数据管理规定

数据管理规定（推荐8篇）

数据管理规定 篇1

第一条【目的】为规范药品生命周期中相关数据的管理，保证药品质量和患者用药安全有效，依据《中华人民共和国药品管理法》和《中华人民共和国药品管理法实施条例》，制定本规范。

第二条【范围】本规范适用于药品研制、生产、流通等单位或者个人，包括上述活动涉及的临床试验、合同研究(CRO)、委托生产(CMO)、委托检验等。

第三条【原则】数据管理应贯穿整个数据生命周期，坚持真实、准确、及时、可追溯的数据管理原则，确保数据可靠性(DataIntegrity)。

第四条【诚信原则】执行本规范应当坚持诚实守信，禁止任何虚假行为。

第二章质量管理

第一节原则

第五条【质量体系】数据管理作为药品质量管理体系的一部分，应当具有相应的管理规程，确保数据可靠性。

第六条【风险管理】质量风险管理是数据可靠性的重要组成部分，应当贯穿整个数据生命周期。

第七条【质量文化】高层管理者应当重视数据可靠性，倡导公开、透明的质量文化，鼓励员工遇到数据可靠性问题时及时报告和沟通。

第二节质量管理体系

第八条【基本要求】应建立恰当的组织结构和规程，监测和预防可能影响数据可靠性的风险。

第九条【问题调查】违反数据可靠性要求的事件应当依照批准的偏差处理程序进行调查，找出根本原因，实施纠正预防措施。当调查发现对申报资料可靠性、产品质量、使用者安全有直接影响的，应当报告药监部门。

第十条【质量审计】数据可靠性的执行情况应当作为自检和定期审核的一部分，并经高层管理人员审核。

第十一条【委托管理】数据可靠性的要求应列入委托和采购活动的质量协议或书面合同，委托方对受托方的数据可靠性负责，并定期审核受托方数据可靠性执行情况。

第十二条【持续改进】应当确保数据可靠性的执行在数据生命周期中始终处于适当的持续监控。鼓励采用先进技术控制数据可靠性风险，促进数据管理的持续改进，促进知识管理和产品质量的持续提升。

第十三条【质量风险管理】应当基于GXP活动、技术和流程的数据可靠性可能存在的风险，采用合适的风险管理工具和管理策略，确保管理数据生命周期内数据可靠性的风险得到有效管理。

第三章人员

第十四条【高层管理者】企业高层管理者应负责建立良好的企业质量文化，配置充分的人力和技术资源，对组织内药品数据可靠性负有最终责任。

第十五条【管理层责任】各级管理层人员应建立和维护以数据可靠性为要素的质量管理体系和相关管理规程;确保员工与数据可靠性相关的工作质量不受商业、政治、财务和其它组织压力或动因的影响;积极参与和推进在工艺、方法、环境、人员、技术等方面的降低数据可靠性风险的活动。

第十六条【所有员工】所有员工须遵守数据管理规范的要求及公司内部相关管理规定，有责任报告数据可靠性的任何问题，以免影响最后的产品质量和患者用药安全。

数据管理规定 篇2

近年来，数据仓库在信息集成和信息管理中的作用日益增强，越多越多的企业开始重视数据仓库项目的开发。数据仓库是体系结构化环境的核心，是决策支持系统处理的基础。数据仓库项目是一个非常复杂的系统工程，通常需要集成多种软件工具。为了实现企业信息的整合与分析，使各种工具之间相互配合，协同合作，必须进行有效的元数据管理。这是整个数据仓库项目的成功的关键所在。

目前，国内关于数据仓库元数据的研究主要在元数据定义及分类，元数据标准，基于XML的元数据交换，元数据管理结构，元数据模型等领域。其中，元数据管理是一个巨大的挑战。挑战不在于使用工具来获取元数据，而在于将不同的工具生成，维护的元数据集成在一起[1]。因为，大部分数据仓库工具都有不同的元数据模型和各自的元数据接口。同时，全行业范围内还没有形成通用的元数据标准，阻碍了各工具间元数据的无缝传递。基于元数据管理的复杂性和重要性，本文在对典型的元数据管理架构进行深入分析研究的基础上，提出了一种基于信息供应链（ISC）的双向联邦式的元数据管理架构。

2．元数据

元数据是数据仓库的神经中枢，它对于数据仓库的创建，维护，管理和使用具有重大意义。如果没有元数据，数据仓库的开发者，维护者就好像是一个城市的管理者，对城市的规模和发展速度等情况一无所知；最终用户就好像是一名陌生的游客，却没有城市的地图。

2.1 元数据的定义及分类

元数据通常被定义为："关于数据的数据"[2]。它是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。元数据可以按系统用户的角度主要分为两类:技术元数据 (Technical Metadata) 和业务元数据 (Business Metadata) [3]。

技术元数据:它是关于数据仓库系统技术细节的数据。例如，源系统的数据模型，数据抽取规则和计划，数据转换规则和版本控制，数据仓库数据模型，数据汇总规则等。它主要为负责开发，维护和管理数据仓库的IT人员服务。

业务元数据：它从业务的角度来描述数据仓库中的数据。例如，预定义的查询和报表，企业的概念模型，数据转换的商业规则等。它为最终用户服务，使最终用户能够理解系统的各项操作，以便更好地应用数据仓库为其服务。

2.2 元数据的作用

元数据贯穿数据仓库的创建，维护，管理和使用的全过程，是联系数据仓库中各部分的纽带。元数据对于整个数据仓库系统的作用主要表现在以下几个方面[4]：

(1) 元数据是进行数据集成所必需的

数据仓库最大的特点就是它的集成性。不同数据源中的数据通过采集, 整理等流程，按照一定的模式存放在数据仓库中。这些数据源与数据仓库中数据的对应关系和转换规则等都存储在元数据存储库中，方便用户的访问。

(2) 元数据是保证数据质量的关键

由于底层的技术实现对用户来说是不"透明"的，数据仓库的使用者常常会对数据产生怀疑。借助元数据管理系统，他们能够方便地了解数据的来龙去脉，以及数据抽取和转换规则等信息。这样, 他们自然会对数据具有信心，同时，也比较容易发现数据所存在的质量问题。

(3) 元数据定义的语义层能够帮助最终用户理解数据仓库中的数据

元数据可以实现业务模型与数据模型之间的映射, 因而可以将数据以用户需要的方式"翻译"出来, 从而达到帮助最终用户理解和使用数据的目的。

(4) 元数据提高了系统的灵活性

企业对于数据仓库系统的需求是千变万化的。元数据记录了整个系统中数据的来龙去脉，使得技术人员在数据仓库系统开发、维护和升级工作中，便于实现新的设计与规划。成功的元数据管理系统，可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效地管理起来，从而提高系统的灵活性和可扩展性。

(5) 元数据是进行影响分析所必需的

通常情况下，在对数据仓库系统执行实际的变化操作前，管理员需要对潜在变化的影响进行评估。例如，源模式的变化可能影响转换规则（例如，导致类型不匹配，违反外键完整性等），而且也可能对数据仓库或者数据集市的结构造成影响。明显地，只有获取元数据存储库的信息，才可以自动检测到哪些源变化可能对数据仓库造成影响。

2.3 元数据的生命周期

元数据的生命周期包括收集，维护和部署三个阶段[5]。

收集阶段：此阶段的任务是识别和捕捉元数据，并且置于元数据存储库。通常，相当多的业务元数据最初都需要某种手工过程来获取。通过手工输入来获取元数据，不仅过于浪费时间，而且随着时间的推移通常会导致整个仓储计划被推翻。因此，元数据的收集应尽可能实现自动化。元数据收集的处理过程与数据仓库的ETL处理过程类似。

维护阶段：在此阶段，元数据必须及时反映实际情况的变化。确保元数据准确并维护良好的唯一方法就是尽可能使得维护过程自动化。不同类型的元数据，其维护方式有所不同。对于那些反映数据来源结构和数据仓库本身的物理元数据而言，可以达到很高的自动化水平；对于业务规则信息和数据模型而言，元数据很可能依赖于人工维护。当然，也可以手工启动一个自动刷新过程来更新元数据集中的数据模型信息；对于数据仓库的使用信息而言，应该周期性地被追加到元数据中。

部署阶段：此阶段的关键就是正确地使元数据与不同用户群的特定需求相匹配。数据仓库系统的用户群通常包括：数据仓库开发者，数据仓库维护者和最终用户。

3．元数据管理架构

不同厂商生产的大多数产品拥有不同的元数据模型，并使用其专用的接口发布元数据。因此，对于集成这些软件产品，工具的厂商和消费者而言，提出一具完备的，基于标准的元数据解决方案是一项非常具有挑战性的任务。它的关键是提出一个具有集成性，可扩展性，健壮性，可定制性，开放性的元数据集成体系架构[3]。

基于共享和管理元数据的角度，在实施数据仓库项目时，目前主要有三种典型的元数据管理体系结构[6]：

3.1 集中式架构

如图1所示，在这种方式下，企业内部的所有元数据集中存储在中央元数据存储库中。所有工具通过直接访问中央元数据存储库, 进行元数据交互。由于中央元数据存储库的数据量比较多，通常采用关系数据库系统进行数据存储。

此体系结构最大的优点是元数据变化管理，版本变更等操作仅限于中央元数据存储库, 可以实现所有元数据的一致管理。此外，不存在数据冗余现象。最后，数据仓库的各部件，工具可以访问所有的元数据，而无需提供元数据交换机制。

当然，所有的元数据集中存储在中央元数据库中，不利于数据仓库的维护，造价昂贵且实施困难。同时，由于不同的数据仓库部件，工具不局部存储和管理元数据，这导致了各工具缺乏自治性。

3.2 分布式架构

如图2所示，在这种方式下，所有的工具和关系数据库都有相应的局部元数据存储支持。这些局部元数据存储库是互不相干的。一般情况下，它们不直接进行通信。

此体系结构实现简单，花费较少。而且，各数据仓库工具拥有自己独立的元数据，实现局部自治。但是，元数据缺乏统一管理，可能存在重复和不一致。而且，元数据查询，使用困难。最后，需要提供元数据交换机制。

在必要时，各局部元数据存储库之间可以通过点对点的连接进行元数据交互。主要有两种方式：（1）额外开发双向元数据交换工具。例如，元数据桥。这是一项艰巨，耗资巨大的过程，会导致元数据管理系统的复杂性和成本严重增加, 最终丧失分布式体系结构的最基本的优势。（2）使用元数据交换标准。例如，CWM标准。如果局部元数据存储库采用了相同的元模型和接口，那么它们之间的连接只是简单的，物理上的连接。

3.3 联邦式架构

如图3所示，这种方式结合了集中式体系结构统一管理并提供一体化访问平台的优点和分布式体系结构易于实现，构建便利的优点，平衡了共享和自主的需求。各数据仓库工具拥有各自的元数据存储库（局部元数据存储库）。同时，设置了中央元数据存储库对所有共享的元数据进行统一管理。局部元数据存储库可以采用异构的表示形式，而中央元数据存储库必须采用统一的元数据表示形式，例如，基于标准的元数据模型CWM。构成信息供应链 (Information Supply Chain, ISC) 中的软件产品从中央元数据存储库中检索元数据，而不是与其他产品的点到点连接获得元数据。这种体系结构比较适合业务比较分散，相对独立的企业。

4．基于信息供应链（ISC）的双向联邦式架构

典型的数据仓库和业务分析环境通常都是根据信息供应链（ISC）来描述的[6]。ISC最重要的一个特点就是，它有一个定义良好（并且有高度目的性）的数据流。从起始源，经过一系列转换，最终到达某个目的地（通常为分析和报告工具的最终用户）。数据流要想平滑通畅地流动，每个组件不仅需要对描述数据的元数据有共同的理解和全程参与数据交换，而且需要了解它所处理数据的本质。元数据是理解数据含义和如何使用数据的关键。所有实现信息供应链（ISC）各阶段的不同软件工具和产品，都要依赖元数据来描述它们需要处理和转换的数据。元数据需要被有效集成，这是构成ISC的每一个软件产品和工具能够在数据层进行有效集成的前提。因此，提出一个合理的元数据管理架构，对于元数据集成具有至关重要的作用。

基于信息供应链的双向联邦式架构，如图4所示。当前，实现双向元数据体系结构的企业相对较少，但是这是元数据管理架构的大势所趋。因为该体系结构允许各工具间进行通信，共享元数据。同时，它允许企业在元数据存储库上进行全局性的改动，并可在整个组织内感知到这些变动。因为此体系结构允许改变元数据存储库中的元数据，然后从元数据存储库反馈回最初的来源。例如，如果用户浏览元数据存储库并改变决策支持系统的某个数据集市中的一个属性名称，该变动就会被反馈到数据建模工具，以更新这个特定数据集市的物理模型。

实现双向元数据面临三个显而易见的挑战[3]：（1）要求元数据存储库必须含有将被反馈到的元数据源的最新版本。（2）需要系统化地跟踪和解决变动，因为在一个用户改变元数据存储库中的元数据时，可能存在另一个用户正在其元数据源改变相同的元数据。（3）需要构建几组额外的处理接口，把元数据存储库连接回元数据源。

5．结束语

本文通过对元数据管理架构进行深入研究，针对信息供应链 (ISC) 环境，提出了双向联邦式的元数据管理架构，对数据仓库环境中的元数据集成具有指导意义。信息供应链 (ISC) 环境下的不同产品往往存在不同的或者不能兼容的内部元模型和特有的元数据接口。如何提供一个通用的，外部化的并且与平台无关的公共的元模型标准，对于实现有效元数据管理至关重要，这也是未来的研究方向之一。

摘要：元数据管理是基于决策支持的数据仓库技术研究的重点与难点之一。本文首先对数据仓库中元数据的定义, 分类, 作用和生命周期进行了探讨, 其次对典型的数据仓库元数据管理架构进行深入研究, 并提出了一种基于信息供应链 (ISC) 的双向联邦式的元数据管理架构。最后, 指出了数据仓库元数据管理的未来研究方向。

关键词：数据仓库,元数据,元数据管理架构

参考文献

[1].Paulraj Ponniah (美) .数据仓库基础[M].段云峰, 李剑威等译.北京:电子工业出版社, 2004

[2].William H.Inmon (美) .数据仓库[M].王志海等译.北京:机械工业出版社2006

[3].David Marco (美) .元数据仓储的构建与管理[M].张铭, 李钦等译.北京机械工业出版社, 2004

[4].Anca Vaduva, Klaus R.Dittrich.Metadata Management for Data Warehousing:Between Vision and Reality.International Symposium on Database Engineering&Applications, 2001:129-135

[5].王红兵.数据仓库中的元数据[J].微机发展.1999, 5:44-48

流动数据 智能管理 篇3

近年来的一些统计和预测数据，常常使我们惊诧不已：在中国，每年的数据增长率超过60%，未来10年，数据量将增长50倍；在这些数据中，有90%的数据来自于非结构化数据。数据如此迅猛增长，而存储管理员却只增加1.5倍。

因此，自动地、智能化地管理数据便成为大数据时代下的当务之急。

先进技术“流”进戴尔

如果回到三四年前，谁也不会想到戴尔在国内能召开一个有几百个用户参加、多家存储界知名厂商鼎力合作、为期两天的“戴尔存储论坛”。这使我们不得不佩服戴尔高层对未来技术发展的敏锐洞察力。从3年多前戴尔收购EqualLogic开始，一桩接一桩的收购案，使戴尔不断壮大存储产品线，增添最新的存储技术，从iSCSI到FC，从低端到高端，从帮人代销到“自产自销”，戴尔正逐渐走进存储的主流阵营，成功地向存储转型。

其实在存储业界，近年来收购案此起彼伏，其中不少原本很有名气的厂商，被收购后，从此销声匿迹，再无声息。不过，我们庆幸地看到，EqualLogic、Compellent这些特点鲜明的厂商在被戴尔揽入怀中后，其品牌依旧保留，特点仍然鲜明，甚至成为戴尔存储的旗帜。

“流动数据”就是这样一面旗帜。

戴尔去年年底收购的Compellent公司，以其流动数据技术而著名，它结合了一套强大的数据迁移引擎、智能软件和模块化硬件，可降低成本最高至80%。流动数据架构提供数据块级别的智能技术，它可以自动将数据放在正确的存储层中，以达到优化性能和最大限度节约成本的目的。戴尔企业级存储产品营销执行总监Travis Vigil表示，戴尔收购Compellent之后，非常清楚地认识到，流动数据是戴尔存储的未来方向，就是把正确的数据放在正确的地方，用适合的成本满足用户的需求。

Travis Vigil认为，戴尔的“流动数据”理念已经在Compellent的理念之上发扬光大了，赋予了新的概念，“我们现在不只是做模块化存储，也要做并行文件系统，未来当我们所有模块化的数据前端都有并行文件系统，在不同的平台或载体上，我们就能实现数据的流动。”Travis Vigil说。

收购多家公司后，如何将它们无缝地融合进公司未来战略和产品策略中，这是所有收购案之后都会遇到的问题。目前来看，戴尔对EqualLogic和Compellent的收购无疑是成功的，Travis Vigil介绍说，EqualLogic加入戴尔3年后，用户数增长8倍；Compellent今年上半年的业绩相当于去年全年的业绩，而原来公司员工的98%都选择留在戴尔。“戴尔收购任何公司后，都会加大在研发方面的投入，比如在过去3年中，EqualLogic的研发人员就增加了一倍。”Travis Vigil说。

数据“流向”云端

戴尔不断完善流动数据存储架构，其流动数据解决方案是受客户启发而推出的一项技术，用于无缝、自动化地以最优化的方式将数据从服务器移动到存储和云端，从而帮助用户在合适的时间、以合适的成本灵活地将合适的数据移动到合适的位置。通过该解决方案，戴尔致力于通过构建一个流动数据架构，解决当今的存储问题。

根据IDC日前公布的亚太区外部磁盘存储市场2011年第一季度报告，戴尔以27.2%的市场份额在大中国区iSCSI市场排名第一。戴尔中国及香港地区公共事业及大型企业事业部解决方案部总经理李慧表示，正是EqualLogic的强势增长，使戴尔领跑iSCSI市场。在日前召开的“戴尔存储论坛”上，戴尔展出了最新的EqualLogic PS4100/PS6100以及EqualLogic FS7500。这三款产品均使用全新的Firmware 5.1版本，可兼容之前的所有产品，实现无缝扩展，为用户提供投资保护。李慧介绍说，新产品将专注于帮助客户更有效地通过自动化管理不断增长的数据，并实现更高的 IT 效率和灵活性。全新的EqualLogic PS系列平台提供了一个虚拟化存储解决方案，为虚拟化环境带来了一个无缝的存储设施，扩展了戴尔在虚拟化和开放系统领域的存储领先地位。

李慧介绍说，这些新产品的背后，戴尔做了大量的研发工作，例如EqualLogic FS7500产品，其研发共工作就来自三个不同的研发中心，EqualLogic本身的研发中心在波士顿，硬件平台FS7500是在位于奥斯汀的研发中心，而其并行文件系统的技术研发则是在以色列的研发中心，三个不同的研发团队的密切合作，才有了今天的FS7500。

成功案例首都在线提供云计算平台

作为国内较早开展IDC业务的数据服务提供商，首都在线从2009年开始，致力于云计算平台的研发和建设，在高端云计算方面为国内互联网企业提供了全新的运营思路。2011年开始，首都在线采购了戴尔解决方案EqualLogic PS6010/M1000E/M710HD以及Juniper Base EX8208，构建一个高效安全的云计算平台，为首都在线的客户提供稳定的运营平台。

数据管理规定 篇4

数据库(DataBase，简称DB)

严格地说，数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。数据库能为各种用户共享，具有较小冗余度、数据间联系紧密而又有较高的数据独立性等特点。

数据库管理系统(DataBase Mangement System，简称DBMS)

数据库管理系统(database management system)是一种操纵和管理数据库的软件，用于建立、使用和维护数据库，简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据，数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。

数据库管理系统主要提供如下功能。

1.数据定义：DBMS提供数据定义语言DDL(Data Definition Language)，供用户定义数据库的三级模式结构、两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。DDL主要用于建立、修改数据库的库结构。DDL所描述的库结构仅仅给出了数据库的框架，数据库的框架信息被存放在数据字典(Data Dictionary)中。

2.数据操作：DBMS提供数据操作语言DML(Data Manipulation Language)，供用户实现对数据的追加、删除、更新、查询等操作。

3.数据库的运行管理：数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制、管理功能，包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取限制控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复，即保证事务的原子性。这些功能保证了数据库系统的正常运行。

4.数据组织、存储与管理：DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典、用户数据、存取路径等，需确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据，如何实现数据之间的联系。数据组织和存储的基本目标是提高存储空间利用率，选择合适的存取方法提高存取效率。

5.数据库的保护：数据库中的数据是信息社会的战略资源，随数据的保护至关重要。DBMS对数据库的保护通过4个方面来实现：数据库的恢复、数据库的并发控制、数据库的完整性控制、数据库安全性控制。DBMS的其他保护功能还有系统缓冲区的管理以及数据存储的某些自适应调节机制等。

6.数据库的维护：这一部分包括数据库的数据载入、转换、转储、数据库的重组合重构以及性能监控等功能，这些功能分别由各个使用程序来完成。

7.通信：DBMS具有与操作系统的联机处理、分时系统及远程作业输入的相关接口，负责处理数据的传送。对网络环境下的数据库系统，还应该包括DBMS与网络中其他软件系统的通信功能以及数据库之间的互操作功能。

数据库系统(DataBase System，简称DBS)

数据库系统一般由4个部分组成：

(1)数据库(database，DB)是指长期存储在计算机内的，有组织，可共享的数据的集合。数据库中的数据按一定的数学模型组织、描述和存储，具有较小的冗余，较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。

(2)硬件：构成计算机系统的各种物理设备，包括存储所需的外部设备。硬件的配置应满足整个数据库系统的需要。

(3)软件：包括操作系统、数据库管理系统及应用程序。数据库管理系统(database management system，DBMS)是数据库系统的核心软件，是在操作系统(如Windows、Linux等操作系统)的支持下工作，解决如何科学地组织和存储数据，如何高效获取和维护数据的系统软件。其主要功能包括：数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理和数据库的建立与维护。

(4)人员：主要有4类。

第一类为系统分析员和数据库设计人员：系统分析员负责应用系统的需求分析和规范说明，他们和用户及数据库管理员一起确定系统的硬件配置，并参与数据库系统的概要设计。数据库设计人员负责数据库中数据的确定、数据库各级模式的设计。

第二类为应用程序员，负责编写使用数据库的应用程序。这些应用程序可对数据进行检索、建立、删除或修改。

第三类为最终用户，他们利用系统的接口或查询语言访问数据库。

第四类用户是数据库管理员(data base administrator，DBA)，负责数据库的总体信息控制。DBA的具体职责包括：具体数据库中的信息内容和结构，决定数据库的存储结构和存取策略，定义数据库的安全性要求和完整性约束条件，监控数据库的使用和运行，负责数据库的性能改进、数据库的重组和重构，以提高系统的性能。

其实简单来说数据库,容纳数据的仓库，

数据库系统,数据库、数据库管理系统、硬件、操作人员的合在一起的总称

数据库管理系统,用来管理数据及数据库的系统。

数据库系统开发工具，以数据库管理系统为核心，用高级语言开发一套给傻瓜用户使用的数据库应用系统的软件。

数据库系统包含数据库管理系统、数据库及数据库开发工具所开发的软件(数据库应用系统)。

数据库系统开发工具开发出来的是数据库管理系统还是数据库管理工具??

管理工具，因为很多用户对数据库和数据库管理系统不会用，只会用简单的应用软件，所以需要有掌握技术的人员用数据库开发工具编软件给这些简单用户用。

数据库管理系统与数据库系统开发工具什么区别??

前者是后者开发软件的核心，后者除要以它为基准外，还要用高级语言编写程序。

在装操作系统时是不是已经装上了数据库管理系统??

没装，一般都得额外装，比如VFP，PB，SQLSEVER等。

顺便说一下，第一个人说的问题，

VF不是一个数据库管理系统，准确的说是一个数据库管理系统、数据库系统开发工具的综合体。高级用户，可以利用它直接管理数据库;而简单用户，要依赖高级用户用它所编写的应用程序来管理数据。

云数据管理 篇5

随着云计算中大数据集高效管理、海量数据中特定数据的快速定位、云端海量数据精准查询等迫切需求的日益显现,Web数据管理正逐步向云数据管理阶段发展,一个新的云数据管理研究领域正逐渐形成。

云数据管理在云计算概念上延伸和发展出来的一个新的概念。云数据管理使更大数据量的处理成为可能，被称为下一代的因特网计算和下一代的数据中心。云计算是是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经计算分析之后将处理结果回传给用户。通过云计算技术，网络服务提供者可以在数秒之内，处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“超级计算机”同样强大的网络服务。云数据管理是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。

当前云数据管理领域成熟的产品有：

(1)GFS。

一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，但可以提供容错功能。它可以给大量的用户提供总体性能较高的服务。BigTable是非关系的数据库,是一个稀疏的、分布式的、持久化存储的多维度排序Map。Bigtable的设计目的是可靠的处理PB级别的数据，并且能够部署到上千台机器上。Bigtable已经实现了下面的几个目标：适用性广泛、可扩展、高性能和高可用性

适用于大规模数据密集型应用程序的可扩展分布式文件系统

多个部署GFS的集群已经建成(2)HBase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于Chang et al所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

(3)Sector/Sphere

Sector/Sphere是一个分页式存储系统与并行处理引擎。与HDFS/Hadoop及Google的GFS/MapReduce类似。

Sector/Sphere由名字中描述的两部分组成。

Sector是一个高效、高伸缩性并且安全的分页式文件系统。

Sphere是一个高效的并行数据处理引擎，他处理来自Sector的数据文件，提供非常好用的接口定义处理流程。

(4)Amazon S3

Amazon S3，全名为亚马逊简易储存服务（Amazon Simple Storage Service），由亚马逊公司，利用他们的亚马逊网络服务系统所提供的网络线上储存服务。经由Web服务界面，包括REST, SOAP, 与BitTorrent，提供用户能够轻易把档案储存到网络服务器上。

(5)OpenStack的Swift

(Swift)是开源的，用来创建可扩展的、冗余的、对象存储（引擎）。swift 使用标准化的服务器存储 PB 级可用数据。但它并不是文件系统(file system)，实时的数据存储系统(real-timedata storage system)。swift 看起来更像是一个长期的存储系统(long term storage system)，为了获得、调用、更新一些静态的永久性的数据。比如说，适合存储一些类型的数据：虚拟机镜像，图片存储，邮件存储，文档的备份。没有“单点”或者主控结点(master point of control)，swift 看起来具有更强的扩展性、冗余和持久性。

云计算是一项正在兴起中的技术。它的出现，有可能完全改变用户现有的以桌面为核心的使用习惯，而转移到以Web为核心，使用Web上的存储与服务。人类有可能因此迎来一个新的信息化时代！云计算绝不仅仅是一个计算的问题，它需要融合许许多多的技术与成果。现有的许多研究问题将来必然是云计算的一部分，例如Web数据集成、个人数据空间管理、数据外包服务、移动路网上的研究以及隐私问题的研究，都会成为未来云计算的重要组成部分。但是现实中云计算也面临着诸多挑战。

首先，云计算和云数据管理中一个跨领域问题就是供应商要在功能和开发代价上作权衡。目前，早期的云计算提供的API比传统的数据库系统的限制多得多。他们只提供一个极小化的查询语言和有限的一致性保证。这给开发者带来更多的编程负担，同时对于一个功能完备的SQL数据库允许服务供应商提供更多的预期服务和服务级别协议也是很难达到的。

其次，易管理性在云计算中极其重要，这也带来新的挑战。和传统的系统相比，受工作负载变化幅度大和多种多样的共享设备的因素影响，云计算中管理任务更加复杂。大多数情况下，由于云系统中机器数量太大，数据库管理员和系统管理员很难对所有机器进行全面周全的人工干预。所以迫切地需要自动管理的机制。本来混合负载就很难调优，但在云平台中这种调优是不可避免的。

20世纪90年代末，研究学者们开始研究自我管理技术。云数据管理系统需要自适应的在线技术，反过来系统中新的架构和API（包括区别于传统SQL语言和事务语义的灵活性）又促进了颠覆性的自适应方法的发展。接着，云计算和云数据管理的庞大规模同样带来了新的挑战。现有的SQL数据库不能简单地处理放置在云中的成千上万的数据。在存储方面，是用不同的事务实现技术，还是用不同的存储技术，或者二者都用来解决还不确定。在这个问题上，目前在数据库领域内有很多提议。就查询处理和优化而言，如果搜索一个涉及到数千条处理的计划空间需要花费很长时间，那么这是不可行的，所以需要在计划空间或搜索上设限。最后如何在云环境中编程还尚不清楚。因此，需要更多的了解云计算和云数据管理的限制问题（包括性能限制和应用需求）来帮助设计。

此外，在云基础架构中，物理资源共享带来新的数据安全和隐私危机。它们不能再依靠机器或网络的物理边界得到保障。因此云计算为加速这方面现有的工作提供了难得的机遇。要想成功，关键在于能否准确瞄准云的应用场景以及能否准确把握服务供应商和顾客的实际动向。

客户数据管理制度 篇6

第一章

总则

1.为加强本公司客户数据管理，保障数据库正常、及时、有效运行，确保数据库安全，使数据库能更好地服务于各部门工作，特制定本管理制度。

2.公司客户关爱部负责客户数据库的日常维护和运行管理。3.公司客户总监负责对数据库使用者进行权限审批。

第二章

1.录入资料类型：  成交销售客户资料  售后维修客户资料  公司内部资料  重点客户资料  活动资料库 2.录入方式

客户数据资料的录入整理工作由信息中心负责，各部门应将第一手资料及时交给信息中心进行分类整理，专员应准确的将数据录入到ISM、CRM、会员、短信系统，信息中心每周进行数据录入准确性抽查，各部门有查阅的权限。如需要更改或提取，需向信息中心提出申请，经许可后，信息中心将给予支持配合。

第三章

数据库的使用

数据的录入

所有用户均应遵守公司《保密协议》，未经许可不得对外提供相关资料或数据，不得越权使用和修改数据，违者直接按行政处罚规定进行待岗。

第四章

数据库系统的修改和维护

1.客户数据的修改，应在信息中心征求各业务部门对于数据库使用的意见和建议并提出修改方案的基础上，由公司总经理签字同意后实施。可根据实际情况由信息中心代理修改。

2.客户数据的修改，应保证数据的延续性和历史数据的可用性。3.业务人员对数据库不完善或不方便使用之处，有信息监督和反馈的义务。

第五章 数据库的安全管理

1.信息中心应在保证数据安全和保密的情况下，每月保存备份文件，保证数据库出现异常时能快速恢复，避免或尽量减少数据丢失。2.除公司总经理、信息中心签字批准的人员外，其他人员不得擅自调用数据库中的数据及资料。

第六章

客户档案管理

1.销售的成交客户资料及售后客户资料按上海创世科技网络有限公司要求收集齐全并归档，交客户关爱部编号存档。

2.借阅档案时必须在《档案借阅登记表》上将借阅人的姓名、借阅内容、借阅时间、归档时间填写完整。

3.借阅完档案后，档案管理员应按照档案顺序将每份档案放置在正确位置，以便日后查阅。

4.档案管理员加强档案保管工作，做好以防火、防潮、防高温、防盗、防虫为主的“八防”工作，确保档案的完整与安全。5.严守档案机密，防止档案丢失及失、泄密。6.执行档案的利用借阅制度，做好档案借阅登记。

7.档案员请假外出时，须由领导指定代管人员。档案员工作调动时，须办理移交手续。

8.档案室要积极主动地开展档案资料的提供利用工作，同时严格借阅手续，保证室藏档案资料的绝对安全。

9.借阅者查阅档案要在档案室或办公室进行。档案一般不外借，需要外借的档案要限期归还，外单位人员借阅档案须总经理或信息中心领导签字同意后方可借阅。

10.借阅者要爱护档案，不准在档案资料上加注、勾画、涂改折叠，不得抽折文件，如发现上述情况，将对借阅人处以100-500元罚款。11.查阅时，一般借阅有关档案内容，若需复印，须经档案管理人员同意，并不得超出查阅范围。

第七章 附则

数据管理规定 篇7

由于传统存储设备容量、传输带宽有限,而且设备节点扩展难、使用难、数据管理难,不足以应付不断增长数据的存储要求,对于需要面向不同地域分布的用户进行服务更是无力应对。随着信息化基础设施的不断完善、大数据技术突飞猛进的发展,使得构建一种支持大数据架构存储的集群式数据管理系统成为可能。

1 关键技术点

1.1 集群技术

集群是将一组独立的计算机系统通过网络有机连接,主要解决高可用性、高性能计算、扩展性等问题。

集群的模式主要包括两种模式,负载均衡和冗余模式模式。

对于负载均衡,目前比较常用的负载均衡技术主要有基于DNS的负载均衡[2]、反向代理负载均衡和基于NAT(Net Address Translation)的负载均衡。

基于DNS负载均衡是通过DNS服务中的域名解析来实现负载均衡,在DNS服务器中,可以为多个不同的地址配置同一个名字,而最终查询这个名字的客户机将在解析这个名字时得到其中一个地址。因此,对于同一个名字,不同的客户机会得到不同的地址,他们也就访问不同地址上的WEB服务器,从而达到负载均衡的目的。

反向代理负载均衡使用代理服务器可以按照某种算法将会话连接均匀地转发给多台内部服务器,从而达到负载均衡的目的。

基于NAT的负载均衡技术使用内部地址和外部地址之间进行转换,以便具备内部地址的计算机能访问外部网络,而当外部网络中的计算机访问地址网关拥有的某一外部地址时,地址转换网关能将其转发到一个映射的内部地址上。这样,地址转换网关能将每个链接均匀转换为不同的内部服务器地址,从而达到负载分担的目的。

对于冗余模式,主要分为全冗余备份、互为冗余备份、中央备份服务器三种模式。

全冗余模式:集群中的每台服务器都会备份其它服务器的Session,当一台服务器发生故障,可以失败转移到其它任意一台服务器上。

互为冗余备份:A会有B的数据,B会有C的数据,C会有A的数据,如果A出错,就会由C接替A的工作。

中央备份服务器:N+1模式,一个中央Server存放所有Session,如果一台Server宕机,接管的Server就从中央服务器恢复相关Session数据。

1.2 分布式存储计算平台

Hadoop是Apache软件基金会所研发的开放源码项目,它是一个分布式存储计算平台,可以在其上开发和运行处理海量数据。让用户通过跨集群的计算机完成大型数据集的分布式处理任务。用户可以利用该框架在大量廉价计算机上构建一个具有高可靠和良好扩展性的分布式处理系统[3]。

它的两大核心内容为[4]:分布式文件系统(Hadoop distributed file system,HDFS),是分布式计算中数据存储管理的基础,具有高吞吐量数据访问能力、高容错性、高可靠性和高扩展性等提点,可用于存储海量级别的数据(Tbyte甚至Pbyte);Map Reduce(Google Map Reduce的开源实现)算法模型,是一种编程规范,2004年Google研究员通过对网页存储和并行分析处理研究后,在文献[5]提出该模型,并在ACM等多个期刊上转载[6,7],Map Reduce用于处理大规模数据集的计算模型,它可以将一个应用程序分解为多个并行计算指令,依靠大量的计算节点完成数据集的分布式计算,用户通过编写Map和Reduce两个函数来完成对应的逻辑功能,实现分布式处理的模型和算法,原理如图1所示[8]。

HDFS文件系统使用副本存储策略来实现高可靠性。系统的冗余因子一般为3,分别位于3个Data Node上,其中一个位于不同集群上,当一个Data Node出现故障后,其保存的数据仍然可以通过其他Data Node上保存的数据进行读取网络断开会造成一组Data Node和Data Node失去联系,Name Node根据缺失的心跳信息判断故障情况。当一个在Data Node出现故障,这时Name Node就再复制该Data Node的副本并存储到其他Data Node上,以此来保证系统的高可靠性。当用户需要访问文件系统中的文件时,都需要向Name Node提交请求,获得相应的权限后,再对Data Node进行读或写[2]。系统原理如图2所示[10]。

2 系统方案

2.1 需求分析

现有的数据文件管理系统大都基于FTP客户端和本地磁盘阵列完成的简单数据管理系统,不具备分布式扩展能力,而且客户端使用不方便、与客户业务结合不紧密,不支持多客户并行使用及海量数据文件的管理。

本方案建立一套在大数据集群架构层面的利用WEB技术进行管理的数据管理系统,提供统一的门户网站,支持接口一致的数据获取和下载访问,支持对数据权限的细粒度分配,包括组织架构设置、任务设置、审批流程的设置等。

基于大数据集群架构的数据文件管理系统应具备以下特点。

(1)统一的门户:提供用户管理、文件管理、任务管理、组织架构设置、审批流程控制等全面的控制能力。

(2)随时接入与访问数据:能够在任何终端、平台登录系统,接入和访问数据。

(3)高扩展性:能够通过堆叠硬件,零配置增加存储能力且用户访问能力不降低的系统性能。

(4)高可靠:系统具有冗余能力,在单点损坏的情况下能够报警并自动启用冗余节点。

(5)高安全性:系统具有统一认证的权限控制能力,防止非法用户访问未授权数据。

2.2 系统架构

大数据集群架构的数据管理系统是以数据管理和存储为核心的计算平台,它的内涵主要是在分布式存储平台基础上,通过集群应用、网络技术和分布式文件系统等技术,将网路中大量不同类型的存储设备集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问功能,并能够保证数据的安全性并节约存储空间。实现了存储介质的互联和数据的统一管理、共享、冲突解决、透明存储、容错容灾、一致性及数据迁移等功能,传统存储设备主要是指简单的硬件,例如:阵列、光纤存储等,而大数据集群架构的组成则是存储设备、网络设备、应用软件、服务器、访问接口等多部分的高效组合。基于大数据集群架构的数据管理系统主要由3层组成,它是一种典型的层次结构。

存储层的设备主要是指最底层设备,包括:Nas、FC、i SCSI等,统一由上一层的虚拟化管理设备进行集中管理,对底层设备进行状态监视和审计维护等。考虑到就近服务的要求,以提高当地用户的体验,并增加抗毁性,可以把存储集群分布在不同的区域,各个区域间的集群通过网络互联形成逻辑上对用户透明的存储设备。

基础管理层是核心层,通过利用集群技术、分布式文件系统技术、数据压缩、加密技术实现不同区域间多个存储设备的协同工作,一体化对外提供服务。为了保证数据安全性,采用了数据加密技术,同时为了提高数据可靠性,采用数据容灾备份技术。

应用层主要提供了基本的用户权限认证、权限管理、部门组织架构、审批流程控制、数据驾驶舱管理、任务管理等业务层面的控制和应用,为用户提供业务层面的统一界面。

本系统前端采用WEB架构进行部署,后端采用Hadoop的HDFS分布式存储系统,前端软件利用负载均衡模式进行集群化部署,后端Hadoop系统自身具备了冗余模式的集群管理方式。

应用服务器集群采用Tomcat组成集群,使用分组集群架构,利用Tomcat自身的全冗余session备份模式,集群中的每台服务器都会备份其它服务器的Session,当一台服务器发生故障,可以失败转移到其它任意一台服务器上。

2.3 软件架构

大数据集群架构的数据文件管理系统前端采用HTML5进行人机交互设计,后端架构采用B/S架构设计,基于Spring MVC框架,实现模型、视图、控制器的分离,利于系统功能模块升级;权限管理采用Apache Shiro、界面显示框架采用Bootstrap、JQuery等Web应用主流框架/组件,降低开发风险和成本,缩短开发周期,提高整个系统安全性、稳定性、可扩展性。数据底层采用Hadoop HDFS文件系统结合My SQL数据库完成管理数据和数据文件的管理。

软件架构层次划分为分布式文件层、数据层、业务层和应用层四层。软件架构如图4所示。

分布式数据文件层有Hadoop的hdfs文件系统进行服务,直接对外提供数据文件的分布式访问。

数据层安装在独立的Mysql数据库内,保存数据文件的属性信息、用户信息、权限信息、组织架构信息以及任务信息等应用系统的基础信息。

业务层包含了用户、权限、工作流、任务控制、组织架构等信息的添加、删除、变更等基础管理服务,以及数据缓存机制,文件操作服务包括新建目录、删除目录、复制、合并、重命名基本文件操作。其中数据合并功能,可以将My Sql数据文件合并备份到分布式数据文件层,保证管理信息的可靠性,也提高了整个系统的可靠性。

应用层提供了相关业务层的人机交互界面,为用户提供统一的视图信息。

软件底层的核心主要是对Hadoop hdfs文件系统的操作。Hadoop有一个抽象的文件系统,HDFS只是其中一个实现,Java抽象类org.apache.hadoop.fs.File System定义了Hadoop的文件系统接口。Hadoop是通过Java编写的,通过org.apache.hadoop.fs.File System的具体实现类Distributed File System,可以调用所有的Hadoop hdfs文件系统交互操作。

综合利用Distributed File System和Hadoop提供的IOutils类完成数据文件的读写、查询等操作,实现业务层的文件操作功能。

分布式文件数据API操作的主要步骤是[9]:

(1)调用get函数得到文件系统实例,其中需要输入服务器的配置信息;

(2)调用open函数获取文件的输入流;

(3)调用create函数,制定Path对象,返回输出流;

(4)该过程可以使用Progressable重载方法跟踪执行进行;

(5)调用IOutils.copy Bytes方法完成数据的操作。

3 部署方式

3.1 原则

(1)可扩展性:服务器需具有横向扩展能力,因为随着应用和企业的不断壮大,用户增多,服务器应具备一定的可扩展空间;

(2)高可用性:为了保障服务的连续性,通常要求服务器不间断地工作,持续为用户提供连续服务,对于关键应用需要任何时间都可用,并且能保证响应速度。因此就要求服务器集群具有强大的处理能力,不能有单点故障,保证系统的高可用。

3.2 方案

通过对关键技术的对比分析,部署方案采用基于DNS负载均衡、反向代理均衡以及Tomcat全冗余session冗余备份的解决方案,DNS负载均衡作为全局负载器,通过分析客户在网络上地址,以及反向代理服务器的负载情况,将反向代理均衡服务器发布向客户,反向代理均衡器通过审视内部应用服务器的负载情况,将任务提交到空闲的服务器执行,并统一对外提供服务,而Tomcat自身的session全冗余备份模式,保证了服务的不间断和连续一致性。部署方案如图DNS全局负载均衡采用具有负载均衡功能的4层交换设备,反向代理服务器采用安装了ngix软件服务器,内部应用服务器利用tomcat部署小型集群。

通过以上部署,可以实现在广域网上不同地域服务器间的流量调配,保证终端使用最佳的服务,确保服务质量。

4 优势分析

(1)以WEB架构组建的数据管理应用,让用户有独享的数据管理界面,可以随时、随地接入,对数据进行管理、获取和分享。

(2)采用分布式集群架构,增强了多用户服务能力,只需通过简单的增加应用服务器,就可以从容的应对来自不同地域用户的激增。

(3)存储采用HDFS大数据分布式文件系统,较传统存储阵列带来了以下优点:

高性能,阵列主控一般链接速率6Gbps、10Gbps,总是有上限的服务能力,很难满足用户激增或数据吞吐量激增的情况,而随着用户、用户数据不断的增多,传统阵列架构将很难满足,而本系统数据分布在不同的Data Node节点上,每个Data Node节点都可以10Gbps为应用服务器提供数据,多台Data Node节点组合在一起,理想的吞吐率将达到10Gbps×N,远远超过传统阵列。

易扩充,该架构只需要通过简单扩展Data Node节点,就可以自动增加存储容量,传统阵列需要经过备份数据、重做阵列来扩充数据容量。

高可靠,一般默认配置下,该架构有3份的冗余存储,并可以通过策略来改变冗余的存储地域,保证了在不同地域、不同存储机柜都有备份。

经济性,可以利用廉价商用设备作为扩充节点,减少投入。

5 结束语

本文介绍了一种基于大数据集群架构的据管理系统方案,可以应用于需要在不同地域进行数据管理的场景,实现透明化数据管理与共享。通过利用HDFS分布式文件系统作为底层存储,上层利用Ngix反向代理的方式管理集群负载,解决了数据管理系统要求的高效性、高可用性和高可扩展性,以该架构搭建的系统能够解决在用户不断增多的情况下,较容易的通过增加硬件就完成系统的扩容,并具备异地就近服务、异地互备的能力。另外,前端搭建了WEB架构的数据管理应用系统,用户可以随时、随地的接入网路对数据进行管理和分享。

该架构为大数据架构的最基础平台,后期通过部署分布式计算框架或利用Map Reduce模型,将现有数据节点变为计算节点,可以方便的为用户提供并行计算服务。

摘要：由于传统存储设备容量、传输带宽有限,而且设备节点扩展难、使用难、数据管理难,不足以应付不断增长的用户及数据存储要求。针对这种情况,通过对现有大数据底层支撑技术的梳理,搭建了一种基于大数据集群架构的数据管理系统,该系统为满足支持不同地域海量数据服务的需求,考虑了高性能、易用性、易扩展和可靠性等方面的因素,解决了在用户激增的情况下,较容易的通过增加硬件就完成系统的扩容,并具备异地就近服务、异地互备的能力。

关键词：数据管理,大数据,集群,Hadoop Hdfs

参考文献

[1]沈志荣,易乐天,舒继武.大规模数据中心的数据存储可靠性[J].中国计算机学会通讯,2012,8(10):8-16.

[2]崔晶.基于DNS的Web服务集群负载平衡算法[J].中国科技信息,2007(5):118-120.

[3]陆嘉恒,文继荣,毛新生,等.分布式系统及云计算概论[M].北京:清华大学出版社,2011.

[4]蔡斌,陈湘萍.Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理[M].北京:机械工业出版社,2013.

[5]Dean J,Ghemawat S.Map Reduce:Simplified Data Processing on Large Clusters[C].//Proc of 6th OSDI.San Francisco:USENIX Association,2004:137-150.

[6]Dean J,Ghemawat S.Experiences with Map Reduce:an abstraction for large scale compultation[C].//Proc 15th Inter-Conf on PACT.Washington DC,2006:1-2.

[7]Dean J,Ghemawat S Map Reduce:a flexible data processing tool[J].Communications of the ACM,2010,53:72-77.

[8]Apache Haoop[EB/OL].(2014-06-30)..http://hadoop.apache.org.

[9]李振举,李学军,杨晟.HDFS可视化管理系统设计与实现[J].微型机与应用,2015,34(8):80-82.

体重管理用数据说话 篇8

监测体重和记录数据。我每天都会有体重记录。是长胖了，还是长瘦了，目测肯定不行，一定要用数据来说话。”

肥胖难以治疗是因为肥胖形成与生活方式有关，无论是小孩，还是大人，必须改变生活方式才能彻底解决肥胖问题。而生活方式的改变是非常困难的。

比如，医生会建议肥胖的孩子少吃多动。但是对于一个爱吃不爱动的人来说，让他少吃多动，彻底改变自己非常艰难。因此，监测体重，防患未然显得至关重要。而体重管理是健康管理的重要一环，婴幼儿也不例外。

健康管理，从年计划到日计划

体重管理不是简单地称量体重，它属于健康管理里的一个部分，会有不同的监测指标和监测频次。一般来说，每年的体检结果叫年管理。每年体检结果会让你全面了解自己的身体情况，并可以根据体检结果指导下一年在生活方式方面，比如饮食、睡眠、运动等，需要做哪些调整。根据年管理目标，可以在下一年的健康计划中分阶段确定管理目标，再制订管理计划。这就是我们提出的小时管理计划，日管理计划、周管理计划和月管理计划。

宝宝BMI属于哪个百分位那么，如何判断孩子现在的状态是健康，还是不健康？评价标准很重要。一般说来，我们会按照世界卫生组织的儿童的身高体重百分位数值表来评价不同年龄、不同性别孩子的身高、体重和匀称度，评价宝宝的体重是否属于正常范围。需要注意的是，指示宝宝体态匀称度的体重指数（BMI）参照值从第1个百分位到第100百分位数之间跨度很大，第50百分

位数是平均水平，高于第85百分位数就是超重，高于第97百分位数就是肥胖。预防肥胖，就要至少每周监测体重，不要让宝宝的体重长得过快，最好让宝宝的BMI维持在第75百分位以下。

Tip：

百分位法评价BMI

BMI也称为体重指数，不同年龄和不同性别有不同的标准。根据身高和体重的测量数据，可计算出一名儿童的BMI[BMI=体重（kg）/身高的平方（m2）]，然后在按性别

划分的年龄BMI百分位数曲线图中找到它对应的位置，跟该年龄的标准作比较。可以用百分位数来评估儿童的BMI，某儿童BMI对应某一百分比，意味着有相应比例的同龄同性别的孩子的BMI低于指定儿童。例如，一名儿童所对应的年龄别BMI在第60百分位数，表示有60%的同性别同年龄的儿童比这个孩子要瘦，有40%的同年龄同性别的孩子比这个孩子要胖。

“存在超重/肥胖风险”指那些年龄别BMI对应的百分位数接近第85百分位数的儿童。属于这一类别的儿童虽然目前还不属于超重/肥胖的范围，但是如果不引起重视，继续多吃少动的话，很容易发展成为超重/肥胖。

严防体重增长过速：

超简单的计算作为防线做体重管理，数据记录和评价很重要。说孩子是胖了还是瘦了，切勿主观臆断，到体重秤上称称最准确。体重管理，最好能养成每天测量体重并做好记录的健康习惯。如果不能每天测量体重，至少每周需要定时测量体重并做好记录。一个孩子在每个年龄段，该长多少身高、该长多少体重，都有标准可循。我提出来的“以结果指导过程”的体重管理模式就体现在这里。孩子的体格生长管理过程包括监测、评估、指导、实施这几个方面。而这几个方面，身高和体重的监测和评估是非常重要的。

如果给孩子每周监测体重的话，如何知道一周之内孩子的体重增长需要控制在什么范围之内算正常？举例来说，如果是一个9个月的女宝宝，该如何控制她未来3个月的体重增长？

用《0～18岁女童体重、身高百分比数值表》

0～2岁儿童身高、体重百分位数值表

作为参照标准，第50百分位数上，12个月女宝宝的体重是9.4千克，9个月女宝宝的体重是8.69千克。那么，在中等生长水平下，这3个月之内宝宝的体重增长应该是0.71千克。每个月宝宝的体重增长是0.71千克/3=0.2367千克，平均每周宝宝的体重增长是0.2367千克/4=0.059千克。一般的家用电子体重计只能称量到小数点后一位的体重值，能显示的最小体重值是0.1千克，如果9～12个月的宝宝一周的体重增长到了0.1千克，也超过这一月龄阶段宝宝体重增长的平均水平，需要引起注意，避免过度喂养。

死守体重增长不超标：不多长、不多喂

计算出宝宝一周长只能长0.06千克，该怎么看？怎么办？在监测宝宝体重过程中，我们需要意识到，宝宝的体重增长每两周增长0.1千克左右才是合理的。所以在平时体重监测时如果每周宝宝的体重增加都能反映在体重秤上，哪怕是0.1千克也是长多了。说明需要警惕宝宝的体重有可能增加过快。一周秤一次，哪怕长了0.1千克，也有可能是长多了，因为只能长0.06千克。不该长的体重就不能长，这才能很好地预防肥胖。怎么才能控制好体重？法宝没有别的，就是不要多吃。对于婴幼儿来说，并不是宝宝自己一定要吃得很多，很多时候是成人喂过头了。而成年人之所以会认为孩子没有吃饱，是因为没有判断依据，总是担心宝宝长得不够多。如果采用监测指标和具体的数据，每周秤体重，发现孩子不该长的体重长了，那就可以避免过度喂养。如果喂饭时，宝宝出现摇头、摆手、对吃饭不感兴趣，就不要

强迫孩子吃了。宝宝生长需要保证足够的肉、蛋、奶等蛋白质类食物，也需要适当补充维生素D等营养素，还要注意均衡膳食。当宝宝体重增长过速时，可以适当减少米面等主食和水果的量。

编后：

蒋竞雄博士一直强调，肥胖的治疗是无比困难的。她曾在美国旧金山进修，主修肥胖治疗，每个星期跟专家们上肥胖门诊，难以见到体重恢复正常的。因为肥胖的发生发展和生活方式关系密切，很多孩子对食物的渴望和过度进食的状态已经不只是行为问题，同时还有心理问题。医生所要改变的不仅仅是肥胖本身，更重要的是改变孩子的生活方式和心理问题，这样才能让孩子旺盛的食欲得以减退，这个过程务必艰难。所以控制肥胖的关键在于预防，如果已经到了肥胖状态，治疗是非常不容易的，效果也难以持久。