模型,网状模型,关系模型
字 段
例 子
字
订单编号 产品编号 订购日期 价 格 …
001 A001 2000-2-3 $29.00 …
订单编号 001 Products 订购日期 2000-2-3 产品编号 A001 字 段 例 子 … … 产品编号 A001 价 格 $29.00 … …