資料庫風口

1. 暖通設計新手，求教老手問題。使用的暖通軟體是鴻業的。

1.在做設計之前，必須先要設置工程名建築信息嗎？
不用
2.和安裝軟體以後，如何把圖簽和會簽欄改成自己單位的形式？
不用軟體自帶的圖框和圖簽就行了，自己從別的圖上粘貼過來。或者自己畫一個
3.自己擴充的資料庫（設備資料庫、風口資料庫、水管閥件資料庫），怎麼移植到新的計算機上？
我用了這么久，還從來沒有自己擴充過資料庫~我覺得它本身的資料庫就已經很夠用了
4.標注文字斜著出現了一大串0，是怎麼回事？
可能是文字樣式或者標注樣式選擇的問題。因為鴻業的字體和其他專業的字體有幾個是不同的，所以建議作圖的時候復制別人的字體，然後改成鴻業的，然後刷一下其他的。快捷而又不會出錯。
5.另外我現在打不開cad了，打開cad進的都是鴻業，怎麼弄啊？
鴻業就是在CAD的基礎上安裝的，打開CAD，不能點鴻業軟體的圖標，要找到原來最先安裝的cad的文件夾里的圖標，打開的才是沒有鴻業的cad。
建議：鴻業只是個工具，要讓它為你所用，而不是它來利用你。選擇你所喜歡的、合適的、能幫助你的一些特徵，不用弄清楚所有的功能。

2. 知網被推上輿論的風口浪尖，學術資料庫應該被商用嗎

在有條件的情況下，學術資料庫不應該被商用，但就目前的情況而言，學術資料庫被商用的概率更大，這有其必要性。因為維護和運營學術資料庫需要投入大量的人力、物力和財力，而且也需要不斷更新技術，這決定了資料庫的商用性質。

最後，商用是目前的主流趨勢，而且性質暫時不會改變。事實上，我國的確無法覆蓋學生資料庫，而且也不能避免其被商用的情形。因為大多數經營者能夠為了自身利益而不斷優化資料庫，並且實時覆蓋更多內容，進而提升其服務水平和質量，以推動學術領域的進步和發展。所以即使被商業，學術資料庫仍然能夠注重社會效益，並且成為主流。

3. 暖通通風工程施工圖紙中DB和FS是代表什麼意思哪位大蝦會，請不要吝舍啊！！

DB做data base資料庫講的話，是指一個或多個數據連接（資料庫以及訪問該資料庫所需的信息）的集合。當創建資料庫工程時，可以通過 ODBC 連接到一個或多個資料庫並通過可視用戶界面（帶有用於設計和創建資料庫的資料庫設計器，以及用於為遵從 ODBC 的任意資料庫創建 SQL 語句的查詢設計器）查看它們的組件。

D-B（Design－Build）是工程總承包模式的一種。總承包模式是廣義工程總承包模式的一種，是由一個機構與業主簽訂負責工程全部責任的單一契約，在工程進行初期即獲施工委託同時負責設計和施工的一種承建模式。其最顯著的特點有：該模式實行設計施工一體化，能夠明顯縮短工期；總承包單位唯一，責任明確，減少不必要的爭端和索賠；減輕業主管理的壓力；D-B總承包採用固定總價合同，有助於業主掌握相對確定的投資。在國外，D-B模式涉及的工程多為房屋、公路和橋梁等土建工程。file separator 文件分隔符

4. 阿里雲分布式資料庫服務DRDS誰使用過 簡單講講！

淘寶開源的TDDL和cobar的結合，放到了阿里雲上就是DRDS，是商品，服務，可以購買使用的。可以在阿里雲官網上注冊免費試用。

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隨著互聯網時代的到來，計算機要管理的數據量呈指數級別地飛速上漲，而我們卻完全無法對用戶數做出准確預估。我們的系統所需要支持的用戶數，很可能在短短的一個月內突然爆發式地增長幾千倍，數據也很可能快速地從原來的幾百GB飛速上漲到了幾百個TB。如果在這爆發的關鍵時刻，系統不穩定或無法訪問，那麼對於業務將會是毀滅性的打擊。
伴隨著這種對於系統性能、成本以及擴展性的新需要，以HBase、MongoDB為代表的NoSQL資料庫和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase為代表的分布式NewSQL資料庫如雨後春筍般不斷涌現出來。
本文將會介紹阿里DRDS的技術理念、發展歷程、技術特性等內容。
DRDS設計理念
從20世紀70年代關系資料庫創立開始，其實大家在資料庫上的追求就從未發生過變化：更快的存取數據，可以按需擴縮以承載更大的訪問量和更大的數據量，開發容易，硬體成本低，我們可以把這叫做資料庫領域的聖杯。
為了支撐更大的訪問量和數據量，我們必然需要分布式資料庫系統，然而分布式系統又必然會面對強一致性所帶來的延遲提高的問題，因為網路通信本身比單機內通信代價高很多，這種通信的代價就會直接增加系統單次提交的延遲。延遲提高會導致資料庫鎖持有時間變長，使得高沖突條件下分布式事務的性能不升反降（這個具體可以了解一下Amdahl定律），甚至性能距離單機資料庫都還有明顯的差距。
從上面的說明，我們可以發現，問題的關鍵並不是分布式事務做不出來，而是做出來了卻因為性能太差而沒有什麼卵用。資料庫領域的高手們努力了40年，但至今仍然沒有人能夠很好地解決這個問題，Google Spanner的開發負責人就經常在他的Blog上談論延遲的問題，相信也是飽受這個問題的困擾。
面對這個難題，傳統的關系資料庫選擇了放棄分布式的方案，因為在20世紀70~80年代，我們的資料庫主要被用來處理企業內的各類數據，面對的用戶不過幾千人，而數據量最多也就是TB級別。用單台機器來處理事務，用個磁碟陣列處理一下磁碟容量不夠的問題，基本上就能解決一切問題了。
然而，信息化和互聯網的浪潮改變了這一切，我們突然發現，我們服務的對象發生了根本性變化，從原來的幾千人，變成了現在的幾億人，數據量也從TB級別到了PB級別甚至更多。存在單點的單機系統無論如何努力，都會面對系統處理能力的天花板。原來的這條路，看起來是走不下去了，我們必須想辦法換一條路來走。
可是，分布式資料庫所面對的強一致性難題卻像一座高山，人們努力了無數個日日夜夜，但能翻越這座山的日子看來仍然遙遙無期。
於是，有一群人認為，強一致性這件事看來不怎麼靠譜，那徹底繞開這個問題是不是個更好的選擇？他們發現確實有那麼一些場景是不需要強一致事務的，甚至連SQL都可以不要，最典型的就是日誌流水的記錄與分析這類場景。而去掉了事務和SQL，介面簡單了，性能就更容易得到提升，擴展性也更容易實現，這就是NoSQL系統的起源。
雖然NoSQL解決了性能和擴展性問題，但這種繞開問題的方法給用戶帶來了很多困擾，系統的開發成本也大大提升。這時候就有另外一群人，他們覺得用戶需要SQL，覺得用戶也需要事務，問題的關鍵在於我們要努力地往聖杯的方向不斷前進。在保持系統的擴展性和性能的前提下，付出盡可能小的代價來滿足業務對資料庫的需要。這就是NewSQL這個理念的由來。
DRDS也是一個NewSQL的系統，它與ScaleBase、VoltDB等系統類似，都希望能夠找到一條既能保持系統的高擴展性和高性能，又能盡可能保持傳統資料庫的ACID事務和SQL特性的分布式資料庫系統。
DRDS發展歷程
在一開始，TDDL的主要功能就是做資料庫切分，一個或一組SQL請求提交到TDDL，TDDL進行規則運算後得知SQL應該被分發到哪個機器，直接將SQL轉發到對應機器即可（如圖1）。

圖1 TDDL資料庫切分
開始的時候，這種簡單的路由策略能夠滿足用戶的需要，我們開始的那些應用，就是通過這樣非常簡單的方式完成了他所有的應用請求。我們也認為，這種方案簡單可靠，已經足夠好用了。
然而，當我們服務的應用從十幾個增長到幾百個的時候，大量的中小應用加入，大家紛紛表示，原來的方案限制太大，很多應用其實只是希望做個讀寫分離，希望能有更好的SQL兼容性。
於是，我們做了第一次重大升級，在這次升級里，我們提出了一個重要的概念就是三層架構，Matrix對應資料庫切分場景，對SQL有一定限制，Group對應讀寫分離和高可用場景，對SQL幾乎沒有限制。如圖2所示。

圖2 資料庫升級為三層架構
這種做法立刻得到了大家的認可，TDDL所提供的讀寫分離、分庫分表等核心功能，也成為了阿里集團內資料庫領域的標配組件，在阿里的幾乎所有應用上都有應用。最為難得的是，這些功能從上線後，到現在已經經歷了多年雙11的嚴酷考驗，從未出現過嚴重故障（p0、p1級別故障屬於嚴重故障）。資料庫體系作為整個應用系統的重中之重，能做到這件事，真是非常不容易。
隨著核心功能的穩定，自2010年開始，我們集中全部精力開始關注TDDL後端運維系統的完善與改進性工作。在DBA團隊的給力配合下，圍繞著TDDL，我們成功做到了在線數據動態擴縮、非同步索引等關鍵特徵，同時也比較成功地構建了一整套分布式資料庫服務管控體系，用戶基本上可以完全自助地完成整套資料庫環境的搭建與初始化工作。
大概是2012年，我們在阿里雲團隊的支持下，開始嘗試將TDDL這套體系輸出到阿里雲上，也有了個新的名字：阿里分布式資料庫服務（DRDS），希望能夠用我們的技術服務好更多的人。
不過當我們滿懷自信地把自己的軟體拿到雲上的時候，卻發現我們的軟體距離用戶的要求差距很大。在內部因為有DBA的同學們幫助進行SQL review，所以SQL的復雜度都是可控的。然而到了雲上，看了各種渠道提過來的兼容性需求，我們經常是不自覺地發出這樣的感嘆：「啊？原來這種語法MySQL也是可以支持的？」
於是，我們又進行了架構升級，這次是以兼容性為核心目標的系統升級工作，希望能夠在分布式場景下支持各類復雜的SQL，同時也將阿里這么多年來在分布式事務上的積累都帶到了DRDS裡面。
這次架構升級，我們的投入史無前例，用了三年多才將整個系統落地完成。我們先在內部以我們自己的業務作為首批用戶上線，經過了內部幾百個應用的嚴酷考驗以後，我們才敢拿到雲上，給到我們的最終用戶使用。
目前，我們正在將TDDL中更多的積累輸出到雲上，同時也努力優化我們的用戶界面。PS：其實用戶界面優化對我們這種專注於高性能後端技術的團隊來說，才是最大的技術挑戰，連我也去學了AngularJS，參與了用戶UI編。
DRDS主要功能介紹
發展歷史看完了，下面就由我來介紹一下目前我們已經輸出到雲上的主要功能。
【分布式SQL執行引擎】
分布式SQL引擎主要的目的，就是實現與單機資料庫SQL引擎的完全兼容。目前我們的SQL引擎能夠做到與MySQL的SQL引擎全兼容，包括各類join和各類復雜函數等。他主要包含SQL解析、優化、執行和合並四個流程，如圖3中綠色部分。

圖3 SQL引擎實現的主要流程
雖然SQL是兼容的，但是分布式SQL執行演算法與單機SQL的執行演算法卻完全不同，原因也很簡單，網路通信的延遲比單機內通信的延遲大得多。舉個例子說明一下，我們有份文件要從一張紙A上謄寫到另外一張紙B上，單機系統就好比兩張紙都在同一個辦公室里，而分布式資料庫則就像是一張紙在北京，一張紙在杭州。
自然地，如果兩張紙在同一個辦公室，因為傳輸距離近，逐行謄寫的效率是可以接受的。而如果距離是北京到杭州，用逐行謄寫的方式，就立刻顯得代價太高了，我們總不能看一行，就打個「飛的」去杭州寫下來吧。在這種情況下，還是把紙A上的信息拍個照片，【一整批的】帶到杭州去處理，明顯更簡單一些。這就是分布式資料庫特別強調吞吐調優的原因，只要是涉及到跨機的所有查詢，都必須盡可能的積攢一批後一起發送，以減少系統延遲提高帶來的不良影響。
【按需資料庫集群平滑擴縮】
DRDS允許應用按需將新的單機存儲加入或移出集群，DRDS則能夠保證應用在遷移流程中實現不停機擴容縮容。

圖4 DRDS按需進行平滑擴縮
在內部的資料庫使用實踐中，這個功能的一個最重要應用場景就是雙11了。在雙11之前，我們會將大批的機器加入到我們的資料庫集群中，抗過了雙11，這批機器就會下線。
當DRDS來到雲上，我們發現雙11其實不僅僅隻影響阿里內部的系統。在下游的各類電商輔助性系統其實也面對巨大壓力。在雙11前5天，網聚寶的熊總就找到我說，擔心撐不過雙11的流量，怕系統掛。於是我們就給他介紹了這個自動擴容的功能怎麼用，他買了一個月的資料庫，掛接在DRDS上。資料庫能力立刻翻倍，輕松抗過了雙11，也算是我印象比較深刻的一個案例了。
因為我們完全無法預測在什麼時間點系統會有爆發性的增長，而如果在這時候系統因為技術原因不能使用，就會給整個業務帶來毀滅性的影響，風口一旦錯過，就追悔莫及了。我想這就是雲計算特別強調可擴展能力的原因吧。
【小表廣播】
小表廣播也是我們在分布式資料庫領域內最常用的工具之一，他的核心目的其實都是一個——盡可能讓查詢只發生在單機。
讓我們用一個例子來說明，小表廣播的一般使用場景。

圖5 小表廣播場景
圖5中，如果我想知道買家id等於0的用戶在商城裡面買了哪些商品，我們一般會先將這兩個表join起來，然後再用where平台名=」商城」 and buyerID = 0找到符合要求的數據。然而這種join的方式，會導致大量的針對左表的網路I/O。如果要取出的數據量比較大，系統延遲會明顯上升。
這時候，為了提升性能，我們就必須要減少跨機join的網路代價。我們比較推薦應用做如下處理，將左表復制到右表的每一個庫上。這樣，join操作就由分布式join一下變回到本地join，系統的性能就有很大的提升了，如圖6所示。

圖6
【分布式事務套件】
在阿里巴巴的業務體系中存在非常多需要事務類的場景，下單減庫存，賬務，都是事務場景最集中的部分。
而我們處理事務的方法卻和傳統應用處理事務的方案不大一樣，我們非常強調事務的最終一致性和非同步化。利用這種方式，能夠極大地降低分布式系統中鎖持有的時間，從而極大地提升系統性能。

圖7 DRDS分布式事務解決套件
這種處理機制，是我們分布式事務能夠以極低成本大量運行的最核心法門。在DRDS平台內，我們將這些方案產品化，為了DRDS的分布式事務解決套件。
利用他們，能夠讓你以比較低的成本，實現低延遲，高吞吐的分布式事務場景。
DRDS的未來
阿里分布式資料庫服務DRDS上線至今，大家對這款產品的熱情超出了我們的預期，短短半年內已經有幾千個申請。
盡管還在公測期，但是大家就已經把關繫到身家性命的寶貴在線數據業務放到了DRDS上，我能夠感受到這份沉甸甸的信賴，也不想辜負這份信賴。
經過阿里內部幾千個應用的不斷歷練，DRDS已經積累出一套強大的分布式SQL執行引擎和和一整套分布式事務套件。
我也相信，這些積累能夠讓用戶在基本保持單機資料庫的使用習慣的前提下，享受到分布式資料庫高性能可擴展的好處。
在平時的DRDS支持過程中，我面對最多的問題就是，DRDS能不能夠在不改變任何原有業務邏輯和代碼的前提下，實現可自由伸縮和擴展呢？十分可惜的是，關系資料庫發展至今，還沒有找到既能保留傳統資料庫一切特性，又能實現高性能可擴展資料庫的方法。
然而，雖不能至，吾心嚮往之！我們會以「可擴展，高性能」為產品核心，堅定地走在追尋聖杯的路上，並堅信最終我們一定能夠找尋到它神聖的所在。
作者簡介：王晶昱，花名沈詢，阿里巴巴資深技術專家。目前主要負責阿里的分布式資料庫DRDS（TDDL）和阿里的分布式消息服務ONS（RocketMQ/Notify）兩個系統。

5. 未來五年會有哪些創業風口

一、大健康產業的創業機會。

所謂大健康產業就是要將公民的個人健康信息與醫院的醫療資源相結合，打造出獨特的分級醫療制度。通過大數據實時分析每位公民的身體健康，建立起屬於每一位公民的健康資料庫。也讓相關的醫療產業走向市場化，發揮市場的調配作用，讓醫療資源更加活躍起來，讓公民的醫療健康更能得到充分的保障。

讓更多的優秀創業者融入到智能家居行業，完善整個智能家居產業的產業模式和產業鏈。這對於創業者來說不僅是要求，過硬的技術也要求有精準的眼光，才能夠抓住未來發展智能家居的最佳窗口期。

6. 數字貨幣會是下個風口嗎

數字貨幣是一定會成為下一個風口的，但是只把數字貨幣提出來是不妥的，數字貨幣，虛擬貨幣，區塊鏈是密不可分的，區塊鏈是數字貨幣，虛擬貨幣的應用場景，是基礎。數字貨幣，虛擬貨幣應用的根基是區塊鏈，它們是密不可分聯系在一起的，所以應該說區塊鏈，數字貨幣，虛擬貨幣是下一個風口。虛擬貨幣是風口浪尖，虛擬貨幣和數字貨幣本是同根生，然而未來可能相煎太急，出現絞殺場景，數字貨幣是來自政府，虛擬貨幣是來自非政府，數字貨幣是親生之子，虛擬貨幣是非婚生子，也是野種，在現在的環境下，虛擬貨幣生存環境困難，政府對虛擬貨幣有無限的生殺大權，有無限的機會，隨時隨地都可以把你打的滿地掉牙，只是各國政府對待這個逆子的態度不同，給了虛擬貨幣喘息生存的空間，這可以看出各國政府對這個非婚之子還是心存憐憫，沒有斬盡殺絕，畢竟它也是一條生命，而且同族同根，只是它太叛逆，不受約束，太自由，太癲狂，會給政府製造麻煩，最終會影響政府的政治經濟其他的秩序。有宏亮大度自信的政府會理性看待它，因勢利導，為政府所用，不自信的政府會視為洪水猛獸，圍追堵截，驅逐出境，愛到哪到哪，虛擬貨幣變成了一個江湖浪子，自生自滅，只求老天保佑，大眾即為天。比特幣是虛擬貨幣的代表，它的經歷可以看到各個政府的態度和方法，它一出生就沒爹沒娘，幾經挫折，多少次瀕臨死亡，多少次被人痛打，多少次被人驅逐，它始終堅強活著，因為它堅信孔老夫子說的，天生我才必有用。看著它的同母異父的兄弟們，各個都是出門豪傑，各個都是高大上，羨慕嫉妒恨，就說其兄弟美元，有爹親，有娘疼，人見人愛，那個風光，比特幣是望塵莫及。比特幣沒有背景，沒有勢力，孤單一人，靠的是堅強的毅力，不屈的精神，為自由，公平，為大眾付出的決心，感動了天，感動了地，感動了大眾。如今它已經成長為英俊瀟灑的王子，曾經的兄弟們開始仰望這位不屑一顧的私生子，不知有何感想？恐懼？擔心？羨慕嫉妒恨？這些父母們又做何感想？難道還是罵，痛，恨，打？還是反省一下自己？是不是該給這些子女們相同的地位和待遇？有意栽花花不發，無意插柳柳成蔭。遵循天道，地道，才是正道。相信虛擬貨幣的藍天即將來臨。那是天的呼喚，地的呼應，人的響應，其風口其場景的主角就是虛擬貨幣。

回答這個問題之前我們要先搞清楚三個概念：區塊鏈、虛擬貨幣、數字貨幣，這是三個既相互聯系但是又有區別的概念。區塊鏈本質上是一種具有加密性，分散式分布，不可篡改的底層資料庫系統，就像計算機的底層運行系統一樣，如果現代計算機缺少這種系統，便成了無源之水，無法在其上運行windows軟體系統，更無法安裝各種軟體。而區塊鏈是現代信息技術的質的升級，被認為是引領第四次 科技 革命的技術，世界各地包括我國都在大力發展和推動區塊鏈技術的發展。我國的中央銀行也在積極 探索 發展數字貨幣，數字貨幣是法定貨幣的數字化表現形式，使用數字貨幣能極大的提高經濟 社會 運行的效率和避免資源的浪費。

而我們說的虛擬貨幣是由於比特幣的出現而以各種名義出現的山寨數字貨幣，自從2008年中本聰發明比特幣並隨著比特幣價格的一路走高，各種和實際場景生搬硬套的項目便出現，高峰時虛擬貨幣的數量達到四五千種，除了個別優質的項目外大多數虛擬貨幣都是以盈利為目的，就是我們所說的割韭菜，炒虛擬貨幣的人，有99％都是虧損的，現在隨著虛擬貨幣熊市的到來，絕大多數的虛擬貨幣已經死亡或者跌破發行價亦或者歸零。

所以如果說風口的話區塊鏈可能是下一個風口，因為它代表著信息技術的未來，也是傳統行業升級的關鍵！

你這個說法的意思，我明白，你要說的比特幣吧。我猜的。比特幣造富了少部分人，虧的是大多數人。數字貨幣現在都在用，支付寶、微信錢包都在用。如果要說比特幣還能翻番造富人，我勸你別做夢了。一是比特幣等類似的幣沒有任何信用支持。以比特幣為代表的數字貨幣最近都在大跌，知道為什麼嗎。因為比特幣之類的數字貨幣沒有任何信用可依託，以比特幣為代表的數字貨幣，都是軟體設計出來的局。開始的時候只有0.0幾元，拿來支付沒人用， 經過炒家一炒， 高時漲到2萬美元，漲了2千萬倍。是誰都沒有想到的。他的理論就是貨幣總值固定。可能嗎，美國等哪個國家不發貨幣，表面來看，貨幣都是根據國民生產總值為確定印發的，還有如美國之類的國家都在超發貨幣，所以國家和政府層面肯定是打壓的。二是區塊鏈與比特幣不是一回事。很多人認為比特幣就是區塊鏈，代表了區塊鏈。比特幣是區塊鏈的一個產品，區塊鏈可以生產一個比特幣，還可以實現別的用途。在這個問題上不要被別人匆悠了，成了接盤俠！三是比特幣不具備任何的價值，可能『有人出來反對，但現實是這樣。現在有人在炒作說挖礦成本，這些都是為了炒作，這個沒有任何現實意義。擦亮眼睛，不要被人忽悠了。說數字貨幣是下個風口沒有任何意義，說區塊鏈是下一風口有可能。國家貨幣國家發，有國家作信用支持，不是國家法定的貨幣都是非法的，一文不值也有可能。有空再討論！

數字貨幣是大趨勢，事關人民幣國際化和去美元化，至關重要。

大行情？趨勢看長期，是的。尤其是區塊鏈技術的應用。

區塊鏈技術應用是風口，能帶動下數字幣
數字貨幣會是下個風口嗎？

其實這里邊有好幾個概念，我們按按政府數字貨幣和非政府數字貨幣說個大概。

非政府數字貨幣。 這個很好理解，即不是政府發行的數字貨幣，例如QQ幣、比特幣、其他各種幣等等。這個肯定不會成為風口，頂多成為噱頭。為什麼，因為這么多年來，我們有聽說過哪個組織機構或者哪個企業單位有自己的貨幣體系么？並沒有。

無論是哪個國家，發行這種有價的證券也好，代金券也好，都是需要層層登記提交保證金的。否則隨便印個證券、發個代金券就和印錢一樣，那該國家還怎麼保障經濟穩定？發行非政府數字貨幣也是這個邏輯。

所以這個事情想想就可以，做就還是免了。除非能解決這個問題，否則它成不了風口。

有人會說，那比特幣怎麼解釋。比特幣需要解釋什麼？它就是某些投資機構的玩具。現在看起來市值挺大，但實際上它並沒有任何保障，都是建立在人們的美好想像上的。

比特幣不能消滅嗎？其實是可以的，它就那麼大點市值。只要幾個國家聯合起來出點經費，把大量的比特幣拿在手裡，例如200萬個，直接砸盤砸到底。誰還敢去買比特幣？就算一個比特幣2萬美元，400億美元很多嗎？2018/19財年美國政府財政收入預計為6.54萬億美元，400億，只是個零頭啊。

砸盤下來，做多的虧了只有拋售，做空的賺大了需要套現，那市場上多出來的那麼些個比特幣超過總量上限了怎麼辦？它還能繼續玩下去嗎？沒人玩，它自然就消滅了。

為什麼沒人這么做，為什麼要這么做？比特幣至少也算個新事物，與其過早的消滅他，還不如嘗試著讓它成長起來，說不定能夠發現什麼新的東西，創造出新的模式呢？就比如利用比特幣來做跨境的匯款等等。

無論從體量上還是從政治意義上，非政府的數字貨幣都是有很大局限性的。所以要讓它稱為風口，或許只能稱為投機者眼中的風口吧。

政府數字貨幣。 如果是由政府主導的數字貨幣，我想這就不會成為什麼風口了，跟著政府的節奏走就行。它開放給你，它就是風口。不開放給你，就只有封口。

數字貨幣現在還是初級階段，我認為以後一定會全球流通，只是需要時間。

數字貨幣會不會成為下一個風口很難判定，這要取決於國家是否願意人民幣數字化改革，而且現階段數字貨幣在全球都沒有一個國家實行中國自然不會做第一個吃螃蟹的人，目前可以肯定區塊鏈一定是下一個互聯網風口！

數字貨幣現在處於低潮期，正是發展區塊鏈技術應用的好時機，開發高速可靠運行公有鏈是大勢所趨，區塊鏈的落地項目越多，數字貨幣會跟隨成為推廣應用的衍生品，區塊鏈將會下個網路風口，無論是相信還是不相信，它都在那。

之前很多人都以為是，事實上它不是。我告訴你吧，5G和AI是下一個風口。

7. 大數據成「下個萬億風口」，多重利好在路上，哪些行業會最受益

7月份的時候，《中國互聯網發展報告(2021)》數據出爐，從中我們得知，在2020年中，我國互聯網行業實現了快速發展，網民規模穩定增長。數據顯示，截止到2020年年底，我國5G網路用戶數量已經超過了1.6億，大約佔了全球5G總用戶數的89%左右。另外，《報告》中還指出，截止到去年，我國的網民規模已經達到了9.89億人，互聯網普及了將近70.4%左右。

隨著中國網民數量和互聯網普及率的不斷增大，中國信息消費市場規模量級巨大。如今大家都習慣利用網路完成生活所需，在居民消費升級和網路能力提升的背景下，依靠於網路出現的新技術、新產品、新內容、新業務都在不斷帶動各種消費需求。為此，作為提升信息消費體驗的重要手段，大數據也在各行業領域中獲得了廣泛的應用。

什麼是大數據?這在業內並沒有統一的定義，不同的廠商，不同的用戶，站的角度不同，對於大數據的理解也不一樣。而官方的回答是這樣解釋的，「大數據」是需要處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

而麥肯錫全球研究所是這樣定義的，這是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面，大大超過傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有著海量數據規模、快速數據流轉、多樣數據類型、價值密度低這四大特徵......

其實，我們對於大數據最簡單層次的理解，就是「巨量資料」。其實，身處在「數字時代」下，伴隨著當下「雲計算」、「互聯網」、「物聯網」的快速發展，以及我國政策支持之下，我國的大數據產業也在循序發展，應用得到了不斷的深化，為此大數據也成為了當今經濟 社會 領域中最受矚目的熱點之一。

這些年，以著大數據為核心的新一代信息技術革命，也正在加速推動著我國各個領域的數字化轉型升級。在大數據的廣泛應用之下，這不僅加速了數據資源的整合和開放共享，也促進了傳統產業的轉型升級，由此催生出了一批新業態和新模式。

在另外一份《2021中國大數據產業發展地圖暨中國大數據產業發展白皮書》的數據中，我們得知，自從2018年以來，我國的大數據技術開始迎來了快速發展，並且大數據和人工智慧、VR、5G、區塊鏈等新技術開始交匯融合，不斷加速技術創新。

另外，據人民咨詢的報道，賽迪顧問統計數據顯示，2020年我國的大數據產業規模達到了6388億元，同比增長了18.6%左右。並且，還有預計數據透露，預計未來3年的時間里，大數據產業規模發展都將以著15%以上的年均增速，到了2023年的時候，產業規模將會超過萬億元!

就目前的大數據產業的市場構成情況來看， 當下互聯網、金融以及電信這三個行業在業務數字化轉型方面處於領先的地位 ，據分析，這是因為這三個行業的信息化水平較高，並且研發力量較為強大。

另外，據預測， 現在工業大數據以及 健康 醫療大數據這兩個行業是當下的新興領域 ，因為數據量較大並且產業鏈延展性較高，非常被市場看好，並且未來的市場增長潛力也會很大。

現在來看，我國的大數據產業是處在一個快速推進期中，起步時間較晚，為此現在和部分歐美國家還存在一定的差距。例如，美國是全球信息技術產業的佼佼者，在硬體和軟體領域中都擁有著一定的實力。

所以據透露，在大數據的概念火起來之前，美國信息技術產業就已經在大數據領域中有了不少的技術積累，於是這樣的背景和實力之下，這也能使得美國有著很多的大型信息技術企業能夠快速轉型成大數據企業，進而來推動這一國家的整個大數據產業發展。

看到這里，其實大數據產業就是以著大數據為核心資源，再將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。就目前而言，我國大數據產業集聚區主要在經濟較為發達的地區，例如北京、上海、廣東等，這些地區的知名互聯網以及技術企業較多，並且高端 科技 人才也相對集中。

而我國目前持續增長的網民數據和互聯網的普及率都是為數據量的擴大累積基礎，在未來「互聯網+」的不斷發展和信息技術的創新之下，越來越多的數據也會被記錄，到時大數據產業相關聯的所屬行業也會不斷豐富。

當大數據改變了傳統的生產方式和經濟運行機制，能顯著提升經濟運行水平和效率，同時在全球信息化快速發展的大背景下，大數據已然成為各國重要的競爭優勢新機遇之後，現在我國對大數據產業的發展也非常上心。

前段時間還有報道稱，成都發布實施細則促進大數據產業發展，其中有一條「支持標准」——企業或機構將高價值數據接入數據服務平台加強應用，按照該數據流通收益的10%給予數據接入企業或機構最高100萬元的獎勵。

除此之外，在今年的早些時候，我國有關部門明確強調，高度重視大數據在經濟 社會 發展中的作用，提出了「發展大數據產業對促進經濟 社會 發展質量變革、效率變革、動力變革的意義重大」，同時還指出了，接下來，我國將會不斷加強技術創新，補齊關鍵技術短板，強化薄弱技術環節。

另外，還會推進大數據產業鏈現代化、構建產業生態，最重要的一點，也會完善數據安全保障體系，強化大數據安全頂層設計和政策法規建設等。

總之，未來幾年裡，大數據產業在各行業中依舊是發展的關鍵，但是呢，我國大數據產業依舊存在挑戰，而伴隨著新型智慧城市和數字城市的建設熱潮，當各地與大數據相關的園區加速落地時，我國的大數據產業也會持續呈現出增長趨勢。