数据库完整性（Database Integrity）是指数据库中数据的正确性和相容性。数据库完整性由各种各样的完整性约束来保证，因此可以说数据库完整性设计就是数据库完整性约束的设计。数据库完整性约束可以通过DBMS或应用程序来实现，基于DBMS的完整性约束作为模式的一部分存入数据库中。通过DBMS实现的数据库完整性按照数据库设计步骤进行设计，而由应用软件实现的数据库完整性则纳入应用软件设计（本文主要讨论前者）。数据库完整性对于数据库应用系统非常关键，其作用主要体现在以下几个方面： 1．数据库完整性约束能够防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据。 2．利用基于DBMS的完整性控制机制来实现业务规则，易于定义，容易理解，而且可以降低应用程序的复杂性，提高应用程序的运行效率。同时，基于DBMS的完整性控制机制是集中管理的，因此比应用程序更容易实现数据库的完整性。 3．合理的数据库完整性设计，能够同时兼顾数据库的完整性和系统的效能。比如装载大量数据时，只要在装载之前临时使基于DBMS的数据库完整性约束失效，此后再使其生效，就能保证既不影响数据装载的效率又能保证数据库的完整性。 4．在应用软件的功能测试中，完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误。 数据库完整性约束可分为6类：列级静态约束、元组级静态约束、关系级静态约束、列级动态约束、元组级动态约束、关系级动态约束。动态约束通常由应用软件来实现。不同DBMS支持的数据库完整性基本相同，Oracle支持的基于DBMS的完整性约束如下表所示： 数据库完整性设计示例 一个好的数据库完整性设计首先需要在需求分析阶段确定要通过数据库完整性约束实现的业务规则，然后在充分了解特定DBMS提供的完整性控制机制的基础上，依据整个系统的体系结构和性能要求，遵照数据库设计方法和应用软件设计方法，合理选择每个业务规则的实现方式；最后，认真测试，排除隐含的约束冲突和性能问题。基于DBMS的数据库完整性设计大体分为以下几个阶段： 1．需求分析阶段 经过系统分析员、数据库分析员、用户的共同努力，确定系统模型中应该包含的对象，如人事及工资管理系统中的部门、员工、经理等，以及各种业务规则。 在完成寻找业务规则的工作之后，确定要作为数据库完整性的业务规则，并对业务规则进行分类。其中作为数据库模式一部分的完整性设计按下面的过程进行。而由应用软件来实现的数据库完整性设计将按照软件工程的方法进行。 2．概念结构设计阶段 概念结构设计阶段是将依据需求分析的结果转换成一个独立于具体DBMS的概念模型，即实体关系图（ERD）。在概念结构设计阶段就要开始数据库完整性设计的实质阶段，因为此阶段的实体关系将在逻辑结构设计阶段转化为实体完整性约束和参照完整性约束，到逻辑结构设计阶段将完成设计的主要工作。 3．逻辑结构设计阶段 此阶段就是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并对其进行优化，包括对关系模型的规范化。此时，依据DBMS提供的完整性约束机制，对尚未加入逻辑结构中的完整性约束列表，逐条选择合适的方式加以实现。 在逻辑结构设计阶段结束时，作为数据库模式一部分的完整性设计也就基本完成了。每种业务规则都可能有好几种实现方式，应该选择对数据库性能影响最小的一种，有时需通过实际测试来决定。 数据库完整性设计原则 在实施数据库完整性设计的时候，有一些基本的原则需要把握： 1．根据数据库完整性约束的类型确定其实现的系统层次和方式，并提前考虑对系统性能的影响。一般情况下，静态约束应尽量包含在数据库模式中，而动态约束由应用程序实现。 2．实体完整性约束、参照完整性约束是关系数据库最重要的完整性约束，在不影响系统关键性能的前提下需尽量应用。用一定的时间和空间来换取系统的易用性是值得的。 3．要慎用目前主流DBMS都支持的触发器功能，一方面由于触发器的性能开销较大，另一方面，触发器的多级触发不好控制，容易发生错误，非用不可时，最好使用Before型语句级触发器。 4．在需求分析阶段就必须制定完整性约束的命名规范，尽量使用有意义的英文单词、缩写词、表名、列名及下划线等组合，使其易于识别和记忆，如：CKC_EMP_REAL_INCOME_EMPLOYEE、PK_EMPLOYEE、CKT_EMPLOYEE。如果使用CASE工具，一般有缺省的规则，可在此基础上修改使用。 5．要根据业务规则对数据库完整性进行细致的测试，以尽早排除隐含的完整性约束间的冲突和对性能的影响。 6．要有专职的数据库设计小组，自始至终负责数据库的分析、设计、测试、实施及早期维护。数据库设计人员不仅负责基于DBMS的数据库完整性约束的设计实现，还要负责对应用软件实现的数据库完整性约束进行审核。 7．应采用合适的CASE工具来降低数据库设计各阶段的工作量。好的CASE工具能够支持整个数据库的生命周期，这将使数据库设计人员的工作效率得到很大提高，同时也容易与用户沟通。你可以围绕相关内容发表自己的看法
恩,这个问题,太突兀了.触发器不需要"研究"两个字吧?触发器就是官方也没有给多少资料,太简单的一个东西,做出了肯定不会让你过,到时候你也会发现没有话说.不如,做个联系数据库的ASP网站,或者,前台应用程序之类的.这样保证你论文也有话说,而且也内容丰富!再者说,本科学习毕业论文总在实践而非理论.所以,其他,我就不多说了.呵呵....祝你顺利通过吧
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。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点，而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速，目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来，作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的，例如，Oracle，Sybase，Informix，Visual FoxPro等。 网络数据库也叫Web数据库。促进Internet发展的因素之一就是Web技术。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等，Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务，而改变为动态的网页，可提供交互式的信息查询服务，使信息数据库服务成为了可能。Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起，使数据库系统成为Web的重要有机组成部分，从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起，而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。图1-1是Web数据库的基本结构图，它由数据库服务器（Database Server）、中间件（Middle Ware）、Web服务器（Web Server）、浏览器（Browser）4部分组成。 Web数据库的基本结构 它的工作过程可简单地描述成：用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息都是以网页的形式显示。 Internet技术与相关协议 Internet技术在Web数据库技术中扮演着重要的角色。Internet（因特网）专指全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的计算机网络，并通过各种协议在计算机网络中传递信息。TCP/IP协议是Internet上使用的两个最基本的协议。因此也可以说Internet是全球范围的基于分组交换原理和TCP/IP协议的计算机网络。它将信息进行分组后，以数据包为单位进行传输。Internet在进行信息传输时，主要完成两项任务。 （1）正确地将源信息文件分割成一个个数据包，并能在目的地将源信息文件的数据包再准确地重组起来。 （2）将数据包准确地送往目的地。 TCP/IP协议的作用就是为了完成上述两项任务，规范了网络上所有计算机之间数据传递的方式与数据格式，提供了数据打包和寻址的标准方法。 1．TCP/IP协议 TCP协议（Transmission Control Protocol，传输控制协议）规定了分割数据和重组数据所要遵循的规则和要进行的操作。TCP协议能保证数据发送的正确性，如果发现数据有损失，TCP将重新发送数据。 2．IP协议 在Internet上传送数据往往都是远距离的，因此在传输过程中要通过路由器一站一站的转接来实现。路由器是一种特殊的计算机，它会检测数据包的目的地主机地址，然后决定将该数据包送往何处。IP协议（Internet Protocol，网际协议）给Internet中的每一台计算机规定了一个地址，称为IP地址。IP地址的标准是由4部分组成（例如），其中前两部分规定了当前使用网络的管理机构，第3部分规定了当前使用的网络地址，第4部分规定了当前使用的计算机地址。 Internet上提供的主要服务有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW（World Wide Web，万维网）由于其丰富的信息资源而成为Internet最为重要的服务。
核心查询这样写应该就可以了吧:Select Cast(姓名 As varchar(20)) + '同学一共选了' + Cast(Count(*) As varchar(12)) + '门课程，其中有' + Cast(Sum(Case When 成绩<60 Then 1 Else 0 End) As varchar(12)) + '门不及格 ，其平均成绩为' + Case(Avg(成绩) As varchar(12)) + '分'From
数据库完整性（Database Integrity）是指数据库中数据的正确性和相容性。数据库完整性由各种各样的完整性约束来保证，因此可以说数据库完整性设计就是数据库完整性约束的设计。数据库完整性约束可以通过DBMS或应用程序来实现，基于DBMS的完整性约束作为模式的一部分存入数据库中。通过DBMS实现的数据库完整性按照数据库设计步骤进行设计，而由应用软件实现的数据库完整性则纳入应用软件设计（本文主要讨论前者）。数据库完整性对于数据库应用系统非常关键，其作用主要体现在以下几个方面： 1．数据库完整性约束能够防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据。 2．利用基于DBMS的完整性控制机制来实现业务规则，易于定义，容易理解，而且可以降低应用程序的复杂性，提高应用程序的运行效率。同时，基于DBMS的完整性控制机制是集中管理的，因此比应用程序更容易实现数据库的完整性。 3．合理的数据库完整性设计，能够同时兼顾数据库的完整性和系统的效能。比如装载大量数据时，只要在装载之前临时使基于DBMS的数据库完整性约束失效，此后再使其生效，就能保证既不影响数据装载的效率又能保证数据库的完整性。 4．在应用软件的功能测试中，完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误。 数据库完整性约束可分为6类：列级静态约束、元组级静态约束、关系级静态约束、列级动态约束、元组级动态约束、关系级动态约束。动态约束通常由应用软件来实现。不同DBMS支持的数据库完整性基本相同，Oracle支持的基于DBMS的完整性约束如下表所示： 数据库完整性设计示例 一个好的数据库完整性设计首先需要在需求分析阶段确定要通过数据库完整性约束实现的业务规则，然后在充分了解特定DBMS提供的完整性控制机制的基础上，依据整个系统的体系结构和性能要求，遵照数据库设计方法和应用软件设计方法，合理选择每个业务规则的实现方式；最后，认真测试，排除隐含的约束冲突和性能问题。基于DBMS的数据库完整性设计大体分为以下几个阶段： 1．需求分析阶段 经过系统分析员、数据库分析员、用户的共同努力，确定系统模型中应该包含的对象，如人事及工资管理系统中的部门、员工、经理等，以及各种业务规则。 在完成寻找业务规则的工作之后，确定要作为数据库完整性的业务规则，并对业务规则进行分类。其中作为数据库模式一部分的完整性设计按下面的过程进行。而由应用软件来实现的数据库完整性设计将按照软件工程的方法进行。 2．概念结构设计阶段 概念结构设计阶段是将依据需求分析的结果转换成一个独立于具体DBMS的概念模型，即实体关系图（ERD）。在概念结构设计阶段就要开始数据库完整性设计的实质阶段，因为此阶段的实体关系将在逻辑结构设计阶段转化为实体完整性约束和参照完整性约束，到逻辑结构设计阶段将完成设计的主要工作。 3．逻辑结构设计阶段 此阶段就是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并对其进行优化，包括对关系模型的规范化。此时，依据DBMS提供的完整性约束机制，对尚未加入逻辑结构中的完整性约束列表，逐条选择合适的方式加以实现。 在逻辑结构设计阶段结束时，作为数据库模式一部分的完整性设计也就基本完成了。每种业务规则都可能有好几种实现方式，应该选择对数据库性能影响最小的一种，有时需通过实际测试来决定。 数据库完整性设计原则 在实施数据库完整性设计的时候，有一些基本的原则需要把握： 1．根据数据库完整性约束的类型确定其实现的系统层次和方式，并提前考虑对系统性能的影响。一般情况下，静态约束应尽量包含在数据库模式中，而动态约束由应用程序实现。 2．实体完整性约束、参照完整性约束是关系数据库最重要的完整性约束，在不影响系统关键性能的前提下需尽量应用。用一定的时间和空间来换取系统的易用性是值得的。 3．要慎用目前主流DBMS都支持的触发器功能，一方面由于触发器的性能开销较大，另一方面，触发器的多级触发不好控制，容易发生错误，非用不可时，最好使用Before型语句级触发器。 4．在需求分析阶段就必须制定完整性约束的命名规范，尽量使用有意义的英文单词、缩写词、表名、列名及下划线等组合，使其易于识别和记忆，如：CKC_EMP_REAL_INCOME_EMPLOYEE、PK_EMPLOYEE、CKT_EMPLOYEE。如果使用CASE工具，一般有缺省的规则，可在此基础上修改使用。 5．要根据业务规则对数据库完整性进行细致的测试，以尽早排除隐含的完整性约束间的冲突和对性能的影响。 6．要有专职的数据库设计小组，自始至终负责数据库的分析、设计、测试、实施及早期维护。数据库设计人员不仅负责基于DBMS的数据库完整性约束的设计实现，还要负责对应用软件实现的数据库完整性约束进行审核。 7．应采用合适的CASE工具来降低数据库设计各阶段的工作量。好的CASE工具能够支持整个数据库的生命周期，这将使数据库设计人员的工作效率得到很大提高，同时也容易与用户沟通。你可以围绕相关内容发表自己的看法
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/
难啊，数据库完整性连微软自己也没搞明白
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。 关系数据库采用关系模型作为数据的组织方式。 关系数据库因其严格的数学理论、使用简单灵活、数据独立性强等特点，而被公认为最有前途的一种数据库管理系统。它的发展十分迅速，目前已成为占据主导地位的数据库管理系统。自20世纪80年代以来，作为商品推出的数据库管理系统几乎都是关系型的，例如，Oracle，Sybase，Informix，Visual FoxPro等。 网络数据库也叫Web数据库。促进Internet发展的因素之一就是Web技术。由静态网页技术的HTML到动态网页技术的CGI、ASP、PHP、JSP等，Web技术经历了一个重要的变革过程。Web已经不再局限于仅仅由静态网页提供信息服务，而改变为动态的网页，可提供交互式的信息查询服务，使信息数据库服务成为了可能。Web数据库就是将数据库技术与Web技术融合在一起，使数据库系统成为Web的重要有机组成部分，从而实现数据库与网络技术的无缝结合。这一结合不仅把Web与数据库的所有优势集合在了一起，而且充分利用了大量已有数据库的信息资源。图1-1是Web数据库的基本结构图，它由数据库服务器（Database Server）、中间件（Middle Ware）、Web服务器（Web Server）、浏览器（Browser）4部分组成。 Web数据库的基本结构它的工作过程可简单地描述成：用户通过浏览器端的操作界面以交互的方式经由Web服务器来访问数据库。用户向数据库提交的信息以及数据库返回给用户的信息都是以网页的形式显示。 Internet技术与相关协议Internet技术在Web数据库技术中扮演着重要的角色。Internet（因特网）专指全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的计算机网络，并通过各种协议在计算机网络中传递信息。TCP/IP协议是Internet上使用的两个最基本的协议。因此也可以说Internet是全球范围的基于分组交换原理和TCP/IP协议的计算机网络。它将信息进行分组后，以数据包为单位进行传输。Internet在进行信息传输时，主要完成两项任务。（1）正确地将源信息文件分割成一个个数据包，并能在目的地将源信息文件的数据包再准确地重组起来。（2）将数据包准确地送往目的地。TCP/IP协议的作用就是为了完成上述两项任务，规范了网络上所有计算机之间数据传递的方式与数据格式，提供了数据打包和寻址的标准方法。1．TCP/IP协议TCP协议（Transmission Control Protocol，传输控制协议）规定了分割数据和重组数据所要遵循的规则和要进行的操作。TCP协议能保证数据发送的正确性，如果发现数据有损失，TCP将重新发送数据。2．IP协议在Internet上传送数据往往都是远距离的，因此在传输过程中要通过路由器一站一站的转接来实现。路由器是一种特殊的计算机，它会检测数据包的目的地主机地址，然后决定将该数据包送往何处。IP协议（Internet Protocol，网际协议）给Internet中的每一台计算机规定了一个地址，称为IP地址。IP地址的标准是由4部分组成（例如），其中前两部分规定了当前使用网络的管理机构，第3部分规定了当前使用的网络地址，第4部分规定了当前使用的计算机地址。Internet上提供的主要服务有E-mail、FTP、BBS、Telnet、WWW等。其中WWW（World Wide Web，万维网）由于其丰富的信息资源而成为Internet最为重要的服务。3．HTTP协议HTTP协议（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）应用在WWW上，其作用是完成客户端浏览器与Web服务器端之间的HTML数据传输。 Web的工作原理与工作步骤万维网简称为Web。Web可以描述为在Internet上运行的、全球的、交互的、动态的、跨平台的、分布式的、图形化的超文本信息系统。1．Web的工作原理Web是伴随着Internet技术而产生的。在计算机网络中，对于提供Web服务的计算机称为Web服务器。Web采用浏览器/服务器的工作方式。每个Web服务器上都放置着大量的Web信息。Web信息的基本单位是Web页（网页），多个网页组成了一个Web节点。每个Web节点的起始页称为“主页”，且拥有一个URL地址（统一资源定位地址）。Web节点之间及网页之间都是以超文本结构（非线性的网状结构）来进行组织的。2．Web的工作步骤Web的工作步骤如下。（1）用户打开客户端计算机中的浏览器软件（例如Internet Explorer）。（2）用户输入要启动的Web主页的URL地址，浏览器将生成一个HTTP请求。（3）浏览器连接到指定的Web服务器，并发送HTTP请求。（4）Web服务器接到HTTP请求，根据请求的内容不同作相应的处理，再将网页以HTML文件格式发回给浏览器。（5）浏览器将网页显示到屏幕上. 图1-2 Web的工作步骤 WWW世界中的标记语言1．HTML语言HTML（Hypertext Markup Language，超文本标记语言）是创建网页的计算机语言。所谓网页实际上就是一个HTML文档。文档内容由文本和HTML标记组成。HTML文档的扩展名就是.html或.htm。浏览器负责解释HTML文档中的标记，并将HTML文档显示成网页。（1）HTML标记HTML标记的作用是告诉浏览器网页的结构和格式。每一个标记用尖括号<>括起来。大多数标记都有一个开始标记和一个结束标记。标记不分大小写。多数标记都带有自己的属性。例如字体标记有FACE、COLOR、SIZE等属性：FACE定义字体；COLOR定义字体的颜色；SIZE定义字体的大小。使用格式： BEIJING 。网页中有很多文本链接和图片链接。链接，又被称为超链接，用于链接到WWW万维网中的其他网页上。在HTML文档中表示超链接的标记是，通过属性HREF指出链接的网页地址URL。使用格式： BEIJING 。（2）HTML程序HTML程序必须以标记开始，以标记结束。在和标记之间主要由两部分组成：文件头和文件体。文件头用标记 来标识，文件体用标记来标识。在文件的头部通常包含整个网页的一些信息。例如
大数据技术在网络营销中的策略研究论文
从小学、初中、高中到大学乃至工作，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢？以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文，欢迎阅读与收藏。
摘要：
当今，随着信息技术的飞速发展，互联网用户的数量日益增加，进一步促进了电子商务的快速发展，并使企业能够更准确地获取消费者数据，大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销，并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析，分析传统营销存在的问题和挑战，并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究，最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略，以促进相关企业在大数据时代加强网络营销，并取得良好的营销效果。
关键词：
大数据；网络营销；应用策略；营销效果；
一、前言
现代社会已经完全进入了信息时代，在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下，消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理，这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯，借助大数据技术，商家可以针对顾客进行个性化营销，极大地提高了精准营销的效果，传统的营销方式难以做到这一点。因此，现代企业越来越重视发展网络营销，并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。
二、基于大数据的网络营销概述
网络营销是互联网出现之后的概念，初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长，大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析，得出的科学性的结果，出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准，是基于海量数据分析基础上的定向营销方式，因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销，最为常见的就是网络购物App中，每个人得到的物品推荐都有所区别；我们浏览网络时，会不断出现感兴趣的内容，这些都是大数据营销的结果。
应用大数据营销，企业可以精准定位客户，并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1]，然后向目标客户精准推送。具体来说，基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤：首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据；其次，数据分析阶段，这个阶段企业要将收集到的数据汇总，并进行处理形成大数据模型，并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析，以得出有用的结论，比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等；最后，是营销实施阶段，根据数据分析的结果，企业要针对性地制定个性化的营销策略，并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中，从而提升营销效果和经济收益。
三、传统网络营销存在的一些问题
(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定，科学性不足
信息技术的迅速发展，使得很多企业难以跟上时代的步伐，部分企业思想守旧，没有跟上时代潮流并开展网络营销活动，而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略，存在一定的盲目性和主观性，缺乏良好的信息支持[2]。结果，网络营销计划不现实，难以获得有效的应用，导致网络营销的效果不好。
(二)传统网络营销的互动性不足，无法进行准确的产品营销
传统的网络营销互动性较差，主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息，客户只能被动的接受信息，无法与企业进行良性互动和沟通，无法有效的表达自己的诉求，这导致了企业与客户之间的割裂，极大的影响了网络营销的效果。此外，即使一些企业获得了相关数据，也没有进行科学有效的分析，但却没有得到数据分析的结果，也没有根据客户的需求进行有效的调整，从而降低了营销活动的有效性。
(三)无法有效分析客户需求，导致客户服务质量差
当企业进行网络营销时，缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此，企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息，而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦，这将适得其反，并降低客户体验[3]。
四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销
(一)使网络营销决策更科学，更明智
在传统的网络营销中，经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略，盲目性和主观性很多，缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据，并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理，从中提取有用的相关信息，比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等，从而制定针对客户的个性化营销策略，此外，企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势，从而对未来的市场形势作出较为客观的判断，进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略，提升企业的效益[4]。
(二)大大提高了网络营销的准确性
如今，大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标，企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据，以便有效地捕获客户的消费需求，并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外，在实施网络营销策略后，积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论，使企业对客户的实际需求有更深刻的了解，然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息，则可以收集客户消费信息和历史消费信息，然后对这些数据进行准确的分析，从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息，进而制定有效的网络营销策略。
(三)显着提高对客户网络营销服务水平
通过利用大数据进行准确的网络营销，企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面：一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求，以便企业可以进行有针对性的的营销策略，可以大大提高客户服务质量。另一方面，使企业可以有效地吸收各种信息，例如客户兴趣、爱好和行为特征，以便向每个客户发布感兴趣的推送内容，以便客户可以接收他们真正需要的信息，提高客户满意度。
五、基于大数据的网络营销优势
(一)提高网络营销广告的准确性
在传统的网络营销中，企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送，效率低下。因此，必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先，根据客户的情况制定策略并推送合适的广告，消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪，并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品，则他们第二天在公司工作时，却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地，并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面，通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时，广告内容应简洁明了。另一方面，可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次，提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中，企业通常采用弹出式广告，插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力，从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件，以防止企业广告。在这方面，大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。
(二)提高网络营销市场的定位精度
在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中，一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝，并向这些粉丝发送了大量的营销信息，但是却没有得到较好的反馈，营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度：
1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位：
首先，收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中，应格外小心，以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此，可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如，可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理，并得出结果，包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果，然后根据结果对企业的产品进行定位，并与客户的需求相匹配，进而明确市场[7]。
2、通过市场调查对产品市场定位进行验证：
在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后，有必要对进一步进行市场调查，以进一步清晰产品的市场定位，如果市场调查取得较为满意的效果，则表明网络营销策略较为成功，可以加大推广力度以促进产品的销售，如果效果不满意，则要积极分析问题，寻找原因并提出针对性的解决改进措施，以获得较为满意的结果[8]。
3、建立客户反馈机制：
客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略，主要体现有两个主要功能：一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见，并进一步改进产品，确保产品更适应市场；二是如果营销产品市场定位不成功，取得的效果不佳，可以通过客户反馈概括定位失败的原因，这将有助于将来的产品准确定位。
(三)增强网络营销服务的个性化
为了增强网络营销服务的个性化，企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份，而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先，通过大数据了解客户的身份。一方面，随着网络的日益普及，企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是，众所周知，由于互联网管理的不规范与复杂性，大多数信息不是高度可靠的，甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此，如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份，则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面，企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息，并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营：一方面，由于现实环境的限制，企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求，并根据一般原则开发个性化服务。另一方面，如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务，则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此，企业应该对个性化客户服务进行详细分析，并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务，而不会给企业造成太大的财务负担。
六、基于大数据网络营销策略
使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先，收集有关客户的大量信息；其次，通过数据分类和分析选择目标客户；第三，根据分析的信息制定准确的网络营销计划；第四，执行营销计划；第五，评估营销结果并计算营销成本；第六，在评估过程的基础上，进一步改善，然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中，上述过程可以改善网络营销。因此，在大数据时代，电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念，并采用新的营销策略。
(一)客户档案策略
客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后，可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础，也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先，借助其专有的销售平台，电子商务企业可以轻松，及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次，在传统模型中收集数据时，由于需要控制成本，因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析，可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中，电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果，以最大程度地分析消费者的偏好。
(二)满足需求策略
为了满足多数人的需求，传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果，难以满足少数客户的特殊需求，并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求，并采取差异化人群的不同需求最大化的策略，从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求，最重要的是实现差异化，而不仅仅是满足多数人的需求，因此必须准确地分析客户的需求，还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前，定制行业非常流行，卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品，该产品的利润率远高于批量生产线。
(三)客户服务策略
随着网络技术的逐步发展，电子商务企业和客户可以随时进行通信，这基本上消除了信息不对称的问题，使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时，可以第一时间解决，提高交易速度。因此，当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时，一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略，必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量，开展集体客户服务培训，缩短客户咨询等待时间，改善客户服务。最后，我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估，及时纠正不良评论，并鼓励消费者进行更多评估，良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度，并且可以吸引消费者进行第二次购买。
(四)多平台组合策略
在信息时代，人们可以在任何地方看到任何信息，这也将分散他们的注意力，并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注，则可以组合跨多个平台的营销策略，并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注，而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道，不同渠道的用户购买趋势不同，可以改善数据库[13]。
七、结语
总体而言，大数据时代不仅给网络营销带来了挑战，而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果，更好地服务消费者，改变传统的被动营销形式，并提升网络营销效果。
参考文献
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另外一边，微博账号申请也需要一个邮箱地址。通常来说，同一个邮箱地址意味着航空公司里的会员和微博里的会员，应该是同一个人。公司做了一个筛选，合并出十万个用户来。 然后一家第三方公司的数据部门介入，主要任务是看这十万航空公司会员的微博用户，在社会化媒体上的行为，比如“说”些什么，比如喜欢介入什么样的话题去转发评论，比如喜欢关注什么样的商业账号。研究这类事的原因在于：这个航空公司很想知道它在社会化媒体上发起什么样的活动（以及活动所配备的礼品刺激）会吸引到这十万会员参加，成为earnedmedia。 这个案例并非严格意义上的大数据，因为数据还是不够海量。不过，它的原理和大数据营销有关：寻求相关性。 相关性不是因果，很难得出这样的结论：因为经常坐某某航空公司的班机，所以喜欢参与某某活动（反过来也不成立）。但这两个变量之间，从普遍意义上讲，存在一定的关联。这个道理就像穿红袜子和炒股票的关系，或许有一定的关联系数，但绝不是因果关系。相关搞成了因果，差不多和“迷信”就没有区别了。 但问题在于，很多人把相关等同于因果，这样的做法会形成很有些误导性的结论。比如说，当在这个十万航空公司用户中发现，他们特别喜欢某类活动，这个结论是不具有推广性质的。再新增五万航空公司微博用户时，你很难把上述那个结论也放他们头上。因为这里面没有因果关系。要确认因果关系，必须经过一个很复杂的观察和思考过程，排除所谓“隐性变量”。这不是那么简单的做一些数据分析就可以的。相关性是因果的前提，但是不等于因果。 于是，大数据出现了。 大数据寻求的是海量数据，海量到什么份上？就是全样本。全样本和抽样显然是不同的。过去的研究，由于操作性的关系，很难做到全样本，需要去抽样。抽样的科学做法是“随机”——不过这一点听着容易，做起来相当困难。真正的随机抽样需要花很多钱（利用社交网络关系，通过一个用户做问卷再发动这个用户找更多的人来做问卷，一点都不随机），而且一个无法绕过的弊端在于：如果你使用调查问卷的方法，你很难排除回答者的语言回答一定就是ta心中真正的想法或者实际上的真正行为。 大数据首先不是抽样，它获得的数据是全体样本数据，其次它不是在让用户回答问题，而是实打实地去获取用户的“行为”。用户声称对某活动会有兴趣和用户是否参加了某活动，显然后者更能说明问题。 最重要的一点，大数据分析和抽样分析的核心区别在于：前者是动态的，后者是静态的。 前文提到，随机抽样方法是成本很高的，故而它很难每天都去做一次——事实上，为某个特定的问题一个月乃至一个季度做一次随机抽样，都很难实施。于是，一个随机抽样所形成的结论，其实是静态的，它只能说明在做那次调研时的一些相关性。当有新的用户（样本）加入时，很难再说明过去的相关性是否能够成立——除非，你能找到真正的排除了各种隐形变量后的因果关系。 如果试图减少成本去做非随机抽样，那么，它的结论就更没有推广意义（学术一点称之为外部效度性，非随机抽样外部无效度）。当新用户加入后，非随机抽样的结论基本不能适用。 但大数据的分析却是动态的，每秒都有可能产生一个新的结论。让我们用最常见的亚马逊页面上的“购买此商品的顾客也同时购买”来举例。 这个部分里的商品是活动的，由于新购买的产生，会导致这个模块里的商品可能会产生变化。不过，这个模块也有可能是导致商品集中化购买的重要原因：用户看到了这个模块里推荐的商品而产生购买的可能是很大的（也许ta本来就没有任何购买的念头，甚至连这个商品都不晓得）。但对于大数据来说，原因是什么一点也不重要，它要做的——至少在电子商务领域——无非是提高客单价罢了。买了A书和买了B书之间的因果研究，那是学者们的事，不是商人关心的事。 回到航空公司的具体案子来。10万同时拥有航空公司会员和微博会员的人，并非随机抽样而得，故而这10万对于整体数百万航空公司会员而言，没有代表性。但我们的目标不是想寻求坐这家航空公司班机的人和参与某网络活动的因果关系，我们只是想提升一下参与活动概率并希望看到更多人会去转发某个活动罢了。故而，10万微博用户，够了。 在某一个时点，跑了一下数据，大致能看到一些相关性，于是我们开始设计某种活动，并有针对性地让这10万微博用户知道，这次获得的参与度和转发率，比毫无数据支撑背景下的胡乱策划，成功率应该会高一点。同样的人力投入，得到了相对而言的较高效果，这就是数据分析的好处。 过了三个月后，又有需要策划的活动，注意，这一次依然需要再跑一次数据。因为样本可能不是只有10万了，也许15万，也许运气不好有2万微博用户已经“死亡”，只剩8万。另外一个可能是有某些新的外部变量加入，比如出来一种新的商品让很多人趋之若鹜高度关注。这个时候拿上一次的数据来指导策划，又是盲人骑瞎马，夜半临深渊了。 不同的时点，或者目标不同的活动，都需要再次跑数据，这可能是大数据分析的麻烦之处。不过，计算机的长处就是计算，花上一两个小时设计几个公式或模型，相对于过去动不动要搞随机抽样，便利性提高很多倍，值得尝试。 更宏大一点的就是真正意义上的“大数据”了。今年年头互联网圈阿里要并购新浪微博，从商业逻辑上讲，一个是中国最大的消费平台，一个是中国最大的碎片化言论平台，两者数据的合并，是颇能挖出更多的相关性来。 广告圈里一句名言：我知道我的广告浪费了一半，但我不知道浪费了哪一半。一些营销业者鼓吹说他们可以让你不浪费那一半。不要相信他们。对于广告来说，从浪费50%到浪费49%，都是很值得去投入的事。建立在相关性而非因果上的大数据营销，不可能让广告主从此不再浪费广告，它只能做到：浪费得少一点。
电商行业吧。
下面我为你准备的关于市场营销的论文，欢迎阅读借鉴，希望对大家有帮助。
一、数据分析时代演变历程
(一)数据时代
数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。
(二)数据时代
时代开始于2005年，与分析要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。
(三)数据时代
又称为富化数据的产品时代。分析时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。
二、大数据营销的本质
随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。
(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者
传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。
(二)大数据时代企业精准营销成为可能
在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。
(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”
传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。
三、基于数据营销案例研究――京东
京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。
JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。
四、大数据营销的策略分析
(一)数据分析要树立以人为本的思维
“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。
(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾
大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准;其次企业要及时进行核心数据的归档;最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。
(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造
有PQDT国外博硕士论文数据库、中国知网优秀硕博论文数据库、万方学位论文数据库、西安交大学位论文检索系统等。
2020年11月24日（周二）19：00-20：00，西安交大“致知讲堂”会介绍PQDT国外博硕士论文数据库、中国知网优秀硕博论文数据库、万方学位论文数据库、西安交大学位论文检索系统等国内外几种主要的学位论文数据库的访问途径和检索方法。
“致知讲堂”主要涉及文献信息资源利用、各类数据库的检索方法、常用软件使用等，从而帮助读者提高资源利用能力。想了解讲座日程请关注图书馆主页“最新消息”，亦可关注图书馆或研究生院的微信公众号。大部分讲座将采用“腾讯会议”在线直播。
扩展资料
国外学位论文情况
1、美国明确规定学生拥有学位论文的著作权所有权，培养机构拥有学位论文的使用权，明确UMI（美国学位论文数据库建设商）负责收藏美国高校出版的数字学位论文；
国会图书馆指定的收藏全美博士硕士论文的分馆，负责代理作者登记电子学位论文版权，统一加工各大学提交的学位论文信息，并收取一定出版费用，通过PQDT提供电子学位论文元数据和全文的商业性服务，结合非营利的各种途径实现学位论文全方位的开发利用。
2、欧盟成员国强制规定学位论文的开放来促进学位论文的利用，同时非常注重涉密学位论文的保密管理。英国高校图书馆以发起馆或者协同馆会员参与方式，建立全国统一的电子学位在线服务平台ETHOS，提供学位论文存储、检索和开放服务；
针对读者需求提供非营利性服务，学位论文开放程度和利用率都很高，明确学位论文版权归作者所有，通过授权或转让等形式促进学位论文流通和利用。
德国国家图书馆是学位论文的收藏机构，基于开放信息仓储首创协议的电子学位论文加工，实现NDLTD论文数据库的数据交换，可以长期免费获取全文电子学位论文。
3、巴西已经建立巴西电子学位论文统一平台，提供学位论文的全文获取；印度逐渐开始重视学位论文开发利用，1991年建立全国信息和图书馆网络学位论文库，收藏国内绝大多数高校博士论文，正在逐步将其建成全国统一学位论文检索和开放平台；
俄罗斯建立国立图书馆的学位论文库，通过和作者、合作单位签订合同，作者将符合要求的电子学位论文提交给国立图书馆，国内各图书馆每年支付一定费用后获取学位论文服务。
参考资料来源：西安交大--致知讲堂|图书馆信息素养讲座（第七期）
参考资料来源：光明网--学位论文 这笔资源怎么利用
国内有中国优秀博士论文数据库、中国优秀硕士论文数据库、中国学位论文全文数据库、国外有PQDT全文数据库。
1、中国知网：
是一个基于海量资源的跨学科、跨语种、跨文献类型的学术资源搜索平台，也是全球最大的中文知识门户网站，内容覆盖了理工、社会科学、电子信息技术、农业、医学等多个学科，资源丰富，是查阅中文资料的最佳选择之一。
2、万方知识服务平台：
集成期刊、学位、会议、科技报告、专利、视频等十余种资源类型，收录期刊7600余种，年增300万篇；与国内600余所高校、科研院所等学位授予单位合作，收录自1980年以来的学位论文，每年增加约30万篇；会议论文收录涉及近3000个重要的学术会议，每年增加约20万篇。
3、维普—中文科技期刊数据库：
该库收录我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学等学科12000余种期刊的2300余万篇文章的全文，每年增加约250万篇。
4、中经专网：
是国家信息中心中经网制作，全面反映我国经济运行态势和经济政策变动的海量信息平台。它分综合频道、宏观频道、金融频道、行业频道、区域频道、国际频道等六个板块，以专家分析为龙头，配合以快讯、统计、指数、政策等实时信息为背景，试图全方位多视角地诠释经济形势。
5、国研网数据库：
以国务院发展研究中心丰富的信息资源和强大的专家阵容为依托，全面整合中国宏观经济、金融研究和行业经济领域的专家资源及其研究成果，提供关于中国经济政策和经济发展的深入分析和权威预测。、
参考资料来源：
百度百科-中国知网
百度百科-中国经济信息网
百度百科-国研网
百度百科-维普网
撰写文献综述步骤：
1、搜索相关文献
2、评价来源
3、识别主题、辩论和差距
4、概述结构
5、写文献综述
文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文，它是科学文献的一种。文献综述是反映当前某一领域中某分支学科或重要专题的最新进展、学术见解和建议的它往往能反映出有关问题的新动态、新趋势、新水平、新原理和新技术等等。 文献综述与“读书报告”、“文献复习”、“研究进展”等有相似的地方，它们都是从某一方面的专题研究论文或报告中归纳出来的。但是，文献综述既不象“读书报告”、“文献复习”那样，单纯把一级文献客观地归纳报告，也不象“研究进展”那样只讲科学进程，其特点是“综”，“综”是要求对文献资料进行综合分析、归纳整理，使材料更精练明确、更有逻辑层次；“述”就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的、全面的、深入的、系统的论述。总之，文献综述是作者对某一方面问题的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状和发展前景等内容进行评论的科学性论文。 格式与写法 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，再根据提纲进行撰写。 前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。 主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。 参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。
文献综述是对论文选题研究现状的梳理，但并不仅仅是把文献进行简单的堆砌与罗列，而是需要在总结梳理别人研究的同时，对已有的研究做出评价，也就是说有述有评，这也是为什么文献综述也叫做文献述评的原因。
毕业论文文献综述的写作要求为了促使学生熟悉更多的专业文献资料,进一步强化学生搜集文献资料的能力,提高对文献资料的归纳,分析,综合运用能力及独立开展科研活动的能力,现对本科学生的毕业设计(论文)提出文献综述的写作要求,具体要求如下:一,文献综述的概念文献综述是针对某一研究领域或专题搜集大量文献资料的基础上,就国内外在该领域或专题的主要研究成果,最新进展,研究动态,前沿问题等进行综合分析而写成的,能比较全面地反映相关领域或专题历史背景,前人工作,争论焦点,研究现状和发展前景等内容的综述性文章."综"是要求对文献资料进行综合分析,归纳整理,使材料更精练明确,更有逻辑层次;"述"就是要求对综合整理后的文献进行比较专门的,全面的,深入的,系统的评述.二,撰写文献综述的基本要求文献综述主要用以介绍与主题有关的详细资料,动态,进展,展望以及对以上方面的评述.其撰写格式一般包含以下内容:即题目,前言,主题,总结和参考文献.撰写文献综述时可按照以上几部分内容拟写提纲,再根据提纲进行撰写工作(忌用前言,主题,总结字样作为综述开篇语).前言部分,主要是说明写作的目的,介绍有关的概念及定义以及综述的范围,简明扼要地说明有关主题的现状或争论焦点,使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓.主题部分,是综述的主体,其写法多样,没有固定的格式.可按年代顺序综述,也可按不同的问题进行综述,还可按不同的观点进行比较综述,不管用那一种格式综述,都要将所搜集到的文献资料进行归纳,整理及分析比较,阐明有关主题的历史背景,现状和发展方向,以及对这些问题的评述.主题部分应特别注意代表性强,具有科学性和创造性的文献引用和评述.总结部分,将全文主题进行总结,提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测.参考文献,它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据,而且也为评审者审查提供查找线索.参考文献的编排应条目清楚,查找方便,内容准确无误.参考文献的书写格式与毕业论文要求相同.三,撰写文献综述的基本注意事项1. 在文献综述时,应系统地查阅与自己的研究方向直接相关的国内外文献.搜集文献应尽量全,尽量选自学术期刊或学术会议.掌握全面,大量的文献资料是写好综述的前提.2. 文献综述的题目不宜过大,范围不宜过宽,这样撰写时易于归纳整理.3. 注意引用文献的代表性,可靠性和科学性.在搜集到的文献中可能出现观点雷同,或可靠性及科学性方面存在着差异,因此在引用文献时应注意选用代表性,可靠性和科学性较好的文献.4. 在文献综述中,应说明自己研究方向的发展历史,前人的主要研究成果,存在的问题及发展趋势等.文献综述在逻辑上要合理,即做到由远而近先引用关系较远的文献,最后才是关联最密切的文献.要围绕主题对文献的各种观点作比较分析,不要教科书式地将有关的理论和学派观点简要地汇总陈述一遍.评述(特别是批评前人不足时)要引用原作者的原文,防止对原作者论点的误解.5. 文献综述要条理清晰,文字通顺简练.采用的文献中的观点和内容应注明来源,模型,图表,数据应注明出处.6. 文献综述中要有自己的观点和见解.鼓励学生多发现问题,多提出问题,并指出分析,解决问题的可能途径.如何写文献综述型论文综述是信息,研究中常见的而又经常使用的一种文体.它的名称除"综述"外,还有"评述","动态","进展"和"概要"等.综述的写作是信息研究过程中的重要环节,也是科研课题实践的第一步.要求高年级学生写综述,作为搜集信息开展课题调研的锻炼;要求研究生写综述,作为开题前的科研基础工作;由高层次的科研人员写综述,则作为承前启后,研究现状,开拓未来的先导.(一)综述的文献特征文献综述是学术论文的一种形式.从文献学角度划分,科技论文有两种,即原始论文和整理性论文,凡是由研究工作实践中积累从直接经验总结而撰写的论文,称为原始论文,或叫科研论文;凡是论文中只包含自己的部分经验和资料,但绝大部分取自他人的研究经验与资料而写成的论文,称为整理性论文,或叫文献综述.文献综述是作者对某一学科领域在一定时间范围内公开发表的文献,进行广泛收集和阅读后,就其中的主要观点和结论加以汇总,摘录或摘译,有目的地对大量分散的文献资料分别整理,分类,归纳,综合,撰写出的能阐述该学科专业研究现状和发展动向的一种专题情报研究论文.所以说综述是建立在一次文献和二次文献的基础上,生产出来的一种文献,即三次文献.通过比较会发现,综述论文不同于原始论文,因为综述论文不是对某一科研课题研究过程及其结论与讨论的报道,更不是对论文内容的摘要和索引,不能简单地对文献进行罗列.综述是对许多互有关联的文献进行分析,对比和评论所作的高层次的文献资料的综合论述.(二)综述的类型1.动态性综述一般就一个专题,按年代和学科发展的历史阶段,由远及近地综合分析,反映这一专题的研究进展.它在内容安排上按时间顺序着重介绍历史性成就.主要特点是学科发展阶段划分准确,每一个阶段要有代表性文献,旁支侧翼的文献则从略.2.成就性综述重点介绍某一研究领域的新成就,新技术,新发展.而不涉及其历史和现状.这类综述颇有实用价值,对当前工作有直接的指导意义.3.简介性综述作者对多方面的事实,现象进行概括,对某一类新颖的尚不成熟的研究项目或一种疾病的文献资料进行简要地综合论述.4.争鸣性综述系统地总结出几种学术观点,由作者加以分类归纳和总结.按不同的观点安排材料,分别进行叙述.这类综述的关键在于争鸣,而时间顺序和具体成果不是要点.但学术争鸣性综述对原文的引用要严格,"综"与"述"都要用原文的事实和观点,不用作者的观点和分析.5.评论性综述(三)综述的作用综述是对众多的专题文献进行搜集,分析,归纳和综合,并以高度浓缩的文章形式,向人们提供较为全面系统的情报信息.其作用大致有以下4个方面.1.提供综合信息综述是在大量的原始文献基础上凝聚成的情报性文献,提供综合信息,指导科学研究.阅读它,读者可以花较少的时问获取最新的综合信息,了解学科(专业,课题)新进展,存在问题,努力方向,在把握学科动态的基础上及时指导自己的工作,为确定自己的科研课题提供参照系统.2.报道专题文献综述文章一般都列有相关的参考文献目录,报道专题文献,便于回溯检索.尤其在缺乏专门检索工具的情况下,经常可将综述作为检索工具来使用,从而省时省力地获取所需原始文献的线索.3.反映现状趋势不少综述文章是由有关领域的专家学者所撰写,提供决策依据.文中既有关于成就,数据,纵横对比的客观叙述,也有专家自己的评论,预测,建议等,这就使得综述成为科研管理部门了解科学发展脉络的重要窗口,能为其决策提供借鉴与参考.4.培养文献信息研究能力撰写综述需要查阅大量原始文献,并对其进行整理和研究.这一方面是科研人员获取一手情报信息,把握自己所从事的专业研究状况的重要手段.因而,撰写综述文章通常是选报课题,撰写学位论文的前期准备工作.而另一方面,在撰写综述的过程,科研人员的文献检索能力,快速阅读能力,分析整理能力,综合归纳能力和写作能力等都能得到很好的锻炼.(四)综述的写作方法1. 选题撰写文献综述前,先要确定选题,进而广泛收集阅读与选题相关的文献.文献综述选题可以介绍某一专业领域近些年来研究进展;反映某一分支学科当前的研究进展;介绍某一研究专题的最新研究成果等等.选题要从实际需要出发,必须具有明确的目的性.选题应注意两点,一是不要贪大求全.要充分注意到各方面的客观条件,结合自己的实际工作,选择自己所从事的专业及研究课题,或者与自己学科专业及研究课题之问有密切关系的问题;二是要考虑实际需要.主要选择当今科学研究,教学工作和临床医疗中经常遇到,而目前尚未解决又迫切需要予以解决的一些问题.2.检索和阅读资料文献资料的广泛搜集是写好综述的基础,这一方面除了靠平时积累外,还要靠有目的地搜集.可以先搜集资料,再确定文题;也可以先确定文题,再按照文题要求搜集资料.当然,往往两者是结合的,即在平时资料积累的基础上选题,再根据题目补充搜集素材.阅读文献是综述写作的"前奏".阅读文献时,应选读一些近期发表的综述,述评,因为这样可以了解有关专题的概况,而省去查找和阅读大量原始文献的时间.而对查获的文献,应先进行普遍浏览,以求对文献的初步了解,并选定重点参考资料.然后通读选出的文献.通读时,要全面掌握每篇文献的内容及重点,做出摘录或笔记,完成选材.此外,阅读一篇文献时,应先读摘要和结论,经此来初步了解文献的主要内容,权衡其学术价值,确定其对撰写综述有无用处及实用性大小.可将查到的文献分成"价值不大""有价值"和"很大价值"三类.对有"很大价值"的文献要精读,仔细推敲和深入分析研究,并做好摘要,记下文献著者,题目,刊名,年,卷,期,页,和重要内容(研究方法,研究结果,数据,指标,核心观点等).特别要注意外文文献的检索和阅读.3.写作构思与拟定提纲构思是在确定写作主题后,根据所搜集的文献资料及对其整理和分析的结果,确定如何围绕该主题进行介绍和论证的思维过程.提纲是构思的具体化,包括各级标题,每一段落所要表明的论点及论据等.提纲是文章的骨架,应力争详尽,层次分明,有纲有目,逻辑性强.拟定了写作提纲,可以说文章已写成一大半.这一过程一般包括以下步骤:①将摘录的全部文献浏览一遍,根据反映的内容主题,确定文章的主要段落和段落标题(一级标题);②将文献摘录中与一级标题内容相关的评论放置在一起;③按照一级标题的内容安排,确定是否分出二级,三级标题;④对以上的编排反复推敲,重点考虑编排顺序是否合理,标题与内容是否一致,各段落问是否呼应,论证是否符合逻辑和学科原理等.4.综述的格式根据需要,综述可以从不同的侧面,广度和深度阐述一个问题,因而其形式与结构是多种多样的.一篇综述一般包括这样几个部分:题目,作者和第一作者所在的工作单位,摘要,关键词,前言,正文部分,结语,参考文献.下面着重介绍题目,前言,正文部分,结语和参考文献5个部分.(1)题目,题目应对综述内容起到概括和揭示的作用,要确切,简明,一目了然,且文题相符,切不可小题大做或文不对题.字数一般控制在20字之内.(2)前言,又称概述,是正文的引言,能起到破题作用,简明扼要地介绍该综述的学术意义,内容主题和撰写目的,与文章题目相呼应,读者能对全文有一个基本了解.前言既要开宗明义,又需短小精炼,字数一般控制在300～500字之内.(3)正文,这是全文的主体部分,以论证过程为主线,一般程式是:提出问题,展开讨论,罗列证据,分析论点,得出结论,其问大多还进行历史回顾和现状介绍等.正文大多采用大标题下分列小标题方式展开,每段开头以论点引路,以论点带论据方式进行叙述,引用资料以使用公开出版的文献为原则,并尽可能引用近年出版的文献,引文应如实反映原文的观点及数据.正文的字数视内容而定,与一般论著一样,应控制在3 000～5 000字以内.(4)结论,即综述最后结论的提出.著者在此对全文进行一个简要的概括和总结,指出本综述所涉及的专题研究中存在的问题和未来发展动向,或提出自己的意见或评价.字数一般在300～500字之内.(5)参考文献文章末尾附有较多参考文献,是综述的特点之一.开列引用文献的意义有三:首先,为知识产权保护的需要,应标明引文出处表示尊重被征引者的劳动成果;其次,能说明综述是言之有据的,反映综述的可信程度;第三,为读者提供据此查检文献信息的线索,因此引用文献均要求按正文中引用顺序编码,并注明了著者姓名及文献出处.目前,国内期刊对参考文献数量有限定,一般不能超过30篇,这些文献应是作者亲自阅读过的主要参考文献.引用的外文文献直接用外文,不必译成中文.5.综述正文两种常见写作方法:(1)搭架填空法所谓"搭架",就是先提出论文综述所涉及的各种问题,先将这些问题按学科理论的逻辑关系排列,就像造房子一样按总体设计将房子各部分搭起来.然后,将与各"房架"有关的问题归并在一个标题下,对相关资料进行整理和分析写成小"综述".其次,把这些小综述连接起来.这一写法的关键是各小"综述"(即小标题)的确定和连接,它关系到一篇综述的质量优劣,而抓住综述的专题的主线和内容主题间的逻辑联系则是关键的关键.(2)火车接龙法这是一种按学科进展的时问顺序进行论述的综述写法,如"中国药物经济学发展的历史,现状与未来".故形象化地称之为"火车接龙法".著者必须对该主题的科学进展非常清楚,可先按历史阶段分别写成小"综述",每个小"综述"内也可按搭架填空法写,最后将各小"综述"联结起来.这种写法在选择和引用资料时,要注意反映所综述的专题的理论发展进程和阶段性的成果.在实际写作过程中,往往是以某一种方法为主,同时穿插运用另一种方法,这取决于写综述的内容和所掌握的文献资料.6.写作文献综述的注意事项(1)两种观点不能混淆不要把不成熟的(未被证实的或推测性的)观点和成熟的观点相混淆也不要把原始文献的观点与综述作者自己的观点相混淆.(2)切忌文献堆砌切忌文献堆砌使读者阅后不得要领,应该吃透原著内容,经过充分消化吸取精华,达到融会贯通,再用准确语言清晰表达出来.(3)要认真核对引用的文献要认真核对引用的文献务必保证引用的数据,观点,人名,术语等的准确无误.(4)严禁剽窃不允许剽窃行为,不能将国内或国外期刊上一篇或两篇综述改头换面变成自己的综述文章再行发表.