哪里能查询到历年中国GDP平减指数

这个数据统计局会每年公布，但是没有历年的，你可以分年度去统计局查，也可以去查现成的结果，有人汇总在人大经济论坛上面。

如果你想看文档同时看到做新公布的话，可以给你个前瞻网数据库，去下载。

网站：>

3具体的历年数据基本是 这个样子。如图

你可以去这个网站下载文档>

且从化妆品网购规模来看，前瞻产业研究院发布的《2016-2021年中国互联网+化妆品行业深度调研及投资机会分析报告》数据显示，2015年我国化妆品网购市场规模将达到1180亿元，而化妆品网购交易规模占化妆品零售总额的比重由2009年的840%逐年增长至2015年的33%左右。由此可见，随着互联网的兴起，化妆品线上企业逐渐挤压了传统线下企业的市场。

互联网为何能够改变消费者购买化妆品的习惯？笔者认为，购买化妆品的消费者80%为女性，除了便利性以外，女性消费者考虑更多的则是产品价格，而互联网购买则更有价格优势。以法国高端化妆品牌雅诗兰黛为例，2015年7月1日，我国日用消费品几口关税税率下调后，50ml的雅诗兰黛小棕瓶价格是850元；美国税前价是571元；相比之下，国内化妆品电商平台乐蜂网上同一产品价格是679元。大部分消费者不可能为了购买一款化妆品专门飞往国外进行购买，因此化妆品电商平台则成了消费者的选择。

Scopus是一个新的导航工具，它涵盖了世界上最广泛的科技和医学文献的文摘、参考文献及索引。Scopus收录了来自于许多著名的期刊文献

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Wiley、Springer、Nature、AmericanChemical

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进入信息化市场，数据库的重要性日益凸显，目前数据库主要分为数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。我国数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主。

金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同。未来，在企业崛起、国家利好政策和资本关注等因素推动下，我国数据库行业市场规模有望接近7百亿元。

本文核心数据：数据库产品分布、数据库市场规模

数据库主要分为三大类

在信息化时代，数据库已经逐渐应用于各行各业。数据库主要分为三大类：数据库产品、数据库服务和数据库支撑体系。

数据库产品主要由关系型数据库、非关系型数据库、混合型数据库及数据库周边工具构成。

数据库服务是指围绕数据库的咨询规划、实施部署和运维运营等环节，为数据库系统的正常、高效、持续、安全使用提供信息技术服务工作。

数据库支撑体系由从事数据库学术研究、人才培养、开源社区、评测认证等工作的相关主体共同构成。

数据库产品以关系型为主，非关系型数据库以键值型数据库为主

目前，我国数据库产品主要以关系型为主，非关系型及混合型数据库较少。截止2021年6月，我国关系型数据库共有81个，非关系型数据库共有54个。在非关系型数据库中，键值型数据库占比最高，占非关系型数据库的926%。

五大行业应用较广，应用特点各不相同

在我国，金融、电信、政务、制造和互联网为我国数据库应用最为广泛的领域，但是它们的应用特点各不相同，金融、电信的IT监管环境较为严格、数据业务较为复杂、核心数据业务呈现“强事务”的特点，而对成本敏感度较低。与之相反的是，互联网领域对IT监管环境较弱，但是对成本敏感度较高。

市场规模有望接近7百亿元

虽然目前我国数据库较欧美国家发展规模较小，2020年我国数据库市场规模约占全球数据库市场规模的52%，约为2409亿元。

但是，随着我国浙江智臾、涛思数据等为代表的时序数据库企业不断涌现，同时得到政策政策以及资本关注，我国数据库行业有望迎来新一轮的增长，2025年我国数据库市场规模有望接近7百亿元。

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 *** 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、SQLServer的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQLServer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、CrystalReport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PASWStatistics;我从30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、SwiffChart软件：制作图表的软件，生成的是Flash。

随着计算机技术越来越广泛地应用于国民经济的各个领域 在计算机硬件不断微型化的同时 应用系统向着复杂化 大型化的方向发展 数据库是整个系统的核心 它的设计直接关系系统执行的效率和系统的稳定性 因此在软件系统开发中 数据库设计应遵循必要的数据库范式理论 以减少冗余 保证数据的完整性与正确性 只有在合适的数据库产品上设计出合理的数据库模型 才能降低整个系统的编程和维护难度 提高系统的实际运行效率 虽然对于小项目或中等规模的项目开发人员可以很容易地利用范式理论设计出一套符合要求的数据库 但对于一个包含大型数据库的软件项目 就必须有一套完整的设计原则与技巧

一 成立数据小组

大型数据库数据元素多 在设计上有必要成立专门的数据小组 由于数据库设计者不一定是使用者 对系统设计中的数据元素不可能考虑周全 数据库设计出来后 往往难以找到所需的库表 因此数据小组最好由熟悉业务的项目骨干组成

数据小组的职能并非是设计数据库 而是通过需求分析 在参考其他相似系统的基础上 提取系统的基本数据元素 担负对数据库的审核 审核内容包括审核新的数据库元素是否完全 能否实现全部业务需求 对旧数据库（如果存在旧系统）的分析及数据转换 数据库设计的审核 控制及必要调整

二 设计原则

规范命名 所有的库名 表名 域名必须遵循统一的命名规则 并进行必要说明 以方便设计 维护 查询

控制字段的引用 在设计时 可以选择适当的数据库设计管理工具 以方便开发人员的分布式设计和数据小组的集中审核管理 采用统一的命名规则 如果设计的字段已经存在 可直接引用 否则 应重新设计

库表重复控制 在设计过程中 如果发现大部分字段都已存在 开发人员应怀疑所设计的库表是否已存在 通过对字段所在库表及相应设计人员的查询 可以确认库表是否确实重复

并发控制 设计中应进行并发控制 即对于同一个库表 在同一时间只有一个人有控制权 其他人只能进行查询

必要的讨论 数据库设计完成后 数据小组应与相关人员进行讨论 通过讨论来熟悉数据库 从而对设计中存在的问题进行控制或从中获取数据库设计的必要信息

数据小组的审核 库表的定版 修改最终都要通过数据小组的审核 以保证符合必要的要求

头文件处理 每次数据修改后 数据小组要对相应的头文件进行修改（可由管理软件自动完成） 并通知相关的开发人员 以便进行相应的程序修改

三 设计技巧

分类拆分数据量大的表 对于经常使用的表（如某些参数表或代码对照表） 由于其使用频率很高 要尽量减少表中的记录数量 例如 银行的户主账表原来设计成一张表 虽然可以方便程序的设计与维护 但经过分析发现 由于数据量太大 会影响数据的迅速定位 如果将户主账表分别设计为活期户主账 定期户主账及对公户主账等 则可以大大提高查询效率

索引设计 对于大的数据库表 合理的索引能够提高整个数据库的 *** 作效率 在索引设计中 索引字段应挑选重复值较少的字段 在对建有复合索引的字段进行检索时 应注意按照复合索引字段建立的顺序进行 例如 如果对一个 万多条记录的流水表以日期和流水号为序建立复合索引 由于在该表中日期的重复值接近整个表的记录数 用流水号进行查询所用的时间接近 秒 而如果以流水号为索引字段建立索引进行相同的查询 所用时间不到 秒 因此在大型数据库设计中 只有进行合理的索引字段选择 才能有效提高整个数据库的 *** 作效率

数据 *** 作的优化 在大型数据库中 如何提高数据 *** 作效率值得关注 例如 每在数据库流水表中增加一笔业务 就必须从流水控制表中取出流水号 并将其流水号的数值加一 正常情况下 单笔 *** 作的反应速度尚属正常 但当用它进行批量业务处理时 速度会明显减慢 经过分析发现 每次对流水控制表中的流水号数值加一时都要锁定该表 而该表却是整个系统 *** 作的核心 有可能在 *** 作时被其他进程锁定 因而使整个事务 *** 作速度变慢 对这一问题的解决的办法是 根据批量业务的总笔数批量申请流水号 并对流水控制表进行一次更新 即可提高批量业务处理的速度 另一个例子是对插表的优化 对于大批量的业务处理 如果在插入数据库表时用普通的Insert语句 速度会很慢 其原因在于 每次插表都要进行一次I/O *** 作 花费较长的时间 改进后 可以用Put语句等缓冲区形式等满页后再进行I/O *** 作 从而提高效率 对大的数据库表进行删除时 一般会直接用Delete语句 这个语句虽然可以进行小表 *** 作 但对大表却会因带来大事务而导致删除速度很慢甚至失败 解决的方法是去掉事务 但更有效的办法是先进行Drop *** 作再进行重建

数据库参数的调整 数据库参数的调整是一个经验不断积累的过程 应由有经验的系统管理员完成 以Informix数据库为例 记录锁的数目太少会造成锁表的失败 逻辑日志的文件数目太少会造成插入大表失败等 这些问题都应根据实际情况进行必要的调整

必要的工具 在整个数据库的开发与设计过程中 可以先开发一些小的应用工具 如自动生成库表的头文件 插入数据的初始化 数据插入的函数封装 错误跟踪或自动显示等 以此提高数据库的设计与开发效率

避免长事务 对单个大表的删除或插入 *** 作会带来大事务 解决的办法是对参数进行调整 也可以在插入时对文件进行分割 对于一个由一系列小事务顺序 *** 作共同构成的长事务（如银行交易系统的日终交易） 可以由一系列 *** 作完成整个事务 但其缺点是有可能因整个事务太大而使不能完成 或者 由于偶然的意外而使事务重做所需的时间太长 较好的解决方法是 把整个事务分解成几个较小的事务 再由应用程序控制整个系统的流程 这样 如果其中某个事务不成功 则只需重做该事务 因而既可节约时间 又可避免长事务

适当超前 计算机技术发展日新月异 数据库的设计必须具有一定前瞻性 不但要满足当前的应用要求 还要考虑未来的业务发展 同时必须有利于扩展或增加应用系统的处理功能

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16498

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