某基础数据库数据分布特点及模型算法

数据分析入门：掌握数据处理与统计方法1. 引言1.1 概述数据分析作为一门独立学科，在现代社会中扮演着至关重要的角色。

随着信息时代的到来，我们每天都会产生大量的数据，这些数据蕴含着宝贵的信息。

正确地利用和分析这些数据，可以帮助我们做出更好的决策，并找到问题的根本原因。

因此，掌握数据处理与统计方法成为了一个必备的技能。

本文将介绍数据分析入门所需掌握的基础知识和技术，以及相关工具和软件。

我们将深入讨论不同类型数据及其特点，并介绍如何进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值检测和平滑等方法。

另外，我们还将分享一些高效而强大的数据可视化技巧，以便更好地展示和理解数据。

1.2 文章结构本文共分为五个部分进行阐述：引言、数据分析基础知识、统计学基础概念、数据分析工具与软件介绍以及实例分析与实战演练。

在第二部分“数据分析基础知识”中，我们将重点介绍各种常见的数据类型及其特点。

此外，我们还将探讨数据预处理的方法，如数据清洗、数据转换和数据标准化等。

最后，在本部分中，我们还会分享一些常用的数据可视化技巧，如绘制柱状图、散点图和热力图等。

第三部分“统计学基础概念”将介绍统计学的基本概念。

我们将讨论各种描述统计方法及其应用，并简要介绍推断统计方法，如假设检验和置信区间等。

通过深入理解这些统计学概念，可以更好地进行数据分析和解释统计结果。

在第四部分“数据分析工具与软件介绍”中，我们将重点介绍两种常用的数据分析工具：Excel和Python。

我们会概述Excel中的数据分析功能，并详细介绍Python中常用的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。

此外，我们还将简要提及R语言在数据分析中的应用及其优势。

最后一部分“实例分析与实战演练”将通过实际案例来加深理解。

我们将选取一些典型案例进行探究与解读，并提供相应的实战演练指南。

同时，我们还会结合不同业务场景演示如何进行数据处理与分析，并展示最终的结果。

1.3 目的本文的目的是帮助读者入门数据分析，并掌握基本的数据处理与统计方法。

数据建模与应用作业指导书第1章数据建模基础 (2)1.1 数据建模的概念与意义 (2)1.2 数据建模的流程与步骤 (3)1.3 常见数据建模方法 (3)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理：针对数据集中的缺失值，采用填充、删除或插值等方法进行处理。

(4)2.1.2 异常值检测与处理：通过统计分析、箱线图等方法识别数据集中的异常值，并采用合理的方式进行处理。

(4)2.1.3 重复数据处理：对数据集中的重复数据进行识别和删除，避免对后续分析产生影响。

(4)2.1.4 数据类型转换：对数据集中的数据类型进行统一和转换，保证数据的一致性。

42.2 数据整合与转换 (4)2.2.1 数据集成：将来自不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。

(5)2.2.2 数据变换：对数据集中的数据进行规范化、标准化等变换，消除数据量纲和尺度差异的影响。

(5)2.2.3 特征工程：基于业务需求，提取和构造具有代表性的特征，提高模型功能。

(5)2.2.4 数据归一化与标准化：对数据集中的数值型数据进行归一化或标准化处理，降低数据分布差异的影响。

(5)2.3 数据规约 (5)2.3.1 特征选择：从原始特征集中选择具有较强预测能力的特征，降低数据维度。

(5)2.3.2 主成分分析：通过线性变换，将原始数据投影到低维空间，实现数据降维。

(5)2.3.3 聚类分析：对数据进行聚类，识别数据集中的潜在模式，为特征选择和降维提供依据。

(5)2.3.4 数据压缩：采用编码、哈希等方法对数据进行压缩，减少存储和计算负担。

(5)2.4 数据可视化 (5)2.4.1 分布可视化：通过直方图、散点图等展示数据集中各特征的分布情况。

(5)2.4.2 关系可视化：利用热力图、相关性矩阵等展示特征之间的关系。

(5)2.4.3 聚类可视化：通过散点图、轮廓图等展示数据聚类结果。

(5)2.4.4 时间序列可视化：采用折线图、面积图等展示时间序列数据的变化趋势。

第1章数据仓库建设1.1数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据,经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果.针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施,为车辆的故障根因修复提供必要的支持.根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范,包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume 及传统的ETL采集工具。

数据存储:本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。

数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。

数据服务总线:数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度,并对外提供数据服务。

1.2数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。

外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。

121外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统,数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据;非实时采集包括日检修数据等.根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展,因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集,同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展.本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer,Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警.具体采集系统技术结构图如下：1.2.1.1数据汇集架构功能Flume提供了从console（控制台）、RPC（Thrift—RPC）、text（文件）、tail （UNIXtail）、syslog（syslog日志系统，支持TCP和UDP等2种模式）,exec（命令执行）等数据源上收集数据的能力。

近年来，计算机技术的发展日新月异，借助于计算机网络而崛起的数据库技术已不断渗透到了社会生活的各个领域．分布式数据库系统是数据库技术的一种，它的产生，使在地理上、组织上分散的单位得以实现信息、数据共享，使系统的可靠性、可用性等得到了明显的改善和提高．因此，如何优化分布式数据库系统，如何更高效地实施数据库查询等问题便显得尤为重要，它关系着整个系统性能和系统效率等诸多关键因素的完善和提高．1分布式数据库的定义分布式数据库系统的基础是集中式数据库，但是比集中式数据库具有更大的可扩展性，它适用于单位和企业的各下属、分散部门，允许将分工后的针对性较强的各部门数据存储在本地存储设备上，从而提高用户操作应用程序的反馈速度，在一定程度上降低网络通信费用．分布式数据库系统可以分为两种：一是物理分布逻辑集中，即在物理上是分布的，在逻辑上是一个统一整体，这类数据库系统比较适用于用途单一、专业性强的中小企业或部门；二是无论在物理上或是逻辑上都是分布的，这种分布式数据库系统类型称为联邦式，此类型主要用于集成大范围数据库，因为该系统主要由用途迥异、差别明显的数据库组成．分布式数据库的物理分布性主要表现在数据库中的数据分别存储在不同的地域内或主机上，而逻辑集中性主要表现在无论用户处于哪个位置或使用本局域网中的哪台主机，都可以通过应用程序对数据库进行操作，但这些数据库具体的分布位置用户并不需要知道，就如同数据库存储在本机，并且由本机的数据库管理系统进行管理．2分布式数据库系统的特点２．１数据的独立性和分布的透明性数据的独立性可以说是分布式数据库系统的核心和目标，而分布的透明性表现在用户在操作带有数据库的应用程序时，不必了解数据存储的具体物理位置，不必关心数据逻辑集中的区域，也不必验证本地系统支持哪些数据模型．分布透明的特点，在很大程度上增加了应用程序的可移植性．２．２集中和自治相结合对于分布式数据库系统来说，数据共享分为两层：局部共享和全局共享．局部共享是相对于局部数据库而言的，存储在局部数据库中的一般是专门针对本地用户的常用数据；全局共享就是说在各个分布的数据库区域，也能够支持系统在全局上的应用，可以存储可供本网中其他位置的用户共享的数据．那么对于这两层数据共享的分类，就有相应的两种控制方式，即集中和自治，各个局部的数据库管理系统可以对本区域的数据库实施独立管理，称为自治；与此同时，为了协调各个局部数据库管理系统，为了宏观、整体地把握各局部数据库的运行情况等，系统还设置了集中控制的工作方式．２．３易于扩展性由于单位、企业等的数据量越来越庞大，对于数据库服务器的需求也越来越多．如果服务器的应用程序支持水平方向的扩展，那么就可以通过多增加服务器来分担数据的处理任务．3分布式数据库系统的设计３．１设计的原则３．１．１分布式数据库系统的主要设计原则是本地和近地．所以，在设计的过程中，应当尽量实现数据的本地化，这样可以有效减少数据节点之间的相互通信，从而提高整个系统的效率．３．１．２为了改善和提高数据库数据的可用性和可靠性，有时候在分布式数据库系统中可以将数据保存为副本，如果数据的其中一个副本被损坏或者不能使用，那么在网络环境中的另一个节点中可以对损坏的副本进行恢复．不过，在恢复的同时有可能增加冗余的数据，所以在设计分布式数据库系统时应当全面考虑最优的数据冗余程序，从而减少数据库更新的成本．３．１．３在用户通过应用程序对数据库进行操作的时候，分布式数据库系统应当将总的工作量分流到网络环境中的各局域节点，从而提高了应用程序的执行效率、扩大了数据传输的并行度、充分利用了各局域节点计算机的资源．因此在设计分布式数据库系统的同时，要将负荷合理地分流．３．１．４在设计分布式数据库系统时，要对网络各局域节点进行存储能力的统筹，对有限的存储控件进行合理的规划．３．２设计的内容与集中式数据库的设计相类似，分布式数据库系统也包括了数据库和应用．其中，数据库的设计又包括全局的模式设计和局部的模式设计．分布式数据库系统设计的关键是Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．２０１２赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第２８卷第１０期（下）２０１２年１０月分布式数据库系统的设计与优化左翔，姜文彪（安徽医科大学计算机系，安徽合肥２３００３２）摘要：分布式数据库是数据库技术和网络技术相结合的产物，本文从分布式数据库系统的定义和特点入手，介绍了其设计、优化的目标以及优化的方法．关键词：分布式数据库系统；设计；优化中图分类号：ＴＰ３１０文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１２）１０－００２０－０２２０－－如何划分全局模式并且映射到站点．分布式数据库系统的设计方法大致有：自顶向下设计、自底向上设计以及混合方法．本文采用自顶向下的设计方法．本文采用自顶向下的设计方法．分布式数据库在进行自顶向下设计时，是以一个全局并且和站点无关的模式作为输入，以产生分布式数据库各个站点的子模式为输出，并且将数据的分片设计以及片段的位置分配设计包含在内．所谓分片，就是把一个全局的对象（关系或者实体）细化，分成若干个逻辑的片段；所谓分配，就是将各个片段映射到一或多个站点．具体的设计步骤如下：首先进行需求分析，然后进行概念设计，即将通过需求分析得到的需求抽象为Ｅ－Ｒ图．接下来进行逻辑设计，就是将得到的Ｅ－Ｒ图转换为对应数据模型所符合的某个逻辑结构，比如说关系模型．之后进行物理设计，确定数据库的物理结构，对数据库的物理结构进行相应的评价．然后开始收集一些与分布相关的信息，比如说水平分片的划分、各个站点激活每个应用的频率等等．最后进行分布设计，这个步骤用来产生全局数据的分片模式以及产生片段的位置分配模式，这里的分配模式用于描述分配于各个站点的数据的情况．分布设计阶段又包含了四个过程，设计分片、非冗余的分配、冗余的分配、重构局部模式．4分布式数据库系统的优化在分布式数据库系统的各项参数中，查询效率无疑是至关重要的一个指标，优化分布式数据库系统的查询效率，需要我们增加有效的查询算法和手段，尽量避免由于数据库分布而给查询操作带来的通信开销．４．１优化的目标所谓优化，主要强调的是查询的快捷，尽量缩减用于查询的时间开销．总结起来即：（１）使处于网络中的数据传输量降低至最小．（２）使用户通过应用程序操作数据库时的反馈时间最短．４．２具体优化方案任何一个数据库系统都由各种各样的关系组成，也就是通常所说的关系数据库．分布式数据库系统的实现语言是关系的演算，正是这种算法实现了核心数据库和局域节点数据库之间的透明接口．当然，要想从算法上进行优化，那么需要考虑的因素多且繁杂，在查询优化的过程中，不能局限于某种固定的原则，应当按照实际的环境和需要来加以选择．４．２．１基于关系代数等价变换的查询优化这种优化的方法是从关系代数表达式入手．首先分析得到的查询树，然后对查询树进行从全局到片段的变换，得到基于片段的查询树．最后通过关系代数等价变换的算法，尽量将选择和投影操作先进行，以达到优化目的．进行这种优化需要几次转换，首先将该查询问题转换为标准的关系代数表达式；其次将得到的关系代数表达式转换成查询树；最后将得到的全局的查询树分段，拆分为基于片段的查询树．这种方法利用关系代数等价变换的规则，对查询树进行优化，从而优化查询．４．２．２基于半连接算法的查询优化半连接算法通常有两次传输，但是传输的数据量远比传输整个关系要少，一般有这样的关系：Ｔ半＜＜Ｔ全．半连接算法有着独特的优点，如果ｃａｒｄ（Ｒ）＞＞ｃａｒｄ（Ｒ’），那么可以将站点之间的数据传输量减少．半连接算法的基本原理就是在与另一个站点做连接之前，把无关的数据消除，把连接操作的数据量减少，最终达到减少传输代价的目的．半连接优化算法的具体实现步骤：首先，计算出每一种半连接方案所要的代价，从而挑选出最佳的方案；其次，选择传输付出代价最小的站点，并计算采用全连接方案使所要付出的代价，将以上两种方案做对比，最终选取最优的方案．４．２．３基于直接连接算法的查询优化所谓的直接连接操作，是相对于半连接操作而言的．当数据库的设计采用半连接方案时，认为传输的费用是最主要的；采用直接连接方案时，认为局部的处理费用是最主要的．根据侧重点不同来选择不同的方案．直接连接操作的常用策略：当两个关系处于同一个站点时，算法和集中式数据库的相同．通常，根据扫描顺序的不同，一个是外层的关系，比如Ｒ；对应的，一个是内层的关系，比如Ｓ．策略一是嵌套循环，即按照顺序扫描外层的关系，如果是Ｒ，那么扫描Ｒ每个元组的内层关系Ｓ，然后查找元组，这些元组在连接属性上一致．最后把相匹配的元组相结合，使之成为组成结果的一部分．策略二是排序扫描法．即首先按照连接属性将两个关系进行排序，然后扫描这两个关系，扫描时按照连接属性值的相应顺序，使得相匹配的元组成为结果的一个组成部分．当两个关系处在不同的站点时，除了需要考虑局部的代价，还需要考虑传输的代价．传输的方式有两种，整体传输方式和按需（需要）传输方式．站点连接方法的选择有三，分别是Ｒ所在的站点、Ｓ所在的站点以及除此之外的第三个站点．除了运用直接连接操作策略来优化查询外，还可以通过并行的直接连接策略来进行优化工作，而操作与操作之间的并行，包括流水线的并行、独立的并行等，都有积极作用．5结语本文在介绍分布式数据库系统特点的基础上，给出了一个可用性强的分布式数据库系统的设计方案，并且详细描述了该方案中的系统功能结构，以及系统数据库设计等，并对分布式数据库的查询优化方法进行了分析和阐述．分布式数据库系统由于控制管理方便、结构灵活响应快、可靠性和可用性高等优点，已经逐步应用于现代生活的各个方面，我们必须不断地寻找更加方便快捷的查询优化方法，才能保障分布式数据库系统稳定、长足的发展．———————————————————参考文献：〔1〕申德荣，于戈.分布式数据库系统原理与应用.机械工业出版社，2011.〔2〕钱郭锋，刘波，陈瑁.分布式数据库系统的设计与实现.现代测绘，2010(03).〔3〕李文虎.分布式数据库系统的设计浅析.科技资讯，2009(34).〔4〕邵佩英.分布式数据库系统及其应用.科学出版社，2005.〔5〕彭岩.基于大系统理论的分布式数据库的设计与分析.计算机工程，2005(07).〔6〕任瑞娟.基于分布式数据库构建分布式本体的方案设计.中国图书馆学报，2006(04).２１－－。

分布式数据库由于分布式数据库克服了集中式数据库的许多缺点，并且自然地适应于许多单位地理上分散而逻辑上统一的组织结构，因此，20多年以来从理论到实践都得到了迅速发展，并取得了决定性成果。

分布式数据库结构分布式数据库的典型定义是:分布式数据库是一个数据集合，这些数据在逻辑上属于同一个系统，但物理上却分散在计算机网络的若干站点上，并且要求网络的每个站点具有自治的处理能力，能执行本地的应用。

每个站点的计算机还至少参与一个全局应用的执行。

所谓全局应用，要求使用通讯子系统在几个站点存取数据。

这个定义强调了分布式数据库的两个重要特点:分布性和逻辑相关性。

图1给出了典型的分布式数据库系统(DDBS)的物理结构。

其中在不同地域的3台计算机分别控制本地数据库及各终端用户T;每台计算机及其本地数据库组成了此分布式数据库的一个站点，各站点用通讯网络连接起来，可以是局域网或广域网。

图1 DDBS的物理结构图图2给出了分布式数据库的逻辑结构。

其中，DDBMS是分布式数据库管理系统，用来支持分布式数据库的建立和维护。

LDBMS是局部数据库管理系统，也就是通常的集中式数据库管理系统，用来管理本站的数据。

图2 DDBS的逻辑结构DDBS的工作原理DDBMS是分布式数据库系统的核心部分，就其性质可分为匀质和异质两种。

若每个站点的LDBMS相同，则是匀质的;若至少有两个LDBMS不同，则是异质的。

异质DDBMS要在不同LDBMS的不同数据模型间进行转换，因而比匀质DDBMS更复杂。

一般来说，若从头开始研制一个DDBS，则选择匀质较方便，且通常都选用关系模型。

这是由于关系模型易于分布管理，但若DDBS是建立在已有的若干数据库之上，则这些数据库很可能有的是基于关系模型的，有的是基于层次或网络模型的，即它们是不同质的，因此要建立异质的DDBMS。

图3给出了分布式数据库管理系统DDBMS的工作原理的参考模型。

图3 DDBMS工作原理参考模型用户处理器根据外模式和概念模式把用户命令翻译成格式更适合于机器的规范化命令，并实施完整性约束，同时它负责将规范化格式的数据转换成用户结果格式。

大数据技术应用基础作业指导书第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 大数据应用领域与发展趋势 (4)1.2.1 应用领域 (4)1.2.2 发展趋势 (5)第2章数据采集与存储 (5)2.1 数据来源与采集技术 (5)2.1.1 网络数据采集 (5)2.1.2 传感器数据采集 (5)2.1.3 公共数据资源采集 (5)2.1.4 企业内部数据采集 (5)2.2 数据存储技术 (6)2.2.1 关系型数据库 (6)2.2.2 非关系型数据库 (6)2.2.3 分布式文件存储系统 (6)2.3 数据仓库与数据湖 (6)2.3.1 数据仓库 (6)2.3.2 数据湖 (6)第3章数据预处理 (6)3.1 数据清洗 (6)3.1.1 数据缺失处理 (7)3.1.2 异常值处理 (7)3.1.3 重复数据处理 (7)3.2 数据集成 (7)3.2.1 数据集成策略 (7)3.2.2 数据集成方法 (7)3.3 数据转换与归一化 (7)3.3.1 数据转换 (8)3.3.2 数据归一化 (8)第4章数据分析算法 (8)4.1 描述性统计分析 (8)4.1.1 集中趋势分析 (8)4.1.2 离散程度分析 (8)4.1.3 分布形态分析 (8)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 数据可视化 (9)4.2.2 数据挖掘方法 (9)4.2.3 异常值分析 (9)4.3 假设检验与预测分析 (9)4.3.1 假设检验 (9)4.3.2 预测分析 (10)4.3.3 模型评估与优化 (10)第5章数据挖掘技术 (10)5.1 关联规则挖掘 (10)5.1.1 概述 (10)5.1.2 关联规则挖掘算法 (10)5.1.3 应用实例 (10)5.2 聚类分析 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 聚类算法 (11)5.2.3 应用实例 (11)5.3 分类与预测 (11)5.3.1 概述 (11)5.3.2 分类与预测算法 (11)5.3.3 应用实例 (11)第6章机器学习与深度学习 (11)6.1 机器学习基础 (11)6.1.1 机器学习概述 (11)6.1.2 机器学习算法 (12)6.1.3 模型评估与优化 (12)6.2 线性回归与逻辑回归 (12)6.2.1 线性回归 (12)6.2.2 逻辑回归 (12)6.2.3 回归模型评估 (12)6.3 神经网络与深度学习 (12)6.3.1 神经网络基础 (12)6.3.2 深度学习框架 (12)6.3.3 卷积神经网络（CNN） (12)6.3.4 循环神经网络（RNN） (12)6.3.5 对抗网络（GAN） (12)6.3.6 深度学习模型评估与优化 (13)第7章大数据可视化 (13)7.1 数据可视化基本概念 (13)7.1.1 可视化的目的 (13)7.1.2 可视化类型 (13)7.1.3 可视化流程 (13)7.2 常用可视化工具与技术 (13)7.2.1 常用可视化工具 (14)7.2.2 常用可视化技术 (14)7.3 可视化设计原则与案例 (14)7.3.1 可视化设计原则 (14)7.3.2 可视化案例 (14)第8章大数据应用实践 (15)8.1 大数据技术在金融领域的应用 (15)8.1.1 客户画像与精准营销 (15)8.1.2 信贷风险评估 (15)8.1.3 智能投顾 (15)8.1.4 交易欺诈检测 (15)8.2 大数据技术在医疗领域的应用 (15)8.2.1 疾病预测与预防 (15)8.2.2 临床决策支持 (16)8.2.3 药物研发 (16)8.2.4 健康管理 (16)8.3 大数据技术在智慧城市中的应用 (16)8.3.1 智能交通 (16)8.3.2 环境监测 (16)8.3.3 公共安全 (16)8.3.4 城市规划 (16)8.3.5 智能家居 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 数据安全概述 (16)9.1.1 大数据安全背景 (17)9.1.2 安全威胁 (17)9.1.3 安全策略 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.2.1 数据加密算法 (17)9.2.2 加密技术在存储设备中的应用 (17)9.2.3 安全存储方案 (17)9.3 隐私保护技术 (17)9.3.1 隐私保护技术 (17)9.3.2 隐私泄露途径 (18)9.3.3 隐私保护策略 (18)第10章大数据未来发展趋势与挑战 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 概述 (18)10.1.2 新技术发展趋势 (18)10.2 大数据与云计算、物联网的融合 (18)10.2.1 概述 (18)10.2.2 云计算与大数据 (18)10.2.3 物联网与大数据 (18)10.3 大数据面临的挑战与解决方案 (19)10.3.1 数据安全与隐私保护 (19)10.3.2 数据质量与数据治理 (19)10.3.3 数据存储与管理 (19)10.3.4 数据分析与挖掘算法 (19)10.3.5 人才培养与知识普及 (19)第1章大数据概述1.1 大数据定义与特征1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内迅速增长的、复杂的数据集合。

基础数据的定义和特点
基础数据是指在信息系统中最基本、最原始的数据，通常是指没有经过加工或处理的原始数据。

这些数据通常是组织和存储在数据库或数据仓库中，用于后续的分析、处理和应用。

基础数据具有以下几个特点：
1. 原始性，基础数据是最基本的数据，通常是从现实世界中直接获取的，没有经过任何加工或处理。

2. 不可再分性，基础数据通常不能再分解为更小的数据单元，它们是信息系统中的最小单位。

3. 长期性，基础数据具有相对长期的稳定性，不会频繁变化，因为它们是用于支撑信息系统运行的基本数据。

4. 共享性，基础数据通常是整个组织或系统共享的，不同的部门或应用系统可能会共同使用相同的基础数据。

5. 可持久性，基础数据的持久性很强，一旦录入系统，通常会长时间保留，直到被明确删除或更新。

6. 关键性，基础数据对于信息系统的正常运行至关重要，它们是其他数据和信息的基础，对系统的稳定性和准确性有重要影响。

基础数据的定义和特点对于信息系统的设计、开发和运行具有重要意义，合理的管理和使用基础数据可以提高信息系统的效率和准确性。

I G I T C W产业 观察Industry Observation172DIGITCW2023.101 分布式数据库概述分布式数据库的特点主要包括以下几点。

（1）透明性：分布式数据库的透明性包括分片透明、复制透明、位置透明和逻辑透明等，其中分片透明是透明性的最高层次，逻辑透明层次最低。

具体来说，透明性是指用户在使用过程中，不必关心数据在数据库管理系统内部是如何分片的，不必知道数据都分别存放在哪个节点以及各个网络节点是怎样完成数据复制的，用户只需在使用时完成自己的相关操作即可。

（2）高可靠性：分布式数据库会对数据采取多次备份存储形成多副本来提高数据的可靠性。

当某个节点出现故障时，其他节点可快速替代故障节点继续工作，避免出现数据丢失现象。

（3）易扩展性：当数据库现有容量和性能告急时，分布式数据库可采取添加新节点和服务器的方法来实现扩展，相比于集中式数据库的难扩展性可以更好地满足用户不断增长的需求。

如图1所示。

2 分布式数据库的发展历程21世纪以前，关系型商业数据库可以满足大部分用户应用场景，但随着互联网应用的到来，数据呈现大容量、多样性、流动性等特点，采取集中式架构的传分布式数据库发展综述苏彦志，陈 广，蒋越维（中国移动通信集团河北有限公司，河北 石家庄 050000）摘要：分布式数据库作为信息时代重要的数据管理工具，为处理分布式事务、海量数据存储、高并发任务发挥着重要的作用。

文章介绍了分布式数据库发展历程、国内外发展现状、发展面临的问题以及未来发展前景和展望。

关键词：分布式数据库；发展现状；发展前景doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.10.056中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2023）10-0172-03Overview of the Development of Distributed DatabaseSU Yanzhi, CHEN Guang, JIANG Yuewei(China Mobile Group Hebei Co., Ltd., Shijiazhuang 050000, China)Abstract: As an important data management tool in the information age, distributed data plays an important role in processing Distributed transaction, massive data storage, and high concurrency tasks. This article introduces the development history of distributed databases, the current development status at home and abroad, the problems faced in development, and the future development prospects and prospects.Key words: distributed database; development status; development prospects作者简介：苏彦志（1982-），男，汉族，河北石家庄人，本科，研究方向为大型IT 基础设施发展与演进。