海量数据处理优化方案
海量数据处理优化方案
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，这是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，在海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题。尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。
二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理的使用工具，合理分配系统资源。一般情况、如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU的内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
那么处理海量数据有哪些经验和技巧？我把我所知道的罗列一下，一共大家参考：
选择优秀的数据库工具
现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软的SQL Server2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ELT工具和好的OLAP 工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。
编写优良的程序代码
处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，处理流程、效率和异常处理机制等。
对海量数据进行分去操作
对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区时
将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减少磁盘I/O，减少系统负荷，而且还可以将日志、索引等放于不同的分区下。
建立广泛的索引
对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的。建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引要小心，笔者在处理数据时曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集，非聚集索引都要考虑。
建立缓存机制
当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题，缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。
加大虚拟内存
如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，笔者采用了加大虚拟内存的方式来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟内存则增加为4096*6+1024=25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。
分批处理
海量数据处理难因数量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许需要拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。
使用临时表和中间表
数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多
步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成一口气吃掉一个胖子。
优化查询SQL语句
对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，进行3小时没有出结果，这时一定要改用程序处理了
使用文本格式进行处理
对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库在做清洗。
定制强大的清洗规则和出错处理机制
海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因肯能是应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机构。
建立视图或者物化视图
视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规划分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根绳子吊着一根柱子的区别。
避免使用32位机（极端情况）
目前的计算机很多都是32位，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机器，其中对位数的限制也十分重要。
使用数据仓库和多维数据库存储
数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube
的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
使用采样数据，进行数据挖掘
基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般色挖掘软件或算法往往采用数据插样的方式进行处理，这样误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千万之五，客户可以接受。
还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快的多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。
海量数据室发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研
－－－－记录避免遗忘，积累是一种成长，知识共享价值,交流QQ1131676177 Email:shanlang@https://www.360docs.net/doc/ff9808900.html,－－－－－
基于一种海量数据处理分析系统设计文档
中科基于一种海量数据处理分析 系统的设计文档 一、海量数据处理的背景分析 在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。 二、海量数据处理分析的特点 （一）、数据量大，情况多变 现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作
为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。 由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。 （二）、软硬件要求高，系统资源占用率高 各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。
银行管理信息系统解决方案
银行管理信息系统解决方案 银行成立于1987年，10年来的利润增长率始终居国内银行业的前列。银行作为国内第一家由法人执股的商业银行，在实现银行柜台业务的电子化同时，将构筑全行内部网络、实现办公自动化及领导决策支持系统放在了银行电子化工作的重点。 系统构想 银行行领导在仔细分析“信息处理”的工作后，总结出主要有两类事情要做： 1．对银行内外的经济、金融数据整理、加工、分析。即“数据”变为“信息”的过程。这里的特点是“量化”，一切用数据说话。这一类的工作构成了“数据仓库系统”的设想。 2．对各类信息发布、传输及其流程控制。主要任务是“文本”处理、“流程”控制。这一类的工作构成“办公自动化系统”的设想。 为了从系统整体的高度来规范“信息处理”，行领导决定选用业界流行成熟的lotus notes作为招行的办公自动化的平台，构建全银行的办公自动化应用，同时构建全行性的数据仓库，在它的上层建立招行的管理信息系统。 经过比较，选用sun enterprise 10000作为银行“信息处理”的中心服务器，操作系统用sun solaris。选择sun e10000作为硬件平台主要从以下几个因素考虑： 1．主机事务处理能力要求要高。因为该服务器要承担两件任务：作为全行性的数据仓库服务器和lotus notes的中心服务器，sun e10000
无论在tpc－c还是在tpc－d的指标方面都处于业界领先地位。 2．升级性能：整个系统可以方便地进行软、硬件升级，以适应未来业务增长的需要。技术先进可靠性：主机系统应技术先进，成熟稳定，标准化程度高，互连性能好，具有高可靠性和高可用性。sun e10000最多可以配置64 cpu、64gb内存，基本做到了单点无故障、稳定性好。 3．配置灵活。sun e10000可以根据应用的不同，最多划分8个domains，对特定应用维护时不影响其他应用，另一方面可以针对特定应用进行性能调整，它还可以在线调整系统资源。 4．操作系统应具有开放、高效、可靠的特点，并具有很强的联网能力，并能够保证软件的可移植性。 5．开放性强。在sun e10000上，可以运行各种流行软件，如rdbms、lotus notes、sas、各类olap server等。 系统构架 目前招行的sun e10000有12个250m cpu，10g内存，分为两个domains：一个运行lotus notes，用了4个cpu，2g内存；另一个运行数据仓库，用了8个cpu，8g内存。整个系统构架如下图所示。 银行的银行业务系统主要运行在as／400上，少量在其它平台上。我们在建立数据仓库系统时，将数据清理、数据整理放在sybase ase 中进行，将数据仓库存储放在sun e10000上的sybase ase和iq上，其中as／400与sybase ase间的数据传输用sybase中间件产品direct connect for as／400，多维数据库放在sun e10000上，它从sybase ase
海量数据处理面试题
1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。 s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。 方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。 2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 方案1： s 顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为 ）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
信息资产管理系统设计方案
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XXX 信息资产管理系统 设 计 方 案
2011年9月目录
一项目设计概述 1.1项目现状及需求分析 项目现状 在目前的人工管理状态下，存在着对人为操作的严重依赖，服务质量难以监控，需要一套先进可靠的管理系统，避免给IT 系统带来更多的运行维护管理风险。 ?没有合理的服务级别评估机制，导致项目运营时无法实现服务承诺。 ?开展运营外包无法评估服务级别所需资源和成本，投入与收益难以量化。 ?服务质量不稳定。更多原因是现场服务标准不够明确，服务质量大多依赖于个人的技能和知识水平、态度。 ?服务管理不细致，导致服务质量影响信息系统运维目标难以达成。 上述的管理风险常常困扰信息化深入推进时，因此需要进一步提升IT 服务管理的科学性、规范性、标准化，为高速发展的业务经营提供有力的支撑。 1.2项目目标 引入IT 服务管理的国际最佳实践理论ITIL，提升管理创新能力;建立一套基于国际ISO20000 服务管理标准的ITSM 体系和ITSM平台工具，固化相应的IT 服务管理流程，提高工作效率，降低IT 服务风险。 ?实现IT服务管理的信息化，规范IT服务管理流程，提高IT服务管理的工作效率和服务质量，降低IT服务成本，提高用户对IT服务的满意度。 ?通过服务台为IT服务的用户提供一个单一联系点，协调IT部门和用户之间的关系，为IT 服务的运作提供支持。 ?通过事件管理流程，在给用户和公司的正常业务活动带来最小影响的前提下，使IT系统能
够尽快地返回到正常工作状态；保留事件的有效记录，以便能够权衡并改进处理流程，同时给其他的服务管理流程提供合适的信息，以及正确报告进展情况等。 通过资产管理功能及其相关流程，对单位的所有IT资产的基本资料进行登记和维护，为资产相关的运维服务管理提供必要的信息基础，并对资产的配置变化进行跟踪，基本实现IT 资产的配置管理。 1.3系统功能设计 1.3.1服务台 对服务请求信息提供必要的初始支持，根据需要启动相应的服务流程，支持自动派单和人工派单，并对服务流程跟踪监督，同时向服务请求方反馈服务结果信息。 服务台的基本要求如下： 1）为用户提供IT服务窗口，用户可以通过该窗口填写故障申诉和服务申请记录。 2）能够支持用户通过电子邮件的方式提交投诉和服务申请。 3）能够提供预定义故障和申请服务的类别，自动激活不同的处理流程。 4）用户能够通过电话咨询、网站查询等方式了解自己提交的投诉和服务申请的处理结果。 5）支持对故障和服务申请的跟踪督办，确保所有的故障和服务申请能够以闭环方式结束。 1.3.2事件管理 事件管理包含以下功能：
常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结
大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任
意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个
(重点学习)海量数据处理方法总结
海量数据处理方法总结 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu，google，腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1 Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集。 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit 数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为
如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧
如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧 疯狂代码 https://www.360docs.net/doc/ff9808900.html,/ ?:http:/https://www.360docs.net/doc/ff9808900.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。 这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式 ，不过处理机制大体相同。例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为
实验室信息管理系统(LIS)解决方案教学内容
康师傅检验信息管理系统 解决方案 2010-04-06 康师傅软件股份公司
一、 产品概述 康师傅检验信息管理系统是将实验室的分析仪通过计算机网络连接起来,采用科学的管理思想和先进的数据库技术,实现以实验室为核心的整体环境的全面管理，为临床提供全面的医学检验服务。它集样本管理、资源管理、流程管理、网络管理、数据管理(采集,传输,处理,输出,发布) 、报表管理等诸多模块为一体,组成一套完整的、符合实验室管理规范的综合管理和检测质量监控体系,既能满足实验室日常管理要求,又保证各种实验分析数据的严格管理和控制。 系统应支持条形码管理，具有医嘱和检验仪器双向自动传输功能。检验仪器应通过终端服务器的方式直接接入HIS 系统的主干网络。 二、 仪器连接 SYSMEX UF-100 SYSMEX UF-50 桂林优利特-300 桂林优利特-100 迪瑞H-300 罗氏MODULAR P+P 分析仪 电解质分析仪AVL-988-3 贝克曼LX-20 SYSTEM KX21 SYSMEX 9000/RAM-1 贝克曼库尔特 ACL-200 贝克曼库尔特 ACL-9000 SYSMEX 1800I 雷勃MK-3 罗氏E170 罗氏Light Cycle 中佳放免分析仪精子分析仪普利生NA6 细菌鉴定仪HX-21
三、检验流程 四、集团化医院网络布局 医院一医院二医院三需求说明： 1）医生根据登陆的医院科室申请检验医嘱 2）样本采样可以实行集中和分散两种方式
集中采样：系统中所有标本可以进行集中采样，然后根据执行科室进行标本分拣，将标本送到各自医院对应的检验科室 分散采样：用户根据登录医院查询对应医院的标本进行采样后，送到对应的检验科室 3）各检验科室收到标本后，进行标本接收上机 4）标本完成检验后，完成采集结果和报告审核，同时报告可以在各自医院的医生工作站进行浏览和打印 五、产品特点 ?使用高性能的数据库平台 ?使用专业的数据采集器(终端服务器)连接检验分析仪器 ?实现样本全程状态监控和周转时间(TAT)管理 ?使用条码管理，实现双向通讯和标本管理 ?符合临床实验室管理系统标准和管理规范 ?提供专业规范的检验报告和个性化报告定制服务 ?提供完善的质量控制体系 ?支持ASTM,HL7, SNOMED,NCCL等医疗行业相关标准 ?支持报告以Web，手机短信，电子邮件多种形式进行访问和发布 ?提供丰富的查询和统计功能 六、产品功能 1检验申请 1.1 医生或护士可在临床工作站录入检验医嘱形成检验申请单； 1.2 技师可在标本登记中录入检验申请单； 1.3 自动根据录入的医嘱取得标本类型，医嘱数量和容器类型； 1.4 可以接受来自外部系统的检验申请； 1.5 支持打印多种形式的检验申请单。
承包信息管理系统技术方案-1.1
写在前边：技术人员写技术方案、规划方案都很头疼，本文档主要用于技术人员之间的沟通交流，让一些初学者知道一般方案里面都有哪些内容，官话套话应该怎么写，核心内容应该怎么写，需要考虑哪些方面，无其他方面考虑，里面的地名、公司名、实体名等信息都是虚构的，如果侵犯了您的权益，请同我联系。 XXXX科技股份有限公司 承包信息管理系统技术方案 版本<1.1> 文档编号： 当前版本： 1.1 修改日期：2019-03-24 作者：张三、李四
目录` 1 文档概述 (4) 1.1 目的 (4) 1.2 范围 (4) 1.3 名词库 (4) 2 背景分析 (5) 2.1 信息化管理现状 (5) 2.2 管理系统的必要性 (5) 3 总体规划 (6) 3.1 建设目标 (6) 3.2 建设原则 (6) 3.3 建设内容 (7) 3.3.1 应用系统 (7) 3.3.2 硬件系统 (7) 3.3.3 安全系统 (7) 3.3.4 运维体系建设 (8) 3.4 预期效果 (9) 3.5 可行性分析 (9) 4 方案设计 (9) 4.1 设计原则 (10) 4.1.1 标准化原则 (10) 4.1.2 可扩展性原则 (10) 4.1.3 易用性原则 (10) 4.1.4 可靠性原则 (11) 4.1.5 可用性原则 (11) 4.1.6 可移植性及可管理性原则 (11) 4.1.7 可维护性原则 (11) 4.1.8 安全性原则 (12) 4.2 业务功能设计 (12) 4.2.1 业务功能框架图 (12) 4.2.2 农户信息管理 (12) 4.2.3 承包合同管理 (13) 4.2.4 流转信息管理 (13) 4.2.5 权证登记簿管理 (14) 4.2.6 经营权证管理 (14) 4.2.7 编号统计管理 (15) 4.2.8 仲裁管理 (16) 4.3 数据架构 (17) 4.3.1 设计要点 (17) 4.3.2 数据物理分布 (18) 4.4 应用架构 (19) 4.4.1 逻辑架构图 (19) 4.4.2 应用架构图 (19) 4.5 技术选型 (20)
智慧社区大数据分析平台项目建设方案
智慧社区大数据平台建设方案
目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户（访问渠道） (30) 3.3.7支撑体系（信息安全与标准规范体系） (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)
海量数据处理小结
海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。 五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。 六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。 七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按
ABC公司信息管理系统解决方案
ABC公司信息管理系统解决方案书 版本<1.0> 提交给: 提交者:
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目录 1 序言 (4) 2用户需求 (4) 3 硬件系统技术方案设计 (4) 3.1 网络方案设计 (4) 3.2 服务器方案设计 (4) 3.2.1 设计原则 (4) 3.2.2 选型方案 (5) 4 技术方案设计 (5) 4.1组织机构 (5) 4.2业务概述 (6) 4.3系统功能 (6) 4.3.1系统管理 (6) 4.3.2基础档案 (6) 4.3.3项目管理 (9) 4.3.4预算管理 (9) 4.3.5采购管理 (9) 4.3.6库存管理 (10) 4.3.7财务管理 (11) 4.3.8统计报表 (11)
解决方案说明书 1 序言 ABC公司过去几年规模不断扩大，项目不断增多，对物流、资金、数据信息掌控的需求越来越强烈，原有的手工处理数据的模式已经不能满足管理需求，因此ABC公司决定开发一套简单实用的财务信息管理系统，主要用于处理相关资金流信息。 2用户需求 （1）提供一套管理系统，主要功能包括基础档案、预算、项目、采购、库存及财务管理； （2）系统在X年1月1日上线（考虑节假日因素，应在节后上线）； （3）可远程（在公司总部大楼外的办公场所）操作系统； （4）系统查询项目的成本利润。 3 硬件系统技术方案设计 3.1 网络方案设计 鉴于原本ABC公司已经有了自己的内部网络，所以只需要外网访问带宽达到10M以上即可。另外，需要一个固定IP地址供系统使用。 3.2 服务器方案设计 3.2.1 设计原则 服务器是系统运行的主要载体，为了安全和高效，应用（程序）和数据库应
医院管理信息系统项目解决方案概述
医院管理信息系统解决方案 一、系统建设的必要性 随着信息时代的到来，计算机在各行各业得到越来越广泛的应用。而计算机网络技术、数据库技术及Intranet技术使我们的生活与工作都跨越了一个方式。长期以来，国营企业全额承担职工医疗费用，致使企业负担承重。经济改革的不断深入和发展，医疗改革也势在必行。计算机管理显然是医院提高医疗水平和改进服务质量的重要手段。 因此，通过医院管理信息系统（以下简称HMIS）的建设及应用，可以强化医院的管理，提高医疗质量和工作效率，改进医疗服务。 二、H MIS的设计原则、实现的功能和设计目标 1．HMIS设计原则 网络系统方案设计是整个网络建设的重点，虽然在设计网络方案时所选择的具体网络设备、服务器类型和系统软件等不一一相同，但遵循最基本的原则，既考虑全局、坚持长远发展规划，加强基础设施建设，将计算机网络建成一个起点高，易于扩充、升级、管理和实用的网络系统，是一项必然的要求。 因此，网络方案的设计原则必须满足以下几项： ?实用性与先进性 首先，易于掌握和学习使用，易于管理和维护。同时采用成熟、先进的网络技术和设备及通信技术，并且兼顾已有设备和资源的充分利用，保护原来的投资。 ?开放性与标准化 总体设计中，采用开放式的体系结构，这可使相对独立的分系统易于进行组合调移。 同时，保证网络选用的通讯协议和设备符合国际标准或工业标准，使网络的硬件环境、
通信环境、软件环境、操作平台的相互之间依赖减至最小，发挥各自优势，并且保证网络的互连，为信息的互通和应用的互操作性创造有利的条件。 ?可靠性与安全性 系统安全可靠运行是整个系统建设的基础。鉴于网中信息的重要性，网络系统必须有较高的可靠性，适当的考虑关键设备和线路的沉余，能够进行在线修复、更换和扩充。 ?经济性与可扩充性 网络方案设计，必须从经济性着眼，以实现系统目标为基础，力争花较少的钱办更多的事。建成的网络必须具有良好的可扩充性和升级能力，并且扩充和升级必须要以最低成本费用为前提。 ?重视应用与服务 系统建设的成败，不仅取决于网络平台和硬件平台的建设，更关键的是网络应用和服务。因为只有应用和服务才是建设系统的根本目的。 2．HMIS的设计目标 ?建立全院计算机网络，实现资源共享和同信交流。 ?建立数据库、集中存储医院管理和病人医疗数据信息。 ?支持医疗和管理的窗口业务，完成医院各部门之间的信息传递。 ?支持医疗科研和教学，提供临床诊断和医院管理的辅助决策支持系统。 ?建立计算机网络和数据库维护管理机制。 ?综合信息查询系统，为院领导和各科室提供科学准确的管理依据。 3．HMIS实现的功能 ?实现看病、检察、取药、划价、收费一条龙服务，苏短前台业务处理时间，减少病人重 复排队现象，改善服务质量。 ?防泄堵漏，减少病人欠费现象，以保证医院的经济收入。 ?数据高度共享，无纸化信息传递，降低管理成本，大幅度提高管理数据的准确性和实时 性。 ?实现人、财、物的规范化管理。 ?自动进行医院数据采集、统计、分析和处理，提高辅助决策系统，以缩短决策周期。 ?辅助医疗质量监测及控制。由于病人的信息已存储于计算机中，可以自动统计出各科室、 病区的各种医疗指标（如诊断情况、疗效、住院天数、费用等），供科室及医院管理人
【精品】海量数据处理分析
海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。 三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。 那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考： 一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。 二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。 三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。 四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
信访信息管理系统与解决方案
信访信息化解决方案 第一章：概述 党的十六届五中全会提出，推进国民经济和社会信息化，加强信息资源开发和共享，完善社会管理体系，坚持以人为本，畅通诉求渠道，建立健全社会预警体系，提高调处人民内部矛盾纠纷和处置突发性事件的能力，以信息化推进社会主义和谐社会建设。信访部门担负着受理群众来信来访、调处社会矛盾纠纷、促进社会和谐稳定的重要职责，随着信息化、市场化的不断发展，人民群众围绕切身利益面对和产生的价值观念信号不能增强，各种新情况新问题将不断通过信访渠道反映出来，如何适应信访工作新形势、新任务，掌握和运用现代先进通信和网络技术、建立信访信息系统、进一步畅通信访渠道、维护人民群众根本利益、密切党和政府与人民群众的联系，已成为当前各级信访部门和广大信访干部必须思考的一个新课题。 1.1建立信访信息系统、加强信访信息化建设是一项紧迫的信访工作任务 信访信息系统是充分利用现有政务信息网络（政府专网）资源，实现上级人民政府、本级政府有关部门、下级人民政府之间和各级信访部门之间信访信息互联互通的一个全网络化的应用系统，从信访事项的受理、信访事项的处理与协调、信访事项处理过程与结果、信访事项处理结果的报告、信访人的回访、信访信息的查询和信访信息的统计分析等过程都实现信息化管理，是人民群众反映利益诉求的电子渠道，是提高信访工作业务管理水平和效率的电子平台。建立信访信息系统、推进信访信息化建设是是做好新形势下信访工作的迫切需要。 第一，“信息化信访”是信访工作发展的趋势所在，建立信访信息系统是落实《信访条例》的现实举措。信息化带来了人们思想观念的多维化、利益诉求反映方式的多样化，“高速、快捷、便利、高效”是当前信息时代对信访工作提出的客观要求。《信访条例》从畅通信访渠道、为人民群众反映问题提供便利条件出发，规定“县级以上地方人民政府应当充分利用现有政务信息网络资源，建立或者确定本行政区域的信访信息系统，并与上级人民政府、政府有关部门、下级人民政府的信访信息系统实现互联互通”，这从法律形式上明确了信息化为信访工作服务、为建设和谐化社会服务的目标。全省各地、各部门要加强对信访工作的信息化、规范化建设，畅通信访“绿色”渠道，保护信访人的合法权益，维护信访秩序，方便信访人通过网络方式提出信访事项，方便各级行政机关对信访事项受理和处理的信访信息共享，避免重复受理、处理，降低行政成本，提高行政效率，合理利用信息网络资源，建立本地区信访信息系统。 第二，建立信访信息系统赋予了信访工作崭新的工作方式和方法，是信访工作的拓展和延续。信访信息系统把电话、电子邮箱、传真和网络等多种信息资源有机结合起来，它的广泛应用，对于提高信访工作效率，方便群众反映问题，减轻信访工作者的劳动强度，加快信访信息的传递速度，及时化解矛盾，采纳群众建议具有十分重要意义和积极作用。一方面，它与传统的信访多是申诉求决有很大的差别，开辟了一条不受时间、地域限制的广阔的信访渠道，广大群众可以直接向当地的党政领导反映情况、提出意见和建议，广开了便捷的言路，