怎么进行专利查询的相关内容，专利现在对于我们来说已经不陌生了，信息化的发展使我们了解的信息越来越多。但是大多数人只知道可以申请专利和查询专利，但是不知道应该在哪里查，怎么申请。查询专利的时候建议大家在智慧芽上面进行查询。<p><p>

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。”

。

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

多学科硕士。

MasterofScience，缩写为MSc，理学硕士，是指对于硕士研究生阶段专攻理科方向（如数学、物理、力学、化学、生物学、天文学、地理学等专业）的学生的一种专业上的称谓。

如果我们能够有一项自己的专利，不仅可以给我们带来一些金钱上面的价值，还可以为我们带来很多的社会成就。我们在申请专利之前需要知道我们将要申请的专利是否已经被别人注册过了，在查询各种专利方面的信息时，大家可以在智慧芽上查找。接下来我会为大家分享一些关于怎么进行专利查询以及专利的一些信息，大家可以了解一下，相信对于大家申请专利是非常有帮助的。

怎么进行专利查询

1、选择适合的专利数据库

为什么要选择合适的专利数据库因为专利具有地域性，若创造发明者的技术或是技术延伸商品想要在某一个国家 排除他人 使用、出售与制造等，那么就需要在该国申请专利保护。此外，由于专利资讯是一种鼓励创造发明的技术揭露，因此各国家均会在该国申请或是已经核准的创造发明专利公开，也因此有了各国免费资料库的出现。

然而，专利申请与布局常牵涉到数个国家。因此在不同免费专利数据库分别检索不仅浪费时间，还会因为不同资料库所使用语言与语法的不同而有所误差(每一国资料库所使用语法均不相同)。所以选择综合性强、数据资料多的源文件库就显得尤为重要了

2、一般专利数据库所包含的内容

包含的专利资料库为美国USPTO(公开库、授权库的英文资料全文)、欧盟EPO、日本JPO、韩国KPO、中国SIPO、德国(DE)、英国(GB)、法国(FR)与瑞士(CH)(英文书目资料)、与WIPO PCT等，而上述的专利资料查询均可在统一的检索语法与架构下进行。总而言之，这些专利数据库藉由建构一个统一的检索介面，让使用者可以同步检索多国专利，因此也让专利检索与分析工作变的较为简单一些。

专利申请详细步骤

(1)准备申请文件，包括请求书、说明书、权利要求书、说明书附图、说明书。外观设计类的专利要有请求书、或照片、简要说明。可去国家专利局服务点索取相应的表格。申请文件的格式要注意以下几项：

1、用黑色笔迹填写，要求字迹清楚，无涂改。

2、使用中文简体字。

3、表格表单使用，不能分栏写。

4、实用标准表格、A4纸，一式两份。

5、附图需用黑色墨水盒绘图工具制作。

6、按顺序编写页码。可去官方网站下载写作范文。

(2)提交材料。可以选择两种方式提交材料，1、直接去专利局大厅或地方的专利代办窗口交。2、通过邮寄的方式交，但是只能使用使用EMS，快递、平信都不要用。

(3)接受国家专利局下发的受理通知书，通知书发放意味着专利的申请正式进入审批流程。

(4)缴纳申请费，除直接去专利局收费处、专利局代办处缴费外，还可通过银行或者邮局汇款缴纳申请费，在缴纳费用时，应注意写申请号，并要求银行或邮局的工作人员录入专利申请号、名称、地址、邮编等。但是不应直接邮寄现金给专利局，没人会收。注意要在接到受理通知书之日起15个工作日内缴费。

(5)专利局对申请审查,首先初步审查，对于除了发明之外的专利申请，只要初审合格，则可授权专利，不合格的修改重新提交。对于发明专利，则需要先初步审查，合格之后，还要进行实质审查，只有在实质审查之后，才能获取专利。对于实质审查，有的可立即进行，有的则需18天之后才能进行。

(6)领取专利证书。

以上就是关于怎么进行专利查询的相关内容，专利现在对于我们来说已经不陌生了，信息化的发展使我们了解的信息越来越多。但是大多数人只知道可以申请专利和查询专利，但是不知道应该在哪里查，怎么申请。查询专利的时候建议大家在智慧芽上面进行查询。

1970年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

1 美国 10250

2 苏联 4334

3 德国 2089

4 日本 2030

5 法国 1470

6 英国 1237

7 意大利 1093

8 中国 915

9 加拿大 863

10 印度 615

11 澳大利亚 443

12 巴西 423

13 西班牙 398

14 墨西哥 396

15 瑞典 354

16 荷兰 354

17 波兰 277

18 比利时 264

19 阿根廷 231

20 瑞士 229

1975年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

1 美国 16240

2 苏联 6860

3 日本 4979

4 德国 4748

5 法国 3570

6 英国 2344

7 意大利 2194

8 加拿大 1707

9 中国 1612

10 巴西 1292

11 西班牙 1114

12 澳大利亚 1070

13 印度 1004

14 墨西哥 981

15 荷兰 932

16 瑞典 771

17 比利时 648

18 瑞士 599

19 伊朗 485

20 波兰 479

1980年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

1 美国 27689

2 日本 10553

3 苏联 9400

4 德国 9197

5 法国 6912

6 英国 5372

7 意大利 4598

8 中国 3065

9 加拿大 2689

10 巴西 2276

11 西班牙 2260

12 墨西哥 2077

13 印度 1848

14 荷兰 1808

15 澳大利亚 1703

16 沙特 1645

17 瑞典 1322

18 比利时 1252

19 瑞士 1121

20 伊朗 913

1985年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

1 美国 41875

2 日本 13468

3 苏联 9141

4 德国 7089

5 法国 5431

6 英国 4569

7 意大利 4357

8 加拿大 3557

9 中国 3091

10 印度 2265

11 巴西 2232

12 墨西哥 1967

13 澳大利亚 1783

14 西班牙 1755

15 荷兰 1332

16 瑞典 1066

17 沙特 1039

18 瑞士 1007

19 韩国 966

20 印尼 960

1990年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

1 美国 57572

2 日本 30183

3 德国 17144

4 苏联 15330

5 法国 12444

6 意大利 11335

7 英国 9959

8 加拿大 5827

9 俄罗斯 5697

10 西班牙 5209

11 巴西 4786

12 中国 4045

13 印度 3268

14 澳大利亚 3191

15 荷兰 2949

16 韩国 2638

17 墨西哥 2627

18 瑞典 2447

19 瑞士 2382

20 比利时 2027

1995年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

1 美国 73423

2 日本 52476

3 德国 25226

4 法国 15699

5 英国 11411

6 意大利 11261

7 巴西 7690

8 中国 7570

9 西班牙 5968

10 加拿大 5905

11 韩国 5171

12 荷兰 4190

13 俄罗斯 3992

14 澳大利亚 3841

15 印度 3692

16 瑞士 3159

17 墨西哥 2862

18 比利时 2843

19 阿根廷 2581

20 瑞典 2537

2000年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

1 美国 97648

2 日本 46674

3 德国 19002

4 英国 14509

5 法国 13280

6 中国 11928

7 意大利 10973

8 加拿大 7249

9 巴西 6447

10 墨西哥 5808

11 西班牙 5807

12 韩国 5117

13 印度 4678

14 澳大利亚 3996

15 荷兰 3851

16 阿根廷 2843

17 俄罗斯 2597

18 瑞士 2499

19 瑞典 2456

20 比利时 2319

2005年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

1 美国 123761

2 日本 45522

3 德国 27914

4 中国 23027

5 英国 22436

6 法国 21364

7 意大利 17697

8 加拿大 11348

9 西班牙 11297

10 巴西 8820

11 印度 8089

12 韩国 7914

13 墨西哥 7672

14 俄罗斯 7644

15 澳大利亚 7388

16 荷兰 6329

17 比利时 3755

18 瑞士 3724

19 瑞典 3660

20 土耳其 3626

2006年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

1 美国 131329

2 日本 43760

3 德国 29132

4 中国 27738

5 英国 23955

6 法国 22480

7 意大利 18509

8 加拿大 12750

9 西班牙 12306

10 巴西 10725

11 俄罗斯 9849

12 印度 9106

13 韩国 8880

14 墨西哥 8395

15 澳大利亚 7879

16 荷兰 6703

17 土耳其 4035

18 比利时 3972

19 瑞典 3930

20 瑞士 3878

2007年世界各国(地区)GDP总值排名(联合国数据库数据；单位：亿美元；当时汇率)

01 美　国 137765

02 日　本 43796

03 中　国 34004

04 德　国 33174

05 英　国 27680

06 法　国 25457

07 意大利 20951

08 西班牙 14369

09 加拿大 14258

10 巴　西 13142

11 俄罗斯 12896

12 印　度 11413

13 韩　国 9568

14 澳大利亚 9457

15 墨西哥 8934

16 荷　兰 7663

17 土耳其 4876

18 瑞　典 4548

19 比利时 4546

20 印　尼 4328

2008年全球各国（地区）GDP（10亿美元）（IMF2009年10月份公布数据库）

名次 国　家 GDP 备注

世　界 60917477

欧　盟 18387785

001 美　国 14441425

002 日　本 4910692

003 中　国 4327448

004 德　国 3673105

005 法　国 2866951

006 英　国 2680000

007 意大利 2313893

008 俄罗斯 1676586

009 西班牙 1601964

010 巴　西 1572839 估测值

东　盟 1502743

011 加拿大 1499551

012 印　度 1206684

013 墨西哥 1088128

014 澳大利亚 1013461

015 韩　国 929124

016 荷　兰 876970

017 土耳其 729983

018 波　兰 527866

019 印　尼 511765

020 比利时 506183

021 瑞　士 500260

022 瑞　典 478961

023 沙　特 469426

024 挪　威 451830

025 奥地利 414828

026 中国台湾 391351

027 希　腊 357548

028 丹　麦 340029

029 伊　朗 335233 估测值

030 阿根廷 324767

031 委内瑞拉 319443

032 南　非 276764

033 泰　国 273313

034 芬　兰 271867

035 爱尔兰 267579

036 阿联酋 262150

037 葡萄牙 244640

038 哥伦比亚 240832

039 马来西亚 221606

040 捷　克 216354

041 中国香港 215354

042 尼日利亚 207116

043 以色列 202101

044 罗马尼亚 200074

045 新加坡 181939

046 乌克兰 179604

047 智　利 169458

048 菲律宾 166909

049 巴基斯坦 164557

050 埃　及 162617

051 阿尔及利亚 159669

052 科威特 158089

053 匈牙利 155930

054 哈萨克斯坦 135601

055 新西兰 128409

056 秘　鲁 127462

057 卡塔尔 102302

058 斯洛伐克 95404

059 伊拉克 91453 估测值

060 利比亚 89916

061 越　南 89829

062 摩洛哥 88879

063 安哥拉 84945 估测值

064 孟加拉国 84196

065 克罗地亚 69357

066 白俄罗斯 60302

067 阿　曼 59946

068 苏　丹 58029

069 叙利亚 55024 估测值

070 卢森堡 54973

071 厄瓜多尔 54686

072 斯洛文尼亚 54639

073 塞尔维亚 50061

074 保加利亚 49904

075 立陶宛 47304

076 阿塞拜疆 46378

077 多明尼加 44439

078 突尼斯 40843 估测值

079 斯里兰卡 39604

080 危地马拉 38983

081 拉脱维亚 33981

082 乌拉圭 32187

083 哥斯达黎加 29664

084 土库曼斯坦 29610 估测值

085 肯尼亚 29564

086 黎巴嫩 29350 估测值

087 乌兹别克 27918

088 也　门 26909 估测值

089 埃塞俄比亚 26393

090 缅　甸 26205 估测值

091 特立尼达和多巴哥 25925

092 塞浦路斯 24922

093 喀麦隆 23732

094 爱沙尼亚 23545

095 科特迪瓦 23508 估测值

096 巴拿马 23088

097 萨尔瓦多 22115

098 巴　林 21236

099 约　旦 21225

100 坦桑尼亚 20668 估测值

101 赤道几内亚 18525 估测值

102 波　黑 18469 估测值

103 冰　岛 16788

104 加　纳 16654

105 玻利维亚 16602

106 巴拉圭 16006

107 赞比亚 14654

108 乌干达 14565

109 汶　莱 14553 估测值

110 加　蓬 14535 估测值

111 牙买加 14029

112 洪都拉斯 14001 估测值

113 博茨瓦纳 13461

114 塞内加尔 13350

115 阿尔巴尼亚 12964 估测值

116 格鲁吉亚 12864

117 尼泊尔 12283 估测值

118 亚美尼亚 11917

119 阿富汗 11709

120 刚果民主 11629 估测值

121 柬埔寨 11250 估测值

122 刚果共和国 10774 估测值

123 莫桑比克 9897

124 马其顿 9569 估测值

125 马达加斯加 9463

126 纳米比亚 8835 估测值

127 马　里 8774

128 毛里求斯 8738

129 乍　得 8400 估测值

130 马耳他 8370

131 布基纳法索 8116

132 巴布亚新几内亚 8092 估测值

133 巴哈马 7564

134 海　地 6943 估测值

135 贝　宁 6712

136 尼加拉瓜 6365

137 摩尔多瓦 6047

138 尼日尔 5382

139 老　挝 5374 估测值

140 蒙古 5243

141 塔吉克斯坦 5135 估测值

142 吉尔吉斯共和国 5050

143 黑山共和国 4848 估测值

144 几内亚 4517

145 卢旺达 4459

146 马拉维 4268 估测值

147 巴巴多斯 3670

148 斐　济 3589 估测值

149 毛里塔尼亚 3161

150 津巴布韦 3145 估测值

151 苏里南 2933

152 多　哥 2890

153 斯威士兰 2840 估测值

154 中非共和国 1997 估测值

155 塞拉利昂 1953

156 佛得角 1744 估测值

157 莱索托 1618 估测值

158 厄立特里亚 1479 估测值

159 不　丹 1389 估测值

160 伯利兹 1359

161 马尔代夫 1261

162 安提瓜和巴布达 1224 估测值

163 圭亚那 1154

164 布隆迪 1097 估测值

165 圣卢西亚 0987 估测值

166 吉布提 0982

167 利比里亚 0850

168 塞舌尔群岛 0822

169 冈比亚 0810

170 格林纳达 0678 估测值

171 所罗门群岛 0642 估测值

172 圣文森特和格林纳丁斯 0601 估测值

173 瓦努阿图 0573 估测值

174 圣基茨和尼维斯 0546

175 科摩罗 0532

176 萨摩亚 0500

177 东帝汶 0499

178 几内亚比绍 0461

179 多米尼加 0364

180 汤　加 0258 估测值

181 圣多美和普林西比 0175 估测值

182 基里巴斯 0137

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