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1，下列属于数据库信息检索的是

C 数据库信息检索简单的说就是数据库内部资料不动，查询里面信息
C
C
C 才有查询的意思 根据条件在数据库内检索信息
c

下列属于数据库信息检索的是

2，十二种数据类型中哪些不能进行索引

备注吧,,备注和SQL server中的text差不多 应该还有那个大二进制数据也不行(就是把图片那些存在数据库里面的那种)
备注吧,,备注和SQL server中的text差不多 应该还有那个大二进制数据也不行(就是把图片那些存在数据库里面的那种)

十二种数据类型中哪些不能进行索引

3，哪种模式不是计算机信息系统中数据库访问采用的模式

按信息访问模式划分,计算机检索分为联机检索系统、光盘检索系统和网络信息检索系统三种。　　计算机检索指人们在计算机或计算机检索网络的终端机上，使用特定的检索指令、检索词和检索策略，从计算机检索系统的数据库中检索出需要的信息，继而再有终端设备显示或打印的过程。　　计算机文献检索的机制与手工检索类似。计算机文献检索就是利用电子计算机查找文献。文献著录以一定的格式输入计算机，成为文献记录。经过计算机处理，将大量的文献记录以一定的结构存贮在磁带或磁盘上，生成文献数据库或文档。用户按一定的要求将检索词输入计算机内，由计算机对其进行处理，并与数据库或文档中的文献记录进行匹配运算。最后将检索结果按要求的格式输出。计算机检索包括存贮和检索两个方面。
多是linx系统

哪种模式不是计算机信息系统中数据库访问采用的模式

4，nosql数据库有哪些

这个范围太广了，太多了，而且很多数据库不是纯nosql，给你列几个比较著名的吧。DynamoDBBerkeley DBMongoDBHyperGraphDBArangoDBGemFireEMC Documentum xDB等等等等
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，oracle数据库索引种类分别什么情况下使用

1. b-tree索引Oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引，也就是B-树索引，以其同名的计算科学结构命名。CREATE INDEX语句时，默认就是在创建b-tree索引。没有特别规定可用于任何情况。2. 位图索引(bitmap index)位图索引特定于该列只有几个枚举值的情况，比如性别字段，标示字段比如只有0和1的情况。3. 基于函数的索引比如经常对某个字段做查询的时候是带函数操作的，那么此时建一个函数索引就有价值了。4. 分区索引和全局索引这2个是用于分区表的时候。前者是分区内索引，后者是全表索引5. 反向索引（REVERSE）这个索引不常见，但是特定情况特别有效，比如一个varchar(5)位字段(员工编号)含值（10001,10002,10033,10005,10016..）这种情况默认索引分布过于密集，不能利用好服务器的并行但是反向之后10001,20001,33001,50001,61001就有了一个很好的分布，能高效的利用好并行运算。6.HASH索引HASH索引可能是访问数据库中数据的最快方法，但它也有自身的缺点。集群键上不同值的数目必须在创建HASH集群之前就要知道。需要在创建HASH集群的时候指定这个值。使用HASH索引必须要使用HASH集群。
Oracle数据库常见的索引种类有：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、B树索引：如果表包含的数据非常多，并且经常在WHERE子句中引用某列或某几列，则应该基于该列或这几个列建立B树索引；位图索引：当列的基数很低的时，当一个列的基数小于1%时，适用于位图索引；反向索引：如果用户使用序列在表中输入记录，则反向键索引首先指向每个列键值的字节，然后在反向后的新数据上进行索引；但进行反向键索引时却是非递增的，这意味如果将其添加到子叶节点，可能会在任意的子叶节点中进行。基于函数的索引：当数据库中遇到对字符大小写很敏感，如果用户不能确定输入数据的格式，甚至会产生一个严重的错误；这时候创建基于函数的索引就比较合适了；
问题太多了吧？逻辑上：Single column 单列索引Concatenated 多列索引Unique 唯一索引NonUnique 非唯一索引Function-based函数索引Domain 域索引物理上：Partitioned 分区索引NonPartitioned 非分区索引B-tree：Normal 正常型B树Rever Key 反转型B树 Bitmap 位图索引create index name on：就是普通的 非唯一索引 或 函数索引 主键会给分配索引，外键不会自动分配索引，需要自己创建
游标 数据库指针类似于字处理程序中的指针当你按下方向键时游标依次从各行文本中 滚动按一下向上键游标向上跳一行而按pageup 和pagedown 则会向一次翻阅几行数 据库游标的操作也类似 数据库游标允许你选择一组数据通过翻阅这组数据记录通常被称为数据集检查 每一个游标所在的特定的行你可以将游标和局部变量组合在一起对每一个记录进行检查 当游标移动到下一个记录时来执行一些外部操作 游标的另一个常见的用法是保存查询结果以备以后使用一个游标结果集是通过执行 select 查询来建立的如果你的应用程序或过程需要重复使用一组记录那么第一次建 立游标以后再重复使用将会比多次执行查询快得多而且你还有在查询的结果集中翻阅的好处1。需要顺序的逐条处理记录数据； 2。记录数不应该很多。

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