全世界三大免费数据库是什么

一三大检索工具及相关数据库介绍

1三大检索工具简

科技部下属的“中国科学技术信息研究所”从 1987 年起,每年以国外四大检索工具 SCI 、ISTP 、Ei、ISR 为数据源进行学术排行。由于 ISR(《科学评论索引》) 收录的论文与 SCI 有较多重复，且收录我国的论文偏少因此，1993年起不再把 ISR 作为论文的统计源。而其中的 SCI 、ISTP 、 Ei 数据库就是图书情报界常说的国外三大检索工具。

SCI ，即《科学引文索引》，是自然科学领域基础理论学科方面的重要期刊文摘索引数据库。它创建于1961 年，创始人为美国科学情报研究所所长 Eugene Garfield(1925915)利用它，可以检索数学、物理学、化学、天文学、生物学、医学、农业科学以及计算机科学、材料科学等学科方面自 1945 年以来重要的学术成果信息；SCI 还被国内外学术界当做制定学科发展规划和进行学术排名的重要依据。

ISTP ，即《科学技术会议录索引》，创刊于 1978 年，由美国科学情报研究所编制,主要收录国际上著名的科技会议文献。它所收录的数据包括农业、环境科学、生物化学、分子生物学、生物技术、医学、工程、计算机科学 、化学、物理学等学科。从 1990-2003 年间， ISTP 和 ISSHP( 后文将要讲到 ISSHP) 共收录了 60 ， 000 个会议的近 300 万篇论文的信息。

Ei，即《工程索引》,创刊于 1884 年,由 Elsevier Engineering Information Inc 编辑出版。主要收录工程技术领域的论文（主要为科技期刊和会议录论文 ) ,数据覆盖了核技术、生物工程、交通运输、化学和工艺工程、照明和光学技术、农业工程和食品技术、计算机和数据处理、应用物理、电子和通信、控制工程、土木工程、机械工程、材料工程、石油、宇航、汽车工程等学科领域。

2与三大检索工具相关的其它数据库介绍

SSCI，即《社会科学引文索引》,创刊于 1969 年，收录数据从 1956 年至今；是社会科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了历史学、政治学、法学、语言学、哲学、心理学、图书情报学、公共卫生等社会科学领域。

A&HCI，即《艺术与人文科学引文索引》，创刊于 1976 年，收录数据从 1975 年至今；是艺术与人文科学领域重要的期刊文摘索引数据库。数据覆盖了考古学、建筑学、艺术、文学、哲学、宗教、历史等社会科学领域。

ISSHP ，即《社会科学和人文会议录索引》，创刊于 1979 年，数据涵盖了社会科学、艺术与人文科学领域的会议文献。这些学科包括：哲学、心理学、社会学、经济学、管理学、艺术、文学、历史学、公共卫生等领域。

xiaoxinsue 2006-06-03 10:35

二．如何利用三大检索工具等数据库检索相关主题文献

1．利用SCI、SSCI、A&HCI数据库检索相关主题文献

(1) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词获得相关主题文献

(2) 通过往TOPIC检索入口输入检索主题词，然后对检索结果进一步分析获得相关主题文献

(3) 通过往TOPIC和SOURCE TITLE检索入口同时输入检索主题词获得相关主题文献

例子：往TOPIC中输入"nano"，同时往SOURCE TITLE 中输入"ARTIFICIAL CELLS BLOOD SUBSTITUTES AND IMMOBILIZATION BIOTECHNOLOGY or BIO-MEDICAL MATERIALS AND ENGINEERING or BIOMATERIALS or CELLULAR POLYMERS or DENTAL MATERIALS or JOURNAL OF BIOACTIVE AND COMPATIBLE POLYMERS or JOURNAL OF BIOMATERIALS SCIENCE-POLYMER EDITION or JOURNAL OF BIOMATERIALS APPLICATIONS or JOURNAL OF BIOMEDICAL MATERIALS RESEARCH or JOURNAL OF MATERIALS SCIENCE-MATERIALS IN MEDICINE or MACROMOLECULAR BIOSCIENCE"， 利用上面的检索式，可以检索出SCI网络版2002年数据库收录"MATERIALS SCIENCE, BIOMATERIALS"类的文章102篇。

2．利用ISTP数据库检索相关主题文献

可以通过TOPIC、SOURCE TITLE、CONFERENCE相结合的方式来检索

3．利用Ei数据库检索相关主题文献

例子：检索医学领域中含有 "pipe" 的文献

如果仅仅用 "pipe" 检索在所有字段中检索，会命中 4 万多条记录；即使同时限制在 TITLE 中检索，结果也有 1 万多条，数据冗余太大。这时，可以考虑从学科的角度进行限制检索：

先检索到从 Ei Thesaurus 中检索医学类目：

Medicine ： 4616 ， Medical care ： 4617 ， Medical imaging ： 4611 ， Medical problems ，

Medical supplies ： 4621 ， Medical computing ： 7235 ， Medical diagnosis ， Medical education ，

Medical equipment ， Medical monitoring ： 4622

利用 "Expert Search" ： (4611 wn CL OR 4616 wn CL OR 4617 wn CL OR 4621 wn CL OR 7235 wn CL) AND (pipe wn TI) 命中 500 多条记录，因 7235 类与计算机应用有关，命中记录中有许多看不出是与医学有关的，可以考虑将该类去掉检索。结果就比较令人满意。

4利用 SCOPUS 数据库检索相关主题文献

该数据库提供了学科限制，因而相对容易。

三如何利用三大检索工具等数据库检索论文收录情况

1利用三大检索工具等数据库检索单位 / 集体论文收录情况

以清华大学为例

(1)利用 SCI 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)

(2)利用 ISTP 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)

(3)利用 Ei 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

利用作者索引或用复杂检索，但效果均不好。

(4)利用 SCOPUS 数据库检索单位 / 集体论文收录情况

AFFIL(100084 AND tsinghua)

(5)利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索单位 / 集体论文收录情况

三个数据库均提供机构检索入口，可以查找单位 / 集体论文收录情况。

2利用三大检索工具等数据库检索个人论文收录情况

以周远翔老师的论文为例子 ( 见附录 ) ：

(1)利用 SCI 数据库检索个人论文收录情况

作者的文献 ( 文章或报告 ) 共有 104 篇，在这些文章中，他的合作者包括以下八人： N Yoshimura, 关志成， H Katoh, 严萍，梁曦东，李光范， M Nifuku, Atsushi Satake

构建检索式： (zhou yx or yunxiang z) and (Yoshimura n or guan zc or zhicheng g or Katoh h or yan p or ping y or liang xd or xidong l or li gf or guangfan l or Nifuku m or Satake a or Atsushi S)

在 AUTHOR 字段中输入上述检索式，命中 9 条记录。与作者提供的论文核对后发现：这 9 条记录全是作者本人的论文。

还有几篇文献是作者单独完成的，对于这些文献，需要单独处理。

(2)利用 ISTP 数据库检索个人论文收录情况

与检索 SCI 数据库类似，用同样的检索式和同样的方法即可。

在 AUTHOR 字段中输入上述检索式，命中 14 条记录。与作者提供的论文核对后发现：这 14 条记录全是作者本人的论文。比作者事先查好的 12 篇还多 2 篇。

(3)利用 Ei 数据库检索个人论文收录情况

在高级检索中输入 (Ei 数据库作者标引与 SCI 有很大不同： Ei 一般要将姓和名写全，而 SCI 是要求姓写全，名用第一个字母 ) ：

(zhou, yx wn AU OR zhou, yuanxiang wn AU OR yuanxiang, z OR yuanxiang, zhou OR zhou, y-x wn AU OR zhou, yx wn AU) AND (Yoshimura wn AU OR guan, zc wn AU OR guan, z-c wn AU OR zhicheng, g wn AU OR guan, zhicheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x-d wn AU OR liang, xd wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l wn AU OR li, gf wn AU OR li, gf wn AU OR li, g-f wn AU OR guangfan, l wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU)

命中 19 条记录，这与读者自己检索的 27 条记录相差 8 条。

后经检查，发现漏检的 8 条记录中，有 7 条作者是 "zhou, y" ，有一条是 "zhou, yuanxing" 。所以，用上述检索式会漏掉一部分记录；因而我们应再修改一下检索式：

把上述检索式修改为： (zhou, y wn AU OR yuanxiang, z OR yuanxiang, zhou) AND (Yoshimura wn AU OR guan, zc wn AU OR guan, z-c wn AU OR zhicheng, g wn AU OR guan, zhicheng wn AU OR guan, zc wn AU OR Katoh wn AU OR yan, p wn AU OR yan, ping wn AU OR ping, y wn AU OR ping, yan wn AU OR liang, x-d wn AU OR liang, xd wn AU OR liang, xd wn AU OR xidong, liang wn AU OR liang, xidong wn AU OR xidong, l wn AU OR li, gf wn AU OR li, gf wn AU OR li, g-f wn AU OR guangfan, l wn AU OR guangfan, li wn AU OR li, guangfan wn AU OR Nifuku wn AU OR Satake wn AU OR Atsushi wn AU) 命中 34 条记录，从中找出了作者有 27 篇文献被 Ei 数据库收录。

需要说明的是：利用第一个检索式基本上可以比较准确地检索到作者的文献。只所以利用第二个检索式，是考虑到 Ei 数据库在数据标引过程中可能出现的小的差错，可以基本上没有遗漏地检索出作者所有被 Ei 数据库收录的文献。

(4)利用 SCOPUS 数据库检索个人论文收录情况

(5) 利用 CSSCI 、《中国期刊网》、《中文科技期刊数据库》检索个人论文收录情况

xiaoxinsue 2006-06-03 10:35

四如何检索论文被引用情况

1检索单位 / 集体论文被引用情况

(1)利用 SCI 、 SSCI 、 A&HCI 检索论文被引用情况

从收录的角度检索，例子：

(tsinghua univ or tsing hua univ or qinghua univ or qing hua univ or 100084) same (peoples r china or beijing or bei jing)

(2)利用 SCOPUS 检索论文被引用情况

(3)利用《中国期刊网》检索论文被引用情况

备注： CSSCI 、《中国科技论文引文统计分析数据库》均没有提供按单位 / 集体检索论文被引用情况的入口。

2检索个人论文被引用情况

(1) 利用SCI、SSCI、A&HCI检索论文被引用情况 从收录的角度检索，例子：

(2) 利用SCOPUS检索论文被引用情况

(3) 利用CSSCI、《中国科技论文引文统计分析数据库》、《中国期刊网》检索论文被引用情况

五核心期刊投稿导引

1期刊评价及评价工具

关于期刊评价，目前国内学术界有两种观点：一是核心期刊评价法，二是期刊综合评价梯度法。前者简称“ 0/1 法则”，后者简称“综合法则”。两种法则都是以传统的情报学文献离散定律、引文分析定律等为理论依据的。只是“综合法则”涵盖了“ 0/1 法则”，更加强调梯度的概念。 期刊评价的工具，国外以 JCR(Journal Citation Reports) 为代表，国内以《中文核心期刊要目总览》、《中国科技期刊引证报告》和《中国学术期刊综合引证报告》为代表。《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》是“0/1 法则”评价的结果，《中国学术期刊综合引证报告》是“综合法则”评价的结果。

2 核心期刊的内涵及国内、国际核心期刊外延的界定

核心期刊的概念可以用一句话来概括：某一学科中高水平、高影响力的期刊。不难看出，核心期刊有两个主要特性：一是学科性，二是学术性。

一般情况下，核心期刊都是在某一个学科范围内来界定的某一个学科的核心期刊，到另一个学科就不一定是核心期刊 ( 当然，综合性学科的核心期刊，如 NATURE 、 SCIENCE 等例外 ) 。

核心期刊的学术性主要要是以期刊影响因子来测定的。关于影响因子，有两种统计方法：一种是三年统计法，一种是中期统计法。按三年统计法得出的结果就是目前我们常说的影响因子 (IF: Impact Factor ：某一种期刊在第三年得到的引文数与该刊前两年的总论文数之比。 ) ，按中期统计法得出的结果叫 “ 中期影响因子”(MIF: Median Impact Factor 某一种期刊的引文累计达到 1/2 时，引文数与此时的总论文数之比 ) 。

3如何向国内、国际核心期刊投稿

投国际刊物，请参考 JCR( 包括科技版和社科版 ) ，选择自己想要找的学科类目，按照影响因子排序,挑选适合的刊物。然后在《乌利希国际期刊指南》网站查找刊物的地址或网站信息，登陆刊物的网站，查找在线投稿信息。

投国内刊物,请参考《中文核心期刊要目总览》和《中国科技期刊引证报告》，从中选择自己想要找的学科类别,然后按照影响力,挑选适合的刊物。投稿地址信息可以参考工具书《中文核心期刊要目总览》,也可以登录“中国期刊网”，查找刊物的投稿信息。

在向核心期刊投稿的过程中，需要注意的事项：

(1)尽量不要投增刊。

(2) 单位署名要规范。写清华大学要同时写上 Beijing, Peoples Republic of China 这在 SCI 中尤其要注意。

六SCI 收录期刊

SCI收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊约3500种。美国科学情报研究所通过它严格的选刊标准和评估程序挑选刊源，而且每年略有增减，从而做到SCI收录的文献能全面覆盖全世界最重要和最有影响力的研究成果。

ISI所谓最有影响力的研究成果，指的是报道这些成果的文献大量地被其它文献引用。为此，作为一部检索工具，SCI一反其它检索工具通过主题或分类途径检索文献的常规做法，而设置了独特的"引文索引"（Citation Index）。即通过先期的文献被当前文献的引用，来说明文献之间的相关性及先前文献对当前文献的影响力。

SCI 以上做法上的特点，使得 SCI 不仅作为一部文献检索工具使用，而且成为科研评价和的一种依据。科研机构被 SCI 收录的论文总量，反映整个机构的科研、尤其是基础研究的水平；个人的论文被 SCI 收录的数量及被引用次数，反映他的研究能力与学术水平。

SCI 的出版形式包括印刷版期刊和光盘版及联机数据库，现在还发行了互联网上 Web 版数据库。个人通过网络就可以对 sci 期刊目录进行搜索和查找，相关链接如下：

SCI 收录期刊 ( 按字母 ) ：

>

这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用ORACLE数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、调整应用程序结构设计

这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的Client/Server两层体系结构，还是使用Browser/Web/Database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、调整数据库SQL语句

应用程序的执行最终将归结为数据库中的SQL语句执行，因此SQL语句的执行效率最终决定了ORACLE数据库的性能。ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器(OracleOptimizer)和行锁管理器(row-levelmanager)来调整优化SQL语句。

4、调整服务器内存分配

内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区(SGA区)的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小;还可以调整程序全局区(PGA区)的大小。需要注意的是，SGA区不是越大越好，SGA区过大会占用 *** 作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、调整硬盘I/O

这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡。

6、调整 *** 作系统参数

例如：运行在UNIX *** 作系统上的ORACLE数据库，可以调整UNIX数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。ORACLE数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。

一、ORACLE数据库性能优化工具

常用的数据库性能优化工具有：

ORACLE数据库在线数据字典，ORACLE在线数据字典能够反映出ORACLE动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。

*** 作系统工具，例如UNIX *** 作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘I/O的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。

SQL语言跟踪工具(SQLTRACEFACILITY)，SQL语言跟踪工具可以记录SQL语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用SQL语句跟踪文件调整应用程序性能。SQL语言跟踪工具将结果输出成一个 *** 作系统的文件，管理员可以使用TKPROF工具查看这些文件。

ORACLEEnterpriseManager(OEM)，这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的ORACLE数据库管理的命令。

EXPLAINPLAN——SQL语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的SQL语言。

二、ORACLE数据库的系统性能评估

信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。

1、在线事务处理信息系统(OLTP)，这种类型的信息系统一般需要有大量的Insert、Update *** 作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。OLTP系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的ORACLE数据库需要主要考虑下述参数：

数据库回滚段是否足够

是否需要建立ORACLE数据库索引、聚集、散列

系统全局区(SGA)大小是否足够

SQL语句是否高效

2、数据仓库系统(DataWarehousing)，这种信息系统的主要任务是从ORACLE的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的ORACLE数据库着重考虑下述参数：

是否采用B-索引或者bitmap索引

是否采用并行SQL查询以提高查询效率

是否采用PL/SQL函数编写存储过程

有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率

三、SQL语句的调整原则

SQL语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用EXPLAINPLAN语句来比较各种实现方案，并选出最优的实现方案。总得来讲，程序员写SQL语句需要满足考虑如下规则：

1、尽量使用索引。试比较下面两条SQL语句：

语句A：SELECTdname,deptnoFROMdeptWHEREdeptnoNOTIN

(SELECTdeptnoFROMemp);

语句B：SELECTdname,deptnoFROMdeptWHERENOTEXISTS

(SELECTdeptnoFROMempWHEREdeptdeptno=empdeptno);

这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句A的时候，ORACLE会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句B的时候，由于在子查询中使用了联合查询，ORACLE只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句B的效率要比语句A的效率高一些。

2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子：

SELECTstuffFROMtabaa,tabbb,tabcc

WHEREaacolbetween:alowand:ahigh

ANDbbcolbetween:blowand:bhigh

ANDcccolbetween:clowand:chigh

ANDakey1=bkey1

AMDakey2=ckey2;

这个SQL例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表A的acol列的范围应该比表B和表C相应列的范围小。

3、在子查询中慎重使用IN或者NOTIN语句，使用where(NOT)exists的效果要好的多。

4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。

5、可以在参数文件中设置SHARED_POOL_RESERVED_SIZE参数，这个参数在SGA共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的SQL程序包。

6、ORACLE公司提供的DBMS_SHARED_POOL程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在SQL区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。

四、CPU参数的调整

CPU是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时CPU的使用率在90%以上。如果空闲时间CPU使用率就在90%以上，说明服务器缺乏CPU资源，如果工作高峰时CPU使用率仍然很低，说明服务器CPU资源还比较富余。

使用 *** 作相同命令可以看到CPU的使用情况，一般UNIX *** 作系统的服务器，可以使用sar_u命令查看CPU的使用率，NT *** 作系统的服务器，可以使用NT的性能管理器来查看CPU的使用率。

数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“CPUusedbythissession”统计项得知ORACLE数据库使用的CPU时间，查看“OSUserlevelCPUtime”统计项得知 *** 作系统用户态下的CPU时间，查看“OSSystemcallCPUtime”统计项得知 *** 作系统系统态下的CPU时间， *** 作系统总的CPU时间就是用户态和系统态时间之和，如果ORACLE数据库使用的CPU时间占 *** 作系统总的CPU时间90%以上，说明服务器CPU基本上被ORACLE数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器CPU被其它程序占用过多，ORACLE数据库无法得到更多的CPU时间。

数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接ORACLE数据库各个会话占用的CPU时间，从而得知什么会话耗用服务器CPU比较多。

出现CPU资源不足的情况是很多的：SQL语句的重解析、低效率的SQL语句、锁冲突都会引起CPU资源不足。

1、数据库管理员可以执行下述语句来查看SQL语句的解析情况：

SELECTFROMV$SYSSTATWHERENAMEIN

('parsetimecpu','parsetimeelapsed','parsecount(hard)');

这里parsetimecpu是系统服务时间，parsetimeelapsed是响应时间，用户等待时间，waitetime=parsetimeelapsed_parsetimecpu

由此可以得到用户SQL语句平均解析等待时间=waitetime/parsecount。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句

SELECTSQL_TEXT,PARSE_CALLS,EXECUTIONSFROMV$SQLAREA

ORDERBYPARSE_CALLS;

来发现是什么SQL语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加ORACLE参数SESSION_CACHED_CURSORS的值。

2、数据库管理员还可以通过下述语句：

SELECTBUFFER_GETS,EXECUTIONS,SQL_TEXTFROMV$SQLAREA;

查看低效率的SQL语句，优化这些语句也有助于提高CPU的利用率。

3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latchfree”统计项查看ORACLE数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latchfree查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的CPU使用率。

五、内存参数的调整

内存参数的调整主要是指ORACLE数据库的系统全局区(SGA)的调整。SGA主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。

1、共享池由两部分构成：共享SQL区和数据字典缓冲区，共享SQL区是存放用户SQL命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句：

select(sum(pins-reloads))/sum(pins)"LibCache"fromv$librarycache;

来查看共享SQL区的使用率。这个使用率应该在90%以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句：

select(sum(gets-getmisses-usage-fixed))/sum(gets)"RowCache"fromv$rowcache;

查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90%以上，否则需要增加共享池的大小。

2、数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句：

SELECTname,valueFROMv$sysstatWHEREnameIN('dbblockgets','consistentgets','physicalreads');

来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率=1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。

这个命中率应该在90%以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。

3、日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句：

selectname,valuefromv$sysstatwherenamein('redoentries','redologspacerequests');

查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率：

申请失败率=requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加ORACLE数据库的日志缓冲区。

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不用数据库就用文件吧。每一行保存一个数据，可以通过固定符号切分，例如“|”，然后利用map一对一对保存，比如name=user|no=123|存入数据的时候就像这么存取，查找数据的时候，读取每一行，建立相应的结构。然后再查找。

1数据量太大，比如上亿，就用oracle，优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的，也不用太多优化配置，缺点安装比较麻烦，上手比较慢。

2数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。

3数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。

4数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。

上面是基于单表 *** 作的数据量，你看着选。

简单易用的数据库哪个比较好？这个要具体看你的用途，如果数据量比较少（10万左右），追求简约简单，免费开源的sqlite就行，如果数据量比较多，考虑到高并发、分布式，可以使用专业的mysql、postgresql，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：

小巧灵活sqlite

这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库，短小精悍、免费开源，个人使用无需繁琐的配置，只需一个简单的运行库便可直接使用，针对各种编程语言都提供了丰富的API接口， java、 python、c#等都可轻松 *** 作，如果你存储数据量不多，只是本地简单的 *** 作（读多写少），可以使用一下这个数据库，占用内存非常少，轻便灵活，当然，在高并发、数据量大的情况下就不合适了：

专业强大mysql

这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库，免费开源跨平台，在信息系统开发方面一直占据着主力位置，如果你从事于web开发或者网站后台建设，那么这个数据库一定非常熟悉，支持高并发、分布式，存储数据量相对于sqlite来说，更多也更安全，索引、触发器、存储过程等功能非常不错，支持数据导入导出、恢复备份，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能掌握和运用：

免费开源postgresql

这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库（自由软件），免费、开源、跨平台，支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型，相比较mysql来说，在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越，可扩展性、可维护性非常不错，但也有劣势，例如新旧版本不分离存储，没有Coverage index scan等，总体使用效果来说还不错：

当然，除了以上3个数据库，还有许多其他数据库，像mssql、oracle等也都非常不错，对于存储和处理数据来说绰绰有余，只要你熟悉一下基本使用过程，很快就能入门的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

最符合初学者理解和入门的是Access，因为它和Excel本来就是一个套件，相互转化容易，复制粘贴即可，非常好理解库、表、字段、键的概念。

如果数据量不大，强烈推荐试试Filemaker，脚本化编程，自由定制输入界面、工作流程，非常便捷高效。

最近杀出来的airtable，更是简单高效，界面美观， *** 作与电子表格相当，发展势头也非常迅猛。

二者侧重点有所不同，用户可根据需要选择

作为一个软件开发人员，长期需要和数据库打交道，个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因，有些人会建议你使用Access数据库，但是基于我个人的 意见，我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下：

1MySQL具有普遍性，在国内的环境中，绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后，针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。

2MySQL相对于Oracle而言，更加轻量化，针对于从Excel量级的数据，没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的，不用担心版权及费用问题，无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。

3MySQL高度兼容标准SQL，这对于以后迁移到其他数据库而言，也能很大程度地降低学习成本。

希望我的回答能够对你有所帮助！！！[耶][耶][耶]

Excel办公确实便利，可以做一些简单的数据分析，但涉及大量复杂的数据运算，就会遇到和题主一样的问题，运算速度慢，如果主机性能不是很好，还有可能面临电脑死机，数据丢失等问题。

遇到这种情况，我们该如何解决呢？数据库的重要性显而易见！

现在， 我将用3分钟的时间，与您探讨该选择何种数据库，以及选择它的理由，是否有更优的解决方案呢？

MySQL数据库，90%的企业都会选择它

数据库选得好，企业的数据安全，资产安全，也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢？这个跟你的业务量和业务服务行业，密不可分。

如果你只是上班打卡，用SQL server就可以了；

如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库；

不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。

为什么这么说？

因为，它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身，所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域，它占据着独一无二的优势。

这也是几乎所有企业都选择它，来存储数据的原因。

加之MySQL数据库，支持多种存储引擎，支持大型数据库，可以处理成千上万条记录，还提供用于管理、检查、优化数据库 *** 作的工具。

因而，MySQL尤其受个人，以及中小企业的推崇。

虽然MySQL数据库简单易用，但我还是不会部署该怎么办？

别担心，现在市面上已经出现了，一种自带数据库的新型办公软件。

比如说，云表企业应用平台，一款兼容excel功能，但功能更为强大的办公软件，它就内嵌了MySQL数据库。 （文末有免费获取方式）

云表内嵌的MySQL数据库，有何优点？

1 性能更加优化，更加兼容系统。因为云表的研发人员，时刻更新维护MySQL数据库。

2 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库，想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库，也可以设置。（不过，我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好）

3 快速实时计算。数据分析实时交互，完全满足管理决策中的临时性分析，多变的业务需求，以及频繁的结果刷新。

4 通过自带的内存计算引擎，无需事先建立CUBE，IT部门将告别报表延时报表分析，亿级数据秒级响应。

内嵌的MySQL数据库是否可靠

云表不仅是一款办公软件，同时还是一款开发工具。

通过它，你将解决以下问题：

复杂的数据运算，精确到行列的权限管控，以及工作流，海量用户同时在线办公，数据透视，制作像销售单，洽谈合同等表单报表，一份制作，即可重复录用

你还可以通过它，与电子称、地磅等进行对接，与用友金蝶等三方系统集成，生成条形码，扫码出入库，生成移动端APP 基本上业务所需的功能，你都可以放心交给它做。

它最大的亮点就是，你可以 用使用excel的手法，用它来开发业务应用。

而且，可视化的 拖拉拽 之后，开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用，还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。

没错，用云表开发出来的业务应用，是允许二次开发的，而且功能可以随时增删改查，轻松满足大集团精细化的数据控制需求。

不过，大家最关心的应该是数据安全问题吧。

数据存放在云表内嵌的MySQL数据库，是安全不丢失的，它提供了多种数据存储的方式，本地部署，云端部署，混合部署，任君挑选！

正因如此，像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团，才鼓励内部员工去学习云表。

篇幅所限，只说到这里，说太多你也不会看。

免费 的软获取方式在下方：

数据库的用处可大着呢，不仅可以实现数据共享，减少数据冗余度，还能实现对数据的集中控制，保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库，你有什么好的建议呢，留言让我们看到噢！

题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。

1Access。

2Excel。

3飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。

如果要做分析，数据量才比较大，建议Access，还是专业的更好一些。网上教程也很多，比较容易学。而且建议用早一点的版本，比如2003或者2007，Access这些年微软一直想从office里去掉，奈何用的人还是很多，所以不敢去掉，但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃，就是每发布一个新版本，就去掉一些好用的功能，所以说Access是越早的功能越强。

还一个推荐就是Sql Server Express版本，是SQL Server的免费版本，不要钱，基本功能都有，要比sqllite等强大的多

这要结合你个人实际情况来定，有计算机基础，懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用，常用有oracle，sqlserver，mysql等，要上手快还是sqlserver比较快，界面 *** 作也比较直观；如果一点基础都没有，但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access，这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看，简单的sql查询要会，熟练之后也能提高工作效率。

个人使用数据库的话，只存数据不做分析，SQLite就足够了。

数据库，顾名思义，是存入数据的仓库。只不过这个仓库是在计算机存储设备上的，而且数据是按一定格式存放的。

当人们收集了大量的数据后，应该把它们保存起来进入近一步的处理，进一步的抽取有用的信息。当年人们把数据存放在文件柜中，可现在随着社会的发展，数据量急剧增长，现在人们就借助计算机和数据库技术科学的保存大量的数据，以便能更好的利用这些数据资源。

要是下定义的话，就应该是：指长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。

数据库包含关系数据库、面向对象数据库及新兴的XML数据库等多种，目前应用最广泛的是关系数据库，若在关系数据库基础上提供部分面向对象数据库功能的对象关系数据库。在数据库技术的早期还曾经流行过层次数据库与网状数据库，但这两类数据库目前已经极少使用。

数据库管理

数据库管理(Database)是有关建立、存储、修改和存取数据库中信息的技术，是指为保证数据库系统的正常运行和服务质量，有关人员须进行的技术管理工作。负责这些技术管理工作的个人或集体称为数据库管理员(DBA)。数据库管理的主要内容有：数据库的建立、数据库的调整、数据库的重组、数据库的重构、数据库的安全控制、数据的完整性控制和对用户提供技术支持。

数据库的建立：数据库的设计只是提供了数据的类型、逻辑结构、联系、约束和存储结构等有关数据的描述。这些描述称为数据模式。要建立可运行的数据库，还需进行下列工作：

(1)选定数据库的各种参数，例如最大的数据存储空间、缓冲决的数量、并发度等。这些参数可以由用户设置，也可以由系统按默认值设置。

(2)定义数据库，利用数据库管理系统(DBMS)所提供的数据定义语言和命令，定义数据库名、数据模式、索引等。

(3)准备和装入数据，定义数据库仅仅建立了数据库的框架，要建成数据库还必须装入大量的数据，这是一项浩繁的工作。在数据的准备和录入过程中，必须在技术和制度上采取措施，保证装入数据的正确性。计算机系统中原已积累的数据，要充分利用，尽可能转换成数据库的数据。

注:"数据库"这个词对于不同的人应该给予不同的感觉。如果你是一个最终用户，你根本就不关心数据存储和维护的细节，数据库也不应该拿这些事情来烦你。但是如果你是一个数据库管理员，那么有些细节上的东西你就必须要清楚。数据库管理系统可以为不同的用户提供不同的视图，也就是他们所看到的数据库是不一样的。这就需要进行数据抽象，以形成这些不同的视图。

最早是在CODASYL的DBTG报告中完整地给出了数据抽象的三个层次。ANSI/SPARC报告中也提出了类似的建议，这个报告中抽象的层次为内部层、概念层和外部层。但是，现在的数据库管理系统是根据DBTG的报告从三个层次来进行抽象的，它们分别是物理层、逻辑层和视图层（概念层）。

数据库的种类

大型数据库有：Oracle、Sybase、DB2、SQLserver

小型数据库有：Aess、MySQL、BD2等。

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