在計算機科學中，記錄也稱為結構體或複合資料（record）是基本的數據結構，記錄是一些相關欄位的聚集，它們可由不同的資料類型組成，通常是固定的數量和序列。源輸入記錄是指從外界對象產生並輸入系統的記錄，這些記錄都是還沒有經過處理的。
基本介紹
- 中文名：源輸入記錄
- 外文名：Source input record
- 學科：計算機科學
- 定義：外界對象產生、未處理過的記錄
- 類型：文本、圖像、音頻等
- 性質：是相對的
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定義
有關文獻中，還沒有給出源輸入記錄的明確解釋，主要原因有以下：源這個術語是相對的，對於處理系統和處理對象，可以定義不同的源輸入記錄；外界對象這個對象既可以是廣義的，也可以是狹義的，這取決於當時的條件。因此，源輸入記錄一般可以指從外界對象產生並輸入系統的記錄，這些記錄都是還沒有經過處理的。這些記錄類型也是不確定的，可以是字元、文本、圖像、音頻等。源輸入記錄可以是數據源、流數據或者一些其他源輸入數據。例如用搜尋引擎進行搜尋時，在搜尋框輸入的數據對於伺服器端來說就是源輸入記錄。
記錄
記錄是一組相關數據項的集合，用於描述一個對象在某方面的屬性。記錄中的每個欄位或稱為元素，但可能與集合的元素概念混淆不清。在面向對象編程中，記錄的欄位也另外被稱為成員；依照慣例和具體的程式語言，多元組有可能會被認為是一個記錄，反之亦然。
譬如將日期儲存為一個記錄，則其中包含了數字的年份，以字串表示的月份和數字的日期等欄位。而人事記錄可包含姓名，薪水和職級等欄位。一個圓形的記錄可包含圓中心點和它的半徑－在這種情況下，圓中心點本身可能表示為x和y座標的點記錄。
記錄與陣列的區別在於，它們的欄位數通常是固定的，每個欄位都有一個名稱，而且每個欄位可能有不同的類型。
一個記錄型別是描述其中欄位所具有值和變數的資料類型。大多數現代計算機語言允許開發人員自由定義新的記錄型別。記錄型別的定義將會指定每個欄位的資料類型和存取它的標識符（名稱或標籤）。
記錄可以存在於任何存儲介質中，包括主記憶體和大容量存儲裝置，如磁帶或硬碟。記錄是大多數數據結構的基本組成部分，特別是連結的數據結構。
許多計算機檔案是以邏輯記錄的陣列組成的，通常被分組成更大的實體記錄或區塊以提高存取效率。
面向對象語言中的物件本質上是一個記錄，有如何處理該記錄的專用程式；而物件型別是對記錄類型的詳細描述。實際上在大多數面向對象語言中，記錄只是物件的特殊情況，並且被稱為普通舊數據結構（plain old data structures, PODS），與使用OO特徵的物件形成對比。
計算機的記錄可類比為數學的元組。相同地，記錄型別可看作是兩個或多個數學集合的笛卡爾積，或是以特定語言實作的抽象乘積型別。
數據源
概述
數據源是指資料庫應用程式所使用的資料庫或者資料庫伺服器。
數據源（Data Source）顧名思義，數據的來源，是提供某種所需要數據的器件或原始媒體。在數據源中存儲了所有建立資料庫連線的信息。就像通過指定檔案名稱稱可以在檔案系統中找到檔案一樣，通過提供正確的數據源名稱，你可以找到相應的資料庫連線。
信息系統的數據源必需可靠且具備更新能力，常用的數據源有：①觀測數據，即現場獲取的實測數據，它們包括野外實地勘測、量算數據，台站的觀測記錄數據，遙測數據等。②分析測定數據，即利用物理和化學方法分析測定的數據。③圖形數據，各種地形圖和專題地圖等。④統計調查數據，各種類型的統計報表、社會調查數據等。⑤遙感數據，由地面、航空或航天遙感獲得的數據。中國的數據源數量龐大。如：全國範圍的土地資源清查及詳查數據，航空攝影測量圖像和國土普查衛星資料已覆蓋全國，定位、半定位觀測站網遍布全國，有地面調查、地圖測繪等大量數據。
名稱
數據源名稱（data source name，DSN）是包含了有關某個特定資料庫信息的數據結構，這個信息是開放式資料庫連線驅動能夠連線到資料庫上必需的信息。DSN存儲在註冊表或作為一個單獨的文本檔案，DSN裡面包含的信息有名稱、目錄和資料庫驅動器，以及用戶ID和密碼（根據DSN的類型）。開發人員為每個資料庫創建一個獨立的DSN。為了連線到某個資料庫，開發人員需要在程式中指定DSN。相反，沒有DSN的連線則需要在程式中指定所有必要的信息。
流數據
流數據是指由數千個數據源持續生成的數據，通常也同時以數據記錄的形式傳送，規模較小（約幾千位元組）。流數據包括多種數據，例如客戶使用您的移動或 Web 應用程式生成的日誌檔案、網購數據、遊戲內玩家活動、社交網站信息、金融交易大廳或地理空間服務，以及來自數據中心內所連線設備或儀器的遙測數據。
此類數據需要按記錄或根據滑動時間視窗按順序進行遞增式處理，可用於多種分析，包括關聯、聚合、篩選和取樣。藉助此類分析得出的信息，公司得以深入了解其業務和客戶活動的方方面面，例如服務使用情況（用於計量/計費）、伺服器活動、網站點擊量以及設備、人員和實物的地理位置，從而迅速對新情況做出回響。例如，公司可以持續分析社交媒體流，從而跟蹤公眾對其品牌和產品的看法的變化，並在必要時及時做出反應。
流數據具有四個特點：
1）數據實時到達；
2）數據到達次序獨立，不受套用系統所控制；
3）數據規模宏大且不能預知其最大值；
4）數據一經處理，除非特意保存，否則不能被再次取出處理，或者再次提取數據代價昂貴。
