数据库未来发展趋势(更新版)

东华大学

报告名称: 数据库技术最新发展

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指导老师：

2015-12-10

1.引言

自从计算机问世以后，就有了处理数据、管理数据的需求，由此,计算机技术新的研究分支数据库技术应运而生。数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。

随着计算机应用领域的不断拓展和多媒体技术的发展,数据库已

是计算机科学技术中发展最快、应用最广泛的重要分支之一。从20世纪60年代末开始,数据库系统已从第一代层次数据库、网状数据库,第二代的关系数据库系统,发展到第三代以面向对象模型为主要特征的数据库系统。关系数据库理论和技术在70~80年代得到长足的发展和广泛而有效地应用,80年代,关系数据库成为应用的主流,几乎所有

新推出的数据库管理系统(DataBaseManagementSystem,DBMS)产品都是关系型的,他在计算机数据管理的发展史上是一个重要的里程碑,这种数据库具有数据结构化、最低冗余度、较高的程序与数据独立性、易于扩充、易于编制应用程序等优点,目前较大的信息系统都是建立在关系数据库系统理论设计之上的。但是,这些数据库系统包括层次

数据库、网状数据库和关系数据库,不论其模型和技术上有何差别,却主要是面向和支持商业和事务处理应用领域的数据管理。然而,随着用户应用需求的提高、硬件技术的发展和InternetIntranet提供的丰富多彩的多媒体交流方式,促进了数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、面向对象程序设计技术、并行计算技术等相互渗透,互相结合,成为当前数据库技术发展的主要特征,形成了数据库新技术。目前，数据库技术已相当成熟，被广泛应用于各行各业中，成为现代信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。

2.数据库技术的发展历程

在数据库系统出现以前，各个应用拥有自己的专用数据，通常存放在专用文件中，这些数据与其他文件中数据有大量的重复，造成了资源与人力的浪费。随着机器存储数据的日益增多，数据重复的问题越来越突出。于是人们就想到将数据集中存储、统一管理，这样就演变成数据库管理系统而形成数据库技术。

数据库的诞生以20世纪60年代IBM 推出的数据库管理产品IMS 为标志。1969年IBM 公司研制了基于层次模型数据库管理系统IMS （Information Management System），并作为商品化软件投入市场。数据库的出现，实现了数据资源的整体管理。IMS系统的推出，使得数据库概念得到了普及，也使得人们认识到数据的价值和统一管理的

必要性。由于IMS是将数据组织成层次的形式来管理，对非层次数据使用虚拟纪录，大量指针的使用降低了数据使用的效率，同时，数据库管理系统提供的数据模型机及数据库语言比较低级，数据的独立性也比较差，给使用带来了很大的局限性。为了克服这些缺点，美国数据库系统语言协会（CODASYL,即Conference On Data System Language）下属的数据库任务组（DBTG，即DataBase Task Group）对数据库的方法和技术进行了系统研究，并提出了著名的DBTG报告。该报告确定并建立了数据库系统的许多基本概念、方法和技术，报告成为网状数据模型的典型技术代表，它奠定了数据库发展的基础，并影响着以后的研究。网状模型是基于图来组织数据的，对数据的访问和操纵需要遍历数据链来完成。因这种有效的实现方式对系统使用者提出了很高的要求，所以阻碍了系统的推广应用。

1970年IBM公司的E.F.Codd表了著名的基于关系模型的数据库

技术的论文《大型共享数据库数据的关系模型》，并获得1981年ACM 图灵奖，标志着关系型数据库模型的诞生。由于关系模型的简单易理解及其所具有的坚实理论基础，整个20世纪70年代和80 年代的前半期，数据库界集中围绕关系数据库进行了大量的研究和开发工作，对关系数据库概念的实用化投入了大量的精力。80年代以来，关系系统逐渐代替网状系统和层次系统而占领了市场。但是，关系模型不能用一表模型表示出复杂对象的语义，不擅长于数据类型较多、较复杂的领域。在这种需求的驱动下，数据库模型又进入了新的研究阶段面向对象数据库的研究。面向对象数据库是指支持面向对象特性的数据

库，它提供了面向对象的建模方法、编程语言和数据库语言。

1989年在东京举行了关于面向对象数据库的国际会议，第一次定义了面向对象数据库管理系统所应实现的功能：支持复杂对象、支持对象标识、允许对象封装、支持类型或类、支持继承、避免过早绑定、计算性完整、可扩充、能记住数据位置、能管理非常大型的数据库、接收并发用户、能从软硬件失效中恢复、用简单的方法支持数据查询。作为一项新兴的技术，面向对象数据库的发展远不如关系数据库成熟。因此，面向对象数据库还有待于进一步研究。

3.数据库技术的现状及发展趋势

1980年以前，数据库技术的发展，主要体现在数据库的模型设计上。进入90年代后，计算机领域中其它新兴技术的发展对数据库技术产生了重大影响。数据库技术与网络通信技术、人工智能技术、多媒体技术等相互渗透，相互结合，使数据库技术的新容层出不穷。数据库的许多概念、应用领域，甚至某些原理都有了重大的发展和变化，形成了数据库领域众多的研究分支和课题，产生了一系列新型数据库。分析目前数据库的应用情况，可以发现：经过多年的积累，企业和部门积累的数据越来越多，许多企业面临着“数据爆炸”可知识缺乏的困境。如何解决海量数据的存储管理、如何挖掘大量数据中包含的信息和知识，已成为目前的急待解决的问题。所以，数据库技术除了核心问题的研究外，市场的需求导致了以下几种数据库的发展及一

些研究热点：

3.1分布式数据库

80年代，研制了许多分布式数据库的原型系统，攻克了分布式数据库中许多理论和技术难点。90年代开始，主要的数据库厂商对集中式数据库管理系统的核心加以改造，逐步加入分布处理功能，向分布式数据库管理系统发展。目前，分布式数据库开始进入实用阶段。现有的分布式数据库技术尚不能解决异构数据和系统的许多问题。虽然已有很多数据库研究单位在进行异构系统集成问题的探索，并且已有一些系统宣称在一定程度上实现了异构系统的互操作，但是异构分布式数据库技术还未成熟。

3.2并行数据库

并行数据库系统是在并行机上运行的具有并行处理能力的数据

库系统。最近，一些著名的数据库厂商开始在数据库产品中增加并行处理能力，试图在并行计算机系统上运行。他们只是使用并行数据流方法对原有系统加以简单的扩充，既没有使用并行数据操作算法，也没有并行数据查询优化的能力，都不是真正的并行数据库系统。目前，并行数据库的研究工作集中在体系结构、并行算法与查询优化等。

3.3主动数据库

主动数据库是相对于传统数据库的被动性而言的。许多实际的应用领域，如计算机集成制造系统、管理信息系统、办公室自动化系统

中常常希望数据库系统在紧急情况下能根据数据库的当前状态，主动适时地做出反应，执行某些操作，向用户提供有关信息。传统数据库系统是被动的系统，它只能被动地按照用户给出的明确请求执行相应的数据库操作，很难充分适应这些应用的主动要求，因此在传统数据库基础上，结合人工智能技术和面向对象技术提出了主动数据库。主动数据库的主要目标是提供对紧急情况及时反应的能力，同时提高数据库管理系统的模块化程度。主动数据库通常采用的方法是在传统数据库系统中嵌入!"#（即事件—条件—动作）规则，在某一事件发生时引发数据库管理系统去检测数据库当前状态，看是否满足设定的条件，若条件满足，便触发规定动作的执行。

3.4知识库

知识数据库系统的功能是如何把由大量的事实、规则、概念组成的知识存储起来,进行管理,并向用户提供方便快速的检索、查询手段。因此,知识数据库可定义为:知识、经验、规则和事实的集合。知识数据库系统应具备对知识的表示方法;对知识系统化的组织管理;知识

库的操作;库的查询与检索;知识的获取与学习;知识的编辑;库的管理等功能。知识数据库是人工智能技术与数据库技术的结合。

3.5多媒体数据库

随着多媒体技术的发展，多媒体应用逐步深入，多媒体应用涉及大量的多媒体信息，它们包括图形、文本、图像、声音、视频等信息。多媒体信息系统的建立强烈地呼唤着管理多媒体的数据库技术，在这

样的背景下，产生了多媒体数据库技术。多媒体数据库应具备的功能要求为：能表示和理解多媒体数据，能刻画、管理和表现各种媒体数据的特性和相互关系；具备物理数据独立性、逻辑数据独立性和媒体数据独立性，媒体类型可扩展；提供更为灵活的模式定义和修改功能，支持模式进化与演变，具备某些长事务处理的能力；提供多媒体访问的多种手段，近似性查询，混合方式访问等。多媒体数据管理系统在多媒体应用中非常重要，它为多媒体应用提供了基本数据支撑。多媒体数据库的研究始于80年代中期，在多年的技术研究和系统开发中，获得了很大的成果。但目前还没有功能完善、技术成熟的多媒体数据库管理系统。

3.6XML数据库

经过近几年业界的共同努力，XML数据库技术取得了很大的进展，已经有若干种XML数据库产品问世并服务于社会生活的各个方面。但是，XML数据库的事业才刚刚开始，还有很多问题等待着我们去解决。未来几年，XML数据库技术有可能在下述方面取得进展：异构数据源的集成；底层索引结构；并发加锁协议。XML模式规化是一个值得关注的方向。一旦取得突破，将会使我们可以像在关系库中那样方便地设计XML数据库的结构，消除数据的冗余和不一致现象。目前，这一领域已经成为学术界关注的热点。但是，完整的、为业界所公认的理论体系尚未建立。

3.7模糊数据库

分布式数据库架构改造,让技术不再是业务发展的瓶颈

数据库架构改造，让技术不再是业务发展的瓶颈双十一过完的第一个工作日，又到了袋鼠小妹跟大家分享服务案例的时候啦。今天分享的客户案例，是成立于2014年的某社交众筹平台。（出于保护客户隐私和机密的要求，相关信息已做脱敏处理。）该众筹平台目前已拥有超过一亿个注册用户，筹款项目近130万个，总支持次数超过2亿次，是目前中国最具影响力的、基于社交圈的众筹平台之一。经过两年的快速发展，平台的业务规模已经远超预期，蜂拥而来的流量让系统服务器达到了峰值，尤其是数据库在业务峰值期间经历着严峻的考验。在这种情况下，客户通过渠道联系到了袋鼠云。袋鼠云的数据库专家，使用自研的云资源管控平台（EasyCloud），迅速对客户数据库做了全面体检。 EasyCloud平台：云资源监控界面发现其问题如下： 1. 核心数据库压力大（CPU使用率60%，QPS 3万+），不时的性能抖动已经影响业务。 2. 核心MySQL数据库数据量超过TB，单表数量几亿条，单库容量达到天花板。 3. 系统架构设计不合理，压力全部落到数据库，导致系统扩展性弱，限制了业务发展。 4. 数据库请求非常集中，90%以上的请求都在某几张表上，业务的峰值和热点非常明显，有点类似电商的热点商品秒杀；

5. 资源配置过高，超高的资源配置掩盖了技术架构的问题；针对体检出来的问题和实际场景，袋鼠云规划了两个阶段的解决方案：短期以优化为主，以适应当前业务的快速发展；长期以架构改造为导向，通过架构来从根本上解决性能瓶颈。短期解决方案：思路上以“短、平、快”为主，解决当前性能瓶颈，主要聚焦在SQL优化，参数调整，读写分离等，优先满足当前几个月的性能需求。 1、数据库瓶颈分析，定位到大部分请求来自于几张表，重点对这几张表进行优化。 2、数据库读写分离，通过使用备库来分摊读压力，避免大量的读请求影响到主库和正常的业务流程。 3、慢SQL，对慢SQL进行优化和索引上的调整。 4、通过EasyCloud的AWR报表分析，对部分调用次数高的SQL，采用类似缓存等。通过袋鼠DBA多次的数据库优化和调整，整个系统压力下降明显，数据库没有再出现响应慢的问题，解决了当前的性能瓶颈。平台性能的明显提升，让客户对袋鼠云的技术实力有了一定的信任，这为后期架构方案的顺利执行，奠定了基础。长期解决方案：前面解决完短期的性能瓶颈，袋鼠DBA快马加鞭，对客户整体系统架构，重新进行了梳理和设计。应用层采用微服务架构，原有数据库使用分库分表、缓存设计，满足系统未来2-3年的业务发展目标。这样一来，即使未来系统容量不够，架构也无需进行大的重构，可以很方便地进行水平扩容，不会让技术成为业务发展的瓶颈。解决内容如下： 1、基于阿里云EDAS做服务化设计。 2、协助客户对业务架构进行改造，通过缓存设计、页面渲染、前后端交互等，减少不必要的数据请求，使系统能够支持更大的流量和并发。

数据库技术发展趋势

数据库技术领域的发展趋势 1 泛数据研究 2 国际数据库研究界动态 3 主流技术发展趋势 3.1 信息集成 3.2 数据流管理 3.3 传感器数据库技术 3.4 XML 数据管理 3.５网格数据管理 3.6 DBMＳ的自适应管理 3．７移动数据管理 3．8 微小型数据库技术３.9 数据库用户界面 1 泛数据研究的时代数据库技术从诞生到现在,在不到半个世纪的时间里,形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域,吸引了越来越多的研究者加入,使得数据库成为一个研究者众多且被广泛关注的研究领域.随着信息管理内容的不断扩展和新技术的层出不穷,数据库技术面临着前所未有的挑战.面对新的数据形式,人们提出了丰富多样的数据模型(层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型、半结构化模型等),同时也提出了众多新的数据库技术（XML 数据管理、数据流管理、Weｂ数据集成、数据挖掘等). 回顾数据库发展之初,数据模型是制约数据库系统的关键因素．E.F Cｏdd 博士(19２3-2003）提出的关系模型充分考虑了企业业务数据的特点，从现实问题出发,为数据库建立了一个坚实的数学基础.在整个计算机软件领域,恐怕难以找到第2 个像关系模型这样，概念如此简单,但却能带来如此巨大市场价值的技术. 关系模型在关系数据库理论基本成熟后,各大学、研究机构和各大公司在关系数据库管理系统(RDBＭS）的实现和产品开发中，都遇到了一系列技术问题.主要是在数据库的规模愈来愈大,数据库的结构愈来愈复杂，又有愈来愈多的用户共享数据库的情况下,如何保障数据的完整性、安全性、并发性以及故障恢复的能力,它成为数据库产品是否能够进入实用并最终

未来中国物流行业发展趋势解读

未来中国物流行业发展趋势解读（一）社会化与专业化趋势制造业、流通业和农业等产业物流，对物流业发展起着决定性作用，正在发生深刻变化。制造业物流整合、分离、外包的趋势。我国制造业领域多数行业面临需求不足和产能过剩的矛盾，这就给制造企业带来了集成整合物流资源、分离外包物流业务、提升改造物流系统的压力和动力。越来越多的制造企业摈弃“大而全”、“小而全”模式，开始从战略高度重视物流功能整合。分离外包物流业务的行业已经从前几年的家电、电子、快速消费品、汽车等向钢铁、煤炭、建材等上游扩展。制造企业对物流服务商提出了面向高端的物流服务需求，要求物流企业能够提供专业化、定制化、供应链一体化的解决方案。流通业物流提升、改造、分流的趋势。流通业的不同业态，需要不同的物流服务模式。例如，传统的批发市场，需要增加储存、加工、配送、网上交易等物流功能；大型连锁零售企业，都在构建自己的物流系统，强化核心竞争力；依托网络以及其他无店铺销售的公司，更多地将物流业务委托外包给专业物流企业；烟草、医药、化学危险品、冷链等专业性强的物流需求，也将更多地依靠专业物流企业来完成。农业物流双向、集中、对接的趋势。我国是一个农业大国，农业和农村物流具有广阔的市场空间。农产品进城、农资和日用工业品下乡，要求建立沟通城乡、双向畅通的农村物流服务体系。农产品交易的组织化、集中化趋势明显。山东寿光蔬菜批发市场已成为目前国内最大的蔬菜集散中心、价格形成中心、信息交流中心和物流配送中心，吸引了全国20多个省、市、自治区的蔬菜来此交易。在商务部推动下，超市与农产品生产基地直接对接，减少中间环节，为农民和城市消费者带来实惠。目前，农超对接已经在24个省市试点。（二）细分化与个性化趋势随着产业物流的需求变化，物流市场的专业细分速度加快。这就要求物流企业专业化分工、精细化服务。如果按照服务模式来分，可以把物流企业分为以下三类：一是通用服务型。比如仓储、运输、货代、快递等企业，以标准化的模式，提供“一对多”的服务。二是专业配套型。这类企业将业务嵌入到某一类专业性比较强的产业或者企业的供应链，进行“一对一”的定制化服务。如冷链物流、汽车物流、钢铁物流等，主要靠独具特色、难以替代的个性化服务，成为生产或流通企业供应链上的重要一环。三是基础平台型。这类企业本身不做具体的物流经营业务，而是为物流企业经营提供必要条件，如物流园区（基地）、物流信息服务商等。物流企业通过重组联合，市场集中度将显著提高。总体来看，一般性的服务、传统的运输和仓储服务，明显供大于求；而供应链一体化的服务、能够满足特殊企业需要的个性化服务严重不足。从发展趋势看，能够适应企业专业生产需要的专业物流服务，适应精益化生产需要的精细化服务，由物流派生的相关增值服务将会获得更大发展空间；而缺乏专业特色、

数据中心的未来发展趋势

数据中心未来的发展趋势经历了ISP/ICP飞速发展，.COM公司的风靡后，一种新的服务模式--互联网数据中心（Internet Data Center，缩写为IDC）正悄然兴起。它在国外吸引着像AT&T、AO- 、IBM、Exodus、UUNET等大公司的巨资投入；国内不但四大电信运营商中国电信、中国网通、中国联通、中国吉通开始做跑马圈地，一些专业服务商如清华万博、首都在线和世纪互联等，也参与了角逐。 IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心，它是传统的数据中心与Internet的结合，它除了具有传统的数据中心所具有的特点外，如数据集中、主机运行可靠等，还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地，它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。 IDC作为提供资源外包服务的基地，它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解，IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说，IDC是个高品质机房，在其建设方面，对各个方面都有很高的要求。 IDC的总体结构如下图所示:

IDC的建设主要在如下几个方面：网络建设 IDC主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务，这个高性能的网络包括其- AN、WAN和与Internet接入等方面。 IDC的网络建设主要有： - IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。- IDC的WAN的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。- IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC 为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC与Internet互联的建设。

数据库未来发展趋势(同名25272)

数据库技术最新发展数据库（Databases，简称DB）是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统（Database Management Systems，简称DBMS）是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。纵观数据库发展，三大数据库巨头公司纷纷推出其最新产品，数据库市场竞争日益加剧。从最新的IDC报告显示，在关系数据库管理系统(RDBMS)软件市场上，Oracle继续领先对手IBM和微软，但是微软在2006年取得了更快的销售增长率…… 根据对数据库发展的技术趋势不难看出，整个数据库发展呈现出了三个主要特征： (1)、支持XML数据格式 IBM公司在它新推出的DB2 9版本中，直接把对XML的支持作为其新产品的最大卖点，号称是业内第一个同时支持关系型数据和XML数据的混合数据库，无需重新定义XML数据的格式，或将其置于数据库大型对象的前提下，IBM DB2 9允许用户无缝管理普通关系数据和纯XML数据。对于传统关系型数据与层次型数据的混合应用已经成为了新一代数据库产品所不可或缺的特点。除了IBM，Oracle和微软也同时宣传了它们的产品也可以实现高性能XML存储与查询，使现有应用更好的与XML共存。 (2)、商业智能成重点为应对日益加剧的商业竞争，企业不断增加内部IT及信息系统，使企业的商业数据成几何数量级不断递增，如何能够从这些海量数据中获取更多的信息，以便分析决策将数据转化为商业价值，就成为目前数据库厂商关注的焦点。各数据库厂商在新推出的产品中，纷纷表示自己的产品在商业智能方面有很大提高。如：微软最新版SQL Server 2005就集成了完整的商业智能套件，包括数据仓库、数据分析、ETL工具、报表及数据挖掘等，并有针对性的做了一些优化。如何更好的支持商业智能将是未来数据库产品发展的主要趋势之一。 (3)、SOA架构支持 SOA已经成为目前IT业内的一个大的发展趋势，最初IBM和BEA是该理念的主要推动者，后来有越来越多的企业加入，开始宣称支持SOA，其中包括Oracle，而微软开始并不是非常赞同SOA的，但是，随着时间的发展，目前国内主流的数据库厂商都开始宣称他们的产品是完全支持SOA架构的，包括微软的SQL Server 2005，从微软态度的转变可以看出，未来IT业的发展与融合，SOA正在成长为一个主流的趋势。本文仅对数据库管理系统的现状以及一些重要的发展方向作一简要综述，并不具体对一些技术内容进行深入探讨，每一个方向的研究课题都可以充分地展开。

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究

海量数据下分布式数据库系统的探索与研究摘要：当前，互联网用户规模不断扩大，这些都与互联网的快速发展有关。现在传统的数据库已经不能满足用户的需求了。随着云计算技术的飞速发展，我国海量数据快速增长，数据量年均增速超过50％，预计到2020年，数据总量全球占比将达到20％，成为数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。采用分布式数据库可以显著提高系统的可靠性和处理效率，同时也可以提高用户的访问速度和可用性。本文主要介绍了分布式数据库的探索与研究。关键词：海量数据；数据库系统 1.传统数据库： 1.1 层次数据库系统。层次模型是描述实体及其与树结构关系的数据模型。在这个结构中，每种记录类型都由一个节点表示，并且记录类型之间的关系由节点之间的一个有向直线段表示。每个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。这种结构决定了采用层次模型作为数据组织方式的层次数据库系统只能处理一对多的实体关系。 1.2 网状数据库系统。网状模型允许一个节点同时具有多个父节点和子节点。因此，与层次模型相比，网格结构更具通用性，可以直接描述现实世界中的实体。也可以认为层次模型是网格模型的特例。 1.3 关系数据库系统。关系模型是一种使用二维表结构来表示实体类型及其关系的数据模型。它的基本假设是所有数据都表示为数学关系。关系模型数据结构简单、清晰、高度独立，是目前主流的数据库数据模型。随着电子银行和网上银行业务的创新和扩展，数据存储层缺乏良好的可扩展性，难以应对应用层的高并发数据访问。过去，银行使用小型计算机和大型存储等高端设备来确保数据库的可用性。在可扩展性方面，主要通过增加CPU、内存、磁盘等来提高处理能力。这种集中式的体系结构使数据库逐渐成为整个系统的瓶颈，越来越不适应海量数据对计算能力的巨大需求。互联网金融给金融业带来了新的技术和业务挑战。大数据平台和分布式数据库解决方案的高可用性、高可靠性和可扩展性是金融业的新技术选择。它们不仅有利于提高金融行业的业务创新能力和用户体验，而且有利于增强自身的技术储备，以满足互联网时代的市场竞争。因此，对于银行业来说，以分布式数据库解决方案来逐步替代现有关系型数据库成为最佳选择。 2.分布式数据库的概念：分布式数据库系统：分布式数据库由一组数据组成，这些数据物理上分布在计算机网络的不同节点上（也称为站点），逻辑上属于同一个系统。（1）分布性：数据库中的数据不是存储在同一个地方，更准确地说，它不是存储在同一台计算机存储设备中，这可以与集中数据库区别开来。（2）逻辑整体性：这些数据在逻辑上是相互连接和集成的（逻辑上就像一个集中的数据库）。分布式数据库的精确定义：分布式数据库由分布在计算机网络中不同计算机

浅析智慧物流未来发展趋势

浅析智慧物流未来发展趋势摘要：在我国供给侧改革不断推进的背景下，以先进物流技术为基础的智慧物流，其共享协同的理念符合我国现代物流业发展的要求，也是我国传统物流转型升级的不可抵挡趋势。虽然我国现阶段智慧物流发展前景较为乐观，但是存在的问题也不容忽视，如何利用智慧物流最大限度地“降本增效”，已经成为现阶段迫切需要解决的问题。关键词：智慧物流；未来；发展趋势 1 智慧物流的基本含义与功能 1.1智慧物流的基本内涵智慧物流是一种以信息技术为支柱，在物流的运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送及信息服务等各个环节实现系统感应、整体剖析迅速处理以及对本身的调整，实现物流规整智慧、发觉智慧、革新智慧和系统智慧的当代归纳性物流系统。 1.2智慧物流的基本功能感知功能：采用各种领先技术获得运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送及信息服务等各个步骤的大批信息；及时完成数据汇集，使各方能确切掌控货物、车辆和仓库的信息。规整功能：既感知智慧之后把收集的信息通过网络传输到数据中心，用于数据归档，搭建庞大的数据库。按部就班后加入新数据，使各类数据按需求工整，实现数据的联系性、开放性及动态性；规范数据和过程，促进跨网络的系统整合。智能分析功能：应用智能化的模拟器模式等办法解析物流难题。依据难题作出暂时认定，并在施行流程中不断印证难题，察觉新难题，在系统运行中做到理论与施行相结合。系统会自动调用原有经验数据，随时随地察觉物流作业活动中的缺陷或者脆弱步骤。优化决策功能：联合特殊需求，依照各样的情形来评价成本、时间、质量、服务、碳排放和其他标准，评价基于或然率的风险行预定解析，联合拟定决议，提议最合理有效的处理方法，使作出的决议更加精确科学。系统支持功能：系统智慧集结呈现于智慧物流并不是分别自立，截然不同的各个步骤自动运行，而是每个步骤都能互相关联，互通有无，同享数据，改良资源配置的系统，从而为物流各个步骤提供最强大的系统支持，使各环节协作、协调、协同。 2 目前钢铁企业物流管理中的主要问题分析 2.1物流管理比较分散，缺乏整体规划我国大多数钢铁企业由于自身运营模式、历史原因以及管理体制方面的影响，致使物流资源和各种运输资源集中程度不足。尽管都设置了独立运输部门以及仓储部门，可是整体规划能力较低，物流管理还没有完全改变以前分管各片的管理模式，所有物流环节均处于相互分割的状态，浪费了很多资源，并且增加了不少无效作业环节，相关信息无法顺利流通，导致物流综合效率比较低。比如销售、采购以及生产环节均设置了独立物流部门，同时职能性质比较相近的各个物流部门因为不同环节之十分独立所以是相互隔离的，部门各自为政，销售物流、生产物流以及供应物流也处于分割撕裂状态，经常出现集中卸车或者是压库等现象。

数据库技术及其发展趋势

数据库技术及其发展趋势数据库技术是通过研究数据库的结构、存储、设计、管理以及应用的基本理论和实现方法，并利用这些理论来实现对数据库中的数据进行处理、分析和理解的技术。数据库技术研究和管理的对象是数据，所以数据库技术所涉及的具体内容主要包括：通过对数据的统一组织和管理，按照指定的结构建立相应的数据库和数据仓库；利用数据库管理系统和数据挖掘系统设计出能够实现对数据库中的数据进行添加、修改、删除、处理、分析、理解、报表和打印等多种功能的数据管理和数据挖掘应用系统；并利用应用管理系统最终实现对数据的处理、分析和理解。一、数据库发展历史第一代数据库系统是20世纪70年代研制的层次和网状数据库系统。层次数据库系统的典型代表是1969年IBM公司研制出的层次模型的数据库管理系统IMS。20世纪60年代末70年代初，美国数据库系统语言协会CODASYL(Conference on Data System Language）下属的数据库任务组DBTG(Data Base Task Group）提出了若干报告，被称为DBTG报告。DBTG报告确定并建立了网状数据库系统的许多概念、方法和技术，是网状数据库的典型代表。在DBTG思想和方法的指引下数据库系统的实现技术不断成熟，开发了许多商品化的数据库系统，它们都是基于层次模型和网状模型的。可以说，层次数据库是数据库系统的先驱，而网状数据库则是数据库概念、方法、技术的奠基者。第二代数据库系统是关系数据库系统。20世纪70年代是关系数据库理论研究和原型开发的时代，其中以IBM公司的San Jose研究试验室开发的System R 和Berkeley大学研制的Ingres为典型代表。大量的理论成果和实践经验终于使关系数据库从实验室走向了社会，因此，人们把20世纪70年代称为数据库时代。20世纪80年代几乎所有新开发的系统均是关系型的，其中涌现出了许多性能优良的商品化关系数据库管理系统，如DB2、Ingres、Oracle、Informix、Sybase 等。这些商用数据库系统的应用使数据库技术日益广泛地应用到企业管理、情报检索、辅助决策等方面，成为实现和优化信息系统的基本技术。第三代数据库系统从20世纪80年代以来，数据库技术在商业上的巨大成功刺激了其他领域对数据库技术需求的迅速增长。这些新的领域为数据库应用开辟了新的天地，并在应用中提出了一些新的数据管理的需求，推动了数据库技术的研究与发展。 1990年高级DBMS功能委员会发表了《第三代数据库系统宣言》，提出了第三代数据库管理系统应具有的三个基本特征：应支持数据管理、对象管理和知识管理。必须保持或继承第二代数据库系统的技术。必须对其他系统开放二、数据库技术发展趋势针对关系数据库技术现有的局限性，理论界如今主要有三种观点 :

十三五物流行业发展方向和发展重点

十三五物流行业发展方向和发展重点 Company number【1089WT-1898YT-1W8CB-9UUT-92108】

“十三五”中国物流行业发展方向和发展重点 “十三五”时期，是全面建成小康社会的决胜阶段。经济社会发展的新常态，对我国物流业发展提出了新要求。一是全面建成小康社会和中高速增长的新要求全面建成小康社会的奋斗目标，要求经济保持中高速增长，经济发展重心将从追求速度规模向质量效益转变。物流业作为新兴的服务产业，对于调整经济结构，转变发展方式具有重要意义。进一步降低物流成本，提高物流效率，将成为“十三五”时期物流业发展的总基调。二是新型工业化和产业转型的新要求国务院发布《中国制造2025》战略，提出力争用十年时间，迈入制造强国行列。我国逐步从工业化中后期向工业化后期过渡，突出特点是从传统资源密集型产业向知识和技术密集型产业转变，从产业链中低端向中高端延伸。物流业作为重要的生产性服务业，是服务型制造的重要转型方向，中高端的产业链需要中高端的物流服务相配套。三是新型城镇化和消费升级的新要求我国城镇化仍将处于快速发展区间，将释放巨大的投资和消费潜力。消费升级对经济增长贡献度增加，也对物流服务的精细化、响应度和一体化水平有更高的要求。中投顾问发布的《2016-2020年中国物流行业投资分析及前景预测报告》表示，“十三五”时期，专业化、个性化、多样化的解决方案需求旺盛，城乡物流一体化、末端服务体验将成为竞争焦点。四是区域协调发展和产业转移的新要求国家“三大战略”进入实质性推进阶段，新的区域经济布局和发展空间格局正在形成，将对物流设施、运输方式和交通网络的连通性提出更高的要求。区域物流大通道建设、战略性物流枢纽节点的布局调整，物流园区等基础设施互联互通，多式联运、甩挂运输服务体系的构建，是区域物流协调发展的必备条件。五是创新驱动和科技革命的新要求

(最新整理)分布式数据库研究现状及发展趋势

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山西大学研究生学位课程论文（2014 —--— 2015 学年第 2 学期) 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：计算机应用技术课程名称：分布式数据库技术论文题目：分布式数据库研究现状及发展趋势授课教师（职称）: 曹峰（) 研究生姓名: 刘杰飞年级： 2014级学号： 201422403003 成绩: 评阅日期: 山西大学研究生学院 2015年 6 月 17日

分布式数据库研究现状及发展趋势摘要随着大数据、云时代的到来，数据库应用需求的拓展和计算机硬件环境的变化,特别是计算机网络与数字通信技术的飞速发展，卫星通信、蜂窝通信、计算机局域网、广域网和激增的Intranet及Internet得到了广泛应用,使分布式数据库系统应运而生。为了符合当今信息系统的应用需求和企业组织的管理思想和管理模式。分布式数据库提供了解决整个信息资产被分裂所成的信息孤岛，为孤岛联系在一起提供桥梁.本文主要介绍分布式数据库的研究现状，存在的一些问题以及未来的发展趋势。关键词分布式数据库；发展趋势；现状及问题 1.引言随着信息技术的飞速发展，社会经济结构、生产方式和消费结构已经发生了重大变化，这些变化深刻地影响着人民生活的方方面面。尤其是近十年来人们对计算机的依赖性越来越强，同时也对计算机提出了更高的要求。随着数据库在各个行业中的不断发展,各行业也对数据库提出了更高的要求，数据量也急剧增加，同时有关大数据分析的讨论正在愈演愈烈.甚至出现了爆炸性增长的趋势，一方面是由于移动互联网和移动智能终端的普及发展，数据信息正以每年40%的速度增长，造成数据量庞大；同时,数据种类呈多样性，文本、图片、视频等结构化和非结构化数据共存；另一方面也要求实时交互性强；最重要的是大数据蕴含了巨大的商业价值。相应的对于管理这些数据的复杂度也随之增加。同时各行业部门或企业所使用的软硬件之间的差异，这给开发企业管理数据库管理软件带来了巨大的工作量，如果能够有效解决这个问题,即使用同一模块管理操作不同的数据表格，对不同的数据表格进行查询、插入、删除、修改等操作，也即对企业简单的应用实现即插即用的功能，那么就能大大地减少软件开发的维护和更新费用,缩短软件的开发周期。分布式数据库系统的开发，降低了企业开发的成本,提高了软件使用的回报率。当今社会已进入了信息时代，人们将越来越多的信息存储在网络中的计算机上。如何更有

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/5d282440.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

国际物流未来的发展趋势

国际物流未来的发展趋势观察今天国际物流的发展，离不开世界经济发展的大背景：那就是席卷世界的经济全球化。经济全球化是当今世界发展的最重要趋势，其他趋势不能不受到这一趋势的影响和制约。在经济全球化的推动下，资源配置已从一个工厂、一个地区、一个国家扩展到整个世界。国际物流通过现代运输手段和信息技术、网络技术，降低了物流成本，提高了物流效率，在国际贸易和全球资源配置中发挥着越来越大的作用。作为新崛起产业，国际物流正越来越引起人们对它的关注和重视。经济全球化为国际物流发展带来前所未有的机遇国际物流是现代物流的重要组成部分，是国际货物跨越国与国、地区与地区之间的一种物流运作方式。在经济全球化的条件下，当前国际物流的发展，正面临着前所未有的机遇。 1.国际贸易的急剧扩大，为国际物流提供了广阔的发展空间进入新世纪以来，国际贸易高速增长，规模急剧扩大。2000年至2007年，世界货物贸易的年均增长率5.5%，两倍于同期世界产出的增长，2007年国际贸易总额高达28.1万亿美元，货物贸易量增长了7.5%，比同期世界GDP增速3.5%高一倍以上。世界总出口额占世界GDP的比重，1980年仅为21.79%，2001年上升到24.67%，2007年达到34.6%，6年内比重上升了10个百分点，是过去21年增幅的3.4倍多。全球国际贸易的货物流程，90%是由海上运输来完成的。据联合国贸发组织（UNCTAD）的一份最新研究报告显示，2006年全球海运总量达到了惊人的74亿吨，平均每天有2000多万吨货物在海上流动着，比2005年增长了4.3%。2007年，全球的商船总吨位已超过10亿载重吨，比上年增加了8.6%。波罗的海干散货运价指数经历了前所未有的上涨行情，突破了11000点大关，比2006年底的4400点上涨了250％。随着国际贸易的快速增长，各国的贸易依存度也不断上升。2001~2007年，世界贸易依存度从48.4%提高到69.5%，其中出口依存度从24.1%提高到34.6%。同期发达经济体的贸易依存度由46%提高到56.5%，发展中经济体由57.6%提高到73.4%。世界贸易依存度的大幅度上升，表明了国与国、地区与地区之间的世界经济联系进一步加强，也表明了以国际贸易为基础的国际货物流动在世界范围内更加波澜壮阔地加快推进。 2.国际产业的重新分工布局，为国际物流发展提供了广泛的服务经济全球化使越来越多的国家被卷入其中。从国际分工看，相互依存、优势互补的分工程度大大提高，制造业重心继续东移。原来的传统垂直分工体系，是由发展中国家提供能源、资源和原材料、发达国家提供工业制成品的两极配对，现在已演变成一般发展中国家提供能源和资源、以中国为首的一些新兴经济体提供大部分工业制成品、发达国家提供关键技术、零部件、高端产品和服务、最后进行总集成或总装的格局。在出口结构上，世界制成品的出口约占总出口的70.1%，北美制成品出口占比超过73.5%，欧洲78.4%，亚洲制成品出口占比也高达81.9%。中东、非洲和独联体国家2/3出口则依赖燃油和矿产品，中南美洲农产品出口占到23.8%，燃料和矿产品出口占42.4%。最不发达国家3/4出口收入来源于初级产品，只有1/4来源于服装制成品出口。在进口结构上，发达国家是最终的消费和进口市场，美国进口占据了世界进口总额比重的15.8%，欧盟25国为39.2%，日本为4.8%，三者合计高达60%，世界货物进出口的一半以上都为10个发达国家拥有。近几年，“金砖四国”进口份额从2001年的6.3%上升到

数据库技术的发展现状及趋势

第24卷第1期长春师范学院学报(自然科学版)2005年3月V o l.24　N o.1Journal of Chang Chun T eachers Co llege(N atural Science)M ar　2005 数据库技术的发展现状及趋势赵玉萍,廖运文 (西华师范大学计算机学院,四川南充　637002) [摘　要]数据库技术已发展成为信息科学里一项十分重要的技术,其应用领域之宽引人瞩目。本文介绍了数据库技术发展的现状及最新研究动态。 [关键词]数据库技术;数据仓库;实时数据库;W eb数据库 [中图分类号]T P311.13 [文献标识码]A [文章编号]1008-178X(2005)01-0107-03 1.引言数据库技术从20世纪70年代流行的层次、网状数据库系统到80年代的关系数据库,在很多领域都取得了巨大的成功;随着应用领域的不断扩展,关系数据库的限制和不足日益显现出来,随着面向对象技术的出现,面向对象数据库系统成为数据库系统领域研究和发展的新方向。数据库技术与网络技术、人工智能技术、面向对象技术、并行计算技术、多媒体技术等的相互融合,为数据库技术的应用开拓了更广阔的空间。 2.数据库技术发展现状数据库技术与多学科技术的有机结合是当前数据库技术发展的重要特征。计算机领域中,其它新兴技术的发展对数据库技术产生了重大的影响。传统的数据库技术和其他计算机技术的相互结合、相互渗透,使数据库中新的技术内容层出不穷。数据库的许多概念、技术内容、应用领域,甚至某些原理都有了重大的发展和变化。建立和实现了一系列新型数据库系统,如分布式数据库系统、面向对象数据库系统、演绎数据库系统、知识库系统、多媒体数据库系统等,它们共同构成了数据库系统的大家族。传统的数据库系统仅是数据库大家族的一员,当然,它也是最成熟的和应用最广泛的一员。它的核心理论、应用经验、设计方法等仍然是整个数据库技术发展和应用开发的先导和基础。 2.1　面向对象方法和技术正逐步融入数据库传统数据库主要适于商务或事务型这类传统应用,而对于CAD、CAM、C I M S、CA SE、过程控制与实时应用、地理信息管理及各种工程应用等,传统数据库系统已不能适应其要求。在这些领域,不仅数据本身的结构和存储形式各异,而且不同领域对数据的处理技术的要求也比一般事务管理环境复杂得多,而这些并不是传统数据库技术所能解决的,因而人们将面向对象的方法引入数据库领域,形成了面向对象数据库管理系统(OODBM S)。它实际上是数据库技术(DB)和面向对象技术(OO)结合的产物。OODBM S首先是一个数据库系统,即系统具备数据库系统的处理能力,其次又是一个面向对象的系统,即包含对象的概念、方法和技术。与传统的数据库相比,OODBM S在复杂系统的模拟、表达和处理能力等方面具有优势,不足之处是理论技术还相当不成熟、不够完善。但随着数据库技术和面向对象技术的不断发展和完善,OODBM S必将得到广泛应用。 2.2　网络技术与数据库技术的融合分布式数据库系统是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物。传统的集中式数据库将数据存储于单个计算机上,但随着数据库应用的不断发展,规模的不断扩大,逐渐感觉到集中式数据库系统 [收稿日期]2004—10—23 [作者简介]赵玉萍(1975-　),女,湖北荆门人,西华师范大学计算机学院讲师,从事数据库理论与应用的研究。 ? ? 1 7

港口物流行业现状及发展趋势分析

报告编号：1519528

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。中国产业调研网https://www.360docs.net/doc/5d282440.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

一、基本信息报告名称：报告编号：1519528 ←咨询时，请说明此编号。优惠价：￥6750 元可开具增值税专用发票咨询电话： Email：网上阅读：温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。二、内容介绍港口物流是指中心港口城市利用其自身的口岸优势，以先进的软硬件环境为依托，强化其对港口周边物流活动的辐射能力，突出港口集货、存货、配货特长，以临港产业为基础，以信息技术为支撑，以优化港口资源整合为目标，发展具有涵盖物流产业链所有环节特点的港口综合服务体系。港口物流是特殊形态下的综

合物流体系，是作为物流过程中的一个无可替代的重要节点，完成整个供应链物流系统中基本的物流服务和衍生的增值服务。港口物流本身也是一个综合体系，它包括信息化、自动化、网络化等层面的内容。港口有很多新的理念在发展，提升物流服务能力也是港口发展的一个新理念。现代服务业趋势是将在我们国家的经济中占据愈发重要的地位。我国各大港口非常重视港口物流信息系统的建设，通过采用先进的通信技术、计算机网络技术和物流技术将港口、海关、边检、海事等部门与银行、保险等金融企业的信息系统互连，为制造业、贸易、物流企业和船代、货代、报关等中介机构提供贸易、采购、物流、仓储、电子通关等“一条龙”服务。从这几年的经营业绩来看，码头上市公司净利润尽管保持增长，但净资产收益率指标持续下滑。随着港口行业建设向大型化、专业化方向发展，未来我国港口发展都面临着转型升级。一方面，港口绿色发展以及港城一体化将是长期趋势；另一方面港口行业也在尝试着向物流供应链、上下游产业以及围绕码头业务相关领域进行延伸。中国港口物流行业现状调研分析及市场前景预测报告（2015年版）对我国港口物流行业现状、发展变化、竞争格局等情况进行深入的调研分析，并对未来港口物流市场发展动向作了详尽阐述，还根据港口物流行业的发展轨迹对港口物流行业未来发展前景作了审慎的判断，为港口物流产业投资者寻找新的投资亮点。

大数据发展现状与未来发展趋势研究

大数据发展现状与未来发展趋势研究朱孔村（江苏省科学技术情报研究所，江苏南京210042）【摘要】数据是信息化时代的“新石油”资源，如何利用好这种“新石油”资源需要大数据技术的支持。文章介绍了大数据技术及其发展历程，概括了当前国内外大数据的发展现状并展望了大数据技术和产业方面的未来发展趋势。【关键词】大数据；现状；趋势【中图分类号】TP391【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2019)01-0115-04 Research on the Current Situation and Future Development Trend of Big Data Abstract: Data is the “new petroleum” resource of the information age and how to make good use of this “new petroleum” resource needs the support of big data technology. This paper first introduces the big data technology and its development process and summarizes the current development of big data at home and abroad. Finally, the future development trend of big data technology and industry is prospected. Key words: big data; current situation; trend 1 大数据技术概述 1.1大数据技术随着物联网、云计算、移动互联网等技术的成熟，以及智能移动终端的普及，全社会的数据量呈指数型增长，全球已经进入以数据为核心的大数据时代。大数据并不是一个新的概念，信息技术发展的每一个阶段都会遇到数据处理的问题，人类需要不停的面对来自数据的挑战。为满足商业结构化数据存储的需求而产生了关系型数据库，为满足互联网时代非结构化数据存储需求而产生了NoSQL技术，而大数据技术的产生是为了解决大型数据集分析的问题。大数据技术目前还没有一个确切的定义，各行各业有着自己的见解，但总体而言，其关键在于从数量庞大、种类繁多的数据中提取出有用的信息。维基百科从数据处理的角度将大数据定义为一个超大的、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。国际数据公司（IDC）给出的报告指出，大数据技术描述了一种新一代技术和构架，以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值[1]。少量的数据看似杂乱无章，但是当数据累积到一定程度时，就会呈现出一种规律和秩序。大数据的价值就在于数据分析，利用大数据分析技术，从海量数据中总结经验、发现规律、预测趋势，最终为辅助决策服务。《大数据时代》的作者克托·迈尔-舍恩伯格认为：“大数据开启了一次重大的时代转型”，他指出大数据将带来巨大的变革，改变人们的生活、工作和思维方式，改变人们的商业模式，影响人们的经济、政治、科技和社会等各个层面。 1.2大数据发展历程 1.2.1萌芽阶段 20世纪90年代，“大数据”这个术语开始出现。1998年SGI首席科学家John Masey在USENIX大会上提出大数据的概念，他当时发表了一篇名为Big Data and the Next Wave of Infrastress的论文，使用了大数据来描述数据爆炸的现象。但是那时的大数据只表示“大量的数据或数据集”这样的字面含义，还没有涵盖到相关的采集、存储、分析挖掘、应用等技术方法与特征内涵 1.2.2发展阶段从20世纪末到21世纪初期是大数据的发展期，在这一阶段中大数据逐渐为学术界的研究者所关注，相关的定义、内涵、特性也得到了进一步的丰富。2003至2006年，Google 发布的GFS、MapReduce和BigTable三篇论文对大数据的发展起到重要作用。2006至2009年，大数据技术形成并行运算与分布式系统。2009年，Jeff Dean在BigTable基础上开发了Spanner数据库。随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟，一批商业智能工具和知识管理技术如数据仓库、专家系统、知识管理系统等开始被应用。 1.2.3成熟阶段 2011年至今，是大数据发展的成熟阶段，越来越多的研究者对大数据的认识从技术概念丰富到了信息资产与思维变革等多个维度，一些国家、社会组织、企业开始将大数据上升为总第21卷233期大众科技Vol.21 No.1 2019年1月Popular Science & Technology January 2019 【收稿日期】2018-11-06 【作者简介】朱孔村（1985－），男，山东临沂人，江苏省科学技术情报研究所实习研究员，从事电子政务相关工作。 - 115 -