近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。

全球大数据储量呈爆发式增长

随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为43ZB(相当于4724亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为66ZB和86ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了8721%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为161ZB和216ZB，2018年全球大数据储量达到330ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%

根据IDC最新发布的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。

我国大数据行业市场规模增速连续四年保持在20%以上

随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算，发现我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由28408亿元增长到53862亿元，增速连续四年保持在20%以上。

2020年应用市场数据规模市场份额将达到40%

随着大数据相关产品及应用的不断普及，未来五年，应用层规模将逐步增长。在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下，应用市场规模份额将达到40%。其中，交易市场规模虽然占比最少，但是正是由于他的存在，使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题，以及实现了数据价值兑现。

预计2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点

当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

数据库发展阶段大致划分为如下的几个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段、高级数据库阶段。 50年代中期之前，计算机的软硬件均不完善。硬件存储设备只有磁带、卡片和纸带，软件方面还没有操作系统，当时的计算机主要用于科学计算。这个阶段由于还没有软件系统对数据进行管理，程序员在程序中不仅要规定数据的逻辑结构，还要设计其物理结构，包括存储结构、存取方法、输入输出方式等。当数据的物理组织或存储设备改变时，用户程序就必须重新编制。由于数据的组织面向应用，不同的计算程序之间不能共享数据，使得不同的应用之间存在大量的重复数据，很难维护应用程序之间数据的一致性。

这一阶段的主要特征可归纳为如下几点：

计算机中没有支持数据管理的软件。

数据组织面向应用，数据不能共享，数据重复。

在程序中要规定数据的逻辑结构和物理结构，数据与程序不独立。

数据处理方式——批处理。 这一阶段的主要标志是计算机中有了专门管理数据库的软件——操作系统（文件管理）。

上世纪50年代中期到60年代中期，由于计算机大容量存储设备（如硬盘）的出现，推动了软件技术的发展，而操作系统的出现标志着数据管理步入一个新的阶段。在文件系统阶段，数据以文件为单位存储在外存，且由操作系统统一管理。操作系统为用户使用文件提供了友好界面。文件的逻辑结构与物理结构脱钩，程序和数据分离，使数据与程序有了一定的独立性。用户的程序与数据可分别存放在外存储器上，各个应用程序可以共享一组数据，实现了以文件为单位的数据共享。

但由于数据的组织仍然是面向程序，所以存在大量的数据冗余。而且数据的逻辑结构不能方便地修改和扩充，数据逻辑结构的每一点微小改变都会影响到应用程序。由于文件之间互相独立，因而它们不能反映现实世界中事物之间的联系，操作系统不负责维护文件之间的联系信息。如果文件之间有内容上的联系，那也只能由应用程序去处理。 60年代后，随着计算机在数据管理领域的普遍应用，人们对数据管理技术提出了更高的要求：希望面向企业或部门，以数据为中心组织数据，减少数据的冗余，提供更高的数据共享能力，同时要求程序和数据具有较高的独立性，当数据的逻辑结构改变时，不涉及数据的物理结构，也不影响应用程序，以降低应用程序研制与维护的费用。数据库技术正是在这样一个应用需求的基础上发展起来的。

数据库技术有如下特点：

面向企业或部门，以数据为中心组织数据，形成综合性的数据库，为各应用共享。

采用一定的数据模型。数据模型不仅要描述数据本身的特点，而且要描述数据之间的联系。

数据冗余小，易修改、易扩充。不同的应用程序根据处理要求，从数据库中获取需要的数据，这样就减少了数据的重复存储，也便于增加新的数据结构，便于维护数据的一致性。

程序和数据有较高的独立性。

具有良好的用户接口，用户可方便地开发和使用数据库。

对数据进行统一管理和控制，提供了数据的安全性、完整性、以及并发控制。

从文件系统发展到数据库系统，这在信息领域中具有里程碑的意义。在文件系统阶段，人们在信息处理中关注的中心问题是系统功能的设计，因此程序设计占主导地位；而在数据库方式下，数据开始占据了中心位置，数据的结构设计成为信息系统首先关心的问题，而应用程序则以既定的数据结构为基础进行设计。大事记

1951：Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。

1956：IBM公司在其Model 305 RAMAC中第一次引入了磁盘驱动器

1961：通用电气(GE)公司的Charles Bachman开发了第一个数据库管理系统——IDS

1969： EF Codd发明了关系数据库。

1973：由John JCullinane领导Cullinane公司开发了 IDMS——一个针对IBM主机的基于网络模型的数据库。

1976：Honeywell公司推出了Multics Relational Data Store——第一个商用关系数据库产品。

1979：Oracle公司引入了第一个商用SQL关系数据库管理系统。

1983：IBM推出了DB2数据库产品。

1985：为Procter & Gamble系统设计的第一个商务智能系统产生。

1991：WH“Bill” Inmon发表了”构建数据仓库”。 随着信息管理内容的不断扩展，出现了丰富多样的数据模型（层次模型，网状模型，关系模型，面向对象模型，半结构化模型等），新技术也层出不穷（数据流，Web数据管理，数据挖掘等）。每隔几年，国际上一些资深的数据库专家就会聚集一堂，探讨数据库研究现状，存在的问题和未来需要关注的新技术焦点。过去已有的几个类似报告包括：1989年Future Directions inDBMS Research-The Laguna BeachParticipants ；1990年DatabaseSystems : Achievements and Opportunities ；1991年WH Inmon 发表的《构建数据仓库》；1995年Database。

1、数据库是数据管理的有效技术，是由一批数据构成的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源数据是数据库中存储的。

2、数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统数据库的概念实际包括两层意思1数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结。

3、包括数据的有效组织，查询和修改，同时可容易实现备份和恢复数据库是“按照数据结构来组织存储和管理数据的仓库”是一个长期存储在计算机内的有组织的可共享的统一管理的大量数据的集合。

4、概念数据层它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的集合它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。

5、数据库，简而言之可视为电子化的文件柜存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增截取更新删除等操作由于资料集中管理，电脑的资源便可由使用者共享，而且资料的保密及处理的一致性更容易达成数据库将。

6、数据库系统DBS在计算机系统中引入数据库后的系统构成数据库系统的构成数据库，数据库管理系统及其开发工具，应用系统，数据库管理员数据模型就是现实世界的模拟数据模式要素数据结构，数据操作，完整性约束条件。

7、数据库的概念 数据库Database是按照数据结构来组织存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后， 数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。

8、通过这个例子你应该对表之间的关系有了大概的了解关系就是数据能够对应的匹配，在关系数据库中正式名称叫联结，对应的英文名称叫做join联结是关系型数据库中的核心概念，务必记住这个概念，后面会在多表查询中具体学到3。

9、数据共享性不仅满足了各用户对信息内容的要求，同时也满足了各用户之间信息通信的要求基本结构数据库的基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库以概念模式为框架。

10、数据库，简而言之可视为电子化的文件柜存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增截取更新删除等操作所谓“数据库”是以一定方式储存在一起能与多个用户共享具有尽可能小的冗余度与应用程序彼此。

11、\r\n\r\n数据库\r\n\r\n数据库DataBase，DB是一个长期存储在计算机内的有组织的有共享的统一管理的数据集合她是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统数据库的概念实际包括两层意思。

12、考试设四个等级一级简单，二级主要是一些基础编程，其中也有一些简单的数据库，三四级则为高层次数据库技术 计算机3级考试数据库考什么？ 三级数据库技术考试大纲 基本要求 1掌握计算机系统和计算机软件的基本概念计算机网络的基本。

13、如果我们想向南京图书馆借阅一册永乐大典，只须坐在电脑旁，点击中国教育科研网连接南京图书馆的站点，打开古籍书目数据库，键入书名四库全书，系统响应后会显示该库中收藏四库全书的情况，于是便可以进一步办理。

14、当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义当然是描述性的例如，称数据库是一个“记录保存系统”该定义强调了数据库是若干记录的集合又如称数据库是“人们为解决特定的任务，以一定的组织方式存储在一起的相关的数据。

15、数据库的概念什么是数据库呢？当人们从不同的角度来描述这一概念时就有不同的定义当然是描述性的例如，称数据库是一个quot记录保存系统quot该定义强调了数据库是若干记录的集合又如称数据库是quot人们为解决特定的任务，以一定的组织。

2019年中国大数据产业市场分析：发展进程显著，四大建议解决五大发展挑战问题

我国大数据产业发展得如何未来发展存在哪些机遇和挑战

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战

一、中国大数据产业进展显著

过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。

1、在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。

卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。

2、在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;

在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点;在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。

3、在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。

据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2015年我国大数据产业规模已达2800亿元。截止至2017年我国大数据产业规模增长至4700亿，同比增长是306%。初步测算2018年我国大数据产业规模达到5400亿元左右，同比增长15%。预测在2020年我国大数据产业规模将突破万亿元。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。

2015-2020年我国大数据产业规模统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

4、在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。

二、中国大数据产业五大发展挑战分析

虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。

1、涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力

核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化会市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。

2、数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率

大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。

3、数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险

大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据(2190

-519%,诊股)进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。

4、产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显

由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。

5、各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象

由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。

三、未来三年中国大数据产业将呈现四大发展特点

未来三年，是我国大数据发展转型的重要机遇期。大数据的发展本身也呈现着一些趋势。在我看来，未来三年大数据行业有可能会呈现出如下特点：

1、大数据新技术继续快速发展

未来大数据技术将会沿着工具平台云化部署、多业务场景统一处理、专有高性能硬件适配几个方面进行突破。目前大数据技术工具的主要应用模式为应用企业在自建机房内独立部署，其存在资源浪费、弹性能力不足、管理复杂等缺点，这些缺陷可以通过基于云计算技术的云化部署方案解决，助力大数据技术工具的快速落地和应用;同时大数据技术工具主要瞄准的是分析型业务场景，但随着电子商务以及智能终端的爆发性发展，转账、计费等事务型业务场景也需要大数据处理能力，所以未来的多业务场景统一处理技术将会得到充分发展;最后由于GPU/TPU等专用硬件的发展，此类专用硬件能够助力某些大数据技术进行突破性升级，所以对新型硬件的适配成为很多大数据企业未来研发计划的重点。

2、数据流通共享将迎来关键突破

这些年，推动数据开放共享的政策举措一直在加强，然而效果与预期还有差距。可以说，技术手段将是数据流通共享瓶颈突破的关键。未来三年，随着同态加密、差分隐私、零知识证明、量子账本等关键技术的性能提升和门槛降低，随着区块链、安全多方计算等工具与数据流通场景进一步紧密结合，数据共享和流通将有望再前进一大步。

3、数据服务合规性将成为行业关注重点

近两年来，随着欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的颁布和正式实施，个人信息保护的重视程度被提到了前所未有的高度。GDPR对数据主体的权利规定细致入微，其“数据可携权”“被遗忘权”等方面的规定可能会对我国数据立法带来一定的参考。对我国企业来说，数据服务合规性的重要程度进一步提升，将对企业业务开展带来重大影响。目前中国信息通信研究院正在着力推动的“可信数据服务”计划也正是契合了行业的这一需求。

4、数据资产管理重要性将进一步提升

随着大数据应用进入深水区，企业将越来越重视数据资产管理方法论体系建设——即从架构、标准、研发、质量、安全、分析到应用的统一，从而实现技术到业务价值的转化和变现。未来三年，数据资产管理将仍是企业数据部门面临的难点与挑战。即使是领先的科技型企业，在数据资产管理这一课题上仍在不断探索新的方法，如全链路智能管理体系、数据资产的贡献度、数据基线度量与质量规范的工具化、可视化等。

四、四大建议应对挑战

大数据产业作为具有国家战略意义的新兴产业，在发展初期不仅要充分发挥企业的主体作用和有效市场的主导作用，而且要更好发挥政府的引导作用。

1、要加强核心技术攻关与产业化推动

自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。要彻底改变目前我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术对外依赖度偏高的这一局面，必须抓住重点领域、关键环节和核心问题，找准着力点和突破口，加大政府财政资金的引导支持力度。为此，建议在国家层面上设立大数据重点领域的关键技术研发创新的国家财政专项资金，支持突破一批关键核心技术研发创新与应用，构建具有核心技术自主权的大数据产业链，形成自主可控的大数据技术架构，提高关键核心技术的自主研发创新能力，有效破解制约产业发展的瓶颈。

2、完善大数据安全政策

需要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理的重大问题研究，协调有关部门共同推进数据治理的法制化进程，加强对敏感政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。同时，推动完善适用于大数据环境下的信息安全等级保护制度，建立兼顾安全与发展的数据管理和保障体系，加强数据安全评测、安全防范、应急处置等相关机制建设。此外，还要强化网络空间的安全信息共享与动态感知能力，提高重大风险识别分析水平。

3、鼓励地方因地制宜发展大数据产业

大数据产业发展应注重差异化发展，形成差异化的产业布局。地方需要差异化发展，应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上，放在打造完善的发展环境上，让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。各地要结合产业基础和优势特色，着重发展大数据特色场景应用，推动大数据与当地重要实体经济行业加快融合。

4、推动行业加快大数据标准建设

当前大数据产业应用层出不穷，政府应通过标准化的途径规范行业、整合资源，促进各方达成共识，为大数据产业的健康发展提供基石。尤其是通过加强快速迭代、市场认可度高的行业/团体标准研制工作，为用户企业提供大数据产品选型指导，为数据安全提供保障，促进大数据交易等新兴服务模式规范发展，对推动我国大数据产业进程具有重要意义。

简述数据库的概念如下：

数据库是在计算机存储设备上按一定方式存储的数据的集合,通常有一组相关的文档组成。一般可分为文字型、数值型、多媒体三类数据库。

发展现状：

在数据库的发展历史上，数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展，数据库技术在各个方面的快速的发展。

特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员，80年代以来，几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库，即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。

这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系型数据库越来越无法满足需要，这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理。

以此同时，分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求，于是越来越多的非关系型数据库就开始出现，这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同，它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据。

这类数据库一般被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

存储结构：

关系型数据库按照结构化的方法存储数据，每个数据表都必须对各个字段定义好（也就是先定义好表的结构），再根据表的结构存入数据，这样做的好处就是由于数据的形式和内容在存入数据之前就已经定义好了，所以整个数据表的可靠性和稳定性都比较高。

但带来的问题就是一旦存入数据后，如果需要修改数据表的结构就会十分困难。而NoSQL数据库由于面对的是大量非结构化的数据的存储，它采用的是动态结构，对于数据类型和结构的改变非常的适应，可以根据数据存储的需要灵活的改变数据库的结构。

22个数据库。

中国图书馆古籍22个数据库发布数字资源，其中，中华古籍资源库发布国家图书馆善本古籍699部、云南省图书馆藏珍贵古籍139部、芷兰斋藏稿钞校本古籍8部、日本永青文库捐赠汉籍17部，碑帖菁华发布国家图书馆馆藏明清碑刻拓片数字资源2595种，黑龙江省图书馆古籍数据库发布古籍影像资源32部100册。

古籍是中华优秀传统文化的重要载体,是中华民族的宝贵文化遗产。