基于内存的NoSQL分布式数据库技术研究项目测试方案v10
NoSQL数据库技术与应用

NoSQL数据库技术与应用随着大数据时代的到来,传统的关系型数据库面临着一些挑战:数据量庞大、高并发读写、数据结构多样性等。
为了应对这些挑战,NoSQL(Not only SQL)数据库应运而生,并且在互联网、移动互联网、物联网等领域得到广泛应用。
本文将介绍NoSQL数据库技术的概念、分类,以及其在实际应用中的使用场景和优势。
一、NoSQL数据库技术概览NoSQL数据库是指非关系型数据库,它不基于传统的关系型数据库模型(如表格),而是采用了其他数据存储结构,如文档、键值对、列族、图等方式。
NoSQL数据库以其高扩展性、高性能和灵活性而闻名。
NoSQL数据库技术的主要特点包括:1. 没有固定的模式:NoSQL数据库不要求先定义或建立数据库模式,在数据存储时不存在固定的模式要求,可以灵活地存储各种数据类型及其关系。
2. 高可扩展性:NoSQL数据库可以方便地进行分布式部署和横向扩展,支持在海量数据环境中进行高效的读写操作。
3. 高性能:NoSQL数据库的底层存储结构对于快速访问和查询数据进行了优化,能够提供出色的读取和写入性能。
4. 大数据处理能力:NoSQL数据库在处理大数据量和高并发读写方面有着良好的表现,适合应对各种大数据场景。
二、NoSQL数据库的分类NoSQL数据库根据其数据存储模型和用途可以划分为多个子类。
以下是常见的NoSQL数据库分类:1. 键值存储(Key-Value stores):使用键值对来存储和访问数据,适合存储简单的无结构化数据。
常见的键值存储数据库有Redis、Riak等。
2. 文档数据库(Document databases):将数据以文档形式存储,文档之间可以嵌套,是一种无模式化的存储方式。
常见的文档数据库有MongoDB、Couchbase等。
3. 列族数据库(Column-Family stores):将数据存储为列族的方式,适合存储具有规则的数据集合,常用于大规模数据的存储和分析。
nosql数据库教案

nosql数据库教案无SQL数据库教案教案目标:通过本教案,学生将了解无SQL数据库的概念、特点和应用场景,并能够使用常见的无SQL数据库进行数据操作。
教案步骤:1. 引入:- 介绍传统关系型数据库和无SQL数据库的区别和特点。
- 解释无SQL数据库的概念,即非关系型数据库管理系统。
- 引发学生对无SQL数据库的兴趣,并提出学习无SQL数据库的必要性。
2. 无SQL数据库的分类:- 介绍常见的无SQL数据库类型,如键值存储、文档存储、列存储和图存储等。
- 对比各种类型的无SQL数据库,包括它们的特点、适用场景和优缺点。
3. 常见无SQL数据库的介绍:- 针对键值存储,介绍Redis和DynamoDB数据库,并分析它们的特点和应用场景。
- 针对文档存储,介绍MongoDB和CouchDB数据库,并讨论它们的优点和适用场景。
- 针对列存储,介绍HBase和Cassandra数据库,并比较它们的功能和性能。
- 针对图存储,介绍Neo4j和Titan数据库,并讨论它们在社交网络和推荐系统中的应用。
4. 无SQL数据库的使用:- 分析学生在数据库项目中可能遇到的典型问题,并引导学生思考无SQL数据库如何解决这些问题。
- 提供示例代码和实例演示,教授学生如何使用具体的无SQL数据库进行数据操作和查询。
- 强调无SQL数据库的横向扩展能力和高性能特性,培养学生对无SQL数据库的实际应用能力。
5. 总结与评价:- 总结无SQL数据库的特点和优势,强调它们在大数据和实时数据处理中的价值。
- 让学生回答一些问题,检验他们对无SQL数据库的理解程度。
- 鼓励学生思考未来无SQL数据库的发展趋势,并展望其在新兴技术领域的应用前景。
教案评价方式:- 教案执行过程中,教师对学生的参与情况进行评价。
- 学生提交作业,完成针对无SQL数据库的任务和问题。
- 期末考试,测试学生对无SQL数据库的基本概念、常见类型和应用场景的掌握程度。
NoSQL数据库的应用及其适用场景

NoSQL数据库的应用及其适用场景NoSQL(Not only SQL)数据库是一种非关系型数据库,与传统的关系型数据库相比,具有更灵活的数据模型和更强大的扩展性。
在大数据时代的到来以及云计算、物联网等新兴技术的发展中,NoSQL数据库逐渐被广泛应用,并在一些特定场景下展现出独特的优势。
一、NoSQL数据库的应用1. 大数据存储与处理NoSQL数据库具有良好的横向扩展性和高可用性,可以轻松应对海量数据的存储和处理需求。
Hadoop生态系统中的HBase、Cassandra等就是以NoSQL数据库为基础构建起来的大数据存储和处理解决方案。
2. 实时数据处理NoSQL数据库适合存储与实时性要求较高的数据,例如实时分析、实时推荐等场景。
MongoDB是一种文档型NoSQL数据库,其支持快速的写入和读取操作,并提供了强大的查询和索引功能,非常适合实时数据处理。
3. 云计算平台NoSQL数据库的分布式架构使其成为构建云计算平台的理想选择。
云计算平台需要支持横向扩展、高并发访问等特性,而NoSQL数据库正好满足这些需求。
Google的Bigtable和Amazon的DynamoDB就是以NoSQL数据库为核心的云计算平台。
4. 物联网应用物联网设备产生的数据量巨大且具有高并发特性,要求数据库能够快速读写和处理海量数据。
NoSQL数据库的分布式架构和强大的可扩展性非常适合物联网应用,能够满足设备连接和数据处理的需求。
二、NoSQL数据库的适用场景1. 高并发读写NoSQL数据库在高并发读写场景下表现优异,能够有效地处理大量并发访问请求。
例如电商平台的订单系统、社交媒体的消息系统等。
2. 海量数据存储NoSQL数据库可以轻松应对海量数据的存储需求,适合存储大规模的结构化或非结构化数据。
例如日志系统、数据仓库等。
3. 长尾查询NoSQL数据库在针对非主键的查询性能上较好,特别适合于长尾查询场景。
例如电商平台的商品搜索、新闻网站的文章检索等。
鲲鹏应用开发考试(习题卷4)

鲲鹏应用开发考试(习题卷4)第1部分:单项选择题,共39题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]下列选项中, 哪个 linux 工具可以用于评估当前主机或虚拟机内存的性能?A)PerfB)VmstatC)LmbenchD)Free答案:D解析:2.[单选题]下面不属于Hibench测试流程的是()A)修改相应配置B)执行测试脚本C)测试分类D)查看测试报告答案:C解析:3.[单选题]华为鲲鹏 916 芯片是业界第几个支持多路 ARMCPU 的A)第一B)第二C)第三D)第四答案:A解析:4.[单选题]下载的源码包放在哪个目录下? ( )A)BUILDB)RPMSC)SOURCESD)SPEC答案:C解析:5.[单选题]使用代码扫描工具 Dependency Advisor扫描源代码时,源代码应该放在哪个目录下?A)/homeB)/usr/localC)/opt/depadv/depadmin/D)/root/bin答案:C解析:6.[单选题]华为鲲鹏 920 芯片是业界第一颗几 nm 的数据中心 ARMCPUD)14答案:A解析:7.[单选题]在ARMv8架构中,原先ARMv7架构中的Thumb指令被称为什么?A)T64B)A32C)64D)T32答案:D解析:8.[单选题]以下哪种不是 iSula 的部署模式?A)应用容器B)安全容器C)系统容器D)通用容器答案:D解析:9.[单选题]某类型云硬盘的最大IOPS 为 2200,适用于大容量、读写速率中等、事务 性处理较少的应用场景,例如企业的日常办公应用或者小型测试等,它描述的是 哪种硬盘?A)高速高I0B)超高I0C)超高IO (时延优化)D)普通I0答案:D解析:10.[单选题]以下哪条命令可以查看docker镜像?A)dockerimagesB)dockerlistC)dockercontainerlsD)docker-a答案:A解析:11.[单选题]NUMA-Aware亲和性资源比较合理的规划是?A)优先使用远端numa节点内存B)优先使用本numa节点内存C)只使用远端numa节点内存D)均衡使用所有numa节点内存答案:B解析:12.[单选题]Suse操作系统是从哪个版本开始处于Kunpeng920的OS生态圈?A)SLES12.3B)SLES12.4解析:鲲鹏处理器。
2024版新媒体产品设计与项目管理教学课件U8pptx

MySQL
关系型数据库管理系统,适用于结构化数据 存储和查询需求
Redis
内存中的数据结构存储系统,可用作缓存、 消息队列等场景
前后端技术选型及开发流程
1. 需求分析
明确项目需求和目标,制定开发计划
2. 技术选型
根据项目需求和团队技术栈选择合适的技术方案
前后端技术选型及开发流程
3. 设计阶段
进行原型设计、UI/UX设计以及数据库设计等工作
Webpack、Rollup等
前后端技术选型及开发流程
Webpack
功能强大的模块打包器,可优化代码和资源加载性能
Rollup
专注于ES6模块的打包器,适合构建库和框架等场景
前后端技术选型及开发流程
要点一
主流后端语言
要点二
Node.js
Node.js、Python、Java等
基于JavaScript的后端运行环境,适合构建实时交互和I/O密 集型应用
用户获取、留存和转化提升方法
用户获取
通过优质内容创作、活动营销、裂变 传播等方式吸引新用户关注和注册。
用户留存
提供个性化推荐、增加用户权益、建 立用户社区等方式提高用户留存率。
用户转化
优化产品体验、提供有吸引力的优惠 活动、加强用户信任等方式促进用户
转化和付费。
数据分析驱动运营决策优化
数据收集与整理
多变量测试
同时测试多个元素或变量,以找到最佳组合。实施步骤包括确定测试元素、设计测试方案、开发测试版本、 分配流量、收集数据、分析结果。
可用性测试
评估产品的易用性和用户体验。实施步骤包括确定测试目标、招募测试用户、设计测试任务、进行测试、收 集反馈、改进产品。
NoSQL数据库分类及应用场景

NoSQL数据库分类及应用场景随着互联网和大数据时代的到来,传统关系型数据库在面对海量数据处理和高并发访问方面逐渐暴露出一些局限性,如扩展性不足、性能瓶颈等问题。
为了解决这些问题,NoSQL(Not Only SQL)数据库应运而生。
NoSQL数据库是指非关系型数据库,不遵循传统的关系型数据库模式,以键值对、列族、图形和文档等方式存储数据。
本文将对NoSQL数据库的分类及其应用场景进行介绍。
一、键值对数据库(Key-Value Database)键值对数据库是NoSQL数据库中最简单的一种类型,其基本结构由键和与之对应的值组成。
键值对数据库的特点是快速查找和插入,适合存储大量的小规模数据。
应用场景包括缓存系统、会话管理、用户配置文件等。
举例:Redis(Remote Dictionary Server)是一款基于键值对的内存数据库,被广泛应用于缓存、消息中间件等场景。
它具有高速的读写能力和丰富的数据结构,能够满足实时性要求较高的应用需求。
二、列族数据库(Column Family Database)列族数据库以列族的方式存储数据,数据以行的形式进行存储和查询,相对于传统的关系型数据库,列族数据库在处理大量结构化和半结构化数据上具有更好的性能和扩展性。
应用场景包括日志存储、用户行为分析等。
举例:Apache HBase是一款基于列族的分布式数据库,构建在Hadoop上,具有高可用性和横向扩展的能力。
它适合存储海量结构化和半结构化数据,并且具备快速读写和实时查询的特点。
三、文档数据库(Document Database)文档数据库以类似于JSON或XML文档的方式存储数据,每个文档都可以包含不同的字段和类型。
文档数据库在存储复杂、动态结构的数据上具有较好的表达能力和灵活性,适合存储半结构化和非结构化数据。
应用场景包括内容管理系统、博客平台等。
举例:MongoDB是一款常见的文档数据库,采用BSON(二进制JSON)格式存储数据。
数据库解决方案

第1篇
数据库解决方案
一、背景分析
随着信息化建设的不断深入,数据已成为企业核心竞争力的关键要素。为充分发挥数据价值,提高企业运营效率,需构建一套稳定、高效、可扩展的数据库系统。本方案旨在解决企业在数据库建设过程中面临的性能、安全、管理等方面的问题,为企业提供全方位的数据库解决方案。
二、需求分析
(2)建立完善的数据库监控体系,实时掌握数据库运行状态。
(3)制定数据库管理规范,规范数据库开发、使用、维护等环节。
6.数据库扩展性设计
(1)采用分布式数据库技术,如MyCat、ShardingSphere等,满足大数据量存储需求。
(2)预留足够的硬件资源,便于后期扩展。
四、实施方案
1.项目筹备
成立项目组,明确项目目标、范围、时间表等。
(4)部署数据库防火墙,防止SQL注入等攻击。
4.数据库性能优化
(1)优化数据库参数,提高系统性能。
(2)定期进行数据库维护,如索引重建、碎片整理等。
(3)利用数据库性能监控工具,实时监控数据库性能,发现并解决问题。
5.数据库管理
(1)采用自动化运维工具,如Ansible、Puppet等,简化数据库部署、升级等操作。
三、目标设定
1.提升数据库性能,满足高并发、大数据量的处理需求。
2.加强数据库安全性,保障数据不被非法访问和篡改。
3.简化数据库管理流程,降低运维成本。
4.增强数据库系统的可扩展性,适应未来业务发展。
四、解决方案
1.数据库选型与架构设计
-根据业务特性和数据存储需求,选择适合的数据库类型,如关系型根据业务需求,选择合适的数据库产品及架构。
3.系统设计
完成数据库架构设计、安全方案设计、性能优化方案设计等。
nosql数据库入门与实践pdf

nosql数据库入门与实践pdf在当今的信息化时代,数据已经成为企业的重要资产。
随着数据量的不断增加,传统的关系型数据库已经无法满足企业的需求。
因此,NoSQL数据库应运而生,成为了大数据时代的新型数据库。
本文将介绍NoSQL数据库的基本概念、特点、应用场景以及实践案例,帮助读者快速入门NoSQL数据库。
一、NoSQL数据库概述NoSQL数据库是指非关系型数据库,它们不同于传统的关系型数据库,不需要事先定义数据结构,具有灵活的数据模型和良好的可扩展性。
NoSQL数据库适用于大数据、高并发、低一致性要求等场景,能够快速处理海量数据,提高系统的可用性和可扩展性。
常见的NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等。
二、NoSQL数据库的特点1. 非关系型:NoSQL数据库不需要事先定义数据结构,可以随时添加字段或属性。
2. 灵活的数据模型:NoSQL数据库支持多种数据模型,如键值对、列族、文档等,可以根据实际需求选择合适的数据模型。
3. 高可扩展性:NoSQL数据库设计之初就考虑到了可扩展性,可以通过分片、复制等技术实现分布式处理和高可用性。
4. 大数据量处理:NoSQL数据库适用于大数据场景,可以快速处理海量数据,提高系统性能。
5. 低一致性要求:NoSQL数据库可以根据实际需求选择不同的一致性模型,如最终一致性、强一致性等。
三、NoSQL数据库应用场景1. 大数据处理:NoSQL数据库适用于大数据场景,能够快速处理海量数据,提高系统性能。
2. 高并发场景:NoSQL数据库具有良好的可扩展性和高可用性,能够应对高并发场景的请求压力。
3. 灵活的业务需求:NoSQL数据库的非关系型特点使其能够适应灵活多变的数据需求,降低开发成本和时间。
4. 数据存储量大:对于需要存储大量数据的场景,NoSQL数据库可以轻松应对,提高存储效率。
四、NoSQL数据库实践案例以下是一个简单的MongoDB实践案例:1. 安装MongoDB:首先需要在服务器上安装MongoDB,可以从MongoDB官网下载安装包并按照官方文档进行安装。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
基于内存的NoSQL分布式数据库技术研究项目测试方案一、目的研究一种新的快速存储与访问机制,改善内存使用的现状,同时要保证软件架构上不做大的改动,性能没有明显下降。
研究分布式存储技术,优化当前的DB存储,并且研究板内、板间多进程对新存储系统访问效率。
所涉及的技术和平台,既可以运行X86平台上,也可以运行在非X86平台上。
二、测试环境搭建1、任务文档要求(1)每块单板一块8核X86芯片,每个核有两个超线程,可看成16个核。
(2)业务使用进程部署,每个核上分别部署1个进程;每个核上分别部署2个进程;每个核上部署的进程会有扩展的需求。
(3)板内分布式采用分布式算法将将板内所有进程构成一张全局表,每个单板的进程数目可以达到256个。
(4)板间分布式改造后可实现最大200块单板(共200*16个核,进程数目需要增加到10000个进程),系统所有进程构成一张全局表。
实际验证时,可能是由2个分布点、4个…320个…10000个逐步验证,要求每种场景下都给出对比数据。
给出性能同分布节点数的关系。
(5)板间采用xGE交换链接,该交换为无阻塞交换,可忽略其交换时延。
2、进程绑定多核运行名词CPU affinity:中文称作“CPU亲和力”,是指在CMP架构下,能够将一个或多个进程绑定到一个或多个处理器上运行。
如果自己写代码,要把进程绑定到CPU,可以用sched_setaffinity函数。
在Linux上,这会触发一次系统调用。
int sched_setaffinity(pid_t pid, unsigned int len, unsigned long *mask);sched_setaffinity 的第一个参数是pid (进程ID),设置进程为pid的这个进程,让它运行在mask所设定的CPU上。
如果pid的值为0,则表示指定的是当前进程,使当前进程运行在mask所设定的那些CPU上;第二个参数cpusetsize 是mask所指定的数的长度。
通常设定为sizeof(cpu_set_t);如果当前pid所指定的CPU此时没有运行在mask所指定的任意一个CPU上,则该指定的进程会从其它CPU上迁移到mask的指定的一个CPU上运行。
int sched_getaffinity(pid_t pid, unsigned int len, unsigned long *mask);该函数获得pid所指示的进程的CPU位掩码,并将该掩码返回到mask所指向的结构中,即获得指定pid当前可以运行在哪些CPU上。
同样,如果pid的值为0.也表示的是当前进程。
详见文档《进程绑定多核运行》。
三、测试架构与流程1、内存数据库与NoSQL比较DB为内存关系数据库,cache为了加快数据访问而单独增加的表项,实际存放的是全局数据,DB和cache对应一个独立的进程,FLASH为本地化数据库。
正常业务时绝大多数是读操作,当有数据更新(修改、增加、删除)时,由其他任务完成对DB、FLASH数据库和cache的更新。
目标:在保留当前函数调用的基础上,用NoSQL数据库替换现有“关系数据库DB+ CACHE” 模式,以便实现“数据库内存同核/进程/线程”的解耦合。
2、板内分布式改造采用分布式算法将将板内所有进程构成一张全局表,每个单板的进程数目可以达到256个;从DB读写访问比例、查表行为和一致性维度进行模拟,选择达到性能要求的NoSQL数据库;并给出共享内存和分布式的对比数据,并给出一个较优的数据库。
3、板间分布式改造系统所有进程构成一张全局表,算法不限。
实际验证时,可能是由2个分布点、4个。
320个。
10000个逐步验证,要求每种场景下都给出对比数据。
给出性能同分布节点数的关系。
给出分布节点与数据中心的核查算法。
保持同步机制,即使板间使用消息,对外接口上仍体现单一接口调用。
要考虑数据一致性,写数据生效时间小于1ms,(读写关系类似于CPU CACHE读写关系)。
4、测试流程四、数据结构及接口设计1.数据结构及数据库设计(1)数据库就是一个大的顺序内存空间,按照表定义的规格规则排序;系统保存有每张表的起始位置,规格,每个表记录的长度,每个表记录每个元素的长度,表的关键字定义等等信息。
(2)数据库的规模是1000张表,每个表最大20000的记录,每条记录最大1000个字节,每个表的关键字小于10个。
(3)数据库表:1000张表,命名为T1,T2,......,T1000;每个表有10个字段,命名为ID,field1,......,field9;每个表除主键外其它字段都是别的表的外键。
(4)数据结构:/*缓冲结构体*/struct Array {unsigned num;unsigned length;char**point;};(5)全局变量:charT[1000][10]={{"ID","field1","field2","field3","field4","field5","field6","field7","fiel d8","field9"}...};/*保存每个表的字段名*/char table_name[1000]={"T1","T2","T3"......}.; /*保存每个表的名字*/2、接口设计(1)创建表int DBCreateTable(int table_id,char *field_definition);输入参数:table_id新创建的表对应的table_name及T中的表的位置;field_definition创建的表的字段名称及类型返回值:0操作成功;-1操作失败。
(2)删除表int DBDropTable(int table_id);输入参数:table_id将删除的表对应的table_name及T中的表的位置;返回值:0操作成功;-1操作失败。
(3)插入数据int DBInsertData(int table_id,int *index_list,void *P);输入参数:table_id操作的表对应的table_name及T中的表的位置;index_list批量(或单个)插入数据时的关键字列表;P指向插入用的数据;返回值:0操作成功;-1操作失败。
(4)更新数据int DBUpdata(int table_id,int *index_list,int *field_list,void *P);输入参数:table_id操作的表对应的table_name及T中的表的位置;index_list批量(或单个)更新数据时的关键字列表;field_list 要更新的字段P指向更新用的数据;返回值:0操作成功;-1操作失败。
(5)删除数据int DBDeleteData(int table_id,char *filter);输入参数:table_id操作的表对应的table_name及T中的表的位置;filter字段过滤器;返回值:0操作成功;-1操作失败。
(6)顺序查找多个数据int DBGetAllRecords(int table_id,int *field_list,char *filter,int dec,void *P);输入参数:table_id待查询的表对应的table_name及T中的表的位置;field_list 需要查找记录中的某几个字段;filter字段过滤器;dec查找到的数据降序(或升序)排列;P指向查找到的数据;返回值:0操作成功;-1操作失败。
(7)随机查找某个数据int DBGetOneRecord(int table_id,int *field_list,char *filter,void *P);输入参数:table_id待查询的表对应的table_name及T中的表的位置;field_list 需要查找记录中的某几个字段;filter字段过滤器;P指向查找到的数据;返回值:0操作成功;-1操作失败。
五、测试方案1. 数据库Key、Value读写性能测试。
(1)①根据单关键字key,循环读取N次所消耗的时间*int key,table_id;key=Key1;/*获取数据的关键字*/table_id=T1;/*操作的数据表*/for(i=0;i<N;i++)DBGetOneRecord();/*循环N次读取数据*/②给定单关键字Key,Value。
写入单条数据N次所消耗的时间*int key,table_id;char *value;key=Key1;/*写入数据的关键字*/value=Value1/*写入数据的字段值*/table_id=T1;/*操作的数据表*/for(i=0;i<N;i++)DBInsertData();/*循环N次写入数据*/③给定单关键字Key,value。
更新单条数据N次所消耗的时间*int key,table_id;char *value;key=Key1;/*更新的数据关键字*/value=Value1/*更新的字段值*/table_id=T1;/*操作的数据表*/for(i=0;i<N;i++)DBUpdata();/*循环N次更新数据*/(2)①根据关键字列表,读取随机的N条数据所消耗的时间*int *key,table_id;table_id=T1;/*操作的数据表*//*待读取N条数据的关键字*/for(i=0;i<N;i++)key[i]=Keyi;DBGetALLRecord();/*随机读取N条数据*/②给定Key,Value对列表,写入N条数据所消耗的时间*int *key,table_id;char **value;table_id=T1;/*操作的数据表*//*待写入N条数据的关键字及字段值*/for(i=0;i<N;i++){key[i]=Keyi;Value[i]=Valuei;}DBInsertData();/*写入N条数据*/③给定Key,Value对列表,更新N条数据所消耗的时间*int *key,table_id;char **value;table_id=T1;/*操作的数据表*//*待更新N条数据的关键字及字段值*/for(i=0;i<N;i++){key[i]=Keyi;Value[i]=Valuei;}DBUpdata();/*更新N条数据*/2. 级联查找性能测试级联查找K级,每一级级联N条数据,所消耗的时间*(1)Table1(KEY1,V ALUE1)Table2(KEY2=VLAUE1,V ALUE2)Table3(KEY3=VLAUE2,V ALUE3)Table4(KEY4=VLAUE3,V ALUE4)Table5(KEY5=VLAUE4,V ALUE5)根据KEY1得到VLAUE5的值,KEY1~KEY5可能包含多个关键字,VLAUE1~5也可能是多个值。