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1、PI用于工厂数据的自动采集、存贮和监视。作为大型实时数据库和历史数据库，PI可在线存贮每个工艺过程点的多年历史数据。它提供了清晰、精确的 *** 作情况画面，用户既可浏览工厂当前的生产情况，也可回顾过去的生产情况。可以说，PI对于流程工厂来说就如同飞机上的“黑匣子”一样。

2、PI为最终用户和应用软件开发人员提供了快捷高效的工厂信息。由于工厂数据存放在统一的数据仓库中，公司中的所有人，无论在什么地方都可看到和分析相同的信息。PI客户端的应用程序可使用户很容易对工厂级和公司级实施管理，诸如改进工艺，TQC，故障预防维护等。通过PI可集成产品计划、维护管理、专家系统、LIMS和优化/建模等应用程序。

大数据正在如何改变数据库格局

提及“数据库”，大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而，这可能很快就会发生改变。

一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场，他们的方法是多种多样的，却都有一个共同点：极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征：数量，速度和种类。本质上来讲，今天的数据比以往任何时候都要传输更快，体积更大，同时更加多样化。这是一个新的数据世界，换言之，传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上，他们不能扩展到大量，或快速，或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2013年左右，营销服务机构使用不同的数据库，包括MicrosoftSQLServer和Oracle真正应用集群（RAC）的组合。“我们注意到，数据随着时间的增长，我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器，你只能继续走到这幺远，我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标，Iannuzzi说到，因此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反，却选择了拼接机器，基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上，并允许现有的应用程序能够与它连接，他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段，但它已经看到了好处，Iannuzzi说，包括提高容错性，高可用性，冗余性，稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现，IDC公司研究副总裁CarlOlofson说到。首先，“我们正在使用的设备与过去对比，处理大数据集更加快速，灵活性更强”Olofson说。在过去，这样的集合“几乎必须放在旋转磁盘上”，而且数据必须以特定的方式来结构化，他解释说。现在有64位寻址，使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络，并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时，工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的，例如，今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来，需要新的可扩展性，他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理_销售总额的记录，比如，数据存储在可以用来分析的地方_现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起，以呈现出连续的体验，即使你切换设备或各种移动，不同的服务器都会进行处理，Olofson解释说。数据必须保持连续性，这样企业才可以分析问题，例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面，为什么对方点击选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前，我们并没试图解决这些问题，或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库，它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲，Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台，它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式，而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展，“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总，然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品，其中包括MongoDB-目前第四大流行数据库管理系统，比照DB引擎和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年，但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求，”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的，他说。许多传统的技术，这仍然是一个基本要求。“想象一下，你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下，你要和你的朋友利用网络保持联系_或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型，你把所有这些数据集中在一起前，必须先决定如何去组织所有的列，”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构，并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长，据市场研究媒体，不是每个人都认为这是正确的做法-至少，不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题，他们横向扩展架构，但他们却抛出了SQL，”一位CEO-MonteZweben说。这反过来，又为现有的代码构成问题。SpliceMachine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL事务处理，并针对OLAP和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子，另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL，但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物，但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL，但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口（API）和关系模型如MySQL，意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据，使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理，虚拟或云主机，该公司表示，从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官ChadJones表示，在业绩大幅增加的同时，也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式，表示已经开发了数据的第一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成，这不是在软件的情况下，Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件，尤其是数据，从未建立在数学的基础上”他说，“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发，Algebraix创造了所谓的“数据的代数”集合论，“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明，它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台，Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能，容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功，哪些没有，但在此期间，长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松，甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎，回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言，可以让业务分析师提出问题并得到答案，他们没有程序员，”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型，关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据，他说。在2013年，甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持JSON（JavaScript对象符号）。与其说需要一个不同类型的数据库，它更是一种商业模式的转变，门德尔松说。“云，若是每个人都去，这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了，所以在这里有没有地方来放这些小家伙？“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争？”他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置，我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德，倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS，新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决，但不是全部，并非一种技术”。展望未来，格林沃尔德预计，传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大，并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品，有几个会生存下来，他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束，“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法，“RDBMS是需要明确定义的数据_总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色，他说，特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块（NVDIMM）占据上风。

AntDB数据库能够将实时优惠访问等热读应用的数据，存储在本地部署的高速缓存中，用于预加载客户资料，减少远程访问数据库次数；而将占比近八成的话单、批价、历史资料等冷读应用的数据，落到磁盘上长期保存，保证数据一条不错、一条不丢。

而为了更方便地与不同类型业务系统对接，AntDB数据库支持SQL2016标准，嵌入了开源数据库的多种通用语法生态，并高度兼容Oracle，用户可以将原先的使用习惯带入到AntDB里来。

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自古以来，历代学者对古典文献整理与研究一直沿袭手工 *** 作的方式，然而自上世纪80年代后，计算机技术开始涉入到古典文献研究中，对传统的古典文献整理与研究方法（自然也对一切需要使用古典文献资料的专业研究）起到了极大冲击。首先简单回顾一下计算机技术在古典文献研究领域内发展的历程。上世纪80年代初，我国一些图书馆、大专院校及科研机构陆续开始大规模地利用计算机设计并建立数据库。大致说来有两类数据库，一类是书目数据库，一类是文献数据库。南京图书馆于90年代初率先建立书目数据库，对读者检索有关书目起到了极大的帮助。之后，各地图书馆纷纷效尤，类似的书目数据库很快就普及了。虽说至今各地图书馆的书目数据库的检索方式，仍存在机读编码格式不统一的问题，然而书目数据库提供的方便快捷的查询功能，对读者来说无疑是一件大好事，具体到学术研究来说，至少为研究者提供了一个比较方便的查找有关古典文献的实用工具。

在建立书目数据库的同时，一些大专院校与科研机构开始研发各自的文献数据库。从数据制作格式来说，大致可以区分为两类，一类是图像格式，即将按原著内容扫描成PDF图像文本，另一类是元数据格式，即录入文献文本内容（或扫描并转化为电子文本）导入数据库，并转换成可阅读与检索的数据库机读格式。一般说来，无论是PDF格式还是元数据格式，它们数据库容量都较大，也提供了较为原始的检索方式，为学术研究提供了不小的帮助。从上述两类制作格式的数据库来说，PDF图像文本可以直接阅读图像文字，但总体说来不太适应古典文献整理与研究的需要。而元数据格式较为精致，初步具备了较为方便的常用的功能，可以检索、作卡片等等。古典文献数据库可以分为两类：一类是类目数据库，即按“类”收录有关图籍，如经学类、史学类、文学类以及甲骨文、金文或出土文献资料、石刻资料等等，另一类是综合数据库，如《四库全书》、《四部丛刊》、《国学宝典》之类数据库。

计算机技术的飞速发展，为古典文献研究的现代化提供了坚实的基础，其贡献是有目共睹的。然而，计算机技术在古典文献研究中的运用仍然存在着极为严重的缺陷也是不容回避的。中国大陆最早的古典文献数据库是建立于1987年河南大学的《宋人笔记检索系统南宋主要历史文献》。之后，各种数据库纷纷涌现，比较重要的有南京大学、河南大学、苏州大学联合研制的《计算机甲骨文信息处理系统》、中国社会科学院《全唐诗》、《先秦魏晋南北朝诗》、《全上古三代秦汉三国六朝文》、《十三经》、《全唐文》、《诸子集成》等数据库、北京大学《全宋诗》数据库、南京师范大学《全唐五代宋词》数据库、四川大学《宋会要辑稿》数据库（与海外合作）等等。港台古籍数字化起步较早，均采用繁体字形式。1984年台湾中央研究院历史语言研究所开始研发《汉籍全文资料库》，香港中文大学则有《汉及以前全部传世文献》、《魏晋南北朝全部传世文献》、《竹简帛书出土文献》数据库等等。其中《竹简帛书出土文献》收录《马王堆汉墓帛书》、《武威汉简》、《睡虎地秦墓汉简》、《银雀山汉简》、《居延汉简释文合校》及其它散见简牍共140多万字的竹简帛书出土文献，价值颇高。计算机技术在古典文献整理与研究中的贡献是极大的，但目前存在着缺乏统一领导与规划；开发商嗜利忘义；热门文献数据重复，冷门文献数据罕见；技术关卡重重，难以互相兼容；功能单调，难以真正为科研服务；学术圈地，使人心有余而力难用等问题。解决这一问题的关键在于建立公共古典文献数据库和开发个性化文献检索服务系统两个方面。具体说来是加强总体规划，建立公共古典文献数据库；数据库内容与文献检索服务系统分离；加速确定字库方案；彻底解决古典文献版权问题；建立公平的交易平台和发展新兴学科，培养专业人才。值得注意的是，这些数据库主要是提供给本单位研究人员使用的，当然也有部分数据库对外开放，为其他研究者提供一定帮助。虽然这些数据库有种种限制，但它们无疑为古典文献的研究（当然包括其它专业的学术研究）提供了方便。之后，随着网络技术的发展，各科研机构、大专院校、各地方的图书馆、以及其它数以百计的网站向用户提供收费或不收费的古籍文献检索服务，甚至还提供古籍文献的服务。显然，这些工作的开展，为学术研究的现代化提供了极为有力的支持。至今为止，据笔者所查索到的除科研机构、大专院校、各地图书馆数据库之外，提供各种文献的中文网站至少在200个以上，其中就有不少古籍文献的网站。这些古典文献数据库或有关网站的建立，确实为古典文献整理与研究乃至其它学术研究提供了极有价值的帮助。

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