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数据控制者目录

**數據控制者目錄**（英語：**Register of data controllers**）是英國依據《1998 年數據保護法案》設立的資料庫。目錄由資訊專員辦公室管理，用於登記數據控制者（數據收集者）的信息以及收集和處理數據的目的。

根據《數據保護法案》，在某些情況下，數據控制者可豁免登記。當無法達到豁免要求時，在開始收集數據前未能通知資訊專員辦公室（即登記到目錄）是一項無過失責任罪行，可被資訊專員辦公室刑事檢控。

登記加入目錄繳納的費用被直接用於英國資訊專員辦公室的運作。任何人均可免費查詢此目錄。

## 參考文獻

## 外部連結

* 數據控制者目錄 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据控制语言

**資料控制語言** (Data Control Language) 在 SQL 語言中，是一種可對資料存取權進行控制的指令，它可以控制特定使用者帳戶對資料表、檢視表、預存程序、使用者自訂函式等資料庫物件的控制權。由 `GRANT` 和 `REVOKE` 兩個指令組成。

## 語法結構

DCL 以控制使用者的存取權限為主，因此其指令作法並不複雜，可利用 DCL 控制的權限有：

* `CONNECT`
* `SELECT`
* `INSERT`
* `UPDATE`
* `DELETE`
* `EXECUTE`
* `USAGE`
* `REFERENCES`

根據不同的 DBMS 以及不同的安全性實體，其支援的權限控制也有所不同。

`GRANT` 的語法結構為：

`DENY` 的語法結構為：

## 參考文獻
数据操作语言

**資料調處語言**（Data Manipulation Language, DML）是用於資料庫操作，對資料庫其中的物件和資料執行存取工作的編程語句，通常是資料庫專用程式語言之中的一個子集，例如在資訊軟體產業通行標準的 SQL 語言中，以 `INSERT`、`UPDATE`、`DELETE` 三種指令為核心，分別代表插入 (意指新增或建立)、更新 (修改) 與刪除 (銷毀)。在使用資料庫的系統開發過程中，其中應用程式必然會使用的指令；而加上 SQL 的 `SELECT` 語句，歐美地區的開發人員把這四種指令，以「CRUD」(分別為 Create, Retrieve, Update, Delete 英文四字首字母縮略的術語) 來稱呼；而亞洲地區使用漢語的開發人員，或可能以四個漢字：**增 查 改 刪** 來略稱。

## 語法結構

DML 的主要功能即是存取資料，因此其語法都是以讀取與寫入資料庫為主，除了 `INSERT` 以外，其他指令都可能需搭配 `WHERE` 指令來過濾資料範圍，或是不加 `WHERE` 指令來存取全部的資料。

### SELECT

SELECT 是 SQL 資料調處語言 (DML) 中用於查詢表格內欄位資料的指令，可搭配條件限制的子句 (如 where) 或排列順序的子句 (如 order) 來取得查詢結果。

基本格式有：

 

### INSERT

INSERT 是將資料插入到資料庫物件中的指令，可以插入資料的資料庫物件有資料表以及可更新檢視表兩種。

基本格式有：

例如：

### UPDATE

UPDATE 指令是依給定條件，將符合條件的資料表中的資料更新為新的數值，其基本格式為：

例如：

### DELETE

DELETE 指令為自資料庫物件中刪除資料的指令，基本語法為：

例如：

## 使用者介面的增查改刪功能

**CRUD** 在多數使用者介面的應用程式，也是與系統相關的重要功能。 例如在通訊錄軟體中，基本儲存單元是單個聯絡人條目。一個通訊錄軟體最基本的功能，必須允許使用者可以操作：

* 添加或建立新的聯絡人條目
* 讀取，檢索，搜尋或檢視現有條目
* 更新或編輯現有條目
* 刪除現有條目

如果沒有這四個操作，該軟體或許不是完整的版本。由於這些操作很重要，它們通常在一個大的功能標題下記錄和描述，例如「聯絡人管理」，「內容管理」或「聯絡人維護」（或「文件管理」），具體取決於基本儲存單元 特定的應用程式）。

## 參考文獻

1. 完整的 SQL 中文參考網站
2. MySQL SQL Syntax （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
3. Oracle® Database SQL Language Reference
4. Transact-SQL Reference （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
5. PostgreSQL SQL Commands （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据整合

**資料整合**是將不同來源與格式的資料邏輯上或物理上進行整合的過程。傳統上，資料整合可以分為兩大類別方法，即資料倉儲和聯邦資料庫系統。資料庫倉庫技術在物理上將分布在多個資料來源的資料統一集中到一個中央資料庫中；而聯邦資料庫則僅通過將使用者查詢翻譯為資料來源查詢來進行邏輯上的資料整合。
数据文件

**數據文件**是一種計算機文件，用於存儲計算機應用程式或系統所要使用的數據，這些數據包括輸入和輸出數據。數據文件通常不包含所要執行的指令或代碼（即電腦程式）。

## 參考文獻
数据映射器模式

在軟體工程中，**對象映射器模式**（data mapper pattern）是一種架構模式。它在 Martin Fowler 的 2003 年著《企業應用架構的模式》書中命名。符合這個模式的對象的接口將包括函數比如創建、讀取、更新和刪除，它們對表示數據存儲中領域實體類型的對象進行操作。

數據映射器是，在持久化數據存儲（經常是關係資料庫）和內存中數據表示（領域層）之間，進行雙向轉移的數據訪問層。這個模式的目標是，保持內存中表示和持久化數據之間相互獨立，並獨立於數據映射器自身。數據訪問層是由一個或多個映射器（或數據訪問對象）構成，它們進行數據轉移。映射器實現在範圍上有所不同。通用映射器將處理很多不同的領域實體類型，專用映射器只處理一種或一些。

## 實現

這個概念的實現可在很多程式語言的各種框架中見到。

### Java/.NET

* MyBatis 持久化框架。
* Hibernate（NHibernate）持久化框架。

### Node.js/TypeScript

* Bookshelf.js 庫。
* TypeORM 庫。
* Massive.js 庫。
* Prisma。
* Objection.js 庫。
* MikroORM 庫。

### PHP

* Atlas ORM（數據映射器、表格數據網關、查詢建造器和 PDO 包裝器）。
* Doctrine2 對象關係映射器（ORM）和資料庫抽象層。
* Cycle ORM（PHP 數據映射器 ORM 和數據建模引擎）。

### Python

* SQLAlchemy 庫。
* mincePy 庫。

### Ruby

* DataMapper 庫（實際上這個庫實現了主動記錄設計模式，它的後繼者 DataMapper 2（現在的 ROM）致力於實際上實現它所命名的這個設計模式）。

### Elixir

* Ecto 持久化框架。

## 參見

* 主動記錄模式
* 對象關係映射

## 引用
数据查询语言

**查詢語言**或**資料查詢語言**（Data Query Language, DQL）是用於從資料庫或資訊系統中查詢資料的電腦語言。例如 SQL 語言是查詢語言裡比較知名的一種。

## 查詢語言範例

## 資料查詢語言

**數據查詢語言**泛指向資料庫或資訊系統查詢的各種程式語言。資料查詢語言必須要能表達所有關係代數所能表達的查詢，這樣才被稱為**關係完整的**（英語：Relational complete）。

DQL 的主要功能是查詢資料，本身核心指令為 SELECT，為了進行精細的查詢，加入了各類輔助指令。`SELECT` 是查詢的指令，例如：

## 參照

## 參考資料

1. 完整的 SQL 中文參考網站
2. MySQL SQL Syntax （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
3. Oracle® Database SQL Language Reference
4. Transact-SQL Reference （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
5. PostgreSQL SQL Commands （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
6. 一種新的查詢語言：OttoQL Reference
数据格式

**文件格式**可以指：

* **文件檔案格式**（英語：Document format），港台譯作**文件格式**，中國大陸譯作**文檔格式**。
* **檔案格式**（英語：File format），中國大陸譯作**文件格式**，港台譯作**檔案格式**。
数据模型

在軟體工程中，**資料模型**是定義資料如何輸入和與輸出的一種模型。其主要作用是為資訊系統提供資料的定義和格式。資料模型是資料庫系統的核心和基礎，現有的資料庫系統都是基於某種資料模型而建立起來的。

## 要求

1. 比較直觀地模擬實境世界
2. 容易為人理解
3. 便於電腦實現

## 三要素

1. 資料結構：儲存在資料庫中物件類型的集合，作用是描述資料庫組成物件以及物件之間的聯絡。
2. 資料操作：指對資料庫中各種物件實例允許執行的操作的集合，包括操作及其相關的操作規則。
3. 資料完整性約束條件：指在給定的資料模型中，資料及其聯絡所遵守的一組通用的完整性規則，它能保證資料的正確性和一致性。

## 參考文獻
数据段

在採用段式內存管理的架構中，**數據段**（data segment）通常是指用來存放程序中已初始化的全局變量的一塊內存區域。數據段屬於靜態記憶體分配。

## 參見

* BSS 段
* 代碼段
* 記憶體管理
* 動態記憶體分配
* 段式管理
数据流

**資料流**又稱**數據流**，是一個用在電腦計算的術語，有多方面的含義，取決於具體的應用程式及使用情境。 在軟體架構領域，資料流指的通常是串流處理或響應式編程。

## 軟體架構

資料流是一種軟體範例，它基於將計算參與者與可以同時執行的階段（管道）斷開連接的想法。數據流也可以稱為串流處理或響應式編程。

## 硬體架構

## 並發性

## 另見

## 參考文獻

## 外部連結
数据流图

**Data Flow Diagram**，縮寫為 **DFD**。中文名**資料流圖**或**資料流程圖**。數據流圖 DFD 是描述系統中數據流程的一種圖形工具，它標誌了一個系統的邏輯輸入和邏輯輸出，以及把邏輯輸入轉換邏輯輸出所需的加工處理。

值得注意的是，資料流圖不是傳統的流程圖或方塊圖，資料流也不是控制流。資料流圖是從資料的角度來描述一個系統，而方塊圖是從對資料進行加工的工作人員的角度來描述系統。

## 數據流圖的圖符

數據流圖有四種基本圖形符號：

## 分層 DFD

如果系統的規模較大，僅用一個 DFD 難以描述，會使得系統變得複雜、龐大而又難以理解。為了降低系統的複雜性，一般採取「逐層分解」的方法，繪製分層的 DFD。

* 繪製分層 DFD 的原則一般是：先全域後局部，先整體後細節，先抽象後具體。
* 繪製分層 DFD 的步驟一般是：
  * 先確定整個系統的範圍和功能，繪製頂層的 DFD。
  * 繪製出頂層的 DFD 之後，然後逐層分解頂層 DFD，獲得若干中間層 DFD。
  * 根據獲得的中間層 DFD 繪製各個底層的 DFD。

## 實例

一個簡單的資料流圖

## 參考文獻

### 參照

### 來源

**書籍**

* 《軟體工程 —— 理論與實踐》許家怡、曾翎、彭德中 高等教育出版社

## 外部連結

* 中興大學地圖導覽系統 DFD
* 東南大學軟體工程資料流圖的基本成分 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* P. D. Bruza and Th. P. van der Weide. The Semantics of Data Flow Diagrams. [2010-01-09]. （原始內容存檔於 2008-03-23）.
* Case study "Current physical dataflow diagram for Acme Fashion Supplies" ..and accompanying elementary process descriptions
* "Yourdon's chapter on DFDs"

## 參見

* 軟體工程
* 流程圖
* 業務流程建模標記法
* 系統關係圖
* 控制流程圖
数据流程编程

在程式設計中，**資料流程編程**是一種程式設計範式，它將程式建模為資料在運算（operation）之間流動的有向圖，從而實現了資料流程原理和架構。資料流程程式語言，共享了純函數式語言的某些特徵，比如單賦值，並且開發它們的動因，通常是為了向更適合數值處理的語言，增加函式語言程式設計概念。

## 歷史

先驅的資料流程語言是 BLODI（BLOck DIagram），它是 John Larry Kelly, Jr.、Carol Lochbaum 和 Victor A. Vyssotsky 專門開發的，用於採樣資料系統。最初開發更常規的資料流程語言，是為了使並列編程更加容易。在 1966 年 Bert Sutherland 的博士論文《電腦過程的線上圖形規定》中，Sutherland 建立了第一個圖形資料流程編程框架。

資料流程編程，是 1960 年代由 Jack Dennis 和他在 MIT 的研究生開創。為了避免混淆於資料流程計算或資料流程架構，它基於了非確定型機器範式，一些作者使用術語「資料串流」（datastream）替代「資料流程」。

後續的資料流程語言，大多是在大型的超級電腦實驗室中開發的。其中最流行的是 1983 年發行的 SISAL，它是勞倫斯利弗莫爾國家實驗室開發的。SISAL 看起來很像大多數的語句驅動語言，但是變數必須是單賦值的。這允許編譯器容易的辨識輸入和輸出。SISAL 已經發展出了很多分支，包括 SAC，即單賦值 C 語言，它力求儘可能的接近流行的 C 程式語言。

在 1980 年代早期，美國海軍開發了 ACOS 和 SPGN（訊號處理圖式表示法）。它今天仍用於很多實戰平台中。更激進的概念是 Prograph，在其中程式用螢幕上的圖形來構造，而變數被完全替代為連接輸入和輸出的連線。

資料流程已被提議，用作規定分散式系統構件的全域行為的抽象方法：在現場分散式物件編程模型中，使用分散式資料流程來儲存和溝通狀態，因而它們扮演了類似於類 Java 程式語言中變數、欄位和參數的角色。

## 特性

傳統上，程式被建模為，按照特定次序發生的一系列運算；這稱為指令式編程，這種編程方式也叫做順序式、程序式、控制流程（意指程式選擇某個特定路徑）。程式聚焦於命令，符合於馮・紐曼的順序式編程願景，而資料通常是「靜止的」。

與之相對，資料流程編程強調了資料的流動，並將程式建模為一系列的連接。顯式的定義輸入和輸出的連接運算，它的功能類似於黑箱。一個運算在它的所有輸入成為有效時立即執行。因此，資料流程語言是天然並列的，並可在大型的、去中心化的系統上運作。

### 狀態

電腦編程的關鍵概念之一，是狀態（state）的概念，它本質上是在系統中各種狀況的快照（snapshot）。多數程式語言需要相當數量的狀態資訊，它們通常對編程者是隱蔽的，電腦自身經常完全不知道哪部份資訊編碼了持久狀態。這是一個嚴重問題，因為在並列處理機器中，狀態資訊需要在多個處理器之間共享。多數語言強制編程者增加額外代碼，來指示哪些資料和哪部份代碼，對於狀態而言是重要的。這種代碼趨向於在效能方面是代價昂貴的，並且難於閱讀和除錯。

如果將順序式程式想像為，在任務（運算）之間移動的一個單一工人，則資料流程程式，更像是在一個裝配線上的一系列工人，每個人都在材料可獲得的時候，作一份特定任務。因為運算只關心資料輸入的可獲得性，它們沒有隱蔽的狀態要追蹤，都是同時「準備好的」。

### 體現

資料流程程式，可以用不同方式來體現。一個傳統程式，通常體現為一系列的正文指令，可以合理的描述一個串行系統，它在小型單一用途的，接收、處理並返回的工具之間，用管道連通資料。資料流程程式開始於一個輸入，可能有命令列參數，並說明資料被怎樣使用和修改。資料的流程是顯式的，經常用連線或管道來說明。

在編碼方面上，資料流程程式，可以被實現為一個雜湊表，具有以可唯一性辨識的輸入作為鍵（key），用它來尋找轉至指令的指標。當任何運算完成時，程式逐項掃描運算的一個列表，直到找到第一個全部輸入都當前有效的運算，並執行它。當運算結束時，它典型的會輸出資料，因而使得另一個運算變為有效。

對於並列運算，只有這個列表需要被共享；它是整個程式的狀態。因此維護狀態的任務，從編程者移交給了語言的執行時系統。在有著單一處理器核心的機器上，設計用於並列運算的實現，只會簡單的產生開銷，要完全去掉這種開銷，可以使用一種不同的執行時系統。

## 語言

資料流程程式語言包括：

## 應用編程介面

* Apache Beam：Java/Scala SDK，統一的串流（和批次）處理，支援多種執行引擎（Apache Spark、Apache Flink、Google 雲平台等）。
* Apache Flink：Java/Scala 庫，允許串流（和批次）計算執行於分散式 Apache Hadoop（或其他）叢集之上。
* SystemC：C++ 庫，主要用於硬體設計。
* TensorFlow：基於資料流程編程的一個機器學習庫。

## 參見

* 資料驅動編程
* 基於流程編程
* 函數式回應式編程
* 管道 (軟體)
* 訊號編程
* 串流處理

## 參照

## 外部連結

* Book: Dataflow and Reactive Programming Systems
* Basics of Dataflow Programming in F# and C# （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Dataflow Programming - Concept, Languages and Applications （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Static Scheduling of Synchronous Data Flow Programs for Digital Signal Processing （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Handling huge loads without adding complexity （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） The basic concepts of dataflow programming, Dr. Dobb's, Sept. 2011
* 純函式管道資料流 v3.0 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据流量控制

在數據傳輸中，**數據流量控制**是一個能管理兩個節點（數據發送方和數據接收方）之間數據傳輸速度的機制，由於數據發送方的發送速度和數據接收方的處理速度並不一致，數據流量控制為數據接收方提供了一種控制發送方傳輸速度的機制，使數據接收方節點不會被數據發送方節點發來的數據所淹沒。
数据清洗

**資料淨化**（data cleaning）是從記錄集、資料庫表或資料庫中檢測和糾正（或刪除）損壞或不準確的記錄的過程，是指辨識資料的不完整、不正確、不準確或不相關部分，然後替換、修改、或刪除髒資料或粗資料。資料淨化可以與資料加工工具互動執行，也可以通過指令碼進行批次處理。

清洗後，一個資料集應該與系統中其他類似的資料集保持一致。 檢測到或刪除的不一致可能最初是由使用者輸入錯誤、傳輸或儲存中的損壞或不同儲存中類似實體的不同資料字典定義引起的。 資料清理與資料確認 (data validation) 的不同之處在於，資料確認幾乎總是意味著資料在輸入時被系統拒絕，並在輸入時執行，而不是執行於批次資料。

資料淨化不僅僅更正錯誤，同樣加強來自各個單獨資訊系統不同資料間的一致性。專門的資料淨化軟體能夠自動檢測資料檔案，更正錯誤資料，並用全企業一致的格式整合資料。

## 參閱

* 資料確認
* 驗證及確認

## 參考資料
数据湖

**資料湖泊**（英語：data Lake）是指以檔案以其原始格式（如 BLOB 或檔案等）儲存的數據儲存庫或是系統 。資料湖泊多半會將所有的資料統一儲存，包括源系統資料、感測器資料、社會資料等資料的原始副本，也包括用於報表、視覺化、資料分析和機器學習等流程之轉換後資料。資料湖泊也可能包括關聯式資料庫的結構化資料（行與列）、半結構化的資料（CSV、紀錄檔、XML、 JSON）及非結構化資料 (電子郵件、檔案、PDF）及二進位資料（圖像、音訊、影片）等。資料湖泊可能是「on premises」（指在組織的資料中心裡），也可能放在雲端（使用 Amazon、微軟或是 Google 的雲端服務）。

構建不良的資料湖泊又稱為資料沼澤。使用者或是無法存取這樣的資料湖泊，或是資料湖泊內的資料沒什麼價值。

## 背景

據稱此術語由 James Dixon 為了與資料市集對比而提出，當時他是 Pentaho 的技術長。 資料市集相對較小，包含從原始資料提取出來的有價值的屬性。 在推廣資料湖泊的時候，他認為，資料市集有幾個原生的問題，例如 資訊孤島。普華永道稱，資料湖泊可以 "解決資料孤島。" 在其資料湖泊研究中，他們指出，企業 "開始使用一個單一的、基於 Hadoop 的儲存庫來存放和提取資料。"
Hortonworks, Google, Oracle, Microsoft, Zaloni, 天睿動力的技術， Cloudera 和 亞馬遜 都有資料湖泊的產品。 

## 範例

許多公司使用 Azure Data Lake 和 亞馬遜雲服務 Lake Formation 之類的雲端儲存服務，或者 Apache Hadoop 之類的分散式檔案系統 學術界對於資料湖泊的興趣也正在興起。比如，Cardiff 大學 的個人資料湖泊，它定位於管理個人大數據，提供收集，管理和分享個人資料的單一入口. 
早期的資料湖泊 (Hadoop 1.0) 在批次資料處理方面能力有限，僅有 (MapReduce) 這一個資料處理範式。 資料湖泊的存取者必須具備用 Java 實現 MapReduce 的能力，以及掌握一些高層工具，比如 Apache Pig and Apache Hive (他們本身是面向批次處理的).

## 批評

在 2015 年六月，David Needle 表示 "所謂的資料湖泊" 是 "一個（相比之下）更具爭議性的方法來管理大數據". 普華永道 也在它們的研究中謹慎地指出，並不是所有的資料湖泊行動都是成功的。 他們參照 Sean Martin，劍橋語意的技術長的話：

普華永道描述那些在建立資料湖泊方面取得成功的公司能找出對組織重要的那些資料和元資料，逐步讓他們的資料湖泊趨向成熟。對於資料湖泊的另一項批評是，這一概念模糊和任意。 它指的是不適合進入傳統的 資料倉儲 架構的任何工具或資料管理實踐。 資料湖泊已被稱為一種特定的技術。 資料湖泊已被標記為一個原始資料儲存庫或 ETL 解除安裝樞紐。 資料湖泊已被定義為一個自助分析服務的中央樞紐。 資料湖泊這一概念涵蓋了太多意義，因此這個術語的價值存疑。

## 參考文獻
数据漂白

**數據脫敏**又稱**數據漂白**，是指人們將數據中的敏感信息去除。這些敏感信息包括個人的姓名、電話、住址、身份證號碼。數據脫敏的目的是保障敏感信息不外泄。常見的數據脫敏的方法有替換（如將女性用戶名替換為 F）、重排（如將序號 12345 重排為 54321）、加密（如將編號 12345 加密為 23456）、截斷（例如 13811001111 截斷為 138）、掩碼（如 123456 變成 1xxxx6）。

## 參考文獻
数据狗

**數據狗**（Datadog）是美國的一家 SaaS 公司，提供伺服器、資料庫等的監控服務。

## 歷史

該公司創立於 2010 年，創始人來自無線世代（Wireless Generation）。2015 年收購 Mortar Data。隨著公司規模擴大和不斷併購，它先後在巴黎和東京等地開設了分部。

### 融資

2010 年接受 NYC Seed、Contour Venture Partners、IA Ventures、傑瑞・紐曼和亞歷克斯・佩恩等的種子輪投資，2012 年接受指數投資和 RTP 投資的 A 輪融資，2014 年接受 Openview 的 B 輪融資，2015 年接受指數投資 3100 萬美元的 C 輪融資。2016 年接受 ICONIQ 資本 9450 萬美元的 D 輪融資，2019 年 9 月 19 日在納斯達克上市。

## 參考文獻

## 外部連結

* 官方網站
*
数据确认

數據科學中，**數據確認**（英語：data validation）是一個流程，確保數據清洗後的數據是健壯的（fitness）、一致的（consistency） 。這種流程稱為「確認規則」、「確認約束」、「檢查流程」 。這不同於證實或證否算法正確實現了規格或屬性的正確性。

## 數據確認的類別

### 數據類別檢查

如 Excel 數據表中的某列是由 24 個數字組成的序列號（serial number），不應該被 Excel 軟體自動識別為數值，這會導致表示精度問題。

### 值域與約束性檢查

如檢查輸入值在最小 / 最大的閾值之間；或與正則表達式定義的規格一致（consistency）。

### 代碼及交查引用檢查

代碼與交叉引用確認是檢查搜否與可能的外部規則、需求、或特定組織、上下文環境、基本假設相一致。這些確認提供的數據是否與已知的查詢表或目錄信息服務相一致。

例如，用戶提供的國家代碼應該與當前所在國家 / 地區相一致。

### 結構化檢查

是指把其他種類的確認與複雜的流程組合起來。

### 一致性檢查

確保數據是符合邏輯的。例如，訂單交付日期不應該早於運輸日期。

## 確認的類型

**允許字符的檢查**
: 檢查字符是否在期望的範圍內。

**批匯總**
: 根據批匯總數據是否對得上，檢查是否有缺失記錄

**基數檢查**
: 檢查記錄數與相關記錄數是否合乎邏輯。例如，作為「客戶」的接觸信息記錄，就應該至少關聯一條訂單。有的業務邏輯更為複雜。如工資資料庫中標名為「前雇員」的接觸信息記錄，就不應該在離職日期之後再有關聯的薪水支付記錄 (cardinality = 0)。

**數字檢查**
: 對於數值數據，可以用一位額外的數字作為檢查和。

**一致性檢查**
: 檢查記錄的欄位之間是邏輯一致的。例如，如果已經過了過期日期，那麼狀態欄位就不該是 "active".

**跨系統一致性檢查**
: 多個系統可能都存有同一信息，但數據格式不同。

**數據類型檢查**
: 檢查輸入值是否遵從了類型數據。例如，輸入框應該包含數字，拒絕字母 'O'。

**文件存在檢查**
: 檢查給定名字的文件是否存在。

**格式檢查**
: 檢查數據是否符合規定格式，如日期 YYYY-MM-DD，正則表達式驗證

**存在性檢查**
: 例如，客戶應該有 email 地址

**值域檢查**
: 例如，概率值應該在 0 與 1 之間。

**引用完整性**
: 外鍵應該在被引用表中有對應的主鍵。

**拼寫與語法檢查**
:

**獨一無二性檢查**
:

**查表檢查**
: 檢查數據是否在允許值清單中。

### 確認後動作

**強制動作**
: 如果確認未通過，則拒絕該數據並要求輸入者提供符合要求的數據。

**建議動作**
: 如果自動清理數據，應該給數據源用戶發 email 備案此事。

**確認動作**
: 要求數據輸入者人工確認數據符合其真實意圖或者根據系統給出的建議修改數據格式。

**日誌動作**
: 即使確認沒有發現問題，也應該寫下確認日誌。

## 確認與保全

未通過數據確認的，稱為數據損壞.

## 參見

* 數據驗證
* 驗證及確認
* 軟體驗證及確認

## 參考文獻

## 外部連結

* Data Validation （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, OWASP
* Input Validation （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）, OWASP Cheat Sheet Series, github.com
数据科学

**資料科學**（英語：data science）又稱**數據科學**，是一門利用資料（數據）學習知識的學科，其目標是通過從資料中提取出有價值的部分來生產資料產品，學科範圍涵蓋了：資料取得、資料處理、資料分析等過程，舉凡與數據有關的科學均屬資料科學。

資料科學結合了諸多領域中的理論和技術，包括應用數學、統計、圖型識別、機器學習、資料視覺化、資料倉儲以及高效能計算。資料科學通過運用各種相關的資料來幫助非專業人士理解問題。
資料科學技術可以幫助我們如何正確的處理資料並協助我們在生物學、社會科學、人類學等領域進行研究調研。此外，資料科學也對商業競爭有極大的幫助。

美國國家標準技術研究所於 2015 年發表七卷大數據參考框架（NIST Big Data Reference Architecture，NBDRA），於第一卷定義篇中將數據科學定為在理論科學、實驗科學和計算科學之後的第四科學科學。

 

## 歷史

1960 年代，彼得・諾爾就首次提議要用「數據科學（data science、Datalogy）」來替代「計算機科學（computer science）」，後來在上世紀九十年代中期為國際分類社團聯盟所用。

1997 年 11 月，吳建福 發表了題為「統計 = 資料科學？」的就任演講， 因為他被任命為密西根大學的 H. C. 卡弗教授。
在這次演講中，他將統計工作描述為資料收集、資料建模和分析以及決策制定的三部曲。 在他的結論中，他開創了「資料科學」（而非「電腦科學」）這個術語的現代用法，並提倡將統計學重新命名為資料科學，而統計學家則應重新命名為資料科學家。
後來，他發表了題為「統計 = 資料科學？」的演講，作為他 1998 年的首個 P. C. 馬哈拉諾比斯紀念演講。 這些講座是為了紀念印度科學家、統計學家和印度統計學院創始人 P. C. 馬哈拉諾比斯。

2001 年，William S. Cleveland 提議將其設立為一個新的學科，吸收「計算在數據方面取得的進展」作為統計學的延伸。《Data Science Journal》及《The Journal of Data Science》分別於 2002 年與 2003 年發行；2005 年 9 月，美國國家科學基金會發表了《長存的數位資料收集：使 21 世紀的研究與教育成為可能》，文中將數據科學家定義為「資訊與電腦科學家，資料庫與軟體工程師與程式設計師，跨學科專家，保管員以及專業注釋者，圖書館員，檔案館員和其他人員，這些人對數位資料收集的成功管理至關重要。」
2008 年 Jeff Hamerbatcher 與 DJ Patil circa 分別在 Facebook、LinkedIn 領導全球第一支數據科學團隊，至此數據科學越來越被廣泛流行，並應用到公共衛生、市場、金融、社會等各個領域。

## 資料科學家

數據科學家這個職位的頭銜則是 1997 年吳建福的報告 "Statistics = Data Science?" 中首次提及的，他認為數據科學家就是能夠從大型資料集中析取出數據，並進行統計推斷的統計學家。

2009 年 1 月，數位化數據跨機構工作組發表了一份名為《駕馭科學與社會數字化數據之力》的報告，Sadkowsky 從中了解到「數據科學家」這個詞，認為該詞是自己所從事工作的最好描述。

2012 年，資料科學家被《哈佛商業評論》稱為《二十一世紀最性感的職業》後，數據科學逐漸成為一個時髦術語（Buzzword）。

2017 年，由資料科學活動而衍生的資料經濟，也開始被關注。與資訊經濟不同的是，資訊經濟是由編譯過的資料而產生經濟價值，而資料經濟的資料價值則源自於資料本身，它可以不斷的被編譯而產生多樣化的價值。

資料科學家在美歐的需求巨大，麥肯錫公司宣布全世界上此職業人才短缺超過二十萬工人。

## 參考文獻
数据科学家

數據科學家這個職位的頭銜則是 1997 年吳建福的報告 "Statistics = Data Science?" 中首次提及的，他認為數據科學家就是能夠從大型數據集中析取出數據，並進行統計推斷的統計學家。

2009 年 1 月，數位化數據跨機構工作組發表了一份名為《駕馭科學與社會數字化數據之力》的報告，Sadkowsky 從中了解到「數據科學家」這個詞，認為該詞是自己所從事工作的最好描述。

數據科學家被《哈佛商業評論》稱為《二十一世紀最性感的職業》後，數據科學逐漸成為一個時髦術語（英語：Buzzword)。

數據科學家在美歐的需求巨大，麥肯錫公司宣布全世界上此職業人才短缺超過二十萬工人。《The Data Incubator》國際企業，在矽谷和紐約等地成立，提供國際大數據和數據科學培訓服務。

## 參見

* 信息與計算科學
* 計算科學家
* 統計學習理論
* 機器學習
* 人工智慧
* 運算學習論
* 超級計算機
* 雲計算
* 計算機科學家

## 注

## 外部連結

*
数据管理

**資料管理**，即對資料資源的管理。按照 DAMA 的定義：「資料資源管理，致力於發展處理企業資料生命周期的適當的建構、策略、實踐和程式。」這是一個高層而包含廣泛的定義，而並不一定直接涉及資料管理的具體操作（如關聯式資料庫的技術層次上的管理）。

資料管理的常見內容包括:

* 資料分析
* 資料建模
* 資料庫管理
* 資料倉儲
* 資料探勘
* 資料安全
* 資料整合
* Data movement
* Data quality assurance
* Meta-data management (data repositories, and their management)
* Strategic data architecture

## 資料管理的主題（領域）

資料管理的主題，根據 DAMA DMBOK 框架劃分，包括：

## 參考文獻

## 外部連結

* DAMA International - 資料管理協會
* DM 評論 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据类型

在程式設計的型別系統中，**資料類型**（英語：Data type），又稱**資料型態**、**資料型別**，是用來約束資料的解釋。在程式語言中，常見的資料類型包括原始類型（如：整數、浮點數或字元）、多元組、記錄單元、代數資料類型、抽象資料類型、參考型別、類別以及函式型別。資料類型描述了數值的表示法、解釋和結構，並以演算法操作，或是物件在記憶體中的儲存區，或者其它儲存裝置。

## 機器中的資料類型

所有在電腦中，基於數位電子學的底層資料，都是以位元（0 或 1）表示。其中資料的最小的定址單位，稱為位元組（通常是八位元，以八個位元為一組）。機器碼指令處理的單位，稱作字長（至 2007 年止，一般為 32 或 64 位元）大部分對字長的指令解譯，主要以二進制為主，如一個 32 位元的字長，可以表示從 0 至 $2^{32}-1$ 的無符號整數值，或者表示從 $-2^{31}$ 至 $2^{31}-1$ 的有符號整數值。由於有了二的補數，機器語言和機器大多不需要區分無符號和有符號資料類型。存在著特殊的算術指令，對字長中的位元使用不同的解釋，以此作為浮點數。

## 原始資料類型

程式語言提供若干**原始資料型別**，以作為程式以及專用化複合類型的建立基礎。典型的原始資料類型包含各種整數、浮點數以及字串型別。儘管這些建立基礎：陣列、記錄單元以及參考所聯繫的資料，可能未包括在基本型別，但仍可將其視為若干原始值的聚集。

## 複合型別

這部分可包括以下內容（最終仍取決於程式語言）：

* RECORD

　
: 一組變數型別，例子：資料庫表格中的一行

* TABLE

　
: 資料庫中的索引欄位

* NESTED TABLE

　
: 任意的單一複合型別的一維陣列

* VARRAY

　
: 同一型別變數、且固定大小的收集處

## 數值範圍

每一個資料類型都有一個數值上的最大和最小值，稱作數值範圍。了解數值的範圍是很重要的，尤其是當使用較小的型別時，你就只能儲存範圍之內的數值。試圖儲存一個超出其範圍的數值，可能會導致編譯或執行錯誤，或者不正確的計算結果（因為被截斷）。

一個變數的範圍，是基於用以儲存數值的位元組數目，而且整數資料類型通常能夠儲存 $2^{n}$ 數值（此處的 $n$ 是指位元）。對於其它的資料類型（例如，浮點數），其數值範圍更為複雜，且幾乎取決於所使用的儲存方法。還有一些不用完全部的位元，例如，布林只需一個位元，且表示一個二進制值（雖然在實踐中，通常會用完剩餘的 7 個位元）。某些程式語言也允許反向決定，程式設計者定義解決問題所需的範圍和精度，然後由編譯器自動選擇合適的整數或浮點數。

下表列出常見的資料類型，及其數值範圍：

## 資料結構

## 抽象類型

## 註釋

## 參考文獻

* Luca Cardelli, Peter Wegner. _On Understanding Types, Data Abstraction, and Polymorphism,_ [1] （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） from _Computing Surveys_ (December, 1985).

## 參見

* 類型理論，關於類型的數學模型。
* 型別系統，關於在程式語言型別中的選擇差異。
数据类型_(C语言)

在 C 語言中，資料型態可以分為兩類：基礎資料型態和複合資料型態。

## 基礎資料型態

_注意：以下是典型的資料位長和範圍。編譯器可能使用不同的資料位長和範圍。請參考具體的參考。_

在標準標頭檔 limits.h 和 float.h 中說明了基礎資料的長度。float，double 和 long double 的範圍就是在 IEEE 754 標準中提及的典型資料。另外，C99 添加了新的複數類型，C11 添加了原子類型，它們不在本條目討論範圍內。關於這些類型的具體含義和部分細節，參見資料類型，最後一列寫出了這些類型在硬體層面的類型（x86&x86\_64 實現)

註：粗體為 C99 所新增的類型。

## 複合資料型態

在 C 語言中，複合資料型態可分為三類：結構、聯合和列舉。在現代 C 語言中，聯合和列舉的使用頻率已逐漸減少。

### 結構

**結構（structure variable）** 允許構造由多個基礎資料型態組合而成的複雜結構。結構為物件導向程式設計的藍本。以下範例通過結構和結構體裡的指標實現了二元樹結構：

為結構定義變數時通常會用到動態記憶體分配：

由於 C 語言不具備自動垃圾收集（Garbage Collection）功能，使用完畢後呼叫 `free(treePtr)` 來釋放之前通過 `malloc(size)` 分配的記憶體。詳見這裡。
在 C99 標準中，還添加了名為伸縮型陣列成員的特性，關於此特性的內容超出了該條目的介紹範圍，若需了解更多資訊可參見文件或其它材料。

### 聯合

**聯合（union）** 與結構相類似，但不同的是，聯合在某一特定時刻只有最後被使用的成員的值是確定的，因此一個聯合只使用所有成員中所占空間最大的成員所使用的記憶體。然而，一些編譯器可以通過編譯參數或 #pragma 的方式強制聯合使用與所有成員所占儲存空間的和相等的儲存空間，在這種情況下，除最後被使用的成員外，其餘成員的值是未定義的。以下給出了聯合的一個聲明：

在這個例子中，假設使用 32 位元平台編譯，一個 double 變數占 8 位元組，一個 int 變數占 2 位元組（由上表得），則該聯合所占大小即為 double 類型的大小 ——8 位元組。在這段程式執行完畢後，foo.bar 的值是未定義的，而 foo.foobar 的值為 3.14。

### 列舉

**列舉（enumerated type）** 用來聲明一組整數常數。預設情況下，列舉聲明格式為 enum _type_ {value1,value2,...,valuen}; 此時 value1,value2 分別為 0，1，直到 n-1。事實上，列舉類型在 C 語言實現中是以 int 類型儲存的。以下是列舉的一個聲明：

在此之後，便可以以如下方式使用：

而此時的 b，c，d 分別為 0，1，2。
另外，也可以手動為列舉列表中的常數賦值。下面是一個例子：

則此時 red，blue，yellow 的值分別為 100，700，200.

需要注意的是，列舉在 C 和 C++ 中所表現的行為有一些細微的差異。參見 C 與 C++ 的相容性。

## 參考文獻
数据约束模型

數據約束模型（英語：Data-constrained modelling，DCM）是由澳大利亞聯邦科學與工業研究組織的楊玉雙博士提出並領頭開發的一種材料三維微觀結構表徵和模擬方法。

## 外部連結

* 官方網站 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 數據約束模型軟體 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* CSIRO-Data-Access-Portal 下載 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据级并行

**資料平行**（英語：Data parallelism，又譯為數據平行），是一種多處理器的平行運算模式，將資料分配到不同的平行運算節點中。資料平行把大的任務化解成若干個相同的子任務，處理起來比任務平行簡單。

## 概論

在一個多處理器系統中，執行相同的指令集（SIMD），當每個處理器都處理同一個行程中不同的資料時，就達成資料平行。
数据经济

**資料經濟**（data economics）又稱**數據經濟**，是指優先取得大量資料（數據）並加以分析的人，會在經濟上取得優勢的概念。

資料經濟和資訊經濟不同，資訊經濟強調的是資料整合後形成的資訊，而資料經濟也著重整合前的原始資料，相同的原始資料若依不同的方式分析，有可能產生不同的資訊。

## 參考資料

## 相關條目

* 知識經濟
* 資訊經濟
* 大數據
* 開放資料
数据绑定

**資料繫結**（英語：**Data binding**）是將「提供器」的資料來源與「消費者」繫結並使其同步的一種通用技術。這通常用兩種不同語言的資料 / 資訊源完成，如 XML 資料繫結。在 UI 資料繫結中，相同語言但不同邏輯功能的資料與資訊物件被繫結在一起（例如 Java UI 元素到 Java 物件）。

在資料繫結過程中，每個資料更改會由繫結到資料的元素自動反射。術語「資料繫結」也指一個外部資料表示隨元素更改產生變化，並且底層資料自動更新以反映此更改。舉例來說，對一個文字方塊的更改可能修改其根源的資料值。

## 資料繫結框架和工具

### Delphi

* DSharp 第三方資料繫結工具
* OpenWire Visual Live Binding - 第三方可視資料繫結工具
* LiveBindings

### C#

* Windows Presentation Foundation

### JavaScript

* AngularJS
* Backbone.js
* BindingJS
* Datum.js
* EmberJS
* 通用資料繫結器
* KnockoutJS
* React
* SAPUI5、OpenUI5
* Vue.js

### Java

* Google Web Toolkit

### Objective-C

* AKABeacon iOS 資料繫結框架

### Scala

* Binding.scala，用於 Scala 的回應式資料繫結框架。

## 參見

* Windows Presentation Foundation
* XML 資料繫結
* UI 資料繫結
* 繫結屬性

## 參考資料

## 拓展閱讀

* Noyes, Brian. Data Binding with Windows Forms 2.0: Programming Smart Client Data Applications with .NET. Pearson Education. 12 January 2006. ISBN 978-0-321-63010-0.
数据结构

在電腦科學中，**資料結構**（英語：data structure）是電腦中儲存、組織資料的方式。

資料結構意味著介面或封裝：一個資料結構可被視為兩個函式之間的介面，或者是由資料類型聯合組成的儲存內容的存取方法封裝。

大多數資料結構都由數列、記錄、可辨識聯合、參照等基本類型構成。舉例而言，可為空的參照（nullable reference）是參照與可辨識聯合的結合體，而最簡單的鏈式結構連結串列則是由記錄與可空參照構成。

資料結構可透過程式語言所提供的資料類型、參照及其他操作加以實現。一個設計良好的資料結構，應該在儘可能使用較少的時間與空間資源的前提下，支援各種程式執行。

不同種類的資料結構適合不同種類的應用，部分資料結構甚至是為了解決特定問題而設計出來的。例如 B 樹即為加快樹狀結構存取速度而設計的資料結構，常被應用在資料庫和檔案系統上。

正確的資料結構選擇可以提高演算法的效率（請參考演算法效率）。在電腦程式設計的過程中，選擇適當的資料結構是一項重要工作。許多大型系統的編寫經驗顯示，程式設計的困難程度與最終成果的品質與表現，取決於是否選擇了最適合的資料結構。

系統架構的關鍵因素是資料結構而非演算法的見解，導致了多種形式化的設計方法與程式語言的出現。絕大多數的語言都帶有某種程度上的模組化思想，透過將資料結構的具體實現封裝隱藏於使用者介面之後的方法，來讓不同的應用程式能夠安全地重用這些資料結構。C++、Java、Python 等物件導向的程式語言可使用類 (電腦科學) 來達到這個目的。

因為資料結構概念的普及，現代程式語言及其 API 中都包含了多種預設的資料結構，例如 C++ 標準模板庫中的容器、Java 集合框架以及微軟的.NET Framework。

## 常見的資料結構

* 堆疊（Stack）
* 佇列（Queue）
* 陣列（Array）
* 連結串列（Linked List）
* 樹（Tree）
* 圖（Graph）
* 堆積（Heap）
* 雜湊表（Hash table）

## 參考文獻

## 外部連結

* Descriptions from the Dictionary of Algorithms and Data Structures
* Data structures course （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* An Examination of Data Structures from .NET perspective （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Schaffer, C. _Data Structures and Algorithm Analysis_ （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据结构列表

這是一個資料結構的列表。更詳細的內容請參考資料結構與演算法列表。

## 資料型別

### 原始型別

* 布林：只有「真」和「假」兩種值的類型。
* 字元：代表一個字型，可以是一個英文字母或是一個中文字。
* 整數：可以表現有限範圍的整數。
* 浮點數：可以表示有限位數的有理數，常用來近似實數值。
* 雙精度浮點數：相對於浮點數，雙精度浮點數有兩倍的精度。
* 列舉：一個命名不重複的值的集合。

### 複合型別

* 陣列
* 結構
* 字串
* 聯合體
* 標籤聯合
* 參照

### 抽象資料類型

* 容器
* 集合
* 關聯數組
* 串列
* 佇列
* 優先佇列
* 雙端隊列
* 堆疊
* 線性表
* 字串
* 樹狀圖
* 圖
* 廣義表
* 多重關連數組 (multimap)
* multiset(bag)

## 線性資料結構

### 陣列

* 陣列
* 位陣列
* 位元欄
* 環形緩衝區
* 控制表
* 尋找表
* 矩陣
* 稀疏矩陣
* 可變長陣列
* Bitboard
* Bitmap
* System image
* Dope vector
* Dynamic array
* Gap buffer
* Hashed array tree
* Heightmap
* 平行陣列
* Sorted array
* Iliffe vector

### 列表

* 陣列列表
* 連結串列
* 雙向連結串列
* Self-organizing list
* 跳躍列表
* Unrolled linked list
* VList
* 互斥或連結串列
* Zipper
* Doubly connected edge list
* Difference list
* 自由表
* Conc-tree list

## 樹

### 二元樹

* AA 樹
* AVL 樹
* 二元搜尋樹
* 二元樹
* 笛卡爾樹
* 紅黑樹
* 替罪羊樹
* 平衡樹
* 伸展樹
* 線索二元樹
* 樹堆
* 加權平衡樹
* 節點大小平衡樹
* Left-child right-sibling binary tree
* 順序統計樹
* Pagoda
* Randomized binary search tree
* 繩
* 平衡樹
* T-tree
* Tango tree
* Top tree
* WAVL tree

### B 樹

* B 樹
* B + 樹
* B\* 樹
* 2-3 樹
* 2-3-4 樹
* B sharp tree
* Dancing tree
* Queap
* Fusion tree
* Bx-tree
* AList

### 堆

* 堆
* 二元堆積
* 二項堆
* 斐波那契堆
* Weak heap
* AF-heap
* Leonardo Heap
* 2-3 heap
* Soft heap
* 配對堆
* Leftist heap
* Treap
* Beap
* 斜堆
* Ternary heap
* D-ary heap
* Brodal 佇列

### Trie

* 字首樹
* 基數樹
* 字尾樹
* 字尾陣列
* Compressed suffix array
* FM-index
* Generalised suffix tree
* B-trie
* Judy array
* X-fast trie
* Y-fast trie
* 雜湊樹
* Ctrie

### 多叉樹

* Ternary tree
* K-ary tree
* And–or tree
* (a,b)-tree
* Link/cut tree
* SPQR-tree
* Spaghetti stack
* 併查集
* Fusion tree
* Enfilade
* Exponential tree
* Fenwick tree
* Van Emde Boas tree
* Rose tree
* 四元樹

 

### 空間分割樹

* 線段樹
* Interval tree
* Range tree
* Bin
* K-d 樹
* Implicit k-d tree
* Min/max k-d tree
* Relaxed k-d tree
* Adaptive k-d tree
* 四元樹
* 八元樹
* Linear octree
* Z-order
* UB-tree
* R 樹
* R + 樹
* R\* 樹
* Hilbert R-tree
* X-tree
* Metric tree
* Cover tree
* M-tree
* VP-tree
* BK-tree
* Bounding interval hierarchy
* Bounding volume hierarchy
* BSP tree
* Rapidly exploring random tree

### 應用相關樹

* 抽象語法樹
* 分析樹
* Decision tree
* Alternating decision tree
* Minimax tree
* Expectiminimax tree
* Finger tree
* Expression tree
* Log-structured merge-tree
* Lexicographic Search Tree

## 雜湊表

* Bloom filter
* Count-Min sketch
* 分散式雜湊表
* 雙雜湊
* Dynamic perfect hash table
* Hash array mapped trie
* Hash list
* Hash table
* Hash tree
* Hash trie
* Koorde
* Prefix hash tree
* 旋轉雜湊
* 最小雜湊
* Quotient filter
* Ctrie

## 圖

* 圖
* 鄰接表
* 鄰接矩陣
* Graph-structured stack
* 場景圖
* 二元決策圖
* Zero-suppressed decision diagram
* And-inverter graph
* 有向圖
* 有向無環圖
* Propositional directed acyclic graph
* 偽圖
* 超圖

## 其他

* Lightmap
* 翼邊
* Quad-edge
* 路由表
* 符號表
数据缓冲技术

**數據緩衝技術**(**Disk staging**) 是一種利用了硬盤作為額外及臨時的數據緩衝技術，使要備份的數據在複製到磁帶之前，會先複製到緩衝磁盤。
放在緩衝磁盤的數據會保留約一日或一星期，直至在背景執行的備份過程完成，才會從硬盤上刪除。

數據緩衝的過程由備份軟體操控，它亦是操控整個備份過程的軟體；這與虛擬磁帶庫的運作有所不同：在虛擬磁帶庫裡，緩衝硬盤是對備份軟體隱藏的。不過，這兩項操作都屬於 **D2D2T**，意思就是「磁盤到磁盤到磁帶」。所以，D2D2T 並不一定代表數據緩衝技術。

## 數據回復

當要回復先前的備份時，系統會按其需要而選擇從硬碟或磁帶回復。若數據已儲存到磁帶，就會從磁帶直接還原；但若數據還保留在緩衝磁盤時，則可從緩衝磁盤還原。

## 使用原因

數據緩衝技術 (虛擬帶庫技術) 在基於網絡的備份系統中尤為重要，因為 D2D2T 技術可以緩解系統對於備份頻寬的需求。如果備份系統中需要執行其他的數據操作，緩衝磁盤還可以起到數據中心的作用。使用 D2D2T 技術的原因主要有以下三點：

* 由於硬碟的運行速度比磁帶快得多，這對小規模及隨機存取的還原服務有很大的效率提升；
* 雖然磁帶與磁碟透過系統接入界面的數據存輸量相若，但磁碟可以透過 data stripping 來輕易擴充容量；相反的，磁帶要達至相同的效果則困難得多；
* 透過數據緩衝技術，可以提升磁帶機在備份時的使用量，而不至於讓機器長期為等候檔案而被閒置；不過在還原時仍然未能避免有關問題。

## 參看

* 備份
* 虛擬磁帶庫

## 外部連結

* TOLIS Group Product Knowledge Base: What is disk staging and how is it implemented?
数据缺乏

**數據缺乏**（**Data Deficient**，**DD**）是世界自然保護聯盟等機構及個人對保護狀況的一個分類。其為當一個物種的已知信息不足以對其保護狀況進行正確評估時所用的一個分類標記。這並不一定意味著該物種沒有得到廣泛的研究；但可以肯定的是，關於該物種數量及分布的資料極少或根本沒有。世界自然保護聯盟認為，在將某個物種評斷為數據缺乏時應十分的謹慎，以避免該物種記錄的缺乏實際上是由於該物種的數量已非常的稀少導致的：「如果懷疑一個類群的分布範圍相對局限，如果從該類群的最後記錄算起已過去了相當一段時間，那麼其已受到威脅也是合理的」。

## 參考文獻

## 外部連結

* IUCN. 2001 Categories & Criteria (version 3.1). 2014 IUCN Red List. 2001 [2014-08-26]. （原始內容存檔於 2014-09-24）.
数据脱敏

**數據脫敏**又稱**數據漂白**，是指人們將數據中的敏感信息去除。這些敏感信息包括個人的姓名、電話、住址、身份證號碼。數據脫敏的目的是保障敏感信息不外泄。常見的數據脫敏的方法有替換（如將女性用戶名替換為 F）、重排（如將序號 12345 重排為 54321）、加密（如將編號 12345 加密為 23456）、截斷（例如 13811001111 截斷為 138）、掩碼（如 123456 變成 1xxxx6）。

## 參考文獻
数据规范模型

數據約束模型（英語：Data-constrained modelling，DCM）是由澳大利亞聯邦科學與工業研究組織的楊玉雙博士提出並領頭開發的一種材料三維微觀結構表徵和模擬方法。

## 外部連結

* 官方網站 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 數據約束模型軟體 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* CSIRO-Data-Access-Portal 下載 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据访问

**資料存取** (Data Access)，是應用程式連結到資料來源 (Data Source) 存取資料的一種行為 (Behavior)，在大多數的應用程式中，經常會需要使用到資料，而這些資料可能來自很多不同類型的來源，像是資料庫 (Database)，網路資料來源，本機檔案，或是異質性的來源 (例如在 Mainframe 上的 IBM DB2 資料庫)，經由一層 (或多層) 中介程式碼或中介軟體 (Middleware) 進入資料來源中，並且取出資料後送回應用程式中來處理。

## 標準

資料存取通常會依資料來源的不同，而會出現不同的存取方法，例如早期 SQL Server 的 DB-Library，這些介面通常只能由 C/C++ 程式語言來呼叫，而且各個資料庫都有各自獨立的 API。但開發工具與軟體廠商開始相繼的提供一致的介面標準，由資料庫廠商開發出基於介面標準的 API，以方便應用程式開發人員發展資料庫應用程式 (Database Application)。

### ODBC

ODBC (Open Database Connectivity) 是由 SQL Access Group，X/Open (目前為 The Open Group 的一部份) 以及 ISO/EIC 所提出的 Call Level Interface (CLI) (呼叫層次介面) 介面規格，由微軟開發出第一份 ODBC 的實作，每一個資料庫都可以實作出連結自家資料來源的 ODBC 驅動程式 (Driver)，而應用程式開發人員能夠利用 ODBC 所開放的 API 呼叫，經由 ODBC Driver 來進入資料庫進行存取以及處理工作。

ODBC 現在已經是大多數平台上的共同資料存取標準，並且後續由各軟體廠商提出的資料存取規格，多數都和 ODBC 有類似的規格。

### JDBC

與 ODBC 類似，由昇陽在 JDK 1.1 中建立的專屬 Java 程式語言的資料存取規範，各家資料庫可以實作 JDBC Driver 介面提供資料來源的功能，而應用程式開發人員可利用 Java 所提供的 JDBC API (java.sql 與 javax.sql 封裝) 來呼叫 JDBC 類別物件，再由 JDBC 類別物件來呼叫 JDBC Driver 連到資料庫中。

目前最新版本為 JDBC 4.0 (於 Java SE 6.0 中)

### OLE DB

由 Microsoft 提出的類似 ODBC 的資料庫存取規格，但它是使用 COM 以及 **Provider-Based** 模型來建構，OLE DB 規格中定義了許多的介面，由資料庫提供者 (database provider) 來實作這些介面，應用程式開發人員則直接利用 COM 呼叫這些 OLE DB 介面來連接與存取資料。但 Microsoft 也實作了可以橋接 ODBC Driver 的提供者：**OLE DB Provider for ODBC**，在微軟 Windows 應用平台中被大量使用於資料存取中。與 JDBC 不同的是 JDBC 是屬於 Java 程式語言的專屬規格，但 OLE DB 可以被能夠呼叫 COM 介面的任何程式語言使用。

OLE DB 也是 ADO 以及 ADO.NET 的核心基礎，而這些 API 目前也被廣為用在微軟 Windows 應用平台中。

## 原理

大多數資料存取的介面規格都是由**連線 (Connection)**，**命令 (Command)**，以及**資料集 (Resultset)** 三個部份構成。

### 連線

連線是由應用程式透過呼叫資料存取提供介面提供的函式，以連線的必要資訊為主，與資料庫之間所建立的一條實體資料連結，連結的方式要視資料庫以及資料庫所在位置而定，這些連線所需要的必要資訊，通常都會定義在一組字串中，此字串即稱為**連線字串 (Connection String)**，連線字串在 JDBC 與 OLE DB 的應用程式中隨處可見。

一個典型的連線字串如下：

當連線開啟到關閉之間，應用程式可以利用命令來呼叫或存取資料來源中的資料，但不同的應用程式類型，控制資料庫連線生命期的方式也不同，例如在網站類型的應用程式 (Web Application) 中，為了不讓資料庫的資源在多人環境下被鎖定太久，因此連線通常只會在實際執行資料存取前才會打開，在存取完成後立刻關閉。

### 命令

命令是由應用程式經由連線送入資料來源的指令或資料，通常是 SQL 指令（或預存程序）以及其參數，或者是由資料來源所支援的其他控制碼等，命令送入資料庫執行後，視命令類型來決定會不會傳回資料集，像是 SQL 的 SELECT 指令會傳回結果集，而 INSERT, UPDATE, DELETE 會回傳受影響的列數 (可以由資料庫控制不傳回)。

### 資料集

資料集是由命令送入資料來源後所傳回，帶有結果資料錄的集合，資料集可視為一個小型的資料表格，資料存取介面也提供資料集瀏覽的 API 來讓應用程式存取並使用資料集中的資料，大多數資料集的瀏覽介面都是由高階的 API 來提供，例如 ADO 是由 Recordset 來封裝，JDBC 由 Resultset 來封裝，而 ADO.NET 則是用 DataReader 來封裝。

部份資料集介面也提供在不與資料庫連線下存取的暫存資料集服務，例如 ADO.NET 中的 DataTable，DataSet 等。

## 參考文獻
数据访问对象

在電腦軟體中，**資料存取物件**（**data access object**，**DAO**）是為某種類型的資料庫或其他永續性機制提供一個抽象介面的物件。通過對映應用程式對持久層的呼叫，DAO 提供一些特定的資料操作，而無需暴露資料庫細節。這種隔離支援單一功能原則。它分離了應用程式需要存取哪些資料，就域特定物件和資料類型（DAO 的公共介面），而言，這些需求可以用資料庫管理系統（DBMS）、資料庫模式等滿足（DAO 的實現）。

儘管這種設計模式同樣適用於以下內容：1、大多數程式語言；2、有持久化需求的大多數軟體類型；3、大多數資料庫。它在傳統上與 Java EE 應用程式和關聯式資料庫相關（通過 JDBC API 存取，因為它源於 Sun Microsystems 的最佳實踐指南，該平台的「核心 J2EE 模式」）。

## 優點

使用資料存取物件的優點是應用程式的兩個重要部分之間相對簡單並嚴格分離，它們可以但不應該彼此了解任何東西，並且兩者可預期的頻繁和獨立發展。改變業務邏輯可以依賴於相同的 DAO 介面，而對永續性邏輯的更改只要介面保持正確實現，就不會影響 DAO 客戶端。儲存的所有細節都隱藏在應用程式的其餘部分中（見資訊隱藏）。因此，可以修改一個 DAO 實現而不影回應用程式的其餘部分，從而可能實現對永續性機制的更改。DAO 充當了應用程式與資料庫之間的中介，它們在物件與資料庫記錄之間來迴轉移資料。用測試替身取代 DAO 可以促進代碼的單元測試，使測試不依賴於持久層。

在 Java 程式語言的非特定上下文中，資料存取物件作為一項設計概念可以用多種方式實現。這可以將應用程式中的資料存取部分分離為非常簡單的介面，遷移到框架或商業產品。DAO 編碼範例可能需要一些技巧。像是 Java Persistence API 和 Enterprise JavaBeans 之類的技術已內建在應用程式伺服器中，可以在 JavaEE 應用程式伺服器的應用程式中使用。商業產品如 TopLink 可以在基於物件關係對映（ORM）的產品上使用。流行的開源 ORM 產品包括 Doctrine (PHP)、Hibernate、iBATIS，以及 JPA 實現（例如 Apache OpenJPA）。

## 缺點

使用 DAO 的潛在缺點包括抽象泄漏、代碼重複和抽象反演。尤其是將 DAO 作為常規 Java 物件的抽象會隱藏每個資料庫存取的高成本，並且可能強迫開發人員觸發多個資料庫查詢來檢索普通 SQL 查詢中一次就可取回的資訊。如果一個應用程式需要多個 DAO，人們可能發現自己對每個 DAO 重複基本上相同的建立、讀取、更新和刪除代碼。不過，也可以實現一個處理常用操作的通用 DAO 來避免樣板化代碼。

## 工具和框架

* ODB 基於 ODB 編譯器的物件關係對映（ORM）系統，適用於 C++
* ORMLite 輕量級物件關係對映（ORM）框架，以 Java 編寫，適用於 JDBC 和 Android
* Microsoft Entity Framework
* DBIx::Class 物件關係對映（ORM）模型，適用於 Perl
* ObjectiveSql （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） 基於 ActiveRecord 封裝的 ORM 框架，以 Java 編寫

## 參見

* 增刪查改（CRUD）
* 資料存取層
* 服務資料物件
* 資料對映器模式

## 參考資料

## 外部連結

* _Java Persistence_ - _The DAO Design Pattern_ （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* PHP best practices (Use Data Access Objects (DAO)) （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据访问层

**數據訪問層**（Data Access Layer），簡稱 DAL，或稱資料存取層、資料訪問層。
計算機軟體中的**數據訪問層**可以使用戶便捷訪問持久性數據，如關係型資料庫。數據訪問層向用戶隱藏了操作數據的複雜性。

例如在物件導向的編程方面，數據訪問層可能會返回一個對象的引用以及它的屬性，而不是資料庫表中的一行欄位。用戶可以直接通過創建方法來對對象進行操作。在對這些對象操作的同時，對象對應的資料庫中的數據也會變更。

## 外部連結

* Microsoft Application Architecture Guide （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* ASP.NET DAL tutorial （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据质量审核

**數據質量審核**（英語：data quality audit），是一種數據質量審核分析。

在使用新的資料庫之前，企業要確認、更正錯誤數據，並在資料庫啟用後提供編輯數據的程序。數據質量分析通常首先進行數據質量審核，即在信息系統中進行數據準確性和完整性方面的結構化調查，它可以在整個數據文件範圍內或數據文件範本內調查，也可以調查終端用戶對數據質量的看法。

## 參考文獻
数据资产

**數據資產**（英語：Data assets）是擁有數據權屬（勘探權、使用權、所有權）、有價值、可計量、可讀取的網絡空間中的數據集。 

## 屬性

數據資產 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）具有物理屬性、存在屬性和信息屬性。 

1）物理屬性體現在其在存儲介質中以二進位形式存在，占有物理空間。 

2）存在屬性指其可讀取性。 

3）信息屬性是其價值所在。

## 價值

數據被認為是一項重要的企業資產，能夠給企業帶來價值。在經濟業務活動中，會計主體可通過生產、採集、加工、購買等方式擁有並控制數據資源，並且可以通過出讓數據、加工數據或提供數據服務來獲取利益。數據資源是能給會計主體帶來預期經濟利益或產生服務潛力的資源。但並不是所有的數據都能夠帶來利益，垃圾數據就不能帶來經濟利益。

## 歷史沿革

1974 年，理察・彼得斯（Richard E. Peters）認為數據資產包括持有的政府債券、公司債券和實物債券等資產。 

1997 年，尤谷爾・阿爾甘（Ugur Algan）認為「公司的市場價值和競爭定位直接關係到其數據資產的數量、質量、完整性以及由此產生的可用性，並指出創建 E&P 資料庫是利用好數據資產的第一步」。 

2009 年，托尼・費希爾（Tony Fisher）指出數據是一種資產，企業要把數據作為企業資產來對待；國際數據管理協會（DAMA International: the Data Management Association）在《DAMA 數據管理知識體系指南》（The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge）中指出，在資訊時代，數據被認為是一項重要的企業資產，每個企業都需要對其進行有效管理。 

2011 年，世界經濟論壇（World Economic Forum）發布《個人數據：一種新資產類別的出現》（Personal Data: The Emergence of a New Asset Class）報告，指出個人數據正成為一種新的經濟「資產類別」。 

2013 年，美國陸軍信息技術應用指南（Army Information Technology Implementation Instructions）中將數據資產定義為「任何由數據組成的實體，以及由應用程式所提供的讀取數據的服務；數據資產可以是系統或應用程式輸出的文件、資料庫、文檔或網頁等，也可以是從資料庫返回單個記錄的服務和返回特定查詢數據的網站；人、系統或應用程式可以創建數據資產」。 

2015 年 7 月，北京中關村成立國內首家開展數據資產登記確權賦值的服務機構「中關村數海數據資產評估中心」，以推動大數據作為資產的確權、賦值、促進交易等。 

2016 年 4 月，「全球首個數據資產評估模型發布暨中關村數據資產雙創平台成立儀式」上，貴州東方世紀用數據資產進行「抵押」拿到了貴陽銀行的第一筆「數據貸」放款、中關村數海數據資產評估中心與 Gartner 公司一起發布了全球首個數據資產評估模型。 

2018 年 4 月，中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所發布了《數據資產管理實踐白皮書（2.0 版）》。 

2018 年 9 月，朱揚勇、葉雅珍認為數據資產是擁有數據權屬（勘探權、使用權、所有權）、有價值、可計量、可讀取的網絡空間中的數據集，數據資產兼有無形資產和有形資產、流動資產和長期資產的特徵，是一種新的資產類別。 

## 大數據中的數據資產

1997 年 NASA 研究員 Michael Cox 和 David Ellsworth 在 IEEE 第 8 屆國際可視化學術會議上首先提出了「大數據」術語。 
2008 年 9 月《自然》雜誌出版了一期大數據專刊，使得大數據在科學研究領域得到了高度重視。2012 年 3 月美國政府發布了《大數據研究和發展倡議（Big data research and development initiative）》，大數據引起了很多國家和全社會的重視。 
大數據時代，人們的關注點是數據。數據作為一種重要的戰略資源，其價值被不斷挖掘和創造，數據正在成為一種新的資產 —— 數據資產。

## 參考文獻
数据路径

**資料通路**是執行單元的集合，例如執行資料處理操作的算術邏輯單元、乘法器、暫存器和匯流排。它與控制單元一起組成中央處理器（CPU）。通過使用資料選擇器連接多於一個的資料通路，可以建立更大的資料通路。

在 1990 年代後期，在可重構資料通路領域（可以在執行時使用 FPGA 重複使用的資料通路）方面的研究不斷增多，因為這樣的設計可以在提升處理效率的同時節省電能。

## 參考文獻
数据迁移

**資料遷移**（英語：data migration）是指選擇、準備、提取和轉換資料，並將資料從一個電腦儲存系統永久地傳輸到另一個電腦儲存系統的過程。此外，驗證遷移資料的完整性和退役原來舊的資料儲存，也被認為是整個資料遷移過程的一部分。 資料遷移是任何系統實現、升級或整合的關鍵考慮因素，通常以儘可能自動化的方式執行，從而將人力資源從繁瑣的任務中解放出來。資料遷移有多種原因，包括伺服器或儲存裝置更換、維護或升級、應用程式遷移、網站整合、災難恢復和資料中心 遷移。

## 參見

* 資料轉換
* 資料監護
* 資料儲存
* 資料變換
* ETL
* 系統遷移

## 參考文獻

## 外部連結

* Azure Database Migration Service at Microsoft
* 開放式目錄計劃中和 Data Migration 相關的內容
数据迁移项目

**數據傳輸項目**(Data Transfer Project) 是一項開源計劃，這個項目的目的是讓用戶可以在多個在線平台之間更方便地轉移數據（數據可移植性）。該項目由 Google 於 2018 年 7 月 20 日啟動並推出，目前 Facebook 、微軟、 Twitter 、 和蘋果公司已加入這個項目。

## 參考文獻
数据选择器

在電子技術（特別是數位電路）中，**數據多工器**（英語：**Data Selector**），或稱**多路復用器**（英語：**multiplexer**，簡稱：**MUX**），是一種可以從多個類比或數位輸入訊號中選擇一個訊號進行輸出的元件。 一個有 2n 輸入端的數據多工器有 _n_ 個可選擇的輸入－輸出線路，可以通過控制端來選擇其中一個訊號被選擇作為輸出。 數據多工器主要用於增加一定量的時間和帶寬內的可以通過網絡發送的數據量。

數據多工器使多個訊號共享一個設備或資源，例如一個類比數位轉換器或一個傳輸線，而不必給每一個輸入訊號配備一個設備。

## 結構圖

在結構圖中，數據多工器的符號是一個等腰梯形，其中較長的底上為數個輸入引腳，較短的底上為一個輸出引腳。右圖即為一個 2 選 1 數據多工器的結構圖和其等效簡化圖。Sel 引腳可以選擇需要的訊號。

此外，在很多數據多工器里，還有一個「使能」引腳用於控制元件的有效或者無效。

## 數位電路中的應用

在數位電路設計中，選擇端的輸入訊號是數位訊號。在 2 選 1 數據多工器的例子中，選擇端輸入低電平 0，則輸出引腳會輸出 $\scriptstyle I_{0}$ 上的輸入訊號；反之，當選擇端輸入高電平 1，則輸出引腳會輸出 $\scriptstyle I_{1}$ 上的輸入訊號。當輸入引腳的數目更多時，情況與上面類似，不過所需的選擇端引腳數目變為 $\scriptstyle \left\lceil \log _{2}(n)\right\rceil $ 個，這裡 $\scriptstyle n$ 是輸入引腳的個數。

一個 2 選 1 數據多工器有如下的布林函數， $\scriptstyle A$ 和 $\scriptstyle B$ 分別表示兩個輸入訊號， $\scriptstyle S$ 為選擇訊號， $\scriptstyle Z$ 為輸出訊號，則有

　
: $Z=(A\cdot {\overline {S}})+(B\cdot S)$

注意，並非所有的邏輯函數直接具有以上的形式，但是所有的邏輯函數都可以使用香農展開（Shannon's expansion）的方法將它變換為上面這種形式。邏輯函數 $Z$ 可以用下面的真值表表示：

這個真值表顯示，當 $\scriptstyle S=0$ ，那麼 $\scriptstyle Z=A$ ；而當 $\scriptstyle S=1$ ，則 $\scriptstyle Z=B$ 。在具體的電路中，實現一個這樣的 2 選 1 數據多工器需要 2 個及閘、一個或閘和一個反閘。

更大型的數據多工器也較常見，而且正如上面描述的， $n$ 個輸入引腳需要 $\scriptstyle \left\lceil \log _{2}(n)\right\rceil $ 個選擇引腳。其他常見的類型有 4 選 1、8 選 1 和 16 選 1 等。由於數位邏輯採用二進位的數位訊號，輸入引腳的個數通常是 2 的冪。

* * *

4 選 1 數據多工器的布林函數如下：

　
: $F=(A\cdot {\overline {S_{0}}}\cdot {\overline {S_{1}}})+(B\cdot {\overline {S_{0}}}\cdot S_{1})+(C\cdot S_{0}\cdot {\overline {S_{1}}})+(D\cdot S_{0}\cdot S_{1})$

這樣的數據多工器可以由如下的電路實現：

### 晶片的級聯

大型的數據多工器可以由較小的數據多工器級聯來實現。例如，一個 8 選 1 數據多工器可以由兩個 4 選 1 數據多工器組成，一個 4 選 1 數據多工器可以由兩個 2 選 1 數據多工器組成。在前者中，兩個 4 選 1 選擇器的輸出端連接到 2 選 1 選擇器，並且兩個 4 選 1 選擇器和一個 2 選 1 選擇器的選擇端的引腳平行地接出，視為「8 選 1 數據多工器」的「3 個選擇引腳」。

### 數據選擇集成晶片

7400 系列有若干種積體電路具有數據多工器功能，列表如下：

## 數據多工器作為可程式化邏輯裝置

數據多工器同樣可被用作可程式化邏輯裝置。通過指定輸入訊號的排列，用戶可以創建一個定製的邏輯電路。選擇引腳充當了邏輯輸入的功能。當生產成本和模塊化有限的時候，這種方式十分有用。

在硬體描述語言中，可以採用數據流或者行為語句對數據多工器進行描述。例如，在 Verilog 中，可以使用條件運算符 `条件?表达式1:表达式2` 或者使用 `if` 條件結構或 `case` 選擇結構來實現數據多工器。

## 參考文獻

* M. Morris Mano; Charles R. Kime. Logic and Computer Design Fundamentals 4. Prentice Hall. 2008. ISBN 013198926X （英語）.

## 相關內容

* 數位用戶線接入復用設備
* 多路復用
  * 碼分多址
  * 頻分多路復用
  * 時分多路復用
  * 波分復用
  * 統計多重化（英文）
数据通信

**資料通訊**是通訊技術和電腦技術相結合而產生的一種新的通訊方式。要在兩地間傳輸資訊必須有傳輸頻道，根據傳輸媒體的不同，有有線資料通訊與無線資料通訊之分。但它們都是通過傳輸頻道將資料終端與電腦聯結起來，而使不同地點的資料終端實現軟、硬體和資訊資源的共享。

## 資料通訊的發展

第一階段：以語言為主，通過人力、馬力、烽火等原始手段傳遞資訊。

第二階段：文字、郵政。（增加了資訊傳播的手段）

第三階段：印刷。（擴大資訊傳播範圍）

第四階段：電報、電話、廣播。（進入電器時代）

第五階段：資訊時代，除語言資訊外，還有資料、圖像、文字等。

## 現代資料通訊歷史

通訊（Communication）作為電信（Telecommunication）是從 19 世紀 30 年度開始的。
1831 年法拉第發現電磁感應。
1837 年莫爾斯發明電報。
1873 年麥克斯韋的電磁場理論。
1876 年貝爾發明電話。
1895 年馬可尼發明無線電。
開闢了電信（Telecommunication）的新紀元。
1906 年發明電子管，從而類比通訊得到發展。
1928 年奈奎斯特準則和取樣定理。
1948 年夏農定理。
20 世紀 50 年代發明半導體，從而數位通訊得到發展。
20 世紀 60 年代發明積體電路。
20 世紀 40 年代提出靜止衛星概念，但無法實現。
20 世紀 50 年代航天技術。
1963 年第一次實現同步衛星通訊。
20 世紀 60 年代發明雷射，企圖用於通訊，未成功。
20 世紀 70 年代發明光導纖維，光纖通訊得到發展。

## 重要人物

* 貝爾（1847－1922），英國人，1868 年在倫敦工作。1871 年，去波士頓工作。1873 年，任波士頓大學教授。1875 年，發明多路電報。1876 年，發明電話。一生曾獲許多專利。妻子是一位聾人。
* 馬可尼（1874－1937），義大利人，1894 年，在父親的莊園試驗。1896 年，去倫敦。1897 年，建立無線電報公司。1899 年，首次實現英法無線通訊。1916 年，實現短波無線電通訊。1929 年，建立世界性無線通訊網。曾獲諾貝爾獎金。曾參加法西斯黨。

## 通訊系統的分類

### 按資訊類型分

電話通訊系統

資料通訊系統

有線電視系統

### 按調變方式分

基頻傳輸

調變傳輸（頻帶傳輸）

### 按傳輸訊號特徵分

類比通訊系統

數位通訊系統

## 通訊系統傳輸手段

### 電纜通訊

雙絞線、同軸電纜等。
市話和長途通訊。
調變方式：SSB/FDM。
基於同軸的 PCM 分時多路數位基頻傳輸技術。
光纖將逐漸取代同軸。

### 微波中繼通訊

比較同軸，易架設、投資小、周期短。
類比電話微波通訊主要採用 SSB/FM/FDM 調變，通訊容量 6000 路 / 頻道。
數位微波採用 BPSK、QPSK 及 QAM 調變技術。
採用 64QAM、256QAM 等多電平調變技術提高微波通訊容量，可在 40M 頻道內傳送 1920~7680 路 PCM 數位電話。

### 光纖通訊

光纖通訊是利用雷射在光纖中長距離傳輸的特性進行的，具有通訊容量大、通訊距離長及抗干擾性強的特點。
目前用於本地、長途、幹線傳輸，並逐漸發展使用者光纖通訊網。
目前基於長波雷射器和單模光纖，每路光纖通話路數超過萬門，光纖本身的通訊纖力非常巨大。
幾十年來，光纖通訊技術發展迅速，並有各種裝置應用，接入裝置、光電轉換裝置、傳輸裝置、交換裝置、網路裝置等。光纖通訊裝置有光電轉換單元和數位訊號處理單元兩部封包成。

### 衛星通訊

通訊距離遠、傳輸容量大、覆蓋面積大、不受地域限制及高可靠性。
目前，成熟技術使用類比調變、分頻多路及分頻多重進接。
數位衛星通訊採用數位調變、分時多路及分時多重進接。

### 行動通訊

GSM、CDMA。
數位行動通訊關鍵技術：調變技術、糾錯編碼和數位話音編碼。

## 參見
数据速率单位

**位元率**（資料傳輸速率）指在一個資料傳送系統中，單位時間內通過裝置位元、字元、塊等的平均量。通常使用**位元 / 每秒**或**位元組 / 每秒**兩種複合式單位。

## 單位差異

### k 與 Ki

k 與 Ki 分別表示 kilo-（千） 與 kibi-（二進位千） 。作為字首使用時， k 表示 1,000，Ki 表示 1,024，因為「Ki」來源於它在電腦方面 210 = 1,024 的使用。不幸的是，人們常常錯誤地用 K 代替 Ki。此外，不知曉其中微妙差別的廣大公眾，常常不加區別地使用「Kbps」與「Kibps」，造成了混亂。總之，使用「Kibps」通常是正確的。

### b 與 B

b 代表 bit（位元），B 代表 byte（位元組），1 位元組 即 8 位元。這會導致混淆。比如當「1M（1 Meg，1 兆）網路連接」字樣出現在廣告上時，它常常表示 1 Mib/s（mebibit per second，二進位兆位元每秒）或者 1.049 Mb/s（megabit per second，兆位元每秒），即可能達到的最大下載速度實際上僅為 128 KiB/s（kibibyte per second，二進位千位元組每秒）或者 131 kB/s（kilobyte per second，千位元組每秒）。

### 用法範例

如果一個資料流的位元率為 8,192 位元每秒，用大小寫不同的字母可以表示如下：

8192 / 1000 = 8.192 kb/s
  
8192 / 1024 = 8 Kib/s
  
8192 / (8 x 1024) = 1 KiB/s
  
8192 / (8 x 1000) = 1.024 kB/s
  
8192 / 8 = 1024 B/s

位元組通常在現代系統中使用，但即使使用了 8 位元 的 位元組，kbyte/s 對應的數位也不一定恰好等於 kbit/s 對應的數位的八分之一，這是因為位元組的計數可能不包括 影格指示位（framing bits）。舉例來說，當在最通用的設定（非同步，8 資料位（data bit，DB），無奇偶校驗（no parity），1 終止位（stop bit））下使用時，一條 56 kb/s RS-232 的序列線路只以 5.6 kbyte/s 的速率傳輸 —— 而不是 7 kbyte/s 。 確切地說，使用 kbyte/s 的二進位含義 1,024 byte/s 更常見 —— 相比於 kb/s —— 或許是由於與常見的檔案尺寸單位千位元組（kilobyte）的二進位使用的緊密關係。

關於相關單位 二進位千位元每秒（Kibps） 的注釋：

　
: 103 = 1,000 bit/s = 1 **kb/s**（1 千位元 或者 1000 位元每秒）

　
: 210 = 1,024 bit/s = 1 Kib/s（1 二進位千位元每秒）

kbps 也常用於描述串流資料（如視訊）的位元速率。

 
相關單位： 千位元／二進位千位元，千位元組／二進位千位元組

 

## 位元

### 千位元每秒

#### 例子

### 兆位元每秒

#### 使用範例

### 吉位元每秒

### 太位元每秒

## 二進位位元

### 二進位千位元每秒

#### 相關單位

### 二進位兆位元每秒

#### 相關單位

### 二進位吉位元每秒

#### 相關單位

### 二進位太位元每秒

#### 相關單位

## 位元組

### 千位元組每秒

**千位元組每秒**（**kB/s** 或 **kBps**）是與以下兩式相等的一個資料傳輸速率單位：

* 1,000 位元組每秒
* 8 千位元每秒

### 百萬位元組每秒

**百萬位元組每秒**（**MB/s** 或 **MBps**）是與以下三式相等的一個資料傳輸速率單位：

* 1,000,000 位元組每秒
* 1,000 千位元組每秒
* 8 兆位元每秒

電腦資料介面常以 MB/s 表示速率：

* PATA 33 – 33 MB/s
* SATA 150 – 150 MB/s
* PCI 133 – 133 MB/s

相關單位：百萬位元組，二進位兆位元，二進位百萬位元組

### 吉位元組每秒

**吉位元組每秒**（**GB/s** 或 **GBps**）是與以下三式相等的一個資料傳輸速率單位：

* 1,000,000,000 位元組每秒
* 1,000,000 千位元組每秒
* 1,000 百萬位元組每秒
* 8 二進位吉位元每秒

## 換算公式

要在常用符號間換算，需用以下公式。

下表顯示了一定的流在用更常見的符號表示時理論上要下載多少資料。

## 表格一覽

## 範例

## 參考資料

## 參見

* 位元速率
* 十進位字首
* 二進位字首
* 裝置頻寬列表
数据链路

**資料鏈路**（英語：Data link），在電信術語中，是異地用於收發資料的工具和媒介。它也可以是一個由通信終端和連接電路組成的系統，具體的通信由專門設計的協定來控制。 但與此同時，資料鏈作為一種特殊的連結系統，是和一般的通信系統是不同的。資料鏈路的本質是以資料傳輸為媒介構成的鏈路總和，包括鏈路、鏈路節點和鏈路關係。基本上來講，資料鏈路這個概念主要應用於軍方的不同作戰平台之間，以確保資訊的共享。由此，能夠在不同的作戰平台間形成緊密的戰術連結關係，是資料鏈區分通信系統的質的差別。

舉例來講，在一場現代化的戰爭之中，預警機、戰鬥機和戰鬥指揮中心之間由專有的資料鏈聯接。通過它，戰鬥人員、指揮員以及各系統之間可以交換語音資訊以及敵方目標資訊等等。破獲了敵方的資料鏈系統等於破壞了整個中樞神經系統，由此可見資料鏈在軍隊現代化作戰中的作用。

 

## 參考資料

## 參看

* 聯邦標準 1037C
* MIL-STD-188
数据链路层

**資料連結層**（Data Link Layer）是 OSI 參考模型第二層，位於實體層與網路層之間。在廣播式多路存取鏈路中（區域網路），由於可能存在媒介爭用，它還可以細分成媒介存取控制（MAC）子層和邏輯鏈路控制（LLC）子層，媒介存取控制（MAC）子層專職處理媒介存取的爭用與衝突問題。

區域網路與廣域網路皆屬第一、二層。

## 主要功能

在兩個網路實體之間提供資料鏈路連接的建立、維持和釋放管理。構成資料鏈路資料單元（frame：資料框或訊框），並對影格定界、同步、收發順序的控制。並且包括傳輸過程中的網路流量控制、差錯檢測和差錯控制等方面。

只提供導線的一端到另一端（本質是點到點）的資料傳輸。

資料連結層會在 frame 尾端置放檢查碼（parity，sum，CRC）以檢查實質內容，將實體層提供的可能出錯的物理連接改造成邏輯上無差錯的資料鏈路，並對實體層的原始資料進行資料封裝。

資料連結層中的資料封裝是指：封裝的資料資訊中，包含了位址段和資料段等。位址段含有點對點傳送節點和接收節點的位址（如 MAC），控制段用來表示數格連接影格的類型，資料段包含實際要傳輸的資料。

## 資料連結層的協定

* 非同步傳輸模式
* VLAN（IEEE 802.1Q）
* 訊框中繼
* 高級資料連結控制
* 對等協定
* 乙太網（IEEE 802.3）
* Wi-Fi（IEEE 802.11）

## 常見資料連結層的裝置

* 網卡（實體層和資料連結層的 MAC 子層）
* 交換機是本層裝置。而集線器是實體層裝置，不是資料連結層裝置。
* 橋接器（又稱網橋）

## 參考文獻

## 參見

* CSMA/CD
* 協定數據單元
数据集

**數據集**是指數據的集合，而且數據集應該能被計算機處理。數據集中的值可以是數字，例如實數或整數，比如用厘米表示人的身高，但也可以是標稱數據（即並非數值的數據），例如人的種族信息。數據集中的數據也可能存在缺失值，此時必須以某種方式指出數據存在缺失。

## 參考文獻
数据集市

**資料市集**（英語：**Data Mart**），是資料倉儲（Data Warehouse）的一種特殊形式。正如資料倉儲，資料市集也包含對運算元據的快照，便於使用者基於歷史趨勢與經驗進行戰略決策。兩者的決定性差異在於資料市集在有具體的、預先定義好了的對被選資料分組並組態的需求基礎之上建立。組態資料市集強調對相關資訊的易連接性。

## 參考文獻
数据集成

**資料整合**是將不同來源與格式的資料邏輯上或物理上進行整合的過程。傳統上，資料整合可以分為兩大類別方法，即資料倉儲和聯邦資料庫系統。資料庫倉庫技術在物理上將分布在多個資料來源的資料統一集中到一個中央資料庫中；而聯邦資料庫則僅通過將使用者查詢翻譯為資料來源查詢來進行邏輯上的資料整合。
数据驱动测试

**數據驅動測試**（**Data-driven testing**）是一種軟體測試的方式，數據驅動測試會配合一個有許多測試輸入及對應的驗證輸出值的表格，而其測試環境設定及控制不會固定在程式碼中。最簡單的數據驅動測試會將表格的某一欄作為輸入，同一列的另一欄則是預期的測試輸出。表格內一般會對應輸入值的邊界或是輸入值分組的邊界。在有些測試中，會從數據庫中讀取測試組態。

## 簡介

在軟體測試中，有許多不同的方法可以應用。這些方法並存的原因是它們在初始建立及維護時所需要的努力程度不同。數據驅動測試的優點是易於增加新的輸入，在產品或是被測系統的輸入值發現新分組時格外方便。以成本的觀點來看，數據驅動測試配合自動化測試的成本很低，但配合人工測試的成本則相當高昂。數據驅動測試和關鍵字驅動測試看似相同，後續會再說明二者的不同之處。

## 方法概述

* 數據驅動測試是創立一些測試腳本，和框架中有關的數據集一起執行。框架提供可復用的測試邏輯，以減少維護成本，並提高測試的覆蓋率。輸入及結果（測試準則）的數據可以存放在一個或多個中央數據源或數據庫中，其格式及組織可以依實作方式而不同。

數據驅動測試的數據包括輸入變數及用來確認結果的輸出變數。在較先進的自動化環境中，可以用一些客製化的工具或嗅探器（sniffer）來發掘相關的數據。數據驅動測試的框架播放發掘到的數據，可形成一個自動化的回歸測試工具。測試腳本中包括在被測系統中的瀏覽，讀取數據來源，記錄測試狀態及資訊等。

## 數據驅動

在數據驅動測試中，任何可能會變動的東西（也稱為變異，包括環境、結束點、測試數據、路徑等）都會和測試邏輯（腳本）分開，成為「外部資產」（external asset），可能是組態或是測試的數據集，而腳本中執行的邏輯則由數據內容來決定。關鍵字驅動測試和數據驅動測試類似，不過關鍵字驅動測試的測試用例是包含在數據的組合中，而不是嵌入在測試腳本中。

數據驅動測試所用的數據庫可以包括：

* 數據池
* ODBC 來源
* CSV 檔案
* Excel 檔案
* 數據存取物件
* ADO 物件

## 相關條目

* 控制表
* 關鍵字驅動測試
* 自動化測試框架
* 測試驅動開發
* 元數據驅動測試
* 混合測試
* 基於模型的測試

## 參考資料
数据驱动编程

在電腦編程中，**資料驅動**編程，是一種程式設計範式，在其中程式語句描述要匹配的資料，和對它需要做的處理，程式本身不定義選取資料的一序列檔案操作步驟。資料驅動語言的標準例子是文字處理語言 sed 和 AWK，在其中資料是輸入流中的一序列的行，因而它們也叫面向行的語言，而模式匹配主要通過正規表示式或行號來完成。

## 有關範式

資料驅動編程類似於事件驅動編程，儘管它們典型的應用於不同領域，二者都被結構化為模式匹配和結果處理，並通常由主迴圈來實現。條件 / 動作模式還類似於面向切面編程，在這裡當到達一個接合點（條件）時，執行一個點切入（動作）。類似的範式也用於某些跟蹤框架比如 DTrace，在這裡人們列出探測（probe）即指示（instrumentation）點，和在條件滿足時執行的相關的動作。

適配抽象資料類型設計方法到物件導向程式設計，導致資料驅動設計。在物件導向程式設計中，這種類型的設計有時被用於在構思一段軟體期間定義類。

## 資料驅動程式語言

**郵件過濾語言**

## 參見

* 事件驅動編程
* 面向資料設計

## 參照

## 外部連結

https://homepage.cs.uri.edu/~thenry/resources/unix\_art/ch09s01.html （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） "The important part is moving program logic away from hardwired control structures and into data."
数据，场景和交互

**資料、場景和互動**（Data, context and interaction，簡稱 DCI）是一種在電腦軟體中使用的範例，用於實現內部存在相互通信的物件的系統。它的目標是：

* 通過給予系統行為一等公民的地位來提升物件導向的代碼的可讀性；
* 乾淨地分離高頻變化的系統行為（描述系統做什麼）和低頻變化的領域知識（描述系統是什麼），而非將兩者混合在一個類介面中；
* 幫助軟體開發人員理解系統級狀態和行為，而非僅有物件狀態和行為；
* 支援基於物件而非類別為基的思維方式，前者更接近於人類心智模型，而後者，在物件導向程式設計語言中常導致過早地封鎖了基於物件的思考。

這種範例中，我們把領域模型（data）和用例（context）和物件扮演的角色（interaction）分離開來。DCI 是 MVC 的一種補充。MVC 作為一種範式語言繼續用於分離資料和對資料的處理和對資料的展現。
DCI 由同是 MVC 發明者的 Trygve Reenskaug 發明。而最近的 DCI 的規劃構想主要來自 Reenskaug 和 James O. Coplien 的工作。
数控列宁图书馆

**數控列寧圖書館**（俄語：Ки́берЛе́нинка；英語：CyberLeninka）是建立於開放科學理念基礎上的俄羅斯科學電子圖書館。旨在傳播開放獲取模式的知識，提供免費的全文訪問科學出版物，這些出版物的協議是創作共用（CC BY）。名稱來自蘇聯國立列寧圖書館（現俄羅斯國立圖書館）。

2018 年，2900 萬人訪問了網站，查看了 1,750 種科學出版物的 1.48 億篇文章。

## 參考文獻

## 外部連結

* 官方網站
* 官方網站 （俄語）
数术记遗

《**數術記遺**》又做《**術數記遺**》，共一卷，東漢徐岳撰，北周漢中郡守（此前曾任司隸）甄鸞註。唐朝列為明算科考試必讀課本，得以傳世。

## 內容

### 大數記法

《數術記遺》最早記錄中國古代關於大數的記法：

> 「黃帝為法，數有十等。及其用也，乃有三焉。十等者，億、兆，京、垓、秭、壤、溝、澗、正、載。三等著，謂上、中、下也。其下數者。十十變之，若言十萬曰億，十億曰兆，十兆曰京也。中數者，萬萬變之，若言萬萬曰億、萬萬億曰兆，萬萬兆曰京。上數者，數窮則變，若言萬萬曰億，億億曰兆，兆兆曰京也。從億至載，終於大衍。下數淺短，計事則不盡，上數宏闊，世不可用。故其傳業，唯以中數耳。」
> 
> 

### 古算器

* **太一算**：太一之行，來去九道。木板上橫刻九道，豎柱上安放一顆珠，數由下到上。
* **兩儀算**：木板上橫刻五道，豎道上安放兩顆珠，上珠青色，下珠黃色。青珠至上而下，依次為 5，6，7，8，9；黃珠由下而上，依次為 1，2，3，4。
* **三才算**：木板上橫刻三道，豎為算位。上刻為天，中刻為地，下刻為人。用三顆珠子，天珠子青色，地珠子黃色，人珠白色。天珠在天為 9，在地為 6，在人為 3。地珠在天為 8，在地我 5，在人為 2。人珠在天為 7，在地為 4，在人為 1。
* **五行算**：以生兼生，生變無窮。北周甄鸞注:「五行之法：水玄生數一，火赤生數二，木青生數三，金白生數四，土黃生數五。今為五行算，色別九枚，以五行色數相配，為算之位。假令九億八千七百六十五萬四千三百二十一者，則以白算配黃為九億，以青算配黃為八千，以赤算配黃為七百，以玄算配黃算為六十，以一黃算為五萬，以一百算為四千，以一青算為三百，以一赤算為二十，以一玄算為一。」
* **八卦算**：針刺八方，位闕從天。」北周甄鸞註：「為算之法，位用一針鋒所指以定算位。數一從離起，指正南離為一，西南坤為二，正西兌為三，西北乾為四，正北坎為五，東北艮為六，正東震為七，東南巽為八。至九位闕，即在中央，豎而指天。」
* **九宮算**：即二四為肩，六八為足，左三右七，戴九、履一，五居中央。五行參數者，設位之法依五行」。
* **運籌算**：此法位別須算籌一枚，各長五寸。至一籌上各為五刻，上頭一刻近一頭刻之，其下四刻迭相去一寸，令去下頭亦一寸，入手取四指三問間，有三節初食指上節間為一位，第二節間為十位，第三節間為百位，至中指上節間為千位，中節間為萬位，下節間為十萬位，無名指上節間為百萬位，中為千萬位，下為億也。他皆傚此。至算刻近頭者一刻主五。其遠頭者一刻之別從下而起主一、主二、主三、主四若一、二、三、四頭則向下於掌中。中若具五則廻取上頭向掌中，故曰小往大來也。廻遊於手掌之間，故曰運於指掌也。
* **了知算**：了算之法，一位為一了。字。其了有三曲，其下股之末，內主一，外主九。下次第一曲，內主二，外主八。其第二曲，內主三，外主七；其第三曲，內主四，外主六。當了之之首獨主五。
* **成數算**：算之法位別須五色算一枚其一算之象頭各以黃色為本以生數也餘色為首其五行各配土為成數也水玄生數一成六火赤生數二成數七木青生數三成數八金白生數四成數九若以首向東及南為生數向西及北為成數假令有九億八千七百六十五萬四千三百二十一者以白算首向北為九億以青算首向西為八千以赤算首向北為七百以玄算首向西為六十以黃算一枚豎為五萬以白算首向東為二十以玄算首向南為一也故首向東向南為生數向西向北為成數故雲春夏生養秋收冬成也。
* **把頭算**：把頭之法，別須算二枚，一漫一齒。齒者一面刻為一，其一面為二，一面為三，其一面為四也。漫者為把頭，即當五算。生齒者為把頭，一目當一算，故曰「以身當五目視四方也」。
* **龜算**：為算之法，位別以龜，之四面為十二時，以龜首指寅為一，指卯為二，指辰為三，指巳為四，指午為五，指未為六，指酉為八，指戌為九，指亥為十。龜頭指亥、子、丑不以為數。故云遇冬則停也。
* **珠算**：控帶四時，經緯三才。刻板為三分，其上下二分以停遊珠，中間一分以定算位，位各五珠，上一珠與下四珠色別，其上別色之珠當五，其下四珠珠各當一。至下四珠所領，故云「控帶四時」。其珠游於三方之中，故云「經緯三才也」。

### 面積測量

> 今有大水不知廣狹，欲不用算籌度而知之。假令於水北度之者，在水北置三表，南北相直各相去一丈。人在中表之北，平直相望水北岸，令三相直，即記南表相望直之處。其中表人目望處亦記之。又從中相望處直望水南岸，三相直。看南表相直之處亦記之。取南表二記之處高下，以等北表點記之。還從中表前望之所北望之。北表下記三相直之北，即河北岸也。又望上記三相直之處，即水南岸。中間則水廣狹也
> 
> 

### 不定分析

> 或問曰，今有雞翁一雙直五文，雞母一雙值四文，雞兒一文得四隻，今有錢一百文，買雞大小一百隻。問各幾何？答曰雞翁十五隻，雞母一隻，雞兒八十四隻，合大小一百隻
> 
> 

> 今有雞翁一隻直四文，雞母一隻值三文，雞兒三隻直一文，今有錢一百文，還買雞大小一百隻。問各幾何？答曰：雞翁八隻，雞母十四隻雞兒七十八隻，合一百隻。
> 
> 

## 佛教與道教

甄鸞深受南朝道士陶弘景「三教合流」的影響。書中「倍倍變之」來自《華嚴經》；書中術語「剎那」、「婆羅」也來自佛經；「七水上塵為一兔毫上塵，七兔毫上塵為一羊毛上塵……」來自《楞伽經》。

書中「黃帝為法，數有十等……」引自道教人物鄭玄，書中「大衍」一詞出自《周易》。

## 版本

* 南宋 1212 年 刻本，現為孤本，存北京大學圖書館。年文物出版社影印本 1980。
* 明萬曆《秘冊匯函》胡震亨刻本
* 《四庫全書》戴震校勘本。
* 戴震 - 孔繼涵微波榭本校勘《算經十書》刻本
* 錢寶琮戴震 - 孔繼涵微波榭本校勘《算經十書》，由中華書局刊行。
* 錢寶琮校勘《數術記遺》《李儼。錢寶琮科學史全集》卷 4 407-417
* 郭書春 劉鈍校勘本 遼寧教育出版社

## 參考文獻

* 錢寶琮 校點《算經十書》《數術記遺》

## 外部連結

* 中國哲學書電子化計劃《數術記遺》 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数来宝

「數來寶」（或「數白欖」）是中華文化特有的一種曲藝。這種活動可作為一種藝術表演的形式，通常由一人獨自進行或是由雙人共同進行，進行的方式是用唸的，唸的內容則可分為事前預備或是即時現場反應的二種，唸的人藉由控制每句的字數、節奏及幽默風趣但又淺顯易懂的字句，來達到娛樂逗趣聽眾的目的。

## 參考文獻
数独

**數獨**（日語：数独／すうどく _Sūdoku_ \*/?）是一種數學邏輯遊戲，遊戲由 9×9 個格子組成，玩家需要根據格子提供的數字推理出其他格子的數字。遊戲設計者會提供最少 17 個數字使得解答謎題只有一個答案。

這種遊戲只需要邏輯思維能力，與數字運算無關，所以數學不好的人也很適合。雖然玩法簡單，但提供的數字卻千變萬化，所以不少教育者認為數獨是鍛鍊腦筋的好方法。

數獨遊戲由美國自由拼圖發明者 Howard Garns 於 1979 年發明，日本出版商 Nikoli 於 1986 年發展，意思為「獨身最適數字」。

歷經多年，數獨遊戲現已發揚到全世界。

## 規則

遊戲一般由 9 個 3×3 個的九宮格組成。

每一列的數字均須包含 1～9，不能缺少，也不能重複。

每一宮 (粗黑線圍起來的區域，通常是 3x3 的九宮格) 的數字均須包含 1～9，不能缺少，也不能重複。

## 歷史

追溯數獨的起源，早在四千多年前中國古代就可以看到它的影子。河圖與洛書是中國古代流傳下來的兩幅神秘圖案，歷來被認為是河洛文化的濫觴、中華文明的源頭，被譽為「宇宙魔方」。洛書上的圖案為從 1 到 9 九個數字，並且縱向、橫向、斜向，三條線上的三個數字其和皆等於 15。洛書中的 45 個黑白圓點，分別組合，擺成方形。南、西、東、北各為 1、3、7、9 個點；四角各為 2、4、6、8 個點；中間則為 5 個點。北周時，易學家把它和八卦、中央之宮聯繫起來，稱作九宮。當時的數學書中便出現了用數代替圈點數的九宮圖：「二四為肩，六八為足，左三右七，戴九履一，五居中央。」到宋朝時，出現了「重排九宮」遊戲。這就是格子數字遊戲的起源。 

1612 年，法國數學家 Claude-Gaspard Bachet de Méziriac 提出即三階的方法。

18 世紀，瑞士數學家萊昂哈德・歐拉提出即 n 階的方法。1892 年和 1895 年，兩個法國的日報發表《Carré magique diabolique》，就是即九階世紀，數獨一樣的。相傳數獨源起於拉丁方陣（Latin Square）。

1979 年美國印第安納州 Connersville 的自由拼圖發明者 Howard Garns 發明了現代數獨遊戲，當時它出現在 Dell Pencil Puzzles 和 Word Games 雜誌上。這個拼圖被稱為 "Number Place（日語：ナンプレ（ナンバー プレース））"，因為它涉及將個別數字放在 9 x 9 網格上的空白點。

該遊戲後流傳至日本並發揚光大，以數學拼圖遊戲發表。在 1984 年株式會社ニコリ發行的智力遊戲雜誌《パズル通信ニコリ》並把它命名為「數獨」，意思是「**在每一格只有一個數字**」。後來一位前任香港高等法院的紐西蘭籍法官高樂德在 1997 年 3 月到日本東京旅遊時，無意中發現了。他首先在英國的《泰晤士報》上發表，不久其他報紙也發表，很快便風靡全英國，之後他用了 6 年時間編寫了電腦程式，並將它放在網站上，使這個遊戲很快在全世界流行。臺灣於 2005 年 5 月由《中國時報》首度引進，且每日連載，亦造成很大的迴響。台灣數獨發展協會（Taiwan Sudoku Association，簡稱 TSA）亦為世界解謎聯盟會員。香港則是由《am730》於 2005 年 7 月 30 日創刊時引入數獨。中國大陸是在 2007 年 2 月 28 日正式引入數獨。北京晚報智力休閒數獨俱樂部（數獨聯盟前身）在新聞大廈舉行加入世界謎題聯合會的頒證儀式，成為世界謎題聯合會的 39 個成員之一。後來更因數獨的流行衍生了許多類似的數學智力拼圖遊戲，例如：數和、殺手數獨。

2010 年代，隨著電腦和智慧型手機的興起，數獨在個人電腦，網站和手機上也很受歡迎。

## 變體

### 迷你數獨

迷你數獨較傳統數獨為小，棋盤有 36 格（正方形，6 格 x6 格），內有 3x2 大小的大格。此變體的規則與傳統數獨一樣，但因格數較少而較容易得到答案，所以較適合少年玩家和初學者。 
迷你數獨還有一個更小的版本，棋盤有 16 格（正方形，4 格 x4 格）內有 2x2 大小的大格。此變體的規則與傳統數獨一樣，但因格數過少而極度容易得到答案，所以適合小孩使用

### 殺手數獨

殺手數獨結合了數獨和數和的元素。

### 拼圖數獨

**拼圖數獨**是由 9×9 的方格陣組成，但內裏不是由 9 個 3×3 的九宮格組成，是由一些不規則的線段劃分。

### 巨無霸數獨

**巨無霸數獨**是由 12×12 的方格陣組成，內裏是由 12 個 4 (直)×4 (橫) 的九宮格組成。玩法不變。

### 環狀數獨

**環狀數獨**的外觀是一個圓，分成五個環，一環分成十分。需填上 0~9 十個數目字，一環裡不能重複，同一列的不能重複。

## 連載報刊

### 英國

### 美國

### 台灣

### 香港

### 中國大陸

### 新加坡

### 瑞典

## 參看

* 算獨
* 順獨
* 數和
* 數迴
* 數織
* 數獨術語

## 腳註
数独技巧

**數獨技巧**（英語：Sudoku Techniques）是在解數獨題目的時候，運用到的邏輯或非邏輯形式、以完成數獨題目的方法。分標準數獨技巧和變型數獨技巧兩大類。

* 標準數獨技巧：在標準數獨之中，使用到的數獨技巧。例如**排除法**（英語：Hidden Single）、**區塊**（英語：Locked Candidates）等。
* 變型數獨技巧：在變型數獨之中，使用到的數獨技巧。例如殺手數獨之中的 **45 法則**（英語：45-rule）和鋸齒數獨之中的**割補法**（英語：Law of Leftover）等。

## 標準數獨技巧

下面將為您羅列出所有標準數獨的技巧名稱。
数独术语

**數獨術語**（英語：Sudoku Terminology）一般指的是，在完成數獨題目的時候，使用的技巧或理論知識體系之中，所產生的名詞。以下內容為數獨使用的術語。

## 標準數獨術語

## 外部連結

* EnjoySudoku 論壇術語介紹 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* SudoCue 術語介紹 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Sudopedia 術語介紹 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 獨・數之道通用數獨名詞定義
数珠丸

**數珠丸**，有名的日本刀，被指定為日本重要文物 (重要文化財)，是天下五劍之一，現藏於日本兵庫縣尼崎市的本興寺。

## 歷史

數珠丸是鎌倉時代後鳥羽上皇命令刀匠青江恆次所鑄

日蓮大師認為數珠丸乃「破邪顯正之劍」而時常配戴，後因日蓮常把念珠掛在刀柄上，所以此刀才獲得數珠丸的名字（在日本念珠也稱為數珠）。

在日蓮死後，數珠丸跟其他遺物一起被保存在身延山久遠寺，但在享保年間卻不知所蹤。直到 1920 年左右，才被日本宮內省的杉原祥造在某華族的收藏品拍賣會中發現，為了避免國寶流出海外，杉原祥造自掏腰包標下數珠丸。後與久遠寺的歸返交涉延宕多年 (其中一個說法是久遠寺認為這數珠丸不是真的)，遂寄奉於杉原祥造所居住地尼崎市附近的本興寺。
数珠珊瑚属

**數珠珊瑚屬**（學名：_Rivina_）也稱**蕾芬屬**，是蒜香草科下的一個屬，為直立草本植物。該屬共有 3 種，分布於熱帶美洲。

屬名 _rivina_ 為紀念德國植物學家 A. Q. Rivinus（1652-1723）而命名。

## 參考文獻
数理地理

**數學地理**，又稱**天文地理**，**數理地理**，是研究地理與天文關係事項的學科。

內容包括地球的形狀、構造、組成、運動規律及其地理意義、起源和演化，日地關係、地月關係以及地球所處的宇宙環境。如地球的形態大小、日月星辰的運轉，晝夜寒暑的變化、經緯線的分布，黃赤道五帶的區畫，皆屬於這範圍。

## 參考
数理精蕴

《**御製數理精蘊**》，簡稱《**數理精蘊**》，清朝康熙皇帝時期成的一本關於數學的書籍。

康熙在位時既倡導西算，也重視中算。晚年他命陳厚耀、何國宗、明安圖等人編纂天文算法書籍，包括《曆象考成》(四十二卷)、《律呂正義》(五卷)、《數理精蘊》(五十三卷)，合稱《律曆淵原》共 100 卷，終於雍正元年 (1723) 十月刻竣。

《數理精蘊》(公元 1713-1722 年) 是一部融中西數學於一體，內容豐富的「初等數學百科全書」，包括上編五卷，下編四十卷，數學用表四種八卷。上編名為立綱明體，主要內容為《幾何原本》和《演算法原本》。下編名為分條致用，分首、線、面、體、末五部，包羅了算術、代數、幾何、三角等初等數學的多方面材料。此書有著康熙「御製」的名義，使其廣泛流傳，從而形成了乾嘉時期數學研究的高潮。

需要説明的是，《數理精蘊》中的《幾何原本》並非歐幾里德的《幾何原本》，而是以法國耶穌會教士伊格納茨・加斯頓・巴蒂所撰的幾何學教材 _Elémens de géometrie_ (Paris, 1671) 為底本。這部教材以簡明為原則，並不重視邏輯推導。

## 參考文獻

* 張美玲，《〈數理精蘊〉中的〈幾何原本〉》，碩士論文。
数理经济学

**數理經濟學**（英語：mathematical economics）是運用數學方法來闡述經濟學理論和分析經濟學問題的學科。從廣義上說，數理經濟學是運用數學模型來進行經濟分析，解釋經濟學現象的理論。從狹義上來說，是特指法國經濟學家瓦拉斯（Léon Walras）開創的一般均衡理論體系。通常可分為靜態分析與動態分析。

這個理論首先設立「人是理性的」這個假設，然後利用各種數學方法，來模擬各種經濟學現象，並進推論出有關問題的解決方案。

## 參考文獻

* 《數理經濟學的基本方法 》蔣中一
数理统计

**數理統計**（英語：Mathematical statistics）是統計學的數學基礎，從數學的角度去研究統計學，為各種應用統計學提供理論支持。

## 參考文獻