跟顿数据库

1. 家人们,请问国家新闻出版署能查到的期刊,能邮寄样刊,但是

首先，结论是：
不要发送！
在国家新闻出版署能够查到的期刊，如果无法在知网、万方、维普等数据库中检索到，通常可能存在以下几种情况：
1. 刊物可能已被数据库屏蔽或直接下架。
在2021年10月开始的国内期刊整顿中，一些期刊被数据库进行下架或屏蔽处理，主要针对普刊。有以下两种情况：
一种是期刊被下架，这类情况相对复杂。维普会一次性下架大量刊物，并采取“毁尸灭迹”的方式，将之前上传的文章全部下架。知网下架后，仅通知之后的刊期不再上架，而维普则是直接将所有文章下架。在这种情况下，期刊一般会先解决上网问题，再去接收稿件，但也有些期刊会继续收稿。在这种情况下，建议暂时不要投稿，等待正常情况后再做决定。
另一种情况是期刊被屏蔽。万方目前还有部分期刊未恢复正常，大部分期刊在万方上查不到具体详情，但一般可以在万方上找到。如果遇到无法在万方上查到期刊详情的情况，建议检查是否有上网文章，如果有，恢复的可能性较大。
2. 刊物可能尚未上传数据库。
一些期刊之前未作为学术版运营，现在改版或新创刊，需要与数据库签订协议，并在一定时间内上传符合要求的刊期后，通过数据库审核才能正式上传。如果你遇到这种情况，需要以下操作：
一是确保看到主办单位与数据库签订的协议。
二是做好后期无法上传数据库的心理准备。
我通常不相信协议，因为协议生效的前提是期刊需要通过数据库的审核，这需要提前准备几期文章并出刊以供审核。如果审核未通过，协议可能无效。因此，如果你遇到这种情况，从个人角度来看，不建议冒险投稿，尤其是在论文有上网需求的情况下，否则可能会导致大规模撤稿事件，影响后期出刊。
3. 正规且真实的期刊不上任何数据库，也几乎无法在网上查到。
这类期刊可能有以下几种：
1. 文摘类刊物。
这类刊物如《教育学文摘》、《复印报刊资料（教育学）》等，主要摘录其他期刊的优秀文章，不接受直接投稿，因此投稿成功率极低。这些刊物的盗版版本通常涉及违法行为。
2. 仅在内部征稿和发行的刊物。
很多期刊仅针对特定单位或系统内部征稿和发行，不对外公开。例如《基层建设》、《科技研究》等军队系统期刊。这类期刊在外部无法查到。
3. 对外发行和征稿，但不愿意上任何官方数据库，几乎无法在网上查到的正规期刊。
这类期刊较为少见，但确实存在。例如最近发现的《极目》、《建筑细部》、《建筑学研究前沿》、《文学天地》、《中国教工》、《科学与生活》等。这些期刊可以在主办单位官网上查到，但需核实官网备案信息和主办单位的真实性。
4. 盗版期刊。
盗版期刊可能会在期刊网、中国期刊网、中刊网，甚至龙源网中出现，但也有无法查询到任何信息的盗版刊物。这类期刊在使用时存在严重风险，可能涉及虚假刊物的问题。如果你发现刊物在期刊网、中刊网、中国期刊网或其他版本中出现，应视为假刊，切勿投稿。
综上所述，如果期刊被数据库屏蔽或下架，如果无法在万方上查询到期刊详情，或者如果期刊尚未正式上传数据库，不建议投稿。如果期刊正规真实但不上任何数据库，也不建议投稿。同时，对于无法在数据库中查询的期刊，风险极大，因此在投稿前务必谨慎核实。

2. 数据库表单中顿号怎么输入啊

键盘上
顿号
键在“+”键右面，不知道你说的表单里顿号键是什么意思，

3. oracle数据库运行sql很卡很慢很顿，看等待事件都是cursor:pin s on x,这是啥

详解cursor: pin S wait on X等待事件 ‘cursor: pin * events’等待事件 该类等待事件一般是为了pin相关的子游标 ‘Cursor: pin S on X’ 最常见的等待事件， 进程为了共享操作例如执行pin游标而以SHRD S mode申请mutex， 但是未立即获得。原因是该游标被其他进程以EXCL X mode 持有了。 实际该 cursor: pin S wait on X等待事件往往是由于其他因素诱发的。Mutex争用仅仅是问题的症状，但根本原因需要Database Consultant 进一步挖掘。 下面我们列出一些已知的常见案例， 在这些例子中可以看到 我上面提到的 Mutex的争用仅仅是伪争用: 过多的子游标 High Version Counts 过多的子游标版本Version Count可能导致Mutex 争用，一般一个SQL的Version Count不要高于500。 检查High Version Count很简单， 在AWR里就有SQL ordered by High Version Count，也可以写SQL查V$SQL、V$SQLAREA 昂贵的X$、V$视图查询 一些对于V$、X$视图的查询，需要访问X$KGL*之类的fixed table，可能触发Mutex争用。 Mutex持有者得不到CPU Mutex持有者若得不到足够的CPU片可能一直阻塞他人，直到它拿到需要的CPU。 这种情况可能由于OS操作系统的实际情况或者使用Resource Manager而引起。需要配合AWR中的Host CPU、Instance CPu一起看。 已经被KILLED的SESSION仍持有Mutex 当session正持有Mutex，而其对应的Process被强制KILL掉， 则直到PMON彻底清理掉该Dead Process并释放Mutex，其他session才能不再等待。 诊断该类问题，最好能检查PMON的TRACE。 当然也存在部分BUG会导致PMON清理过程非常慢。 举例来说，bug 9312879描述了一种场景：PMON 需要获得某个Mutex以便清理某个dead process，但是该Mutex又被其他进程持有，则PMON甚至无法开始真正清理并释放Mutex。 如果自己搞不定可以找ASKMACLEAN专业ORACLE优化团队成员帮您搞定!

4. 什么是数据库

数据库
data base

为满足某一部门中多个用户多种应用的需要，按照一定的数据模型在计算机系统中组织、存储和使用的互相联系的数据集合。
带有数据库的计算机系统，除具备一般的硬件、软件外，必须有用以存储大量数据的直接存取存储设备、管理并控制数据库的软件——数据库管理系统(DBMS)、管理数据库的人员——数据库管理员 (DBA)。这样的数据、硬件、软件和管理人员的总体构成数据库系统。数据库仅是数据库系统的一个组成部分。
数据库系统的功能和特征 数据库系统由文卷系统发展而来。与文卷系统相比，这种系统具有数据、体系和控制三个方面的主要特征。
数据特征 在文卷系统中虽然程序与数据之间可用存取方法进行转换,但文卷还是与应用程序对应的,即数据仍面向应用。每一应用各自建立自己的一组文卷。不同的应用若涉及相同的数据，则这些数据分别纳入各自的文卷之中。文卷的各种记录之间没有建立联系，因而数据冗余度大。增加新的应用，必须同时增加新的文卷。因此，文卷系统中的文卷是无结构的、不易扩充的信息集合。数据库则不仅描述数据本身，而且描述数据之间的联系。它的数据结构反映了某一部门的整体信息结构，数据冗余度小、易于扩充新的应用，因而是面向数据总体结构的信息集合，可为多个用户共享。
体系特征 一切数据都有逻辑和物理两个侧面。在数据库系统中，数据逻辑结构的描述称为逻辑模式。逻辑模式又分为描述全局逻辑结构的全局模式(简称模式)和描述某些应用所涉及的局部逻辑结构的子模式。数据物理结构的描述称为存储模式。这两种模式总称为数据库模式。
数据库系统中，用户根据子模式编制程序。子模式与模式模式与存储模式之间有软件进行映射。因此,程序与数据之间具有两级独立性：物理独立性和逻辑独立性。数据的存储模式改变，而模式可以不改变，因而不必改写应用程序,这称为物理独立性。模式改变时,子模式可能不改变，也就不必改写应用程序，这称为逻辑独立性。由于数据库系统具备比较高的程序与数据的独立性，可以使程序员在编制应用程序时集中精力考虑算法逻辑，不必过问物理细节，而且可以大大减少应用程序维护的工作量。
控制特征 数据库数据数量庞大，结构复杂，又为多个用户所共享。因此，必须由数据库管理系统在定义、建立、运行以及维护时进行统一管理和控制，以保证数据库数据的安全性、完整性和并发操作的一致性。此外，还必须有数据库管理员专门负责对数据库的管理、控制监督和改进。
由于数据库系统具有上述特征，它的出现使信息系统的研制从围绕加工数据的程序为中心，转变到围绕共享的数据库来进行。这便于数据的集中管理，有利于应用程序的研制和维护。数据减少了冗余度和提高了相容性，从而提高了作出决策的相容性。因此，大型复杂的信息系统大多以数据库为核心，数据库系统在计算机应用中起着越来越重要的作用。
研究课题 数据库研究的课题，主要涉及三个领域。
数据库管理系统软件的研制 DBMS是数据库系统的基础。研制DBMS的基本目标，是扩大功能，提高性能和可用性，从而提高用户的生产率。70年代以来，研制的重点是探索关系数据库管理系统的设计，内容包括关系数据语言、查询优化、并发控制和系统性能等。另一类课题是对DBMS标准化的研究，即研究一个统一的DBMS体系结构的规范。
数据库设计 这是在计算机系统具有的数据库管理系统的基础上，按照应用要求以及计算机系统所提供的数据模型和功能，设计一个结构良好、使用方便、效率较高的，以数据库为核心的应用信息系统。这一领域主要的研究课题，是数据库设计方法学和设计工具的探索。例如，运用软件工程的方法和工具指导数据库设计；研究数据库设计各个阶段中完备的方法和工具；以关系数据库的规范化理论为指南进行数据库逻辑设计等。
数据库理论 主要研究关系数据库理论。关系数据库理论研究的意义，一方面在于它为数据库学科奠定了理论基础;另一方面它为数据库设计提供了判别标准,从而成为数据库设计的有力指南。研究的主要内容是关系的规范化理论。关系规范化理论已应用于数据库设计的各个阶段。
发展 数据库技术是计算机科学中发展最快的领域之一，新的领域越来越多。
分布式数据库系统 随着70年代后期分布计算机系统的发展，相应地研究成功分布式数据库系统。分布式数据库系统是一个在逻辑上完整，而在物理上分散在若干台互相连接的结点机上的数据库系统。它既具有分布性又具有数据库的综合性。这是数据库系统发展的一个重要方向。分布式数据库系统结构复杂，其中最复杂的是分布式数据库管理系统。
数据库机器 新的计算机系统的体系结构。它把由中央处理器包办的数据库操作分散给一些局部的部件来执行，或转移到一个与主计算机相连的专用计算机去执行，以提高并行性。数据库机器的发展，包括智能控制器和存储器，专用处理机和数据库计算机。
数据库语义模型 数据库的数据模型基本上属于语法模型，语义体现很不完备，不能明显地含有现实世界的意义。因此，用户只能按照DBMS所提供的数据操纵语言访问数据库。语义模型能准确地描述现实世界中某个部门的信息集合及其意义，使用户能基于对现实世界的认识或用类似于自然语言的形式来访问数据库。这方面的研究已发展为数据语义学。
数据库智能检索 数据库技术和人工智能相结合，根据数据库中的事实和知识进行推理，演绎出正确答案，这就是数据库的智能检索。这涉及到自然语言用户接口、逻辑演绎功能和数据库语义模型等问题，如70年代末所开始的知识库管理系统和演绎数据库的研究。
办公室自动化系统中的数据库 研究在办公室自动化系统中数据库技术的应用，其中主要研究对各种非格式化数据如图像、声音、正文的处理，以及面向端点用户的高级语言接口。

数据库系统
database systems
由数据库及其管理软件组成的系统。数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。计算机的高速处理能力和大容量存储器提供了实现数据管理自动化的条件。
数据库系统一般由4个部分组成：①数据库，即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合。②数据库管理系统（DBMS）。它是一组能完成描述、管理、维护数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作。③数据库管理员（DBA）。④用户和应用程序。对数据库系统的基本要求是：①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。②冗余数据少，数据共享程度高。③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。④能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。⑤有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户操作特性的变化，改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。⑥具有可修改性和可扩充性。⑦能够充分描述数据间的内在联系。

数据库计算机
database computer

实现数据库的存储、管理和控制的一种专用计算机系统。它能十分快速而有效地完成各种数据库操作，并能适应大型数据库的管理。
由于微处理机技术和简约指令集计算机（RISC)技术的飞速发展，使高档微机和各种工作站（见计算机工作站）的价格越来越低，而处理能力和存储容量却越来越高。可以说，通用处理机在这方面的发展在较大程度上降低了人们对数据库机的进一步研究的积极性，使得数据库机的发展在一定程度上处于停顿状态。面对这种严峻形势，它的进一步发展必须解决成本太高和使用太专等问题，以争得用户。数据库机的未来发展概括起来大概有以下几方面：①充分利用大规模集成电路技术、并行处理和其他先进硬件技术，提高数据库机的性能／价格比。②研究新的数据库机体系结构和相应的并行操作算法和软件，提高整机系统的性能，使它能适应一些特殊应用中对海量数据库进行管理的需求。③将它与人工智能技术结合，做出有一定智能的数据库机，使这种机器不但能对数据进行管理和控制，而且能支持对知识的加工和运用，从而在知识处理领域发挥作用。④充分利用分布数据库技术，发展面向通用硬件和软件的能在网络环境下使用的数据库机，提高数据库机的通用性。

5. 常见的大数据分析工具有哪些

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash