工业过程控制主要学习什么，我自动化选的专业方向是过程控制，希望解答详细些

你好！我本科学的是过程装备与控制工程，研究生阶段这个专业称为化工过程机械，但是我导师的研究方向是过程控制，现在我做的是远程控制之类的，，工业过程控制学的东西很多，，因为它的涉及范围很大，但是主要学的是过程控制原理，自动化仪表，数据库，最重要的还是编程，SQL,JAVA,MATLAB,VB,C++等，反正很多。你是研究生还是？？？？学的东西就要看你想要做什么，因为过程控制也是个很大很大的一个领域，希望这些对你有些帮助 。还有你要学的不只是PLC,,各种组态软件，DCS，数据采集卡等，，，，反正很多，，，最重要的还是看你自己做什么

组态软件，又称组态监控软件系统软件。译自英文SCADA,即 Supervisory Control and Data Acquisition（数据采集与监视控制）。它是指一些数据采集与过程控制的专用软件。它们处在自动控制系统监控层一级的软件平台和开发环境，使用灵活的组态方式，为用户提供快速构建工业自动控制系统监控功能的、通用层次的软件工具。组态软件的应用领域很广，可以应用于电力系统、给水系统、石油、化工等领域的数据采集与监视控制以及过程控制等诸多领域。在电力系统以及电气化铁道上又称远动系统(RTU System,Remote Terminal Unit)。

组态软件在国内是一个约定俗成的概念，并没有明确的定义，它可以理解为“组态式监控软件”。“组态（Configure）”的含义是“配置”、“设定”、“设置”等意思，是指用户通过类似“搭积木”的简单方式来完成自己所需要的软件功能，而不需要编写计算机程序，也就是所谓的“组态”。它有时候也称为“二次开发”，组态软件就称为“二次开发平台”。“监控（Supervisory Control）”，即“监视和控制”，是指通过计算机信号对自动化设备或过程进行监视、控制和管理。

关于数据库安全及其防范方案的分析

随着网络的不断发展，数据的共享日益加强，数据的安全保密越来越重要。为了计算机数据库整体安全性的控制，需要做好很多细节性的工作，并根据具体应用环境的安全需要来分析安全薄弱环节，并制定统一的安全管理策略加以实施，以保证其最高的安全性。

1数据库安全环境的分析

随着时代的发展，我国的计算机信息安全标准也在不断提升。在当下的数据库系统安全控制模块中，我国数据库安全分为不同的等级。但是总体来说，我国的数据库安全性是比较低的，这归结于我国数据技术体系的落后。为了更好的健全计算机数据库体系，进行数据库安全体系的研究是必要的。我国现有的一系列数据安全理论是落后于发达国家的。这体现在很多的应用领域，比如电力领域、金融领域、保险领域等。很多软件都是因为其比较缺乏安全性而得不到较大范围的应用，归根结底是数据库安全性级别比较低。

为了满足现阶段数据库安全工作的需要，进行相关标准的深化研究是必要的。这需要对数据库安全进行首要考虑，且需要考虑到方方面面，才更有利于数据库保密性的控制，从而保证这些数据存储与调用的一致性。

在当前数据库安全控制过程中，首先需要对这些数据进行可用性的分析，从而有利于避免数据库遭到破坏，更有利于进行数据库的损坏控制及其修复。其次为了保证数据库的安全性、效益性，也离不开对数据库整体安全性方案的应用。最后必须对数据库进行的一切 *** 作进行跟踪记录，以实现对修改和访问数据库的用户进行追踪，从而方便追查并防止非法用户对数据库进行 *** 作。

2数据库安全策略的更新

为了满足现阶段数据库安全性方案的应用，进行身份的鉴别是必要的。所谓的身份鉴别就是进行真实身份及其验证身份的配比，这样可以避免欺诈及其假冒行为的发生。身份鉴别模式的应用，表现在用户使用计算机系统进行资源访问时。当然在一些特定情况下，也要进行身份鉴别，比如对某些稀缺资源的访问。

身份鉴别通常情况下可以采用以下三种方法：一是通过只有被鉴别人自己才知道的信息进行鉴别，如密码、私有密钥等；二是通过只有被鉴别人才拥有的信物进行鉴别，如IC卡、护照等；三是通过被鉴别人才具有的生理或者行为特征等来进行鉴别，如指纹、笔迹等。

在当前访问控制模块中，除了进行身份鉴别模式的应用外，还需要进行信息资源的访问及其控制，这样更有利于不同身份用户的权限分配。这就需要进行访问级别的控制，针对各个系统的内部数据进行 *** 作权限的控制，进行自主性及其非自主性访问的控制，满足数据库的安全需要。实现用户对数据库访问权限进行控制，让所有的用户只能访问自己有权限使用的数据。当某一个用户具有对某些数据进行访问的权限时，他还可以把对这些数据的 *** 作权限部分或者全部的转移给其他用户，这样其他的用户也获得了对这些数据的访问权。

为了更好的进行数据库的安全管理，审计功能的应用也必不可少。这需要就数据库的数据进行统一性的 *** 作。这样管理员更加方便对数据库应用情况进行控制，审计功能也有利于对数据库的 *** 作行为进行控制，更有利于控制用户对数据库的访问。攻击检测是通过升级信息来分析系统的内部和外部所有对数据库的攻击企图，把当时的攻击现场进行复原，对相关的攻击者进行处罚。通过这种方法，可以发现数据库系统的安全隐患，从而来改进以增加数据库系统的安全性。

在数据库数据处理过程中，可以进行一些合法查询模式的应用，当需要调取保密数据时，就需要应用推理分析模块。这是数据库安全性方案控制过程中的重难点，而通过这种简单的推理分析方法调取保密数据，是得不到有效解决的。但是我们可以使用以下几种方法来对这种推理进行控制：数据加密的基本思想就是改变符号的排列方式或按照某种规律进行替换，使得只有合法的用户才能理解得到的数据，其他非法的用户即使得到了数据也无法了解其内容。

通过对加密粒度的应用，更有利于进行数据库加密性的控制。其分为几种不同的应用类型等级。在当前应用模块中，需要进行数据保护级别的分析，进行适当的加密粒度的分析。更有利于满足数据库级别加密的需要。该加密技术的应用针对的是整体数据库，从而针对数据库内部的表格、资料等加密。采用这种加密粒度，加密的密钥数量较少，一个数据库只需要一个加密密钥，对于密钥的管理比较简单。但是，由于数据库中的数据能够被许多的用户和应用程序所共享，需要进行很多的数据处理，这将极大的降低服务器的运行效率，因此这种加密粒度只有在一些特定的情况下才使用。

表级加密也是比较常用的方法，这种方法应用于数据库内部的数据加密。针对具体的存储数据页面进行加密控制。这对于系统的运行效率的提升具备一定的帮助，不会影响系统的运行效率。这种方法需要应用到一些特殊工具进行处理，比如解释器、词法分析器等，进行核心模块的控制，进行数据库管理系统源代码的控制及其优化。但是其难以确保数据库管理系统的整体逻辑性，也存在缺陷。记录级加密；这种加密技术的加密粒度是表格中的每一条记录，对数据库中的每一条记录使用专门的函数来实现对数据的加密、解密。通过这种加密方法，加密的粒度更加小巧，具有更好的选择性和灵活性。字段级加密；这种加密技术的加密粒度是表格中的某一个或者几个字段。通过字段级的加密粒度只需要对表格中的敏感列的数据进行加密，而不需要对表格中的所有的数据进行加密。

选择加密算法也是比较常见的数据加密方法。它是数据加密的核心部分。对于数据库的整体安全性的控制具有直接性的影响。通过对加密算法的分析，得知其分为公共密钥加密及其对称加密。在数据加密模块中，需要进行密文及其明文的区分，从而进行明文及其密文的转换，也就是普遍意义上的密码。密码与密钥是两个不同的概念。后者仅是收发双方知道的信息。在数据加密技术中，对密钥进行管理主要包括以下几个方面，产生密钥。产生怎样的密钥主要取决于使用什么样的算法。若产生的密钥强度不一样就称这种算法实现的是非线性的密钥空间，若产生的密钥强度一样就称这种算法实现的是线性的密钥空间。分配密钥、传递密钥：分配密钥就是产生一个密钥并且将这个密钥分配给某个用户使用的过程。

密钥的传递分为不同的应用形式，集中式与分散式。所谓的集中式就是进行密钥整体式的传递；所谓的分散式就是对密钥的多个部分进行划分，以秘密的方法给用户进行传递。通过将整体方法与分散方法应用到存储模块中，更好的满足现阶段数据库整体安全性的需要。对于密钥的备份可以使用和对密钥进行分散存储一样的方式进行，以避免太多的人知道密钥；而销毁密钥需要有管理和仲裁机制，以防止用户对自己的 *** 作进行否认。

3结束语

随着计算机，特别是网络的不断发展，数据的共享日益加强，数据的安全保密越来越重要。本文详细阐述了数据库的安全防范，分别从数据分析、用户鉴别、访问权限控制、审计、数据加密等环节逐一剖析数据库安全。为了计算机数据库整体安全性的控制，需要做好很多细节性的工作，并根据具体应用环境的安全需要来分析安全薄弱环节，并制定统一的安全管理策略加以实施，以保证其最高的安全性。

(一)数据内容

基础数据库包括系统运行前所采集到的所有支撑数据，数据的具体内容在数据分类与数据源章节中已描述，概括可分为以下几类。

(1)遥感影像数据:包括历史图像数据，以及按照一定监测周期更新的遥感图像数据。

(2)数字线划图数据:矢量数据(现状专题图和历史专题图数据)、栅格数据、元数据等。入库前数据以ArcInfoCoverage格式分幅或整体存储，采用地理坐标系统。

(3)数字栅格图数据:包括1∶5万和1∶10万基础地理图形数据的扫描栅格数据。

(4)数字高程模型数据:塔里木河干流河道1∶1万和“四源一干”区域1∶10万数字高程模型。

(5)多媒体数据:考察照片、录像、录音和虚拟演示成果等多媒体资料。

(6)属性数据:社会经济与水资源数据、水利工程数据、生态环境数据等。

(二)数据存储结构

1栅格数据

栅格数据包括遥感影像、数字栅格图、数字正射影像图、数字高程模型等，这些数据的存储结构基本类似，因此可进行统一设计。遥感图像数据库与普通的图像数据库在存储上有些差别，遥感图像作为传感器对地理、空间环境在不同条件下的测量结果(如光谱辐射特性、微波辐射特性)，必须结合同时得到的几个图像才可以认为是对环境在一定的时间条件下的完整的描述，也即是说，可能需要一个图像集合才能构成一个图像的完整的概念，并使之与语义信息产生联系(罗睿等，2000)。因此，遥感图像数据存储结构模型必须能够描述几个图像(波段)之间的逻辑关系。利用ArcSDE进行数据入库时，系统可自动建立各图像(波段)之间的关系，并按一定规则存储在数据库系统中。

对栅格数据在后台将采用Oracle数据库管理系统进行存储。Oracle系统可直接存储影像信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现栅格数据信息的快速检索和提取。数据引擎采用ArcSDE，实现各类影像数据的入库。数据存储的关键是建立图幅索引，本系统数据的存储按图幅号、图名、采集时间等内容建立索引。

栅格数据依据图形属性一体化的存储思想，采用大二进制格式直接存储数据，这种方式的存储可实现内容的快速检索查询，按索引表检索出相关项后可直接打开栅格数据，提高栅格数据的管理效率。

2矢量数据

本系统采用图属一体化思想即将空间数据和属性数据合二为一，全部存在一个记录集中的思想存储空间数据，是目前GIS数据非常流行的存储方法。考虑到数据的具体情况，决定采用数据库存储空间数据和属性数据，部分具有少量、定型几何信息的地理要素如水文测站、河流、湖泊等，采用图属一体化思想存储其信息，而与其有关联关系的大量、多边化的属性信息如水文信息，则存储在属性数据表中，利用唯一标识符信息建立两表的关联。

针对本系统空间数据的特点，系统按照“数据库—子库—专题(基础数据)—层—要素—属性”的层次框架来构筑空间数据库，按照统一的地理坐标系统来存储空间数据，以实现对地理实体/专题要素进行分层叠加显示。

3多媒体数据

Oracle系统可直接存储和视频信息，并具有较强的数据管理能力，可以实现多媒体信息的快速检索和提取。多媒体数据存储的关键是建立索引表，本系统多媒体数据的存储按类型、时间、内容等项目建立索引，直接存储于Oracle数据库中。

多媒体数据存储时，可以将多媒体内容与索引表结构合为一体，采用大二进制格式直接存储，这种存储方式可实现内容的快速检索和查询，按索引表检索出相关项后可直接打开多媒体内容，而且多媒体数据库也便于维护管理。

(三)空间索引设计

1矢量空间索引

确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键。格网太大，在一个格网内有多个空间实体，查询检索的准确度就低。格网太小，则索引数据量成倍增长和冗余，检索的速度和效率低。每一个数据层可采用不同大小、不同级别的空间索引格网单元，但每层级数最多不能超过三级。索引方式设置遵循以下基本原则:

(1)对于简单要素的数据层，尽可能选择单级索引格网，减少RDBMS搜索格网单元索引的级数，缩短空间索引搜索的过程;

(2)如果数据层中的要素封装边界大小变化比较大，应选择2或3级索引格网;

(3)如果用户经常对图层执行相同的查询，最佳格网的大小应是平均查询范围的15倍;

(4)格网的大小不能小于要素封装边界的平均大小。为了减少每个格网单元有多个要素封装边界的可能性，格网单元的大小应取要素封装边界平均大小的3倍;

(5)格网单元的大小不是一个确定性的问题，需要多次尝试和努力才会得到好的结果。有一些确定格网初始值的原则，用它们可以进一步确定最佳的格网大小。

SDE(Spatial Data Engine，即空间数据引擎)，从空间管理的角度看，是一个连续的空间数据模型，可将地理特征的空间数据和属性数据统一集成在关系型数据库管理系统中。关系型数据库系统支持对海量数据的存储，从而也可实现对空间数据的海量存储。空间数据可通过层来进行数据的划分，将具有共同属性的一类要素放到一层中，每个数据库记录对应一层中一个实际要素，这样避免了检索整个数据表，减少了检索的数据记录数量，从而减少磁盘输入/输出的 *** 作，加快了对空间数据查询的速度。

ArcSDE采用格网索引方式，将空间区域划分成合适大小的正方形格网，记录每一个格网内所包含的空间实体(对象)，以及每一个实体的封装边界范围，即包围空间实体的左下角和右上角坐标。当用户进行空间查询时，首先计算出用户查询对象所在格网，然后通过格网号，就可以快速检索到所需的空间实体。因此确定合适的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键，太大或太小均不合适，这就需要进行多次尝试，确定合适的网格大小，以保证各单元能均匀落在网格内。利用ArcSDE的索引表创建功能，记录每一网格单元的实体分布情况，形成图层空间索引表。根据空间索引表，ArcSDE实现了对空间数据的快速查询。

2栅格数据空间索引

栅格数据的空间索引通过建立多级金字塔结构来实现。以高分辨率栅格数据为底层，逐级抽取数据，建立不同分辨率的数据金字塔结构，逐级形成较低分辨率的栅格数据。该方法通常会增加20%左右的存储空间，但却可以提高栅格数据的显示速度。在数据库查询检索时，调用合适级别的栅格数据，可提高浏览和显示速度。

(四)入库数据校验

入库数据的质量关系到系统评价分析结果的准确性。数据在生产中就需要严格进行质量控制。依据数据生产流程，将数据质量控制分成生产过程控制和结果控制。生产过程控制包括数据生产前期的质量控制、数据生产过程中的实时质量控制，结果质量控制为数据生产完成后的质量控制(裴亚波等，2003)。对入库数据的校验主要是进行数据生产完成后的质量控制和检查。

1规范化检查

(1)代码规范化:所有地理代码尽量采用国家标准和行业标准，例如，行政代码采用中华人民共和国行政区划代码国标。

(2)数据格式规范化:所有数据采用标准交换数据格式，例如，矢量数据采用标准输出Coverage格式和E00格式。

(3)属性数据和关系数据字段规范化:所有属性数据和关系数据提前分门别类地设计字段的内容、长短和格式， *** 作过程中严格执行。

(4)坐标系统规范化:本系统所有与空间有关的数据采用统一的空间坐标系统，即地理坐标系统。

(5)精度规范化:所有数据按照数据精度与质量控制中所要求的精度进行采集和处理。

(6)命名规范化:所有数据按照命名要求统一命名，便于系统的查询。

(7)元数据规范化:依照元数据标准要求，进行元数据检查。

2质量控制

数据质量是GIS成败的关键。对于关系型数据库设计，只要能保证表的实体完整性和参照完整性，并使之符合关系数据库的三个范式即可。对于空间数据库设计，则不仅要考虑数据采样、数据处理流程、空间配准、投影变换等问题，还应对数据质量做出定量分析。

数据质量一般可以通过以下几个方面来描述(吴芳华等，2001):

(1)准确度(Accuracy):即测量值与真值之间的接近程度，可用误差来衡量;

(2)精度(Precision):即对现象描述得详细程度;

(3)不确定性(Uncertainty):指某现象不能精确测得，当真值不可测或无法知道时，就无法确定误差，因而用不确定性取代误差;

(4)相容性(Compatibility):指两个来源不同的数据在同一个应用中使用的难易程度;

(5)一致性(Consistency):指对同一现象或同类现象表达的一致程度;

(6)完整性(Completeness):指具有同一准确度和精度的数据在类型上和特定空间范围内完整的程度;

(7)可得性(Accessibility):指获取或使用数据的容易程度;

(8)现势性(Timeliness):指数据反映客观现象目前状况的程度。

塔里木河流域生态环境动态监测系统的所有数据在数据质量评价后，还需要从数据格式、坐标一致性等方面进行入库质量检验，只有通过质量检验的数据才可以入库。

3数据检验

空间数据质量检验包括以下步骤:

(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名;

(2)数据是否能够正常打开;

(3)投影方式是否正确;

(4)坐标系统是否正确;

(5)改错是否完成，拓扑关系是否建立;

(6)属性数据是否正确，包括字段设置是否依据设计进行、是否有空属性记录、是否有属性错误记录等。

关系数据质量检验包括以下步骤:

(1)数据命名是否规范，是否按设计要求命名;

(2)数据是否能够正常打开;

(3)数据字段是否按设计要求设置;

(4)是否有空属性记录;

(5)是否有属性错误记录。

属性数据的校验，主要采用以下三种方式:

(1)两次录入校验:对一些相互之间毫无关联的数据，进行两次的录入，编写程序对两次录入的结果进行比较，找出两次录入结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。

(2)折线图检验:对一些相互之间有关联的序列数据，如人口统计数据，对这一类数据，编写程序把数据以折线图的形式显示在显示器上，数据的序列一般都有一定规律，如果出现较大的波动，则需对此点的数据进行检查修改。

(3)计算校验:对一些按一定公式计算后所得结果与其他数据有关联的数据，如某些数据的合计等于另一数据，编写程序对这类数据进行计算，计算结果与有关联的数据进行比较，找出结果不一样的数据，查看正确值，进行改正。

图形数据的校验，主要包括以下步骤(陈俊杰等，2005):

(1)图层校验:图形要素的放置图层是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据图层代码进行检查，确保图形要素对层入座。

(2)代码检查:图形要素的代码是唯一的。对于入库的Coverage数据，系统将根据入库要素代码与特征表中的代码进行比较，确保入库数据代码存在，杜绝非法代码入库。

(3)类型检查:对入库的数据，检查该要素的类型与特征表中的类型是否一致，确保图形要素对表入座。如点要素、线要素、面要素仅能赋相应的点、线、面代码，且该代码必须与特征表中的数据类型代码相同。

(4)范围检查:根据入库的数据，确定该类要素的大体范围(如X、Y坐标等)，在数据入库前，比较入库数据与范围数据的大小，若入库数据在该范围内，则入库，否则给出提示检查信息。

(五)数据入库

1遥感影像数据

利用空间数据引擎———ArcSDE可实现遥感影像数据在Oracle数据库中的存储和管理，在影像数据进行入库时，应加入相应的索引和影像描述字段。

遥感影像入库步骤:

(1)影像数据预处理:要将塔里木河遥感影像数据库建成一个多分辨率无缝影像数据库系统，客观上要求数据库中的影像数据在几何空间、灰度空间连续一致。因此，在数据采集阶段就需要对影像数据进行预处理，包括图像几何校正、灰度拼接(无缝镶嵌)、正射处理、投影变换等。

几何校正的目的是使校正后的图像重新定位到某种地图投影方式，以适用于各种定位、量测、多源影像的复合及与矢量地图、DTM等的套合显示与处理。几何校正多采用二次多项式算法和图像双线性内插重采样法进行图像校正。将纠正后具有规定地理编码的图像按多边形圈定需要拼接的子区，逐一镶嵌到指定模版，同时进行必要的色彩匹配，使整体图像色调一致，完成图像的几何拼接，再采用金字塔影像数据结构和“从粗到精”的分层控制策略实现逐级拼接。

数字正射影像具有统一的大地坐标系、丰富的信息量和真实的景观表达，易于制作具有“独立于比例尺”的多级金字塔结构影像。可以采用DTM和外方位元素经过数字微分纠正方法，获得数字正射影像，它的基本参数包括原始影像与正射影像的比例尺、采样分辨率等(方涛等，1997)。

投影变换需根据数据库系统定义的标准转换到统一的投影体系下。

(2)影像数据压缩:随着传感器空间分辨率的提高和对遥感信息需求的日益增长，获取的影像数据量成几何级数增大，如此庞大的数据将占用较大的存储空间，给影像的存储和传输带来不便(葛咏等，2000)。目前，系统处理的遥感影像数据已达数百千兆，单个文件的影像数据最大达到了2G，这样的数据量在调用显示时速度很慢，对影像数据进行压缩存储，将大大提高影像访问效率。本系统采用ArcSDE软件提供的无损压缩模式对入库影像进行压缩。

(3)影像导入:遥感影像的入库可通过ArcSDE或入库程序进行导入，并填写相关的索引信息，在入库时对大型的遥感影像数据进行自动分割，分为若干的块(tiles)进行存储。

(4)图像金字塔构建:采用ArcSDE提供的金字塔构建工具在入库时自动生成图像金字塔，用户只需要选择相应的参数设置即可。图像金字塔及其层级图像按分辨率分级存储与管理。最底层的分辨率最高，并且数据量最大，分辨率越低，其数据量越小，这样，不同的分辨率遥感图像形成了塔式结构。采用这种图像金字塔结构建立的遥感影像数据库，便于组织、存储与管理多尺度、多数据源遥感影像数据，实现了跨分辨率的索引与浏览，极大地提高了影像数据的浏览显示速度。

2数字线划图

对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和拼接存储的数字矢量图，就可以进行图形数据入库。

(1)分幅矢量图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。

(2)拼接矢量图形数据:按图形比例尺、制作时间、图层等方式，通过入库程序导入到数据库中，同时导入与该地理信息相对应的属性信息，建立空间信息与属性信息的关联。

3栅格数据

对纸图数字化、配准、校正、分层及拼接等处理后，生成标准分幅和整体存储的数字栅格图，然后进行图形数据入库。

(1)分幅栅格图形数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。

(2)整幅栅格图形数据:按比例尺、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。

4数字高程模型

(1)分幅数字高程模型数据、图幅接合表:按图形比例尺、图幅号、制作时间等方式，通过入库程序导入到数据库中。

(2)拼接数字高程模型数据:按比例尺、制作时间等方式通过入库程序导入到数据库中。

5多媒体数据

多媒体数据入库可根据多媒体数据库内容的需要对入库数据进行预处理，包括音频、视频信息录制剪接、文字编辑、色彩选配等。对多媒体信息的加工处理需要使用特定的工具软件进行编辑。由于音频信息和视频信息数据量巨大，因此，对多媒体数据存储时需采用数据压缩技术，现在的许多商用软件已能够直接存储或播放压缩后的多媒体数据文件，这里主要考虑根据数据显示质量要求选择采用不同的存储格式。图4－2为各类多媒体数据的加工处理流程。

图4－2 多媒体数据加工处理流程图

6属性数据

将收集的社会经济、水利工程、生态环境等属性资料，进行分析整理，输入计算机，最后经过程序的计算处理，存储到数据库中，具体流程如图4－3所示。

图4－3 属性数据入库流程图

微型计算机中使用的数据库属于“数据处理方面的计算机应用”。

数据处理，数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。

数据处理的基本目的是从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。

数据处理离不开软件的支持，数据处理软件包括：用以书写处理程序的各种程序设计语言及其编译程序，管理数据的文件系统和数据库系统，以及各种数据处理方法的应用软件包。为了保证数据安全可靠，还有一整套数据安全保密的技术。

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