一、互联网的核心是数据库吗？

互联网基础设施的五大核心领域：高性计算机、操作系统、数据库技术、网络交换技术和信息资源库全部被美国IT巨头垄断。

全球92.3%的个人计算机和80.4%的超级计算机采用了英特尔芯片， 91.8%的个人计算机采用了微软操作系统．98%的服务器核心技术掌握在IBM 和惠普手中，数据库软件的89.7%被甲骨文和微软控制，网络交换核心专利技术93.5%掌握在美国企业手中。

二、为什么要使用互联网数据库？

在当今这个互联网高速发展的时候时代的今天，我们许多时候撰写论文，解决一些重大课题和研究方向的问题都需要借助查找一些资料和研究成果，故此时我们就需要使用互联网数据库，而且相对于个图书馆，资料所，互联网数据库更加方便和便捷，而且还可以挑选更多的资料

三、互联网数据库怎么引用参考文献？

1 引用参考文献的方法可以通过在文中插入对应的引用标记，再在文末列表中列出所有的参考文献。2 这样做的原因是为了确保文章的可信度和可验证性，可以让读者了解到作者所使用的文献来源，同时也是尊重他人知识产权的表现。3 在互联网数据库中，引用参考文献需要遵循相应的格式要求，一般采用APA、MLA或者Chicago等风格，需要包括文献作者、出版日期、文章标题、期刊名称等信息。同时，也需要注意引用标记的设计和文献排版的规范。

四、互联网数据库管理工作形式？

岗位职责 （1）数据库的安装及日常维护、性能优化等工作；

（2）RAC、Dataguard的安装、配置及后续维护；

（3）数据库故障分析、处理以及后续改善；

（4）制定数据库的容灾、监控方案并实施，确保数据安全和业务稳定；

（5）编写数据库相关操作手册及维护技术文档；

（6）负责数据库备份及恢复策略方案的制定实施，保障数据安全，提升数据服务质量。

五、互联网电影数据库原理

互联网电影数据库是一个中央化的在线数据库，存储着大量电影相关的信息，包括电影的基本信息、演员表、导演、剧情梗概以及用户评价等。它的原理是通过收集互联网上的电影数据，并将这些数据结构化存储，为用户提供便捷的电影查询和浏览体验。

互联网电影数据库的核心技术

互联网电影数据库的核心技术之一是网络爬虫。通过网络爬虫技术，数据库团队可以自动地从各种电影网站上获取电影相关数据，比如电影名称、演员、剧情简介等。这些数据被抓取后，经过清洗和结构化处理，存储到数据库中，方便用户检索。

另一个重要的核心技术是信息抽取和实体识别。通过这些技术，数据库可以从抓取的文本数据中，提取出电影的各种属性，如导演、演员、上映日期等。同时，数据库也会识别和链接相关实体，比如将电影和演员之间建立关联关系，以便用户进行更精确的搜索和浏览。

互联网电影数据库的应用

互联网电影数据库的应用广泛，不仅可以为电影爱好者提供便捷的查找和了解电影的途径，还能够为电影产业提供数据支持。

对于电影爱好者而言，互联网电影数据库是一个宝贵的资源。用户可以通过数据库快速查找电影信息，了解电影的基本情况、演员信息、剧情梗概等。数据库通常还提供用户评价和评分，帮助用户更好地选择和评估电影的质量。通过数据库的推荐系统，用户还可以发现自己可能感兴趣的其他电影，丰富电影观影体验。

对于电影产业而言，互联网电影数据库也扮演着重要的角色。制片方和发行方可以通过数据库更好地了解电影市场和观众喜好，调整电影的宣传策略和发行计划。同时，数据库中的用户评价和评分也为电影的口碑营销提供了参考。另外，数据库可以成为电影推广的平台，提供电影预告片、海报和剧照等资料，为电影的宣传提供渠道。

互联网电影数据库的挑战和展望

尽管互联网电影数据库在提供电影信息方面已经取得了巨大的成功，但仍面临一些挑战。

首先是信息的准确性和完整性。互联网上存在大量的电影信息，但并非都是准确和规范的。数据库团队需要对这些数据进行筛选和清洗，保证存储的数据质量。此外，电影信息的完整性也是一个挑战，因为并非所有电影都拥有完整的基本信息和演员表。解决这些问题需要数据库团队加强数据管理和维护。

其次是数据库的更新和维护。互联网上的电影信息在不断变化和更新，数据库需要及时更新和维护，保证用户能够获取到最新的电影信息。这需要数据库团队与电影行业保持良好的合作关系，获取最新的电影数据。

展望未来，互联网电影数据库有着广阔的发展前景。随着人工智能和大数据技术的发展，数据库可以更加智能地推荐电影、个性化用户体验。数据库还可以通过数据分析和挖掘，帮助电影产业做出更准确的决策，推动行业发展。

总之，互联网电影数据库的原理和应用为电影爱好者和电影产业带来了巨大的便利。随着技术的不断进步，数据库将继续发挥重要作用，推动电影产业的发展和创新。

六、互联网电影数据库技术

互联网电影数据库技术的崛起

互联网电影数据库技术已经成为了电影行业的重要组成部分。随着在线媒体的快速发展，用户对电影信息的需求也越来越高。互联网电影数据库技术的出现，填补了用户获取电影信息的空白，为他们提供了全面、及时的电影资讯。

互联网电影数据库技术是指通过互联网储存和提供电影相关信息的系统。它包含了电影的基本信息和注解，如影片的导演、演员、剧情简介、海报、评分等。这些信息可以通过电影数据库进行检索和展示。

互联网电影数据库技术的崛起得益于云计算和大数据技术的发展。云计算大大降低了存储和计算成本，使得电影数据库可以存储大量的数据并提供快速的检索和分析功能。而大数据技术则能够处理庞大的数据量，为用户呈现更准确、个性化的电影推荐。

互联网电影数据库技术的应用

互联网电影数据库技术的应用非常广泛。除了为用户提供电影信息外，电影数据库还可以应用于电影产业的其他方面。

首先，互联网电影数据库技术可以为电影制作提供便利。影片的导演、制片人等创作人员可以通过电影数据库查阅各种电影资料，了解其他电影的创作经验和技术要点，从而提高自己的创作水平。同时，电影数据库还可以为他们提供市场分析，评估观众对某类电影的需求，帮助他们制定营销策略。

其次，互联网电影数据库技术还可以为电影评论和研究提供支持。研究人员可以通过电影数据库获取大量电影的数据，并进行统计和分析。他们可以研究电影的发展趋势、观众的喜好和评价标准，为电影行业提供有价值的研究成果。

最后，互联网电影数据库技术还可以为电影推荐系统提供数据支持。根据用户的浏览历史和评分记录，电影数据库可以为用户推荐符合其喜好的电影。这种个性化的推荐系统可以帮助用户发现更多自己喜欢的电影，提高他们的观影体验。

互联网电影数据库技术的挑战

互联网电影数据库技术在飞速发展的同时，也面临着一些挑战。

首先，数据的质量和准确性是一个重要问题。电影数据库中的数据往往来自于各个渠道和来源，质量参差不齐。有些电影的信息可能不完整或错误，这会给用户带来困扰。因此，电影数据库需要加强数据的质量控制，确保提供用户可信赖的电影信息。

其次，数据的更新和及时性也是一个挑战。随着影片的上映和撤档，电影的相关信息会发生变化。电影数据库需要及时更新这些信息，以保证用户获取的是最新的资讯。同时，对于正在上映的电影，数据库需要及时收集和整理用户的评分和评论，以反映观众的反馈。

最后，用户隐私和数据安全也是一个需要关注的问题。在互联网电影数据库中，用户的个人信息和浏览记录可能被收集和存储。电影数据库需要加强数据保护措施，保证用户的隐私安全，并合规处理用户数据。

互联网电影数据库技术的未来发展

互联网电影数据库技术在未来有着广阔的发展前景。随着人们对电影的需求不断增长，电影数据库的重要性也将逐渐凸显。

首先，互联网电影数据库技术将更加智能化。通过融合人工智能和机器学习技术，电影数据库可以更加准确地理解用户的喜好和口味，为用户推荐更符合其品味的电影。同时，电影数据库还可以自动分析电影的剧情、情绪和主题，为用户提供更深入的观影建议。

其次，互联网电影数据库技术将更加社交化。用户可以通过电影数据库与其他电影爱好者交流和分享观影体验。他们可以在电影数据库上发布评论、评分和心得，与其他用户互动。这种社交化的环境将为用户带来更多的乐趣和互动。

最后，互联网电影数据库技术将更加全球化。随着电影行业的国际化趋势，用户对于国外电影的需求也在增加。互联网电影数据库将更加注重收录国外电影的信息，为用户提供更全面的电影选择。同时，通过多语种支持和国际化的用户界面，电影数据库可以更好地满足全球用户的需求。

总结起来，互联网电影数据库技术的崛起为用户提供了便捷的电影信息获取途径，为电影行业带来了更多的商业机会。虽然面临一些挑战，但互联网电影数据库技术仍然有着广阔的发展前景。期待它在未来能够不断创新和进步，为观众提供更好的电影体验。

七、互联网大数据库

互联网大数据库在当今信息时代扮演着至关重要的角色。随着互联网的普及和发展，越来越多的数据被存储和流通，这些数据形成了互联网大数据的基础。而互联网大数据库则是支撑这一切的核心。

互联网大数据库的定义

互联网大数据库指的是规模庞大、内容繁杂的数据集合，在互联网上被大规模地收集、存储和管理。这些数据可能来自各个领域，如社交媒体、电子商务、科研等，涵盖了各种类型的信息。

互联网大数据库的特点

• 规模庞大：数据量巨大，难以用传统的方式进行处理和分析。
• 多样性：包含了各种类型、各种形式的数据，涵盖了多个领域。
• 实时性：数据更新频率高，需要及时处理和更新。
• 隐私性：涉及到大量用户隐私信息，需要严格保护。

互联网大数据库的应用

互联网大数据库在各个领域都有着广泛的应用。在商业领域，通过对大数据的分析可以帮助企业更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更精准的营销策略。在科研领域，大数据分析可以加快科研进程，发现新知识和规律。在政府部门，大数据可以用于城市规划、资源配置等方面。

互联网大数据库的挑战

尽管互联网大数据库带来了诸多便利，但也面临着一些挑战。其中包括数据安全、数据质量、数据隐私等问题。另外，由于大数据处理需要消耗大量的计算资源，成本也是一个挑战。

互联网大数据库的发展趋势

随着技术的不断进步，云计算、人工智能等新技术的应用，将为互联网大数据库的发展带来新的机遇。未来，互联网大数据库将更加智能化、个性化，能够更好地满足用户需求。

结语

互联网大数据库是当今信息社会中不可或缺的一部分，它的发展和应用影响着我们的生活、工作甚至整个社会。我们需要不断创新，解决各种挑战，更好地利用互联网大数据库这一强大工具，推动社会进步和发展。

八、sqlserver如何链接到互联网上，局域网以外的数据库？

远程数据库服务器防火墙要开端口，默认是1433，强烈建议修改默认端口；远程数据库服务器有固定公网IP。然后客户端就可以链接远程数据库。在互联网上数据安全受到的威胁很多，如不是必须，建议不要通过公网直接链接数据库。建议使用远程控制等方式本机或者局域网内链接数据库进行操作。

九、如何建立数据库，利用什么软件建立数据库？

啥叫数据库？excel也可以算，access也可以算，mysql也可以算，hbase也可以算，你要数据库干啥，决定了你怎么搭建数据库。

十、数据库设计?

本文档明确数据库设计原则和规范，规范数据库对象命名方式，见名知意，强化分工，保证数据库高效稳定运行

1 数据库设计原则

1) 充分考虑业务逻辑和数据分离，数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统，尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图，不用触发器。

2) 充分考虑数据库整体安全设计，数据库管理和使用人员权限分离。

3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求，结合主机、存储等需求，做好数据库性能设计。

4) 充分考虑数据增长模型，决策是否采用“分布式（水平拆分或者垂直拆分）”模式。

5) 充分考虑业务数据安全等级，设计合适的备份和恢复策略。

2 设计规范

2.1 约定

1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF，尽量减少非标准范式或者反模式使用。

3NF规定：

Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。

Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。

Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。

常见关键字（不得直接作为相关命名）：range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等，更多请参考 MySQL 官方保留字。

2) 数据库和表的字符集统一：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

2.2 表设计规范

1) 应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。

2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，不会出现职责描述缺失或多余。

3) 应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性地建立组合属性的索引。

4) 尽量少采用存储过程。

5) 设计出的表要具有较好的使用性。

6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性。

2.3 字段规范

1) 一行记录必须表内唯一，表必须有主键。

2) 如果数据库类型为MYSQL ，应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE，建议使用UUID为主键。

3) 日期字段，如需要按照时间进行KEY分区或者子分区，则使用VARCHAR2类型存储，存储格式为：YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列，则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。

4) 字段名称和字段数据类型对应，如DATE命名字段，则存储时间精确到日，如TIME命名字段，则存储时间精确到时分秒，甚至毫秒。

2.4 命名规范类

2.4.1 约定

1) 数据库对象命名清晰，尽量做到见名知意，在进行数据库建模时备注对象，便于他人理解。

2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词

3) 数据库类型为ORACLE，则使用驼峰式命名规范

4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符

3 管理范围

管理数据库中所有对象，包括库，表，视图，索引，过程，自定义函数，包，序列，触发器等

3.1 建库

1) 数据库名：采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接

2) 数据库编码规则及排序规则：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

3) 建库其他要求：库名与应用名称尽量一致

3.2 建表

表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长，则从前面单词开始截取，保留单词前三位，保留完整的最后一个单词，如果依然超长，则保留前面单词首字母，直接和最后一个单词连接；临时表命名以TMP开头，命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母；表名不能直接采用关键字命名

1) 表命名：采用“业务名称_表的作用”格式命名（例如：alipay_task / force_project / trade_config）

2) 建表其他要求：表名长度不能超过30个字符；一定要指定一个主键字段；必须要根据业务对表注释；如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释；

3) 表必备字段：

`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态（1删除、0未删除）',

`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态（1启用、0作废）',

`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',

`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',

`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

3.3 建字段

1) 字段命名：

表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息，使用名词性质英文单词表示，如需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名；字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字；表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint；表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除

2) 字段类型、长度

如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型；小数类型为 decimal；id 必为主键，类型为 bigint unsigned；应尽量以自增INT类型为主键；优先选择符合存储需要的最小的数据类型；将字符串转化为数字类型存储；对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648，unsigned int 0-2147483648，有符号比无符号多出一倍的存储空间；varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节，过大的长度会消耗更多的内存；避免使用text\BLOB数据类型，建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中，text\BLOB类型只能使用前缀索引；避免使用enum数据类型，修改enum需要使用alter语句，enum类型的order by操作效率低，需要额外操作，禁止使用数值作为enum的枚举值；尽可能把所有列定义为not null，索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间，进行比较和计算时要对null值做特别的处理；禁止字符串存储日期型的数据，缺点1：无法用日期函数进行计算和比较，缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间；使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小；财务的相关金额使用decimal类型，decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度，float、double非精准浮点数

3) 字段其他要求

字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段，属性 字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）、字段必须根据业务进行注释。

3.4 建索引

主键索引名为 pk_字段名；唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。

说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。

3.5 创建数据库表视图

1) 视图命名：以"v_项目名/模块名_用途"格式命名

2) 视图其他要求：视图名称长度不能超过30个字符

3.6 建存储过程及自定义数据库函数

1) 存储过程命名：以"sp_用途"格式命名

2) 自定义数据库函数：以“fn_用途”格式命名

3) 存储过程或自定义数据库函数：参数命名以“p_”开头命名；内部变量命名以“v_”开头命名；游标命名以“cur_loop_”开头命名；循环变量命名以“i_found_”开头命名。

3.7 建数据库用户

用户命名：采用授权用户姓名全拼小写命名

3.8 其他要求

1) 查询大数据表，参数字段需建索引；

2) 数据库表、字段删除或变更操作（a-不需要的表或字段，一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段，先备注作废原表或原字段，再创建新表或新字段，且备注好作废原因。）；