大数据交易平台三大模式比较和策略探析

大数据交易可以打破信息孤岛和行业信息壁垒，促进高价值数据汇聚对接，满足数据市场多样化需求，实现数据价值最大化，对推进大数据产业创新发展和“互联网+”战略实施具有深远意义。近两年来，政府支持或企业、产业联盟主导的大数据交易平台多地开花，预计到2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元。我国大数据交易目前尚处初级和探索阶段，总结分析主要大数据交易平台模式及其优劣势，并提出未来发展方向十分必要。

三类大数据交易平台模式和优劣势分析

1.大数据分析结果交易模式（以贵阳大数据交易所为例）

贵阳大数据交易所是我国第一个大数据交易所，交易所不进行基础数据交易，而是根据需求方要求，对数据进行清洗、分析、建模、可视化等操作后形成处理结果再出售。交易所采取会员制，对会员资格有较高要求，数据提供方和需求方都须成为会员才能交易。截至2016年4月已运营一年，发展会员300余家，接入数据源公司100多家，可交易数据量超过50PB，发生实际交易会员超过70家，交易数据总量超过10PB，交易额突破7000万元。

优势：一是贵阳大数据交易平台具备权威性和公信力，更能吸引调动各方资源，汇聚高价值数据，包括政府部门数据和行业

龙头企业数据等。二是对交易双方较为严格的会员资格要求，一定程度上保证了数据质量和数据的使用安全。三是交易数据分析结果因为不是原始数据，也暂时规避了困扰数据交易的数据隐私保护和数据所有权问题，有利于活跃数据交易市场。

劣势：交易所进行数据分析交易处理结果，一定程度上限制了数据潜在价值挖掘，而且大数据应用未来将渗透到众多行业，交易所在细分领域甚至跨行业的分析挖掘技术和专业知识上可

能会捉襟见肘。

2.数据产品交易模式（以数据堂为例）

数据堂成立于2011年，2014年12月在新三板挂牌上市，顺利完成了多轮融资，目前公司市值达25亿元。数据堂主要从事互联网基础数据交易和服务，建有交易平台，业务模式主要有两种：一是根据需求方要求，利用网络爬虫、众包等合法途径采集相应数据，经整理、校对、打包等处理后出售，即数据定制模式；二是与其他数据拥有者合作，通过对数据进行整合、编辑、清洗、脱敏，形成数据产品后出售。目前，数据堂拥有4.5万套、1200TB以上规模的数据源，涵盖科技、信用、交通、医疗、卫生、通信、地理、质监、环境、电力等领域。

优势：一是交易平台完全采取市场化运营，对于数据的提供方和需求方来说，门槛低，更能调动交易双方的积极性，有利于各类数据的汇聚和开发利用。二是数据定制模式以需求为导向，使数据采集、交易更具针对性，减少了不必要的时间和人力资源

浪费，提高了数据使用效益。

劣势：一是爬虫或众包方法都不易从互联网上获取如企业运营、用户交易行为等核心高价值数据。二是随着各地政府支持的交易所纷纷建立，数据交易有了更多场所可以选择，数据拥有者出于权威和公信力因素，可能会选择将数据在交易所出售，给数据堂带来竞争压力。

3.交易中介模式（以中关村数海大数据交易平台为例）

中关村数海大数据交易平台由中关村大数据交易产业联盟（在中关村管委会指导下，由工业和信息化部电信研究院、中关村互联网金融协会等60余家单位机构参与组建）发起成立，北京数海科技有限公司承建、运营。它属于开放的第三方数据网上商城，平台本身不存储和分析数据（仅对数据进行必要的实时脱敏、清洗、审核和安全测试），而是作为交易渠道，通过API接口形式为各类用户提供出售、购买数据（仅限数据使用权）服务，实现交易流程管理，平台按包月或调用次数进行收费。截至2015年7月平台上线一年半以来，平台聚集数据供应商超过1214家，数据交易量1.6万笔，交易额5980万元。

优势：这一模式完全市场化，可以调动企业提供、购买数据的积极性，促进供需方进行公平交易，并有依托产业联盟促进数据交易生态形成的优势。

劣势：在我国目前数据交易市场不成熟的现状下，企业出售和购买数据的意识不强，通过平台发布的数据并不是市场真正需

要的，平台尚未建立起促进企业提供高价值数据的有效机制。

大数据交易平台未来发展策略探析

第一，专注于数据交易的市场化运营模式将更具优势。大数据交易既然是交易，自然应给予市场更多权力，充分市场化才能促进数据的充分流通。交易平台应更专注于基础数据交易和保障服务，配有专业的数据分析团队帮助不具备数据分析能力的用户实现数据开发利用，不应把交易和分析硬性捆绑，给予购买方分析数据主动权，发掘数据价值。

第二，探索建立促进高价值数据供应的激励机制。需求方在购买数据前并不能查看数据内容，为避免提供的数据质量不高，只有促进高价值数据的供应，才是交易平台的价值所在。平台应促进提供方不断维护、升级数据，将提供方角色从“一锤子买卖”的出售者变为“数据运营者”，建立利于高价值数据持续供应的有效机制。

第三，需要更加关注大量长尾数据和中小企业数据应用需求。目前，交易平台的参与者主要以大企业为主，而实际上分散在众多所有者处的零散数据也非常可观，只是每个所有者所有的数据量不大，不足以让他们有意识出售数据，同时他们利用数据的观念也不强。成熟的数据交易市场需要足够数量的活跃供给方和需求方，因此未来交易平台需要激活存在于大量中小企业的长尾数据，提升中小企业的大数据应用和交易意识。

大型ORACLE数据库优化设计方案

大型ORACLE数据库优化设计方案本文主要从大型数据库ORACLE环境四个不同级别的调整分析入手，分析ORACLE的系统结构和工作机理，从九个不同方面较全面地总结了ORACLE数据库的优化调整方案。对于ORACLE数据库的数据存取，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台,第二级调整是ORACLE RDBMS级的调整,第三级是数据库设计级的调整,最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同方面介绍ORACLE数据库优化设计方案。一.数据库优化自由结构OFA(Optimal flexible Architecture) 数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响,为此,ORACLE公司对表空间设计提出了一种优化结构OFA。使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构OFA,简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象,因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类,这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则：(1)把以同样方式使用的段类型存储在一起； (2)按照标准使用来设计系统；(3)存在用于例外的分离区域；(4)最小化表空间冲突；(5)将数据字典分离。二、充分利用系统全局区域SGA(SYSTEM GLOBAL AREA) SGA是oracle数据库的心脏。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA 包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区(data block buffer cache)是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块(表、索引、簇等)，因此采用least recently used (LRU,最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这

三大思维学习心得

学习三大思维心得今天学习的企业管理这三大思维模式，使我获益匪浅。“企图决定版图，思路决定出路”，说的都是思想对行为的指导与决定性作用。企业要做大做强做久，关键在于一个领导人的心灵格局是否海纳百川、在于他的思维模式是否高瞻远瞩。学习更好的赢利模式；增强行动力；学习成功的方法；如何抓住机遇规避风险；如何做到行业第一；如何快速做大做强企业；如何超越竞争对手；改变现状；多赚钱……这些想法都很好都是对的，改变现状要改变什么。其实一切改变首先来自思维模式的改变。李践老师赢利模式训练一开始就开宗明义、旗帜鲜明地提出企业管理者的三大思维模式。第一：数字思维。什么是数字思维？任何一个工作目标的达成，都要有数字来进行考核和执行。没有设定目标，就没有评价的依据，对事务完成的质量就无从把握。做企业就是简单的数字思维。一个简单的数学公式“10-8=2”就包括了做企业管理的全部思想与过程。“10”是收入，“8”是成本，“2”是利润，企业管理者要做的就是两件事：一是将“10”变成11、12；二是将“8”变成7、6；那么利润“2”自然就增大。企业管理者的天职就是为企业谋取最大的赢利。所以有“企业不赢利，企业家就是在犯罪”“企业家赚钱是道德，不赚钱是缺德”之说。一定要有这个思维，时刻进行10-8=2的计算。数字思维还包括：比如行销人员1天打多少通电话、拜访多少客户、成交几个单；花成本的部门比如采购，要对比几家后进行招标比价、采购多少的量、库存控制在多少等等，都要有数字，而不是语文思维“要提升管理效益”“要大大降低成本”“形势大好”“感觉不错”之类的语言。第二：结果导向思维。成果思维模式的核心，是价值的创造。我们大部份人，通常都处于正向思维中，何谓正向思维呢？简单的说，就是有一件事情要我去做，我便循着常规的方法去做了，事情能不能做成，我也不知道，但我会努力去完成。正向思维常让我们陷入因为未知的或突发的一些状况，而导致我们的工作无法完成的尴尬境地。很多时候，我们的工作没有很好的完成时，我们都会去说，没有功劳也有苦劳，没有苦劳还有疲劳。事实上，当我们强需要调苦劳时，也就意味着某一项工作是没有完成的，强调苦劳完全没有意义，因为它没有创造价值。所以，我们需要时常告诫自己，不要让自己成为有苦劳的人，而要让自己成为有功劳的人。作任何一个决定、一个政策、一项制度、包括招聘一个人进企业，首先一定要问“我想得到什么结果？”“我能得到这个结果吗？”“得不到结果怎么办？”，即结果导向思维，就是

大型数据库的优化方法及实例

大型数据库的优化方法及实例尹德明杨富玉杨莹时鹏泉中国金融电子化公司 E_mail: dm_mis@https://www.360docs.net/doc/bb17072325.html, 1.引言随着银行业数据集中，作为整个系统核心的数据库，其存放、管理的数据越来越庞大，已经超越GB而到达TB数据量层次，数据库的性能成为整个系统性能的关键。国库会计核算系统是国库部门用以进行国库业务的会计核算，并通过支付系统、国库内部往来、同城票据交换系统进行资金清算的计算机网络系统。国家金库会计核算系统每天处理的税票数据多达10万笔，税收高峰可能会到100万笔，这样一年累计下来其中历史登记簿中的数据达到2000万条以上，给检索和数据处理带来非常大的困难。如何对于一个已经上线运行的重要业务系统，通过对数据库的优化和简单的系统流程调整，实现系统性能的大幅提升具有现实、迫切、重要的意义。 2.优化策略根据Sybase的数据存储机制，在进行一段时期的数据删除、插入和更新等操作后，数据库往往会产生大量的碎片。大量碎片的存在，会严重影响数据库的I/O性能，如果在使用数据库一段时间后，整理碎片，可以提高数据库的性能。由于国家金库会计核算系统在预处理、日间报解、日初始化等步骤，会大批量进行数据删除、插入和更新等操作，因此会产生大量的数据碎片。碎片整理对于国家金库会计核算系统性能优化将会有重要效果。 Sybase Adaptive Server对于按顺序存储和访问的页，在单个I/O中最多读取八个数据页。由于大部分I/O时间都花在磁盘上的物理定位和搜寻上，因此大I/O可极大地减少磁盘访问时间。在大多数情况下，希望在缺省数据高速缓存中配置一个16K缓冲池。为事务日志创建4K缓冲池可极大地减少数据库系统日志写操作的数量。好的性能同优良的数据库设计及优秀的程序写法关系极大，可以这样说，如果一个数据库没有好的设计及对程序未进行优化的话即使对参数进行调整也不可能有好的性能。 3.数据库碎片整理由于Sybase是通过OAM页、分配单元和扩展页来管理数据的，所以对OLTP应用的Database Server会十分频繁地进行数据删除、插入和更新等操作，时间一长就会出现以下几种情况： (1)页碎片即本来可以存放在一个页上的数据却分散地存储在多个页上。如果这些页存储在不同的扩展单元上，Database Server就要访问多个扩展单元，因此降低了系统性能。 (2)扩展单元碎片在堆表中，当删除数据链中间的记录行时，会出现空页。随着空页的累积，扩展单元的利用率也会下降，从而出现扩展单元碎片。带cluster index的table也有可能出现扩展单元碎片。当有扩展单元碎片存在，会出现以下问题：对表进行处理时，常常出现死锁；利用较大的I/O操作或增加I/O缓冲区的大小也无法改变较慢的I/O速度；行操作的争用。（3）扩展单元遍历带有cluster index的table会由于插入记录而导致页分裂，但当删除记录后，页会获得释放，从而形成跨几个扩展单元和分配单元的数据，而要访问该数据就必须遍历几个扩展单元和分配单元。这将导致访问/查询记录的时间大大延长，开始时数据库的性能虽然较高，

Web网站大数据量的性能解决方案

W eb网站大数据量的性能解决方案随着中国大型IT企业信息化速度的加快，大部分应用的数据量和访问量都急剧增加，大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力，而且对存储、安全以及信息检索等等方面都提出了更高的要求…… 本文中，我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例，从Web技术人员角度探讨如何积极地应对国内大型网站即将面临的扩展（主要是技术方面，而较少涉及管理及营销等方面）矛盾。一、国外大型IT网站的成功之道 (一)MySpace 今天，MySpace已经成为全球众口皆碑的社区网站之王。尽管一流和营销和管理经验自然是每个IT企业取得成功的首要因素，但是本节中我们却抛弃这一点，而主要着眼于探讨在数次面临系统扩张的紧急关头MySpace是如何从技术方面采取应对策略的。第一代架构—添置更多的Web服务器 MySpace最初的系统很小，只有两台Web服务器（分担处理用户请求的工作量）和一个数据库服务器（所有数据都存储在这一个地方）。那时使用的是Dell双CPU、4G内存的系统。在早期阶段，MySpace基本是通过添置更多Web服务器来对付用户暴增问题的。但到在2004年早期，在MySpace用户数增长到五十万后，其数据库服务器已经开始疲于奔命了。第二代架构—增加数据库服务器与增加Web服务器不同，增加数据库并没那么简单。如果一个站点由多个数据库支持，设计者必须考虑的是，如何在保证数据一致性的前提下让多个数据库分担压力。MySpace 运行在三个SQL Server数据库服务器上—一个为主，所有的新数据都向它提交，然后由它复制到其它两个；另两个数据库服务器全力向用户供给数据，用以在博客和个人资料栏显示。这种方式在一段时间内效果很好——只要增加数据库服务器，加大硬盘，就可以应对用户数和访问量的增加。这一次的数据库架构按照垂直分割模式设计，不同的数据库服务于站点的不同功能，如登录、用户资料和博客。垂直分割策略利于多个数据库分担访问压力，当用户要求增加新功能时，MySpace只需要投入新的数据库加以支持。在账户到达二百万后，MySpace还从存储设备与数据库服务器直接交互的方式切换到SAN（存储区域网络）—用高带宽、专门设计的网络将大量磁盘存储设备连接在一起，而数据库连接到SAN。这项措施极大提升了系统性能、正常运行时间和可靠性。然而，当用户继续增加到三百万后，垂直分割策略也变得难以维持下去。第三代架构—转到分布式计算架构几经折腾，最终，MySpace将目光移到分布式计算架构——它在物理上分布的众多服务器，整体必须逻辑上等同于单台机器。拿数据库来说，就不能再像过去那样将应用拆分，再以不同数据库分别支持，而必须将整个站点看作一个应用。现在，数据库模型里只有一个用

护理三大临床思维

护理三大临床思维 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

护理场景纷繁复杂这三大临床思维你应该掌握首届全国护理专业本科临床护理技能大赛，落下帷幕。在这场代表国内高等护理教育临床教学最高水平的赛事中，无论参赛选手、评委老师，还是各级护理管理者，尤其是临床护理人员，最大的感悟就是临床思维。赛事已然落下帷幕，理念正在悄然渗透。除了临床思维，还是临床思维！为什么现如今如此强调护士的临床思维患者病情复杂多变，各怀心事，存在很大的心理差异，需要护士具有科学的临床思维，为患者制定合理的护理方案。一个正确的护理诊断或护理方案的确立，除了要求护士具备丰富的护理基本理论、基本技能和临床经验外，还要求护士必须掌握正确的临床思维方法，成长为理论与实践相结合的临床型护理专家，以有效提升护理质量，让患者享受到真正优质的护理服务，进一步密切医患关系。当下的护理教育，如果与临床脱节，培养出的护生将何以在临床立足护理专家们正是基于这一点，把培养护理人员的临床思维，更多地提到了护理教育的日程。何为临床思维临床思维有什么特点临床思维在护理工作中有哪些具体的应用让我们且行且珍惜，且行且充电，一起来摸索探讨吧。护士的临床思维具有以病人为中心、以问题为导向、以证据为基础的三大特点。

以病人为中心的系统思维模式当下，正在各地医院全面开展的优质护理服务，提倡以人为本，对患者做好临床人文关怀，为患者提供优质、高效的护理服务，满足患者的合理需求，提供优质高效的护理服务，有效提升患者满意度。例如，在一些肿瘤、妇产科等病区，有的病房老是出现床头卡丢失的现象，有的床头卡换的没有丢的快，有的护士甚至亲眼目睹患者撕毁床头卡！护理人员尽心尽责，力求工作做到完美，还是有患者不满意。真是令人费解！这是为什么呢究其原因，是床头卡上填写有很多患者的个人信息，患者不想自己的这些隐私被暴露！针对患者的这种特殊心理，护理人员积极寻求对策，注意对患者实施隐私保护，倡导保护性医疗，最终患者在住院患者满意度调查表上给护士们都打了满分。以问题为导向的辩证思维模式医院各科室为提升服务质量，以发现问题、查找问题和整改问题为切入点，开展多形式、多渠道的问题征集活动，期望通过以问题为导向，找准医院患者就医体验的整改方向。就拿那个床头卡问题来说吧，患者不想自己的个人诊疗信息外露，可是，床头卡又是那么重要，护士核对患者信息又不能少。那么，床头卡更不能因少数患者有意见而取消，护理临床上怎么解

SQL Server数据库优化方案汇总

SQL Server数据库优化方案汇总 50种方法优化SQL Server 1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 2、I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 3、没有创建计算列导致查询不优化。 4、内存不足 5、网络速度慢 6、查询出的数据量过大（可以采用多次查询，其他的方法降低数据量） 7、锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷) 8、sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源。 9、返回了不必要的行和列 10、查询语句不好，没有优化可以通过如下方法来优化查询 : 1、把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度，以前可以将Tempdb应放在RAID0上，SQL2000不在支持。数据量（尺寸）越大，提高I/O越重要. 2、纵向、横向分割表，减少表的尺寸(sp_spaceuse) 3、升级硬件 4、根据查询条件,建立索引,优化索引、优化访问方式，限制结果集的数据量。注意填充因子要适当（最好是使用默认值0）。索引应该尽量小，使用字节数小的列建索引好（参照索引的创建）,不要对有限的几个值的字段建单一索引如性别字段 5、提高网速; 6、扩大服务器的内存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的内存。配置虚拟内存：虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务进行配置。运行 Microsoft SQL Server? 2000 时，可考虑将虚拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果另外安装了全文检索功能，并打算运行 Microsoft 搜索服务以便执行全文索引和查询，可考虑：将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的 3 倍。将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍（虚拟内存大小设置的一半）。 7、增加服务器 CPU个数;但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。单个任务分解成多个任务，就可以在处理器上运行。例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUP BY字句同时执行，SQL SERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级，复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。但是更新操作Update,Insert， Delete还不能并行处理。 8、如果是使用like进行查询的话，简单的使用index是不行的，但是全文索引，耗空间。 like 'a%' 使用索引 like '%a' 不使用索引用 like '%a%' 查询时，查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型，而是VARCHAR。对于字段的值很长的建全文索引。 9、DB Server 和APPLication Server 分离；OLTP和OLAP分离

三大思维学习心得

论小组社会工作三大基本模式的比较

论小组社会工作三大基本模式的比较摘要：社会目标模式、交互模式（互惠模式）、治疗模式是小组社会工作三大基本模式。本文结合实例，从理论基础、运作目标、小组特点、实践原则、小组成员、工作者的角色等方面对三大模式进行比较，并对三大模式的优劣势进行说明。关键词：小组工作、社会目标模式、交互模式、治疗模式分工：社会目标模式是透过一系列原则和方法培养成员的社会责任感、社会意识和社会良知，其原则与社区工作有诸多相似之处，强调组员的参与、共识和任务的达成，更重的是强调自我了解和专业训练交互模式又称互动模式或调节模式，强调在小组的协助过程中，有类似问题的成员聚在一起，相互协助发展有利于问题解决的工作技巧治疗模式也叫预防与康复模型，是以治疗个人作为小组工作的任务，同时提供个人的预防和康复的一种干预方式。理论基础小组社会工作三大基本模式的理论基础不尽相同。 1.社会目标模式：A.参与、意识提升和赋权。参与可激发个人的潜能，提升个人的意识。赋权及时过程也是结果，包括个人层面的赋权：发展一个更加积极的更有影响力的自我意识；社区层面的赋权：获得知识和理解，以便对个人周围的社会政治环境有一个更加具有批判性的理解；社会层面的赋权：获得更多的能力和资源，以实现个人和集体的目标。近年来一些针对弱势群体的小组，采用社会目标模式，贯穿了赋权理论。B.系统功能理论。根据系统功能理论强调的目的性原则、整体性原则、层次性原则和动态性原则，认为小组是由不同元素所组成的系统；每个小组都是一个整体，小组每个成员都要发挥各自的功能，才能使小组功能最大化，带给成员真正的改变；小组必须建立总目标和过程目标；小组过程是一个动态化、情境化的过程。C.社会变迁理论中人的发展与社会发展的关系。 2.交互模式：A.系统理论，系统论中人与环境关系的论述。每一系统都有三个协助人生活的系统：非正式和自然系统，正式系统，社会系统。B.场域理论，场域理论汇总的行为环境论、生活空间论和此时此地的概念 C.镜中我、自我观念和符号互动论。 3.治疗模式：A.精神分析小组；B.阿德勒式小组；C.心理剧；D.行为治疗小组； E.玩型治疗小组； F.交流分析小组； G.案主中心的小组； H.理性情绪治疗小组； I.现实疗法小组。运作目标社会目标模式对各种弱势群体有很强的适用性，能够推动能力建设和应对市场压力。作为最早形成的小组工作模式之一，社会目标模式主要运用于社区发展的项目或领域。其注重的是社会责任和社会变迁，强调培养公民的社会责任、社会参与和社会行动的能力。扶贫”的非政府组织、村民自助组织、妇女手工艺制作

数据库优化设计方案

数据库优化方案设计 XX信息管理平台从大型数据库环境四个不同级别的调整分析入手，分析数据库平台的系统结构和工作机理，从九个不同方面设计数据库的优化方案。对于数据库的数据优化，主要有四个不同的调整级别，第一级调整是操作系统级包括硬件平台，第二级调整是RDBMS级的调整，第三级是数据库设计级的调整，最后一个调整级是SQL级。通常依此四级调整级别对数据库进行调整、优化，数据库的整体性能会得到很大的改善。下面从九个不同方面介绍数据库优化设计方案。一、数据库优化自由结构数据库的逻辑配置对数据库性能有很大的影响。为此，数据库平台一般对表空间设计提出有相应的优化结构，如ORACLE公司的OFA(Optimal flexible Architecture)，使用这种结构进行设计会大大简化物理设计中的数据管理。优化自由结构，简单地讲就是在数据库中可以高效自由地分布逻辑数据对象，因此首先要对数据库中的逻辑对象根据他们的使用方式和物理结构对数据库的影响来进行分类，这种分类包括将系统数据和用户数据分开、一般数据和索引数据分开、低活动表和高活动表分开等等。数据库逻辑设计的结果应当符合下面的准则：（1）把以同样方式使用的段类型存储在一起；（2）按照标准使用来设计系统；（3）存在用于例外的分离区域；（4）最小化表空间冲突；（5）将数据字典分离。二、充分利用系统全局区域系统全局区域是数据库平台的心脏，如Oracle数据库的SGA（SYSTEM GLOBAL AREA) 。用户的进程对这个内存区发送事务，并且以这里作为高速缓存读取命中的数据，以实现加速的目的。正确的SGA大小对数据库的性能至关重要。SGA包括以下几个部分： 1、数据块缓冲区（data block buffer cache）是SGA中的一块高速缓存，占整个数据库大小的1%-2%，用来存储从数据库重读取的数据块（表、索引、簇等），因此采用least recently used (LRU，最近最少使用)的方法进行空间管理。 2、字典缓冲区。该缓冲区内的信息包括用户账号数据、数据文件名、段名、盘区位置、表说明和权限，它也采用LRU方式管理。 3、重做日志缓冲区。该缓冲区保存为数据库恢复过程中用于前滚操作。 4、SQL共享池。保存执行计划和运行数据库的SQL语句的语法分析树。也采用LRU 算法管理。如果设置过小，语句将被连续不断地再装入到库缓存，影响系统性能。另外，SGA还包括大池、JAVA池、多缓冲池。但是主要是由上面4种缓冲区构成。对这些内存缓冲区的合理设置，可以大大加快数据查询速度，一个足够大的内存区可以把绝大多数数据存储在内存中，只有那些不怎么频繁使用的数据，才从磁盘读取，这样就可以大大提高内存区的命中率。三、规范与反规范设计数据库

从思维的形式来看思维三种形式

从思维的形式来看，思维以下三种：抽象思维：抽象思维是运用概念、判断、推理等来反映现实的思维过程，亦称逻辑思维。抽象思维具有两个重要特征，一是抽象性，抽象思维撇开事物的具体形象而提取其本质，因而具有抽象性的特征。二是逻辑性，抽象思维的过程，是合理展开、科学抽取事物本质的过程，因而具有逻辑性。形象思维：形象思维是借助于具体形象来展开的思维过程，亦称直感思维。由于艺术家、文学家在进行创造活动时较多地运用形象思维，所以也有人称之为艺术思维。形象思维有以下三个特征： (一)以具体形象为基础，形象思维是以事物的具体形象为基础的。(二)运用想象。形象思维必须从客观世界获取材料并且运用想象。 (三)相似性。形象思维不像抽象思维中的归纳和演绎那样直接，它的过程可能比较复杂。灵感思维：是在不知不觉之中突然迅速发生的特殊思维形式，亦称顿悟思维或直觉思维。灵感思维有以下两个征： (一)突发性。灵感思维总是突然发生的，没有预感或预兆。 (二)与潜意识密切相关。灵感突发之前有一个酝酿过程，往往要用艰苦的脑力劳动来孕育。有的学者提出，灵感的孕育不在意识的范围内，而在意识之前的、可以称为潜意识的阶段。灵感出现之前，先在潜意识范围内酝酿，一旦成熟，立即以灵感思维的形式涌现出来。潜意识不仅能进行信息的存贮与提取，甚至能在意识之外进行信息处理和加工，似乎存在一个独立的系统。这就是“多一个自我”学说。总之，灵感思维比形象思维更复杂，是一种三维的“体型”思维。思维分类和七种重要思维： 1.潜意识思维和有意识思维 ?三、思维的分类 ? 1.潜意识思维和有意识思维 ? 2.直观动作思维、具体形象思维和抽象逻辑思维 ? 3.经验思维和理论思维 ? 4.直觉思维和分析思维 ? 5.聚合思维和发散思维 ? 6.再现思维和创造思维 ?相关资料：有关创造性思维

浅谈数据库系统优化

浅谈数据库系统优化概要：数据库系统的优化可以有效提高系统的性能，微软的SQL Server数据库的优化是一个系统工程，需要从设计开始就进入优化程序。数据库的性能的优化成了数据处理的一个很重要环节。系统的性能优化应该贯穿系统工作的整个生命周期，从开发开始直到系统最终下线，都应该不断的动态的优化并不断调整优化过程。基于SQL Server的数据库优化是指对数据库处理、存储、查询等进行调优的过程。基于SQL Serve数据库的优化，应该从数据库设计的时候就做好优化打算，为后面系统正式投入运行后优化做好准备。其主要策略有： 1）调优数据库。数据库性能的优化基础就是数据库的基本设计，如果设计端出了问题则对数据库的影响很大，也很有可能没有优化的必要。数据库的优化应该从数据库的设计开始，一般要找专业的性能优化专家根据系统的要求，对数据库采取合理的设计方案。数据库的设计主要包含两个部分，一个是数据库存储分配的物理设计，一个是数据流量分配的逻辑设计。物理设计主要包括数据对象在物理介质上存储分布等各个方面，所要注意的问题就是在不同的存储介质上所放的数据块的大小，这个直接关系到数据的存储速度。而逻辑设计主要包括在数据库的索引、数据库模式、视图等。数据库的设计是基础，如果在设计初始出了问题，则不可能通过单纯的优化来完成数据库的正常工作，所以这是数据库调整和优化的保障。 2）优化应用程序。网络中数据的查询和传输速度及效率不仅仅在于服务器，而是和多种因素相关联的，根据网络上的相关统计，对和数据库相关的各个外部因素进行调整，同样可以达到数据库性能优化的目的。相关因素主要包括，网络、操作系统、硬件、数据库参数等各个方面。而这因素大都设计硬件设备，其它软件方面主要是应用程序的优化，包括数据库的SQL语句和系统开发语言的优化。在数据库的应用中，大部分是通过SQL语句来实现的，因此SQL语句的优化对数据系统优化起到很重要的作用。大多数针对系统应用程序的优化也都集中在查询语句的处理上，而SQL语句的优化则可集中到合理利用临时数据表及索引。充分利用临时数据表，及建立合理的索引、调整优化SQL语句，等可以减少客户访问数据库的次数，减小CPU

蓝小雨三大思维之------提问思维

蓝小雨三大思维之------提问思维雨总的三大顶级思维第一、是聚焦思维，是毛主席的理论：提出问题-分析问题-解决问题；第二、目标细分思维；总目标分解成若干小目标，逐个攻克所有分目标，积小胜为大胜。第三、单点爆破思维。单点爆破是指集中优势兵力打解决某一点，从而打破当前的僵局，取得事件的重大进展。本章节重点谈解三大思维之提问思维下面通过一个716学员总结分享一下提问思维下面这是一份销售小白，在经过蓝小雨冠军销售80多天的特训后，利用三大思维给客户绝对优势赢得开单……你可能万万没有想到，他居然做到了比他的客户还了解客户行业。回想想80多天前，他还在为如何筹集第22期的学费而苦恼不堪，为自已见客户聊什么话题而麻恼！现在的他却觉得开单是必然的。一切的变化显得如此的不可思议，当他回看他现在的同事销售本事，还是三个月的水平，他终于微微的笑了……请友友们耐心的一个字一个字的慢慢阅读，细细品味内中精华。蓝小雨22期学员三大思维实战销售赢单22092-0-王X总结《2014-11-25》-路亚超点评组：连续第84总结学三大运用三大开发出一个新行业的单一一款产品市场潜力巨大，现在成交一家客户用这一款产品，客户在行业里排名前几位，现在开始批量采购了，对这一个客户的成交过程做总结，1、借鉴东莞公司把这个

行业的几家大公司成功案例，根据客户用的产品型号来收搜华东地区的群，整理分类，2、与东莞公司同事了解这个行业客户设备哪些容易出问题是什么，找到到客户痛点，了解这一个行业主要竞争对手有那几家，他们的价格多少，产品却点是什么，优势是什么，交期多少时间，主要有那几个竞品销售员在销售3、收集华东地区这一个行业客户群，整理分类，市调和客户销售员聊了解，了解公司规模，，公司生产那几款产品，公司谁是负责人，公司产品质量怎么样，等一段时间用另一个手机号码与销售员聊，讲出客户的产品缺点，直接说痛点，我们公司产品能解决这个问题，东莞几家大客户都是用我们公司产品，询问出公司老板是谁，主要负责采购是谁，销售员自然希望公司产品质量提升，好销售，所以没有保留的把相关信息给我。4、电话预约负责人，在电话预约前坚持给客户每周一发开门红相关祝语，周二在电话预约，简单介绍公司实力和产品，我们产品能帮助客户带来什么价值，预约过时间来拜访你，5、第一次拜访，准备了相关方面的话题，见面的公司管生产技术负责人，李厂长，聊了一会了解到与东莞同行业产品他们公司生产很少，主要是另一款产品每一月大概500台以上，这一款产品用的电机耗电量高，齿轮坏掉10%左右，价格便宜，售后好，坏了就更换新机，顺着这个话题聊了一下市场环境竞争激烈，现在产品质量是企业发展基础，质量不改进后面市场销售额会下

MySQL数据库性能(SQL)优化方案

MySQL数据库性能（SQL）优化方案本文探讨了提高MySQL 数据库性能的思路，并从8个方面给出了具体的解决方法。 1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN 来定义整型字段。另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOT NULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。 2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询，如下所示： DELETE FROM customerinfo WHERE CustomerID NOT in (SELECT CustomerID FROM salesinfo )

大数据平台的软件有哪些

大数据平台的软件有哪些查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有：嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的接口，包括元数据API可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式DML支持：用于逐行插入的UPSERT VALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT SELECT、用于删除行的DELETE通过客户端的批处理实现的有限的事务支持单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中紧跟ANSI SQL标准二、Stinger简介：原叫Tez，下一代 Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会

让Hive支持更多的SQL，其主要优点包括：让用户在Hadoop 获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive的样式系统更符合SQL模型。优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。在Hive 社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于 2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过 1000 名 Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在 1PB 级别。Facebook 称 Presto 的性能比诸如 Hive 和 Map*Reduce 要好上 10 倍有多。Presto 当前支持 ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介：Shark 即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL 翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark

世界上顶尖的几种人类思维方式

世界上顶尖的几种人类思维方式一、做运营时，常用的点状、线状、面状、立体思维方式是什么？二、辩证思维和逻辑思维是什么？三、为什么成功人士都用唯物主义一元化思维？怎样运用到新媒体运营中？四、怎样利用这些思维方式改变我们的人生？一、做运营时，常用的点状、线状、面状、立体思维方式是什么？ 1、点状思维拘于事务的细节，不能从一件事情的整体宏观作为出发点，遇到事情总是想到现在的一个点上。着眼于解决目前的困难，今朝有酒今朝醉，没有长远发展的眼光分析问题，只能是只见树木，不见森林，缺乏整体观念。比如运营公众号——包括内容运营，用户运营，产品运营。这三个环节是互相平行的，由三个人分别负责，每个人运用的就是点状思维。 2、线性思维可以在两点之间寻找一种逻辑关系，然后串成一条线，两点之间，总会有某种关系存在的，而且这种关系是固定的，从一点出发，沿着一个方向或者相反的方向出发，也会出现相应的线状思维。这里面的点，在做运营时典型的就是——利益关系。比如写文章——怎么获取信息？怎么整理信息？怎么写成主题性的文章？使用的就是——线性思维。 3、面状思维：很多个两个点之间，必然会组合成很多条线。这些线条有很多种组合方式。如果多条线的关系是平行并列的关系，我们称之为面状思维。比如运营公众号——当内容、涨粉、推广三个运营环节都出现问题时，运营总监使用面状思维同时或逐一解决各个问题。 4、立体思维：立体思维是面和面的交叉。通常都是面状思维解决不了某个环节时，这意味着三个环节发生了交叉问题。通常都是总监级以上的人才具备这种思维。比如小公举我这个号想赚钱——只做一件事，写干货。通过写干货，产生蝴蝶效应，逐一解决涨粉、推广、赚钱三大问题。具备立体思维的人，可以在某个项目10个问题里找到最关键的问题，破解其他99个问题。 5、拿写文章这事情来说，就适用这四种思维方式点状思维：我该怎样把文章写完？线性思维：我该怎样写出一篇不错的文章？面状思维：我该怎样写出一篇能涨粉的文章？立体思维：我该怎样把客户的广告，变成能涨粉的文章（原生广告）？ 6、如何提升思维能力？需要迅速找到共同利益，立体思维的核心，是为所有关系创造利益。比如——做公众号写文章 ?文章对用户有帮助（文章有用） ?文章对用户有帮助，用户转发（文章有料）

关于社区工作地区发展模式的思考

社区工作关于社区工作地区发展模式的思考 ——基于某社区的案例分析 [键入作者姓名] 华中科技大学社会学系

关于社区工作的地区发展模式的思考 ——基于某社区的案例分析【摘要】社区工作好坏关系到社会的和谐与稳定，那么不同的社区工作模式在不同的形势下的选择与运用有利于社区的稳定、团结与发展。本文结合实际案例，站在地区发展模式的视角来分析案例，从而了解认识学习地区发展模式这一社区工作模式。【关键词】社区工作地区发展模式案例分析地区发展或者社区发展模式，为社会工作的一种介入手法，通过调动社区居民的参与、互助合作，以及政府、社会机构组织的协助和支持，动员社区内外资源，解决社区问题，满足居民需求的一种工作模式。该模式强调的是居民的参与和合作沟通，注重居民在参与守区发展过程的个人能力、公共意识和社区归属感的培养，而不仅仅是社区物质环境的建设。一种强调居民的参与、合作，集体组织起来控制、利用社区资源、解决社区问题、满足社区福利需求,增强社区凝聚力和归属感的社区工作方法。美国学者罗斯曼(J.ROthman)在总结美国社区工作经验的基础上,于1979年提出了社区组织的三大实用操作模式,地区发展模式是其

中运用非常广泛的模式。根据罗斯曼的定义,地区发展作为社区工作的介入模式之一,其目标在于建立社区自助的能力和社区的整合。着重于推动社区内不同团体及居民广泛地参与,界定本身的需要,并采取自助及互助的行动去改善社区关系,解决社区问题,进而改变社区。案例分析案例：某社区的建设该小区是较老的小区。辖区现有常住居民2400户、人口6900人,低保户84户、210人。60岁以上老年人660人，占总人口的10%，其中空巢老人140人，独居老人79人，人口老龄化问题非常突出。同时，小区居民中下岗失业人员、外来务工人员、残障人士也占有一定的比例，总体来看，小区居民大多收入不高，生活不富裕。为改善该社区的现状，社区工作者介入了该社区的建设。坚持“以人为本、服务群众、维护稳定”的工作思路，以社区建设为重点，以文化来交流人心，以平安促和谐，开展了一系列创建活动，为社区居民营造了一个安定、祥和的工作和生活环境。社区近年来先后成立了老年人协会、残疾人协会、驾驶员协会、志愿者协会、群众艺术团、法律援助服务站、党员服务站、青少年活动站、便民服务站、医疗卫生服务站等社区组织，会员人数达几百多人。在社区建设的实践过程中，这些社区组织发挥着独特重要的作用。

数据库优化方案

数据库优化方案 1. 高效地进行SQL语句设计：通常情况下，可以采用下面的方法优化SQL对数据操作的表现：（1）减少对数据库的查询次数，即减少对系统资源的请求，使用快照和显形图等分布式数据库对象可以减少对数据库的查询次数。（2）尽量使用相同的或非常类似的SQL语句进行查询，这样不仅充分利用SQL共享池中的已经分析的语法树，要查询的数据在SGA中命中的可能性也会大大增加。（3）避免不带任何条件的SQL语句的执行。没有任何条件的SQL语句在执行时，通常要进行FTS，数据库先定位一个数据块，然后按顺序依次查找其它数据，对于大型表这将是一个漫长的过程。（4）如果对有些表中的数据有约束，最好在建表的SQL语句用描述完整性来实现，而不是用SQL程序中实现。一、操作符优化： 1、IN操作符用IN写出来的SQL的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。但是用IN的SQL性能总是比较低的，从Oracle执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN 的SQL有以下区别： ORACLE试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。由此可见用IN的SQL 至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功，但对于含有分组统计等方面的SQL 就不能转换了。在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符。优化sql时，经常碰到使用in的语句，一定要用exists把它给换掉，因为Oracle在处理In时是按Or的方式做的，即使使用了索引也会很慢。 2、 NOT IN操作符强列推荐不使用的，因为它不能应用表的索引。用NOT EXISTS或（外连接+判断为空）方案代替 3、IS NULL或IS NOT NULL操作判断字段是否为空一般是不会应用索引的，因为B树索引是不索引空值的。用其它相同功能的操作运算代替，a is not null改为 a>0 或a>’’等。不允许字段为空，而用一个缺省值代替空值，如业扩申请中状态字段不允许为空，缺省为申请。避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL 避免在索引中使用任何可以为空的列，ORACLE将无法使用该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录.对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录.如果至少有一个列不为空，则记录存在于索引中．举例:如果唯一性索引建立在表的A 列和B 列上,并且表中存在一条记录的A,B 值为(123,null) , ORACLE 将不接受下一条具有相同A,B值（123,null）的记录(插入).然而如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空而空不等于空.因此你可以插入1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空!因为空值不存在于索引列中,所以