数据库管理系统介绍

第一篇：数据库管理系统介绍

大数据详细介绍

大数据

随着网络信息化时代的日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代，大数据在社会经济、政治、文化，人们生活等方面产生深远的影响，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。

‚大数据‛作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

一、大数据时代产生的背景

进入2012年以来，大数据(Big Data)一词越来越多地被提及与使用，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数，它已经出现过在《纽约时报》、《华尔街时报》的专栏封面，进入美国白宫网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国君证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告，大数据时代来临据。

有人说21世纪是数据信息时代，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的‚行踪‛。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物，几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。各种数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，‚大数据‛时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里〃金说：‚这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。‛

二、什么是大数据?

美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。

对于‚大数据‛(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。‚大数据‛是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据‛这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System (GFS)的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。

大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数

十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。

(一)、大数据四个特性

海量性：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。

多样性：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。

高速性：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。

易变性：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。

(二)、大数据三个特征

除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。

第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求 。

第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值‚提纯‛，是大数据时代亟待解决的难题。

第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。

大数据的4个‚V‛，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个‚V‛——Volume，Variety，Value，Velocity。

三、大数据时代对生活、工作的影响

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的‚加工能力‛，通过‚加工‛实现数据的‚增值‛。且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循‚数‛管理的模式，也是我们当下‚大社会‛的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。

‚大数据‛的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在‚吞噬‛和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。

大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。

四、大数据时代的发展方向、趋势

虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。

大数据的整体态势和发展趋势，主要体现在几个方面：大数据与学术、大数据与人类的活动，大数据的安全隐私、关键应用、系统处理和整个产业的影响。大数据整体态势上，数据的规模将变得更大，数据资源化、数据的价值凸显、数据私有化出现和联盟共享。

大数据的发展会催生许多新兴新职业，会产生数据分析师、数据科学家、数据工程师，有非常丰富的数据经验的人才会成为稀缺人才。随着大数据的发展，数据共享联盟将逐渐壮大成为产业的核心一环。随着大数据的共享越来越大，隐私问题也随之而来，比如说每天手机产生的通话、位置等等。但这给带来了便利的同时也给带来了个人隐私的问题。数据资源化，大数据在国家和企业和社会层面成为重要的战略资源，成为新的战略制高点和抢购的新焦点。

随着社会的不断发展，大数据对IT技术架构的挑战，大数据的生态环境问题，大数据的应用及产业链将日益突出。 数据与机遇

数据：成功的新前线

众所周知，企业数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式等所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。 但是屡见不鲜的是，很多公司仍然只是将信息简单堆在一起，仅将其当作为满足公司治理规则而必须要保存的信息加以处理，而不是将它们作为战略转变的工具。毕竟，数据和人员是业务部门仅有的两笔无法被竞争对手复制的财富。在善用的人手中，好的数据是所有管理决策的基础，带来的是对客户的深入了解和竞争优势。数据是业务部门的生命线，必须让数据在决策和行动时无缝且安全地流到人们手中。

所以，数据应该随时为决策提供依据。看看在政府公开道路和公共交通的使用信息这样看起来甚至有点晦涩的数据时会发生什么：这些数据来源为一些私营公司提供了巨大的价值，这些公司能够善用这些数据，创造满足潜在需求的新产品和服务。

企业需要向创造和取得数据方面的投入索取回报。有效管理来自新旧来源的数据以及获取能够破解庞大数据集含义的工具只是等式的一部分，但是这种挑战不容低估。产生的数据在数量上持续膨胀;音频、视频和图像等富媒体需要新的方法来发现;电子邮件、IM、tweet和社交网络等合作和交流系统以非结构化文本的形式保存数据，必须用一种智能的方式来解读。但是，应该将这种复杂性看成是一种机会而不是问题。处理方法正确时，产生的数据越多，结果就会越成熟可靠。传感器、GPS系统和社交数据的新世界将带来转变运营的惊人新视角和机会。。 数据=机遇

自从有了IT部门，董事会就一直在要求信息管理专家提供洞察力。实际上，早在1951年，对预测小吃店蛋糕需求的诉求就催生了计算机的首次商业应用。自那以后，我们利用技术来识别趋势和制定战略战术的能力不断呈指数级日臻完善。

今天，商业智能 (使用数据模式看清曲线周围的一切) 稳居 CXO 们的重中之重。在理想的世界中，IT 是巨大的杠杆，改变了公司的影响力，带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。

大数据分析是商业智能的演进。当今，传感器、GPS 系统、QR 码、社交网络等正在创建新的数据流。所有这些都可以得到发掘，正是这种真正广度和深度的信息在创造不胜枚举的机会。要使大数据言之有物，以便让大中小企业都能通过更加贴近客户的方式取得竞争优势，数据集成和数据管理是核心所在。

面临从全球化到衰退威胁的风暴， IT 部门领导需要在掘金大数据中打头阵，新经济环境中的赢家将会是最好地理解哪些指标影响其大步前进的人。当然，企业仍将需要聪明的人员做出睿智的决策，了解他们面临着什么，在充分利用的情况下，大数据可以赋予人们近乎超感官知觉的能力。Charles Duigg是《习惯的力量》一书的作者，他找出的一个黄金案例分析的例子是美国零售商 Target，其发现妇女在怀孕的中间三个月会经常购买没有气味的护肤液和某些维生素。通过锁定这些购物者，商店可提供将这些妇女变成忠诚客户的优惠券。实际上，Target 知道一位妇女怀孕时，那位妇女甚至还没有告诉最亲近的亲朋好友，更不要说商店自己了。

很明显，在可以预见的将来，隐私将仍是重要的考量，但是归根结底，用于了解行为的技术会为方方面面带来双赢，让卖家了解买家，让买家喜欢买到的东西。

大数据将会放大我们的能力，了解看起来难以理解和随机的事物。对其前途的了解提供了获取崭新知识和能力的机会，将改变您的企业运作的方式。 数据回报率

简而言之，企业可以通过思考数据战略的总体回报，来应对大数据的挑战，抓住大数据的机会。Informatica所指的‘数据回报率’，是为帮助高级IT和业务部门领导者进行大数据基本的战术和战略含义的讨论而设计的一个简单概念。等式非常简单：如果您提高数据对于业务部门的价值，同时降低管理数据的成本，从数据得到的回报就会增加 -- 无论是用金钱衡量，还是更好的决策

数据回报率=数据价值/数据成本

在技术层面，数据回报率为数据集成、数据管理、商业智能和分析方面的投入提供了业务背景和案例。它还与解决业务的基础有关：挣钱、省钱、创造机会和管理风险。它涉及对效率的考虑，同时推动了改变游戏规则的洞察力。

五、企业应如何应对大数据时代

近些年，大数据已经和云计算一样，成为时代的话题。大数据是怎么产生的，商业机会在哪?研究机会在哪?这个概念孕育着一个怎样的未来?企业如何应对?

一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面五个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面五点。

‚大数据‛作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在2011年12月8日工信部发布的物联网‚十二五‛规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与‚大数据‛密切相关。

(一)、以企业的数据为目标

几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。

(二)、以业务需求为准则

虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。

(三)、重新评估企业基础设施

大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。

(四)、重视大数据技术

大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是近年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。

(五)、培训企业的员工

大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。

做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

六、案例分析

IBM战略

IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察‚3A5步‛动态路线图作为基础。所谓‚3A5步‛，指的是在‚掌握信息‛(Align)的基础上‚获取洞察‛(Anticipate)，进而采取行动(Act)，优化决策策划能够救业务绩效。除此之外，还需要不断地‚学习‛(Learn)从每一次业务结果中获得反馈，改善基于信息的决策流程，从而实现‚转型‛(Transform)。

第二篇：中国联通西安数据中心介绍

中国联通西安数据中心是联通集团在西北地区建设的规模最大、技术等级最高、业务最全的信息产业基地和大数据处理中心——2015年3月26日，中国联通陕西省分公司举行西安数据中心正式运营暨“三秦企业云”签约入驻仪式，标志着西安数据中心经过两年多的建设正式投入使用。

2012年3月13日，中国联通与陕西省人民政府在北京签订了战略合作协议，双方达成一致共识，将本着发挥优势、相互促进、长期合作、互利共赢的原则，在基础设施建设投资、通信服务、产品提供、资源共享等领域建立战略合作伙伴关系。为贯彻落实战略合作协议，加快实施《关中—天水经济区发展规划》和《西咸新区总体规划》，推进西咸新区沣西新城信息产业发展，中国联通陕西分公司与沣西新城管委会签订了项目合作备忘录，确定在西咸新区沣西新城信息产业园建设中国联通西安中心，包括云计算中心、数据中心、呼叫中心、灾备中心和通信运营中心。2012年11月，中国联通集团公司批准西安数据中心立项建设。项目规划建筑面积27万平方米，总投资30亿元。整个项目计划分三期投资建设，全部建成后可提供约3万个标准机柜、50万台服务器的运营能力，提供10000个标准呼叫坐席，可为当地提供超过2.5万个就业岗位。

作为央企进陕第一个落户西咸新区的信息产业项目和“数字丝绸之路”重点项目，中国联通西安数据中心建设得到了陕西省委、省政府和西咸新区管委会的大力支持，省委书记赵正永、省长娄勤俭、省政协主席马中平等领导曾多次深入项目施工现场进行调研指导。在政府相关部门的大力支持下，陕西联通在较短的时间内按照建设流程完成了项目的规划、环保、建设、质监、安监等审核、审批工作，项目推进非常顺利。一期工程2栋3万平方米标准化IDC机房楼、2栋5400平方米动力中心楼、1栋1万平方米通信枢纽楼于2014年5月全部封顶，2014年11月底部分设备加电调测。

目前一期工程已全部完工，水、电、制冷等配套设施全部到位，三路由出口通道已打通，网络安全设备已上线运行，具备客户设备安装、入驻条件，可为全社会提供4000个高标准的数据机柜，最多可容纳8万台服务器运行。数据中心机房严格按照国际领先的T3行业设计标准，集最先进的IDC设计理念和绿色节能技术于一体，与世界一流IDC保持同步，成为国内运营商中首家通过T3等级认证、能够为全社会提供同等级服务的数据中心，为陕西云计算、大数据、物联网等产业快速发展打下了坚实的基础。

在加快项目建设的同时，陕西联通依托中国联通西安研究院的人才、技术和产业链优势，与政府行业主管部门、高校、企业等建立广泛的科研与产业发展合作关系，承担了《陕西省两化深度融合五年行动计划研究报告》、《西安国家下一代互联网示范城市建设工作方案》及陕西省智慧物流、智慧教育、智慧医疗、智慧园区、智慧社区、智慧旅游六项智慧应用技术标准的编制任务，并与搜狐等多家国内知名互联网公司和银行签订了入园协议，先后完成延安、商洛、宝鸡等地市智慧城市顶层设计，在云计算产品体系研究及开发、开放平台架构及运营研究、技术咨询、队伍建设等方面取得重大进展，已开发出健康云、医疗云、教育云、社区云、中小企业云等产品，并陆续向社会提供信息化服务，在促进基本社会公共服务均等化、全民医改、社区养老、助力中小企业成长等方面作出了积极的贡献。同时与国家气象局、平安银行等多个政府部门和金融企业达成了数据灾备合作意向，带动和吸引了国家卫计委全国人口信息处理与备份(西安)中心、国家林业局信息系统及数据灾备中心，以及国家测绘局、国家统计局、人社部、中国人民银行等6个国家部委数据处理及灾备项目落户沣西新城信息产业园。

下一步将在省委、省政府“举旗大数据，示范引领新产业”的产业方向引导下，以“规模化集中吞吐、深层次整合分析、多领域社会应用、高效益持续增长”为目标，继续坚持“创新、开放、合作”战略，认真落实政府工作报告提出的“互联网+”行动计划，加强产业链上下游合作，围绕移动互联网、云计算、大数据、物联网等领域加大创新力度，进一步拓展互联网在工业、农业、服务业和社会管理等领域的应用广度和深度，大力促进信息消费，加快形成高层次、带动性强的经济新增点。我们将面向陕西省数千家创业机构、教育机构、制造企业和中小企业，打造陕西云计算公共服务平台，促进信息技术和传统产业的“生态融合”，并充分发挥数据中心的基地优势与专业优势、人才优势，配合沣西新城信息产业园完善信息服务产业区、信息研发总部区、信息技术产业区、高端IT企业集聚区和生活配套服务区等五大功区，为入驻企业提供一流的专业化服务;为政府部门推进信息化与网络经济发展做好支撑，将沣西新城信息产业园打造成“国家级大数据处理中心与服务产业示范基地”，使之成为支撑陕西信息化与网络经济发展的基础平台，为全方位提升陕西信息化水平，建设富裕陕西、和谐陕西、美丽陕西做出新的更大贡献。

项目投产三个月以来，已经吸引了腾讯、淘宝、京东等大型互联网企业入驻，并与省工信厅和沣西新城管委会合作推出了陕西省“工业云”、“三秦企业云”服务，为推进国家“互联网+”战略、促进传统产业转型升级、营造“大众创业、万众创新”的氛围方面迈出了实质性步伐。

“陕西省工业云”是面向全省企事业单位、行业和政府部门提供平台类、数据类、应用类三大类服务，是目前陕西省唯一的省级社会公共服务平台和大数据服务平台。陕西省工业云中心的正式运营标志着陕西联通迈入“互联网+”时代发展新阶段，并一举实现了公司在信息产业价值链中高端的“占位”。

“三秦企业云”是陕西省首个代表政府提供全方位云计算服务的中小企业云平台，面向全省的中小企业提供专业化云基础设施服务和高度集成、开放创新、成本低廉的一站式应用服务。另外，云制造、云监控、云桌面、云医疗等一批云服务正在部署实施，即将向社会提供服务。 2015年将启动园区二期工程，计划投资投入9亿元新建园区变电站、新建35000平米数据中心楼以及4.5万平米的呼叫中心，为支撑陕西信息化与网络经济发展提供新的动力。

第三篇：IDC机房装修数据中心机房模型介绍

1、数据中心机房模型介绍

数据中心机房是为电子信息设备提供运行环境的场所,可以是一幢建筑物或建筑物的一部分,包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。典型数据中心机房模型如图1所示。

典型数据中心机房工程按照功能划分,主要包括辅助设备区(UPS及其电池、柴油发电机组)、主机房、监控室、会商间和办公区等。在实际建设中数据中心机房功能区域的设置和平面布置可以视具体情况有所不同。 数据中心机房的使用性质、管理要求及其在经济和社会中的重要性决定了其特殊性和安全性。它作为建筑物或建筑物的一部分,必然会受到外部环境的干扰,从而影响数据中心机房内电子信息设备的正常运行,轻者遭到经济损失,重者可能影响社会稳定,造成不可估量的重大灾难。外部环境主要包括不安全人员、雷电、水灾、电磁干扰、地震等。典型数据中心机房的风险识别和控制措施如图2所示。

基于数据中心的特殊性和风险控制的需要,典型数据中心机房工程所涵盖的工程内容主要包括以下几方面。

(1)装饰装修工程 ①机房区环境工程;

②办公区环境工程;

③监控区环境工程;

④动力区环境工程。

(2)电气工程

①柴油发电机系统;

②不间断电源配电系统;

③动力配电系统;

④照明配电系统;

⑤电源防雷系统;

⑥机房接地系统。 (3)空调工程

①专用空调系统;

②辅助空调系统;

③新排风系统工程。

(4)消防工程

①自动报警系统;

②分区气体灭火系统;

③分区水喷淋系统。

(5)弱电工程

①楼宇设备自控系统;

②安防控制管理系统; ③通信网络自动化管理系统;

④结构化布线系统;

⑤公共信息系统;

⑥监控中心控制系统。

典型数据中心机房专业分布如图3所示。

数据中心机房工程的用途决定了其设计和建设的复杂性。在工程设计和施工过程中应着重解决如下问题:可用性、可管理性、安全可靠、节能环保。

为了更好地解决上述问题,数据中心机房工程设计、施工等参与各方应综合各专业的技术要求,并进行有效的整合、协调和集成,使得各专业在数据中心机房中发挥应有的作用,并形成一个有效的整体,为其中的电子信息设备运行提供高效、平稳的运行环境。

数据中心机房工程设计和施工所涉及的问题极多。文中就几个横跨多个专业的问题展开讨论,并结合笔者多年的工程经验提出相应解决方案:冷热通道的气流组织;管线综合平衡;集中监控平台。

冷热通道的气流组织

数据中心机房的气流组织形式应根据电子信息设备本身的冷却方式、设备布置方式、布置密度、设备散热量、设备散热方式、室内风速、防尘、噪声等要求,并结合建筑条件确定。机房气流组织形式、风口及送回风温差如表1所示。

数据中心机房工程中机柜或机架高度应大于1.8m、设备热密度大、设备发热量大或热负荷大,一般采用活动地板下送风、上回风的方式。目前应用最广泛、最适用的气流组织形式为冷热通道的送回风方式。冷空气从机柜或机架的前面吸入,热空气从机柜后面排除。设备放置在机柜或机架内,将会达到极好的散热效果,如图4所示。

按照上述气流组织的要求,以下问题应得到很好的解决:

(1)静压箱的形成

根据《电子信息系统机房设计规范GB50174-2008》的要求,活动地板下的空间作为静压箱时,地板高度不宜小于400mm。活动地板下空间作为静压箱还应做好如下工作:

①应尽量选择优质的活动地板,以保证在长期低温恒湿环境下材料不变形,不膨胀。

②活动地板的铺装应加强质量管理,尤其在边角处理上一定要牢固,以免发生变形影响静压箱的密闭性。

③活动地板下的空间应做好封堵工作,尤其在管槽出入处、门(洞)口、轻质隔断等部位的封堵,以保证静压箱的密闭性。

④机柜或其它电子信息设备下方及下进线口应保证密封。

(2)保温处理

目前,多数数据中心机房工程选用机房专用空调。为了将机房温度控制在23℃±1℃,无论是水冷还是风冷系统,空调机组的出风口的空气温度一般在15℃以下。这样,整个静压箱的空气温度也将维持在此水平上。而机房下层作为办公区域,其空间温度一般维持在25℃左右。这样,机房地面(即下层楼板)上下会形成将近10℃的温差,极易在下层楼板结露,从而影响下层办公区域的使用。因此,地板下必须做好保温处理。保温材料的选择应满足消防要求,并应采用环保材料。目前,地板下保温材料多选用闭泡橡塑板。

(3)设备布置

为了保证气流组织顺畅,数据中心机房内设备布置应有利于空调送回风。目前广泛采用的方式为设备列与空调机组送风方向保持水平,避免交叉甚至垂直。图1所示的典型数据中心机房模型中,空调机组正面应与机柜(或设备)列正反面保持垂直。

机柜或机架的前门应朝向冷通道,而后门则朝向热通道。因为大量电子信息设备的风扇安装在设备后侧,这样将有利于冷通道吹出的冷空气在设备内主动流通,大大提高了散热效果。

在不同数据中心机房中可能安装不同类型的电子信息设备,但只要采用冷热通道气流组织,均应尽量按照上述原则进行设备布置。

(4)地板排布及风口安装

数据中心机房工程在采用冷热通道送回风方式时一般采用架空活动地板。目前,机房工程大量采用的是600×600(mm)的抗静电地板。选择风口地板时,应尽量选择与相应地板配套的风口地板。按照冷热通道气流组织要求,冷通道应安装风口地板,而在机柜或其它电子信息设备下方则应密封。照此原则,为了后期运行维护方便以及机房整洁美观,冷通道(设备列中)安装的风口板应尽量选择整板。结合地板的尺寸,如果冷通道放置两列风口地板(地板尺寸为600×600mm)时,宽度不宜小于1200mm(即可安装两整块风口地板),考虑到设备或机柜的尺寸,热通道的宽度可以做适当调整,以保证设备或机柜与地板缝协调。

数据中心机房设计时,设计人员应在地板平面图中注明风口地板安装数量和位置。风口地板的数量及安装位置应按照设备散热量、风口地板通风率、室内温差控制等因素综合考虑,由空调专业人员计算设计。在工程后期调试阶段,调试人员可以根据测试数据适当调整风口地板的数量和安装位置,但必须经过设计单位同意。

(5)管线综合

数据中心机房管线综合是一项复杂又必要的工作,具体解决方案详见后文。在采用冷热通道气流组织的机房工程中,管线综合应按照有利于气流组织顺畅的原则进行综合。

(6)回风保证措施

如图4所示,热通道的热空气应该顺畅地回到空调机组进行制冷处理,才能有效保证气流组织的顺畅性,从而有效降低设备温度。保证回风的措施主要包括:

按照图4所示,机柜或设备上方应该留有足够的空间才能有效保证回风要求。按照工程经验,机柜或设备的高度一般不超过2m,上方净空不宜小于0.6m。即机房的有效吊顶下净高应保持在2.6m以上,尤其是上走线方式的机房更应该保证不小于2.6m的净高。机房选址时应充分考虑建筑物的层高,以保证机房的净高。

在上走线机房内,管线综合时应充分考虑有利于回风的原则。

空调机组回风口应保证回风通畅,不应有遮挡。

(7)防尘处理

按照数据中心机房要求,静态条件下测试,机房内≥0.5μm的尘粒数≤18000粒/升。在采用冷热通道气流组织的数据中心机房内,空气的流动是十分顺畅的。这要求在气流组织通道内必须做好防尘处理。

地板下原地面应做好防尘处理。在地面保温和地板施工前,原地面应做好洁净处理,并刷(喷)防尘涂料,做好隐蔽检查记录。

原楼板(或有效转换层)做好防尘处理。在吊顶或转换层施工前,原楼板(或有效转换层)做好洁净处理,并刷(喷)防尘涂料,做好隐蔽检查记录。

数据中心机房内风管等保温材料应尽量避免使用玻璃丝绵等易起尘的材料。

(8)环保和节能措施

最新数据中心机房工程要求绿色和可持续发展,绿色数据中心机房是设计和施工参与人员今后长期一段时间共同的目标。

绿色数据中心工程涉及的专业多、内容也十分复杂。笔者结合工程实践经验,就采用冷热通道气流组织的机房工程在环保和节能方面的注意事项做如下介绍:

前文讲到为了有效回风,机房的净空不宜小于2.6m。但并不是说机房的净高越高越好。因为机房净空过高,气流组织空间加大,空调的负荷将加大,不利于节能。而机房净高在2.6～3.0m之间将会在回风和节能方面达到平衡。所以,机房选址时应尽量考虑这方面的因素。如果机房层高过高,一般建议增加二次吊顶及转换层,以降低机房净高。

为了保证气流通畅,机房空调机组将加压送风。空调设备出风口至最远端风口地板的距离俗称送风距离。送风距离如果较远,设备送风压力就大,而压力越大,机房噪声也将越大,而且空调效率也会大大降低。有人值守的主机房和辅助区,在电子信息设备停机时,在主操作员位置测量的噪声值应小于65dB(A)。为了降低机房噪声、提高空调设备效率,送风距离不宜超过15m。在机房选址、设计、平面规划时应考虑这方面的问题。

管线综合平衡

数据中心机房是涉及多专业的集成工程。为了更好地解决数据中心工程专业协调、环保节能、使用方便、可扩展性和观感美观等关键问题,数据中心管线综合是一项十分必要而又复杂的工作。在项目设计和施工前、过程中,设计和施工等参与人员应该结合本工程做好规划和落实。

目前,更多的数据中心工程采用上走线无吊顶方式进行管线综合设计。笔者就此类典型的数据中心机房工程在管线综合方面做如下介绍。 (1)顶部联合支架安装

在采用上走线方式的数据中心机房中,顶部会有大量的机电安装工作,比如灯具、强弱电桥架、风管、消防报警、气体灭火管道、摄像机等。按照传统的安装方式,施工人员将在机房原顶板打大量的孔并采用膨胀螺栓连接。这种安装方式将产生如下不利影响:

①在原顶板大量打孔将有损原楼板结构;

②安装完成的设备不能移动位置,将不利于后期电子信息设备的安装和使用。

③可扩展性较差。随着机房后期发展,机房内设备有可能增加,相应强弱电线槽等将增加。如果采用传统的安装方式,势必在后期安装时将重新打孔,成品保护将是一个难题。

顶部联合支架安装方式将很好地解决上述不利影响。所谓顶部联合支架是指在原楼板下安装一层1200mm×1200mm网格∏型钢转换层。上述所有安装工作均在转换层受力,并与转换层卡接,而不是焊接。这样所安装的设备将可以在转换层上滑动,这样可以提高机房的灵活性及可扩展性。灯具的安装则采用倒∏型大龙骨,相应电源线敷设在大龙骨内,而灯具也可以根据实际需要在大龙骨上滑动。图5所示顶部联合支架安装实例。(未完待续)

(2)顶部气体灭火管道和报警管线排布和安装

顶部无吊顶的机房内只在顶部安装一层气体灭火管道和报警。消防报警应安装在顶部最高处,而气体灭火管道则紧贴转换层安装。

(3)顶部新排风管道排布和安装

为了保证机房内净高和气流组织顺畅,新排风管道排布应在满足规范的前提下尽量沿机房墙体贴顶安装,但不得安装在空调机组上前方或正上方,以免影响空调回风。此外,风管排布应与空调送回风方向顺直,不宜交叉甚至垂直。

(4)灯具排布和安装

无吊顶机房顶部的灯具应安装在设备或机柜列中上方,不宜安装在设备或机柜正上方。这样可以保证操作人员作业时有效利用照明。灯具的安装高度应在消防设施(气体灭火和报警)和强弱电管槽之间。

(5)上走线强弱电桥架排布和安装

采用上走线方式的机房在强弱电桥架安装时应结合机柜或设备的下线方式排布。比如某些机柜或设备在其背侧下线，相应桥架安装时应靠后侧安装,反之亦然。此外，为了保证桥架至设备下线弯曲半径符合规范，并且顺直美观，桥架高度以高出机柜200～400mm为宜，但距装修完成地面不宜低于2.2m，并要求机房内同类桥架高度尽量一致。

强弱电桥架安装时应与空调回风方向顺直,不宜交叉甚至垂直,尤其要避免在空调机组回风口附近交叉或垂直。

(6)地板下气体灭火管道和报警管线排布和安装

地板下气体灭火管道和报警管线应尽量贴近活动地板底部安装,并且与空调送风方向顺直,不宜交叉甚至垂直,尤其要避免在空调机组送风口附近交叉或垂直。 (7)地板下线槽排布和安装

目前,无吊顶机房大部分采用弱电上走线,强电下走线。强电线槽在地板下安装时应与空调送风方向顺直,不宜交叉甚至垂直,尤其要避免在空调机组送风口附近交叉或垂直。

为了保证送风顺畅,线槽应在热通道地板下敷设。这里要特别说明空调机组电源电缆敷设时,线槽应在机组后侧安装,以免影响空调机组送风。

第四篇：工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

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工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。

4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景

在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。

产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。

设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次;玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。

工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。

4.2 供应链环节工业大数据的应用场景 北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。

供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。

用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。

4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景

在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。

智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。

生产流程优化。利用大数据技术，对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。

设备预测维护。建立大数据平台，从现场设备状态监测系统和实时数据库系统中获取轴承振动、温度、压力、流量等数据。通过构建基于规则的故障诊断、基于案例的故障诊断、设备状态劣化趋势预测、部件剩余寿命预测等模型，通过数据分析进行设备故障预测与诊断。如燕山石化建立星环大数据平台实现了对数据的实时分析计算，使设备故障诊断和趋势预测等功能的延迟控制在5秒之内;利用大数据分析自动生成的检修维护计划，保证了设备维护更有针对性，减少了“过修”和“失修”现象，节省成本。

生产计划与排程。收集客户订单、生产线、人员等数据，通过大数据技术发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。

能源消耗管控、延长设备寿命。通过对企业生产线各关键环节能耗排放和辅助传动输配环节的实时动态监控管理，收集生产线、关键环节能耗等相关数据，建立能耗仿真模型，进行多维度能耗模型仿真预北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

测分析，获得生产线各环节的节能空间数据，协同操作智能优化负荷与能耗平衡，从而实现整体生产线柔性节能降耗减排;及时发现能耗的异常或峰值情况，实现生产过程中的能源消耗实时优化。风力涡轮机制造商Vestas对天气数据及涡轮仪表数据进行交叉分析,并对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命;鲁南化工有限公司将多年积累的气化炉运行数据，包括近十几年的所有极差操作、最好操作、容易出事故的各种数据用于培训操作人员，使多喷嘴气化装置实现单炉年运行开工率达到97%以上。

个性化定制。采集客户个性化需求数据、工业企业生产数据、外部环境数据等信息，建立个性化产品模型，将产品信息传递给智能设备，进行设备调整、原材料准备，生产出符合个性化需求的定制产品。如红领集团通过建立西服个性化定制平台，将成衣的各种款式和设计都数字化，利用大数据技术，对物料数据整合管理，实现了里料、缝线、袖口的自动搭配，工厂3000人，每天可以一款一件不重样地定制西装1200套。

4.4 营销与服务环节工业大数据的应用场景

在市场营销环节，利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。

建立用户对商品需求的分析体系，挖掘用户深层次的需求;建立科学的商品生产方案分析系统，结合用户需求与产品生产，形成满足消费者预期的各品类生产方案等。如我国海尔集团利用SCRM会员大数北京天拓四方科技有限公司是西门子工业自动化和驱动集团核心分销商一级代理商及系统集成商

据平台，提取数以万计用户数据，通过“look-like”模型将用户分类，然后结合智能语义分析工具，分析客户需求，优化用户体验。

在产品售出服务环节，工业数据推动企业创新服务模式，从被动服务、定期服务发展成为主动服务、实时服务。通过搭建企业产品数据平台，围绕智能装备、智能家居、可穿戴设备、智能联网汽车等多类智能产品，采集产品数据，建立产品性能预测分析模型，提供智能产品服务。例如GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑;固特异轮胎跟IMS合作推出了FuelMax产品就利用分析轮胎压力提醒用户如何保养轮胎更加省油，每年可以给一辆集装箱客车节省3000美元的油耗。

天拓四方自主品牌的全球领先的数网星远程数据采集及应用管理平台系统，作为基于云平台的工业物联解决方案，可最低成本实现云解析通道打通，利用超大数据处理能力的软件平台，实现对设备的远程诊断维护、远程监控、远程诊断和故障预警，再通过对数据的大量收集和分析处理，实现设备优化，帮助企业根据现有数据预测未来的发展趋势，给企业带来了更快的速度、更高的效率和更具远见的洞察力，提高了企业生产效率、降低了经营成本，从而使企业更好的“把握现在，预知未来”。

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第五篇：数据库管理系统

8.1 知识点

8.1.1 数据库管理系统概述

DBMS的系统目标

数据库管理系统是数据库系统的核心，从用户角度来看，一个DBMS应尽可能具备的 系统目标是：用户界面友好、结构清晰和开放性。

DBMS的基本功能

DBMS主要是实现对共享数据有效的组织、管理和存取，所以DBMS具有以下基本功 能：

1.数据库定义功能

2.数据存取功能

3.数据库管理功能

4.数据组织、存储和管理功能

5.数据库的建立和维护功能

6.其他如DBMS与其他软件系统的通信功能，与其他DBMS或文件系统的数据转换 功能

8.1.2 数据库管理系统的结构和运行过程

DBMS程序模块的组成

DBMS是一种由各种模块组成系统软件，主要的模块有：

1. 据定义方面的程序模块

数据定义的程序模块主要包括如下内容：

文本框: 考纲要求

2. 数据库设计的目标、内容和方法

3. 数据库应用开发工具

4. 数据库技术发展

(1)模式、外模式、存储模式的定义模块，在RDBMS中就是创建数据库、创建表、 创建视图、创建索引等定义模块。

(2)安全性定义，如授权访问。

(3)完整性定义，如主键、外键、以及其他一些完整性约束条件

2.数据操纵方面的程序模块

数据操纵的程序模块主要包括如下内容：

(1)查询处理程序模块

(2)数据更新程序模块

(3)交互式查询程序模块

(4)嵌入式查询程序模块

3.数据库运行管理的程序模块

数据库运行管理主要包括：系统启动的初始化、建立DBMS的系统缓冲区、建立系统 工作区、打开数据字典、安全性检查、完整性检查、并发控制、事务管理、运行日志管理 等。

4. 据库组织、存储和管理方面的程序模块

数据库组织、存储和管理方面的程序模块主要包括：文件读写和维护、存储路径管理 和维护、缓冲区管理等。

5. 据库建立、维护和其他方面的程序模块

数据库建立、维护和其他方面的程序模块主要包括初始装入程序、转储程序、恢复程

序、数据转换程序、通信程序等。

DBMS的层次结构

DBMS系统的最上层式应用层，位于DBMS系统核心之外。它处理的对象是各种数据 库应用系统，如用开发工具开发的或用宿主语言编写的应用程序，终端用户通过应用程序 接口发出事务请求或各种查询要求，这一层是DBMS与终端用户和应用程序之间的界面 层。

第二层是语言翻译处理层。它处理的对象是数据库语言。这一层向上提供的数据接口

是关系、视图，即元组的集合。其功能是对数据库语言的各类语句进行语法分析、视图转 换、安全检查、查询优化等。通过对下层基本模块的调用，生成可执行代码。

第三层是数据存取层。这一层促里的对象是元组，它把上层的集合操作转化为单记录 操作。执行诸如扫描、排序、元组的查找、修改、插入、删除、加/解锁等基本操作。第四层是数据存取层。这一层处理的对象是数据页和系统缓冲区。执行文件的逻辑打

开、关闭、读页、写页、缓冲区读写、页面淘汰等操作，完成缓冲区管理、内外存数据交 换等功能。

8.1.3 Oracle数据库系统

Oracle系统简介

Oracle数据库系统是由美国Oracle公司的产品。Oracle公司于1979年推出了世界上第一个商业化的关系型数据库管理系统。

Oracle的功能特性

1.多进程、多线索的体系结构

2.高性能核心技术

3.高可用性

4.SQL的实现

5.分布式查询功能和多场地更新功能。

6.自定义存储过程、函数、过程包和数据库触发器

Oracle的主要产品及其功能

1.Developer /2000。它是Oracle的一个比较新的应用开发工具集，包括Oracle Forms， Oracle Reprots，Oracle Graphics和Oracle Books等多种工具，可以实现高生产率、大型事 务处理以及客户机/服务器结构的应用系统。Developer/2000具有高度的可移植性、支持多 种数据源、多种图形用户界面、多媒体数据、多语言支持以及CASE等协同应用系统。

2.Designer/2000。它是Oracle提供的CASE工具，能够帮助用户对复杂系统进行建

模、分析和设计。用户在数据库概要设计完成以后，即可以利用Designer/2000来帮助绘制 E-R图、功能分布图、数据流图和方阵图，自动生成数据字典，数据库表、应用代码和文 档。

8.1.4 IBM DB2数据库系统

IBM DB2数据库系统简介

IBM DB2数据库系统是由美国IBM公司开发。1984年到1992年，IBM艾玛登研究

中心开始了一个名为Startburst的研究计划。这项计划的主要目的是建立新一代的、具有延 伸性能的关系数据库原型。延展性指的是在数据库各个子系统实现开放型，使用户能够很 容易地把新功能加到一个SQL关系型数据库里。Startburst为新一代商用对象关系数据库 提供了宝贵地经验与技术来源。

DB2通用数据库功能和特性

DB2家族除了包含在各种平台上运行的数据库管理系统内核之外，产品包中还包括了

数据复制、数据库系统管理、因特网网关支持，在线分析处理、多媒体支持和各种并行处 理能力，并为所有平台上的异构数据库访问提供“中间件”。DB2通用数据库的特色如下：

1.支持Internet应用

2.支持面向对象和多媒体应用

3.支持联机分析处理

4.并行处理能力

IBM的商务智能解决方案

商务智能解决方案的基本结构包括3个部分：

6. 数据仓库

用于抽取、整合、分布、存储有用的信息。

7. 多维分析模型

全方位了解现状

8. 前台分析工具

为管理人员提供简单易用的图形化界面

IBM内容管理解决方案

9. IBM Content Manager On Demand

IBM On Demand解决方案可以完成电子邮件存储、回收、分发、打印和传真，在短暂

的时间内就可以获得与原来提供给客户的一摸一样的报表/帐单以及其他计算机输出信息。

10. Digital Library(数字图书馆)

IBM数字图书馆技术使人们快速而廉价地管理、访问、保护以及传递大量多种多样地 资源成为可能。

8.1.5 SYBASE 数据库系统

SYBASE数据库系统简介

SYBASE是美国SYBASE公司的产品。1986年，SYBASE公司正式推出了SYBASE

数据库系统。1999年8月SYBASE正式发布了正对企业门户(EP)市场的公司策略，进 一步加强了SYBASE公司在企业数据管理和应用开发、移动和潜入式计算、Internet计算 环境及数据仓库等领域的领先地位。

SYBASE数据库系统的功能及其特性

目前，SYBASE数据库系统定位在4个方向：分别是企业解决方法案、Internet应用、 商务智能和移动与嵌入式领域为客户提供先进的技术。

企业解决方案包括企业级数据库，数据复制和数据访问。主要产品有：SYBASE EP， Adaptive Server Enterprise，Server Replication，Adaptive Server Connect及异构数据库互联 选件。

SYBASE企业门户提供了一个平台，用户可以通过一个单一的、个性化的、基于Web

的接口访问所有企业信息，它可以把现有的业务应用、数据库、实时数据流、业务事件和 Web内容集成到一个统一的信息窗口中，具有持续可用和端到端的安全性。其中服务的主 要内容包括：

1.内容集成

2.应用集成

3.数据访问

4.数据移动

5.开发者服务

6.几种的门户管理

7.安全性

8.搜索

SYBASE的Internet应用和商务智能解决方案

SYBASE的Internet应用方向的产品帮助企业通过Internet作为业务计算的平台来获取

竞争优势。主要产品有数据库服务器，中间层应用服务器，以及强大的快速开发工具PowerBuilder。开发根据其行业特点利用相应的部件建立打包的基于Web的应用。

SYBASE的移动与潜入式计算解决方案

移动与计算产品系列将原始数据转换成企业信息并发布到企业的任何地方。地洞数据 库产品Adaptive Server Anywhere和最新的UltraLite数据库配置选项以其高性能、可扩展 的技术加强了SYBASE在这一市场的优势。

8.1.6 Microsoft SQL Server数据库系统

Microsoft SQL Server数据库系统简介

Microsoft SQL Server数据库系统是美国Microsoft公司的产品。目前Microsoft SQL 7.0 和Microsoft SQL 8.0已经广泛应用于我国的各行各业，包括许多政府部门。

SQL Server数据库系统主要功能及其特性

MS SQL Server数据库系统的核心是Microsoft SQL Server，它有两个重要版本：

Microsoft SQL 7.0 和Microsoft SQL 2000。

Microsoft SQL 2000具有如下特性：

丰富的Web支持。

这些支持主要包括：

1.丰富的XML和Internet标准支持。

2.方便而安全的通过Web访问数据

3.功能强大而灵活的，基于Web的分析功能

4.安全的应用程序管理

5.高度可伸缩性和可靠性

Microsoft SQL 2000提供了光发的可伸缩性和可靠性：

1.用于电子商务解决方案的可伸缩性。

2.用于商业解决方案的可伸缩性

3.用于数据仓库解决方案的可伸缩性

4.最大化的正常运行时间和可靠性

5.最快的市场投放

Microsoft SQL是建立、部署和管理电子商务、商业和数据仓库解决方案的最快途径。 它易于使用，总拥有成本明显比其他同类产品更低。其特性包括：

1. 集成和可扩展的分析服务

2.简化管理和优化

3.增强和简化T-SQL开发和调试

4.灵活和可扩展的数据转换

5.充分的数据仓库功能

这些数据仓库功能包括：

1.丰富的Microsoft SQL 2000 XML功能以及多种其他Internet标准支持

2.使用Web即可灵活地于Microsoft SQL 2000数据库以及OLAP多维数据集连接， 而无需另外编程

3.使用先进的数据挖掘工具，在最为庞大的数据集中洞察数据趋势并进行预测，从而 得到数据的其他值

4.使用Microsoft English Query，快速获取数据

5.广泛支持电子商务功能

Microsoft SQL 2000广泛支持电子商务功能，包括：

1.使用Commerce Server 2000和Microsoft SQL 2000创建B2B和B2C网站，分析网 站发展趋势并自动实现网站个性化设计

2.使用BizTalkTM Server 2000 和Microsoft SQL 2000在贸易伙伴之间实现在线交流; 广泛的XML支持将为现有商务系统提供集成服务和Web支持。

Microsoft SQL 的多版本支持

为满足不同单位和个人对性能、运行时间和价格的特殊要求，Microsoft SQL 2000提 供各种不同的版本，包括：

Microsoft SQL 2000企业版，Microsoft SQL 2000标准版，Microsoft SQL 2000个人版， Microsoft SQL 2000开发人员版，Microsoft SQL 2000企业评估版，Microsoft SQL 2000桌 面引擎，Microsoft SQL 2000 CE版。

Microsoft SQL 2000的软、硬件环境

使用Microsoft SQL 2000企业版，需要的配置如下：

1.PC机具有Inter或兼容Pentium 166MHZ或更高配置的处理器

2.带有Server Pack 5或更高版本的Microsoft NT Server 4.0 ，带有Server Pack 5或更

高版本的Microsoft NT Server 4.0企业版、Microsoft 2000 Server 、Microsoft 2000 AdvancedServer或Microsoft 2000 Datacenter Server操作系统。

3.最低64MB RAM(推荐使用128MB或更大容量的内存)。

4.硬盘空间。

5.Microsoft Internet Explorer 5.0或更高版本。

6.CD-ROM驱动器

7.VGA或更高分辨率的监视器

8.Microsoft鼠标或兼容设备