A. 数据库未来的发展前景怎么样
在信息化时代，数据库成为企业经营管理必不可少的工具。经过了一个世纪的发展，目前数据库行业已经进入到快速发展阶段，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生，市场规模达到665亿美元。未来，随着海量数据的爆发，全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。
数据库成为企业经营管理必不可少的工具
在全球信息化的时代，数据库已经逐渐成为了众多企业经营管理必不可少的工具。数据库指的是一种用于存储和管理拥有固定格式和结构数据的仓库型数据管理系统。
数据库这一行业技术发源并兴起于美国，如今已经广泛应用于全世界各企业之中。数据库一般可分为关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库的基层单位是由二维的行列分部组成的表格，一个关系型数据库往往可以涵盖多个行列分部表格。表格中每一行分布代表了一条独特的数据记录，而各列则代表了同一数据记录的不同特性。通过多种来源获取的数据最后会通过抽取、转化、加载后整合进一个数据仓库之中。关系型数据库根据其数据处理技术的不同又可以分为联机事务型数据库与联机分析型数据库。
非关系型数据库是一个用于概括一切可供替代传统关系型数据库的开放式术语。非关系型数据库同样也可以通过嵌套类的方式将互有关系的数据存储在同一结构当中。非关系型数据库采用了更为灵活的数据结构，并且可以横向到达多个处理器。以功能划分，非关系型数据库可以分为文档型数据库、键值型数据库、列存储数据库、图形数据库四种。
—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。
B. 大数据分析师工资收入多少
你好，数据分析的市场平均薪资是在11637元，而北上广地区的平均薪资比这个数字还要高上两三千左右，如果在腾讯阿里等互联网大厂，这个薪资就更多了。
1、大数据分析师在腾讯等互联网大厂的职位
大数据分析师，是一个在互联网行业大厂中非常常见的职位，几乎所有希望放大数据价值的公司都一定会开始设立和存在的一个岗位。
在国内，像阿里巴巴、华为、网络、腾讯等等互联网公司，在研发产品的技术线中都会有这样的职位。
最后，互联网行业作为新兴的吸金行业，技术岗占了员工60%以上，薪资也是非技术岗近2倍。技术岗并非只是写代码做码农，虽说编程是 IT行业的核心，但是除此之外，还有测试、UI、运维、产品、运营等岗位，数学差、逻辑差，不适合编程，依然可以选择其他岗位，可以根据这份资料了解有哪些适合自己的岗位。
希望我的回答对你有所帮助！
C. 思远IT的特色是什么
基本概念和所指范围。
IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。
卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能--数据存储、处理和传输。从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死!
可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。
这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业操守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。
信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显的能力越容易被模仿。冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能构成核心竞争力。
就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代!
波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H.达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。
所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。
数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。
信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。
智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。
知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？
智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个*智慧。行动则又会产生新的交易数据。
数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间存在多重循环关系。
同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素--开车的本事就显得至关重要了。在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能*企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!
IT是信息技术的简称，Information Technology,指与信息相关的技术。不同的人和不同的书上对此有不同解释。但一个基本上大家都同意的观点是，IT有以下三部分组成：
-----传感技术 这是人的感觉器官的延伸与拓展，最明显的例子是条码阅读器；
-----通信技术 这是人的神经系统的延伸与拓展，承担传递信息的功能；
-----计算机技术 这是人的大脑功能延伸与拓展，承担对信息进行处理的功能。
所谓信息化是用信息技术来改造其他产业与行业，从而提高企业的效益。在这个过程中信息技术承担了一个得力工具的角色。
顺便说一句何谓IT产业，有一个大致的分类，可以供大家参考：
IT基础技术的提供 IC研发、软件编写 如INTEL、MS等
IT技术产品化 元器件、部件、组件制造 如精英、大众等
IT产品集成化 计算机及外设制造商 如联想、IBM
IT产品系统化 解决方案、信息系统 如华为、HP
IT产品流通 渠道、销售 如神州数码
IT产品服务 咨询服务和售后服务 如蓝色快车
IT产业舆论支持 IT类媒体 如CCW、CCID
IT产业第三方服务 各种需要配套的服务 如法律咨询、PR服务
IT后备人员培养 各种院校 如计算机专业
IT产业合作组织 各种协会、集会
编辑词条
开放分类：
信息技术、电脑、技术
D. 数据库的发展前景怎么样
进入信息化市场，数据库的重要性日益凸显，目前数据库主要分为数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。我国数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主。
金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同。未来，在企业崛起、国家利好政策和资本关注等因素推动下，我国数据库行业市场规模有望接近7百亿元。
本文核心数据：数据库产品分布、数据库市场规模
数据库主要分为三大类
在信息化时代，数据库已经逐渐应用于各行各业。数据库主要分为三大类：数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。
数据库产品主要由关系型数据库、非关系型数据库、混合型数据库及数据库周边工具构成。
数据库服务是指围绕数据库的咨询规划、实施部署和运维运营等环节，为数据库系统的正常、高效、持续、安全使用提供信息技术服务工作。
数据库支撑体系由从事数据库学术研究、人才培养、开源社区、评测认证等工作的相关主体共同构成。
E. 在数据存储管理方面，大家了解的比较智能化的管理系统都有哪些
数据库管理系统(database management system)是一种操纵和管理数据库的大型软件，是用于建立、使用和维护数据库，简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它提供多种功能，可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。它使用户能方便地定义和操纵数据，维护数据的安全性和完整性，以及进行多用户下的并发控制和恢复数据库。
按功能划分，数据库管理系统大致可分为6个部分：
(1)模式翻译：提供数据定义语言(ddl)。用它书写的数据库模式被翻译为内部表示。数据库的逻辑结构、完整性约束和物理储存结构保存在内部的数据字典中。数据库的各种数据操作(如查找、修改、插入和删除等)和数据库的维护管理都是以数据库模式为依据的。
(2)应用程序的编译：把包含着访问数据库语句的应用程序，编译成在dbms支持下可运行的目标程序。
(3)交互式查询：提供易使用的交互式查询语言，如sql。dbms负责执行查询命令，并将查询结果显示在屏幕上。
(4)数据的组织与存取：提供数据在外围储存设备上的物理组织与存取方法。
⑸事务运行管理：提供事务运行管理及运行日志，事务运行的安全性监控和数据完整性检查，事务的并发控制及系统恢复等功能。
(6)数据库的维护：为数据库管理员提供软件支持，包括数据安全控制、完整性保障、数据库备份、数据库重组以及性能监控等维护工具。
基于关系模型的数据库管理系统已日臻完善，并已作为商品化软件广泛应用于各行各业。它在各户服务器结构的分布式多用户环境中的应用，使数据库系统的应用进一步扩展。随着新型数据模型及数据管理的实现技术的推进，可以预期dbms软件的性能还将更新和完善，应用领域也将进一步地拓宽。
它所提供的功能有以下几项：
（1）数据定义功能。DBMS提供相应数据语言来定义（DDL）数据库结构，它们是刻画数据库框架，并被保存在数据字典中。
（2）数据存取功能。DBMS提供数据操纵语言（DML），实现对数据库数据的基本存取操作：检索，插入，修改和删除。
（3）数据库运行管理功能。DBMS提供数据控制功能，即是数据的安全性、完整性和并发控制等对数据库运行进行有效地控制和管理，以确保数据正确有效。
（4）数据库的建立和维护功能。包括数据库初始数据的装入，数据库的转储、恢复、重组织，系统性能监视、分析等功能。
（5）数据库的传输。DBMS提供处理数据的传输，实现用户程序与DBMS之间的通信，通常与操作系统协调完成。
着名数据库管理系统
MS SQL
SYBASE
DB2
ORACLE
MySQL
ACCESS
VF
常见的数据库管理系统
目前有许多数据库产品，如Oracle、Sybase、Informix、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Visual FoxPro等产品各以自己特有的功能，在数据库市场上占有一席之地。下面简要介绍几种常用的数据库管理系统。
Oracle
Oracle是一个最早商品化的关系型数据库管理系统，也是应用广泛、功能强大的数据库管理系统。Oracle作为一个通用的数据库管理系统，不仅具有完整的数据管理功能，还是一个分布式数据库系统，支持各种分布式功能，特别是支持Internet应用。作为一个应用开发环境，Oracle提供了一套界面友好、功能齐全的数据库开发工具。Oracle使用PL/SQL语言执行各种操作，具有可开放性、可移植性、可伸缩性等功能。特别是在Oracle 8i中，支持面向对象的功能，如支持类、方法、属性等，使得Oracle 产品成为一种对象/关系型数据库管理系统。
Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server是一种典型的关系型数据库管理系统，可以在许多操作系统上运行，它使用Transact-SQL语言完成数据操作。由于Microsoft SQL Server是开放式的系统，其它系统可以与它进行完好的交互操作。目前最新版本的产品为Microsoft SQL Server 2000，它具有可靠性、可伸缩性、可用性、可管理性等特点，为用户提供完整的数据库解决方案。
Microsoft Office
作为Microsoft Office组件之一的Microsoft Access是在Windows环境下非常流行的桌面型数据库管理系统。使用Microsoft Access无需编写任何代码，只需通过直观的可视化操作就可以完成大部分数据管理任务。在Microsoft Access数据库中，包括许多组成数据库的基本要素。这些要素是存储信息的表、显示人机交互界面的窗体、有效检索数据的查询、信息输出载体的报表、提高应用效率的宏、功能强大的模块工具等。它不仅可以通过ODBC与其它数据库相连，实现数据交换和共享，还可以与Word、Excel等办公软件进行数据交换和共享，并且通过对象链接与嵌入技术在数据库中嵌入和链接声音、图像等多媒体数据。
数据库管理系统选择原则
选择数据库管理系统时应从以下几个方面予以考虑：
(1) 构造数据库的难易程度。
需要分析数据库管理系统有没有范式的要求，即是否必须按照系统所规定的数据模型分析现实世界，建立相应的模型；数据库管理语句是否符合国际标准，符合国际标准则便于系统的维护、开发、移植；有没有面向用户的易用的开发工具；所支持的数据库容量，数据库的容量特性决定了数据库管理系统的使用范围。
(2) 程序开发的难易程度。
有无计算机辅助软件工程工具CASE——计算机辅助软件工程工具可以帮助开发者根据软件工程的方法提供各开发阶段的维护、编码环境，便于复杂软件的开发、维护。有无第四代语言的开发平台——第四代语言具有非过程语言的设计方法，用户不需编写复杂的过程性代码，易学、易懂、易维护。有无面向对象的设计平台——面向对象的设计思想十分接近人类的逻辑思维方式，便于开发和维护。对多媒体数据类型的支持——多媒体数据需求是今后发展的趋势，支持多媒体数据类型的数据库管理系统必将减少应用程序的开发和维护工作。
(3) 数据库管理系统的性能分析。
包括性能评估（响应时间、数据单位时间吞吐量）、性能监控（内外存使用情况、系统输入/输出速率、SQL语句的执行，数据库元组控制）、性能管理（参数设定与调整）。
(4) 对分布式应用的支持。
包括数据透明与网络透明程度。数据透明是指用户在应用中不需指出数据在网络中的什么节点上，数据库管理系统可以自动搜索网络，提取所需数据；网络透明是指用户在应用中无需指出网络所采用的协议。数据库管理系统自动将数据包转换成相应的协议数据。
(5) 并行处理能力。
支持多CPU模式的系统（SMP，CLUSTER，MPP），负载的分配形式，并行处理的颗粒度、范围。
(6) 可移植性和可括展性。
可移植性指垂直扩展和水平扩展能力。垂直扩展要求新平台能够支持低版本的平台，数据库客户机/服务器机制支持集中式管理模式，这样保证用户以前的投资和系统；水平扩展要求满足硬件上的扩展，支持从单CPU模式转换成多CPU并行机模式（ SMP, CLUSTER, MPP）
(7) 数据完整性约束。
数据完整性指数据的正确性和一致性保护，包括实体完整性、参照完整性、复杂的事务规则。
(8) 并发控制功能。
对于分布式数据库管理系统，并发控制功能是必不可少的。因为它面临的是多任务分布环境，可能会有多个用户点在同一时刻对同一数据进行读或写操作，为了保证数据的一致性，需要由数据库管理系统的并发控制功能来完成。评价并发控制的标准应从下面几方面加以考虑：
保证查询结果一致性方法
数据锁的颗粒度（数据锁的控制范围，表、页、元组等）
数据锁的升级管理功能
死锁的检测和解决方法
(9) 容错能力。
异常情况下对数据的容错处理。评价标准：硬件的容错，有无磁盘镜象处理功能软件的容错，有无软件方法异常情况的容错功能
(10) 安全性控制
包括安全保密的程度（帐户管理、用户权限、网络安全控制、数据约束）
(11) 支持汉字处理能力
包括数据库描述语言的汉字处理能力（表名、域名、数据）和数据库开发工具对汉字的支持能力。
F. 数据库有哪几种
一、关系数据库
关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。
常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。
虽然关系型数据库有很多，但是大多数都遵循SQL（结构化查询语言，Structured Query Language）标准。 常见的操作有查询，新增，更新，删除，求和，排序等。
查询语句：SELECT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从 table 中查询出满足 condition 条件的字段 param。
新增语句：INSERT INTO table （param1，param2，param3） VALUES （value1，value2，value3） 该语句可以理解为向table中的param1，param2，param3字段中分别插入value1，value2，value3。
更新语句：UPDATE table SET param=new_value WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的字段param更新为 new_value 值。
删除语句：DELETE FROM table WHERE condition 该语句可以理解为将满足condition条件的数据全部删除。
去重查询：SELECT DISTINCT param FROM table WHERE condition 该语句可以理解为从表table中查询出满足条件condition的字段param，但是param中重复的值只能出现一次。
排序查询：SELECT param FROM table WHERE condition ORDER BY param1该语句可以理解为从表table 中查询出满足condition条件的param，并且要按照param1升序的顺序进行排序。
总体来说， 数据库的SELECT，INSERT，UPDATE，DELETE对应了我们常用的增删改查四种操作。
关系型数据库对于结构化数据的处理更合适，如学生成绩、地址等，这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询，例如join，这样的情况下，关系型数据库就会比NoSQL数据库性能更优，而且精确度更高。
由于结构化数据的规模不算太大，数据规模的增长通常也是可预期的，所以针对结构化数据使用关系型数据库更好。关系型数据库十分注意数据操作的事务性、一致性，如果对这方面的要求关系型数据库无疑可以很好的满足。
二、非关系型数据库（NoSQL）
随着近些年技术方向的不断拓展，大量的NoSql数据库如MongoDB、Redis、Memcache出于简化数据库结构、避免冗余、影响性能的表连接、摒弃复杂分布式的目的被设计。
指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求，一次性满足两种要求是该系统的上限。
而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动，当节点过多时，相关工作结果就无法那么准确。
这一问题使整个系统的工作效率受到影响，导致整个数据库系统的数据乱码与出错率大大提高，甚至会出现数据节点的内容迁移，产生错误的代码信息。
但尽管如此，NoSQL数据库技术还是具有非常明显的应用优势，如数据库结构相对简单，在大数据量下的读写性能好；能满足随时存储自定义数据格式需求，非常适用于大数据处理工作。
NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。
对于非结构化数据的处理更合适，如文章、评论，这些数据如全文搜索、机器学习通常只用于模糊处理，并不需要像结构化数据一样，进行精确查询，而且这类数据的数据规模往往是海量的，数据规模的增长往往也是不可能预期的；
而NoSQL数据库的扩展能力几乎也是无限的，所以NoSQL数据库可以很好的满足这一类数据的存储。
NoSQL数据库利用key-value可以大量的获取大量的非结构化数据，并且数据的获取效率很高，但用它查询结构化数据效果就比较差。
目前NoSQL数据库仍然没有一个统一的标准，它现在有四种大的分类：
1、键值对存储（key-value）：代表软件Redis，它的优点能够进行数据的快速查询，而缺点是需要存储数据之间的关系。
2、列存储：代表软件Hbase，它的优点是对数据能快速查询，数据存储的扩展性强。而缺点是数据库的功能有局限性。
3、文档数据库存储：代表软件MongoDB，它的优点是对数据结构要求不特别的严格。而缺点是查询性的性能不好，同时缺少一种统一查询语言。
4、图形数据库存储：代表软件InfoGrid，它的优点可以方便的利用图结构相关算法进行计算。而缺点是要想得到结果必须进行整个图的计算，而且遇到不适合的数据模型时，图形数据库很难使用。
安全
数据库安全涉及保护数据库内容、其所有者和用户的所有各个方面。它的范围从防止有意的未经授权的数据库使用到未经授权的实体（例如，个人或计算机程序）无意的数据库访问。
数据库访问控制涉及控制谁（一个人或某个计算机程序）可以访问数据库中的哪些信息。该信息可以包括特定的数据库对象（例如，记录类型、特定记录、数据结构）;
对特定对象的特定计算（例如，查询类型或特定查询），或者使用到前者的特定访问路径（例如，使用特定索引）或其他数据结构来访问信息）。
数据库访问控制由使用专用受保护安全 DBMS 接口的特别授权（由数据库所有者）人员设置。
这可以在个人基础上直接管理，或者通过将个人和特权分配给组，或者（在最复杂的模型中）通过将个人和组分配给角色，然后授予权利。数据安全可防止未经授权的用户查看或更新数据库。使用密码，用户可以访问整个数据库或它的子集，称为“子模式”。
例如，员工数据库可以包含有关单个员工的所有数据，但一组用户可能仅被授权查看工资数据，而其他用户仅被允许访问工作历史和医疗数据。如果 DBMS 提供了一种交互式输入和更新数据库以及查询数据库的方法，则此功能允许管理个人数据库。
数据安全通常涉及保护特定的数据块，包括物理保护（即免受损坏、破坏或移除；例如，参见物理安全），或将它们或它们的一部分解释为有意义的信息（例如，通过查看它们组成的位串，得出特定的有效信用卡号；例如，参见数据加密）。
更改和访问日志记录谁访问了哪些属性、更改了什么以及何时更改。日志服务通过保留访问发生和更改的记录，允许以后进行取证数据库审计。有时应用程序级代码用于记录更改而不是将其留给数据库。可以设置监控以尝试检测安全漏洞。
以上内容参考网络-数据库
G. 开放式地理信息系统的开放式地理数据交换规程
为了研究和开发开放式地理信息系统技术，1996年在美国成立了开放地理信息联合会（OGC，Open GIS Consortium），现有十几个国家的100多个成员，包括软件技术公司、硬件软件技术公司、政府机构、大学及重点实验室、企业集成系统、销售商、图像信息产品制造商等。开放地理信息联合会主要研究和建立了开放式地理数据交互操作规程（OGIS，Open Geodata Interoperability Specification）。
OGIS是为了寻找一种方式，将地理信息系统技术、分布处理技术、面向对象方法、数据库设计及实时信息获取方法更有效地结合起来。换句话说，它主要是在传统地理信息系统软件以及未来的高带宽的异构地学处理环境中架起一座桥梁。OGIS的主要目标是使用户能开发出基于分布计算技术的、标准化的公共接口，将地理空间数据和地理处理资源完全集成到主流计算中，并实现交互式的、商品化的地理数据处理和地理数据分析的软件系统，并使之在全球信息基础设施上得到广泛的应用。具体而言，它是为了给应用开发者提供OGIS的规程模型及实现规程的技术手段，并通过体系结构，为应用开发者提供基于O- GIS的地理数据处理的开发工具、中间件、软件构件；并将已有的工具和数据库实施封装，使得用户能在一种分布及协作的方式下方便地获得地理数据和地理数据处理服务，以及其它地理应用，完成具体的应用任务。其特点：
·它是一种统一的规程，使用户和开发者能进行互操作。
·它能克服繁锁的批处理以及导入/导出障碍，在分布操作系统异构数据库环境下获取数据及数据处理功能资源。
·由于OGIS独立于具体的平台，因此OGIS只能是抽象层的概念描述，而不具体的实现。OGIS具有下列应用：
·它能为应用开发者提供标准，开发出满足用户需求并能相互操作的软件，将空间和非空间的数据及对这些数据的处理无逢地集成在一起，满足用户的要求。
·它能在不同平台上传送数据及处理功能。在开放平台下，它能使信息管理者很好地管理信息，为用户服务，并能将资源充分地提供给用户；对用户而言，它能使用户很方便地使用不同类型和格式的数据，实时获取大量的数据，并利用地理信息进行更多地应用，同时在一个简单的应用环境和连续的工作流中使用户能使用不同类型和格式的地理数据，而不需考虑这些类型和格式的具体细节。
开放式地理信息系统(Open GIS)互操作规范指在国家和世界范围内的分布式环境下实现地理 空间数据和地理信息处理资源的共享。它允许用户通过网络实时获取不同系统中的地理信息 ，避免了冗余数据存储，是实现地理空间数据共享的一次深刻的技术革命。Open GIS是通过 开放式地理空间数据互操作规范(Open Geodata Interoperability Specification，简称OG IS)来实现的。所以其核心是OGIS。
OGIS是开放式GIS协会(Open GIS Consortium，简称OGC)提出的一个为了提供地理数据和地 理操作的交互性和开放性而提出的软件开发规范。它为软件开发者提供了一个框架，使他们 能够开发一些让他们的用户方便地访问和处理各种来源的地理数据(不论它们分布在哪儿)的 软件。该规范包括三部分： (Information Communities Model，ICM)。它是一个使用开放式地理空间 数据模型和OGIS服务模型来解决技术性的非互操作能力问题以及公共团体的非互操作能力问 题的框架。该模型为使用开放式地理空间数据模型和OGIS服务模型拟订了一个方案。该方案 不仅可以为使用同一种地理特征定义的地理空间数据生产者和用户团体提供一种方法以便他 们有效地管理其地理特征定义以及将适用这种定义的数据集进行编目和共享管理；而且还可 以为使用不同地理特征定义不同地理空间数据生产者和用户团体提供一种有效、精确的地理 空间信息共享方法。
其他相关与传统的GIS处理技术相比，OGIS建立起通用的技术基础以进行开放式的地理信息处理。其 特点是：互操作性、对信息团体的支持作用、普遍存在性、可靠性、易用性、便携性、合作 性、可伸缩性、可扩展性、兼容性和可执行性。 财产所有权地图与土壤分布图可能以不同的比例尺显示数据。GIS中的地图数据必须能被操作以使其与从其它地图获得的数据对齐或相配合。在数字数据被分析前，它们可能得经过其它一些将它们整合进GIS的处理，比如，投影与坐标变换。 地球可以用多种模型来表示，对于地球表面上的任一给定点，各个模型都可能给出一套不同的坐标（如纬度，经度，海拔）。最简单的模型是假定地球是一个理想的球体。随着地球的更多测量逐渐累积，地球的模型也变得越来越复杂，越来越精确。事实上，有些模型应用于地球的不同区域以提供更高的精确度（如北美坐标系统，1983-NAD83-只适合在美国使用，而在欧洲却不适用）。
投影是制作地图的基础部分，它是从地球的一种模型中转换信息的数学方法，它将三维的弯曲表面转换成二维的媒介（比如纸或电脑屏幕）。不同类型的地图要采用不同的投影投影系统，因为每种投影系统有其自身的合适的用途。比如一种可以精确反映大陆形状的投影会歪曲大陆的相对尺寸。
H. 英国开启大数据时代
英国开启大数据时代
在英国，大数据早已不仅仅是一个停留在科学论坛上被热议的新名词，越来越多的政府投入、已经运营的高校大数据研究中心、不断涌现的商业运作成果，明确地展现出英国正在开启一个新的大数据科技时代。
政府将大数据作为“新经济增长点”
近年来，英国经济持续低迷，疲软的经济状况使得政府部门的财政支出捉襟见肘。就在这样严峻的财政背景下，英国政府更加渴望通过扶持新兴高科技技术发展，来增强国家在国际竞争中的科技硬实力，创造新的科技领先领域和经济增长点，从而带动整个经济发展。
大数据概念的提出正好符合英国政府现阶段的国家战略规划，给了英国一个带动新一代科技革命的抓手。英国大学与科学国务大臣的戴维·威利茨认为，政府加大对大数据技术的前期投资，将有助于保证大数据在科研领域的发展，构建数据分析系统和人才梯队，由此吸引民间资本的投资跟进，推进其在商业、农业等领域的积极应用，从而占据大数据时代的有利位置。
英国政府的大数据战略不仅仅是口号，更落实在行动上。2013年，英国政府投资1.89亿英镑发展大数据技术。今年，英国政府又拿出7300万英镑投入大数据技术的开发。包括：在55个政府数据分析项目中展开大数据技术的应用；以高等学府为依托投资兴办大数据研究中心；积极带动牛津大学、伦敦大学等着名高校开设以大数据为核心业务的专业等。
与此同时，英国政府建立了有“英国数据银行”之称的data.gov.uk网站，通过这个公开平台发布政府的公开政务信息。这个平台的创建给公众提供了一个方便进行检索、调用、验证政府数据信息的官方出口。同时英国人还可以在这个平台上对政府的财政政策、开支方案提出意见建议。英国甚至渴望通过完全公布政府数据，去进一步支持和开发大数据技术在科技、商业、农业等领域的发展，扶持相关企业进行创新和研发，找出新的经济增长点来刺激本国经济的发展。
英国政府近年来通过大数据技术，在公开平台上发布各层级数据资源，并通过高效率地使用这些数据提高政府部门的工作效率，刺激其他机构在数据获取和使用上的积极性，直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入。英国政府预测，到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，并直接或间接带来2160亿英镑的经济增长。大数据的出现极大地促进了政府与相关公共机构工作方式的转变，推动了大数据相关产业链的研究和发展。在商业上有更多的可以借助其技术进行开发的新的产品类型与市场形式，进一步开放了企业的创新能力和竞争力。
大数据应用改变传统商业模式
大数据能够用来创造价值是因为，在当今社会中，依靠相关政经数据分析所得出的报告越来越多地成为高层管理者进行决策的重要参考。看似比“经验主义”更加科学客观的各类经济报表和技术报告，已经成为各类研究机构向决策者提供建议的重要手段，而大数据技术正好迎合了这样的需求。
在英国的零售业，这一转变表现得尤为突出。英国着名的大型连锁超市Texco在其营销系统内通过顾客的购物内容、刷卡金额等消费明细数据和利用调查问卷、客服回访等售后服务行为对每一位顾客的相关购物信息进行数据采集和整理加工。然后借助计算机和相关数学模型，对所获得的海量数据进行分析，推测顾客的消费习惯和潜在需求等内容。这样经营者就可以通过这些数据分析可能的商业卖点，针对不同顾客进行不同的推荐服务，并有的放矢开展营销活动。这样的数据应用模式已经在众多电子商务公司得到广泛应用。
英国航空为了增加营业收入，渴望通过利用乘客的消费数据来合理调配航班的运营配置，以此节约成本并探求新的消费潜力。英国航空通过与世界上知名酒店公司合作，获取相关数据库内存储的海量会员信息数据，来向乘客推荐相应的差旅住宿服务，使其感受到更好的服务质量，提高其在会员心中的品牌形象。英国航空公司积极与数据公司合作，将大数据技术应用在商业领域，预测潜在的人流物流信息，以此将数据分析结果转化成实实在在的商业利润。这样的成功案例对改变物流和运输领域的服务方式和经营思路有着指导性意义。
英国渴望成为大数据时代的引领者
作为工业革命的发源地，英国的科技创新能力和科学研究团队仍然在世界上首屈一指，它有着世界上最优秀的高等学府，其计算机处理能力研究、人工智能自动化、计算机软硬件开发等高科技领域专业的科研实力和成果都名列前茅。良好的科研基础和技术储备加上率先开启的大数据国家战略让英国人确实有理由相信，在新的科技革命中他们仍可占有一席之地。
2012年5月世界上首个非营利性的开放式数据研究所ODI（The Open Data Institute）在英国成立。它利用互联网技术将全世界人们提供的数据汇总到一个平台上，利用云存储等新兴技术手段达到海量存储的目的。这一平台对于融合来自不同国家、不同行业、不同类型的人们感兴趣的所有数据具有很大的帮助。同时，ODI的研究范围非常广泛，它不仅仅接收和存储数据，更重要的是面对大数据的应用展开研究。
大数据革命已经触及英国的各行各业，政府公开财政数据，研究机构纷纷成立，商业运作逐步展开，英国人已经开始拥抱大数据技术。“大数据时代将开启下一次工业革命”，英国政府内阁办公厅大臣弗朗西斯·莫德说，“两百年前的工业革命用前所未有的方式开创了历史，现在我们用大数据的形式来进行生产和提供服务同样是在创造历史”。经过了近年来的没落，当年的日不落帝国渴望在大数据时代建立他们曾经的辉煌。
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