数据库
北大软微大数据库
一、北大软微大数据库
北大软微大数据库的力量与价值
如今,北大软微大数据库已经成为许多企业和组织的重要资产。随着信息时代的到来,数据被认为是新时代的石油,而大数据技术的兴起使得数据的收集、存储和分析变得更加便捷和高效。在这一大数据浪潮中,北大软微大数据库凭借其强大的功能和性能,得到了广泛的应用和认可。
北大软微大数据库不仅仅是一个存储数据的仓库,它更像是一个深藏着宝藏的宝库。通过对海量数据的分析和挖掘,我们可以发现其中蕴藏着许多宝贵的信息和规律。这些信息和规律不仅可以帮助企业做出正确的决策,还可以为其带来更多的商机和利润。
北大软微大数据库的优势
在竞争激烈的市场环境中,企业要想立于不败之地,就需要有一个强大的数据支持。而北大软微大数据库作为一款业界领先的数据库产品,具有许多突出的优势:
- 高性能:北大软微大数据库能够快速高效地处理海量数据,保证用户在瞬息万变的市场中能够及时做出反应。
- 可靠性:作为一个重要的数据枢纽,北大软微大数据库具有极高的稳定性和可靠性,保障数据的安全性和完整性。
- 灵活性:北大软微大数据库支持多种数据模型和查询语言,能够满足各种不同业务需求的数据处理要求。
- 扩展性:随着业务的发展,北大软微大数据库能够轻松进行扩展,保证系统的稳定性和性能。
北大软微大数据库在SEO优化中的应用
SEO(Search Engine Optimization)是指通过优化网站的结构和内容,使其在搜索引擎中获得更高的排名,提升网站的流量和曝光度。而北大软微大数据库在SEO优化中扮演着至关重要的角色。
随着搜索引擎算法的不断升级和变化,优质的内容已经成为影响排名的关键因素之一。而北大软微大数据库作为一个数据的集中存储和管理系统,能够帮助企业更好地管理和优化其网站上的内容,提升网站的价值和质量。
另外,北大软微大数据库还可以通过对用户行为数据的分析,帮助企业更好地了解用户的需求和行为习惯,根据用户的搜索习惯和喜好进行内容的个性化推荐,从而提升用户体验,增加用户粘性,进而提升网站的排名和曝光度。
结语
总的来说,北大软微大数据库以其强大的功能和性能,为企业和组织带来了更多的商机和机会。在未来的发展中,北大软微大数据库将继续发挥其重要作用,助力企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。
二、北大外文数据库有哪些
北大外文数据库有哪些
北大外文数据库是中国最大的外文学术资源平台之一,为学术界和研究人员提供了丰富的外文文献资源。这些数据库所收录的文献涵盖了各个学科领域,包括人文社科、自然科学、医学等。下面将介绍一些北大外文数据库中常用的几个子数据库。
1. 美国人文社科索引(ATLA Religion Database)
ATLA Religion Database是一个致力于宗教研究的文献数据库,涵盖了全球范围内的宗教相关文献。该数据库收录了宗教学、神学、古代宗教、新教、天主教、犹太教等方面的文章、论文、书籍等,为研究人员提供了广泛的研究资源。
2. 经济文献数据库(EconLit)
EconLit数据库是经济学领域的重要文献资源,收录了经济学、金融学和相关学科领域的文献资料。该数据库涵盖了国内外期刊、会议论文、研究报告等文献类型,为经济学研究人员提供了全面的文献检索与参考。
3. 医学文献数据库(MEDLINE)
MEDLINE是生物医学领域的重要文献数据库,通过该数据库可以获取到包括医学、生物医学、药学、护理学等领域的学术期刊、会议论文、书籍等文献。该数据库由美国国立医学图书馆(NLM)维护,涵盖了全球范围内的医学文献资源。
4. 教育文献数据库(ERIC)
ERIC数据库是教育学研究领域的重要资源,收录了全球范围内的教育相关文献。该数据库包括教育学、心理学、儿童发展、教育技术等方面的文献,为教育工作者和研究人员提供了丰富的研究资料。
5. 文学批评数据库(MLA International Bibliography)
MLA International Bibliography是文学研究领域的重要文献索引数据库,收录了全球范围内的文学批评、文学理论、作家传记等文献资源。该数据库涵盖了各个语种的文学作品,为文学研究人员提供了广泛的研究参考。
除了上述几个常用的子数据库外,北大外文数据库还包括了许多其他的子数据库,如社会科学索引(Social Sciences Citation Index)、科学引文索引(Science Citation Index)、人文文摘等。这些数据库覆盖了领域广泛,文献资源丰富,为研究人员提供了便捷的文献检索和阅读平台。
使用北大外文库的好处
使用北大外文数据库有许多好处,对于研究人员和学术工作者来说尤其重要。下面列举了一些使用北大外文数据库的好处:
- 全面的文献资源:北大外文数据库收录了大量的学术期刊、会议论文、研究报告等文献资源,覆盖了不同学科领域的研究成果。
- 高质量的文献内容:北大外文数据库所收录的文献经过了严格的审核和筛选,保证了文献质量的高度可信。
- 便捷的文献检索:北大外文数据库提供了多种检索方式和工具,使用户可以快速、准确地获取所需的文献信息。
- 学术交流与合作:北大外文数据库为学术研究人员提供了广泛的研究资源和信息共享平台,便于学者间的交流与合作。
- 及时的文献更新:北大外文数据库会定期更新和添加新的文献资源,使用户可以获取到最新的研究成果和文献信息。
综上所述,北大外文数据库是一个非常重要的学术资源平台,为研究人员提供了丰富的外文文献资源。无论是在人文社科领域、自然科学领域还是医学领域,北大外文数据库都能满足用户的需求,并且通过便捷的检索方式和高质量的文献内容,提供了良好的研究条件和学术支持。
三、北大图书馆是什么数据库提供支持?
是oracle数据库提供支持,oracle数据通常应用在大型数据场景里面的。
四、为何常见的论文数据库搜索不到北大清华的学位论文?
“常见的论文数据库”指的是什么,莫非是知网cnki和万方wanfang?哎,这种文献检索水平。。。目测题主是本科生或者文科生。
对于学位论文,除了保密单位的论文会雪藏更久,所有研究生都有权选择当年公开和三年后公开。正常一点的研究生都会选择三年后公开,这样可以给把学位论文的研究成果发表成期刊论文预留三年的时间。
那么三年之后公开的论文会发布在哪里?所有硕士和博士学位论文纸质版都在自己大学图书馆的自建数据库里,可以在该大学图书馆馆藏资源里检索纸质版和电子版。同时,已经公开的博士学位论文纸质版会被收藏到中国国家图书馆,可以在中国国家图书馆官网上检索到对应题录,但是纸质版借阅需要到北京入馆借阅。
五、北大保安考上北大感想
北大保安考上北大感想
大家好,我是北大保安李明。我今天很高兴能够跟大家分享一下我考上北京大学的感想与经历。
努力改变命运
作为一个普通的保安,我从事的工作虽然平凡,但我一直怀揣着改变命运的梦想。尽管工作辛苦,但我从来没有放弃过学习的机会。每天在例行的工作之余,我都会抽出时间自学,通过网上课程和读书来提升自己的知识水平。
北大一直是我心中的梦想学府,但考上北大对于一个保安来说似乎是一个不可企及的目标。然而,我从不放弃希望,坚信只要用心去追求,就一定能够实现自己的梦想。
勇往直前
为了备考北大的考试,我放弃了休息时间,利用每一分每一秒来系统地学习各科目的知识。同时,我积极参加各类培训班和学习小组,与其他有共同目标的人一起互相鼓励、交流学习心得。
一次次失败,没有让我气馁,反而更加坚定了我要实现梦想的决心。每次考试不理想,我都会及时总结经验教训,不断调整复习方法和学习策略。我相信,只要坚持不懈地努力,总会找到适合自己的学习方式。
感恩与奋斗
考上北大是我一生中最大的成就。每当回忆起过去的艰辛与努力,我深深感激那些曾经支持和鼓励过我的人。他们的关心和帮助,是我不断向前的最大动力。
同时,这次经历也让我深感教育的重要性。教育不仅仅是学院里的功课,更是对人生的正确认识、价值观的培养和思维方式的塑造。通过北大的学习经历,我更加明确了自己的人生目标和追求,也更加坚定了努力实现更大梦想的信心。
展望未来
如今,我已经成为一名北大的学生,我感到无比自豪。北大给予了我许多难得的学习机会和资源,我将倍加珍惜,全力以赴地学习各门课程。
我希望将来能够利用所学为社会做出更大的贡献。无论是在学术研究领域,还是在与人类发展密切相关的各个行业,我都将努力探索、实践、创新,为社会的进步贡献自己的力量。
结束语
感谢大家花时间阅读我的北大保安考上北大的感想与经历。我想告诉大家的是,无论我们从事什么样的工作,都不应低估自己的潜力。只要有梦想、有决心,并付诸努力去追求,我们终将取得成功。
让我们一起携手,为自己的梦想而奋斗!
六、如何建立数据库,利用什么软件建立数据库?
啥叫数据库?excel也可以算,access也可以算,mysql也可以算,hbase也可以算,你要数据库干啥,决定了你怎么搭建数据库。
七、数据库设计?
本文档明确数据库设计原则和规范,规范数据库对象命名方式,见名知意,强化分工,保证数据库高效稳定运行
1 数据库设计原则
1) 充分考虑业务逻辑和数据分离,数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统,尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图,不用触发器。
2) 充分考虑数据库整体安全设计,数据库管理和使用人员权限分离。
3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求,结合主机、存储等需求,做好数据库性能设计。
4) 充分考虑数据增长模型,决策是否采用“分布式(水平拆分或者垂直拆分)”模式。
5) 充分考虑业务数据安全等级,设计合适的备份和恢复策略。
2 设计规范
2.1 约定
1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF,尽量减少非标准范式或者反模式使用。
3NF规定:
Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。
Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识(有唯一键)。
Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。
常见关键字(不得直接作为相关命名):range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等,更多请参考 MySQL 官方保留字。
2) 数据库和表的字符集统一:字符集(utf8mb4),排序规则(utf8mb4_general_ci)
2.2 表设计规范
1) 应该根据系统架构中的组件划分,针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计;不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少,确保组件对应的表之间的独立性,为系统或表结构的重构提供可能性。
2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计,首先分析系统业务,根据职责定义对象。对象要符合封装的特性,确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内,不会出现职责描述缺失或多余。
3) 应针对所有表的主键和外键建立索引,有针对性地建立组合属性的索引。
4) 尽量少采用存储过程。
5) 设计出的表要具有较好的使用性。
6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余,确保数据的准确性。
2.3 字段规范
1) 一行记录必须表内唯一,表必须有主键。
2) 如果数据库类型为MYSQL ,应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE,建议使用UUID为主键。
3) 日期字段,如需要按照时间进行KEY分区或者子分区,则使用VARCHAR2类型存储,存储格式为:YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列,则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。
4) 字段名称和字段数据类型对应,如DATE命名字段,则存储时间精确到日,如TIME命名字段,则存储时间精确到时分秒,甚至毫秒。
2.4 命名规范类
2.4.1 约定
1) 数据库对象命名清晰,尽量做到见名知意,在进行数据库建模时备注对象,便于他人理解。
2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词
3) 数据库类型为ORACLE,则使用驼峰式命名规范
4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符
3 管理范围
管理数据库中所有对象,包括库,表,视图,索引,过程,自定义函数,包,序列,触发器等
3.1 建库
1) 数据库名:采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接
2) 数据库编码规则及排序规则:字符集(utf8mb4),排序规则(utf8mb4_general_ci)
3) 建库其他要求:库名与应用名称尽量一致
3.2 建表
表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括,单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长,则从前面单词开始截取,保留单词前三位,保留完整的最后一个单词,如果依然超长,则保留前面单词首字母,直接和最后一个单词连接;临时表命名以TMP开头,命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母;表名不能直接采用关键字命名
1) 表命名:采用“业务名称_表的作用”格式命名(例如:alipay_task / force_project / trade_config)
2) 建表其他要求:表名长度不能超过30个字符;一定要指定一个主键字段;必须要根据业务对表注释;如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时,需要及时更新字段注释;
3) 表必备字段:
`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态(1删除、0未删除)',
`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态(1启用、0作废)',
`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',
`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
3.3 建字段
1) 字段命名:
表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息,使用名词性质英文单词表示,如需要单词词组来进行概括,单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名;字段名必须使用小写字母或数字,禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出现数字;表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 的方式命名,数据类型是 unsigned tinyint;表达逻辑删除的字段名 is_deleted,1 表示删除,0 表示未删除
2) 字段类型、长度
如果存储的字符串长度几乎相等,使用 char 定长字符串类型;小数类型为 decimal;id 必为主键,类型为 bigint unsigned;应尽量以自增INT类型为主键;优先选择符合存储需要的最小的数据类型;将字符串转化为数字类型存储;对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648,unsigned int 0-2147483648,有符号比无符号多出一倍的存储空间;varchar(n) n代表字符数,不是字节数,varchar(255)=765个字节,过大的长度会消耗更多的内存;避免使用text\BLOB数据类型,建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中,text\BLOB类型只能使用前缀索引;避免使用enum数据类型,修改enum需要使用alter语句,enum类型的order by操作效率低,需要额外操作,禁止使用数值作为enum的枚举值;尽可能把所有列定义为not null,索引null列需要额外的空间来保存,所以要占用更多的空间,进行比较和计算时要对null值做特别的处理;禁止字符串存储日期型的数据,缺点1:无法用日期函数进行计算和比较,缺点2:用字符串存储日期要占用更多的空间;使用timestamp或datetime类型存储时间,timestamp存储空间更小;财务的相关金额使用decimal类型,decimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度,float、double非精准浮点数
3) 字段其他要求
字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段,属性 字符集(utf8mb4),排序规则(utf8mb4_general_ci)、字段必须根据业务进行注释。
3.4 建索引
主键索引名为 pk_字段名;唯一索引名为 uk_字段名;普通索引名则为 idx_字段名。
说明:pk_ 即 primary key;uk_ 即 unique key;idx_ 即 index 的简称。
3.5 创建数据库表视图
1) 视图命名:以"v_项目名/模块名_用途"格式命名
2) 视图其他要求:视图名称长度不能超过30个字符
3.6 建存储过程及自定义数据库函数
1) 存储过程命名:以"sp_用途"格式命名
2) 自定义数据库函数:以“fn_用途”格式命名
3) 存储过程或自定义数据库函数:参数命名以“p_”开头命名;内部变量命名以“v_”开头命名;游标命名以“cur_loop_”开头命名;循环变量命名以“i_found_”开头命名。
3.7 建数据库用户
用户命名:采用授权用户姓名全拼小写命名
3.8 其他要求
1) 查询大数据表,参数字段需建索引;
2) 数据库表、字段删除或变更操作(a-不需要的表或字段,一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段,先备注作废原表或原字段,再创建新表或新字段,且备注好作废原因。);
八、数据库类型有哪些,目前主流数据库是哪种?
关系型数据库,非关系型数据库(NoSQL),键值(Key-value)数据库。主流的数据库那就是关系型数据库了,特别是关系型数据库中的分布式数据库。墨天轮最新排名(2022.11)数据库前十榜单中关系型数据库占了1-9名,前二十榜单中也仅有两个非关系型数据库。关系型数据库之所以占了绝大部分数据库份额,是因为关系型数据库作为成熟的数据库技术理念,其精髓的范式设计,严谨的一致性,原子性,完整性等优势是无法被取代的。
AntDB在运营商深耕了十几年,覆盖了OLTP与OLAP场景,是非常典型的HTAP类型的关系型数据库,业务覆盖计费、CRM等核心交易,同时覆盖清算分析等分析型业务。比如AntDB数据库服务于中国电信某省计费系统上云,包含数据层、批价和出账流程等大规模业务。在系统设计上,将资源、资产等交易热数据迁移到AntDB数据库,极大地提高了业务关键数据的访问效率,整体提高了话单事务的处理性能。AntDB数据库支撑10亿用户的通信交易场景,进行在线交易与数据分析处理的HTAP混合负载,帮助客户解决核心系统解决海量数据管理难题,基于分布式的架构设计,实现了在线弹性伸缩、强一致性事务、跨机房高可用等能力。
九、数据库设计 案例?
以下是一个简单的MySQL数据库设计案例,以存储学生和课程信息为例:
假设我们有两个实体:学生(Student)和课程(Course),每个学生可以选择多个课程,每个课程可以被多个学生选择。
首先,我们创建两个表来表示学生和课程:
Student表
列名 | 类型 |
---|---|
student_id | INT (主键) |
name | VARCHAR |
age | INT |
gender | VARCHAR |
Course表
列名 | 类型 |
---|---|
course_id | INT (主键) |
name | VARCHAR |
credit | INT |
instructor | VARCHAR |
接下来,我们需要创建一个关联表来存储学生和课程之间的关系,表示学生选择了哪些课程:
Student_Course表
列名 | 类型 |
---|---|
student_id | INT (外键) |
course_id | INT (外键) |
在Student_Course表中,student_id和course_id列分别作为外键,关联到Student表和Course表的主键。
这种设计模式称为"多对多"关系,通过使用关联表来实现学生和课程之间的多对多关系。
通过以上的数据库设计,你可以存储和查询学生、课程以及学生选择的课程的信息。当然,具体的数据库设计取决于你的实际需求和业务规则,上述仅提供了一个简单的示例。
十、合肥北大有几家北大?
合肥地区北大青鸟总共有四家,分布在不同的区域。分别有北城庐阳校区,安农大校区,合工大校区,金中环校区。 学员可以根据自己的地理位置选择合适的校区
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