数据管理技术的发展
数据库技术发展的4个阶段及其特点
数据库技术发展的4个阶段及其特点数据库技术是随着计算机技术的发展而逐步发展完善的，可以分为以下四个阶段：文件管理系统阶段、层次数据库阶段、网络数据库阶段和关系数据库阶段，下面我们将详细介绍这四个阶段的特点。
1.文件管理系统阶段文件管理系统阶段是数据库技术发展的最初阶段，也是最为简单、原始的阶段。
该阶段使用的是文件系统进行数据管理，将数据存储在文件中，并采用顺序读取和顺序写入的方式进行数据读写操作。
这一阶段的特点是数据处理效率低下，数据的查找、插入、删除等操作十分困难。
由于数据文件的存储位置没有固定的结构，因此对于大规模的数据处理，往往需要手动编写程序进行处理，大大降低了数据处理效率。
2.层次数据库阶段层次数据库阶段是在文件管理系统的基础上，改进而来的一种数据库管理方式。
这一阶段的特点是采用了层次结构来管理数据，使得数据文件的读写效率有了很大的提升。
层次数据库中数据以树形结构组织，可以实现快速的数据存储和查询，但树形结构限制了数据的组织形式。
当数据之间的关系不是树形结构，而是网状结构时，层次数据库就不能很好地进行处理了。
3.网络数据库阶段网络数据库阶段是在层次数据库的基础上，又有一定的改进和提升。
这一阶段的特点是对数据管理进行了标准化，使用了更先进的记录结构，可以实现更灵活的数据组织形式。
而且，网络数据库采用了具有分布式的结构形式，服务器和客户端可以相互通讯，方便了数据的共享和互通。
这一阶段的技术得到了广泛的应用，例如虚拟网络、淘宝开发平台、网上银行等。
4.关系数据库阶段关系数据库阶段是数据库技术发展的最后一个阶段，也是目前应用最广泛的数据管理方式。
相比于层次和网络数据库，关系数据库采用了更加简单、易操作、高效的数据库模型，实现了数据的高效查询、更新、删除等操作。
关系数据库的重要特点就是采用了结构化查询语言(SQL)，能够实现高效的数据处理和管理，可以满足不同应用场景的需求，例如管理企业信息、人力资源、学生信息等。
数据管理技术发展的三个阶段
数据管理技术发展的三个阶段第一阶段：文件系统阶段在计算机技术刚刚发展起来的时候，数据的存储和管理采用的是文件系统。
文件系统是一种基于文件的数据管理方法，用户可以使用文件系统来创建、读取、修改和删除文件。
文件系统将数据组织为独立的文件，用户通过对文件进行操作来实现对数据的处理。
然而，文件系统存在一些问题，例如数据的冗余性、数据的一致性难以保证、数据的安全性问题等。
当数据量较小的时候，文件系统的管理还能够胜任工作，但随着数据规模的扩大，文件系统的局限性逐渐暴露出来。
第二阶段：数据库管理系统阶段为了解决文件系统的问题，数据库管理系统（Database Management System，DBMS）应运而生。
数据库是数据的集合，数据库管理系统提供对数据库的存储、管理和处理。
数据库管理系统将数据组织为表格形式，用户通过对表格进行操作来实现对数据的处理。
数据库管理系统具有数据的一致性和完整性，可以通过事务机制来保证数据的安全性。
此外，数据库管理系统还提供了更高级的数据查询和处理功能，例如索引、视图、触发器等。
数据库管理系统的出现大大简化了数据的管理和操作，提高了数据的效率和安全性。
第三阶段：大数据管理系统阶段随着互联网的快速发展和智能设备的广泛应用，数据的规模呈现爆炸式增长。
传统的数据库管理系统难以处理这样大规模的数据，于是大数据管理系统（Big Data Management System）应运而生。
大数据管理系统是一种针对大数据存储、管理和分析的技术解决方案。
它具有高扩展性、高可用性和高性能的特点，可以在集群中进行数据的分布式存储和处理。
与传统的数据库管理系统相比，大数据管理系统的主要特点是能够处理海量数据、实时查询和分析数据、实现数据的智能化挖掘等。
目前，Hadoop和Spark等开源的大数据管理系统成为了行业的标准，得到了广泛的应用。
总结起来，数据管理技术的发展经历了文件系统阶段、数据库管理系统阶段和大数据管理系统阶段。
计算机数据管理技术的发展包括三个阶段
1．计算机数据管理技术的发展包括三个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段2．E-R图是E-R模型的图形表示法，它是表示概念数据模型的有力工具，包括三个基本概念，即实体、联系、属性。
关系模型中实体之间联系有三种关系：一对一关系，一对多关系，多对多关系3．数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述、存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可以供各种用户共享4．目前主流的数据库管理系统（DBMS）软件包括VISUAL FOXPRO、Acess、SQLServer、DB2、Oracle。
其中VFP和Acess是小型的DBMS5．在VFP系统中，常量表示为“T”[T]和.T.6．给变量命名的话，只能包括数字、下划线和字母、汉字，不能用数字开头7．日期型数据（D）、逻辑性数据（L）、备注型数据（M）和通用型（G）数据在内存中分别占用1B 1B 4B 4B8．在VFP中，使用public和private命令可以指定内存变量的作用域9．取整函数INT（-3.14）的返回值为-3，长度函数LEN（ALLTRIM（VISUALFOXPRO6.0））为15；长度函数LEN（STR（0987654321））为1010．返回值为字符型的函数有CHR（）DTOC（）STR() SUBSTR()等；返回值为数值型的函数有DOW（）AT（）VAL() ASC（）等11．函数LEN（DOTC(DATE(),1）的返回值为812．在VFP系统中，用户最多的可以同时打开32767张表，每张表最多有255个字段13．命令SELECT0表示选择最近未被使用的最小工作区作为当前工作的区；而函数SELECT（0）返回当前的工作区号14．VFP中可以使用的BROWSE命令浏览当前工作去表中的记录15．可以使用ZAP命令彻底删除当前工作区中打开的表的所有记录16．在创建索引过程中，备注型字段不能作为索引表达式字段17．数据库中包含了表、视图、连接、和存储过程的四种内容18．VFP中的自由表，只能创建候选索引、普通索引和唯一索引，不可以创建主索引19．与自由表相比，数据库表可以创建所有类型的索引，数据库表可以设置一些扩展的属性。
数据管理技术发展的阶段
数据管理技术发展的阶段
数据管理技术的发展可以被分为以下几个阶段：
1. 文件系统阶段：在这个阶段，数据存储在文件系统中，文件系统是一种层次结构的存储方式，文件系统的数据访问速度较慢，且存储数据的文件数量有限制，随着数据量的增加，文件系统逐渐失去了效率。
2. 数据库系统阶段：随着数据量的快速增长，人们开始发展出数据库系统来处理数据，数据库系统是一种集中式的、关系型的数据管理方式。
数据库系统可以实现数据的高效管理和快速查询，但是随着数据量的增加，单一的数据库系统也面临着性能瓶颈的问题。
3. 分布式数据库系统阶段：为了解决单一数据库系统面临的性能瓶颈问题，人们开始将数据库分布式处理，形成了分布式数据库系统。
分布式数据库系统可以将数据分散到多个节点上进行处理，从而提高了数据的并发性、可用性和可扩展性。
4. 数据仓库和数据挖掘阶段：随着数据量的不断增加，人们开始关注如何从海量数据中挖掘出有价值的信息。
数据仓库和数据挖掘是一种面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化而演化的数据集合，用于支持管理决策。
5. 大数据时代阶段：随着互联网和物联网的快速发展，人们积累了大量的数据，传统的数据管理技术已无法满足大数据处理的需求。
为了解决这个问题，人们开始开发出大数据处理技术，例如Hadoop、Spark等，这些技术可以对大数据进行存储、处理和分析，从而挖掘出更多的价值。
总之，数据管理技术的发展是一个不断演进的过程，随着技术的不断进步和应用场景的不断变化，数据管理技术也在不断更新和改进。
简述数据管理技术发展历程
数据管理技术是指对数据进行处理和管理的一系列方法、工具和技术。
随着信息技术的不断发展，数据管理技术也经历了多个发展阶段。
1. 文件系统阶段（File System Era）：20世纪60年代，计算机存储设备开始普及，数据管理主要通过文件系统来实现。
文件系统将数据组织成文件和目录的形式，用户可以通过文件名和路径来访问和管理数据。
2. 层次数据库阶段（Hierarchical Database Era）：20世纪70年代，数据库技术开始兴起。
层次数据库是第一个数据库模型，它将数据组织成父子关系的树形结构，但是它的查询效率较低，不适用于复杂查询。
3. 网状数据库阶段（Network Database Era）：20世纪70年代后期，网状数据库模型出现。
网状数据库将数据组织成网状结构，可以更好地处理复杂查询，但是其结构较为复杂，难以维护。
4. 关系数据库阶段（Relational Database Era）：20世纪80年代，关系数据库模型成为主流。
关系数据库使用表格来组织数据，可以高效地进行查询和管理，成为最广泛应用的数据库模型。
5. 数据仓库阶段（Data Warehouse Era）：20世纪90年代，数据仓库技术开始兴起。
数据仓库将企业数据从不同的数据库中汇总起来，形成一个统一的数据集合，可以用于企业决策支持和数据分析。
6. 分布式数据库阶段（Distributed Database Era）：21世纪初，随着互联网的快速发展，分布式数据库成为新的研究热点。
分布式数据库将数据存储在多个地点，可以提高数据可靠性和处理效率。
7. 大数据阶段（Big Data Era）：21世纪后期，大数据技术开始兴起。
大数据是指规模庞大、类型多样、处理难度大的数据集合，需要采用特殊的技术和工具进行处理和管理。
总之，数据管理技术经历了多个发展阶段，从简单的文件系统到复杂的分布式数据库和大数据处理技术，不断满足人们对数据管理和应用的需求。
数据管理技术发展的三个阶段
数据管理技术发展的三个阶段数据管理技术发展的三个阶段数据管理技术的发展可以大归为三个阶段:人工管理、文件系统和数据库管理系统。
一、人工管理这一阶段（20世纪50年代中期以前）,计算机主要用于科学计算。
外部存储器只有磁带、卡片和纸带等还没有磁盘等直接存取存储设备。
软件只有汇编语言,尚无数据管理方面的软件。
数据处理方式基本是批处理。
这个阶段有如下几个特点:计算机系统不提供对用户数据的管理功能。
用户编制程序时,必须全面考虑好相关的数据,包括数据的定义、存储结构以及存取方法等。
程序和数据是一个不可分割的整体。
数据脱离了程序就无任何存在的价值,数据无独立性。
数据不能共享。
不同的程序均有各自的数据,这些数据对不同的程序通常是不相同的,不可共享;即使不同的程序使用了相同的一组数据,这些数据也不能共享,程序中仍然需要各自加人这组数据,谁也不能省略。
基于这种数据的不可共享性,必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据,浪费了存储空间。
不单独保存数据。
基于数据与程序是一个整体,数据只为本程序所使用,数据只有与相应的程序一起保存才有价值,否则就毫无用处。
所以,所有程序的数据均不单独保存。
二、文件系统在这一阶段（20世纪50年代后期至60年代中期）计算机不仅用于科学计算,还利用在信息管理方面。
随着数据量的增加,数据的存储、检索和维护问题成为紧迫的需要,数据结构和数据管理技术迅速发展起来。
此时,外部存储器已有磁盘、磁鼓等直接存取的存储设备。
软件领域出现了操作系统和高级软件。
操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件,文件是操作系统管理的重要资源之一。
数据处理方式有批处理,也有联机实时处理。
这个阶段有如下几个特点:数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。
由于计算机的应用转向信息管理,因此对文件要进行大量的查询、修改和插人等操作。
数据的逻辑结构与物理结构有了区别,但比较简单。
程序与数据之间具有“设备独立性”,即程序只需用文件名就可与数据打交道,不必关心数据的物理位置。
数据管理技术的历史沿革与新进展
Introduction
Shares many same goals as previous distributed file systems
查尔斯·巴赫曼（1924～） 1973年图灵奖获得者 网状数据库技术与标准的创立
者 1961年，任职于通用电气公司
（General ElectricCo.）的 Charles Bachman 成功地 开发出世界上第一个网状 DBMS，也是第一个数据库管 理系统—— 集成数据存储IDS （Integrated Data Store）
数据的特点
数据与其语义是不可分的
2、数据管理
什么是数据管理
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
3、数据管理技术的发展过程
数据管理技术的发展过程
人工管理阶段(40年代中--50年代中) 文件系统阶段(50年代末--60年代中) 数据库系统阶段(60年代末--现在)
3.3 数据库系统
特点
数据结构化； 数据的共享性高，冗余度低，易扩充 ； 数据独立性高 （物理独立性、逻辑独立性）； 数据由DBMS统一管理和控制。
/cug/database/netclass/CHAPT1/SEC1/1.1.3.htm
3.3 数据库系统
应用程序与数据的对应关系
应用程序1 应用程序2
DBMS
数据库
…
返回提要
数据管理技术的发展经历了三个阶段
*****************************模块号4*************开始************===================第1套,选择题=================第1题数据管理技术的发展经历了三个阶段，分别为人工管理、数据库管理和A:网络管理B:计算机管理C:文件管理D:软件管理答案:C第2题用一组数据“班级：05；姓名：李想；性别：男；座号：9 ；总分：369”来描述某位学生信息，其中“总分”字段适合的数据类型为A:数字型B:逻辑型C:日期型D:货币型答案:A第3题下图所示“图书信息”数据表中，最适合设为主键的字段是A:作者B:类型编号C:书名D:图书编号答案:D第4题在下列选项中，描述正确的是A:数据库就是mdb文件B:数据库可以被用户或应用程序共享C:数据库就是AccessD:所有数据库都是面向对象型数据库答案:B第5题E-R图中，表示实体之间联系的图形是A:菱形B:平行四边行C:矩形D:椭圆答案:A第6题数据库管理系统英文缩写是A:DBB:DBMSC:DBSD:DBMA答案:B第7题下图数据表中共有记录数为A:7B:10C:9D:77答案:D第8题Access建立的数据库，其数据模型是：A:层次模型B:网状模型C:关系模型D:面向对象模型答案:C第9题如图所示，若要统计每一类药品的数量，应在下图所示的"药品类型"字段"总计"栏中选择A:AvgB:MinC:MaxD:Count答案:D第10题"学生"实体有"姓名、班级、座号"三个属性，若将"学生"实体转换成二维表，下列正确的是A:B:C:D:答案:A=======================第1套,操作题====================第1题在考生目录“Access\457\”下新建一个名称为“教务管理.mdb”的Access数据库，进行以下操作并保存。
数据管理发展历程
数据管理发展历程
数据管理发展历程可以大致分为以下几个阶段：
1. 手工数据管理阶段：在计算机技术刚刚起步的时候，数据管理主要靠人工进行，数据的收集、存储和处理都是通过人工操作完成的。
这个阶段的数据管理效率较低，容易出现人为错误。
2. 文件系统阶段：随着计算机技术的发展，出现了文件系统的概念和技术。
文件系统将数据按照文件的形式进行组织和管理，通过文件系统可以方便地进行数据的存储和访问。
但是文件系统的管理能力有限，随着数据量的增大和复杂度的提高，文件系统的管理效率和灵活性逐渐变得不足以应对现代数据管理的需求。
3. 数据库系统阶段：为了解决文件系统的问题，出现了数据库系统的概念和技术。
数据库系统将数据按照数据库的形式进行组织和管理，通过数据库系统可以实现数据的高效存储、访问和管理。
数据库系统具有数据独立性、数据共享性和数据一致性等特点，能够满足多用户、高并发和大规模数据管理的需求。
4. 数据仓库和数据挖掘阶段：随着互联网和大数据的发展，数据的规模和复杂度进一步增加，数据库系统在处理和分析大规模数据方面存在一些问题。
为了解决这些问题，出现了数据仓库和数据挖掘的概念和技术。
数据仓库通过将数据集中存储和组织，提供给决策支持系统进行分析和查询。
数据挖掘则是从大规模数据中发现隐藏的、有价值的知识和模式。
5. 大数据管理阶段：随着云计算、物联网和人工智能等技术的快速发展，数据的规模和复杂度进一步增加，传统的数据管理方式已经无法满足现代数据管理的需求。
大数据管理技术可以处理异构数据、实时数据和分布式数据，提供高效的存储、计算和分析能力，帮助人们从大规模数据中获取有用的信息和知识。
数据管理技术的发展及各阶段特点
数据管理技术的发展及各阶段特点首先来看一下数据管理技术的定义:数据管理技术是对数据进行分类,组织,编码,输入,存储,检索,维护和输出的技术。
一般的,我们认为数据管理技术的发展大致经过了以下三个阶段:人工管理阶段,文件系统阶段,数据库系统阶段。
下面我们分阶段来比较一下各个阶段。
1、人工管理阶段及其特点在计算机出现之前,人们运用常规的手段从事记录、存储和对数据加工,也就是利用纸张来记录和利用计算工具(算盘、计算尺)来进行计算,并主要使用人的大脑来管理和利用这些数据。
20世纪50年代以前,计算机主要用于数值计算。
从当时的硬件看,外存只有纸带,卡片,磁带,没有直接存取设备;从软件看(实际上,当时还未形成软件的整体概念),没有操作系统以及管理数据的软件;从数据看,数据量小,数据无结构,由用户直接管理,且数据间缺乏逻辑组织,数据依赖于特定的应用程序,缺乏独立性。
至于谈到这个阶段的特点,我认为主要有以下特点:(1)数据的管理者:人(2)数据面向的对象:某一应用程序(3)数据的共享程度:无共享,冗余度极大(4)数据的独立性:不独立,完全依赖于程序(5)数据的结构化:无结构(6)数据控制能力:应用程序自己控制2、文件系统阶段及其特点50年代后期到60年代中期,出现了磁鼓,磁盘等数据存储设备。
新的数据处理系统迅速发展起来。
这种数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的数据文件,系统可以按照文件的名称对其进行访问,对文件中的记录进行存取,并可以实现对文件的修改,插入和删除,数据可以长期保存在计算机外存上,可以对数据进行反复处理,并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作,这就是文件系统。
文件系统实现了记录内的结构化,即给出了记录内各种数据间的关系。
这一阶段的数据管理技术得益于计算机的处理速度和存储能力的惊人提高。
但是,文件从整体来看却是无结构的。
其数据面向特定的应用程序,因此数据共享性,独立性差,且冗余度大,管理和维护的代价也很大。
大数据处理中的存储与管理技术
大数据处理中的存储与管理技术随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会推动经济和科技发展的重要力量。
而在大数据的处理中，存储与管理技术是至关重要的一环，直接关系到大数据分析和应用的效率和准确性。
本文将着重探讨大数据处理中的存储和管理技术。
一、大数据存储技术的发展在大数据存储技术的发展过程中，最初的存储设备是磁带和硬盘，但是这些设备的容量和速度都无法满足大数据处理的需求。
随着各种新型存储介质的出现，大数据存储技术也在不断发展。
其中较具代表性的存储介质有：1. SSD（固态硬盘）：SSD相比传统的机械硬盘，具有更快的读取速度和更低的能耗，是大数据存储架构中常用的技术之一。
2. 分布式文件系统：分布式文件系统可以把大数据划分成多个小文件，并通过不同的节点进行分布式存储，提高了数据的可靠性和读写性能。
3. 光存储器：光存储器被广泛应用于数据备份和长期存储的场景，其存储介质是DVD、蓝光等光盘，具有读写速度快、安全可靠等优点。
4. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop生态中的分布式文件系统，可以支持大规模的数据存储和管理，实现高可靠性、高可扩展性。
上述存储技术各自具有优缺点，并且在不同的场景中适用程度也不同，因此需要根据实际情况选择合适的存储技术。
二、大数据管理技术的发展大数据管理技术主要包括数据清洗、数据归档、数据备份和数据治理等方面。
其中，数据清洗是数据管理中最为重要的一环，因为数据质量直接关系到后续的数据分析和应用。
随着大数据量和复杂度的增加，传统的数据管理方法已经无法胜任大数据处理的需求，因此需要借助新型管理技术来应对挑战。
下面列举几种较为流行的大数据管理技术：1. 数据湖：数据湖是一个数据存储池，其中包含了多种数据类型和格式，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
数据湖可以帮助用户更有效地管理数据，实现快速数据存储和检索。
2. ELT（Extract, Load, Transform）：ELT是一种将数据从源系统抽取、装载到目标系统，并进行次级转换的技术，相比传统的ETL（Extract, Transform, Load），它可以更快地将数据转换为可直接使用的格式。
第1章 数据库系统基础知识
Visual FoxPro 2．关系的基本特点 ． （1）关系必须规范化，属性不可再分割。 ）关系必须规范化，属性不可再分割。
21
Visual FoxPro （7）主关键字 ） 在候选关键字中选定一个作为关键字， 在候选关键字中选定一个作为关键字，称为该关 系的主关键字。 系的主关键字。 关系中主关键字是惟一的。 关系中主关键字是惟一的。 （8）外部关键字 ） 关系中某个属性或属性组合并非关键字， 关系中某个属性或属性组合并非关键字，但却是 另一个关系的主关键字， 另一个关系的主关键字，称此属性或属性组合为 本关系的外部关键字。 本关系的外部关键字。 （9）关系模式 ） 对关系的描述称为关系模式，其格式为： 对关系的描述称为关系模式，其格式为： 关系名（属性名1，属性名2， ，属性名n） 关系名（属性名 ，属性名 ，…，属性名 ） 一个关系模式对应一个关系的结构。 一个关系模式对应一个关系的结构。在Visual FoxPro中，也就是表的结构。 中 也就是表的结构。
内模式和模式是惟一的，外模式不惟一。 内模式和模式是惟一的，外模式不惟一。
12
Visual FoxPro 1.2.3 数据库系统的特点 1．数据共享 ． 2．减少数据冗余 ． 3．具有较高的数据独立性 ． （1）物理数据独立 ） （2）逻辑数据独立 ） 4．增强了数据安全性和完整性保护 ．
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Visual FoxPro
14
Visual FoxPro
属性的集合表征了一种实体的类型，称为实体型。 属性的集合表征了一种实体的类型，称为实体型。 实体型 例如上面的教师编号、姓名、性别、职称等表征“教师” 例如上面的教师编号、姓名、性别、职称等表征“教师” 这样一种实体的实体型。 这样一种实体的实体型。 同类型的实体的集合称为实体集。 同类型的实体的集合称为实体集。 来表示同一类实体， 在Visual FoxPro中，用“表”来表示同一类实体，即实体 中 记录”来表示一个具体的实体， 字段” 集，用“记录”来表示一个具体的实体，用“字段”来表 示实体的属性。显然，字段的集合组成一个记录， 示实体的属性。显然，字段的集合组成一个记录，记录的 集合组成一个表。实体型，则代表了表的结构。 集合组成一个表。实体型，则代表了表的结构。
数据库基础试题精选。。。
一、判断题(A为正确，B为错误)1 在数据库关系模型中，一个关系就是一张二维表。
（A ）2 表是由若干行和列组成，每一列称为一条记录，每一行称为一个字段。
（B ）3 Access在同一应用程序窗口中同时只能打开并运行一个数据库。
（ A ）4 同一表中的字段名不能重复。
（A ）5 用自动编号类型的字段创建主关键字是一种有效的方法。
（A ）6 “*”标记表示用户正在编辑该行的记录。
（B ）7 在数据表视图中可以一次性删除不连续的三条记录（B ）8 对记录按日期升序排序，较早的记录显示在前。
（A ）9 要一次指定多个筛选条件应使用按窗体筛选。
（ B ）10 不能在记录编号框中键入记录编号来查找记录。
（ B ）11 SQL视图不属于查询视图中的一种。
（B ）12 查询可以根据数据库表和已建查询创建查询。
（A ）13 选择查询不能对记录进行分组。
（ B ）14 在查询视图中只能添加数据库表。
（B ）15 在运行窗体时，可以在组合框中输入新值，而列表框不能。
（A ）16 在设计阶段选中组合框，按[Del]键就可以取消控件的组合。
（B ）17 在给报表添加线条的过程中，如果需要细微调整线条的位置，则可以同时按下Shift键和方向键中的任意一个。
（ B ）18 纵栏式报表中记录数据的字段标题信息安排在主体节显示。
（A ）19 宏可以是很多宏命令组成在一起的宏。
（ A ）20 在Access中，用户不能设置背景颜色。
（B ）21 在同一个关系中不能出现相同的属性名。
( A )22 在一个二维表中，水平方向的行称为字段。
( B )23 在表的设计视图窗口中，可以输入表中的数据。
( B )24 Access字段名长度范围为1-255个字符。
( B )25 隐藏字段与冻结字段的显示效果完全相同。
( B )26 被删除的自动编号字段的值可以重新使用。
( B )27 当其他程序打开了一个表时，在Access中就不能修改它的结构。
数据管理技术的发展
数据管理技术的发展
近些年，数据管理技术已经经历了飞速的发展。
数据管理技术的发展主要为解决数据安全，性能优化，降低成本等后端问题做准备，从而向组织提供更高效的数据服务。
为此，许多创新型数据技术得到了不断改进和发展。
1. 大数据分析：利用大数据技术，企业可以快速有效地收集，分析和利用有成本效益的庞大数据集，从而实现数据服务的加速提升。
2. 智能化数据技术：采用智能化数据技术，例如机器学习和人工智能，可以提高数据的准确性，并且可以使用先进的自动计算和分类来提高数据质量。
3. 高性能数据存储：通过引入高性能存储技术，可以大大减少存储数据时存在的性能问题，从而改善数据管理的效率。
4. 协作式数据管理：为了实现企业组织中的数据协作，现代数据管理系统采用的是协作式数据管理技术。
这项技术旨在通过整合已有的区域系统，以进一步提高数据的高效管理和使用。
5. 无缝数据交互：随着企业的移动化，智能化发展，必须实现多系统之间无缝交互，以实现安全、高效的数据管理和传输。
6. 数据安全技术：保护企业数据最为关键。
因此，开发出不同层次的数据安全技术，以保证企业数据的安全性和稳定性，是现代数据管理的必要步骤。
综上所述，数据管理技术的发展为企业的数据提供了可靠的底层支撑，使企业能够以更低的成本，更高的效率和更为安全的方式来管理和使用数据。
数据管理技术的现状与趋势
数据管理技术的现状与趋势随着互联网的快速发展，数据已经成为了企业和个人最为重要的资产。
同时，数据也日益变得复杂和庞大，如何有效地管理这些数据成为了当前所有企业和组织都需要面对的一个重要问题。
在这种情况下，数据管理技术在不断的创新和进步。
与此同时，新的数据管理需求也在不断的涌现。
那么，数据管理技术的现状和趋势又是怎样的呢？一、大数据技术的发展伴随着数据量的飞速增长，大数据技术已成为了当前数据管理中的重要一环。
大数据技术包含了海量数据的快速处理、数据分析和挖掘等方面。
此外，从当前的趋势来讲，大数据技术将更加注重数据的质量和可靠性。
在处理数据时，大数据技术要求数据的准确性、完整性和一致性，以确保分析和决策的准确性。
二、云计算技术的应用云计算技术是一种将计算机和网络的力量结合起来，通过互联网提供各种服务的计算模式。
在数据管理领域中，云计算技术的应用可以帮助企业快速存储和处理大量数据。
与传统的数据管理方式相比，云计算技术具有更高的灵活性和可靠性，同时能够快速地适应和响应用户的需求。
三、AI技术的普及与发展随着人工智能技术的不断发展，机器学习、自然语言处理等技术的应用范围也越来越广泛。
AI技术可以帮助企业通过数据的快速分类、过滤和挖掘，让企业更加便捷地获取和利用数据，并且更好地利用数据来提升业务水平和效益。
四、隐私保护和安全性在数据管理中，数据的安全性和隐私保护也日益受到关注，因为数据的泄露和损坏对企业和个人都会造成不可估量的损失。
因此，数据管理技术需要更加注重数据的安全和隐私保护。
如今，许多企业都在使用物联网、云计算和AI技术构建加密和安全的数据存储和传输，以保证数据的安全和可靠性。
五、数据管理的自动化数据管理的自动化也是当前的一个重要趋势。
随着各种数据管理工具和技术的普及，人们可以更加方便地管理和利用数据。
同时，自动化的数据管理也可以提高数据的准确性和一致性，从而快速地响应用户需求，提高企业的业务水平和效益。
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for(j=0;j<N-1-i;j++) if (x[j]>x[j+1]) { t=x[j]; x[j]=x[j+1]; x[j+1]=t; }
} printf("The sorted numbers:\n"); for(i=0;i<N;i++)
02 文件管理阶段
20世纪50年代后期至60年代后期，数据管理以文件管理方式进行。
02 文件管理阶段
对学生成绩进行排序的C程序：
#include <stdio.h> #define N 10 int main() {
int x[N],i,j,k,t; FILE *fp; fp=fopen("e:\\score.dat","r"); //打开文件 for(i=0;i<N;i++)
01 人工管理阶段
对学生成绩进行排序的C程序：
#include <stdio.h> #define N 10 int main() {
int x[N]={73,65,92,83,72,64,82,63,58,94}; int i,j,k,t; for(i=0;i<N-1;i++) {
for(j=0;j<N-1-i;j++) if (x[j]>x[j+1]) { t=x[j]; x[j]=x[j+1]; x[j+1]=t; }
数据库技术与应用
专题1 数据库基础知识
专题1
数据库基础知识
1.1 数据管理技术的发展 1.2 数据库系统 1.3 数据模型 1.4 关系数据库 1.5 数据库的设计
1.1
数据管理技术的发展
人工管阶段 文件管理阶段 数据库管理阶段
01 人工管理阶段
20世纪50年代中期以前，数据管理以人工管理方式进行。
printf("%5d",x[i]); printf("\n"); fclose(fp); //关闭文件 return 0; }
02 文件管理阶段
文件管理的特点： l 数据可以长期保存。 l 数据对应用程序有一定的独立性。
02 文件管理阶段
文件管理的不足： l 数据的冗余度大。 l 数据独立性不强。 l 数据之间缺乏有机的联系。
03 数据库管理阶段
20世纪60年代后期，数据管理技术在文件管理的基础上发展到数据库管理阶段。
Database Management System （DBMS）
03 数据库管理阶段
04 小结
数据管理技术的三个发展阶段：人工管理、文件管理和数据库管理。
数据库管理是在文件管理的基础上发展起来的，数据能充分共享，数据 与应用程序之间具有较高的独立性，也保证了数据的安全性和完整性。
} printf("The sorted numbers:\n"); for(i=0;i<N;i++)
printf("%5d",x[i]); printf("\n"); return 0; }
人工管理数据的特点： l 数据不保存。 l 由程序管理数据。 l 数据有冗余，无法实现共享。
l 数据对应用程序不具有独立性。