美国专利数据库有哪些优点，国内外专利检索工具有哪些优缺点各是什么

来源：整理时间：2024-06-28 01:51:20 编辑：黑码技术手机版

1，国内外专利检索工具有哪些优缺点各是什么

我一般都是在网站上进行检索的，比如佰腾、soopat、国知局。佰腾下载方便，soopat信息比较多。这些既可检索本国的，也可检索世界专利，一般都够用了。当然，如果英语要是还可以的话，你也可以直接去欧专、美国专利局等各官方网站上去检索外国专利。国知局的链接网站里有欧专等这些外国官网。

同问。。。

国内外专利检索工具有哪些优缺点各是什么

2，LINQ TO SQL 有什么优缺点啊

首先，在了解 LINQ To SQL 有什么优点之前，我们有必要首先了解下，微软为什么弄了这么个东西。搞出这个东西来有什么目的：——当然是为了满足不知道怎么操作数据的程序员开发设计的，并不是每个程序员都会直接操作数据库，LinQ 可以让他们以一种面向数据对象的方式来思考，及持久化他们的数据！好处：容易学习，书写简单。在开发中小型项目的时候推荐使用！因为可以节省时间！它可以很方便的调用存储过程、SQL函数缺点：由于直接封装了所有的数据持久操作。导致批量持久数据会产生效率问题尤其体现在批量跟新数据，它会在内存中保持大量的数据模型。总结：中小型项目就放心用吧！不过从技术储备的角度来说，建议看看entity framework

优点：易学，易上手，代码看起来简单。缺点：由于太容易导致程序员“忘本”，不再关心SQL语言是如何写的，遇到上百万当量级的大型数据库就会出问题。

微软从未抛弃过linq to sql，而是扩展了更多的支持程序，linq to object ,linq to xml等等等等。 linq to sql 和ef比，前者的性能更好。

LINQ TO SQL 有什么优缺点啊

3，NCBI有多少数据库分别有什么作用

在生物医学信息学领域，数据库和服务的定义与计算机领域有很大的不同，如果要问NCBI过去，现在或将来会有多少数据库，恐怕连NCBI自己都说不清楚。要是一个一个数据库讲下来，9999个字肯定不够用。这里有一个列表供您参考http://www.ncbi.nlm.nih.gov/guide/all/。 NCBI的产生和发展是在美国和全球生物学高速发展，高通量数据急速产生，而缺乏有效的数据分析方法的背景下产生，起初它主要任务是数据的存储和查询。只不过其存储的数据大多以高通量数据为主，例如基因测序，基因组，SNP, 基因芯片,小分子化合物和GWAS数据等。这些数据的共享，极大地促进了生物信息学发展。按照数据->样式->知识->智慧的发展模式，NCBI主要起到了一个为生物学家提供数据的角色。不过，NCBI目前也不断地在调整自己的角色。例如，生物医学文献。NCBI在从NLM继承过来的pubmed的基础，提供以PMC数据库为核心的全文文献服务。PubMed数据库应该是全球生物学家使用频率最高的数据库。NCBI最近对pubmed的改版，虽然没有实质性的改变，但其按照用户体验进行的修改，足见其对该数据库的重视。另外，NCBI目前不断地在引入高学历生物学人才对其数据库的质量进行控制。以dbSNP为例，其正在通过与领域专家的合作将突变数据与人类表型数据进行关联。总得来讲，NCBI的发展是与生物学高通量数据产生密切相关，它以经不在局限于提供数据存储与查询，其未来的发展必将发展为一个大型的、综合的知识库。到那时NCBI会不会免费，就要另当别论了。很显然没有人会将自己的手稿拱手让人。如果真有那么一天，不知道从中会产生多少专利和知识产权。

NCBI有多少数据库分别有什么作用

4，专利数据库的特点是什么

（1）个性化定制完全根据企业需求，结合企业产品和技术关注点，定制个性化导航。（2）竞争对手及时跟踪我的专利库中，添加企业关注的竞争对手，及时跟踪其专利申请情况，从而让企业了解其竞争对手的技术研究方向、市场范围、专利保护策略等。（3）使用方便系统通过对中国库、外国库、失效库的方便切换，和科学的分类导航，使用者稍加学习就可以运用。而平台基于互联网授权使用的方式，只要是授权者，就能随时随地运用本系统，无须另外增加任何软硬件设备。（4）管理方便数据库管理员可通过设置，全面管理用户的浏览和操作权限；对各个功能模块重目录或文件夹的新建、重命名等，也都有快捷入口，管理极为便利。（5）功能完备平台由大型软件系统支撑，检索、分类、导航、阅读、下载、统计、分析等等实用功能，给使用者提供了综合发掘和运用专利信息有效价值的手段。（6）更新及时数据库中，中文专利数据的更新与国知局保持同步；国外专利数据保证每周至少更新一次。更新速度在国内处于领先水平。（7）系统稳定数据库拥有稳固的体系和架构。同时，在运营中，强大的开发团队实时跟踪，保证了数据库系统的稳定性。（8）技术交流为中国的技术人才创造一个交流、增值的平台，是佰腾网的两大理念之一。在数据库中，专门为各行各业的技术人员提供了一个沟通互动的平台。（9）数据权威专利信息来源于国家知识产权局，是国内专利数据最全、更新最快的专业平台。（10）智慧积累系统提供标注和翻译功能，可组织或由技术人员自发地对某一条专利作出研究结果、看法等标注，并将这些研究成果长期积累下去，节省以后的重复研究。也可发挥外语专业人才的作用，对相关专利进行翻译，供大家方便使用。（11）安全保密数据库由用户指定的管理员以用户名和密码方式授权使用者，也可及时收回使用权限，未经授权者无法进入数据库。（12）高价值，低收费系统涵盖了美国、英国、法国、瑞士、德国、日本、俄罗斯、世界知识产权组织、欧洲专利局和中国所有的专利信息，并通过系统软件提供强大的实用功能，必将成为会员企业技术创新和提高核心竞争力的有力工具。江苏省产业知识产权公共技术服务中心唐云飞 Q:215020039

5，Apache Cassandra数据库的优缺点有哪些

Apache Cassandra数据库的优缺点有哪些？本文将超越众所周知的一些细节，探讨与 Cassandra 相关的不太明显的细节。您将检查 Cassandra 数据模型、存储模式设计、架构，以及与 Cassandra 相关的潜在惊喜。在数据库历史文章 “What Goes Around Comes Around”中，Michal Stonebraker 详细描述了存储技术是如何随着时间的推移而发展的。实现关系模型之前，开发人员曾尝试过其他模型，比如层次图和有向图。值得注意的是，基于 SQL 的关系模型（即使到现在也仍然是事实上的标准）已经盛行了大约 30 年。鉴于计算机科学的短暂历史及其快速发展的步伐，这是一项非凡的成就。关系模型建立已久，以至于许多年来，解决方案架构师很容易为应用程序选择数据存储。他们的选择总是关系数据库。诸如增加系统、移动设备、扩展的用户在线状态、云计算和多核系统的用户群之类的开发已经导致产生越来越多的大型系统。Google 和 Amazon 之类的高科技公司都是首批触及规模问题的公司。他们很快就发现关系数据库并不足以支持大型系统。为了避免这些挑战，Google 和 Amazon 提出了两个可供选择的解决方案：Big Table 和 Dynamo，他们可以由此放松关系数据模型提供的保证，从而实现更高的可扩展性。Eric Brewer 的 “CAP Theorem”后来官方化了这些观察结果。它宣称，对于可扩展性系统，一致性、可用性和分区容错性都是权衡因素，因为根本不可能构建包含所有这些属性的系统。不久之后，根据 Google 和 Amazon 早期的工作，以及所获得的对可扩展性系统的理解，计划创建一种新的存储系统。这些系统被命名为 “NoSQL” 系统。该名称最初的意思是 “如果想缩放就不要使用 SQL”，后来被重新定义为 “不只是 SQL”，意思是说，除了基于 SQL 的解决方案外，还有其他的解决方案。有许多 NoSQL 系统，而且每一个系统都缓和或改变了关系模型的某些方面。值得注意的是，没有一个 NoSQL 解决方案适用于所有的场景。每一个解决方案都优于关系模型，且针对一些用例子集进行了缩放。我的早期文章 “在 Data Storage Haystack 中为您的应用程序寻找正确的数据解决方案” 讨论了如何使应用程序需求和 NoSQL 解决方案相匹配。Apache Cassandra是其中一个最早也是最广泛使用的 NoSQL 解决方案。本文详细介绍了 Cassandra，并指出了一些首次使用 Cassandra 时不容易发现的细节和复杂之处。Apache CassandraCassandra 是一个 NoSQL 列族 (column family) 实现，使用由 Amazon Dynamo 引入的架构方面的特性来支持 Big Table 数据模型。Cassandra 的一些优势如下所示：高度可扩展性和高度可用性，没有单点故障NoSQL 列族实现非常高的写入吞吐量和良好的读取吞吐量类似 SQL 的查询语言（从 0.8 起），并通过二级索引支持搜索可调节的一致性和对复制的支持灵活的模式这些优点很容易让人们推荐使用 Cassandra，但是，对于开发人员来说，至关重要的一点是要深入探究 Cassandra 的细节和复杂之处，从而掌握该程序的复杂性。什么是列？列有点用词不当，使用名称单元格很可能更容易理解一些。我会坚持使用列，因为这是一种习惯用法。Cassandra 数据模型包括列、行、列族和密钥空间 (keyspace)。让我们逐一进行详细介绍它们。?列：Cassandra 数据模型中最基本的单元，每一个列包括一个名称、一个值和一个时间戳。在本文的讨论中，我们忽略了时间戳，您可以将一个列表示为一个名称值对（例如 author="Asimov"）。?行：用一个名称标记的列的集合。例如，清单 1 显示了如何表示一个行：清单 1. 行的示例"Second Foundation"-> author="Asimov", publishedDate="..", tag1="sci-fi", tag2="Asimov" }Cassandra 包括许多存储节点，并且在单个存储节点内存储每一个行。在每一行内，Cassandra 总是存储按照列名称排序的列。使用这种排序顺序，Cassandra 支持切片查询，在该查询中，给定了一个行，用户可以检索属于给定的列名称范围内的列的子集。例如，范围 tag0 到 tag9999 内的切片查询会获得所有名称范围在 tag0 和 tag9999 内的列。?列族：用一个名称标记的行的集合。清单 2 显示了样例数据的可能形式：清单 2. 列族示例Books-> "Foundation"-> "Second Foundation"-> … }人们常说列族就像是关系模型中的一个表格。如下例所示，相似点将不复存在。?密钥空间：许多列族共同形成的一个组。它只是列族的一个逻辑组合，并为名称提供独立的范围。最后，超级列位于一个列族中，该列族对一个密钥下的多个列进行分组。正如开发人员不赞成使用超级列一样，在此，我对此也不作任何讨论。Cassandra 与 RDBMS 数据模型根据以上对 Cassandra 数据模型的描述，数据被放入每一个列族的二维 (2D) 空间中。要想在列族中检索数据，用户需要两个密钥：行名称和列名称。从这个意义上来说，尽管还存在多处至关重要的差异，关系模型和 Cassandra 仍然非常相似。?关系列均匀分布在表中的所有行之间。数据项之间通常有明显的纵向关系，但这种情况并不适用于 Cassandra 列。这就是 Cassandra 使用各个数据项（列）来存储列名称的原因。?有了关系模型，2D 数据空间就完整了。2D 空间内的每一个点至少应当拥有存储在此处的 null 值。另外，这种情况不适用于 Cassandra，Cassandra 可以拥有只包括少数项的行，而其他行可以拥有数百万个项。?有了关系模型，就可以对模式进行预定义，而且在运行时不可以更改模式，而 Cassandra 允许用户在运行时更改模式。?Cassandra 始终存储数据，这样就可以根据其名称对列进行排序。这使得使用切片查询在列中搜索数据变得很容易，但在行中搜索数据变得很困难，除非您使用的是保序分区程序。?另一个重要差异是，RDMBS 中的列名称表示与数据有关的元数据，但绝不是数据。而在 Cassandra 中，列名称可以包括数据。因此，Cassandra 行可以拥有数百万个列，而关系模型通常只有数十个列。?关系模型使用定义良好的不可变模式来支持复杂的查询，这些查询中包括 JOIN 和聚合等。使用关系模型，用户无需担心查询就可定义数据模式。Cassandra 不支持 JOIN 和大多数 SQL 搜索方法。因此，模式必须满足应用程序的查询要求。

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