非结构化数据管理系统

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非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案引言概述:随着信息技术的快速发展,大数据已成为各个行业中不可忽视的重要资源。

然而,大数据中的非结构化数据却给企业带来了巨大的挑战。

非结构化数据的存储和管理变得愈发难点,因此需要寻觅解决方案来应对这一问题。

本文将介绍几种非结构化数据存储解决方案,匡助企业更好地管理和利用非结构化数据。

一、云存储解决方案1.1 弹性扩展性:云存储解决方案可以根据需求进行弹性扩展,无需额外投入硬件设备。

这使得企业能够根据数据量的变化来调整存储容量,提高存储效率。

1.2 高可靠性:云存储解决方案通常采用分布式存储架构,数据备份和冗余机制保证了数据的高可靠性。

即使发生硬件故障或者自然灾害,数据也能得到有效保护。

1.3 灵便性:云存储解决方案提供了多种数据访问方式,包括Web界面、API 接口等,使得用户能够根据自身需求进行数据的上传、下载和管理,提高了数据的灵便性和可操作性。

二、分布式文件系统解决方案2.1 数据分片:分布式文件系统解决方案将非结构化数据进行分片存储,每一个分片存储在不同的节点上,提高了数据的读写效率。

同时,分片存储还增加了数据的冗余性,提高了数据的可靠性。

2.2 数据索引:分布式文件系统解决方案通常会为非结构化数据建立索引,提供快速的数据检索和查询功能。

通过索引,用户可以快速定位和访问所需数据,提高了数据的利用效率。

2.3 数据安全性:分布式文件系统解决方案采用数据加密和访问控制等安全机制,保护非结构化数据的安全性。

惟独经过授权的用户才干访问和修改数据,提高了数据的保密性和完整性。

三、NoSQL数据库解决方案3.1 高可扩展性:NoSQL数据库解决方案采用分布式架构,可以根据数据量的增长进行扩展,保证了数据的高可扩展性。

无需停机和迁移数据,即可实现系统的水平扩展。

3.2 丰富的数据模型:NoSQL数据库解决方案支持多种数据模型,包括文档型、列式、键值对等,能够满足不同类型的非结构化数据存储需求。

数据库结构化和非结构化

数据库结构化和非结构化

数据库结构化和非结构化数据库是现代信息系统中的重要组成部分,用于存储、管理和检索数据。

数据库可以按照数据的组织方式分为结构化和非结构化数据库。

本文将对这两种数据库进行详细介绍。

一、结构化数据库结构化数据库是指数据按照预定义的模式进行组织和存储的数据库。

它使用表格的形式来存储数据,每个表格包含若干行和列,行表示数据的记录,列表示数据的属性。

表格之间可以通过键值关联起来,以建立数据之间的关系。

结构化数据库的主要特点是数据的一致性和完整性。

通过事先定义好的模式,可以确保数据的格式和类型是统一的,减少数据冗余和不一致性。

结构化数据库还支持事务的原子性、一致性、隔离性和持久性,可以保证数据的安全性和可靠性。

结构化数据库适用于需要频繁进行数据查询和分析的场景。

它可以通过使用SQL语言来进行复杂的数据操作,如数据的插入、删除、更新和查询。

结构化数据库的应用范围非常广泛,包括企业管理系统、电子商务平台、金融系统等。

二、非结构化数据库非结构化数据库是指数据没有预定义的模式,以自由形式存储和管理的数据库。

它可以存储各种类型的数据,如文本、图像、音频和视频等。

非结构化数据库的特点是灵活性和扩展性,可以自由地添加、修改和删除数据。

非结构化数据库的存储方式多样化,可以使用文档、键值对、图形和列族等形式。

不同的存储方式适用于不同类型的数据,可以根据实际需求选择合适的存储方式。

非结构化数据库还支持全文搜索和文本分析等高级功能,可以方便地进行数据挖掘和分析。

非结构化数据库适用于需要存储大量非结构化数据的场景。

它可以存储海量的文档、图像和音视频等数据,实现快速的数据检索和分析。

非结构化数据库的应用范围包括社交媒体、搜索引擎、智能推荐系统等。

三、结构化和非结构化数据库的比较结构化数据库和非结构化数据库在数据组织方式、存储方式和应用场景上有所不同。

结构化数据库适用于需要严格的数据一致性和完整性的场景,可以通过事先定义好的模式来确保数据的质量。

非结构化数据管理

非结构化数据管理

非结构化数据管理概述随着互联网的迅猛发展,海量的数据不断产生和积累,其中一大部分是非结构化数据。

非结构化数据是指没有固定格式和组织结构的数据,例如电子邮件、社交媒体帖子、音频和视频文件等。

这些非结构化数据对于企业来说具有巨大的商业价值,然而,由于其难以处理和利用,使得非结构化数据管理成为组织面临的一大挑战。

什么是非结构化数据管理?非结构化数据管理是指对非结构化数据进行有效的收集、存储、处理和分析的过程。

它涉及到从非结构化数据源中提取有用的信息,并将其转化为结构化数据的过程,以支持组织的业务决策和创新。

非结构化数据管理包括以下几个关键方面:1. 数据采集:非结构化数据来自不同的渠道和来源,例如电子邮件、社交媒体、网页内容等。

数据采集是指从这些不同的源中获取非结构化数据并进行整理和清洗的过程。

2. 数据存储:非结构化数据通常以文本、音频和视频等形式存在,因此需要选择合适的存储方式。

常见的存储方式包括传统的关系数据库、分布式文件系统和云存储服务。

3. 数据处理:非结构化数据的特点是多样性和复杂性,需要通过各种技术和方法进行处理。

其中,文本分析、语音识别和图像处理是处理非结构化数据的常见技术。

4. 数据分析:非结构化数据的分析可以帮助组织发现潜在的商业机会和风险。

数据科学家和分析师使用各种算法和工具来挖掘非结构化数据中的有价值的信息。

挑战与解决方案管理非结构化数据面临一些挑战,主要包括以下几个方面:1. 数据量的增长:随着互联网的普及和数字化转型的加速推进,非结构化数据的产生呈指数级增长。

如何有效管理和利用这些海量数据成为重要的问题。

解决方案:组织应该优先考虑制定合适的数据管理策略,包括数据采集、存储和处理等方面。

同时,采用先进的数据存储和处理技术,例如分布式存储和云计算等,可以提高非结构化数据的处理效率。

2. 数据质量的保证:非结构化数据通常来自不同的渠道和来源,其质量参差不齐。

如何从海量的非结构化数据中筛选出有价值的信息,并保证数据的准确性和一致性是一个挑战。

非结构化数据管理解决方案白皮书(2020版)

非结构化数据管理解决方案白皮书(2020版)

非结构化数据管理解决方案白皮书(2020版)非结构化数据管理解决方案联合实验室二零二零年九月版权声明本白皮书版权由中国电子技术标准化研究院与上海鸿翼软件技术股份有限公司共同所有,并受法律保护。

转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或观点的,请注明:“来源:中国电子技术标准化研究院、上海鸿翼软件技术股份有限公司”。

违反以上声明者,将追究其相关法律责任。

1编写人员:张群、尹卓、曹幼林、龙凌云、罗永秀、梅莉、姚宝敬、王兵、张中目录1.前言 (1)2.非结构化数据管理 (2)2.1.非结构化数据定义及特征 (2)2.2.非结构化数据管理发展历程 (4)3.非结构化数据管理体系 (6)3.1.非结构化数据管理能力成熟度模型 (7)3.2.非结构化数据顶层设计 (9)3.3.非结构化数据治理 (11)3.4.非结构化数据管理 (12)3.4.1.非结构化数据标准 (12)3.4.2.非结构化元数据 (15)3.4.3.非结构化数据质量 (16)3.4.4.非结构化数据安全 (17)3.4.5.非结构化数据合规 (21)3.4.6.非结构化数据集成 (21)3.5.非结构化数据价值 (23)3.5.1.非结构化数据协作 (23)3.5.2.非结构化数据流转 (24)3.5.3.非结构化数据服务 (25)3.5.4.非结构化数据洞察 (26)4.非结构化数据管理解决方案 (28)4.1.非结构化数据管理与ECM企业内容管理 (28)4.2.ECM内容管理成熟度模型CM³ (31)4.3.ECM内容管理平台架构 (33)4.4.ECM内容管理核心技术 (35)4.4.1.ECM底层架构技术 (35)4.4.2.ECM服务技术 (35)4.4.3.ECM安全技术 (36)4.4.4.ECM与人工智能技术深度融合 (36)4.4.5.ECM数字化转型技术 (37)4.4.6.ECM生态融合技术 (37)5.非结构化数据管理应用实践 (38)5.1.非结构化数据管理应用类型 (38)5.2.非结构化数据管理应用实践 (39)5.2.1.内容协作和交互 (39)5.2.2.内容全生命周期管理 (40)5.2.3.统一的内容数据管理平台 (40)5.2.4.内容的知识化平台 (41)5.2.5.内容归档和合规管理 (42)5.2.6.电子文档安全管理 (43)5.2.7.文档云应用解决方案 (44)5.2.8.非结构化数据中台应用解决方案 (44)5.2.9.文档档案一体化应用解决方案 (46)5.2.10.KM知识管理应用解决方案 (47)5.2.11.文件安全交换应用解决方案 (48)5.2.12.涉密/商秘电子文档安全管理应用解决方案 (48)5.2.13.GMP医药质量应用解决方案 (49)5.2.14.ISO质量体系文件管理应用解决方案 (50)5.2.15.工程协同设计应用解决方案 (51)5.2.16.EPC工程内容管理应用解决方案 (53)1.前言企业的持续经营必将产生大量数据,无论在企业的战略层面还是执行层面,数据管理对于企业决策都具有举足轻重的作用。

什么是数据库介绍一下常见的数据库管理系统

什么是数据库介绍一下常见的数据库管理系统

什么是数据库介绍一下常见的数据库管理系统什么是数据库?介绍一下常见的数据库管理系统数据库是一种用来存储和组织数据的系统。

它是指一个可以进行数据集中存储、管理和维护的结构化数据集合。

数据库管理系统(DBMS)是在计算机系统中管理数据库的软件,它可以提供对数据库的访问、查询、更新和管理功能。

下面将介绍一些常见的数据库管理系统。

1. 关系型数据库管理系统(RDBMS)关系型数据库管理系统是目前应用最广泛的数据库管理系统之一。

它使用以表的形式组织数据,其中每个表包含多个行和列。

关系型数据库使用结构化查询语言(SQL)进行数据操作,它的优点是数据一致性和完整性较高。

常见的关系型数据库管理系统包括Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server。

2. 非关系型数据库管理系统(NoSQL)非关系型数据库管理系统则是与关系型数据库管理系统相对的概念。

它不使用表结构,而是使用各种不同的数据模型,如键值对、文档型、列族和图等。

非关系型数据库管理系统更加适用于海量数据、高并发读写和数据模型灵活性要求较高的场景。

常见的非关系型数据库管理系统包括MongoDB、Cassandra和Redis。

3. 分布式数据库管理系统(DDBMS)分布式数据库管理系统用于管理分布在多个计算机节点上的数据。

它允许将数据分布在不同的物理位置,并提供了数据的分片、复制和故障容错等机制。

通过分布式数据库管理系统,可以实现数据的高可用性、容量扩展和负载均衡等特性。

Hadoop和Couchbase就是常见的分布式数据库管理系统。

总结起来,数据库管理系统是用于管理数据的软件系统,根据数据存储方式的不同,分为关系型数据库管理系统、非关系型数据库管理系统和分布式数据库管理系统。

不同的数据库管理系统适用于不同的应用场景,开发人员和企业可以根据自己的需求选择适合的数据库管理系统来进行数据管理。

某电力公司非结构化数据管理系统设计PPT(19张)

某电力公司非结构化数据管理系统设计PPT(19张)
SAP非结构化数据管理模块与企业级非结构化管理系统的关系
SAP产品包括非结构化数据管理模块 SAP各业务模块可以访问SAP外部的非结构化数据存储库,已经做过POC

荐 为了实现非结构化数据的集中存储,统一访问的目标,建议SAP使用非结构化数据时,使 方 用企业级非结构化数据管理系统的存储库,而无需使用SAP非结构化数据管理模块的存储库
非结构化数据管理系统-现状分析
现状 业务需求 提升点
已经建立了数字档案馆、知识管理系统、非结构化数据 管理系统和非结构化数据存储系统等应用; 各应用系统与非结构化数据存储系统存在接口,可以访 问非结构化数据
非结构化数据需要集中存储; 需要提供统一的非结构化数据访问途径;
非结构化数据要集中存储和管理; 提供统一的查询访问界面,实现智能查询,从而达到 知识共享的目的
主流的非结构化数据管理系 统建构于J2EE基础之上, 可以与其他各业务系统进行 双向集成。
集成的接口方式包括
JCA Java API EJB调用 WebService Socket 文件导入导出 FTP等
营销系统 生产系统 ERP系统 XX系统
非结构化数据 存储库
议程
业务系统
非结构化数据管理业务场景_项目文档举例
除了简单的上传、下载之外,还需要提供文档分类管理。例如项目中有的附件 与WBS相关联,有的附件与项目相关联;另外项目还需要集中检索、共享、关联、 断开等功能。
XX基建项目 基建项目首层WBS
变电建筑
变电设备
电缆
排管
通信

土建主要 生产工程
通信线路 安装
通信设备 安装
可研报告
工程图纸 施工合同
江苏省电力公司信息化登高项目 | 2019年5月26日星期日

结构化,半结构化,非结构化数据处理技术

结构化,半结构化,非结构化数据处理技术

结构化、半结构化、非结构化数据处理技术引言在当今信息化社会,数据以非常迅猛的速度不断增长,人们在日常生活和工作中产生了大量的数据。

为了高效地管理和分析这些数据,我们需要使用各种数据处理技术。

数据可以分为结构化、半结构化和非结构化数据,本文将围绕这三种数据类型,介绍各种处理技术及其特点。

结构化数据结构化数据是指以固定格式和结构存储的数据,在关系型数据库中很常见。

它具有明确的模式和组织结构,可以通过行和列的方式呈现。

常见的结构化数据包括表格、Ex ce l表格和XM L文档等。

处理结构化数据通常使用S QL查询语言,能够快速高效地检索和存储数据。

S Q L查询语言S Q L(St ru ct ur ed Qu e ry La ng ua ge)是一种用于管理和处理关系型数据库的语言,它提供了丰富的查询和操作工具。

使用S QL语句,我们可以轻松地从数据库中查询数据、插入新数据和更新已有数据。

S Q L语言简洁明了,容易学习和使用,非常适合处理结构化数据。

E T L(E x t r a c t,T ra n s f o r m,L o a d)E T L是一种通用的数据处理模式,用于将结构化数据从一个来源提取出来、经过转换后加载到目标系统。

E TL过程通常包括以下步骤:提取(E x t r a c t)1.:从源系统中获取结构化数据,可以是数据库、文件或A PI。

转换(T r a n s f o r m)2.:对提取的数据进行清洗、整理和转换,以满足目标系统的要求。

加载(L o a d)3.:将转换后的数据加载到目标系统,例如数据库或数据仓库。

E T L技术可以帮助我们在结构化数据处理过程中实现数据清洗、数据整合和数据分析等操作。

半结构化数据在现实世界中,大部分数据并不是严格按照结构化的形式进行存储和管理的。

半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的一种数据类型。

它不具有严格的表格结构,但包含了一些约定好的结构,例如XM L、J S ON和H TM L等格式。

非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案

非结构化数据存储解决方案一、背景介绍随着互联网的快速发展和智能设备的普及,非结构化数据的产生量呈现爆发式增长。

非结构化数据是指那些没有明确定义的数据,包括文本、图象、音频、视频等形式的数据。

这些数据通常无法通过传统的关系型数据库进行存储和管理,因此需要寻觅一种高效的非结构化数据存储解决方案。

二、问题定义在面对海量的非结构化数据时,传统的关系型数据库往往无法满足存储和查询的需求。

因此,我们需要寻觅一种解决方案,能够高效地存储和管理非结构化数据,并能够提供快速的查询和分析功能。

三、解决方案为了解决非结构化数据存储的问题,我们提出了以下解决方案:1. 分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件存储在多个节点上的系统,可以提供高可靠性和高可扩展性。

通过将非结构化数据分散存储在多个节点上,可以有效地解决数据存储的容量和性能问题。

同时,分布式文件系统还可以提供数据冗余和容错机制,确保数据的安全性和可靠性。

2. 对象存储对象存储是一种将数据以对象的形式存储的方法,每一个对象都有一个惟一的标识符。

对象存储可以提供高度可扩展性和强大的元数据管理功能,方便对非结构化数据进行查询和分析。

同时,对象存储还可以提供多种访问接口,包括RESTful API和S3 API等,方便开辟人员进行数据的读写操作。

3. 数据索引和检索为了提高非结构化数据的查询效率,我们可以采用全文索引和元数据索引的方式。

全文索引可以对非结构化数据的内容进行索引,从而实现快速的全文搜索功能。

元数据索引可以对非结构化数据的属性进行索引,方便根据属性进行数据的过滤和查询。

通过合理地设计索引结构和优化查询算法,可以提高非结构化数据的查询效率。

4. 数据压缩和存储优化非结构化数据通常具有较大的体积,因此需要采用数据压缩和存储优化的方式来降低存储成本。

可以采用压缩算法对非结构化数据进行压缩,从而减少存储空间的占用。

同时,还可以通过数据分片和数据分区的方式,将数据存储在多个节点上,实现数据的负载均衡和并行访问。

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非结构化数据管理系统1 范围本标准规定了非结构化数据管理系统的功能性要求和质量要求。

本标准适用于非结构化数据管理系统产品的研制、开发和测试。

2 符合性对于非结构化数据管理系统是否符合本标准的规定如下:a)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求中的所有要求,则称其满足本标准的基本要求;b)非结构化数据管理系统在满足所有基本要求的前提下,若满足某部分扩展要求,则称其满足本标准的基本要求和该部分扩展要求;c)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求和扩展要求中的所有要求,则称其满足本标准的所有要求。

3 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。

凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。

凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

GB 18030—2005 信息技术中文编码字符集GB/T AAAAA-AAAA 非结构化数据访问接口规范4 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

4.1非结构化数据unstructured data没有明确结构约束的数据,如文本、图像、音频、视频等。

4.2非结构化数据管理系统unstructured data management system对非结构化数据进行管理、操作的大型基础软件,提供非结构化数据存储、特征抽取、索引、查询等管理功能。

5 缩略语下列缩略语适用于本文件。

IDF:逆向文件频率 (Inverse Document Frequency)MFCC:梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)PB:千万亿字节(Peta Byte)SIFT:尺度不变特征转换(Scale-invariant Feature Transform)TF:词频 (Term Frequency)6 功能性要求6.1 总体要求非结构化数据管理系统的总体要求如下:a)应包括存储与计算设施、存储管理、特征抽取、索引管理、查询处理、访问接口、管理工具七个基本组成部分;b)宜包括转换加载、分析挖掘、可视展现三个扩展组成部分。

6.2 存储与计算设施6.2.1 基本要求存储与计算设施基本要求如下:a)应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种存储设施;b)应支持单机、并行计算集群、分布式计算集群等一种或多种计算设施。

6.2.2 扩展要求无。

6.3 存储管理6.3.1 基本要求存储管理基本要求如下:a)应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能;b)应提供逻辑层的存储建模功能;c)支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型;d)支持向量、矩阵、关联等数据类型;e)应支持根据建好的逻辑层存储模型创建存储实例;f)应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据;g)应支持删除存储实例;h)应支持非结构化数据操作的原子性。

6.3.2 扩展要求存储管理扩展要求如下:a)应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性;b)应支持数据类型的多值结构和层次结构;c)应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射;d)应支持PB级数据存储。

6.4 特征抽取6.4.1 基本要求6.4.1.1 特征抽取总体要求特征抽取基本要求的总体要求如下:a)应支持从非结构化数据中抽取名称、类型、创建者和创建时间等基本属性;b)应支持文本、图像、音频、视频中至少一种非结构化数据特征的抽取。

6.4.1.2 文本特征抽取文本特征抽取基本要求如下:a)应支持从文本中抽取词;b)应支持从文本中抽取停用词;c)应支持从文本中抽取TF-IDF特征;d)应支持从文本中抽取关键词。

6.4.1.3 图像特征抽取图像特征抽取基本要求如下:a)应支持从图像中抽取颜色空间、主导颜色、色彩内容、颜色结构、颜色布局等颜色特征;b)应支持从图像中抽取均匀纹理、边缘直方图等纹理特征;c)应支持从图像中抽取区域形状、轮廓形状等形状特征。

6.4.1.4 音频特征抽取音频特征抽取基本要求如下:a)应支持从音频中按静音抽取片段;b)应支持从音频中抽取音频波谱特征;c)应支持从音频中抽取MFCC特征。

6.4.1.5 视频特征抽取视频特征抽取基本要求如下:a)应支持从视频中按镜头抽取片段;b)应支持从视频中抽取关键帧。

6.4.2 扩展要求6.4.2.1 特征抽取总体要求应支持文本、图像、音频、视频中两种及以上非结构化数据特征的抽取。

6.4.2.2 文本特征抽取文本特征抽取扩展要求如下:a)应支持从文本中抽取人名、地名、机构名、时间等内容;b)应支持从文本中抽取主题词;c)应支持从文本中抽取摘要;d)应支持从文本中抽取语义特征。

6.4.2.3 图像特征抽取图像特征抽取扩展要求如下:a)应支持从图像中抽取SIFT局部区域描述特征;b)应支持从图像中抽取语义特征。

6.4.2.4 音频特征抽取音频特征抽取扩展要求如下:a)应支持从音频中抽取音频指纹特征;b)应支持从音频中抽取旋律特征;c)应支持从音频中抽取音色和响度特征;d)应支持从音频中抽取语义特征。

6.4.2.5 视频特征抽取视频特征抽取扩展要求如下:a)应支持从视频中抽取运动特征;b)应支持从视频中抽取语义特征。

6.5 索引管理6.5.1 基本要求应提供索引建立、维护和删除功能。

6.5.2 扩展要求索引管理扩展要求如下:a)应支持B+树索引、倒排索引、全文索引和高维索引多种索引类型;b)应支持PB级数据索引。

6.6 查询处理6.6.1 基本要求查询处理基本要求如下:a)应支持范围查询、全文查询、样例查询、语义查询和跨媒体查询多种查询方式;b)应提供查询结果排序和批量返回功能。

6.6.2 扩展要求查询处理扩展要求如下:a)应提供查询相关性反馈功能;b)应支持PB级数据查询。

6.7 访问接口6.7.1 基本要求访问接口基本要求如下:a)应依从GB/T AAAAA-AAAA中第4章规定的查询语言访问接口要求;b)应依从GB/T AAAAA-AAAA中第5章规定的应用程序访问接口要求。

6.7.2 扩展要求应依从GB/T AAAAA-AAAA中第6章规定的Web服务访问接口要求。

6.8 管理工具6.8.1 基本要求管理工具基本要求如下:a)应提供安装部署工具;b)应提供逻辑层模型定义工具;c)应提供查询分析工具。

6.8.2 扩展要求应提供任务管理工具。

6.9 转换加载6.9.1 基本要求转换加载基本要求如下:a)应支持常用格式的文本数据转换加载;b)应支持常用格式的图像数据转换加载;c)应支持常用格式的音频数据转换加载;d)应支持常用格式的视频数据转换加载。

6.9.2 扩展要求应提供面向医疗、工业控制、金融等特定应用领域的非结构化数据转换加载工具集。

6.10 分析挖掘6.10.1 基本要求分析挖掘基本要求如下:a)应支持分析模型定义;b)应支持分析模型执行;c)应支持挖掘模型定义;d)应支持挖掘模型执行。

6.10.2 扩展要求应提供数据挖掘工具集。

6.11 可视展现6.11.1 基本要求可视展现基本要求如下:a)应支持文本数据展现;b)应支持图像数据展现;c)应支持音频数据展现;d)应支持视频数据展现;e)应提供柱状图可视化方法;f)应提供折线图可视化方法;g)应提供饼图可视化方法。

6.11.2 扩展要求可视展现扩展要求如下:a)应提供标签云可视化方法;b)应提供关系图可视化方法;c)应提供基于地图的可视化方法。

6.12 统计信息6.12.1 时间统计信息6.12.1.1 基本要求应提供系统平均数据插入时间的统计信息。

6.12.1.2 扩展要求应提供系统平均查询响应时间的统计信息。

6.12.2 容量统计信息6.12.2.1 基本要求应提供系统可支持的数据量的统计信息。

6.12.2.2 扩展要求应提供系统可支持的并发用户数的统计信息。

7 质量要求7.1 信息安全性7.1.1 基本要求信息安全性基本要求如下:a)应支持创建、删除用户;b)应支持用户设置密码;c)应支持创建、删除角色;d)应支持用户角色的授予、收回、查看;e)应提供权限体系;f)应支持用户和角色权限的授予、收回、查看;g)应支持数据加密。

7.1.2 扩展要求应支持用户审计。

7.2 易用性7.2.1 基本要求易用性基本要求如下:a)应提供完整的用户手册;b)应提供联机帮助;c)应提供图形化管理界面;d)应提供模型定义和数据操作的交互工具。

7.2.2 扩展要求应提供向导工具。

7.3 维护性7.3.1 基本要求维护性基本要求如下:a)应支持非结构化数据的导入与导出;a)应支持数据多副本;b)应支持日志机制;c)应支持存储实例的备份与恢复;d)应提供故障恢复工具。

7.3.2 扩展要求应支持系统模块的热插拔。

7.4 兼容性7.4.1 基本要求兼容性基本要求如下:a)应支持多种操作系统运行环境;b)应支持GB 18030的强制部分。

c)应支持C++或Java主流编程语言。

7.4.2 扩展要求无。

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