国内经济数据库有哪些，目前我国会计核算数据源的数据库有几种

来源：整理时间：2024-06-06 18:51:24 编辑：黑码技术手机版

1，目前我国会计核算数据源的数据库有几种

较普遍的是office系列的Excel和Access，专业的数据库经常使用的有Sqlserver、orcle、mysql

你说呢...

目前我国会计核算数据源的数据库有几种

2，中国经济统计数据库下包含哪些子库宏观月度库综合年度库

“分库检索”目录节点下包含全部备选的数据子库，各数据子库根据统计频度、指标性质、地理范围进行科学有序地划分，是不同领域内经济统计数据的专业分类集合。为保证查询检索效率，系统默认显示序列长度为指标最新有数据的时间点倒推24个月（月度库）/20 年（年度库）。

这种资源还是在百度或google上搜一下，如果曾经有人在网上发布，或有网站下载，一般都会被搜索引擎收录；如果搜不到，你可以找一下相关的论坛，最好是那种人气比较高的论坛，注册会员，发帖求助，会有高手帮你的。

中国经济统计数据库下包含哪些子库宏观月度库综合年度库

3，有什么好的经济网站

www.ce.cn 中国经济网www.cei.gov.cn 中国经济信息网www.eobserver.com.cn 经济观察报网www.economicdaily.com.cn经济日报电子版www.cet.com.cn 中国经济时报www.cel.cn 经济法网我则认为门户网的经济频道就不错

http://www.jjxj.com.cn/ 北京大学国际经济研究中心 http://www.ccer.edu.cn/cn/ 中国经济学教育科研网 http://www.cenet.org.cn/cn/ 清华大学经济研究中心 http://www.ncer.tsinghua.edu.cn/ ? 1.经济学家的网上资源 http://netec.wustl.edu/econfaq/econfaq.html提供的网上资源. 2.经济学网上接入服务 http://ideas.uqam.ca/提供经济学研究方面的资料 3.经济学网上接入服务之论文系列 http://ideas.uqam.ca/ideas/data/paperseries.html提供论文的机构 4.altaplana国际经济学门户 http://altaplana.com/gate.html ;与国际经济学相关的资料 7.5.金融经济学网站 http://www.finweb.com/ ;提供金融、经济学方面的资料，包括论文、期刊、数据等 6.神奇经济数据库 http://www.economagic.com/ ;集中了大量世界各国的宏观经济时间序列数据，主要供计量经济学家使用 8.国民经济研究局 http://www.nber.org ;世界著名的研究机构，提供讨论稿、数据，中国研究人员可以免费下载 9.经济政策研究中心 http://www.cepr.org ;世界著名的研究机构，有许多讨论稿，部分可以免费下载 10.普林斯顿大学pliny fisk经济学和金融图书馆 http://www.princeton.edu/~econlib/ ;提供经济学，金融方面的论文，数据，经济学和金融

有什么好的经济网站

4，数据与事实型数据库主要有哪些类型各有什么特点

一、从学科领域角度可以将数据与事实型数据库划分为：1、事实数值型科学数据库，如中科院“科学数据库”。2、社会科学或综合参考类数据库，如百科全书、年鉴。3、商情数据库，如中国资讯行、国研网、中经专网等。二、数据与事实型数据库的特点：1、事实型数据库最新发展的学科是法律，之后是商业金融、物理、化学、新闻等方面。由于商业金融界对事实数据库的大量需求以及商业数据库生产的盈利驱动致使商业、金融事实数据库仍是发展的主流。2、相对于文献数据库，事实型数据库具有更强的实用性，涉及面非常广；它直接面向问题，总是以特定的事实或数字回答用户的查询；前者检索结果可能是很多条记录，而事实型数据库检索途径多，查准率高，其检索结果往往只是单一的记录。3、尽管在功能上事实型数据库与传统的参考工具书类似，但比较而言，参考工具书编写和出版周期较长，许多最新的事实和数据不可能快速被工具书收录。4、由于事实型数据库在数据的构成、数据描述的方式、编排体例等方面的差异以及数据库中各类数据本身的特点，使得各种事实型数据库中的检索字段/入口有较大的不同，检索方法也因此不尽相同而表现出各自的特点与特色。扩展资料：国内外事实型数据库举例：1、万方事实型数据库：万方数据资源系统是由中国科技信息研究所万方数据（集团）公司联合科技文献出版社、四川省科技情报研究所等机构组成的，是国内最早从事数据库建设的企业。万方数据资源系统汇集了国内近120个数据库，并将这些信息资源整合为三大部分，即：商务信息子系统、科技信息子系统和数字化期刊子系统。2、中国资讯行数据库：中国资讯行于1995年在香港成立，是一家专门收集、处理及传播中国商业信息的高科技企业，资料来源于1000多种中国报章、杂志、贸易刊物、政府出版物及合作伙伴提供的权威数据。内容包括实时财经新闻、权威机构经贸报告、各类统计数据、法律法规、商业数据及证券消息等动态信息。3、国务院发展研究中心信息网：国务院发展研究中心信息网（简称“国研网”）是中国唯一挂牌“国务院”字头的专业经济信息服务机构，它以国务院发展研究中心丰富的信息资源和强大的专家阵容为依托，并与海内外众多知名机构和经济资讯机构紧密合作。全面汇集、整合国内外经济金融领域的研究成果和经济信息，以“专业性、权威性、前瞻性、指导性、包容性”为原则，向海内外提供了及时、全面、系统、权威、高质量的经济信息。参考资料来源：百度百科-事实型数据库

事实数据库（factual databases）指包含大量数据、事实的数据库，分为数值数据库（Numeric databases）、图像数据库（Graphic databases）、术语数据库（Terminological databases）和指南数据库等。包括电子化字（词）典、辞典、数值、公式、数表与表册数据库、图像、图录数据库、电子百科全书、电子手册及专业手册数据库、组织机构指南、传记资料、年鉴、统计资料数据库等。

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5，现在可以免费商用的数据库都有哪些

oracle集群oracle rac是业界最流行的产品。其架构的最大特点是共享存储架构（shared-disk），整个rac集群是建立在一个共享的存储设备之上的，节点之间采用高速网络互连。在 oracle rac 环境中，每个 oracle 数据块都被赋予一个（且只有一个）“主”oracle rac 节点。该 oracle rac 节点的全局缓存服务 (gcs) 负责管理对这些数据块集的访问。当其中一个 oracle 节点需要访问某个 oracle 数据块时，它必须首先与该数据块协商。然后，该主节点的 gcs 或者指示请求的 oracle 节点从磁盘中获取该数据块，或者指示该oracle 数据块的当前持有者将被请求的数据块发送到请求节点。oracle 尝试跨所有 rac 节点统一分发该数据块的所有权。在 oracle rac 环境中，数据块大致相等的所有节点都将被指定为主节点。（如果 oracle rac 节点数是 oracle 数据块数的约数，则所有 rac 节点都是具有同样数量的数据块的主节点。）mysql集群mysql cluster和oracle rac完全不同，它采用shared-nothing架构。整个集群由管理节点(ndb_mgmd)，处理节点(mysqld)和存储节点(ndbd)组成，不存在一个共享的存储设备。mysql cluster主要利用了ndb存储引擎来实现，ndb存储引擎是一个内存式存储引擎，要求数据必须全部加载到内存之中。数据被自动分布在集群中的不同存储节点上，每个存储节点只保存完整数据的一个分片(fragment)。同时，用户可以设置同一份数据保存在多个不同的存储节点上，以保证单点故障不会造成数据丢失。mysql cluster的优点在于其是一个分布式的数据库集群，处理节点和存储节点都可以线性增加，整个集群没有单点故障，可用性和扩展性都可以做到很高，更适合 oltp应用。但是它的问题在于：1.ndb存储引擎必须要求数据全部加载到内存之中，限制比较大，但是目前ndb新版本对此做了改进，允许只在内存中加载索引数据，数据可以保存在磁盘上。2.目前的mysql cluster的性能还不理想，因为数据是按照主键hash分布到不同的存储节点上，如果应用不是通过主键去获取数据的话，必须在所有的存储节点上扫描，返回结果到处理节点上去处理。而且，写操作需要同时写多份数据到不同的存储节点上，对节点间的网络要求很高。分布式数据库拆分数据库分片sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是水平扩展(scale out，亦或横向扩展、向外扩展)的解决方案，其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 i/o 能力限制，解决数据库扩展性问题。把热度高的数据划分开来，使用配置刚好的硬件，提高访问速度，增强用户体验把不同的用户的数据根据用户的id放到不同的数据库中，不同用户对应的交易数据也跟着到不同的数据库；之后可以把交易完成和正在交易的数据库分开。一个全国经济信息系统，可以按照不同地区把不同数据放到不同数据库中，随着时间增加数据也会越来越大，到时还可以工具年份在重新划分数据库。一个大中型的电子商的电子商务网站一定会遇到数据量巨大的问题，可以根据用户对象或者使用和被使用的数据进行分片。这样避免了在一个库中数据膨胀而带来的瓶颈。在数据库分片时最好分到不同的服务器中，或者不同的存储中，避免磁盘竞争数据库分片存在比较大问题就是人查询或者统计涉及到跨库就比较麻烦。特别是join时如果涉及到多个节点，将非常困难，应该尽量避免。数据库水平分片读写分离读写分离架构利用了数据库的复制技术，将读和写分布在不同的处理节点上，从而达到提高可用性和扩展性的目的。读写分离简单的说是把对数据库读和写的操作分开对应不同的数据库服务器，这样能有效地减轻数据库压力，也能减轻io压力。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，其实在很多系统中，主要是读的操作。当主数据库进行写操作时，数据要同步到从的数据库，这样才能有效保证数据库完整性。quest shareplex就是比较牛的同步数据工具，听说比oracle本身的流复制还好，mysql也有自己的同步数据技术。mysql只要是通过二进制日志来复制数据。通过日志在从数据库重复主数据库的操作达到复制数据目的。这个复制比较好的就是通过异步方法，把数据同步到从数据库。主数据库同步到从数据库后，从数据库一般由多台数据库组成这样才能达到减轻压力的目的。读的操作怎么样分配到从数据库上？应该根据服务器的压力把读的操作分配到服务器，而不是简单的随机分配。mysql提供了mysql-proxy实现读写分离操作。不过mysql-proxy好像很久不更新了。oracle可以通过f5有效分配读从数据库的压力。上面说的数据库同步复制，都是在从同一种数据库中，如果我要把oracle的数据同步到mysql中，其实要实现这种方案的理由很简单，mysql免费，oracle太贵。好像quest shareplex也实现不了改功能吧。好像现在市面还没有这个工具吧。那样应该怎么实现数据同步？其实我们可以考虑自己开发一套同步数据组件，通过消息，实现异步复制数据。其实这个实现起来要考虑很多方面问题，高并发的问题，失败记录等。其实这种方法也可以同步数据到memcache中。听说oracle的stream也能实现，不过没有试过。通过ebay读写分离的结构图，通过share plex 近乎实时的复制数据到其他数据库节点，再通过f5特定的模块检查数据库状态，并进行负载均衡，io 成功的做到了分布，读写分离，而且极大的提高了可用性。目前读写分离技术比较多，比较有名的为amoeba，有兴趣的同学可以研究下。数据库缓存读写分离现在应用非常广泛，特别是时国内外大型网站，都使用的非常多，很多都是自己研发缓存系统，淘宝还开源了tair系统，有兴趣的可以研究下。比较有名的是memcached使用memcached最好的可能算facebook了。通过memcached分担读的操作，把常用的对象数据存储到memcached中，当有读操作过来时先访问memcached如果memcached没有该数据再从数据库获取，同时把数据放到memcached中，下次访问就可以直接访问memcached了。有一次在和一个朋友聊天时他们正在着手在线文档系统架构设计，由于文档访问压力非常大，每次请求数据库也非常大，由于大量的的文档数据在服务端和客户端传输，会经常造成网络堵塞。我建议他可以把文档分片，减少一次性大文件传输。再根据文档热度把一些文档保持到缓存中。其实文档也好，数据库也好，很多方法只要根据业务要求也可以达到异曲同工的之效。

1.IBM 的DB2 作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1997年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。 2. Oracle Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。 3. Informix Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是InformixSE（StandardEngine）。 4. Sybase Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和 “database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的Sybase SQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，率先在Sybase SQLServer 中实现。