数据库风口

1. 暖通设计新手，求教老手问题。使用的暖通软件是鸿业的。

1.在做设计之前，必须先要设置工程名建筑信息吗？
不用
2.和安装软件以后，如何把图签和会签栏改成自己单位的形式？
不用软件自带的图框和图签就行了，自己从别的图上粘贴过来。或者自己画一个
3.自己扩充的数据库（设备数据库、风口数据库、水管阀件数据库），怎么移植到新的计算机上？
我用了这么久，还从来没有自己扩充过数据库~我觉得它本身的数据库就已经很够用了
4.标注文字斜着出现了一大串0，是怎么回事？
可能是文字样式或者标注样式选择的问题。因为鸿业的字体和其他专业的字体有几个是不同的，所以建议作图的时候复制别人的字体，然后改成鸿业的，然后刷一下其他的。快捷而又不会出错。
5.另外我现在打不开cad了，打开cad进的都是鸿业，怎么弄啊？
鸿业就是在CAD的基础上安装的，打开CAD，不能点鸿业软件的图标，要找到原来最先安装的cad的文件夹里的图标，打开的才是没有鸿业的cad。
建议：鸿业只是个工具，要让它为你所用，而不是它来利用你。选择你所喜欢的、合适的、能帮助你的一些特征，不用弄清楚所有的功能。

2. 知网被推上舆论的风口浪尖，学术数据库应该被商用吗

在有条件的情况下，学术数据库不应该被商用，但就目前的情况而言，学术数据库被商用的概率更大，这有其必要性。因为维护和运营学术数据库需要投入大量的人力、物力和财力，而且也需要不断更新技术，这决定了数据库的商用性质。

最后，商用是目前的主流趋势，而且性质暂时不会改变。事实上，我国的确无法覆盖学生数据库，而且也不能避免其被商用的情形。因为大多数经营者能够为了自身利益而不断优化数据库，并且实时覆盖更多内容，进而提升其服务水平和质量，以推动学术领域的进步和发展。所以即使被商业，学术数据库仍然能够注重社会效益，并且成为主流。

3. 暖通通风工程施工图纸中DB和FS是代表什么意思哪位大虾会，请不要吝舍啊！！

DB做data base数据库讲的话，是指一个或多个数据连接（数据库以及访问该数据库所需的信息）的集合。当创建数据库工程时，可以通过 ODBC 连接到一个或多个数据库并通过可视用户界面（带有用于设计和创建数据库的数据库设计器，以及用于为遵从 ODBC 的任意数据库创建 SQL 语句的查询设计器）查看它们的组件。

D-B（Design－Build）是工程总承包模式的一种。总承包模式是广义工程总承包模式的一种，是由一个机构与业主签订负责工程全部责任的单一契约，在工程进行初期即获施工委托同时负责设计和施工的一种承建模式。其最显着的特点有：该模式实行设计施工一体化，能够明显缩短工期；总承包单位唯一，责任明确，减少不必要的争端和索赔；减轻业主管理的压力；D-B总承包采用固定总价合同，有助于业主掌握相对确定的投资。在国外，D-B模式涉及的工程多为房屋、公路和桥梁等土建工程。file separator 文件分隔符

4. 阿里云分布式数据库服务DRDS谁使用过 简单讲讲！

淘宝开源的TDDL和cobar的结合，放到了阿里云上就是DRDS，是商品，服务，可以购买使用的。可以在阿里云官网上注册免费试用。

=====================================================
随着互联网时代的到来，计算机要管理的数据量呈指数级别地飞速上涨，而我们却完全无法对用户数做出准确预估。我们的系统所需要支持的用户数，很可能在短短的一个月内突然爆发式地增长几千倍，数据也很可能快速地从原来的几百GB飞速上涨到了几百个TB。如果在这爆发的关键时刻，系统不稳定或无法访问，那么对于业务将会是毁灭性的打击。
伴随着这种对于系统性能、成本以及扩展性的新需要，以HBase、MongoDB为代表的NoSQL数据库和以阿里DRDS、VoltDB、ScaleBase为代表的分布式NewSQL数据库如雨后春笋般不断涌现出来。
本文将会介绍阿里DRDS的技术理念、发展历程、技术特性等内容。
DRDS设计理念
从20世纪70年代关系数据库创立开始，其实大家在数据库上的追求就从未发生过变化：更快的存取数据，可以按需扩缩以承载更大的访问量和更大的数据量，开发容易，硬件成本低，我们可以把这叫做数据库领域的圣杯。
为了支撑更大的访问量和数据量，我们必然需要分布式数据库系统，然而分布式系统又必然会面对强一致性所带来的延迟提高的问题，因为网络通信本身比单机内通信代价高很多，这种通信的代价就会直接增加系统单次提交的延迟。延迟提高会导致数据库锁持有时间变长，使得高冲突条件下分布式事务的性能不升反降（这个具体可以了解一下Amdahl定律），甚至性能距离单机数据库都还有明显的差距。
从上面的说明，我们可以发现，问题的关键并不是分布式事务做不出来，而是做出来了却因为性能太差而没有什么卵用。数据库领域的高手们努力了40年，但至今仍然没有人能够很好地解决这个问题，Google Spanner的开发负责人就经常在他的Blog上谈论延迟的问题，相信也是饱受这个问题的困扰。
面对这个难题，传统的关系数据库选择了放弃分布式的方案，因为在20世纪70~80年代，我们的数据库主要被用来处理企业内的各类数据，面对的用户不过几千人，而数据量最多也就是TB级别。用单台机器来处理事务，用个磁盘阵列处理一下磁盘容量不够的问题，基本上就能解决一切问题了。
然而，信息化和互联网的浪潮改变了这一切，我们突然发现，我们服务的对象发生了根本性变化，从原来的几千人，变成了现在的几亿人，数据量也从TB级别到了PB级别甚至更多。存在单点的单机系统无论如何努力，都会面对系统处理能力的天花板。原来的这条路，看起来是走不下去了，我们必须想办法换一条路来走。
可是，分布式数据库所面对的强一致性难题却像一座高山，人们努力了无数个日日夜夜，但能翻越这座山的日子看来仍然遥遥无期。
于是，有一群人认为，强一致性这件事看来不怎么靠谱，那彻底绕开这个问题是不是个更好的选择？他们发现确实有那么一些场景是不需要强一致事务的，甚至连SQL都可以不要，最典型的就是日志流水的记录与分析这类场景。而去掉了事务和SQL，接口简单了，性能就更容易得到提升，扩展性也更容易实现，这就是NoSQL系统的起源。
虽然NoSQL解决了性能和扩展性问题，但这种绕开问题的方法给用户带来了很多困扰，系统的开发成本也大大提升。这时候就有另外一群人，他们觉得用户需要SQL，觉得用户也需要事务，问题的关键在于我们要努力地往圣杯的方向不断前进。在保持系统的扩展性和性能的前提下，付出尽可能小的代价来满足业务对数据库的需要。这就是NewSQL这个理念的由来。
DRDS也是一个NewSQL的系统，它与ScaleBase、VoltDB等系统类似，都希望能够找到一条既能保持系统的高扩展性和高性能，又能尽可能保持传统数据库的ACID事务和SQL特性的分布式数据库系统。
DRDS发展历程
在一开始，TDDL的主要功能就是做数据库切分，一个或一组SQL请求提交到TDDL，TDDL进行规则运算后得知SQL应该被分发到哪个机器，直接将SQL转发到对应机器即可（如图1）。

图1 TDDL数据库切分
开始的时候，这种简单的路由策略能够满足用户的需要，我们开始的那些应用，就是通过这样非常简单的方式完成了他所有的应用请求。我们也认为，这种方案简单可靠，已经足够好用了。
然而，当我们服务的应用从十几个增长到几百个的时候，大量的中小应用加入，大家纷纷表示，原来的方案限制太大，很多应用其实只是希望做个读写分离，希望能有更好的SQL兼容性。
于是，我们做了第一次重大升级，在这次升级里，我们提出了一个重要的概念就是三层架构，Matrix对应数据库切分场景，对SQL有一定限制，Group对应读写分离和高可用场景，对SQL几乎没有限制。如图2所示。

图2 数据库升级为三层架构
这种做法立刻得到了大家的认可，TDDL所提供的读写分离、分库分表等核心功能，也成为了阿里集团内数据库领域的标配组件，在阿里的几乎所有应用上都有应用。最为难得的是，这些功能从上线后，到现在已经经历了多年双11的严酷考验，从未出现过严重故障（p0、p1级别故障属于严重故障）。数据库体系作为整个应用系统的重中之重，能做到这件事，真是非常不容易。
随着核心功能的稳定，自2010年开始，我们集中全部精力开始关注TDDL后端运维系统的完善与改进性工作。在DBA团队的给力配合下，围绕着TDDL，我们成功做到了在线数据动态扩缩、异步索引等关键特征，同时也比较成功地构建了一整套分布式数据库服务管控体系，用户基本上可以完全自助地完成整套数据库环境的搭建与初始化工作。
大概是2012年，我们在阿里云团队的支持下，开始尝试将TDDL这套体系输出到阿里云上，也有了个新的名字：阿里分布式数据库服务（DRDS），希望能够用我们的技术服务好更多的人。
不过当我们满怀自信地把自己的软件拿到云上的时候，却发现我们的软件距离用户的要求差距很大。在内部因为有DBA的同学们帮助进行SQL review，所以SQL的复杂度都是可控的。然而到了云上，看了各种渠道提过来的兼容性需求，我们经常是不自觉地发出这样的感叹：“啊？原来这种语法MySQL也是可以支持的？”
于是，我们又进行了架构升级，这次是以兼容性为核心目标的系统升级工作，希望能够在分布式场景下支持各类复杂的SQL，同时也将阿里这么多年来在分布式事务上的积累都带到了DRDS里面。
这次架构升级，我们的投入史无前例，用了三年多才将整个系统落地完成。我们先在内部以我们自己的业务作为首批用户上线，经过了内部几百个应用的严酷考验以后，我们才敢拿到云上，给到我们的最终用户使用。
目前，我们正在将TDDL中更多的积累输出到云上，同时也努力优化我们的用户界面。PS：其实用户界面优化对我们这种专注于高性能后端技术的团队来说，才是最大的技术挑战，连我也去学了AngularJS，参与了用户UI编。
DRDS主要功能介绍
发展历史看完了，下面就由我来介绍一下目前我们已经输出到云上的主要功能。
【分布式SQL执行引擎】
分布式SQL引擎主要的目的，就是实现与单机数据库SQL引擎的完全兼容。目前我们的SQL引擎能够做到与MySQL的SQL引擎全兼容，包括各类join和各类复杂函数等。他主要包含SQL解析、优化、执行和合并四个流程，如图3中绿色部分。

图3 SQL引擎实现的主要流程
虽然SQL是兼容的，但是分布式SQL执行算法与单机SQL的执行算法却完全不同，原因也很简单，网络通信的延迟比单机内通信的延迟大得多。举个例子说明一下，我们有份文件要从一张纸A上誊写到另外一张纸B上，单机系统就好比两张纸都在同一个办公室里，而分布式数据库则就像是一张纸在北京，一张纸在杭州。
自然地，如果两张纸在同一个办公室，因为传输距离近，逐行誊写的效率是可以接受的。而如果距离是北京到杭州，用逐行誊写的方式，就立刻显得代价太高了，我们总不能看一行，就打个“飞的”去杭州写下来吧。在这种情况下，还是把纸A上的信息拍个照片，【一整批的】带到杭州去处理，明显更简单一些。这就是分布式数据库特别强调吞吐调优的原因，只要是涉及到跨机的所有查询，都必须尽可能的积攒一批后一起发送，以减少系统延迟提高带来的不良影响。
【按需数据库集群平滑扩缩】
DRDS允许应用按需将新的单机存储加入或移出集群，DRDS则能够保证应用在迁移流程中实现不停机扩容缩容。

图4 DRDS按需进行平滑扩缩
在内部的数据库使用实践中，这个功能的一个最重要应用场景就是双11了。在双11之前，我们会将大批的机器加入到我们的数据库集群中，抗过了双11，这批机器就会下线。
当DRDS来到云上，我们发现双11其实不仅仅只影响阿里内部的系统。在下游的各类电商辅助性系统其实也面对巨大压力。在双11前5天，网聚宝的熊总就找到我说，担心撑不过双11的流量，怕系统挂。于是我们就给他介绍了这个自动扩容的功能怎么用，他买了一个月的数据库，挂接在DRDS上。数据库能力立刻翻倍，轻松抗过了双11，也算是我印象比较深刻的一个案例了。
因为我们完全无法预测在什么时间点系统会有爆发性的增长，而如果在这时候系统因为技术原因不能使用，就会给整个业务带来毁灭性的影响，风口一旦错过，就追悔莫及了。我想这就是云计算特别强调可扩展能力的原因吧。
【小表广播】
小表广播也是我们在分布式数据库领域内最常用的工具之一，他的核心目的其实都是一个——尽可能让查询只发生在单机。
让我们用一个例子来说明，小表广播的一般使用场景。

图5 小表广播场景
图5中，如果我想知道买家id等于0的用户在商城里面买了哪些商品，我们一般会先将这两个表join起来，然后再用where平台名=”商城” and buyerID = 0找到符合要求的数据。然而这种join的方式，会导致大量的针对左表的网络I/O。如果要取出的数据量比较大，系统延迟会明显上升。
这时候，为了提升性能，我们就必须要减少跨机join的网络代价。我们比较推荐应用做如下处理，将左表复制到右表的每一个库上。这样，join操作就由分布式join一下变回到本地join，系统的性能就有很大的提升了，如图6所示。

图6
【分布式事务套件】
在阿里巴巴的业务体系中存在非常多需要事务类的场景，下单减库存，账务，都是事务场景最集中的部分。
而我们处理事务的方法却和传统应用处理事务的方案不大一样，我们非常强调事务的最终一致性和异步化。利用这种方式，能够极大地降低分布式系统中锁持有的时间，从而极大地提升系统性能。

图7 DRDS分布式事务解决套件
这种处理机制，是我们分布式事务能够以极低成本大量运行的最核心法门。在DRDS平台内，我们将这些方案产品化，为了DRDS的分布式事务解决套件。
利用他们，能够让你以比较低的成本，实现低延迟，高吞吐的分布式事务场景。
DRDS的未来
阿里分布式数据库服务DRDS上线至今，大家对这款产品的热情超出了我们的预期，短短半年内已经有几千个申请。
尽管还在公测期，但是大家就已经把关系到身家性命的宝贵在线数据业务放到了DRDS上，我能够感受到这份沉甸甸的信赖，也不想辜负这份信赖。
经过阿里内部几千个应用的不断历练，DRDS已经积累出一套强大的分布式SQL执行引擎和和一整套分布式事务套件。
我也相信，这些积累能够让用户在基本保持单机数据库的使用习惯的前提下，享受到分布式数据库高性能可扩展的好处。
在平时的DRDS支持过程中，我面对最多的问题就是，DRDS能不能够在不改变任何原有业务逻辑和代码的前提下，实现可自由伸缩和扩展呢？十分可惜的是，关系数据库发展至今，还没有找到既能保留传统数据库一切特性，又能实现高性能可扩展数据库的方法。
然而，虽不能至，吾心向往之！我们会以“可扩展，高性能”为产品核心，坚定地走在追寻圣杯的路上，并坚信最终我们一定能够找寻到它神圣的所在。
作者简介：王晶昱，花名沈询，阿里巴巴资深技术专家。目前主要负责阿里的分布式数据库DRDS（TDDL）和阿里的分布式消息服务ONS（RocketMQ/Notify）两个系统。

5. 未来五年会有哪些创业风口

一、大健康产业的创业机会。

所谓大健康产业就是要将公民的个人健康信息与医院的医疗资源相结合，打造出独特的分级医疗制度。通过大数据实时分析每位公民的身体健康，建立起属于每一位公民的健康数据库。也让相关的医疗产业走向市场化，发挥市场的调配作用，让医疗资源更加活跃起来，让公民的医疗健康更能得到充分的保障。

让更多的优秀创业者融入到智能家居行业，完善整个智能家居产业的产业模式和产业链。这对于创业者来说不仅是要求，过硬的技术也要求有精准的眼光，才能够抓住未来发展智能家居的最佳窗口期。

6. 数字货币会是下个风口吗

数字货币是一定会成为下一个风口的，但是只把数字货币提出来是不妥的，数字货币，虚拟货币，区块链是密不可分的，区块链是数字货币，虚拟货币的应用场景，是基础。数字货币，虚拟货币应用的根基是区块链，它们是密不可分联系在一起的，所以应该说区块链，数字货币，虚拟货币是下一个风口。虚拟货币是风口浪尖，虚拟货币和数字货币本是同根生，然而未来可能相煎太急，出现绞杀场景，数字货币是来自政府，虚拟货币是来自非政府，数字货币是亲生之子，虚拟货币是非婚生子，也是野种，在现在的环境下，虚拟货币生存环境困难，政府对虚拟货币有无限的生杀大权，有无限的机会，随时随地都可以把你打的满地掉牙，只是各国政府对待这个逆子的态度不同，给了虚拟货币喘息生存的空间，这可以看出各国政府对这个非婚之子还是心存怜悯，没有斩尽杀绝，毕竟它也是一条生命，而且同族同根，只是它太叛逆，不受约束，太自由，太癫狂，会给政府制造麻烦，最终会影响政府的政治经济其他的秩序。有宏亮大度自信的政府会理性看待它，因势利导，为政府所用，不自信的政府会视为洪水猛兽，围追堵截，驱逐出境，爱到哪到哪，虚拟货币变成了一个江湖浪子，自生自灭，只求老天保佑，大众即为天。比特币是虚拟货币的代表，它的经历可以看到各个政府的态度和方法，它一出生就没爹没娘，几经挫折，多少次濒临死亡，多少次被人痛打，多少次被人驱逐，它始终坚强活着，因为它坚信孔老夫子说的，天生我才必有用。看着它的同母异父的兄弟们，各个都是出门豪杰，各个都是高大上，羡慕嫉妒恨，就说其兄弟美元，有爹亲，有娘疼，人见人爱，那个风光，比特币是望尘莫及。比特币没有背景，没有势力，孤单一人，靠的是坚强的毅力，不屈的精神，为自由，公平，为大众付出的决心，感动了天，感动了地，感动了大众。如今它已经成长为英俊潇洒的王子，曾经的兄弟们开始仰望这位不屑一顾的私生子，不知有何感想？恐惧？担心？羡慕嫉妒恨？这些父母们又做何感想？难道还是骂，痛，恨，打？还是反省一下自己？是不是该给这些子女们相同的地位和待遇？有意栽花花不发，无意插柳柳成荫。遵循天道，地道，才是正道。相信虚拟货币的蓝天即将来临。那是天的呼唤，地的呼应，人的响应，其风口其场景的主角就是虚拟货币。

回答这个问题之前我们要先搞清楚三个概念：区块链、虚拟货币、数字货币，这是三个既相互联系但是又有区别的概念。区块链本质上是一种具有加密性，分散式分布，不可篡改的底层数据库系统，就像计算机的底层运行系统一样，如果现代计算机缺少这种系统，便成了无源之水，无法在其上运行windows软件系统，更无法安装各种软件。而区块链是现代信息技术的质的升级，被认为是引领第四次 科技 革命的技术，世界各地包括我国都在大力发展和推动区块链技术的发展。我国的中央银行也在积极 探索 发展数字货币，数字货币是法定货币的数字化表现形式，使用数字货币能极大的提高经济 社会 运行的效率和避免资源的浪费。

而我们说的虚拟货币是由于比特币的出现而以各种名义出现的山寨数字货币，自从2008年中本聪发明比特币并随着比特币价格的一路走高，各种和实际场景生搬硬套的项目便出现，高峰时虚拟货币的数量达到四五千种，除了个别优质的项目外大多数虚拟货币都是以盈利为目的，就是我们所说的割韭菜，炒虚拟货币的人，有99％都是亏损的，现在随着虚拟货币熊市的到来，绝大多数的虚拟货币已经死亡或者跌破发行价亦或者归零。

所以如果说风口的话区块链可能是下一个风口，因为它代表着信息技术的未来，也是传统行业升级的关键！

你这个说法的意思，我明白，你要说的比特币吧。我猜的。比特币造富了少部分人，亏的是大多数人。数字货币现在都在用，支付宝、微信钱包都在用。如果要说比特币还能翻番造富人，我劝你别做梦了。一是比特币等类似的币没有任何信用支持。以比特币为代表的数字货币最近都在大跌，知道为什么吗。因为比特币之类的数字货币没有任何信用可依托，以比特币为代表的数字货币，都是软件设计出来的局。开始的时候只有0.0几元，拿来支付没人用， 经过炒家一炒， 高时涨到2万美元，涨了2千万倍。是谁都没有想到的。他的理论就是货币总值固定。可能吗，美国等哪个国家不发货币，表面来看，货币都是根据国民生产总值为确定印发的，还有如美国之类的国家都在超发货币，所以国家和政府层面肯定是打压的。二是区块链与比特币不是一回事。很多人认为比特币就是区块链，代表了区块链。比特币是区块链的一个产品，区块链可以生产一个比特币，还可以实现别的用途。在这个问题上不要被别人匆悠了，成了接盘侠！三是比特币不具备任何的价值，可能‘有人出来反对，但现实是这样。现在有人在炒作说挖矿成本，这些都是为了炒作，这个没有任何现实意义。擦亮眼睛，不要被人忽悠了。说数字货币是下个风口没有任何意义，说区块链是下一风口有可能。国家货币国家发，有国家作信用支持，不是国家法定的货币都是非法的，一文不值也有可能。有空再讨论！

数字货币是大趋势，事关人民币国际化和去美元化，至关重要。

大行情？趋势看长期，是的。尤其是区块链技术的应用。

区块链技术应用是风口，能带动下数字币
数字货币会是下个风口吗？

其实这里边有好几个概念，我们按按政府数字货币和非政府数字货币说个大概。

非政府数字货币。 这个很好理解，即不是政府发行的数字货币，例如QQ币、比特币、其他各种币等等。这个肯定不会成为风口，顶多成为噱头。为什么，因为这么多年来，我们有听说过哪个组织机构或者哪个企业单位有自己的货币体系么？并没有。

无论是哪个国家，发行这种有价的证券也好，代金券也好，都是需要层层登记提交保证金的。否则随便印个证券、发个代金券就和印钱一样，那该国家还怎么保障经济稳定？发行非政府数字货币也是这个逻辑。

所以这个事情想想就可以，做就还是免了。除非能解决这个问题，否则它成不了风口。

有人会说，那比特币怎么解释。比特币需要解释什么？它就是某些投资机构的玩具。现在看起来市值挺大，但实际上它并没有任何保障，都是建立在人们的美好想象上的。

比特币不能消灭吗？其实是可以的，它就那么大点市值。只要几个国家联合起来出点经费，把大量的比特币拿在手里，例如200万个，直接砸盘砸到底。谁还敢去买比特币？就算一个比特币2万美元，400亿美元很多吗？2018/19财年美国政府财政收入预计为6.54万亿美元，400亿，只是个零头啊。

砸盘下来，做多的亏了只有抛售，做空的赚大了需要套现，那市场上多出来的那么些个比特币超过总量上限了怎么办？它还能继续玩下去吗？没人玩，它自然就消灭了。

为什么没人这么做，为什么要这么做？比特币至少也算个新事物，与其过早的消灭他，还不如尝试着让它成长起来，说不定能够发现什么新的东西，创造出新的模式呢？就比如利用比特币来做跨境的汇款等等。

无论从体量上还是从政治意义上，非政府的数字货币都是有很大局限性的。所以要让它称为风口，或许只能称为投机者眼中的风口吧。

政府数字货币。 如果是由政府主导的数字货币，我想这就不会成为什么风口了，跟着政府的节奏走就行。它开放给你，它就是风口。不开放给你，就只有封口。

数字货币现在还是初级阶段，我认为以后一定会全球流通，只是需要时间。

数字货币会不会成为下一个风口很难判定，这要取决于国家是否愿意人民币数字化改革，而且现阶段数字货币在全球都没有一个国家实行中国自然不会做第一个吃螃蟹的人，目前可以肯定区块链一定是下一个互联网风口！

数字货币现在处于低潮期，正是发展区块链技术应用的好时机，开发高速可靠运行公有链是大势所趋，区块链的落地项目越多，数字货币会跟随成为推广应用的衍生品，区块链将会下个网络风口，无论是相信还是不相信，它都在那。

之前很多人都以为是，事实上它不是。我告诉你吧，5G和AI是下一个风口。

7. 大数据成“下个万亿风口”，多重利好在路上，哪些行业会最受益

7月份的时候，《中国互联网发展报告(2021)》数据出炉，从中我们得知，在2020年中，我国互联网行业实现了快速发展，网民规模稳定增长。数据显示，截止到2020年年底，我国5G网络用户数量已经超过了1.6亿，大约占了全球5G总用户数的89%左右。另外，《报告》中还指出，截止到去年，我国的网民规模已经达到了9.89亿人，互联网普及了将近70.4%左右。

随着中国网民数量和互联网普及率的不断增大，中国信息消费市场规模量级巨大。如今大家都习惯利用网络完成生活所需，在居民消费升级和网络能力提升的背景下，依靠于网络出现的新技术、新产品、新内容、新业务都在不断带动各种消费需求。为此，作为提升信息消费体验的重要手段，大数据也在各行业领域中获得了广泛的应用。

什么是大数据?这在业内并没有统一的定义，不同的厂商，不同的用户，站的角度不同，对于大数据的理解也不一样。而官方的回答是这样解释的，“大数据”是需要处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

而麦肯锡全球研究所是这样定义的，这是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面，大大超过传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有着海量数据规模、快速数据流转、多样数据类型、价值密度低这四大特征......

其实，我们对于大数据最简单层次的理解，就是“巨量资料”。其实，身处在“数字时代”下，伴随着当下“云计算”、“互联网”、“物联网”的快速发展，以及我国政策支持之下，我国的大数据产业也在循序发展，应用得到了不断的深化，为此大数据也成为了当今经济 社会 领域中最受瞩目的热点之一。

这些年，以着大数据为核心的新一代信息技术革命，也正在加速推动着我国各个领域的数字化转型升级。在大数据的广泛应用之下，这不仅加速了数据资源的整合和开放共享，也促进了传统产业的转型升级，由此催生出了一批新业态和新模式。

在另外一份《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》的数据中，我们得知，自从2018年以来，我国的大数据技术开始迎来了快速发展，并且大数据和人工智能、VR、5G、区块链等新技术开始交汇融合，不断加速技术创新。

另外，据人民咨询的报道，赛迪顾问统计数据显示，2020年我国的大数据产业规模达到了6388亿元，同比增长了18.6%左右。并且，还有预计数据透露，预计未来3年的时间里，大数据产业规模发展都将以着15%以上的年均增速，到了2023年的时候，产业规模将会超过万亿元!

就目前的大数据产业的市场构成情况来看， 当下互联网、金融以及电信这三个行业在业务数字化转型方面处于领先的地位 ，据分析，这是因为这三个行业的信息化水平较高，并且研发力量较为强大。

另外，据预测， 现在工业大数据以及 健康 医疗大数据这两个行业是当下的新兴领域 ，因为数据量较大并且产业链延展性较高，非常被市场看好，并且未来的市场增长潜力也会很大。

现在来看，我国的大数据产业是处在一个快速推进期中，起步时间较晚，为此现在和部分欧美国家还存在一定的差距。例如，美国是全球信息技术产业的佼佼者，在硬件和软件领域中都拥有着一定的实力。

所以据透露，在大数据的概念火起来之前，美国信息技术产业就已经在大数据领域中有了不少的技术积累，于是这样的背景和实力之下，这也能使得美国有着很多的大型信息技术企业能够快速转型成大数据企业，进而来推动这一国家的整个大数据产业发展。

看到这里，其实大数据产业就是以着大数据为核心资源，再将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。就目前而言，我国大数据产业集聚区主要在经济较为发达的地区，例如北京、上海、广东等，这些地区的知名互联网以及技术企业较多，并且高端 科技 人才也相对集中。

而我国目前持续增长的网民数据和互联网的普及率都是为数据量的扩大累积基础，在未来“互联网+”的不断发展和信息技术的创新之下，越来越多的数据也会被记录，到时大数据产业相关联的所属行业也会不断丰富。

当大数据改变了传统的生产方式和经济运行机制，能显着提升经济运行水平和效率，同时在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已然成为各国重要的竞争优势新机遇之后，现在我国对大数据产业的发展也非常上心。

前段时间还有报道称，成都发布实施细则促进大数据产业发展，其中有一条“支持标准”——企业或机构将高价值数据接入数据服务平台加强应用，按照该数据流通收益的10%给予数据接入企业或机构最高100万元的奖励。

除此之外，在今年的早些时候，我国有关部门明确强调，高度重视大数据在经济 社会 发展中的作用，提出了“发展大数据产业对促进经济 社会 发展质量变革、效率变革、动力变革的意义重大”，同时还指出了，接下来，我国将会不断加强技术创新，补齐关键技术短板，强化薄弱技术环节。

另外，还会推进大数据产业链现代化、构建产业生态，最重要的一点，也会完善数据安全保障体系，强化大数据安全顶层设计和政策法规建设等。

总之，未来几年里，大数据产业在各行业中依旧是发展的关键，但是呢，我国大数据产业依旧存在挑战，而伴随着新型智慧城市和数字城市的建设热潮，当各地与大数据相关的园区加速落地时，我国的大数据产业也会持续呈现出增长趋势。