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1，常用的检索中文期刊的数据库有哪些

cnnik，维普，万方 个人感觉cnnik数据库最好，清华的产品，扫描质量好，文章多。其他几个多少有点垃圾。

常用的检索中文期刊的数据库有哪些

2，数据库有哪些

常见的数据库．如ACCESS，MSSQL，MYSQL，ORACLE，DB2.一般前三个用得多一点．ACC用于一般的企业网站．数据量小．访问量小．后两个，用于大点的网站．在效率上会比ACC要高．最后两个，一般都是大型的应用平台才会用到．当然，还会有其它的数据库．但一般用得少．

数据库有哪些

3，几大数据库中哪个具有文字识别功能

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

几大数据库中哪个具有文字识别功能

4，如何建立针对条码扫描的数据库

你的思路是对的，你知道你想要什么样的，这个已经很赞了，但是具体到产品，你这路还要走很远。建议你选择具有丰富的条码经验的。这样你就少操心，少浪费时间，少花钱，少走弯路。具有成熟的方案，可以给你演示，你就只需要提需求，我需要满足啥，然后测试功能即可。完成你这功能需要：汉码盘点机+盘点机软件。盘点机软件可以实现跟你现在的进销存管理软件的数据库无缝对接，在汉码盘点机上通过扫描条码，就可以做入库单，出库单，扫描条码立即实时生成后台ERP中的单据，无需再在后台ERP中进行操作，所以能提高工作效率，和数据准确性。

5，nosql数据库有哪些

nosql数据库有哪些？1. In-Memory KV Store : Redis2. Disk-Based KV Store: Leveldb3. Document Store: Mongodb4. Column Table Store: HBase
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 : redis in 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。

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