中文文献数据库有哪些

1 中国知网总库（cnki）2 万方数据3 维普中文期刊服务平台4 龙源电子期刊5 超星发现6 超星汇雅电子图书7 超星视频8 中国统计数据应用支持系统9 CSMAR国泰安财经研究数据库10 中宏教研支持系统11 国研网12 EPS全球统计数据13 中国***思想理论资源数据库14 北大法意数据库（中国法律资源库）15 北大法宝数据库16 RESSET金融研究数据库17 橙艺艺术&CG设计在线18 全球案例发现系统（GCDS）19 畅想之星馆配电子书20 超星移动图书馆21 中经网数据库22 银符考试题库23 人大“复印报刊资料”全文数据库24 FiF外语学习资源库25 中国财经教育资源共享平台26读秀学术搜索27 泛研全球科研项目数据库28 笔杆网（论文管理系统）29 新东方多媒体学习库30 万得（Wind）金融终端数据库31华艺学术文献数据库32 51CTO学堂（教育版）33皮书数据库34博看期刊数据库35中国微观经济数据查询系统36京东读书专业版37 语林学习拓展数据库38博看有声微信端

随着数据大数据的发展，数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业，其中不乏政府、国企。

实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中，大量使用实时数据库系统进行控制系统监控，系统先进控制和优化控制，并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台，可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将其转化为对各类业务有效的公共信息，满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求，可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息，提高生产销售的营运效率。如果你想定制这款国产数据库    可以打 前面是   一三六  中间是  六一二零  末尾是  四一四七

北京开运联合信息技术股份有限公司-实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）

实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）是什么？

1、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 是开运联合公司针对行业应用，独立研发的，拥有全部自主知识产权的企业级实时/历史数据库平台。为企业监控生产情况、计算性能指标、进行事故分析和对设备启停分析诊断、故障预防等提供重要的数据保障。

2、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可广泛用于工业控制自动化数据的高速采集和存储，提供高速、海量数据存储和基础分析能力。

3、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ） 可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。 提供企业生产信息管理解决方案，可以有效应对“从小到大” “由近及远” 的各种企业级数据应用。

4、CreatRun Database 可在线按照时间序列以毫秒级精度自动采集企业的各类过程自动化系统中的生产数据，高效压缩并存储。同时可向用户和应用程序提供实时和历史数据，使得用户可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。

工业软件开发实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统主要技术指标:

支持数据类型：digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等类型

标签容量：200,000 Tag

数据容量：TB级

客户端并发用户数：500 个

生产过程数据采集时间响应速度：<500 毫秒

时间戳分辨率：毫秒

存储速度：>100,000 输入值/秒

存档数据回取事务吞吐量：>2,000,000 输出值/秒

实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统特性——高可用性:

1、高效的数据存储策略及压缩算法“死区例外+可变斜率压缩算法 ”，精确到每个Tag的压缩配置，有效提高了历史数据存储性能，节约磁盘空间

2、高速的数据缓存机制，使并行访问锁域粒度精确到“Block（1KBytes）”，实现了并行访问能力的最大化。使历史数据访问路由复杂度“最小化、

均衡化，扁平化”，不界定“冷热”数据，所有数据访问时间成本一致，同时提供均衡访问特性和最大远程数据访问友好度。

3、Creat RUN SMT 系统管理工具，以图形化方式提供测点管理、系统配置管理、数据管理和安全管理等功能，方便用户使用和维护。通过脚本语言形式实现对计算点的支持，不局限于传统的函数变换和公式，支持循环、判断与分支等逻辑运算等，计算点的定义灵活多样，可实现自定义的复杂逻辑计算。

4、内置运营级传输平台，兼容工业现场中网络隔离安全模型，可穿越网络隔离装置，进行

实时、历史数据传输，支持本地化 *** 作，提供灵活高效的Tag 

6条件模糊查询机制，为用户提供最佳的数据UI，具备完善的Licence管理机制，版本发布可以精确到“点”，用户采购可获得高度的灵活性。

工业软件开发实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）系统图:

1跪求 西安近几年气候统计数据,气温,风向,等等

西安是世界著名古都，历史上先后有西周、秦、西汉、新莽、东汉、西晋、前赵、前秦、后秦、西魏、北周、隋、唐等13个王朝在西安建都。这些王朝给古城西安留下了大量文化遗产。这些前人留下的名胜古迹为西安提供了极其珍贵的考古资料和丰富的旅游资源。西安境内共有重点文物保护单位314处，其中属国家级和省级的有84处；出土文物12万余件，其中不少是稀世国宝。

西安是中国北方中西部最大的加工工业基地，最大的商贸中心，又是丝绸之路的起点。丝绸之路如今已成为沟通中外交往的交通大道，是一条文明之路，友谊之路，商贸之路和文化旅游之路。

气候：西安气候属暖温带半湿润大陆性季风气候。四季分明，夏季炎热多雨，冬季寒冷少雨雪，春秋时有连阴雨天气出现。西安市及各郊县年平均气温131~134℃。年极端最高气温35~418℃；极端最低-16~-20℃。全年以7月最热，月平均气温261~263℃，月平均最高气温32℃左右；1月最冷，月平均气温-03~-13℃，月平均最低气温-4℃左右，年较差达26~27℃。降水年际变化很大，多雨年和少雨年雨量差别很大，两者最大差值可达590 mm。降水的季节分配也极不均匀，有78%的雨量集中在5~10月，其中7~9月的雨量即占全年雨量的47%，且时有暴雨出现。年平均相对湿度70%左右。年平均风速18 m/s，全年盛行风向为东北风。

春季（3~5月）：气温回升迅速，但升温不稳定，时常出现“乍暖还寒”的天气。西安市3月月平均气温79℃，4月升至141℃，5月即升至194℃。春季雨量约占全年的雨量的四分之一，各月多年平均雨日在7~9天。春季气温宜人，风和日丽，是进行室外活动和旅游的好时光。

夏季（6~8月）：炎热多雨是其显著的特征。西安市是全国四大“火炉”城市之一。7月是全年最热月，平均气温高达263℃，6月、8月月平均气温分别达248℃、153℃。年日最高气温等于或大于35℃的炎热期平均出现22天左右，1997年最多，达61天，在1961~1998年的38年中，有9年出现了40℃以上的酷热天气。夏季雨量占全年雨量的37%。各月平均雨日在8~11天，全年暴雨日有二分之一出现在夏季。

秋季（9~11月）：9月份，由于受太平洋副热带高压的影响，西安市降水多，多有连阴雨天气出现，月平均降水量达995 mm，占全年雨量的19%，多年平均雨日达12天。秋季冷暖适宜，降温速度快，各月平均气温分别为196℃、138℃、68℃。平均风速15m/s，是全年风速最小的季节。

冬季（12~2月）：冬季寒冷少雨雪，1月平均气温降至-05℃，受冬季强寒潮的的影响，极端最低气温可降至-10℃以下。降水稀少，气候干燥，3个月降水仅24 mm，仅占全年降水的4%。

能力有限，只能解答这点！ 请谅解！

2西安历史最高温度是

西安的最高气温达到了422℃，突破历史最高气温04℃，省专业气象台对关中、陕南东部及西安地区首次发布了红色高温预警信号。

我省的高温预警信号共分两个等级，即橙色预警信号和红色预警信号。橙色预警信号是在24小时内最高气温将要升至37℃以上时发布，红色预警信号是在24小时内最高气温将要升到40℃以上时发布，区域性高温天气的预警标准是在同一时段内5个以上相邻的气象站出现高温天气时发布。

之最

从气象资料上查出，西安历史上出现的最高温度是418℃，发生在1998年6月2日，昨天西安的最高气温达到了422℃，突破历史最高气温04℃，全省有30多个县、市达到38℃的高温天气。在6月份像这样全省大范围，连续几天的高温天气历史上并不多见。

提醒

陕西夏季的最高气温一般出现在15—17时左右，人们在这段时间应尽量减少外出，特别是婴幼儿、老年人、孕产妇、患有心血管系统疾病和糖尿病的患者还要预防中暑。在防暑降温时还应注意不要躺在空调的出风口和电风扇下睡觉，以免患上空调病和热伤风。饮食要以清淡、易于消化的食物为主，不能过多地食用冷饮和冰冷饮料降温，应多吃新鲜的水果蔬菜。

3西安的气候类形和特征

气候类型：西安属暖温带半湿润大陆性季风气候

特征：四季分明，气候温和，雨量适中。春季温暖、干燥、多风；夏季炎热多雨，多雷雨大风天气；秋季凉爽，气温速降，秋淋明显；冬季寒冷，多雾、少雨雪。

扩展资料：

气温

西安极端最高气温为429℃，出现在2006年6月17日；4-10月极端最低气温-19℃，出现在1978年10月29日。

春季回暖期（4月1~30日）：平均气温152℃，4月上、中旬常有较强降温天气，下旬温度迅速回升。

初夏少雨期（5月1日~6月20日）：平均气温218℃，气温呈现上升趋势，但昼夜温差大。

初夏多雨期（6月21日~7月20日）：气温变化比较平稳，日平均气温稳定在25~28℃，最低气温通常高于15℃。

盛夏伏旱期（7月21日~8月20日）：日平均气温在24~28℃之间，日平均气温呈现缓慢下降趋势，极端最高气温35~40℃，昼夜温差9~11℃。

初秋多雨期（8月21日~10月10日）：日平均气温15~24℃，随着北方冷空气的不断入侵，日平均气温呈现降低趋势。

秋季凉爽期（10月11~31日）：日平均气温11~15℃，随着北方入侵冷空气的加强，日平均气温迅速降低。

春季（3~5月）：气温回升迅速，但升温不稳定，时常出现“乍暖还寒”的天气。西安市3月月平均气温79℃，4月升至141℃，5月即升至194℃。春季雨量约占全年的雨量的四分之一，各月多年平均雨日在7~9天。春季气温宜人，风和日丽，是进行室外活动和旅游的好时光。

夏季（6~8月）：炎热多雨是其显著的特征。西安市是全国四大“火炉”城市之一。7月是全年最热月，平均气温高达263℃，6月、8月月平均气温分别达248℃、153℃。年日最高气温等于或大于35℃的炎热期平均出现22天左右。

秋季（9~11月）：9月份，由于受太平洋副热带高压的影响，西安市降水多，多有连阴雨天气出现，月平均降水量达995 mm，占全年雨量的19%，多年平均雨日达12天。秋季冷暖适宜，降温速度快，各月平均气温分别为196℃、138℃、68℃。平均风速15m/s，是全年风速最小的季节。

冬季（12~2月）：冬季寒冷少雨雪，1月平均气温降至-05℃，受冬季强寒潮的的影响，极端最低气温可降至-10℃以下。降水稀少，气候干燥，3个月降水仅24 mm，仅占全年降水的4%。

中国宏观经济数据库共包含6个子库。

中国宏观经济数据库具有宏观经济指标的历史数据，包括宏观经济年度数据、季度数据、月度数据。年度数据包括全国年度数据、分地区年度数据，季度数据和月度数据也分别包括全国数据、分地区数据，这些构成了中国宏观经济数据库的六个子库。

中国宏观经济数据库数据最早起始于1950年至今，数据来源为国家统计局公布的数据。

中国宏观经济数据库作用：

为各级政府部门、教育系统、企业提供完整、及时、准确的数据以及数据分析与预测结果，使各行业及时了解并准确把握整体经济环境及其发展趋势，指导科研及投资机构的研究和投资行为。

数据库技术是现代信息科学与技术的重要组成部分，是计算机数据处理与信息管理系统的核心

工业历史数据库技术研究和解决了计算机信息处理过程中大量数据有效地组织和存储的问题，在数据库系统中减少数据存储冗余、实现数据共享、保障数据安全以及高效地检索数据和处理数据

施耐德电气在工业历史数据库这一块的研究，随着计算机技术与网络通信技术的发展，数据库技术已成为信息社会中对大量数据进行组织与管理的重要技术手段及软件技术，是网络信息化管理系统的基础

一、大数据的陷阱作文

李娜再度夺得大满贯，超越了张德培的华人大满贯纪录，非举国体制下的奇迹造就了举国的愉悦。

在总结李娜成功因素的时候，也再次看到了这样的言论：是大数据起到了重要的作用。但这次李娜夺冠，最靠谱的解释就是李娜在卡洛斯的帮助下大大提升了心理层面的战斗力。

在技术层面领先的前提下，李娜在整场比赛中克服了节奏问题，她具备了一颗冠军的心脏。2012年9月6日，代表亚洲网球至高水平的中国选手李娜在美国迎战名将小威廉姆斯。

当时，IBM公司在综合了美网过去8年的全部比赛数据之后，为参赛球员制定了“Keys to the march”的比赛制胜策略。李娜一方获得赢球的关键包括3个指标：1一发得分率超过69%;24-9拍相持中得分利率要超过48%:3发球局30-30或40-40时得分率要超过67%。

比赛结果是，李娜溃败。比赛结束后，IBM高调地宣布李娜仅仅完成了三项制胜策略中的项，而小威廉姆斯则完成了自己三项制胜策略中的两项。

于是，很多人就顺着IBM的思路问，李娜为什么不照着BM的策略去打球？其实，当当事人的主观愿望不积极的时候，大数据对他们来说不过是噪音而已。同样，数据也会因为主观意愿具有欺骗性。

我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史提示未来。其实不然。

在网球这样的领域里，历史数据甚至常常会成为陷阱。有意思的是，在另一场女子网球比赛中，一位球员做到了IBM为其制定的三项指标中的两个，她却失败了。

而胜利的一方，只完成了一个指标。

二、大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

大数据时代发展的具体历程如下：2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。

Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。

这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 （puting munity Consortium），发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。

它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。

2009年印度 建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国 通过启动://Datagov网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的 数据。

该网站的超过445万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的 们相继推出类似举措。2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。

2010年2月，肯尼斯ž库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。

从经济界到科学界，从 部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。

库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。

后来 认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey&pany）肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。

报告指出，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。

2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》（Big Data, Big Impact） 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2012年3月，美国奥巴马 在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。

2012年3月22日，奥巴马 宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中， 对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字 体现对数据的占有和控制。

数字 将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。

鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。

Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国 如何利用大数据更好地服务和保护人民。

这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐。

三、大数据时代的产生背景

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。”

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四、大数据时代是什么意思

大数据时代：最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据提出的背景：进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。” 扩展资料 大数据影响 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。

有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。

这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满168亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。

发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为378万台，高于全球每天出生的婴儿数量371万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB) EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为049ZB,2009年的数据量为08ZB,2010年增长为12ZB,2011年的数量更是高达182ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。

而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 每一天，全世界会上传超过5亿张，每分钟就有20小时时长的视频被分享。

然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。

我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。

大数据的精髓 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。A不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制）； B不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。

适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力； C不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大。

五、为什么大数据如此重要

大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智能，而它对于大多数人而言是完全透明的，人们不知道背后有这样的技术。大数据位于人们日常使用的智能手机之后，然后人们通过它给移动互联网贡献信息，即使他们并没有意识到这一点。

为什么大数据如此重要？

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

总结

在大数据时代到来的时候，要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从前我们所了解的数据是冷冰冰的、死气沉沉的，被存到冷备份默默地等着人拿出来用，我们对待数据的感觉十分消极，要先想清楚其用处才开始分析应用。现在，数据时代来临了，人们正在试图点燃数据，使其变热，赋予生命。所谓“活数据”，是动态的数据，流通的数据，因互动而产生，因产生而互动，是自然演化的数据，要用大数据的思维去考虑这些数据怎样才能带来效益。未来大数据的发展前景非常好，与大数据相关的职业比如数据挖掘师，数据分析师等必定会有广阔的发展空间。

六、如何实现大数据量数据库的历史数据归档

这个问题是这样的：

首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

简 介： 该库是目前世界上最大的连续动态更新的中国期刊全文数据库，收录国内8200多种重要期刊，以学术、技术、政策指导、高等科普及教育类为主，同时收录部分基础教育、大众科普、大众文化和文艺作品类刊物，内容覆盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域，全文文献总量2200多万篇。

专辑专题： 产品分为十大专辑：理工A、理工B、理工C、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。十专辑下分为168个专题和近3600个子栏目。

文献来源： 中国国内8200多种综合期刊与专业特色期刊的全文。

产品形式： WEB版（网上包库）、镜像站版、光盘版、流量计费。

收录年限： 1994年至今（部分刊物回溯至创刊）

更新频率： CNKI中心网站及数据库交换服务中心每日更新5000~7000篇，各镜像站点通过互联网或卫星传送数据可实现每日更新，专辑光盘每月更新，专题光盘年度更新。

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