煤矿智能安全管控大数据平台研究与应用2.瓦斯灾害监控与应急技术国家重点实验室，重庆 400037）摘要：大数据就是由巨量数据而形成的资料，也被称为巨量数据，是通过多种途径收集获取而来的数据组平台。
从技术的角度上看，大数据离不开云计算，通常情况下不能由单独某台或少量计算机设备进行处理，而是需要通过云计算来将多台计算机设备连接起来实现协同工作，就是指基于计算机相关技术，在工作流理念之下，快速收集和整理信息，并进行加工传递，将平台数据加以运用为煤矿企业在日常生产过程中更加高效、便捷地开展工作。
关键词：煤矿设备；大数据；安全管控；小文件处理引言煤矿智能化的科学内涵是煤矿主体系统的智能化，即集成涵盖矿山感知、互联、分析、自学习、预测、决策、控制等核心内容的多产业链智能化系统。
当前国内众多学者已经对煤矿智能化展开了研究，包括煤矿智能化技术体系及总体架构、矿井时空多源信息感知系统和矿井全时空信息反馈安全闭环管控系统、智能化煤矿数据模型及复杂巨系统、煤矿辅助运输自动驾驶关键技术与装备等。
这些设备和技术极大地提高了煤矿的生产能力，但是煤矿智能化安全保障体系研究较少，安全风险与隐患排查智能化双重预防技术是煤矿智能化安全保障体系的基础，以此展开煤矿智能化安全保障体系的深入研究具有重要的理论意义。
1智能综合管控平台总体架构智能综合管控平台的主要功能是实现数据采得到、数据用得好、数据看得见以及数据可决策的4个维度。
针对智能综合管控平台的建设内容,采用“云边端”的总体建设思路,具体建设采用“五层两体系”的架构模式,涵盖端部的感知设备层、边侧的传输层、云上的平台层、应用层和展示层,以及贯穿始终的安全运维体系和标准规范体系。
2平台应用功能组成（1）多级协同安全双控系统。
面向集团、分子公司及矿井基层单位，支持多级统一流程协作。
通过监控中心大屏、个人工作电脑、移动终端等途径为各级安全管理人员按权限分别提供系统中的业务功能。
功能上包含安全风险管控、隐患排查治理、标准化质量控制、不安全行为管理、决策分析、重点工作安排、安全文件管理、系统管理等。
数据库系统概论The document was prepared on January 2, 2021第一章数据库系统概论本章目的在于使读者对数据库系统的基本知识能有一个较为全面的了解，为今后的学习和工作打下基础。
本章重点介绍了有关数据库结构和数据库系统组织的基本知识和基本概念，以及常见的三种类型的数据库系统的特点。
重点介绍关系数据库的有关知识。
数据管理技术发展史随着生产力的不断发展，社会的不断进步，人类对信息的依赖程度也在不断地增加。
数据作为表达信息的一种量化符号，正在成为人们处理信息时重要的操作对象。
所谓数据处理就是对数据的收集、整理、存储、分类、排序、检索、维护、加工、统计和传输等一系列工作全部过程的概述。
数据处理的目的就是使我们能够从浩瀚的信息数据海洋中，提取出有用的数据信息，作为我们工作、生活等各方面的决策依据。
数据管理则是指对数据的组织、编码、分类、存储、检索和维护，它是数据处理的一个重要内容中心。
数据处理工作由来以久，早在1880年美国进行人口普查统计时，就已采用穿孔卡片来存储人口普查数据，并采用机械设备来完成对这些普查数据所进行的处理工作。
电子计算机的出现以及其后其硬件、软件的迅速发展，加之数据库理论和技术的发展，为数据管理进入一个革命性阶段提供有力的支持。
根据数据和应用程序相互依赖关系、数据共享以及数据的操作方式，数据管理的发展可以分为三个具有代表性的阶段，即人工管理阶段、文件管理阶段和数据库管理阶段。
【1】人工管理阶段这一阶段发生于六十年代以前，由于当时计算机硬件和软件发展才刚刚起步，数据管理中全部工作，都必须要由应用程序员自己设计程序完成去完成。
由于需要与计算机硬件以及各外部存储设备和输入输出设备直接打交道，程序员们常常需要编制大量重复的数据管理基本程序。
数据的逻辑组织与它的物理组织基本上是相同的，因此当数据的逻辑组织、物理组织或存储设备发生变化时，进行数据管理工作的许多应用程序就必须要进行重新编制。
