大数据技术应用论文2000字怎么写

大数据技术应用论文2000字怎么写

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

现在论文有这么难嘛？不懂的人这么多，哎，如果不想写就看我用户名上面。

大数据技术与应用论文2000字怎么写

大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big data: The Next Frontier for Innovation， Competition， and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data， Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了Dv公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。（二）大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data， 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基百科将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。多样化结构（Variety）——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。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。大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟，但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面，更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去凭借经验和直觉做出。借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。通过数据，也可以知道现在社会上面主流的东西是什么，只有抓住主流的社会，才能跟上时代的步伐，顺应历史的潮流，抓住机遇，发展自己的公司和事业。

大数据时代一切信息都能知道，1什么是大数据及其历史2大数据带来的好处3大数据带来的坏处4总结不要太好写了吧，

大数据技术应用论文2000字数

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big data: The Next Frontier for Innovation， Competition， and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data， Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了Dv公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。（二）大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data， 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基百科将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。多样化结构（Variety）——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

大数据技术应用论文2000字

树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹，从远处看，像一块无暇的翡翠，给大树妈妈增添了许多生机　　忽然，从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来，穿上了华丽的礼服，以表示欢迎咦，那边怎么那么多花朵，红的、白的、紫的、黄的等，五彩缤纷走近一看，哦，原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌，声音是那么好听，所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了

大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“Big Data”的专辑，首次提出大数据（Big Data）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Big data: The Next Frontier for Innovation， Competition， and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。此后，联合国、世界经济论坛也纷纷关注信息时代海量数据对社会经济发展所带来的冲击，2012年5月联合国“全球脉冲”(Global Pulse)计划发布《大数据开发：机遇与挑战》（Big Data for Development: Challenges & Opportunities）[3]报告，阐述了大数据带来的机遇、主要挑战和大数据应用。2011、2012年达沃斯世界经济论坛将大数据作为专题讨论的主题之一，发布了《大数据、大影响：国际发展新的可能性》（Big Data， Big Impact: New Possibilities for International Development）[4]等系列报告。奥巴马政府创造性地将“大数据”概念全面引入到公共行政领域。2009年，美国联邦政府发布《开放政府指令》（The Open Government Directive），作为大数据的前奏推出了Dv公共数据开放网站。2012年3月，美国联邦政府发布了《大数据研究和发展倡议》（Big Data Research and Development Initiative）[5]，正式启动了“大数据发展计划”，宣布将投入超过2亿美元在大数据研究上[6]；同年5月，联邦政府发布《数字政府战略》（ Digital Government Strategy）[7]，致力于为公众提供更好的“数字化”服务，围绕数据进行的一系列措施在美国政府全面推进，大数据对美国政府的影响逐步显现。（二）大数据的概念“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物，目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段，无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重，尚未形成一套完整的理论体现，因此很难对行进行精准的定义。维基百科将大数据定义为“所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯”[8]。全球知名的咨询公司如麦肯锡、Gartner以及知名信息化企业如IBM等作为大数据的推崇者，更侧重于从技术层面界定大数据。2011－2013年，Gartner发布了多个与大数据有关的白皮书，如“Hype Cycle for Big Data， 2012”，定义了大数据的技术生命周期，报告中指出大数据不只是一项单一的技术，而是一个概念，是一套技术。《互联网周刊》则认为，“大数据是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力”。[9]⒈大数据的技术属性大数据在诞生之初仅仅是一个IT行内的技术术语，维基百科将其定义为“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”，被概括为“4V”理论：海量化数据（Volume）——数据体量巨大及规模完整性。随着数据加工处理技术的提高，网络宽带的成倍增加，以及社交网络技术的迅速发展，使得数据产生量和存储量成倍增长，数据规模从TB级别跃升到PB级别。多样化结构（Variety）——数据类型繁多。随着物联网、社交网络、智能终端等的普及和应用，网络日志、视频、图片、地理位置信息等非结构化数据所占比例越来越大。高速化处理（Velocity）——主要表现为数据流的处理速度快。数据规模的无限扩张既对高速化处理提出了新的要求，也为其带来了新的机遇，大数据的高速化处理要求具有时间敏感性和决策性的分析，要求能在第一时间抓住重要事件发生的信息。这一点也是大数据和传统的数据挖掘技术不同的本质区别所在。低密度价值（Value）——体现出的是大数据运用的真实意义所有。数据规模大并不意味着价值高，相反，这些数据间更多的表现为稀缺性、不确定性和多样性。[10]尽管对大数据难以明确定义，但大数据所具有的规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）特征被广泛地认同。在3V基础上，人们对大数据的第四特性有不同的看法，IDC认为大数据具有高价值性（Value），尽管这种价值更多地表现在低价值度的碎片化数据中，如何挖掘这种价值正是大数据的关键所在；IBM则认为大数据应该具有真实性（Veracity），真实性将促使人们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值（参见图1）。[11]随着大数据应用的深入，人们对最初的“4V”有了不同的理解和看法。2013年IBM提出了新的“4V”理论。数量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）和精确性（Veracity）。IBM认为，尽管前3个V涵盖了大数据本身的关键属性，但真实性是当前亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。[12]2014年，IBM发布了《践行大数据承诺：大数据项目的实施应用》（Realizing the Promise of Big Data: Implementing Big Data Projects）白皮书，在该报告中对进一步扩展了大数据的特性，首次提出将大数据的特性由4V扩展为“Vs”。[13] “Vs”在大数据已有特性的基础上，增加了数据粘度（Viscosity），主要用来衡量数据流间的关联性（resistance to flow of data）；数据易变性（Variability），主要衡量数据流的变化率；数据有效性（Volatility），主要表明数据有效性的期限和存储的期限时长。我们认为，未来随着大数据技术的发展成熟，以及人们对大数据应用的深入，大数据的“Vs”特性将会不断变化和拓展。

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。

数据库应用技术论文2000字怎么写

人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系，这种联系是客观存在的，是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程，教师为学生授课，学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述，从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语： 实体：我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集：同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性：描述实体的特性称为属性。如职工的职工号，姓名，性别，出生日期，职称等。 关键字：如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体，可以选作关键字。用作标识的关键字，也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体，及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求：一是能比较真实地模拟现实世界；二是容易为人所理解；三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，它是按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS的实现。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点，而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速，目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来，作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的，例如，Oracle，Sybase，Informix，Visual FoxPro等。 网络数据库也叫Web数据库。促进Internet发展的因素之一就是Web技术。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等，Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务，而改变为动态的网页，可提供交互式的信息查询服务，使信息数据库服务成为了可能。Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起，使数据库系统成为Web的重要有机组成部分，从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起，而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。图1-1是Web数据库的基本结构图，它由数据库服务器（Database Server）、中间件（Middle Ware）、Web服务器（Web Server）、浏览器（Browser）4部分组成。 Web数据库的基本结构它的工作过程可简单地描述成：用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息都是以网页的形式显示。1 Internet技术与相关协议Internet技术在Web数据库技术中扮演着重要的角色。Internet（因特网）专指全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的计算机网络，并通过各种协议在计算机网络中传递信息。TCP/IP协议是Internet上使用的两个最基本的协议。因此也可以说Internet是全球范围的基于分组交换原理和TCP/IP协议的计算机网络。它将信息进行分组后，以数据包为单位进行传输。Internet在进行信息传输时，主要完成两项任务。（1）正确地将源信息文件分割成一个个数据包，并能在目的地将源信息文件的数据包再准确地重组起来。（2）将数据包准确地送往目的地。TCP/IP协议的作用就是为了完成上述两项任务，规范了网络上所有计算机之间数据传递的方式与数据格式，提供了数据打包和寻址的标准方法。1．TCP/IP协议TCP协议（Transmission Control Protocol，传输控制协议）规定了分割数据和重组数据所要遵循的规则和要进行的操作。TCP协议能保证数据发送的正确性，如果发现数据有损失，TCP将重新发送数据。2．IP协议在Internet上传送数据往往都是远距离的，因此在传输过程中要通过路由器一站一站的转接来实现。路由器是一种特殊的计算机，它会检测数据包的目的地主机地址，然后决定将该数据包送往何处。IP协议（Internet Protocol，网际协议）给Internet中的每一台计算机规定了一个地址，称为IP地址。IP地址的标准是由4部分组成（例如11），其中前两部分规定了当前使用网络的管理机构，第3部分规定了当前使用的网络地址，第4部分规定了当前使用的计算机地址。Internet上提供的主要服务有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW（World Wide Web，万维网）由于其丰富的信息资源而成为Internet最为重要的服务。3．HTTP协议HTTP协议（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）应用在WWW上，其作用是完成客户端浏览器与Web服务器端之间的HTML数据传输。2 Web的工作原理与工作步骤万维网简称为Web。Web可以描述为在Internet上运行的、全球的、交互的、动态的、跨平台的、分布式的、图形化的超文本信息系统。1．Web的工作原理Web是伴随着Internet技术而产生的。在计算机网络中，对于提供Web服务的计算机称为Web服务器。Web采用浏览器/服务器的工作方式。每个Web服务器上都放置着大量的Web信息。Web信息的基本单位是Web页（网页），多个网页组成了一个Web节点。每个Web节点的起始页称为“主页”，且拥有一个URL地址（统一资源定位地址）。Web节点之间及网页之间都是以超文本结构（非线性的网状结构）来进行组织的。2．Web的工作步骤Web的工作步骤如下。（1）用户打开客户端计算机中的浏览器软件（例如Internet Explorer）。（2）用户输入要启动的Web主页的URL地址，浏览器将生成一个HTTP请求。（3）浏览器连接到指定的Web服务器，并发送HTTP请求。（4）Web服务器接到HTTP请求，根据请求的内容不同作相应的处理，再将网页以HTML文件格式发回给浏览器。（5）浏览器将网页显示到屏幕上 图1-2 Web的工作步骤3 WWW世界中的标记语言1．HTML语言HTML（Hypertext Markup Language，超文本标记语言）是创建网页的计算机语言。所谓网页实际上就是一个HTML文档。文档内容由文本和HTML标记组成。HTML文档的扩展名就是html或htm。浏览器负责解释HTML文档中的标记，并将HTML文档显示成网页。（1）HTML标记HTML标记的作用是告诉浏览器网页的结构和格式。每一个标记用尖括号<>括起来。大多数标记都有一个开始标记和一个结束标记。标记不分大小写。多数标记都带有自己的属性。例如字体标记有FACE、COLOR、SIZE等属性：FACE定义字体；COLOR定义字体的颜色；SIZE定义字体的大小。使用格式： BEIJING 。网页中有很多文本链接和图片链接。链接，又被称为超链接，用于链接到WWW万维网中的其他网页上。在HTML文档中表示超链接的标记是，通过属性HREF指出链接的网页地址URL。使用格式： BEIJING 。（2）HTML程序HTML程序必须以标记开始，以标记结束。在和标记之间主要由两部分组成：文件头和文件体。文件头用标记 来标识，文件体用标记来标识。在文件的头部通常包含整个网页的一些信息。例如标记是用来说明网页的名称；标记是用来说明网页的其他信息，如设计者姓名和版权信息等。所有在浏览器中要显示的内容称为网页的主体，必须放在标记中。下面给出的是一个空网页的HTML程序。 (在此标记中写网页的内容) （3）HTML规范HTML规范又称为HTML标准，它总在不断地发展。每一新版本的出现，HTML都会增加新的特性和内容。有关HTML版本的详细信息请访问网站。在不同的浏览器中，网页的显示效果可能会有所不同。每一个浏览器都使用自己独特的方式解释HTML文档中的标记，并且多数浏览器不完全支持HTML的所有特性。因为，像Microsoft和Netscape公司在HTML标准上又开发了一些特有的HTML标记和属性，称之为HTML的扩展。这些标记和属性只被他们自己的浏览器所识别，不可能被其他公司的浏览器识别。如果浏览器不能识别HTML文档中的标记，则会忽略这个标记。（4）HTML程序的编辑环境与运行环境HTML文档是一个普通的文本文件（ASCII），不包含任何与平台、程序有关的信息。因此HTML文档可以利用任何文本编辑器来方便地生成。要注意的是HTML文档的扩展名必须是html或htm。运行HTML文档可以在任何浏览器下进行，并可在浏览器上查看网页的HTML源代码。关于HTML语言中标记的种类与使用方法将会在第5章中更详细地进行介绍。2．可扩展标记语言（XML）HTML是Web上的通用语言，随着Internet的深入人心，WWW上的Web文件日益复杂化、多样化，人们开始感到了HTML这种固定格式的标记语言的不足。1996年W3C开始对HTML的后续语言进行研究，并于1998年正式推出了XML（Extensible Markup Language，可扩展标记语言）。在设计网页时，XML提供了比HTML更灵活的方法。（1）XML语言的特点XML是国际组织W3C为适应WWW的应用，将SGML （Standard Generalized Markup Language）标准进行简化形成的元标记语言。简单地说，XML是使用标记来描述内容或与内容相关的形式信息的通用语言。一个XML文档由标记和字符数据组成。而作为元标记语言，XML不再使标记固定，允许网页的设计者定义数量不限的标记来描述内容，同时还允许设计者创建自己的使用规则。（2）XML的DTDDTD（Document Type Definition，文档类型定义）是一组应用在XML文档中的自定义标记语言的技术规范。DTD中定义了标记的含义及关于标记的语法规则。语法规则中确定了在XML文档中使用哪些标记符，它们应该按什么次序出现，标记符之间如何 嵌套，哪些标记符有属性等等。DTD可以包含在它所描述的XML文档中，但通常它是一份单独的文档或者一系列文档。作为外部文件可通过URL链接，被不同的XML文档 共享。XML把DTD的定义权开放，不同行业可以根据自己的实际需求定义描述内容的DTD，以适应本行业内部的信息交流和存档需要。因此，适合于不同行业、不同平台的标记语言大批涌现。（3）XML的CSS与XSL强调内容描述与形式描述的分离，一方面可以使XML文件的编写者更集中精力于数据本身，而不受显示方式的细节影响；另一方面允许为相同的数据定义不同的显示方式，从而适合于不同应用、不同媒体，使XML数据得到最大程度的重用。XML文档数据的显示形式是通过样式单定义的。CSS（Cascading Style Sheets）是XML使用的一种标准的级联样式单，XSL（Extensible Style Language）则是可扩展的样式语言。由于XML允许用户创建任何所需的标记，而通用浏览器却既无法预期用户标记的意义，又无法为显示这些标记而提供规则，因此用户必须为自己创建的XML文档编写样式单，样式单可以实现共享。浏览器对一个XML文档的处理过程是，首先去关联它所指定的样式单文件，如果该样式单是一个XSL文件，则按照规定对XML数据进行转换然后再显示，XSL本身也是基于XML语言的，可以将XML转化为HTML后再显示。如果该样式单是一个CSS文件，浏览器就会按照样式单的规定给每个标记赋予一组样式后再显示。2 Web数据库访问技术Web数据库访问技术通常是通过三层结构来实现的，如图1-3所示。目前建立与Web数据库连接访问的技术方法可归纳为CGI技术，ODBC技术和ASP、JSP、PHP 技术。 Web数据库访问的三层结构1 CGI技术CGI（Common Cateway Interface，通用网关界面）是一种Web服务器上运行的基于Web浏览器输入程序的方法，是最早的访问数据库的解决方案。CGI程序可以建立网页与数据库之间的连接，将用户的查询要求转换成数据库的查询命令，然后将查询结果通过网页返回给用户。一个CGI工作的基本原理如图1-4所示。CGI程序需要通过一个接口才能访问数据库。这种接口多种多样，数据库系统对CGI程序提供了各种数据库接口如Perl、C/C++、VB等。为了使用各种数据库系统，CGI程序支持ODBC方式，通过ODBC接口访问数据库。 CGI工作流程2 ODBC技术ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互接）是一种使用SQL的应用程序接口（API）。ODBC最显著的优点就是它生成的程序与数据库系统无关，为程序员方便地编写访问各种DBMS的数据库应用程序提供了一个统一接口，使应用程序和数据库源之间完成数据交换。ODBC的内部结构为4层：应用程序层、驱动程序管理器层、驱动程序层、数据源层。它们之间的关系如图1-5所示。由于ODBC适用于不同的数据库产品，因此许多服务器扩展程序都使用了包含ODBC层的系统结构。 ODBC的内部结构Web服务器通过ODBC数据库驱动程序向数据库系统发出SQL请求，数据库系统接收到的是标准SQL查询语句，并将执行后的查询结果再通过ODBC传回Web服务器，Web服务器将结果以HTML网页传给Web浏览器，工作原理如图1-6所示。 Web服务器通过ODBC访问数据库由于Java语言所显示出来的编程优势赢得了众多数据库厂商的支持。在数据库处理方面，Java提供的JDBC为数据库开发应用提供了标准的应用程序编程接口。与ODBC类似，JDBC也是一种特殊的API，是用于执行SQL语句的Java应用程序接口。它规定了Java如何与数据库之间交换数据的方法。采用Java和JDBC编写的数据库应用程序具有与平台无关的特性。3 ASP、JSP、PHP技术ASP是Microsoft开发的动态网页技术，主要应用于Windows NT+IIS或 Windows 9x+PWS平台。确切地说ASP不是一种语言，而是Web服务器端的开发环境。利用ASP可以产生和运行动态的、交互的、高性能的Web服务应用程序。ASP支持多种脚本语言，除了VBScript和Pscript，也支持Perl语言，并且可以在同一ASP文件中使用多种脚本语言以发挥各种脚本语言的最大优势。但ASP默认只支持VBScript和Pscript，若要使用其他脚本语言，必须安装相应的脚本引擎。ASP支持在服务器端调用ActiveX组件ADO对象实现对数据库的操作。在具体的应用中，若脚本语言中有访问数据库的请求，可通过ODBC与后台数据库相连，并通过ADO执行访问库的操作。关于ASP的编程技术将会在第7章中详细介绍。JSP是Sun公司推出的新一代Web开发技术。作为Java家族的一员，几乎可以运行在所有的操作系统平台和Web服务器上，因此JSP的运行平台更为广泛。目前JSP支持的脚本语言只有Java。JSP使用JDBC实现对数据库的访问。目标数据库必须有一个JDBC的驱动程序，即一个从数据库到Java的接口，该接口提供了标准的方法使Java应用程序能够连接到数据库并执行对数据库的操作。JDBC不需要在服务器上创建数据源，通过JDBC、JSP就可以实现SQL语句的执行。PHP是Rasmus Lerdorf推出的一种跨平台的嵌入式脚本语言，可以在Windows、UNIX、Linux等流行的操作系统和IIS、Apache、Netscape等Web服务器上运行，用户更换平台时，无需变换PHP代码。PHP是通过Internet合作开发的开放源代码软件，它借用了C、Java、Perl语言的语法并结合PHP自身的特性，能够快速写出动态生成页面。PHP可以通过ODBC访问各种数据库，但主要通过函数直接访问数据库。PHP支持目前绝大多数的数据库，提供许多与各类数据库直接互连的函数，包括Sybase、Oracle、SQL Server等，其中与SQL Server数据库互连是最佳组合。3 网络数据库应用系统的层次体系当前，Internet/Intranet技术发展异常迅速，越来越多的数据库应用软件运行在Internet/Intranet环境下。在此之前，数据库应用系统的发展经历了单机结构、集中式结构、客户机/服务器（C/S）结构之后，随着Internet的普及，又出现了浏览器/服务器（B/S）结构与多层结构。在构造一个应用系统时，首先考虑的是系统的体系结构，采用哪种结构取决于系统的网络环境、应用需求等因素。1 客户机/服务器结构1．二层C/S结构二层C/S结构是当前非常流行的数据库系统结构，在这种结构中，客户机提出请求，服务器对客户机的服务请求做出回答。它把界面和数据处理操作分开在前端（客户端）和后端（服务器端），这个主要特点使得C/S系统的工作速度主要取决于进行大量数据操作的服务器，而不是前端的硬件设备；同时也大大降低了对网络传输速度的要求，因为只须客户端把服务请求发送给数据库服务器，数据库服务器只把服务结果传回前端，如图1-7所示。在设计时，对数据可能有如下不同的处理形式。（1）在处理时，客户机先向服务器索取数据，然后释放数据库，即客户机发出的是文件请求，在客户机端处理数据，最后将结果送回服务器。这种处理方式的缺点很明显：所有的应用处理都在客户端完成，这就要求客户端的计算机必须有足够的能力，以便执行需要的任何程序。更为糟糕的是，由于所有的处理均在客户端完成，每次运行时都要将文件整体传送到客户端，然后才能执行。如：Student表中有30 000条记录，客户端发出命令：Select * From Student Where Sno='200101'这条命令将要求服务器将Student表中的所有记录传送到客户端，然后在客户端执行查询，结果只用到一条记录；如果查询的记录不存在，网络传输的数据实际上是无 用的。如此大的数据传输量是不可想象的。因此，人们提出了在服务器中能够执行部分代码的客户机/服务器结构。（2）在处理时，客户机接受用户要求，并发给服务器；在服务器端处理用户要求，最后将结果传回客户机显示或打印。这种处理方式网络通信量较小。客户机向服务器发出的是处理请求，而不是文件请求，处理请求中的代码在服务器端执行后向客户机传送处理后的结果。这样，为了特定任务，客户机上的程序和服务器上的程序协同工作：客户机端的代码用于完成用户的输入输出及数据的检查，而服务器端的代码完成对数据库的操作。客户机/服务器结构的另一个主要特点在于软件、硬件平台的无关性。数据库服务器上的数据库管理系统集中负责管理数据，它向客户端提供一个开放的使用环境，客户端通过数据库接口，如ODBC（开放数据库连接）和SQL语言访问数据库，也就是说，不管客户端采用什么样的硬件和软件，它只要能够通过网络和数据库接口程序连接到服务器，就可对数据库进行访问。在客户机/服务器结构中，常把客户机称为前台，而把服务器端称为后台。前台应用程序的功能包括用户界面、接收用户数据、处理应用逻辑、向后台发出请求、同时接收后台返回的结果，最后再将返回的结果按一定的格式或方式显示给用户。而后台服务器则负责共享外部设备、存取共享数据、响应前台客户端的请求并回送结果等工作。前台的应用程序和数据一般是用户专用的，而后台的数据和代码是所有用户可以共享的。由于数据库服务器不仅要管理共享数据，保证数据的完整性，还要执行一部分代码，完成客户端的一些处理请求，所以对用于服务器的计算机提出较高的要求。最好要采用一台专用的服务器，有较快的处理速度，有大容量的硬盘和内存，支持磁带等大容量的存储设备。上面讲的客户机/服务器结构将应用分在了客户机、服务器两级，称其为两层客户机/ 服务器结构。总之，两层C/S结构的基本工作方式是客户程序向数据库服务器发送SQL请求，服务器返回数据或结果。这种C/S结构有两种实现方式，一种是客户来完成表示部分和应用逻辑部分，而服务器完成数据访问部分，这种情况是以客户为中心的，适用于应用相对简单、数据访问量不是很大的情况。另一种是以服务器为中心的，把一些重要的应用逻辑部分放到服务器上，这样可充分利用服务器的计算能力，减少网络上需要传送的数据。通常以存储过程和触发器的形式出现，但存储过程都依赖于特定数据库，不同数据库之间很难移植，而三层C/S结构可以很好地解决这个问题。注意：触发器（trigger）是数据库系统中，一个在插入、删除、修改操作之后运行的记录级事件代码。不同的事件可以对应不同的动作。通常有3种类型的触发器：INSERT触发器、DELETE触发器和UPDATE触发器。2．三层C/S结构由于两层结构的客户机/服务器系统本身固有的缺陷，使得它不能应用于一些大型、结构较为复杂的系统中，故出现了3层结构的客户机/服务器系统，将两层结构中服务器部分和客户端部分的应用单独划分出来，即采用“客户机—应用服务器—数据库服务器”结构（如图1-8所示）。典型的数据库应用可分为三部分：表示部分、应用逻辑（商业逻辑）部分和数据访问部分，三层结构便是对应于这三部分。 图1-8 三层C/S结构其中，应用服务器和数据库服务器可位于同一主机，也可位于不同主机。客户机是应用的用户接口部分，负责用户与应用程序的交互，运行在客户机端的软件也称为表示层软件。应用服务器存放业务逻辑层（也称为功能层）软件，是应用逻辑处理的核心，实现具体业务。它能响应客户机请求，完成业务处理或复杂计算。若有数据库访问任务时，应用服务器层可根据客户机的要求向数据库服务器发送SQL指令。应用逻辑变得复杂或增加新的应用时，可增加新的应用服务器。数据库服务器便是用来执行功能层送来的SQL指令，完成数据的存储、访问和完整性约束等。操作完成后再通过应用服务器向客户机返回操作结果。2 浏览器/服务器结构随着Internet技术和Web技术的广泛应用，C/S结构已无法满足人们的需要。因为在典型C/S体系中，通常为客户安装前端应用程序的做法已不再现实，并且限制客户端工作环境只能基于Windows、Macintosh或UNIX等操作系统也不切实际。于是基于浏览器/服务器结构（Browser/Server）的系统应运而生。采用B/S结构后，在客户端只需安装一个通用的浏览器即可，不再受具体操作系统和硬件的制约，实现了跨平台的应用。基于B/S结构的典型应用通常采用三层结构：“浏览器—Web服务器—数据库服务器”，B/S模式的工作原理是：通过浏览器以超文本的形式向Web服务器提出访问数据库的请求，Web服务器接受客户请求后，激活对应的CGI程序将超文本HTML语言转化为SQL语法，将这个请求交给数据库，数据库服务器得到请求后，进行数据处理，然后将处理结果集返回给CGI程序。CGI再将结果转化为HTML，并由Web服务器转发给请求方的浏览器，如图1-9所示。 图1-9 B/S工作原理在B/S模式中，客户端的标准配置是浏览器，如IE；业务功能处理由独立的应用服务器处理，Web服务器成为应用处理的标准配置；数据处理仍然由数据库服务器处理。从本质上讲，B/S结构与传统的C/S结构都是以同一种请求和应答方式来执行应用的，区别主要在于：C/S是一种两层或三层结构模式，其客户端集中了大量应用软件，而B/S是一种基于超链接（HyperLink）、HTML、Java的三级或多级C/S结构，客户端仅需单一的浏览器软件，是一种全新的体系结构，解决了跨平台问题。到目前，这两种结构在不同方面都有着广泛的应用。虽然C/S结构在Internet环境下明显不如B/S结构具有优势，但它在局域网环境下仍具有优势。3 Internet/Intranet信息系统的多层体系结构多层结构应用软件与传统的两层结构应用软件相比，有可伸缩性好、可管理性强、安全性高、软件重用性好等诸多优点，如何在Internet/Intranet环境下构建应用软件体系结构就成为一个非常重要的问题，也是现今软件体系研究的一个新热点。目前各种技术层出不穷，如最初的静态HTML页面、简单的CGI网关程序、Java Applet程序，现在的ASP等Web数据库技术，还有动态的Java在线游戏及PHP技术等。实际上，多层的概念是由Sun公司提出来的。Sun公司提出的多层应用体系包括4层：客户层、顶端Web服务层、应用服务层和数据库层。其中顶端Web服务层是Sun公司多层体系结构中非常重要的一层，它主要起代理和缓存的作用。顶端Web服务器的作用是缓存本地各客户机经常使用的Java Applet程序和静态数据，通常被放置在客户机所在的局域网内，起到一个Java Applet主机（向Web浏览器传送Java Applet程序的计算机）和访问其他服务的代理作用。与普通代理服务器的作用相同。构建多层结构应用软件时，选用Java平台是一个很好的选择，因为它跨越各应用平台。总之，在Java平台上构建多层应用软件体系代表着今后Internet/Intranet应用的趋势。