计算机数据管理技术经历了哪三个阶段

1、人工管理阶段

在计算机出现之前，人们运用常规的手段从事记录、存储和对数据加工，也就是利用纸张来记录和利用计算工具（算盘、计算尺）来进行计算，并主要使用人的大脑来管理和利用这些数据。

到了20世纪50年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有 *** 作系统和管理数据的专门软件。数据处理的方式是批处理。

2、文件系统阶段

20世纪50年代后期到60年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。

数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等 *** 作，这就是文件系统。

件系统实现了记录内的结构化，但从文件的整体来看却是无结构的。其数据面向特定的应用程序，因此数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。

3、数据库系统阶段

20世纪60年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。

数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。

扩展资料

数据管理与智能计算的深度融合已经成为大数据时代顺利前行的迫切需求。一方面，将新一代人工智能方法应用于先进数据管理技术，尝试探索和突破智能数据管理与分析的理论体系、技术方法及系统平台，已经成为数据管理领域的新兴研究方向。

另一方面，研发面向人工智能的数据库基础软件，为新一代人工智能技术的研发和广泛应用提供海量数据的有效存储、查询、分析和挖掘等的系统支持，亦是国家科技创新的决定性因素。

智能数据管理与分析领域日益得到学术界和工业界的普遍关注，其理论、技术和方法亟待深入的探索与思考。目前，针对智能数据管理与分析的研究仍然处于起步阶段。

国内外研究者提出了一些新颖的智能数据管理算法，如关系数据的智能索引结构、深度学习训练数据的有效管理方法等，也开发出了基于机器学习技术自动调优关系数据库管理系统的工具。

参考资料来源：百度百科-数据管理技术

概念设计：对用户要求描述的现实世界(可能是一个工厂、一个商场或者一个学校等)，通过对其中住处的分类、聚集和概括，建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应反映现实世界各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节，用一种抽象的形式表示出来。以扩充的实体—（E-R模型）联系模型方法为例，第一步先明确现实世界各部门所含的各种实体及其属性、实体间的联系以及对信息的制约条件等，从而给出各部门内所用信息的局部描述(在数据库中称为用户的局部视图)。第二步再将前面得到的多个用户的局部视图集成为一个全局视图，即用户要描述的现实世界的概念数据模型。

逻辑设计：主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。与此同时，可能还需为各种数据处理应用领域产生相应的逻辑子模式。这一步设计的结果就是所谓“逻辑数据库”。

物理设计：根据特定数据库管理系统所提供的多种存储结构和存取方法等依赖于具体计算机结构的各项物理设计措施，对具体的应用任务选定最合适的物理存储结构(包括文件类型、索引结构和数据的存放次序与位逻辑等)、存取方法和存取路径等。这一步设计的结果就是所谓“物理数据库”。

以开发数据库为例吧, 做网络工程 还有其他原理都一样

41 数据库应用系统的开发步骤

60年代末提出了软件工程的思想。软件工程是开发、运行、维护和修正软件的一种系统方法，其目标是提高软件质量和开发效率，降低开发成本。

数据库应用系统的开发是一项软件工程。一般可分为以下几个阶段：

1) 规划

2) 需求分析

3) 概念模型设计

4) 逻辑设计

5) 物理设计

6) 程序编制及调试

7) 运行及维护。

这些阶段的划分目前尚无统一的标准，各阶段间相互联接，而且常常需要回溯修正。

在数据库应用系统的开发过程中，每个阶段的工作成果就是写出相应的文档。每个阶段都是在上一阶段工作成果的基础上继续进行，整个开发工程是有依据、有组织、有计划、有条不紊地展开工作。

411 规划

规划的主要任务就是作必要性及可行性分析。

在收集整理有关资料的基础上，要确定将建立的数据库应用系统与周边的关系，要对应用系统定位，其规模的大小、所处的地位、应起的作用均须作全面的分析和论证。

明确应用系统的基本功能，划分数据库支持的范围。分析数据来源、数据采集的方式和范围，研究数据结构的特点，估算数据量的大小，确立数据处理的基本要求和业务的规范标准。

规划人力资源调配。对参与研制和以后维护系统运作的管理人员、技术人员的技术业务水平提出要求，对最终用户、 *** 作员的素质作出评估。

拟定设备配置方案。论证计算机、网络和其他设备在时间、空间两方面的处理能力，要有足够的内外存容量，系统的响应速度、网络传输和输入输出能力应满足应用需求并留有余量。要选择合适的OS,DBMS和其它软件。设备配置方案要在使用要求、系统性能、购置成本和维护代价各方面综合权衡。

对系统的开发、运行、维护的成本作出估算。预测系统效益的期望值。

拟定开发进度计划，还要对现行工作模式如何向新系统过渡作出具体安排。

规划阶段的工作成果是写出详尽的可行性分析报告和数据库应用系统规划书。内容应包括：系统的定位及其功能、数据资源及数据处理能力、人力资源调配、设备配置方案、开发成本估算、开发进度计划等。

可行性分析报告和数据库应用系统规划书经审定立项后，成为后续开发工作的总纲。

412 需求分析

需求分析大致可分成三步来完成。

(1) 需求信息的收集, 需求信息的收集一般以机构设置和业务活动为主干线，从高层中层到低层逐步展开

(2) 需求信息的分析整理, 对收集到的信息要做分析整理工作。数据流图(DFD, data flow diagram)是业务流程及业务中数据联系的形式描述。图41是一个简单的DFD 示例。

数据字典(DD, data dictionary)详细描述系统中的全部数据。

数据字典包含以下几个部分。

· 数据项：是数据的原子单位。

· 数据组项：由若干数据项组成。

· 数据流：表示某一数据加工过程的输入/输出数据。

· 数据存储：是处理过程中要存取的数据。

· 数据加工过程 数据加工过程的描述包括：数据加工过程名、说明、输入、输出、加工处理工作摘要、加工处理频度、加工处理的数据量、响应时间要求等。

表41给出了数据字典中描述数据流的一个例子。

数据流图既是需求分析的工具，也是需求分析的成果之一。数据字典是进行数据收集和数据分析的主要成果。

(3) 需求信息的评审 开发过程中的每一个阶段都要经过评审，确认任务是否全部完成，避免或纠正工作中出现的错误和疏漏。聘请项目外的专家参与评审，可保证评审的质量和客观性。

评审可能导致开发过程回溯，甚至会反复多次。但是，一定要使全部的预期目标都达到才能让需求分析阶段的工作暂告一个段落

需求分析阶段的工作成果是写出一份既切合实际又具有预见的需求说明书，并且附以一整套详尽的数据流图和数据字典。

413 概念模型设计

概念模型不依赖于具体的计算机系统，他是纯粹反映信息需求的概念结构。

建模是在需求分析结果的基础上展开，常常要对数据进行抽象处理。常用的数据抽象方法是‘聚集’和‘概括’。

ER方法是设计概念模型时常用的方法。用设计好的ER图再附以相应的说明书可作为阶段成果

概念模型设计可分三步完成。

(1) 设计局部概念模型

① 确定局部概念模型的范围

② 定义实体

③ 定义联系

④ 确定属性

⑤ 逐一画出所有的局部ER图，并附以相应的说明文件

(2) 设计全局概念模型

建立全局ER图的步骤如下：

① 确定公共实体类型

② 合并局部ER图

③ 消除不一致因素

④ 优化全局ER图

⑤ 画出全局ER图，并附以相应的说明文件。

(3) 概念模型的评审

概念模型的评审分两部分进行

第一部分是用户评审。

第二部分是开发人员评审。

414 逻辑设计

逻辑设计阶段的主要目标是把概念模型转换为具体计算机上DBMS所支持的结构数据模型。

逻辑设计的输入要素包括：概念模式、用户需求、约束条件、选用的DBMS的特性。

逻辑设计的输出信息包括：DBMS可处理的模式和子模式、应用程序设计指南、物理设计指南。

(1) 设计模式与子模式

关系数据库的模式设计可分四步完成。

① 建立初始关系模式

② 规范化处理

③ 模式评价

④ 修正模式

经过多次的模式评价和模式修正，确定最终的模式和子模式。

写出逻辑数据库结构说明书。

(2) 编写应用程序设计指南

根据设计好的模式和应用需求，规划应用程序的架构，设计应用程序的草图，指定每个应用程序的数据存取功能和数据处理功能梗概，提供程序上的逻辑接口。

编写出应用程序设计指南。

(3) 编写物理设计指南。

根据设计好的模式和应用需求，整理出物理设计阶段所需的一些重要数据和文档。例如，数据库的数据容量、各个关系(文件)的数据容量、应用处理频率、 *** 作顺序、响应速度、各个应用的LRA和TV、程序访问路径建议，等等。这些数据和要求将直接用于物理数据库的设计。

编写出物理设计指南。

415 物理设计

物理设计是对给定的逻辑数据模型配置一个最适合应用环境的物理结构。

物理设计的输入要素包括：模式和子模式、物理设计指南、硬件特性、OS和DBMS的约束、运行要求等。

物理设计的输出信息主要是物理数据库结构说明书。其内容包括物理数据库结构、存储记录格式、存储记录位置分配及访问方法等。

物理设计的步骤如下：

(1) 存储记录结构

设计综合分析数据存储要求和应用需求，设计存储记录格式。

(2) 存储空间分配

存储空间分配有两个原则：

①存取频度高的数据尽量安排在快速、随机设备上，存取频度低的数据则安排在速度较慢的设备上。

②相互依赖性强的数据尽量存储在同一台设备上，且尽量安排在邻近的存储空间上。

从提高系统性能方面考虑，应将设计好的存储记录作为一个整体合理地分配物理存储区域。尽可能充分利用物理顺序特点，把不同类型的存储记录指派到不同的物理群中。

(3) 访问方法的设计

一个访问方法包括存储结构和检索机构两部分。存储结构限定了访问存储记录时可以使用的访问路径；检索机构定义了每个应用实际使用的访问路径。

(4) 物理设计的性能评价

① 查询响应时间

从查询开始到有结果显示之间所经历的时间称为查询响应时间。查询响应时间可进一步细分为服务时间、等待时间和延迟时间。

在物理设计过程中，要对系统的性能进行评价。性能评价包括时间、空间、效率、开销等各个方面。

⊙ CPU服务时间和I/O服务时间的长短取决于应用程序设计。

⊙ CPU队列等待时间和I/O队列等待时间的长短受计算机系统作业的影响。

⊙ 设计者可以有限度地控制分布式数据库系统的通信延迟时间。

② 存储空间

存储空间存放程序和数据。程序包括运行的应用程序、DBMS子程序、OS子程序等。数据包括用户工作区、DBMS工作区、OS工作区、索引缓冲区、数据缓冲区等。

存储空间分为主存空间和辅存空间。设计者只能有限度地控制主存空间，例如可指定缓冲区的分配等。但设计者能够有效地控制辅存空间。

③ 开销与效率

设计中还要考虑以下各种开销，开销增大，系统效率将下降。

⊙ 事务开销指从事务开始到事务结束所耗用的时间。更新事务要修改索引、重写物理块、进行写校验等 *** 作，增加了额外的开销。更新频度应列为设计的考虑因素。

⊙ 报告生成开销指从数据输入到有结果输出这段时间。报告生成占用CPU及I/O的服务时间较长。设计中要进行筛选，除去不必要的报告生成。

⊙ 对数据库的重组也是一项大的开销。设计中应考虑数据量和处理频度这两个因数，做到避免或尽量减少重组数据库。

在物理设计阶段，设计、评价、修改这个过程可能要反复多次，最终得到较为完善的物理数据库结构说明书。

建立数据库时，DBA依据物理数据库结构说明书，使用DBMS提供的工具可以进行数据库配置。

在数据库运行时，DBA监察数据库的各项性能，根据依据物理数据库结构说明书的准则，及时进行修正和优化 *** 作，保证数据库系统能够保持高效率地运行。

416 程序编制及调试

在逻辑数据库结构确定以后，应用程序设计的编制就可以和物理设计并行地展开

程序模块代码通常先在模拟的环境下通过初步调试，然后再进行联合调试。联合调试的工作主要有以下几点：

(1) 建立数据库结构

根据逻辑设计和物理设计的结果，用DBMS提供的数据语言(DDL)编写出数据库的源模式，经编译得到目标模式，执行目标模式即可建立实际的数据库结构。

(2) 调试运行

数据库结构建立后，装入试验数据，使数据库进入调试运行阶段。运行应用程序，测试

(3) 装入实际的初始数据

在数据库正式投入运行之前，还要做好以下几项工作：

(1) 制定数据库重新组织的可行方案。

(2) 制定故障恢复规范

(3) 制定系统的安全规范

417 运行和维护

数据库正式投入运行后，运行维护阶段的主要工作是：

(1) 维护数据库的安全性与完整性。

按照制定的安全规范和故障恢复规范，在系统的安全出现问题时，及时调整授权和更改密码。及时发现系统运行时出现的错误，迅速修改，确保系统正常运行。把数据库的备份和转储作为日常的工作，一旦发生故障，立即使用数据库的最新备份予以恢复。

(2) 监察系统的性能。

运用DBMS提供的性能监察与分析工具，不断地监控着系统的运行情况。当数据库的存储空间或响应时间等性能下降时，立即进行分析研究找出原因，并及时采取措施改进。例如，可通修改某些参数、整理碎片、调整存储结构或重新组织数据库等方法，使数据库系统保持高效率地正常运作。

(3) 扩充系统的功能

在维持原有系统功能和性能的基础上，适应环境和需求的变化，采纳用户的合理意见，对原有系统进行扩充，增加新的功能。

1、实现数据共享

数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

2、减少数据的冗余度

同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

3、数据的独立性

数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。

4、数据实现集中控制

文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。

5、数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性

主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

6、故障恢复

由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误 *** 作造成的数据错误等。

扩展资料：

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。

数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。

以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库；以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库；以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。

1、物理数据层。

它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令 *** 作处理的位串、字符和字组成。

2、概念数据层。

它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。

3、用户数据层。

它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。

数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。

参考资料：

作者：王慧贤

数据存储、数据分析、数据安全如今，围绕“数据”的话题越来越多，离人们的生活也越来越近。

从陌生到熟悉，数据不仅“出圈”，甚至已然站在了C位。去年，中央发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确表示，继土地、劳动力、资本、技术后，数据成为第五大生产要素。

步入信息化时代后，数据库、 *** 作系统与中间件作为计算机最基础的三大软件，支撑着企业的正常运行。

当数据成为生产要素后，必然会迎来爆发式增长，企业的数据存储和处理需求将进一步释放。更重要的是，疫情加快了数字化转型的脚步，更加速了企业的上云速度。

从信息化到数字化，时代的变革，总会带来商业世界的变化。如何在云原生架构下使用数据库，成为企业的痛点和云厂商的机会，亚马逊AWS的CTO Werner Vogels曾多次强调：“数据库是云计算的终极之战。”

在数智化时代，云原生到底意味着什么？云原生数据库和传统数据库相比，核心优势是什么？是否把数据库搬上云就是云原生？基于这些问题，雷锋网与阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞展开一场对话。

国产云原生数据库，摆脱「切肤之痛」

如今，数据库的商业世界，因为云的出现与发展，分成了两大派系。

一派是以Oracle为代表的传统商用数据库，一派是以国外AWS、国内阿里云为代表的云原生数据库，去“IOE革命”下的产物。

其实，早期较为火热的数据库种类有三种，层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。

在《浪潮之巅》一书中，作者吴军写下了这样的观点：“Oracle 的兴起很大程度上靠的是它最早看到关系型数据库的市场前景，并且在商业模式上优于 IBM。”

因此，在云原生数据库“入世”之前，数据库的天下一直是Oracle的，国内大部分互联网公司都不得不采用Oracle+IBM小型机+EMC的模式来维持正常运营。

高昂的费用，使得对于数据库需求较大的互联网巨头“忍无可忍”。

2009年，阿里巴巴的Oracle RAC 集群节点数达到了创记录的20个。可由于Oracle并没有d性扩展的功能，只能按照峰值流量购买小型机和数据库，导致阿里将业务上涨带来的大部分利润，都支付给了Oracle。

第二年，阿里便开始走上了去“IOE”之路，根据开源MySQL搭建了AliSQL，并顺利经过了淘宝双11的考验，国产云原生数据库算是正式摆脱了“切肤之痛”，逐渐受到市场的真正认可。

另一边，国外的AWS在2015年公布了基于云计算的自研数据库Amazon Aurora。Aurora是一个关系型数据库，可以跨3个可用区域复制6份数据，其最大的特性就是高性能和高可用性。

云计算巨头的入局，让云原生数据库在国内外一步步成为主流。据Gartner预测，到了2021年，云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%，到2023年，75%的数据库都要跑在云平台之上。

关于云原生数据库，随着逐步的出圈，也让人们关心的焦点从“是啥？”转变为“还能解决哪些问题？”

但云原生数据库存在着数据孤岛的问题，无法打通多个数据系统的情况下，企业在数据加工和数据管理上就会“压力较大”，甚至在数据安全方面还存在隐患。

传统数据仓库一般基于T+1数据集成构建离线数仓，以支撑企业各项分析与服务。传统方案不但会影响线上业务稳定性，且难以支持企业的实时需求。

因此，在李飞飞看来，云原生数据库已经走到20阶段。这个阶段要解决的问题，就是上述存在的痛点。

9月26日，在阿里云数据库创新上云峰会上，阿里云发布了首个一站式敏捷数据仓库解决方案。该方案结合一站式数据管理平台DMS及云原生数据仓库AnalyticDB（简称：ADB），实现了库仓一体的技术架构，提供在线数据实时入仓、T+1周期性快照、按需建仓等能力，数据延时低至秒级，持续赋能业务在线化，使企业的在线数据可以释放出更大的价值。

相较于传统方案，阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案有4大核心优势：

1、对业务侧影响小，不会因为数据汇聚集中和实时加工影响业务侧正常运行，CPU、内存占用低于5%；

2、事务顺序和数据准确性有保障，且处理链路短，支持在线数据实时处理落仓，效率更高。数据传输效率100m/s，数据延时在10秒内；

3、支持复杂实时数据加工、计算逻辑；

4、低代码 *** 作，能够大大降低实时数仓的构建难度，提升构建效率的同时，支撑企业数字化转型过程中的各类实时场景。

除了实时统计分析场景外，企业为满足周期性数据分析需求，需建设周期性全量快照。

传统数仓的周期性全量集成方案会对生产业务造成稳定性影响、全量集成时效性差、且无法满足客户针对任意时间点进行数据回溯的业务诉求。

针对T+1周期性集成场景，一站式敏捷数据仓库解决方案支持基于拉链表的T+1全量数据快照，用户通过简单几个步骤，即可按需生成各种周期的全量或增量快照。

此外，业务还可按需进行任意时间点的数据回溯，以快速解决数据异常问题。

谈起未来数据库的发展趋势，李飞飞提到以下五点：

1、云原生+分布式一定是数据库的标配，分布式已经是必选项。分布式数据库由多个相互连接的数据库组合而成，面向用户则是以单个数据库的形态出现。云原生分布式数据库具备易用性、高扩展性、快速迭代、节约成本等特征，从资源池化到d性扩展，再到智能运维，再到离在线一体化，解决企业用户的核心诉求。

2、AI for DB（database，指数据库）和 DB for AI 将是主流趋势。用AI将数据库运维管控智能化，尤其在云原生+分布式这个前提下更重要，因为数据库不仅是内核的能力d性高可用、可拓展性，更重要的是部署后应用和运维的复杂度要大大降低。在数据库里，面对越来越多非结构化的数据，分析能力十分重要。

3、数据的安全可信，在今天这个大环境下变得愈发重要，如何确保整个数据库系统，在处理数据全链路过程中提供加密能力、多方安全计算能力、隐私保护的能力，也是很重要的趋势。

4、多模数据处理能力将越来越重要。比如，新型数据库多模态的处理能力，在新能源 汽车 企业打标签、智能电池化预测等应用场景中，将发挥越来越重要的作用。

5、一份数据，多个数据处理引擎：实现仓库一体、仓库联动、仓库打通，数据之间无缝流转。

以上判断，也从侧面反映出阿里云数据库的走向，这点毋庸置疑。但除此之外，业界最关心的，还有开源。

近半年，国内很多厂商相继提出开源战略，背后缘由显而易见，为了打造生态。就在今年的阿里云峰会上，阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋（花名行癫）将2021年阿里云的发展关键词归纳为：做好服务、做深基础、做厚中台、做强生态。

做好服务与生态，成为如今厂商们不约而同的目标，而开源，就是最好的选择。

当雷锋网问到：“未来，阿里云数据库会不会把所有能力都开源？”这一问题时，李飞飞给到的回答是：“不会。”

之所以有这样的回答，是因为对于开源，他有着一些判断和看法。

李飞飞表示，这些部分，本就是阿里云数据库的商业化版本。

事实上，业界大多数的数据库厂商都不会针对自身的核心能力开源，如TiDB的核心管控组件、TiFlash。

与像MongoDB,、Cassandra、CouchDB这些以开源起家的数据库厂商不同，开源只是阿里云数据库的战略，不是阿里云数据库的命脉。

前几年，有业内人士表示，在面向开源时，国产数据库首先需要解决信任以及开源知识产权等问题。“开源会让厂商更加认真思考版权还有专利的问题，事实上，选择开源后，对于数据库厂商提出了更高的要求。”

李飞飞认为，开源只是一种选择，数据库开源成功并不代表着商业化就能够成功，不开源也不能代表厂商不先进。

更准确的说，开源只是一种有效手段。

最终，阿里云数据库希望客户能够通过开源版本把阿里云数据库产品技术快速用起来，并能够参与到技术产品的迭代过程中，在一些高阶能力上，借鉴团队专业能力和阿里云的服务能力，成为良好的商业合作伙伴，这是李飞飞以及阿里云数据库对于开源的一些基本思考。雷锋网雷锋网雷锋网

数据是用于荷载信息的物理符号。

数据的特征是：1，数据有型和值之分；2，数据受数据类型和取值范围的约束；3，数据有定性表示和定量表示之分；4，数据应具有载体和多种表现形式。

数据与信息的关系为：数据是信息的一种表现形式，数据通过能书写的信息编码表示信息。信息有多仲表现形式，它通过手势、眼神、声音或图形等方式表达，但是数据是信息的最佳表现形式。由于数据能够书写，因而它能够被记录、存储和处理，从中挖掘出更深层的信息。但是，数据不等于信息，数据只是信息表达方式中的一种。正确的数据可以表达信息，而虚假、错误的数据所表达的谬误，不是信息。

设置问题或者模型问题。

可以通过打开的方式打开一个建好的加工模板文件，可能是设置的问题或可以通过打开的方式打开一个建好的加工模板文件，可能是设置的问题或者模型的问题。建议先搜索一下是否的mill_contour等文件，打开这些文件，再查看是否有工序子类型实在如果真的找不到了，建议重新安装软件。UG是Siemens PLM Software公司出品的一个产品工程解决方案，它为用户的产品设计及加工过程提供了数字化造型和验证手段。Unigraphics NX针对用户的虚拟产品设计和工艺设计的需求，以及满足各种工业化需求，提供了经过实践验证的解决方案。UG同时也是用户指南（user guide）和普遍语法（Universal Grammar）的缩写。

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