大数据背景下的数据库技术研究_张宇航
大数据时代下的信息资源管理研究
大数据时代下的信息资源管理研究随着现代科技的不断发展，全球各行各业实现信息化变革的过程中，大数据时代已经来到我们身边。
大数据的意义在于能为人们生活和社会经济发展带来深远的影响，它不仅能够实现信息采集和分析，还可以用于提高社会生活质量、增强企业竞争力和推动经济可持续发展等。
然而，大数据时代下的信息资源管理也面临着一些挑战和难题，本文将从信息资源管理的角度探讨这些问题，并提出一些解决途径。
一、信息资源管理在大数据时代的重要性信息资源是一种基本资源，也是现代社会发展的重要基础。
信息资源管理的本质是对信息资源进行规划和控制，使之能够有效地支撑组织的目标实现。
大数据时代下，信息资源管理的意义更加突出，因为大数据意味着信息资源的爆炸性增长和快速变化，而信息资源管理能够使大数据得到有效的管理和利用，从而提高社会整体效率和竞争力。
首先，信息资源管理能够更好地满足人们的信息需求，帮助人们获取自己需要的信息，提高信息利用效率。
其次，信息资源管理能够帮助政府和企业在信息资源的使用、开发和传播中实现最大利益，为社会经济发展提供更好的支撑。
最后，信息资源管理能够使得各行各业得到更好的数据保护和安全保障，避免因数据泄露、信息安全等问题而引发的风险。
二、大数据时代下信息资源管理所面临的挑战在大数据时代，信息资源管理也面临着一些新的挑战，主要体现在以下几个方面：1.数据规模和数据类型巨大多样，导致数据的管理成本大幅度增加。
大数据的数据规模之大、数据类型之多，给信息资源管理带来前所未有的挑战。
数据管理成本的增加是大数据时代下信息资源管理的一个主要难题之一。
2.快速变化和低价值度的数据。
现在数据的生命周期变得相对较短，部分数据甚至只有一次性的使用价值，处理这种数据使得信息资源管理面临着较大的压力. 。
3.数据安全和隐私保护亟待解决。
随着各种数据源的不断增加，数据精度和有效性得到保证的同时，数据泄露和隐私保护也成为信息资源管理亟待解决的问题。
数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中的应用研究
数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中的应用研究随着航空业的发展和航空旅行的普及，航空安全管理成为航空公司及相关部门亟需解决的重要问题。
数据仓库与大数据分析技术作为信息技术领域的重要工具，为航空安全管理带来了一系列创新和突破。
本文将重点探讨数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中的应用，并分析其带来的益处与挑战。
首先，数据仓库作为一个集成、稳定、可持续的数据存储和管理系统，为航空安全管理提供了重要的数据支撑和决策依据。
在航空安全管理中，各项业务活动产生了大量的数据，包括航班信息、客户信息、安全事件记录等。
传统的数据库管理系统难以应对如此庞大而多样的数据，而数据仓库则能够将来自不同数据源的数据统一、清洗、整理，并提供一致、准确的数据供分析使用。
通过数据仓库的建设和维护，航空公司能够更好地了解和掌握自身的运行状态，及时发现可能存在的安全隐患。
其次，大数据分析技术能够帮助航空安全管理部门从海量的数据中提取有价值的信息，并进行深度分析和预测。
航空安全管理所涉及的数据涵盖了多个方面，包括飞行记录、维修记录、客户投诉等。
这些数据以往往分散在不同的系统和部门中，难以进行全局分析。
而借助大数据分析技术，可以实现对这些数据的集中管理和分析，挖掘潜在的安全风险和问题。
例如，通过对飞行记录的大数据分析，可以发现飞行乘务人员的操作习惯和飞行航线的相关性，进而改进培训计划和航线规划，提高航空安全性。
此外，数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中还能够实现实时监控和预警。
对于航空公司而言，事故的发生往往会造成巨大的经济损失和声誉损害。
因此，对于安全风险的及时发现和预警非常关键。
数据仓库和大数据分析技术的应用可以实现对关键指标和异常行为的实时监控，并通过预警系统及时通知相关人员。
通过这种方式，航空公司能够及时采取措施，防范事故的发生，保障航空运营的安全性。
然而，数据仓库与大数据分析技术在航空安全管理中的应用也面临一些挑战和困难。
大数据技术在航空航天领域的应用研究
大数据技术在航空航天领域的应用研究随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为各个领域的重要工具和资源。
在航空航天领域，大数据技术的应用研究正在取得突破性进展。
本文将对大数据技术在航空航天领域的应用进行探讨并分析其研究价值和潜在影响。
一、大数据技术的概念和特点大数据技术是指利用各种资源和技术手段，对庞大、复杂、多源、高速产生的数据进行采集、存储、管理、加工和分析的一种技术。
其特点主要包括数据量大、种类繁多、速度快、价值密度低和隐私保护等方面。
二、大数据技术在航空航天领域的应用现状1. 航空行业安全管理大数据技术可以从多个渠道搜集到的数据，比如飞行器的技术状态数据、航空公司运营数据以及天气预报数据等。
通过对这些数据的整合和分析，可以实时监控和预测航空器的安全状态，提高航空安全管理的效率和准确性。
2. 航空公司客户服务通过大数据技术，航空公司可以从旅客的历史购买记录、航班延误信息等方面获取数据，并通过数据分析来了解旅客的需求和偏好。
这样一来，航空公司可以根据旅客的需求提供更加精细化的客户服务，提高客户忠诚度和口碑。
3. 航空航天工程设计与仿真在飞船设计和航空发动机研发过程中，需要进行大量的计算和模拟。
大数据技术可以应用于航空航天领域的仿真软件和工具中，通过对海量数据的处理和分析，来提高仿真的准确性和精度，进而提高航空航天工程设计的效率和可靠性。
4. 航空航天领域智能制造大数据技术可以为航空航天领域的智能制造提供基础支撑。
通过对制造过程中产生的大量数据进行实时监控和分析，可以优化制造流程，并快速发现和解决问题，提高生产效率和产品质量。
三、大数据技术在航空航天领域应用的研究价值1. 提高决策效率和准确性大数据技术可以实时处理和分析大量的数据，快速获取准确的信息，并为航空航天领域的决策提供更加科学、精准和全面的依据，提高决策效率和准确性。
2. 优化资源配置和利用通过对航空航天领域数据的全面分析和综合利用，可以优化资源的配置和利用，提高资源的效率和经济性。
虚拟现实技术的发展及其应用
交流和指挥 。 “ 虚拟会议室 ”系统就是一个典 虚拟 现实 技术在 ２ ０世 纪 ５ ０到 ７ ０年 代起 型 的应 用 ，与 会 人 员 不 受 地 点 限 制 的 同时 ，远 源于美 国。１ ９ ６ ２年 由美 国人 Ｍｏ ｒ ｔ ｏ ｎ Ｈｅ ｉ ｌ ｉ ｎ ｇ设 程逼真交流还可 以提高会议效率 。 计的 “ 全传 感仿真 器 ”问世， 同年 Ｌ ｊ ｋ ｅ Ｌ ｉ ｄ ｅ ｒ ． ５ 医学教 学应用 教授首 次提 出了交互计算的思想 ，并得到 了应 ４ 用 。而虚拟现 实的思想 是 Ｉ ｖ ａ ｎ Ｅ． Ｓ ｕ ｔ ｈ ｅ ｒ ｌ ａ ｎ ｄ在 虚拟现 实技 术在 医学教 学领 域具有 广 阔 １ ９ ６ ５年的终极现 实的文章中首次提出。 的应 用 前 景 。在 医 学教 学 和 训 练 中 ，研 究 人 员 和 学生能够 使用虚 拟现 实技术对虚拟 人体模 型 ３ ． ２ 实 用 阶段 来进 行操作 。在虚拟环境 下，学生可 以对虚拟 这 一 阶 段 主 要 是 虚 拟 现 实 技 术 从 实 验 人体模 型 的组织 器官 和结构 进 行实时 三维 观 室和 理论 走 向实 用 的过程 。先是 “ 媒体 研 究 察，甚至可 以利用虚拟现实技术建立虚拟手术 室”的创建 ，这个研究室开发 了一种集成 的媒 室，学生可 以对 虚拟人体组织进行逼真手术操 体技 术， 即计 算机 和 听觉 、视觉 、广播 与 网 作 。虚拟现实技术的应 用能够 使操作者体验 真 络 的 一 体 化 。 然 后 是 虚 拟 可 视 环 境 头 盔 系 统 实的人体结构，预测手术结果 。利用虚拟现实 （ ＶＩ ＶＥ ＤＨ ＭＤ） 的 开 发 ， 至 此 虚 拟 现 实 技 术 技术还可 以实现专家远程实时会诊和手术。所 系统开始逐渐的被呈现 出来 。 以，虚拟现实技术在医学及教学 中具有重要的 现实意义。 ３ ． ３快速发展阶段 ４ ． ６ 教 育 和 娱 乐应 用 这一 时期主 要是 ２ ０世 纪 ８ ０年代 到 ２ １世 纪初这一阶段 。在航天领 域，宇航员利用虚拟 虚拟 现实 技术 在人们 日常 生 活的娱 乐和 现实系统模拟太空 中从运输舱 取出望远镜等物 教育方面 同样应用广泛 。这些领域与人们的生 品 的空 间操作 ；在 飞机 制造领域 ，虚拟现实技 活息 息相关 ，人们可 以观 赏虚拟现 实电影，或 术 在波 音 ７ ７ ７ 飞 机设 计过 程 中发 挥 了重要 作 者去看场虚拟舞 台剧 ；还可 以在虚拟教 室里听 用 。特 别 是 英 国超 景 公 司 ， 该 公 司 开 发 了在 电 老师讲课 ，模拟真实 的物理实验 室等等 。有 些 脑屏幕可 以游 览的 “ 超 级城市”立体 图像 ，这 游 戏 公 司 还 推 出 了 虚拟 现 实游 戏 。这 种 游 戏 可 个 系 统 可 以真 实 模 拟 生 活 环 境 和 场 景 。 到 目前 ， 以让 人 在 虚 拟 环 境 下直 接 与对 手 对 决 ， 真 实 感 虚拟现实技 术在 医药、工业、设计等领域都有 与刺激性兼备非常 受玩家欢迎 ，收到非常好的 广 泛 而 深 入 的应 用 。 经济效益 。
大数据分析在航空航天领域中的应用研究
大数据分析在航空航天领域中的应用研究一、绪论随着时代的发展和科技的进步，航空航天事业也越来越受到人们的关注。
作为一项高科技产业，更多的数据需要被收集、存储、分析。
在这样的背景下，大数据分析作为一种新兴的技术手段，正逐渐应用于航空航天领域。
本文将探讨大数据分析在航空航天领域中的应用研究。
二、航空航天领域的大数据处理随着信息技术的飞速发展，航空航天业的数据收集方式越来越多元化，数据种类也越来越丰富。
从飞行中的数据收集，到客户数据的收集与分析，航空航天领域涵盖着大量的数据信息。
大数据分析在这样一个领域中的应用必不可少。
航空航天领域的大数据处理主要涉及以下几个方面：1. 航班管理数据处理航空公司必须处理大量的数据信息来了解航班的运行和效率。
对于航班管理数据，大数据技术可以提供以下帮助：- 建立分析模型来优化航班调度- 预测航班延误时间和概率- 分析旅客行为和需求等数据2. 飞机性能和安全数据处理航空公司还需要处理大量的飞机性能和安全数据。
通过对这些数据的分析，可以提高飞机的安全性和性能。
在这方面，大数据技术可以提供以下帮助：- 分析和预测飞机的故障和损坏- 分析机组人员的表现和需求- 实时监控飞机运行状况3. 顾客数据处理航空公司还需要处理大量关于顾客的数据信息。
通过这些数据的分析，可以了解顾客的需求和偏好，从而提供更好的服务。
在这方面，大数据技术可以提供以下帮助：- 分析顾客行为模式和需求- 实时监控顾客满意度- 在线预定和推广活动三、大数据分析在航空航天中的应用案例大数据分析在航空航天领域的应用案例具有丰富多样性，从预测航班延误，到分析顾客需求和偏好，应用案例包罗万象。
以下是三个典型的案例：1. 航班实时调度优化大数据分析可以实时分析航班数据，并基于机场情况和飞行状况预测和调整航班的出发和到达时间。
同时，航空公司还可以利用大数据分析来控制航班的起降，以提高安全性。
2. 顾客行为分析大数据技术可以分析顾客需求和行为偏好，以帮助航空公司提供个性化的服务，如提供针对特定顾客的优惠、推动航空产品和服务的购买等等。
硕士学位论文格式模版范文简洁大气
硕士学位论文格式模版范文简洁大气目录一、摘要 (2)1. 研究背景与意义 (2)2. 研究方法与数据来源 (3)3. 研究结果与讨论 (4)4. 结论与创新点 (5)二、内容描述 (5)1. 研究问题阐述 (6)2. 研究目的与意义 (7)3. 文献综述 (7)4. 研究范围与限制 (8)三、理论框架与研究假设 (9)1. 理论框架构建 (10)2. 研究假设提出 (11)3. 研究假设验证 (12)四、研究方法 (13)1. 数据收集方法 (14)2. 数据分析方法 (15)3. 研究的可靠性与有效性 (16)五、实证分析 (17)1. 描述性统计分析 (18)2. 假设检验 (18)3. 因子分析 (19)4. 回归分析 (20)六、结论与政策建议 (20)1. 研究结论概述 (22)2. 政策建议 (22)3. 研究局限与未来展望 (23)一、摘要本硕士学位论文旨在探讨[研究主题或领域]，研究内容主要围绕[主要研究方向或重点]展开。
本文首先概述了研究背景、目的、意义以及研究问题，接着详细介绍了研究方法、数据来源以及实验设计。
本研究通过[研究方法或技术]的应用，成功在[特定情境或案例中]取得重要发现。
论文通过实证分析揭示了关于[重要研究成果或发现点]的新见解，这些发现不仅丰富了现有的理论体系，也为后续研究提供了有价值的参考。
本研究还对实践领域产生了积极影响，有助于解决实际问题。
摘要简洁明了地概括了本研究的主要内容和成果，突出了论文的创新点和重要性。
1. 研究背景与意义随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已然到来。
海量数据的积累为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战，在此背景下，本论文聚焦于[具体研究领域]，旨在深入探究[研究主题]，以期为[相关领域或行业]的发展提供有力支持。
[相关领域]在国民经济和社会发展中的地位日益凸显。
伴随着数据增长的是数据质量的参差不齐和安全隐患，如何有效地挖掘出有价值的信息，同时确保数据的真实性和可靠性，成为了亟待解决的问题。
大数据背景下的人工智能在计算机网络技术中的应用研究
本文主要分析大数据背景下的人工智能应用于计算机 网络技术的重要性分析和研究其具体的应用策略。通过本文 内容可以看到人工智能技术应用于计算机网络技术中，可以 有效提升其相应数据库的构建效率，为组织入侵因素的侵害 起到重要的依据；该技术在神经网络系统的应用，可以提升 计算机网络技术的智能监测性能；在信息数据挖掘能力方面 的应用和自治 AGENT 技术的应用，可以利用其人类逻辑思 维方式提升信息数据的利用率；应用于计算机网络系统安全 管理方面，对于计算机网络系统自身运行和用户安全均可起 到重要的保障作用。
计算机网络技术中，所包含的信息数据层次水平相对而 言较低，人工智能技术具有更多的人力思维能力、学习能力 等技术特点，将其应用于计算机网络技术中，可以利用其逻 辑思维特点，实现信息数据的深度学习与挖掘，进而获取到 更多有价值的数据信息。同时利用人工智能的逻辑思维能 力，实现对不确定性问题的推断与评测，进而提升传统计算 机网络技术中对于不可测问题的解决能力，提升网络的安全 管理性能。
人工智能技术中的自治 AGENT 技术主要是进行底层信 息数据的搜集与分析，在其技术结构中，主机都可以成为 IDS 系统，该技术是大数据背景下，人工智能与计算机网络技术 相融合重要内容之一。该技术系统在实际应用过程中，具有
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良好的学习与适应能力，当出现不利因素入侵到计算机网络 系统时，该技术的控制能力可以对其进行处理。该技术应用 对运行环境的要求不高，属于人工智能技术的重要技术组成 部分，有着较大的研究应用空间。 3.5 应用于计算机网络系统安全管理方面
3 大数据背景下的人工智能应用于计算机网络技 术的具体分析
3.1 在规则专家系统中的应用 大数据背景下，人工智能技术在计算机网络监测和检测
系统中的应用所取得的效果十分显著。利于该技术中的专家 经验，建立相应的信息数据库，使其成为计算机网络系统进 行运算推理的核心机制。并利用数据解码技术，将具有入侵 特征的数据编码纳入到信息数据库中。当存在恶意因素入侵 时，系统可以将建立的信息数据库作为影响因素的判断依 据，并确定具体的入侵危险因素，然后依据预设的处理方案 开展相应处理工作，提升计算机网络系统的安全运行效率。 人工智能技术应用于规则专家计算机网络系统中，提升了系 统设计水平，提高了网络系统安全性。在实际应用过程中，对 于所构建的信息数据库之外的其他数据类型，无法实施判 别，不能起到保障作用。 3.2 人工智能技术的神经网络系统的应用
数据库在航空航天大数据分析与智能飞行管理中的应用
数据库在航空航天大数据分析与智能飞行管理中的应用随着航空航天行业的不断发展，航空航天大数据分析与智能飞行管理成为了关注的焦点。
在这一背景下，数据库技术的应用变得非常重要。
本文将探讨数据库在航空航天大数据分析与智能飞行管理中的应用，并深入分析其在提高运行效率、增强安全性以及优化决策等方面的优势。
一、数据管理与存储航空航天产生的数据量庞大而复杂，包括飞行数据、维修数据、航班数据等。
这些数据的管理与存储是航空航天大数据分析的基础。
数据库技术的应用可以有效地管理和存储这些数据，提供高效的数据访问和查询支持。
通过合理的数据模型设计和数据索引技术，可以提高数据访问的速度和效率，快速响应用户的查询需求。
二、飞行安全管理航空航天行业对飞行安全要求极高，而数据库技术的应用可以帮助实现对飞行数据的全面监控和分析。
通过在数据库中建立飞行数据的模型和规则，可以实时监测飞行过程中的异常情况，并采取相应的应对措施。
例如，利用数据库技术可以快速识别飞行员操作中的潜在风险，并提供预警提示，从而提高飞行的安全性。
三、智能飞行管理数据库技术的应用也可以支持航空航天智能飞行管理的实现。
通过数据库中存储的航空数据，可以进行大规模的数据分析和挖掘，发现潜在的问题和隐含的规律。
基于这些数据分析的结果，可以开发出智能飞行管理系统，为飞行员和航空管理部门提供决策支持。
例如，通过数据库中的数据分析可以预测天气变化对飞行的影响，提前做好应对措施，避免安全事故的发生。
四、航空运营效率提升数据库技术的应用还可以提升航空运营的效率。
通过对航空数据的分析和管理，可以优化航空公司的运行计划和资源配置，提高航班的准点率和客户满意度。
例如，数据库中存储了大量的航班数据和客户反馈数据，通过对这些数据的分析可以发现航班延误的原因，进而进行相应的改进措施，提高飞行的效率和可靠性。
五、数据安全与隐私保护在航空航天大数据分析与智能飞行管理中，数据的安全性和隐私保护是至关重要的。
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180 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术・ Data Base Technique【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库1 引言在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。
本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。
2 大数据概念2.1 大数据的特性学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。
（1）V olume 指数据体量巨大。
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。
当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。
（2）Variety 指数据类型繁多。
类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。
相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日大数据背景下的数据库技术研究文/张宇航志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
（3）Value 指价值密度低。
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。
（4）Velocity 指处理速度快。
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。
根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。
在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
2.2 大数据的影响大数据决策成为一种新的决策方式。
依据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。
随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻底改变。
大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。
借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。
2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2.3.2 沃尔玛的搜索这家零售业巨头为其网站 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。
”Laney 说。
2.3.3 PredPol Inc.PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。
在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
3 键值存储传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。
它难以满足如下的高要求：（1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求；（3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。
键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。
它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。
KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。
G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。
Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。
键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。
如图1所示。
kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。
注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。
通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。
这样快<<下转181页图1：kv 存储的合并图2：BigTable 数据模型实例Data Base Technique ・数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 181【关键词】Android 管理系统 进销存随着移动通信的迅猛增长，智能移动终端操作系统和硬件不断提升，移动处理业务已经非常普及，移动终端的进销存系统应运而生。
它是集进、销、存业务管理为一身的统一操作系统平台，利用其强大的智能终端，它不仅可以提高信息处理的效率，而且可以非常灵活随基于Android 平台的商品进销存管理系统的设计文/任硕果时随地的处理业务。
1 系统框架构建根据商品进销存业务流程分析，商品进销存管理系统的主要功能可以划分为四大类。
基本资料维护、采购业务管理、销售业务管理、仓库管理四大类主要功能。
设计本系统的物理架构采用B/S 架构，逻辑架构采用MVC 框架。
模型(Model)采用JavaBean 数据模型，进行业务逻辑和访问数据库。
在模型层变化的时候，它将通知视图层并提供后者访问自身状态的能力，同时控制层也可以访问其功能函数以完成相关的任务。
视图(View)采用Activity 视图动态显示数据。
它从模型层取得数据并指定这些数据如何被显示出来。
在模型层变化的时候，它将自动更新。
另外视图层也会将用户的输入传送给控制器。
控制器(Controller)采用Servlet 控制，用于接收请求和控制应用程序的流程。
它可以分派用户的请求并选择恰当的视图以用于显示，同时它也可以解释用户的输入并将它们映射为模型层可执行的操作。
2 系统数据库设计根据进销存管理系统的业务需求，设计本系统的数据库。
具体包括18个数据表： employees-职员的基本信息表；unit-存储来往公司的基本信息表；goods-商品基本信息表；storages-存储仓库的基本信息表；purchasebill-采购单表；purchasebilldetail-采购单明细表；purchasepaybill-采购付款单表；purchasereturnbill-采购退货单表；purchasereturnbilldetail-采购退货单明细表；purchasereturnincomebill-采购退货收款单表；salebill-销售单表；salebilldetail-销售单明细表；saleincomebill-销售收款单表；salereturnbill-销售退货单表；salereturnbilldetail-销售退货单明细表；salereturnpaybill-销售退货付款单表；stock-库存的基本信息表；loseraise-报损报溢速定位Key 所在的SSTable 就可以提高查询效率。
KV 存储在内存需保存key 到SSTable 的映射。
KV 存储支持写操作和读操作，如使用主键可作简单查询和复杂查询（如列表查询和范围查询），同时通过更新数据和历史数据的合并定期处理过期数据。
（1）写操作：增加，修改，删除一个键值对。
写数据时先写到更新目录下（0/1），再写Memtable 。
更新目录下只追加写，做标记。
（2）简单查询：查询某个主键对应的值读数据时分别读Memtable 和SStable 的数据合并后返回。
（3）复杂查询：列表查询，范围查询列表查询对指定的主键列表进行查询，返回对应的值列表。
范围查找对指定的主键进行查询，返回对应的值列表。
（4）过期数据处理：合并写操作如更新和删除操作会产生很多的无用数据，这些垃圾数据的回收是通过定时合并操作实现的。
4 BigTable非关系型数据库根据IDC 的研究报告，未来5年，企业对结构化的数据存储需求会每年增加20%左右，而对非结构化的数据存储需求每年会增加60%左右。
大数据催生了云数据库。
云数据库支持多种数据模型，如SQL Azure 等云数据库采用传统关系模型、BigTable 采用键值存储，CloudDB 同时支持关系模型、键值模型和列式模型.下面详细研究BigTable 数据模型。
BigTable 实际上是一个稀疏分布的，永久的多维排序图，采用行键、列键和时间戳对图索引，图中的值是未经解释的字节数组。
这里以一个实例来解释BigTable 的数据模型。
下图显示了存储网页数据的WebTable 的片段，行名是URL 反转，contents 列族包含网页内容，anchor 列族包含了任何引用这个页面的anchor 文本。
CNN 的主页被Sports Illustrated 和MY-look 主页引用。
Contents 列有3个版本对应时间戳t3,t5和t6。
由此可见BigTable 中的数据库模式和关系型模式主要区别，与传统关系型模型相比：（1）不存在表间的联接操作。
（2）整个模式只有1个行健索引。
虽然不同关系型模型，但是通过行健访问，整个系统并不会慢下来。
5 结束语与展望综上所述，在大数据背景下，数据库技术的发展有了新要求与新机遇。
大数据的发展离不开数据库技术的支持，结构化、非结构化、面向关系型、面向对象、NoSQL 等众多数据库概念与技术相互融合、相互补充，共同发展，从而实现多源异构的海量数据存储、多维数据融合、信息资源的高效利用。
参考文献[1]大数据概念及应用未来[J].科技讯.2014.[2]大数据可能带给世界的大影[J].学习时报.2014.[3]中国大数据技术与服务市场2013-2017年预测与分析[J].IDC 报告.2014.[4]Chang F,Dean J,Ghe ma wat S,HsiehWC,Wallach DA,Burrows M,Chandra T,Fikes A,Gruber RE.Bigtable:a distributed storage system for structured data.In:Proc. Of the 7th Symp.On Operating Systems Design and Implementation(OSDI 2006).Seattle: USENIX Association,2006.205-218.[5] 大数据时代环境下数据库的发展趋势与影响[D].中国传媒大学,2014.作者单位辽宁本溪广播电视大学 辽宁省本溪市 117000<<上接180页。