人工管理阶段

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人工管理阶段 (50 年代中期)
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
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。
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。
数据库阶段的数据管理的特点分析
1.3数据库阶段的数据管理有以下几个特点:(1)采用复杂的数据模型来表示数据结构;(2)具有较高的数据独立性;(3)数据库系统提供方便的用户接口;(4)系统提供数据恢复、并发控制、数据完整性和安全性等多方面的数据控制功能,确保数据的安全性、正确性和可靠性;(5)操作可以以数据项为单位,增强了系统的灵活性。