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隨著社交網(wǎng)絡等新型應用的興起和云計算等新技術的快速發(fā)展，人類獲取數(shù)據(jù)的規(guī)模正以前所未有的速度增長，數(shù)據(jù)中包含了大量有價值的信息，能夠有效助力社會、經(jīng)濟、科技的發(fā)展，因此數(shù)據(jù)管理與分析方面的研究工作倍受關注。本書針對該領域的研究熱點和前沿技術進行了深入淺出的介紹，包括圖數(shù)據(jù)、云數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、時空數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)庫智能化等，幫助讀者構建宏觀視野，把握領域前沿。
本書適合數(shù)據(jù)管理與分析等相關領域的科研人員、年輕教師、研究生，以及從事相關工作的人員閱讀。

隨著社交網(wǎng)絡等新型應用的興起和云計算等新技術的快速發(fā)展，人類所獲取的數(shù)據(jù)規(guī)模正以前所未有的速度增長，與大數(shù)據(jù)相關的技術變革成為當今世界的熱點話題。大數(shù)據(jù)在信息科學、物理學、生物學、環(huán)境生態(tài)學等領域以及軍事、金融、通信等行業(yè)普遍存在，引起人們的極大關注。對數(shù)據(jù)進行管理與分析，可以有效提煉人們感興趣的信息，幫助人們進行決策，為后續(xù)研究提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。
隨著新興領域的發(fā)展，大數(shù)據(jù)具有種類繁多的特性。為了反映數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系，圖數(shù)據(jù)的管理與分析應運而生�，F(xiàn)實世界中的許多應用場景都需要用圖結構表示，例如，傳統(tǒng)應用中的最優(yōu)運輸路線確定、疾病暴發(fā)路徑預測、科技文獻引用關系分析、生物信息網(wǎng)絡分析等，新興應用中的社交網(wǎng)絡分析、知識圖譜、數(shù)據(jù)萬維網(wǎng)、人腦網(wǎng)絡等。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能滿足人們對數(shù)據(jù)存儲和管理的需求，云數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)隨之誕生，它融合了云基礎服務的彈性和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的高可用、高性能的數(shù)據(jù)處理能力，可以適應業(yè)務規(guī)模波動的場景，同時具有高可用、強容災、自動化運維、智能優(yōu)化的特性，成為數(shù)據(jù)庫市場的主導力量。隨著大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)應用場景所涉及的數(shù)據(jù)模態(tài)變得更加多樣化，而傳統(tǒng)的單模態(tài)數(shù)據(jù)不能滿足人們的需求。為應對多模態(tài)數(shù)據(jù)應用場景，多模態(tài)數(shù)據(jù)管理領域飛速發(fā)展，為數(shù)據(jù)存儲、建模以及查詢帶來了全新的挑戰(zhàn)。隨著GPS定位技術與移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，時空數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。時空數(shù)據(jù)在形態(tài)上具有海量、多維、動態(tài)等特性，可以滿足城市計算、交通運輸、行為研究等領域中不斷涌現(xiàn)的用戶需求，因此受到了廣泛的關注。在現(xiàn)實生活中，數(shù)據(jù)并不是一成不變的，而是不間斷到達和被處理的連續(xù)數(shù)據(jù)流。這種連續(xù)的數(shù)據(jù)流是自然產(chǎn)生的。因此，如何對流數(shù)據(jù)進行管理與分析，根據(jù)實時的數(shù)據(jù)流做出決策和推斷，對于許多任務有著不可替代的作用。隨著比特幣進入人們的視野，區(qū)塊鏈作為比特幣的底層技術，代表一種革新性的理念和技術范式，旨在利用數(shù)據(jù)和技術來建立信任機制與體系，進而建立新的信用體系，從而為數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定強大基礎。
數(shù)據(jù)類型的多樣性為數(shù)據(jù)的管理與分析帶來了巨大的挑戰(zhàn)，也為數(shù)據(jù)管理領域的相關研究帶來了巨大的機遇。然而，當人們獲取和利用的數(shù)據(jù)量飛速增長時，由于容錯標準不完善、數(shù)據(jù)存儲格式不一致、信息來源可靠性低、數(shù)據(jù)更新周期過長等，數(shù)據(jù)的錯誤率和混亂程度會大幅提升，使得數(shù)據(jù)工程中所用數(shù)據(jù)的質(zhì)量不夠優(yōu)質(zhì)，這很可能會給諸多領域帶來嚴重的負面影響。因此，如何制定相關規(guī)則，對生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡）里可能發(fā)生的各類數(shù)據(jù)質(zhì)量問題進行識別、度量、監(jiān)控、預警等一系列管理活動，并通過改善和提高組織的管理水平使數(shù)據(jù)質(zhì)量獲得進一步提高，成為數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的研究目標。而隨著數(shù)據(jù)管理相關研究的不斷深入，新的問題也隨之產(chǎn)生。數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)驅(qū)動任務中重要的一步，隨著隱私安全問題逐漸受到關注，各國的法律法規(guī)加強了對數(shù)據(jù)收集的限制，使得隱私計算成為焦點，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私安全成為數(shù)據(jù)庫領域關注的研究問題。數(shù)據(jù)庫在基礎硬件和上層軟件之間起到了“承上啟下”的作用，向下發(fā)揮硬件算力，向上支撐上層應用。底層硬件技術決定了數(shù)據(jù)存取、并發(fā)處理等的物理極限性能，以NVM、高性能處理器和硬件加速器、RDMA高性能網(wǎng)絡為代表的新硬件技術驅(qū)動的數(shù)據(jù)管理，可以改變傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的底層載體支撐，數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)將向混合存儲環(huán)境、異構計算架構和高性能互聯(lián)網(wǎng)絡逐步演進。而對于上層軟件系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)和云計算快速發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)庫服務的數(shù)量劇增，對數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化、索引推薦、故障診斷、參數(shù)調(diào)優(yōu)等提出了更高的要求。傳統(tǒng)的依賴于啟發(fā)式算法或者人工干預的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已經(jīng)難以滿足其需求。因此，結合機器學習技術實現(xiàn)包括數(shù)據(jù)庫的自優(yōu)化、自管理、自監(jiān)控、自診斷、自恢復等在內(nèi)的多維度的高度自治功能的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)智能化的研究受到了廣泛關注。
綜上所述，數(shù)據(jù)管理與分析技術的研究和開發(fā)不僅具有重要的理論研究意義，而且具有廣泛的實際應用價值。因此，本書對上述數(shù)據(jù)管理領域的研究熱點和前沿技術進行了深入淺出的介紹，希望本書能夠為數(shù)據(jù)管理與分析專業(yè)的研究生開展研究工作提供良好的參考。

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