科数据库

‘壹’ 科管仓库管理系统数据库不可识别怎么解决

是USB接口的软件吗……或换一台电脑查一下……还是你本来用的电脑打不开那个软件呢……有的电脑用久了卡的很也打不开……下载一个鲁大师清理一下电脑💻垃圾太多了会影响工作远转

‘贰’ 数据与事实型数据库主要有哪些类型各有什么特点

一、从学科领域角度可以将数据与事实型数据库划分为：

1、事实数值型科学数据库，如中科院“科学数据库”。

2、社会科学或综合参考类数据库，如网络全书、年鉴。

3、商情数据库，如中国资讯行、国研网、中经专网等。

二、数据与事实型数据库的特点：

1、事实型数据库最新发展的学科是法律，之后是商业金融、物理、化学、新闻等方面。由于商业金融界对事实数据库的大量需求以及商业数据库生产的盈利驱动致使商业、金融事实数据库仍是发展的主流。

2、相对于文献数据库，事实型数据库具有更强的实用性，涉及面非常广；它直接面向问题，总是以特定的事实或数字回答用户的查询；前者检索结果可能是很多条记录，而事实型数据库检索途径多，查准率高，其检索结果往往只是单一的记录。

3、尽管在功能上事实型数据库与传统的参考工具书类似，但比较而言，参考工具书编写和出版周期较长，许多最新的事实和数据不可能快速被工具书收录。

4、由于事实型数据库在数据的构成、数据描述的方式、编排体例等方面的差异以及数据库中各类数据本身的特点，使得各种事实型数据库中的检索字段/入口有较大的不同，检索方法也因此不尽相同而表现出各自的特点与特色。

(2)科数据库扩展阅读：

国内外事实型数据库举例：

1、万方事实型数据库：

万方数据资源系统是由中国科技信息研究所万方数据（集团）公司联合科技文献出版社、四川省科技情报研究所等机构组成的，是国内最早从事数据库建设的企业。

万方数据资源系统汇集了国内近120个数据库，并将这些信息资源整合为三大部分，即：商务信息子系统、科技信息子系统和数字化期刊子系统。

2、中国资讯行数据库：

中国资讯行于1995年在香港成立，是一家专门收集、处理及传播中国商业信息的高科技企业，资料来源于1000多种中国报章、杂志、贸易刊物、政府出版物及合作伙伴提供的权威数据。

内容包括实时财经新闻、权威机构经贸报告、各类统计数据、法律法规、商业数据及证券消息等动态信息。

3、国务院发展研究中心信息网：

国务院发展研究中心信息网（简称“国研网”）是中国唯一挂牌“国务院”字头的专业经济信息服务机构，它以国务院发展研究中心丰富的信息资源和强大的专家阵容为依托，并与海内外众多知名机构和经济资讯机构紧密合作。

全面汇集、整合国内外经济金融领域的研究成果和经济信息，以“专业性、权威性、前瞻性、指导性、包容性”为原则，向海内外提供了及时、全面、系统、权威、高质量的经济信息。

参考资料来源：网络-事实型数据库

‘叁’ ESI基本科学指标数据库的来源及发展

基本科学指标数据库（Essential Science Indicators，简称ESI）是由世界着名的学术信息出版机构美国科技信息所(ISI)于2001年推出的衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的基本分析评价工具，是基于汤森路透Web of Science? （SCIE/SSCI）所收录的全球11000多种学术期刊的1000多万条文献记录而建立的计量分析数据库，ESI已成为当今世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家/地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。ESI对全球所有高校及科研机构的SCIE、SSCI库中近11年的论文数据进行统计，按被引频次的高低确定出衡量研究绩效的阈值，分别排出居世界前1%的研究机构、科学家、研究论文，居世界前50%的国家/地区和居前0.1%的热点论文。ESI针对22个专业领域，通过论文数、论文被引频次、论文篇均被引频次、高被引论文、热点论文和前沿论文等6大指标，从各个角度对国家/地区科研水平、机构学术声誉、科学家学术影响力以及期刊学术水平进行全面衡量。基本科学指标数据库ESI是当今世界范围内普遍用以评价学术机构和大学的国际学术水平及影响的重要指标。中国校友会网大学研究团队学术评价首席专家、我国科学计量学专家、中国民航大学党亚茹教授指出，ESI给出的国家、机构和科学家引文排位中，由于采用了对每一位作者的贡献都给以统计的方法，即一篇n个作者/机构/国家合作的论文，将被统计n次，因此能很好地表现出每位学者对国家、机构的学术贡献程度，是体现国家/地区、机构国际学术声誉的重要标志。2012年1月，中国校友会网大学研究团队率先将我国大学进入世界1%的“ESI论文总被引频次”作为反映大学“学术声誉”指标纳入中国大学评价中，引导大学提高自主创新能力和学术研究水平；并根据2000年1月1日～2010年12月31日的ESI论文统计结果推出“2012中国大学ESI论文排行榜”，作为评价大学科学研究能力和学术声誉的重要标志。
2014年8月31日，据汤森路透集团公布的2014年全球“高被引科学家”名单，中国（含港澳）共有134名科学家入选，排名世界第四。其中中科院有46名研究人员入选，居中国各科研机构及高校之首。中国科技大学入选6人，在全国高校排名第一。本次还有13位中国大陆学者在两个学科领域同时入选“高被引科学家”，其中中科院5人。

‘肆’ 茄科数据库怎么用

上传到SGN数据库。允许研究人员将茄科的表型和基因型原始数据上传到SGN数据库，进行QTL（数量性状位点）分析并动态交联到相关的基因组注释。

‘伍’ 数据库教程的目录

第1部分 概念篇
第1章 数据库基本概念
1. 1 数据管理技术的发展
1. 1. 1 人工管理阶段
1. 1. 2 文件系统阶段
1. 1. 3 数据库阶段
1. 1. 4 高级数据库阶段
1. 1. 5 数据库的基本术语
1. 2 数据描述
1. 2. 1 概念设计中的数据描述
1. 2. 2 逻辑设计中的数据描述
1. 2. 3 存储介质层次及数据描述
1. 2. 4 数据联系的描述
1. 3 数据抽象的级别
1. 3. 1 数据抽象的过程
1. 3. 2 概念模型
1. 3. 3 逻辑模型
1. 3. 4 外部模型
1. 3. 5 内部模型
1. 3. 6 高度的数据独立性
1. 4 数据库管理系统
1. 4. 1 DBMS的工作模式
1. 4. 2 DBMS的主要功能
1. 5 数据库系统
1. 5. 1 DBS的组成
1. 5. 2 DBS的全局结构
1. 5. 3 应用程序的演变
1. 5. 4 DBS的效益
1. 6 小结
习题1
第2部分 关系篇
第2章 关系运算理论
2. 1 关系模型的基本概念
2. 1. 1 基本术语
2. 1. 2 关系的定义和性质
2. 1. 3 三类完整性规则
2. 1. 4 关系模型的形式定义和优点
2. 1. 5 关系查询语言和关系运算
2. 2 关系代数
2. 2. 1 关系代数的5个基本操作
2. 2. 2 关系代数的4个组合操作
2. 2. 3 关系代数运算的应用实例
2. 2. 4 关系代数的两个扩充操作
*2. 3 关系演算
2. 3. 1 元组关系演算
2. 3. 2 域关系演算
2. 3. 3 关系运算的安全约束和等价性
*2. 4 关系逻辑
2. 4. 1 关系逻辑的成分
2. 4. 2 从关系代数到关系逻辑的转换
2. 4. 3 递归过程
2. 4. 4 关系逻辑与关系代数的差异
2. 5 关系代数表达式的优化
2. 5. 1 关系代数表达式的优化问题
2. 5. 2 关系代数表达式的等价变换规则
2. 5. 3 关系代数表达式的启发式优化算法
2. 6 小结
习题2
第3章 SQL语言
3. 1 SQL简介
3. 1. 1 SQL发展史
3. 1. 2 SQL数据库的体系结构
3. 1. 3 SQL的组成
3. 1. 4 SQL的特点
3. 2 SQL的数据定义
3. 2. 1 SQL模式的创建和撤销
3. 2. 2 基本数据类型
3. 2. 3 基本表的创建. 修改和撤销
3. 2. 4 索引的创建和撤销
3. 3 SQL的数据查询
3. 3. 1 SELECT查询语句的基本结构
3. 3. 2 SELECT语句的使用技术
3. 3. 3 聚合函数
3. 3. 4 SELECT语句完整的句法
3. 4 SQL数据查询中的限制和规定
3. 4. 1 SELECT语句中的规定
3. 4. 2 条件表达式中的比较操作
3. 4. 3 嵌套查询的改进写法
3. 4. 4 基本表的连接操作
*3. 4. 5 SQL3中的递归查询
3. 5 数据更新
3. 5. 1 数据插人
3. 5. 2 数据删除
3. 5. 3 数据修改
3. 6 视图
3. 6. 1 视图的创建和撤销
3. 6. 2 对视图的操作
3. 7 嵌入式SQL
3. 7. 1 嵌入式SQL的实现方式
3. 7. 2 嵌入式SQL的使用规定
3. 7. 3 嵌入式SQL的使用技术
3. 7. 4 动态SQL语句
3. 8 小结
习题3
第4章 数据库管理
4. 1 事务
4. 1. 1 事务的定义
4. 1. 2 事务的ACID性质
4. 2 数据库的恢复
4. 2. 1 典型的恢复策略
4. 2. 2 故障类型和恢复方法
4. 2. 3 检查点技术
4. 2. 4 SQL对事务的支持
4. 3 数据库的并发控制
4. 3. 1 并发操作带来的4个问题
4. 3. 2 封锁技术
4. 3. 3 封锁带来的问题
4. 3. 4 并发操作的调度
4. 3. 5 SQL对并发处理的支持
4. 4 数据库的完整性
4. 4. 1 完整性子系统
4. 4. 2 SQL中的完整性约束
4. 4. 3 约束可延迟性
*4. 4. 4 SQL3中的触发器
4. 5 数据库的安全性
4. 5. 1 安全性问题
4. 5. 2 SQL中的安全性机制
4. 5. 3 常用的安全性措施
4. 6 小结
习题4
第3部分 设计篇
第5章 关系模式设计理论
5. 1 关系模式的设计准则
5. 1. 1 关系模式的冗余和异常问题
5. 1. 2 关系模式的非形式化设计准则
5. 2 函数依赖
5. 2. 1 函数依赖的定义
5. 2. 2 FD的闭包
5. 2. 3 FD的推理规则
5. 2. 4 FD和关键码的联系
5. 2. 5 属性集的闭包
5. 2. 6 FD集的最小依赖集
5. 3 关系模式的分解特性
5. 3. 1 关系模式的分解
5. 3. 2 无损分解
5. 3. 3 模式分解的优缺点
5. 3. 4 无损分解的测试方法
5. 3. 5 保持函数依赖的分解
5. 3. 6 模式分解与模式等价问题
5. 4 范式
5. 4. 1 第一范式 1NF
5. 4. 2 第二范式 2NF
5. 4. 3 第三范式 3NF
5. 4. 4 BCNF Boyce-CoddNF
5. 4. 5 分解成BCNF模式集的分解算法
5. 4. 6 分解成3NF模式集的合成算法
5. 4. 7 模式设计方法小结
5. 5 其他数据依赖和范式
5. 5. 1 多值依赖
5. 5. 2 关于FD和MVD的推理规则集
5. 5. 3 第四范式 4NF
5. 5. 4 嵌人多值依赖
5. 5. 5 连接依赖和第五范式
5. 6 小结
习题5
第6章 基于ER模型的数据库设计
6. 1 数据库工程与数据库系统生存期
6. 1. 1 规划阶段
6. 1. 2 需求分析阶段
6. 1. 3 概念设计阶段
6. 1. 4 逻辑设计阶段
6. 1. 5 物理设计阶段
6. 1. 6 数据库的实现
6. 1. 7 数据库的运行与维护
6. 2 ER模型
6. 2. 1 ER模型的基本元素
6. 2. 2 属性的分类
6. 2. 3 联系的设计
6. 2. 4 ER模型的操作
6. 2. 5 采用ER模型的数据库概念设计步骤
6. 3 ER模型到关系模型的转换
6. 3. 1 ER图转换成关系模式集的算法
6. 3. 2 采用ER模型的逻辑设计步骤
6. 4 ER模型实例分析
6. 4. 1 库存管理信息系统的ER模型及转换
6. 4. 2 人事管理信息系统的ER模型
6. 4. 3 住院管理信息系统的ER模型
6. 4. 4 公司车队信息系统的ER模型
6. 5 增强的ER模型
6. 5. 1 弱实体
6. 5. 2 子类实体与超类实体
6. 6 小结
习题6
第7章 面向对象的高级概念建模
7. 1 面向对象的数据类型系统
7. 2 对象联系图
7. 2. 1 对象联系图的成分
7. 2. 2 数据的概化/特化
7. 3 UML类图
7. 3. 1 统一建模语言 UML 概述
7. 3. 2 用类图表达类和关联
7. 3. 3 用类图表达关联类
7. 3. 4 用类图表达概化/特化
7. 3. 5 用类图表达聚合
7. 4 小结
习题7
第4部分 对象篇
第8章 对象关系数据库ORDB
8. 1 关系模型的发展历程
8. 1. 1 从关系模型到后关系模型
8. 1. 2 从后关系模型到对象关系模型
8. 2 ORDB的定义语言
8. 2. 1 对象关系数据模型的定义
8. 2. 2 数据类型的定义
8. 2. 3 继承性的定义
8. 2. 4 引用类型的定义
8. 2. 5 SQL3中的定义语言
8. 3 0RDB的查询语言
8. 3. 1 对SELECT语句的新规定
8. 3. 2 嵌套与解除嵌套
8. 3. 3 复合值的创建和查询
8. 3. 4 Oracle中查询的两种技术
8. 4 函数和过程
8. 4. 1 SQL函数和过程
8. 4. 2 外部语言程序
8. 4. 3 过程的构造
8. 5 小结
习题8
第9章 面向对象数据库OODB
9. 1 00DBS的基本概念
9. 1. 1 ODMG标准
9. 1. 2 OODBS的定义
9. 1. 3 OODB的基本概念
9. 2 ODMG对象模型
9. 2. 1 对象和文字
9. 2. 2 接口. 类和继承
9. 2. 3 类外延. 关键码和工厂对象
9. 3 ODMGODL
9. 4 ODMGOQL
9. 4. 1 OQL中的SELECT语句
9. 4. 2 OQL表达式的附加格式
9. 4. 3 OQL中对象的赋值和建立
9. 5 C 语言的绑定
9. 6 OODB. ORDB与RDB的比较
9. 6. 1 OODB与RDB在概念设计上的区别
9. 6. 2 OODB与ORDB的比较
9. 7 小结
习题9
第5部分 分布篇
第10章 分布式数据库
10. 1 DDBS的定义和特点
10. 1. 1 从集中式. 分散式到分布式
10. 1. 2 DDBS的定义
10. 1. 3 DDBS的特点
10. 1. 4 DDBS的优缺点
10. 1. 5 DDBS的分类
10. 2 分布式数据存储
10. 2. 1 数据分片
10. 2. 2 数据分配
10. 3 DDB的体系结构
10. 3. 1 体系结构
10. 3. 2 分布透明性
10. 4 DDBMS
10. 4. 1 DDBS的组成
10. 4. 2 DDBMS的功能
10. 4. 3 DDBMS的组成
10. 4. 4 DDBMS的同构性程度和局部自治性程度
10. 4. 5 FDBS的异构性
10. 4. 6 FDBS的5层模式结构
10. 5 分布式查询处理
10. 5. 1 查询代价的估算方法
10. 5. 2 基于半连接的优化策略
10. 5. 3 基于连接的优化方法
10. 6 分布式数据库中的并发控制和恢复技术
10. 6. 1 DDB中的问题
10. 6. 2 基于数据项识别拷贝的分布式并发控制
10. 6. 3 基于投票方法的分布式并发控制
10. 6. 4 分布式恢复
10. 7 小结
习题10
第11章 异构多数据源的访问
11. 1 中间件
11. 1. 1 中间件的定义
11. 1. 2 中间件的作用
11. 2 ODBC结构
11. 2. 1 ODBC概念
11. 2. 2 ODBC的体系结构
11. 2. 3 ODBC的特性
11. 3 ODBC接口
11. 3. 1 ODBC应用程序的基本流程
11. 3. 2 ODBC句柄
11. 3. 3 数据源的连接与断开
11. 3. 4 SQL语句的执行
11. 3. 5 查询结果的获取
11. 4 ODBC的符合性级别
11. 4. 1 API符合性的三个级别
11. 4. 2 SQL符合性的三个级别
11. 4. 3 ODBCAPI与SQLCLI之间的协调
11. 4. 4 SQLCLI与嵌入式SQL的比较
11. 4. 5 典型的数据库应用系统开发工具
11. 5 JDBC结构
11. 5. 1 JDBC的提出
11. 5. 2 JDBC的基本功能
11. 5. 3 JDBC数据库设计方法
11. 5. 4 保持一致性的措施
11. 5. 5 JDBC驱动程序
11. 6 JDBCAPI
11. 6. 1 JDBCAPI的目标
11. 6. 2 JDBCAPI接口概貌
11. 6. 3 JDBC的接口和类
11. 6. 4 JDBC数据库应用程序的编写
11. 7 小结
习题11
第12章 XML技术
12. 1 XML概述
12. 1. 1 XML的诞生
12. 1. 2 XML文挡
12. 1. 3 文档类型定义 DTD
12. 1. 4 XML模式
12. 2 XML编程接口
12. 2. 1 文档对象模型 DOM
12. 2. 2 简单的应用程序设计接口 SAX
12. 3 常用的XML查询语言XQuery
12. 3. 1 XQuery的基本功能
12. 3. 2 XQuery的基本概念
12. 3. 3 简单查询
12. 3. 4 各种类型的查询
12. 4 小结
习题12
第6部分 决策篇
第13章 数据仓库
13. 1 DW概述
13. 1. 1 从DB到DW的演变
13. 1. 2 DB数据和DW数据的区别
13. 1. 3 DW的定义和特点
13. 1. 4 DW的类型
13. 2 DW的组织结构
13. 2. 1 DW的数据组织结构
13. 2. 2 粒度与分割
13. 2. 3 DWS的结构
13. 2. 4 DW的运行结构
13. 3 DW存储的多维数据模型
13. 3. 1 多维立方体
13. 3. 2 星形模式
13. 3. 3 雪花模式
13. 3. 4 事实星座模式
13. 4 DW的数据获取与管理
13. 4. 1 DW的数据获取
13. 4. 2 DW的数据管理
13. 5 DW的设计和发展阶段
13. 5. 1 DW设计的原则
13. 5. 2 DW设计的步骤
13. 5. 3 DW的发展阶段
13. 6 小结
习题13
第14章 联机分析处理技术
14. 1 OLAP概述
14. 1. 1 OLAP的定义
14. 1. 2 OLAP准则
14. 1. 3 OLAP的基本概念
14. 1. 4 OLAP与OLTP之间的比较
14. 2 OLAP的数据组织
14. 2. 1 MOLAP
14. 2. 2 ROLAP
14. 2. 3 HOLAP
14. 2. 4 OLAP数据的处理方式
14. 3 OLAP的多维数据分析
14. 3. 1 切片和切块
14. 3. 2 钻取
14. 3. 3 旋转
14. 3. 4 OLAP应用开发实例
14. 3. 5 广义OLAP操作
14. 4 OLAP的数据索引技术
14. 4. 1 位图索引
14. 4. 2 连接索引
14. 5 基于Web的OLAP系统结构
14. 6 小结
习题14
第15章 数据挖掘
15. 1 DM概述
15. 1. 1 DM的由来
15. 1. 2 DM的定义
15. 1. 3 DM与DW的联系与区别
15. 1. 4 DM与OLAP的联系与区别
15. 2 DM过程
15. 3 DM的关联分析方法
15. 3. 1 DM的分析方法
15. 3. 2 关联规则的定义
15. 3. 3 关联规则的分类
15. 3. 4 关联规则的挖掘算法
15. 3. 5 多层和多维关联规则的挖掘
15. 3. 6 关联规则价值衡量的方法
15. 4 DM的其他分析方法
15. 4. 1 序列模式分析方法
15. 4. 2 分类分析方法
15. 4. 3 聚类分析方法
15. 5 DM的应用领域
15. 5. 1 DM的应用行业
15. 5. 2 商业化的DM工具
15. 6 新决策支持系统概述
15. 6. 1 新DSS的结构图
15. 6. 2 新DSS的成功实例
15. 6. 3 新DSS与传统DSS的比较
15. 6. 4 综合DSS的结构图
15. 7 小结
习题15
参考文献

‘陆’ 中国农科院硕士论文数据库在哪看

中国农科院硕士论文数据库可以在：万方数据库查看
1、万方等数据库查看。
2、本校学生的话可以去学校图书馆网页里看本校论文数据库就可以查询到了。

‘柒’ 五大数据库理念，读懂亚马逊云科技的数据库布局

1970 年，关系型数据库之父 E.F.Codd 发表《用于大型共享数据库的关系数据模型》论文，正式拉开数据库技术发展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 为代表的三大商业数据库产品独占鳌头，随后涌现出 MySQL、PostgreSQL 等为代表的开源数据库 ，和以 Amazon RDS 等为代表的云数据库，拉开百花齐放的数据库新序幕。

我们知道，云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机，但变革仍在进行，随着云计算的普及，数据库市场发生根本性改变，云厂商打破传统商业数据库的堡垒，成为数据库领域全新力量。其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表，我们一起探讨：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性？纵观云原生时代下，亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性？

01 面对四大数据库发展趋势，亚马逊云 科技 打造五大数据库理念

后疫情时代下，加速了不少行业的业务在线化和数字化运营，企业对数据价值挖掘的需求越发强烈，亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：

一是伴随互联网、移动互联网的发展，电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起，不仅数据量大，对数据实时性要求极高，传统关系型数据库无法满足需求，因此驱动云原生数据库的出现。

二是开源数据库的广泛应用。

三是应用程序现代化对数据库提出更高要求，期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本，让开发人员专注于核心业务的应用开发，不用关注和核心业务无关的代码。

四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网，再到如今的万物互联时代，其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化。

在此四大趋势下，伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂，对数据库的要求越来越高。亚马逊云 科技 洞察客户需求，在打造云上数据库产品时提出五大理念：

一是专库专用，极致性能；二是无服务器，敏捷创新；第三是全球架构，一键部署；第四是平滑迁移，加速上云；第五是 AI 赋能，深度集成。

02 历经真实锤炼，五大数据库理念，持续赋能企业数智转型

顾凡表示，随着数据爆炸式增长，微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天，一个数据库打天下的时代已然过去。我们需要在不同的应用场景下，针对不同的数据类型和不同的数据访问特点，为开发者和企业提供专门构建的工具。

所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 。在此理念下，推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族。

这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼，成绩斐然：

亚马逊电商当年是 Oracle 的客户之一，随着亚马逊电商的应用重构和业务体量发展，亚马逊电商决定将业务迁移到亚马逊云 科技 里。100 多个团队参与这庞大的迁移工作中，将亚马逊电商采购、目录管理、订单执行、广告、财务系统、钱包、视频流等关键系统全部从 Oracle 迁出来。2019 年，亚马逊将存储近 7500 个Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多项亚马逊云 科技 的数据库服务中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亚马逊电商成为亚马逊云 科技 在全球的“第一大客户”。

从 Oracle 切换到亚马逊云 科技 后，亚马逊电商节省了 60% 成本，面向消费者端的应用程序延迟降低 40%，数据库管理支出减少 70%。

以被誉为“亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务”Amazon Aurora 为例，其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性，还拥有开源数据库的简单性与成本效益，Amazon Aurora 让客户满足“鱼和熊掌兼得”需求。

据顾凡介绍，Amazon Aurora 可提供 5 倍于标准 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同时提供高可用，可用区（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨区域灾备。可扩展到 15 个只读副本，成本只有商业数据库的 1/10。

医药企业九州通为药厂、供应商，搭建药厂、供应商、消费者提供供应链链条。其 B2B 系统的业务特点是读多写少，受促销活动、工作时间等影响，经常会出现波峰波谷落差较大的情况，读写比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后实现读写分离和按需扩展，整体数据库性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。实现了跨可用区部署、负载均衡、自动故障转移、精细监控、按需自动伸缩等。

据权威机构预测，到 2022 年，75% 数据库将被部署或迁移至云平台。在这个过程中，亚马逊云 科技 是如何通过技术来帮助客户加速应用上云的？这离不开除了上述的“专库专用”外，以下四大理念：

第二个理念是无服务器、敏捷创新。 亚马逊云 科技 大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，企业业务总有波峰波谷之时，如何按照企业 80-90% 的业务峰值来规划数据库的存储容量和计算资源的话，将给应用带来一定的业务连续性的妥协和挑战。因此大多数企业都是按照峰值留有余地来选择数据库的计算资源，这将造成成本上的浪费。而 Serverless 数据库服务可完成无差别的繁复工作和自动化扩展。

Amazon DynamoDB 是亚马逊云 科技 自研 Serverless 数据库，其诞生最早可追溯到 2004 年，当时亚马逊电商作为 Oracle 的客户，尽管对于关系型数据库在零售场景的需求并不频繁，70% 均是键值类操作，此时倒逼亚马逊电商思考：为什么要把关系型数据库这么重得使用？我们可以设计一款支持读写、可横向扩展的分布式数据库吗？后来的故事大家都知道了，这款数据库就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年发表论文，掀起业界 NoSQL 分布式数据库技术创新大潮。

Amazon DynamoDB 可为大规模应用提供支持，支撑亚马逊自身多个高流量网站和系统，如亚马逊电商网站、亚马逊全球 442 个物流中心等。在亚马逊电商一年一度 Prime Day，光是针对DynamoDB API 的调用达到数万亿次，最高峰值请求达到每秒 8920 万次。由此可见，DynamoDB 拥有高吞吐、扩展性、一致性、可预测响应延迟、高可用等优势。

智能可穿戴设备厂商华米 科技 ，在全球 70 多个国家拥有近 1 亿用户。仅 2020 年上半年，其手表出货量超 174 万台，截止到 2021 年 2 月，华米 科技 的可穿戴设备累计记录步数是 151 万步，累计记录的睡眠时间是 128 亿个夜晚，记录心率总时长达 1208 亿个小时。如此庞大的数据同时必须保证极高的安全性和低延迟相应，如何保证稳定性是巨大的挑战。

DynamoDB 帮助华米 科技 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间。华米 科技 健康 云的 P0 和 P1 级别故障减少了约 30%，总体服务可用性提升了 0.25%，系统可用性指标达到 99.99%，为华为 科技 全球化扩展提供了有力的支撑。

最新无服务数据库产品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬间扩展能力，真正把扩展能力发挥到极致，在不到一秒的时间内，将几百个事务扩展到数十万的级别。同时在扩展时每一次调整的增量都是非常精细化的去管理，如果按照峰值来规划数据库资源，可实现大概90%的成本节省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球实现预览。

第三个理念是全球架构、一键部署。 在全球化的今天，如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上，对数据库提出新的挑战。

亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑，以一键部署的方式，帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备，故障恢复大概能在一分钟之内完成，同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。

第四个理念是平滑迁移、加速上云。 目前，450000+ 数据库通过亚马逊云 科技 数据库迁移服务迁移到亚马逊云 科技 中，这个数字每年都在不断增长。亚马逊云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具让开发者和企业进行自助式云迁移。另外，对于迁移过程中可能会需要的支持，可通过专业服务团队和合作伙伴网络成员，为客户提供专业支持，还通过 Database Freedom 项目帮助客户降低他们的顾虑。

今年 11 月，最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用，可加速企业上云的迁移，实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新。

第五个理念是 AI赋能，深度集成。 我们观察到，ML 技术赋能数据库开发者，开发者无需具备机器学习专业知识，就可进行机器学习操作。在此潮流下，亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络。

今年 8 月，Neptune ML 在中国正式可用，允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能直接从图数据库里导出数据、转换格式、训练模型并发布，用 gremlin 语句调用训练成的模型在数据库里实现推理，进行欺诈检测，推荐物品。

目前，亚马逊云 科技 加速在中国区域服务落地，2021年至今新发布 60 多个数据库服务与功能。亚马逊云 科技 正是通过上述五大数据库理念，打造丰富的数据库产品家族，在全球智能化发展趋势下，为企业提供更快更好的数智服务，释放数据价值，并连续六年入选 Gartner 领导者象限，得到业界和客户的深度认可。

‘捌’ 《中文科技文献数据库》收录要求

1、书稿应为该研究领域处于领先水平的个人原创成果，集体成果不予收录。
2、书稿应坚持正确政治方向，充分体现科研立场、观点、方法；切实尊重知识产权，恪守学术道德，符合学术规范；不得有违反国家宪法及相关法律规定，危害国家安全、荣誉和利益的内容，及法律、法规明文禁止的其他内容。对存有以上问题的，一经查实，申请人3年内不得申报《中文科技文献数据库》；如已入选，将撤销资格，追回荣誉证书，并通报批评。
3、成果形式一般应为中文学术专着，如有特别优秀并具有较高学术价值的调研报告、古籍整理、学术前沿访谈录等形式的成果亦可适量吸收。教材、译着、工具书、散篇论文集、资料汇编、普及性读物、软件等成果形式不予受理。
4、选题应有相当重要的学术价值、理论意义和现实意义。
5、书稿须充分尊重前人及今人已有之相关学术贡献，交代相关学术背景，并在总结前人研究的基础上提出问题。
6、理论须系统深入，论证要合乎逻辑，研究方法应体现现代科学精神。
7、资料须扎实可靠。所有引文，务请与原着逐一核对，确保准确无误。尤其对商榷性文字，不得断章取义，故意误解或曲解；书稿所引用的相关数据资料必须准确、权威，有明确出处；属于个人实地调研或问卷调查的数据要有明确的注释。
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