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1. 环境与软硬件规范 2. 操作系统安装规范 3. 操作系统配置规范 4. ORACLE数据库配置规范 5. 安全基线配置

空间数据库（Spatial DBMS）是一种能够有效地存储、操作和查询空间数据的数据库管理系统。它包括表示在几何空间中定义的对象的空间数据，以及用于查询和分析此类数据的工具。大多数空间数据库都允许表示简单的几何对象，例如点、线和多边形。一些空间数据库处理更复杂的结构，例如3D 对象、拓扑覆盖、线性网络和不规则三角网络。空间数据库的管理方式主要有四种：文件关系数据库混合管理方案、全关系式数据库管理方案、面向对象数据库管理方案、对象关系数据库管理方案。这四种方案各有优劣。空间数据库与传统数据库在数据连续性、数据相关性、空间关系、记录长度、查询与操作等方面都有显著的区别。在应用场景方面，目前空间数据库在智慧城市、气象、环境、农业和交通等领域中有广泛的应用。随着技术的发展，目前空间数据库的发展趋势主要集中在分布式处理、实时数据流分析、深度学习算法、3D可视化和云服务等方面。

数字化正在改变世界万物，而数字世界的底层，则是庞大的不断产生、汇集、运算的数据。实现数字化的前提是数据化，而数据的可存、可用、可管、可流动、可分析，都离不开数据库。数据库作为信息系统的核心，在计算机中扮演着承上启下的作用，向下实现调动计算、网络、存储等基础资源，向上完成支撑各种应用软件需求，是计算功能得以实现的基础设施底座。数据库的发展不仅影响着计算机技术的发展进程，也推动着经济社会和数字中国的持续进步。

自1970年以来，数据架构技术不断演进，先后有OLTP（交易型数据库）、OLAP（分析型数据库）、大数据/数据湖、NewSQL、HTAP、LakeHouse以及目前的超融合架构。当前数据中心部署的数据产品大体可分为四大类，包括交易型数据库、分析型数据库、专用数据库以及大数据/数据湖。这四大类产品之间需要频繁的数据搬运，整个技术栈非常复杂，由此带来了诸多问题和挑战。超融合数据库融合各种技术于一体，可以很好的解决交易型数据库（OLTP）、分析型数据库（OLAP）、大数据/数据湖（Data Lake）之间频繁进行数据搬运导致的复杂低效、代价高昂等问题，简洁而优雅。不过，超融合数据库在发展过程中也面临存储扩展性受限、数据安全等问题和挑战。