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哪些属于非文献数据库,非物质文化遗产资源数据库有哪些

来源:整理 时间:2024-08-01 04:39:20 编辑:黑码技术 手机版

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1,非物质文化遗产资源数据库有哪些

87278026直接搜不就能搜到啊
按照国家级非物质文化遗产名录从项目类别来分,则可分为1、民间文学 2、民间音乐 3、民间舞蹈 4、传统戏剧 5、曲艺 6、杂技与竞技 7、民间美术 8、传统手工技艺 9、传统医药 10、民俗,共计十个目录。 http://fy.folkw.com/是中国非物质文化遗产名录数据库系统,你可以去查询的。

非物质文化遗产资源数据库有哪些

2,数据库的类型按对信息收录的学科范围划分是什么

三大文献检索数据库是以下三个:1、SCI(科学引文索引 ):(Science Citation Index, SCI)是由美国科学信息研究所(ISI)1961年创办出版的引文数据库,其覆盖生命科学、临床医学、物理化学、农业、生物、兽医学、工程技术等方面的综合性检索刊物。2、EI(工程索引 ):(EngineeringIndex,EI),1884年创刊,由美国工程信息公司出版,报道工程技术各学科的期刊、会议论文、科技报告等文献。3、ISTP(科技会议录索引 ) 是世界著名的三大科技文献检索系统,(Index to Scientific & TechnicalProceedings,ISTP),也是由ISI出版,1978年创刊,报导世界上每年召开的科技会议的会议论文。
天津理工的同学?

数据库的类型按对信息收录的学科范围划分是什么

3,哪个属于NoSQL数据库

非关系型数据库 Redis ,MongoDB这些。
nosql太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。1. in-memory kv store : redisin memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. disk-based kv store: leveldb真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单,数据量不受限于内存大小,数据落盘高可靠,google的几位大神出品的精品,lsm模型天然写优化,顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了,不足是仅提供了一个库,需要自己封装server端。3. document store: mongodb分布式nosql,具备了区别mysql的最大亮点:可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是没有acid的特性,发展很快,支持了索引等特性,上手容易,对于数据量远超内存限制的场景来说,还需要慎重。4. column table store: hbase这个富二代似乎不用赘述了,最大的优势是开源,对于普通的scan和基于行的get等基本查询,性能完全不是问题,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可扩展性方面是最强的,其次坐上了hadoop的快车,社区发展很快,各种基于其上的开源产品不少,来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

哪个属于NoSQL数据库

4,nosql数据库有哪些

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 随着大数据的不断发展,非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域,非关系数据库产品的发展非常迅速。现今的计算机体系结构在数据存储方面要有庞大的水平扩展性,而NoSQL也正是致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库,本文介绍了10种出色的NoSQL数据库。 虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的e799bee5baa6e997aee7ad94e58685e5aeb931333337386632成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的NoSQL工具,可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。给一个地址吧http://www.caecp.cn/News/News-850.html
nosql太火,冒出太多产品了,保守估计也成百上千了。互联网公司常用的基本集中在以下几种,每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。1. in-memory kv store : redisin memory key-value store,同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力,成功用法是替代memcached,通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复,同时支持replication提供读可扩展和高可用。2. disk-based kv store: leveldb真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单,数据量不受限于内存大小,数据落盘高可靠,google的几位大神出品的精品,lsm模型天然写优化,顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了,不足是仅提供了一个库,需要自己封装server端。3. document store: mongodb分布式nosql,具备了区别mysql的最大亮点:可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口,是目前nosql里最像mysql的,只是没有acid的特性,发展很快,支持了索引等特性,上手容易,对于数据量远超内存限制的场景来说,还需要慎重。4. column table store: hbase这个富二代似乎不用赘述了,最大的优势是开源,对于普通的scan和基于行的get等基本查询,性能完全不是问题,只是只提供裸的api,易用性上是短板,可扩展性方面是最强的,其次坐上了hadoop的快车,社区发展很快,各种基于其上的开源产品不少,来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

5,数据库的类型

数据库是在计算机存储设备上按一定方式,合理组织并存储的相互有关联的数据的集合,是计算机技术和信息检索技术相结合的产物,是电子信息资源的主体,是信息检索系统的核心部分之一。按所提供的信息内容,数据库主要可分为参考数据库和源数据库。1.参考数据库主要存储一系列描述性信息内容,指引用户到另一信息源以获得完整的原始信息的一类数据库,主要包括书目数据库和指南数据库。(1)书目数据库 存储描述如目录、题录、文摘等书目线索的数据库,又称二次文献信息数据库。如各种图书馆目录数据库、题录数据库和文摘数据库等属于此类,它的作用是为用户指出了获取原始信息的线索。图书馆目录数据库,又称机读目录,其数据内容详细,除描述标题、作者、出版项等书目信息外,还提供用户索取原始信息的馆藏信息。题录、文摘数据库描述的数据内容与印刷型的题录、文摘相似,它提供了论文信息或专利信息等确定的信息来源,供用户检索。(2)指南数据库 存储描述关于机构、人物、产品、活动等对象的数据库。与其它数据库相比,指南数据库为用户提供的不仅仅是有关信息,还包括各种类型的实体,多采用名称进行检索。如存储生产与经营活动信息的机构名录数据库、存储人物信息的人物传记数据库、存储产品或商品信息的产品指南数据库、存储基金信息的基金数据库等属于此类,它的作用指引用户从其它有关信息源获取更详细的信息。2.源数据库主要存储全文、数值、结构式等信息,能直接提供原始信息或具体数据,用户不必再转查其它信息源的数据库。它主要包括全文数据库和数值数据库。(1)全文数据库 存储原始信息全文或主要部分的一种源数据库。如期刊全文数据库、专利全文数据库、百科全书全文数据库,用户使用某一词汇或短语,便可直接检索出含有该词汇或短语的原始信息的全文。(2)数值数据库 存储以数值表示信息为主的一种源数据库,和它类似的有文本-数值数据库。与书目数据库比较,数值数据库是对信息进行深加工的产物,可以直接提供所需的数据信息。如各种统计数据库、科学技术数据库等。数值数据库除了一般的检索功能外,还具有准确数据运算功能、数据分析功能、图形处理功能及对检索输出的数据进行排序和重新组织等方面的功能。4.2.2 数据库结构1.书目数据库的结构书目数据库是以文档形式组织一系列数据,这些数据被称为记录,一个记录又包含若干字段。(1)记录与字段 记录是作为一个单位来处理有关数据的集合,是组成文档的基本数据单位。记录中所包含的若干字段,则是组成记录的基本数据单位。在书目数据库中,一个记录相当于一条题录或文摘,因此,一个记录通常由标题字段、作者字段、来源字段、文摘字段、主题词字段、分类号字段、语种字段等组成。在有些字段中,又包含多个子字段,子字段是字段的下级数据单位。如,主题词字段含有多个主题词。按照字段所代表记录的性质不同,字段通常分为基本字段和辅助字段两类。常见的字段名称及代码见表4-1。表4-1 字段名称及代码基本字段辅助字段字段名称字段代码字段名称字段代码标题TI记录号DN文摘AB作者AU叙词DE作者单位CS标识词ID期刊名称JN出版年PY出版国CO语种LA(2)文档 按一定结构组织的相关记录的集合。文档是书目数据库数据组织的基本形式,文档的组织方式与检索系统的硬件和软件功能密切相关。在书目数据库中,文档结构主要分为顺排文档和倒排文档。1)顺排文档 记录按顺序存放,记录之间的逻辑顺序与物理顺序是一致的,相当于印刷型工具中文摘的排列顺序,是一种线形文档。顺排文档是构成数据库的主体部分,但其主题词等特征的标识呈无序状态,直接检索时,必须以完整的记录作为检索单元,从头至尾查询,检索时间长,实用性较差。2)倒排文档 将顺排文档中各个记录中含有主题性质的字段(如主题词字段、标题字段、叙词字段等)和非主题性质字段(如作者字段、机构字段、来源字段等)分别提取出来,按某种顺序重新组织得到的一种文档。具有主题性质的倒排档,称基本索引档,非主题性质的倒排档,称辅助索引档。综上所述,顺排档和倒排档的主要区别是:顺排档以完整的记录为处理和检索单元,是主文档,倒排档以记录中的字段为处理和检索单元,是索引文档。计算机进行检索时,先进入倒排档查找有关信息的存取号,然后再进入顺排档按存取号查找记录。2.全文数据库的结构一般的全文数据库结构与书目数据库相似,全文数据库的一个记录就是一个全文文本,记录分成若干字段。其主文档是以顺排形式组织的文本文档,倒排档是对应于记录可检字段的索引文档。3.数值数据库的结构数值数据库的结构要综合考虑数据库的内容及检索目的,即,在内容上,数值数据库的主要内容是数值信息,但不排除含有必要的说明性的文本信息,在检索上,便于单项检索和综合检索,还能对数值进行准确数据运算、数据分析、图形处理及对检索输出的数据进行排序和重新组织。数值数据库的数据结构可以是单元式,也可以是表册形式。前者是对原始数据的模拟,后者则是对统计表格的机读模拟。数值数据库通常有多种文档,如顺排挡、倒排挡、索引文档等。顺排挡是由数值数据组成,为主文档,另有相应的索引文档,为便于存取,索引文档采用基本直接存取结构的组织形式。倒排挡也有相应的索引文档,索引文档采取分级组织形式。数值数据库的文档结构,使所有文档都可以用于检索,所有数据都可用来运算,构成了数值数据库的特点。4.指南数据库的结构指南数据库的结构兼有书目数据库、全文数据库和数值数据库的特点,有顺排档、倒排档、索引文档和数据字典。一般而言,对涉及主题领域较多,内容综合性较强的大型指南数据库,顺排挡(主文档)可采用多子文档的结构,对单一主题领域和内容较专的,则采用单一主文档和不定长、多字段的记录格式为宜。
模糊数据库 指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的,不能表示许多模糊不清的 事情。随着模糊数学理论体系的建立,人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中,从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面,首先是如何在数据库中存放模糊数据;其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。 统计数据库 管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录,但其目的是向用户提供各种统计汇总信息,而不是提供单个记录的信息。 网状数据库 处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构,称为系。系类型 是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中,有一个记录类型处于主导地位,称为系主记录类 型,其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是dbtg系统。1969年美国的 codasyl组织提出了一份“dbtg报告”,以后,根据dbtg报告实现的系统一般称 为dbtg系统。现有的网状数据库系统大都是采用dbtg方案的。dbtg系统是典型的三级结构体系:子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言ssddl,模式定义语言sddl,设备介质控制语言dmcl。另外还有数据操纵语言dml。 演绎数据库 是指具有演绎推理能力的数据库。一般地,它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中,称为外延数据库;用逻辑规则定义要导出的事实,称为内涵数据库。主要研究内容为,如何有效地计 算逻辑规则推理。具体为:递归查询的优化、规则的一致性维护
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