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
检索结果
选择检索结果 检索结果格式选择 检索结果输出方式选择 查看更多 检索结果
检索结果 概览区
功能选择区
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浏览
可帮助用户选择 用于检索的适宜词语。
浏览索引
检索结果排序
在快速检索中，按相关性（Relevance）或出 版年（Publication Year）
检索规则
大小写（Case Sensitivity） 不区分大小写，检索词大小写均可。 逻辑算符 逻辑算符用AND、OR、NOT 表示。 截词符(Truncation) 用星号(*)表示，放置在词尾，如：comput* 可以 将computer computerized computation computational computability等作为检索词。
Serial Titles
Elsevier Titles on this Subject
Acta Astronautica Expert Systems With Applications Journal Of Biomechanics
看期刊发表情况：
练习
1 查找发表和” Intelligent Fault Diagnosis”相关论文的elsevier期刊
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。
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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