3、你了解数据库吗,在日常生活中有哪些应用

了解数据库，各种电子产品中都存在数据库的应用，在日常生活、工作、学习、还有就医、娱乐等等各个方面！例如：电脑、电视、手机、广播、各种软件等等！

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。

即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

分布式数据库相关延伸：

所谓的分布式数据库技术，就是结合了数据库技术与分布式技术的一种结合。具体指的是把那些在地理意义上分散开的各个数据库节点，但在计算机系统逻辑上又是属于同一个系统的数据结合起来的一种数据库技术。

既有着数据库间的协调性也有着数据的分布性。这个系统并不注重系统的集中控制，而是注重每个数据库节点的自治性，此外为了让程序员能够在编写程序时可以减轻工作量以及系统出错的可能性，一般都是完全不考虑数据的分布情况，这样的结果就使得系统数据的分布情况一直保持着透明性。

数据独立性概念在分布式数据库管理系统中同样是十分重要的一环，但是不仅如此，分布式数据管理系统还增加了一个叫分布式透明性的新概念。这个新概念的作用是让数据进行转移时使程序正确性不受影响，就像数据并没有在编写程序时被分布一样。

在分布式数据库里，数据冗杂是一种被需要的特性，这点和一般的集中式数据库系统不一样。第一点是为了提高局部的应用性而要在那些被需要的数据库节点复制数据。第二点是因为如果某个数据库节点出现系统错误，在修复好之前，可以通过 *** 作其他的数据库节点里复制好的数据来让系统能够继续使用，提高系统的有效性。

(一)问题的提出

塔里木河流域生态环境动态监测系统的运转需要大量的空间数据支持。在空间数据库构建前期，采集了塔里木河流域的各尺度基础地形图、生态环境专题图以及遥感影像资料等图形、图像数据，这些数据都是以分幅的成果进行收集和提交的，需要进入综合数据库中，以实现数据的共享。

我国国土版图大，而且大部分位于中、低纬度地区，因此我国现行的大于1∶50万比例尺的各种地形图都采用高斯－克里格投影即横切椭圆柱正形投影。经过高斯－克里格投影后的平面直角坐标系是以相切的经线(中央经线)的投影为X轴，以赤道的投影为Y轴。高斯－克里格投影具有以下特点:

(1)中央经线投影为直线，而且是投影的对称轴(也是投影平面的X轴);

(2)高斯－克里格投影是等角投影，投影后具有角度不变、伸长固定的特点(即同一地点各个方向的长度比不变)，满足等角的要求;

(3)中央经线上长度没有变形，离中央经线越远变形越大。为了限制投影变形，必须进行分带投影。所谓分带就是按照一定的经度差，将椭球体按经线划分成若干个狭窄的区域，各个区域分别按高斯投影的规律进行投影，每一个区域就称为一个投影带。在每一个投影带内，位于各带中央的子午线就是轴子午线，各带相邻的子午线叫边缘子午线。分带之后，各带均有自己的坐标轴和原点，形成各自独立但又相同的坐标系统。根据国际通用方法，我国投影分带主要有两种:在我国1∶25万到1∶50万地形图均采用6°分带投影，1∶1万及更大比例尺的地形图采用3°分带投影，以保证投影变形误差满足地图的精度要求(王密等，2001)。

本系统所采集到的数据产品的空间参考大都是以高斯投影后的平面坐标为基础的分幅数据。塔里木河流域地域广阔，地理坐标介于东经73°10'～94°05'，北纬34°55'～43°08'之间，以1∶10万基础地形图数据为例，按照高斯投影后的坐标分成了13°、14°、15°、16°四个6°高斯投影带，每个带的坐标都是以本带的坐标原点为参考点，空间基准不统一，如果将这些数据直接进行入库，将在跨带处产生缝隙，不能形成逻辑意义上完整的河流表现，也无法完成基于整个流域的生态环境分析，因此，必须采用相应的数据处理与建库技术，实现塔河整个流域数据的无缝集成管理，使之形成统一的整体。从基础数据的获取开始，进行精心设计和组织，分离出数据物理层和数据逻辑层，在统一的空间框架之下，将物理层归化到逻辑层，以消除逻辑层的缝隙，从而实现用户级的逻辑无缝空间数据库。

(二)无缝数据库

随着GIS数据发布与共享技术的发展，无缝空间数据库逐渐分化出两个层次的含义:一是GIS系统内部的数据无缝，一是不同GIS实现互 *** 作时的数据无缝。前者是通常意义的无缝，后者主要通过数据标准化与 *** 作标准化来实现。无缝空间数据库的最终含义体现在逻辑无缝数据库。无论是多源还是单源、同构还是异构，跨越数据层呈现在用户面前的GIS空间数据库必须是逻辑无缝的。

空间数据的无缝连接是一个建立在用户与数据库接口基础上的概念，意味着GIS管理的数据不再是单一、被硬性割裂的图幅，而是范围更加广阔的区域，这个区域小可到一个城市，大可到一个国家甚至整个地球(王卉、王家耀，2004)。由于硬软件条件的限制，计算机系统尚不能同时处理海量的空间数据，因此从具体技术的实施上，可采用将空间数据分块存储于数据库中，数据库提供相应的图块拼接信息。物理上空间数据是有缝隙的，但空间数据库提供图块之间的接图信息及相应的拼接访问手段，保障了空间数据在使用上的空间连贯性，即数据在逻辑使用上是无缝的(王密等，2001)。

(三)缝隙产生原因

在现实世界中，地理空间是由地貌、地物组成的连续的表层空间，地理信息则是有关地理空间的一切有用的知识。在计算机世界中，地理信息通过抽象、建模形成数字化的表示形式，通过空间数据库来进行表达、存储和管理(朱欣焰等，2002)。空间地理数据缝隙是在数据的获取、表示与处理过程中产生的数据不连续现象。

1数据源

由于历史和现实的原因，地图是绝大多数GIS系统直接的数据源。地图是地球三维椭球面的二维平面表达，本身对真实世界有扭曲;地图是对连续空间的割裂表达，实体被分割到不同的地图空间中去;高斯投影是基本比例尺地形图经常选用的投影，也是绝大多数GIS系统的数学基础，由于分带的原因，使得投影后带有高斯投影平面坐标的地图无法实现无缝拼接。

2数据表达与组织方式

空间地理几何数据的表示主要有栅格和矢量两种不同的形式。栅格形式是将地理表层空间划分为一系列网格，空间目标由这些网格的位置及其量化值来表示，这些网格本身就是连续空间信息的离散表达。矢量形式则是将地理空间的一切事物、概念进行抽象，形成点、线、面，由点、线、面来组成各类空间目标。按点、线、面来分类和按分层的思想来组织空间数据，也割裂了实体之间内在的联系。

在空间数据库组织与管理上，目前主要有文件型、文件与关系数据库混合型、全关系型以及对象关系型。传统的文件型空间数据库、文件与关系混合型空间数据库，按图幅或一定的区域范围以文件的形式来组织与存储空间几何数据，不同的图幅或区域之间存在缝隙。在文件与关系数据库混合型的空间数据库中，空间几何数据贮存在文件中，属性数据贮存在关系数据库中，属性数据和几何数据之间通过内部标识来链接，空间几何数据和属性数据之间存在缝隙。

3数据处理

数据处理的过程中也会引入缝隙，产生这种缝隙的原因有:①数据处理过程的顺序不一致;②选择的处理参数不一致;③数字化的精度不一致。

4多源异构数据共享

数据属性(数学基础、比例尺、用途、时间、精度等)的不同，导致了数据的差异，这些差异是多层次和多方面的，它们集中体现了数据的异构。数据异构和多源往往是一体的，多源异构是系统内部和系统之间数据裂隙的主要原因(刘仁峰，2005)。

(四)数据缝隙类别和表现

数据缝隙基本可以分为物理缝隙和逻辑缝隙两类。物理缝隙是地理空间的分离存储，本来连续的实体空间被分离到不同的存储空间和存储单元中去，例如空间数据的分幅、分层存储。逻辑缝隙是指逻辑上本身连续的信息不能以逻辑连续的方式呈现，例如跨越多幅图的一条河流，在图幅内查询河流属性(如长度)时只能获取其在本图幅内的相关信息而不是实体整体的信息。显然，由于空间信息本身的海量特性，要完全意义上的实现物理无缝的空间数据库目前还是不可能的，也没有必要。GIS用户关心的不是空间数据是物理无缝，因为GIS呈现给用户的是数据逻辑层，只需要保证用户看到的数据是逻辑无缝的。

物理有缝的数据库向逻辑无缝数据库的转换是无缝空间数据库构建的重要一环。

(五)无缝镶嵌技术

数据的无缝连接包含以下几个问题:投影、坐标系统、比例尺、数据精度等。对不同投影和坐标系统的空间数据在投影和坐标系统上统一采用相同的标准，当空间数据具有多尺度时，无缝连接寻找数据集之间连续的表达方式，它表现为不同尺度数据之间的集成。建立无缝空间数据的关键在于在合适的空间信息框架上实现多源异构空间数据的融合，框架是基础，融合是手段。

1合适的空间框架选择

(1)适合多尺度信息表达。地球是一个开放的非常复杂的巨大系统，随着观察视角的变化，我们希望空间地理信息比例尺也自动增减。由于地图的自动综合受诸多因素的影响，目前比较可行的是采用多尺度空间数据支持来达到目的。所谓多尺度就是指系统内包含几种不同比例尺(或分辨率)的空间数据，其目的是为了适度地反映系统所关心区域的空间地理信息，以避免地物信息的过粗、失真或地物信息的负载量过大而无法使用。无缝空间数据库也应该符合多尺度空间数据库要求。

(2)适合大区域表达。各种自然和人文现象的空间分布，有其内在的原因和规律，这些原因和规律的获得，往往需要研究大区域多因素的综合作用;另一方面，对于全球范围的环境变异和气候变迁的研究需要基于数字地球的空间框架。大区域的表达，还涉及空间尺度问题，不应继续采用欧氏空间尺度，而应该采用大地线尺度空间。

2多源异构空间数据的融合

(1)GIS的迅速发展和广泛应用导致了多源空间数据的产生。如何实现不同的GIS软件共享并 *** 作不同来源的地理数据，即GIS多源空间数据的集成，成为GIS发展的关键。目前GIS多源空间数据的集成主要朝着三个方向发展，一是通过建立统一的数据交换标准来约束并规范已有的各类地理信息系统，采用数据交换标准来进行空间数据交换;二是建立开放式地理数据互 *** 作规范，进行地理信息系统互 *** 作;三是GIS数据中间件技术。

(2)统一数据交换标准存在很多实现上的困难。互 *** 作是一个重要发展趋势，是在异构分布式数据库中实现信息共享的途径，它需要将GIS技术、分布处理技术、面向对象方法、数据库设计及实时信息获取方法更有效地结合起来。所谓GIS数据中间件技术是指能够嵌入各类GIS系统的软件，GIS开发者通过中间件开发商提供的接口，访问和 *** 作特定的数据源。

(3)在多源异构数据集成技术尚未成熟的时候，人们再次把目光投向数据本身，如果可以提供关于数据的详细描述，是否可以提高融合数据的能力呢于是，对于“关于数据的数据”的研究，即对于元数据的研究便普遍展开。从DublinCore到CSDGM与OGC，都提出了相应的元数据标准体系，有了完整而完善的元数据描述，必将提高数据的效能，从而最终促进多源异构数据库向无缝空间数据库的归化。

为实现塔河整个流域数据的无缝集成管理，使之形成统一的整体，设计从缝隙产生的地方开始，分离出数据物理层和数据逻辑层，在统一的空间框架之下，将物理层归化到逻辑层，以消除逻辑层的缝隙，从而实现用户级的逻辑无缝空间数据库;同时制定统一的数据提交规范，如所有矢量数据在入库前统一采用经纬度坐标，栅格数据统一提供两套数据，即高斯坐标和经纬度坐标，以满足不同用户的管理需求和精度要求。

WPS成功上市代表了信息化企业软件国产化的趋势。在雷涛看来，WPS不是简单复制后替代Windows office，而是找到了下一代产品需求。

以往无论是运营商还是银行核心系统，大架构都垄断在西方的 IOE（IBM、Oracle、EMC）这三座大山里。直到2008年阿里提出去“IOE”运动，开始助推信息化软件国产化浪潮。

天云数据就是其中最早一批入场者。2010年为了建立中国完整的云计算产业链，中国宽带之父田溯宁投资建设云基地，天云数据便由此孵化，初备雏形。

2015年，雷涛带领创始团队们正式成立天云数据，率先切入金融领域。天云提供了国内领先的国产HTAP数据库Hubble，完成了“去IOE”中最困难的部分，替代金融A类核心系统惯用的西方IOE架构，在银行的联机事务中解决A类核心系统减负问题。此外，为了降低AI使用门槛，天云数据还推出AI PaaS平台MaximAI，逐步将数据价值逐渐扩展到能源、医药、军事等其它行业。

目前天云数据有70多家行业内大企业客户，单笔合同200-500万，纯软件年营收过亿。

融资方面，天云数据2018年曾获得曦域资本、华映资本B轮1亿人民币投资。

作为行业老兵，雷涛在北美跨国公司有20多年的技术管理经验， 2005年便入席SNIA存储工业协会中国区技术委员会联合主席，CCF中国计算机学会大数据专委会委员。

2011年在云基地时期，雷涛和创始团队通过BDP大数据平台负责了众多运营商业务，如联通的数据魔方、移动总部、南方基地等，2015年天云数据正式独立后，雷涛为了避免同业竞争，选择先聚焦在金融领域。

“天云数据的目标是替代 Oracle 和 SAS ”。云基地时期的积累让天云数据一开始就有高起点，首单就接下了光大银行的核心系统——OLTP线交易系统。比如银行能在全国所有营业厅实时实现OOTD交易，实时查询存钱取钱数额，整个环节涉及的技术都是天云数据早期对Oracle的一些替代。

但之后在多次的项目 *** 作过程中雷涛发现，在几百万条交易规格的强一致性下，数据的移动性、计算框架的变化、联机事务同时要做大规模并行计算，这对计算场景的通用性、即时性和全量数据要求极高，传统 Oracle架构根本无法适应。

“在Oracle架构之上，还需要升级满足新需求”。

于是天云数据自主研发HTAP国产分布式数据库Hubble。与传统 IT 架构处理失误需要联机分析和分开处理不同，HTAP 数据库能够在一份数据上同时支撑业务系统运行并做 OLAP 场景，避免在线与离线数据库之间大量的数据交互，为系统减负。

HTAP国产分布式数据库Hubble替代了Oracle一体机,核心表2000余张80T左右、400亿条交易数据、提供56只服务应用交易、满足500个用户并发、500ms交易服务响应、每天在线交易量超200万、占整个银行核心交易量的10%，让银行面向柜面系统可提供78小时A类实时核心交易，面向手机网银系统可提供724小时A类实时核心交易。

从集中式Oracle切换到分布式HTAP，也解决了数据库扩展性的问题。比如天云数据让光大银行解决了 历史 数据查询问题，以往 历史 查询只能查到2年前，但在分布式技术上线后，可以查询15年前所有交易数据，同时让银行柜面系统以及手机APP可以无数人同时查询。

而在BI逐步转向AI的过程中，复杂的商业流程经算法重构。过去要把数据拿到SAS平台先分析，一层一层地把数据提出来搭建。但现在通过分布式技术，流程趋于扁平化，可以实现毫秒级的服务响应。

天云数据一开始就撬动的是行业头部资源。目前天云数据有光大银行、兴业银行、中信银行、中泰证券、中国石油、国家统计局等70余家行业内大企业客户，分布在金融、能源、医药、政府军事等领域，单笔合同级别超百万

针对每个垂直行业，天云数据都会成立一个子公司来专注赛道。目前天云数据有160人，技术人员超六成。

在雷涛看来，如果一年600个项目，全是5万、15万等碎片化的订单，公司总是重复满足初级客户的简单需求，技术很难沉淀和深入。“在当下成长阶段，打造产品需要在用户想要什么和你想做什么中找到平衡”。

对于雷涛而言，专注头部大B发展有两大发展潜力。一方面，大B拥有机器学习的普遍能力和实验室，更容易接受新产品。另一方面，天云数据交付产品和交付服务的同时也在转移大B客户的数据价值。

“AI本身是一个知识生产过程，它能把大型企业规则、流程的经验价值快速地抽样出来进行复制，赋能行业内其它客户甚至类似的其它行业。”

但在头部客户更定制化、个性化的情况下，天云数据是否失去了很强的复制能力？

雷涛解释到，虽然每个企业要求不尽相同，但都在不大的池子里找数据库。企业从海量数据中对数据进行迁徙、清洗、去重，可以去找合适的AI方法让它产生业务的价值，此过程具有通用性。

谈到核心壁垒，雷涛认为天云数据壁垒就是数据的复制价值。

壁垒的构建可分为两个阶段。第一个阶段是前沿 科技 本身的壁垒，比的是效率和产品核心价值，谁能够扎得深和更好的交付，谁就能拔得头筹。而作为国内最早研发大数据和人工智能的团队，天云数据有一定的技术先发优势。

第二个阶段是推理端的服务。数据资源的价值需要通过机器学习进行提炼，形成知识，进而封装成推理服务服务于行业。比如某保险公司20年长周期发生的重疾赔付定价上学习出来的特征和内容能够快速地移植到保险行业，而头部大企业客户给天云数据带来很优质的训练数据库。

未来AI将引爆万亿级大市场，但目前渗透率不到1%，这给各企业留有众多机会和想象空间。但无论哪种圈地方式，最终比的是速度、服务的稳定性以及产品化的能力。

OGC 全称是开放地理空间信息联盟(Open Geospatial Consortium),是一个非盈利的国际标准组织，它制定了数据和服务的一系列标准，GIS厂商按照这个标准进行开发可保证空间数据的互 *** 作。

开放地理空间信息联盟 （Open Geospatial Consortium-OGC），致力于提供地理信息行业软件和数据及服务的标准化工作。OGC在1994年到2004年期间机构名为Open GIS Consortium， 后因业务需要更名。

OGC是一个非盈利的志愿的国际标准化组织，引领着空间地理信息标准及定位基本服务的发展。在空间数据互 *** 作领域，基于公共接口访问模式的互 *** 作方法是一种基本的 *** 作方法。通过国际标准化组织（ISO/TC211）或技术联盟（如OGC）制定空间数据互 *** 作的接口规范，GIS软件商开发遵循这一接口规范的空间数据的读写函数，可以实现异构空间数据库的互 *** 作。

基于>

OGC提出了一个能无缝集成各种在线空间处理和位置服务的框架即OWS (OGC Web Service)，使得分布式空间处理系统能够通过XML和>

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