计算机数据管理技术的三个阶段是什么？

在计算机出现之前，人们使用常规手段记录、存储和处理数据，即使用纸张记录和使用计算工具(算盘、计算尺)计算，并主要使用人的大脑来管理和使用这些数据。

到20世纪50年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外部存储，也没有操作系统和管理数据的专用软件。数据处理的方式是批处理。

2、文件系统阶段

从20世纪50年代末到60年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘和磁鼓等直接存取设备开始普及。这个时期的数据处理系统是将计算机中的数据组织成相互独立命名的数据文件，并根据文件的名称进行存取，存取文件中的记录的数据管理技术。

数据可以长期保存在电脑的外存中，可以反复处理，还支持查询、修改、插入、删除文件等操作。这是文件系统。

软件系统实现了记录中的结构，但整体上是非结构化的。它的数据是面向特定应用的，所以数据共享性和独立性差，冗余性大，管理和维护的成本也大。

3.数据库系统阶段

60年代后期以来，计算机性能进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，大大增加了存储容量，降低了价格。在此基础上，满足和解决实际应用中多用户、多应用之间共享数据的需求，使数据服务于尽可能多的应用，这就导致了数据库等数据管理技术的出现。

数据库的特点是数据不仅仅是针对某个特定的应用，而是针对整个组织，具有整体结构，高度共享，减少冗余，程序和数据之间具有一定的独立性，对数据进行统一控制。

扩展数据

数据管理与智能计算的深度融合，已经成为大数据时代顺利推进的迫切需要。一方面，将新一代人工智能方法应用于先进的数据管理技术，尝试探索和突破智能数据管理与分析的理论体系、技术方法和系统平台，已成为数据管理领域新的研究方向。

另一方面，面向人工智能的数据库基础软件的研发，为新一代人工智能技术的研发和广泛应用提供海量数据的有效存储、查询、分析和挖掘的系统支持，这也是国家科技创新的决定性因素。

智能数据管理与分析领域越来越受到学术界和工业界的重视，其理论、技术和方法有待深入探索和思考。目前，智能数据管理和分析的研究还处于起步阶段。

国内外研究人员提出了一些新颖的智能数据管理算法，如关系数据的智能索引结构和深度学习训练数据的有效管理方法，还开发了基于机器学习技术的关系数据库管理系统自动调优工具。

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