人工管理阶段 (50 年代中期)

20世纪40年代中至50年代中，数据库系统在人工管理阶段的应用逐渐显现出来。在科学计算需求推动下，硬件水平尚未具备直接存取存储设备，软件水平缺乏操作系统支持，处理方式以批处理为主。数据管理主要由用户（程序员）负责，数据不进行长期保存。数据主要服务于特定应用程序，共享程度低且存在大量冗余数据。数据不具备独立性，完全依赖于程序控制，结构化程度极低，数据控制能力由应用程序自行管理。

人工管理阶段的 ACCESS 数据库系统，其实就是数据库还没‘成型’之前的摸索期。那会儿外存靠纸带卡片，数据全靠程序员手敲汇编语言写批，数据不保存，软件也谈不上有多智能。Access虽然是后来的产物，但理解早期背景能帮你更清楚它的定位和演进思路。 人工管理时代的数据方式，和现在相比确实原始，但思路还是值得借鉴的。比如批的方式，现在做自动化脚本、数据库定时任务，还得靠它。 有兴趣的话，可以看看这个Access 批脚本，语法清晰、可操作性强，用来写点自动导入数据、清空表内容啥的都挺方便。 如果你还在用MySQL或Oracle，也可以参考类似的批方案，比如MySQL 备份优化脚本，Oracle 数据

人工管理阶段下，应用程序与数据之间呈一对一对应关系。 例如：- 应用程序 1 对应于数据集 1- 应用程序 2 对应于数据集 2- 应用程序 n 对应于数据集 n

在数据库系统概论中，人工管理阶段涉及应用程序与数据之间的对应关系。各个应用程序分别与其对应的数据集相匹配，确保信息的有效管理和运用。

这本数据库入门教材清晰地介绍了现代数据库的相关概念。

人工管理(续)-database 的特点挺简单，但也有些需要注意的地方。数据完全由应用程序控制，结构化程度不高，冗余也比较大。这就意味着数据几乎没有共享，完全依赖程序来管理。嗯，如果你是想在应用程序里管理数据而不依赖数据库的话，这种方式其实还不错，但也要小心冗余和数据一致性的问题。你可以参考一下相关文章，你更好地理解和运用这个概念。 如果你需要更深入的了解数据独立性和数据库系统的相关技术，可以看看这些链接，蛮实用的。比如说，关于数据库的独立性和发展阶段，或者MySQL的管理技巧，都会让你对整个系统有更清晰的认识。

Matlab开发：可视化阶段管理。这种工具能够可视化相量（如电压、电流、阻抗）和动画。

时间跨度: 20 世纪 50 年代末—60 年代中 技术特征: 硬件基础: 磁盘、磁鼓存储设备 软件支持: 文件系统 处理方式: 联机实时处理、批处理 数据管理: 由文件系统管理，实现数据的长期保存 局限性: 数据共享: 共享性差，存在大量冗余数据 数据结构: 记录内部具有一定结构，但整体缺乏结构化组织 数据独立性: 独立性差，数据逻辑结构的改变需要修改应用程序 数据控制: 数据控制能力弱，由应用程序自行控制，缺乏集中管理

Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。 Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。 Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。 框架应用：- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。