如何评价数据库技术和搜索引擎技术

综述：

思考搜索引擎和专业数据库的区别：职责分工不同。搜索引擎主要由搜索器 、索引器 、检索器 和用户接口四个部分组成，它要保证信息的丰富度。而数据库它的主要职责是能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除。

关键技术不同。搜索引擎技术主要对外，通过SEO这样一套基于搜索引擎的营销思路，为网站提供生态式的自我营销解决方案，让网站在行业内占据领先地位，从而获得品牌收益。而数据库技术则是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。

当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

数据库是一个按数据结构来存储和管理数据的计算机软件系统。数据库的概念实际包括两层意思：数据库是一个实体，它是能够合理保管数据的“仓库”，用户在该“仓库”中存放要管理的事务数据，“数据”和“库”两个概念结合成为数据库。

数据库是数据管理的新方法和技术，它能更合适的组织数据、更方便的维护数据、更严密的控制数据和更有效的利用数据。

苏宁八大产业,每个产业有自己的数据集市,每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。业务痛点包含以下几个方面：

建立统一的维度管理系统，实现对维度信息的统一管控，并为集团的数据产品提供统一的维度数据服务，包含维度开发管理，维度信息管理及维度数据服务三个方面。

维度数据

如上图所示，ETL将采集的数据，进行数据清洗之后存储到维度数据仓库（磐石）中，维度系统再将维度数据仓库中的数据同步达到维度库系统。

维度数据存储方式：维度数据一般以一百万的数据量作为分割点，一百万以上数据量的维度采用的存储是HBASE，一百万以下的数据采用的存储是MYSQL。

维度数据同步方式：存储到HBASE的维度数据采用的是BULKLOAD导入，存储到MYSQL的维度数据采用的是SPARKSQL+RDD写入。针对数据同步都已经实现通过页面配置任务的方式一键同步，节省人工。

为什么采用这种存储方式？

1， 针对数据量的大小采用不同的存储引擎，节约存储资源，提高维度服务的稳定性。

2， 实时指标的计算：OALP需要关联维度表和事实表做指标数据加速（实时计算指标数据）。这种需要实时的查询维度表的所有维度属性，调用量非常庞大，所以采用了直接查询HBASE的方式。

3， 维度需要提供基于维度值ID查询维度值名称的服务(包括批量精确查询和模糊查询)，HBASE在精确查询上性能较高。MYSQL由于数据量不大，可以再加一层分布式缓存，提高精确查询维度值的性能。

维度建模

1， 选择业务过程

根据业务场景以及可用数据源

2， 声明粒度

根据事实表及应用场景，确定汇总粒度，一般尽可能的用最细粒度

3， 确定维度

根据确定的粒度，定义对应的维度，最细粒度，也是最低层次的维度

4， 确定事实

确认将哪些事实放到事实表中，维度表只是做关联，不做维度数据的查询服务。

维度定义

1 当增加新的维度时，编码号将在已用号码的基础上递增，四位十进制编码号不能满足需求时，可增加编码号长度为五位十进制数，以此类推。

2 当删除已有的维度时，其编码号将不再利用。

3 当修改已有的维度时，其编码号不变。

4 当拆分已有的维度或合并两个及两个以上的维度时（数据应用场景需要），其编码号的使用原则按照删除原维度，并新增拆分/合并后的维度执行。

维度管理

维度：目前维度平台支持快速定义维度,通过设置维度的基本信息，选择维度映射的维度表，做好维度与维度表的映射，设定维度的一些特性（布尔维度，时间维度，杂项维度等），检测维度的定义结果。达到了让业务人员能够只是通过页面 *** 作就可以制定需要的维度。

维度表：数据开发人员可以通过维度库平台定义维度表，定义好之后可以集成数据仓库的同步任务一键将仓库的数据同步到维度表中，将维度表与维度做映射关系。

维度层级：维度库平台支持定义维度层级，只要是维度库平台上有的维度表并且做好维度与维度的映射关系之后，就可以定义需要的维度层级，根据维度层级提供维度值的上卷下钻查询服务。

维度血缘：提供了维度，指标，报表的血缘关系，以及还准备做的维度数据的血缘，维度，指标，报表调用次数的血缘等等。

维度服务

1 维度服务调用申请：

调用维度服务，需要在维度库管理系统中申请调用权限。等维度管理系统授权之后，生成维度服务调用授权码，在调用维度服务的时候带上维度服务调用授权码，维度服务会根据授权码判定是否有访问权限。

2 维度系统提供的服务：

1,对存储在HBASE的维度表，我们又加了一层存储到ELASTICSEARCH（提供维度值的模糊查询服务）

2，针对负载较高的HBASE表，加了一层本地缓存，解决热点问题。

3，对存储在MYSQL的维度表，我们又加了一层存储到分布式缓存ZEDIS（提供维度值精确查询服务）。提供了定时或者手动刷新缓存数据的功能，以及缓存数据的监控机制。

监控分析

由于维度服务的调用量是亿万级别的，系统的监控统计，采用的是Log4j+kafka+druid的架构，如下图所示，应用将调用日志采用log4j- KafkaLog4jAppender写入kafka中，再将kafka与druid集成，准实时的输入druid中，业务基于druid做统计分析，查看维度服务调用成功或失败的情况。

除了维度服务的调用监控，平台还有针对维度值的数据量监控（主要监控暴增或者突然没有维度数据的情况），维度值数据质量的监控（根据维度表和事实表做数据比对，分析维度值数据的差异情况）。维度数据同步任务的监控（每个维度表的数据同步情况监控，异常告警到具体的任务负责人）。通过各种有效的监控手段，来提升维度服务的稳定性和准确性。

1 未来平台会更加的完善,会有越来越多的维度在平台上建设,提供更加稳定和高效的维度查询服务。

2 能够支持更多个性化的维度，能够支持维度的数据版本（例如过去一段时间的维度值），支撑全集团所有数据产品的维度调用服务，将平台打造成苏宁主数据服务的航空母舰。

3 通过维度数据资产体系的建立，实现集团一切业务数据化，连接打通数据孤岛，驱动一切数据业务化，助力企业数字化转型，让数据做到真正意义上的产生价值。

4 通过提供各种维度数据支持数据产品及各类应用产品，帮助各岗位用户在日常经营决策中做出正确决策。

目前平台的现状及以后的规划

1， 完善系统监控功能点：缓存任务较多，没有有效的监控，告警机制。

2， 完善业务监控功能点：数据量监控，数据异常监控，告警功能

3， 落地维度新增、变更、下线全流程审核管理功能

4， 完善应用层的维度、指标、报表数据链路的血缘分析图谱，全方位透析资产，

5， 打通全链路维度变更通知的消息机制，降低数据链路变更带来的风险，

6， 多系统用户资源隔离、限流，保障多个部门在使用和体验上的一致性，

7， 支持用户自定义维度、完善个人工作台，基于通用维度进行维度的衍生，

8， 维度门户的建设，将业务端和管理端进行隔离，提升用户体验

常用的数据库软件有：

1、Oracle

70年代 一间名为Ampex的软件公司，正为中央情报局设计一套名叫Oracle的数据库，Ellison是程序员之一。Oracle是世界领先的信息管理软件开发商，因其复杂的关系数据库产品而闻名。Oracle数据库产品为财富排行榜上的前1000家公司所采用，许多大型网站、银行、证券、电信等都选用了Oracle系统。

2、SQL Server

SQLServer(Structured Query Language Server) 是一个关系数据库管理系统(DBMS)。它最初是由Microsoft Sybase 和Ashton-Tate三家公司共同开发的，于1988 年推出了第一个OS/2 版本。

在Windows NT 推出后，Microsoft与Sybase 在SQL Server 的开发上就分道扬镳了，Microsoft 将SQL Server 移植到Windows NT系统上，专注于开发推广SQL Server 的Windows NT 版本。

3、ACCESS

Access 是微软公司推出的基于Windows的桌面关系数据库管理系统（RDBMS，即Relational Database Management System），是Office系列应用软件之一。

它提供了表、查询、窗体、报表、页、宏、模块7种用来建立数据库系统的对象；提供了多种向导、生成器、模板，把数据存储、数据查询、界面设计、报表生成等 *** 作规范化；为建立功能完善的数据库管理系统提供了方便，也使得普通用户不必编写代码，就可以完成大部分数据管理的任务。

4、DB2

IBM公司研制的一种关系型数据库系统。DB2主要应用于大型应用系统，具有较好的可伸缩性，可支持从大型机到单用户环境，应用于OS/2Windows等平台下。

DB2提供了高层次的数据利用性、完整性、安全性、可恢复性，以及小规模到大规模应用程序的执行能力，具有与平台无关的基本功能和SQL命令。

5、MySQL

MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。

而2009年，SUN又被Oracle收购。对于Mysql的前途，没有任何人抱乐观的态度。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

扩展资料：

Visual FoxPro原名FoxBase，最初是由美国Fox Software公司于1988年推出的数据库产品，在DOS上运行，与xBase系列兼容。

FoxPro是FoxBase的加强版，最高版本曾出过26。之后于1992年，Fox Software公司被Microsoft收购，加以发展，使其可以在Windows上运行，并且更名为 Visual FoxPro。

FoxPro比FoxBASE在功能和性能上又有了很大的改进，主要是引入了窗口、按纽、列表框和文本框等控件，进一步提高了系统的开发能力。

参考资料：

百度百科-数据库软件

云数据库是指被优化或部署到一个虚拟计算环境中的数据库，可以实现按需付费、按需扩展、高可用性以及存储整合等优势。将云数据库应用到企业的管理系统中，在很多问题上都能给出较好的解决方案，如数据库的扩容问题、建设与维护数据库的成本问题、云环境下数据库资源的安全与保密问题等。云数据库的开发难度还是比较大的，建议可以使用ZKEYS公有云管理系统，ZKEYS平台研发了云数据库自生产业务模块，ZKEYS平台提供技术，IDC合作商可利用本地资源进行生产。云数据库受控端分别为云数据库MySQL和云数据库SQL Server两种，由C++编写，具有多线程高并发、成熟稳定、安全等特点。网络环境隔离、实例资源隔离、热备等安全措施保障客户安全。软件采用一键安装、自动全套部署环境的方式，省去了环境部署的繁琐。云数据库产品可广泛应用于网站、电商、游戏、金融等各类应用场景。

每年的Gartner全球数据库魔力象限都会对未来三年的市场进行预测，而2020年的预测相比于2019年的预测出现一个显著的变化，那就是全球75%数据库将被部署或迁移到云平台的时间表提前了一年——从2023年提前到了2022年。进入2020年底，我们将迎来数据库行业的世纪之战，企业数据上云与治理面临着重大抉择：本地数据库与云数据库的PK。特别是受2020全球疫情的影响，越来越多的企业正加速数字化转型，云数据库以及云上数据治理的时代将很快到来。

2020年12月12日双十二之际，华为云打出了云数据库2折起的大幅折扣，包括：MySQL等热门云数据库 2折起、迁移上云再加送6个月；GaussDB系列、数据管理服务DAS企业版等热销产品低至5折；数据加速与治理产品中也有Redis 4折的惊喜优惠。2020年又是华为云推出全场景数据库云服务GaussDB的第一年，而在2020年底打出云数据库2折起的大力度促销，彰显了华为云开打2021企业数据上云之战的决心。

2020年的一场疫情，让很多企业都将数字化转型提速，特别是让本来需要几年才能下的数字化转型决心和决定缩短到几个月；而新基建的推出，更刺激了基于数字技术的融合基础设施的大规模建设。无论是加速的数字化转型、急于上线的各种在线和互联网业务，还是筹建中的融合基础设施新基建，都为CIO们带来了头痛的问题：数据库的选型。

那么CIO怎么解决云数据库的选型难题呢？华为云数据库业务总裁苏光牛认为，CIO选型数据库，最常见的其实没有变化，就是稳定性和性能，以及云技术出现之后的扩展性和灰度等能力。但对于很多企业，特别是有 历史 遗留系统的，都涉及一个古老但无法回避的问题就是：生态。也就是如果招聘的DBA多是搞PostgreSQL，那么企业怎么能选择MySQL？反之亦然。或者当熟悉某个数据库的DBA干了几十年，又怎么转向另外一种数据库？

转型是必然的。数字化智能化升级，必然要求数据库跟上，苏光牛认为生态必须是开放的，否则就从一个火坑跳入另外一个火坑。选型之后，CIO都普遍担心，迁移的工作量有多大？CIO都需要有能自动化转换或者评估的工具，能把非确定的工作量转化为确定性的计划。然后就需要考虑迁移是否会中断或者中断多久，业务切换需要多久，对于在线迁移来说还要可控制的切换时间；随之，要考虑数据是否会丢失，因为从一个系统迁移到另一个系统，不可能100%覆盖所有的功能测试，没有覆盖到数据是否就丢失了，当然还要考虑数据安全等问题。

最后，必然要考虑成本以及让数据“活”起来。苏光牛认为，控制成本的最好方式是存储的融合，计算和存储分离的架构；而让数据活起来，就是要让存储的数据在不同系统之间流动起来，通过大的存储资源池解决数据孤岛问题，当然更好的数据迁移工具也能配合解决问题。

2020年11月，在Gartner发布的2020全球云数据库魔力象限中，华为云凭借GaussDB系列产品首次晋级全球顶级云数据库行列。Gartner对华为云的评价是：华为云专注于提供全面的混合堆栈，构建了全面、稳健的产品组合，能够满足跨云和本地环境的全方位数据管理用例，其许多产品与云基础架构紧密集成，以提供增强的性能和可靠性。Gartner还认为，华为在全球电信和网络行业有很强的影响力，很多为管理华为全球行业业务而构建的数据管理能力，面向政企行业普遍可用。

2020年下半年，华为云宣布GaussDB数据库战略升级为华为云数据库全场景服务，以及发布GaussDB云数据库服务GaussDB（for MySQL）、GaussDB（openGauss）以及GaussDB NoSQL，而GaussDB NoSQL非关系型数据库则支持MongoDB、Cassandra、时序InfluxDB、KV数据库Redis等，具有多模式数据管理能力。

就GaussDB来说，通过计算和存储分离实现分布式处理，在一套架构下，可以对接MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra等多种开源数据库引擎，实现这些开源数据库的良好商用性能。GaussDB以华为云为底座，保证了良好可扩展性、d性、安全可靠等性能要求，特别是通过底层统一的智能化DFV分布式存储架构，满足企业上云对于云数据库的各种需求。

在数据迁移方面，华为云推出的数据库和应用迁移 UGO，是一款专注于异构数据库对象迁移和应用迁移的专业化工具，而华为云数据复制服务DRS，支持更大数据量、更长时间等多种复杂迁移场景，支持数据库上云和云上业务数据实时回传至云外的混合云架构。UGO+DRS形成了完整的迁移产品形态。

GaussDB是为政企打造的数据库一站式上云解决方案，提供全场景数据管理业务、全开放生态和安全可信，彻底解决政企以及互联网行业在数据库选型方面的痛点，真正做到数据库选型安心、迁移放心、管理省心。

苏光牛表示：“华为将持续战略投入数据库，布局全球7大区域囊括1000+数据库专家与人才。此次战略升级是华为云数据库积极构建高安全、高可靠、高性能的全场景云服务，拥抱开源生态的具体举措，华为云GaussDB数据库会持续打造多元生态服务，全方位满足客户的需求，加速政企客户数字化创新发展。”

正如Gartner所观察到的，如今华为云数据库业务在亚太地区，尤其是中国市场实现规模化部署，其中超过一半的客户来自公共管理、电信、金融保险等行业。华为云数据库，特别是GaussDB能够被广大政企用户认可，这首先来自于经历了华为内部的千锤百炼。从2007年开始，就因为华为的无线、网络、交换机等产品而发展起来了GaussDB，从2009年开始基于存算分离的架构而考虑分布式数据库的设计，2015年起基于广泛认知的生态如MySQL或者PostgreSQL等以及NoSQL数据库，逐步推出了分布式的数据库，同时还打造华为自己的openGauss生态。

2020年，华为云数据库品牌更加清晰，GaussDB是华为自有数据库品牌，既兼容MySQL、PostgreSQL等广泛认知的生态，又有自有的生态openGauss，openGauss于2020年6月正式对外开源。苏光牛强调，华为公司将长期投入GaussDB的开发，基于混合云和公有云的方式，联合ISV等伙伴一起，全方位服务好客户。

总结下来，GaussDB有四大特色：第一，开放的生态，拥抱开源生态的同时，打造华为自有生态。华为云认为未来一定是开放的生态，开放的生态才能保护客户投资，避免从一个封闭体系走向另外一个封闭体系。

第二，存算分离的架构，数据库的稳定性是第一位的，特别是交易型数据库，华为云数据库最核心的特色是存储的稳定性。华为云GaussDB基于与企业存储相同的分布式存储架构，经过千行百业的磨炼而不仅仅是单一的某种交易流量，另外各种存储能力如重删、压缩、跨AZ等特性让快速备份恢复、性价比都具备非常好的优势。

第三，安全合规，GaussDB经过了ICSL的安全认证，以及很多白盒的代码层面的认证。特别是随着欧洲GDPR等标准的实施，以及政企对数据安全性要求的增加，华为云GaussDB的代码级、架构级别安全设计，以及多年来在电信级高标准行业的锤炼，经历了很多实际客户的严苛考验，让政企在使用数据库的时候更加放心。

第四，软硬件全栈协同。华为云具备软硬件全栈研发的实力，无论存储底座和RDMA高速网络，还是虚拟化和容器之上的性能调优，以及GuestOS上的协议栈优化，特别是基于云技术之后的全栈优化和云服务能力，更加是华为云的优势。

当然，更为重要的是，云数据库采用云的模式实现了数据库运维管理的集中化，极大简化了数据库的安装、部署、配置、迁移和优化，大幅提升运维管理效率，让政企可以投入更多精力聚焦在核心业务创新上。

总结而言： 企业数据上云和云上数据治理将成为2021年政企数字化转型的重中之重，各大技术厂商都在争夺云数据库市场份额。以华为云全场景数据库GaussDB为代表的新一代云数据库，将满足政企数字化转型的全面需求。特别是以华为云和华为云Stack为底座，GaussDB可以跨公有云以及企业本地部署，其技术符合云及企业本地的要求，同时具有华为云的高性能、高可用、高安全等保证，可以说政企数字化转型的全场景保障！（文/宁川）

1990年，加拿大麦吉尔大学（University of McGill）计算机学院的师生开发出Archie。当时，万维网（World Wide Web）还没有出现，人们通过FTP来共享交流资源。Archie能定期搜集并分析FTP服务器上的文件名信息，提供查找分别在各个FTP主机中的文件。用户必须输入精确的文件名进行搜索，Archie告诉用户哪个FTP服务器能下载该文件。虽然Archie搜集的信息资源不是网页（HTML文件），但和搜索引擎的基本工作方式是一样的：自动搜集信息资源、建立索引、提供检索服务。所以，Archie被公认为现代搜索引擎的鼻祖。

Robot（机器人）一词对编程者有特殊的意义。Computer Robot是指某个能以人类无法达到的速度不断重复执行某项任务的自动程序。由于专门用于检索信息的Robot程序象蜘蛛(spider)一样在网络间爬来爬去，因此，搜索引擎的Robot程序被称为spider程序。

1993年Matthew Gray开发了 World Wide Web Wanderer，这是第一个利用HTML网页之间的链接关系来检测万维网规模的“机器人（Robot）”程序。开始，它仅仅用来统计互联网上的服务器数量，后来也能够捕获网址（URL）。

1994年4月，斯坦福大学（Stanford University）的两名博士生，美籍华人Jerry Yang（杨致远）和David Filo共同创办了Yahoo。随着访问量和收录链接数的增长，Yahoo目录开始支持简单的数据库搜索。因为Yahoo!的数据是手工输入的，所以不能真正被归为搜索引擎，事实上只是一个可搜索的目录。雅虎于2002年12月23日收购inktomi，2003年7月14日收购包括Fast和Altavista在内的Overture，2003年11月，Yahoo全资收购3721公司。

1994年初，华盛顿大学（University of Washington ）的学生Brian Pinkerton开始了他的小项目WebCrawler。1994年4月20日，WebCrawler正式亮相时仅包含来自6000个服务器的内容。WebCrawler是互联网上第一个支持搜索文件全部文字的全文搜索引擎，在它之前，用户只能通过URL和摘要搜索，摘要一般来自人工评论或程序自动取正文的前100个字。

1994年7月，卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University） 的Michael Mauldin将John Leavitt的spider程序接入到其索引程序中，创建了Lycos。除了相关性排序外，Lycos还提供了前缀匹配和字符相近限制，Lycos第一个在搜索结果中使用了网页自动摘要，而最大的优势还是它远胜过其它搜索引擎的数据量。

1994年底，Infoseek正式亮相。其友善的界面，大量的附加功能，使之和Lycos一样成为搜索引擎的重要代表。

1995年，一种新的搜索引擎形式出现了——元搜索引擎（A Meta Search Engine Roundup）。用户只需提交一次搜索请求，由元搜索引擎负责转换处理，提交给多个预先选定的独立搜索引擎，并将从各独立搜索引擎返回的所有查询结果，集中起来处理后再返回给用户。第一个元搜索引擎，是Washington大学硕士生 Eric Selberg 和 Oren Etzioni 的 Metacrawler。

1995年12月，DEC的正式发布AltaVista。AltaVista是第一个支持自然语言搜索的搜索引擎，第一个实现高级搜索语法的搜索引擎（如AND, OR, NOT等)。用户可以用AltaVista搜索新闻组（Newsgroups）的内容并从互联网上获得文章，还可以搜索名称中的文字、搜索Titles、搜索Java applets、搜索ActiveX objects。AltaVista也声称是第一个支持用户自己向网页索引库提交或删除URL的搜索引擎，并能在24小时内上线。AltaVista最有趣的新功能之一，是搜索有链接指向某个URL的所有网站。在面向用户的界面上，AltaVista也作了大量革新。它在搜索框区域下放了“tips”以帮助用户更好的表达搜索式，这些小tip经常更新，这样，在搜索过几次以后，用户会看到很多他们可能从来不知道的的有趣功能。这系列功能，逐渐被其它搜索引擎广泛采用。1997年，AltaVista发布了一个图形演示系统LiveTopics，帮助用户从成千上万的搜索结果中找到想要的。

1995年9月26日，加州伯克利分校助教Eric Brewer、博士生Paul Gauthier创立了Inktomi，1996年5月20日，Inktomi公司成立，强大的HotBot出现在世人面前。声称每天能抓取索引1千万页以上，所以有远超过其它搜索引擎的新内容。HotBot也大量运用cookie储存用户的个人搜索喜好设置。

1997年8月，Northernlight搜索引擎正式现身。它曾是拥有最大数据库的搜索引擎之一，它没有Stop Words，它有出色的Current News、7,100多出版物组成的Special Collection、良好的高级搜索语法，第一个支持对搜索结果进行简单的自动分类。

1998年10月之前，Google只是斯坦福大学（Stanford University）的一个小项目BackRub。1995年博士生Larry Page开始学习搜索引擎设计，于1997年9月15日注册了googlecom的域名，1997年底，在Sergey Brin和Scott Hassan、Alan Steremberg的共同参与下，BachRub开始提供Demo。1999年2月，Google完成了从Alpha版到Beta版的蜕变。Google公司则把1998年9月27日认作自己的生日。Google以网页级别（Pagerank）为基础，判断网页的重要性，使得搜索结果的相关性大大增强。Google公司的奇客（Geek）文化氛围、不作恶（Don’t be evil）的理念，为Google赢得了极高的口碑和品牌美誉。2006年4月，Google宣布其中文名称“谷歌”，这是Google第一个在非英语国家起的名字。

Fast（Alltheweb）公司创立于1997年，是挪威科技大学(NTNU)学术研究的副产品。1999年5月，发布了自己的搜索引擎AllTheWeb。Fast创立的目标是做世界上最大和最快的搜索引擎，几年来庶几近之。Fast（Alltheweb）的网页搜索可利用ODP自动分类，支持Flash和pdf搜索，支持多语言搜索，还提供新闻搜索、图像搜索、视频、MP3、和FTP搜索，拥有极其强大的高级搜索功能。（2003年2月25日，Fast的互联网搜索部门被Overture收购）。

1996年8月，sohu公司成立，制作中文网站分类目录，曾有“出门找地图，上网找搜狐”的美誉。随着互联网网站的急剧增加，这种人工编辑的分类目录已经不适应。sohu于2004年8月独立域名的搜索网站“搜狗”，自称“第三代搜索引擎”。

Openfind 创立于1998年1月，其技术源自台湾中正大学吴升教授所领导的GAIS实验室。Openfind起先只做中文搜索引擎，鼎盛时期同时为三大著名门户新浪、奇摩、雅虎提供中文搜索引擎，但2000年后市场逐渐被Baidu和Google瓜分。2002年6月，Openfind重新发布基于GAIS30 Project的Openfind搜索引擎Beta版，推出多元排序(PolyRankTM)，宣布累计抓取网页35亿，开始进入英文搜索领域。

2000年1月，两位北大校友，超链分析专利发明人、前Infoseek资深工程师李彦宏与好友徐勇（加州伯克利分校博士后）在北京中关村创立了百度（Baidu）公司。2001年8月发布Baiducom搜索引擎Beta版（此前Baidu只为其它门户网站搜狐新浪Tom等提供搜索引擎），2001年10月22日正式发布Baidu搜索引擎，专注于中文搜索。Baidu搜索引擎的其它特色包括：百度快照、网页预览/预览全部网页、相关搜索词、错别字纠正提示、mp3搜索、Flash搜索。2002年3月闪电计划（Blitzen Project）开始后，技术升级明显加快。后推出贴吧、知道、地图、国学、百科等一系列产品，深受网民欢迎。2005年8月5日在纳斯达克上市，发行价为USD 2700，代号为BIDU。开盘价USD 6600，以USD 12254收盘，涨幅35385%，创下了5年以来美国股市上市新股当日涨幅最高纪录。

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：

1、应尽量避免在where子句中使用!=或> *** 作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。

3、应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

selectidfromtwherenumisnull

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

selectidfromtwherenum=0

4、尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

selectidfromtwherenum=10ornum=20

可以这样查询：

selectidfromtwherenum=10

unionall

selectidfromtwherenum=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)

selectidfromtwherenamelike‘%c%’

若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in和notin也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

selectidfromtwherenumin(1,2,3)

对于连续的数值，能用between就不要用in了：

selectidfromtwherenumbetween1and3

7、如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

selectidfromtwherenum=@num

可以改为强制查询使用索引：

selectidfromtwith(index(索引名))wherenum=@num

8、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

selectidfromtwherenum/2=100

应改为:

selectidfromtwherenum=1002

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数 *** 作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

selectidfromtwheresubstring(name,1,3)=’abc’_name以abc开头的id

selectidfromtwheredatediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0_’2005-11-30′生成的id

应改为:

selectidfromtwherenamelike‘abc%’

selectidfromtwherecreatedate>=’2005-11-30′andcreatedate

10、不要在where子句中的逗=地左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

selectcol1,col2into#tfromtwhere1=0

这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

createtable#t()

13、很多时候用exists代替in是一个好的选择：

selectnumfromawherenumin(selectnumfromb)

用下面的语句替换：

selectnumfromawhereexists(select1frombwherenum=anum)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的select的效率，但同时也降低了insert及update的效率，因为insert或update时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16应尽可能的避免更新clustered索引数据列，因为clustered索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新clustered索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为clustered索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用varchar/nvarchar代替char/nchar，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用selectfromt，用具体的字段列表代替逗地，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用selectinto代替createtable，避免造成大量log，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先createtable，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先truncatetable，然后droptable，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标 *** 作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用FAST_FORWARD游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括逗合计地的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置SETNOCOUNTON，在结束时设置SETNOCOUNTOFF。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务 *** 作，提高系统并发能力。

一、大数据的陷阱作文

李娜再度夺得大满贯，超越了张德培的华人大满贯纪录，非举国体制下的奇迹造就了举国的愉悦。

在总结李娜成功因素的时候，也再次看到了这样的言论：是大数据起到了重要的作用。但这次李娜夺冠，最靠谱的解释就是李娜在卡洛斯的帮助下大大提升了心理层面的战斗力。

在技术层面领先的前提下，李娜在整场比赛中克服了节奏问题，她具备了一颗冠军的心脏。2012年9月6日，代表亚洲网球至高水平的中国选手李娜在美国迎战名将小威廉姆斯。

当时，IBM公司在综合了美网过去8年的全部比赛数据之后，为参赛球员制定了“Keys to the march”的比赛制胜策略。李娜一方获得赢球的关键包括3个指标：1一发得分率超过69%;24-9拍相持中得分利率要超过48%:3发球局30-30或40-40时得分率要超过67%。

比赛结果是，李娜溃败。比赛结束后，IBM高调地宣布李娜仅仅完成了三项制胜策略中的项，而小威廉姆斯则完成了自己三项制胜策略中的两项。

于是，很多人就顺着IBM的思路问，李娜为什么不照着BM的策略去打球？其实，当当事人的主观愿望不积极的时候，大数据对他们来说不过是噪音而已。同样，数据也会因为主观意愿具有欺骗性。

我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史提示未来。其实不然。

在网球这样的领域里，历史数据甚至常常会成为陷阱。有意思的是，在另一场女子网球比赛中，一位球员做到了IBM为其制定的三项指标中的两个，她却失败了。

而胜利的一方，只完成了一个指标。

二、大数据时代发展历程是什么

可按照时间点划分大数据的发展历程。

大数据时代发展的具体历程如下：2005年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。

Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。

这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2008年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 （puting munity Consortium），发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》。

它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。

2009年印度 建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国 通过启动://Datagov网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的 数据。

该网站的超过445万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的 们相继推出类似举措。2009年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。

2010年2月，肯尼斯ž库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。

从经济界到科学界，从 部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。

库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2011年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。

后来 认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey&pany）肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构第一次全方面的介绍和展望大数据。

报告指出，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2011年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。

2012年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》（Big Data, Big Impact） 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2012年3月，美国奥巴马 在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。

2012年3月22日，奥巴马 宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的电话会议中， 对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字 体现对数据的占有和控制。

数字 将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2012年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为第一家上市的大数据处理公司。

鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2003年。

Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2012年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国 如何利用大数据更好地服务和保护人民。

这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐。

三、大数据时代的产生背景

进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。”

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四、大数据时代是什么意思

大数据时代：最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据提出的背景：进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《 》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《 》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。

哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是 ，所有领域都将开始这种进程。” 扩展资料 大数据影响 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。

有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。

这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满168亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。

发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为378万台，高于全球每天出生的婴儿数量371万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB) EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为049ZB,2009年的数据量为08ZB,2010年增长为12ZB,2011年的数量更是高达182ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。

而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。

而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 每一天，全世界会上传超过5亿张，每分钟就有20小时时长的视频被分享。

然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。

我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而从2005年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。

大数据的精髓 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。A不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制）； B不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。

适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力； C不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大。

五、为什么大数据如此重要

大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智能，而它对于大多数人而言是完全透明的，人们不知道背后有这样的技术。大数据位于人们日常使用的智能手机之后，然后人们通过它给移动互联网贡献信息，即使他们并没有意识到这一点。

为什么大数据如此重要？

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

总结

在大数据时代到来的时候，要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从前我们所了解的数据是冷冰冰的、死气沉沉的，被存到冷备份默默地等着人拿出来用，我们对待数据的感觉十分消极，要先想清楚其用处才开始分析应用。现在，数据时代来临了，人们正在试图点燃数据，使其变热，赋予生命。所谓“活数据”，是动态的数据，流通的数据，因互动而产生，因产生而互动，是自然演化的数据，要用大数据的思维去考虑这些数据怎样才能带来效益。未来大数据的发展前景非常好，与大数据相关的职业比如数据挖掘师，数据分析师等必定会有广阔的发展空间。

六、如何实现大数据量数据库的历史数据归档

这个问题是这样的：

首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。

其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize

最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。

注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片

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