A. 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量
B. 資料庫根數據倉庫有什麼區別，如何區分
簡而言之，資料庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。
資料庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。
資料庫設計是盡量避免冗餘，一般採用符合範式的規則來設計，數據倉庫在設計是有意引入冗餘，採用反範式的方式來設計。
資料庫是為捕獲數據而設計，數據倉庫是為分析數據而設計，它的兩個基本的元素是維表和事實表。維是看問題的角度，比如時間，部門，維表放的就是這些東西的定義，事實表裡放著要查詢的數據，同時有維的ID。
單從概念上講，有些晦澀。任何技術都是為應用服務的，結合應用可以很容易地理解。以銀行業務為例。資料庫是事務系統的數據平台，客戶在銀行做的每筆交易都會寫入資料庫，被記錄下來，這里，可以簡單地理解為用資料庫記帳。數據倉庫是分析系統的數據平台，它從事務系統獲取數據，並做匯總、加工，為決策者提供決策的依據。比如，某銀行某分行一個月發生多少交易，該分行當前存款余額是多少。如果存款又多，消費交易又多，那麼該地區就有必要設立ATM了。
顯然，銀行的交易量是巨大的，通常以百萬甚至千萬次來計算。事務系統是實時的，這就要求時效性，客戶存一筆錢需要幾十秒是無法忍受的，這就要求資料庫只能存儲很短一段時間的數據。而分析系統是事後的，它要提供關注時間段內所有的有效數據。這些數據是海量的，匯總計算起來也要慢一些，但是，只要能夠提供有效的分析數據就達到目的了。
數據倉庫，是在資料庫已經大量存在的情況下，為了進一步挖掘數據資源、為了決策需要而產生的，它決不是所謂的「大型資料庫」。那麼，數據倉庫與傳統資料庫比較，有哪些不同呢?讓我們先看看W.H.Inmon關於數據倉庫的定義:面向主題的、集成的、與時間相關且不可修改的數據集合。
「面向主題的」:傳統資料庫主要是為應用程序進行數據處理，未必按照同一主題存儲數據;數據倉庫側重於數據分析工作，是按照主題存儲的。這一點，類似於傳統農貿市場與超市的區別—市場裡面，白菜、蘿卜、香菜會在一個攤位上，如果它們是一個小販賣的;而超市裡，白菜、蘿卜、香菜則各自一塊。也就是說，市場里的菜(數據)是按照小販(應用程序)歸堆(存儲)的，超市裡面則是按照菜的類型(同主題)歸堆的。
「與時間相關」:資料庫保存信息的時候，並不強調一定有時間信息。數據倉庫則不同，出於決策的需要，數據倉庫中的數據都要標明時間屬性。決策中，時間屬性很重要。同樣都是累計購買過九車產品的顧客，一位是最近三個月購買九車，一位是最近一年從未買過，這對於決策者意義是不同的。
「不可修改」:數據倉庫中的數據並不是最新的，而是來源於其它數據源。數據倉庫反映的是歷史信息，並不是很多資料庫處理的那種日常事務數據(有的資料庫例如電信計費資料庫甚至處理實時信息)。因此，數據倉庫中的數據是極少或根本不修改的;當然，向數據倉庫添加數據是允許的。
數據倉庫的出現，並不是要取代資料庫。目前，大部分數據倉庫還是用關系資料庫管理系統來管理的。可以說，資料庫、數據倉庫相輔相成、各有千秋。
補充一下，數據倉庫的方案建設的目的，是為前端查詢和分析作為基礎，由於有較大的冗餘，所以需要的存儲也較大。為了更好地為前端應用服務，數據倉庫必須有如下幾點優點，否則是失敗的數據倉庫方案。
1.效率足夠高。客戶要求的分析數據一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數據要求的效率最高，要求24小時甚至12小時內，客戶能看到昨天的數據分析。由於有的企業每日的數據量很大，設計不好的數據倉庫經常會出問題，延遲1-3日才能給出數據，顯然不行的。
2.數據質量。客戶要看各種信息，肯定要准確的數據，但由於數據倉庫流程至少分為3步，2次ETL，復雜的架構會更多層次，那麼由於數據源有臟數據或者代碼不嚴謹，都可以導致數據失真，客戶看到錯誤的信息就可能導致分析出錯誤的決策，造成損失，而不是效益。
3.擴展性。之所以有的大型數據倉庫系統架構設計復雜，是因為考慮到了未來3-5年的擴展性，這樣的話，客戶不用太快花錢去重建數據倉庫系統，就能很穩定運行。主要體現在數據建模的合理性，數據倉庫方案中多出一些中間層，使海量數據流有足夠的緩沖，不至於數據量大很多，就運行不起來了。
C. 資料庫是什麼
資料庫發展階段大致劃分為如下幾個階段：
人工管理階段；
文件系統階段；
資料庫系統階段；
高級資料庫階段。
當人們從不同的角度來描述這一概念時就有不同的定義(當然是描述性的)。例如，稱資料庫是一個「記錄保存系統」(該定義強調了資料庫是若干記錄的集合)。又如稱資料庫是「人們為解決特定的任務，以一定的組織方式存儲在一起的相關的數據的集合」(該定義側重於數據的組織)。更有甚者稱資料庫是「一個數據倉庫」。當然，這種說法雖然形象，但並不嚴謹。
嚴格地說，資料庫是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫」。在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表20.6.3中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。
J.Martin給資料庫下了一個比較完整的定義：資料庫是存儲在一起的相關數據的集合，這些數據是結構化的，無有害的或不必要的冗餘，並為多種應用服務；數據的存儲獨立於使用它的程序；對資料庫插入新數據，修改和檢索原有數據均能按一種公用的和可控制的方式進行。當某個系統中存在結構上完全分開的若干個資料庫時，則該系統包含一個「資料庫集合」。
· 資料庫的優點
使用資料庫可以帶來許多好處：如減少了數據的冗餘度，從而大大地節省了數據的存儲空間；實現數據資源的充分共享等等。此外，資料庫技術還為用戶提供了非常簡便的使用手段使用戶易於編寫有關資料庫應用程序。特別是近年來推出的微型計算機關系資料庫管理系統dBASELL，操作直觀，使用靈活，編程方便，環境適應廣泛(一般的十六位機，如IBM/PC/XT，國產長城0520等均可運行種軟體)，數據處理能力極強。資料庫在我國正得到愈來愈廣泛的應用，必將成為經濟管理的有力工具。
資料庫是通過資料庫管理系統(DBMS-DATA BASE MANAGEMENT SYSTEM)軟體來實現數據的存儲、管理與使用的dBASELL就是一種資料庫管理系統軟體。
· 資料庫結構與資料庫種類
資料庫通常分為層次式資料庫、網路式資料庫和關系式資料庫三種。而不同的資料庫是按不同的數據結構來聯系和組織的。
1.數據結構模型
(1)數據結構
所謂數據結構是指數據的組織形式或數據之間的聯系。如果用D表示數據，用R表示數據對象之間存在的關系集合，則將DS＝(D，R)稱為數據結構。例如，設有一個電話號碼簿，它記錄了n個人的名字和相應的電話號碼。為了方便地查找某人的電話號碼，將人名和號碼按字典順序排列，並在名字的後面跟隨著對應的電話號碼。這樣，若要查找某人的電話號碼(假定他的名字的第一個字母是Y)，那麼只須查找以Y開頭的那些名字就可以了。該例中，數據的集合D就是人名和電話號碼，它們之間的聯系R就是按字典順序的排列，其相應的數據結構就是DS＝(D，R)，即一個數組。(2)數據結構種類
數據結構又分為數據的邏輯結構和數據的物理結構。數據的邏輯結構是從邏輯的角度(即數據間的聯系和組織方式)來觀察數據，分析數據，與數據的存儲位置無關。數據的物理結構是指數據在計算機中存放的結構，即數據的邏輯結構在計算機中的實現形式，所以物理結構也被稱為存儲結構。本節只研究數據的邏輯結構，並將反映和實現數據聯系的方法稱為數據模型。
目前，比較流行的數據模型有三種，即按圖論理論建立的層次結構模型和網狀結構模型以及按關系理論建立的關系結構模型。
2.層次、網狀和關系資料庫系統
(1)層次結構模型
層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。例如圖20.6.4是一個高等學校的組織結構圖。這個組織結構圖像一棵樹，校部就是樹根(稱為根結點)，各系、專業、教師、學生等為枝點(稱為結點)，樹根與枝點之間的聯系稱為邊，樹根與邊之比為1:N，即樹根只有一個，樹枝有N個。這種數據結構模型的一般結構見圖20.6.5所示。
圖20.6.4 高等學校的組織結構圖 圖20.6.5 層次結構模型
圖20.6.5中，Ri(i＝1，2，…6)代表記錄(即數據的集合)，其中R1就是根結點(如果Ri看成是一個家族，則R1就是祖先，它是R2、R3、R4的雙親，而R2、R3、R4互為兄弟)，R5、R6也是兄弟，且其雙親為R3。R2、R4、R5、R6又被稱為葉結點(即無子女的結點)。這樣，Ri(i＝1，2，…6)就組成了以R1為樹根的一棵樹，這就是一個層次數據結構模型。
按照層次模型建立的資料庫系統稱為層次模型資料庫系統。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。
(2)網狀結構模型
在圖20.6.6中，給出了某醫院醫生、病房和病人之間的聯系。即每個醫生負責治療三個病人，每個病房可住一到四個病人。如果將醫生看成是一個數據集合，病人和病房分別是另外兩個數據集合，那麼醫生、病人和病房的比例關系就是M:N:P(即M個醫生，N個病人，P間病房)。這種數據結構就是網狀數據結構，它的一般結構模型如圖20.6.7所示。在圖中，記錄Ri(i＝1，2，8)滿足以下條件：
①可以有一個以上的結點無雙親(如R1、R2、R3)。
②至少有一個結點有多於一個以上的雙親。在"醫生、病人、病房"例中，"醫生集合有若干個結點(M個醫生結點)無"雙親"，而"病房"集合有P個結點(即病房)，並有一個以上的"雙親"(即病人)。
圖20.6.6 醫生、病房和病人之間的關系
圖20.6.7 網狀結構模型
按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。
(3)關系結構模型
關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。例如某單位的職工關系就是一個二元關系(見表20.6.8)。這個四行六列的表格的每一列稱為一個欄位(即屬性)，欄位名相當於標題欄中的標題(屬性名稱)；表的每一行是包含了六個屬性(工號、姓名、年齡、性別、職務、工資)的一個六元組，即一個人的記錄。這個表格清晰地反映出該單位職工的基本情況。
表20.6.8 職工基本情況
通常一個m行、n列的二維表格的結構如表20.6.9所示。
表中每一行表示一個記錄值，每一列表示一個屬性(即欄位或數據項)。該表一共有m個記錄。每個記錄包含n個屬性。
作為一個關系的二維表，必須滿足以下條件：
(1)表中每一列必須是基本數據項(即不可再分解)。(2)表中每一列必須具有相同的數據類型(例如字元型或數值型)。(3)表中每一列的名字必須是唯一的。(4)表中不應有內容完全相同的行。(5)行的順序與列的順序不影響表格中所表示的信息的含義。
由關系數據結構組成的資料庫系統被稱為關系資料庫系統。
在關系資料庫中，對數據的操作幾乎全部建立在一個或多個關系表格上，通過對這些關系表格的分類、合並、連接或選取等運算來實現數據的管理。dBASEII就是這類資料庫管理系統的典型代表。對於一個實際的應用問題(如人事管理問題)，有時需要多個關系才能實現。用dBASEII建立起來的一個關系稱為一個資料庫(或稱資料庫文件)，而把對應多個關系建立起來的多個資料庫稱為資料庫系統。dBASEII的另一個重要功能是通過建立命令文件來實現對資料庫的使用和管理，對於一個資料庫系統相應的命令序列文件，稱為該資料庫的應用系統。因此，可以概括地說，一個關系稱為一個資料庫，若干個資料庫可以構成一個資料庫系統。資料庫系統可以派生出各種不同類型的輔助文件和建立它的應用系統。
· 資料庫的要求與特性
為了使各種類型的資料庫系統能夠充分發揮它們的優越性，必須對資料庫管理系統的使用提出一些明確的要求。
1.建立資料庫文件的要求
(1)盡量減少數據的重復，使數據具有最小的冗餘度。計算機早期應用中的文件管理系統，由於數據文件是用戶各自建立的，幾個用戶即使有許多相同的數據也得放在各自的文件中，因而造成存儲的數據大量重復，浪費存儲空間。資料庫技術正是為了克服這一缺點而出現的，所以在組織數據的存儲時應避免出現冗餘。
(2)提高數據的利用率，使眾多用戶都能共享數據資源。
(3)注意保持數據的完整性。這對某些需要歷史數據來進行預測、決策的部門(如統計局、銀行等)特別重要。
(4)注意同一數據描述方法的一致性，使數據操作不致發生混亂。如一個人的學歷在人事檔案中是大學畢業，而在科技檔案中卻是大學程度，這樣就容易造成混亂。
(5)對於某些需要保密的數據，必須增設保密措施。
(6)數據的查找率高，根據需要數據應能被及時維護。
2.資料庫文件的特徵
無論使用哪一種資料庫管理系統，由它們所建立的資料庫文件都可以看成是具有相同性質的記錄的集合，因而這些資料庫文件都有相同的特性：
(1)文件的記錄格式相同，長度相等。
(2)不同的行是不同的記錄，因而具有不同的內容。
(3)不同的列表示不同的欄位名，同一列中的數據的性質(屬性)相同。
(4)每一行各列的內容是不能分割的，但行的順序和列的順序不影響文件內容的表達。
3.文件的分類
對文件引用最多的是主文件和事物文件。其他的文件分類還包括表文件、備份文件、檔案的輸出文件等。下面將講述這些文件。
(1)主文件。主文件是某特定應用領域的永久性的數據資源。主文件包含那些被定期存取以提供信息和經常更新以反映最新狀態的記錄。典型的主文件有庫存文件、職工主文件和收帳主文件等。
(2)事務文件。事務文件包含著作為一個信息系統的數據活動(事務)的那些記錄。這些事務被分批以構成事務文件。例如，從每周工資卡上錄制下來的數分批存放在一個事務文件上，然後對照工資清單文件進行處理以便列印出工資支票和工資記錄簿。
(3)表文件。表文件是一些表格。之所以單獨建立表文件而不把表設計在程序中是為了便於修改。例如，一個公用事業公司的稅率表或國內稅務局的稅率就可以存儲在表中文件。
(4)備用文件。備用文件是現有生產性文件的一個復製品。一旦生產性文件受到破壞，利用備用文件就可以重新建立生產性文件。
(5)檔案文件。檔案文件不是提供當前處理使用的，而是保存起來作為歷史參照的。例如，國內稅務局(IRS)可能要求檢查某個人最近15年的歷史。實際上，檔案文件恰恰是在給定時間內工作的一個"快照"。
(6)輸出文件。輸出文件包含將要列印在列印機上的、顯在屏幕上的或者繪制在繪圖儀上的那些信息的數值映象。輸出文件可以是"假離線的"(存儲在輔存設備上)，當輸出設備可用時才進行實際的輸出。
D. 什麼是資料庫的概念結構
1. 資料庫定義:資料庫是長期儲存在計算機內、有組織的、可共享的大量數據的集合。資料庫中的數據按一定的數據模型組織、描述和儲存，具有較小的冗餘度、較高的數據獨立性和易擴展性，並可為各種用戶共享。2. 資料庫管理技術發展的三個階段：人工管理階段，文件系統階段，資料庫系統階段。3. DBMS（資料庫管理系統）是位於用戶與操作系統之間的一層數據管理軟體。主要功能：1，數據定義功能。2，數據組織、存儲和管理。3，數據操縱功能。4，資料庫的事務管理和運行管理。5，資料庫的建立和維護功能。6，其他功能。4. 什麼是數據模型及其要素? (設計題)： 數據模型是資料庫中用來對現實世界進行抽象的工具，是資料庫中用於提供信息表示和操作手段的形式構架。一般地講，數據模型是嚴格定義的概念的集合。這些概 念精確地描述系統的靜態特性、動態特性和完整性約束條件。因此數據模型通常由數據結構、數據操作和完整性約束三部分組成。 (1)數據結構：是所研究的對象類型的集合，是對系統的靜態特性的描述。 (2)數據操作：是指對資料庫中各種對象(型)的實例(值)允許進行的操作的集合，包括操作及有關的操作規則，是對系統動態特性的描述。 (3)數據的約束條件：是完整性規則的集合，完整性規則是給定的數據模型中數據及其聯系所具有的制約和依存規則，用以限定符合數據模型的資料庫狀態以及狀態的變化，以保證數據的正確、有效、相容。最常用的數據模型：層次模型，網狀模型，關系模型，面積對象模型，對象關系模型。5.常用的數據模型有哪些（邏輯模型是主要的），各有什麼特徵，數據結構是什麼樣的。答：數據模型可分為兩類：第一類是概念模型，也稱信息模型，它是按用戶的觀點來地數據和信息建模，主要用於資料庫設計。第二類是邏輯模型和物理模型。其中邏輯模型主要包括層次模型、層次模型、關系模型、面向對象模型和對象關系模型等。它是按計算機系統的觀點對數據建模，主要用於DBMS的實現。物理模型是對數據最低層的抽象，它描述數據在系統內部的表示方式和存取方法，在磁碟或磁帶上的存儲方式和存取方法，是面向計算機系統的。物理模型是具體實現是DBMS的任務，資料庫設計人員要了解和選擇物理醋，一般用戶則不必考慮物理級的細節。層次數據模型的數據結構特點：一是：有且只有一個結點沒有雙親結點，這個結點稱為根結點。二是：根 以外的其他結點有且只有一個雙親結點。優點是：1.層次 數據結構比較簡單清晰。2.層次資料庫的查詢效率高。3.層次數據模型提供了良好的完整性支持。缺點主要有：1.現實世界中很多聯系是非層次性的，如結點之間具有多對多聯系。2.一個結點具有多個雙親等 ，層次模型表示這類聯系的方法很笨拙，只能通過引入冗餘數據或創建非自然的數據結構來解決。對插入和刪除操作的限制比較多，因此應用程序的編寫比較復雜。3.查詢子女結點必須通過雙親結點。4.由於結構嚴密，層次命令趨於程序化。可見用層次模型對具有一對多的層次聯系的部門描述非常自然，直觀容易理解，這是層次資料庫的突出優點。網狀模型：特點：1.允許一個以上的結點無雙親2.一個結點可以有多於一個的雙親。網狀數據模型的優點主要有：1.能夠更為直接地描述現實世界，如一個結點可以有多個雙親。結點
之間可以有多種上聯第。2.具有良好的性能，存取效率較高。缺點主要有：1.結構比較復雜，而且隨著應用環境的擴大，資料庫的結構就變得越來越復雜，不利於最終 用戶掌握。2.網狀模型的DDL,DML復雜,並且要嵌入某一種高級語言中，用戶不容易掌握，不容易使用。關系數據模型具有下列優點：1.關系模型與非關系模型不同，它是建立在嚴格的數學概念的基礎上的。2.關系模型的概念單一。3.關系模型的存取路徑對用戶透明，從而具有更高的數據獨立性，更好的安全保密性，也簡化了程序員的工作和資料庫開發的建立 的工作。主要的缺點是：由於存取路徑房租明，查詢效率往往不如非關系數據模型。因此為了提高性能，DBMS必須對用戶的查詢請求進行優化。因此增加 了開發DBMS的難度，不過用戶不必考慮這些系統內部的優化技術細節。6.三級體系結構，外模式，模式 ，內模式定義是什麼？模式也稱邏輯模式，是資料庫中全體數據的邏輯結構和牲的描述，是所有用戶的公共數據視圖。 外模式也稱子模式或用戶模式，它是資料庫用戶能夠看見和使用的局部數據的邏輯結構和特徵的描述，是資料庫用戶的數據視圖是與某一應用有關的數據的邏輯表示。 內模式也稱存儲模式 ，是一個資料庫只有一個內模式。它是數據物理結構和存儲方式的描述，是數據在資料庫內部的表示方式。7.兩級映像和兩級獨立性，為什麼叫物理獨立性和邏輯獨立性。當模式改變時由資料庫管理員對各個外模式、模式的映像亻相應改變，可以使外模式保持不變。應用程序是依據數據的外模式編寫的，從而應用程序不必修改，保證了數據與程序的邏輯獨立生，簡稱數據的邏輯獨立性。當資料庫的存儲結構改變了，由資料庫管理員對模式、內模式映像作 相應改變，可以使模式保持不變，從而應用程序也不必改變。保證了數據與程序的物理獨立性，簡稱數據的物理獨立性。8.資料庫系統一般由資料庫、資料庫管理系統 （及其開發工具）、應用系統和資料庫管理員構成。9.關系的完整性（實體完整性、參照完整性、和用戶定義的完整性）三部分內容，其中前二者是系統自動支持的，DBMS完整性控制子系統的三個主要功能？：提供定義完整性約束條件的機制，提供完整性檢查的方法，違約處理。16.SQL的定義；即結構化查詢語言，是關系資料庫的標准語言，是一個通用的、功能極強的關系資料庫語言。分類（互動式和嵌入式）17.group by 和having子句的作用20.視圖的概念：視圖是從一個或幾個基本表導出的表。及相關操作：定義視圖，查詢視圖，更新視圖。視圖更新有什麼操作：插入，刪除，和修改。22.資料庫規范化的方法函數依賴的定義什麼叫1NF2NF3NF BCNF定義：關系資料庫中的關系是要滿足一定要求的，滿足不同程度要求的為不同範式。滿足最低要求的叫第一範式，簡稱1NF。在第一範式中滿足進一步要求的為第二範式，其餘以此類推。各種範式之間的聯系有：5NF（4NF（BCNF（3NF（2NF（1NF。25.資料庫設計的幾個階段，每個階段常用的方法和簡要的內容：六個階段：需求分析、概念結構設計、羅織結構設計、物理設計、資料庫實施、資料庫運行和維護。28.事務的概念？事務有哪些基本屬性commit roll back含義：事務：是用戶定義的一個資料庫操作序列，這些操作要麼全做，要麼全不做，是一個不可分割的單位。四個特性：原子性，一致性，隔離性，持續性。Commit（提交：提交事務的所有操作） rollback（回滾：在事務運行的過程中發生了某種故障，事務不能繼續執行，系統將事務中對資料庫的所有已完成的操作全部撤銷，回滾到事務開始時的狀態。 29.什麼叫資料庫系統的可恢復性？：資料庫管理系統具有把資料庫從錯誤狀態恢復到某一已知的正確狀態的功能，這就是資料庫系統的可恢復性。資料庫故障的種類：事務內部的故障，系統故障（軟故障），介質故障（硬故障），計算機病毒。30.不進行並發控制可能產生的問題？：多個事務對資料庫並發操作可能造成事務ACID特點遭到在破壞。如何解決（三個）：1，丟失修改 2，不可重復讀 3，讀「臟」數據。31.三級封鎖協議？能解決什麼問題？：一級封鎖協議：事務T在修改數據R之前必須先對其加X鎖，直到事務結束才釋放。事務結束包括正常結束（COMMIT）和非正常結束（ROLLBACK）。一級封鎖協議中，如果是讀數據不修改，是不需要加鎖的，可防止丟失修改。二級封鎖協議：在一級封鎖協議基礎上，加上事務T在讀數據R之前必須先對其加上S鎖，讀完後即可釋放S鎖。在二級封鎖協議中，由於讀完數據後即可釋放S鎖，所以它不能保證可重復讀。三級封鎖協議：一級封鎖協議加上事務T在讀取數據R之前必須先對其加S鎖，直到事務結束才釋放。三級封鎖協議除了防止了丟失修改和不讀「臟」數據外，還進一步防止了不可重復讀。上述三級協議的主要區別在於：什麼操作需要申請封鎖，以及何時釋放鎖。一般採取哪三種措施？插入呢？刪除呢？：1，拒絕執行（不允許該操作執行），2，級連操作（當刪除或修改被參照表的一個元組造成了與參照表的不一致，則刪除或修改參照表中的所有造成不一致的元組），3，設置為空值（當刪除或修改被參照表的一個元組時造成了不一致，則將參照表中的所有不造成不一致的元組的對應屬性設置為空值）。38.視圖對資料庫安全性的作用？：1，視圖能夠簡化用戶的操作，2，視力使用戶能以多種角度看待同一數據，3，視圖對重構資料庫提供了一定程度的邏輯獨立性，4，視圖能夠對機密數據提供安全保護，5，適當的利用視圖可以更清晰的表達查詢。資料庫：儲存在計算機內，永久存儲、有組織、有共享的大量數據的集合。數據管理技術的發展階段：1.人工管理階段：數據不保存，應用程序管理數據，數據不共享，數據不具有獨立性。2.文件系統階段：數據可以長期保存，由文件系統管理數據；數據共享性太差，冗餘度大，數據獨立性差。3.資料庫系統階段：出現資料庫管理系統。資料庫系統的特點：數據結構化（本質區別）；數據共享性高、冗餘度低、易擴充；數據獨立性高；數據有DBMS統一管理和控制。資料庫管理系統：1.定義：DBMS，是位於用戶與操作系統之間的一層數據管理軟體。2.功能：數據定義功能；數據組織、存儲和管理；數據操縱功能；資料庫的事務管理和運行管理；資料庫的建立和維護功能；通信功能、數據轉換功能、互訪和互操作功能。資料庫系統：1.概念：DBS，是指在計算機系統中引入資料庫後的系統。2.組成：一般由資料庫、資料庫管理系統、應用系統、資料庫管理員構成。3.分類：集中式，C/S式，並行式，分布式。數據模型：1.定義：現實世界數據特徵的抽象。2.組成，三要素：數據結構、數據操作、數據的完整性約束。兩類數據模型為1）概念模型2）邏輯模型和物理模型。數據結構：描述資料庫的組成對象以及對象之間的聯系，主要描述與對象的類型、內容、性質有關的對象和與數據之間聯系有關的對象。常用的數據模型：1.層次模型，用樹形結構表示各類實體以及實體間的聯系。2.網狀模型，允許一個以上的結點無雙親，允許一個結點可以有多於一個的雙親。3.關系模型，包含單一數據結構
E. 資料庫有什麼用啊
定義
定義1
當人們從不同的角度來描述這一概念時就有不同的定義(當然是描述性的)。例如，稱資料庫是一個「記錄保存系統」(該定義強調了資料庫是若干記錄的集合)。又如稱資料庫是「人們為解決特定的任務，以一定的組織方式存儲在一起的相關的數據的集合」(該定義側重於數據的組織)。更有甚者稱資料庫是「一個數據倉庫」。當然，這種說法雖然形象，但並不嚴謹。
嚴格地說，資料庫是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫」。在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。
J.Martin給資料庫下了一個比較完整的定義：資料庫是存儲在一起的相關數據的集合，這些數據是結構化的，無有害的或不必要的冗餘，並為多種應用服務；數據的存儲獨立於使用它的程序；對資料庫插入新數據，修改和檢索原有數據均能按一種公用的和可控制的方式進行。當某個系統中存在結構上完全分開的若干個資料庫時，則該系統包含一個「資料庫集合」。
定義2
資料庫是依照某種數據模型組織起來並存放二級存儲器中的數據集合。這種數據集合具有如下特點：盡可能不重復，以最優方式為某個特定組織的多種應用服務，其數據結構獨立於使用它的應用程序，對數據的增、刪、改和檢索由統一軟體進行管理和控制。從發展的歷史看，資料庫是數據管理的高級階段，它是由文件管理系統發展起來的。
定義3 (伯爾尼公約議定書專家委員會的觀點)
所有的信息(數據事實等)的編纂物，不論其是以印刷形式，計算機存儲單元形式，還是其它形式存在，都應視為「資料庫」。
數字化內容選擇的原因有很多，概括起來主要有：
(1)存儲空間的原因。數字化的產品是通過網路被廣大用戶存取利用，而大家都知道數字化產品是存放在磁碟陣列上的，磁碟陣列由伺服器來管理，磁碟空間是有限的，伺服器的能力也是有限的，不可能無限量地存入數字資源，這就需要我們對文獻資源數字化內容進行選擇。
(2)解決數字化生產高成本和圖書館經費有限性之間矛盾的需要。幾乎沒有圖書館有充足的資源來對整個館藏進行數字化，內容選擇不可避免。
(3)數字資源管理的需要。技術的快速發展使數字化項目所生成的數字資源的生命周期越來越短，投入巨資進行數字遷移是延長數字資源生命的1個重要途徑，昂貴的維護成本就必須考慮數字化的內容選擇。
資料庫發展史資料庫技術從誕生到現在，在不到半個世紀的時間里，形成了堅實的理論基礎、成熟的商業產品和廣泛的應用領域，吸引越來越多的研究者加入。資料庫的誕生和發展給計算機信息管理帶來了一場巨大的革命。三十多年來，國內外已經開發建設了成千上萬個資料庫，它已成為企業、部門乃至個人日常工作、生產和生活的基礎設施。同時，隨著應用的擴展與深入，資料庫的數量和規模越來越大，資料庫的研究領域也已經大大地拓廣和深化了。30年間資料庫領域獲得了三次計算機圖靈（C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray），更加充分地說明了資料庫是一個充滿活力和創新精神的領域。就讓我們沿著歷史的軌跡，追溯一下資料庫的發展歷程。
[編輯本段]資料庫發展簡史
1. 數據管理的誕生
資料庫的歷史可以追溯到五十年前，那時的數據管理非常簡單。通過大量的分類、比較和表格繪制的機器運行數百萬穿孔卡片來進行數據的處理，其運行結果在紙上列印出來或者製成新的穿孔卡片。而數據管理就是對所有這些穿孔卡片進行物理的儲存和處理。然而，1 9 5 1 年雷明頓蘭德公司（Remington Rand Inc.）的一種叫做Univac I 的計算機推出了一種一秒鍾可以輸入數百條記錄的磁帶驅動器，從而引發了數據管理的革命。1956 年IBM生產出第一個磁碟驅動器—— the Model 305 RAMAC。此驅動器有50 個碟片，每個碟片直徑是2 英尺，可以儲存5MB的數據。使用磁碟最大的好處是可以隨機地存取數據，而穿孔卡片和磁帶只能順序存取數據。
1951： Univac系統使用磁帶和穿孔卡片作為數據存儲。
資料庫系統的萌芽出現於60 年代。當時計算機開始廣泛地應用於數據管理，對數據的共享提出了越來越高的要求。傳統的文件系統已經不能滿足人們的需要。能夠統一管理和共享數據的資料庫管理系統（DBMS）應運而生。數據模型是資料庫系統的核心和基礎，各種DBMS 軟體都是基於某種數據模型的。所以通常也按照數據模型的特點將傳統資料庫系統分成網狀資料庫、層次資料庫和關系資料庫三類。
最早出現的是網狀 DBMS，是美國通用電氣公司Bachman等人在1961年開發成功的IDS（Integrated DataStore）。1961年通用電氣公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地開發出世界上第一個網狀DBMS也是第一個資料庫管理系統—— 集成數據存儲（Integrated DataStore IDS），奠定了網狀資料庫的基礎，並在當時得到了廣泛的發行和應用。IDS 具有數據模式和日誌的特徵。但它只能在GE主機上運行，並且資料庫只有一個文件，資料庫所有的表必須通過手工編碼來生成。之後，通用電氣公司一個客戶——BF Goodrich Chemical 公司最終不得不重寫了整個系統。並將重寫後的系統命名為集成數據管理系統（IDMS）。
網狀資料庫模型對於層次和非層次結構的事物都能比較自然的模擬，在關系資料庫出現之前網狀DBMS要比層次DBMS用得普遍。在資料庫發展史上，網狀資料庫佔有重要地位。
層次型DBMS是緊隨網路型資料庫而出現的。最著名最典型的層次資料庫系統是IBM 公司在1968 年開發的IMS
（Information Management System），一種適合其主機的層次資料庫。這是IBM公司研製的最早的大型資料庫系統程序產品。從60 年代末產生起，如今已經發展到IMSV6，提供群集、N路數據共享、消息隊列共享等先進特性的支持。這個具有3 0 年歷史的資料庫產品在如今的WWW應用連接、商務智能應用中扮演著新的角色。
1973 年Cullinane 公司（也就是後來的Cullinet軟體公司），開始出售Goodrich 公司的IDMS 改進版本，並且逐漸成為當時世界上最大的軟體公司。
2. [編輯本段]資料庫發展階段
資料庫發展階段大致劃分為如下幾個階段：
人工管理階段；
文件系統階段；
資料庫系統階段；
高級資料庫階段。
[編輯本段]資料庫的基本結構
資料庫的基本結構分三個層次，反映了觀察資料庫的三種不同角度。
(1)物理數據層。
它是資料庫的最內層，是物理存貯設備上實際存儲的數據的集合。這些數據是原始數據，是用戶加工的對象，由內部模式描述的指令操作處理的位串、字元和字組成。
(2)概念數據層。
它是資料庫的中間一層，是資料庫的整體邏輯表示。指出了每個數據的邏輯定義及數據間的邏輯聯系，是存貯記錄的集合。它所涉及的是資料庫所有對象的邏輯關系，而不是它們的物理情況，是資料庫管理員概念下的資料庫。
(3)邏輯數據層。
它是用戶所看到和使用的資料庫，表示了一個或一些特定用戶使用的數據集合，即邏輯記錄的集合。
資料庫不同層次之間的聯系是通過映射進行轉換的。
[編輯本段]資料庫的主要特點
(1)實現數據共享。
數據共享包含所有用戶可同時存取資料庫中的數據，也包括用戶可以用各種方式通過介面使用資料庫，並提供數據共享。
(2)減少數據的冗餘度。
同文件系統相比，由於資料庫實現了數據共享，從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數據，減少了數據冗餘，維護了數據的一致性。
(3)數據的獨立性。
數據的獨立性包括資料庫中資料庫的邏輯結構和應用程序相互獨立，也包括數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構。
(4)數據實現集中控制。
文件管理方式中，數據處於一種分散的狀態，不同的用戶或同一用戶在不同處理中其文件之間毫無關系。利用資料庫可對數據進行集中控制和管理，並通過數據模型表示各種數據的組織以及數據間的聯系。
(5)數據一致性和可維護性，以確保數據的安全性和可靠性。
主要包括：①安全性控制：以防止數據丟失、錯誤更新和越權使用；②完整性控制：保證數據的正確性、有效性和相容性；③並發控制：使在同一時間周期內，允許對數據實現多路存取，又能防止用戶之間的不正常交互作用；④故障的發現和恢復：由資料庫管理系統提供一套方法，可及時發現故障和修復故障，從而防止數據被破壞
(6)故障恢復。
由資料庫管理系統提供一套方法，可及時發現故障和修復故障，從而防止數據被破壞。資料庫系統能盡快恢復資料庫系統運行時出現的故障，可能是物理上或是邏輯上的錯誤。比如對系統的誤操作造成的數據錯誤等。
[編輯本段]資料庫結構與資料庫種類
資料庫通常分為層次式資料庫、網路式資料庫和關系式資料庫三種。而不同的資料庫是按不同的數據結構來聯系和組織的。
1.數據結構模型
(1)數據結構
所謂數據結構是指數據的組織形式或數據之間的聯系。如果用D表示數據，用R表示數據對象之間存在的關系集合，則將DS＝(D，R)稱為數據結構。例如，設有一個電話號碼簿，它記錄了n個人的名字和相應的電話號碼。為了方便地查找某人的電話號碼，將人名和號碼按字典順序排列，並在名字的後面跟隨著對應的電話號碼。這樣，若要查找某人的電話號碼(假定他的名字的第一個字母是Y)，那麼只須查找以Y開頭的那些名字就可以了。該例中，數據的集合D就是人名和電話號碼，它們之間的聯系R就是按字典順序的排列，其相應的數據結構就是DS＝(D，R)，即一個數組。
(2)數據結構種類
數據結構又分為數據的邏輯結構和數據的物理結構。數據的邏輯結構是從邏輯的角度(即數據間的聯系和組織方式)來觀察數據，分析數據，與數據的存儲位置無關。數據的物理結構是指數據在計算機中存放的結構，即數據的邏輯結構在計算機中的實現形式，所以物理結構也被稱為存儲結構。這里只研究數據的邏輯結構，並將反映和實現數據聯系的方法稱為數據模型。
目前，比較流行的數據模型有三種，即按圖論理論建立的層次結構模型和網狀結構模型以及按關系理論建立的關系結構模型。
2.層次、網狀和關系資料庫系統
(1)層次結構模型
層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。下圖是一個高等學校的組織結構圖。這個組織結構圖像一棵樹，校部就是樹根(稱為根結點)，各系、專業、教師、學生等為枝點(稱為結點)，樹根與枝點之間的聯系稱為邊，樹根與邊之比為1:N，即樹根只有一個，樹枝有N個。
按照層次模型建立的資料庫系統稱為層次模型資料庫系統。IMS(Information Manage-mentSystem)是其典型代表。
(2)網狀結構模型
按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統，其典型代表是DBTG(Data Base Task Group)。用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。
(3)關系結構模型
關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。例如某單位的職工關系就是一個二元關系。
由關系數據結構組成的資料庫系統被稱為關系資料庫系統。
在關系資料庫中，對數據的操作幾乎全部建立在一個或多個關系表格上，通過對這些關系表格的分類、合並、連接或選取等運算來實現數據的管理。dBASEII就是這類資料庫管理系統的典型代表。對於一個實際的應用問題(如人事管理問題)，有時需要多個關系才能實現。用dBASEII建立起來的一個關系稱為一個資料庫(或稱資料庫文件)，而把對應多個關系建立起來的多個資料庫稱為資料庫系統。dBASEII的另一個重要功能是通過建立命令文件來實現對資料庫的使用和管理，對於一個資料庫系統相應的命令序列文件，稱為該資料庫的應用系統。因此，可以概括地說，一個關系稱為一個資料庫，若干個資料庫可以構成一個資料庫系統。資料庫系統可以派生出各種不同類型的輔助文件和建立它的應用系統。
[編輯本段]常用資料庫
1. IBM 的DB2
作為關系資料庫領域的開拓者和領航人，IBM在1977年完成了System R系統的原型，1980年開始提供集成的資料庫伺服器—— System/38，隨後是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本與SystemR研究原型密切相關。DB2 forMVSV1 在1983年推出。該版本的目標是提供這一新方案所承諾的簡單性，數據不相關性和用戶生產率。1988年DB2 for MVS 提供了強大的在線事務處理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分別以遠程工作單元和分布式工作單元實現了分布式資料庫支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1則是通用資料庫的典範，是第一個具備網上功能的多媒體關系資料庫管理系統，支持包括Linux在內的一系列平台。
2. Oracle
Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另兩個編程人員在1977創辦，他們開發了自己的拳頭產品，在市場上大量銷售，1979 年，Oracle公司引入了第一個商用SQL 關系資料庫管理系統。Oracle公司是最早開發關系資料庫的廠商之一，其產品支持最廣泛的操作系統平台。目前Oracle關系資料庫產品的市場佔有率名列前茅。
3. Informix
Informix在1980年成立，目的是為Unix等開放操作系統提供專業的關系型資料庫產品。公司的名稱Informix便是取自Information 和Unix的結合。Informix第一個真正支持SQL語言的關系資料庫產品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在當時的微機Unix環境下主要的資料庫產品。它也是第一個被移植到Linux上的商業資料庫產品。
4. Sybase
Sybase公司成立於1984年，公司名稱「Sybase」取自「system」和「database」 相結合的含義。Sybase公司的創始人之一Bob Epstein 是Ingres 大學版（與System/R同時期的關系資料庫模型產品）的主要設計人員。公司的第一個關系資料庫產品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 資料庫體系結構的思想，並率先在Sybase SQLServer 中實現。
5. SQL Server
1987 年，微軟和IBM合作開發完成OS/2，IBM 在其銷售的OS/2 ExtendedEdition 系統中綁定了OS/2Database Manager，而微軟產品線中尚缺少資料庫產品。為此，微軟將目光投向Sybase，同Sybase 簽訂了合作協議，使用Sybase的技術開發基於OS/2平台的關系型資料庫。1989年，微軟發布了SQL Server 1.0 版。
6. PostgreSQL
PostgreSQL 是一種特性非常齊全的自由軟體的對象——關系性資料庫管理系統（ORDBMS），它的很多特性是當今許多商業資料庫的前身。PostgreSQL最早開始於BSD的Ingres項目。PostgreSQL 的特性覆蓋了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以說是目前世界上最豐富的數據類型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事務、子查詢、多版本並行控制系統、數據完整性檢查等特性的唯一的一種自由軟體的資料庫管理系統.
7.mySQL
mySQL是一個小型關系型資料庫管理系統，開發者為瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16號被Sun公司收購。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。MySQL的官方網站的網址是： www.mysql.com
8.Access資料庫 美國Microsoft公司於1994年推出的微機資料庫管理系統。它具有界面友好、易學易用、開發簡單、介面靈活等特點，是典型的新一代桌面資料庫管理系統。其主要特點如下：
(1)完善地管理各種資料庫對象，具有強大的數據組織、用戶管理、安全檢查等功能。
(2)強大的數據處理功能，在一個工作組級別的網路環境中，使用Access開發的多用戶資料庫管理系統具有傳統的XBASE(DBASE、FoxBASE的統稱)資料庫系統所無法實現的客戶伺服器(Cient/Server)結構和相應的資料庫安全機制，Access具備了許多先進的大型資料庫管理系統所具備的特徵，如事務處理/出錯回滾能力等。
(3)可以方便地生成各種數據對象，利用存儲的數據建立窗體和報表，可視性好。
(4)作為Office套件的一部分，可以與Office集成，實現無縫連接。
(5)能夠利用Web檢索和發布數據，實現與Internet的連接。 Access主要適用於中小型應用系統，或作為客戶機/伺服器系統中的客戶端資料庫。
9.FoxPro資料庫
最初由美國Fox公司1988年推出，1992年Fox公司被Microsoft公司收購後，相繼推出了FoxPro2.5、2.6和VisualFoxPro等版本，其功能和性能有了較大的提高。 FoxPro2.5、2.6分為DOS和Windows兩種版本，分別運行於DOS和Windows環境下。FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改進，主要是引入了窗口、按紐、列表框和文本框等控制項，進一步提高了系統的開發能力。
F. 在資料庫中概念從小到大依次是什麼
欄位<記錄<文檔。經查詢資料庫概念的相關資料得知，在資料庫中概念從小到大依次是欄位，記錄，文檔。資料庫是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫」。是一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。
G. 資料庫 名詞解釋
資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今六十多年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，
數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
在信息化社會，充分有效地管理和利用各類信息資源，是進行科學研究和決策管理的前提條件。資料庫技術是管理信息系統、辦公自動化系統、決策支持系統等各類信息系統的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。
定義1:資料庫(Database)是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的建立在計算機存儲設備上的倉庫。
簡單來說是本身可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、截取、更新、刪除等操作。
在經濟管理的日常工作中，常常需要把某些相關的數據放進這樣的「倉庫」，並根據管理的需要進行相應的處理。
例如，企業或事業單位的人事部門常常要把本單位職工的基本情況(職工號、姓名、年齡、性別、籍貫、工資、簡歷等)存放在表中，這張表就可以看成是一個資料庫。有了這個"數據倉庫"我們就可以根據需要隨時查詢某職工的基本情況，也可以查詢工資在某個范圍內的職工人數等等。這些工作如果都能在計算機上自動進行，那我們的人事管理就可以達到極高的水平。此外，在財務管理、倉庫管理、生產管理中也需要建立眾多的這種"資料庫"，使其可以利用計算機實現財務、倉庫、生產的自動化管理。
定義2:
嚴格來說，資料庫是長期儲存在計算機內、有組織的、可共享的數據集合。資料庫中的數據指的是以一定的數據模型組織、描述和儲存在一起、具有盡可能小的冗餘度、較高的數據獨立性和易擴展性的特點並可在一定范圍內為多個用戶共享。
這種數據集合具有如下特點：盡可能不重復，以最優方式為某個特定組織的多種應用服務，其數據結構獨立於使用它的應用程序，對數據的增、刪、改、查由統一軟體進行管理和控制。從發展的歷史看，資料庫是數據管理的高級階段，它是由文件管理系統發展起來的。[1] [2]
資料庫是一個單位或是一個應用領域的通用數據處理系統，它存儲的是屬於企業和事業部門、團體和個人的有關數據的集合。資料庫中的數據是從全局觀點出發建立的，按一定的數據模型進行組織、描述和存儲。其結構基於數據間的自然聯系，從而可提供一切必要的存取路徑，且數據不再針對某一應用，而是面向全組織，具有整體的結構化特徵。
資料庫中的數據是為眾多用戶所共享其信息而建立的，已經擺脫了具體程序的限制和制約。不同的用戶可以按各自的用法使用資料庫中的數據；多個用戶可以同時共享資料庫中的數據資源，即不同的用戶可以同時存取資料庫中的同一個數據。數據共享性不僅滿足了各用戶對信息內容的要求，同時也滿足了各用戶之間信息通信的要求。
資料庫的基本結構分三個層次，反映了觀察資料庫的三種不同角度。
以內模式為框架所組成的資料庫叫做物理資料庫；以概念模式為框架所組成的數據叫概念資料庫；以外模式為框架所組成的資料庫叫用戶資料庫。
⑴ 物理數據層。
它是資料庫的最內層，是物理存貯設備上實際存儲的數據的集合。這些數據是原始數據，是用戶加工的對象，由內部模式描述的指令操作處理的位串、字元和字組成。
⑵ 概念數據層。
它是資料庫的中間一層，是資料庫的整體邏輯表示。指出了每個數據的邏輯定義及數據間的邏輯聯系，是存貯記錄的集合。它所涉及的是資料庫所有對象的邏輯關系，而不是它們的物理情況，是資料庫管理員概念下的資料庫。
⑶ 用戶數據層。
它是用戶所看到和使用的資料庫，表示了一個或一些特定用戶使用的數據集合，即邏輯記錄的集合。
資料庫不同層次之間的聯系是通過映射進行轉換的。
⑴ 實現數據共享
數據共享包含所有用戶可同時存取資料庫中的數據，也包括用戶可以用各種方式通過介面使用資料庫，並提供數據共享。
⑵ 減少數據的冗餘度
同文件系統相比，由於資料庫實現了數據共享，從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數據，減少了數據冗餘，維護了數據的一致性。
⑶ 數據的獨立性
數據的獨立性包括邏輯獨立性（資料庫中資料庫的邏輯結構和應用程序相互獨立）和物理獨立性（數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構）。
⑷ 數據實現集中控制
文件管理方式中，數據處於一種分散的狀態，不同的用戶或同一用戶在不同處理中其文件之間毫無關系。利用資料庫可對數據進行集中控制和管理，並通過數據模型表示各種數據的組織以及數據間的聯系。
⑸數據一致性和可維護性，以確保數據的安全性和可靠性
主要包括：①安全性控制：以防止數據丟失、錯誤更新和越權使用；②完整性控制：保證數據的正確性、有效性和相容性；③並發控制：使在同一時間周期內，允許對數據實現多路存取，又能防止用戶之間的不正常交互作用。
⑹ 故障恢復
由資料庫管理系統提供一套方法，可及時發現故障和修復故障，從而防止數據被破壞。資料庫系統能盡快恢復資料庫系統運行時出現的故障，可能是物理上或是邏輯上的錯誤。比如對系統的誤操作造成的數據錯誤等。
資料庫通常分為層次式資料庫、網路式資料庫和關系式資料庫三種。而不同的資料庫是按不同的數據結構來聯系和組織的。
1.數據結構模型
⑴數據結構
所謂數據結構是指數據的組織形式或數據之間的聯系。
如果用D表示數據，用R表示數據對象之間存在的關系集合，則將DS=(D，R)稱為數據結構。
例如，設有一個電話號碼簿，它記錄了n個人的名字和相應的電話號碼。為了方便地查找某人的電話號碼，將人名和號碼按字典順序排列，並在名字的後面跟隨著對應的電話號碼。這樣，若要查找某人的電話號碼(假定他的名字的第一個字母是Y)，那麼只須查找以Y開頭的那些名字就可以了。該例中，數據的集合D就是人名和電話號碼，它們之間的聯系R就是按字典順序的排列，其相應的數據結構就是DS=(D，R)，即一個數組。
⑵數據結構類型
數據結構又分為數據的邏輯結構和數據的物理結構。
數據的邏輯結構是從邏輯的角度(即數據間的聯系和組織方式)來觀察數據，分析數據，與數據的存儲位置無關；數據的物理結構是指數據在計算機中存放的結構，即數據的邏輯結構在計算機中的實現形式，所以物理結構也被稱為存儲結構。
這里只研究數據的邏輯結構，並將反映和實現數據聯系的方法稱為數據模型。
比較流行的數據模型有三種，即按圖論理論建立的層次結構模型和網狀結構模型以及按關系理論建立的關系結構模型。
2.層次、網狀和關系資料庫系統
⑴層次結構模型
層次結構模型實質上是一種有根結點的定向有序樹(在數學中"樹"被定義為一個無回的連通圖)。下圖是一個高等學校的組織結構圖。這個組織結構圖像一棵樹，校部就是樹根(稱為根結點)，各系、專業、教師、學生等為枝點(稱為結點)，樹根與枝點之間的聯系稱為邊，樹根與邊之比為1:N，即樹根只有一個，樹枝有N個。
按照層次模型建立的資料庫系統稱為層次模型資料庫系統。IMS(Information Management System)是其典型代表。
⑵網狀結構模型
按照網狀數據結構建立的資料庫系統稱為網狀資料庫系統，其典型代表是DBTG(Database Task Group)。用數學方法可將網狀數據結構轉化為層次數據結構。
⑶ 關系結構模型
關系式數據結構把一些復雜的數據結構歸結為簡單的二元關系(即二維表格形式)。例如某單位的職工關系就是一個二元關系。
由關系數據結構組成的資料庫系統被稱為關系資料庫系統。
在關系資料庫中，對數據的操作幾乎全部建立在一個或多個關系表格上，通過對這些關系表格的分類、合並、連接或選取等運算來實現數據的管理。
dBASEⅡ就是這類資料庫管理系統的典型代表。對於一個實際的應用問題（如人事管理問題），有時需要多個關系才能實現。用dBASEⅡ建立起來的一個關系稱為一個資料庫（或稱資料庫文件），而把對應多個關系建立起來的多個資料庫稱為資料庫系統。dBASEⅡ的另一個重要功能是通過建立命令文件來實現對資料庫的使用和管理，對於一個資料庫系統相應的命令序列文件，稱為該資料庫的應用系統。
因此，可以概括地說，一個關系稱為一個資料庫，若干個資料庫可以構成一個資料庫系統。資料庫系統可以派生出各種不同類型的輔助文件和建立它的應用系統。
1 資料庫的技術發展
使用計算機後，隨著數據處理量的增長，產生了數據管理技術。數據管理技術的發展與計算機硬體（主要是外部存儲器）系統軟體及計算機應用的范圍有著密切的聯系。數據管理技術的發展經歷了以下四個階段：人工管理階段、文件系統階段、資料庫階段和高級資料庫技術階段 。
2 數據管理的誕生
資料庫的歷史可以追溯到五十年前，那時的數據管理非常簡單。通過大量的分類、比較和表格繪制的機器運行數百萬穿孔卡片來進行數據的處理，其運行結果在紙上列印出來或者製成新的穿孔卡片。而數據管理就是對所有這些穿孔卡片進行物理的儲存和處理。然而，1950 年雷明頓蘭德公司（Remington Rand Inc）的一種叫做Univac I 的計算機推出了一種一秒鍾可以輸入數百條記錄的磁帶驅動器，從而引發了數據管理的革命。1956 年IBM生產出第一個磁碟驅動器—— the Model 305 RAMAC。此驅動器有50 個碟片，每個碟片直徑是2 英尺，可以儲存5MB的數據。使用磁碟最大的好處是可以隨機存取數據，而穿孔卡片和磁帶只能順序存取數據。
1951： Univac系統使用磁帶和穿孔卡片作為數據存儲。
資料庫系統的萌芽出現於二十世紀60 年代。當時計算機開始廣泛地應用於數據管理，對數據的共享提出了越來越高的要求。傳統的文件系統已經不能滿足人們的需要，能夠統一管理和共享數據的資料庫管理系統（DBMS）應運而生。數據模型是資料庫系統的核心和基礎，各種DBMS軟體都是基於某種數據模型的。所以通常也按照數據模型的特點將傳統資料庫系統分成網狀資料庫、層次資料庫和關系資料庫三類。
最早出現的網狀DBMS，是美國通用電氣公司Bachman等人在1961年開發的IDS（Integrated Data Store）。1964年通用電氣公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地開發出世界上第一個網狀DBMS也即第一個資料庫管理系統——集成數據存儲（Integrated Data Store IDS），奠定了網狀資料庫的基礎，並在當時得到了廣泛的發行和應用。IDS 具有數據模式和日誌的特徵，但它只能在GE主機上運行，並且資料庫只有一個文件，資料庫所有的表必須通過手工編碼生成。之後，通用電氣公司一個客戶——BF Goodrich Chemical 公司最終不得不重寫了整個系統，並將重寫後的系統命名為集成數據管理系統（IDMS）。
網狀資料庫模型對於層次和非層次結構的事物都能比較自然的模擬，在關系資料庫出現之前網狀DBMS要比層次DBMS用得普遍。在資料庫發展史上，網狀資料庫佔有重要地位。
層次型DBMS是緊隨網路型資料庫而出現的，最著名最典型的層次資料庫系統是IBM 公司在1968 年開發的IMS（Information Management System），一種適合其主機的層次資料庫。這是IBM公司研製的最早的大型資料庫系統程序產品。從60年代末產生起，如今已經發展到IMSV6，提供群集、N路數據共享、消息隊列共享等先進特性的支持。這個具有30年歷史的資料庫產品在如今的WWW應用連接、商務智能應用中扮演著新的角色。
1973年Cullinane公司（也就是後來的Cullinet軟體公司），開始出售Goodrich公司的IDMS改進版本，並且逐漸成為當時世界上最大的軟體公司。
網狀資料庫和層次資料庫已經很好地解決了數據的集中和共享問題，但是在數據獨立性和抽象級別上仍有很大欠缺。用戶在對這兩種資料庫進行存取時，仍然需要明確數據的存儲結構，指出存取路徑。而後來出現的關系資料庫較好地解決了這些問題。
1970年，IBM的研究員E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上發表了一篇名為「A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks」的論文，提出了關系模型的概念，奠定了關系模型的理論基礎。盡管之前在1968年Childs已經提出了面向集合的模型，然而這篇論文被普遍認為是資料庫系統歷史上具有劃時代意義的里程碑。Codd的心願是為資料庫建立一個優美的數據模型。後來Codd又陸續發表多篇文章，論述了範式理論和衡量關系系統的12條標准，用數學理論奠定了關系資料庫的基礎。關系模型有嚴格的數學基礎，抽象級別比較高，而且簡單清晰，便於理解和使用。但是當時也有人認為關系模型是理想化的數據模型，用來實現DBMS是不現實的，尤其擔心關系資料庫的性能難以接受，更有人視其為當時正在進行中的網狀資料庫規范化工作的嚴重威脅。為了促進對問題的理解，1974年ACM牽頭組織了一次研討會，會上開展了一場分別以Codd和Bachman為首的支持和反對關系資料庫兩派之間的辯論。這次著名的辯論推動了關系資料庫的發展，使其最終成為現代資料庫產品的主流。
1969年Edgar F.「Ted」 Codd發明了關系資料庫。
1970年關系模型建立之後，IBM公司在San Jose實驗室增加了更多的研究人員研究這個項目，這個項目就是著名的System R。其目標是論證一個全功能關系DBMS的可行性。該項目結束於1979年，完成了第一個實現SQL的 DBMS。然而IBM對IMS的承諾阻止了System R的投產，一直到1980年System R才作為一個產品正式推向市場。IBM產品化步伐緩慢的三個原因：IBM重視信譽，重視質量，盡量減少故障；IBM是個大公司，官僚體系龐大，IBM內部已經有層次資料庫產品，相關人員不積極，甚至反對。
然而同時，1973年加州大學伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已發布的信息開始開發自己的關系資料庫系統Ingres。他們開發的Ingres項目最後由Oracle公司、Ingres公司以及矽谷的其他廠商所商品化。後來，System R和Ingres系統雙雙獲得ACM的1988年「軟體系統獎」。
1976年霍尼韋爾公司(Honeywell)開發了第一個商用關系資料庫系統——Multics Relational Data Store。關系型資料庫系統以關系代數為堅實的理論基礎，經過幾十年的發展和實際應用，技術越來越成熟和完善。其代表產品有Oracle、IBM公司的 DB2、微軟公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。
資料庫發展階段大致劃分為如下的幾個階段：人工管理階段、文件系統階段、資料庫系統階段、高級資料庫階段。
人工管理階段
20世紀50年代中期之前，計算機的軟硬體均不完善。硬體存儲設備只有磁帶、卡片和紙帶，軟體方面還沒有操作系統，當時的計算機主要用於科學計算。這個階段由於還沒有軟體系統對數據進行管理，程序員在程序中不僅要規定數據的邏輯結構，還要設計其物理結構，包括存儲結構、存取方法、輸入輸出方式等。當數據的物理組織或存儲設備改變時，用戶程序就必須重新編制。由於數據的組織面向應用，不同的計算程序之間不能共享數據，使得不同的應用之間存在大量的重復數據，很難維護應用程序之間數據的一致性。
這一階段的主要特徵可歸納為如下幾點：
（1）計算機中沒有支持數據管理的軟體，計算機系統不提供對用戶數據的管理功能，應用程序只包含自己要用到的全部數據。用戶編製程序，必須全面考慮好相關的數據，包括數據的定義、存儲結構以即存取方法等。程序和數據是一個不可分割的整體。數據脫離了程序極具無任何存在的價值，數據無獨立性。
（2）數據不能共享。不同的程序均有各自的數據，這些數據對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組數據，這些數據也不能共享，程序中仍然需要各自加入這組數據，哪個部分都不能省略。基於這種數據的不可共享性，必然導致程序與程序之間存在大量的重復數據，浪費存儲空間。
（3）不能單獨保存數據。在程序中要規定數據的邏輯結構和物理結構，數據與程序不獨立。基於數據與程序是一個整體，數據只為本程序所使用，數據只有與相應的程序一起保存才有價值，否則毫無用處。所以，所有程序的數據不單獨保存。數據處理的方式是批處理。
這一階段的主要標志是計算機中有了專門管理資料庫的軟體——操作系統（文件管理）。
上世紀50年代中期到60年代中期，由於計算機大容量直接存儲設備如硬碟、磁鼓的出現，
推動了軟體技術的發展，軟體的領域出現了操作系統和高級軟體，操作系統中的文件系統是專門管理外存的數據管理軟體，操作系統為用戶使用文件提供了友好界面。操作系統的出現標志著數據管理步入一個新的階段。在文件系統階段，數據以文件為單位存儲在外存，且由操作系統統一管理，文件是操作系統管理的重要資源。
文件系統階段的數據管理具有一下幾個特點：
優點
（1）數據以「文件」形式可長期保存在外部存儲器的磁碟上。由於計算機的應用轉向信息管理，因此對文件要進行大量的查詢、修改和插入等操作。
（2）數據的邏輯結構與物理結構有了區別，程序和數據分離，使數據與程序有了一定的獨立性，但比較簡單。數據的邏輯結構是指呈現在用戶面前的數據結構形式。數據的物理結構是指數據在計算機存儲設備上的實際存儲結構。程度與數據之間具有「設備獨立性」，即程序只需用文件名就可與數據打交道，不必關心數據的物理位置。由操作系統的文件系統提供存取方法（讀/寫）。
（3）文件組織已多樣化。有索引文件、鏈接文件和直接存取文件等。但文件之間相互獨立、缺乏聯系。數據之間的聯系需要通過程序去構造。
（4）數據不再屬於某個特定的程序，可以重復使用，即數據面向應用。但是文件結構的設計仍是基於特定的用途，程序基於特定的物理結構和存取方法，因此程度與數據結構之間的依賴關系並未根本改變。
（5）用戶的程序與數據可分別存放在外存儲器上，各個應用程序可以共享一組數據，實現了以文件為單位的數據共享文件系統。
（6）對數據的操作以記錄為單位。這是由於文件中只存儲數據，不存儲文件記錄的結構描述信息。文件的建立、存取、查詢、插入、刪除、修改等操作，都要用程序來實現。
（7）數據處理方式有批處理，也有聯機實時處理。
缺點
文件系統對計算機數據管理能力的提高雖然起了很大的作用，但隨著數據管理規模的擴大，數據量急劇增加，文價系統顯露出一些缺陷，問題表現在：
（1）數據文件是為了滿足特定業務領域某一部門的專門需要而設計，數據和程序相互依賴，數據缺乏足夠的獨立性。
（2）數據沒有集中管理的機制，其安全性和完整性無法保障，數據維護業務仍然由應用程序來承擔；
（3）數據的組織仍然是面向程序，數據與程序的依賴性強，數據的邏輯結構不能方便地修改和擴充，數據邏輯結構的每一點微小改變都會影響到應用程序；而且文件之間的缺乏聯系，因而它們不能反映現實世界中事物之間的聯系，加上操作系統不負責維護文件之間的聯系，信息造成每個應用程序都有相對應的文件。如果文件之間有內容上的聯系，那也只能由應用程序去處理，有可能同樣的數據在多個文件中重復儲存。這兩者造成了大量的數據冗餘。
（4）對現有數據文件不易擴充，不易移植，難以通過增、刪數據項來適應新的應用要求。
20世紀60年代後期，隨著計算機在數據管理領域的普遍應用，人們對數據管理技術提出了更高的要求：希望面向企業或部門，以數據為中心組織數據，減少數據的冗餘，提供更高的數據共享能力，同時要求程序和數據具有較高的獨立性，當數據的邏輯結構改變時，不涉及數據的物理結構，也不影響應用程序，以降低應用程序研製與維護的費用。資料庫技術正是在這樣一個應用需求的基礎上發展起來的。
概括起來，資料庫系統階段的數據管理具有以下幾個特點：
（1）採用數據模型表示復雜的數據結構。數據模型不僅描述數據本身的特徵，還要描述數據之間的聯系，這種聯系通過所有存取路徑。通過所有存儲路徑表示自然的數據聯系是資料庫與傳統文件的根本區別。這樣，數據不再面向特定的某個或多個應用，而是面對整個應用系統。如面向企業或部門，以數據為中心組織數據，形成綜合性的資料庫，為各應用共享。
（2）由於面對整個應用系統使得，數據冗餘小，易修改、易擴充，實現了數據貢獻。不同的應用程序根據處理要求，從資料庫中獲取需要的數據，這樣就減少了數據的重復存儲，也便於增加新的數據結構，便於維護數據的一致性。
（3）對數據進行統一管理和控制，提供了數據的安全性、完整性、以及並發控制。
（4）程序和數據有較高的獨立性。數據的邏輯結構與物理結構之間的差別可以很大，用戶以簡單的邏輯結構操作數據而無須考慮數據的物理結構。
（5）具有良好的用戶介面，用戶可方便地開發和使用資料庫。
從文件系統發展到資料庫系統，這在信息領域中具有里程碑的意義。在文件系統階段，人們在信息處理中關注的中心問題是系統功能的設計，因此程序設計佔主導地位；而在資料庫方式下，數據開始占據了中心位置，數據的結構設計成為信息系統首先關心的問題，而應用程序則以既定的數據結構為基礎進行設計。
隨著信息管理內容的不斷擴展，出現了豐富多樣的數據模型（層次模型，網狀模型，關系模型，面向對象模型，半結構化模型等），新技術也層出不窮（數據流，Web數據管理，數據挖掘等）。每隔幾年，國際上一些資深的資料庫專家就會聚集一堂，探討資料庫研究現狀，存在的問題和未來需要關注的新技術焦點。過去已有的幾個類似報告包括：1989年Future Directions inDBMS Research-The Laguna BeachParticipants ；1990年DatabaseSystems : Achievements and Opportunities ；1991年W.H. Inmon 發表的《構建數據倉庫》；1995年Database。
1. SQL Server
只能在windows上運行，沒有絲毫的開放性，操作系統的系統的穩定對資料庫是十分重要的。Windows9X系列產品是偏重於桌面應用，NT server只適合中小型企業。而且windows平台的可靠性，安全性和伸縮性是非常有限的。它不象unix那樣久經考驗，尤其是在處理大資料庫。
2. Oracle
能在所有主流平台上運行（包括 windows）。完全支持所有的工業標准。採用完全開放策略。可以使客戶選擇最適合的解決方案。對開發商全力支持。
3. Sybase ASE
能在所有主流平台上運行（包括 windows）。 但由於早期Sybase與OS集成度不高，因此VERSION11.9.2以下版本需要較多OS和DB級補丁。在多平台的混合環境中，會有一定問題。
4. DB2
能在所有主流平台上運行（包括windows）。最適於海量數據。DB2在企業級的應用最為廣泛，在全球的500家最大的企業中,幾乎85%以上用DB2資料庫伺服器，而國內到97年約佔5%。
H. 企業在數字化的過程中，資料庫尤為重要。請問一下各位大佬，資料庫到底是什麼有什麼作用呢
資料庫，即database（DB）。通俗來說它就是一種存儲數據的倉庫。是根據數據結構組織，存儲和管理數據，並且能夠長期，高效的管理和存儲數據。其最主要的作用就是實現存儲（寫）和提供（讀）數據。
AntDB作為核心交易資料庫，今年某省移動基於AntDB完成了全國首個核心計費賬務系統資料庫自主可控項目改造，包含計費、帳處、賬管系統在內的BOSS全域資料庫改造，取得了突破性進展。AntDB資料庫具備內存資料庫的高效和分布式資料庫的可擴展，以及高可用性設計。可成倍提升吞吐量，並支持百萬並發連接數，幫助客戶實現PB級別的數據管理。完成對鯤鵬、飛騰、統信等國產軟硬體的適配，為各行業自主可控項目采購提供更多選擇。
I. 什麼是大數據。。大數據是什麼
大數據是指在一定時間內，常規軟體工具無法捕捉、管理和處理的數據集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產，需要一種新的處理模式，以具備更強的決策、洞察和流程優化能力。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些有意義的數據進行專業的處理。換句話說，如果把大數據比作一個行業，這個行業盈利的關鍵在於提高數據的「處理能力」，通過「處理」實現數據的「增值」。
從技術上講，大數據和雲計算的關系就像硬幣的正反面一樣密不可分。大數據不能用單台計算機處理，必須採用分布式架構。其特點在於海量數據的分布式數據挖掘。但它必須依賴雲計算分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
擴展信息:
大數據只是現階段互聯網的一個表徵或特徵。沒有必要將其神話或保持敬畏。在以雲計算為代表的技術創新背景下，這些原本看似難以收集和使用的數據開始被輕松使用。通過各行各業的不斷創新，大數據將逐漸為人類創造更多的價值。
是體現大數據技術價值的手段，是進步的基石。這里從雲計算、分布式處理技術、存儲技術、感知技術的發展，闡述大數據從採集、處理、存儲到形成結果的全過程。
實踐是大數據的終極價值。在這里，我們從互聯網大數據、政府大數據、企業大數據、個人大數據四個方面來描繪大數據的美好圖景和將要實現的藍圖。