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数学辞海

《**數學辭海**》是一部收錄數學條目的大型學術性工具書，1986 年開始策劃，2001 年 5 月列入「十五」國家重點圖書出版規劃項目，2002 年 8 月第一次出版。

此書為民間自募經費及共同協作而著成，共有 1500 餘名來自中國大陸、台灣及香港的專家和教授參與編著的工作，當中包括 30 多名中科院院士，及至少 300 多名博士生導師。全書共分 6 卷，包含數學的 100 餘個分支學科或專題項目，收錄多於 30000 個條目。其中第 6 卷的內容為數學史，對古今中外的數學成就都有所敘述。相比同類型的數學百科全書，在中國數學史和珠算方面著筆較多。

## 內容體例

6 卷書的內容是按「從初等數學到高等數學，從古典數學到現代數學，從理論數學到應用數學」的原則來劃分的，具體可見下面的 #目錄一節。在各卷中會劃分作一級標題、二級標題和三級標題：一級標題是數學的分支學科或專題項目，二級標題是學科內容的一個構成部分，三級標題則為具體條目，例如第一卷中的「立體幾何」—「空間角」—「對頂二面角」。數學概念的條目按知識結構來編排先後，至於數學史類別的，如人物和出版物等，各按出生或創立的時間順序來編排。

數學名詞的命名上盡量與全國科學技術名詞審定委員會於 1993 年制定的《數學名詞》保持一致；外國人名的中譯盡量跟《中國大百科全書・數學卷》及梁宗巨主編的《數學家傳略辭典》保持一致。

## 編著和出版

編纂《數學辭海》的項目是由數學教授何思謙所發起。1984 年初，他被調到山西省教育學院（現為太原師範學院）數學系任教。在 1985 年和 1986 年的寒暑假，何思謙到各地就數學教育作考察，走訪了中學和大學數學基礎課老師。從這些老師得到的回應是，有很多數學教材中的問題和學生的提問都難以講清，並且難以查找相關資料。故此，需要有一本理想的工具書作為參考。1986 年，何思謙在徵求西安科技出版社的意見後，打算出一本《數學小辭海》，主要面對中學，內容大體為初等數學，篇幅預計為二三百萬字。之後他便到各地找專家約稿，而在一次專家交流會上，山東大學教授裘卓明（有的報道亦寫作裘焯明）建議乾脆搞一部大型工具書《數學辭海》，何思謙接受了這一建議。

當提出了編著《數學辭海》的構想後，引起了熱烈反響。之後又經過調研、磋商及論證，定下了《數學辭海》的總體設計方案。最初，專家們考慮到國家的財政狀況，打算以自籌資金的方式去完成項目。為此，以民間的名義設立了數學辭海編輯委員會及其常設聯絡辦事機構 — 數學辭海編輯部，並得到了相關部門的認可。何思謙擔任總編輯委員會的總編，程民德擔任名譽總編，而擔任顧問的有丁石孫、馮康、江澤涵、蘇步青、李國平、吳大任、吳文俊、谷超豪、陳省身、周培源、柯召、程民德，另外還設有學術指導和總編委的職位。每一卷也設有各自的編輯委員會，而在其之下又設有各分支學科編輯委員會，分別負責要撰寫的學科部分。參與編著的人員多是兩岸三地的專家、教授，分別來自 200 多所高等院校及科研單位，合計約 1500 人。預計出版的卷數有過變更，最後則定為六卷。

撰稿初期進展尚可，但隨著工程的進展，出現了重大困難，例如需組織多次編審會議以統籌工作，開支甚鉅。另一方面是缺乏資金來源，以及缺少專業的工作人員。編輯部的一些人員更需要到處借錢，以解決編輯活動經費。據何思謙所說，在編纂的十八年間，編輯部直接支出近 500 萬，間接支出更是近 1500 萬。縱使如此，在 2005 年時他還未給參與編書的專家和教授們支付酬勞，反而還欠下了 200 餘萬的債項。

在整合好各部分稿件後，何思謙找了多個國家級出版社，卻因為數學編輯太少，而沒有單個出版社肯承擔編輯的責任。結果需要聯合 6 個出版社的 20 多名編輯來進行校對，這項工作用了 3 年時間。2002 年 8 月，《數學辭海》第一次印刷，印裝者為山西新華印刷廠。但由於印刷資金全由印刷廠墊支，而何思謙又未能在 2003 年 10 月 1 日的限期前還清款項，他只好給印刷廠寫保證書，稱若編輯部在同年的 12 月底前尚未能還清款項，則將《數學辭海》的印刷成品交由印刷廠全權處理。後來在 12 月 14 日，有一位惠先生將 30 萬的款項匯給何思謙，幫助他解決了欠款，從而保住了《數學辭海》的版權。

## 目錄

每一卷的目錄樣式均為：

以下列出各卷所覆蓋之主題：（亦即書中給出的六卷本內容劃分方案）

## 評價

《數學辭海》開始編撰不久後就得到多份中文報章的報道，主要是持關注和支持的態度。不少數學名家就教育和現代化建設的方面對辭書給予肯定評價。

## 參考資料

## 外部連結

* 《數學辭海》官網（已失效，但可經由連結 [1] 檢視部分內容）
数学运算符_(Unicode区段)

**數學運算子**是一個位於基本多文種平面的 Unicode 區塊，收錄了數學符號、邏輯符號和集合符號。

值得注意的是，本區塊沒有加號（+）、大於號（>）和小於號（<），因爲它們已經出現在基本拉丁字母 Unicode 區塊中。也沒有正負號（±）、乘號（×）和除號（÷），因爲它們也已編碼於拉丁字母補充 - 1 區塊中。但本區塊包含另外一種減號（-），與基本拉丁字母區塊的連字暨減號（-）不同。

## 區塊

## 變體序列

本區塊為標準化變體定義了 16 個變體序列。採用 U+FE00 ︀ VARIATION SELECTOR-1（VS01）呈現變體符號（取決於字體）：

## 歷史

以下 Unicode 文件記錄了定義本區塊中特定字元的目的與過程：

## 另見

* Unicode 中的數學運算子與符號
* 補充數學運算子
* 雜項數學符號 - A
* 雜項數學符號 - B

## 參考資料
数学金融

**金融數學**（英語：Financial Mathematics）又稱**計量金融學**（英語：Quantitative Finance）、**數學金融學**（英語：Mathematical Finance），是專為金融市場而設的應用數學。其本義上與金融經濟學的範疇有密切的關係，然而前者所涉及的領域比較狹隘，理念也比後者抽象。一般而言，若金融經濟學家研究一所企業當前股價的結構性原因，計量金融學家所做的便是利用當前股價作參考，以金融數學理論為基礎去計算和數值分析並取得相關衍生商品的公平價格（應值價格），以及風險估算。其核心內容就是研究隨機環境下，投資組合、最優選擇、資產定價理論。套利、最優與均衡是數理金融學的三大基本思想。

## 涉及計量金融的條目

### 計量工具

* 機率（或然率）
* 機率分布（機率分布）
  * 對數常態分布
* 期望值
* 風險價值
* 風險管理
* 隨機過程
* 吉爾薩諾夫定理
* 統計模擬方法
* 鞅表述定理
* 費曼－卡茨公式
* 隨機偏積分

### 衍生商品定價

* 合理定價假設
  * 風險管理
* 套利定價理論
  * 套利
* 期貨
  * 期貨合約定價
* 選擇權（買賣特權）
  * 沽購平衡（套戥與期貨的關係）
  * Moneyness
  * 期貨時限價值
  * 定價模型
    * 布萊克 - 休斯模型
    * Black model
    * 二項式評價模型
    * 必然波幅
      * Volatility smile
    * The Greeks（衍生商品的市場敏感度）
* Interest rate derivatives
  * Short rate model
    * Hull-White model
  * Brace-Gatarek-Musiela model
  * Heath-Jarrow-Morton framework

### 比較

* 計量經濟學
* 極端價值理論
* 物理經濟

## 參照

* 計量經濟學
* 金融工程
* 衍生商品
* 金融
* 模型
* 會計學
* 經濟學
* 市場學
* 管理學
数学领域

隨著數學史的推移，數學已成為一個極廣泛的主題，因此有必要對不同的**數學領域**進行分類。許多不同的分類方案已經出現，有相同點也有不同點，差異的原因主要是它們使用的目的不同。此外，隨著數學的發展，這些分類方案也必須隨之發展，以解釋新創建的領域或者新發現的不同領域間的聯繫。分類通常是困難的，對於那些最活躍的，跨越不同領域邊界的主題往往更加困難。

數學的傳統分支被分類到純數學，主要研究其內在的邏輯性；而應用數學可以直接應用以解決現實問題。這種分類方法並不十分清晰，許多主題是按照純數學發展的，但後來就發現了意想不到的應用。寬泛的分類方法，例如離散數學和計算數學，就是最近才出現的。

## 分類系統

* 數學學科分類標準

## 主要數學分支

### 基礎

**趣味數學**
: 從幻方到曼德博集合的發展歷程來看，數字已經成為了各個年齡段的人們娛樂和消遣的工具。許多重要而又嚴肅的數學分支的起源曾經僅僅是一個謎題或者遊戲。

**歷史和人物傳記**
: 數學的歷史不可避免地和數學這門學科本身糾纏在一起。這是很自然的：數學有其內在的組織結構，它總是從以已有的結論導出新的定理。每當新一代的數學家在老一輩數學家的基礎上建立新的理論的時候，數學學科本身的內容也逐漸擴大。

**數理邏輯、數學基礎和集合論**
: 數學總是與邏輯和符號打交道，但很長一段時間以來一些潛在的邏輯被視作理所當然，並且從來沒有被符號化表達。當人們最終意識到數學能夠被用於解釋邏輯本身的時候，數理邏輯便得到了發展。這個領域迅速的發展，並且通常被細分為幾個不同的領域。

****
**模型論**

****
****
**數學的模型**

****
**集合論**
**證明論和數學結構主義**

### 代數

**序理論**
**廣義代數結構**
**數論**
**域論和多項式**
**交換環和交換代數**

### 分析

### 組合數學

### 幾何學和拓撲學

幾何學處理空間關係，使用基本性質或公理。這些公理可以與點，直線，曲線，曲面和實體的數學定義一起使用以得出邏輯結論。另見幾何學主題列表。

### 應用數學

#### 概率與統計

#### 計算科學

#### 物理科學

#### 其他數學科學

## 參見

* 中國學科分類國家標準 / 110
* 數學辭海

## 注釋

## 外部連結

* The Divisions of mathematics
数学题

**數學題**是用來解答覆雜的數學論點和作為題目來幫助學生充分掌握並瞭解數學知識的習題。一般來說，世界上各國家的學校都採用標準數學題作為課業教材，以讓學生能學習到數學知識，並能把數學知識運用到日常生活中。

## 歷史

數學題擁有相當久遠的歷史，自從人類文明開始發展，人類就能通過數學知識來運算各式各樣的問題，從永無止境的數理問題中產生了數學題。

## 數學題格式

數學題擁有很多種格式，例如：單一性數學題，重複性數學題，試卷型數學題，複雜型數學題，擴展性數學題，多方面性數學題以及各種各樣的數學格式。

## 參考文獻

1. Courant, R. and H.Robbins, What Is Mathematics?: An Elementary Approach to Ideas and Methods, Oxford University Press, USA; 2 edition (July 18,1996). ISBN 978-0-19-510519-3.
数学：确定性的丧失

**數學：確定性的喪失**（英語：_Mathematics: The Loss of Certainty_）是莫里斯・克萊因的一部關於數學文化在整個 20 世紀發展變化的著作。

這本書追溯了數學發展中一些令數學家們也表示驚訝的發現，如非歐幾里得幾何的發現如何震驚了 19 世紀的數學家以及哥德爾不完備定理如何讓邏輯學家們沮喪。

## 參考文獻
数密度

**數密度**（符號： _n_ 或 _ρN_ ）是用於描述可數物體（粒子、分子、聲子、細胞、星系等）在物理空間中的集中程度的密集量：三維**體積數密度**，二維**面數密度**，或一維**線數密度**。_人口密度_是面數密度的一個例子。術語**數濃度**（符號：小寫 _n_ 或 _C_ ，以避免與大寫 _N_ 表示的物質數量混淆）有時在化學中用於相同數量，特別是在與其他濃度進行比較時。

## 定義

體積數密度是每單位體積指定物體的數量： 

　
: $n={\frac {N}{V}},$

其中 _N_ 是體積 _V_ 中的對象總數。

這裡假設 _N_ 足夠大，以至於將計數四捨五入到最接近的整數不會引入太多錯誤，但是 _V_ 被選擇得足夠小，以至於得到的 _n_ 不太依賴於大小或形狀由於大尺度特徵，體積 _V。_

面積數密度是單位面積指定物體的數量， _A_ ：

　
: $n'={\frac {N}{A}},$

同樣，線數密度是每單位長度 _L_ 中指定對象的數量：

　
: $n''={\frac {N}{L}},$

## 單位

在國際單位制中，數密度以 m -3 為單位，但通常使用 cm -3 。在處理室溫和大氣壓下的氣體、液體或固體的原子或分子時，國際單位不太實用，因為所得的數字非常大（大約 10 20 ）。以理想氣體在 0 °C 和 1 atm 的數密度作為衡量標準： _n_0 = 1 amg = 2.6867774 × 1025 m−3 通常作為一種數密度單位引入，對於任何物質在任何條件下（不一定限於 0 °C 和 1 atm 的理想氣體）。 

## 與其他量的關係

### 摩爾濃度

對於任何物質，數密度可以用其量濃度 _c_ （以 mol /m 3 表示）表示為

　
: $n=N_{\rm {A}}c$

其中 _N_A 是阿伏伽德羅常數。如果 _n_ 和 _c_ 中的空間尺寸單位米始終被任何其他空間尺寸單位替換，例如如果 _n_ 以 cm -3 為單位且 _c_ 以 mol/cm 3 為單位，或者如果 _n_ 以 L 為單位，這仍然是正確的-1 和 _c_ 以 mol/L 為單位，等等。

### 質量密度

對於具有明確定義的摩爾質量 _M_ （以 kg /mol 為單位）的原子或分子，數密度有時可以用它們的質量密度 _ρ_ m （以 kg/m 3 為單位）表示為

　
: $n={\frac {N_{\rm {A}}}{M}}\rho _{\mathrm {m} }.$

請注意，比率 _M_ / _N_ A 是單個原子或分子的質量，以 kg 為單位。

## 例子

除非另有說明，下表列出了 1 atm 和 20 °C 下的數密度的常見示例。

## 另見

* 柱狀數濃度

## 參考文獻
数据

**資料**（英語：data）又稱**數據**，是通過觀測得到的數字性的特徵或資訊。更專業地說，資料是一組關於一個或多個人或物件的定性或定量變數。資料可以是一堆雜誌、一疊報紙、開會記錄或者病人的病歷記錄。

雖然「資料」和「資訊」這兩個術語經常互相替換使用，但是他們的含義完全不同。在一些流行出版物中，當資料被置於情境之下審視或經過分析之後，「資料」就會變為「資訊」；一般而言，資料（data）經由處理後稱為資訊（information），從這些資訊中分析出來的訊息稱為知識（knowledge），再通過不斷地行動與驗證，逐漸形成智慧（wisdom）；在大數據（big data）興起後，**資料科學**這門學問顯得非常重要。

然而在學術課題論述中，資料只是「資訊的單元」。在經濟領域上，「資訊」衍生資訊經濟，而「資料」則衍生資料經濟。

## 分類

**原始資料**是一組未經過糾正的數字或特徵。原始資料需要通過移除異常值和明顯的儀器或資料錄入誤差來進行糾正（比如溫度計在北極的戶外測量到的熱帶溫度）。資料處理通常分成若干階段，某個階段的「已處理的資料」在另一個階段可能就是「原始資料」。

**現場資料**是指在不受控的「原位（in situ）」環境中收集的原始資料。而實驗資料是指在科學研究情境中通過觀測和記錄產生的資料。

## 應用

資料運用在科學研究、商業管理（比如銷售資料、收入、利潤、股價）、金融、政治（比如犯罪率、失業率、識字率）和事實上的其他一切人類組織性活動形式（比如非營利性組織所做的流浪者人口調查）中。

資料會經過測量、收集、報告和分析，因此它可以使用圖表、圖像或者其他分析工具進行視覺化；資料常以「表格」的方式呈現，並以試算表來處理。資料作為一種關於一些已存在的資訊或知識的一般概念，會使用一些可以更好地利用或處理的形式進行呈現或編碼。

## 參考文獻
数据-程序依赖

**數據 - 程序依賴**（英語：program-data dependence），是一種軟體數據相互關係。

具體指一旦某個應用程式改變了，相應的數據也要隨之改變。各種不同的傳統電腦程式需要定義數據的位置和屬性。在傳統的文件環境裡，軟體程序的改變要求對於需要訪問的數據也做相應的改變。

## 出處
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。
数据交换

**數據交換**（Data exchange）是指在資料庫規範模式下構建數據並將其轉換為目標模式構建數據的過程，目的是爲了使目標數據能夠準確的表達源數據內容。數據交換允許在不同的計算機程式之間共享數據 。

## 單一域數據交換

在某些作用域當中，可能會同時並存多種不同的源以及目標格式（專有數據格式）。通常情況下，爲了實現數據交換，需要為單個域開發「交換方法」或者「交換格式」，然後通過使用交換格式將必要的常式（對映）編寫出來，將每個源模式（間接地）轉換為目標格式。與編寫和除錯將每個源模式直接轉換為每個目標模式所需的數百個不同常式相比，這樣只需要很少的工作就可以實現。

通常常見的數據交換實現有：

* 地理數據交換格式 SIF；
* 電子表格數據交換格式 DIF；
* 電子表格，圖表，演示文稿和文字處理文件 ODF；
* 用於描述 GPS 數據的 GPX 或 KML；
* 描述積體電路佈局的 GDSII。

## 數據交換語言

_另見建模語言。_

數據交換語言格式無關的的一種語言，其可被用於任何類型的學科數據。它們由標記和面向顯示發展而來，進一步支援描述訊息結構屬性和元資料編碼。

實踐證明，某些正式的形式語言比其他語言更適合這項任務，因為它們的規範是由正式流程而不是特定的軟體實現需求驅動的。例如，XML 是一種標記語言，旨在實現方言的建立（特定於域的子語言的定義）。但是，它不包含特定於域的字典或事實類型。可靠的資料交換的好處是能夠有標準詞典 - 分類和工具庫 (如解析器、模式驗證器和轉換工具) 的可用性。

### 用於數據交換的常用語言

以下是用於多個域中的數據交換的流行通用語言的部分列表。

#### 命名法則

* 模式 - 語言定義是否以計算機可解釋的形式提供；
* 靈活 - 語言是否支援擴展語義表達能力而無需修改模式；
* 語義驗證 - 語言定義是否能夠對語言中表達式的正確性進行語義驗證；
* 字典 - 分類 - 語言是否包含字典和具有繼承的概念的分類（子類型 - 超類型層次結構）；
* 同義詞和同音異義詞 - 該語言是否包括並支援在表達式中使用同義詞和同音異義詞；
* 轉義語言 - 語言定義是否以多種自然語言或方言提供；
* Web 或 ISO 標準 - 將語言作為標準認可的組織；
* 轉換 - 語言是否包含對其他標準的翻譯；
* 輕量級 - 除了完整版之外，是否提供輕量級版本；
* 人類可讀 - 語言中的表達是否是人類可讀的（沒有經過培訓的人可讀）；
* 相容性 - 使用該語言時可能使用或需要哪些其他工具

### 用於數據交換的 XML

XML 在全球資訊網上進行數據交換的普及有幾個原因。首先，它與先前存在的標準標准通用標記語言（SGML）和超文字標記語言（HTML）密切相關，因此為支援這兩種語言而編寫的解析器也可以輕鬆擴展以支援 XML。例如，XHTML 已被定義為正式 XML 格式，但大多數（如果不是全部）HTML 解析器都能正確理解。

### 用於數據交換的 YAML

YAML 是一種設計為人類可讀的語言（因此可以使用任何標准文字編輯器輕鬆編輯）。它的概念通常類似於 reStructuredText 或 Wiki 語法，他們也試圖讓人和計算機都可讀。YAML 1.2 還包括一個與 JSON 相容的簡寫概念，因此任何 JSON 文件也是有效的 YAML; 然而，這並不是其的另一種形式。

### 用於數據交換的 REBOL

REBOL 是一種可以使用任何標准文字編輯器設計的人類可讀且易於編輯的語言。為了實現這一點，其使用了一種簡單的自由格式語法，使之具有最小的標點符號和豐富的數據類型集。REBOL 的數據類型，如 URL，電子郵件，日期和時間值，元組，字串，標籤等，都遵循通用標準。REBOL 旨在不需要任何額外的元語言，以元循環方式設計。語言的元環境性是因為例如用於（不僅僅）用於 REBOL 轉義語言的定義和變換的 Parse 轉義語言本身也是 REBOL 的轉義語言。REBOL 是 JSON 範式的靈感來源。

### 用於數據交換的 Gellish

Gellish 是自然英語的形式化子集，其包括簡單語法和大型通過分類法而可擴展英語詞典 ，其主要用於定義一般和領域特定術語（概念術語），而概念則按子類型 - 超類型層次結構排列（a 分類法），它支援知識和要求的繼承。Dictionary-Taxonomy 還包括標準化的事實類型（也稱為關係類型）。術語和關係類型可以用於建立和解釋事實，知識，要求和其他資訊的表達。Gellish 可以與 SQL，RDF / XML，OWL 結合使用和其他各種元語言。Gellish 標準是 ISO 10303-221（AP221）和 ISO 15926 的組合。

## 參考資料
数据仓库

在電腦領域，**資料倉儲**（英語：data warehouse，也稱為**企業資料倉儲**）是用於報告和資料分析的系統，被認為是商業智慧型的核心組件。 資料倉儲是來自一個或多個不同源的整合資料的中央儲存庫。資料倉儲將當前和歷史資料儲存在一起，用於為整個企業的員工建立分析報告。

儲存在倉庫中的資料從執行系統（例如行銷或銷售）上傳。這些資料可能會通過一個 ODS 資料庫，並且可能需要進行額外操作的資料清理，以確保資料品質，然後才能在資料倉儲中用於報告。

典型的基於提取、轉換、載入（ETL）的資料倉儲使用分級、資料整合和存取層來存放其關鍵功能。分級層或分級資料庫儲存從每個不同的源資料系統中提取的原始資料。整合層通過轉換來自分級層的資料，將不同的資料集合在一起，通常將轉換後的資料儲存在 ODS 資料庫中。然後將整合的資料轉移到另一個資料庫（通常稱為資料倉儲資料庫），在這個資料庫中，資料被分為層次組（通常稱為維度），並被分成事實和聚合事實。事實和維度的組合有時被稱為星型模式。存取層幫助使用者檢索資料。

資料的主要來源被清理、轉換、分類，並提供給管理人員和其他商業專業人員用於資料探勘、線上分析處理、市場研究和決策支援。 然而，檢索和分析資料、提取、轉換和裝載資料以及管理資料字典的方法也被認為是資料倉儲系統的基本組成部分。許多資料倉儲的文獻都使用了這個更廣泛的語境。因此，資料倉儲的擴充定義包括商業智慧型工具、提取、轉換和載入資料到儲存庫的工具，以及管理和檢索元資料的工具。

## 較簡易的解釋方式

**資料倉儲**是一種資訊系統的資料儲存理論，此理論強調利用某些特殊資料儲存方式，讓所包含的資料，特別有利於分析處理，以產生有價值的資訊並依此作決策。

利用資料倉儲方式所存放的資料，具有一但存入，便不隨時間而更動的特性，同時存入的資料必定包含時間屬性，通常一個資料倉儲皆會含有大量的歷史性資料，並利用特定分析方式，自其中發掘出特定資訊。

## 較學術的解釋方式

**資料倉儲** ，由資料倉儲之父比爾・英蒙於 1990 年提出，主要功能乃是將組織透過資訊系統之線上交易處理（OLTP）經年累月所累積的大量資料，透過**資料倉儲**理論所特有的資料儲存架構，作一有系統的分析整理，以利各種分析方法如線上分析處理（OLAP）、資料探勘（Data Mining）之進行，並進而支援如決策支援系統（DSS）、主管資訊系統（EIS）之建立，幫助決策者能快速有效的自大量資料中，分析出有價值的資訊，以利決策擬定及快速回應外在環境變動，幫助建構商業智慧型（BI）。

一般來說，**資料倉儲**可由關聯式資料庫，或專為資料倉儲開發的多維度資料庫建立，若由多維度資料庫建立而成，其架構可分為星狀及雪花狀架構，包含數個維度資料表，及一個事實資料表。

**資料倉儲**的建制不僅只是資訊工具技術面的運用，在規畫和執行面更需對產業知識、行銷管理、市場定位、策略規畫等相關條件有深入的了解，才能真正發揮**資料倉儲**以及後續分析工具的價值，提升組織競爭力。

## 資料倉儲的特性

* 主題導向（Subject-Oriented）

　
: 有別於一般 OLTP 系統，**資料倉儲**的資料模型設計，著重將資料按其意義歸類至相同的主題區（subject area），因此稱為主題導向。舉例如 Party、Arrangement、Event、Product 等。

* 整合性（Integrated）

　
: 資料來自企業各 OLTP 系統，在**資料倉儲**中是整合過且一致的。

* 時間差異性（Time-Variant）

　
: 資料的變動，在**資料倉儲**中是能夠被紀錄以及追蹤變化的，有助於能反映出能隨著時間變化的資料軌跡。

* 不變動性（Nonvolatile）

　
: 資料一旦確認寫入後是不會被取代或刪除的，即使資料是錯誤的亦同。（i.e. 錯誤的後續修正，便可因上述**時間差異性**的特性而被追蹤）

## ODS、資料倉儲和資料超市之異同

Operational data store（ODS）、**資料倉儲**和資料超市三者相同之處在於均不屬於任一 OLTP 系統，並且都是以資料導向的設計而非流程（process）導向。

相異之處在於，ODS 的特性較著重於戰術性查詢，變動性大。**資料倉儲**通常為企業層級，用來解答即興式、臨時性的問題。而資料超市則較偏向解決特定單位或部門的問題，部分採用維度模型（dimensional model）。

## 資料探勘、OLAP 和資料倉儲

資料倉儲可以作為資料探勘和 OLAP 等分析工具的資料來源，由於存放於資料倉儲中的資料，必需經過篩選與轉換，因此可以避免分析工具使用錯誤的資料，而得到不正確的分析結果。

資料探勘和 OLAP 同為分析工具，其差別在於 OLAP 提供使用者一便利的多維度觀點和方法，以有效率的對資料進行複雜的查詢動作，其預設查詢條件由使用者預先設定，而資料探勘，則能由資訊系統主動發掘資料來源中，未曾被察覺的隱藏資訊，和透過使用者的認知以產生知識。

資料探勘（Data Mining）技術是經由自動或半自動的方法探勘及分析大量的資料，以建立有效的模型及規則，而企業透過資料探勘更瞭解他們的客戶，進而改進他們的行銷、業務及客服的運作。資料探勘是資料倉儲的一種重要運用。基本上，它是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來，所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部份，Data Mining 使用了許多統計分析與 Modeling 的方法，到資料中尋找有用的特徵（Patterns）以及關連性（Relationships）。Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應用成功與否有重要的影響，只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果。

## 參見

## 參考文獻
数据仓库一体机

「**數據倉庫一體機**（Data Warehouse Appliance）」是一種專為大量數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、作業系統、資料庫管理系統以及一些為數據倉庫用途而特別預先安裝及優化的軟體組成。

數據倉庫一體機為中等至大型的數據倉庫市場（通常數據量在 TB 至 PB 級別）提供解決方案。

## 歷史

## 特點

一個數據倉庫的總體擁有成本（Total Cost of Ownership，TCO）由初始進入成本、進行中的維護成本及隨著數據倉庫的增長而增容的成本組成。而數據倉庫一體機只需較低的進入和維護成本。而初始成本則由安裝在其上的應用程式來決定。

總體擁有成本大部分由監控及調優數據倉庫所花費的資源來組成，通常差不多有 80%。數據倉庫一體機減少了日復日的操作、設置及集成的管理工作。很多一體機也提供了低成本的處理能力和容量的擴展方案。

## 應用

## 相關產品

## 趨勢

## 相關條目

* 商業智能 (BI)
* 數據挖掘
* 數據集市 (DM)
* 數據倉庫

## 外部連結
数据传输

**資料傳輸**、**數位傳輸**或**數位通訊**是資料（數位位元流）在一個對等或點對多點通訊的物理傳輸管道。這樣的管道包括雙絞線、光纖、無線通訊頻道、儲存裝置及電腦匯流排。資料本身以一種電磁訊號代表，如電壓、無線電波、微波或紅外線訊號。

類比通訊用於傳輸連續變化的類比訊號，數位通訊則用於傳輸離散訊息。運用一個數位調變方法，離散訊息可表示為一系列脈波通過一個線路碼（基頻傳輸），或一組有限的連續變化波形（通帶傳輸）。通帶調變與相應的解調（也被稱為檢出）通過數據機裝置實現。依照數位訊號最常見的定義，通常以基頻與通帶兩種訊號表示的位元流被認為是資料傳輸。另一種定義中則只考慮到基頻訊號，而資料的通帶傳輸作為一種形式的數模轉換。

資料傳輸可以是從資料來源始發的數位資訊，例如一台電腦或一個鍵盤。也可以是將一個類比訊號如電話或影片訊號數位化至一個位元流，例如使用脈波編碼調變（PCM）或更進一步的資料壓縮（數模轉換與資料壓縮）方案。這種信源的編解碼是通過編解碼器裝置所進行的。

## 概述

在「資料傳輸」領域的課程和教科書中以及《數位傳輸》和《數位通訊》也有與以下類似的內容。

數位傳輸或資料傳輸以前一直屬於電信和電氣工程的範疇。資料傳輸的基本原則也可以包涵在資料通訊之中的電腦科學 / 電腦工程學科內，其中還包括電腦聯網或電腦通訊應用程式和網路協定中，例如路由、交換和行程間通訊。雖然傳輸控制協定（TCP）涉及到「傳輸」這個術語，TCP 和其他傳輸層協定一般都「不」在有關資料傳輸的教科書或課程中討論，而是在電腦網路中說明。

遠端傳輸一詞涉及類比通訊和數位通訊。在大多數的教科書中，類比傳輸一詞僅是指一個類比資訊訊號通過一個類比訊號（沒有數位化）的傳輸，無論是作為一個非調變的基頻訊號，還是作為用類比調變方法（如 AM 或 FM）的一個通帶訊號。它也可能包括類比上的類比脈波調變的基頻訊號，如脈波寬度調變。在電腦聯網的傳統的幾本書中，「類比傳輸」是指使用數位調變方法的位流通帶傳輸，比如 FSK， PSK 和 ASK。注意，這些方法包括在例如名為數位傳輸或資料傳輸的教科書中。

資料傳輸的理論方面包括在資訊理論和編碼理論中。

## 協定分層

在資料傳輸領域的課程與教材中，通常使用如下的 OSI 模型處理協定分層與主題：

* 第一層，實體層：
  * 頻道編碼，包括
    * 數位調變 schemes
    * 線路編碼 schemes
    * 正向錯誤校正碼（FEC）碼
  * 位同步
  * 多路復用
  * 均衡
  * 頻道模型
* 第二層，資料鏈路層：
  * 頻道接入 schemes, 媒介存取控制（MAC）
  * 封包模式通訊和影格同步化
  * 錯誤檢測和自動重複請求（ARQ）
  * 流量控制
* 第六層，表示層：
  * 信源編碼（數位化和資料壓縮）和資訊理論。
  * 加密（可能發生在任何一層）

## 參見

* 電腦網路
* 資訊理論
* 傳播媒體
* 訊號處理
* 電信

## 注釋
数据传输对象

在電腦編程中，**資料傳輸物件** (**data transfer object，DTO**) 是在 2 個行程中攜帶資料的物件。因為行程間通訊通常用於遠端介面（如 web 服務）的昂貴操作。成本的主體是客戶和伺服器之間的來回通信時間。為降低這種呼叫次數，使用 DTO 聚合本來需要多次通信傳輸的資料。

DAO 與業務物件或資料存取物件的區別是：DTO 的資料的變異子與存取子（mutator 和 accessor）、語法分析（parser）、序列化（serializer）時不會有任何儲存、取得、序列化和反序列化的異常。即 DTO 是簡單物件，不含任何業務邏輯，但可包含序列化和反序列化以用於傳輸資料。

## 術語

值物件不是 DTO。過去 Sun/Java 環境曾把二者混為一談。

## 參考文獻

## 外部連結

* Summary from Fowler's book （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Data Transfer Object - Microsoft MSDN Library （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* GeDA - generic dto assembler is an open source Java framework for enterprise level solutions （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Local DTO （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据传输时

**傳輸中的資料**（Data in transit）也稱為**移動中的資料**（data in motion）或**飛行中的資料**（data in flight），是指數碼資料在來源端和目的端之間的階段，一般是在網路上。

傳輸中的資料可以分為二類：資料在公開，不可靠的網路上傳輸（例如 Internet），資料在私用網路上傳輸（例如區域網） 。

「傳輸中的資料」是用來補足使用中的資料（data in use）及靜止資料（data at rest）的不足，這三種狀態加起來就是數位資料的三種狀態。

## 相關條目

* 帶寬時延乘積

## 參考資料
数据传输速率

**資料傳輸速率**（**Data transfer rate**）簡稱**傳輸速率**，在電信領域是指在單位時間內在資料傳輸系統裝置之間傳送位元，字元，或者塊的平均值。

傳輸速率可以應用於不同功能。反應時間可以幫助網路管理員查明網路裡面什麼位置速率下降和潛在的阻斷。通過分析資料傳輸速率來相應做調整，作為一個保護性措施，系統可以執行得更加有效，並可以在高負荷的時候預防處理特別的頻寬限制。

測試裝置比如光纖迴路測試可以幫助測量和管理資料傳輸速率。

## 參見

* 位元速率
数据依赖

**數據 - 程序依賴**（英語：program-data dependence），是一種軟體數據相互關係。

具體指一旦某個應用程式改變了，相應的數據也要隨之改變。各種不同的傳統電腦程式需要定義數據的位置和屬性。在傳統的文件環境裡，軟體程序的改變要求對於需要訪問的數據也做相應的改變。

## 出處
数据保护API

**資料保護 API**（全稱：**Data Protection Application Programming Interface**，縮寫 **DPAPI**）是一個簡單的密碼學應用程式介面 ，作為一個組件內建在 Windows 2000 及之後版本的 Microsoft Windows 作業系統中。理論上，資料保護 API 可以實現任何類型的資料對稱加密；在實踐中，其在 Windows 作業系統中的主要用途是執行非對稱私鑰的對稱加密，使用使用者或系統的秘密資訊作為熵的重要來源。

對於幾乎所有密碼系統來說，最困難的挑戰之一是「金鑰管理」—— 其中部分即是，如何安全地儲存解密金鑰。如果金鑰以純文字儲存，則可以存取金鑰的任何使用者都可以存取加密的資料。如果金鑰被加密，則又需要另一個金鑰，周而復始。DPAPI 允許開發者使用從使用者的登入私鑰匯出的對稱金鑰來加密金鑰，或者在系統加密的情況下使用系統的域驗證私鑰來加密金鑰。

用於加密使用者 RSA 金鑰的 DPAPI 金鑰儲存在 `%APPDATA%\Microsoft\Protect\{SID}` 目錄，其中 {SID} 為該使用者的安全識別碼。DPAPI 金鑰儲存在與保護使用者私鑰的主金鑰相同的檔案中。它通常為 64 位元組的亂數據。

2010 年，Elie Bursztein 和 Jean-Michel Picod 在 Black Hat DC 2010 提出了 Reversing DPAPI and Stealing Windows Secrets Offline。除了他們的簡報，Bursztein 和 Picod 發布了能離線解密 DPAPI 加密資料的 DPAPIck。2012 年，Passcape Software 在他們的部落格中發布了介紹 DPAPI 內部邏輯的更詳細文章及一個完全離線解密和分析 DPAPI 的工具。與上一個不同，該工具利用了一些舊有 Windows 的缺陷（例如，你可以無需獲知所有者的登入密碼就解密 Windows 2000 的 DPAPI 資料體）並完全相容 Windows 8 的 DPAPI 資料結構。在 Windows 8 中，微軟改變了 DPAPI 邏輯的工作方式，現在可以使用多個使用者的金鑰來匯出加密金鑰以解密使用者的主金鑰，然後用於解碼單個 DPAPI 資料體（blob）。

## 安全屬性

DPAPI 不為自己儲存任何永續性資料。相反，它只接受明文並返回密文（反之亦然）。

DPAPI 安全性依賴於 Windows 作業系統保護主金鑰和 RSA 私鑰免受攻擊的能力。這在大多數攻擊情形中高度依賴終端使用者憑據的安全性。主加密 / 解密金鑰通過 PBKDF2 函式從使用者密碼匯出。特定資料的二進位大型物件可以添加鹽和 / 或詢問外部使用者提供額外密碼（也稱強密碼保護）來加密。鹽的使用由各實現的選項控制，即由應用程式開發者控制，不能由終端使用者或系統管理員控制。

通過使用 COM + 物件可以授予金鑰的委託存取權限。這使 IIS 網頁伺服器能夠使用 DPAPI。

## 微軟軟體對 DPAPI 的使用

雖然並非所有微軟產品都在使用，但微軟產品對 DPAPI 的使用隨著每個 Windows 版本在增加。不過，出自微軟或第三方開發人員的許多應用程式仍傾向於使用自己的保護方式，或者最近才切換為使用 DPAPI。例如 Internet Explorer 的 4.0-6.0 版本、Outlook Express 和 MSN Explorer 使用較舊的保護儲存（PStore）API 來儲存儲存的憑據（例如密碼）。Internet Explorer 7 則開始使用 DPAPI 保護已儲存的使用者憑據。

* Windows 8 中的圖片密碼、PIN 和指紋
* Windows 2000 及之後版本中的加密檔案系統
* SQL Server 透明資料加密（TDE）服務的主加密金鑰
* Internet Explorer 7，無論是適用於 Windows XP 的獨立版本，還是 Windows Vista 和 Windows Server 2008 中整合的版本
* Windows Mail 和 Windows Live Mail
* Outlook 的 S/MIME
* Internet Information Services 的 SSL/TLS
* Windows 權利管理服務客戶端 v1.1 及之後版本
* Windows 2000 及之後版本對 EAP/TLS（VPN 身分驗證）和 802.1x（Wi-Fi 身分驗證）
* Windows XP 及之後版本對儲存的使用者名稱和密碼）（也稱憑據管理器）
* .NET Framework 2.0 及之後版本對 System.Security.Cryptography.ProtectedData
* Microsoft.Owin（Katana） Cookie 身分驗證（當自代管時）

## 參考資料

## 外部連結

* Windows Data Protection API (DPAPI) white paper by NAI Labs
* Data encryption with DPAPI （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Use DPAPI to encrypt and decrypt data
* How To: Use DPAPI (User Store) from ASP.NET 1.1 with Enterprise Services （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* System.Security.Cryptography.ProtectedData in .NET Framework 2.0 and later （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Discussion of the use of MS BackupKey Remote Protocol by DPAPI to protect user secrets （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* The Windows PStore （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* DataProtectionDecryptor （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館），NirSoft 出品的免費軟體
数据保护指令

《**數據保護指令**》（英語：Data Protection Directive），正式名稱：《**第 95/46/EC 號保護個人在數據處理和自動移動中權利的指令**》（Directive 95/46/EC on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data），是一項於 1995 年通過的歐洲聯盟指令，用於規範歐盟範圍內處理個人數據的行為，是歐盟隱私法和人權法的重要組成部分。

《數據保護指令》被《一般資料保護規範》（GDPR, General Data Protection Regulation）替代。後者於 2016 年 4 月通過，在 2018 年 5 月 25 日生效。

## 參見

* 一般數據保護條例
* 數據保護法案（英國落實《數據保護指令》的法律）
* 安全港原則

## 參考文獻
数据元

一個數據元由以下兩部分組成：

1. 數據元概念：數據元概念是能以一個數據元的形式表示的概念，其描述與任何特定表示法無關。
2. 表示：表示由值域、數據類型、計量單位（如果需要）、表示類（可選）組成。

基於數據建模的視角，一個數據元概念由兩部分組成。

1. 對象類：可以對其界限和含義進行明確的表示，且特性和行為遵循相同規則的觀念、抽象概念或現實世界中事物的集合。
2. 特性：一個對象類所有成員所共有的特性。

參考文獻

1. 信息技術 元數據註冊系統（第一部分：框架）
数据冒险

**危障**（hazard）又稱作**冒險**或**險象**，是指在電腦 CPU 的微體系結構中，指令管線亂序執行中的一些問題可能會導致得到不正確的計算結果。有 3 類典型的危障：

* 資料危障
* 結構危障
* 控制危障（分支危障）

有幾種方法用於應對這些風險，如管線停頓（管線氣泡），暫存器直通等待。

## 背景

指令在一個管線處理器中的執行被分為若干階段，因此在一個時刻有多條指令處於管線的不同階段上被處理。如取運算元、執行等等。Intel 的 Pentium 就是處理器管線。有的處理器進一步是指令亂序執行，如 Intel 的 Pentium Pro 開創的 Intel P6 微體系結構。指令的亂序執行就會引入一些危險的情況。

## 類型

### 資料危障

指令亂序執行時，可能會發生讀取資料與寫入資料之間的時序與空間的相關性，成為資料危障。如果不加以處理，可能會導致競態條件。 有 3 種可能的資料危障：

1. 先寫後讀（RAW），這是真實的相關。
2. 先讀後寫（WAR），被稱為反相關。
3. 寫後寫（WAW），被稱為輸出相關。

以下為先寫後讀（RAW）的範例：

i1. **R2** <- R1 + R3 

i2. R4 <- **R2** + R3

第一個指令是計算一個值，並將其儲存在 R2，而第二個指令是使用這個值計算結果並儲存在 R4，但是在我們拿出第二步的運算元時，第一步的結果還未被儲存。因此我們具有一種資料相關性。
我們可以說那有 一種資料依賴性對於指令 i2，他依賴於指令 i1 的完成。

### 結構危障

結構危障是指多條指令同時要存取處理器一處硬體。典型例子是一個儲存單元被一條指令取運算元同時另一條指令要寫入結果。

### 控制危障

又稱分支危障，指令流水時，處理器遇到分支指令，不能在流水開始階段就判斷出分支結果。

## 去除危障

### 一般辦法

#### 管線汽泡

管線汽泡，也稱作管線停頓，可以同時解決上述 3 種危障。指令解碼時如果控制器發現可能存在危障，就插入 NOP（No Operation）指令。這樣在有風險的指令進入管線時，上一條指令已經在管線中經過了充分多的周期，從而化解了危障。如果插入的 NOP 的數量等於管線的級數，那麼處理器就排空了整個管線。這被稱為沖刷管線（flushing the pipeline）。

### 資料危障

有幾種方案與演算法解決資料危障。

* 在先寫後讀時，在寫指令與讀指令之間插入管線汽泡。
* 使用亂序執行，通過暫存器重新命名保證了先寫後讀的資料相關被順序執行，而對另外兩種反相關、輸出相關的情況的實現了「去相關」後的並行執行。
* 利用暫存器直通（register forwarding，或稱轉發機制）來使用管線的最新的計算結果。

### 控制風險

避免控制風險的辦法：

* 在分支指令後插入管線汽泡，直到分支指令的流水執行完畢。
* 使用分支預測，然後投機執行。如果分支預測失敗，則要有能力恢復到分支指令執行完畢時刻的暫存器狀態，進入正確的分支繼續執行。

## 參見

* 暫存器重新命名、Tomasulo 演算法
* 資料 - 程式依賴
* 亂序執行
* 分支預測
* 分支預測器

## 參考文獻

* David Andrew Patterson, John L. Hennessy Computer Organization and Design (4 ed.), Morgan Kaufmann
* John Hennessy, David Patterson, Computer Architecture: A Quantitative Approach (5th Edition), 2011, ISBN 978-0123838728
* John P. Shen and Mikko H. Lipasti, Modern Processor Design: Fundamentals of Superscalar Processors, 2004, ISBN 0070570647
数据冗余

**資料冗餘**發生在資料庫系統中，指的是一個欄位在多個表里重複出現。舉個例子，如果每條客戶購買商品的資訊都連帶記錄了客戶自身的資訊，這樣的資料冗餘可能造成不一致，因為客戶自身的資訊可能不一樣。 資料冗餘會導致資料異常和損壞，一般來說設計上應該被避免。 資料庫規格化防止了冗餘而且不浪費儲存容量。 適當的使用外來鍵可以使得資料冗餘和異常降到最低。但是，如果考慮效率和便利，有時候也會設計冗餘資料，而不考慮資料被破壞的風險。

## 參照

Template:Database-stub
数据分析

**資料分析**是一種統計學常用方法，其主要特點是多維性和描述性。有些幾何方法有助於揭示不同的資料之間存在的關係，並繪製出統計資訊圖，以更簡潔的解釋這些資料中包含的主要資訊。其他一些用於收集資料，以便弄清哪些是同質的，從而更好地了解資料。

資料分析可以處理大量資料，並確定這些資料最有用的部分。本學科近年來的成功，很大程度上是因為製圖技術的提高。這些圖可以通過直接分析資料，來突出難以捕捉的關係；更重要的是，這些表達方法與基於現象分布的「先驗」觀念無關，與經典統計方法正相反。

資料分析的數學基礎在 20 世紀早期就已確立，但直到電腦的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣，而資料分析是數學與電腦科學相結合的產物，，且相關的應用還能在未來起到預測輿情、風險控管的效果。

若是以固定時間為資料分析的顆粒單位，則稱為時間序列分析，是主要作為銷售資料商業分析的方法之一。
数据包

**封包**（英語：Data packet），又稱數據包，是在封包交換網路中傳輸的格式化數據單位。

一個封包（packet）分成兩個部份，包括控制資訊，也就是表頭資料（header），和資料本身，也就是負載（payload）。

我們可以將一個封包比作為一封信，表頭資料相當於信封，而封包的資料部分則相當於信的內容。和信不同的是，有時候一個大封包可以分成多個小封包。

## OSI 模型

在 OSI 模型中，封包是對第三層的資料單位的稱呼。

## 參見

* 嗅探
* 封包交換
数据包嗅探

**偵測**（Sniffers）是一種網絡流量數據分析的手段，常見於網絡安全領域使用，也有用於業務分析領域，一般是指使用偵測器對數據流的數據截獲與封包分析（Packet analysis）。

偵測所使用的工具即為「偵測工具」，正式的叫法為「數據包分析器」，還有別稱為「偵測器」、「抓包工具」。

## 用途

* 分析網絡問題
* 業務分析
* 分析網絡信息流通量
* 網絡大數據金融風險控制
* 探測企圖入侵網絡的攻擊
* 探測由內部和外部的用戶濫用網絡資源
* 探測網絡入侵後的影響
* 監測連結網際網路寬頻流量
* 監測網絡使用流量（包括內部用戶，外部用戶和系統）
* 監測網際網路和用戶電腦的安全狀態
* 滲透與欺騙

## 缺陷

* 目前為止的偵測均對加密數據不起作用，需要解密才可以得到需要的機密數據
* 當用戶在執行網絡數據文件下載時，偵測出來的是大量垃圾數據包

## 知名偵測工具

數據包分析器的比較

* CommView and CommView for WiFi （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* dSniff
* Ettercap（遵守 GNU 的開源軟體）
* Javvin Packet Analyzer
* Kismet
* Open Source Packet Sniffer Open Source Packet Sniffer
* Microsoft Network Monitor
* NetStumbler
* NetworkActiv PIAFCTM （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* Network General
* Network Instruments
* Snoop (software) (Solaris)
* Tcpdump (man tcpdump)
* WildPackets（已經改名為 Savvius）AiroPeek，EtherPeek 與 OmniPeek
* Wireshark（前稱 Ethereal）
* Winsock Packet Editor
* Simena Capture&Replay tools （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* NetisCrossFlow

## 參見

* Pcap

## 參考資料
数据包捕获设备

**數據包捕獲設備**是一種能夠捕獲數據包的獨立設備。它可以部署在網絡上的任何部位，常部署在網絡入口（即網際網路連接）和關鍵設備，如包含敏感信息的伺服器的前面。

一般情況下，數據包捕獲設備會完整地捕獲並記錄所有網絡數據包（包括報頭和有效載荷），然而，一些設備還可以被配置為根據用戶定義的過濾器來捕獲部分網絡流量。對於許多應用，特別是網絡取證和應急事件響應，執行完整的數據包捕獲極其關鍵，而帶有過濾器的數據包捕獲設備有時可能被用於特定的，有限的信息收集。

## 部署

數據包捕獲設備捕獲的網絡數據取決於設備在網絡上的安裝位置和方式。在網絡上部署包捕獲設備有兩種方法：第一個是將設備連接到網絡交換機或路由器上的 SPAN 埠（埠鏡像）。第二種選擇是內聯連接設備，使得沿著網絡路由的網絡活動穿過設備（在配置上類似於網絡分路器，但信息由分組捕獲設備捕獲和存儲，而不是傳遞到另一個設備） 。

當通過 SPAN 埠連接時，包捕獲設備可以接收和記錄交換機或路由器的所有埠的所有乙太網 / IP 活動。

當內聯連接時，數據包捕獲設備僅捕獲兩點之間行進的網絡流量，即通過與數據包捕獲設備連接的電纜的流量。

有兩種通用的方法來部署數據包捕獲設備：集中式和分散式。

### 集中

使用集中式方法，將一個高容量，高速數據包捕獲設備連接到數據聚合點。集中式方法的優點是，通過一個設備，你可以了解網絡的整個流量。然而，這種方法產生了單點故障，而這對於黑客是一個非常有吸引力的目標；另外，必須重新設計網絡以將業務帶到設備，並且這種方法通常涉及高成本。

### 分散

使用分散式方法，你可以在網絡上放置多個設備，從入口點開始，並向下游到更深層的網段（如工作組）。優點包括：不需要重新配置網絡；易於部署；可用於事件響應調查多個有利點；有可擴展性；沒有單點故障 - 如果一個失敗了，你還有其他的可用；如果結合電子隱形來說，這種方法還消除了黑客未經授權訪問的危險；低成本。缺點：需要增加多個電器用來維護。

在過去，分組捕獲設備通常僅被節省地部署在進入網絡的點處。現在可以將數據包捕獲設備更有效地部署在網絡各處。當執行事件響應時，從各種有利位置查看網絡數據流的能力對於縮短解決時間和縮小網絡的哪些部分最終受到影響是不可缺少的。通過將分組捕獲設備放置在每個工作組的入口點和前面，可以簡化和更快地跟蹤特定傳輸到網絡中的路徑。此外，放置在工作組前面的設備將顯示位於入口點的設備無法捕獲的內部網傳輸數據。

## 容量

數據包捕獲設備的容量範圍從 500 GB 到 32 TB 或更多。只有少數幾個具有極高網絡使用率的組織可以用於上層的容量。大多數組織的服務能力從 1 TB 到 4 TB。

選擇容量時一個好的經驗法則是，對於普通用戶，每天可為重型用戶提供 1 GB 的容量，而每月可容納 1 GB 的容量。對於具有平均使用的 20 人的典型辦公室，1TB 將足夠約 1 至 4 年。

比率 100/0 表示實際連結上的單工流量，你可以擁有更多的流量。

## 特點

### 過濾與全包捕獲

完全包捕獲設備捕獲和記錄所有乙太網 / IP 活動，而過濾的包捕獲設備僅捕獲基於一組用戶可定義過濾器的流量子集；例如 IP 位址，MAC 地址或協議。除非為過濾器參數所涵蓋的非常特定的目的使用分組捕獲設備，否則通常最好使用全包捕獲設備來避免丟失重要數據。特別是在使用數據包捕獲進行網絡取證或網絡安全時，捕獲所有數據是至關重要的，因為任何未捕獲的數據包都會永遠消失。提前知道所需的分組或傳輸的特定特性是不可能的，特別是在高級持續性威脅（APT）的情況下。APT 和其他黑客技術的成功依賴於網絡管理員不知道他們是如何工作的，因此沒有解決方案來消除他們。

### 加密與未加密存儲

一些數據包捕獲設備會將捕獲的數據加密，然後再將其保存到磁碟，而其他數據包則不會。考慮到在網絡或網際網路連接上傳播的信息的寬度，並且其至少一部分可以被認為是敏感的，對於大多數情況為保持捕獲的數據安全的措施，加密是一個好主意。加密也是用於數據 / 網絡取證的數據認證的關鍵要素。

### 持續捕獲速度與峰值捕獲速度

持續捕獲速度指的是分組捕獲設備在長時間段內捕獲和記錄分組而沒有中斷或錯誤的速率。這與峰值捕獲率不同，峰值捕獲率是數據包捕獲設備可以捕獲和記錄數據包的最高速度。峰值捕獲速度只能在短時間內保持，直到設備的緩衝區填滿並開始丟失數據包。許多數據包捕獲設備共享 1 Gbit /s 的相同峰值捕獲速度，但實際持續速度因型號而異。

### 永久性和可覆蓋性存儲

具有永久存儲的數據包捕獲設備是網絡取證和永久記錄保存的理想選擇，因為捕獲的數據不能被覆蓋，更改或刪除。永久存儲的唯一缺點是，如果最後設備滿了則需要更換。具有可覆蓋存儲的數據包捕獲設備更容易管理，因為一旦達到容量，它們將開始用新的數據覆蓋最舊的捕獲數據，但是，網絡管理員要承擔在覆蓋時丟失重要捕獲數據的風險。通常，具有重寫能力的分組捕獲設備對於簡單的監視或測試目的是有用的，因為其不需要永久記錄。永久的，不可覆蓋的記錄是網絡取證信息收集的必要條件。

### GbE 與 10 GbE

大多數企業使用千兆乙太網速度網絡，並將繼續這樣做一段時間。如果企業打算使用一個集中式數據包捕獲設備來聚合所有網絡數據，則可能需要使用 10 GbE 數據包捕獲設備來處理來自網絡的大量數據。更有效的方法是使用多個 1Gbit /s 在線數據包捕獲設備，圍繞網絡有策略地放置，這樣就不需要重新設計千兆網絡以適應 10 GbE 設備。

## 數據安全

由於數據包捕獲設備捕獲並存儲大量的網絡活動數據，包括文件，電子郵件和其他通信，他們本身可能成為黑客的有吸引力的目標。部署了任何時間長度的數據包捕獲設備應該包括安全特徵，以保護記錄的網絡數據不被未授權方訪問。如果部署數據包捕獲設備引入了太多對安全性的額外注意，則保護它的成本可能超過它帶來的好處。最好的方法是使數據包捕獲設備具有內置的安全功能。這些安全功能可以包括加密或「隱藏」設備在網絡上的存在的方法。例如，一些數據包捕獲設備具有「電子不可見性」，即，通過不要求或使用 IP 或 MAC 地址而具有隱秘的網絡簡檔。

雖然在它的表面上通過 SPAN 埠連接分組捕獲設備似乎使其更加安全，但是數據包捕獲設備最終仍然必須連接到網絡以便允許管理和數據檢索。雖然無法通過 SPAN 連結訪問，但設備可通過管理連結訪問。

儘管有這些好處，但是從遠程機器控制數據包捕獲設備的能力具有一個安全問題，那就是可能會使設備易受攻擊。允許遠程訪問的數據包捕獲設備應該有一個強大的系統，以防止未經授權的訪問。實現這一點的一種方式是併入手動禁用，例如允許用戶物理地禁用遠程訪問的開關或切換。這個簡單的解決方案是非常有效的，但是有人懷疑這會使得黑客更容易地獲得對設備的物理訪問，以翻轉開關。

最後考慮的是物理安全。如果有人只能竊取數據包捕獲設備或製作數據包捕獲設備的副本，並且可以隨時訪問存儲在其上的數據，那麼世界上的所有網絡安全功能都是無用的。加密是解決這一問題的最佳方法之一，儘管一些數據包捕獲設備還具有防篡改機箱。

## 參見

入侵檢測

數據包捕獲

數據包嗅探器

## 參考文獻
数据包络分析

**數據包絡分析**（Data envelopment analysis，DEA）是運籌學和研究經濟生產邊界的一種方法。該方法一般被用來測量一些決策部門的生產效率。
数据化

**數據化**是將均勻、連續的數字比特結構化和顆粒化，形成標準化的、開放的、非線性的、通用的數據對象，並基於不同形態與類別的數據對象，實現相關應用，開展相關活動。

數據化是中文中獨有的一個重要概念，它是在電子化、信息化、計算機化和網絡化等術語之間自然出現的。在很多地方，數據化的概念經常被與量化、數值化的概念相混淆，但實際上在這裡，數據不是指狹義的數量值，而是指可以對應於各種信息對象的，數字比特的結構化集合。

## 數據化與數位化

數據化和數位化不是對立的。數據化這一概念的提出不是對數位化的否定，而是對數位化的拓展與推進。數據化關注的焦點更多地集中在數字比特更複雜、更高級的存在形態上。數據化基於由數字比特組合形成的客體 —— 數據。數據是所有數字比特對象的子集，數據化是數位化進程中的一個方向。

數據化是內生於數位化的，就像半導體化內生於電子化，就像「數字的」內生於「模擬的」，就像活字印刷術內生於印刷術。在人類文明史中，活字印刷取代印刷術發展早期的雕版印刷，將中文裡的漢字、英文裡的字母和單詞分離出來，成為可以自由組合的、在各種具體的文本中通用的獨立顆粒，這一拓展革命性地提升了印刷的效率，導致了印刷成本的大幅度降低。在早期印刷術發展的基礎上，活字印刷這一偉大發明帶給我們更多靈活性，更大的選擇空間，推動了社會中知識的傳播與普及，加速了人類文明的進程。而數據化的文化意義和社會價值正是與它非常相似的。

在電子化的時代，從「模擬的」轉向「數字的」是一個巨大的飛躍。數位化是通過對連續時空對象進行離散化實現的。

## 典型的數據化對象

數位化對應的基本單元是比特（bits），數據化對應的典型對象則是字節（bytes）和字（words）。其他基本的數據類型還有布爾、雙字、整型、浮點型等，而複合的數據類型則有數組、結構、枚舉、聯合等等。對應於通訊、計算與存儲等具體應用，我們有複雜的高級數據對象，它們是數據包（packet）、類（class）和文件（file）等。

## 參見

* 數位訊號
* 二進位
数据匿名化

**數據匿名化**又稱**匿名化**，是一種信息淨化，其目的是保護個人隱私。匿名化是一個從數據集中刪除個人身份信息的過程。不過將匿名數據數據集與其他數據比對，有可能使匿名數據去匿名化。

## 參考文獻
数据即服务

在計算領域，**數據即服務**（Data as a service，簡稱 DaaS）是指在線數據服務，開發者將開發用的數據保存在網際網路上並隨時訪問，而無需使用保存在本地計算機上的資料庫。

## 參考資料
数据可移植性

**數據可移植性**是一種保護用戶免於將他們的數據存儲在彼此不兼容地方（封閉平臺）的手段。有些封閉平台為了留住用戶，故意讓用戶數據備份時困難重重。

數據可移植性需要共同的技術標準來促進，這樣用戶從一個平台遷移數據到另一個平台才更方便，例如用戶應該可以很方便地將數據導出到用戶可訪問的本地文件中，此外還應該讓用戶通過一些工具（如 `grep` ）簡單、快捷搜索數據中的內容。 

數據可移植性適用於個人數據，而且用戶可以訪問個人數據，但它並不表示數據所有權就歸屬於個人。

## 參考文獻
数据可视化感知设计

**數據可視化感知設計**（Visual Perception Design of Data）是感知設計中的一種，根據參與場景業務需求，按照數據可視化規律，將事件的狀態，誘因、路徑、事件發起原點進行貼合人性化設計；將場景與用戶習慣、覺察力、注意力進行重組排序設計；將數據源的各種常量、變量、參數、閾值等屬性重構；在目力所及範圍內，用一層界面全景展示所有類型的數據信息設計。
数据同化

**數據同化**，或稱資料同化，是通過數學模型擬合觀測數據的一種漸進方式，通常用於複雜系統的建模和動態預測。這類系統通常具有複雜的數學模型，自由度有時達到 $10^{6}$ ，且因為觀測數據體量龐大，使得對全體觀測進行靜態擬合成為不可能。

## 「分析 - 預報」循環

**數據同化**過程主要為兩個步驟的循環。第一步可以稱為_分析_，其中實際系統的觀測量與模型產生的_預報_值相比較 / 融合，得到系統現在狀態的最佳估計。在第二步，根據觀測數據和模型兩者包含的不確定度性信息，平衡二者得到關於未來系統狀態的預報值（具體時間點由下一批觀測值給出）。這就完成了一個_分析 - 預報_循環。

## 數據同化與卡爾曼濾波器

可以用卡爾曼濾波器來比喻數據同化過程。其中「分析」步驟類似於觀測值與它的預估值的作差；預報步驟則相當於系統狀態的最優估計。數據同化通常與最優控制過程之不同在於其自由度數量龐大，根本無法得到其協方差矩陣。數據同化常用於涉及大規模時效性數據處理的過程，如現代天氣預報。

 

## 相關條目

* 天氣預報
数据同步

**數據同步**是指從源數據到目標數據存儲之間建立一致性的過程，反之亦然，並隨著時間的推移不斷協調數據。它是各種同步應用的基礎，這些同步應用有檔案同步和行動裝置同步（例如個人數碼助理）。在加密領域，公鑰伺服器的同步也涉及到數據同步。

## 參考文獻
数据地图

**專題地圖**或稱**主題圖**，是表現特定主題或者屬性的地圖。與表現常用地理特徵（如森林、道路和政區邊界等）的普通參考地圖相比，專題地圖強調空間中一種或少數幾種地理特徵的分布。這些特徵可以是自然特徵，比如氣候；也可以為人文特徵，比如人口密度或健康問題。

## 發展

在專題地圖產生之前，需要一個基本的製圖元素，即地理底圖精確度的提高。地圖精度的逐步改進是一個漸進的步伐，甚至即使是在 17 世紀中葉，普通地圖的質量依然低劣。然而，這一時期的地理底圖已經足以顯示適當的信息，使得專題地圖應運而生。

## 專題地圖的用途

專題地圖主要有三個用途。首先，它提供了某一特定區域的詳細資料。其次，它提供了空間分布的一般信息。再次，它可以比較兩張或以上地圖來研究空間分布情況。常見的例子是地圖的人口統計數據，比如人口密度。當設計專題地圖時，製圖者必須平衡大量的因素以有效地表現數據。除此以外，還必須考慮空間精度、美學、人類視覺感知和表示格式。

地圖的讀者同樣也很重要。何人「閱讀」專題地圖以及使用的目的可以幫助定義地圖的設計。政治學家可能傾向於清晰、明確地表現國家邊界的地圖（地區分布圖）。而生物學家雖然受益於地圖上的國界，但卻很少拘泥於這種人為劃定的邊界。因此在這種情況下，在一幅分區密度地圖上所需要的信息是繪製半透明的國界線，以便讀者參照。

## 地圖專題的製圖方法

地圖學家使用許多方法來表現專題地圖，其中的五種尤為常見。

### 地區分布圖

最常用的專題製圖方法。地區分布圖適合表現每個列舉對象平均分布的圖形現象（設定區域內）。

原始數據，如人口分布，不宜使用該製圖方法。如果可以從原始數據中獲得引申值（比如人口密度），則可使用地區分布圖來表現。

### 比例符號圖

亦稱為漸變符號，這種地圖顯示與之相關位置點（比如城市或者國家）的數據。數據被表現為比例大小，以表現現實中發生的差異。如果原始數據無法處理為比例顯示，那麼它就應該表現為與比例符號成正比的符號。

### 等值線圖

這種地圖也稱為等高線圖，用以表現平穩持續的現象，比如降水。該地圖也十分適合表現三維圖形，如地形圖上的海拔。

### 點圖

專題地圖使用點來表現特性的存在或發生，並用以顯示空間格局。斯諾博士（Dr. Snow）在其著名的地圖中使用了這種方法。一個點代表一人死亡。但值得注意的是，一個點並非一定表示單一的事物，而是可以顯示任何數量的實體 —— 可以是 14 個犰狳、7 個矮人，或者是 100 名選民。

### 分區密度圖

這種地圖利用面積符號來表現專題。然而，雖然在分區密度地圖上顯示有邊界，這些地理事物可能跨越多個地理分區。在數據集中，該內容表現了極端數據，而表現沒有過渡的區域覆蓋。因此，分區密度地圖可能難以繪製，導致其並非很常見。

## 參見

* 流型圖
* 哈佛地圖

## 參考資料及延伸閱讀
数据块

在電腦技術中（特別是資料傳輸和資料儲存），**塊**是一段標準長度（_塊大小_）的位元組或位元。資料塊是資料庫管理儲存的最小單元。是構成資料庫區間的單位。在處理電腦程式產生的資料流時，塊化資料可以簡化處理過程。一般情況下，一次會讀取一個完整的塊。向 9 軌磁帶、旋轉媒介如軟碟、硬碟、光碟和 NAND 快閃記憶體儲存資料時，塊化資料幾乎是唯一的選擇。

大多數檔案系統都是基於塊裝置，即存取規定資料塊的硬體抽象層。有時檔案系統中的塊大小可能是物理塊大小的幾倍。傳統檔案系統中，單個塊可能只包含單個檔案的一部分。但由於檔案長度通常不是塊大小的整數倍，這樣檔案的最後一塊不會完全填滿，由此產生的內部碎片會導致空間利用率不高。因此會有鬆散空間（slack space），平均每個檔案半塊。一些較新的檔案系統會用子塊分配和尾部合併技術解決它。

塊儲存經常由檔案系統或資料庫管理系統（DBMS）抽象出來，提供給應用程式或終端使用者使用。物理或邏輯卷可以通過_塊 I/O_ 存取，背後可能是通過 SCSI 或光纖通道直接連接伺服器的內部裝置，或通過 iSCSI、AoE 等協定存取儲存區域網路（SAN）的遠端裝置。資料庫管理系統通常使用自己的塊 I/O，以在 DBMS 的檔案系統之上提高效能和可恢復性。

## 在虛擬主機上

現今有的虛擬主機廠商（如：DigitalOcean、Vultr）都提供了「塊儲存（Block Storage）」的功能，

這項功能可以讓你隨時新增一個儲存空間（這個空間就像是單純的硬碟，沒有任何附加指令），並且最終和你的虛擬主機掛載。

## 參見

* 塊 (電信)
* 磁碟磁區
* Extent (檔案系統)

## 外部連結

* PHWiki: 塊裝置
* http://help.filemaker.com/app/answers/detail/a\_id/3815/~/drive-blocks-vs.-sectors---explained
数据处理

數據處理通常是指「收集和操作數據項以產生有意義的信息。」

英語中數據處理「Data Processing (DP)」一詞也指組織中負責操作數據處理應用程式的部門。 

## 數據處理功能

數據處理可能涉及各種過程，包括：

* 驗證 – 確保提供的數據正確且相關。
* 排序 – 「按某些順序，以不同的集合排列數據項」。
* 匯總 – 從具體數據中提取要點。
* 聚合 – 合併多塊數據。
* 分析 – 「對數據的收集，組織，分析，解釋和表達」。
* 報告 – 列出詳細信息，摘要數據或計算得到的信息。
* 分類 – 將數據分為各種類別。

## 歷史

美國普查局的歷史說明了數據處理方式從手動到電子程序的演變。

### 手動數據處理

儘管英語中術語「_數據處理」_ 的廣泛使用僅始於 20 世紀 50 年代， 但是數據處理工作已由人類手動執行了數千年。例如，記帳涉及諸如過帳交易和製作資產負債表和現金流量表等。隨著機械計算器和電子計算器的出現，工作效率得以提升。一個從事手動或用計算器計算工作的人稱為「計算員」。

1850 年到 1880 年，美國人口普查局採用了「計數系統，由於所需分類的組合數量增加，這個系統變得越來越複雜。一次計數只能記錄有限數量的組合，因此必須處理五六遍表格。」 「1880 年人口普查的結果用了 7 年的時間才發布」 。

### 自動數據處理

1890 年美國人口普查中使用了赫爾曼・何樂禮打孔卡設備。 「人口普查局使用何樂禮的打孔卡設備，可以在兩三年內完成 1890 年人口普查數據的大部分制表工作，作為對比，1880 年人口普查則花了七八年。據估計，使用何樂禮的系統節省了約 500 萬美元的處理成本「 （以 1890 年的美元計算)，即便 1890 年的調查問題數量是 1880 年的兩倍。

### 電子數據處理

使用計算機進行數據處理代表了後來的發展。1950 年美國人口普查中，人口普查局開始有限度地使用電子計算機：1951 年交付 UNIVAC I 系統 。

## 應用領域

### 商業數據處理

商業數據處理涉及大量輸入輸出數據，計算操作則相對較少。例如，一家保險公司需要保存大量保單記錄，列印並郵寄帳單，以及接收付款和過帳。

## 參考資料
数据处理单元

**數據處理單元**（Data processing unit，DPU）是一種可程式電子電路，它具有數據處理以及硬體加速功能，數據處理單元主要用於數據中心內的數據計算處理。  一個 DPU 通常含有一個中央處理器 、 網卡和可程式數據硬體加速引擎， 因此 DPU 可以像中央處理器那樣處理數據的同時還可以處理網路封包。 

## 參考文獻
数据字典

**數據字典**（英語：data dictionary）是一個自動的或手動的存儲數據元的定義和屬性的文檔。

指一組對數據流程圖中的數據流、數據文件、數據項及處理邏輯進行定義描述的表格。

## 參考文獻
数据存储设备

**儲存裝置**是用於儲存資訊的裝置或裝置。通常是將資訊數位化後再以利用電、磁或光學等方式的媒體加以儲存。

常見的儲存裝置（電腦數據存貯器）有：

* 利用電能方式儲存資訊的裝置如：各式記憶體，如各式隨機存取記憶體（RAM）、唯讀記憶體（ROM）、固態硬碟（SSD）等
* 利用磁能方式儲存資訊的裝置如：硬碟、軟碟、磁帶、磁芯記憶體、磁泡記憶體
* 利用光學方式儲存資訊的裝置如：CD、DVD、Blu-ray
* 利用磁光方式儲存資訊的裝置如：磁光碟
* 利用其他實體物如紙卡、紙帶等儲存資訊的裝置如：打孔卡、打孔帶等

具體外部儲存裝置的例子如：

* 磁鼓記憶體
* 磁帶機
* 軟磁碟
* 硬磁碟
* 固態硬碟
* 光碟機

## 記憶體

記憶體是可以被電腦的中央處理器直接存取而不需要通過輸入輸出裝置的儲存裝置。記憶體一般用來儲存運算時的資料。記憶體一般速度很快，例如隨機存取記憶體（RAM）。

RAM 也是非永久性記憶體，在斷電的時候，將失去所儲存的內容。唯讀記憶體就不是易失去內容的，但不適合用來儲存大量的資料，因為其造價的昂貴。通常，唯讀記憶體在寫內容進去之前也必須完全的擦除原來的內容，這使得大規模的使用它不切實際。所以，單獨的輔助存貯器或者叫外部記憶體通常被用來儲存長期的穩定的資料。

有時候，主記憶體儲器這個術語被混淆的使用在線上儲存和硬碟上，而這些都通常應歸類為輔助記憶體。

主記憶體儲器可能包括幾種不同的裝置，例如 CPU 快取，以及特殊的處理器暫存器，這些都能直接被處理器存取，主記憶體儲器可以被隨機的存取，那就是在任何時間存取任何位置都用相同的時間。典型的位置資訊使用記憶體的實體位址。無論儲存的內容怎麼變化，實體位址是不變的。

## 辨析解意

所有能與電腦配合使用，方便進行資訊儲存的物件都屬於此類裝置。不一定帶有轉動的部分，或位置於電腦外部。如以下各例：

* 記憶卡（ memory card）
* USB 隨身碟（USB flash drive ）
* 唯讀記憶體 （ROM）
* 隨機存取記憶體 （RAM）
* 電腦記憶體
* * *
数据安全

**數據安全**是指人們採取各種措施保護數碼資料的安全（例如資料庫中的數據），如不讓資料庫中的數據受到破壞性影響以及不讓數據受到未經授權的用戶行為的影響，如網絡攻擊以及數據泄露。

## 參考文獻
数据完整性

**數據完整性**（英語：data integrity）是資訊安全的三個基本要點之一；在傳輸、儲存資訊或資料的過程中，確保資訊或資料不被未授權的篡改或在篡改後能夠被迅速發現。在資訊安全領域使用過程中，常常和保密性混淆。通常使用數位簽章、雜湊函式等手段保證數據完整性。

## 參見

* 資料損壞
* 資訊鑑定
数据定义语言

**資料定義語言**（data definition language，DDL）屬於 DBMS 語言的一種，用於明確定義概念綱要 (conceptual schemas) 及內部綱要 (internal schemas)，DBMS 內的 DDL 編譯器 (compiler) 能夠處理 DDL，識別綱要建構物 (schema constructs) 的描述 (description) 並加以存入 DBMS 目錄中的綱要描述 (schema description)。
為 SQL 語言集中負責資料結構定義與資料庫物件定義的語言，由 `CREATE`、`ALTER` 與 `DROP` 三個語法所組成，最早是由 Codasyl（Conference on Data Systems Languages）資料模型開始，現在被納入 SQL 指令中作為其中一個子集。

## 語法結構

目前大多數的 DBMS 都支援對資料庫物件的 DDL 操作，部份資料庫 (如 PostgreSQL) 可把 DDL 放在交易指令中，也就是它可以被撤回 (Rollback)。較新版本的 DBMS 會加入 DDL 專用的觸發程式，讓資料庫管理員可以追蹤來自 DDL 的修改。

### CREATE

CREATE 是負責資料庫物件的建立，舉凡資料庫、資料表、資料庫索引、預存程序、使用者函式、觸發程式或是使用者自訂型別等物件，都可以使用 CREATE 指令來建立，而為了各式資料庫物件的不同，CREATE 也有很多的參數。

例如，CREATE DATABASE (建立資料庫) 的指令為：

其中的 `ON` 為資料庫檔案的宣告，而 `LOG ON` 為交易記錄檔的宣告。
若需要更進階的設定，則還有 `FOR` 和 `WITH` 以及 `COLLATE` 等等。

又例如，CREATE TABLE (建立資料表) 的指令為：

其中，每個欄位的格式都有定義，並且若有需要建立參考完整性的連結時，可以使用 `REFERENCES` 來宣告，主鍵則是用 `PRIMARY KEY` 來宣告，計算型欄位 (Computed Field) 則是直接給定運算式等等，`CREATE TABLE` 指令很常用，但若設定起來會較為複雜，因此很多資料庫管理人員都會使用 GUI 工具來設計。

其他像是：

* CREATE INDEX：建立資料表索引。
* CREATE PROCEDURE：建立預存程序。
* CREATE FUNCTION：建立使用者函式。
* CREATE VIEW：建立檢視表。
* CREATE TRIGGER：建立觸發程式。

等等，都是使用來建立不同資料庫物件的指令。

### ALTER

`ALTER` 是負責資料庫物件修改的指令，相較於 `CREATE` 需要定義完整的資料物件參數，`ALTER` 則是可依照要修改的幅度來決定使用的參數，因此使用上並不會太困難，例如：

### DROP

DROP 則是刪除資料庫物件的指令，並且只需要指定要刪除的資料庫物件名稱即可，在 DDL 語法中算是最簡單的。

例如：

## DBMS 語言

其他 DBMS 語言包括：

* 儲存定義語言 (Storage Definition Language, SDL)
* 視野定義語言 (View Definition Language, VDL)
* 資料操縱語言 (Data Manipulation Language, DML)

## 參考資料

1. DDL
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）
数据室

**資料室**或**數據室**是人們用於存放數據的地方。資料室可以是物理空間、虛擬空間或數據中心。資料室通常安全級別較高，房間內會有監控。

## 參考文獻
数据局部性

**參考區域性**（英語：Locality of reference）指的是在計算機科學領域中應用程式在訪問內存的時候，傾向於訪問內存中較為靠近的值。

參考區域性分為兩種基本形式，一種是時間區域性，另一種是空間區域性。時間區域性指的是，程序在運行時，最近剛剛被引用過的一個內存位置容易再次被引用，比如在調取一個函數的時候，前不久才調取過的本地參數容易再度被調取使用。空間區域性指的是，最近引用過的內存位置以及其周邊的內存位置容易再次被使用。空間區域性比較常見於循環中，比如在一個數列中，如果第 3 個元素在上一個循環中使用，則本次循環中極有可能會使用第 4 個元素。第三種為循序區域性。

區域性是出現在計算機系統中的一種可預測行為。系統的這種強參考區域性，可以被用來在處理器內核的指令流水線中進行性能優化，如緩存，內存預讀取以及分支預測。

## 參見

* 分區全局地址空間
数据帧

在電腦網路和通訊領域，**訊框**，又稱**幀**或**影格**（英語：frame）是一個包括「訊框同步序列」的數位資料傳輸單元或數位封包。訊框同步序列的意義在於接收器通過一串特定的連續位元或符號來確定一個訊框的開始和結束。如果一個接收器在一個訊框傳輸的過程中時被接入到系統中，它會忽視接收到的資料直到它檢測到一個新的訊框同步序列。

在電腦網路領域中，訊框是 OSI 模型的第 2 層（資料鏈結層）的資料封包。訊框是「一個資料鏈結層的傳輸單元，由一個資料鏈結層首部和其攜帶的封包所組成」。比如：乙太網路訊框、PPP 訊框等等。詳見乙太網路訊框格式。

在通訊領域，特別是分時多路復用（TDM）和分時多重進接（TDMA），訊框是由一個固定數目的時間槽組成的迴圈重複資料塊，每個時間槽都是一個邏輯的 TDM 頻道或者是 TDMA 傳送器。在這種情況下，訊框一般是實體層的實體。TDM 的應用實例是 SONET/SDH 和寬頻綜合業務數位網。 TDMA 的例子是 2G 和 3G 電路交換蜂窩語音服務。

## 參見

* 資料鏈結層
* 封包

## 參考文獻
数据并行

**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。
数据库事务

**資料庫交易**（簡稱：**交易**）是資料庫管理系統執行過程中的一個邏輯單位，由一個有限的資料庫操作序列構成。

## 概要

資料庫交易通常包含了一個序列的對資料庫的讀 / 寫操作。包含有以下兩個目的：

1. 為資料庫操作序列提供了一個從失敗中恢復到正常狀態的方法，同時提供了資料庫即使在異常狀態下仍能保持一致性的方法。
2. 當多個應用程式在並行存取資料庫時，可以在這些應用程式之間提供一個隔離方法，以防止彼此的操作互相干擾。

當交易被提交給了資料庫管理系統（DBMS），則 DBMS 需要確保該交易中的所有操作都成功完成且其結果被永久儲存在資料庫中，如果交易中有的操作沒有成功完成，則交易中的所有操作都需要回滾，回到交易執行前的狀態；同時，該交易對資料庫或者其他交易的執行無影響，所有的交易都好像在獨立的執行。

### 例子

某人要在商店使用電子貨幣購買 100 元的東西，當中至少包括兩個操作：

1. 該人帳戶減少 100 元
2. 商店帳戶增加 100 元

**支援交易的資料庫管理系統**（**transactional DBMS**）就是要確保以上兩個操作（整個「交易」）都能完成，或一起取消；否則就會出現 100 元平白消失或出現的情況。

但在現實情況下，失敗的風險很高。在一個資料庫交易的執行過程中，有可能會遇上交易操作失敗、資料庫系統／作業系統出錯，甚至是儲存媒介出錯等情況。這便需要 DBMS 對一個執行失敗的交易執行恢復操作，將其資料庫狀態恢復到一致狀態（資料的一致性得到保證的狀態）。為了實現將資料庫狀態恢復到一致狀態的功能，DBMS 通常需要維護交易紀錄檔以追蹤交易中所有影響資料庫資料的操作。

## ACID 性質

並非任意的對資料庫的操作序列都是資料庫交易。資料庫交易擁有以下四個特性，習慣上被稱之為 **ACID 特性**。

* **原子性（Atomicity）** ：交易作為一個整體被執行，包含在其中的對資料庫的操作要麼全部被執行，要麼都不執行。
* **一致性（Consistency）** ：交易應確保資料庫的狀態從一個一致狀態轉變為另一個一致狀態。_一致狀態_的含義是資料庫中的資料應滿足完整性約束。
* **隔離性（Isolation）** ：多個交易並行執行時，一個交易的執行不應影響其他交易的執行。
* **永續性（Durability）** ：已被提交的交易對資料庫的修改應該永久儲存在資料庫中。

## SQL

SQL 國際標準使用 `START TRANSACTION` 開始一個交易（也可以用方言命令 `BEGIN`）。`COMMIT` 語句使交易成功完成。`ROLLBACK` 語句結束交易，放棄從 `BEGIN TRANSACTION` 開始的一切變更。若 autocommit 被 `START TRANSACTION` 的使用禁止，在交易結束時 autocommit 會重新啟用。

## 關係型資料庫

關係型資料庫傳統上是由具有固定大小的欄位和記錄的表組成。物件資料庫由可變大小的 blobs (二進位大物件) 組成，可能是可序列化的，也可能是結合了 MIME 類型的。關係型資料庫和物件型資料庫的基本相似之處是 start, commit 或 rollback。

在啟動交易後，資料庫記錄或物件會被鎖定，唯讀，或讀寫。然後才可以進行讀寫操作。一旦交易完全完成，變化就會被原子性地提交或回滾，這樣在交易結束時就不會出現不一致的情況。

## 分散式交易

資料庫系統實現分散式交易是指在多個節點上存取資料的交易。一個分散式交易在多個節點上執行 ACID 屬性，可能包括資料庫、儲存管理器、檔案系統、訊息系統和其他資料管理器等系統。在一個分散式交易中，通常有一個實體協調所有的過程，以確保交易的所有部分都適用於所有相關系統。

## 參考文獻

## 參見

* 資料庫管理系統
数据库引擎

**資料庫引擎**是資料庫管理系統用來在資料庫中進行創建、讀取、更新和刪除（CRUD）數據的底層軟體組件。大多數資料庫管理系統都提供應用程式接口 (API)，允許程序員通過 API 與其底層的資料庫引擎進行交互。許多資料庫管理系統支持多個資料庫引擎，例如 MySQL 支持 InnoDB 以及 MyISAM 。

## 參考文獻
数据库服务器

以主從式架構提供資料庫服務的伺服器被稱為資料庫伺服器。

## 舉例

* DB2
* Oracle 資料庫
* Microsoft SQL Server
* MySQL
* PostgreSQL

## 出處

Kenneth C.Laudon and Jane P.Laudon, 《Management Information Systems》, Pearson, 07 March 2011, Chapter6 Information systems Organizations and Strategy p. 155
数据库权利

**資料庫權利**也稱為**資料庫特殊權利**，是因現有法律資源無法保護資料庫製作者權益而提出的資料庫權利保護模式，是在著作權法、民法以及反不正當競爭法外設立的一類智慧財產權。現在世界各國並未對資料庫權利形成一致意見。

## 歷史

## 各國及組織資料庫保護情況

### 歐盟

歐盟率先提出了資料庫的特殊權利保護模式，並且與 1996 年立法制度《關於資料庫法律保護指令》。

### 美國

美國對於資料庫保護的立法由於教育、科研機構反對，因此始終未能獲得美國國會通過。頁 129

### 中華人民共和國

中華人民共和國對資料庫的保護主要是依據《著作權法》對組譯作品的保護進行，沒有相關的專門立法。頁 306

## 參考文獻
数据库正规化

**資料庫正規化**，又稱**正規化**、**標準化**，是資料庫設計的一系列原理和技術，以減少資料庫中數據冗餘，增進數據的一致性。關係模型的發明者埃德加・科德最早提出這一概念，並於 1970 年代初定義了第一正規化、第二正規化和第三正規化的概念，還與 Raymond F. Boyce 於 1974 年共同定義了第三正規化的改進正規化 ——BC 正規化。

除外還包括針對多值相依的第四正規化，連接相依的第五正規化、DK 正規化和第六正規化。

現在資料庫設計最多滿足 3NF，普遍認為正規化過高，雖然具有對數據關係更好的約束性，但也導致數據關係表增加而令資料庫 IO 更易繁忙，原來交由資料庫處理的關係約束現更多在資料庫使用程序中完成。

## 正規化

正規化如下（從最不規範到規範排序）：

## 參考文獻
数据库管理员

**資料庫管理員**（英語：Database administrator，簡稱 **DBA**），是負責管理資料庫的人。資料庫管理員負責在系統上運行資料庫，執行備份，執行安全策略和保持資料庫的完整性。因為管理資料庫是個很龐大的職務，每個公司或組織的資料庫管理員的需要也是很不同。一個大公司可能有很多資料庫管理員，但是一個小公司可能也沒有資料庫管理員，而讓系統管理員管理資料庫。

## 技能

* 資料庫理論
* 資料庫設計
* 關聯式資料庫管理系統
  * Oracle 資料庫、IBM DB2、Microsoft SQL Server、MaxDB、MySQL
* SQL
  * PL-SQL、Transact-SQL
* NoSQL
  * MongoDB、Redis、LevelDB、Apache HBase

## 專業證照

* OCA DBA〈發照單位：Oracle〉
* OCP DBA〈發照單位：Oracle〉
* MCDBA〈發照單位：Microsoft〉
* MySQL CMDBA〈發照單位：Sun Microsystems〉
* MySQL CMCDBA〈發照單位：Sun Microsystems〉

## 參考文獻

## 參見

* 系統管理員
数据库索引

**資料庫索引**，是資料庫管理系統中一個排序的資料結構，以協助快速查詢、更新資料庫表中資料。

## 聚集索引

索引鍵值的邏輯順序與索引所服務的表中相應行的物理順序相同的索引，被稱為**聚集索引**，反之為**非聚集索引**，索引一般使用二元樹排序索引鍵值的，聚集索引的索引值是直接指向資料表對應元組的，而非聚集索引的索引值仍會指向下一個索引資料塊，並不直接指向元組，因為還有一層索引進行重新導向，所以非聚集索引可以擁有不同的鍵值排序而擁有多個不同的索引。而聚集索引因為與表的元組物理順序一一對應，所以只有一種排序，即一個資料表只有一個聚集索引。

## 參考文獻

* http://www.cnblogs.com/aspnethot/articles/1504082.html 聚集索引和非聚集索引（整理） - 布颜书 - 博客园 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

## 外部連結

* 資料庫技術之索引與查詢 \_51CTO.COM
数据库营销

**資料庫行銷**（_Database Marketing_）將行銷和客戶資料建立資料庫，並根據對資料庫內資料的分析，進行行銷策略和活動。資料庫行銷常被視作是「**直效行銷**」（_Direct marketing_）的一個分支，也是一種關係行銷，並且強化客戶管理和忠誠度。

## 方法

將客戶的銷售歷史資料等行銷資料建立資料庫，並根據對資料庫內資料的分析，確認目標客戶，迅速準確地獲知其需求，了解其特徵，傳達產品和服務的相關資訊，以便更有效地進行市場行銷活動，維繫顧客和提高銷售額。

資料庫行銷旨在建立互信共贏的客戶關係，資料庫服務過程本身即可視為資料庫行銷過程。資料庫的資料必須是動態的，可擴充的和及時更新的，涵蓋現有客戶和潛在客戶。

資料庫的海量處理往往要依賴資料探勘（_Data Mining_）技術。

## 意義與現狀

資料庫行銷不僅僅被視為是一種行銷工具、方法或者技術平台，而是一種企業經營理念，深刻地改變了企業的行銷模式以及服務模式。

資料庫行銷在歐美國家的市場行銷實踐中已相當普及。美國 85% 的零售商和製造商認為一個強大的行銷資料庫來支持他們的行銷活動，以增強競爭力。2003 年，美國資料庫行銷專家唐・E・舒爾茲在清華大學演講時說：

## 行業實例

例如在電信行業，使用者基數成長到海量規模時，與客戶的溝通通過信函、電話、電子郵件就難以解決了，而利用資料探勘技術就能從海量的資料中找出最易流失的客戶，並利用行銷工具對其加強溝通來維持他們的品牌忠誠度。

## 參見

* 直效行銷
数据库表

在關聯式資料庫，**資料表**，又稱**表格**，是一系列二維數組的集合，用來代表和儲存資料對象之間的關係。表是構成表空間的基本結構，由區間構成。它由縱向的行和橫向的列組成，例如一個有關作者信息的名為 authors 的表格中，每個行包含的是所有作者的某個特定類型的信息，比如「姓氏」，而每列則包含了某個特定作者的所有信息：姓、名、住址等等。

對於特定的資料表，行的數目一般事先固定，各行之間可以由行名來識別。而列的數目可以隨時、動態變化，每列通常都可以根據某個（或某幾個）行中的資料來識別，稱為候選鍵。

## 參考文獻

## 參見

* 表空間
* 關係模型
* 結構化查詢語言
数据库触发器

**觸發式**（英語：trigger）是在資料庫中，在執行對資料有異動的動作時，先行攔截並處理的一種資料庫物件，它大部份會設在資料表中，作為強制執行特定動作的程式，因此又稱為資料操縱語言（DML）觸發式。

觸發程式的好處：

* 可在寫入資料表前，強制檢驗或轉換資料。
* 觸發程式發生錯誤時，異動的結果會被復原。
* 部份資料庫管理系統可以針對資料定義語言（DDL）使用觸發程式，稱為 DDL 觸發式。
* 可依照特定的情況，替換異動的指令 (INSTEAD OF)。

## 種類

DML 觸發程式可以分為數種：

* BEFORE：在異動發生前執行。
* AFTER：在異動發生後執行。
* INSTEAD OF：替換異動的指令。

DDL 觸發程式範圍就相當大，對資料庫物件的異動大多都可捕捉，視資料庫管理系統而定。

## 語法

SQL Server 的 DML 觸發程式可利用下列語法建立：

## 參考資料
数据库转储

**資料庫轉儲**是一種包含了資料庫或特定表格中所有數據的文件，一般是一系列 SQL 語句，資料庫損壞後可以用它恢復資料庫。通常可以通過分析轉儲來恢復損壞的資料庫。

## 參見

* 核心轉儲
* 資料庫
* SQLyog - 用於生成資料庫轉儲的 MySQL GUI 工具

## 參考文獻
数据库连接

**資料庫連接**(database connection) 是資料庫伺服器與客戶端之間的通信聯繫。客戶通過資料庫連接發送命令、接收伺服器返回的結果。

IBM DB2, Microsoft SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, 與 Neo4j 使用連接池技術來改善性能。

建造連接時，通常要提供一個驅動程序或 provider 與一個連接字符串。例如， `**Server=**sql_box;**Database=**Common;**User ID=**uid;**Pwd=**password;`.

一旦連接建立，它可以被打開、關閉、設置性質。

## 參見

* ADO
* ADO.NET
* ODBC
* JDBC
* XQJ
* RDBMS

## 參考文獻

### 引用

### 來源

## 外部連結

* ConnectionStrings.com （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据建模

在軟體工程中，**數據建模**是運用正式的數據建模技術，建立信息系統的數據模型的過程。

## 概述

數據建模是一種用於定義和分析數據的要求和其需要的相應支持的訊息系統的過程。因此，數據建模的過程中，涉及到的專業數據建模工作，與企業的利益和用戶的訊息系統密切相關。

從需求到實際的資料庫，有三種不同的類型 。用於訊息系統的數據模型作為一個概念數據模型，本質上是一組記錄數據要求的最初的規範技術。數據首先用於討論適合企業的最初要求，然後被轉變為一個邏輯數據模型，該模型可以在資料庫中的資料結構概念模型中實現。一個概念數據模型的實現可能需要多個邏輯數據模型。數據建模中的最後一步是確定邏輯數據模型到物理數據模型中到對數據，訪問，性能和存儲的具體要求。數據建模定義的不只是數據元素，也包括它們的結構和它們之間的關係。

## 參考文獻
数据恢复

在電腦中，**資料恢復**是一個從二級儲存、抽取式媒體或檔案中搶救被刪除、無法存取、遺失、損壞或格式化的資料的過程，當儲存在其中的資料無法以常規方式存取時。資料最常從儲存媒介中搶救出來，如內部或外部的硬碟機 s（HDD）、固態驅動器 s（SSD）、USB 快閃記憶體驅動器 s、磁帶、CDs、DVDs、RAID 子系統和其他電子裝置。由於儲存裝置的物理損壞或檔案系統的邏輯損壞，使其無法被主機作業系統掛載，可能需要恢復。(OS)。

## 概述

最常見的資料恢復原因是作業系統故障、儲存裝置故障、儲裝置邏輯故障、意損壞或刪除資料等 (一般來說，在一個有一個磁碟、一個分割區和一個作業系統的系統中)。在這種情況下，最終目標是只需將所有重要檔案從損壞的媒介複製到另一個新磁碟即可。您可以直接從永久記憶體引導，而不是從損壞的磁碟引導。這可以通過 Live CD 或 DVD 完成。許多 Live CD 或 DVD 都有連接系統磁碟和後援盤或可更換的資料記錄媒體的工具，它們還可以使用檔案管理器將檔案從系統磁碟移動到備份媒介和光碟製作軟體。
如果您想提高在系統崩潰時儲存資料的可能性，請提前將磁碟分割區，並將有價值的資料或其副本儲存在儲存作業系統的分割區之外。
當被加密或隱藏（但未損壞）的資料被恢復時，「資料恢復」一詞也用於間諜軟體或流氓軟體。有時需要加密或隱藏電腦上的資料。這是必要的，以防止電腦病毒損壞這些資料。由於只有少數電腦專家能夠在病毒損壞的情況下恢復資料。

## 參考資料
数据恢复软件列表

下列是較為知名的數據恢復軟體列表。

## 可引導啟動

有時需要在無法正常啟動的系統上完成數據恢復。正因如此，需要一個包含最小作業系統的啟動盤、Live CD、Live USB 或其他類型的 Live CD。

* BartPE：一個輕量級的 Microsoft Windows XP 或 Windows Server 2003 的變體，32 位作業系統，類似 Windows PE，這可以從一個 Live CD 或 Live USB 驅動器啟動。
* AOMEI PE Builder：免費軟體，可以創建基於 Windows PE 的可引導環境，無須安裝 AIK/WAIK。
* Boot Repair Disk：一鍵修復 Linux 和 Microsoft Windows 系統的啟動項。
* Finnix：一個基於 Debian 的 LiveCD，著重於小和快速，用於計算機和數據的救援。
* Data Rescue 3：Prosoft Engineering 公司製作的一個可啟動的 OS X 恢復 DVD，支持 HFS 和 HFS + 文件系統。
* Data Rescue PC3：一個基於 Linux 的 Live CD/Live USB，具有 Prosoft Engineering 公司的數據恢復軟體，支持 FAT 和 NTFS 文件系統。
* Hiren's BootCD：一個可啟動 CD，包含各類診斷程序，例如分區助手、性能基準測試、磁碟克隆和鏡像工具、數據恢復工具、MBR 工具 BIOS 工具，以及許多修復計算機問題的工具。
* Knoppix：原裝的 Linux Live CD。包含許多適合數據恢復的實用工具。
* SpinRite：一個基於 FreeDOS 的數據恢復工具，適用於硬碟和磁存儲設備。
* SystemRescueCD：一個基於 Gentoo 的 Live CD，可用於修復無法啟動的計算機和系統，在系統崩潰後找回數據。
* Trinity Rescue Kit：一個免費的命令行 Live CD Linux 分發版，專為救援 Windows PC 而創建。
* Ultimate Boot CD for Windows：一個 Microsoft Windows XP Live CD，內置有診斷和修復工具，適合清除惡意軟體和恢復數據。
* Windows 預先安裝環境：一個可定製的 Microsoft Windows 啟動 DVD（微軟製作，可免費分發）。可以被修改為引導啟動上述列出的軟體。

## 一致性檢查

* CHKDSK：適用於 DOS 和 Windows 系統的一致性檢查程序。
* Disk First Aid：適用於 Mac OS 9 的一致性檢查程序。
* 磁碟工具程式：適用於 Mac OS X 的一致性檢查程序。
* fsck：用於 UNIX 的一致性檢查程序。
* GParted：GNU Parted 的前端，GNU 分區編輯器，可以調用 fsck。

## 文件恢復

* ApowerRecover：Apowersoft 出品。多平台的數據恢復工具。
* CDRoller：恢復光碟的數據。
* Data Recovery Wizard：EaseUS 出品。Microsoft Windows 文件恢復實用工具。
* Data Rescue PC3：Prosoft Engineering 公司的數據恢復軟體，適用於 FAT 和 NTFS 文件系統。
* Disk Drill Basic：適用於 Mac OS X 和 Windows 的數據恢復程序。
* dvdisaster：生成用於光碟的數據糾正數據。
* FileSalvage：一個 Mac OS X 數據恢復程序。
* GetDataBack：一個 Windows 的數據恢復程序。
* Hetman Partition Recovery：完整的數據恢復解決方案。
* IsoBuster：恢復光碟、USB 驅動器、快閃記憶體盤和硬碟的數據。
* Mac Data Recovery Guru：一個 Mac OS X 數據恢復程序，支持在 USB 驅動器、光碟和硬碟驅動器上運行。
* Norton Utilities：一個文件恢復工具實用套裝。
* PhotoRec：多平台 CLI 程序，用於恢復文件。
* Recoverit：Wondershare 出品。適用於 Mac 和 Windows 的數據恢復。
* Recover My Files：Microsoft Windows 2000 及之後版本，FAT、NTFS 和 HFS。
* Recuva：Microsoft Windows 2000 及之後版本，FAT 和 NTFS。
* Stellar Data Recovery: 適用於 Mac 和 Windows 的數據恢復程序。
* TestDisk：多平台。恢復文件和丟失的硬碟分區。
* TotalRecovery：Microsoft Windows。可啟動備份和恢復系統。
* TuneUp Utilities：Microsoft Windows XP 及之後版本。有一套文件恢復實用工具。
* iRecover：支持 FAT、FAT32、NTFS、EXT2/3/4 XFS、RAID 和 NAS。

## 電子取證

* EnCase：一個 Guidance 軟體開發的法務工具套裝，用於鏡像和和法學分析 UNIX、Linux 和 Windows 系統。
* Foremost：一個開源的命令行界面文件恢復程序，最初由 U.S. Air Force Office of Special Investigations 和 NPS 中心為信息系統安全研究和探索開發。
* Forensic Toolkit：出自 AccessData，用於執法行動。
* Open Computer Forensics Architecture：一個運行在 Linux 上的開源程序。
* The Coroner's Toolkit：一個實用工具套裝，協助法務人員分析已進入的 UNIX 系統。
* The Sleuth Kit：也稱 TSK。The Sleuth Kit 是一套法務分析工具，由 Brian Carrier 為 UNIX、Linux 和 Windows 系統開發。TSK 包括 Autopsy forensic browser。

## 鏡像工具

* 再生龍：一個免費的磁碟克隆、磁碟鏡像、數據恢復和部署啟動磁碟的工具
* CopyCatX：最初是一款備份軟體，它可以為已損壞的介質創建鏡像。
* ddrescue：一個類似 dd 的開源工具，但可以跳過和在稍後重試損壞的塊，適合發生壞塊故障的存儲設備。
* dd：常用的字節級克隆工具，在基於 Unix 的系統中都可找到。

## 公司

* The Data Rescue Center
* DriveSavers：各主要硬碟製造商已授權的數據恢復服務
* DTI Data
* SalvageData
* SecureDataRecovery
数据执行保护

**資料執行防止**，簡稱「DEP」，英文全稱為「Data Execution Prevention」，是一組在記憶體上執行額外檢查的硬體和軟體技術，有助於防止惡意程式碼在系統上執行。

## 概述

此技術由 Microsoft 主導，Microsoft 在 Windows XP Service Pack 2 上開始提供此技術的軟體支援。而 AMD、Intel 則提供 DEP 的硬體支援，如 NX bit。

## 説明

**資料執行防止**（DEP）是一項安全性功能，可協助避免病毒與其他安全性威脅所造成的損害。

電腦程式預留了一部份電腦記憶體供資料使用，另一部份則供程式的指令使用。駭客可以嘗試以欺騙手法讓程式執行放置在電腦記憶體中的有害資料，並將其視為指令。此時駭客便可以取得對您電腦的控制權。

DEP 可透過監視程式來協助保護電腦，確保程式能夠安全地使用電腦記憶體。如果 DEP 發現有某程式正嘗試執行資料用記憶體區塊中的指令，DEP 便會關閉該程式並通知使用者。

## 外部連結

* 資料執行防止：常見問題集 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据报

**數據報**（英語：Datagram）是在封包交換網路中的最小傳輸資料單元的抽象詞彙。對於應用層、TCP、IP、LAN 不同網路通訊層而言，datagram 內容逐層增加，並不相同。Datagram 的設計使無連接式通訊成為可能，同時與 Datagram 接收先後順序無關，它與虛擬電路構成了分組交換的兩種主要傳輸方式。

## 定義

RFC 1594 對數據報的定義如下：

> 一個自我完備的獨立資料實體，攜帶著足夠的資訊，它能夠從源頭，選取路徑，最終到達目的電腦，而不用依賴起始電腦、目的電腦以及傳輸網路預先交換的資訊。
> 
> 

## 歷史

數據報的概念，最早出現在 1970 年的 CYCLADES 封包網路計畫中，由路易斯・普贊提出。隨後被使用於網際協定（IP）之上。

## 參見

* 虛電路

## 參考來源
数据报传输层安全

**資料包傳輸層安全**（英語：Datagram Transport Layer Security，縮寫為 DTLS），又譯**數據包傳輸層安全**，是一種通訊協定，它向基於資料報的應用提供傳送安全性，使應用能以一種防止竊聽、篡改、偽造的方式通信。DTLS 協定基於面向字串流的 TLS 協定，意在提供類似的安全保護。DTLS 常用於串流媒體。由於 DTLS 採用 UDP 或 SCTP 而不是 TCP，它能在用於建立 VPN 通道時避免「TCP 熔斷問題」。

## 定義

下列文件定義 DTLS：

* RFC 6347，在使用者資料包協定（UDP）上使用
* RFC 5238，在數據擁塞控制協定（DCCP）上使用
* RFC 6083，在流控制傳輸協定（SCTP）上使用
* RFC 5764，在安全即時傳輸協定（SRTP）上使用，也被稱為 DTLS-SRTP

DTLS 1.0 的底層為 TLS 1.1，DTLS 1.2 的底層為 TLS 1.2，DTLS 1.3 的底層為 TLS 1.3。DTLS 1.1 並不存在，為了與 TLS 版本編號相協調，這個版本編號略過了。就像前期的 DTLS 版本一樣，DTLS 1.3 意在提供「[與 TLS 1.3] 等價的安全性保證，除順序保護 / 不可重放性」。

## 實現

### 函式庫

## 參考資料
数据报传递协议

**資料報傳遞協定**（英語：Datagram Delivery Protocol，縮寫 **DDP**）是 AppleTalk 網路協定套件的一員，其主要職責是通過一個 AppleTalk 網路進行資料包的通訊端至通訊端傳輸。

* 備註：所有應用層協定，包括基礎設施協定 NBP、RTMP 和 ZIP 都建立在 DDP 之上。

## 外部連結

* RFC 1742 - AppleTalk Management Information Base II
* DDP Variable Specifications （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
数据抽象

在電腦科學中，**抽象化**（英語：Abstraction）是將資料與程式，以它的語意來呈現出它的外觀，但是隱藏起它的實作細節。抽象化是用來減少程式的複雜度，使得程式設計師可以專注在處理少數重要的部份。一個電腦系統可以分割成幾個抽象層（Abstraction layer），使得程式設計師可以將它們分開處理。

## 抽象與抽象層

抽象就是把一個問題或模型，以不同規則或方法所得出的不同的解（求解方法和解本身即**抽象層**），這些不同的解可以組合並還原成問題或模型的本身。

抽象的意義是可以忽略不是求解過程中必需的**解**。例如要用電腦程式去類比「人」，在描述了人的動作（飲食、思考、移動等）符合設計要求後（如可完整表達「人」在坐下時候的動作），其他「人」的細節（軀幹、器官、細胞活動乃至人際關係）都可以忽略，以集中設計需要的功能，並減低程式的複雜度。

為了使抽象的成品（演算法）不會出現問題，要注意抽象時是否漏掉重要特徵。

## 程式語言

在程式設計中，高階語言是對機器指令序列的抽象。高階語言的出現，使得程式的編寫得以簡化，極大提高了程式的編寫效率。隨著軟體技術的發展，元件技術進一步提升了程式抽象的級別。

另一種可取的替代方法是設計一種語言機制，允許程式師在需要的時候構建自己的抽象方法。一個通用的機制是使用過程（procedure）。通過分離過程的定義和規則，程式語言包含了兩種重要的抽象方法：參數化抽象（abstraction by parameterization）和規格化抽象（abstraction by specification）。其中：

參數化抽象是用參數替換資料特徵來進行抽象。這樣能夠歸納出模組，從而使其可以用於更多的情況。例如，可以定義一個排序抽象，既能夠實現對實數陣列的排序，又能夠實現對整型陣列的排序，或者甚至對陣列類型這類一般結構都有用。

規格化抽象是將執行細節（即模組如何實現）抽象為使用者所需求的行為（即模組做什麼）。這是從具體實現中抽象出模組，需要的僅僅是模組的實現能夠符合我們所依賴的表述形式。每當將一個過程與一個注釋（這個注釋提供了充分的資訊，是其他人不用看過程主體就能使用該過程）關聯起來，我們就會使用規格化抽象。

程式設計中，抽象類別包括下列 4 類：

1：過程抽象：能夠引入一些新的操作；

2：資料抽象：能夠引入新的資料物件類型；

3：反覆運算抽象：能夠反覆運算遍歷在集合中的元素，而不必顯示如何獲得元素的細節；

4：類型層次：能夠從多個單獨的資料類型中抽象成幾組相關的類型。

## 參考文獻

* Barbara Liskov, John Guttag 著，裘健譯．程式開發原理：抽象、規格與物件導向設計．北京：電子工業出版社，2006 年 10 月：第 3-5 頁。
数据拥塞控制协议

**數據擁塞控制協定**（英語：Datagram Congestion Control Protocol，縮寫為 DCCP）是由（網際網路工程工作小組 IETF）提出一個針對傳輸層中 UDP 的新傳輸的協定而發展出來，用來傳輸即時業務。它是一個可以進行擁塞控制的非可靠傳輸協定，並同時提供多種擁塞控制機制，在通信開始時由使用者進行協商選擇。除預留和自訂方式外，目前 DCCP 定義了兩種擁塞控制機制：TCP－Like 和 TFRC。TCP－Like 類似 TCP 的 AIMD 機制，而 TFRC 是 TCP 友好的速率控制機制。

建立、維護和拆卸不可靠連接的資料流以及對不可靠性資料流進行擁塞控制，是 DCCP 主要提供的兩大功能。即時業務需要快速且低開銷的傳輸協定，要使包頭帶來的開銷和終端處理的工程量儘量小。因此，DCCP 儘可能做到簡單合理、低延遲和快速回應，避免提供更高層的傳輸功能。DCCP 沒有 TCP 的可靠性和順序傳送的特性。基於單播的應用功能也被涵蓋在 DCCP 中。

## DCCP 的主要特色

有確認的不可靠資料報流。使用 Data 和 DataAck 兩種資料流的資料傳輸，Data 是純資料，DataAck 可以既有資料又有確認資訊。

可靠性協商。包括合適的擁塞控制協商、擁塞控制協商演算法。半連接。這使得兩台主機間可以使用兩個半連接來連接，並使用不同的擁塞控制機制。（擁塞控制標記（CCID））。每個 CCID 說明了它的終端是如何對 ECN 報告進行回應的。如 CCID2：TCP-like 機制、CCID3：TFRC 機制（TCP 友好控制機制）。

多重連接和行動通訊中的應用。DCCP 提供多重連接。在連接過程中可以通知對方位址或者埠的改變。當行動端點得到新的位址後，它從新位址傳送 DCCP-Move 包給固定端點，然後固定端點使用新的位址改變連接狀態。此外，DCCP 使用一個快取來取代 TCP 的探測影格，這樣減少了網路開銷。

此外，DCCP 合併了 ECN 和 ECNNonce 的擁塞控制，具有最大路徑傳送單元（MTU）的發現機制；清晰的連接建立和中止過程，對於連接的建立和拆除有著可靠的握手過程；伺服器可以拒絕任何沒有確認資訊的連接嘗試或者是本已結束的連接嘗試。

儘管 DCCP 當前仍有很多問題，例如，協定應該同時支援 IPv4 和 IPv6；在安全性方面，有關 DCCP 是否可以在傳輸安全管理協定上取代 UDP 還需探討；DCCP 和 RTP（即時傳輸協定）的關係也還須進一步研究，但 DCCP 協定草案的提出為希望使用一種協定同時提供多種傳輸服務的應用展現了一種新的服務模式，對未來網路中傳輸協定的研究及對多媒體應用的支援提供了一個新的切入點。

## 外部連結

* IETF Chairs
* 正式 IETF 網站
数据损坏

**數據損壞**是指計算機數據在寫入、讀取、存儲、傳輸或處理過程中發生的錯誤，這些錯誤給原始數據帶來了意想不到的變化。計算機和存儲系統會通過一些措施來保證端到端傳輸過程中的數據完整性，避免出現錯誤。

## 參考文獻