免费数据库是哪个数据类型，什么是数据库有几种类型分别用于什么地方

本文目录一览

1，什么是数据库有几种类型分别用于什么地方
2，PostgreSQL开源免费企业级数据库用着比较爽的地方有哪些
3，数据库类型有哪几种
4，免费数据库有哪些
5，数据库有哪些种类分别是干什么用的
6，全世界三大免费数据库是什么
7，数据库中的十种数据类型都是什么
8，数据库的类型

1，什么是数据库有几种类型分别用于什么地方

简单的说就是存放东西的仓库，有SQL,access等等。

数据库大致可以这么分类：1关系数据库 1.1大型商业数据库：支持数据存储量大，访问效率高，适合大型企业应用，收费较高，具体包括：oracledb2（ibm）sybase（这个是比较早的，公司现在不做数据库了）sql server，版本包括2000，2005，2008， 2012等1.2 中小型应用数据库：sql server 2000acessvisual foxpro1.3 中小型开源数据库：mysql（这个开源数据库在一些大型应用中会以集群的方式使用）postgresqlsqlite1.4嵌入式数据库：sqlite也可以算在这里1.5 列存储模式数据库：主要用于研究和数据仓库应用monetdb2 面向对象数据库berkeley db（现在已经被oracle买下了）oracle也提供了面向对象的功能3 xml数据库，这类数据库一般是附属于关系数据库功能的，只有研究型的是处理纯xml文档的db2 ，附加xml处理版本oracle，里面包含xml查询功能sqlserver，包含xml数据查询功能4 nosql数据库，目前大型互联网公司和微博等网站广泛使用的数据存储系统，典型的有：hbasecassandarmongodb还有很多，这里不逐一列列举了

什么是数据库有几种类型分别用于什么地方

2，PostgreSQL开源免费企业级数据库用着比较爽的地方有哪些

1），PostgreSQL是通用型数据库。 PG有着丰富的数据类型（数值、字符、时间、布尔、货币、枚举、网络地址、JSONB等等）和索引类型（ B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN等）。可以存储和计算大多数场景的业务数据，如 ERP、交易系统、财务系统涉及资金、客户等信息，数据不能丢失且业务逻辑复杂，选择 PostgreSQL 作为数据底层存储，一是可以帮助您在数据一致性前提下提供高可用性，二是可以用简单的编程实现复杂的业务逻辑。适合各种OLTP和部分OLAP场景。 2），PostgreSQL数据库包含许多第三方插件。如PostGIS等可以直接在数据库里进行地理位置相关的gis类存储和运算（LBS地理位置相关业务等O2O场景），其他的插件如Pg_stat_statements、uuid-ossp、pg_trgm、btree-gist插件、 pgcrypto加密等插件。 3），中小型企业快速搭建数据仓库和数据分析平台（TB级别） PostgreSQL 提供丰富的数据类型和强大的计算能力，能够帮助您更简单搭建数据库仓库或大数据分析平台，为企业运营加分。 4），冷热分离针对流水类的大表，PG可以使用分区表，线上保留热数据，历史数据存放在分区表里或者OSS等冷数据平台，冷热分离。 5），公有云支持度高如阿里云、腾讯云、华为云等公有云都有对应的RDS-PG产品，开箱即用，并提供技术支持。 OLTP：事务处理是PostgreSQL的本行 OLAP：ANSI SQL兼容，窗口函数，CTE，CUBE等高级分析功能，任意语言写UDF，citus分布式插件流处理：PipelineDB扩展，Notify-Listen，物化视图，规则系统，灵活的存储过程与函数编写时序数据：timescaledb时序数据库插件，分区表，BRIN索引空间数据：PostGIS扩展（杀手锏），内建的几何类型支持，GiST索引。搜索索引：全文搜索索引足以应对简单场景；丰富的索引类型，支持函数索引，条件索引 NoSQL：JSON，JSONB，XML，HStore原生支持，至NoSQL数据库的外部数据包装器数据仓库：能平滑迁移至同属Pg生态的GreenPlum，DeepGreen，HAWK等，使用FDW进行ETL

PostgreSQL开源免费企业级数据库用着比较爽的地方有哪些

3，数据库类型有哪几种

有Access mdb sybase db2 dat foxpro dbf sqlserver mdf mysql myd cloudscape

數據庫最常用的是SQL server (用於中小型企業) 其次是oracle數據庫(用於大型企業開發) 之後還有DB2,access 這種

DATA,数据库存放数据用。

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

数据库类型有哪几种

4，免费数据库有哪些

常用数据库 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。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。 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Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。 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，并率先在Sybase SQLServer 中实现。 5. SQL Server 1987 年，微软和 IBM合作开发完成OS/2，IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQL Server 1.0 版。 6. PostgreSQL PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统（ORDBMS），它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统. 7.mySQL mySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。MySQL的官方网站的网址是： www.mysql.com转自别人的

5，数据库有哪些种类分别是干什么用的

根据存储模型划分，数据库类型主要可分为:网状数据库(Network Database)、关系数据库(Relational Database)、树状数据库(Hierarchical Database)、面向对象数据库(Object-oriented Database)等。商业应用中主要是关系数据库，比如Oracle、DB2、Sybase、MS SQL Server、Informax、MySQL等。全部罗列出来是没有意义的，数据库太多了，你不说你的工作是涉及哪方面，恐怕很难提供更适合你的数据库。初级应用一般是ACCESS 配合的脚本程序一般是 ASP ASP.NET JSPMICROSOFT SQL 比较复杂点不过功能强大很多配合的脚本和ACCESS的一样MYSQL和PHP的组合是比较完美的如果你需要处理1000W条数据以上级别的数据,那以上的都不合适,一般用的比较多的是ORACLE 这个入门难度非常大如果想学的话就先学MICROSOFT SQL吧,这个网上教学比较多，ASP.NET 2.0,应用的是非常广泛的

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

6，全世界三大免费数据库是什么

一.三大检索工具及相关数据库介绍 1.三大检索工具简科技部下属的“中国科学技术信息研究所”从 1987 年起,每年以国外四大检索工具 SCI 、ISTP 、Ei、ISR 为数据源进行学术排行。由于 ISR(《科学评论索引》) 收录的论文与 SCI 有较多重复，且收录我国的论文偏少因此，1993年起不再把 ISR 作为论文的统计源。而其中的 SCI 、ISTP 、 Ei 数据库就是图书情报界常说的国外三大检索工具。 SCI ，即《科学引文索引》，是自然科学领域基础理论学科方面的重要期刊文摘索引数据库。它创建于1961 年，创始人为美国科学情报研究所所长 Eugene Garfield(1925.9.15).利用它，可以检索数学、物理学、化学、天文学、生物学、医学、农业科学以及计算机科学、材料科学等学科方面自 1945 年以来重要的学术成果信息；SCI 还被国内外学术界当做制定学科发展规划和进行学术排名的重要依据。 ISTP ，即《科学技术会议录索引》，创刊于 1978 年，由美国科学情报研究所编制,主要收录国际上著名的科技会议文献。它所收录的数据包括农业、环境科学、生物化学、分子生物学、生物技术、医学、工程、计算机科学、化学、物理学等学科。从 1990-2003 年间， ISTP 和 ISSHP( 后文将要讲到 ISSHP) 共收录了 60 ， 000 个会议的近 300 万篇论文的信息。 Ei，即《工程索引》,创刊于 1884 年,由 Elsevier Engineering Information Inc. 编辑出版。主要收录工程技术领域的论文（主要为科技期刊和会议录论文 ) ,数据覆盖了核技术、生物工程、交通运输、化学和工艺工程、照明和光学技术、农业工程和食品技术、计算机和数据处理、应用物理、电子和通信、控制工程、土木工程、机械工程、材料工程、石油、宇航、汽车工程等学科领域。 2.与三大检索工具相关的其它数据库介绍 SSCI，即《社会科学引文索引》,创刊于 1969 年，收录数据从 1956 年至今；是社会科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了历史学、政治学、法学、语言学、哲学、心理学、图书情报学、公共卫生等社会科学领域。 A&HCI，即《艺术与人文科学引文索引》，创刊于 1976 年，收录数据从 1975 年至今；是艺术与人文科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了考古学、建筑学、艺术、文学、哲学、宗教、历史等社会科学领域。 ISSHP ，即《社会科学和人文会议录索引》，创刊于 1979 年，数据涵盖了社会科学、艺术与人文科学领域的会议文献。这些学科包括：哲学、心理学、社会学、经济学、管理学、艺术、文学、历史学、公共卫生等领域。 xiaoxinsue 2006-06-03 10:35 二．如何利用三大检索工具等数据库检索相关主题文献 1．利用SCI、SSCI、A&HCI数据库检索相关主题文献 (1) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词获得相关主题文献 (2) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词，然后对检索结果进一步分析获得相关主题文献 (3) 通过往TOPIC和SOURCE TITLE检索入口同时输入检索主题词获得相关主题文献例子：往TOPIC中输入"nano*"，同时往SOURCE TITLE 中输入"ARTIFICIAL CELLS BLOOD SUBSTITUTES AND IMMOBILIZATION BIOTECHNOLOGY or BIO-MEDICAL MATERIALS AND ENGINEERING or BIOMATERIALS or CELLULAR POLYMERS or DENTAL MATERIALS or JOURNAL OF BIOACTIVE AND COMPATIBLE POLYMERS or JOURNAL OF BIOMATERIALS SCIENCE-POLYMER EDITION or JOURNAL OF BIOMATERIALS APPLICATIONS or JOURNAL OF BIOMEDICAL MATERIALS RESEARCH or JOURNAL OF MATERIALS SCIENCE-MATERIALS IN MEDICINE or MACROMOLECULAR BIOSCIENCE"，利用上面的检索式，可以检索出SCI网络版2002年数据库收录"MATERIALS SCIENCE, BIOMATERIALS"类的文章102篇。 2．利用ISTP数据库检索相关主题文献可以通过TOPIC、SOURCE TITLE、CONFERENCE相结合的方式来检索 3．利用Ei数据库检索相关主题文献例子：检索医学领域中含有 "pipe" 的文献如果仅仅用 "pipe" 检索在所有字段中检索，会命中 4 万多条记录；即使同时限制在 TITLE 中检索，结果也有 1 万多条，数据冗余太大。这时，可以考虑从学科的角度进行限制检索：先检索到从 Ei Thesaurus 中检索医学类目： Medicine ： 461.6 ， Medical care ： 461.7 ， Medical imaging ： 461.1 ， Medical problems ， Medical supplies ： 462.1 ， Medical computing ： 723.5 ， Medical diagnosis ， Medical education ， Medical equipment ， Medical monitoring ： 462.2 利用 "Expert Search" ： (461.1 wn CL OR 461.6 wn CL OR 461.7 wn CL OR 462.1 wn CL OR 723.5 wn CL) AND (pipe wn TI) 命中 500 多条记录，因 723.5 类与计算机应用有关，命中记录中有许多看不出是与医学有关的，可以考虑将该类去掉检索。结果就比较令人满意。 4.利用 SCOPUS 数据库检索相关主题文献该数据库提供了学科限制，因而相对容易。三.如何利用三大检索工具等数据库检索论文收录情况 1.利用三大检索工具等数据库检索单位 / 集体论文收录情况以清华大学为例 (1)利用 SCI 数据库检索单位 / 集体论文收录情况 (tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing) (2)利用 ISTP 数据库检索单位 / 集体论文收录情况 (tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing) (3)利用 Ei 数据库检索单位 / 集体论文收录情况利用作者索引或用复杂检索，但效果均不好。 (4)利用 SCOPUS 数据库检索单位 / 集体论文收录情况 AFFIL(100084 AND tsinghua) (5)利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索单位 / 集体论文收录情况三个数据库均提供机构检索入口，可以查找单位 / 集体论文收录情况。 2.利用三大检索工具等数据库检索个人论文收录情况以周远翔老师的论文为例子 ( 见附录 ) ： (1)利用 SCI 数据库检索个人论文收录情况作者的文献 ( 文章或报告 ) 共有 104 篇，在这些文章中，他的合作者包括以下八人： N. Yoshimura, 关志成， H. Katoh, 严萍，梁曦东，李光范， M. Nifuku, Atsushi Satake 构建检索式： (zhou yx or yunxiang z) and (Yoshimura n or guan zc or zhicheng g or Katoh h or yan p or ping y or liang xd or xidong l or li gf or guangfan l or Nifuku m or Satake a or Atsushi S) 在 AUTHOR 字段中输入上述检索式，命中 9 条记录。与作者提供的论文核对后发现：这 9 条记录全是作者本人的论文。还有几篇文献是作者单独完成的，对于这些文献，需要单独处理。 (2)利用 ISTP 数据库检索个人论文收录情况与检索 SCI 数据库类似，用同样的检索式和同样的方法即可。在 AUTHOR 字段中输入上述检索式，命中 14 条记录。与作者提供的论文核对后发现：这 14 条记录全是作者本人的论文。比作者事先查好的 12 篇还多 2 篇。 (3)利用 Ei 数据库检索个人论文收录情况在高级检索中输入 (Ei 数据库作者标引与 SCI 有很大不同： Ei 一般要将姓和名写全，而 SCI 是要求姓写全，名用第一个字母 ) ： (zhou, y.x. wn AU OR zhou, yuanxiang wn AU OR yuanxiang, z. OR yuanxiang, zhou OR zhou, y.-x. wn AU OR zhou, yx wn AU) AND (Yoshimura wn AU OR guan, z.c. wn AU OR guan, z.-c. wn AU OR zhicheng, g wn AU OR guan, zhicheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y. wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x.-d. wn AU OR liang, x.d. wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l. wn AU OR li, gf wn AU OR li, g.f. wn AU OR li, g.-f. wn AU OR guangfan, l. wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU) 命中 19 条记录，这与读者自己检索的 27 条记录相差 8 条。后经检查，发现漏检的 8 条记录中，有 7 条作者是 "zhou, y" ，有一条是 "zhou, yuanxing" 。所以，用上述检索式会漏掉一部分记录；因而我们应再修改一下检索式：把上述检索式修改为： (zhou, y* wn AU OR yuanxiang, z. OR yuanxiang, zhou) AND (Yoshimura wn AU OR guan, z.c. wn AU OR guan, z.-c. wn AU OR zhicheng, g wn AU OR guan, zhicheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y. wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x.-d. wn AU OR liang, x.d. wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l. wn AU OR li, gf wn AU OR li, g.f. wn AU OR li, g.-f. wn AU OR guangfan, l. wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU) 命中 34 条记录，从中找出了作者有 27 篇文献被 Ei 数据库收录。需要说明的是：利用第一个检索式基本上可以比较准确地检索到作者的文献。只所以利用第二个检索式，是考虑到 Ei 数据库在数据标引过程中可能出现的小的差错，可以基本上没有遗漏地检索出作者所有被 Ei 数据库收录的文献。 (4)利用 SCOPUS 数据库检索个人论文收录情况 (5) 利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索个人论文收录情况 xiaoxinsue 2006-06-03 10:35 四.如何检索论文被引用情况 1.检索单位 / 集体论文被引用情况 (1)利用 SCI 、 SSCI 、 A&HCI 检索论文被引用情况从收录的角度检索，例子： (tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing) (2)利用 SCOPUS 检索论文被引用情况 (3)利用《中国期刊网》检索论文被引用情况备注： CSSCI 、《中国科技论文引文统计分析数据库》均没有提供按单位 / 集体检索论文被引用情况的入口。 2.检索个人论文被引用情况 (1) 利用SCI、SSCI、A&HCI检索论文被引用情况从收录的角度检索，例子： (2) 利用SCOPUS检索论文被引用情况 (3) 利用CSSCI、《中国科技论文引文统计分析数据库》、《中国期刊网》检索论文被引用情况五.核心期刊投稿导引 1.期刊评价及评价工具关于期刊评价，目前国内学术界有两种观点：一是核心期刊评价法，二是期刊综合评价梯度法。前者简称“ 0/1 法则”，后者简称“综合法则”。两种法则都是以传统的情报学文献离散定律、引文分析定律等为理论依据的。只是“综合法则”涵盖了“ 0/1 法则”，更加强调梯度的概念。期刊评价的工具，国外以 JCR(Journal Citation Reports) 为代表，国内以《中文核心期刊要目总览》、《中国科技期刊引证报告》和《中国学术期刊综合引证报告》为代表。《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》是“0/1 法则”评价的结果，《中国学术期刊综合引证报告》是“综合法则”评价的结果。 2. 核心期刊的内涵及国内、国际核心期刊外延的界定核心期刊的概念可以用一句话来概括：某一学科中高水平、高影响力的期刊。不难看出，核心期刊有两个主要特性：一是学科性，二是学术性。一般情况下，核心期刊都是在某一个学科范围内来界定的某一个学科的核心期刊，到另一个学科就不一定是核心期刊 ( 当然，综合性学科的核心期刊，如 NATURE 、 SCIENCE 等例外 ) 。核心期刊的学术性主要要是以期刊影响因子来测定的。关于影响因子，有两种统计方法：一种是三年统计法，一种是中期统计法。按三年统计法得出的结果就是目前我们常说的影响因子 (IF: Impact Factor ：某一种期刊在第三年得到的引文数与该刊前两年的总论文数之比。 ) ，按中期统计法得出的结果叫 “ 中期影响因子”(MIF: Median Impact Factor 某一种期刊的引文累计达到 1/2 时，引文数与此时的总论文数之比 ) 。 3.如何向国内、国际核心期刊投稿投国际刊物，请参考 JCR( 包括科技版和社科版 ) ，选择自己想要找的学科类目，按照影响因子排序,挑选适合的刊物。然后在《乌利希国际期刊指南》网站查找刊物的地址或网站信息，登陆刊物的网站，查找在线投稿信息。投国内刊物,请参考《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》，从中选择自己想要找的学科类别,然后按照影响力,挑选适合的刊物。投稿地址信息可以参考工具书《中文核心期刊要目总览》,也可以登录“中国期刊网”，查找刊物的投稿信息。在向核心期刊投稿的过程中，需要注意的事项： (1)尽量不要投增刊。 (2) 单位署名要规范。写清华大学要同时写上 Beijing, Peoples Republic of China. 这在 SCI 中尤其要注意。六.SCI 收录期刊 SCI收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊约3500种。美国科学情报研究所通过它严格的选刊标准和评估程序挑选刊源，而且每年略有增减，从而做到SCI收录的文献能全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。 ISI所谓最有影响力的研究成果，指的是报道这些成果的文献大量地被其它文献引用。为此，作为一部检索工具，SCI一反其它检索工具通过主题或分类途径检索文献的常规做法，而设置了独特的"引文索引"（Citation Index）。即通过先期的文献被当前文献的引用，来说明文献之间的相关性及先前文献对当前文献的影响力。 SCI 以上做法上的特点，使得 SCI 不仅作为一部文献检索工具使用，而且成为科研评价和的一种依据。科研机构被 SCI 收录的论文总量，反映整个机构的科研、尤其是基础研究的水平；个人的论文被 SCI 收录的数量及被引用次数，反映他的研究能力与学术水平。 SCI 的出版形式包括印刷版期刊和光盘版及联机数据库，现在还发行了互联网上 Web 版数据库。个人通过网络就可以对 sci 期刊目录进行搜索和查找，相关链接如下： SCI 收录期刊 ( 按字母 ) ： http://www.isinet.com/cgi-bin/jrnlst/jlresults.cgi?PC=K SCI 收录期刊 ( 按分类 ) ： http://www.isinet.com/cgi-bin/jrnlst/jlsubcatg.cgi?PC=K 七.EI 投稿指南为了适应我国科学技术的快速发展，为我国科技工作者向 EI 收录期刊投稿提供方便，本指南收集了 EI 收录的科技期刊中近 1900 余种刊物的最新投稿信息，其中包括通信地址、电话号码、电子邮件地址和网站的网址等。使用说明 (1) 本目录按中国科学院图书分类法排列。 (2)各来源期刊款目的著录格式如下： 375C0005 ① ISSN 0306-4573 ② Information Processing&Management. ③ 1963. 6/yr ④ Editor-in-chief:Tefko Saracevic,School of Communication Information and Library Studies Rutgers University 4 Huntington Street New Brunswick,NJ 08903 USA. ⑤ E-mail:j.rigg@elsvier.co.uk http://www.elsevier.nl/inca/publications/store/2/4/4/ ⑥ 《信息处理与管理》刊载信息处理、传播、储存、利用、检索和管理，包括：计算机和自动化技术在图书馆信息工作中的应用以及信息政策等方面的研究论文、评论和简讯。 ⑦ 注： ① 中图公司报刊刊号 ② 国际标准刊号 ③ 刊名 ④ 创刊年及出版周期（或全年期数） ⑤ 编委或编辑部或出版机构名称、地址、电话、传真 ⑥ 电子邮件地址和网址 ⑦ 译名和内容简介（中文或英文） (3)指南中部分缩写解释 ISSN:International Standard Serial Number 国际标准刊号 Pub:Publisher 出版者

7，数据库中的十种数据类型都是什么

Character 数据类型 Character 数据类型用来存储字母数字型数据。当你在oracle 中定义一个character 数据时，通常需要制定字段的长度，它是该字段的最大长度。ORACLE提供以下几种character 数据类型： CHAR() CHAR数据类型是一种有固定长度和最大长度的字符串。存储在数据类型为CHAR字段中的数据将以空格的形式补到最大长度。长度定义在1——2000字节之间。当你创建一个CHAR型字段，数据库将保证在这个字段中的所有数据是定义长度，如果某个数据比定义长度短，那么将用空格在数据的右边补到定义长度。如果长度大于定义长度将会触发错误信息。 VARCHAR() varchar型数据是varchar2型数据的快照。 VARCHAR2() varchar2数据类型是一种可变长度的、有最大长度的字母数字型数据。Varchar2类型的字段长度可以达到4000字节，Varchar2类型的变量长度可以达到32676字节。一个空的varchar2(2000)字段和一个空的varchar2(2)字段所占用的空间是一样的。 NCHAR() 和 NVARCHAR2() NCHAR() 和 NVARCHAR2()数据类型分别与CHAR() 和 VARCHAR2()类型是相同的，只不过它们用来存储NLS（National Language Support）数据。 LONG LONG 数据类型是一个遗留下来的而且在将来不会被支持的数据类型。它将被LOB(Large Object)数据类型所代替。比较规则 Varchar2和char数据类型根据尾部的空格有不同的比较规则。对Char型数据，尾部的空格将被忽略掉，对于Varchar2型数据尾部带空格的数据排序比没有空格的要大些。比如： Char 型数据： YO=YO Varchar2型数据： YO<YO Numberic 数据类型 Numberic 数据类型用来存储负的和正的整数、分数和浮点型数据，范围在-1*10-103 和9.999…99*10125之间，有38位的精确度。标识一个数据超出这个范围时就会出错。 Number( ,) Number数据类型存储一个有p位精确度的s位等级的数据。 DATE 数据类型 DATE 数据类型用来存储日期和时间格式的数据。这种格式可以转换为其他格式的数据去浏览，而且它有专门的函数和属性用来控制和计算。以下的几种信息都包含在DATE数据类型中： Century Year Month Day Hour Minute Second LOB 数据类型 LOB(Large Object) 数据类型存储非结构化数据，比如二进制文件，图形文件，或其他外部文件。LOB 可以存储到4G字节大小。数据可以存储到数据库中也可以存储到外部数据文件中。LOB数据的控制通过DBMS_LOB 包实现。BLOB, NCLOB, 和CLOB 数据可以存储到不同的表空间中，BFILE存储在服务器上的外部文件中。LOB数据类型有以下几种： BLOB: 二进制数据 CLOB: 字符型数据 BFILE: 二进制文件其他数据类型 ROWID ROWID 数据类型是ORACLE数据表中的一个伪列，它是数据表中每行数据内在的唯一的标识。

8，数据库的类型

ASP数据库类型DBFDBCMDBExcelSQLServer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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