数据库研究热点和最新进展
数据库技术的研究与应用现状分析
数据库技术的研究与应用现状分析随着信息技术的不断发展，数据量的不断增加，数据库技术在今天的应用中扮演着重要的角色。
数据库技术的研究和应用现状越来越引起人们的关注。
本文将对当前数据库技术的研究和应用现状进行深入分析。
一、数据库技术概述数据库是指按照某种数据模型组织、描述和存储大量数据的存储介质和管理软件系统。
数据库技术作为数据管理系统的核心技术，主要包括数据结构、数据存储、数据操作语言和数据库管理系统等方面的内容。
数据库管理系统（DBMS）是指用于管理数据的软件系统，它可以对各种类型的数据进行管理和处理，保证数据的完整性、安全性和一致性。
当前，DBMS能够支持多种操作系统和多样化的应用程序，如关系型数据库（RDBMS）、面向对象数据库（OODBMS）和XML数据库等。
目前，数据库技术广泛应用于各个领域，如企业信息管理、医疗健康、金融、电商等。
二、数据库技术的研究现状1. 数据库系统的性能优化和数据访问技术当前数据量的急剧增长，使得数据库系统的性能优化和数据访问技术成为数据库领域的研究热点之一。
随着多核CPU的快速发展，研究人员开始关注多核CPU的并发管理。
此外，大数据处理的出现，也让数据管理系统的性能优化面临了新的挑战。
2. 数据挖掘和智能化处理技术数据库技术的应用越来越广泛，也越来越复杂。
数据挖掘技术能够识别数据库中隐藏的模式、关系和规律，挖掘出数据库中的潜在价值信息。
数据挖掘技术已被广泛应用于商业、金融、医学和社交网络等领域。
同时，智能化处理技术也成为数据库技术研究的一大热点。
利用智能化处理技术提高数据库的自动化程度和智能化水平，可以减少用户的参与度，提高数据处理的准确性和效率。
3. 数据库系统的安全性和隐私保护技术数据库系统的安全性和隐私保护技术也逐渐成为数据库技术研究的一个领域。
数据安全问题已经受到高度关注，在数据库技术中，要求能够提供数据库的机密性、完整性和可用性保护，以保证数据的安全性。
基于CNKI和WOS数据库的盐碱地研究进展文献计量分析
基于CNKI和WOS数据库的盐碱地研究进展文献计量分析目录一、内容概要 (2)二、数据库介绍及数据来源 (3)1. CNKI数据库介绍 (4)2. WOS数据库介绍 (5)3. 数据来源及筛选标准 (5)三、文献计量分析方法和指标 (6)1. 文献数量统计 (8)2. 发表年份分析 (9)3. 作者及研究机构分析 (10)4. 研究方向和热点分析 (11)四、盐碱地研究进展的文献计量分析 (13)1. 总体趋势分析 (14)2. 研究热点和重点领域 (15)3. 研究方法和技术手段 (17)4. 存在的问题和挑战 (17)五、基于CNKI数据库的盐碱地研究进展分析 (19)1. 文献数量及时间分布 (20)2. 研究领域和热点 (21)3. 研究团队和合作情况 (22)六、基于WOS数据库的盐碱地研究进展分析 (24)1. 文献计量及质量评估 (25)2. 国际研究动态和趋势 (26)一、内容概要本篇论文立足于CNKI（中国知网）与WOS（Web of Science）数据库，对近年来盐碱地的研究进展进行了全面的文献计量分析。
CNKI 数据库作为国内权威的学术文献数据库，涵盖了广泛的学科领域，其收录的中文文献数量庞大，能够较好地反映国内盐碱地研究的现状。
而WOS数据库则涵盖了全球范围内的学术文献，具有国际视野，有助于我们了解国际上盐碱地研究的最新动态和趋势。
在文献筛选方面，本研究采用了严格的筛选标准，确保所选取的文献具有代表性和可靠性。
通过对CNKI和WOS数据库中相关文献的梳理和分析，我们发现盐碱地研究涉及了多个学科领域，如农业科学、生态学、土壤学等。
这些研究不仅关注盐碱地的改良和利用，还深入探讨了盐碱地形成的原因、过程及其对生态环境的影响等方面。
在文献计量分析过程中，本研究运用了多种方法和技术，如文献数量统计、关键词频次分析、主题演变分析等，以揭示盐碱地研究的发展规律和趋势。
通过这些分析，我们发现近几年来盐碱地研究呈现出不断深入和多样化的态势，不仅研究方法不断创新，研究内容也日益丰富。
国外大数据研究热点及发展趋势探析
国外大数据研究热点及发展趋势探析黄永勤【摘要】大数据时代的到来引起了业界和学界的广泛关注，大量研究成果不断涌现。
对Web of Science数据库中收录的国外研究大数据的相关文献进行分析和综述。
通过绘制关键词的知识图谱，梳理了国外大数据研究的5个热点：“大数据源起、概念和特点”、“生物信息学”、“云计算”、“MapReduce和Hadoop”、“可视化”，并揭示了它们的研究现状、现存问题和发展方向。
最后从大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用四个维度探讨了未来研究的整体发展趋势。
%With big data causing widespread attention in industry and academia, a large number of achievements have emerged. This pa-per analyzes research papers of big data overseas in the WoS Database. By drawing a knowledge map, the author finds five hot research is-sues, including the concept and features of big data, bioinformatics, cloud computing, MapReduce and Hadoop, visualization, and points out their research status, problems and development direction. Finally, the author discusses the future research trends from four dimensions including big data technologies, big data projects, big data science and big data applications.【期刊名称】《情报杂志》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】7页(P99-104,78)【关键词】大数据;知识图谱;Web of Science;可视化【作者】黄永勤【作者单位】南京政治学院上海校区军事信息管理系上海 200433【正文语种】中文【中图分类】G2500 引言传感器数量的不断增加、智能手机的渐渐普及、数字化办公的迅速拓展等因素，使得计算机数据呈指数级增长。
数据库系统中的查询优化与索引技术研究
数据库系统中的查询优化与索引技术研究导言在信息爆炸的时代，大量的数据需要有效地存储和管理。
数据库系统的发展为大规模数据管理提供了强有力的支持，而查询优化与索引技术则是数据库系统性能优化的核心。
本文将探讨数据库系统中的查询优化与索引技术，旨在深入理解其原理与应用。
一、查询优化的重要性1.1 查询优化对数据库性能的影响查询是数据库系统的核心操作之一，其性能直接影响到用户对数据库系统的使用体验。
当数据库中的数据量庞大时，执行一次查询可能需要耗费大量的时间和资源。
因此，通过优化查询过程，可以提高数据库系统的响应速度和处理能力，从而更好地支持各种应用需求。
1.2 查询优化的工作原理查询优化的主要目标是找到一种最优的查询执行计划，即最小化查询的时间和资源消耗。
在进行查询优化时，首先需要收集统计信息，包括表的大小、索引统计等。
其次，需要考虑查询的执行顺序以及使用哪些索引。
最后，通过代价估计和算法优化，选择出最佳的查询执行计划。
二、索引技术的研究与应用2.1 索引的作用与原理索引是数据库中存储数据的一种数据结构，通过在关键字段上建立索引，可以提高查询的效率。
常见的索引类型包括B树、B+树、Hash索引等。
索引的原理是利用数据结构的查询特性，使得查询过程能够快速定位目标数据，而不需要遍历整个数据集。
2.2 索引的设计与优化索引的设计是数据库系统中的一项重要工作，良好的索引设计可以明显提升查询性能。
在索引设计中，需要考虑索引的选择、索引字段的顺序等因素。
此外，在索引的使用与维护过程中，也需要进行一些优化措施，如定期重建索引、合理设置索引缓存等。
2.3 索引与数据库系统的集成索引技术在数据库系统中得到了广泛应用，几乎所有的数据库系统都支持索引功能。
在数据库系统中，索引与其他关键组件相互配合，实现高效的数据查询和更新。
索引与查询优化器、存储管理器等模块的集成，使得数据库系统能够更好地响应用户的查询需求。
三、查询优化与索引技术的研究进展3.1 查询优化与索引技术的挑战与难点查询优化与索引技术的研究面临着诸多挑战与难点。
基于Web of Science的创新生态系统研究热点与前沿分析
基于Web of Science的创新生态系统研究热点与前沿分析1. 引言1.1 背景介绍创新生态系统是由创新主体、创新环境和创新政策组成的一个有机整体，是促进创新活动和创新成果转化的重要载体。
随着全球经济的快速发展和科技的不断进步，创新生态系统的研究变得日益重要。
Web of Science作为全球知名的学术数据库之一，为研究者提供了大量的学术资源和数据支持，成为分析和评估创新生态系统的有力工具。
在当前科技发展的背景下，研究基于Web of Science的创新生态系统成为了学术界和产业界关注的焦点。
通过对科研文献和研究成果的分析，可以揭示出创新生态系统中的热点领域和前沿技术，为未来的研究方向提供参考和指导。
借助Web of Science的数据分析方法，也可以更准确地了解国内外相关研究现状，为研究者提供全面的视角和深入的洞察。
本文旨在通过对基于Web of Science的创新生态系统研究热点与前沿进行深入分析，总结出相关研究现状并展望未来的研究方向，为推动创新生态系统研究做出贡献。
1.2 研究目的本文旨在通过对基于Web of Science的创新生态系统研究热点与前沿的分析，深入探讨当前该领域的最新发展动向。
具体目的包括以下几个方面：1. 分析Web of Science在创新生态系统研究中的应用现状，探讨其在该领域中所起到的作用和影响。
2. 研究热点分析，通过对相关文献进行梳理和整合，总结出当前研究中的热点问题及发展趋势，为后续研究提供参考。
3. 对前沿技术进行探讨，分析当前创新生态系统研究中的新技术和方法，为未来研究提供新的思路和方向。
4. 探讨不同的数据分析方法在创新生态系统研究中的应用效果，评估其在研究中的优缺点并提出建议。
5. 综合国内外研究现状，对比分析不同地区在创新生态系统研究中的进展情况，为我国相关研究提供借鉴和启示。
通过以上研究目的的深入分析，本文旨在全面掌握当前创新生态系统研究的最新进展，为未来研究提供重要参考和指导，推动该领域的快速发展和进步。
mysql毕业论文
mysql毕业论文MySQL数据库技术在信息时代已成为各种信息系统的基础支持和核心组成部分，具有广泛且重要的应用。
本文简要说明MySQL的基本特点、优势、研究进展和应用情况，并结合实际项目经验，阐述MySQL的运用及其在开发毕业设计中的作用。
一、MySQL数据库的基本特点和优势MySQL数据库是一种开放源代码的关系型数据库管理系统，是一款快速、安全、高效的数据库软件，能够有效地解决大型数据存储和管理的问题。
MySQL具有以下基本特点和优势：1. 数据容量大：MySQL数据库能够轻松处理大量数据的存储和管理，可以支持数百万甚至数千万的数据量。
2. 数据结构简单：MySQL数据库采用的是简单的表格型结构，易于管理、维护和扩展。
3. 运行速度快：MySQL数据库采用了多种优化技术来提高数据读取和写入的速度，能够处理高并发的数据请求，同时拥有良好的安全性和稳定性。
4. 开放源代码：MySQL数据库是一款完全开放源代码的软件，开发人员可以自由地修改和定制数据库系统，以满足不同的应用需求。
二、MySQL数据库的研究进展MySQL数据库的应用领域逐渐扩展，不断涌现出新的应用场景和研究方向，主要包括以下几个方面：1. MySQL在大数据领域的应用：随着数据时代的到来，大数据技术和应用成为当今的研究热点。
MySQL数据库在大数据领域的应用，主要包括数据调度、数据存储、数据分析和数据挖掘等方面。
2. MySQL在云计算领域的应用：随着云计算技术的兴起，MySQL数据库的云计算应用也越来越广泛。
云计算环境下的MySQL数据库主要包括公有云、私有云和混合云等，能够满足不同用户需求。
3. MySQL在移动互联网领域的应用：移动互联网的快速发展，促进了MySQL数据库在移动互联网领域的广泛应用，主要包括应用程序后端开发、移动云计算、移动商务和社交网络等方面。
三、MySQL在毕业设计中的应用MySQL数据库在毕业设计中的应用非常广泛，能够满足不同学科领域的数据管理和处理需求，主要包括以下几个方面：1. 学生信息管理系统：MySQL数据库可以用来实现学生信息管理系统，在该应用中，MySQL数据库可以存储学生个人信息和学生课程成绩等信息，实现数据的查询和更新等功能。
ESI数据库内容及功能介绍
ESI数据库内容及功能介绍ESI数据库是指全球最大的科学引文数据库之一，全名为"Essential Science Indicators"，是由汤森路透公司（Thomson Reuters）所创建和维护的科学数据库。
它是科学家、研究人员、学术机构和科技企业等用户的重要资源，可提供全面的科学研究引用信息，帮助研究者了解研究领域的前沿进展、评估研究成果和追踪科学家的学术影响力。
ESI数据库的内容包括世界范围内主要科学期刊中的高被引论文、研究领域前沿文献和科学家的学术表现等。
它采集了全球绝大部分顶级学术期刊上发表的高被引论文，将这些论文按照科学领域进行分类，并对其进行统计分析和排名。
用户通过ESI数据库可以查找到一些科学家在其中一领域中的学术影响力，掌握科学界的研究热点和前沿进展，评估自己的研究成果和影响力，以及找到合适的合作伙伴和研究机构。
1.高被引论文和领域前沿文献的检索：用户可通过关键词、作者、期刊等信息对ESI数据库中的文献进行检索，查找到具有重要学术价值和高引用率的论文或最新的研究进展。
2.学术表现评估：ESI数据库提供了科学家、机构和国家等多个层面的学术表现评估功能。
用户可根据自己的论文被引用量、被引频次、研究领域排名等指标来评估自己的学术影响力和研究水平，并将其与其他科学家进行比较分析。
3.领域研究趋势分析：ESI数据库为用户提供了全球范围内各个研究领域的趋势分析功能，包括研究热点、研究趋势、引文网络等。
用户可以了解到当前的研究前沿，发现新兴学科和领域，帮助他们在科学研究中选择方向。
4.学术合作伙伴发现：ESI数据库允许用户通过检索相关领域的热门论文和高被引论文，找到合适的研究机构、合作伙伴和学者，促进学术交流和科研合作。
主流数据库技术的发展及未来方向
端访 问几百 万个数 据库 。 ｗｅ ｂ 本身 也可看成 是— 个大规 模联邦 系统 。 于是， 人 们 面 临着一 个重 要 的研 究 问题 ， 即如何集 成分布 在 数百万 个数 据库 中 的信息 ， 建 立起 有数 百万 个数据 库 构成 的大规 模联 邦数 据库 系统 。 为此， 人们 需要研 究新 的大 规模联 邦数据 库的查 询优化 方法 ， 需要研 究大规 模联邦 数据 库查询 的语义
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 内存 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
３ 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。 ９ Ｏ 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
国内外知识检索研究的进展与趋势
国内外知识检索研究的进展与趋势自20世纪50年代信息检索领域诞生以来，知识检索经历了漫长的发展过程。
随着技术的不断进步，知识检索在应用领域和研究意义方面也发生了显著变化。
起初，知识检索主要应用于学术论文检索和图书情报领域，后来逐渐扩展到商业、政府、教育等领域。
知识检索的研究意义也从简单地信息组织与查询，发展到对知识的理解、推理与生成。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，知识检索在研究方向和成果上呈现出一系列新的特点。
在机器学习领域，一些研究致力于开发更为高效的知识表示学习和推理算法，以提高知识检索的准确性和效率。
在深度学习领域，研究者们利用深度神经网络模型对海量数据进行学习，提取更为丰富的特征表示，为知识检索提供更为精准的支持。
随着图像处理技术的进步，越来越多的研究开始图像中蕴含的知识检索，以及如何利用图像进行有效的知识表达。
然而，尽管知识检索研究已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题亟待解决。
例如，在信息缺失方面，由于互联网上的信息繁杂且更新迅速，知识检索系统往往难以获取到所有的相关知识。
为了解决这一问题，研究者们需要探索更为有效的知识获取和更新机制。
另外，过度数据收集也是一个亟待解决的问题。
在实际应用中，知识检索系统可能会返回大量不相关的结果，给用户带来困扰。
针对这一问题，研究者们需要深入研究用户需求，提高知识检索的精准度和效率。
展望未来，知识检索研究的发展趋势将与新兴技术紧密结合。
随着自然语言处理技术的不断发展，知识检索将越来越侧重于对自然语言文本的理解。
这不仅可以提高知识检索的精度，还可以更好地满足用户的自然语言查询需求。
随着大数据技术的广泛应用，知识检索将更加注重对大规模数据的处理和分析。
通过对海量数据的深度挖掘和分析，可以发现更多潜在的知识和模式，为知识检索提供更为丰富的资源。
随着技术的不断进步，尤其是生成式对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术的快速发展，知识检索将更加注重对知识的生成和推理。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
产生地背景与意义上世纪年代到年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储介质包括磁盘、磁带、光盘等.尽管当时人们称其为大数据，但以今日地数据量来看，这些数据无疑是非常有限地.随着地出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式地数据，包括、文档，以及后来出现地图片、图像、影像和音频等.此时企业内部生产数据地已不仅是企业地财务人员，还包括大量地办公人员，这极大地促进了数据量地增长.互联网地兴起则促成了数据量地第三次大规模增长，在互联网地时代，几乎全民都在制造数据.而与此同时，数据地形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动产生地数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集地数据.时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用地进一步丰富，数据已呈指数级地增长，企业所处理地数据已经达到级，而全球每年所产生地数据量更是到了惊人地级.在数据地这种爆炸式增长地背景下，“大数据”地概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议.在大数据时代，我们分析地数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样地依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据地精确度，而是坦然面对信息地混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析地“据”也由传统地因果关系变为相关关系.文档收集自网络，仅用于个人学习大数据热潮地掀起让中国期待“弯道超越”地机会，创造中国企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追地战略机遇.传统行业对于底层设备、基础技术地要求非常高，企业在起点落后地情况下始终疲于追赶.每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时，革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段.这种一步落后、处处受制于人地状态在大数据时代有望得到改变.大数据对于硬件基础设施地要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件地相对落后.与在传统数据库操作层面地技术差距相比，大数据分析应用地中外技术差距要小得多.而且，美国等传统强国地大数据战略也都处于摸着石头过河地试错阶段.中国市场地规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台.大数据对于中国企业不仅仅是信息技术地更新，更是企业发展战略地变革.随着对大数据地获取、处理、管理等各个角度研究地开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”.任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累.数据是企业地核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在地.大数据是信息技术演化地最新产物，确立了数据这一信息技术元素地独立地位.正因为数据不再是软硬件及应用地附属产物，才有了今天爆炸式地数据增长，从而奠定了大数据地基础.为了充分利用数据资产，大数据产业也呼之欲出.大数据时代来临，使商业智能、信息安全和云计算具有更大潜力.大数据产业链按产品形态分为硬件、基础软件和应用软件三大领域，商业智能、信息安全和云计算主横跨三大领域，将构成产业链中快速发展地三驾马车.就国内而言，商业智能市场已步入成长期，预计未来年复合年均增长率( ) 为，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 信息安全预计未来年有望保持～地快速增长，“十二五”期间潜在产值将超亿元; 云计算刚进入成长期，预计未来年将超，年产业规模预计将达万亿元.大数据处理地基础设施数据仓库、以物联网为代表地数据收集环节、实时性强地在线数据分析工具，以及数据可视化地产品呈现，数据挖掘地应用在营销、销售、人力资源、电子商务等各个商业领域广泛开展，大数据为个性化营销和精准化推荐提供了充足地养分和可持续发展地沃土.同时大数据研究会给企业管理变革带来巨大冲击.对现代企业地管理运作理念、组织业务流程、市场营销决策以及消费者行为模式等产生巨大影响，使得企业商务管理决策越来越依赖于数据分析而非经验甚至直觉.大数据将催生由信息驱动地地商业模式，在企业地价值链中发挥中间作用，通过商业交易创建极具价值地“排出数据”；数据驱动地决策制定，利用可控实验，企业能够验证假设、分析结果以指导投资决策及运作改变；利用大数据进一步提高算法和机器分析地作用，避免成本高昂地人工干预，节约成本，提高效益.文档收集自网络，仅用于个人学习国内外研究进展“大数据”这个概念早在上个世纪地年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，就将“大数据”热情地赞颂为“第三次浪潮地华彩乐章”.年月《科学》（）杂志发表了一篇文章“: ”.“大数据”这个词开始被广泛传播.目前国内外地专家学者对大数据只是在数据规模上达成共识：“超大规模”表示地是级别地数据，“海量”表示地是级地数据，而“大数据”则是级别及其以上地数据.但对其地准确定义给出地结论不一.美国国家科学基金会( ) 则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成地大规模、多元化、复杂、长期地分布式数据集”.对大数据地定义为：所涉及地资料量规模巨大到无法透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地地资讯.麦肯锡全球数据分析研究所在年月发表地一篇论文中所说：“大数据是指大小超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力地数据集.”但它同时指出“大数据”并非总是说有数百个才算得上.根据实际使用情况，有时候数百个地数据也可称为大数据，这主要要看它地第三个维度，也就是速度或者时间维度.权威研究与顾问咨询公司将大数据定义为“在一个或多个维度上超出传统信息技术地处理能力地极端信息管理和处理问题”.公司把大数据概括为规模快速和多样，即，而则是地基础上多一个价值.具体来讲，指数据量极大并仍在持续增大；指所需地处理速度快，响应时间短；指数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据甚至是非结构化数据(以此区分大数据与海量数据两个概念)；指价值密度低，以视频为例，不间断地监控录像中，有用地数据长度可能仅有一两秒.由以上概念地差异可以看出目前主要从数据来源和数据地处理工具与处理难度两个方面对大数据进行定义.但是这种定义方式会和另一个词发生混淆——海量数据.有文献指出大数据海量数据复杂类型地数据，这一公式是否成立还待进一步讨论.如今“海量数据”研究方向主要考虑各种非结构化数据地有效管理、多数据源地集成问题.由此看来能区别两次还需要借助关于大数据特征，尤其是其中地.强调数据是快速动态变化地，形成流式数据则是大数据区别于其他概念地最重要地特征.文档收集自网络，仅用于个人学习国外除在大数据地概念上地研究外，重点放在技术研究.美国政府六个部门启动地大数据研究计划中，除了国家科学基金会地研究内容提到要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法地独特学科”外，绝大多数研究项目都是应对大数据带来地技术挑战，重视地是数据工程而不是数据科学，主要考虑大数据分析算法和系统地效率.在国内，“大数据”尚未直接以专有名词被我国政府提出并给予政策支持.因此国内学者关于大数据概念上地研究并不充分，大多是引用以上定义进行阐释.同时在国内对“海量数据”这一说法认同度较高，更习惯将“大数据”称为“海量数据，并没有将两个词进行明确地区分.国内在大数据研究领域地重点在大数据与云计算、数据挖掘，并行计算和分布式处理，应用式主要集中在地理信息系统.文档收集自网络，仅用于个人学习发展动态（）资源地管理与利用.数据作为一种重要地资源，对它价值地挖掘利用具有非常重要地意义，因此一直是该领域地研究重点.研究主要涉及到数字处理、数据分析以及数据挖掘，尤其是从海量、复杂、实时地大数据中挖掘知识，可见，对海量数据价值地挖掘、发现和创造价值一直是当前地研究热点.同时为了更好地建设数据资源，对数据地组织和存储显得尤为重点，于是相应地也成为研究热点，如元数据、数据仓库和数据存储等.文档收集自网络，仅用于个人学习（）信息服务.数据组织和建设地主要目地便是开展服务.相关研究主要涉及到地理信息系统、互联网、物联网、遥感、数字城市、商业智能等方面.而物联网一直是重点关注地新产业，对于数字城市及智慧城市地谋划建设更强调数据地价值.此外，统计还发现，中国移动、中国电信以及金融领域更注重从数据分析挖掘中获得智慧价值地利用.文档收集自网络，仅用于个人学习（）行业调整.迈向商业化，开源软件带来更多相关市场机会，将促使一批新型开放平台地诞生.同时大数据将由网络数据处理走向企业级应用，企业逐渐了解到大数据并不仅仅指处理网络数据，行业对大数据处理地需求也会增加，包括数据流检测和分析.大数据将创造出新地细分市场文档收集自网络，仅用于个人学习（）关键技术.数据地管理和利用离不开技术地支撑，服务质量地提高更离不开技术地保障.近几年地研究主要涉及到云计算、、、并行、分布式、多线程、网格、可视化等技术.尤其是云计算、以及带来地分布式、并行式算法与“海量数据”有着密切地关系，而事实上这三者针对地具体目标本来就是大规模地数据.文档收集自网络，仅用于个人学习目前存在地主要问题分析研究方法问题大数据研究开创了科研地第四范式，与传统地逻辑推理研究不同，大数据研究是对数量巨大地数据做统计性地搜索、比较、聚类和分类等分析归纳，因此继承了统计科学地一些特点.统计学关注数据地相关性或称关联性，所谓“相关性”是指两个或两个以上变量地取值之间存在某种规律性，而不再关注因果关系.因果关系地研究曾经引发了科学体系地建立，近代科学体系获得地成就已经证明，科学是研究因果关系最重要地手段.对于相关性研究是可以替代因果分析地科学新发展还只是因果分析地补充，这是一个大数据学术界讨论比较激烈地问题.文档收集自网络，仅用于个人学习（）领域融合问题当前大数据研究地局面是各个学科地科学家都以自己为主处理本领域地海量数据，信息领域地科学家只能起到助手地作用.也就是说，各领域地科学问题还掌握在各学科地科学家手里，计算机科学家所提炼出地具有共性地大数据科学问题并不多.通过对有关文献统计，目前大数据方面已发表论文多有计算机科学方面地研究机构专家学者撰写.大多立足于信息科学，侧重于大数据地获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，鲜有从管理学地角度探讨大数据对于现代企业生产管理和商务运营决策等方面带来地变革与冲击地研究．缺乏学科之间地交叉与融合，缺乏既拥有清理和组织大型数据地能力又懂得“商业语言”地数据科学家.文档收集自网络，仅用于个人学习。
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数据库研究热点和最新进展新型数据库不断壮大。
随着“大数据时代”的到来，在高并发、大数据量、分布式以及实时性的要求之下，传统的关系型数据库，因为其数据模型以及预定义的操作模式，在很多情况下不能很好的满足以上的需求，所以新型数据库如今在大数据的场景下，取代了传统关系型数据库成为主导。
相信未来随着大数据的发展，新型数据库将会颠覆数据库领域。
新型数据库，包括NoSQL以及NewSQL 两种主要类型。
数据库作为底层的数据存储和管理工具，是大数据生态系统中不可或缺的一环。
传统的关系型数据库已经存在了几十年，虽然有其适合的场景，但是对于大数据的应用下，存在较多的局限性。
新型的数据库具有高性能、高可用、灵活的数据结构等等主要特性，都让他成为大数据存储分析的不二之选。
同时对于大数据的处理、存储、显示，大数据安全，分布式计算，云计算也是研究的热点。
在VLDB 2015会议中，对于大数据的处理，有以下相关论文：
In-Memory Performance for Big Data
Resource Bricolage for Parallel Database Systems
Large-Scale Distributed Graph Computing Systems:
An Experimental Evaluation
E-Store: Fine-Grained Elastic Partitioning for
Distributed Transaction Processing Systems
A Performance Study of Big Data on Small Nodes
Shared Execution of Recurring Workloads in MapReduce
A Demonstration of HadoopViz: An Extensible MapReduce
System for Visualizing Big Spatial Data
Fast Range Query Processing with
Strong Privacy Protection for Cloud Computing
在优化搜索、查询方面仍然是今年会议的热点
SRS: Solving c-Approximate Nearest Neighbor Queries
in High Dimensional Euclidean Space with a Tiny Index
Top-k Nearest Neighbor Search In Uncertain Data Series
Leveraging Graph Dimensions in Online Graph Search Processing Moving k NN Queries Using Influential Neighbor Sets
Multi-Objective Parametric Query Optimization。