① ERP的核心管理思想
ERP的核心管理思想
ERP是現代管理思想的產物，它將許多先進的管理，如BPR、供應鏈管理、敏捷製造、精益生產、並行工程、及時生產(JIT)、全面質量管理等思想體現在ERP軟體系統中，極大地擴展了管理信息系統的范圍，成為嶄新的現代企業的管理手段。那麼ERP核心管理思想備考哪些內容呢?
(1)體現對整個供應鏈資源管理(SupplyChainManagement)的支持
在知識經濟時代，企業僅靠自己的資源不可能有效參與市場競爭，企業間的合作聯盟逐漸形成。現代企業的競爭已從單個企業之間的競爭發展為供應鏈之間的競爭。必須把經營過程中的有關各方如供應商、製造工廠、分銷網路、客戶等納入一個緊密的供應鏈中，才能有效地安排企業的產、供、銷活動，滿足企業利用全社會的一切市場資源快速高效地進行生產經營的需求，以期進一步提高效率和在市場上獲得競爭優勢。
ERP可以使得企業內部的信息通行無阻，再加上供應鏈管理，透過網路與系統的有效結合，可以使客戶與廠商間形成水平或垂直整合，真正達到全球運籌管理的模式。ERP可以與SCM系統整合，利用信息科學的最新成果,根據市場的需求對企業內部和其供應鏈上各環節的資源進行全面規劃、統籌安排和嚴格控制，以保證人、財、物、信息等各類資源得到充分、合理的應用,從而達到提高生產效率、降低成本、滿足顧客需求、增強企業競爭力的目的。
(2)體現精益生產、敏捷製造和並行工程的思想
ERP支持對混合型生產方式的管理，其管理思想表現在兩個方面：一是“精益生產LP(LeanProction)”，即企業按大批量生產方式組織生產時，把客戶、銷售代理商、供應商、協作單位納入生產體系，企業同其銷售代理、客戶和供應商的關系，已不再是簡單的業務往來關系，而是利益共享的合作夥伴關系;二是“敏捷製造(AgileManufacturing)”，當企業遇到特定的市場和產品需求時，企業的基本合作夥伴不一定能滿足新產品開發生產的要求，這時，企業會組織一個由特定的.供應商和銷售渠道組成的短期或一次性供應鏈，形成“虛擬工廠”，把供應和協作單位看作是企業的一個組成部分，運用“並行工程”組織生產，用最短的時間將新產品打入市場，時刻保持產品的高質量、多樣化和靈活性。
(3)採用計算機和網路通信技術的最新成就
ERP除了已經普遍採用的諸如圖形用戶界面技術(GUI)、sql結構化查詢語言、關系型資料庫管理系統(RDBMS)、面向對象技術(OOT)、第四代語言/計算機輔助軟體工程、客戶機/伺服器和分布式數據處理系統等技術之外，還要實現更為開放的不同平台互操作，採用適用於網路技術的編程軟體，加強了用戶自定義的靈活性和可配置性功能，以適應不同行業用戶的需要。網路通信技術的應用，使ERP易於擴展為供應鏈管理的信息集成。
(4)ERP同BPR密切相關
信息技術的發展加快了信息傳遞速度和實時性，為企業進行信息的實時處理、作出相應的決策提供了極其有利的條件。為了使企業的業務流程能夠預見並響應環境的變化，企業的內外業務流程必須保持信息的敏捷通暢。為了提高企業供應鏈管理的競爭優勢，必然會帶來企業業務流程、信息流程和組織機構的改革。這個改革，不僅包括企業內部，還把供應鏈上的供需雙方合作夥伴包羅進來，系統考慮整個供應鏈的業務流程。ERP應用程序使用的技術和操作必須能夠隨著企業業務流程的變化而相應地調整。BPR的應用已經從企業內部擴展到企業與需求市場和供應市場整個供應鏈的業務流程和組織機構重組的方向。
(5)以物流和信息流為核心在供應鏈上， 除了人們已經熟悉的“物流”、“資金流”、“信息流”以外，還有容易為人們所忽略的“增值流”和“工作流”。就是說，供應鏈上有5種基本“流”在流動。ERP的核心，由物流和信息流構成，兩者再將企業本身、客戶、供貨商三者串聯在一起。物流由供貨商經企業流向客戶，由供貨商提供的材料，經企業本身生產完成品交給客戶;信息流則由客戶的訂單和廠內的生產預測所引發，經企業本身產生采購單給供貨商。工作流決定了各種流的流速和流量，是BPR研究的對象。ERP提供各行業行之有效的業務流程，而且還可以隨著企業工作流(業務流程)的改革在應用程序的操作上作出相應的調整。
總之，ERP不僅面向供應鏈管理，體現BPR、精益生產、敏捷製造、同步工程的精神，而且必然要結合全面質量管理(TQM)以保證質量和客戶滿意度;結合準時制生產(JIT)以消除一切無效勞動與浪費、降低庫存和縮短交貨期;它還要結合約束理論(TOC，TheoryofConstraint，是優化生產技術OPT的發展)來定義供應鏈上的瓶頸環節、消除制約因素來擴大企業供應鏈的有效產出。
;② 淺談計算機資料庫的管理與應用論文
淺談計算機資料庫的管理與應用論文
摘要： 隨著社會經濟的快速發展，信息化網路技術手段不斷進步，信息技術在人們日常生活、工作及學習中的廣泛滲透，不僅給人們生活帶來了極大便利，還極大的提升了人們工作與學習效率，為社會各領域的發展起到了巨大的推動作用。資料庫是伴隨著計算機信息化網路技術發展的，而其又是信息技術發展的核心所在，資料庫技術的快速發展一方面在計算機技術的發展和完善上發揮舉足輕重作用的同時，一方面也為社會的進步作出突出貢獻。本文將就計算機資料庫的管理進行詳細分析，並在此基礎上闡述計算機資料庫的應用情況。
關鍵詞： 計算機資料庫；管理應用
21世紀是信息大爆炸的時代，伴隨著信息化技術的快速發展及在社會生活等各領域的廣泛滲透，人們的生活觀念及方式都發生了很大的變化，尤其是計算機核心技術之一的資料庫技術的發展及應用，不僅使人們生活更加輕松便捷，資料庫技術在人們工作學習中的應用，還極大的提升了人們的工作與學習效率，為社會的發展進步起到了巨大的推動作用。計算機資料庫的主要定義是其是為了達成相關目標而組織在一起並存儲在計算機中的一系列數據。而資料庫技術則是指研究資料庫的相關管理、設計及結構的一系列方法與手段，以達到對數據的有效分析及處理等，這些方法和手段可以是相關理論知識及技術等。計算機資料庫的主要特徵有資料庫中所有數據信息都存在一定的相互間的聯系，同時各數據信息間有保持一定的相對獨立性，此外，資料庫採用DBMS來對數據進行控制及管理。資料庫技術主要經過以下三個發展歷程數據的手動管理時段、通過採用文件系統對數據進行管理時段以及資料庫形成系統時段，每個階段資料庫技術的特點都不同，有著鮮明的時代特徵。下文將就計算機資料庫的管理進行詳細分析，並在此基礎上闡述計算機資料庫的應用情況。
一、計算機資料庫的管理
計算機資料庫的管理主要有以下幾種管理技術。
1.存取管理技術
資料庫的存取管理技術主要有包括以下技術：一是用戶認證技術。對於計算機網路來說，用戶的一切信息資料都是採用一系列且具有一定組合的數據來表達，因而用戶只存在數據身份而不存在其現實身份，相應的在相關授權方面，計算機網路也是對用戶實行數據身份形式的授權模式。該技術可以採用用戶設置的相關密碼及口令來實施計算機對用戶的鑒別，此外，當前還有一種採用生物特徵的方式來對用戶進行鑒別。用戶認證技術能夠有效的防止沒有經過認證授權的用戶，訪問、使用及修改資料庫的許可權；二是控制訪問技術。該技術主要是對用戶的一些權力進行一定限制，既可以限制駭客非法入侵資料庫及訪問相關資源，又能夠對合法用戶的某些權力進行限制，如不允許其訪問受保護的文件及訪問目錄等資源。該技術對主客體的訪問許可權作了相關規定和限制，對用戶的相關訪問要求作出相應控制，其中主體主要指的是用戶，客體指的是文件等資料庫資源。在控制策略方面主要有防火牆控制、許可權控制等。
2.恢復和備份技術
由於當前計算機網路情況十分復雜，計算機資料庫的安全受到多方面因素的干擾和影響，因此當計算機資料庫因某種原因出現故障時，事先做好對資料庫信息資源的備份並對其進行恢復就顯得尤為必要。系統一旦出現故障，其資料庫信息資源便會受到一定破壞甚至丟失，當前應對數據丟失問題的主要對策有對數據進行備份，經過備份的數據信息能夠非常簡便的對其進行恢復。當前的資料庫備份手段包括動態、靜態及邏輯備份等。而資料庫的恢復手段則包括資料庫備份及通過在線日誌來進行恢復等。用戶應根據計算機系統故障原因及自身情況選擇最優的資料庫備份和恢復手段，以減少或避免因數據丟失造成的巨大損害。
3.加密技術
隨著信息化網路技術在人們日常生活工作中的廣泛應用，其在為人們創造巨大效益的同時，也無形中加大對其依賴性，這也導致網路信息安全問題的'不斷發生，木馬、病毒等危害計算機安全的情況越來越普遍。尤其是當前人們將大量重要的數據信息存儲於計算機資料庫中，部分人出於各種目的，抓住用戶網路安全意識薄弱及網路技術缺乏的弱點，通過計算機漏洞採用非法手段入侵用戶計算機系統，通過盜取用戶密碼的方式，非法訪問用戶數據信息並對其進行篡改，極大的威脅到了用戶的數據信息安全。而通過採用數據加密技術則能有效的避免這些情況的發生，對資料庫中的重要信息實施加密，不僅能有效杜絕駭客入侵，還能在系統因某種原因崩潰時，相關數據信息依然不受影響，從而實現數據信息的安全[1]。
二、計算機資料庫的應用情況
1.多媒體中的廣泛應用
計算機資料庫在多媒體領域的廣泛運用主要指的是將多媒體的數字化相關技術及數據壓縮等技術與資料庫技術整合起來，實現資料庫技術在多媒體領域的廣泛應用。多媒體資料庫技術就是在資料庫技術不斷發展和應用過程中出現，其主要應用領域有圖書館、博物館及電子商務中。該技術通過將聲像等數據信息有機整合起來，形成巨大的多媒體信息資源資料庫，從而極大的提高了傳統多媒體信息資源的容量，進而能高效的進行多媒體信息資源的大量演示。資料庫技術在多媒體領域的廣泛應用，不僅多媒體領域的技術水平及服務質量，還為多媒體領域創造了巨大的經濟效益，為社會的健康可持續發展提供巨大推動力。
2.信息管理中的廣泛應用
隨著計算機資料庫技術的不斷發展，其在信息資源管理中的應用也越來越廣泛，並取得了良好效果，資料庫技術不僅提升了信息資源的容量，還極大的保障了信息資源的安全及穩定性，提升了用戶信息管理水平。當前資料庫按照應用領域不同可分為統計資料庫、生態環境資料庫及海河流域資料庫等；按照傳統模式分類，則可分為網狀、關系及層次型三種模式。資料庫技術在信息資源管理中運用，其主要特點有以下幾方面：一是運用領域的拓展。以往的信息管理只包括單一農業或工業，現今資料庫技術在信息資源管理中的運用後，其管理范圍拓展到能涵蓋工、農及服務業，這極大的提升了工作效率，促進了生產力的發展；二是資料庫技術的巨大進步，使得其在信息資源管理中的應用更加具有可操作性，應用范圍更廣泛，運用效果更加良好；三是資料庫的安全性得到極大提高。資料庫的加密技術極大的提升了信息資源的安全性，通過採用用戶賬號及加密等手段，能夠有效對信息資源進行管理，在提升信息管理效率的同時，也能極大的減少甚至避免數據信息風險，從而實現信息管理的安全穩定[2]。
3.在文獻管理中的廣泛應用
其主要可用於以下幾方面：一是資料庫技術可有效的運用與文獻檔案的檢索和存儲中。可以通過將文獻資源錄入光碟的形式，實現大量資源的有效存儲，而且其還具備成本低廉、安全可靠及容量巨大、攜帶方便等特點。如其還可以用於教育教學中，如將大量的教學素材及資源通過壓縮成光碟的形式，這可以極大的提升教學工作的效率；二是用於計算機C語言文獻資源的檢索及瀏覽。可以通過建立計算機C語言的相關理論知識及文獻研究資料的資料庫信息系統，對其數據信息進行細致分類，引進先進的檢索系統，這有助於教師的教學和科研活動的順利開展。如教師可以根據資料庫檢索有用資源進行教學設計，這能極大的提升教學的效果。此外，還可以根據資料庫的信息資源開展科研活動[3]。
三、結語
計算機資料庫技術的發展和應用，不僅能給人們工作、學習及生活帶來極大效益，還能創造巨大的社會經濟效率，為社會的發展進步起到巨大推動作用。因此，加強對計算機資料庫管理與應用的研究有著積極意義。
參考文獻
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[3]江紹虎，潘瀾月.淺談計算機資料庫的應用與管理[J].科技資訊，2012，（19）：25-26.
;③ 為什麼資料庫對其管理的數據要進行結構化的描述和定義
資料庫技術從誕生到現在，在不到半個世紀的時間里，形成了堅實的理論基礎、成熟的商業產品和廣泛的應用領域，吸引越來越多的研究者加入。資料庫的誕生和發展給計算機信息管理帶來了一場巨大的革命。三十多年來，國內外已經開發建設了成千上萬個資料庫，它已成為企業、部門乃至個人日常工作、生產和生活的基礎設施。同時，隨著應用的擴展與深入，資料庫的數量和規模越來越大，資料庫的研究領域也已經大大地拓廣和深化了。30年間資料庫領域獲得了三次計算機圖靈獎(C.W. Bachman, E.F.Codd, J.Gray)，更加充分地說明了資料庫是一個充滿活力和創新精神的領域。就讓我們沿著歷史的軌跡，追溯一下資料庫的發展歷程。
一. 資料庫發展簡史
1. 數據管理的誕生
資料庫的歷史可以追溯到五十年前，那時的數據管理非常簡單。通過大量的分類、比較和表格繪制的機器運行數百萬穿孔卡片來進行數據的處理，其運行結果在紙上列印出來或者製成新的穿孔卡片。而數據管理就是對所有這些穿孔卡片進行物理的儲存和處理。
然而，1951年雷明頓蘭德公司(Remington Rand Inc)的一種叫做Univac I的計算機推出了一種一秒鍾可以輸入數百條記錄的磁帶驅動器，從而引發了數據管理的革命。1956年IBM生產出第一個磁碟驅動器——the Model 305 RAMAC。此驅動器有50個碟片，每個碟片直徑是2英尺，可以儲存5MB的數據。使用磁碟最大的好處是可以隨機地存取數據，而穿孔卡片和磁帶只能順序存取數據。
1951： Univac系統使用磁帶和穿孔卡片作為數據存儲。
資料庫系統的萌芽出現於60年代。當時計算機開始廣泛地應用於數據管理，對數據的共享提出了越來越高的要求。傳統的文件系統已經不能滿足人們的需要。能夠統一管理和共享數據的資料庫管理系統(DBMS)應運而生。數據模型是資料庫系統的核心和基礎，各種DBMS軟體都是基於某種數據模型的。所以通常也按照數據模型的特點將傳統資料庫系統分成網狀資料庫、層次資料庫和關系資料庫三類。
最早出現的是網狀DBMS，是美國通用電氣公司Bachman等人在1961年開發成功的IDS(Integrated DataStore)。1961年通用電氣公司(General Electric Co.)的Charles Bachman成功地開發出世界上第一個網狀DBMS也是第一個資料庫管理系統——集成數據存儲(Integrated DataStore IDS)，奠定了網狀資料庫的基礎，並在當時得到了廣泛的發行和應用。IDS具有數據模式和日誌的特徵。但它只能在GE主機上運行，並且資料庫只有一個文件，資料庫所有的表必須通過手工編碼來生成。
之後，通用電氣公司的一個客戶——BF Goodrich Chemical公司最終不得不重寫了整個系統。並將重寫後的系統命名為集成數據管理系統(IDMS)。
網狀資料庫模型對於層次和非層次結構的事物都能比較自然的模擬，在關系資料庫出現之前網狀DBMS要比層次DBMS用得普遍。在資料庫發展史上，網狀資料庫佔有重要地位。
層次型DBMS是緊隨網路型資料庫而出現的。最著名最典型的層次資料庫系統是IBM公司在1968年開發的IMS(Information Management System)，一種適合其主機的層次資料庫。這是IBM公司研製的最早的大型資料庫系統程序產品。從60年代末產生起，如今已經發展到IMSV6，提供群集、N路數據共享、消息隊列共享等先進特性的支持。這個具有30年歷史的資料庫產品在如今的WWW應用連接、商務智能應用中扮演著新的角色。
1973年Cullinane公司(也就是後來的Cullinet軟體公司)，開始出售Goodrich公司的IDMS改進版本，並且逐漸成為當時世界上最大的軟體公司。
2. 關系資料庫的由來
網狀資料庫和層次資料庫已經很好地解決了數據的集中和共享問題，但是在數據獨立性和抽象級別上仍有很大欠缺。用戶在對這兩種資料庫進行存取時，仍然需要明確數據的存儲結構，指出存取路徑。而後來出現的關系資料庫較好地解決了這些問題。
1970年，IBM的研究員E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上發表了一篇名為「A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks」的論文，提出了關系模型的概念，奠定了關系模型的理論基礎。盡管之前在1968年Childs已經提出了面向集合的模型，然而這篇論文被普遍認為是資料庫系統歷史上具有劃時代意義的里程碑。Codd的心願是為資料庫建立一個優美的數據模型。後來Codd又陸續發表多篇文章，論述了範式理論和衡量關系系統的12條標准，用數學理論奠定了關系資料庫的基礎。關系模型有嚴格的數學基礎，抽象級別比較高，而且簡單清晰，便於理解和使用。但是當時也有人認為關系模型是理想化的數據模型，用來實現DBMS是不現實的，尤其擔心關系資料庫的性能難以接受，更有人視其為當時正在進行中的網狀資料庫規范化工作的嚴重威脅。為了促進對問題的理解，1974年ACM牽頭組織了一次研討會，會上開展了一場分別以Codd和Bachman為首的支持和反對關系資料庫兩派之間的辯論。這次著名的辯論推動了關系資料庫的發展，使其最終成為現代資料庫產品的主流。
1969： Edgar F。「Ted」 Codd發明了關系資料庫
1970年關系模型建立之後，IBM公司在San Jose實驗室增加了更多的研究人員研究這個項目，這個項目就是著名的System R。其目標是論證一個全功能關系DBMS的可行性。該項目結束於1979年，完成了第一個實現SQL的DBMS。然而IBM對IMS的承諾阻止了System R的投產，一直到1980年System R才作為一個產品正式推向市場。IBM產品化步伐緩慢的三個原因：IBM重視信譽，重視質量，盡量減少故障；IBM是個大公司，官僚體系龐大；IBM內部已經有層次資料庫產品，相關人員不積極，甚至反對。
然而同時，1973年加州大學伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已發布的信息開始開發自己的關系資料庫系統Ingres。他們開發的Ingres項目最後由Oracle公司、Ingres公司以及矽谷的其他廠商所商品化。後來，System R和Ingres系統雙雙獲得ACM的1988年「軟體系統獎」。
1976年霍尼韋爾公司(Honeywell)開發了第一個商用關系資料庫系統——Multics Relational Data Store。關系型資料庫系統以關系代數為堅實的理論基礎，經過幾十年的發展和實際應用，技術越來越成熟和完善。其代表產品有Oracle、IBM公司的DB2、微軟公司的MS SQL Server以及Informix、ADABASD等等。
3. 結構化查詢語言 (SQL)
1974年，IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin將Codd關系資料庫的12條准則的數學定義以簡單的關鍵字語法表現出來，里程碑式地提出了SQL(Structured Query Language)語言。SQL語言的功能包括查詢、操縱、定義和控制，是一個綜合的、通用的關系資料庫語言，同時又是一種高度非過程化的語言，只要求用戶指出做什麼而不需要指出怎麼做。SQL集成實現了資料庫生命周期中的全部操作。SQL提供了與關系資料庫進行交互的方法，它可以與標準的編程語言一起工作。自產生之日起，SQL語言便成了檢驗關系資料庫的試金石，而SQL語言標準的每一次變更都指導著關系資料庫產品的發展方向。然而，直到二十世紀七十年代中期，關系理論才通過SQL在商業資料庫Oracle和DB2中使用。
1986年，ANSI把SQL作為關系資料庫語言的美國標准，同年公布了標准SQL文本。目前SQL標准有3個版本。基本SQL定義是ANSIX3135-89，「Database Language - SQL with Integrity Enhancement」[ANS89]，一般叫做SQL-89。SQL-89定義了模式定義、數據操作和事務處理。SQL-89和隨後的ANSIX3168-1989，「Database Language-Embedded SQL」構成了第一代SQL標准。ANSIX3135-1992[ANS92]描述了一種增強功能的SQL，現在叫做SQL-92標准。SQL-92包括模式操作，動態創建和SQL語句動態執行、網路環境支持等增強特性。在完成SQL-92標准後，ANSI和ISO即開始合作開發SQL3標准。SQL3的主要特點在於抽象數據類型的支持，為新一代對象關系資料庫提供了標准。
4. 面向對象資料庫
隨著信息技術和市場的發展，人們發現關系型資料庫系統雖然技術很成熟，但其局限性也是顯而易見的：它能很好地處理所謂的「表格型數據」，卻對技術界出現的越來越多的復雜類型的數據無能為力。九十年代以後，技術界一直在研究和尋求新型資料庫系統。但在什麼是新型資料庫系統的發展方向的問題上，產業界一度是相當困惑的。受當時技術風潮的影響，在相當一段時間內，人們把大量的精力花在研究「面向對象的資料庫系統(object oriented database)」或簡稱「OO資料庫系統」。值得一提的是，美國Stonebraker教授提出的面向對象的關系型資料庫理論曾一度受到產業界的青睞。而Stonebraker本人也在當時被Informix花大價錢聘為技術總負責人。
然而，數年的發展表明，面向對象的關系型資料庫系統產品的市場發展的情況並不理想。理論上的完美性並沒有帶來市場的熱烈反應。其不成功的主要原因在於，這種資料庫產品的主要設計思想是企圖用新型資料庫系統來取代現有的資料庫系統。這對許多已經運用資料庫系統多年並積累了大量工作數據的客戶，尤其是大客戶來說，是無法承受新舊數據間的轉換而帶來的巨大工作量及巨額開支的。另外，面向對象的關系型資料庫系統使查詢語言變得極其復雜，從而使得無論是資料庫的開發商家還是應用客戶都視其復雜的應用技術為畏途。
5. 數據管理的變革
二十世紀六十年代後期出現了一種新型資料庫軟體：決定支持系統(DSS)，其目的是讓管理者在決策過程中更有效地利用數據信息。於是在1970年，第一個聯機分析處理工具——Express誕生了。其他決策支持系統緊隨其後，許多是由公司的IT部門開發出來的。
1985年，第一個商務智能系統(business intelligence)由Metaphor計算機系統有限公司為Procter & Gamble公司開發出來，主要是用來連接銷售信息和零售的掃描儀數據。同年， Pilot 軟體公司開始出售第一個商用客戶/伺服器執行信息系統——Command Center。
同樣在這年，加州大學伯克利分校Ingres項目演變成Postgres，其目標是開發出一個面向對象的資料庫。此後一年， Graphael公司開發了第一個商用的對象資料庫系統—Gbase。
1988年，IBM公司的研究者Barry Devlin和Paul Murphy發明了一個新的術語—信息倉庫，之後，IT的廠商開始構建實驗性的數據倉庫。1991年，W.H. "Bill" Inmon出版了一本「如何構建數據倉庫」的書，使得數據倉庫真正開始應用。
1991： W.H.「Bill」 Inmon發表了」構建數據倉庫」
二十世紀九十年代，隨著基於PC的客戶/伺服器計算模式和企業軟體包的廣泛採用，數據管理的變革基本完成。數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。Internet的異軍突起以及XML語言的出現，給資料庫系統的發展開辟了一片新的天地。
5. 資料庫發展大事記
1951：Univac系統使用磁帶和穿孔卡片作為數據存儲。
1956：IBM公司在其Model 305 RAMAC中第一次引入了磁碟驅動器
1961：通用電氣(GE)公司的Charles Bachman開發了第一個資料庫管理系統——IDS
1969：E.F. Codd發明了關系資料庫。
1973： 由John J.Cullinane領導Cullinane公司開發了 IDMS——一個針對IBM主機的基於網路模型的資料庫。
1976： Honeywell公司推出了Multics Relational Data Store——第一個商用關系資料庫產品。
1979： Oracle公司引入了第一個商用SQL關系資料庫管理系統。
1983： IBM 推出了DB2資料庫產品。
1985： 為Procter & Gamble系統設計的第一個商務智能系統產生。
1991： W.H.「Bill」 Inmon發表了」構建數據倉庫」。
④ 數據管理在文件系統和資料庫系統階段各有那些特性,資料庫系統的實現目標時如何制
資料庫管理系統(database management system)是一種操縱和管理資料庫的大型軟體，是用於建立、使用和維護資料庫，簡稱dbms。它對資料庫進行統一的管理和控制，以保證資料庫的安全性和完整性。用戶通過dbms訪問資料庫中的數據，資料庫管理員也通過dbms進行資料庫的維護工作。它提供多種功能，可使多個應用程序和用戶用不同的方法在同時或不同時刻去建立，修改和詢問資料庫。它使用戶能方便地定義和操縱數據，維護數據的安全性和完整性，以及進行多用戶下的並發控制和恢復資料庫。
按功能劃分，資料庫管理系統大致可分為6個部分：
(1)模式翻譯：提供數據定義語言(ddl)。用它書寫的資料庫模式被翻譯為內部表示。資料庫的邏輯結構、完整性約束和物理儲存結構保存在內部的數據字典中。資料庫的各種數據操作(如查找、修改、插入和刪除等)和資料庫的維護管理都是以資料庫模式為依據的。
(2)應用程序的編譯：把包含著訪問資料庫語句的應用程序，編譯成在dbms支持下可運行的目標程序。
(3)互動式查詢：提供易使用的互動式查詢語言，如sql。dbms負責執行查詢命令，並將查詢結果顯示在屏幕上。
(4)數據的組織與存取：提供數據在外圍儲存設備上的物理組織與存取方法。
⑸事務運行管理：提供事務運行管理及運行日誌，事務運行的安全性監控和數據完整性檢查，事務的並發控制及系統恢復等功能。
(6)資料庫的維護：為資料庫管理員提供軟體支持，包括數據安全控制、完整性保障、資料庫備份、資料庫重組以及性能監控等維護工具。
基於關系模型的資料庫管理系統已日臻完善，並已作為商品化軟體廣泛應用於各行各業。它在各戶伺服器結構的分布式多用戶環境中的應用，使資料庫系統的應用進一步擴展。隨著新型數據模型及數據管理的實現技術的推進，可以預期dbms軟體的性能還將更新和完善，應用領域也將進一步地拓寬。
它所提供的功能有以下幾項：
（1）數據定義功能。DBMS提供相應數據語言來定義（DDL）資料庫結構，它們是刻畫資料庫框架，並被保存在數據字典中。
（2）數據存取功能。DBMS提供數據操縱語言（DML），實現對資料庫數據的基本存取操作：檢索，插入，修改和刪除。
（3）資料庫運行管理功能。DBMS提供數據控制功能，即是數據的安全性、完整性和並發控制等對資料庫運行進行有效地控制和管理，以確保數據正確有效。
（4）資料庫的建立和維護功能。包括資料庫初始數據的裝入，資料庫的轉儲、恢復、重組織，系統性能監視、分析等功能。
（5）資料庫的傳輸。DBMS提供處理數據的傳輸，實現用戶程序與DBMS之間的通信，通常與操作系統協調完成。
著名資料庫管理系統
MS SQL
SYBASE
DB2
ORACLE
MySQL
ACCESS
VF
常見的資料庫管理系統
目前有許多資料庫產品，如Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等產品各以自己特有的功能，在資料庫市場上佔有一席之地。下面簡要介紹幾種常用的資料庫管理系統。
Oracle
Oracle是一個最早商品化的關系型資料庫管理系統，也是應用廣泛、功能強大的資料庫管理系統。Oracle作為一個通用的資料庫管理系統，不僅具有完整的數據管理功能，還是一個分布式資料庫系統，支持各種分布式功能，特別是支持Internet應用。作為一個應用開發環境，Oracle提供了一套界面友好、功能齊全的資料庫開發工具。Oracle使用PL/SQL語言執行各種操作，具有可開放性、可移植性、可伸縮性等功能。特別是在Oracle 8i中，支持面向對象的功能，如支持類、方法、屬性等，使得Oracle 產品成為一種對象/關系型資料庫管理系統。
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server是一種典型的關系型資料庫管理系統，可以在許多操作系統上運行，它使用Transact-SQL語言完成數據操作。由於Microsoft SQL Server是開放式的系統，其它系統可以與它進行完好的交互操作。目前最新版本的產品為Microsoft SQL Server 2000，它具有可靠性、可伸縮性、可用性、可管理性等特點，為用戶提供完整的資料庫解決方案。
Microsoft Office
作為Microsoft Office組件之一的Microsoft Access是在Windows環境下非常流行的桌面型資料庫管理系統。使用Microsoft Access無需編寫任何代碼，只需通過直觀的可視化操作就可以完成大部分數據管理任務。在Microsoft Access資料庫中，包括許多組成資料庫的基本要素。這些要素是存儲信息的表、顯示人機交互界面的窗體、有效檢索數據的查詢、信息輸出載體的報表、提高應用效率的宏、功能強大的模塊工具等。它不僅可以通過ODBC與其它資料庫相連，實現數據交換和共享，還可以與Word、Excel等辦公軟體進行數據交換和共享，並且通過對象鏈接與嵌入技術在資料庫中嵌入和鏈接聲音、圖像等多媒體數據。
資料庫管理系統選擇原則
選擇資料庫管理系統時應從以下幾個方面予以考慮：
(1) 構造資料庫的難易程度。
需要分析資料庫管理系統有沒有範式的要求，即是否必須按照系統所規定的數據模型分析現實世界，建立相應的模型；資料庫管理語句是否符合國際標准，符合國際標准則便於系統的維護、開發、移植；有沒有面向用戶的易用的開發工具；所支持的資料庫容量，資料庫的容量特性決定了資料庫管理系統的使用范圍。
(2) 程序開發的難易程度。
有無計算機輔助軟體工程工具CASE——計算機輔助軟體工程工具可以幫助開發者根據軟體工程的方法提供各開發階段的維護、編碼環境，便於復雜軟體的開發、維護。有無第四代語言的開發平台——第四代語言具有非過程語言的設計方法，用戶不需編寫復雜的過程性代碼，易學、易懂、易維護。有無面向對象的設計平台——面向對象的設計思想十分接近人類的邏輯思維方式，便於開發和維護。對多媒體數據類型的支持——多媒體數據需求是今後發展的趨勢，支持多媒體數據類型的資料庫管理系統必將減少應用程序的開發和維護工作。
(3) 資料庫管理系統的性能分析。
包括性能評估（響應時間、數據單位時間吞吐量）、性能監控（內外存使用情況、系統輸入/輸出速率、SQL語句的執行，資料庫元組控制）、性能管理（參數設定與調整）。
(4) 對分布式應用的支持。
包括數據透明與網路透明程度。數據透明是指用戶在應用中不需指出數據在網路中的什麼節點上，資料庫管理系統可以自動搜索網路，提取所需數據；網路透明是指用戶在應用中無需指出網路所採用的協議。資料庫管理系統自動將數據包轉換成相應的協議數據。
(5) 並行處理能力。
支持多CPU模式的系統（SMP，CLUSTER，MPP），負載的分配形式，並行處理的顆粒度、范圍。
(6) 可移植性和可括展性。
可移植性指垂直擴展和水平擴展能力。垂直擴展要求新平台能夠支持低版本的平台，資料庫客戶機/伺服器機制支持集中式管理模式，這樣保證用戶以前的投資和系統；水平擴展要求滿足硬體上的擴展，支持從單CPU模式轉換成多CPU並行機模式（ SMP, CLUSTER, MPP）
(7) 數據完整性約束。
數據完整性指數據的正確性和一致性保護，包括實體完整性、參照完整性、復雜的事務規則。
(8) 並發控制功能。
對於分布式資料庫管理系統，並發控制功能是必不可少的。因為它面臨的是多任務分布環境，可能會有多個用戶點在同一時刻對同一數據進行讀或寫操作，為了保證數據的一致性，需要由資料庫管理系統的並發控制功能來完成。評價並發控制的標准應從下面幾方面加以考慮：
保證查詢結果一致性方法
數據鎖的顆粒度（數據鎖的控制范圍，表、頁、元組等）
數據鎖的升級管理功能
死鎖的檢測和解決方法
(9) 容錯能力。
異常情況下對數據的容錯處理。評價標准：硬體的容錯，有無磁碟鏡象處理功能軟體的容錯，有無軟體方法異常情況的容錯功能
(10) 安全性控制
包括安全保密的程度（帳戶管理、用戶許可權、網路安全控制、數據約束）
(11) 支持漢字處理能力
包括資料庫描述語言的漢字處理能力（表名、域名、數據）和資料庫開發工具對漢字的支持能力。
⑤ 簡述資料庫和資料庫管理系統及其區別
資料庫管理系統是位於操作系統和資料庫應用系統之間的資料庫管理軟體。
資料庫系統是指在計算機系統中引入資料庫後的系統，包含資料庫、資料庫管理系統（及開發工具）、應用系統、資料庫管理員組成。
即資料庫系統包含資料庫管理系統和資料庫。
簡述資料庫就是簡單的數字、字元等用來表示計量的單位，並沒有什麼實際的含義。而信息是由數據構成的，它可以通過數據進行傳遞，表達一定的意願。
⑥ 主動資料庫系統的結構和設計思想是什麼
1.3. 資料庫系統結構
從資料庫管理系統的角度看，資料庫系統通常採用三級模式結構。本節將介紹資料庫系統的模式結構。
1.3.1. 模式的概念
模式（schema）是資料庫中全體數據的邏輯結構和特徵的描述，它僅僅涉及到類型的描述，而不涉及到具體的值。模式的一個具體值稱為模式的一個實例（instance）。同一個模式可以有很多實例。模式是相對穩定的，實例是相對變動的，因為資料庫中的數據總在不斷地更新。模式反映的是數據的結構及其聯系，而實例反映的是資料庫某一時刻的狀態。
1.3.2. 三級模式結構
資料庫系統的三級模式結構是指資料庫系統是由外模式、模式、內模式，這三級構成的。如圖 1.4所示
圖 1.4. 資料庫系統的三級模式結構
模式（schema）
模式也稱為邏輯模式，它是資料庫中全體數據的邏輯結構和特徵的描述，是所有用戶的公共數據視圖。它是資料庫系統模式結構的中間層，既不涉及數據的物理存儲細節和硬體環境，也與具體的應用程序，與所使用的應用程序開發工具以及程序設計語言無關。
DBMS提供模式描述語言（模式DDL）來嚴格地定義模式。
外模式（external schema）
模式也稱為用戶模式或子模式，它是資料庫用戶（包括程序員和最終用戶）能夠看見和使用的局部數據的邏輯結構和特徵的描述，是資料庫用戶的數據視圖，是與某一特定應用有關的數據的邏輯表示。
外模式通常是模式的子集。一個資料庫中可以有多個外模式。外模式是保證資料庫安全性的一個有力措施，每個用戶只能看見和訪問到相應的外模式的數據，他看不見資料庫中的其餘數據。
DBMS提供外模式描述語言（外模式DDL）來嚴格地定義外模式。
內模式（internal schema）
模式也稱為存儲模式，一個資料庫只能有一個內模式。它是數據物理結構和存儲方式的描述，是數據在資料庫內部的表示方式。
DBMS提供內模式描述語言（內模式DDL）來嚴格地定義內模式。
1.3.3. 兩級映像與數據獨立性
資料庫系統的三級模式是對數據的三個抽象級別，它把數據的具體組織工作留給了DBMS管理，使用戶能夠從邏輯層面上處理數據，而不必關心數據在計算機中的具體表示方式和存儲方式。為了能夠在內部實現這三個抽象層次的聯系和轉換，DBMS在這個三級模式之間提供了兩級映像：
外模式/模式映像
模式/內模式映像
正是這兩級映像保證了資料庫系統中的數據能夠具有較高的邏輯獨立性和物理獨立性。
外模式/模式映像
模式描述的是數據的全局邏輯結構，外模式描述的是數據的局部邏輯結構。對應於同一個模式可以有任意多個外模式。對於每一個外模式，資料庫系統都有一個外模式/模式的映像，它定義了該外模式與模式之間的對應關系。
當模式改變時，由資料庫管理員對各個外模式/模式映像做相應的改變，就可以使外模式保持不變。應用程序是依據數據的外模式編寫的，從而應用程序不必修改，保證了數據與程序的邏輯獨立性，簡稱為數據的邏輯獨立性。
模式/內模式映像
資料庫中只有一個模式，也只有一個內模式，所以模式/內模式的映像是唯一的。它定義了資料庫全局邏輯結構與物理存儲結構之間的對應關系。
當資料庫的物理存儲結構改變時，由資料庫管理員對模式/內模式映像做相應的改變，就可以使模式保持不變。從而應用程序也不必改變。這樣就保證了程序與數據的物理獨立性，簡稱為數據的物理獨立性。
在資料庫的三級模式結構中，資料庫模式，即全局邏輯模式是資料庫的中心與關鍵，它獨立於資料庫的其他層次。因此，設計資料庫模式結構時，應首先確定資料庫的邏輯模式。
⑦ ERP軟體系統體現了哪些管理思想
1、體現對整個供應鏈資源進行管理的思想
在知識經濟時代僅靠自己企業的資源不可能有效地參與市場競爭， 還必須把經營過程中的有關各方如供應 商、製造工廠、分銷網路、客戶等納入一個緊密的供應鏈中 ，才能有效地安排企業的產、供、銷活動，滿足企業 利用全社會一切市場資源快速高效地進行生產經營的需求 ，以期進一步提高效率和在市場上獲得競爭優勢。
2、體現精益生產、同步工程和敏捷製造的思想
ERP系統支持對混合型生產方式的管理，其管理思想表現在兩個方 面：其一是「精益生產LP (Lean Proction)」的思想，它是由美國麻省理工 學院(MIT)提出的一種企業經營戰略體系 。其二是「敏捷製造(Agile Manufacturing)」的思想。
3、體現事先計劃與事中控制的思想
ERP系統中的計劃體系主要包括：主生產計劃、物料需求計劃、能力計劃、 采購計劃、銷售執行計劃、利潤計劃、財務預算和人力資源計劃等，而且這些計劃功能與價值控制功能已完全集成到整個供應鏈系統中。
另一方面，ERP系統通過定義事務處理(Transaction)相關的會計核算科目與核算方式，以便在事務處理發生 的同時自動生成會計核算分錄， 保證了資金流與物流的同步記錄和數據的一致性。
從而實現了根據財務資金現 狀，可以追溯資金的來龍去脈， 並進一步追溯所發生的相關業務活動，改變了資金信息滯後於物料信息的狀況， 便於實現事中控制和實時做出決策。
(7)用資料庫表達管理思想擴展閱讀
ERP軟體系統綜合應用了客戶機/伺服器體系、關系資料庫結構、面向對象技術、圖形用戶界面、第四代語言（4GL）、網路通訊等信息產業成果，以ERP管理思想為靈魂的軟體產品。
ERP軟體系統整合了企業管理理念、業務流程、基礎數據、人力物力、計算機硬體和軟體於一體的企業資源管理系統。
綜合來講，ERP軟體系統以ERP管理思想為核心，以ERP軟體為平台的現代企業管理系統。
ERP系統主要包括以下內容：銷售管理、采購管理、庫存管理、製造標准、主生產計劃、物料需求計劃、能力需求計劃、車間管理、及時生產管理、質量管理、財務管理、成本管理、應收賬管理、應付賬管理、現金管理、固定資產管理、工資管理、人力資源管理、分銷資源管理、設備管理、工作流管理、系統管理。
⑧ 漫談大數據的思想形成與價值維度
漫談大數據的思想形成與價值維度
清華基於微博分析獲得的大數據幸福指數發現人們周六最幸福，相信大家心情不錯，因此今天不談枯燥的技術。關於大數據的思維、理念、方法論已經被反復消費了，本來我想直接進入交互環節，繼挺兄還是要求先有一部分規定動作，我就先自彈自唱幾十分鍾，既然是漫談，也不見得扣題，說到哪裡是哪裡。各位有問題，我可以擇時擇機插入討論。
先說大數據思想的形成吧。自從人類開始文字和數字，數據就開始產生。就數據增長曲線而言，極小的初值確實要經歷漫長的過程達到人類能感知的曲線拐點。谷歌前CEO埃里克·施密特曾給出了一個有趣的數據：從人類文明曙光初現到2003年一共產生的數據，只相當於2010年兩天產生的數據量。而一旦越過拐點，「大數據摩爾定律」的滾滾鐵輪下，指數效應爆發：最近兩年產生的數據量相當於之前產生的全部數據量。
在漫長的數據蓄水過程中，數學和統計學逐漸發展，人們開始注意對數據的量化分析，在人類進入信息時代以前這樣的例子就不勝枚舉。比如經濟上，黃仁宇先生對宋朝經濟的分析中發現了「數目字管理」(即定量分析)的廣泛應用(可惜王安石變法有始無終)。又如軍事，「向林彪學習數據挖掘」的橋段不論真假，其背後量化分析的思想無疑有其現實基礎，而這一基礎甚至可以回推到2000多年前，孫臏正是通過編造「十萬灶減到五萬灶再減到三萬灶」的數據、利用龐涓的量化分析習慣對其進行誘殺。
到上世紀50-60年代，磁帶取代穿孔卡片機，啟動了數據存儲的革命。磁碟驅動器隨即發明，它帶來的最大想像空間並不是容量，而是隨機讀寫的能力，這一下子解放了數據工作者的思維模式，開始數據的非線性表達和管理。資料庫應運而生，從層次型資料庫(IBM為阿波羅登月設計的層次型資料庫迄今仍在建行使用)，到網狀資料庫，再到現在通用的關系資料庫。與數據管理同時發源的是決策支持系統(DSS)，80年代演變到商業智能(BI)和數據倉庫，開辟了數據分析——也就是為數據賦予意義——的道路。
那個時代運用數據管理和分析最厲害的是商業。第一個數據倉庫是為寶潔做的，第一個太位元組的數據倉庫是在沃爾瑪。沃爾瑪的典型應用是兩個：一是基於retaillink的供應鏈優化，把數據與供應商共享，指導它們的產品設計、生產、定價、配送、營銷等整個流程，同時供應商可以優化庫存、及時補貨;二是購物籃分析，也就是常說的啤酒加尿布。關於啤酒加尿布，幾乎所有的營銷書都言之鑿鑿，我告訴大家，是Teradata的一個經理編的，人類歷史上從沒有發生過，但是，先教育市場，再收獲市場，它是有功的。
僅次於沃爾瑪的樂購(Tesco)，強在客戶關系管理(CRM)，細分客戶群，分析其行為和意圖，做精準營銷。
這些都發生在90年代。00年代時，科研產生了大量的數據，如天文觀測、粒子碰撞，資料庫大拿吉姆·格雷等提出了第四範式，是數據方法論的一次提升。前三個範式是實驗(伽利略從斜塔往下扔)，理論(牛頓被蘋果砸出靈感，形成經典物理學定律)，模擬(粒子加速太貴，核試驗太臟，於是乎用計算代替)。第四範式是數據探索。這其實也不是新鮮的，開普勒根據前人對行星位置的觀測數據擬合出橢圓軌道，就是數據方法。但是到90年代的時候，科研數據實在太多了，數據探索成為顯學。在現今的學科里，有一對孿生兄弟，計算XX學和XX信息學，前者是模擬/計算範式，後者是數據範式，如計算生物學和生物信息學。有時候計算XX學包含了數據範式，如計算社會學、計算廣告學。
2008年克里斯·安德森(長尾理論的作者)在《連線》雜志寫了一篇《理論的終結》，引起軒然大波。他主要的觀點是有了數據，就不要模型了，或者很難獲得具有可解釋性的模型，那麼模型所代表的理論也沒有意義了。跟大家說一下數據、模型和理論。大家先看個粗糙的圖。
首先，我們在觀察客觀世界中採集了三個點的數據，根據這些數據，可以對客觀世界有個理論假設，用一個簡化的模型來表示，比如說三角形。可以有更多的模型，如四邊形，五邊形。隨著觀察的深入，又採集了兩個點，這時發現三角形、四邊形的模型都是錯的，於是確定模型為五邊形，這個模型反映的世界就在那個五邊形里，殊不知真正的時間是圓形。
大數據時代的問題是數據是如此的多、雜，已經無法用簡單、可解釋的模型來表達，這樣，數據本身成了模型，嚴格地說，數據及應用數學(尤其是統計學)取代了理論。安德森用谷歌翻譯的例子，統一的統計學模型取代了各種語言的理論/模型(如語法)，能從英文翻譯到法文，就能從瑞典文翻譯到中文，只要有語料數據。谷歌甚至能翻譯克萊貢語(StarTrek里編出來的語言)。安德森提出了要相關性不要因果性的問題，以後舍恩伯格(下面稱之為老舍)只是拾人牙慧了。
當然，科學界不認同《理論的終結》，認為科學家的直覺、因果性、可解釋性仍是人類獲得突破的重要因素。有了數據，機器可以發現當前知識疆域裡面隱藏的未知部分。而沒有模型，知識疆域的上限就是機器線性增長的計算力，它不能擴展到新的空間。在人類歷史上，每一次知識疆域的跨越式拓展都是由天才和他們的理論率先吹起的號角。
2010年左右，大數據的浪潮捲起，這些爭論迅速被淹沒了。看谷歌趨勢，」bigdata」這個詞就是那個時間一下子躥升了起來。吹鼓手有幾家，一家是IDC，每年給EMC做digitaluniverse的報告，上升到澤位元組范疇(給大家個概念，現在硬碟是太位元組，1000太=1拍，阿里、Facebook的數據是幾百拍位元組，1000拍=1艾，網路是個位數艾位元組，谷歌是兩位數艾位元組，1000艾=1澤);一家是麥肯錫，發布《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》;一家是《經濟學人》，其中的重要寫手是跟老舍同著《大數據時代》的肯尼思?庫克耶;還有一家是Gartner，杜撰了3V(大、雜、快)，其實這3V在2001年就已經被編出來了，只不過在大數據語境里有了全新的詮釋。
咱們國內，歡總、國棟總也是在2011年左右開始呼籲對大數據的重視。
2012年子沛的書《大數據》教育政府官員有功。老舍和庫克耶的《大數據時代》提出了三大思維，現在已經被奉為圭臬，但千萬別當作放之四海而皆準的真理了。
比如要數據全集不要采樣。現實地講，1.沒有全集數據，數據都在孤島里;2.全集太貴，鑒於大數據信息密度低，是貧礦，投入產出比不見得好;3.宏觀分析中采樣還是有用的，蓋洛普用5000個樣本勝過幾百萬調查的做法還是有實踐意義;4.采樣要有隨機性、代表性，采訪火車上的民工得出都買到票的結論不是好采樣，現在只做固定電話采樣調查也不行了(行動電話是大頭)，在國外基於Twitter采樣也發現不完全具有代表性(老年人沒被包括);5.采樣的缺點是有百分之幾的偏差，更會丟失黑天鵝的信號，因此在全集數據存在且可分析的前提下，全量是首選。全量>好的采樣>不均勻的大量。
再說混雜性由於精確性。擁抱混雜性(這樣一種客觀現象)的態度是不錯的，但不等於喜歡混雜性。數據清洗比以前更重要，數據失去辨識度、失去有效性，就該扔了。老舍引用谷歌PeterNovig的結論，少數高質量數據+復雜演算法被大量低質量數據+簡單演算法打敗，來證明這一思維。Peter的研究是Web文本分析，確實成立。但谷歌的深度學習已經證明這個不完全對，對於信息維度豐富的語音、圖片數據，需要大量數據+復雜模型。
最後是要相關性不要因果性。對於大批量的小決策，相關性是有用的，如亞馬遜的個性化推薦;而對於小批量的大決策，因果性依然重要。就如中葯，只到達了相關性這一步，但它沒有可解釋性，無法得出是有些樹皮和蟲殼的因導致治癒的果。西葯在發現相關性後，要做隨機對照試驗，把所有可能導致「治癒的果」的干擾因素排除，獲得因果性和可解釋性。在商業決策上也是一樣，相關性只是開始，它取代了拍腦袋、直覺獲得的假設，而後面驗證因果性的過程仍然重要。
把大數據的一些分析結果落實在相關性上也是倫理的需要，動機不代錶行為。預測性分析也一樣，不然警察會預測人犯罪，保險公司會預測人生病，社會很麻煩。大數據演算法極大影響了我們的生活，有時候會覺得挺悲哀的，是演算法覺得了你貸不貸得到款，谷歌每調整一次演算法，很多在線商業就會受到影響，因為被排到後面去了。
下面時間不多了，關於價值維度，我貼一些以前講過的東西。大數據思想中很重要的一點是決策智能化之外，還有數據本身的價值化。這一點不贅述了，引用馬雲的話吧，「信息的出發點是我認為我比別人聰明，數據的出發點是認為別人比我聰明;信息是你拿到數據編輯以後給別人，而數據是你搜集數據以後交給比你更聰明的人去處理。」大數據能做什麼?價值這個V怎麼映射到其他3V和時空象限中?
再貼上解釋。「見微」與「知著」在Volume的空間維度。小數據見微，作個人刻畫，我曾用《一代宗師》中「見自己」形容之;大數據知著，反映自然和群體的特徵和趨勢，我以「見天地、見眾生」比喻之。「著」推動「微」(如把人群細分為buckets)，又拉動「微」(如推薦相似人群的偏好給個人)。「微」與「著」又反映了時間維度，數據剛產生時個人價值最大，隨著時間decay最後退化為以集合價值為主。
「當下」和「皆明」在Velocity的時間維度。當下在時間原點，是閃念之間的實時智慧，結合過往(負軸)、預測未來(正軸)，可以皆明，即獲得perpetual智慧。《西遊記》里形容真假孫悟空，一個是「知天時、通變化」，一個是「知前後、萬物皆明」，正好對應。為達到皆明，需要全量分析、預測分析和處方式分析(prescriptiveanalytics，為讓設定的未來發生，需要採取什麼樣的行動)。
「辨訛」和「曉意」在Variety的空間維度。基於大體量、多源異質的數據，辨訛過濾雜訊、查漏補缺、去偽存真。曉意達到更高境界，從非結構數據中提取語義、使機器能夠窺探人的思想境界、達到過去結構化數據分析不能達到之高度。
先看知著，對宏觀現象規律的研究早已有之，大數據的知著有兩個新特點，一是從采樣到全量，比如央視去年「你幸福嗎」的調查，是街頭的采樣，前不久《中國經濟生活大調查》關於幸福城市排名的結論，是基於10萬份問卷(17個問題)的采樣，而清華行為與大數據實驗室做的幸福指數(繼挺兄、我、還有多位本群群友參與)，是基於新浪微博數據的全集(托老王的福)，這些數據是人們的自然表達(而不是面對問卷時的被動應對)，同時又有上下文語境，因此更真實、也更有解釋性。北上廣不幸福，是因為空氣還是房價或教育，在微博上更容易傳播的積極情緒還是消極情緒，數據告訴你答案。《中國經濟生活大調查》說「再小的聲音我們都聽得見」，是過頭話，采樣和傳統的統計分析方法對數據分布採用一些簡化的模型，這些模型把異常和長尾忽略了，全量的分析可以看到黑天鵝的身影，聽到長尾的聲音。
另一個特點是從定性到定量。計算社會學就是把定量分析應用到社會學，已經有一批數學家、物理學家成了經濟學家、寬客，現在他們也可以選擇成為社會學家。國泰君安3I指數也是一個例子，它通過幾十萬用戶的數據，主要是反映投資活躍程度和投資收益水平的指標，建立一個量化模型來推知整體投資景氣度。
再看見微，我認為大數據的真正差異化優勢在微觀。自然科學是先宏觀、具體，進入到微觀和抽象，這時大數據就很重要了。我們更關注社會科學，那是先微觀、具體，再宏觀、抽象，許小年索性認為宏觀經濟學是偽科學。如果市場是個體行為的總和，我們原來看到是一張抽象派的畫，看不懂，通過客戶細分慢慢可以形成一張大致看得懂的現實圖景，不過是馬賽克的，再通過微分、甚至定位個人，形成高清圖。我們每一個人現在都生活在零售商的bucket中(前面說的樂購創造了這個概念)，最簡單的是高收入、低收入這類反映背景的，再有就是反映行為和生活方式的，如「精打細算」、「右鍵點擊一族」(使用右鍵的比較techsavvy)。反過來我們消費者也希望能夠獲得個性化的尊崇，Nobodywantstobenobodytoday。
了解並掌握客戶比以往任何時候都更重要。奧巴馬贏在大數據上，就是因為他知道西岸40-49歲女性的男神是喬治·克魯尼，東岸同樣年齡段女性的偶像則是莎拉·傑西卡·帕克(《慾望都市》的主角)，他還要更細分，搖擺州每一個郡每一個年齡段每一個時間段在看什麼電視，搖擺州(俄亥俄)1%選民隨時間變化的投票傾向，搖擺選民在Reddit上還是Facebook上，都在其掌握之中。
對於企業來說，要從以產品為中心，轉到以客戶(買單者)甚至用戶(使用者)為中心，從關注用戶背景到關注其行為、意圖和意向，從關注交易形成轉到關注每一個交互點/觸點，用戶是從什麼路徑發現我的產品的，決定之前又做了什麼，買了以後又有什麼反饋，是通過網頁、還是QQ、微博或是微信。
再講第三個，當下。時間是金錢，股票交易就是快魚吃慢魚，用免費股票交易軟體有幾秒的延遲，而佔美國交易量60-70%的高頻程序化交易則要發現毫秒級、低至1美分的交易機會。時間又是生命，美國國家大氣與海洋管理局的超級計算機在日本311地震後9分鍾發出海嘯預警，已經太晚。時間還是機會。現在所謂的購物籃分析用的其實並不是真正的購物籃，而是結帳完的小票，真正有價值的是當顧客還拎著購物籃，在瀏覽、試用、選擇商品的時候，在每一個觸點影響他/她的選擇。數據價值具有半衰期，最新鮮的時候個性化價值最大，漸漸退化到只有集合價值。當下的智慧是從刻舟求劍到見時知幾，原來10年一次的人口普查就是刻舟求劍，而現在東莞一出事網路遷徙圖就反映出來了。當然，當下並不一定是完全准確的，其實如果沒有更多、更久的數據，匆忙對網路遷徙圖解讀是可能陷入誤區的。
第四個，皆明。時間有限，就簡單說了。就是從放馬後炮到料事如神(predictiveanalytics)，從料事如神到運籌帷幄(prescriptiveanalytics)，只知道有東風是預測分析，確定要借箭的目標、並給出處方利用草船來借，就是處方性分析。我們現在要提高響應度、降低流失率、吸引新客戶，需要處方性分析。
辨訛就是利用多源數據過濾雜訊、查漏補缺和去偽存真。20多個省市的GDP之和超過全國的GDP就是一個例子，我們的GPS有幾十米的誤差，但與地圖數據結合就能做到精確，GPS在城市的高樓中沒有信號，可以與慣性導航結合。
曉意涉及到大數據下的機器智能，是個大問題，也不展開了。貼一段我的文章：有人說在涉及「曉意」的領域人是無法替代的。這在前大數據時代是事實。《點球成金(Moneyball)》講的是數量化分析和預測對棒球運動的貢獻，它在大數據背景下出現了傳播的誤區：一、它其實不是大數據，而是早已存在的數據思維和方法;二、它刻意或無意忽略了球探的作用。從讀者看來，奧克蘭競技隊的總經理比利·比恩用數量化分析取代了球探。而事實是，在運用數量化工具的同時，比恩也增加了球探的費用，軍功章里有機器的一半，也有人的一半，因為球探對運動員定性指標(如競爭性、抗壓力、意志力等)的衡量是少數結構化量化指標無法刻畫的。大數據改變了這一切。人的數字足跡的無意識記錄，以及機器學習(尤其是深度學習)曉意能力的增強，可能逐漸改變機器的劣勢。今年我們看到基於大數據的情感分析、價值觀分析和個人刻畫，當這些應用於人力資源，已經或多或少體現了球探承擔的作用。
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⑨ 詳解大數據的思想如何形成與其價值維度
詳解大數據的思想如何形成與其價值維度
比如經濟上，黃仁宇先生對宋朝經濟的分析中發現了「數目字管理」(即定量分析)的廣泛應用(可惜王安石變法有始無終)。又如軍事，「向林彪學習數據挖掘」的橋段不論真假，其背後量化分析的思想無疑有其現實基礎，而這一基礎甚至可以回推到2000多年前，孫臏正是通過編造「十萬灶減到五萬灶再減到三萬灶」的數據、利用龐涓的量化分析習慣對其進行誘殺。
到上世紀50-60年代，磁帶取代穿孔卡片機，啟動了數據存儲的革命。磁碟驅動器隨即發明，它帶來的最大想像空間並不是容量，而是隨機讀寫的能力，這一下子解放了數據工作者的思維模式，開始數據的非線性表達和管理。資料庫應運而生，從層次型資料庫(IBM為阿波羅登月設計的層次型資料庫迄今仍在建行使用)，到網狀資料庫，再到現在通用的關系資料庫。與數據管理同時發源的是決策支持系統(DSS)，80年代演變到商業智能(BI)和數據倉庫，開辟了數據分析——也就是為數據賦予意義——的道路。
那個時代運用數據管理和分析最厲害的是商業。第一個數據倉庫是為寶潔做的，第一個太位元組的數據倉庫是在沃爾瑪。沃爾瑪的典型應用是兩個：一是基於retaillink的供應鏈優化，把數據與供應商共享，指導它們的產品設計、生產、定價、配送、營銷等整個流程，同時供應商可以優化庫存、及時補貨;二是購物籃分析，也就是常說的啤酒加尿布。關於啤酒加尿布，幾乎所有的營銷書都言之鑿鑿，我告訴大家，是Teradata的一個經理編的，人類歷史上從沒有發生過，但是，先教育市場，再收獲市場，它是有功的。
僅次於沃爾瑪的樂購(Tesco)，強在客戶關系管理(CRM)，細分客戶群，分析其行為和意圖，做精準營銷。
這些都發生在90年代。00年代時，科研產生了大量的數據，如天文觀測、粒子碰撞，資料庫大拿吉姆·格雷等提出了第四範式，是數據方法論的一次提升。前三個範式是實驗(伽利略從斜塔往下扔)，理論(牛頓被蘋果砸出靈感，形成經典物理學定律)，模擬(粒子加速太貴，核試驗太臟，於是乎用計算代替)。第四範式是數據探索。這其實也不是新鮮的，開普勒根據前人對行星位置的觀測數據擬合出橢圓軌道，就是數據方法。但是到90年代的時候，科研數據實在太多了，數據探索成為顯學。在現今的學科里，有一對孿生兄弟，計算XX學和XX信息學，前者是模擬/計算範式，後者是數據範式，如計算生物學和生物信息學。有時候計算XX學包含了數據範式，如計算社會學、計算廣告學。
2008年克里斯·安德森(長尾理論的作者)在《連線》雜志寫了一篇《理論的終結》，引起軒然大波。他主要的觀點是有了數據，就不要模型了，或者很難獲得具有可解釋性的模型，那麼模型所代表的理論也沒有意義了。跟大家說一下數據、模型和理論。大家先看個粗糙的圖。
首先，我們在觀察客觀世界中採集了三個點的數據，根據這些數據，可以對客觀世界有個理論假設，用一個簡化的模型來表示，比如說三角形。可以有更多的模型，如四邊形，五邊形。隨著觀察的深入，又採集了兩個點，這時發現三角形、四邊形的模型都是錯的，於是確定模型為五邊形，這個模型反映的世界就在那個五邊形里，殊不知真正的時間是圓形。
大數據時代的問題是數據是如此的多、雜，已經無法用簡單、可解釋的模型來表達，這樣，數據本身成了模型，嚴格地說，數據及應用數學(尤其是統計學)取代了理論。安德森用谷歌翻譯的例子，統一的統計學模型取代了各種語言的理論/模型(如語法)，能從英文翻譯到法文，就能從瑞典文翻譯到中文，只要有語料數據。谷歌甚至能翻譯克萊貢語(StarTrek里編出來的語言)。安德森提出了要相關性不要因果性的問題，以後舍恩伯格(下面稱之為老舍)只是拾人牙慧了。
當然，科學界不認同《理論的終結》，認為科學家的直覺、因果性、可解釋性仍是人類獲得突破的重要因素。有了數據，機器可以發現當前知識疆域裡面隱藏的未知部分。而沒有模型，知識疆域的上限就是機器線性增長的計算力，它不能擴展到新的空間。在人類歷史上，每一次知識疆域的跨越式拓展都是由天才和他們的理論率先吹起的號角。
2010年左右，大數據的浪潮捲起，這些爭論迅速被淹沒了。看谷歌趨勢，」bigdata」這個詞就是那個時間一下子躥升了起來。吹鼓手有幾家，一家是IDC，每年給EMC做digitaluniverse的報告，上升到澤位元組范疇(給大家個概念，現在硬碟是太位元組，1000太=1拍，阿里、Facebook的數據是幾百拍位元組，1000拍=1艾，網路是個位數艾位元組，谷歌是兩位數艾位元組，1000艾=1澤);一家是麥肯錫，發布《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》;一家是《經濟學人》，其中的重要寫手是跟老舍同著《大數據時代》的肯尼思？庫克耶;還有一家是Gartner，杜撰了3V(大、雜、快)，其實這3V在2001年就已經被編出來了，只不過在大數據語境里有了全新的詮釋。
咱們國內，歡總、國棟總也是在2011年左右開始呼籲對大數據的重視。
2012年子沛的書《大數據》教育政府官員有功。老舍和庫克耶的《大數據時代》提出了三大思維，現在已經被奉為圭臬，但千萬別當作放之四海而皆準的真理了。
比如要數據全集不要采樣。現實地講，1.沒有全集數據，數據都在孤島里;2.全集太貴，鑒於大數據信息密度低，是貧礦，投入產出比不見得好;3.宏觀分析中采樣還是有用的，蓋洛普用5000個樣本勝過幾百萬調查的做法還是有實踐意義;4.采樣要有隨機性、代表性，采訪火車上的民工得出都買到票的結論不是好采樣，現在只做固定電話采樣調查也不行了(行動電話是大頭)，在國外基於Twitter采樣也發現不完全具有代表性(老年人沒被包括);5.采樣的缺點是有百分之幾的偏差，更會丟失黑天鵝的信號，因此在全集數據存在且可分析的前提下，全量是首選。全量>好的采樣>不均勻的大量。
再說混雜性由於精確性。擁抱混雜性(這樣一種客觀現象)的態度是不錯的，但不等於喜歡混雜性。數據清洗比以前更重要，數據失去辨識度、失去有效性，就該扔了。老舍引用谷歌PeterNovig的結論，少數高質量數據+復雜演算法被大量低質量數據+簡單演算法打敗，來證明這一思維。Peter的研究是Web文本分析，確實成立。但谷歌的深度學習已經證明這個不完全對，對於信息維度豐富的語音、圖片數據，需要大量數據+復雜模型。
最後是要相關性不要因果性。對於大批量的小決策，相關性是有用的，如亞馬遜的個性化推薦;而對於小批量的大決策，因果性依然重要。就如中葯，只到達了相關性這一步，但它沒有可解釋性，無法得出是有些樹皮和蟲殼的因導致治癒的果。西葯在發現相關性後，要做隨機對照試驗，把所有可能導致「治癒的果」的干擾因素排除，獲得因果性和可解釋性。在商業決策上也是一樣，相關性只是開始，它取代了拍腦袋、直覺獲得的假設，而後面驗證因果性的過程仍然重要。
把大數據的一些分析結果落實在相關性上也是倫理的需要，動機不代錶行為。預測性分析也一樣，不然警察會預測人犯罪，保險公司會預測人生病，社會很麻煩。大數據演算法極大影響了我們的生活，有時候會覺得挺悲哀的，是演算法覺得了你貸不貸得到款，谷歌每調整一次演算法，很多在線商業就會受到影響，因為被排到後面去了。
下面時間不多了，關於價值維度，我貼一些以前講過的東西。大數據思想中很重要的一點是決策智能化之外，還有數據本身的價值化。這一點不贅述了，引用馬雲的話吧，「信息的出發點是我認為我比別人聰明，數據的出發點是認為別人比我聰明;信息是你拿到數據編輯以後給別人，而數據是你搜集數據以後交給比你更聰明的人去處理。」大數據能做什麼？價值這個V怎麼映射到其他3V和時空象限中？我畫了個圖：
再貼上解釋。「見微」與「知著」在Volume的空間維度。小數據見微，作個人刻畫，我曾用《一代宗師》中「見自己」形容之;大數據知著，反映自然和群體的特徵和趨勢，我以「見天地、見眾生」比喻之。「著」推動「微」(如把人群細分為buckets)，又拉動「微」(如推薦相似人群的偏好給個人)。「微」與「著」又反映了時間維度，數據剛產生時個人價值最大，隨著時間decay最後退化為以集合價值為主。
「當下」和「皆明」在Velocity的時間維度。當下在時間原點，是閃念之間的實時智慧，結合過往(負軸)、預測未來(正軸)，可以皆明，即獲得perpetual智慧。《西遊記》里形容真假孫悟空，一個是「知天時、通變化」，一個是「知前後、萬物皆明」，正好對應。為達到皆明，需要全量分析、預測分析和處方式分析(prescriptiveanalytics，為讓設定的未來發生，需要採取什麼樣的行動)。
「辨訛」和「曉意」在Variety的空間維度。基於大體量、多源異質的數據，辨訛過濾雜訊、查漏補缺、去偽存真。曉意達到更高境界，從非結構數據中提取語義、使機器能夠窺探人的思想境界、達到過去結構化數據分析不能達到之高度。
先看知著，對宏觀現象規律的研究早已有之，大數據的知著有兩個新特點，一是從采樣到全量，比如央視去年「你幸福嗎」的調查，是街頭的采樣，前不久《中國經濟生活大調查》關於幸福城市排名的結論，是基於10萬份問卷(17個問題)的采樣，而清華行為與大數據實驗室做的幸福指數(繼挺兄、我、還有多位本群群友參與)，是基於新浪微博數據的全集(托老王的福)，這些數據是人們的自然表達(而不是面對問卷時的被動應對)，同時又有上下文語境，因此更真實、也更有解釋性。北上廣不幸福，是因為空氣還是房價或教育，在微博上更容易傳播的積極情緒還是消極情緒，數據告訴你答案。《中國經濟生活大調查》說「再小的聲音我們都聽得見」，是過頭話，采樣和傳統的統計分析方法對數據分布採用一些簡化的模型，這些模型把異常和長尾忽略了，全量的分析可以看到黑天鵝的身影，聽到長尾的聲音。
另一個特點是從定性到定量。計算社會學就是把定量分析應用到社會學，已經有一批數學家、物理學家成了經濟學家、寬客，現在他們也可以選擇成為社會學家。國泰君安3I指數也是一個例子，它通過幾十萬用戶的數據，主要是反映投資活躍程度和投資收益水平的指標，建立一個量化模型來推知整體投資景氣度。
再看見微，我認為大數據的真正差異化優勢在微觀。自然科學是先宏觀、具體，進入到微觀和抽象，這時大數據就很重要了。我們更關注社會科學，那是先微觀、具體，再宏觀、抽象，許小年索性認為宏觀經濟學是偽科學。如果市場是個體行為的總和，我們原來看到是一張抽象派的畫，看不懂，通過客戶細分慢慢可以形成一張大致看得懂的現實圖景，不過是馬賽克的，再通過微分、甚至定位個人，形成高清圖。我們每一個人現在都生活在零售商的bucket中(前面說的樂購創造了這個概念)，最簡單的是高收入、低收入這類反映背景的，再有就是反映行為和生活方式的，如「精打細算」、「右鍵點擊一族」(使用右鍵的比較techsavvy)。反過來我們消費者也希望能夠獲得個性化的尊崇，Nobody wants to be nobody today。
了解並掌握客戶比以往任何時候都更重要。奧巴馬贏在大數據上，就是因為他知道西岸40-49歲女性的男神是喬治·克魯尼，東岸同樣年齡段女性的偶像則是莎拉·傑西卡·帕克(《慾望都市》的主角)，他還要更細分，搖擺州每一個郡每一個年齡段每一個時間段在看什麼電視，搖擺州(俄亥俄)1%選民隨時間變化的投票傾向，搖擺選民在Reddit上還是Facebook上，都在其掌握之中。
對於企業來說，要從以產品為中心，轉到以客戶(買單者)甚至用戶(使用者)為中心，從關注用戶背景到關注其行為、意圖和意向，從關注交易形成轉到關注每一個交互點/觸點，用戶是從什麼路徑發現我的產品的，決定之前又做了什麼，買了以後又有什麼反饋，是通過網頁、還是QQ、微博或是微信。
再講第三個，當下。時間是金錢，股票交易就是快魚吃慢魚，用免費股票交易軟體有幾秒的延遲，而佔美國交易量60-70%的高頻程序化交易則要發現毫秒級、低至1美分的交易機會。時間又是生命，美國國家大氣與海洋管理局的超級計算機在日本311地震後9分鍾發出海嘯預警，已經太晚。時間還是機會。現在所謂的購物籃分析用的其實並不是真正的購物籃，而是結帳完的小票，真正有價值的是當顧客還拎著購物籃，在瀏覽、試用、選擇商品的時候，在每一個觸點影響他/她的選擇。數據價值具有半衰期，最新鮮的時候個性化價值最大，漸漸退化到只有集合價值。當下的智慧是從刻舟求劍到見時知幾，原來10年一次的人口普查就是刻舟求劍，而現在東莞一出事網路遷徙圖就反映出來了。當然，當下並不一定是完全准確的，其實如果沒有更多、更久的數據，匆忙對網路遷徙圖解讀是可能陷入誤區的。
第四個，皆明。時間有限，就簡單說了。就是從放馬後炮到料事如神(predictiveanalytics)，從料事如神到運籌帷幄(prescriptiveanalytics)，只知道有東風是預測分析，確定要借箭的目標、並給出處方利用草船來借，就是處方性分析。我們現在要提高響應度、降低流失率、吸引新客戶，需要處方性分析。
辨訛就是利用多源數據過濾雜訊、查漏補缺和去偽存真。20多個省市的GDP之和超過全國的GDP就是一個例子，我們的GPS有幾十米的誤差，但與地圖數據結合就能做到精確，GPS在城市的高樓中沒有信號，可以與慣性導航結合。
曉意涉及到大數據下的機器智能，是個大問題，也不展開了。貼一段我的文章：有人說在涉及「曉意」的領域人是無法替代的。這在前大數據時代是事實。《點球成金(Moneyball)》講的是數量化分析和預測對棒球運動的貢獻，它在大數據背景下出現了傳播的誤區：一、它其實不是大數據，而是早已存在的數據思維和方法;二、它刻意或無意忽略了球探的作用。從讀者看來，奧克蘭競技隊的總經理比利·比恩用數量化分析取代了球探。而事實是，在運用數量化工具的同時，比恩也增加了球探的費用，軍功章里有機器的一半，也有人的一半，因為球探對運動員定性指標(如競爭性、抗壓力、意志力等)的衡量是少數結構化量化指標無法刻畫的。大數據改變了這一切。人的數字足跡的無意識記錄，以及機器學習(尤其是深度學習)曉意能力的增強，可能逐漸改變機器的劣勢。今年我們看到基於大數據的情感分析、價值觀分析和個人刻畫，當這些應用於人力資源，已經或多或少體現了球探承擔的。
⑩ 什麼是資料庫管理系統它的主要功能是什麼
資料庫管理系統是一種操縱和管理資料庫的大型軟體。是一個能夠提供數據錄入、修改、查詢的數據操作軟體。它對資料庫進行統一的管理和控制，以保證資料庫的安全性和完整性。主要功能是：
1、數據定義：提供數據定義語言DDL，供用戶定義資料庫的三級模式結構、兩級映像以及完整性約束和保密限制等約束。DDL所描述的庫結構僅僅給出了資料庫的框架，資料庫的框架信息被存放在數據字典中。
2、數據操作：提供數據操作語言DML，供用戶實現對數據的追加、刪除、更新、查詢等操作。
3、資料庫的運行管理：資料庫的運行管理功能是DBMS的運行控制、管理功能，包括多用戶環境下的並發控制、安全性檢查和存取限制控制、完整性檢查和執行、運行日誌的組織管理、事務的管理和自動恢復，即保證事務的原子性。
4、數據組織、存儲與管理：DBMS要分類組織、存儲和管理各種數據，包括數據字典、用戶數據、存取路徑等，需確定以何種文件結構和存取方式在存儲級上組織這些數據，如何實現數據之間的聯系。
5、資料庫的保護：保護通過4個方面來實現：資料庫的恢復、資料庫的並發控制、資料庫的完整性控制、資料庫安全性控制。DBMS的其他保護功能還有系統緩沖區的管理以及數據存儲的某些自適應調節機制等。
6、資料庫的維護：這一部分包括資料庫的數據載入、轉換、轉儲、資料庫的重組合重構以及性能監控等功能，這些功能分別由各個使用程序來完成。
7、通信：具有與操作系統的聯機處理、分時系統及遠程作業輸入的相關介面，負責處理數據的傳送。
(10)用資料庫表達管理思想擴展閱讀：
資料庫管理系統的優點
1、控制數據冗餘。資料庫管理應盡可能地消除了冗餘，但是並沒有完全消除，而是控制大量資料庫固有的冗餘。
2、保證數據一致性。通過消除或控制冗餘，可降低不一致性產生的危險。如果數據項在資料庫中只存儲了一次，則任何對該值的更新均只需進行一次，而且新的值立即就被所有用戶獲得。
3、提高數據共享。資料庫應該被有許可權的用戶共享。DBMS的引入使更多的用戶可以更方便的共享更多的數據。新的應用程序可以依賴於資料庫中已經存在的數據，並且只增加目前沒有存儲的數據，而不用重新定義所有的數據需求。