高级数据库索引技术.
GoogleScholar免费学术数据库的高级检索技巧
GoogleScholar免费学术数据库的高级检索技巧1 GoogleScholar（学术搜索）简介GoogleScholar翻译成中文为Google学术搜索，也有不少地方翻译为Google学者。
它是Google诸多搜索功能的又一新功能，专门用于搜索世界范围内的技术报告、论文及摘要等学术文献。
GoogleScholar网址位于/，其搜索结果是来自Google索引数据库的一个子集。
该学术搜索专门在期刊论文、理论摘要及其他学术著作文献中进行搜索，内容从医学、物理学到经济学、计算机科学等等，横跨多个学术领域以及大量书籍和整个网络中的学术性的文章。
它虽然不支持中文，但可以用拼音搜索国内学者在国际刊物上发表的文章。
这个搜索引擎搜索国外的资料非常方便，输入一个学者的名字，就可以搜索出其全部在网上的文章，并且可以知道在哪个数据库，以及该篇文章被多少篇其它文章所引用，以及所引用文章的目录等等。
同时该学者所著的书也都有显示，并告知该书被哪些图书馆所收藏，或其它可能获得的商业途径。
GoogleScholar的搜索结果可以过滤掉普通搜索结果中的大量垃圾信息，排列出文章的不同版本以及被其他文章所引用的次数，还可以通过引用链接方便的找到与搜索结果关联的其它相关学术资料，对于学生、学者以及其他需要经常查阅学术文章的人来说是非常实用的。
2 GoogleScholar的搜索特色2.1 基本搜索当要检索某一特定作者的论文，就在GoogleScholar的检索界面的输入框输入他的姓名的汉语拼音。
例如：我想检索图书馆界吴建中教授的论文，就可以在输入栏中输入“wujianzhong”，google就会自动提示我们，是不是要查“wujianzhong”，根据提示我们可查出有关吴建中教授的343条检索结果（里面包括同名同姓的作者或与之有关的）。
如果搜索一个国外的知名教授，搜索出来的结果可能就非常多了。
比如牛顿（首先要知道牛顿如何拼写，如果不知道，可用google去search）。
SCI.EI等专利检索数据库的特点和使用方法
SCI(Science Citation Index,科学引文索引)、EI(The Engineering Index，工程索引)和ISTP(Index to Scientific & Technical Proceedings，科技会议录索引) 是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具。
其中SCI最能反映基础学科研究水平和论文质量，该检索系统收录的科技期刊比较全面，可以说它是集中各个学科高质优秀论文的精粹，该检索系统历来成为世界科技界密切注视的中心和焦点。
ISTP、EI这两个检索系统评定科技论文和科技期刊的质量标准方面相比之下较为宽松。
一．SCI检索系统SCI是美国《科学引文索引》的英文简称，其全称为：Science Citation Index,，创刊于1961年，它是根据现代情报学家加菲尔德(Engene Garfield) 1953年提出的引文思想而创立的。
时至今日加菲尔德仍是SCI主编之一。
SCI 是由ISI（Institute for Scientific Information Inc.）美国科学情报所出版。
现为双月刊。
ISI除了出版SCI外，还有联机型据SCISEARCH。
ISTP（Index to Scientific &Technical Proceeding）也由其出版。
SCI是一部国际性的检索刊物，包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。
SCI选择期刊比较科学，它运用引文数据分析和同行评估相结合的方法，充分考虑了期刊的学术价值，在选用的3400余种期刊里包含了国际上较为重要的期刊。
它所择取的80万条论文，可以说是集各学科之精萃。
因而，它成为国际公认的反映基础学科研究水准的代表性工具。
并将其收录的科技论文数量的多寡，看做是一个国家的基础科学研究水平及其科技实力指标之一。
SCI检索系统历来成为世界学术界密切注视的中心，争相角逐的焦点，世界公认的文献统计源。
15 个常用的 sql server 高级语法
15 个常用的 sql server 高级语法1.子查询：子查询是在主查询中嵌套的查询语句，用于从一个表中获取数据供父查询使用。
子查询可以嵌套多层，可以使用于SELECT、FROM、WHERE、HAVING和INSERT INTO语句中。
2.联合查询：联合查询是用于在一个查询中将多个SELECT语句的结果合并在一起。
它使用UNION或UNION ALL关键字来连接多个SELECT语句，其中UNION ALL不去重复查询结果，而UNION去除重复结果。
3. JOIN：JOIN用于将两个或多个表中的数据关联起来，以便根据这些关联查询数据。
SQL Server中的JOIN有多种类型，包括INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL JOIN。
4.存储过程：存储过程是一组预定义的SQL语句集合，用于完成特定的任务。
它可以接收输入参数，并返回输出参数，可以由应用程序或触发器调用。
5.触发器：触发器是一种特殊类型的存储过程，它在数据库中的表上定义了一组操作，并在特定的事件（如插入、更新或删除）发生时自动触发这些操作。
6.索引：索引是一种数据结构，用于在数据库中快速查找和访问数据。
通过创建适当的索引，可以大大提高查询的性能。
SQL Server支持聚簇索引、非聚簇索引和唯一索引等不同类型的索引。
7.分区：分区是将大型表或索引拆分成更小、更易管理的部分的技术。
它可以提高查询性能、管理数据和维护索引的效率。
8.窗口函数：窗口函数是一种在查询结果的窗口或分组上执行计算的函数。
它可以在SELECT语句中使用OVER关键字来指定窗口范围，并对窗口内的数据进行计算。
9. CTE：CTE（通用表达式）是一种临时命名的结果集，它在查询中可以像表一样引用。
CTE可以用于递归查询、多个查询之间共享相同的子查询和提高查询可读性。
10. XML查询：SQL Server支持对XML数据进行查询和处理。
它提供了一组特殊的XML查询语句，如XML PATH和FOR XML，用于从XML数据中提取信息。
宋红康mysql高级篇笔记
宋红康mysql高级篇笔记MySQL 是一款广泛应用于互联网领域的关系型数据库管理系统。
它的高级功能和优势使得它成为互联网开发者的首选。
本文将分享一些关于 MySQL 高级篇的笔记，涵盖了一些互联网技术介绍、互联网商业和技术应用方面的内容。
一、索引优化索引是提高数据库查询效率的重要手段之一。
在 MySQL 中，使用合适的索引可以显著提升查询性能。
首先，我们需要了解不同类型的索引，如主键索引、唯一索引和普通索引等。
其次，根据具体应用场景，我们可以使用覆盖索引、前缀索引、联合索引等技术进行索引优化。
此外，我们还要注意索引的维护和管理，及时进行索引的重建和优化。
二、查询优化在互联网应用中，查询是最常见的数据库操作之一。
如何编写高效的查询语句，能够快速地获取所需的数据，是每个开发者都应该关注的问题。
本节将介绍一些查询优化的技巧，例如避免使用通配符查询、合理使用 LIMIT 关键字、使用 EXPLAIN 分析查询执行计划等。
三、事务管理事务是保证数据库操作一致性和完整性的重要手段。
MySQL 支持事务的 ACID 特性，可以确保多个操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。
本节将详细介绍如何使用事务管理，包括事务的开启、提交和回滚，以及事务并发控制的方法。
四、高级数据操作除了基本的增删改查操作，MySQL 还提供了一些高级数据操作功能，方便开发者完成复杂的数据处理任务。
本节将介绍如何使用子查询、联合查询、分组查询和多表操作等技术，实现更灵活和高效的数据操作。
五、存储引擎选择MySQL 支持多种存储引擎，如 InnoDB、MyISAM、Memory 等。
不同的存储引擎具有不同的特点和适用场景。
本节将比较各种存储引擎的优缺点，并给出存储引擎选择的建议。
六、高可用性和容灾备份在互联网应用中，数据库的高可用性和容灾备份是非常重要的。
本节将介绍如何使用主从复制、读写分离、故障转移和数据备份等技术，提高数据库的稳定性和可用性。
高级查询实验总结
高级查询实验总结一、实验目标本次实验的目标是掌握高级查询技术，通过实验，深入理解数据库查询优化的重要性，以及如何通过合理使用索引、编写高效查询语句等方式提升查询性能。
同时，也希望通过实验，提高我们解决实际问题的能力，以及对数据库系统的深入理解。
二、实验原理高级查询优化主要基于以下几个原理：1.索引原理：索引能够极大地提高查询速度，通过合理地创建和使用索引，可以显著降低数据库的查询负担。
2.查询优化原理：通过优化查询语句，减少不必要的计算和数据检索，可以提高查询性能。
例如，合理地使用连接（JOIN）代替子查询，能够减少数据的冗余检索。
3.数据库系统原理：理解数据库系统的内部工作机制，如数据的存储和检索方式，能够更好地进行查询优化。
三、实验步骤1.创建数据库和表，并添加数据。
2.分析数据，确定需要优化的查询语句。
3.根据查询需求，创建合适的索引。
4.优化查询语句，提高查询效率。
5.对比优化前后的查询性能，分析优化效果。
四、实验结果经过实验，我们发现优化后的查询性能有了显著提升。
具体来说，优化前的查询需要10秒，而优化后的查询只需要2秒。
这表明我们的优化策略是有效的。
五、结果分析通过对比优化前后的查询性能，我们可以看到索引和查询优化的重要性。
在本次实验中，我们根据索引原理创建了合适的索引，并根据查询优化原理优化了查询语句。
这些优化策略显著提高了查询性能。
具体来说，索引的创建减少了数据检索的时间，而查询的优化减少了不必要的计算，提高了查询效率。
六、实验总结本次实验使我们深入理解了高级查询优化的原理和技术。
通过实验，我们掌握了如何根据实际需求创建合适的索引和优化查询语句。
同时，我们也认识到查询优化的重要性，以及在实际应用中合理运用这些技术的重要性。
总的来说，本次实验是一次非常有价值的经验，我们从中受益匪浅。
七、实验反思在本次实验中，我们取得了显著的成果，但也存在一些不足之处。
首先，我们在优化查询语句时，可能还可以进一步挖掘其他可能的优化策略。
3 Ei数据库
专家检索
“linear induction motors” wn KY and “Bers,D*” wn AU and {X-ray spectrometry} wn ST
进行检索
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Serial Titles
Elsevier Titles on this Subject
Acta Astronautica Expert Systems With Applications Journal Of Biomechanics
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练习
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37
EI中国
/
38
39
用EI查收录的补充说明：
1. 注意判断该记录是否是出自EI。因为EI网络版数据库compedex 和SA网络版数据库inspec在同一个检索平台，记录格式也相同。判 断方法：可查看database项，如：
数据库管理的技术与方法
数据库管理的技术与方法数据库管理是现代企业信息化建设的重要组成部分，好的数据库管理能够为企业提供高效、安全、可靠的数据支持。
本文将从技术和方法两个角度探讨数据库管理的要点。
一、技术篇1.数据建模数据建模是数据库设计的重要环节，它是根据实际业务需求，将业务实体、属性、关系等信息转化为数据库中的表、字段、主外键等结构，建立起一个清晰结构化的数据库模型。
数据建模需要考虑数据的完整性、可扩展性、性能等因素，正确设计模型可以避免数据冗余和不一致，同时也能提升系统的运行效率。
2.索引优化索引是数据库查询的重要工具，它能够加速查询速度，减少系统资源占用。
索引的优化包括适当增加索引、定期维护索引、合理选择索引类型等。
同时需要注意的是，过多的索引也会影响查询效率，需要根据实际情况进行评估和调整。
3.数据备份和恢复数据备份和恢复是保证数据安全性的重要手段，它可以应对各种故障和意外情况，如硬件故障、数据误删、病毒攻击等。
备份策略需要根据数据库的重要性和更新频率进行合理规划，定期检查和测试备份文件的可用性，确保备份方案的有效性。
4.性能优化数据库性能是影响用户体验和系统稳定性的重要因素，性能优化需要从多个方面入手，如SQL优化、存储优化、IO优化等。
其中SQL优化是最为关键的，优化SQL可以减少系统资源消耗，提升查询速度和响应时间，增加系统的可用性和稳定性。
二、方法篇1.规范管理规范管理指建立一套规范的管理流程和监控机制，保证数据库系统能够按照规范进行管理和维护。
规范管理包括创建数据库管理制度、规范用户操作、定期巡检、异常报警等方面，确保数据库系统高可用、高性能、高安全。
2.文档化管理文档化管理指维护一套完整的数据库管理文档，包括数据库模型、备份策略、维护手册、异常处理流程等，为数据库管理人员提供便利和支持。
文档化管理可以提高管理效率、降低管理成本，同时也方便对数据库进行风险评估和决策分析。
3.知识共享知识共享指将数据库管理的知识和经验进行统一管理和分享，建立数据库管理人员的培训和学习机制，培养一支高素质的管理团队。
science direct检索策略
science direct检索策略科学直接（ScienceDirect）是一个面向科学、技术和医学领域的综合文献数据库，它提供了全文索引和摘要信息，涵盖了众多学科和领域的期刊、图书、会议论文和专利等。
为了有效地利用ScienceDirect进行检索，以下是一些检索策略的建议。
1.关键词选择：在进行检索之前，首先要选择适当的关键词。
关键词应该与您所关心的主题和研究领域相关。
关键词可以是术语、专业词汇、人名或地名等。
为了提高检索结果的准确性，建议使用多个关键词或短语进行组合，使用布尔运算符来连接它们，例如AND、OR、NOT等。
2.高级搜索功能：ScienceDirect提供了高级搜索功能，可以通过点击“高级搜索”按钮进行使用。
高级搜索可以帮助您更精确地限定检索条件。
您可以在高级搜索页面中输入关键词、选择日期范围、选择文献类型等。
此外，还可以选择特定的期刊或书籍进行检索。
高级搜索还提供了更多的过滤选项，如作者、关键词、摘要、引文和文章类型等。
3.联合检索：ScienceDirect还支持联合检索功能，使您能够通过组合多个关键词来扩大或缩小检索范围。
联合检索可以通过使用布尔运算符（AND、OR、NOT）来连接不同的关键词或短语。
例如，如果您想查找关于“气候变化和可持续发展”的文章，您可以将关键词“气候变化”和“可持续发展”使用AND运算符连接起来进行检索。
这样可以限定检索结果更加相关和准确。
4.检索结果的筛选：检索结果可能非常庞大，为了缩小范围并提高结果的相关性，可以使用一些筛选条件。
在搜索结果页面上，您可以根据文献类型、出版年份、作者、期刊或作者名字等选择相关条件进行筛选。
这将有助于快速找到您所需的文献。
5.阅读评估指标：ScienceDirect还提供了一些阅读评估指标，例如被引频次和SCI （Science Citation Index）分数。
这些指标可以帮助您评估文章的影响力和质量。
您可以检查一篇文章被引用的次数或期刊的SCI分数，以确定该文章的重要性和可靠性。
高级数据库实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，数据库技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
为了提升我们对数据库高级技术的掌握和应用能力，本次实训选择了高级数据库技术作为实训主题。
通过本次实训，我们旨在深入了解数据库的高级特性，包括事务管理、存储过程、触发器、视图、索引优化等，并能够将这些技术应用于实际的项目开发中。
二、实训目标1. 理解并掌握数据库事务的基本概念和特性。
2. 熟练运用存储过程和触发器来增强数据库的复杂操作和安全性。
3. 掌握视图和索引的应用，提高数据库查询性能。
4. 学会使用数据库性能分析工具，对数据库进行性能优化。
5. 能够将所学的高级数据库技术应用于实际项目中。
三、实训内容1. 事务管理- 学习事务的基本概念，包括事务的ACID特性。
- 实践事务的隔离级别，如读未提交、读已提交、可重复读、串行化等。
- 通过实际操作，理解事务的回滚和提交过程。
2. 存储过程- 学习存储过程的基本概念和语法。
- 实践创建、修改和删除存储过程。
- 学习存储过程中的变量、流程控制语句和游标的使用。
3. 触发器- 学习触发器的基本概念和语法。
- 实践创建、修改和删除触发器。
- 学习触发器中的DML触发器和DCL触发器。
4. 视图- 学习视图的基本概念和语法。
- 实践创建、修改和删除视图。
- 学习视图的应用场景和优势。
5. 索引- 学习索引的基本概念和类型。
- 实践创建、修改和删除索引。
- 学习索引优化技巧，如索引选择、索引维护等。
6. 数据库性能分析- 学习数据库性能分析的基本概念和工具。
- 实践使用数据库性能分析工具，如EXPLAIN、执行计划等。
- 学习数据库性能优化技巧，如索引优化、查询优化等。
四、实训过程1. 理论学习- 通过阅读教材、查阅资料等方式，深入学习数据库高级技术的理论知识。
2. 实践操作- 在数据库实验环境中，按照实训内容进行实践操作，巩固所学知识。
3. 项目应用- 将所学的高级数据库技术应用于实际项目中，解决实际问题。
检索数据库和方法
检索数据库和方法在信息时代，数据库是组织和存储数据的核心。
在大数据时代，检索数据库和方法变得尤为重要。
本文将介绍数据库的基本概念和检索方法，以帮助人们更好地搜索和获取所需信息。
首先，我们需要了解什么是数据库。
数据库是按照一定的数据模型组织和存储的数据集合，可通过计算机进行访问和管理。
常见的数据库类型包括关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库使用表格来组织数据，并通过SQL语言进行操作。
而非关系型数据库则采用不同的数据结构（如键值对、文档、图形等）来存储数据。
根据不同的需求和应用场景，选择适合的数据库类型非常重要。
当我们需要检索数据库时，通常需要使用一些方法和技术来提高效率和准确性。
以下是几种常见的数据库检索方法：1. 关键字搜索：关键字搜索是最常见和简单的数据库检索方法。
用户可以输入关键字来搜索相关的记录。
关键字搜索的效果依赖于数据库中的索引和搜索算法。
通过合理建立索引和选择适当的搜索算法，可以提高搜索的速度和准确性。
2. 数据过滤：数据过滤是根据特定的条件筛选数据库中的记录。
例如，可以根据时间范围、地理位置、价格范围等条件来过滤数据。
数据过滤可以帮助用户快速获取符合特定条件的数据，减少不必要的信息。
3. 数据排序：数据排序是基于指定的字段对数据库中的记录进行排序。
例如，可以按照销售额、评分等字段对产品进行排序。
数据排序可以帮助用户更好地了解和比较数据。
4. 数据聚合：数据聚合是将数据库中的多个记录合并为一个结果。
例如，可以计算某个区域的总销售额、平均价格等。
数据聚合可以帮助用户获取更高层次的信息和统计结果。
5. 数据分析：数据分析是对数据库中的数据进行统计和挖掘，以获取有用的信息和洞察力。
例如，可以进行趋势分析、预测分析、关联分析等。
数据分析可以帮助用户发现隐藏在数据背后的规律和模式。
除了以上提到的方法，还有一些高级的数据库检索方法和技术，如全文搜索、模糊搜索、推荐系统等。
这些方法和技术可以根据实际需求来选择和应用。
大量数据的查找方法
大量数据的查找方法大数据时代的到来，为我们提供了大量的数据资源，但同时也带来了一个问题，就是如何高效地查找和处理这些海量的数据。
本文将介绍一些常见的大数据查找方法，帮助读者更好地处理大数据。
一、分布式文件系统分布式文件系统是大数据处理的基础设施之一，它将大文件切分成各个小文件，并存储在不同的节点上，实现了数据的分布式存储和访问。
常见的分布式文件系统有HDFS、GFS等。
通过分布式文件系统，我们可以方便地管理和查找大量的数据。
二、索引技术索引技术是大数据查找的重要手段之一。
在建立索引时，我们可以根据数据的特征和需求，选择适当的索引结构和算法。
常见的索引结构有哈希索引、B树索引等。
通过合理地建立索引，我们可以大大提高数据的查找效率。
三、并行计算并行计算是大数据处理的关键技术之一。
通过将数据划分成多个子集，然后分配给多个计算节点进行并行处理，可以大大提高数据处理的效率。
常见的并行计算框架有MapReduce、Spark等。
通过并行计算，我们可以快速地处理大量的数据。
四、分布式数据库分布式数据库是大数据查找的重要工具之一。
通过将数据分散存储在不同的节点上，并在不同节点上进行查询和计算，可以提高数据访问的速度和并发能力。
常见的分布式数据库有HBase、MongoDB等。
通过分布式数据库，我们可以更好地管理和查找大量的数据。
五、机器学习机器学习是大数据处理的一种高级技术。
通过训练模型，并利用这些模型进行预测和分类，可以实现对大量数据的快速分析和查找。
常见的机器学习算法有决策树、支持向量机等。
通过机器学习，我们可以挖掘大数据中的潜在规律和价值。
六、数据挖掘数据挖掘是大数据处理的一种方法。
通过运用统计学、机器学习等技术，从大量的数据中发现模式、关联规则等有用的信息，可以帮助我们更好地理解和利用数据。
常见的数据挖掘算法有关联规则挖掘、聚类分析等。
通过数据挖掘，我们可以深入挖掘大数据中的价值。
七、搜索引擎搜索引擎是大数据查找的重要工具之一。
数据库检索介绍
特点
适用于数据量巨大且非结构化的场景，如社 交媒体、新闻网站等。
04
数据库检索的应用
信息检索
信息检索是数据库检索的基本应用，通过关键词、布尔逻辑运算符等手段，从数据库中检索出符合特 定条件的信息。
信息检索可以帮助用户快速找到所需的信息，提高工作效率和信息利用率。
数据挖掘
数据挖掘是数据库检索的高级应用， 通过数据分析和挖掘技术，从大量数 据中提取出有价值的信息和知识。
VS
数据挖掘可以帮助企业发现潜在的市 场趋势、客户行为等，为决策提供支 持。
知识发现
知识发现是数据库检索的拓展应用，通过数据挖掘和机器学习等技术，从大量数据中自动发现潜在的模式和规律。
知识发现可以帮助企业发现新的业务机会和竞争优势，提高创新能力。
聚类分析
总结词
将数据按照一定的规则和标准进行分类，使 得同一类别的数据尽可能相似，不同类别的 数据尽可能不同。
详细描述
聚类分析是一种无监督学习方法，通过对数 据的相似性进行分析和分类，将相似的数据 归为同一类别，不相似数据归为不同类别。 聚类分析在数据库检索中可用于对大量数据 进行分类和组织，帮助用户更好地理解和分 析数据。
模糊检索
总结词
利用模糊匹配算法，对输入的检索词进 行相似度匹配，返回相似度较高的结果 。
VS
详细描述
模糊检索允许用户输入部分关键词或模糊 描述，系统通过模糊匹配算法对数据库中 的记录进行相似度计算，并返回相似度较 高的结果。这种检索方式适用于不确定具 体关键词或无法精确描述需求的情况，能 够提高检索的查全率。
02
数据库检索技术
布尔逻辑检索
人大金仓数据库查询索引sql语句
一、介绍人大金仓数据库人大金仓数据库是我国人民大学开发的一款关系型数据库管理系统，具有高效、可靠、安全的特点。
作为学术界和企业界常用的数据库管理系统之一，人大金仓数据库广泛应用于各个领域，包括教育、科研、金融、医疗等。
二、数据库查询索引数据库查询索引是提高数据库检索效率的重要手段之一。
通过对数据库中的数据建立索引，可以大大加快数据的检索速度，从而提高系统的响应速度和性能。
在人大金仓数据库中，通过使用SQL语句可以对数据库中的数据进行查询和检索操作。
合理地利用数据库查询索引，可以有效地优化SQL语句的执行效率，提高系统的整体性能。
三、优化查询索引的SQL语句为了充分发挥数据库查询索引的作用，需要合理地优化SQL语句。
下面列举了一些优化查询索引的SQL语句的常用方法：1. 确保查询字段被索引覆盖在编写SQL语句时，需要确保查询的字段包含在索引中。
如果查询的字段未被索引覆盖，数据库系统将无法充分利用索引加速查询，从而降低检索效率。
举例：SELECT * FROM table_name WHERE indexed_column = value;2. 避免在索引列上进行函数操作在SQL语句中，应尽量避免在索引列上进行函数操作，这样会导致数据库系统无法充分利用索引。
如果需要对索引列进行函数操作，可以考虑将函数操作放在查询条件的另一侧，从而保证索引的有效使用。
举例：SELECT * FROM table_name WHERE indexed_column =func(value);改为：SELECT * FROM table_name WHERE func(indexed_column) =value;3. 尽量避免使用通配符查询在SQL语句中，尽量避免使用通配符查询，因为通配符查询会导致数据库系统无法利用索引进行加速。
如果确实需要使用通配符查询，可以考虑使用左模糊查询（'value'）而不是右模糊查询（'value'），或者使用全文检索等高级技术。
成为一名高级数据库管理员的秘诀
成为一名高级数据库管理员的秘诀数据库管理员是企业中非常重要的职位之一，他们负责管理和维护数据库系统，确保数据的安全性和可靠性。
成为一名高级数据库管理员需要具备一些特定的技能和经验。
本文将探讨成为一名高级数据库管理员的秘诀，并提供相关建议。
一、深入了解数据库系统要成为一名高级数据库管理员，首先需要对数据库系统有深入的了解。
熟悉各种类型的数据库，如关系型数据库（如Oracle、MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
了解数据库的基本原理、数据模型、事务处理和查询优化等方面知识。
二、精通SQL语言SQL（Structured Query Language）是数据库管理的重要工具，熟练掌握SQL语言对于高级数据库管理员至关重要。
学习和掌握SQL语法、数据库的增删改查操作，以及SQL的高级应用，如事务处理、存储过程、触发器等。
三、掌握数据库调优技巧数据库的性能优化对于高级数据库管理员来说是必备的技能。
了解数据库性能优化的方法和技巧，如索引优化、查询优化、存储过程的设计与优化等。
通过监控数据库性能指标，及时调整和优化数据库系统，提高数据库的响应速度和吞吐量。
四、熟悉数据库安全数据安全是数据库管理员的核心职责之一。
了解数据库的安全机制和安全策略，熟悉用户权限管理、数据备份和恢复等工作，能够及时发现并解决数据库的安全漏洞和风险。
五、持续学习和更新数据库技术发展迅速，新的数据库系统和技术层出不穷。
作为高级数据库管理员，需要不断学习和更新自己的知识。
关注数据库领域的最新动态，参加相关的培训和研讨会，积极参与技术社区，与其他专业人士进行交流和分享经验。
六、拓宽技术技能除了数据库管理技术，高级数据库管理员还应该拥有其他相关的技能。
例如，掌握操作系统知识，熟悉Linux和Windows服务器操作；了解网络原理和网络安全知识，与网络管理员进行紧密配合；具备基本的编程和脚本技能，方便自动化管理和批量处理。
使用现存索引-概述说明以及解释
使用现存索引-概述说明以及解释1.引言1.1 概述现存索引是指在当前已经存在的索引的基础上进行数据访问和信息检索的一种方法。
随着信息技术的发展和数据爆炸式增长，索引成为了处理大规模数据的重要手段。
现存索引作为一种已经存在的索引，在各个领域都有着广泛的应用，例如搜索引擎、数据库系统、文本处理等。
现存索引的作用在于提高数据的访问效率和检索准确性。
通过构建适当的索引结构，可以大大加快数据的读取和查询速度，提升系统的性能。
同时，使用现存索引可以实现更精确的数据查询和信息检索，帮助用户快速定位所需的内容。
在信息检索领域，现存索引通过建立倒排索引（Inverted Index）来实现。
倒排索引是将文档集合中的每个单词或短语关联到包含它们的文档的技术。
通过此种方式，可以快速定位到包含特定词汇或短语的文档。
在数据库系统中，现存索引是为了优化查询性能而创建的特殊数据结构。
通过在数据库表上创建索引，可以加快查询的速度，降低系统的响应时间。
常见的现存索引包括B树索引、哈希索引等。
另外，在文本处理中，现存索引可以帮助提高全文搜索的效果。
通过构建索引，可以快速找到包含特定关键词的文档，为用户提供准确的搜索结果。
鉴于现存索引在不同领域的广泛应用和巨大的潜力，本文将对现存索引的定义、使用方法、技巧、优势与局限性进行探讨，并对其未来的发展与建议进行展望。
通过深入了解并合理应用现存索引，可以提升数据处理和信息检索的效率，为各个领域的应用带来更大的价值。
1.2 文章结构在本篇文章中，我们将介绍如何使用现存索引。
文章主要分为三个部分：引言、正文和结论。
首先，在引言部分，我们将对现存索引进行概述，包括定义和作用。
我们将解释什么是现存索引，以及它们在信息检索和数据管理中的重要性。
接下来，在正文部分，我们将详细探讨现存索引的使用方法与技巧。
我们将介绍如何创建和维护索引，以及如何利用索引来加快数据的检索和查询过程。
此外，我们还将分享一些使用现存索引的实际案例和经验，帮助读者更好地理解和应用现存索引。
简述索引在数据库中的功能和作用
索引在数据库中的功能和作用一、索引的定义索引是数据库管理系统中用于提高数据检索速度的一种数据结构。
它类似于书的目录，可以帮助用户快速找到需要的信息。
在数据库中，索引可以加快数据的检索速度，提高查询效率。
二、索引的作用1. 提高数据检索速度数据库中的数据量往往非常庞大，如果没有索引，每次进行数据检索都需要进行全表扫描，这样的查询效率非常低下。
而通过使用索引，可以大大缩短数据检索的时间，提高查询效率。
2. 加速数据的排序在数据库中，经常需要对数据进行排序操作，如果没有索引，排序操作的性能会受到很大的影响。
通过使用索引，可以加快数据的排序速度，提高排序操作的效率。
3. 提高数据的唯一性和完整性在数据库中，索引可以帮助保证数据的唯一性和完整性。
通过在索引字段上创建唯一性约束，可以确保表中的数据不会出现重复的情况，保证数据的完整性。
4. 减少系统的磁盘I/O在数据库查询过程中，如果没有索引，数据库会进行全表扫描，这样会产生大量的磁盘I/O操作。
而通过使用索引，可以大大减少数据库的磁盘I/O操作，降低系统的负载。
5. 提高数据库的并发性能数据库中的索引可以帮助提高数据库的并发性能。
通过使用索引，可以减少数据的锁定时间，提高数据的并发访问能力，提高数据库的并发性能。
三、常见的索引类型1. B-Tree索引B-Tree索引是最常见的索引类型，它适用于等值查询和范围查询。
通过B-Tree索引，可以快速地定位到需要的数据记录。
2. 哈希索引哈希索引适用于等值查询，它使用哈希算法将索引键转换为哈希值，并将哈希值映射到实际的数据记录。
3. 全文索引全文索引适用于全文搜索，它可以帮助用户快速找到包含特定关键词的文本内容。
4. 空间索引空间索引适用于地理信息系统等特定领域，它可以帮助用户快速地进行地理位置检索。
四、创建索引的注意事项1. 考虑查询的频率在创建索引时，需要考虑查询的频率。
如果一个字段经常用于查询操作，可以考虑为该字段创建索引，提高查询效率。
高级数据库技术考试
高级数据库技术考试（答案见尾页）一、选择题1. 什么是数据库的三级模式结构？A. 外模式、模式和内模式B. 外模式、内模式和用户模式C. 用户模式、全局模式和子模式D. 子模式、模式和内模式2. 在数据库中，哪一个概念描述了数据的结构化集合？A. 数据库B. 数据表C. 结构化查询语言（SQL）D. 数据模型3. 什么是数据库的事务处理？A. 数据库的备份和恢复B. 数据库的并发控制和锁定C. 数据库的优化D. 数据库的安全性管理4. 以下哪个选项是关系数据库管理系统（RDBMS）和非关系数据库管理系统（NoSQL）之间的主要区别？A. 数据存储方式B. 数据模式C. 数据复制机制D. 数据更新速度5. 什么是数据库的索引？A. 一种特殊的表B. 一种用于快速访问数据的算法C. 一种数据结构，用于高效查找和排序数据D. 一种数据库配置6. 在数据库设计中，哪一个概念描述了如何组织数据以满足特定应用的需求？A. 模式B. 内模式C. 外模式D. 规范化7. 什么是数据库的触发器？A. 一种存储过程，用于自动执行特定的操作B. 一种约束条件，用于限制数据库中的数据C. 一种触发事件，当特定事件发生时自动执行特定的操作D. 一种数据验证方法8. 在数据库系统中，哪一个概念描述了数据的逻辑结构？A. 存储模式B. 内模式C. 外模式D. 逻辑模式9. 什么是数据库的备份策略？A. 一种数据恢复计划B. 一种数据库维护任务C. 一种数据安全措施D. 一种数据库优化方法10. 在数据库性能优化中，哪一个概念描述了如何调整和优化数据库配置以提高性能？A. 索引优化B. 查询优化C. 硬件优化D. 网络优化11. 数据库系统的基本构成包括哪些组件？A. 存储器B. 缓存C. 查询处理器D. 事务管理器12. 关系数据库中的关系模型是基于什么概念建立的？A. 数据库管理系统（DBMS）B. 数据字典C. 数据库管理员（DBA）D. 数据结构13. 以下哪个选项是关系数据库中常用的数据类型？A. 数值型B. 字符串型C. 日期时间型D. 自定义类型14. 在数据库设计中，哪一个阶段负责定义和描述数据的要求和关系？A. 需求分析B. 概念设计C. 逻辑设计D. 物理设计15. 什么是数据库的事务？请举例说明。
2016计算机三级考试数据库技术章节模拟题及答案
第6章 ⾼级数据查询 1[单选题]设在某SELECT语句的WHERE⼦句中，需要对Grade列的空值进⾏处理。
下列关于空值的操作中，错误的是__________。
A.Grade IS NOT NULL B.Grade IS NULL C.Grade = NULL D.NOT (Grade IS NULL) 参考答案：C 2[单选题]若要求查找姓名中第⼆个字为‘阳’字的学⽣的学号和姓名，下列SQL语句中，哪⼀个(些)是正确的? Ⅰ.SELECT S#,SNAME FROM S WHERE SNAME=‘_阳%’ Ⅱ.SELECT S#，SNAME FRQM S WHERE SNAME LIKE‘_阳%’ Ⅲ.SELECT S#,SNAME FROM S WHERE SNAME LIKE‘%阳%’A.只有ⅠB.只有ⅡC.只有ⅢD.都正确 参考答案：B 参考解析：第(2)～(5)题基于“学⽣—选课—课程”数据库中的3个关系： S(S#,SNAME,SEX,AGE)， SC(S#,C#,GRADE)，C(C#,CNAME,TEACHER)，它们的主码分别是S#、(S#,C#)、C# 3[填空题]SQL语⾔⽀持查询结果的并、交、差运算分别采⽤下列运算符：( ) 、( ) 、( ) 参考解析：UNION,INTERSECT,EXCEPT 4[单选题]数据库管理系统为提⾼数据查询效率，可能会采⽤如下索引技术： Ⅰ.有序索引Ⅱ.聚集索引 Ⅲ.树型索引Ⅳ.散列(哈希)索引 其中，将属性值作为参数，不采⽤索引键值⽐较，⽽是采⽤⼀定的计算⽅法定位数据的有( )A.仅ⅠB.仅Ⅰ、Ⅱ和ⅢC.仅ⅣD.都 参考答案：C 5[单选题]现要利⽤Student表查询年龄最⼩的学⽣的姓名和年龄。
下列实现此功能的查询语句中，正确的是__________。
A.SELECT Sname, MIN(Sage) FROM Student B.SELECT Sname, Sage FROM Student WHERE Sage = MIN(Sage) C.SELECT 1 Sname, Sage FROM Student D.SELECT 1 Sname, Sage FROM Student ORDER BY Sage 参考答案：D 6[单选题]下列关于保持数据完整性的叙述中，不正确的是( )。
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可扩展散列索引操作
• 如果j=i，那么我们必须先将i加1。我们使桶数组长度翻了 一倍，因此数组中现在有2i+1个项。假定w是以前的桶数 组中作为某项序号的i位二进制位序列。在新桶数组中，序 号为w0和w1（即分别用0和1扩展w所得到的数）的项都 指向原w项指向的块。也就是说，这两个新项共享同一个 存储块，而存储块本身没有变化。该块的成员资格仍然按 原先的位数确定。最后，我们继续像第一种情况中那样分 裂B。
• 散列索引
• 静态散列索引 • 动态散列索引
• 多维索引
• R树 • 网格文件 • 位图索引
• 设有一个存放顾客购买金首饰记录的关系 表(age,salary)。为使问题简化，我们假设 该关系只有顾客年龄和月薪两个属性。
• ---实例数据中有12个顾客，相关记录被表 示成下列的年龄-薪水对：(26,0.6) (45,0.6) (51,0.75) (51,1)(51,1.28)(70,1.30) (85,1.4) (30,2.6) (26,4.0) (45,3.5)(51,2.75)(60,2.6)
• 动态散列索引优点： 空间开销小，算法查询速度快，且与数据文 件大小无关
• 动态散列索引缺点： 当桶数量增加时，其扩展的代价非常昂贵
• 散列索引
• 静态散列索引 • 动态散列索引
• 多维索引
• R树 • 网格文件 • 位图索引
多维空间索引的应用简介
㈠数据仓库的数据立方体 ㈡地理信息系统(GIS) ㈢CAD/CAM系统 ㈣多媒体信息处理
R树实例
R树操作
• Function：Search • 描述：假设T为一棵R树的根结点，查找所有搜索矩形S覆
盖的记录条目。 • S1:[查找子树] 如果T是非叶子结点，如果T所对应的矩形
与S有重合，那么检查所有T中存储的条目，对于所有这 些条目，使用Search操作作用在每一个条目所指向的子树 的根结点上（即T结点的孩子结点）。 • S2:[查找叶子结点] 如果T是叶子结点，如果T所对应的矩 形与S有重合，那么直接检查S所指向的所有记录条目。 返回符合条件的记录。
– 通常是每个散列值对应一个存储目标对象的桶(页/块)
– 存储到桶的对象，既可能是实际数据项或数据记录， 也可以是数据记录指针;
• 散列索引
• 静态散列索引 • 动态散列索引
• 多维索引
• R树 • 网格文件 • 位图索引
静态散列索引
• 散列函数形式：M=hash（k） • 散列函数条件：
1、搜索码值的分布呈均匀分布 2、记录的分布呈均匀分布
• 范围查询和空间连接查询可能是这类应用 中最常见的查询。
• CAM/CAD也是对象数据库系统发展的一个 主要动因。
多媒体信息种类型时 间序列数据（音频/视频）等各类对象，也 需要空间管理方式。
• 在多媒体数据库(multimedia databases)中 ，使用象“查找与特定对象相似的所有对 象”这类相似查询可能极为普遍。
• 静态索引技术的特点：桶的数目是事先分 配好的，且数目固定。
• 其缺点是当索引文件发生变化时，桶数目 无法改变。
• 散列索引
• 静态散列索引 • 动态散列索引
• 多维索引
• R树 • 网格文件 • 位图索引
可扩展散列索引
• 散列函数将这些键转换成的二进制位序列。因此 ，第一块有一个键被散列为0001的记录；而第二 个块存放着键分别散列为1001和1100的记录。
• 内节点 – 存储其每个子节点的边界框和指向各子节点的指针。
R树叶子节点
R树的两种视图
R树实例
例子：假设我要查询广州市天河区天河城附近一公里的所有 餐厅地址怎么办？打开地图（也就是整个R树），先选择国 内还是国外（也就是根结点）。然后选择华南地区（对应第 一层结点），选择广州市（对应第二层结点），再选择天河 区（对应第三层结点），最后选择天河城所在的那个区域（ 对应叶子结点，存放有最小矩形），遍历所有在此区域内的 结点，看是否满足我们的要求即可。
数据仓库的数据立方体
图5.14
地理信息系统(GIS)
• GIS被广泛用来处理各种空间数据，包括点 、线、二维/三维-区域。 – 例如，一幅地图中，可能同时包含小目 标（点）、河流/公路（线），以及城市/ 湖泊（区域）等。
CAD/CAM系统
• 这类系统中通常要存储和处理大量的空间 对象。类似GIS，这类系统中也必须存储和 处理空间点/区域数据。
• 散列索引
• 静态散列索引 • 动态散列索引
• 多维索引
• R树 • 网格文件 • 位图索引
R树
• R-树也是一种平衡树结构，其中被索引的多边形存储在叶 节点上(这一点很象B+树)。
• 每个树节点(叶节点/内节点)都对应有一个平行于坐标轴的 矩形边界框。
• 叶节点 – 负责存储位于其内的所有被索引多边形，边界框是一 个能涵盖其内所有存储对象的最小矩形。
• 我们应该注意到图中每个存储块的“小方块”中 都出现了数字1。这个数字其实出现在每个存储块 的块头中，表明由散列函数得到的位序列中有多 少位用于确定记录在该块中的成员资格。
可扩展散列索引
可扩展散列索引操作
• 1.如果j<i，那么不必对桶数组做什么变化。我们： • a)将块B分裂成两个存储块。 • b)根据记录散列值的第（j+1）位，将B中记录分配到这两
5449 5450 5595
桶0
5349 5350 5451 5897
桶1
静态散列操作
各位数字之和与桶数模运算
5349 王悦 32 5350 李丽 31 5449 王永 32 5450 Ella 36 5451 李永 29 5595 杜华 42 5897 王永 40 5901 武岳 39
5901
桶1溢出桶
高级数据库索引技术
• 散列索引
• 静态散列索引 • 动态散列索引
• 多维索引
• R树 • 网格文件 • 位图索引
• 散列索引
• 静态散列索引 • 动态散列索引
• 多维索引
• R树 • 网格文件 • 位图索引
• 散列与散列函数
– 散列函数选择要求:随机分布好、易计算；
– 散列函数参数：查找键或散列键； • 基于散列的存储结构