20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算，数据处理以人工方式进行。这种方式存在两个弊端：
- 应用程序之间存在强依赖性，缺乏独立性。
- 不同应用程序的数据组之间可能存在大量重复数据，导致数据冗余。
人工管理阶段 (50 年代中期)
相关推荐
数据库系统在人工管理阶段的演进
20世纪40年代中至50年代中，数据库系统在人工管理阶段的应用逐渐显现出来。在科学计算需求推动下，硬件水平尚未具备直接存取存储设备，软件水平缺乏操作系统支持，处理方式以批处理为主。数据管理主要由用户（程序员）负责，数据不进行长期保存。数据主要服务于特定应用程序，共享程度低且存在大量冗余数据。数据不具备独立性，完全依赖于程序控制，结构化程度极低，数据控制能力由应用程序自行管理。
SQLServer
0
2024-08-05
人工管理阶段的应用程序与数据对应关系概述
人工管理阶段下，应用程序与数据之间呈一对一对应关系。
例如：- 应用程序 1 对应于数据集 1- 应用程序 2 对应于数据集 2- 应用程序 n 对应于数据集 n
SQLServer
5
2024-04-30
数据库系统概论人工管理阶段中应用程序与数据的对应关系
在数据库系统概论中，人工管理阶段涉及应用程序与数据之间的对应关系。各个应用程序分别与其对应的数据集相匹配，确保信息的有效管理和运用。
DB2
2
2024-07-18
2010年代的现代数据库管理
这本数据库入门教材清晰地介绍了现代数据库的相关概念。
MySQL
0
2024-08-28
Matlab开发可视化阶段管理优化
Matlab开发：可视化阶段管理。这种工具能够可视化相量（如电压、电流、阻抗）和动画。
Matlab
3
2024-07-20
MapReduce执行阶段
Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。
Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。
Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。
框架应用：- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。
Hadoop
2
2024-05-28
基于文件系统的数据管理阶段
时间跨度: 20 世纪 50 年代末—60 年代中
技术特征:
硬件基础: 磁盘、磁鼓存储设备
软件支持: 文件系统
处理方式: 联机实时处理、批处理
数据管理: 由文件系统管理，实现数据的长期保存
局限性:
数据共享: 共享性差，存在大量冗余数据
数据结构: 记录内部具有一定结构，但整体缺乏结构化组织
数据独立性: 独立性差，数据逻辑结构的改变需要修改应用程序
数据控制: 数据控制能力弱，由应用程序自行控制，缺乏集中管理
SQLServer
3
2024-05-29
计算机数据管理的发展阶段
一、人工管理阶段特点：缺乏独立性，数据不可共享，数据冗余严重。
二、文件系统阶段特点：具有一定独立性，可长期存储，数据不可共享，冗余度高。
三、数据库系统阶段特点：引入数据库管理系统概念，数据可共享，减少数据冗余。
Access
4
2024-05-20
数据库管理阶段续述 - 数据库概览
在数据库管理阶段的延续中，特定数据管理者为用户（程序员），数据不保留数据面向特定应用程序，共享度低且存在冗余。数据的独立性较差，完全依赖于程序本身。数据缺乏结构化，控制权由应用程序自主控制。
SQLServer
4
2024-07-23