几种索引技术的比较

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计算机视觉中的图像索引技术

计算机视觉中的图像索引技术在计算机视觉领域，图像索引技术是一种用于快速检索和识别图像

的方法。随着数字图像的爆发式增长，如何高效地管理和检索这些海

量图像成为了一个迫切的问题。图像索引技术通过将图像转化为索引

特征向量，实现对图像的内容描述和相似度比较，从而快速检索出目

标图像。本文将介绍几种常用的图像索引技术，包括颜色直方图、纹

理特征、形状特征以及深度学习方法等。

一、颜色直方图

颜色直方图是图像索引中最常用的特征表示方法之一。它将图像的

颜色信息进行统计和分析，得到一个用于表示图像颜色分布的直方图。常见的颜色空间有RGB、HSV等。通过计算图像在不同颜色通道上的

像素分布，可以得到一个维度较低的特征向量。基于颜色直方图的图

像检索方法简单高效，适用于一些颜色信息起主导作用的应用场景。

二、纹理特征

纹理特征是指图像中不同区域的纹理结构的描述方式。常用的纹理

特征包括灰度共生矩阵、小波变换、Gabor滤波器等。这些方法通过分

析图像中的纹理变化来表示图像的纹理特征。纹理特征可以用于识别

具有相似纹理结构的图像，例如草地、木纹等。

三、形状特征

形状特征是指图像中物体的外形信息。常见的形状特征包括边缘描

述子、轮廓匹配等。边缘描述子通过提取图像中的边缘信息来描述物

体的形状特征，轮廓匹配则通过比较物体的轮廓曲线来判断物体的相

似性。形状特征可以用于在大规模图像数据库中快速检索并匹配具有

相似形状的图像。

四、深度学习方法

近年来，深度学习方法在图像索引领域取得了显著的成果。卷积神

经网络(CNN)是其中最为常用的模型之一。通过训练大规模图像数据库，CNN可以学习到图像中的高级特征表示，这些特征能够更加准确地描

向量检索常见的索引类型

向量检索是一种常见的索引技术，它可以通过计算文本之间的相似度来实现检索功能。以下是几种常见的索引类型：

1. 倒排索引：倒排索引是一种常见的向量检索索引类型。它将文档中的每个词作为关键字，然后建立一个词汇表，记录出现了该词的文档列表。这样，当用户输入一个查询词时，系统可以快速找到包含该词的文档。

2. 向量空间模型：向量空间模型是一种常见的基于向量的索引类型。它将每个文档表示为一个向量，向量的每个维度代表一个特征（如词频或TF-IDF值）。通过计算查询向量与文档向量之间的相似度，系统可以找到与查询最相似的文档。

3. 树状结构索引：树状结构索引是一种常见的多层索引类型。它将文档集合划分为多个子集，并在每个子集上构建索引。通过逐层搜索，系统可以快速定位到包含查询的子集，从而提高检索效率。

4. 基于语义的索引：基于语义的索引是一种常见的使用语义信息进行索引的技术。它通过将词语映射到语义空间中的向量表示，并计算查询向量与文档向量之间的语义相似度来实现检索功能。

向量检索常见的索引类型包括倒排索引、向量空间模型、树状结构索引和基于语义的索引。这些索引类型可以提高检索效率，并帮助用户快速找到所需的文档。通过合理应用这些索引类型，我们可以

构建出高效、准确的向量检索系统。

数据库索引技术对多维范围查询的性能优化

在现代信息化社会中，大量数据的存储、管理和查询已经成为各行各业必不可少的基础工作。而对于数据库来说，如何优化查询性能，提高数据处理效率显得尤为重要。本篇文章将重点探讨数据库索引技术对多维范围查询的性能优化，帮助读者了解索引技术及其应用场景。

一、数据库索引技术概述

数据库索引是一种特殊的数据结构，它是对数据库表中一列或多列的值进行高效查找和排序的数据结构。索引的建立可以显著提高数据库查询效率，并且可以帮助数据库系统避免全表扫描，减少查询的时间和资源使用。数据库主要有以下几种索引结构：

1. B树索引：B树是一种平衡的、多路搜索树结构，每个节点通常有多个子节点。B树索引常用于范围查询和等值查询。

2. 哈希索引：将数据进行哈希处理后，通过哈希函数访问数据。哈希索引的查询速度非常快，但无法支持范围查询和排序。

3. 全文索引：全文索引主要用于对文本内容进行索引和查询。它依赖于全文检索引擎，支持关键词查询和模糊查询。

4. 空间索引：空间索引主要支持对空间数据进行查询和排序，常用于地理信息系统和物联网系统中。

二、多维范围查询及其优化方法

多维范围查询是一种业务常见的查询方式，它常用于按照多个属性对数据进行筛选和排序。例如，查询所有销售额在1000-2000之间，且所处地区在华东地区的商品列表。对于这种查询方式，传统的B树索引并不能有效的支持，因为B树并

不支持同时按照多列进行查询。那么，如何对多维范围查询进行优化呢？下面我们将介绍一些优化方法：

1. 空间索引的应用

对于需要进行空间维度筛选的多维范围查询，我们可以使用空间索引进行优化。空间索引可以将空间数据映射到一维轴上，然后在此基础上使用B树索引进行查询。例如，我们可以将地理坐标数据进行高德坐标系转换，然后使用B树索引查询。

大规模文本检索算法的研究与应用

随着互联网技术的不断发展，人们需要处理海量的文本数据，这时就需要大规模文本检索技术。大规模文本检索技术需要高效的算法支持，这里介绍几种常见的大规模文本检索算法。

一、倒排索引

倒排索引是一种常用的文本检索算法，它利用词汇表，记录每个单词在文档中出现的位置信息，形成一个以词为关键字，以文档为值的索引表，称为倒排索引表。

倒排索引可以快速地查询某个单词在哪些文档中出现，也可以用于实现文本相关性排序、过滤和聚类等功能。常用的倒排索引算法有BM25、TFIDF等。

二、分布式索引

分布式索引是一种基于分布式系统的索引技术。与传统的单机索引不同，分布式索引在多台机器上构建索引，从而实现大规模的文本检索。

分布式索引通常需要解决分片、分配、负载均衡等问题，同时还需要支持分布式的查询。目前常用的分布式索引算法有Solr、Elasticsearch等。

三、深度学习

深度学习是一种常用的机器学习算法，它可以通过神经网络等

模型来学习文本的语义信息，进而实现文本检索。

深度学习在文本检索中可以实现词向量嵌入、句子向量嵌入、

文档向量嵌入等功能，并可以用于实现文本分类、聚类等复杂任务。

四、图数据库

图数据库是一种基于图结构的数据库，可以用于存储文本之间

的语义关系，并用于实现搜索、统计、分析等功能。

图数据库可以使用图论算法来处理文本之间的关系，如PageRank、Betweenness等算法。同时，图数据库也可以支持查询、聚类等操作，如Neo4j、ArangoDB等。

在实际应用中，不同的大规模文本检索算法可以结合使用，以

sqlserver索引用法

在SQL Server 中，索引是一种用于提高查询性能的技术。索引可以加速查询的执行，特别是在大型数据库中，如果没有适当的索引，查询可能需要全表扫描，这会导致性能下降。

SQL Server 支持多种索引类型，其中一种是索引用法（Index Usage）。索引用法是指索引的使用方式，它决定了索引对查询性能的影响。

索引用法主要有以下几种：

1. 聚集索引（Clustered Index）：聚集索引是指索引的数据按照索引键的顺序进行排序。在SQL Server 中，默认的索引类型是聚集索引。聚集索引对于表的数据存储和查询性能非常重要，因为它决定了数据的物理存储顺序。

2. 非聚集索引（Non-Clustered Index）：非聚集索引与聚集索引相反，索引的数据不是按照键的顺序进行排序的。非聚集索引可以提高查询性能，特别是在查询涉及到多个列的情况下。非聚集索引通过覆盖索引（Covering Index）或部分覆盖索引（Partial Covering Index）来减少对表的访问。

3. 唯一索引（Unique Index）：唯一索引是指索引列的值必须是唯一的，不允许有重复的值。这种类型的索引可以提高数据完整性和查询性能。唯一索引通常用于确保数据的一致性和防止重复值的插入。

4. 空间索引（Spatial Index）：空间索引用于处理空间数据类型，如几何对象、点、线、面等。空间索引可以提高对空间数据的查询性能，特别是在处理地理数据时。

5. 组合索引（Composite Index）：组合索引是指同时对多个列进行索引。组合索引可以提高查询性能，特别是在查询涉及到多个列的情况下。组合索引通常用于覆盖多个列的查询，从而提高查询效率。

数据湖的数据索引与查询优化技巧(一)

数据湖的数据索引与查询优化技巧

数据湖作为一种新型的数据存储和处理模式，已经在现代企业中

得到广泛应用。然而，由于数据湖中的数据种类繁多、数据量庞大，

传统的索引和查询方法往往无法满足其高效率和高性能的需求。本文

将就数据湖的数据索引与查询优化技巧进行探讨，以期有效提升数据

湖的查询速度和处理能力。

一、数据湖的概念与优势

数据湖是一种以原始、未处理的形式存储数据的架构，它不同于

传统的数据仓库，数据湖可以存储结构化、半结构化和非结构化的海

量数据，并且将不同类型的数据整合在一个统一的存储系统中。与数

据仓库相比，数据湖具有以下优势：

1. 数据多样性：数据湖能够存储各种类型、各种格式的数据，包括文本、图像、音频、视频等，为企业提供了更多的数据来源和应用

场景。

2. 数据弹性：数据湖可以根据需求无限扩展，灵活调整存储容量，不受传统数据库的空间限制，方便处理海量数据。

3. 数据共享：数据湖能够为多个应用和用户提供数据访问接口，促进数据共享和协同工作，从而提高企业的运营效率。

二、数据索引的重要性

数据索引是数据湖中实现高效查询和分析的关键技术之一。通过建立适当的数据索引，可以快速定位到所需的数据，大大提升查询的效率和速度。下面将介绍几种常见的数据索引技术。

1. 倒排索引：倒排索引是一种根据词语在文档中出现的位置来建立索引的方法。在数据湖中，可以利用倒排索引来加速文本数据的查询，例如在大规模的文本数据中搜索某个关键字。

2. 空间索引：空间索引是基于地理位置信息的索引技术，可以用于处理位置相关的数据。在数据湖中，如果有大量的地理位置数据，可以使用空间索引来进行快速的地理空间查询。

单细胞测序组合索引技术

1.引言

1.1 概述

概述部分的内容应该是对单细胞测序和组合索引技术进行简要介绍。可以按照以下模板编写：

概述

随着生物学研究的深入，对单个细胞进行基因组学研究的需求日益增加。传统的基因测序技术往往无法满足对单个细胞的高分辨率分析要求。然而，近年来的单细胞测序技术的快速发展，为我们研究单个细胞的遗传变异、表达水平和细胞类型等提供了强有力的手段。

单细胞测序技术是指对单个细胞进行基因组学测序的方法。与传统的批量测序技术不同，单细胞测序技术能够实现对个体细胞的基因组广度和深度的高效测定，使得我们可以揭示出细胞群体中的细微差异和细胞表型之间的多样性。单细胞测序技术已经在肿瘤学、免疫学、发育生物学等领域发挥了重要的作用。

然而，单细胞测序技术仍然存在一些挑战。首先，单细胞测序需要对细胞进行处理和分离，以获得独立的细胞样本。其次，由于单细胞测序样本数量少、质量差异大，常常导致数据的碎片化和噪声的增加。此外，数据处理和分析的复杂性也制约了该技术的应用和发展。

为了克服这些挑战，近年来出现了许多组合索引技术。组合索引技术通过引入多个索引标签，将不同细胞的基因组混合在一起测序，并根据索引标签将测序结果进行分离和识别。这种技术不仅提高了单细胞测序的样

本利用率，还能减少样本处理和测序的成本。

本文将综述单细胞测序技术的发展现状和组合索引技术的原理与应用。首先，我们将介绍单细胞测序技术的基本原理和常用的测序方法。然后，我们将详细介绍组合索引技术的工作原理和不同的实现策略。最后，我们将对单细胞测序技术和组合索引技术的未来发展进行展望，探讨其在生物医学研究和临床应用中的前景。

了解MySQL技术中的索引类型及使用场景

引言

MySQL是当前最常用的关系型数据库管理系统之一，被广泛应用于各种Web

应用和企业级系统中。在MySQL中，索引是提高查询效率的重要手段之一。本文

将介绍MySQL中的索引类型以及各种索引的使用场景，帮助读者更好地理解和应

用MySQL技术。

一、索引的作用和原理

索引是一种数据结构，用于加快数据库查询速度。它类似于一本书的目录，可

以根据关键字快速找到对应的数据行。索引可以大大减少数据库的查询时间，提高系统性能。MySQL中常见的索引类型有B树索引、哈希索引、全文索引等。

1. B树索引

B树索引是一种平衡树结构，它将数据按照排序顺序组织，并通过二分查找的

方式快速定位数据。B树索引在MySQL中是最常用的索引类型，可以在常数时间

内完成数据查找。适用于等值查询、范围查询和排序等场景。

2. 哈希索引

哈希索引将关键字通过散列函数转换为哈希值，并将哈希值映射到对应的数据行。哈希索引具有快速定位的特点，适用于等值查询场景。然而，哈希索引无法支持范围查询和排序，且对于哈希冲突的处理较为复杂。

3. 全文索引

全文索引是一种用于全文搜索的索引类型。它能够对文本中的关键词进行索引，用于高效地执行全文搜索操作。全文索引适用于对长文本字段进行模糊查询的场景，如博客文章的关键词搜索。

二、常见索引的使用场景

不同的索引类型适用于不同的查询场景。在使用MySQL时，有一些常见的索引使用场景需要注意。

1. 主键索引

主键索引是一种特殊的唯一索引，用于唯一标识每一行数据。主键索引对于快速定位某一行数据非常有效。在设计数据库表时，应该为每个表设置一个合适的主键，并在主键上创建主键索引。

搜索引擎的关键技术

工作流程
网络爬虫的工作流程通常包括以下几个步骤：确定爬取目标、发送HTTP请求、解析网页内容、提取所需数据、存储数据、遍历新的链接。
常见爬虫类型及其优缺点
通用爬虫
通用爬虫旨在爬取互联网上的大部分网页，以收集尽可能多的信息。其优点在于覆盖面广，但缺点是针对性差，无法满足特定需求。
增量式爬虫
增量式爬虫只爬取新出现或更新的网页，以减少重复爬取的工作量。其优点在于效率高，节省资源，但缺点是可能漏掉一些重要信息。
存储优化策略：针对倒排索引的存储，可以采用以下优化策略
分段存储：将倒排索引缓存机制：利用缓存机分成多个段进行存储，制将常用的倒排索引数每个段包含一部分单词据存储在内存中，以减和它们的文档位置列表。少磁盘I/O操作，提高查这样可以提高查询效率询速度。并方便索引的更新和维护。
分布式存储：对于大规模的搜索引擎应用，可以采用分布式存储方案，将倒排索引数据分散存储在多个节点上，以提高系统的可扩展性和容错性。
为了避免重复爬取相同的网页，可以采用URL 去重策略。常见的去重方法包括使用哈希表、布隆过滤器等数据结构存储已爬取的URL地址。
为了提高爬取效率，可以采用并发控制策略。通过设置合理的并发线程数、使用异步IO等方式，可以在保证系统稳定性的同时提高爬取速度。
为了应对网站的反爬虫机制，可以采用一些反反爬虫策略。例如使用代理IP、设置合理的爬取频率、模拟人类浏览行为等，以降低被封锁的风险。

时空数据库的索引技术

随着物联网和移动互联网的快速发展，时空数据（即具有时间和空间属性的数据）的处理和管理成为了一个重要的研究领域。时空数据库是一种专门用于存储、查询和分析时空数据的数据库系统。而索引技术则是时空数据库中的关键技术之一，它能够提高时空数据的查询效率和处理能力。

索引是数据库中对数据进行快速访问的一种数据结构。在时空数据库中，索引技术主要用于加速对时空数据的查询操作。由于时空数据具有时间和空间属性，因此传统的索引技术往往无法直接适用于时空数据的索引。为了解决这一问题，研究人员提出了许多针对时空数据的索引技术。

时间索引是一种常用的时空数据库索引技术。它可以将时空数据按照时间属性进行划分和组织，从而加速对时态信息的查询。常见的时间索引技术包括B树、R树和R*树等。这些索引结构可以将时空数据按照时间进行排序和分类，从而提高查询效率。

空间索引也是时空数据库中的重要索引技术之一。空间索引可以将时空数据按照空间属性进行划分和组织，以提高对空间信息的查询效率。常见的空间索引技术包括R树、R*树和四叉树等。这些索引结构可以将时空数据按照空间进行划分和分类，从而加速对空间关系的查询。

时态索引是一种专门针对时空数据的索引技术。时态索引可以将时空数据按照时间和空间属性进行划分和组织，以提高对时态信息的查询效率。常见的时态索引技术包括时间R树、时间立方体和时态B树等。这些索引结构可以同时考虑时间和空间属性，从而加速对时态关系的查询。

多维索引是一种综合考虑时间和空间属性的索引技术。多维索引可以将时空数据按照多个属性进行划分和组织，以提高对多维信息的查询效率。常见的多维索引技术包括多维R树和多维立方体等。这些索引结构可以同时考虑时间、空间和其他属性，从而加速对多维关系的查询。

人保科技笔试题

1.请阐述对C/S架构的理解？

C/S架构是指客户端/服务器架构，是一种分布式软件系统的设计模式。它把客户端和服务器的职责分开：客户端负责图形用户界面与用户输入，服务器则负责数据的存储与处理，两者之间通过一个网络来传输数据。C/S架构可以提高系统的可靠性和可维护性，同时也使客户端可以得到更

快的响应速度。

2.你知道哪些数据库的索引技术？

常见的数据库索引技术有：索引树（B+树）、哈希索引、全文索引和

空间索引。

索引树（B+树）是数据库中最常用的索引技术，它的优点在于查询的

效率比较高，缺点在于耗时较长，查询记录数量会明显减少，而且比较容

易受到插入、删除操作的影响。

哈希索引是常用的一种数据库索引技术，它的优点在于能够快速查找

数据库记录，缺点在于容易受外界攻击，且不能对数据库记录进行排序或

比较。

全文索引是指数据库搜索引擎可以直接搜索数据库文件中的内容，而

不用查询索引表。优点在于快速搜索，缺点在于搜索范围比较受限。

快速搜索引擎的常用技术

近年来，随着互联网应用的不断深化，网上信息越来越多，如

何快速、精准地搜索所需信息成为一个重要的问题。快速搜索引

擎应运而生，它们不仅可以在庞大的数据中找到用户所需的信息，而且还能够快速地返回结果，这些都依靠了一些常用的技术。下

面就让我们来探究一下这些技术。

一、爬虫技术

爬虫技术是搜索引擎中最基础的技术之一。所谓爬虫技术，就

是通过程序自动抓取网络上的信息，并将其收集到搜索引擎的数

据库中。爬虫程序可以按照一定的规则自动化地递归访问互联网

上的网页，通过提取网页中的内容，并分析内容中的结构和链接等，抓取目标信息。在大型搜索引擎中，爬虫程序必须要能够快速、精准地抓取海量的信息，才能保证搜索引擎的效率和准确性。

二、索引技术

当爬虫程序将互联网上的信息抓取到搜索引擎的数据库中后，

搜索引擎就需要对这些信息进行索引。所谓索引即是在搜索引擎

中建立一个包含网页内容、结构、词汇等信息的数据库，以便在

用户发出搜索请求时能够快速地返回结果。在建立索引时，搜索

引擎会对收集到的网页内容进行分词，并针对不同的词汇建立不

同的索引，建立索引并不仅局限于词语，还会考虑到多种其他因

素，如同义词、拼音转换等。通过建立索引，可以将海量的信息

快速而有序地组织起来，使得用户在搜索时可以快速找到自己需

要的内容。

三、排序技术

搜索引擎在返回查询结果时是按照一定的算法进行排序的，将

最符合搜索条件的结果排在前面。在排府算法中，搜索引擎主要

考虑如下几个因素：词汇的权重、搜索历史、用户偏好、点击率、网络机器人等因素。在计算结果分数时，搜索引擎会根据这些因

基因组建立索引

基因组建立索引是一种重要的生物信息学技术，用于快速准确地检索和比对基因组中的DNA序列。随着高通量测序技术的快速发展，已经可以得到大量的DNA 序列数据。而自然界中的生物基因组大小相差巨大，从几千个碱基对的细菌基因组到几十亿个碱基对的人类基因组，面对如此大量的序列信息，快速有效地检索和比对成为了生物信息学研究和基因组学研究的重要挑战。

基因组建立索引实际上也是一种数据结构的构建和优化过程。目前常见的基因组索引技术主要包括哈希索引、后缀数组索引和BWT（Burrows-Wheeler Transform）索引等。

哈希索引是一种基于哈希表的索引方法。它将基因组切分成固定长度的片段，并将这些片段映射到哈希表中。在进行比对时，通过计算输入序列的哈希值，可以快速地找到哈希表中对应的片段，进而完成与基因组的比对。哈希索引的优点是简单快速，适用于小规模基因组的索引。然而，由于哈希函数的碰撞问题，可能会导致某些片段的丢失，从而降低了索引的准确性。

后缀数组索引是一种基于后缀数组的索引方法。后缀数组是将DNA序列中的每个后缀按字典序排序后的结果，通过构建和优化后缀数组，可以实现对基因组的快速检索。后缀数组索引的优点是占用空间小，查询速度快，适用于中等规模的基因组索引。然而，构建后缀数组需要大量的计算时间和空间，特别是对于大规模基因组，构建后缀数组的成本较高。

BWT索引是一种基于Burrows-Wheeler Transform的索引方法。它通过对基因组序列进行逆向变换，将原始序列转换成一种特殊的排序序列，然后构建FM 索引（Full-text index in Minute space），实现对基因组的快速比对。BWT索引的优点是占用空间小，构建和查询速度快，适用于大规模基因组的索引。此外，BWT索引还具有压缩序列的能力，可以减少存储空间。但BWT索引在面对大规模基因组时，构建索引的时间和空间开销依然不可忽视。

数据库技术中的索引管理方法介绍

索引是数据库中一种重要的数据结构，它提供了一种快速查找和检索数据的方法。在数据库技术中，索引管理是一个关键的任务，它对于提高数据库查询的效率和性能至关重要。本文将介绍数据库技术中的索引管理方法，包括索引的类型、创建和维护索引的策略，以及索引的优缺点。

首先，索引的类型有多种，根据不同的需求和场景可以选择适合的索引类型。

最常见的索引类型是B树索引和哈希索引。B树索引是一种多叉树结构，常用于范围查询和排序操作。它对于任意的插入、删除和查询操作都具有较好的性能。而哈希索引则适用于等值查询，它通过哈希函数将索引键映射到唯一的桶中，可以快速定位到对应的数据。除了B树索引和哈希索引，还有全文索引、空间索引等其他

类型的索引，根据不同的应用场景选择适合的索引类型可以提高数据库的查询效率。

创建和维护索引是索引管理的重要任务之一。在创建索引时，需要选择适当的

列作为索引键。一般来说，经常用于查询的列或者经常用于连接的列是很好的索引键选择。此外，选择索引键的顺序也很重要，可以根据查询的频率和条件的复杂程度来考虑选择索引键的顺序。在维护索引方面，需要注意定期对索引进行重新组织和重新生成，以避免索引的碎片化和冗余。

索引的创建和维护需要考虑数据库的整体性能。一方面，过多地创建索引可能

会增加存储空间的开销，并且在插入、更新和删除操作时需要维护索引的一致性，可能会影响数据库的写入性能。另一方面，索引的选择和使用不当可能会导致查询性能的下降。因此，在创建和维护索引时需要权衡存储空间和查询性能之间的关系，根据具体的应用场景做出合理的决策。

三大索引

三大索引：科学引文索引(SCI)，工程索引(EI)，

科学技术会议录索引(ISTP)

受国家科技部综合计划司的委托,中国科技信息研究所从1987年起,每年将全国发表的论文进行年度统计和分析，并于当年年底在京召开信息发布会,公布统计结果。这项工作在科技共同体中引起了很大的反响,被誉为自然科学界的“奥林匹克”。

中国科技信息研究所根据论文是否被国际著名检索工具收录而将论文分为“国际论文”和“国内论文”两类进行统计分析。为使我校教学、科研人员更多地了解有关情况，引导大家在发表科研成果时向三大索引进军，进一步提高我校科学研究的显示度，现提供如下资料，供大家参考。

一、国际论文

选用举世公认的美国科学情报研究所(ISI) 编辑出版的科学引文索引(SCI)，工程索引(EI)，科学技术会议录索引(ISTP) 三大国际著名检索工具作为在国际上发表论文的统计数据源，被这三个检索系统收录的我国科技人员所发表的论文即为“国际论文”。

(一)SCI收录和引用论文的基本情况

SCI以收录基础学科的论文为主，以期刊的编辑质量、影响因子和专家评审为选刊依据,充分考虑期刊的学术价值，从世界上44个国家(地区)约7万种科技期刊中选出3000多种重要科技期刊( 其中使用英语的期刊超过80%)作为统计源期刊。

经过美国ISI的综合评定，1999年我国有60种期刊进入ISI检索系统(包括外围─SCISEARCH和核心─SCICDE)。经过一段时间的检验，若外围刊物被引用数量较多，将有可能进入核心圈，真正成为“国际论文”的统计源期刊。

1999年进入美国ISI检索系统(外围及核心)的中国期刊目录如下：

浅析XML索引技术

ＸＬＭ的查询效率，有必要分析目前已有的索引技术，然后在分析研究的基础
这一技术的基本原理是在熟悉ＸＬ结构中节点的路径信息的基础Ｍ树上，研发出某种约简方式，使约简后的ＸＬ结构只存在不同的路径信息，Ｍ树而不会有有相同路径的两个节点的存在。在这类索引中，有ｉ种技术已经被研究或使用：ＩｄｘＦｂｉ索引、Ｄｔｕｄｓ引、ＡＥ索引（Ｍ数ｎｅａｒｃａａＧｉｅ索ＰＸＸＬ
【科技刨新论坛】
萎
浅析ＸＭＬ引技术索
张莹莹
（庄科技职业学院山东枣滕州２７０）７５０
摘
要：随着Ｉｔｒｅ的飞ｎｅｎｔ速发展，其中Ｗｂ￣ｅ）务和电子商务的广泛应用使得ＸＬ型的数据成为了运用最普遍的数据形式，ＸＬｊＭ类Ｍ数据的查询技术也就成为了
目前，已经研发或运用的索引技术主要有两种：一是基１路径的ＸＬ引，二是基于节点的ＸＬＭ索Ｍ索引。
ＸＬ同时，ＸＬ档被越来越多的信息处理系统作为信息存储、交换和发Ｍ，Ｍ文布的载体使得ＸＬ档结构变得越来越复杂，此外，随着用户查询需求的日Ｍ文益增长和多元化，ＸＬ引与查洵技术面临着严峻的挑战。Ｍ索