计算机化的数据库管理经历了哪几个阶段!各有什么特点

一、人工管理阶段：

数据的管理者：人。

数据面向的对象：某一应用程序。

数据的共享程度：无共享，冗余度极大。

数据的独立性：不独立，完全依赖于程序。

数据的结构化：无结构。

数据控制能力：应用程序自己控制。

二、文件系统阶段：

数据的管理者：文件系统。

数据面向的对象：某一应用程序。

数据的共享程度：共享性差，冗余度大。

数据的独立性：独立性差。

数据的结构化：记录内有结构，整体无结构。

数据控制能力：应用程序自己控制。

数据管理的定义

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。

随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。在数据库系统中所建立的数据结构，更充分地描述了数据间的内在联系，便于数据修改、更新与扩充，同时保证了数据的独立性、可靠、安全性与完整性，减少了数据冗余，故提高了数据共享程度及数据管理效率。

1数据采集\x0d\了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。\x0d\在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。\x0d\2数据的加工整理\x0d\在明确数据分析目标基础上收集到的数据，往往还需要进行必要的加工整理后才能真正用于分析建模。数据的加工整理通常包括数据缺失值处理、数据的分组、基本描述统计量的计算、基本统计图形的绘制、数据取值的转换、数据的正态化处理等，它能够帮助人们掌握数据的分布特征，是进一步深入分析和建模的基础。\x0d\3数据分析\x0d\数据分析相对于数据挖掘更多的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务 *** 作过程中便于业务理解和实施是关键。\x0d\4数据展现\x0d\数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。基本素质要求如下：\x0d\工具：PPT、Excel、Word甚至邮件都是不错的展现工具，任意一个工具用好都很强大。\x0d\形式：图文并茂的基本原则更易于理解，生动、有趣、互动、讲故事都是加分项。\x0d\原则：领导层喜欢读图、看趋势、要结论，执行层欢看数、读文字、看过程。\x0d\场景：大型会议PPT最合适，汇报说明Word最实用，数据较多时Excel更方便。\x0d\最重要一点，数据展现永远辅助于数据内容，有价值的数据报告才是关键。

数据管理技术是指对数据进行分类、编码、存储、检索和维护，它是数据处理的中心问题；随着计算机技术的不断发展，在应用需求的推动下，在计算机硬件、软件发展的基础上数据管理技术经历了人工管理、文件管理、数据库管理提高数据的共享性，使多个用户能够同时访问数据库中的数据

2、减小数据的冗余，以提高数据的一致性和完善性

3、提供数据与应用程序的独立性，从而减少应用程序的开发和维护代价存储规范

关系型数据库为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小关系表的形式进行存储，这样数据管理的就可以变得很清晰、一目了然，当然这主要是一张数据表的情况。

如果是多张表情况就不一样了，由于数据涉及到多张数据表，数据表之间存在着复杂的关系，随着数据表数量的增加，数据管理会越来越复杂。而NoSQL数据库的数据存储方式是用平面数据集的方式集中存放，虽然会存在数据被重复存储，从而造成存储空间被浪费的问题数据库系统是用来管理你的数据的，建立的数理逻辑和集合 *** 作基础上的，具有高效、可靠、完整、自同步等特性，是业务系统进行数据控制的最佳选择。数据库系统一般提供高效的数据控制和数据检索功能，仅供参考哦

①概念模型，也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模，用于数据库设计。

②逻辑模型和物理模型。

企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。

数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，它存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。

数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求。

数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据 *** 作、数据约束。

1、数据结构

主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等，是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分，一般可分为两类：数据类型、数据类型之间的联系。

数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项，关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据结构是数据模型的基础，数据 *** 作和约束都基本建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的 *** 作和约束。

2、数据 *** 作

数据模型中数据 *** 作主要描述在相应的数据结构上的 *** 作类型和 *** 作方式。它是 *** 作算符的集合，包括若干 *** 作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行 *** 作。

3、数据约束

数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。它是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。

约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。

扩展资料：

层次类型：

数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。

1、概念模型

概念模型是一种面向用户、面向客观世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它是数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题。

概念模型用于信息世界的建模，一方面应该具有较强的语义表达能力，能够方便直接表达应用中的各种语义知识，另一方面它还应该简单、清晰、易于用户理解。

2、逻辑模型

逻辑模型是一种面向数据库系统的模型，是具体的DBMS所支持的数据模型，如网状数据模型(Network Data Model)、层次数据模型(Hierarchical Data Model)等等。此模型既要面向用户，又要面向系统，主要用于数据库管理系统（DBMS）的实现。

3、物理模型

物理模型是一种面向计算机物理表示的模型，描述了数据在储存介质上的组织结构，它不但与具体的DBMS有关，而且还与 *** 作系统和硬件有关。

每一种逻辑数据模型在实现时都有其对应的物理数据模型。DBMS为了保证其独立性与可移植性，大部分物理数据模型的实现工作由系统自动完成，而设计者只设计索引、聚集等特殊结构。

参考资料来源：百度百科--数据模型

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