人大金仓KingbaseES中的用户与模式概念及关联

KingbaseES中的用户与模式概念及关联

一、用户

在实际应用中，作为数据库管理员，必须确保需要访问的数据库的个人具有适当级别的权限，为了使用户能够创建和管理对象，DBA需要为用户授予适当的权限。一旦某个用户创建了一些对象，该用户随之可以被授予操纵这些对象的权限，而DBA不需要涉及对单个用户所创建对象的管理权限。

要想访问数据库，任何人需要成为能够通过数据库身份认证的有效数据库用户，则可以配置应用程序要求每个需要进行访问的个体都具有不同的数据库账户，同时也可以配置应用程序自身作为公共用户连接数据库并在内部处理应用程序级别权限，无论哪一种方式，在数据库中内都需相应地创建一个或多个允许操纵数据的用户。

需要提到的是，在KingbaseES中，用户是实例级的，所以我们平时在KingbaseES中，虽在不同数据库下，查询系统表SYS_USER、SYS_DATABASE中看到关于用户的信息结果都是一致的，记录的是所有的用户、所有的数据库。用户与数据库是一对多的关系。无论当前连接在哪个数据库下，创建的用户都是实例级。

在KingbaseES中创建用户时，该用户默认有当前数据库的connect权限，当需要连接登录到其它用户创建数据库时，需要DBA将其它数据库的CONNECT权限赋予该用户才能正常登录，但该用户需要访问操作数据库下的其他用户所创建的对象时，同样需要被赋予相应的权限才可行。另外，在KingbaseES中，用户拥有connect权限登录数据库后，默认情况下用户拥有PUBLIC模式CREATE 的权限（下文中会详细说明），即默认该用户可以在PUBLIC模式下创建属于自己的数据对象。

数据库管理系统为了方便各用户对数据对象的管理，如同在KingbaseES Help里提到的，在实际应用场景下，为了：

多个用户使用同一个数据库而不会相互影响。

对数据库中的对象进行逻辑分组，更便于管理。

各个应用分别使用各自的模式，以避免命名冲突。

而引入模式的概念。

二、模式

模式（SCHEMA）是一个逻辑数据结构概念，可以理解成是表，视图等一系列数据对象的集合。也称为命名空间，不同模式下的数据库对象可以重名。其类似于操作系统层次的目录，只不过模式不能嵌套。

Oracle

在Oracle中，每个数据库用户拥有一个与之同名的模式，所以在Oracle中，模式则可以理解成是某个用户拥有的所有对象的集合。当Oracle的某一用户登录数据库，不指定模式时，默认是在该用户同名模式下的数据对象进行操作。

Oracle在创建数据库的同时会创建多个数据库用户，这些用户在默认情况下被锁定，只有SYS和SYSTEM两个用户始终会被创建且始终没有被锁定。SYS用户拥有数据字典及其关联的所有数据对象，SYSTEM则可以访问数据库内的所有对象。

Kingbase

在KingbaseES中，在创建数据库时，会默认创建三个模式：PUBLIC、SYS_CATALOG、以及INFORMATION_SCHEMA。

PUBLIC：我们平时在使用KingbaseES时，经常会没有声明任何模式名字就创建了表。

其实这是在默认情况下，这样的表(以及其它对象)都自动放到一个叫做"PUBLIC"的模式

中去了。可以看到在默认情况下，下面的语句是等效的：

CREATE TABLE products ( ... );

CREATE TABLE public.products ( ... );

从上面例子以及该模式的名字意思我们就能大致理解，PUBLIC是一个公共模式，在默认情况下，数据库中的每个用户都是可以在PUBLIC模式上有CREATE和USAGE权

限，在数据库中不指定明确指定模式而创建对象时，默认是在PUBLIC模式下创建。

另外，在默认情况下，用户是无法访问模式中不属于他们所拥有的对象的。为了让他们能够访问，模式的所有者需要在模式上赋予他们USAGE权限。为了让用户使用模

式中的对象，我们还可能需要赋予适合的该对象额外权限才可行。同时，不用用户也可

以在别人的模式里创建对象。但需要被赋予在该模式上的CREATE 权限。

INFORMATION_SCHEMA：可称为信息模式，在SQL 92标准中定义，主要包含有关当前数据库里定义的对象的信息，主要是由一系列视图组成，因为其中视图结构、数据

类型等都是标准定义，所以可以认为在不同数据库中都是可移植的，并且相对稳定。

它与系统表不一样，因为系统表是各RDBMS特有的，是在实现的基础上进行的建模。

所以我们经常可以看到一些数据库使用者，也许在接触一个新的关系数据库管理系统

产品时，可能对其系统表等的使用还不是很熟悉，但又想查一些系统数据的基本信息，所以可能就会考虑这个数据库系统是否定义了INFORMATION_SCHEMA？如果有，这样就能较快地到INFORMATION_SCHEMA中根据可利用的视图来获取信息。

在主流RDBMS中目前支持信息模式的包括MS SQL Server、PostgreSQL、MySQL、KingbaseES等，Oracle在这部分目前没有遵照标准定义提供INFORMATION_SCHEMA模

式。

注：缺省的时候，信息模式不在模式搜索路径中，因此，我们需要用全称来访问里面的所有对象。

SYS_CATALOG模式用于存放系统表和所有内置的数据类型、函数和操作符。

SYS_CATALOG总是搜索路径中的一部分。如果它没有明确出现在路径中，那么它隐含地在所有路径之前搜索。这样就保证了内置数据对象名字总是可以被搜索到。

模式的搜索路径(Search_path)

当用户在创建或使用数据库对象而没有指定模式时，为什么会默认在PUBLIC模式下创建？能否修改默认模式?答案是肯定的，就是上文中提到的“搜索路径”。

在KingbaseES中，系统是根据搜索路径（对应系统参数：search_path，会话级）来确定该对象所属的模式。搜索路径包含一组模式列表，系统在使用数据对象时，会使用第一个搜索匹配的数据库对象。如果在搜索路径中没有找到匹配的对象，系统将会报错。例如系统存在名为SCHEMA1、SCHEMA2的模式，设置search_path= SCHEMA1, SCHEMA2,PUBLIC; 则搜索路径会依次在SCHEMA1、SCHEMA2、PUBLIC模式路径下进行搜索。一旦搜索到第一个匹配的对象，就返回对象信息。停止搜索。

search_path参数的默认值是：$user,public。在设置时若不特别指定，所设参数值默认进行大写转换。其含义是首先搜索与用户名相同的模式，如果该模式不存在，则使用PUBLIC模式。因此，当用户没有自己的模式并且其创建或使用数据库对象没有指定模式时，会默认在PUBLIC模式下创建。

在KingbaseES 6.1.3以后的版本中，增加了compatible_level参数的一个取值：oracle，若设置compatible_level=’oracle’时，则在创建用户的同时，会在所连接的数据库中创建一个用户同名的模式，以兼容Oracle每个用户对应一个同名模式，并根据search_path的取值，默认首先在用户同名模式下搜索数据库对象。所以就能实现我们之前的ORACLE用户习惯的用法，即，每个用

户对应自己的模式，同时我查询不指定模式名时，首先在我自己模式空间内查询我需要的数据库对象。

应列出典型的问题及其分析方法：

下面是几个常见问题：

创建表成功，但是查询时却说表不存在？

A：首先需确认所创建的表，是在当前数据库下哪个模式下创建的？然后查看当前的search_path参数值是否包含该模式路径。若没有找到，则需将该路径设置加入search_path 中。

查询表结果不是期望的结果？

A：首先确认在当前数据库下，希望查询的表是哪个模式下的表，然后再指定该模式查询该表，看看是否还不是期望结果？查看search_path的值，确认是不是因为由于搜索路径的顺序不对，造成查询到其他模式下的表，例如前面提到的，设置search_path=SCHEMA1，

SCHEMA2，PUBLIC, 但此时想查找SCHEMA2下的table1没有指定模式：

Select * from table1；

若不指定模式，默认会首先的SCHEMA1下寻找，若SCHEMA1中存在table1，则返回SCHEMA1模式下的table1的数据，所以造成与期望返回不一致的情况。

不同模式下的同名表需要共存，怎么能保证访问正确？

A：在当前数据库下，访问数据对象时，需指定模式名，就可以避免造成混乱的情况。

例如上面的查询可以为：

SELECT * FROM SCHEMA2.TABLE1;

SELECT * FROM SCHEMA1.TABLE1

这样就可以确定所需要的表信息。

使用方式

模式可以用多种方式组织数据。下面是一些使用模式建议，它们也很容易在缺省配置中得到支持：

如果没有创建任何模式，那么所有用户隐含都访问PUBLIC 模式。这样就模拟了没有模式的时候的情景。这种设置建议主要用在只有一个用户或者数据库里只有几个可信用户的情形。这样的设置也允许我们平滑地从无模式的环境过渡。

可以为每个用户创建一个模式，名字和用户相同。要记得缺省的搜索路径从$user 开始，它会解析为用户名。因此，如果每个用户都有一个独立的模式，那么他们缺省时访问他们自己的模式（这种情况用于想要每个用户都有自己同名模式并默认使用，且并不想在其它数据库特性方面上兼容Oracle的情况下使用，否则只需设置compatible_level=’oracle’，就可以默认创建用户时，创建一个同名模式）。

如果使用了这样的设置，也许我们可能还想撤销对PUBLIC模式的访问(或者删除PUBLIC模式)，这样，用户就可真的限制于他们自己的模式了（之前提到的方法：REVOKE CREATE ON SCHEMA PUBLIC FROM PUBLIC）。

要安装共享的应用(被所有人使用的表、第三方提供的额外函数等等)，我们可以把它们放到独立的模式中。只要记得给需要访问它们的用户赋予合适的权限就可以了。然后用户就可以通过用一个模式名修饰来使用这些额外的对象，或者他们可以把额外的模式放到他们的搜索路径中。

人大金仓BI产品方案

人大金仓BI产品方案 Business Intelligence（BI）商务智能 商业智能：将数据转换成信息的过程，再通过发现将信息转化为知识。 从业务角度看 用来辅助商业决策的制定；商业智能提供迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。 从技术角度看 将数据仓库(DW )、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM ) 等技术与业务结合起来应用于商业决策的过程，实现技术服务于决策的目的。 商业智能也称作BI，是英文单词Business Intelligence的缩写。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

中国人民大学全日制工程硕士专业学位研究生招生简章

中国人民大学2012年全日制 工程硕士专业学位研究生招生简章 为更好地适应国家经济社会发展对高层次、多类型人才的需要，增强研究生教育服务经济社会发展能力，加快研究生教育结构调整优化的步伐，努力提高研究生选拔培养质量，积极为国家经济社会发展培养应用型人才，我校2012年继续招收工程硕士专业学位研究生，其中软件工程领域（专业代码为：085212）拟招收20人（校本部，含少数民族骨干计划、援藏计划），拟接收推荐免试生10人；项目管理领域（专业代码为：085239）拟招收10人（校本部，含少数民族骨干计划、援藏计划），不接收推荐免试生。 一、专业介绍 中国人民大学信息学院创建于1978年，前身是我国最早用信息来命名学科的经济信息管理系。三十多年来，信息学院始终立足学科前沿，跟踪国际先进技术，是国最早开展数据库和信息系统研究的团队之一，在关系型数据库技术、面向对象的数据库技术、并行数据库技术、数据仓库与商务智能技术、XML数据库，以及信息系统的理论与实践等领域有深入的研究，承担了许多国家攻关项目、863高科技计划项目、国家自然科学基金重点项目以及大量的企事业单位委托项目。学院教授先后荣获原电子部科技进步特等奖、国家科技进步二等奖、市科技进步一等奖、二等奖，教育部科技进步二等奖等多项奖励。目前拥有教育部数据库与商务智能工程研究中心、数据工程与知识工程教育部重点实验室以及市数据库产业化基地等多个省部级的研究机构，成为我校文理交叉的一个典。计算机应用技术专业是博士学位授予点，是我国1981年第一批设立的硕士学位授予点，市重点学科，获高等学校特色专业称号。数据库和信息系统领域学术研究位居全国领先地位，为中国计算机学会数据库专业委员会和中国信息经济学会的挂靠单位。学院师资强大，多名教授获国家教学名师、中国信息化十大杰出人物、推动中国软件产业发展的25位功勋人物、中国计算机协会“王选奖”、霍英东青年教师研究基金资助人才、新世纪优秀人才支持计划等殊荣。

关联规则挖掘基本概念和算法--张令杰10121084

研究生课程论文 关联规则挖掘基本概念和算法 课程名称：数据仓库与数据挖掘 学院：交通运输 专业：交通运输规划与管理 年级：硕1003班 姓名：张令杰 学号：10121084 指导教师：徐维祥

摘要 (Ⅰ) 一、引言 (1) 二、关联规则的基本描述 (1) 三、经典频繁项集挖掘的Apriori算法 (3) 四、提高Apriori算法的效率 (6) 五、由频繁项集产生关联规则 (8) 六、总结 (9) 参考文献 (9)

目前，数据挖掘已经成为一个研究热点。关联规则数据挖掘是数据挖掘的一个主要研究内容，关联规则是数据中存在的一类重要的可被发现的知识。其核心问题是如何提高挖掘算法的效率。本文介绍了经典的关联规则挖掘算法Apriori并分析了其优缺点。针对该算法的局限性，结合Apriori性质，本文对Apriori中连接的步骤进行了改进。通过该方法，可以有效地减少连接步产生的大量无用项集并减少判断项集子集是否是频繁项集的次数。 关键词：Apriori算法；关联规则；频繁项集；候选集

一、 引言 关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性就可以依据其他属性值进行预测。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析[1] 。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 最著名的关联规则发现方法是R. Agrawal 提出的Apriori 算法。关联规则挖掘问题可以分为两个子问题：第一步是找出事务数据库中所有大于等于用户指定的最小支持度的数据项集；第二步是利用频繁项集生成所需要的关联规则，根据用户设定的最小置信度进行取舍，最后得到强关联规则。识别或发现所有频繁项目集市关联规则发现算法的核心。 二、关联规则的基本描述 定义1. 项与项集 数据库中不可分割的最小单位信息，称为项目，用符号i 表示。项的集合称为项集。设集合{}k i i i I ,,,21 =是项集，I 中项目的个数为k ，则集合I 称为k -项集。例如，集合{啤 酒，尿布，牛奶}是一个3-项集。 定义2. 事务 设{}k i i i I ,,,21 =是由数据库中所有项目构成的集合，一次处理所含项目的集合用T 表示，{}n t t t T ,,,21 =。每一个i t 包含的的项集都是I 子集。 例如，如果顾客在商场里同一次购买多种商品，这些购物信息在数据库中有一个唯一的标识，用以表示这些商品是同一顾客同一次购买的。我们称该用户的本次购物活动对应一个数据库事务。 定义3. 项集的频数（支持度计数） 包括项集的事务数称为项集的频数（支持度计数）。 定义4. 关联规则 关联规则是形如Y X ?的蕴含式，其中X ，Y 分别是I 的真子集，并且φ=?Y X 。 X 称为规则的前提，Y 称为规则的结果。关联规则反映X 中的项目出现时，Y 中的项目也 跟着出现的规律

关联方定义及法律法规总结

关联方定义及法律法规总结 一、《上市规则》（主板、中小板、创业板关于关联方的认定相同） 10.1.2上市公司的关联人包括关联法人和关联自然人。 10.1.3具有下列情形之一的法人或者其他组织，为上市公司的关联法人： （一）直接或者间接控制上市公司的法人或者其他组织； （二）由前项所述法人直接或者间接控制的除上市公司及其控股子公司以外的法人或者其他组织； （三）由本规则10.1.5条所列上市公司的关联自然人直接或者间接控制的，或者担任董事、高级管理人员的，除上市公司及其控股子公司以外的法人或者其他组织； （四）持有上市公司5%以上股份的法人或者一致行动人； （五）中国证监会、本所或者上市公司根据实质重于形式的原则认定的其他与上市公司有特殊关系，可能造成上市公司对其利益倾斜的法人或者其他组织。 10.1.4上市公司与本规则10.1.3条第（二）项所列法人受同一国有资产管理机构控制而形成10.1.3条第（二）项所述情形的，不因此构成关联关系，但该法人的董事长、经理或者半数以上的董事属于本规则10.1.5条第（二）项所列情形者除外。 10.1.5具有下列情形之一的自然人，为上市公司的关联自然人： （一）直接或者间接持有上市公司5%以上股份的自然人； （二）上市公司董事、监事及高级管理人员； （三）直接或者间接控制

上市公司的法人或者其他组织的董事、监事及高级管 理人员； （四）本条第（一）项至第（三）项所述人士的关系密切的家庭成员，包括配偶、父母、配偶的父母、兄弟姐妹及其配偶、年满十八周岁的子女及其配偶、配偶的兄弟姐妹和子女配偶的父母； （五）中国证监会、本所或者上市公司根据实质重于形式的原则认定的其他与上市公司有特殊关系，可能造成上市公司对其利益倾斜的自然人。 10.1.6具有下列情形之一的法人或者自然人，视同为上市公司的关联人： （一）因与上市公司或者其关联人签署协议或者作出安排，在协议或者安排 生效后，或者在未来十二个月内，具有本规则10.1.3条或者10.1.5条规定情形之一的； （二）过去十二个月内，曾经具有10.1.3条或者10.1.5条规定情形之一的。 二、《上市公司信息披露管理办法》 第71条： 关联人包括关联法人和关联自然人。 具有以下情形之一的法人，为上市公司的关联法人: 1. 直接或者间接地控制上市公司的法人； 2. 由前项所述法人直接或者间接控制的除上市公司及其控股子公司以外的法人； 3. 关联自然人直接或者间接控制的、或者担任董事、高级管理人员的，除上市公司及其

(完整版)人大金仓KingbaseES中的用户与模式概念及关联

KingbaseES中的用户与模式概念及关联 一、用户 在实际应用中，作为数据库管理员，必须确保需要访问的数据库的个人具有适当级别的权限，为了使用户能够创建和管理对象，DBA需要为用户授予适当的权限。一旦某个用户创建了一些对象，该用户随之可以被授予操纵这些对象的权限，而DBA不需要涉及对单个用户所创建对象的管理权限。 要想访问数据库，任何人需要成为能够通过数据库身份认证的有效数据库用户，则可以配置应用程序要求每个需要进行访问的个体都具有不同的数据库账户，同时也可以配置应用程序自身作为公共用户连接数据库并在内部处理应用程序级别权限，无论哪一种方式，在数据库中内都需相应地创建一个或多个允许操纵数据的用户。 需要提到的是，在KingbaseES中，用户是实例级的，所以我们平时在KingbaseES中，虽在不同数据库下，查询系统表SYS_USER、SYS_DATABASE中看到关于用户的信息结果都是一致的，记录的是所有的用户、所有的数据库。用户与数据库是一对多的关系。无论当前连接在哪个数据库下，创建的用户都是实例级。 在KingbaseES中创建用户时，该用户默认有当前数据库的connect权限，当需要连接登录到其它用户创建数据库时，需要DBA将其它数据库的CONNECT权限赋予该用户才能正常登录，但该用户需要访问操作数据库下的其他用户所创建的对象时，同样需要被赋予相应的权限才可行。另外，在KingbaseES中，用户拥有connect权限登录数据库后，默认情况下用户拥有PUBLIC模式CREATE 的权限（下文中会详细说明），即默认该用户可以在PUBLIC模式下创建属于自己的数据对象。 数据库管理系统为了方便各用户对数据对象的管理，如同在KingbaseES Help里提到的，在实际应用场景下，为了： ?多个用户使用同一个数据库而不会相互影响。 ?对数据库中的对象进行逻辑分组，更便于管理。 ?各个应用分别使用各自的模式，以避免命名冲突。 而引入模式的概念。 二、模式

聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题， 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术； 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。

国内数据库厂商分析

2018年国内数据库厂商分析 在政府的支持下，经过十余年的发展，国产数据库软件企业在自身实力、产品、技术方面有了质的提升，国产数据库软件在信息安全，提供本土化服务方面有得天独厚的优势。 1.人大金仓 <1）公司介绍 人大金仓是中国电子科技集团公司

金仓酝酿并提出了“人大金仓大数据中心一站式服务”战略，是目前唯一能为用户提供数据存储、管理、分析与展现及相关服务和解决方案的国产数据库厂商。 <2）产品介绍 人大金仓主要产品包括金仓企业级通用数据库、金仓安全数据库、金仓商业智能平台、金仓数据整合工具、金仓复制服务器、金仓高可用软件，覆盖数据库、安全、商业智能、云计算、嵌入式和应用服务等领域，在高性能、分布式处理、并行处理、海量数据管理、数据库安全、数据分析展现等数据库相关技术方面凸显优势，引领国产数据库及相关领域的发展。 人大金仓企业级通用数据库KingbaseES是入选国家自主创新产品目录的唯一数据库软件产品，也是国家级、省部级实际项目中应用最广泛的国产数据库产品。KingbaseES具有大型通用、“三高”<高可靠、高性能、高安全）、“两易”<易管理、易使用）、运行稳定等特点。 图 1 人大金仓数据库软件产品特点

浅述人大金仓Kingbase Smartbi复杂报表的几种模型

浅述Kingbase Smartbi复杂报表的几种模型 一般来说，报表有下面几种类型：列表、分组、主从、嵌套、交叉、图形、参数、告警、填报。本文将主要介绍这几类报表的概念,并简要说明了Kingbase Smartbi如何支持这几种报表模型。 1、列表 列表也叫清单，是报表最通用的模型，将一组（多条）数据结构完全相同的数据以表格形式顺序展现出来，如下图所示： 列表模型能满足所有报表工具的需求，它具有表头、数据及表尾。 2、分组 分组报表是在列表报表的基础上，对数据做进一步处理。将同类数据显示在一个组中，并对这个组进行统计运算。如下图所示： 分组模型是对表格中的某一列数据进行分组，并对分组的数据进行加工计算。

如上图所示的分组报表是按销售区域进行分组，并将同一销售区域的数据放在一个组内进行小计汇总统计，最后对所有销售额进行汇总统计。它具有表头、分组的详细数据、分组表尾。 3、主从 主从模型是两组一对多对应关系的数据，在报表中通过主数据能够将从数据的详细数据呈现出来。在Kingbase Smartbi复杂报表中是通过链接来处理主从模型的数据关系。如下图所示： 主数据 从数据(只截取部分数据) 主从模型是将两个报表进行配合形成的。如上图所示的主数据报表是用户开始看到的数据列表，当点击【特制品】【华东】的销售额会跳转到从数据相关的明细数据，即从数据报表。 4、嵌套 嵌套也就是分块模式，是将多个不同的数据块组合在一个报表中展示。如下图所示：

嵌套模型的数据块之间没有必然的联系，各个部分都是独立的。如上图所示，可以从不同的角度来分析销售额数据，其中从时间角度是一个数据块，从地区角度是一个数据块，从产品类别也是一个数据块。 5、交叉 交叉模型是报表的横向数据（列数和列标题）与纵向数据（行数和行标题）都不固定的模型，是根据数据源中返回的数据来动态创建。然后根据创建的列标题和行标题，进行交叉的统计汇总，汇总方式包括求和、求平均、求记录数、取最大/最小值等。Kingbase Smartbi报表的交叉模式如下图所示： 如上图所示，横向数据是产品的大类分类与小类分类，纵向数据是区域的地区分类及城市分类，并各自横行纵向进行小计。 6、图形 图形模型能够直观地表现出数据的规律，让用户及时根据数据的变化趋势来采

金仓数据库mysql的一般实例

实验一 实验目的：理解和掌握关系数据库标准sql语言，能够熟使用sql语言完成各种数据库操作和管理任务。 实验工具：安装有金仓数据库的windows7系统。 实验过程： 1，创建模式： 代码：create schema TT AUTHORIZATION system; setsearch_path to "TT"; 2，创建表： 1）表Student 代码：create table Student (Snochar(9) primary key, Sname char(20), Ssex char(2), Sage smallint, Sdept char(20) ); 2)表Course 代码： create table Course (Cno char(4) primary key, Cname char(40) not null, Cpno char(4), Ccreditsmallint, foreign key(Cpno) REFERENCES Course(Cno) ); 3）表SC 代码： create table SC (Sno char(9), Cno char(4), Grade smallint, primary key(Sno,Cno), foreign key(Sno) REFERENCES Student(Sno), foreign key(Cno) references Course(Cno) );

结果截图： 3．插入数据： 如插入表Student的一条信息代码： insert into Student values('1','李思','m',123,'123333'); 4.修改基本表 1）显示当前搜索路径。 show search_path; 截图： 2）向Student表加入“入学时间”列，类型为日期型 alter table Student ADD S_entrance DATE; 效果截图 3）将年龄的数据类型由字符型改为整型（原来假设为字符型）alter table Student alter column Sage int; 4）增加课程名称必须取惟一值的约束条件。 alter table Course add unique(Cname);

关联规则基本算法

关联规则基本算法及其应用 1．关联规则挖掘 1.1 关联规则提出背景 1993年，Agrawal 等人在首先提出关联规则概念，同时给出了相应的挖掘算法AIS ，但是性能较差。1994年，他们建立了项目集格空间理论，并依据上述两个定理，提出了著名的Apriori 算法，至今Apriori 仍然作为关联规则挖掘的经典算法被广泛讨论，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。 关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的。假设分店经理想更多的了解顾客的购物习惯（如下图）。特别是，想知道哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买？为回答该问题，可以对商店的顾客事物零售数量进行购物篮分析。该过程通过发现顾客放入“购物篮”中的不同商品之间的关联，分析顾客的购物习惯。这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁的被顾客同时购买，从而帮助他们开发更好的营销策略。 1.2 关联规则的基本概念 关联规则定义为：假设12{,,...}m I i i i =是项的集合，给定一个交易数据库 12D ={t ,t ,...,t }m ， 其中每个事务(Transaction)t 是I 的非空子集，即t I ∈，每一个交易都与 一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则是形如X Y ?的蕴涵式， 其中X ,Y I ∈且X Y φ?=， X 和Y 分别称为关联规则的先导(antecedent 或left-hand-side, LHS)和后继(consequent 或right-hand-side, RHS)。关联规则X Y ?在D 中的支持度(support)是D 中事务包含X Y ?的百分比，即概率()P X Y ?；置信度(confidence)是包含X 的事务中同时包含Y 的百分比，即条件概率(|)P Y X 。如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值，则称关联规则是有趣的。这些阈值由用户或者专家设定。

人大金仓安全数据库中的用户权限管理

金仓安全数据库中的用户权限管理技术 1. 概述 安全是信息安全的基础环节和重要支撑。为应对纷繁复杂的多样化数据安全保护需求，金仓重力打造完全遵照安全数据库国家标准GB/T 20273-2006的结构化保护级(第四级)技术的企业级安全数据库产品“金仓安全数据库”，为用户提供核心级数据保护能力。 金仓安全数据库具备完整系统的安全功能，通过全新结构化系统设计和强化的多样化强制访问控制模型框架，在身份鉴别、用户权限，以及数据访问、存储和传输等方面的安全增强提高了数据库系统的整体安全性，提供了包括强化身份鉴别、自主访问控制、安全标记、强制访问控制、特权分立、安全审计、资源限制、客体重用，以及程序运行和数据存储完整性、数据存储透明加密、数据传输加密等在内的主要安全功能和控制手段，可以从容应对复杂多样的安全业务场景，保障敏感数据的安全。 下面详细介绍一下特权分立和受限DBA的安全性能： 1.1.特权分立 金仓安全数据库采用了三权分立的安全管理体制，数据库三权分立是为了解决数据库超级用户权力过度集中的问题，参照行政、立法、司法三权分立的原则来设计的安全管理机制。金仓安全数据库把数据库管理员分为数据库管理员、安全管理员、审计管理员三类。 ?数据库管理员，主要负责执行数据库日常管理各种操作和自主存取控制。 ?安全管理员，主要负责强制存取控制规则的制定和管理。 ?审计管理员，主要负责数据库的审计，监督前两类用户的操作。 特权分立的优点： 这三类用户是相互制约又相互协作共同完成数据库的管理工作。安全管理员可以授 权用户查看某些敏感数据（强制存取控制授权），但是并不意味着这个用户就可以

看到这些敏感数据，它还需要得到数据库管理员的授权（自主存取控制授权）。同理，如果只有数据库管理员的自主存取控制授权而没有安全管理员的强制存取控制授权，用户还是无法看到它不应当看到的敏感数据。审计管理员拥有一套机制，可以保护审计记录数据不会被数据库管理员或者安全管理员删除或者篡改。 这三类用户彼此隔离，互不包容，各自维护自己权限许可范围内的对象，不能跨范 围操作，也不能相互授权。数据库管理员不能对安全、审计相关的用户及数据库对象进行操作，不能将任何用户修改为安全员或审计员，不能授予、回收安全员、审计员的权限，不能切换到安全员、审计员的许可认证；安全员只能管理安全员和安全相关的系统对象，同理，审计员只能管理审计员和审计相关的系统对象。 三权分立堵住了以前滥用数据库超级用户特权的安全漏洞，进一步提高了数据库的 整体安全性。 1.2.受限DBA 受限DBA指对数据库管理权限进行相应限制的DBA。金仓安全数据库提供了受限DBA 功能，可有效限制DBA对其他用户的默认数据访问权限。金仓安全数据库通过提供系统配置参数 restricted_DBA 来配置受限DBA功能。只有系统安全员（SSO）对受限DBA功能有打开或关闭权限。所有用户可以查询受限DBA功能的当前工作状态。 金仓安全数据库中的权限可以分为以下三类，系统权限、对象权限、列级权限。针对系统中权限结构，可以理解为权限所有者主要有三种：DBA、属主(owner)、被属主直接授权或间接授权的用户(通过grant进行的ACL授权，下文简称ACL授权用户)。 ?系统权限，是执行特定操作的权限。这些权限包括：CREATE DATABASE、CREATE USER、CREATE ROLE 的权限，具体分为 SUPERUSER、SSO、SAO、CREATEDB 和 CREATEROLE 五个系统权限。 ?对象权限，是对给定的用户授予在给定对象（例如表）上执行的操作集。这些操作可以指明为 INSERT 、SELECT 等，具体各类对象具有的权限类型可参见 GRANT 和REVOKE 语句的说明。 ?列级权限，是对给定的用户授予在给定表或视图上某些列执行操作集。此动作只能为INSERT、UPDATE和REFERENCES。

人大金仓：数据中心解决方案需紧抓性价比与本土化 20121031

人大金仓：数据中心解决方案需紧抓性价比与本土化 在全球商业竞争环境越来越激烈的背景下，以及随着社交网络、云计算的发展，企业累积的数据资产急剧增多。尽管国际IT厂商已提出了各种解决方案，但其服务价格高、不贴合本土用户使用习惯，让本地用户苦不堪言。近期，本土专注于数据管理与服务的厂商人大金仓对外宣布推出“金仓数据中心解决方案”，该方案采取了“软件平台+服务”的创新模式，不仅可以大幅帮助用户降低数据中心解决方案的建设成本，并且还能充分符合中国用户的使用习惯，为国内用户构建数据中心解决方案创造出一种新的可能。 数据库结合商业智能创出性价比 国内某企业CTO表示，在考虑采购国际厂商的数据中心解决方案时，其昂贵的价格让人“尴尬”。如果采购一台oracle的能高效并发处理海量数据的高配置软件，光产品可能就得几十万以上还不包括服务的部分，这不是一般企业能承受得住的。很多用户都迫切需要一个“高性价比”的方案，既能帮助企业数据“增值”，同时还能“经济实惠”。 人大金仓负责人介绍，金仓的数据中心解决方案正可以满足用户的需求。据介绍，人大金仓数据中心解决方案“创新性”的把软件平台和服务结合起来，将数据库与商业智能进行融合，即可有效整合集团内部数据还能融合到商业智能平台中，实现传统的事务处理和联机分析处理，帮助客户实现数据管理、分析、挖掘一体化的业务需求，节省用户成本。 此外，金仓数据中心解决方案采用了目前主流的SOA架构体系，当用户需要进行二次开发时，可在原有的基础平台上拓展组建，而不用重新建立一个新的环境，以此大幅降低了IT系统开发的成本，增加企业部署的灵活性。 业内人士指出，人大金仓推出的解决方案不仅可以媲美国际厂商的解决方案，还将承袭国内厂商一贯以来的价格优势，具有极高的性价比，将成为用户的首选方案。 为国内用户“量体裁衣” 众所周知，国外厂商推出的解决方案多以大而全的模块化方案为主，有很多用不到功能模块被闲置。此外，国外产品对企业特别是企业高层的使用习惯了解不够，往往导致产品与决策层的需求存在一定差距。 据了解，人大金仓通过十几年的市场沉淀，将“本土化”的数据中心解决方案真正落地，完全可以提供“定制化服务”，为国内用户“量体裁衣”。

人大金仓重拳打造海量数据分析与展现产品线

人大金仓重拳打造海量数据分析与展现产品线 北京人大金仓信息技术股份有限公司成功携手业内资深商业智能开发团队，大力增加商业智能产品的研发投入、进一步拓展商业智能市场推广力度，深度聚焦数据分析与展现领域，以成熟的产品、领先的技术、深厚的项目经验和专业的服务品质，迅速成长为国内顶尖的企业级BI技术平台提供商和行业BI产品提供商。这是人大金仓继2010年推出金仓商业智能统一平台之后，再度发力商业智能决策分析领域。作为国产数据库第一品牌，人大金仓此举不仅完善、深化了自身产品布局，也表明其在国产数据库厂商梯队中率先向集数据存储、管理、分析、服务于一体的整体解决方案供应商跃变。 当前，数字信息急剧膨胀，IDC的研究结果显示：2011年创造的信息数量达到1800EB，每年产生的数字信息量还在以60%的速度高速增长。面对如此海量的数据，亟待有高效、智能的信息分析处理解决方案，结合高效的分析方法和自然语言管理技术，才能实现对海量数据的统一管理，让数据信息通过分析处理展现出来，进而充分挖掘数据的价值。 人大金仓面向云计算时代，前瞻海量数据发展趋势，携手业内资深的技术团队，重拳发力商业智能领域，其企业级商业智能平台集数据集成、处理、分析和展现为一体，全面处理分析企业的海量数据，挖掘其中的最大化价值为企业决策提供支持。 围绕商业智能决策分析，人大金仓提供数据整合工具KingbaseDI、商业智能平台KingbaseSmartBI及企业级报表KingbaseReport等一系列软件产品，内置ETL、OLAP分析、数据挖掘、GIS展现、元数据管理、报表等功能，实现平台式、一体化的数据处理、分析与展现。 金仓商业智能决策分析系统在金融等领域拥有众多应用案例，成功应用于管理驾驶舱等业务，具有布局灵活、快速发布、直观展现、交互分析的特性，可以通过历史趋势分析、机构纵向比较、同业横向对比等一系列分析比较来展示业务经营状况，并且以报表等多种形式灵活呈现，帮助企业了解经营指标是否均衡发展，市场规模是否良好等发展态势，从而大大提高了企业的经营管理效率，为企业的决策分析提供良好的帮助。 人大金仓总裁任永杰表示，以市场需求为导向，不断研发和扩展产品线，提升本土化服务水平，是人大金仓发展的核心动力。未来三年，人大金仓将依托国家相关产业政策，以“核高基”专项为契机，走市场化发展道路，继续保持市场第一、技术领先、用户认可的核心优势，引领国产数据库发展，为提升国家信息化建设贡献力量。

深交所创业板上市规则关于关联方的规定

关联交易 关联交易及关联人 10.1.1上市公司的关联交易，是指上市公司或者其控股子公司与上市公司关联人之间发生 的转移资源或者义务的事项，包括： （一）9.1条规定的交易事项； （二）购买原材料、燃料、动力； （三）销售产品、商品； （四）提供或者接受劳务； （五）委托或者受托销售； （六）关联双方共同投资； （七）其他通过约定可能造成资源或者义务转移的事项。 10.1.2上市公司的关联人包括关联法人和关联自然人。 10.1.3具有下列情形之一的法人或者其他组织，为上市公司的关联法人： （一）直接或者间接控制上市公司的法人或其他组织； （二）由前项所述法人直接或者间接控制的除上市公司及其控股子公司以外的法人或其他组织； （三）由10.1.5条所列上市公司的关联自然人直接或者间接控制的、或者担任董事、高级管理人员的，除上市公司及其控股子公司以外的法人或其他组织； （四）持有上市公司5%以上股份的法人或者一致行动人； （五）中国证监会、本所或者上市公司根据实质重于形式的原则认定的其他与上市公司有特殊关系，可能造成上市公司对其利益倾斜的法人或其他组织。 10.1.4上市公司与10.1.3条第（二）项所列法人受同一国有资产管理机构控制而形成10.1.3 条第（二）项所述情形的，不因此构成关联关系，但该法人的董事长、经理或者半 数以上的董事属于10.1.5条第（二）项所列情形者除外。 10.1.5具有下列情形之一的自然人，为上市公司的关联自然人： （一）直接或者间接持有上市公司5％以上股份的自然人； （二）上市公司董事、监事及高级管理人员； （三）10.1.3条第（一）项所列法人的董事、监事及高级管理人员； （四）本条第（一）、（二）项所述人士的关系密切的家庭成员，包括配偶、父母、配偶的父母、兄弟姐妹及其配偶、年满18周岁的子女及其配偶、配 偶的兄弟姐妹和子女配偶的父母； （五）中国证监会、本所或者上市公司根据实质重于形式的原则认定的其他与上市公司有特殊关系，可能造成上市公司对其利益倾斜的自然人。 10.1.6具有下列情形之一的法人或者自然人，视同为上市公司的关联人： （一）因与上市公司或者其关联人签署协议或者作出安排，在协议或者安排生效后，或者在未来十二个月内，具有10.1.3条或者10.1.5条规定情形之一的； （二）过去十二个月内，曾经具有10.1.3条或者10.1.5条规定情形之一的。 10.1.7上市公司董事、监事、高级管理人员、持股5％以上的股东及其一致行动人、实际 控制人，应当将与其存在关联关系的关联人情况及时告知上市公司。 公司应当及时更新关联人名单并将上述关联人情况及时向本所备案。 关联交易的程序与披露 10.2.1上市公司董事会审议关联交易事项时，关联董事应当回避表决，也不得代理其他 董事行使表决权。该董事会会议由过半数的非关联董事出席即可举行，董事会会

关联规则

在数据挖掘的知识模式中，关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出，是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述 型模式，发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务：事务1 中出现了物品甲，事务2 中出现了物品乙，事 务3 中则同时出现了物品甲和乙。那么，物品甲和乙在事务中的出现相互之间是否有 规律可循呢？在数据库的知识发现中，关联规则就是描述这种在一个事务中物品之间同时出现的规律的知识模式。更确切的说，关联规则通过量化的数字描述物品甲的出现对物品乙的出现有多大的影响。 现实中，这样的例子很多。例如超级市场利用前端收款机收集存储了大量的售货数据，这些数据是一条条的购买事务记录，每条记录存储了事务处理时间，顾客购买的物品、物品的数量及金额等。这些数据中常常隐含形式如下的关联规则：在购买铁锤的顾客当中，有70 ％的人同时购买了铁钉。这些关联规则很有价值，商场管理人员可以根据这些关联规则更好地规划商场，如把铁锤和铁钉这样的商品摆放在一起，能够促进销售。

有些数据不像售货数据那样很容易就能看出一个事务是许多物品的集合，但稍微转换一下思考角度，仍然可以像售货数据一样处理。比如人寿保险，一份保单就是一个事务。保险公司在接受保险前，往往需要记录投保人详尽的信息，有时还要到医院做身体检查。保单上记录有投保人的年龄、性别、健康状况、工作单位、工作地址、工资水平等。这些投保人的个人信息就可以看作事务中的物品。通过分析这些数据，可以得到类似以下这样的关联规则：年龄在40 岁以上，工作在A 区的投保人当中，有45 ％的人曾经向保险公司索赔过。在这条规则中，“年龄在40 岁以上”是物品甲，“工作在A 区”是物品乙，“向保险公司索赔过”则是物品丙。可以看出来，A 区可能污染比较严重，环境比较差，导致工作在该区的人健康状况不好，索赔率也相对比较高。 设R= { I1,I2 ……Im} 是一组物品集，W 是一组事务集。W 中的每个事务T 是一组物品，T R。假设有一个物品集A，一个事务T，如果A T，则称事务T 支持物品集A。关联规则是如下形式的一种蕴含：A→B，其中A、B 是两组物品，A I，B I， 且A ∩B= 。一般用四个参数来描述一个关联规则的属性： 1 ．可信度（Confidence） 设W 中支持物品集A 的事务中，有c ％的事务同时也支持物品集B，c ％称为关联 规则A→B 的可信度。简单地说，可信度就是指在出现了物品集A 的事务T 中，物品集B 也同时出现的概率有多大。如上面所举的铁锤和铁钉的例子，该关联规则的可信 度就回答了这样一个问题：如果一个顾客购买了铁锤，那么他也购买铁钉的可能性有多大呢？在上述例子中，购买铁锤的顾客中有70 ％的人购买了铁钉, 所以可信度是70 ％。 2 ．支持度(Support) 设W 中有s ％的事务同时支持物品集A 和B，s ％称为关联规则A→B 的支持度。 支持度描述了A 和B 这两个物品集的并集C 在所有的事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有100 个顾客同时购买了铁锤和铁钉，那么上述的关联规则的支持度就是10 ％。 3 ．期望可信度(Expected confidence) 设W 中有e ％的事务支持物品集B，e ％称为关联规则A→B 的期望可信度度。期望可信度描述了在没有任何条件影响时，物品集B 在所有事务中出现的概率有多大。如 果某天共有1000 个顾客到商场购买物品，其中有200 个顾客购买了铁钉，则上述的 关联规则的期望可信度就是20 ％。 4 ．作用度(Lift)

不构成关联方关系的情况

不构成关联方关系的情况——精算师辅导综合经济基础 精算师辅导综合经济基础:不构成关联方关系的情况 (1)与该企业发生日常往来的资金提供者、公用事业部门、政府部门和机构，以及与该企业发生大量交易而存在经济依存关系的单个客户、供应商、特许商、经销商和代理商之间，不构成关联方关系。 (2)与该企业共同控制合营企业的合营者之间，通常不构成关联方关系。 (3)仅仅同受国家控制而不存在控制、共同控制或重大影响关系的企业，不构成关联方关系。 3.关联方交易类型 关联方交易是指在关联方之间发生的转移资源或义务的事项，而不论是否收取价款。按照这一定义，关联方交易的基本特点是：关联方关系已经存在;在关联各方发生交易时，随着资源或义务的转移，风险和报酬也作相应转移;关联方之间转移资源或义务价格的确定，是决定关联方交易是否公平的关键。 关联方的交易类型主要有： (1)购买或销售商品。如集团成员企业之问互相购买或销售商品，形成关联方交易。 (2)购买或销售除商品以外的其他资产。如母公司出售给其子公司设备或建筑物等。 (3)提供或接受劳务。 (4)担保。担保包括在借贷、买卖、货物运输、加工承揽等经济活动中，为了保障其债权实现而实行的担保等。当存在关联方关系时，一方往往为另一方提供为取得借款、买卖等经济活动中所需要的担保。 (5)提供资金(贷款或股权投资)。如企业从其关联方取得资金，或权益性资金在关联方之间的增减变动等。 (6)租赁。租赁通常包括经营租赁和融资租赁等，关联方之间的租赁合同也是主要的交易事项。 (7)代理。代理主要是依据合同条款，一方可为另一方代理某些事务，如代理销售货物，或代理签订合同等。 (8)研究与开发项目的转移。在存在关联方关系时，有时某一企业所研究与开发的项目会由于一方的要求而放弃或转移给其他企业。

数据成为甲方 大数据呼来大服务时代

数据成为甲方大数据呼来大服务时代 备选：大数据大服务未来因此而不同 近期，中国电子信息产业发展研究院（CCID）日前发布《2011年中国数据库软件市场研究报告》（以下简称《报告》）。预测2012年中国数据库软件市场规模预计达到38.71亿元，将比2011年大幅增长20.6%，以人大金仓为首的国产数据库软件市场规模预计达到3.29亿元，比2011年增长26.5%，呈现爆炸式增长。报告指出预计到2020年，世界上的数据存储总额将达到35 ZB，大数据的应用将成未来数据库的必然趋势。国产数据库企业人大金仓总裁任永杰博士直言：“大数据趋势下，围绕数据价值产生的关联应用复杂多变，不管是数据库厂商还是客户，都必须改变角色定位，以数据价值为核心，跨入意识、技术、产品、服务和应用于一体的大服务时代。” 任永杰表示，大服务时代来临，角色完全改变，弄潮大服务时代的基础是产品，前提是意识，技术是关键。产品方面，必须从数据集成、管理向数据挖掘、分析与展现等方向进行全方位延伸；用户与厂商都需要拥有主动意识，以挖掘数据价值最大化为目标，不能坐等应用需求；技术要前倾，软件厂商与软件用户绑定起来，为数据的用户服务。 大服务时代下的挑战：角色完全改变 大数据趋势下的大服务时代，所有都成乙方，数据成唯一甲方。 传统的数据管理，呈现的是“厂商-政府/用户-数据”的甲乙丙三方服务模式。甲方根据自己管理数据的需要向乙方下需求，或是乙方根据自己对数据管理市场的理解，研发出解决方案。未来，现在的厂商、政府和用户将变成乙方，而数据则变成甲方。

“以气象台向群众发天气预警信息为例。一条北京市天气信息要从气象局发送到北京群众手中，按照传统模式，先要软件厂商构建整体数据库对天气数据进行统一管理，报批政府主管机构，气象部门再要求软件厂商开发出专门针对北京地区的数据分析模型，得出北京天气信息后，气象部门还需联合移动公司进行大量发送。大服务时代下，厂商、政府主管机构、以往的用户将绑定在一起变成新乙方，数据和群众变成了新甲方，所有人都主动围绕北京市天气预警这一应用进行开发”，任永杰表示。 任永杰认为，大数据的挑战已不仅仅局限于数据爆炸带来数据量、数据机构复杂化等挑战，单一应用服务将向关联应用服务转变。随着电子商务、移动互联网、社交媒体、物联网的飞速发展，以及智能手机、平板电脑和3G网络的普及，来自数据应用服务的挑战将更为突出。 大服务时代下的基础：产品延伸 大数据趋势下的大服务时代，产品从数据集成、管理向数据挖掘、分析与展现等方向进行全方位延伸。 “其实这就是大数据服务”，人大金仓解决方案中心总监白芸表示，“大数据服务就是以数据为中心，在数据库存储管理基础上，满足业务流应用及分析型应用需求的All in one 解决方案，最终目的是让用户随时随地看到其关心的数据，提升用户体验。”