数据库技术有哪些特点为

1，以数据为中心，通过组织数据形成综合性的数据库，为各应用共享

2，数据冗余少，易修改，易扩充。

3，采用一定的数据模型。

4，程序和数据有较高的独立性

5，具有良好的用户接口，用户可以方便的开发和使用数据库

6，对数据进行统一管理和控制，提供了数据的安全性，完整性

大数据关键技术解析

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。 一、大数据采集技术

数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

五、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

以上是小编为大家分享的关于大数据关键技术解析的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

JDBC由Sun公司制定，全称Java DataBase Connectivity，是一种可以执行SQL语句并可返回结果的Java API，支持多种关系型数据库，封装在javasql

它的具体位置在\jre7\lib\rtjar

1、JDBC的工作原理

JDBC的最大特点是独立于具体的关系型数据库，它定义了一系列的Java类，完成数据库连接（Connections）、SQL语句（Statements）、结果集（ResultSet）和其他的数据库对象，从而达到Java程序和数据库交互的目的

2、JDBC的四种驱动类型

在Java程序中，JDBC可以分为以下4种驱动类型：

（1）JDBC-ODBC Bridge

用JDBC-ODBC Bridge可以访问一个ODBC数据源，但在执行Java程序的机器上必须安装ODBC驱动，并完成配置

可以看出，中间存在一个JDBC-ODBC的转换，影响了执行的效率

（2）JDBC Native Bridge

这种方式需要在执行JSP程序的机器上安装本地的针对特定数据库（MySQL/SQL/Oracle）的驱动程序，通过这个程序把对数据库的JDBC调用转化为数据库的API调用，性能比JDBC-ODBC更好，缺点是要安装驱动

（3）JDBC-Network Bridge

这种方式不需要安装驱动程序，直接用JDBC通过网络连接数据库，与平台无关，所以在WEB开发中大量使用

（4）Pure Java JDBC Driver

Java驱动程序运行在客户端，客户端可以直接访问数据库，其体系结构最为简单，因此安全性及程序的逻辑性不行

3、JDBC连接数据库（以mysql为例）

（1）加载JDBC驱动程序

通过javalangClass类中的静态方法forName实现

（2）提供JDBC连接的URL

协议：子协议：数据源标识

其中，协议：在JDBC中总是以jdbc开始

子协议：是Bridge的驱动程序或是数据库管理系统名称，如MySQL就是mysql，常用的端口号是3306

数据源标识：标记找出数据源的地址和连接接口

（3）创建数据库的连接

向javasqlDriverManager请求获取Connection对象

（4）创建Statement

其中Statement分为三类，区别如下：

A、执行静态SQL：通过Statement实例实现

B、执行动态SQL：通过PreparedStatement实例实现

C、执行数据库存储过程：通过CallableStatement实例实现

（5）执行SQL语句，完成数据库的增删改或是查询功能

其中Statement接口提供了三种执行SQL语句的方法，区别如下：

A、Result executeQuery(String sqlString)：用于查询数据库的SQL，如SELECT，返回一个结果集（ResultSet）

B、int executeUpdate(String sql)：用于执行INSERT、UPDATE或DELETE语句以及SQL DDL（数据定义）语句

C、boolean execute(String sql)：用于返回多个结果集、多个更新计数或者二者组合（不太懂）

（6）得到处理结果（ResultSet）

（7）关闭JDBC对象

先关闭Statement再关闭Connection连接

参考文献：

1、邓子云，《JSP网络编程从基础到实践》（第2版）

2、邱加永，孙连伟，《JSP基础与案例开发详解》

3、谭贞军，《深入理解Java Web开发技术：探索基于主流框架的最佳组合》

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1、创建 Statement 对象 建立了到特定数据库的连接之后，就可用该连接发送 SQL 语句。Statement 对象用 Connection 的方法 createStatement 创建，如下列代码段中所示： Connection con = DriverManagergetConnection(url, "sunny", ""); Statement stmt = conc

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JSP访问数据库

JSP访问数据库内容介绍

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3-JSP+JDBC数据库应用开发初步（二）

一、JSP+Servlet+JDBC开发数据库应用 上一讲“JSP+JDBC数据库应用开发初步”中，我们给出了一个小例子，采用JSP页面来处理用户的登录请求。本讲中，我们将该JSP页面替换为Servlet来处理用户登录请求。 实验步骤如下： 用户登录页面仍然采用原来的loginjsp页面，只需要把form表单的action方法修改为Servlet的url即可，其它不变。 资源页面也仍然采用resourcejsp不变，注意：该页面需要读取session中保存的用户名，若存在，则说明用户登录成功，可以显示

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java、jdbc、jsp……的简单解释

java版本 1 J2ME，功能有限，用于嵌入式设备。 2 J2SE，包含原始的核心类库，用于桌面应用程序和浏览器中的applet 3 J2EE，功能非常全面，用于数据处理和处理器端应用 J2EE功能非常的全面，那就看看它的工作模式图： JDBC是什么？ 它是为java开发人员提供了一个行业标准API，可以在java应用与关系数据库之间建立起独立于数据库的连接，A

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JSP基础（十二）——初步认识JDBC

与数据库交互是Web应用程序的一个重要的组成部分，JSP使用JDBC（Java DataBase Connectivity）技术来实现与数据库的连接。JDBC提供了JSP *** 作数据库的各种接口，所以JDBC数据库编程对Web开发是非常重要的。很多DBMS（数据库管理系统）都提供JDBC驱动程序，JSP可以直接利用它访问数据库，有些DBMS没有提供JDBC驱动程序，JSP可以通过Sun公司的JDBC-

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JDBC在jsp中的使用

今天在学习JDBC在jsp中的应用时遇到了一些问题，解决后记录一下，希望对其他人能有帮助。 默认读者具有一定的jsp和数据库知识，所以对这两者不做介绍，本文主要是解决按照书上的代码敲出来最后却不能得到想要的结果的问题。 第一步，导包 导入需要的包，例如javasql javaio 第二步，加载数据库驱动 大家为了更好的记忆 *** 作步骤，不要每次建立数据库连接时都要找资料，我们应该了解每一步都是为了达到什么目的，例如现在的加载数据库驱动，可能有人会问？什么是数据库驱动呢？ 数据库驱动是不

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JDBC，数据库与jsp的连接

JDBC技术的出现 为何会出现JDBC？对于我们的数据来说，都是具有时效性的，而有些数据是需要长久的保存下去，但是单单jsp并不能做到长久保存，因此我们需要将其保存在专门储存在数据库中，而jsp再次使用此数据的时候需要调用，因此就需要有一个中间的桥梁将数据库与jsp连接起来。但是最开始只有OBDC，OBDC是C语言开发的，主要再Windows环境中使用，如果用其他语言开发应用程序还需要其他中介的API和OBDC做沟通链接，这是很复杂的事。因此JDBC应运而生，这是专门针对Java和数据库连接技术，使得开发人

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JSP+JDBC连接数据库

首先 在创建项目时，要连接数据库，要将jar包导入项目（这只是方式之一，还有其他的方式实现同样的效果） 将jar包放在WEB-INF/lib目录下，然后右键，点击Build Path→Add to Build Path将其添加到项目的Libraries中，然后在JSP页面中头部添加如下代码 <%@page import="javasql"%> 即图中所示： 接下来就可以打代码了。 数据库的连接 //1获取Driver实现类的对象 ClassforName("commysql

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JSP和JDBC的使用

查询数据 <%@ page import="javasql" %> <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %> <html> <head> <title>Title</title> </head> <body> <!DOCTYPE html> <html lang="en">

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认识JSP连接数据库原理

昨天有人来问JSP用jdbc连接数据库的两种方式，我懵了，才发现自己真的烂到家了，连这个都不知道，只会按网上说的方法写代码，根本就不懂原理，我需要知道原理。从网上查到一些说法，我综合整理了一下得出一些结论： 有人说JSP网站连接数据库有4种类型： [1]JDBC-OD

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关于Java Web的Servlet+JDBC(封装)+JSP的登录（送给入门的你）

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JDBC与JSP初识

主要内容： -JDBC 三层架构进行组织后台代码 -JSP初识 - 在页面展示表中数据 - 在页面输入数据并处理数据课堂参考代码： 1、后台代码： （1）cnsdutdao BaseDaojavapackage cnsdutdao; import javasqlConnection; import javasqlDriverManage

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初学JSP与JDBC（mysql数据库）

之前一直不知道jsp怎么和数据库连接，后来看了大神的博客以及看书大概知道了一些。 1下好jdbc的包。见链接。 把下载好的包放在tomcat的lib文件夹下面，然后建立一个web工程导入这个包。 ->build path->configure build path-> 然后就导入成功了。 我用的是mysql数据库。（数据库方面我就不多做解释，不懂的可以去查一查。） 2JDB

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关于jsp+jdbc的简单实例

在页面显示所查数据库的内容，以表格形式显示 <%@page import="javautilArrayList"%> <%@page import="javautilList"%> <%@page import="javasqlResultSet"%> <%@page import="javasqlSQLException&q

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JSP——JDBC相关

参考博客：>

1、20世纪60年代中期，数据库技术是用来解决文件处理系统问题的。当时的数据库处理技术还很脆弱，常常发生应用不能提交的情况。

2、20世纪70年代关系模型的诞生为数据库专家提供了构造和处理数据库的标准方法，推动了关系数据库的发展和应用。1979年，Ashton-Tate公司引入了微机产品dBase Ⅱ，并称之为关系数据库管理系统，从此数据库技术移植到了个人计算机上。

3、20世纪80年代中期到后期，终端用户开始使用局域网技术将独立的计算机连接成网络，终端之间共享数据库，形成了一种新型的多用户数据处理，称为客户机/服务器数据库结构。

数据库技术正在被用来同Internet技术相结合，以便在机构内联网、部门局域网甚至>

扩展资料

在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。

特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来， 几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。

随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理，以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现。

这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同， 它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据，这类数据库被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。 而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

参考资料来源：百度百科-数据库

参考资料来源：百度百科- 数据库技术

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

             

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

       互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿

零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。

必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。

重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

                  二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。

1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

                  三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。

重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。

主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。

其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。

关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。

改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

                  四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。

改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。

根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。

统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。

神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。

数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

             

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

       1可视化分析。

数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。

数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

       2数据挖掘算法。

图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。

分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。

这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

      3预测性分析。

预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

      4语义引擎。

语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

      5数据质量和数据管理。

数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

                         

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、 决策、公共服务。

例如：商业智能技术， 决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

1、多媒体数据库

这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。

2、移动数据库

该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的，如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据，为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。

3、数据库技术在多媒体技术方面的应用。

相对比传统的数据库技术，这种结合了多媒体技术的数据库，以多媒体技术的优势使得数据界面的丰富化并对于两者结合所可能带来的相关技术问题给予了充分解决，相关数据库方面的安全性得到了很好的提高。

多媒体数据库设计中有很多问题需要解决：用户接口支持方面、数据库组织与存储方面、媒体种类增加方面信息的分布影响方面。

4、信息检索系统

信息检索就是根据用户输入的信息，从数据库中查找相关的文档或信息，并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的，它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。

5、分布式信息检索

这类数据库是随着Internet的发展而产生的数据库。它一般用于因特网及远距离计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展，这类数据库发展更加迅猛。

许多网络用户（如个人、公司或企业等）在自己的计算机中存储信息，同时希望通过网络使用发送电子邮件、文件传输、远程登录方式和别人共享这些信息。分布式信息检索满足了这一要求。

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