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ProQuest Dissertations and Theses (PQDT) 学位论文数据库可以通过以下方式对检索结果进行排序：
1、相关度（Relevance）：按照搜索词语匹配度高低对检索结果进行排序，将与搜索词相关度最高的条目排在前面。
2、全文可用性（Full text availability）：按照学位论文是否提供全文阅读的可用性对检索结果进行排序，将有全文可用的条目排在前面。
3、发表年份（Publication year）：按照学位论文的发表年份对检索结果进行排序，将最新的条目排在前面或将最老的条目排在前面。
4、作者（Author）：按照学位论文的作者姓名字母顺序或逆序对检索结果进行排序，将A-Z或Z-A的条目排在前面。
5、学校（Institution）：按照学位论文所属学校名称字母顺序或逆序对检索结果进行排序，将A-Z或Z-A的条目排在前面。
6、论文类型（Document Type）：按照学位论文类型（硕士论文、博士论文等）对检索结果进行排序，将特定类型的条目排在前面。
论文数据库具有以下应用：
1、研究参考：学位论文是研究生在攻读学位过程中提交的正式论文，内容涵盖多个学科领域。因此，在进行研究或写作时，可以通过学位论文数据库获取到大量的相关论文，并利用其成果和经验，从而提高自己的研究水平。
2、学术交流：学位论文数据库不仅提供了丰富的学术资源，同时还为用户提供了学术交流的平台。用户可以通过数据库查找同行专家、学者或其他感兴趣的人，向他们咨询或交流学术问题。
3、招生信息查询：学位论文数据库中包含了各类院校、专业的学位论文，对于考生来说，可以通过查询学位论文来了解不同学校、专业的研究方向和成果情况，从而更好地选择招生单位和方向。
4、非学术领域应用：除了学术研究领域外，学位论文数据库还可应用于其他非学术领域，如企业市场调研、政府政策制定等。通过查询学位论文，了解行业发展状况和趋势，收集相关数据和信息，从而为实际应用提供帮助。
填写论文收录情况的前提是论文已经成功刊用了，可以在知网、万方等数据库上检索到。以知网检索来说，首先是在知网上检索你的论文题目，然后就可以详细的查询到你的文稿信息了，这些信息就是需要填写的的主要内容。
以“ARIMA模型在XXXXXXXXXXX的应用研究”这个题目为例，具体的来看一下论文收录情况怎么填写：
1、论文类型栏：期刊论文。
2、版面栏：正刊。
3、作者栏：自己姓名（XXX)。
4、单位栏：自己所属单位全称（XXXXX)。
5、发表时间栏：论文所发表的年月日（X年X月X日）。
6、发表刊物栏：期刊名称（解放军预防医学杂志）。
7、发表范围栏：国内外公开发行。
8、期号栏：论文所在期刊中的期号（如2020年08期）。
9、页码栏：论文所在期刊中的页码范围（如第1-4页）。
10、字数栏：论文的精确字数（如4000字符）。
11、ISSN号（标准国际刊号）：期刊国际刊号（1001-5248)。
12、CN号（国内统一刊号）：期刊国内刊号（12-1198/R)。
人们把客观存在的事物以数据的形式存储到计算机中，经历了对现实生活中事物特性的认识、概念化到计算机数据库里的具体表示的逐级抽象过程，即现实世界－概念世界－机器世界三个领域。有时也将概念世界称为信息世界；将机器世界称为存储或数据世界。 一、三个世界 1、现实世界 人们管理的对象存于现实世界中。现实世界的事物及事物之间存在着联系，这种联系是客观存在的，是由事物本身的性质决定的。例如学校的教学系统中有教师、学生、课程，教师为学生授课，学生选修课程并取得成绩。 2、概念世界 概念世界是现实世界在人们头脑中的反映，是对客观事物及其联系的一种抽象描述，从而产生概念模型。概念模型是现实世界到机器世界必然经过的中间层次。涉及到下面几个术语： 实体：我们把客观存在并且可以相互区别的事物称为实体。实体可以是实际事物，也可以是抽象事件。如一个职工、一场比赛等。 实体集：同一类实体的集合称为实体集。如全体职工。注意区分"型"与"值"的概念。如每个职工是职工实体"型"的一个具体"值"。 属性：描述实体的特性称为属性。如职工的职工号，姓名，性别，出生日期，职称等。 关键字：如果某个属性或属性组合的值能唯一地标识出实体集中的每一个实体，可以选作关键字。用作标识的关键字，也称为码。如"职工号"就可作为关键字。 联系：实体集之间的对应关系称为联系，它反映现实世界事物之间的相互关联。联系分为两种，一种是实体内部各属性之间的联系。另一种是实体之间的联系。 3、机器世界 存入计算机系统里的数据是将概念世界中的事物数据化的结果。为了准确地反映事物本身及事物之间的各种联系，数据库中的数据必须有一定的结构，这种结构用数据模型来表示。数据模型将概念世界中的实体，及实体间的联系进一步抽象成便于计算机处理的方式。 数据模型应满足三方面要求：一是能比较真实地模拟现实世界；二是容易为人所理解；三是便于在计算机上实现。数据结构、数据操作和完整性约束是构成数据模型的三要素。数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，它是按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS的实现。 层次模型 若用图来表示，层次模型是一棵倒立的树。在数据库中，满足以下条件的数据模型称为层次模型： ① 有且仅有一个结点无父结点，这个结点称为根结点； ② 其他结点有且仅有一个父结点。 根据层次模型的定义可以看到，这是一个典型的树型结构。结点层次从根开始定义，根为第一层，根的子结点为第二层，根为其子结点的父结点，同一父结点的子结点称为兄弟结点，没有子结点的结点称为叶结点。 网状模型 在现实世界中，事物之间的联系更多的是非层次关系的，用层次模型表示非树型结构是很不直接的，网状模型则可以克服这一弊病。网状模型是一个网络。在数据库中，满足以下两个条件的数据模型称为网状模型。 ① 允许一个以上的结点无父结点； ② 一个结点可以有多于一个的父结点。 从以上定义看出，网状模型构成了比层次结构复杂的网状结构。 关系模型 在关系模型中，数据的逻辑结构是一张二维表。 在数据库中，满足下列条件的二维表称为关系模型： ① 每一列中的分量是类型相同的数据； ② 列的顺序可以是任意的； ③ 行的顺序可以是任意的； ④ 表中的分量是不可再分割的最小数据项，即表中不允许有子表； ⑤ 表中的任意两行不能完全相同。 个人版权，请勿复制
有图片的，这里发不了图片，满意我的论文加分后联系我，我发给你。基于关系数据库的模式匹配技术研究摘 要 随着 网络 技术的 发展 ，信息处理需要对大量的、异构的数据源的数据进行统一存取，多源异构数据的集成 问题 就显得十分重要。而模式匹配是数据集成领域的一个基本技术。文章提出一种解决关系数据库语义冲突问题的模式匹配技术，以实现异构数据的共享与互操作。关键词 数据集成；模式匹配；语义冲突1 引言随着 计算 机及网络技术的快速发展，网络上的各种信息以指数级爆炸性增长，成为了一个巨大的信息库，同时各 企业 单位开发了大量的软硬件平台各异的 应用 系统，在各种应用系统下又积累了丰富的数据资源。这样就形成了成千上万个异构的数据源，多为传统的关系数据库数据。这些数据资源由于软硬件平台各异、数据模型各异而形成了异构数据，使各数据源间的互操作变得复杂。为了更好地利用这些异构信息，以及不造成企业应用系统的重复建设和数据资源的浪费，模式匹配技术吸引了众多关注。本文针对模式匹配过程中存在的语义冲突进行分类，并提出了相应的解决策略，以达到异构数据源的共享和互操作。2 模式匹配中的冲突问题在数据集成领域中，由于数据源系统多是独立开发，数据源是相对自治的，因此描述数据的数据模型或存储结构经常会出现模式的不一致，数据源的自治性和数据源模式的异构性使数据源在共享和互操作上存在了语义冲突。这些正是模式匹配的焦点问题，它们形式上的性质使得人们很容易想到要用模式匹配去解决逻辑、语义和知识的描述问题。对于描述模式匹配中的语义冲突有两种较有代表性的分类[4]。第一种分类将冲突分为异类冲突、命名冲突、语义冲突和结构冲突。第二种分类主要是对第一类异类冲突概念的一个细致的改进，但和其它分类仍有细微的不同，它把异类冲突看作是语义不一致的一类(如语义冲突)，把冲突分为命名冲突、域冲突、元数据冲突、结构冲突、属性丢失和硬件/软件不同。模式匹配是一项复杂而繁重的任务，所能集成的数据源越来越多，上述冲突情况也会越来越普遍，想解决所有的模式冲突是不现实的。本文主要解决关系数据模式之间的语义冲突。3 模式匹配中的语义冲突本文所提出的模式匹配 方法 是根据关系数据库的特点设计的。关系数据库中关系的基本单位是属性，属性本身就包含着语义信息，因此异构数据源语义相似性就围绕着数据源模式中的属性来进行，并在匹配的过程中解决异构数据源模式之间的一系列语义冲突。 语义匹配体系结构本文提出的语义匹配体系结构采用数据集成中的虚拟法数据集成系统的典型体系结构，采用将局部模式匹配到全局模式的语义匹配体系结构，自下而上地建立全局模式。首先进行模式转化，消除因各种局部数据模式之间的差异所带来的 影响 ，解决各种局部模式之间的语义冲突等，然后在转化后的模式的基础上进行模式匹配，其主要手段是提供各数据源的虚拟的集成视图。数据仍保存在各数据源上，集成系统仅提供一个虚拟的集成视图和对该集成视图的查询的处理机制。系统能自动地将用户对集成模式的查询请求转换成对各异构数据源的查询。在这种体系结构中，中间层根本不实际存储数据，当客户端发出查询请求时，仅是简单地将查询发送到适当的数据源上。由于该方法不需要重复存储大量数据，并能保证查询到最新的数据，因此比较适合于高度自治、集成数量多且更新变化快的异构数据源集成。本文中的语义匹配的体系结构如图1所示。 关系数据库模式中语义冲突问题分类及其解决策略大多数数据库系统提供了一套概念结构来对现实世界的数据进行建模。每一个概念结构被认为是一个类型，它可以是一种复杂类型或一种基本类型。类型和它所表示的数据间的联系就称为语义[3]。在关系数据库中，一个关系模式是一个有序对(R，c)，其中R为模式所指向的关系(表)的名称，而c则为具有不同名称的属性的有限集。同时，属性也是一个有序对(N，D)，其中N为属性的名称，而D则为一个域。可以看出关系模式的基本单位是属性。属性本身就包含着语义信息，因此模式语义相似性就围绕模式中的属性来进行，并在模式匹配的过程中解决异构数据库模式之间的一系列语义冲突。根据语义的定义，在关系数据库系统中，语义系统是由模式、模式的属性、模式中属性之间的联系和模式间的属性之间的联系构成。这里将语义分为3级：模式级、属性级和实例级。下面将异构模式中存在的语义冲突问题进行了分类，并阐述了各种语义冲突的解决策略：1)模式级冲突(1)关系命名冲突。包括关系名同义词和关系名同形异义词。前者进行换名或建立关系名同义词表以记载该类冲突；后者进行换名或建立关系名同形异义词表以记载该类冲突。(2)关系结构冲突。分为包含冲突和相交冲突。包含冲突是指在含义相同的两个关系 R1 和 R2 中一个关系的属性集是另一个的属性子集。相交冲突是指两关系属性集的交不为空，我们用 attrset 代表关系的属性集。对包含冲突：①如果两个关系的属性集相同即attrset(R1)=attrset(R2)，则合并这两个对象，Merge(R1， R2)into R3；②如果 attrset(R1) attrset(R2)，则 attrset(R2')=attrset(R2)－attrset(R1)，attrset(R1') = attrset(R1)；③对相交冲突：通常概括语义进行如下解决：generalize(R1，R2)其中 attrset(R3)=attrset(R1)∩attrset(R2)， attrset(R1')= attrset(R1)－attrset(R3)；attrset(R2')=attrset(R2)－attrset(R3)。(3)关系关键字冲突：两个含义相同的关系具有不同的关键字约束。包括候选关键字冲突和主关键字冲突。解决候选关键字冲突的 方法 是，将两关系的候选关键字的交集作为两关系的候选关键字；解决主关键字冲突的方法是，从两关系的公共候选关键字中选一个分别作为两关系的主关键字。(4)多对多的关系冲突：两个数据库中用不同数量的关系来表达现实世界的相同语义信息，就产生了多对多的关系冲突，这种冲突分3种：一对多，多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系之间建立映射来表示多对多的关系。2)属性级冲突(1)属性命名冲突：分属性名同义词冲突和属性名同形异义词。前者的解决方法是，换名或建立属性名同义词字典；后者的解决方法是，换名或建立属性名同形异义词字典。(2)属性约束冲突：分属性类型冲突和属性长度冲突两种。当在两个相关的关系R1和R2的属性N1和N2具有不同的属性类型时，就发生属性类型冲突。解决方法是在全局模式中将发生属性类型冲突的属性统一到某种属性类型。对属性长度的解决方法是，在全局模式中将发生属性长度类型冲突的属性对统一定义为最大者就可。(3)多对多的属性冲突：两个数据库中的关系分别用不同数量的属性来表达现实世界中相同的语义信息时，就发生了多对多的属性冲突，这种冲突分3种：一对多，多对一和多对多。解决方法是在表示相同语义信息的数据库中关系的属性之间建立映射来表示这种多对多的关系。3)实例级冲突(1)不兼容关系实例冲突：当含义相同的数据项在不同的数据库中存在不一致的数据值时就发生了不兼容关系实例冲突。其解决方法是：将关系实例的最近修改作为关系实例冲突部分的值，但不能保证数据的正确性。(2)关系实例表示冲突：关系实例表示冲突是指用不兼容的符号、量纲和精度来表示相关关系实例中等价的数据元素，主要包括表达冲突、量纲冲突和精度冲突。表达冲突是指在两个相关的关系R1和R2中含义相同的属性N1和N2具有不同的数据表达时，这种冲突使用语义值的概念来解决，即将表示同一概念的多种表达在全局数据中进行统一即可。量纲冲突是指在两个相关的关系R1和R2和中含义相同的属性N1和N2具有不同的量纲表示。量纲冲突也可以语义值加以解决，解决过程如下：分别定义发生量纲冲突的局部数据源的语义值模式和语义值说明，然后再定义全局数据模式中相应的语义值模式和语义值说明，将发生量纲冲突的属性值在全局模式中进行统一。精度冲突是指在两个相关的关系 R1 和 R2 中含义相同的属性具有不同的精度。其解决方法是在全局模式中将发生精度冲突的数据项定义为最高精度即可。4 总结本文针对异构数据源管理自治和模式异构的特点，提出了数据源集成模式匹配的体系结构，制定了匹配策略， 研究 了基于语义的模式匹配过程。以关系模式为 参考 模式，对异构数据源关系模式间可能存在的语义冲突 问题 进行了分类，并阐述了解决这些语义冲突的策略。参考 文献[1] Bergamaschi S， Castano S， Vincini M. Semantic Integration of Semistructured and Structured Data Sources [J]. SIGMOD Record， 1999， 28(1)： 54-59.[2] Li W， Clifton C， Liu S. Database Integration Using Neural Network： Implementation and Experiences [J]. Knowledge and Information Systems， 2000， 2(1).[3] Reddy M P， Prasad B E， GReddy P. A Methodology for Integration of Heterogeneous Databases [J]. Information System， 1999，24(5).[4] Rahm E，Bernstein Survey of Approaches to Automatic Schema Matching[J]. The International Journal on Very Large Data Bases (VLDB)，2001，10(4)：334-350.[5] 孟小峰，周龙骧，王珊.数据库技术 发展 趋势[J].软件学报，2004，15(12)：1822-1835[6] 邓志鸿，唐世渭，张铭，等.Ontology研究综述[J].北京大学学报( 自然 科学 版)，2002，38(5)：730-738[7] 郭志鑫.基于本体的文档引文元数据信息抽取[J].微 计算 机信息，2006，22(6-3)相关文献：基于XML的多数据库系统集成数据模型 - 华中科技大学学报：自然科学版 - 卢晓蓉 陈传波 等基于CORBA和XML的多数据库系统研究 - 郑州轻工业学院学报：自然科学版 - 张素智,钱慎一,卢正鼎,集成数据库和文件系统的多数据库事务模型 - 华中理工大学学报 - 卢正鼎 肖卫军基于主动规则对象的分布式多数据库系统集成 - 小型微型计算机系统 - 胡华,高济,基于CORBA的多数据库系统 - 计算机科学 - 石祥滨 张斌基于XML的文件系统与多数据库系统的集成 - 小型微型计算机系统 - 卢正鼎 李兵 等基于CORBA／XML的多数据库系统的研究与实现 - 计算机研究与发展 - 卢正鼎 李兵 等多数据库系统集成平台CMDatabase体系结构 - 计算机工程 - 魏振钢 郭山清 贾忠伟多数据库系统的数据模式集成与查询处理 - 电脑开发与应用 - 陶世群数据库网格：基于网格的多数据库系统 - 计算机工程与应用 - 任浩 李志刚 肖侬高校学生收费系统基于多数据库系统集成的一种实践 - 昆明冶金高等专科学校学报 - 杨滨生,蒋涛勇,张中祥,谢静静,基于RDBMS的地理信息集成数据库系统 - 计算机工程 - 江崇礼 王丽佳 等基于CORBA的异构数据库系统集成模型的研究 - 现代计算机：下半月版 - 陈刚基于分布式对象技术的多数据库系统 - 计算机工程与科学 - 韩伟红 隋品波基于CORBA的多数据库系统互操作技术 - 计算机科学 - 肖明,肖毅,
ORACLE中SQL查询优化研究摘 要 数据库性能问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点，影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。论文首先分析了导致SQL查询语句性能低下的四个常见原因以及SQL调优的一般步骤，然后分别针对如何降低I/O操作、在查询语句中如何避免对查询结果的高成本操作以及在多表连接时如何提高查询效率进行了分析。关键词 ORACLE；SQL；优化；连接1 引言随着网络应用不断发展，系统性能已越来越引起决策者的重视。影响系统性能的因素很多，低效的SQL语句就是其中一个不可忽视的重要原因。论文首先分析导致SQL性能低下的常见原因，然后分析SQL调优应遵循的一般步骤，最后从如何降低I/O、避免对查询结果的高成本操作和多表连接中如何提高SQL性能进行了研究。鉴于目前ORACLE在数据库市场上的主导地位，论文将只针对ORACLE进行讨论。2 影响SQL性能的原因影响SQL性能的因素很多，如初始化参数设置不合理、导入了不准确的系统及模式统计数据从而影响优化程序(CBO)的正确判断等，这些往往和DBA密切相关。纯粹从SQL语句出发，笔者认为影响SQL性能不外乎以下四个重要原因：(1)在大记录集上进行高成本操作，如使用了引起排序的谓词等。(2)过多的I/O操作(含物理I/O与逻辑I/O)，最典型的就是未建立恰当的索引，导致对查询表进行全表扫描。(3)处理了太多的无用记录，如在多表连接时过滤条件位置不当导致中间结果集包含了太多的无用记录。(4)未充分利用数据库提供的功能，如查询的并行化处理等。第(4)个原因处理起来相对简单。论文将针对前三个原因论述如何提高SQL查询语句的性能。3 SQL优化的一般步骤SQL优化一般需经过发现问题、分析问题、提出解决措施、应用措施、测试性能几个步骤，如图1所示。“发现问题就是解决问题的一半”，因此在SQL调优过程中，定位问题SQL是非常重要的一步，一般可借助于ORACLE自带的性能优化工具如STATSPACK、TKPROF、AUTOTRACE等辅助用户进行，同时还应该重视动态性能视图如V$SQL、V$MYSTAT、V$SYSSTAT等的研究。图1 SQL优化的一般步骤4 SQL语句的优化 优化排序操作排序的成本十分高昂，当在查询语句中使用了引起结果集排序的谓词时，SQL性能必然受到影响。 排序过程分析当待排序数据集不是太大时，服务器在内存(排序区)完成排序操作，如果排序需要更多的内存空间，服务器将进行如下处理：(1) 将数据分成多个小的集合，对每一集合进行排序。(2) 服务器向磁盘申请临时空间，将排好序的中间结果写入临时段，再对另外的集合进行排序。(3) 在所有的集合均排好序后，服务器再将它们进行合并得到最终的结果，如果排序区尺寸太小，合并无法一次完成时，将分多次进行。从上述分析可知，排序是一种十分昂贵的操作，它消耗大量的CPU时间和内存，触发磁盘分页和交换操作，因此只要有可能，我们就应该在SQL语句中尽量避免排序操作。 SQL中引起排序的操作SQL查询语句中引起排序的操作大致有：ORDER BY 和GROUP BY 从句；DISTINCT修饰符；UNION、INTERSECT、MINUS集合操作符；多表连接时的排序合并连接(SORT MERGE JOIN)等。 如何避免排序1)建立恰当的索引对经常进行排序和连接操作的字段建立索引。在建立索引后，当服务器向这些字段发出排序请求时，将直接引用索引而不进行排序操作；当进行等值连接查询操作时，若建立连接的字段未建立索引，服务器进行的是排序合并连接(SORT MERGE JOIN)，连接操作的过程如下：对进行连接的两个或多个表分别进行全扫描；对每一个表中的行集分别进行全排序；合并排序结果。如果建立连接的字段已建立索引，服务器进行嵌套循环连接(NESTED LOOP JOINS)，该连接方式不需要任何排序，其过程如下：对驱动表进行全表扫描；对返回的每一行利用连接字段值实施索引惟一扫描；利用从索引扫描中返回的ROWID值在从表中定位记录；合并主、从表中的匹配记录。因此，建立索引可避免多数排序操作。2)用UNIION ALL替换UNIONUNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。大部分应用中是不会产生重复记录的，最常见的是过程表与历史表UNION 。因此，采用UNION ALL操作符替代UNION，因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。 优化I/O过多的I/O操作会占用CPU时间、消耗大量内存和占用过多的栓锁，因此有必要对SQL的I/O进行优化。优化I/O的最有效方式就是用索引扫描代替全表扫描。 应用基于函数的索引基于函数的索引(FUNCTION BASED INDEX，简记为FBI)提供了索引计算列并在查询中使用这些索引的能力。FBI的实质是对查询所需中间结果进行预处理。如果一个FBI与查询语句中的内嵌函数完全匹配，CBO在生成查询计划时，将自动启用索引范围扫描(INDEX RANGE SCAN)替换全表扫描(FULL TABLE SCAN)。考察下面的代码段并用AUTOTRACE观察创建FBI前后执行计划的变化。select * from emp where upper(ename)=’SCOTT’创建FBI前，很明显是全表扫描。Execution Plan……1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMPLOYEES' (Cost=2 Card=1 Bytes=22)idle>CREATE INDEX EMP_UPPER_FIRST_NAME ON EMPLOYEES(UPPER(FIRST_NAME))；索引已创建。再次运行相同查询，Execution Plan……1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'EMPLOYEES' (Cost=1 Card=1 Bytes=22)2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'EMP_UPPER_FIRST_NAME' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Card=1)这一简单的例子充分说明了FBI在SQL查询优化中的作用。FBI所用的函数可以是用户自己创建的函数，该函数越复杂，基于该函数创建FBI对SQL查询性能的优化作用越明显。 应用物化视图和查询重写物化视图是一个预计算结果集，其中通常包含聚集与多表连接等复杂操作。数据库自动维护物化视图，且随用户的要求进行刷新。查询重写机制就是用数据库中的替代对象(如物化视图)将用户提交的查询重写为完全不同但功能等价的查询。查询重写对用户透明，用户完全按常规编写访问数据库的查询语句，优化程序(CBO)自动决定是否对用户提交的查询进行重写。查询重写是提高查询性能的一种非常有效的方法，尤其是在数据仓库环境中针对汇总、多表连接以及其它高成本的操作方面。下面以一个非常简单的例子来演示物化视图和查询重写在优化SQL查询性能方面的作用。select ，，count(*)from emp，deptwhere by ，查询计划及主要统计数据如下：执行计划：-----------------------------------------……2 1 HASH JOIN (Cost=5 Card=14 Bytes=224)3 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'DEPT' (Cost=2 Card=4 Bytes=52)4 2 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP' (Cost=2 Card=14 Bytes=42)主要统计数据：-----------------------------------------305 recursive calls46 consistent gets创建物化视图EMP_DEPT：create materialized view emp_dept build immediaterefresh on demandenable query rewriteasselect ，，count(*)from emp，deptwhere by ，再次执行查询，执行计划及主要统计数据如下：执行计划：-------------------------------------……1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'EMP_DEPT' (Cost=2 Card=327 Bytes=11445)主要统计数据：------------------------------------79 recursive calls28 consistent gets可见，在建立物化视图之前，首先执行两个表的全表扫描，然后进行HASH连接，再进行分组排序和选择操作；而建立物化视图后，CBO自动将上述复杂操作转换为对物化视图EMP_DEPT的全扫描，相关的统计数据也有了很大的改善，递归调用(RECURSIVE CALLS)由305降到79，逻辑I/O(CONSISTENT GETS)由46降为28。 将频繁访问的小表读入CACHE逻辑I/O总是快于物理I/O。如果数据库中存在被应用程序频繁访问的小表，可将这些表强行读入KEEP池，从而避免物理I/O的发生。 多表连接优化最能体现查询复杂性的就是多表连接，多表连接操作往往要耗费大量的CPU时间和内存，因此多表连接查询性能优化往往是SQL优化的重点与难点。 消除外部连接通过消除外部连接，不仅使得到的查询更易于读取，而且性能也经常可以得到改善。一般的思路是，有以下形式的查询：SELECT …， SOME_TABLE，OUTER_JOINED_TO_TABLEWHERE …=OUTER_JOINED_TO_TABLE(+)可转换为如下形式的查询：SELECT …，(SELECT COLUMN FROM OUTER_ JOINED_TO_TABLE WHERE …)FROM SOME_TABLE； 谓词前推，优化中间结果多表连接的性能低下多数是因为连接操作与过滤操作的次序不合理，大多数用户在编写多表连接查询时，总是先进行连接操作再应用过滤条件，这导致服务器做了太多的无用功。针对这类问题，其优化思路就是尽可能将过滤谓词前推，使不符合条件的记录提前被筛选掉，只对符合条件的少数记录进行连接处理，这样可成倍的提高SQL查询效能。标准连接查询如下：Select ，sum()，sum()，sum()From product a，tele_sale b，online_sale c，store_sale dWhere and And >sysdate-90Group by ；启用内嵌视图，且将条件>sysdate-90前移，优化后代码如下：Select ，，， From product a，(select sum(sal_quant) tele_sale_sum from product，tele_saleWhere >sysdate-90 and =) b，(select sum(sal_quant) online_sale_sumfrom product，tele_saleWhere >sysdate-90 and =) c，(select sum(sal_quant) store_sale_sumfrom product，store_saleWhere >sysdate-90 and =) d，Where and ；5 结束语SQL语言在数据库应用中占有非常重要的地位，其性能的优劣直接影响着整个信息系统的可用性。论文从影响SQL性能的最主要的三个方面入手，分析了如何优化SQL查询的I/O、避免高成本的排序操作和优化多表连接。需要强调的一点是，理解SQL语句所解决的问题比SQL调优本身更重要，因此SQL调优需要系统分析人员、开发人员和数据库管理员密切协作。参考文献[1]Thomas Oracle by Design：Design and Build High-performance Oracle Application[M]，The McGral- Hill Companies，Inc，2003[2]Kevin Loney，George Koch，Oracle 9i：The Complete Reference[M]，The McGral-Hill Companies，Inc，2002[3] Oracle9i SQL Reference release 2()[OL/M]，. [4] Oracle9i Data Warehousing Guide release 2() [OL/M]，. [5]Alexey Danchenkov，Donald Burleson，Oracle Tuning：The Definitive Reference[OL/M]，Rampant Techpress，2006.[6] Oracle9i Database Concepts release 2() [OL/M]，. [7] Oracle9i supplied plsql packages and types reference release 2() [OL/M]，. http：// technology/
论文数据库设计需要按照以下数据内容按顺序排列即可。
1、学院数据实体：学院名称、负责人、办公电话、学院编号。
2、学生数据实体：学号、密码、姓名、性别、民族、籍贯、出生日期、身份证号、联系电话、Email、备注、学院编号、所在班级、角色名称、论文编号。
3、教师数据实体：教师编号、密码、学院编号、所在科室、发布选题、教育程度、职称、姓名、性别、政治面貌、联系电话、Email、角色名称、备注。
4、角色数据实体：角色名称、权限名称。权限数据实体：权限名称、角色名称。以上的实体都是基本的数据实体。
由于操作模块的名称对应该权限，在程序初始化时这些数据都应该添加，教师论文管理系统的目的进行论文管理，因此还要包括如下的几个数据实体：
1、论文数据实体：论文编号、学院、作者、刊物名称、论文题目、收录情况、教师编号、学号、影响力、影响因子、引用次数、备注。
2、评审数据实体：教师编号、学号、论文编号、论文题目、评审意见、总分。
将数据概念结构设计转化为SQLSERVER2005数据库系统所支持的实际数据库模型，就是数据库的逻辑结构。在实体以及实体之间的关系基础上，形成数据库中的表格以及各个表格之间的关系。
扩展资料：
论文数据库设计注意事项：
1、标题。标题应鲜明、准确、精练地直接概括所进行的研究实践的主要内容和结果，正标题一般不超过20个字，如需有副标题，副标题一般不超过28个字。
2、内容提要。在主体内容前用200－500字扼要介绍论文的主要内容、采用的方法和得出的主要结论。
3、关键词。按照与论文内容紧密程度，另行依次列出3－5个关键词。
4、英文翻译内容。中文的标题、作者姓名、指导教师姓名、内容提要、关键词应翻译成英文。
参考资料：百度百科-文献数据库
1、知网硕博论文查重系统——学术不端文献检测系统知网查重主要用于硕博论文定稿查重检测修改，检测结果与高校查重定稿一致。数据库范围：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源CNKI大成编客-原创作品库学术论文联合对比库个人比对库2、知网本科论文查重系统——“中国知网”大学生论文检测系统PMLC知网查重系统即大学生毕业论文定稿检测系统，与高校为同一检测系统。数据库范围：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库大学生论文联合对比库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源CNKI大成编客-原创作品库个人比对库3、知网期刊论文查重系统——期刊学术不端文献检测系统期刊学术不端文献检测系统主要针对投稿定稿查重、职称论文审查查重数据库范围：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源个人对比库CNKI大成编客-原创作品库论文查重可以去上学吧论文查重网站
查重表格能查出来。表格里的的内容能不能被检测到，这需要依赖于表格转化TXT文本格式是不是还有。换句话说一般的表格主题内容是能被检测到的。就是无论是PDF或是Word等文件格式都是会整理成文本TXT文件格式来对比查重数据库。论文中的主题内容转TXT文件格式后依旧存在着，那这一部分主题内容便是论文查重检测系统一定会检测的主题内容。 扩展资料 常用的文档检测系统如何处理表格：一、papertime论文查重系统：对于papertime系统，粘贴论文内容以进行检查是非常普遍的。毫无疑问，如果粘贴表格和表单的内容将以正文的形式粘贴到系统的`提交页面上，papertime系统并且还有自建库检测，自建库是用户自主建立的论文对比源。在写作过程中将参考过的论文上传到自建库后，提交论文检测时勾选自建库，系统将论文与自建库和本地库，以及网络库同时进行对比检测。因此将论文内容将进行检查和比较。二、paperfree论文查重系统：paperfree系统以Word文件的形式提交给系统进行比较，我们将看到报告中的表格处理，并会对表格的内容进行识别检测。但是它实际上比较了表的内容。
知网查重的数据库范围如下：
知网查重的检测范围为提交的文档中所有文本型内容，其所包括：目录、正文、致谢、附录、表格及公式，知网查重的检测方式为通篇上传，这会导致所提交的论文格式影响最后的论文查重检测结果。
在知网中，使用较多针对性也较强的数据库有中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库和大学生论文联合对比库，而在不同的数据库支持下的系统中其检测的范围和结果也会不尽相同。
一、毕业论文论文查重哪些部分
首先一篇完整的毕业论文主要包括以下内容：封面、声明、中英文摘要、目录、主要符号对照表、正文、致谢、参考文献、附录、原创性声明或者授权声明、个人简历、导师简介、学习期间发表的学术论文等部分组成。其中正文部分，通常是由引文、摘要、各部分章节、总结等部分组成。
大多数高校在每年毕业季时，都会统一发通知说明学校的毕业论文规范和查重说明，学校会统一下发论文样式等内容，一般会详细说明查重的范围。要是学校有具体的要求，那提交到学校的时候必须按照学校所要求的来哦。
二、论文查重具体查什么
论文查重，在上传查重系统检测时，是全文上传的。通常论文查重也是全文内容都需要查重，但查重重点一般为论文正文内容，部分高校会明确规定只查重论文正文，对于这种情况，知网论文查重时仅需上传论文正文即可。根据论文的章节分章之后，在各章节分别检测查重，得出章节查重率，以及全文查重率。
章节区分一般以论文的目录为基准，论文的目录、参考文献、摘等内容都可以被论文查重系统所识别。
论文查重系统在检测论文时，一般都会对论文表格进行查重，并且还能识别表格中的数据，查重结果出来后，在论文查重报告中会显示表格部分的重复率情况。目前能准确识别论文表格并检测其重复率的查重系统应该只有知网了，知网查重系统自上线以来，查重算法一直遥遥领先，可以有效识别表格、文本框等一些特殊格式中的文本内容。
会的，如果确实要引用别人的表格，可以通过技术处理规避重复率
现在论文的内容是多种多样的，任何格式的内容都会出现。在这里，小编将谈论文中表格的问题。你知道毕业论文表格需要重复检测吗？接下来，让paperfree小编简单介绍一下。 第一，毕业论文表格会查重吗？ 一般情况下，论文中的表格不会被查重，但一般的查重系统会检测到论文中的表格格式。如果是正确的格式，论文查重系统会直接跳过这一部分，不会被查重。现在很多论文查重系统都不会查重论文中表格的内容。就学校内部查重系统而言，虽然经过多年的发展，但仍然无法识别和查重论文中表格的格式，查重时只能直接跳过，不能查重这部分的内容。但是如果你在表格中填写文字，你可能会检测到。 第二，论文中对表格内容格式的要求是什么？ 事实上，对论文中表格的内容没有特殊要求，对字体等也没有特殊要求。只需要保持论文中表格中的内容字体大小和论文正文大小即可，但其字体仍与论文正文字体相同即可。有些人会问，能不能直接把别人的表格复制到自己的论文里？事实上，毕业论文查重系统是检测不到的，但是表格里面的内容是可以查重的。我们对于引用别人的内容一定要进行引用标注。
通常情况下，论文当中的数据与表格也会进行有效查重的，这样才可以达到更加科学严谨的论文书写效果，让它的论述更具代表性，专业性，以及规范性，让人能够更好地理解它的主要内容和意思。
因为查重系统在处理的时候，会有一个文本转换的过程，表格内的文字可以转换为文本内容。所以会查重到，你可以做成图片，这样就查重不到啦。↓
问题一：论文查重表格要查吗 你好的！@ 表格里的也会查的！ 只要不是图片的话都会被查出来！ 你可以将表格截图先逃过查重！ 弄完之后再将表格贴回去就成！ 我们都这么弄的！ ==================论文写作方法=========================== 论文网上没有免费的，与其花人民币，还不如自己写，万一碰到人的，就不上算了。 写作论文的简单方法，首先大概确定自己的选题，然后在网上查找几份类似的文章，通读一遍，对这方面的内容有个大概的了解！ 参照论文的格式，列出提纲，补充内容，实在不会，把这几份论文综合一下，从每篇论文上复制一部分，组成一篇新的文章！ 然后把按自己的语言把每一部分换下句式或词，经过换词不换意的办法处理后,网上就查不到了,祝你顺利完成论文! 问题二：多简单的表格在论文查重时都查不出来吗 不会，这个吗 我给你份吧 问题三：查重能查出表格吗 论文查重表格要查吗 相关查重系统名词的具体作用： 查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。 一个是自写率 就是自己写的 一个是复写率 就是你抄袭的 还有一个引用率 就是那些被画上引用符号的 是合理的引用别人的资料 知网是全选检测，附录也是检查的。 关于学校查重率、相似率、抄袭率： 问题四：本科生论文查重时表格和文字也要查吗 现在的论文检测系统都是不能查重表格和图片的哦，就算是专业做检测系统的gocheck也一样不能查。 问题五：论文查重时表格里的东西是不是查不出来 论文查重时表格里的东西数据那些是出掉表格还是能够查重出来的。 你可以用PaperRight论文查重去查重下，这个查重最严格，精准度挺高的 问题六：知网查重为什么表格里的内容也会查 因为查重系统在处理的时候，会有一个文本转换的过程，表格内的文字可以转换为文本内容。所以会查重到，你可以做成图片，这样就查重不到啦。↓ 问题七：中国知网论文查重，查表格吗 可以肯定的告诉你，不查表格，而且公式也不查（前提是公式编辑器） 问题八：知网论文查重 表格里的内容也会查吗 反正一起放进去查就是了，就算表格被查了，重复了，你也不能改啊 问题九：知网查重表格里的字会被检测和其他文章相似吗 必须会的。可以把表格换成图片格式的，就查不出了。 问题十：论文查重时把表格去掉有影响吗 教育部出于全国学术不端公平性都会要求学位论文的学术不端的检测，市面上的查重软件一般用于高校对于硕士和博士论文采用的检测系统或是用户自己提前进行自查检测，目前查重软件主要有百度学术论文助手、知网、Paperpass、万方、维普等等。下面以百度学术论文助手为例： 1、检测文档格式的要求 百度学术论文助手查重系统对学位论文检测支持整篇上传，但文档格式对检测结果可能会造成影响，最终交稿格式按规范提交检测，可以将影响降到最小。系统的算法比较复杂，每次修改论文后再测可能会有第一次没测出的小段抄袭（该小段不会超过200 字，并且二次修改后论文一般会大大降低抄袭率） 。 2、检测对比库的问题 目前所公布的对比库包括：学术期刊总库，学位（博士，硕士，学士）论文全文数据库，会议论文全文数据库，报纸全文数据库，图书全文数据库，专利全文数据库，博客全文数据库，网络文档数据库，互联网文献数据库，英文数据库，年鉴数据库，标准库，用户共享库等，一些个人比对库和部分书籍不在百度学术论文助手的查重比对库中，所以，来源于这些的文献，是检测不出抄袭的。百度学术论文助手查重系统是目前市场上很成熟，检测速度很快，结果很准的一套检测系统。 3、关于分段和分章出结果的问题 上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果学校的目录设置符合百度学术论文助手系统内置的分章判断条件，系统就会按章检测，分章出结果，否则会分段出结果。关于分段或分章主要涉及的阀值。建议，无论是分章还是分段，保持和学校一致即可。 4、关于引用的内容如何检测出来的问题 引用了别人的段落或句子，没有检测出来，引用标注了出处，算抄袭。”首先，引用算不算抄袭，与标注出处没有任何关系，引用能不能检测出来，与系统准不准确也没有关系。所有这些都靠系统的阀值来决定。查重系统对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值。以通常阀值设置3%为例，以段落（或章节）的字数来计算，单篇文献低于3%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段文字中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1（第一章）有10000 字，那么引用A 文献300字（10000 乘以3%=300）以内，是不会被检测出来的。若引用B文献超过300字，那么B文献分布于第一章中的抄袭都会被红字标注，不管位于第一章何处，即使打断成句子，只要超过20字就会被标注。 所以，通常一篇文章的引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不易被检测出来的。 但关于一些引用的为什么也算抄袭，还是因为前面阀值问题，高于设置阀值的标准就会统一算抄袭，一旦超标，即使标注了引用也无济于事。举例说明：某篇论文第一章有5000 字，那么第一章中，就只能引用A文献150 字以下，否则会被系统认为是抄袭。第二章4000 字，那么只能引用A 文献120字以下，否则会被系统认为是抄袭。第三章8000 字，第四章7000 字，分别为240 字以下和210 字以下，以此类推。综上所述，引用超标的计算方式是按章计算，这与抄袭的计算方式是一样的。 5、关于系统是怎么计算抄袭的问题一篇论文的抄袭被检测出来的条件是13或20个字符单位以上的相似或抄袭都会被红字标注。 6、抄袭的修改方式 针对标红文字的修改方式除了第4点里面中提到的外，还有改词、换句、改变描述方式（变原句为倒装句、被动句、主动句等）、打乱段落顺序、删除关键词汇、关键句等。使用以上方法结合，可有效降低复制比，保证顺利通过。总体来说，需要在保证修改后句子通顺的前提下，尽......>>
有过学术不端论文查重经验的人都知道，表格一般是不会参与查重。但也有人说，学术不端的查重系统会查表格。那表格到底要不查重呢？实际上，在查重技术日趋成熟的今天，表格也需要进行查重。也就是说，如果表格中的内容抄袭太多，系统就会判定其重复；下面以学术不端查重检测系统为例，进一步说明查重表格是必要的。 首先，我们知道了学术论文的查重系统是以 Word文件的方式提交给系统进行查重。而且，我们可以清楚地看到，表格将被识别并显示出表格的内容区域。因此，事实上，学术不端论文检测系统能够快速地识别表格和对比。假定表格和表格内容以正文形式粘贴到系统提交页面。这时，表中的内容，最终将被处理并提交给系统，以比较重复速率。 学术不端查重算法已日趋成熟，图片、表格、文本框等均可完全识别，学术不端查重版上线，学术不端查重版，学术不端查重系统会把图片中的公式、脚注等全部识别出来。也就是说，当对表格进行检查时，就可以计算了。 许多人觉得解决重复率过高这个问题的办法，就是用图画来代替表格数据，实在是不行的。您可向指导老师咨询，表格内容请改写或引用，请勿直接复制。如果存在抄袭行为，学术不端的查重系统一定会在第一时间发现，并标记为红色。
知网查重的数据库范围如下：
知网查重的检测范围为提交的文档中所有文本型内容，其所包括：目录、正文、致谢、附录、表格及公式，知网查重的检测方式为通篇上传，这会导致所提交的论文格式影响最后的论文查重检测结果。
在知网中，使用较多针对性也较强的数据库有中国学术期刊网络出版总库、中国博士学位论文全文数据库和大学生论文联合对比库，而在不同的数据库支持下的系统中其检测的范围和结果也会不尽相同。
一、毕业论文论文查重哪些部分
首先一篇完整的毕业论文主要包括以下内容：封面、声明、中英文摘要、目录、主要符号对照表、正文、致谢、参考文献、附录、原创性声明或者授权声明、个人简历、导师简介、学习期间发表的学术论文等部分组成。其中正文部分，通常是由引文、摘要、各部分章节、总结等部分组成。
大多数高校在每年毕业季时，都会统一发通知说明学校的毕业论文规范和查重说明，学校会统一下发论文样式等内容，一般会详细说明查重的范围。要是学校有具体的要求，那提交到学校的时候必须按照学校所要求的来哦。
二、论文查重具体查什么
论文查重，在上传查重系统检测时，是全文上传的。通常论文查重也是全文内容都需要查重，但查重重点一般为论文正文内容，部分高校会明确规定只查重论文正文，对于这种情况，知网论文查重时仅需上传论文正文即可。根据论文的章节分章之后，在各章节分别检测查重，得出章节查重率，以及全文查重率。
章节区分一般以论文的目录为基准，论文的目录、参考文献、摘等内容都可以被论文查重系统所识别。