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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。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。
定义1:数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。
简单来说是本身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。
在经济管理的日常工作中，常常需要把某些相关的数据放进这样的“仓库”，并根据管理的需要进行相应的处理。
例如，企业或事业单位的人事部门常常要把本单位职工的基本情况(职工号、姓名、年龄、性别、籍贯、工资、简历等)存放在表中，这张表就可以看成是一个数据库。有了这个"数据仓库"我们就可以根据需要随时查询某职工的基本情况，也可以查询工资在某个范围内的职工人数等等。这些工作如果都能在计算机上自动进行，那我们的人事管理就可以达到极高的水平。此外，在财务管理、仓库管理、生产管理中也需要建立众多的这种"数据库"，使其可以利用计算机实现财务、仓库、生产的自动化管理。
定义2:
严格来说，数据库是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。数据库中的数据指的是以一定的数据模型组织、描述和储存在一起、具有尽可能小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性的特点并可在一定范围内为多个用户共享。
这种数据集合具有如下特点：尽可能不重复，以最优方式为某个特定组织的多种应用服务，其数据结构独立于使用它的应用程序，对数据的增、删、改、查由统一软件进行管理和控制。从发展的历史看，数据库是数据管理的高级阶段，它是由文件管理系统发展起来的。[1] [2]
数据库是一个单位或是一个应用领域的通用数据处理系统，它存储的是属于企业和事业部门、团体和个人的有关数据的集合。数据库中的数据是从全局观点出发建立的，按一定的数据模型进行组织、描述和存储。其结构基于数据间的自然联系，从而可提供一切必要的存取路径，且数据不再针对某一应用，而是面向全组织，具有整体的结构化特征。
数据库中的数据是为众多用户所共享其信息而建立的，已经摆脱了具体程序的限制和制约。不同的用户可以按各自的用法使用数据库中的数据；多个用户可以同时共享数据库中的数据资源，即不同的用户可以同时存取数据库中的同一个数据。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。
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；以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库；以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。
⑴ 物理数据层。
它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组成。
⑵ 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。
⑶ 用户数据层。
它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据集合，即逻辑记录的集合。
数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。
⑴ 实现数据共享
数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。
⑵ 减少数据的冗余度
同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。
⑶ 数据的独立性
数据的独立性包括逻辑独立性（数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立）和物理独立性（数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构）。
⑷ 数据实现集中控制
文件管理方式中，数据处于一种分散的状态，不同的用户或同一用户在不同处理中其文件之间毫无关系。利用数据库可对数据进行集中控制和管理，并通过数据模型表示各种数据的组织以及数据间的联系。
⑸数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性
主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。
⑹ 故障恢复
由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。
数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。
1.数据结构模型
⑴数据结构
所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。
如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS=(D，R)称为数据结构。
例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS=(D，R)，即一个数组。
⑵数据结构类型
数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。
数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关；数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。
这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。
比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。
2.层次、网状和关系数据库系统
⑴层次结构模型
层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。
按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Management System)是其典型代表。
⑵网状结构模型
按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Database Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。
⑶ 关系结构模型
关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。
由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。
在关系数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。
dBASEⅡ就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题（如人事管理问题），有时需要多个关系才能实现。用dBASEⅡ建立起来的一个关系称为一个数据库（或称数据库文件），而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEⅡ的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。
因此，可以概括地说，一个关系称为一个数据库，若干个数据库可以构成一个数据库系统。数据库系统可以派生出各种不同类型的辅助文件和建立它的应用系统。
1 数据库的技术发展
使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段 。
2 数据管理的诞生
数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1950 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。
1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。
数据库系统的萌芽出现于二十世纪60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。
最早出现的网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发的IDS（Integrated Data Store）。1964年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也即第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。IDS 具有数据模式和日志的特征，但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码生成。之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统，并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。
网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟，在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。在数据库发展史上，网状数据库占有重要地位。
层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的，最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。从60年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。
1973年Cullinane公司（也就是后来的Cullinet软件公司），开始出售Goodrich公司的IDMS改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。
网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。
1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。尽管之前在1968年Childs已经提出了面向集合的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。Codd的心愿是为数据库建立一个优美的数据模型。后来Codd又陆续发表多篇文章，论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准，用数学理论奠定了关系数据库的基础。关系模型有严格的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于理解和使用。但是当时也有人认为关系模型是理想化的数据模型，用来实现DBMS是不现实的，尤其担心关系数据库的性能难以接受，更有人视其为当时正在进行中的网状数据库规范化工作的严重威胁。为了促进对问题的理解，1974年ACM牵头组织了一次研讨会，会上开展了一场分别以Codd和Bachman为首的支持和反对关系数据库两派之间的辩论。这次著名的辩论推动了关系数据库的发展，使其最终成为现代数据库产品的主流。
1969年Edgar F.“Ted” Codd发明了关系数据库。
1970年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是著名的System R。其目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。该项目结束于1979年，完成了第一个实现SQL的 DBMS。然而IBM对IMS的承诺阻止了System R的投产，一直到1980年System R才作为一个产品正式推向市场。IBM产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉，重视质量，尽量减少故障；IBM是个大公司，官僚体系庞大，IBM内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。
然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres公司以及硅谷的其他厂商所商品化。后来，System R和Ingres系统双双获得ACM的1988年“软件系统奖”。
1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。其代表产品有Oracle、IBM公司的 DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。
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。
人工管理阶段
20世纪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：
（1）计算机中没有支持数据管理的软件，计算机系统不提供对用户数据的管理功能，应用程序只包含自己要用到的全部数据。用户编制程序，必须全面考虑好相关的数据，包括数据的定义、存储结构以即存取方法等。程序和数据是一个不可分割的整体。数据脱离了程序极具无任何存在的价值，数据无独立性。
（2）数据不能共享。不同的程序均有各自的数据，这些数据对不同的程序通常是不相同的，不可共享；即使不同的程序使用了相同的一组数据，这些数据也不能共享，程序中仍然需要各自加入这组数据，哪个部分都不能省略。基于这种数据的不可共享性，必然导致程序与程序之间存在大量的重复数据，浪费存储空间。
（3）不能单独保存数据。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。基于数据与程序是一个整体，数据只为本程序所使用，数据只有与相应的程序一起保存才有价值，否则毫无用处。所以，所有程序的数据不单独保存。数据处理的方式是批处理。
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，由于计算机大容量直接存储设备如硬盘、磁鼓的出现，
推动了软件技术的发展，软件的领域出现了操作系统和高级软件，操作系统中的文件系统是专门管理外存的数据管理软件，操作系统为用户使用文件提供了友好界面。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，文件是操作系统管理的重要资源。
文件系统阶段的数据管理具有一下几个特点：
优点
（1）数据以“文件”形式可长期保存在外部存储器的磁盘上。由于计算机的应用转向信息管理，因此对文件要进行大量的查询、修改和插入等操作。
（2）数据的逻辑结构与物理结构有了区别，程序和数据分离，使数据与程序有了一定的独立性，但比较简单。数据的逻辑结构是指呈现在用户面前的数据结构形式。数据的物理结构是指数据在计算机存储设备上的实际存储结构。程度与数据之间具有“设备独立性”，即程序只需用文件名就可与数据打交道，不必关心数据的物理位置。由操作系统的文件系统提供存取方法（读/写）。
（3）文件组织已多样化。有索引文件、链接文件和直接存取文件等。但文件之间相互独立、缺乏联系。数据之间的联系需要通过程序去构造。
（4）数据不再属于某个特定的程序，可以重复使用，即数据面向应用。但是文件结构的设计仍是基于特定的用途，程序基于特定的物理结构和存取方法，因此程度与数据结构之间的依赖关系并未根本改变。
（5）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文件系统。
（6）对数据的操作以记录为单位。这是由于文件中只存储数据，不存储文件记录的结构描述信息。文件的建立、存取、查询、插入、删除、修改等操作，都要用程序来实现。
（7）数据处理方式有批处理，也有联机实时处理。
缺点
文件系统对计算机数据管理能力的提高虽然起了很大的作用，但随着数据管理规模的扩大，数据量急剧增加，文价系统显露出一些缺陷，问题表现在：
（1）数据文件是为了满足特定业务领域某一部门的专门需要而设计，数据和程序相互依赖，数据缺乏足够的独立性。
（2）数据没有集中管理的机制，其安全性和完整性无法保障，数据维护业务仍然由应用程序来承担；
（3）数据的组织仍然是面向程序，数据与程序的依赖性强，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；而且文件之间的缺乏联系，因而它们不能反映现实世界中事物之间的联系，加上操作系统不负责维护文件之间的联系，信息造成每个应用程序都有相对应的文件。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，有可能同样的数据在多个文件中重复储存。这两者造成了大量的数据冗余。
（4）对现有数据文件不易扩充，不易移植，难以通过增、删数据项来适应新的应用要求。
20世纪60年代后期，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。
概括起来，数据库系统阶段的数据管理具有以下几个特点：
（1）采用数据模型表示复杂的数据结构。数据模型不仅描述数据本身的特征，还要描述数据之间的联系，这种联系通过所有存取路径。通过所有存储路径表示自然的数据联系是数据库与传统文件的根本区别。这样，数据不再面向特定的某个或多个应用，而是面对整个应用系统。如面向企业或部门，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。
（2）由于面对整个应用系统使得，数据冗余小，易修改、易扩充，实现了数据贡献。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。
（3）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。
（4）程序和数据有较高的独立性。数据的逻辑结构与物理结构之间的差别可以很大，用户以简单的逻辑结构操作数据而无须考虑数据的物理结构。
（5）具有良好的用户接口，用户可方便地开发和使用数据库。
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。
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W.H. Inmon 发表的《构建数据仓库》；1995年Database。
1. SQL Server
只能在windows上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据库。
2. Oracle
能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。
3. Sybase ASE
能在所有主流平台上运行（包括 windows）。 但由于早期Sybase与OS集成度不高，因此VERSION11.9.2以下版本需要较多OS和DB级补丁。在多平台的混合环境中，会有一定问题。
4. DB2
能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器，而国内到97年约占5%。
E.F.Codd 是关系数据库的鼻祖。首次提出了数据库系统的关系模型，开创了数据库关系方法和关系数据理论的研究。为数据库技术奠定了理论基础。由于他的杰出贡献，于1981年获得ACM图灵奖。 图灵奖是计算机界的最高奖项，相当于其他学科的诺贝尔奖。在数据库技术发展的历史上，1 9 7 0 年是发生伟大转折的一年。这一年的6 月，I B M 圣约瑟研究实验室的高级研究员埃德加·考特 (Edgar Frank Codd) 在Communications of ACM 上发表了《大型共享数据库数据的关系模型》一文。A C M 后来在1 9 8 3 年把这篇论文列为从 1 9 5 8 年以来的2 5 年中最具里程碑意义的2 5 篇论文之一，因为它首次明确而清晰地为数据库系统提出了一种崭新的模型， 即关系模型。 “关系”( r e l a t i o n ) 是数学中的一个基本概念，由集合中的任意元素所组成的若干有序偶对表示， 用以反映客观事物间的一定关系。如数之间的大小关系、人之间的亲属关系、商品流通中的购销关系等等。在自然界和社会中， 关系无处不在； 在计算机科学中， 关系的概念也具有十分重要的意义。计算机的逻辑设计、编译程序设计、算法分析与程序结构、信息检索等，都应用了关系的概念。而用关系的概念来建立数据模型，用以描述、设计与操纵数据库，考特是第一人。由于关系模型既简单、又有坚实的数学基础， 所以一经提出， 立即引起学术界和产业界的广泛重视，从理论与实践两方面对数据库技术产生了强烈的冲击。在关系模型提出之后，以前的基于层次模型和网状模型的数据库产品很快走向衰败以至消亡，一大批商品化关系数据库系统很快被开发出来并迅速占领了市场。其交替速度之快、除旧布新之彻底是软件史上所罕见的。基于7 0 年代后期到8 0 年代初期这一十分引人注目的现象，1 9 8 1 年的图灵奖很自然地授予了这位“关系数据库之父”。在接受图灵奖时, 他做了题为“关系数据库：提高生产率的实际基础”的演说。（刊于1982 年2 月的C o m m u n i c a t i o n s o f A C M 第1 0 9 至第1 1 7 页，或见《A C M图灵奖演说集》第3 9 1 至第4 1 0页。）考特原是英国人，1 9 2 3 年8 月1 9 日生于英格兰中部的港口城市波特兰。第二次世界大战爆发以后，年轻的考特应征入伍在皇家空军服役，1 9 4 2 至1 9 4 5 年期间任机长，参与了许多重大空战，为反法西斯战争立下了汗马功劳。二战结束以后，考特上牛津大学学习数学，于1 9 4 8 年取得学士学位以后到美国谋求发展。他先后在美国和加拿大工作，参加了I B M 第一台科学计算机7 0 1 以及第一台大型晶体管计算机 S T R E T C H 的逻辑设计，主持了第一个有多道程序设计能力的操作系统的开发。他自觉硬件知识缺乏，于是在6 0 年代初，到密歇根大学进修计算机与通信专业( 当时他已年近4 0 ) ，并于1 9 6 3 年获得硕士学位， 1 9 6 5 年取得博士学位。这使他的理论基础更加扎实，专业知识更加丰富。加上他在此之前十几年实践经验的积累，终于在1 9 7 0 年迸发出智慧的闪光，为数据库技术开辟了一个新时代。由于数据库是计算机各种应用的基础，所以关系模型的提出不仅为数据库技术的发展奠定了基础，同时也成为促进计算机普及应用的极大推动力。在考特提出关系模型以后，I B M 投巨资开展关系数据库管理系统的研究，其“S y s t e m R”项目的研究成果极大地推动了关系数据库技术的发展，在此基础上推出的D B 2 和S Q L 等产品成为I B M 的主流产品。S y s t e m R本身作为原型并未问世，但鉴于其影响，ACM还是把1988 年的 “软件系统奖”授予了S y s t e m R开发小组( 获奖的6 个人中就包括1 9 9 8 年图灵奖得主J . G r a y )。这一年的软件系统奖还破例同时授给两个软件，另一个得奖软件也是关系数据库管理系统，即著名的I N G R E S 。1 9 7 0 年以后，考特继续致力于完善与发展关系理论。1 9 7 2 年，他提出了关系代数和关系演算的概念， 定义了关系的并、交、投影、选择、连接等各种基本运算， 为日后成为标准的结构化查询语言（S Q L ）奠定了基础。考特还创办了一个研究所（关系研究所）和一家公司（C o d d & A s s o c i a t i o n s），他本人是美国国内和国外许多企业的数据库技术顾问。1 9 9 0 年，他编写出版了专著《数据库管理的关系模型： 第二版》， 全面总结了他几十年的理论探索和实践经验。考特是最早提出数据库OLAP概念的科学家。考特在提出OLAP概念的时候指出OLAP必须满足以下的12条规则： 有多维度的视角。 对用户透明。 访问性好。 提供报告的性能要稳定，不能因为维度的增加而变差。 采用客户端/服务器架构。 数据的每个维度都相当。 对稀疏矩阵有动态优化功能。 多用户支持。 对于跨域的计算不做任何限制。 直观的数据操作。 灵活的报告体系。 任意多的维度和维度集合。
数据管理的数据库阶段产生的标志是这三件事情1.1968年IBM公司推出层次模型IMS系统2.1969年美国CODASYL组织发布了DBTG报告3.1970年IBM公司的E.F.Codd连续发表论文，提出关系模型
使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。
数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。
数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段。
数据管理的诞生
数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。
通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。
而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。
然而，1950 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。
1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。
此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。
使用磁盘最大的好处是可以随机存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。
1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。
数据库系统的萌芽出现于二十世纪60 年代。
当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。
传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。
数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。
所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。
最早出现的网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发的IDS（Integrated Data Store）。
1964年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也即第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。
IDS 具有数据模式和日志的特征，但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码生成。
之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统，并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。
网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟，在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。
在数据库发展史上，网状数据库占有重要地位。
层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的，最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。
这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。
从60年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。
这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。
1973年Cullinane公司（也就是后来的Culli软件公司），开始出售Goodrich公司的IDMS改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。
网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。
用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。
而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。
1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《munication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。
尽管之前在1968年Childs已经提出了面向 *** 的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。
Codd的心愿是为数据库建立一个优美的数据模型。
后来Codd又陆续发表多篇文章，论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准，用数学理论奠定了关系数据库的基础。
关系模型有严格的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于理解和使用。
但是当时也有人认为关系模型是理想化的数据模型，用来实现DBMS是不现实的，尤其担心关系数据库的性能难以接受，更有人视其为当时正在进行中的网状数据库规范化工作的严重威胁。
为了促进对问题的理解，1974年ACM牵头组织了一次研讨会，会上开展了一场分别以Codd和Bachman为首的支持和反对关系数据库两派之间的辩论。
这次著名的辩论推动了关系数据库的发展，使其最终成为现代数据库产品的主流。
1969年Edgar F.“Ted” Codd发明了关系数据库。
1970年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是著名的System R。
其目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。
该项目结束于1979年，完成了第一个实现SQL的 DBMS。
然而IBM对IMS的承诺阻止了System R的投产，一直到1980年System R才作为一个产品正式推向市场。
IBM产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉，重视质量，尽量减少故障；IBM是个大公司，官僚体系庞大，IBM内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。
然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。
他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres公司以及硅谷的其他厂商所商品化。
后来，System R和Ingres系统双双获得ACM的1988年“软件系统奖”。
1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。
关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。
其代表产品有Oracle、IBM公司的 DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。
1974年IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin将Codd关系数据库的12条准则的数学定义以简单的关键字语法表现出来，里程碑式地提出了SQL(Structured Query Language)语言。
SQL语言的功能包括查询、操纵、定义和控制，是一个综合的、通用的关系数据库语言，同时又是一种高度非过程化的语言，只要求用户指出做什么而不需要指出怎么做。
SQL集成实现了数据库生命周期中的全部操作。
SQL提供了与关系数据库进行交互的方法，它可以与标准的编程语言一起工作。
自产生之日起，SQL语言便成了检验关系数据库的试金石，而SQL语言标准的每一次变更都指导着关系数据库产品的发展方向。
然而，直到二十世纪七十年代中期，关系理论才通过SQL在商业数据库Oracle和DB2中使用。
1986年，ANSI把SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL文本。
SQL标准有3个版本。
基本SQL定义是ANSⅨ3135-89，“Database Language - SQL with Integrity Enhancement”[ANS89]，一般叫做SQL-89。
SQL-89定义了模式定义、数据操作和事务处理。
SQL- 89和随后的ANSⅨ3168-1989，“Database Language-Embedded SQL”构成了第一代SQL标准。
ANSⅨ3135-1992[ANS92]描述了一种增强功能的SQL，叫做SQL-92标准。
SQL-92包括模式操作，动态创建和SQL语句动态执行、网络环境支持等增强特性。
在完成SQL-92标准后，ANSI和ISO即开始合作开发SQL3标准。
SQL3的主要特点在于抽象数据类型的支持，为新一代对象关系数据库提供了标准。
1976年IBM E.F.Codd发表了一篇里程碑的论文“R系统：数据库关系理论”，介绍了关系数据库理论和查询语言SQL。
Oracle的创始人Ellison非常仔细地阅读了这篇文章，被其内容震惊，这是第一次有人用全面一致的方案管理数据信息。
作者E.F.Codd 1966年就发表了关系数据库理论，并在IBM研究机构开发原型，这个项目就是R系统，存取数据表的语言就是SQL。
Ellison看完后，敏锐意识到在这个研究基础上可以开发商用软件系统。
而当时大多数人认为关系数据库不会有商业价值。
Ellison认为这是他们的机会：他们决定开发通用商用数据库系统Oracle，这个名字来源于他们曾给中央情报局做过的项目名。
几个月后，他们就开发了Oracle 1.0。
但这只不过是个玩具，除了完成简单关系查询不能做任何事情，他们花相当长的时间才使Oracle变得可用，维持公司运转主要靠承接一些数据库管理项目和做顾问咨询工作。
而IBM却没有计划开发，为什么蓝色巨人放弃了这个价值上百亿的产品，原因有很多：IBM的研究人员大多是学术出身，他们最感兴趣的是理论，而非推向市场的产品，从学术上看，研究成果应公开发表论文和演讲能使他们成名，为什么不呢？还有一个很主要的原因就是IBM当时有一个销售得还不错的层次数据库产品IMS。
直到1985年IBM才发布了关系数据库DB2 ，Ellision那时已经成了千万富翁。
Ellison曾将IBM 选择Microsoft 的MS-DOS作为IBM-PC机的操作系统比为：“世界企业经营历史上最严重的错误，价值超过了上千亿美元。”IBM发表R系统论文，而且没有很快推出关系数据库产品的错误可能仅仅次之。
Oracle的市值在1996年就达到了280亿美元。
随着信息技术和市场的发展，人们发现关系型数据库系统虽然技术很成熟，但其局限性也是显而易见的：它能很好地处理所谓的“表格型数据”，却对技术界出现的越来越多的复杂类型的数据无能为力。
九十年代以后，技术界一直在研究和寻求新型数据库系统。
但在什么是新型数据库系统的发展方向的问题上，产业界一度是相当困惑的。
受当时技术风潮的影响，在相当一段时间内，人们把大量的精力花在研究“面向对象的数据库系统(object oriented database)”或简称“OO数据库系统”。
值得一提的是，美国Stonebraker教授提出的面向对象的关系型数据库理论曾一度受到产业界的青睐。
而Stonebraker本人也在当时被Informix花大价钱聘为技术总负责人。
然而，数年的发展表明，面向对象的关系型数据库系统产品的市场发展的情况并不理想。
理论上的完美性并没有带来市场的热烈反应。
其不成功的主要原因在于，这种数据库产品的主要设计思想是企图用新型数据库系统来取代现有的数据库系统。
这对许多已经运用数据库系统多年并积累了大量工作数据的客户，尤其是大客户来说，是无法承受新旧数据间的转换而带来的巨大工作量及巨额开支的。
另外，面向对象的关系型数据库系统使查询语言变得极其复杂，从而使得无论是数据库的开发商家还是应用客户都视其复杂的应用技术为畏途。
二十世纪六十年代后期出现了一种新型数据库软件：决策支持系统(DSS)，其目的是让管理者在决策过程中更有效地利用数据信息。
于是在1970年，第一个联机分析处理工具——Express诞生了。
其他决策支持系统紧随其后，许多是由公司的IT部门开发出来的。
1985年，第一个商务智能系统(business intelligence)由Metaphor计算机系统有限公司为Procter & Gamble公司开发出来，主要是用来连接销售信息和零售的扫描仪数据。
同年， Pilot软件公司开始出售第一个商用客户/服务器执行信息系统——mand Center。
同样在这年，加州大学伯克利分校Ingres项目演变成Postgres，其目标是开发出一个面向对象的数据库。
此后一年， Graphael公司开发了第一个商用的对象数据库系统—Gbase。
1988年，IBM公司的研究者Barry Devlin和Paul Murphy发明了一个新的术语—信息仓库，之后，IT的厂商开始构建实验性的数据仓库。
1991年，W.H. Bill Inmon出版了一本“如何构建数据仓库”的书，使得数据仓库真正开始应用。
1991： W.H.“Bill” Inmon发表了”构建数据仓库”
二十世纪九十年代，随着基于PC的客户/服务器计算模式和企业软件包的广泛采用，数据管理的变革基本完成。
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。
Inter的异军突起以及XML语言的出现，给数据库系统的发展开辟了一片新的天地。
大概是每天在做实验的过程当中，突然突发奇想，想到了一个论文的点子，然后就会去写这个论文，而且这个博导非常喜欢写论文，写论文的速度也非常的快，所以每个月一篇也不是不可能。
我觉得不符合常理，因为写60多篇论文要花很多时间，而博导平时除了学习还有很多工作要做，根本没这么多时间写论文。
这种事情确实非常罕见，但是也不是不可能发生的，还是有一定合理性的。
首先，sci论文虽然确实很难发表，但是这对于很多学术型的人才来说并不是非常困难。学术研究一直是天才的游戏，对于很多适合做学术研究的人来说，一年发表几篇甚至几十篇SCI论文，都是唾手可得的，我们平常人觉得很难办到的事情对他们来说是轻而易举的。这位导师的论文确实非常多，但是对于很多大牛来说也不算是很夸张。
其次，根据这个导师的人生经历来看，他本人就是特别优秀的人，不管是研究经历还是学习经历都是特别优异的，在学校学习期间都是前几名，做研究之后更是一句绝尘。这样的人才发表60多篇论文，完全是轻而易举的。虽然他的论文确实比平常的多很多，但是也是因为他本人就比较优秀，所以才会有那么多的论文，这也算是比较符合常理的。
最后，我们国家的环境对论文的要求是比较高的，所以很多学术型研究毕业之后会进行大量的论文创作，这种情形在我们国内是比较罕见的，但是也是可以理解的，而这种情况也造成了我们国内有很多学者有很多的论文篇目。
总而言之，发表60多篇论文看上去很难，但是也并不是做不到，对于哪些是适合研究的人才或者智商很高的人来说，发表论文也是非常容易的。当然这种符合常理是建立在这个人是特别优秀的基础之上，如果对于普通人而言，发表60多篇论文是非常难的，甚至发表一两篇都是非常困难的，这要根据不同的情况来分析，而这个老师是一个特别优秀的博导，所以这种情况并不是特别罕见。
我觉得这个有点不符合常理，因为SCI论文是非常难发表的，这位博导竟然能发60多篇确实非常厉害。
答题/ 帅小西De --期待为您解惑！
小西的答题肯定有些许不到之处，欢迎各位朋友批评指正，谢谢大家！
这大概由下面几个因素决定。
首先看学校，不同的学校要求不一样，不同的学校水平不一样，这样他们的博士毕业生毕业时文章数肯定不一样，一般说来，水平高的大学博士发的文章好些，文章说可能也多些。比如，有的985高校要求毕业时应该有四五篇文章，其中核心几篇，sci几篇都是有明确规定的，这就是为什么国内好多期刊文章泛滥成灾，没办法，为了毕业，不得不发。
第二，做研究肯定要看个人天赋，有的人三年小二十篇sci有的人延期一次又一次，七八年了还达不到学校要求，必须承认，人和人的天赋有差距，还差距很大。
博士不容易毕业，而且在职的尤其时间长。有了老婆孩子肯定要分散一部分精力，而且有工作了后顾之忧也少了。不像纯学生那么容易投入精力。
博士毕业能发多少文章是个人能力，发100篇也可以，发1篇也行，但是能不能顺利毕业就另说了。
1，目前很多学校正在逐步取消博士论文的硬性要求，更多的学校对论文的数量和层次都要要求。
越好的学校要求越高，有的学校要求sci，有的学校要求国内核心期刊，以下是国内一些学校的要求，题主可以参考。
清华大学：2019年起，不再硬性要求发表论文，新规称：”鼓励依据学位论文以及多元化的学术创新成果评价博士生学术水平，不再以学术论文作为唯一依据。
北京大学：本人为第一作者身份（导师为第一作者时本人可以为第二作者）在国内核心刊物或国际重要刊物上至少发表或被接受发表2篇论文。
北京师范大学：4篇以上（含4篇）学术论文公开发表（其中至少1篇为CSSCI期刊论文），或2篇以上（含2篇）学术论文在CSSCI期刊上发表。论文第一作者应为博士生本人（与导师共同署名文章同视为第一作者），第一署名单位应为北京师范大学马克思主义学院。
浙江大学：SCI 文章两篇。且对IF(影响因子）有要求。
这么多人考博士是为了什么？做研究呗，做研究总得有研究成果吧，没有研究成果的博士和你我有什么区别。
而展现研究生成果最直接的方式就是论文，对于学校来说，这个评价标准特别好量化，而且是借助第三方权威机构的力量来进行量化。
将来会有更多的学校会学习清华大学的方式，多元评价，但是在没有监督的情况下也容易出问题，有利有弊吧。
希望以上回答对你有所帮助。
博士毕业发论文多少取决于博士导师与博士生本人的学术水平和勤奋程度。南京大学曾要求博士毕业至少发表两篇SCI论文，国内核心杂志论文两篇相当于一篇SCl论文，均要笫一作者，合作的SCⅠ论文第二作者视同国内核心杂志论文一作。我所指导的十五名博士有个别人发表了4篇SCl论文以上包括另外有合作的SCⅠ论文或国内核心杂志论文，他们除了特别勤奋有才能外，实际上为硕博连读生，在实验室干了四至五年。绝大部分博士能通过答辩拿到学位的都能发表两篇SCⅠ论文。我的同行博导的学生特别优秀者在特级杂志Scⅰence杂志发表一篇论文也可以顺利毕业获得学位。多数博士发表论文在专业一流或一般水平(影响因子2至6左右)。博士毕业论文及发表论文质量数量是博士能否通过答辩的重要因素，但学风和学习能力也极重要，如果有一项图表数据造假论文抄袭则论文再多也会被取诮学位资格，并追究导师责任。
博士毕业一般发多少文章？这问话问的都没有一个限定，中文期刊还是SCI？几区？影响因子高不高等等方面都没有，只单单问多少篇文章，是不是有点太过草率了？
我要说的是，博士毕业向来不是以发了多少篇文章来定义好坏的，因为单纯的看数量并没有什么实际意义，现在更看重的是上面我说的那几点，不然你发的再多也不好找工作，一样不具有核心竞争力。
这个要求有时候不是学校要求的，而是博士导师要求的，若是没达到要求，导师一般不会让你毕业。
至于发文章的要求，都已经到了博士这个等级了，大部分的导师都是重质不重量的，不信的话你可以问问身边的博士生，他们毕业要求发表的文章是规定多少篇吗？不是的，他们一般都会回答你几区、影响因子为多少以上的SCI一篇至两篇，当然也有不做要求的，那几区都无所谓，影响因子也不做考量。
是的，导师宁愿自己的学生整个博士就发了一篇一区或者二区、影响因子为5以上的SCI，也不要发了五六篇四区、影响因子零点几的。
其实这是一个很现实的问题，而且在很多高校或者科研院所招聘博士毕业生时，他们要求的也都是高水平的文章，分区比较靠后的可能需要十几篇才能抵得上人家一篇。而985/211等（现在可能主要说双一流）高校的要求更是高的吓人。
所以不要再问什么博士生一般能发多少文章，应该问的是博士生一般要发几区、影响因子多少以上的文章才能毕业更为准确 。
我见到有师兄发了2篇SCI刚刚能够毕业的，有师兄都快毕业了还没写到2篇SCI不断为毕业发愁，我也见过有师兄发了10篇SCI的，直接去某二本学校任教安家费就100万，每个博士能够发多少文章的数量真的天差地别。
根据我的观察博士是否能够满足毕业要求和导师的关系更大一些，但是博士是否能够发出高水平的文章更多的还是靠自己是否有足够的想法、自己是否真正深入 探索 问题了。
1.博士是否能够达到毕业的要求真的和导师的状态有关。
有些博士生导师真的不会太管学生，心好一点的可能还会想办法让你博士顺利毕业，有的干脆就是你自己想办法、想idea，如果你想不出来的话你很可能就要延毕了。听说有个师兄就是导师不太管没办法毕业，最后退学了读了几年书还是本科学历。
有些博士生导师对学生真的会尽职尽责一些，会定期督促博士生的进度，刚开始想idea给博士生练练手，有一套成熟的培养体系，这样加上自身的努力，还是会有些学术强的学生突出出来。我们课题组的师兄就已经发表了3篇顶级期刊，还是非常厉害的。
2.博士毕竟要自己想出一些想法，有足够的创新点才能够发表文章甚至投好的文章。
博士刚开始看文献、看论文都是为了打开自己的思路，看了前人做的东西你发现他的有哪些改进的地方，这时候你和老师交流是否这个想法有进行下去的必要，如果能够做那么就把其付诸到实践当中，做实验就是这样的啊，文章不过就是做实验后的总结。你的多少篇文章就代表你博士想出了多少个成熟的创新点。
3.博士能够发多少文章还取决于专业。
一般来说传统工科、文学类的专业都比较难发文章，因为真的工科做实验、文科一些专业调研还是需要一定的实验周期的，但是像化学、材料、生物类的就相对好发文章一些。这些专业的博士平均论文数量还是比其他专业要高一些的。
结束语：能够发多少篇文章还是要看导师的状态、自身的努力有关系的，这也是为什么读博一定要找一个好导师的缘故。同时不同专业的博士平均发文章的数量也不太一样，生物、化学类的还是比其他专业多发文章的。
如果有什么问题欢迎关注和私信我！
我举几个学校的例子吧，大家可以根据自己学校的情况进行补充。
资料来源于网络，如果不准确请大家更正。
不同学校,同一学校不同专业要求都不一样,有些专业发十几篇属一般水平,有些专业发一两篇已经不错了,不能比.
这种事和很多因素有关。
1.文理科之间以及不同的研究领域差别很大。理科相对好发表文章。在理科中，材料化学领域也相比数学物理方向好发。
2.你的导师是否是你所在领域的大牛。大牛的课题组相对好发文章，也相对好发好顶级期刊。
3.这和个人能力有关。我是在材料领域，已我认识的人为例，有人博士期间可以发十八九篇一作的文章，也有因为达不到学校毕业要求而被延期的。
4.和你所在学校的层次有关。学校这个平台的好坏直接影响你好不好发文章。同样一篇文章以好学校的名义投稿和以一般学校的名义投稿差别很大。这是我的切身体会。
近些年来，随着各种各样的博士论文造假，以及因为博士发不出论文而选择自杀的新闻出现，人们对博士毕业的门槛产生了关注。
一名博士想要毕业的话，需要满足两个条件：1、证明学术水平的小论文成果达到要求；2、通过博士论文答辩。
就小论文这一项来说，诸如北京大学、人民大学、复旦大学、上海交大等等各大重点高校，都是要求有两篇核心期刊论文。
当然，在具体的操作上或许会降低要求，至少要有1篇核心期刊，另外一篇可以是C扩、C集或者得到学术委员会认可的普刊。
此外，对于同一学校的不同专业来说，论文数量的要求也是不同的。有一些专业发论文比较容易，那么数量的要求就会更多。
但不管这些要求具体为何，普遍的要求就是两篇核心期刊。达到这个要求即可毕业。
对于大多数博士来说，两篇就是他们水平的极限，这点毋庸置疑。
但对于学术水平比较高的博士来说，两篇根本就是小意思洒洒水，他们发表的数量能够达到5篇以上，就属于很不错的情况了。
总而言之，通常是两篇。
这是因为她的实力非常的强，在自己的专业领域当中非常的有优势，写了很多关于新型太阳能电池方面的论文，这个博士生的颜值也是非常高的，所以能够走红网络。
我觉得这个有点不符合常理，因为SCI论文是非常难发表的，这位博导竟然能发60多篇确实非常厉害。
博士生导师发表论文是再正常不过的事情。这并没有什么争议性，只要论文是真实创作的，不抄袭就可以。
可以，不同论文不同架构，同一数据不建议多篇使用，但是可以做不同比较不同形式的处理以便表达不同的结果得出不同的结论。
通常作者要想将自己的作品发表，会把作品直接寄(送)至报社或杂志社，报社和杂志社在审阅后，如决定发表作者的作品，则会向作者发出用稿通知，并支付稿费。但在现实生活中，许多报社、杂志社由于工作繁忙，所以往往不能及时审阅来稿或发出用稿通知。
因此，作者可能在向一家报社或杂志社投稿后，由于长时间没有音讯，则将稿件再转投其他报社、杂志社，但最后两家报社或杂志社却都采用并刊登了该作者的同一作品，从而造成一稿多投的现象，此时作者是否可以向两家报社或杂志社同时索要稿费呢？根据合同法规定，投稿人(即作者)的投稿行为属于要约，出版单位同意发表是承诺，此时出版合同成立。但是对于报纸与期刊，往往无法与每个投稿人订立专门的出版合同，因此一稿多投的行为并不为法律所严格禁止。
根据我国著作权法第三十二条规定：著作权人向报社、杂志社投稿的，自稿件发出之日起15日内未收到报社通知决定刊登的，或者自稿件发出之日起30日内未收到杂志社通知决定刊登的，可以将同一作品向其他报社、杂志社投稿，但合同另有约定的除外。
根据这条规定，著作权人如果要一稿多投，应当符合15天或30天的标准才行。因此，在无合同特别约定的情况下，著作权人只要符合了15天或30天的期限，即使出现一稿多投的现象，出版单位也不能以一稿多投为由，而拒绝支付稿酬。
可以。没有明确规定不允许一年发表两篇论文或者多篇，只要作者时间安排合理，可以按时提交职称论文，一年内发表多篇论文是没有关系的，所以卫生晋级论文同一年发表3篇可以。论文是一个，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
如果是在一年内，能发五篇论文以上的人不是很多。因为整理一篇中文核心或EI就大约需要两天时间，整理一篇SCI需要大约一两个月(字数6000以上)，再考虑进来做实验和搞模拟的时间，一年也就两篇吧。发表论文需要看文献，调程序，搞模拟，整理数据，是一件工作量很大很复杂的工作。但是如果没有时间期限，那么日积月累发五篇以上论文的人就会比较多。
中级职称建筑工程师论文的数量准备1-3篇即可，具体要看文件的要求，一般无需发表核心期刊论文，普刊论文足够晋升中级职称，由此看来，中级职称论文的要求并不算高，比较适中，对于数量，其实职称评审是比较灵活的，一般文件中给出的数量要求是最基本要求，申报人至少需要准备文件要求的数量，如果多准备当然也是没有问题的，职称论文在评审中向来多多益善，发表的多，加分就高。
一般需要1篇论文，并且根据空格职称了解，还需要发表在刊号为CN、ISSN的专业期刊上，另外要有一篇专业技术报告。但部分专业的评委会或当地职称文件要求发表两篇的话，则按照要求去执行。
期刊论文发表有次数限制吗?中级职称及以上级别的职称基本都是需要发表若干篇职称论文的，发表若干职称论文最好的办法就是早准备早发表，但一些作者由于种种原因耽搁了发表，几篇论文打算集中发表，职称评审并没有明确规定不允许一年发表两篇或更多的文章，只要作者时间安排合理，最终也能按时提交职称论文，一年发表两篇或者更多的职称论文是没有问题的，但有些职称评审文件中会明确规定职称论文不能集中同一时间发表尤其是不能集中发表在同一刊物上，这一点需要特别注意，这种情况下我们就不能集中发表了。 很多职称申报者不是很清楚论文发表时间的有效期，有的一次突击发表2、3篇。根据众多作者的论文发表经验，原则上最好是一年一篇，或者1年2篇的话，发表时间上最好错开下。主要是给评审老师留下一个比较好的印象。至于发表时间间隔多久，职称文件一般没有对此作出比较详细的规定，按照我们推荐的最佳做法就行，也就是一年一篇。当然，有部分朋友可能没有提前做好准备，2、3个月左右发表2篇也是可以的，所以，这里我们提醒大家一定要提前做好论文发表的准备，这样给自己留出充分的时间。 职称论文发表时间很关键，往往决定了作者能否晋升，如何把握好论文的发表时间需要作者先了解清楚当地或是本单位的具体时间要求，按照要求合理规划积极准备，总体来说职称论文发表是宜早不宜晚，广大作者要尽早准备为好，最好不要出现集中发表的情况。
学校一般都有自己的具体规定，总的情况是硕士要求发一篇核心期刊，博士的话要发一篇SCI。一般硕士研究生毕业现在不要求发表学术论文，博士研究生一般要而且要求很高，具体还要看学校的规定