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論文中存儲的定義

發布時間: 2022-06-28 18:16:32

1. 寫論文涉及到的定義,分類可以直接在網上搜索採用嗎不需要註明出處

關於學校查重率、相似率、抄襲率:

各個學校不一樣,全文重復率在30%一下(而有的學校,本科是20%)。每章重復率應該沒有要求,這個每個學校會出細則的,並且學校也出給出他們查重復率的地方——基本都是中國知網。具體打電話問老師,每界每個學校要求都不一樣

相關查重系統名詞的具體作用:

查重率的具體概念就是抄襲率,引用率,要用專業軟體來測試你的文章與別人論文的相似度,杜絕抄襲。基本就這意思。

一個是自寫率 就是自己寫的

一個是復寫率 就是你抄襲的

還有一個引用率 就是那些被畫上引用符號的 是合理的引用別人的資料

修改重復率或抄襲率論文的經驗:
CNKI是連續的字數相同不能超過13個字,萬方是連續的字數相同不能超過15個字。否則就會標注出來,算進重復率。我們學校規定是CNKI檢測重復率不能超過30%.兩種資料庫檢測重復率會有結果上的誤差,一般CNKI會更嚴格一點,先在用萬方檢測一下,然後對照重復段落,句子反復修改一下,最後用CNKI檢測一下,就放心了。

現在是學生寫作畢業論文的關鍵時期,許多學生在論文寫作中要利用一些文獻資料,這樣就涉及到一個問題,如何應用別人的文獻資料,如何形成一個良好的學術規范,避免抄襲。這在現在是一個非常迫切的問題,但是我們許多同學缺乏嚴格的訓練,也不知道什麼情況下是抄襲,什麼情況下是引用別人的文章。在這里我想對這個問題作出一個簡單的討論。這僅僅只能算是個拋磚引玉而已,目的是想和大家一起討論這個話題。 什麼是抄襲行為?簡單地說就是使用了別人的文字或觀點而不註明就是抄襲。「照抄別人的字句而沒有註明出處且用引號表示是別人的話,都構成抄襲。美國現代語言聯合會《論文作者手冊》對剽竊(或抄襲)的定義是:『剽竊是指在你的寫作中使用他人的觀點或表述而沒有恰當地註明出處。……這包括逐字復述、復制他人的寫作,或使用不屬於你自己的觀點而沒有給出恰當的引用。』可見,對論文而言,剽竊有兩種:一種是剽竊觀點,用了他人的觀點而不註明,讓人誤以為是你自己的觀點;一種是剽竊文字,照抄別人的文字表述而沒有註明出處且用引號,讓人誤以為是你自己的表述。當然,由於論文注重觀點的原創性,前者要比後者嚴重。至於普及性的文章卻有所不同,因為並不注重觀點的原創性,所以並不要求對來自別人的觀點一一註明,因此只看重文字表述是否剽竊。」 那麼如何使用別人的文獻資料呢?美國哈佛大學在其相關的學生手冊中指出,「如果你的句子與原始資料在觀點和句子結構上都非常相似,並且結論與引語相近而非用自己的話重述,即使你註明出處,這也是抄襲。你不能僅僅簡單改變原始資料中的幾個詞語或者對其進行摘要總結,你必須用你自己的語言和句子結構徹底地重塑你的總結,要不就直接引用。」(引自哈佛大學的相關規定,該原文是我1年前看到的,現在找不到出處了)。 可見,對別人的內容的使用必須進行全面的重寫,否則就有抄襲的嫌疑。但這里要避免胡亂拼湊和揉合。 總之來說,我們必須尊重別人的智力成果,在文章中反映出哪些是你做的哪些是別人做的。 當然現在做到這些還很難,但我想我們至少要有這個意識,因為在剽竊的概念里,除過強調未註明這點外,還強調不是成心的。我們許多人寫東西,正是因為不知道什麼是抄襲,如何避免抄襲才犯了錯誤,所以明確什麼是抄襲非常重要。從現實來看,我們的同學要寫一篇10000字左右的沒有任何抄襲嫌疑的畢業論文是很困難的,但是我們至少應該從主觀上盡可能的避免出現嚴重抄襲行為,逐步形成好的習慣。

在國內就是知網/維普/萬方這三大系統,這裡面的資源是不斷更新的,每一年畢業生的論文除有保密要求外的基本上都是收這三大系統收錄作為比對資源庫,所以你就可不能大意啊!!國內就是三大系統,知網/維普/萬方知網不對個人開放,維普及萬方對個人開放萬方不檢測互聯網及英文,知網及維普都檢測互聯網及英文。現在,所有學校對於碩士、博士畢業論文,必須通過論文檢測查重才能算合格過關。本科畢業生,大部分211工程重點大學,採取抽檢的方式對本科畢業論文進行檢測查重。抄襲或引用率過高,一經檢測查重查出超過百分之三十,後果相當嚴重。相似百分之五十以下,延期畢業,超過百分之五十者,取消學位。辛辛苦苦讀個大學,花了好幾萬,加上幾年時間,又面臨找工作,學位拿不到多傷心。但是,所有檢測系統都是機器,都有內在的檢測原理,我們只要了解了其中內在的檢測原理、系統演算法、規律,通過檢測報告反復修改,還是能成功通過檢測,輕松畢業的。

一、查重原理

1、知網學位論文檢測為整篇上傳,格式對檢測結果可能會造成影響,需要將最終交稿格式提交檢測,將影響降到最小,此影響為幾十字的小段可能檢測不出。對於3萬字元以上文字較多的論文是可以忽略的。對比資料庫為:中國學術期刊網路出版總庫,中國博士學位論文全文資料庫/中國優秀碩士學位論文全文資料庫,國重要會議論文全文資料庫,中國重要報紙全文資料庫,中國專利全文資料庫,個人比對庫,其他比對庫。部分書籍不在知網庫,檢測不到。

2、上傳論文後,系統會自動檢測該論文的章節信息,如果有自動生成的目錄信息,那麼系統會將論文按章節分段檢測,否則會自動分段檢測。

3、有部分同學反映說自己在段落中明明引用或者抄襲了其他文獻的段落或句子,為什麼沒有檢測出來,這是正常的。中國知網對該套檢測系統的靈敏度設置了一個閥值,該閥值為5%,以段落計,低於5%的抄襲或引用是檢測不出來的,這種情況常見於大段落中的小句或者小概念。舉個例子:假如檢測段落1有10000字,那麼引用單篇文獻500字以下,是不會被檢測出來的。實際上這里也告訴同學們一個修改的方法,就是對段落抄襲千萬不要選一篇文章來引用,盡可能多的選擇多篇文獻,一篇截取幾句,這樣是不會被檢測出來的。

4、一篇論文的抄襲怎麼才會被檢測出來?知網論文檢測的條件是連續13個字相似或抄襲都會被紅字標注,但是必須滿足3裡面的前提條件:即你所引用或抄襲的A文獻文字總和在你的各個檢測段落中要達到5%。

1)知網查重時,黃色的文字是「引用」,紅色的文章是「涉嫌剽竊」。
(2)知網查重時,只查文字部分,「圖」、「mathtype編輯的公式」、「word域代碼」是不查的(要想知道知網到底查那些部分,可以「全選」——「復制」——「選擇性粘貼」——「只保留文字」)。建議公式用mathtype編輯,不要用word自帶的公式編輯器。
(3)word、excel編輯的「表」是可以查出來的。在某些被逼無奈的情況下,可以選擇把表截圖放到論文里邊去!作者親眼見過有同學自己編的系數,查出來居然跟人家重了,數據決定了系數還不能變,欲哭無淚……
(4)參考文獻的引用也是要算重復率的(包括在學校要求的X%以內)!所以引用人家文獻的時候最好用自己的話改寫一下。
(5)知網的查重是以「章」為基本單元的。比如「封面」、「摘要」、「緒論」都會作為單獨的一章,每一章出一個檢測結果,標明重復率。每一章有單獨的重復率,全文還有一個總的重復率。有些學校在規定論文是否通過查重時,不僅要求全文重復率不能超過多少,還對每章重復率也有要求。
(6)知網查重的確是以「連續13個字與別的文章重復」做為判斷依據的,跟之前網上一些作者說的情況一致。如果你能夠把論文改到任何一句與別的文章保證任意連續13個字都不一樣,知網是查不出來的。
(7)但是,如果你有一處地方超過13個字與別的文章重復,知網的伺服器都對這處地方的前後進行模糊搜索,那些僅僅是簡單的加了一些「的」、「在……時」、「但是」等詞語來隔斷13個字多數情況是會檢測出來的。這些模糊搜索有時候非常傻,可能會把一篇寫如何養豬的文章跟你的那篇寫建築的文章關聯到一起,說你涉嫌抄襲!遇到這種情況,你就自己」呵呵「吧!
(8)書、教材在知網的資料庫里是沒有的。但是,書的同學需要注意,你的那部分可能已經被別的文章抄過了,檢測的時候就重復了。這樣的情況經常出現,尤其是某些經典理論,用了上百年了,肯定有人寫過了!
當然,有些同學覺得用自己的話改寫一下就ok了。但現實情況是:這些經典理論用自己的話寫了也一樣有」標紅「的可能,因為這些經典的理論已經被人翻來覆去寫了N遍了!會不會」標紅「就看你人品了!作者查重時,曾出現過一段話用自己的語言翻來覆去改了三遍仍然」標紅「的情況,讓人哭笑不得。只能說作者當時人品衰得沒辦法了,但願現在發的這篇文章能攢些人品,以待來日!
(9)網路上的某些內容也是在知網的資料庫里的。比如:「網路文庫」、「道客巴巴」、「豆丁網」、「互動網路」、「網路」。作者查重的時候,甚至還遇到很多奇葩的網站,神馬「東方財富網博客」、「 人大經濟論壇」。所以,選擇網上的內容時要慎重。
(10)外文文獻,知網資料庫里存儲較少。鼓勵大家多看外文文獻,多學習國外的先進科學知識、工程技術,翻譯過來,把它們應用到我國的社會主義現代化論文中來!
(11)建議各位學校查重前,在網上先自費查一遍。檢測報告會對重復的地方」標紅「,先修改一遍。
(12)檢測一遍修改完成後,同學們不要掉以輕心。因為知網查重最變態、最令人憤怒的地方來了:第一次查重沒有「標紅」的地方,第二遍可能會出現「標紅」,說你是抄襲。捨得花錢的話,在網上花錢再查一遍,直到低於學校要求的重復率。
(13)網上現在常用的查重有」萬方「、」知網「、」paperpass「,paperpass最松,萬方居中,知網最嚴。
萬方的資料庫不全,查出來重復率會低於知網5%,知網是以」連續13個字一樣「就算重復,所以查出來重復率較高!

最好選擇用萬方先預查,改完的通過率一般較高。

結論:本文的寫作純屬作者個人理解、心得體會,根據多年來的檢測修改及學校系統規律所得,有人祝各位同學順利畢業,大好的工作、大把的妹紙在前方等著你,騷年!師兄只能幫你倒這兒了

特別需要注意的問題:
面總結幾個常見問題:
一、有些書籍的年份久遠,知網等檢測系統沒有收錄這些材料,大段大段的是不是很安全?也有同學認為,資料庫大多是往屆學生論文和期刊的文章,書本和政府工作報告等暫未入庫,直接抄書一般也不會「中招」。
答:這些做是存在風險的。第一,雖然中國知網沒有收錄書籍,但是可能存在a同學或者老師,他同樣也抄了同樣的內容,並且已經將其抄書的論文發表了,中國知網能資料庫全文收錄a的文章,那麼你再抄同樣的內容,在進行論文檢測的時候,很可能指向a的文章,將會被認定為抄襲。
「但如果所抄書本,前幾年有人抄過,還是會被測到,因此大家會選擇最近兩年出版的新書來抄。」但是,新書也可能存在抄別人或者被別人抄的現象。另外,在論文評審的時候,評審專家的經驗和理論水平比較豐富,你大段的引用可能被這些老專家們發現,到時候結果就很悲催了!
二、現在有些網頁上也有很多相關材料,撰寫論文能不能復制上面的內容?比如網路文庫、豆丁?」。
答:也是很危險的。網頁很大程度上來源於期刊網,不少文章是摘抄期刊網上的文章,通過n篇論文粘貼復制而成。另外有些資料庫已經將互聯網網頁作為資料庫的組成部分之一。

連續13個字相同,就能檢測出來你可以把原文的內容,用新的文字表達出來,意思相似就可以了,最好用聯想法,就是看一遍用自己的語敘述出來,但要做到專業性,就是同義詞盡量用專業術語代替,要做到字不同意思相同。例如主動句改成被動句,句式換了,用同意詞或是用專業術語代替等等。還要注意論文框架。
降低抄襲率率的方法:
1劃分多的小段落來降低抄襲率。
2.很多書籍是沒有包含在檢測資料庫中的 ,比如論著。可摘抄
3.章節變換不可能降低復制率
4.論文中參考文獻的引用符號,但是在抄襲檢測軟體中,例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字,如果抄襲了多於50,即使加了參考文獻,也會被判定為抄襲。
只要多於20單位的字數匹配一致,就被認定為抄襲
修改方法:
首先是詞語變化。文章中的專業詞彙可以保留,盡量變換同義詞;其次,改變文中的描述方式,例如倒裝句、被動句、主動句;打亂段落的順序,抄襲原文時分割段落,並重組。

知網查重是以句子為單位的。即將文章以句子為單位進行分割,然後與知網資料庫中的論文逐句對比,若其中有主要內容相同(即實詞,如名詞、動詞、專業詞彙等),則標紅。若一個段落中出現大量標紅的句子,則計算在論文重復率中。按照我自己的經驗,避免查重最好的辦法,就是把別人論文中的相關段落改成用自己的語言寫出來。比如調換句子之間的順序,更重要的是改變句子主謂賓的結構。按照這樣的方法,我的論文重復率大概在3%左右,沒有任何問題。希望可以幫到你! 是這樣的。因為基本上都是以句子為單位的。不過從現在掌握的情況來看,實際上是針對每段的內容,將該段的所有句子打散,然後逐句對比查重。比如說你的論文中的一段有A、B、C、D四句話,資料庫中一篇文章的一段中有E、F、G、H四句話。那麼比較的時候,應該是A、B、C、D分別於E、F、G、H比較,笨一點說,就是比較16次。這樣的話,單純改動句子順序就不好用了,必須改變句子結構才可以。

查重通過必須滿足3裡面的前提條件:即你所引用或抄襲的A文獻文字總和在你的各個檢測段落中要達到5%。如果13個字里有一半相似,會算一半疑似相似,所以一定要變換句式,用專業術語代替,要改的仔細徹底,切記,切記。

知網檢測范圍:
中國學術期刊網路出版總庫
中國博士學位論文全文資料庫
中國優秀碩士學位論文
全文資料庫中國重要會議論文全文資料庫
中國重要報紙全文資料庫中國專利全文資料庫
互聯網資源英文資料庫(涵蓋期刊、博碩、會議的英文數據以及德國Springer、英國Taylor&Francis 期刊資料庫等)優先出版文獻庫港澳台學術文獻庫互聯網文檔資源

知網系統計算標准詳細說明:
1.看了一下這個系統的介紹,有個疑問,這套系統對於文字復制鑒別還是不錯的,但對於其他方面的內容呢,比如數據,圖表,能檢出來嗎?檢不出來的話不還是沒什麼用嗎?
學術不端的各種行為中,文字復制是最為普遍和嚴重的,目前本檢測系統對文字復制的檢測已經達到相當高的水平,對於圖表、公式、數據的抄襲和篡改等行為的檢測,目前正在研發當中,且取得了比較大的進展,歡迎各位繼續關注本檢測系統的進展並多提批評性及建設性意見和建議。

2.按照這個系統39%以下的都是顯示黃色,那麼是否意味著在可容忍的限度內呢?最近看到對上海大學某教師的國家社科基金課題被撤消的消息,原因是其發表的兩篇論文有抄襲行為,分別佔到25%和30%. 請明示超過多少算是警戒線?
百分比只是描述檢測文獻中重合文字所佔的比例大小程度,並不是指該文獻的抄襲嚴重程度。只能這么說,百分比越大,重合字數越多,存在抄襲的可能性越大。是否屬於抄襲及抄襲的嚴重程度需由專家審查後決定。

3.如何防止學位論文學術不端行為檢測系統成為個人報復的平台?
這也是我們在認真考慮的事情,目前這套檢測系統還只是在機構一級用戶使用。我們制定了一套嚴格的管理流程。同時,在技術上,我們也採取了多種手段來最大可能的防止惡意行為,包括一系列嚴格的身份認證,日誌記錄等。

4.最小檢測單位是句子,那麼在每句話里改動一兩個字就檢測不出來了么?
我們對句子也有相應的處理,有一個句子相似性的演算法。並不是句子完全一樣才判斷為相同。句子有句子級的相似演算法,段落有段落級的相似演算法,計算一篇文獻,一段話是否與其他文獻文字相似,是在此基礎上綜合得出的。

5.如果是從相關書籍上摘下來的原話,但是此話已經被資料庫中的相關文獻也抄了進去,也就是說前面的文章也從相關書籍上摘了相同的話,但是我的論文中標注的這段話來自相關的書籍,這個算不算學術抄襲?
檢測系統不下結論,是不是抄襲最後還有人工審查這一關,所以,如果是您描述的這種情況,專家會有相應判斷。我們的系統只是提供各種線索和依據,讓人能夠快速掌握檢測文獻的信息。
6.知網檢測系統的權威性?
學術不端文獻檢測系統並不下結論,即檢測系統並不對檢測文獻定性,只是將檢測文獻中與其他已發表文獻中的雷同部分陳列出來,列出客觀事實,而這篇檢測文獻是否屬於學術不端,需專家做最後的審查確認。




論文查重,參考文獻引用的內容還算嗎?在萬方上查重,出現的綠字,就是引用參考文獻的內容,在論文查重時,算重復率嗎?

要看你索引的字數以及你們學校的規定。索引的字數不要太多,最好不要大段大段的引用,而且也得看你們學校的規定,有的學校查重的時候只看抄襲率,有時你引用自己的也算抄襲,的確很無奈。有的學校查重的時候會看你引文的出處,如果有出處,那麼就不算了。所以最關鍵的還是要看學校會「怎麼辦」。

,知網查重時很少會根據你的參考文獻而去排除你抄襲的引文,也就是說,你所引用的文字,在知網上還是算重復率的,所以你要麼少引用,要麼把引用的加以修改~

2. 網路存儲的定義

網路存儲被定義為一種特殊的專用數據存儲伺服器,包括存儲器件(例如磁碟陣列、CD/DVD驅動器、磁帶驅動器或可移動的存儲介質)和內嵌系統軟體,可提供跨平台文件共享功能。網路存儲通常在一個LAN上佔有自己的節點,無需應用伺服器的干預,允許用戶在網路上存取數據,在這種配置中,網路存儲集中管理和處理網路上的所有數據,將負載從應用或企業伺服器上卸載下來,有效降低總擁有成本,保護用戶投資。

3. 在論文寫作中,定義設定常見的問題有哪些

CAD中只是定義塊而不寫的話,則這個塊只能在這個文檔中使用;而若寫塊的話,該塊會被存儲入硬碟,在其他文件中如果也需要這樣的塊只需要調用命令(I)即可。但在寫塊或者定義塊中我們都會遇到一個問題——單位的設定。

簡單的講寫塊(快捷鍵W)是把塊輸入到一個單獨的文件,不僅可以在當前圖形文件中使用,而且自己還是一個文件,可以通過插入塊直接插入到其他圖形中,塊定義( 快捷鍵B)建立的塊是包含於當前文件中,沒有單獨成為文件,不能通過插入塊直接插入到其他圖形中,只能通過帶基點復制--粘貼到其它圖形文件中。

4. 解釋馮諾依曼所提出的「存儲程序」的概念

存儲過程,又稱存儲程序(英語:Stored Procere),是在資料庫存儲復雜程序,以便外部程序調用的資料庫對象,可以視為資料庫的一種函數或子程序。

存儲程序和程序控制原理的要點是,程序輸入到計算機中,存儲在內存儲器中(存儲原理),在運行時,控制器按地址順序取出存放在內存儲器中的指令(按地址順序訪問指令),然後分析指令,執行指令的功能,遇到轉移指令時,則轉移到轉移地址,再按地址順序訪問指令(程序控制)。

(4)論文中存儲的定義擴展閱讀

存儲程序的優缺點

1、存儲過程可封裝,並隱藏復雜的商業邏輯。

2、存儲過程可以回傳值,並可以接受參數。

3、存儲過程無法使用 SELECT 指令運行,因為它是子程序,與查看錶、數據表或用戶定義函數不同。

4、存儲過程可以用在數據檢驗,強制實行商業邏輯等。

缺點

1、存儲過程,往往定製於特定的資料庫上,因為支持的編程語言不同。當切換到其他廠商的資料庫系統時,需要重寫原有的存儲過程。

2、存儲過程的性能調校與撰寫,受限於各種資料庫系統。

5. 存儲和儲存有區別嗎

存儲和儲存是有區別的。存儲和儲存的區別如下:

1、定義不同

儲存,讀音是chǔ cún,儲存指聚積保存。而在物流管理中,其具有時間價值.

存儲,讀音是cún chǔ,存儲指把錢或物等積存起來。

2、引證釋義不同

儲存

楊朔《蓬萊仙境》:「順著山勢,高高低低修了好多座小水庫,儲存山水,留著澆地。」

存儲

《清會典事例·戶部·庫藏》:「戶部奏部庫空虛,應行存儲款項。」

3、引申意不同

存儲就是根據不同的應用環境通過採取合理、安全、有效的方式將數據保存到某些介質上並能保證有效的訪問,總的來講可以包含兩個方面的含義:一方面它是數據臨時或長期駐留的物理媒介。

另一方面,它是保證數據完整安全存放的方式或行為。存儲就是把這兩個方面結合起來,向客戶提供一套數據存放解決方案。

儲存就是在任何社會形態中,對於不論什麼原因形成停滯的物資也不論是什麼種類的物資在沒有進入生產加工、消費、運輸等活動之前或在這些活動結束之後,總是要存放起來。

6. 論文的存儲主要有幾個類型

論文的存儲主要分為電子式的,表格式的以及制制的

7. 軟體定義存儲的概念是什麼

什麼是軟體定義存儲(SDS)(參考資料:網路:SDS)

SDS 軟體通過虛擬數據平面對底層存儲進行抽象化,這使得虛擬機(和應用)成為了存儲調配和管理的基本單元。
通過在應用和可用資源之間實施靈活的隔離措施,常見的 hypervisor 可為應用均衡分配所需的全部 IT 資源(包括計算、內存、存儲和網路連接)。

軟體定義存儲 vs.傳統存儲架構

雖然沒有官方的定義,但軟體定義存儲就是將存儲硬體中的典型的存儲控制器功能抽出來放到軟體上。這些功能包括卷管理、RAID、數據保護、快照和復制等。軟體定義存儲允許用戶不必從特定廠商采購存儲控制器硬體如硬碟、快閃記憶體等存儲介質。並且,如果存儲控制器功能被抽離出來,該功能就可以放在基礎架構的任何一部分。它可以運行在特定的硬體上,在hypervisor內部,或者與虛機並行,形成真正的融合架構。

軟體定義存儲特點

  • 自動化:管理得到簡化,成本也隨之下降。

  • 標准介面:用於管理和維護存儲設備和服務的應用編程介面 (API)。

  • 虛擬化數據路徑:可通過應用寫入數據的塊、文件和對象介面。

  • 可擴展性:能在不影響性能的情況下橫向擴展存儲基礎架構。

  • 透明:能夠監控並管理存儲空間的使用情況,並清楚知曉有哪些可用資源以及相應的成本。

  • 軟體定義存儲優勢

  • 您可以自行選擇運行存儲服務的硬體。您所選購的 SDS 和硬體不一定要來自同一家公司。您可以使用任意商用或 x86 伺服器來構建基於 SDS 的存儲基礎架構。這意味著,您可以充分利用現有硬體來滿足不斷增長的存儲需求,

  • 從而做到經濟高效。SDS 採用了橫向擴展(而非縱向擴展)的分布式結構,允許您對容量和性能進行單獨調整。

  • 您可以加入大量數據源,以構建自己的存儲基礎架構。您可以將目標平台、外部磁碟系統、磁碟或快閃記憶體資源、虛擬伺服器以及基於雲的資源(甚至是工作負載的專用數據)連接到同一網路中,以創建統一的存儲宗卷。

  • SDS 可以基於您的容量需求自動進行調整。由於 SDS 不依賴於硬體,所以 SDS 的自動化也可自動實現,可從連接的任意存儲宗卷中調取數據。這種存儲系統可以根據數據需求和性能進行調整,且無需管理員干預,也無需添加新的連接或硬體。

  • 不存在任何限制。傳統的存儲區域網路受限於可用的節點(已分配 IP 地址的設備)數量。從定義來看,SDS 不存在類似限制。這意味著,在理論上,SDS 可以無限擴展。

  • 軟體定義存儲用途

  • 容器:通過在容器應用中運行持久存儲,更加充分地利用您的容器應用;或者,通過在容器中運行 SDS,更加充分地利用您的存儲。

  • 雲基礎架構:支持私有雲、公共雲和混合雲架構,並能實現所需的敏捷性和可擴展性。

  • 大數據分析:快速安全地分析大型數據湖,以提升業務洞察力。

  • 超融合基礎架構:消除離散存儲層,並能與您企業中的各種虛擬化伺服器實例搭配使用。

  • 對象存儲:靈活可靠地存儲、備份和檢索 PB 級的數據。

  • 富媒體:您的富媒體存儲會日益擴展,因為您總是需要更多內容。

8. 語義信息的存儲

無論是知識庫還是服務的語義描述都需要具有良好的組織和存儲,以支持高效推理和服務檢索發現。目前對於本體的存儲方法基本有三種(李勇等,2008):

(1)純文本,如 OWL 文件。由於 XML 的信息組織和存儲方式結構復雜,而且存在冗餘等,基於其上的查詢檢索效率通常會比較低。純文本的方式適合本體比較小的時候,不適合本體大規模應用的情況。

(2)資料庫: 是一種比較好的持久化存儲方式,最大好處是便於查找,可存放大本體,查詢效率高,特別在 I/O 效率上。但是資料庫方式存在本體查詢語言到 SQL 的轉換問題,需要藉助於第三方中間件或自定義實現。

(3)專門的管理工具: 比如說 OMM(Ontology Middleware Mole)支持對 RDF、OWL 的存儲管理,還提供各種介面,可以使用查詢語言對 RDF 或者 OWL 進行查詢。綜合對比這三種本體存儲方式,由於關系資料庫存儲幾十年的技術積累,以及它的海量存儲特點而成為了許多研究者的首選。

5.4.3.1 本體的關系資料庫存儲模式

由於本體模型和關系模型的差異,目前存在多種在關系模型中存儲本體的方法,其主要可以分為以下四類(陶皖等,2007; 陳光儀,2009)。

5.4.3.1.1 水平模式

該模式只在資料庫中保留一張通用表,表中列為本體中的屬性。整個本體庫中定義了多少個屬性,這張表就有多少個列,具體如圖 5.28 所示。本體中的每個實例對應該表中的一條記錄。這種存儲模式結構簡單,執行查詢操作比較方便。但是該通用表包含了大量的列,而現有的資料庫系統對一張表中列的個數都是有限制的,所以該模式無法存儲規模較大的本體。而且表中的數據過於稀疏。由於每個實例對應關系表中的一行,如果其在某些屬性列上沒有值,那麼必須將對應的屬性值設置為空,這將導致大量空欄位的出現,不僅浪費存儲空間,而且增加了索引維護的代價。另外該通用表中一個實例的屬性和屬性值只能是一對一,而實際情況往往是一對多,因此無法存儲具有這種特徵的本體。隨著應用中本體的進化,還需要時常更新通用表中的列,重新組織表結構,這將耗費極大的系統代價。

圖 5.28 水平存儲模式

5.4.3.1.2 垂直模式

垂直模式包含一張三元組表,表中的每條記錄都對應一個 RDF 三元組(主語,謂詞,賓語),具體如圖 5.29 所示。因此這種模式下,需要將本體中的所有信息都以 RDF 三元組的形式表示出來。Protege(2002)中便是使用了這種存儲模式將本體存儲於資料庫中。這種模式設計簡單,並且結構穩定。如果本體進行了更新,只需修改表中相應的元組即可。另外,該模式通用性好,因為現有的本體模型都可以轉換為 RDF 模型表示。但是這種模式的可讀性較差,若對本體信息進行查詢,那麼設計對應的 SQL 語句比較麻煩。除此之外,由於所有信息都存放在三元組表中,導致任何一個本體信息查詢都必須遍歷整個數據表,特別是那些需要進行表連接的查詢,使得查詢效率非常低,這是這種模式最大的不足之處。

圖 5.29 垂直存儲模式

5.4.3.1.3 分解模式

該模式與水平模式和垂直模式的一個顯著的區別是它使用了若干張表,其基本思想是將資料庫進行模式分解。根據分解的對象不同,現有的採用分解模式的方法有兩種。①基於類的分解模式,即為本體中的每個類都創建一張單獨的表,表名為類名,表的列為類的屬性,具體如圖 5.30 所示。這種模式結構清晰,但是很難適應本體動態變化的情況,因為隨著本體中類或者屬性的變化,表結構都要隨著變化。②基於屬性的分解模式,即為本體中的每個屬性創建一張單獨的表,表名為屬性名,每個表都包含兩個列,分別代表RDF 三元組中的主語和賓語,具體如圖 5.31 所示。在該模式中對類的隱含實例的查詢代價很大,而且在現有的這兩種分解模式的方法中,隨著本體的變化都要不斷的創建和刪除表,而在資料庫系統中創建和刪除表的效率很低。

圖 5.30 按類分解模式

圖 5.31 按屬性分解模式

5.4.3.1.4 混合模式

該模式通常將上述幾種模式進行混合使用。例如,Pan 等(2003)提出這樣一種將基於類的分解模式與基於屬性的分解模式混合的存儲模式,即在本體中定義一個類就為該類創建一個表(創建方法類似於基於類的分解模式),在本體中定義一個屬性就為該屬性創建一個表(創建方法類似於基於屬性的分解模式)。然而,與基於類的分解模式不同的是,該混合模式在類對應的表中不記錄相應實例的所有信息,而只記錄實例的 ID。實例在各個屬性上的取值則分別記錄在各屬性對應的表中,所以和基於屬性的分解模式類似,該模式在屬性對應的表中仍然需要兩列: 主語和賓語。對於本體類數目不多的情況下,這種模式在簡單檢索的情況下,運行得很好。但是,如果本體的類比較多,這種方式就會存在一些問題,例如: 資料庫無法容納這么多表,或者效率低下。

針對上述四種模式,陳光儀(2009)從四個方面對適用場合、查詢和更新效率、結構清晰以及易理解性、可擴展性四個方面對他們進行了綜合對比(表 5.4):

表 5.4 不同存儲模式的綜合對比

(修改自陳光儀,2009)

通過上述對本體存儲模式的闡述及之間的綜合對比發現,本體存儲模式除了應該具有盡量高的規范化程度(例如滿足第三範式或 BCNF 范圍等),還應該滿足以下三個原則。

(1)模式結構易於理解。該原則是為了便於本體查詢的實現。如果模式結構不直觀,會給查詢語句的設計帶來困難。例如,垂直模式不滿足該要求,它將所有的信息都採用三元組的形式存儲在一張表中,不容易理解表中元組的含義,加重了本體查詢設計的負擔。

(2)模式結構穩定。即本體的變化不會引起資料庫表結構的變化。因為本體是不斷進化的,如果設計的模式結構會隨著本體的變化而變化,資料庫系統對其維護代價太大。現有的水平模式、分解模式和混合模式都不滿足該要求。

(3)查詢效率高。該原則是評價各種存儲模式的一個重要指標。因為本體中不僅包含大量的數據,而且查詢中還經常需要進行表連接。例如在現有的垂直模式和基於屬性的分解模式中,那些涉及表連接的查詢效率非常低。

目前在基於資料庫的本體存儲的實踐上,一些學者開展了相關的研究工作:

燕雲鵬(2007)和陳光儀(2009)提出了類似的針對於針對 OWL 的本體資料庫的混合本體存儲模式(圖 5.32,5.33)。可以看出這種模式是以基於屬性的分解模式與垂直模式的混合體,具有較好的擴展性。但是存在的問題是效率不夠高,所有的類存儲在一個表中,所有的實例也存儲在一個表中,這種方式的檢索效率比較低。另外存儲實例的表(Instance,Proterty,Value)中欄位 Value 必須存儲許多種不同類型的數值,比如有的是文本型,而有的卻是數值型,使得數據不夠清晰。此外,在針對幾何體這種復雜的地理對象,這種欄位就比較難以存儲。

圖 5.32 本體的資料庫混合存儲模式(據燕雲鵬,2007)

ebRIM(ebXML Registry Information Model)是一個主流的信息注冊模型,已成為事實上的標准,得到了 OGC 等支持。OGC 已經實現了基於 ebRIM 的目錄服務,並推薦其作為目錄服務的實現規范。但是目前基於 ebRIM 的目錄服務只支持普通的基於關鍵字的檢索。為此,一些學者已經開始研究如何擴展 ebRIM 實現對語義信息特別是 OWL 的注冊。Dogac 等(2004)提出了如圖 5.34 所示的一種通過將 XML 形式存儲的 OWL 文件轉換為以資料庫形式存儲,使得查詢檢索更加快速,管理維護也更加方便。為了能在 ebRIM 存儲復雜的地理空間信息對象,一些學者開展了基於 ebRIM 的地理擴展方面的研究工作。樂鵬(2007)在其論文中提出了兩種擴展方式: ① 從類 「ExtrinsicObject」 派生了「CSWExtrinsicObject」來描述那些不是 ebRIM 自身定義的元數據對象。比如類 「Dataset」繼承了 「CSWExtrinsicObject」來描述空間數據集。②對 ebRIM 已有的類別增加 「Slot」。每一個從 「RegistryObject」繼承下來的類均允許添加 「Slot」。ebRIM 中的 「Service」類可以用來描述空間服務,但是已有的屬性不足以描述空間網路服務。因此,通過添加「Slot」到 「Service」類中以定義從 ISO 19119 派生的屬性。如圖 5.35 所示為經擴展後的ebRIM 高層模型圖,其中 灰 色 填 充 的 矩 形 框表示 擴 展 的對 象 類。該 模 式 與 前 面 燕 雲 鵬(2007)和陳光儀(2009)提出的模式相比,本質上差別不大,也是以基於屬性的分解模式與垂直模式的混合體,只不過是基於標準的 ebRIM 注冊模型,並且將其中的分類系統相關的類單獨以兩張表存儲。該模式也具有很好的擴展性,也存在同樣的一些問題。

圖 5.33 本體的資料庫混合存儲模式(據陳光儀,2009)

海洋信息網格技術與應用

續表

5.34 OWL 元素到 ebRIM 元素的映射(Dogac et al.,2004)

5.4.3.2 基於多分解策略的混合存儲模式實現

對知識庫以及服務語義注冊信息的存儲的實現上,本書在現有的研究成果的基礎上,結合本體組織構成及特點等實際需求,提出了一種基於多分解策略的混合關系資料庫存儲模式。

該方法的指導思想是: 先按類對其中的數據專題、數據模式、處理模型等進行類的分解,然後結合屬性的特性進行基於屬性的分解。其中基於類的分解中,可能粒度的大小不一,可能是一個類或者具有相關或相似的一些類劃分為一張表存儲; 而基於屬性的剖分,也並不是所有具有該屬性的類以一個表存儲,而可能是只針對一個類也單獨組織為一張表,其具體思路如下:

圖 5.35 經擴展的 ebRIM 高層模型圖(據樂鵬,2007)

(1)類的分解: 因為本研究的存儲模型不是為了實現一個通用的本體存儲模型,而是為了實現一個服務於海洋信息服務領域的本體存儲模型。海洋信息服務領域必然會牽涉到一些對象,比如對服務、模型、參數等對象,並且對這些對象的認識也基本上確定(也就是說這些對象類所具有的屬性及之間的關系基本明確),所以沒必要像上面幾種實現方案那樣因為不能預知都有哪些類,各類都有哪些屬性而將所有的實例的組織按垂直方式進行存儲,也沒有必要有一些表(比如獨立的屬性表,屬性的作用域和值域表等); 而有必要針對海洋信息服務領域內的這些類的信息內容獨立出一些表: 對於海洋專題,地理名實體、處理模型、數據模式等海洋信息檢索發現中常用的對象,則有必要進行分開存儲,否則必然使得結構不清晰,且檢索查詢效率低。

(2)對於專題、空間形態以及模型功效等只是簡單的分類系統,所具有的屬性少,而且今後存在派生新的種類的可能,因此必須具備一定的擴展性。針對這類數據。它們的存儲方式是(ClassID,ParentClassID,ClassType),其中 ClassType 標注本體類是屬於專題(比如 「海流」)或者其他。

(3)對於取值不唯一的屬性,且大部分類或實例都具有的屬性,則採用基於屬性的分解模式。比如對於別名屬性(hasAliasName),有可能一個類實例具有多個別名,這種情況下,則採取基於屬性的組織方式。該表的形式是:(OntologyID,AliasName),其中OntologyID 可以是本體類的 ID,也可以是本體實例的 ID,還可以是本體屬性的 ID,因為類、實例和屬性都可以有別名。

(4)對於復雜的屬性,採取大二進制存儲的方式。比如對於地名實例的空間覆蓋范圍,則不考慮其實際內部是包含多少個組成部分,統一按一個 shape 存儲在資料庫中。當然這里藉助了 ArcGIS 的 GDB 的 FeatureClass 矢量數據模型,並對於不同空間形態的則採用了多張表(點狀地名類、線狀地名類、面狀地名類),其組織方式是(GeoNameObjec-tID,shape)。同樣,對於模型本體中的內部流程本體,也採用了大二進制方式存儲,將整個流程 XML 描述文件,作為一個整體存放於欄位中,其大體組織方式為(ModelID,FlowXML)。

(5)本研究採用 ArcGIS 的 GeoDatabase 作為存儲模型。本體類(ontClass)的存儲結構如圖 5.36 所示,資料庫的總體組織結構如圖 5.37 所示。

圖 5.36 本體類(onClass)的存儲結構

9. 我對計算機儲存系統了解多少論文

內存是電腦的記憶部件,用於存放電腦運行中的原始數據、中間結果以及指示電腦工作的程序。
內存可以分為隨機訪問存儲器和只讀存儲器,前者允許數據的讀取與寫入,磁碟中的程序必須被調入內存後才能運行,中央處理器可直接訪問內存,與內存交換數據。電腦斷電後,隨機訪問存儲器里的信息就會丟失。後者的信息只能讀出,不能隨意寫入,即使斷電也不會丟失。
由於電路的復雜性因素,電腦中都使用二進制數,只有0和1兩個數碼,逢二進一,最容易用電路來表達,比如0代表電路不通,1代表電路通暢。我們平時用電腦時感覺不到它是在用二進制計算是因為電腦會把你輸入的信息自動轉換成二進制,算出的二進制數再轉換成你能看到的信息顯示到屏幕上。
在存儲器中含有大量的基本單元,每個存儲單元可以存放八個二進制位,即一個零到二百五十五之間的整數、一個字母或一個標點符號等,叫做一個位元組。存儲器的容量就是以位元組為基本單位的,每個單元都有唯一的序號,叫做地址。中央處理器憑借地址,准確地操縱著每個單元,處理數據。由於位元組這個單位太小了,我們定義了幾個更大的單位,這些單位是以2的十次冪做進位,單位有KB、MB、GB、TB等。
常見的內存包括同步動態隨機存儲器、雙倍速率同步動態隨機存儲器、介面動態隨機存儲器。
希望我能幫助你解疑釋惑。

10. 軟體定義存儲,什麼是軟體定義存儲

什麼是軟體定義存儲(SDS)(參考資料:網路:SDS

SDS 軟體通過虛擬數據平面對底層存儲進行抽象化,這使得虛擬機(和應用)成為了存儲調配和管理的基本單元。通過在應用和可用資源之間實施靈活的隔離措施,常見的 hypervisor 可為應用均衡分配所需的全部 IT 資源(包括計算、內存、存儲和網路連接)。

軟體定義存儲 vs.傳統存儲架構

雖然沒有官方的定義,但軟體定義存儲就是將存儲硬體中的典型的存儲控制器功能抽出來放到軟體上。這些功能包括卷管理、RAID、數據保護、快照和復制等。軟體定義存儲允許用戶不必從特定廠商采購存儲控制器硬體如硬碟、快閃記憶體等存儲介質。並且,如果存儲控制器功能被抽離出來,該功能就可以放在基礎架構的任何一部分。它可以運行在特定的硬體上,在hypervisor內部,或者與虛機並行,形成真正的融合架構。

軟體定義存儲特點

SINA 還提出 軟體定義存儲(SDS) 應該具備以下特性:

  • 自動化程度高 – 通過簡化管理,降低存儲基礎架構的運維開銷

  • 標准介面 – 支持 API 管理、發布和運維存儲設備和服務

  • 虛擬化數據路徑 – 支持多種標准協議,允許應用通過塊存儲,文件存儲或者對象存儲介面寫入數據

  • 擴展性 – 存儲架構具備無縫擴展規模的能力,擴展過程不影響可用性以及不會導致性能下降

  • 透明度 – 存儲應為用戶提供管理和監控存儲的可用資源與開銷

    軟體定義存儲優勢

  • 您可以自行選擇運行存儲服務的硬體。您所選購的 SDS 和硬體不一定要來自同一家公司。您可以使用任意商用或 x86 伺服器來構建基於 SDS 的存儲基礎架構。這意味著,您可以充分利用現有硬體來滿足不斷增長的存儲需求,

  • 從而做到經濟高效。SDS 採用了橫向擴展(而非縱向擴展)的分布式結構,允許您對容量和性能進行單獨調整。

  • 您可以加入大量數據源,以構建自己的存儲基礎架構。您可以將目標平台、外部磁碟系統、磁碟或快閃記憶體資源、虛擬伺服器以及基於雲的資源(甚至是工作負載的專用數據)連接到同一網路中,以創建統一的存儲宗卷。

  • SDS 可以基於您的容量需求自動進行調整。由於 SDS 不依賴於硬體,所以 SDS 的自動化也可自動實現,可從連接的任意存儲宗卷中調取數據。這種存儲系統可以根據數據需求和性能進行調整,且無需管理員干預,也無需添加新的連接或硬體。

  • 不存在任何限制。傳統的存儲區域網路受限於可用的節點(已分配 IP 地址的設備)數量。從定義來看,SDS 不存在類似限制。這意味著,在理論上,SDS 可以無限擴展。

  • 軟體定義存儲用途

  • 容器:通過在容器應用中運行持久存儲,更加充分地利用您的容器應用;或者,通過在容器中運行 SDS,更加充分地利用您的存儲。

  • 雲基礎架構:支持私有雲、公共雲和混合雲架構,並能實現所需的敏捷性和可擴展性。

  • 大數據分析:快速安全地分析大型數據湖,以提升業務洞察力。

  • 超融合基礎架構:消除離散存儲層,並能與您企業中的各種虛擬化伺服器實例搭配使用。

  • 對象存儲:靈活可靠地存儲、備份和檢索 PB 級的數據。

  • 富媒體:您的富媒體存儲會日益擴展,因為您總是需要更多內容。

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