上海组织机构代码查询

上海组织机构代码查询方法：

1、点击打开全国组织机构统一社会信用代码公示查询平台。

2、再输入要查询的上海组织机构代码或名称，点击搜索即可查询。

扩展资料：

目前，组织机构代码已经涵盖上海市政府机关、企业、事业、社会团体等各类机构，组织机构代码数据已在质监、金融、税务、工商、统计、人事、民政、公安、检察、国安、海关、社会保障、公积金、高校毕业生分配、出入境管理、国有资产管理、反贪、外经贸等部门得到应用。

代码数据库已成为上海社会保障、企业诚信、电子政务和电子商务建设的重要基础信息资源，在国民经济建设中日益发挥其重要作用。

上海市组织机构代码工作开始于1992年，1995年5月19日上海市组织机构代码管理中心 [1]  成立，1995年6月15日上海市人民政府颁布《上海市组织机构代码登记管理办法》。

上海市组织机构代码管理中心坚持“以人为本”的方针，推进“接待客户要热心、解答问题要耐心、查核资料要细心、接受批评要虚心、对待客户要诚心”的“五心”服务。上海市组织机构代码管理中心于2001年8月通过了ISO9000质量管理体系的认证。

并多次获得上海市的“三八红旗集体”、“青年文明号”、“用户满意服务明星”、“红旗班组”等光荣称号，并获得国家质检总局、共青团中央颁发的“青年文明号”，中华全国妇女联合会、第29届奥林匹克运动会组织委员会、全国妇女“巾帼建功”活动领导小组颁发的“巾帼文明岗”。

参考资料来源：全国组织机构统一社会信用代码公示数据服务中心-全国组织机构统一社会信用代码公示查询平台

全面的，其为经中央编办批准正式成立的事业单位，隶属于国家市场监督管理总局。

全国组织机构统一社会信用代码数据服务中心（原全国组织机构代码管理中心）为1993年经中央编办批准正式成立的事业单位，隶属于国家市场监督管理总局。

统一社会信用代码（组织机构代码）及其基本信息已广泛应用到银行、保险、税务、社会保障、统计、人事、质量技术监督和检验检疫、海关、外汇、公安、公积金管理、高检、高法，征信、电信、互联网等领域，在组织机构实名标识和验证、信息化建设等方面发挥了重要作用，奠定了我国社会信用体系建设的基础。

扩展资料：

全国组织机构统一社会信用代码的相关情况：

1、负责中心网络、信息及数据安全和数据质量工作；负责统一社会信用代码数据库应用服务技术支持工作；负责建立运行和维护统一代码应用数据群；承担数据服务平台的运维工作。

2、负责开展前瞻性技术研究，对应用新需求开展技术研究和产品研究；负责组织开展项目研究、大数据分析与产品研发；承担应用技术集成和应用平台开发。

3、负责统一社会信用代码、码段资源管理、统一社会信用代码回传工作；负责统一社会信用代码数据核查及公示，建立运行和维护统一代码数据库；负责统一代码数据库的安全和数据质量工作；负责统一社会信用代码相关国家标准的制修订工作。

参考资料来源：全国组织机构统一社会信用代码数据服务中心-中心简介

从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapReduce，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。

事实数值型数据库。事实数据指包含大量数据、事实的数据库，分为数值数据库、图像数据库、术语数据库和指南数据库等。属于事实数据型检索网站的是事实数值型数据库。包括电子化字（词）典、辞典、数值、公式、数表与表册数据库、图像、图录数据库、电子百科全书、电子手册及专业手册数据库、组织机构指南、传记资料、年鉴、统计资料数据库等。

很多组织机构慢慢的在不同的服务器和地点部署SQLServer数据库——为各种应用和目的——开始考虑通过SQLServer集群的方式来合并。

将SQLServer实例和数据库合并到一个中心的地点可以减低成本，尤其是维护和软硬件许可证。此外，在合并之后，可以减低所需机器的数量，这些机器就可以用于备用。

当寻找一个备用，比如高可用性的环境，企业常常决定部署Microsoft的集群架构。我常常被问到小的集群(由较少的节点组成)SQLServer实例和作为中心解决方案的大的集群哪一种更好。在我们比较了这两个集群架构之后，我让你们自己做决定。

什么是Microsoft集群服务器

MSCS是一个WindowsServer企业版中的内建功能。这个软件支持两个或者更多服务器节点连接起来形成一个“集群”，来获得更高的可用性和对数据和应用更简便的管理。MSCS可以自动的检查到服务器或者应用的失效，并从中恢复。你也可以使用它来(手动)移动服务器之间的负载来平衡利用率以及无需停机时间来调度计划中的维护任务。

这种集群设计使用软件“心跳”来检测应用或者服务器的失效。在服务器失效的事件中，它会自动将资源(比如磁盘和IP地址)的所有权从失效的服务器转移到活动的服务器。注意还有方法可以保持心跳连接的更高的可用性，比如站点全面失效的情况下。

MSCS不要求在客户计算机上安装任何特殊软件，因此用户在灾难恢复的经历依赖于客户-服务器应用中客户一方的本质。客户的重新连接常常是透明的，因为MSCS在相同的IP地址上重启应用、文件共享等等。进一步，为了灾难恢复，集群的节点可以处于分离的、遥远的地点。

在集群服务器上的SQLServer

SQLServer2000可以配置为最多4个节点的集群，而SQLServer2005可以配置为最多8个节点的集群。当一个SQLServer实例被配置为集群之后，它的磁盘资源、IP地址和服务就形成了集群组来实现灾难恢复。

SQLServer2000允许在一个集群上安装16个实例。根据在线帮助，“SQLServer2005在一个服务器或者处理器上可以支持最多50个SQLServer实例，”但是，“只能使用25个硬盘驱动器符，因此如果你需要更多的实例，那么需要预先规划。”

注意SQLServer实例的灾难恢复阶段是指SQLServer服务开始所需要的时间，这可能从几秒钟到几分钟。如果你需要更高的可用性，考虑使用其他的方法，比如logshipping和数据库镜像。

单个的大的SQLServer集群还是小的集群

下面是大的、由更多的节点组成的集群的优点：

◆更高的可用新(更多的节点来灾难恢复)。

◆更多的负载均衡选择(更多的节点)。

◆更低廉的维护成本。

◆增长的敏捷性。多达4个或者8个节点，依赖于SQL版本。

◆增强的管理性和简化环境(需要管理的少了)。

◆更少的停机时间(灾难恢复更多的选择)。

◆灾难恢复性能不受集群中的节点数目影响。

下面是单个大的集群的缺点：

◆集群节点数目有限(如果需要第9个节点怎么办)。

◆在集群中SQL实例数目有限。

◆没有对失效的防护——如果磁盘阵列失效了，就不会发生灾难恢复。

◆使用灾难恢复集群，无法在数据库级别或者数据库对象级别，比如表，创建灾难恢复集群。

虚拟化和集群

虚拟机也可以参与到集群中，虚拟和物理机器可以集群在一起，不会发生问题。SQLServer实例可以在虚拟机上，但是性能可能会受用影响，这依赖于实例所消耗的资源。在虚拟机上安装SQLServer实例之前，你需要进行压力测试来验证它是否可以承受必要的负载。

在这种灵活的架构中，如果虚拟机和物理机器集群在一起，你可以在虚拟机和物理机器之间对SQLServer进行负载均衡。比如，使用虚拟机上的SQLServer实例开发应用。然后在你需要对开发实例进行压力测试的时候，将它灾难恢复到集群中更强的物理机器上。

集群服务器可以用于SQLServer的高可用性、灾难恢复、可扩展性和负载均衡。单个更大的、由更多的节点组成的集群往往比小的、只有少数节点的集群更好。大个集群允许更灵活环境，为了负载均衡和维护，实例可以从一个节点移动到另外的节点。

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