关于电子信息检索系统说法正确的有哪些

关于电子信息检索系统说法正确的有：

A信息检索系统是指按某种规则建立起来，具有储存和检索功能的信息资源体系。

B图书馆是大型信息检索系统。

C中国知网是常用的信息检索系统。

D《工程索引》月刊是常用的工程信息检索系统。

E广义的信息检索系统包括信息资源体系、相关设施设备和服务。

：

电子信息检索系统主要指保存在数据系统的网络数据库。

数据更新速度快、周期短，如SCI、ISTP、BA、EI等著名文摘索引的印刷版、光盘版一般为每季度或每月更新，而相应的网络版数据库通常是每周更新；电子期刊数据库的更新通常早于其相应的印刷版，为每周或每日更新；而电子报纸的更新速度则可以以小时、分秒计算。

由信息检索原理可知

信息的存储是实现信息检索的基础。这里要存储的信息不仅包括原始文档数据，还包括、视频和音频等，首先要将这些原始信息进行计算机语言的转换，并将其存储在数据库中，否则无法进行机器识别。

待用户根据意图输入查询请求后，检索系统根据用户的查询请求在数据库中搜索与查询相关的信息，通过一定的匹配机制计算出信息的相似度大小，并按从大到小的顺序将信息转换输出。

目前，经常用于检索会议文献的数据库有：

1 IEEE Xplore：主要包括IEEE会议论文集和IEEE期刊论文，涵盖计算机、电子、电气等各个领域的学术文献。

2 ACM Digital Library：ACM数字图书馆主要收录和标准化计算机科学学术文献，包括被ACM批准的所有学术会议和期刊发表的论文。

3 SpringerLink：涵盖数学、物理、化学、机械工程、材料科学等领域的学术文献，其中包括很多会议论文集。

4 CNKI：是国内规模最大的综合性学术文献数据库，包括了学位论文、期刊论文、会议论文等。其中，会议文献可通过检索方式筛选出。

5 Web of Science：收录了广泛领域的国际期刊和会议文集，包括社会科学、人文科学、自然科学等多个学科领域，是全球著名的文献数据库之一。

以上都是比较常用的检索会议文献的数据库，每个数据库的特点不同，使用方式也有所不同。在选择数据库时，可以根据具体需要进行筛选和选择，以达到更精准的检索结果。

import javasqlConnection;

import javasqlDriverManager;

import javasqlResultSet;

import javasqlStatement;

/

@author dell

/

public class Data {

/

@param args

/

public static void main(String[] args) {

try {

//首先说明:

//1我连接的数据库是SQLserver

//2连接数据库需要相应的驱动,这个你可以在网上找

ClassforName("commicrosoftsqlserverjdbcSQLServerDriver");//注册驱动,

Connection conn = DriverManagergetConnection(

"jdbc:sqlserver://localhost:1434;databaseName=bms", "sa","123" );//1434表示数据库端口号,SQLserver默认是1433,这两个值你都试一下

//"sa"和"123"是数据库登录名和密码

//bms表示你在SQLserver中创建的数据库名

Statement smt = conncreateStatement();

ResultSet result = smtexecuteQuery("select from bookInfo");//执行查询

while(resultnext()){

Object str=resultgetObject(1); //接受返回结果

}

} catch (Exception e) {

eprintStackTrace();

}

}

}

NoSQL 数据库因其功能性、易于开发性和可扩展性而广受认可，它们越来越多地用于大数据和实时 Web 应用程序，在本文中，我们通过示例讨论 NoSQL、何时使用 NoSQL 与 SQL 及其用例。

NoSQL是一种下一代数据库管理系统 (DBMS)。NoSQL 数据库具有灵活的模式，可用于构建具有大量数据和高负载的现代应用程序。

“NoSQL”一词最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年创造的，尽管自 1960 年代后期以来就已经存在类似的数据库。然而，NoSQL 的发展始于 2009 年初，并且发展迅速。

在处理大量数据时，任何关系数据库管理系统 (RDBMS) 的响应时间都会变慢。为了解决这个问题，我们可以通过升级现有硬件来“扩大”信息系统，这非常昂贵。但是，NoSQL 可以更好地横向扩展并且更具成本效益。

NoSQL 对于非结构化或非常大的数据对象（例如聊天日志数据、视频或图像）非常有用，这就是为什么 NoSQL 在微软、谷歌、亚马逊、Meta (Facebook) 等互联网巨头中特别受欢迎的原因。

一些流行的 NoSQL 数据库包括：

随着企业更快地积累更大的数据集，结构化数据和关系模式并不总是适合。有必要使用非结构化数据和大型对象来更好地捕获这些信息。

传统的 RDBMS 使用 SQL（结构化查询语言）语法来存储和检索结构化数据，相反，NoSQL 数据库包含广泛的功能，可以存储和检索结构化、半结构化、非结构化和多态数据。

有时，NoSQL 也被称为“ 不仅仅是 SQL ”，强调它可能支持类似 SQL 的语言或与 SQL 数据库并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之间的一个区别是 JOIN 功能。SQL 数据库使用 JOIN 子句来组合来自两个或多个表的行，因为 NoSQL 数据库本质上不是表格的，所以这个功能并不总是可行或相关的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以执行类似于 JOIN的 *** 作——就像 MongoDB 一样。这并不意味着不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 数据库倾向于以不同的方式解决类似的问题。

一般来说，在以下情况下，NoSQL 比 SQL 更可取：

许多行业都在采用 NoSQL，取代关系数据库，从而为某些业务应用程序提供更高的灵活性和可扩展性，下面给出了 NoSQL 数据库的一些企业用例。

内容管理是一组用于收集、管理、传递、检索和发布任何格式的信息的过程，包括文本、图像、音频和视频。NoSQL 数据库可以通过其灵活和开放的数据模型为存储多媒体内容提供更好的选择。

例如，福布斯在短短几个月内就构建了一个基于 MongoDB 的定制内容管理系统，以更低的成本为他们提供了更大的敏捷性。

大数据是指太大而无法通过传统处理系统处理的数据集，实时存储和检索大数据的系统在分析 历史 数据的同时使用流处理来摄取新数据，这是一系列非常适合 NoSQL 数据库的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其数据能够在没有性能问题的情况下进行扩展，即使该服务在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物联网设备具有连接到互联网或通信网络的嵌入式软件和传感器，能够在无需人工干预的情况下收集和共享数据。随着数十亿台设备生成数不清的数据，IoT NoSQL 数据库为 IoT 服务提供商提供了可扩展性和更灵活的架构。

Freshub就是这样的一项服务，它从 MySQL 切换到 MongoDB，以更好地处理其大型、动态、非统一的数据集。

拥有数十亿智能手机用户，可扩展性正成为在移动设备上提供服务的企业面临的最大挑战。具有更灵活数据模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解决方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 数据库每分钟处理数百万个请求，同时还处理用户数据并提供天气更新。

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