Ⅰ 火幣網雲錢包是怎麼回事
火幣網雲錢包就是比特塵弊幣的雲錢包,這樣用戶就可以在火幣網進行比特幣的交易了。
一、什派岩族么是火幣網：
火幣網是北京火幣天下網路技術有限公司於2013年成立的比特幣交易平台。
二、火幣錢包和火幣網有關系嗎：
1、火幣錢包和火幣網同屬於火幣集團，火幣集團是全球知名的區塊鏈產業領軍企業，自2013年創立以來，致力於區塊鏈領域的核心技術突破以及區塊鏈技術和產業融合，圍繞區塊鏈產業上下游，發展包括產業區塊鏈、公鏈、數字資產交易、數字資產安全錢包、礦池、自有資金投資、孵化、數字資產研究等多業務板塊，先後投資60+上下游企業，已形成全面的全球數字經濟產業生態體系。
2、火幣錢包是一款專業的多幣種錢包，依託火幣集團在區塊鏈領域的技術積累和安全經驗，從多重維度保障全球數字貨幣用戶的資產安全，提供簡單便捷、安全可靠的數字資產管理服務。目前支持14種主鏈，以及數以萬計的代幣，並在節點質押，去中心化金融等方向進行嘗試，努力為用戶提供更穩定更安全的資產增值方式。
三、火幣網和比特幣錢包是什麼意思
1、火幣網是比特幣交易平台，截止2016年末，火幣累計成交額達20000億人民幣。
2、比特幣是一種P2P形式的虛擬的加密數字貨幣。
3、比特幣與所有的貨幣不同，比特幣不依靠特定貨幣機棗返構發行，它依據特定演算法，通過大量的計算產生，比特幣經濟使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節安全性。P2P的去中心化特性與演算法本身可以確保無法通過大量製造比特幣來人為操控幣值。
四、火幣網業務
1、火幣全球站，總部設立於新加坡，提供數字資產品類的交易及投資服務。
2、火幣韓國，基於韓元的數字資產交易平台，提供數字資產交易服務。
3、火幣中國，轉型成為區塊鏈垂直領域的資訊及研究服務平台，為中國大陸地區用戶提供區塊鏈技術研發和應用類資訊信息，集行業咨詢、研究和教育培訓等服務於一體。
4、火幣錢包，提供數字資產管理服務和用戶體驗，總部位於中國北京。
Ⅱ 五大資料庫理念，讀懂亞馬遜雲科技的資料庫布局
1970 年，關系型資料庫之父 E.F.Codd 發表《用於大型共享資料庫的關系數據模型》論文，正式拉開資料庫技術發展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 為代表的三大商業資料庫產品獨占鰲頭，隨後涌現出 MySQL、PostgreSQL 等為代表的開源資料庫 ，和以 Amazon RDS 等為代表的雲資料庫，拉開百花齊放的資料庫新序幕。
我們知道，雲計算十年為產業轉型升級提供了 歷史 性契機，但變革仍在進行，隨著雲計算的普及，資料庫市場發生根本性改變，雲廠商打破傳統商業資料庫的堡壘，成為資料庫領域全新力量。其中以連續六年入選 Gartner 領導者象限的亞馬遜雲 科技 為代表，我們一起探討：為什麼亞馬遜雲 科技 能始終保持其創新性？縱觀雲原生時代下，亞馬遜雲 科技 資料庫未來還有哪些更多的可能性？
01 面對四大資料庫發展趨勢，亞馬遜雲 科技 打造五大資料庫理念
後疫情時代下，加速了不少行業的業務在線化和數字化運營，企業對數據價值挖掘的需求越發強烈，亞馬遜雲 科技 大中華區產品部總經理顧凡詳細介紹其中四大趨勢：
一是伴隨互聯網、移動互聯網的發展，電商、視頻、社交、出行等新應用場景的興起，不僅數據量大，對數據實時性要求極高，傳統關系型資料庫無法滿足需求，因此驅動雲原生資料庫的出現。
二是開源資料庫的廣泛應用。
三是應用程序現代化對資料庫提出更高要求，期待資料庫擁有更高的性能、可擴展性、可用性以及降低成本，讓開發人員專注於核心業務的應用開發，不用關注和核心業務無關的代碼。
四是軟體架構歷經 PC、互聯網、移動互聯網，再到如今的萬物互聯時代，其中的迭代和轉型正在驅動資料庫選型的變化。
在此四大趨勢下，伴隨企業的業務量越來越大、越來越復雜，對資料庫的要求越來越高。亞馬遜雲 科技 洞察客戶需求，在打造雲上資料庫產品時提出五大理念：
一是專庫專用，極致性能；二是無伺服器，敏捷創新；第三是全球架構，一鍵部署；第四是平滑遷移，加速上雲；第五是 AI 賦能，深度集成。
02 歷經真實錘煉，五大資料庫理念，持續賦能企業數智轉型
顧凡表示，隨著數據爆炸式增長，微服務架構與 DevOps 愈發流行的今天，一個資料庫打天下的時代已然過去。我們需要在不同的應用場景下，針對不同的數據類型和不同的數據訪問特點，為開發者和企業提供專門構建的工具。
所以亞馬遜雲 科技 提出 第一個核心資料庫理念：專庫專用 。在此理念下，推出針對關系數據、鍵值數據、文檔數據、內存數據、圖數據、時許數據、分類賬數據、寬列等專門構建資料庫的產品家族。
這些資料庫產品均經歷過亞馬遜內部核心業務的真實錘煉，成績斐然：
亞馬遜電商當年是 Oracle 的客戶之一，隨著亞馬遜電商的應用重構和業務體量發展，亞馬遜電商決定將業務遷移到亞馬遜雲 科技 里。100 多個團隊參與這龐大的遷移工作中，將亞馬遜電商采購、目錄管理、訂單執行、廣告、財務系統、錢包、視頻流等關鍵系統全部從 Oracle 遷出來。2019 年，亞馬遜將存儲近 7500 個Oracle 資料庫中的 75 PB 內部數據遷移到多項亞馬遜雲 科技 的資料庫服務中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，於是亞馬遜電商成為亞馬遜雲 科技 在全球的「第一大客戶」。
從 Oracle 切換到亞馬遜雲 科技 後，亞馬遜電商節省了 60% 成本，面向消費者端的應用程序延遲降低 40%，資料庫管理支出減少 70%。
以被譽為「亞馬遜雲 科技 歷史 上用戶數量增速最快的雲服務」Amazon Aurora 為例，其擁有科媲美高端商業資料庫的速度和可用性，還擁有開源資料庫的簡單性與成本效益，Amazon Aurora 讓客戶滿足「魚和熊掌兼得」需求。
據顧凡介紹，Amazon Aurora 可提供 5 倍於標准 MySQL 性能，3 倍於 PostgreSQL 吞吐量。同時提供高可用，可用區（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨區域災備。可擴展到 15 個只讀副本，成本只有商業資料庫的 1/10。
醫葯企業九州通為葯廠、供應商，搭建葯廠、供應商、消費者提供供應鏈鏈條。其 B2B 系統的業務特點是讀多寫少，受促銷活動、工作時間等影響，經常會出現波峰波谷落差較大的情況，讀寫比例在 7：2 或者 8：3。九州通採用 Amazon Aurora 後實現讀寫分離和按需擴展，整體資料庫性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。實現了跨可用區部署、負載均衡、自動故障轉移、精細監控、按需自動伸縮等。
據權威機構預測，到 2022 年，75% 資料庫將被部署或遷移至雲平台。在這個過程中，亞馬遜雲 科技 是如何通過技術來幫助客戶加速應用上雲的？這離不開除了上述的「專庫專用」外，以下四大理念：
第二個理念是無伺服器、敏捷創新。 亞馬遜雲 科技 大中華區產品部數據類產品高級經理王曉野表示，企業業務總有波峰波谷之時，如何按照企業 80-90% 的業務峰值來規劃資料庫的存儲容量和計算資源的話，將給應用帶來一定的業務連續性的妥協和挑戰。因此大多數企業都是按照峰值留有餘地來選擇資料庫的計算資源，這將造成成本上的浪費。而 Serverless 資料庫服務可完成無差別的繁復工作和自動化擴展。
Amazon DynamoDB 是亞馬遜雲 科技 自研 Serverless 資料庫，其誕生最早可追溯到 2004 年，當時亞馬遜電商作為 Oracle 的客戶，盡管對於關系型資料庫在零售場景的需求並不頻繁，70% 均是鍵值類操作，此時倒逼亞馬遜電商思考：為什麼要把關系型資料庫這么重得使用？我們可以設計一款支持讀寫、可橫向擴展的分布式資料庫嗎？後來的故事大家都知道了，這款資料庫就是 Amazon DynamoDB，並在 2007 年發表論文，掀起業界 NoSQL 分布式資料庫技術創新大潮。
Amazon DynamoDB 可為大規模應用提供支持，支撐亞馬遜自身多個高流量網站和系統，如亞馬遜電商網站、亞馬遜全球 442 個物流中心等。在亞馬遜電商一年一度 Prime Day，光是針對DynamoDB API 的調用達到數萬億次，最高峰值請求達到每秒 8920 萬次。由此可見，DynamoDB 擁有高吞吐、擴展性、一致性、可預測響應延遲、高可用等優勢。
智能可穿戴設備廠商華米 科技 ，在全球 70 多個國家擁有近 1 億用戶。僅 2020 年上半年，其手錶出貨量超 174 萬台，截止到 2021 年 2 月，華米 科技 的可穿戴設備累計記錄步數是 151 萬步，累計記錄的睡眠時間是 128 億個夜晚，記錄心率總時長達 1208 億個小時。如此龐大的數據同時必須保證極高的安全性和低延遲相應，如何保證穩定性是巨大的挑戰。
DynamoDB 幫助華米 科技 在任何規模下都能提供延遲不超過 10 毫秒的一致響應時間。華米 科技 健康 雲的 P0 和 P1 級別故障減少了約 30%，總體服務可用性提升了 0.25%，系統可用性指標達到 99.99%，為華為 科技 全球化擴展提供了有力的支撐。
最新無服務資料庫產品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬間擴展能力，真正把擴展能力發揮到極致，在不到一秒的時間內，將幾百個事務擴展到數十萬的級別。同時在擴展時每一次調整的增量都是非常精細化的去管理，如果按照峰值來規劃資料庫資源，可實現大概90%的成本節省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球實現預覽。
第三個理念是全球架構、一鍵部署。 在全球化的今天，如何支撐全球客戶的業務擴展連續性、一致性、以最低延遲帶給到終端客戶上，對資料庫提出新的挑戰。
亞馬遜雲 科技 提供 Amazon Aurora 關系型資料庫Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 內存資料庫、Amazon DocumentDB 文檔資料庫都能利用亞馬遜雲 科技 的骨幹網路提供比互聯網更穩定的網路支撐，以一鍵部署的方式，幫助客戶實現幾千公里跨區域資料庫災備，故障恢復大概能在一分鍾之內完成，同時跨區域的數據復制延遲通常小於一秒。
第四個理念是平滑遷移、加速上雲。 目前，450000+ 資料庫通過亞馬遜雲 科技 資料庫遷移服務遷移到亞馬遜雲 科技 中，這個數字每年都在不斷增長。亞馬遜雲 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具讓開發者和企業進行自助式雲遷移。另外，對於遷移過程中可能會需要的支持，可通過專業服務團隊和合作夥伴網路成員，為客戶提供專業支持，還通過 Database Freedom 項目幫助客戶降低他們的顧慮。
今年 11 月，最新產品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中國兩個區域正式可用，可加速企業上雲的遷移，實現讓企業可以利用原有的技術棧、原有的 SQL Server T-SQL的人員可以利用到雲資料庫進行創新。
第五個理念是 AI賦能，深度集成。 我們觀察到，ML 技術賦能資料庫開發者，開發者無需具備機器學習專業知識，就可進行機器學習操作。在此潮流下，亞馬遜雲 科技 推出 Amazon Neptune，藉由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驅動圖神經網路。
今年 8 月，Neptune ML 在中國正式可用，允許數據工程師不需要掌握機器學習的技能直接從圖資料庫里導出數據、轉換格式、訓練模型並發布，用 gremlin 語句調用訓練成的模型在資料庫里實現推理，進行欺詐檢測，推薦物品。
目前，亞馬遜雲 科技 加速在中國區域服務落地，2021年至今新發布 60 多個資料庫服務與功能。亞馬遜雲 科技 正是通過上述五大資料庫理念，打造豐富的資料庫產品家族，在全球智能化發展趨勢下，為企業提供更快更好的數智服務，釋放數據價值，並連續六年入選 Gartner 領導者象限，得到業界和客戶的深度認可。
Ⅲ 計算機試題
下列說法中正確的是( )。 a在買計算機時，當然買最高檔的 b頻繁開、關機對計算機的使用壽命並無影響c 為防止計算機感染病毒，應常用消毒液清洗計算機 d系統啟動軟盤應防寫，且一般在該盤中不要存放用戶程序及數據 D
下面預防計算機病毒的手段，錯誤的是( )。 a要經常地對硬碟上的文件進行備份 b凡不需要再寫入數據的磁碟都應有防寫c 將所有的.com和.exe文件賦以「只讀」屬性 d對磁碟進行清洗 D
計算機病毒通常分為引導型、復合型和( )。 外殼型 文件型 內碼型 操作系統型 B
最先開展的電子商務類型是（ ）。 企業對個人 企業對企業 企業對政府 個人對個人 A
人類社會最先開展的電子商務類型是（ ）。 B to C B to B B to G C to C A
人類社會最先開展電子商務零售活動的國家是在（ ）。 亞洲 歐洲 美洲 澳洲 B
公布世界上第一個Internet電子商務標準是在（ ）。 1998年 1999年 2000年 2001年 B
在電子商務分類中，C to C是（ ）。 消費者與消費者間的電子商務 企業間的電子商務 企業內部的電子商務 企業與消費者間的電子商務 A
在電子商務分類中，B to G是（ ）。 消費者與消費者間的電子商務 企業間的電子商務 企業內部的電子商務 企業對政府的電子商務 D
在電子商務分類中，G to G是（ ）。 政府與政府間的電子商務 企業間的電子商務 企業內部的電子商務 企業與消費者間的電子商務 A
在電子商務分類中，B to B是（ ）。 消費者與消費者間的電子商務 企業間的電子商務 企業內部的電子商務 企業對政府的電子商務 B
在電子商務分類中，B to C是（ ）。 消費者與消費者間的電子商務 企業間的電子商務 企業與消費者的電子商務 企業對政府的電子商務 C
在電子政務分類中，G to G是（ ）。 政府對政府的電子政務 企業間的電子政務 政府對企業的電子政務 政府對公民的電子政務 A
在電子政務分類中，G to B是（ ）。 企業對個人的電子政務 政府對企業的電子政務 企業對政府的電子政務 政府對公民的電子政務 B
在電子政務分類中，G to C是（ ）。 政府對政府的電子政務 企業間的電子政務 政府對公民的電子政務 企業對政府的電子商務 C
在電子政務分類中，B to G是（ ）。 政府對政府的電子政務 企業間的電子政務 政府對公民的電子政務 企業對政府的電子政務 D
我國電子政務的「三網一庫」是指機關內部辦公網、辦公義務資源網、（ ）及電子政務信息資源庫。 區域網 城域網 公共管理與服務網路 廣域網 C
ECP（Electronic Check Paper）是（ ）。 電子現金 信用卡 電子支票 電子錢包 C
Digital Purse是（ ）。 電子現金 數字錢包 電子支票 電子錢包 B
與傳統現金相比電子現金的優點是（ ）。 方便、成本低 管理控制技術復雜 已解決合理征稅問題 不可能被偽造 A
與傳統結算工具相比，電子結算的主要缺點是（ ）。 缺乏便利性 缺乏安全性 初期投入大、技術復雜 不能進行小額結算 C
電子數據交換的簡稱是（ ）。 EFT EDI NET EC B
下面哪項不屬於電子商務軟體功能（ ）。 商品目錄顯示 購物車 交易處理機制 WWW平台選擇 D
在線調查常見的方法是（ ）。 郵寄調查 電話調查 人員調查 電子郵件調查 D
下列有關數據的存儲結構的敘述中正確的是： 順序存儲方式只能用於存儲線性結構 順序存儲方式的優點是存儲密度大、且插入和刪除運算效率高 鏈表的每個結點中都恰好包含一個指針 棧和隊列的存儲方式既可是順序方式也可是鏈接方式 D
演算法的時間復雜度是指： 執行演算法程序所需要的時間 演算法程序的長度 演算法執行過程中所需要的基本運算次數 演算法執行過程中所需要的基本運算次數 C
演算法的空間復雜度是指： 演算法程序的長度 演算法程序中的指令條數 演算法程序所佔的存儲空間 演算法執行過程中所需要的存儲空間 D
下列敘述中正確的是： 線性表是線性結構 棧與隊列是非線性結構 線性鏈表是非線性結構 二叉樹是線性結構 A
數據的存儲結構是指： 數據所佔的存儲空間量 數據的邏輯結構在計算機中的表示 數據在計算機中的順序存儲方式 存儲在外存中的數據 B
下列關於隊列的敘述中正確的是： 在隊列中只能插入數據 在隊列中只能刪除數據 隊列是先進先出的線性表 隊列是先進後出的線性表 C
下列關於棧的敘述中正確的是： 棧是非線性結構 棧是一種樹狀結構 棧具有先進先出的特徵 棧具有後進先出的特徵 D
鏈表不具有的特點是： 可隨機訪問任一元素 插入和刪除不需要移動的元素 不必事先估計存儲空間 所需空間與線性表長度成正比 A
在深度為5的滿二叉樹中葉子結點的個數為： 32 31 16 15 C
對長度為n的線性表進行順序查找：在最壞情況下所需要的比較次數為： n+l n (n+1)／2 n／2 B
程序流程圖（PFD）中的箭頭代表的是： 數據流部 控制流 調用關系 組成關系 B
下面不屬於軟體工程3要素的是： 工具 過程 方法 環境 D
數據流圖用於抽象描述一個軟體的邏輯模型。數據流圖由一些特定的圖符構成。下列圖符名標示的圖符不屬於數據流圖合法圖符的是： 控制流 加CE 數據存儲 源和潭 A
軟體測試過程是軟體開發過程的逆過程其最基礎性的測試應是： 集成測試 單元測試 有效性測試 系統測試 B
在結構化方法中軟體功能分解屬於下列軟體開發中的階段是： 詳細設計 需求分析 總體設計 編程調試 C
軟體測試的目的是： 發現錯誤 演示元件功能 改善軟體的性能 挖掘軟體的潛能 A
軟體需求分析階段的工作可以分為4個方面：需求獲取、需求分析、編寫需求規格說明書以及： 階段性報告 需求評審 總結 都不正確 B
軟體調試技術包括： 邊界值分析 演繹法 循環覆蓋 集成測試 B
軟體需求說明書是需求分析階段的最後成果。以下Ⅰ.數據描述、II.功能描述、Ⅲ.性能描述、Ⅳ.文件結構，哪些是其應包括的內容? I和II II和III II和IV I,Ⅱ和Ⅲ D
軟體測試方法中的靜態測試方法之一為： 計算機輔助靜態分析 黑盒法 路徑覆蓋 邊界值分析 A
在詳細設計階段經常採用的工具有： PAD SA SC DFD A
下列工具中需求分析常用的工具是： PAD PFD NS DFD D
在軟體生命周期中能准確地確定軟體系統必須做什麼和必須具備哪些功能的階段是： 概要設計 詳細設計 可行性分析 需求分析 D
需求分析階段的任務是確定： 軟體開發方法 軟體開發工具 軟體開發費 軟體系統的功能 D
檢查軟體產品是否符合需求定義的過程稱為： 確認測試 集成測試 驗證測試 驗收測試 A
軟體危機的主要表現有多個方面。例如：I�需求增長無法滿足II�生產成本過高Ⅲ�進度無法控制Ⅳ�需求定義不準確V�質量不易保證Ⅵ�難以滿足維護需要但比較而言。一般認為軟體危機產生的主要原因是： I和II I和III II和V I和Ⅵ D
軟體測試是保證軟體質量的重要手段其首要任務是： 保證軟體的正確性 改正軟體存在的錯誤 發現軟體的潛在錯誤 實現程序正確性證明 C
下面不屬於軟體設計原則的是： 抽象 模塊化 自底向上 信息隱蔽 C
在結構化方法的軟體需求定義中可採用分析工具來輔助完成。下列工具中哪些是常用的工具?。 I數據流圖 II結構圖 Ⅲ數據字典 Ⅳ判定表I和IIII、Ⅱ和IIII、Ⅱ和IVI、Ⅲ和Ⅳ A
結構化程序設計主要強調的是： 程序的規模 程序的易讀性 程序的執行效率 程序的可移植性 B
對建立良好的程序設計風格下面描述正確的是： 程序應簡單、清晰、可讀性好 符號名的命名只要符合語法 充分考慮程序的執行效率 程序的注釋可有可無 A
在面向對象方法中一個對象請求另一個對象為其服務的方式是通過發送： 調用語句 命令 口令 消息 D
信息隱蔽的概念與下述哪一種概念直接相關? 軟體結構定義 模塊獨立性 模塊類型劃分 模塊耦合度 B
下面對對象概念描述錯誤的是： 任何對象都必須有繼承性 對象是屬性和方法的封裝體 對象間的通信靠消息傳遞 操作是對象的動態屬性 A
資料庫管理系統是（ ）。 應用軟體 系統軟體 教學軟體 工具軟體 B
資料庫系統的組成要素不包括（ ）。 硬體平台 用戶 網路 資料庫管理員 C
"在下列關系中，（ ）是一對多的關系。
" 董事長和員工 醫生和患者 產品和生產廠家 任課教師和學生 A
在對關系的描述中，（ ）是錯誤的。 一個關系表通常是同一個主題的數據集合 關系表採用主鍵來唯一標識元組 一個關系表可以有多個主鍵 關系是二維表 C
對關系資料庫的檢索操作可由三種基本關系運算組合而成，這三種基本關系運算不包括（ ）。 連接 "比較
" 選擇 投影 B
"下列不屬於Access資料庫對象的是（ ）。
" 表 窗體 向導 查詢 C
"下列不是關系種類的是（ ）。
" 多對一 一對一 一對多 多對多 A
"屬於Access可以導入或鏈接數據源的是（ ）。
" Excel Access FoxPro 以上皆是 D
"下述關於資料庫系統的敘述中正確的是( )。
" 資料庫系統避免了一切冗餘 資料庫系統減少了數據冗餘 資料庫系統中數據的一致性是指數據類型一致 資料庫系統比文件系統能管理更多的數據 B
三級模式間存在二級映射，它們是( )。 概念模式與外模式間，概念模式與內模式間 子模式與內模式間，外模式與內模式間 子模式與外模式間，概念模式與內模式間 概念模式與內模式間，外模式與內模式間 A
關系資料庫管理系統能實現的專門關系運算包括( )。 關聯、更新、排序 排序、索引、統計 選擇、投影、連接 顯示、列印、製表 C
用樹型結構來表示實體之間聯系的模型是( )。 數據模型 網狀模型 層次模型 關系模型 C
在關系資料庫中，用來表示實體之間聯系的是( )。 二維表 線性表 樹結構 網結構 A
將E-R圖轉換到關系模式時，實體和聯系都可以表示為( )。 關系 屬性 鍵 域 A
下列4個選項中，可以直接用於表示概念模型的是( )。 層次模型 實體-聯系(E-R)模型 關系模型 網狀模型 B
資料庫的三級結構分別被定義為( )。 子模式、模式和概念模式 外模式、子模式和存儲模式 模式、概念模式和物理模式 外模式、概念模式和內模式 D
"公司中有多個部門和多名職員，每個職員只能屬於一個部門，一個部門可以有多名職員，從職員到部門的聯系類型是( )。
" 一對一 多對多 一對多 多對一 C
下列4個選項中，說法不正確的是( )。 資料庫具有較高的數據獨立性 資料庫中的數據可以共享 資料庫避免了一切數據的重復 資料庫減少了數據冗餘 C
"在數據管理技術的發展過程中，經歷了人工管理階段、文件系統階段和資料庫系統階段。其中數據獨立性最高的階段是( )。
" 人工管理 文件系統 數據項管理 資料庫系統 D
"從關系中挑選出指定的屬性組成新關系的運算稱為( )。
" 投影運算 選取運算 聯接運算 交運算 A
"資料庫系統的核心是( )。
" 軟體工具 資料庫管理系統 資料庫 數據模型 B
把E-R模型轉換成關系模型的過程，屬於資料庫的( )。 需求分析 概念設計 邏輯設計 物理設計 C
關系表中的每一橫行稱為一個( )。 欄位 元組或記錄 碼 屬性 B
"資料庫系統的體系結構是( )。
" 三級模式結構和二級映射 二級模式結構和一級映射 三級模式結構和三級映射 三級模式結構和一級映射 A
資料庫中存儲的是( )。 數據之間的聯系 數據 數據以及數據之間的聯系 數據模型 C
"反映現實世界中的實體及實體間聯系的信息模型是( )。
" 關系模型 層次模型 E-R模型 網狀模型 C
數據獨立性是資料庫技術的重要特點之一。所謂數據獨立性是指( )。 數據與程序獨立存放 不同的數據被存放在不同的文件中 不同的數據只能被對應的應用程序所使用 以上三種說法都不對 D
數據模型按不同的應用層次分為三種類型，它們是（ ）數據模型、邏輯數據模型和物理數據模型。 概念 關系 用戶 層次 A
資料庫設計分為以下6個階段：需求分析階段、（ ）、邏輯設計階段、物理設計階段、實施階段、運行和維護階段。 系統設計階段 "概念設計階段 " 總體設計階段 模塊設計階段 B
關系模型的完整性規則是對關系的某種約束條件，包括實體完整性、（ ）和自定義完整性。 域完整性 關聯完整性 參照完整性 用戶完整性 C
資料庫管理系統常見的數據模型有層次模型、網狀模型和（ ）三種。 邏輯模型 關系模型 樹狀模型 物理模型 B
如果一個工人可管理多個設施，而一個設施只被一個工人管理，則實體"工人"與實體"設施"之間存在（ ）聯系。 網狀 多對多 一對多 一對一 C
下列模式中，能夠給出資料庫物理存儲結構與物理存取方法的是（ ）。 外模式 內模式 概念模式 邏輯模式 B
關系模型的數據操縱即是建立在關繫上的數據操縱，一般有（ ）、增加、刪除和修改四種操作。 連接 投影 選擇 查詢 D
在關系資料庫中，把數據表示成二維表，每一個二維表稱為（ ）。 關系 實體 元組 對象 A
資料庫保護分為：安全性控制、（ ）、並發性控制和數據的恢復。 密碼控制 訪問控制 完整性控制 正確性控制 C
下列敘述中正確的是（ ）。 資料庫系統中，數據的物理結構必須與邏輯結構一致 資料庫技術的根本目標是要解決數據共享的問題 資料庫設計是指設計資料庫管理系統 資料庫是一個獨立的系統，不需要操作系統的支持 B
"下列有關資料庫的描述，正確的是（ ）。
" 資料庫是一組文件 資料庫是一個結構化的數據集合 資料庫是一個關系 資料庫是一個DBF文件 B
資料庫設計包括兩個方面的設計內容，它們是( )。 概念設計和邏輯設計 模式設計和內模式設計 內模式設計和物理設計 結構特性設計和行為特性設計 D
單個用戶使用的數據視圖的描述稱為（ ） 內模式 外模式 存儲模式 概念模式 B
"在資料庫管理技術發展過程中，文件系統與資料庫系統的主要區別是資料庫系統具有（ ）。
A． B．
C． D．
" 數據無冗餘 專門的數據管理軟體 數據可共享 特定的數據模型 D這是計算機大一計算機導論期末考試試題
"SQL語言又稱為（ ）。
" 結構化控制語言 結構化操縱語言 結構化定義語言 結構化查詢語言 D
索引屬於（ ）。 概念模式 外模式 模式 內模式 B
Ⅳ 比特派錢包和tp為什麼不同步
比特派錢包和TP錢包之間不同步的原因可能有很多，以下是一些可能的原因：
1. 網路問題：比特派錢包和TP錢包之間的同步需要通過網路進行，如果網路連接不穩定或者存在阻塞，就可能導致同步失敗。
2. 版本不兼容：比特派錢包和TP錢包的版本不同，可能會導致數據格式不兼容，從而無法同步。
3. 資料庫問派州題：比特派錢包和TP錢包之間的同步需要訪問資料庫，如果資料庫出現問題，就可能導致同步失敗。
4. 配置問題：比特飢激派錢包和TP錢包的配置可能存在差異，如果配置不正確，就可能導致同步失敗。
如果您遇到了比特派錢包和TP錢包不同步的問題，可以嘗試以下幾個步驟：
1. 檢查網路連接是否正常，嘗試重新連接網路。
2. 確認比特派錢包和TP錢包的版本是否相同，如果不同，可以嘗試升級或者降級版本。
3. 檢查資料庫是否正常運行，嘗試重啟資料庫。
4. 檢查比特派錢包和TP錢包的配置是否正確，嘗試重新配置。
如果以上步驟都無法解決問題，可以嘗試聯系比特派錢包或TP錢包爛羨襪的技術支持團隊獲取幫助。
Ⅳ 資料庫程序設計1-5章實驗
姚津泓實驗作業網頁鏈接可以看看
--實驗一
create database test1
on
(name=test1,
filename='d:3116004357姚津泓 est1.mdf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5)
log on
(name=test1_log,
filename='d:3116004357姚津泓 est1.ldf',
size=5mb,
maxsize=25mb,
filegrowth=5mb)
create database test2
on
(name=test11,
filename='d:3116004357姚津泓 est11.mdf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5),
(name=test22,
filename='d:3116004357姚津泓 est22.ndf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5),
(name=test33,
filename='d:3116004357姚津泓 est33.ndf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5)
log on
(name=test11_log,
filename='d:3116004357姚津泓 est11.ldf',
size=5mb,
maxsize=25mb,
filegrowth=5mb),
(name=test22_log,
filename='d:3116004357姚津泓 est22.ldf',
size=5mb,
maxsize=25mb,
filegrowth=5mb)
create database test3
on
(name=dab1,
filename='d:3116004357姚津泓dab1.mdf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5),
filegroup fg11 --第一個文件組
(name=dab2,
filename='d:3116004357姚津泓dab2.ndf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5),
filegroup fg22 --第二個文件組
(name=dat1,
filename='d:3116004357姚津泓dat1.ndf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5),
(name=dat2,
filename='d:3116004357姚津泓dat2.ndf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5),
filegroup fg33--第三個文件組
(name=daz1,
filename='d:3116004357姚津泓daz1.ndf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5),
(name=daz2,
filename='d:3116004357姚津泓daz2.ndf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5)
alter database test1
add file
(name=te,
filename='d:3116004357姚津泓 e.ndf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5
)
alter database test2
modify file
(name=test11,
filename='d:3116004357姚津泓 est11.mdf',
maxsize=55
)
drop database test1
--實驗2--
create database 實驗
create schema yaojinhong
create table yaojinhong.倉庫
(
倉庫號char(6)primary key check (倉庫號like'[A-Z][A-Z][0-9][0-9][0-9][0-9]'),
城市char(10) unique not null,
面積 int check(面積>=50)
)
create table yaojinhong.職工
(
職工號char(8)primary key check (職工號like'[A-Z][A-Z][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]'),
倉庫號char(6)constraint ck foreign key references yaojinhong.倉庫(倉庫號),
工資 money check (工資>=1000 and 工資<=10000)
)
create table yaojinhong.供應商
(
供應商號 char(4)primary key check (供應商號like'[S][0-9][0-9][0-9]'),
供應商名 char(16),
地址char(30),
)
create table yaojinhong.訂購單
(職工號 char(8) not null foreign key references yaojinhong.職工.(職工號),
供應商號 char(4) null constraint supply foreign key references yaojinhong.供應商(供應商號) on delete set null,
訂購單號 char(6) primary key check(訂購單號 like 'OR[0-9][0-9][0-9][0-9]'),
訂購日期 datetime default getdate(),
金額 money default null
)
create table yaojinhong.訂購單明細
(訂購單號 char(6) not null foreign key references yaojinhong.訂購單(訂購單號),
序號 char(2),
產品名稱 char(20),
單價 money default null check(單價>0),
數量 int not null check(數量>0),
primary key(訂購單號,序號)
)
alter table yaojinhong.訂購單
add 完成日期 datetime default null
alter table yaojinhong.訂購單明細
add check(數量 between 0 and 1000)
alter table yaojinhong.訂購單明細
alter column 數量 int not null alter table yaojinhong.供應商
alter column 供應商名 varchar(30)
實驗3
insert into yaojinhong.倉庫 values('QW0001','廣州',500)
insert into yaojinhong.倉庫 values('QW0002','上海',900)
insert into yaojinhong.倉庫 values('QW0003','北京',250)
insert into yaojinhong.倉庫 values('QW0004','紐約',1000)
insert into yaojinhong.倉庫 values('QW0005','深圳',650)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000001','QW0005',3000)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000002','QW0001',5600)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000003','QW0004',6600)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000004','QW0002',3800)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000005','QW0005',3900)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000006','QW0001',4600)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000007','QW0003',4000)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000008','QW0003',5000)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000009','QW0002',4800)
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000010','QW0004',6000)
insert into yaojinhong.供應商 values('S001','華廣','深圳')
insert into yaojinhong.供應商 values('S002','廣工','廣州')
insert into yaojinhong.供應商 values('S003','美的','茂名')
insert into yaojinhong.供應商 values('S004','樂視','深圳')
insert into yaojinhong.供應商 values('S005','康佳','廣州')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000007','S005','OR0001','2015-1-6',5000,'2015-2-5')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000002','S001','OR0002','2015-2-3',10000,'2015-3-4')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000003','S004','OR0003','2015-2-17',3000,'2015-5-16')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000006','S002','OR0004','2015-2-16',9000,'2015-4-18')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000010','S005','OR0005','2015-3-20',8000,'2015-6-27')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000001','S001','OR0006','2015-3-22',7500,'2015-7-29')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000006','S003','OR0021','2015-2-15',4600,'2015-10-13')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000004','S002','OR0007','2015-2-23',8500,'2015-8-29')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000003','S005','OR0008','2015-1-5',3600,'2015-11-11')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000001','S004','OR0009','2015-1-31',7600,'2015-12-14')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000007','S001','OR0010','2015-3-25',12000,'2015-7-30')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000008','S002','OR0011','2015-2-26',4600,'2015-9-27')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000010','S002','OR0012','2015-1-28',3400,'2015-11-21')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000009','S004','OR0013','2015-3-19',2300,'2015-10-24')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000007','S005','OR0014','2015-2-23',9000,'2015-9-21')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000008','S003','OR0015','2015-2-27',6400,'2015-12-23')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000002','S001','OR0016','2015-1-30',7900,'2015-6-30')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000005','S004','OR0017','2015-1-27',20000,'2015-8-18')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000009','S004','OR0018','2015-3-5',13000,'2015-7-31')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000004','S002','OR0019','2015-3-14',7000,'2015-6-17')
insert into yaojinhong.訂購單 values('ZG000006','S005','OR0020','2015-2-21',4300,'2015-5-25')
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0020','01','沐浴露',32,240)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0001','02','洗衣粉',30,125)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0012','03','洗衣液',39,59)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0014','04','香皂',14,99)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0004','05','鹽',2,169)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0005','06','醬油',14,65)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0011','07','化妝品',26,24)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0019','08','洗面奶',39,68)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0008','09','面膜',5,147)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0003','10','花生油',36,258)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0017','11','滑鼠',69,72)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0015','12','滑鼠墊',18,64)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0016','13','移動電源',58,69)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0012','14','插座',37,169)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0011','15','牛奶',72,111)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0020','16','洗潔精',9,114)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0019','17','潔廁液',6,300)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0010','18','雞蛋',14,124)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0009','19','牛肉',38,300)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0016','20','內褲',59,654)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0018','21','鞋子',299,300)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0015','22','手錶',890,34)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0005','23','錢包',129,124)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0008','24','行李箱',344,64)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0014','25','手袋',3,874)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0018','26','籃球',360,59)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0003','27','足球',260,36)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0005','28','羽毛球拍',78,69)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0007','29','乒乓球拍',89,145)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0020','30','羽毛球',5,645)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0013','31','乒乓球',3,542)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0016','32','牙膏',23,200)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0009','33','牙刷',6,456)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0019','34','防曬霜',56,65)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0017','35','水杯',39,1187)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0010','36','拖把',15,187)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0004','37','掃把',6,200)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0005','38','垃圾桶',16,254)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0006','39','書',46,688)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0016','40','衛生紙',13,500)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0020','41','相機',3698,32)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0013','42','手機',2000,200)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0017','43','音響',500,143)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0001','44','吸塵器',1688,40)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0012','45','油煙機',3500,10)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0010','46','台式電腦',4000,25)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0013','47','空調',50,230)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0005','48','電視機',1300,100)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0016','49','洗衣機',3400,15)
insert into yaojinhong.訂購單明細 values('OR0011','50','筆記本',6000,20)
insert into yaojinhong.倉庫 values('QW0001','惠州',600)
原因：違反了PRIMARY KEY 約束'PK__倉庫__530C599C7F60ED59'。不能在對象'yaojinhong.倉庫' 中插入重復鍵。語句已終止。
insert into yaojinhong.職工 values('ZG000011','QW0009',3000)
原因：倉庫號列參照倉庫表的倉庫號，此時在倉庫表中找不到倉庫號為QW0009的倉庫。INSERT 語句與FOREIGN KEY 約束"FK__職工__倉庫號__0AD2A005"沖突。該沖突發生於資料庫"實驗"，表"yaojinhong.倉庫", column '倉庫號'。
insert into yaojinhong.倉庫 values('QW0006','天津',30)
原因：在定義時，面積要大於等於50，這裡面積為30，明顯違反了用戶定義完整性
delete yaojinhong.倉庫 where 城市='北京'
刪除操作失敗。因為有職工參照了干記錄
delete yaojinhong.供應商 where 供應商號='S002'
因為刪除參照完整性規則定義為set null
alter table yaojinhong.職工
drop constraint ck
alter table yaojinhong.職工
drop column 倉庫號
alter table yaojinhong.職工
add 倉庫號 char(6)constraint ck foreign key references yaojinhong.倉庫
on delete cascade
on update cascade
update yaojinhong.職工 set 倉庫號='QW0006' where 職工號='ZG000002'
更新操作失敗，因為職工表所參考的倉庫表中不存在倉庫號為QW0006的倉庫。
update yaojinhong.倉庫 set 倉庫號=null where 倉庫號='QW0001'
更新操作失敗，因為倉庫號是關鍵字，不能為空。
update yaojinhong.倉庫 set 面積=30 where 倉庫號='QW0001'
更新操作失敗，因為面積被定義約束大於或等於50，此處面積=30，顯然違反了約束。
update yaojinhong.職工 set 工資=(工資+(工資*0.1))
update yaojinhong.訂購單 set 金額=(select SUM(單價*數量) from yaojinhong.訂購單明細
where 訂購單明細.訂購單號=訂購單.訂購單號)
delete yaojinhong.職工 where 倉庫號 in (select 倉庫號 from yaojinhong.倉庫 where 城市='北京')
delete yaojinhong.訂購單 where 供應商號 in (select 供應商號 from yaojinhong.供應商 where 供應商名='廣工')
實驗4
1 select distinct 工資 from yaojinhong.職工
select all 工資 from yaojinhong.職工
2 select * from yaojinhong.倉庫
3 select 職工號 from yaojinhong.職工 where 工資>5000
4 select * from yaojinhong.倉庫 where 倉庫號 in(select 倉庫號 from yaojinhong.職工 where 工資>5000)
5 select 職工號 from yaojinhong.職工 where 倉庫號 in ('QW0005','QW0002') and 工資<5000
6 select * from yaojinhong.職工 where 工資 between 3000 and 5000
7 select * from yaojinhong.供應商 where 供應商名 like '%公司'
8 select * from yaojinhong.倉庫 where 城市!='北京
9 select * from yaojinhong.訂購單 where 供應商號 is null
10 select * from yaojinhong.訂購單 where 供應商號 is not null
11 select * from yaojinhong.職工 order by 工資 ASC
12 select * from yaojinhong.職工 order by 倉庫號 ASC,工資 DESC
13 select 職工號,城市 from yaojinhong.職工 join yaojinhong.倉庫 on 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號 where 工資>6000
14 select 職工號,城市 from yaojinhong.職工 join yaojinhong.倉庫 on 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號 where 面積>700
16 select * from yaojinhong.倉庫 cross join yaojinhong.職工
17 select * from yaojinhong.倉庫 cross join yaojinhong.職工
where 倉庫.倉庫號=職工.倉庫號
18 select 供應商.供應商號,供應商名,訂購單號,訂購日期 from yaojinhong.供應商 join yaojinhong.訂購單
on 供應商.供應商號=訂購單.供應商號
19 select 供應商.供應商號,供應商名,訂購單號,訂購日期 from yaojinhong.供應商 left join yaojinhong.訂購單
on 供應商.供應商號=訂購單.供應商號
20 select 供應商.供應商號,供應商名,訂購單號,訂購日期 from yaojinhong.供應商 right join yaojinhong.訂購單 on 供應商.供應商號=訂購單.供應商號
21 select 供應商.供應商號,供應商名,訂購單號,訂購日期 from yaojinhong.供應商 full join yaojinhong.訂購單 on 供應商.供應商號=訂購單.供應商號
22 select 城市 from yaojinhong.倉庫 where 倉庫號 in
(select 倉庫號 from yaojinhong.職工 where 工資=3300)
23 select * from yaojinhong.倉庫 where 倉庫號 not in
(select 倉庫號 from yaojinhong.職工 where 工資<5000)
24 select * from yaojinhong.職工 where 工資 in
(select 工資 from yaojinhong.職工 where 職工號='ZG000001')
and 職工號!='ZG000001'
25 select 城市 from yaojinhong.倉庫 where 倉庫號 in
(select 倉庫號 from yaojinhong.職工 where 職工號 in
(select 職工號 from yaojinhong.訂購單 where 供應商號 in
(select 供應商號 from yaojinhong.供應商 where 地址='廣州')))
26 select 供應商名 from yaojinhong.供應商 join yaojinhong.訂購單 on 供應商.供應商號=訂購單.供應商號 join yaojinhong.職工 on 訂購單.職工號=職工.職工號 join yaojinhong.倉庫 on 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號 where 地址='廣州'and 城市='廣州'
select 供應商名
from yaojinhong.供應商 where 地址='廣州' and 供應商號 in
(select 供應商號 from yaojinhong.訂購單 join yaojinhong.職工 on 訂購單.職工號=職工.職工號
join yaojinhong.倉庫 on 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號 where 城市='廣州')
27 select 倉庫號 from yaojinhong.倉庫 where 倉庫號 in
(select 倉庫號 from yaojinhong.職工 where 工資>any
(select 工資 from yaojinhong.職工 join yaojinhong.倉庫 on 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號
where 倉庫.倉庫號='QW0001')and 倉庫號!='QW0001')
28 select 倉庫號 from yaojinhong.倉庫 where 倉庫號 in
(select 倉庫號 from yaojinhong.職工 where 工資>all
(select 工資 from yaojinhong.職工 join yaojinhong.倉庫 on 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號
where 倉庫.倉庫號='QW0001'))
29 select * from yaojinhong.訂購單 a where 金額=
(select MAX(金額) from yaojinhong.訂購單 b where a.職工號=b.職工號)
order by 職工號 ASC
30 select * from yaojinhong.倉庫 where exists(select * from yaojinhong.職工 where 職工號 is null and 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號)
31 select * from yaojinhong.倉庫 where not exists(select * from yaojinhong.職工 where 職工號 is null and 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號)
32 select COUNT(distinct 城市)城市數目 from yaojinhong.倉庫 where 城市 is not null
33 select SUM(工資)需要支付職工工資總數 from yaojinhong.職工
34 select SUM(工資)北京和上海的倉庫職工的工資總和 from yaojinhong.職工 join yaojinhong.倉庫 on 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號
where 城市='北京' or 城市='上海'
35 select AVG(面積)平均面積 from yaojinhong.倉庫 where 倉庫號 not in
(select 倉庫號 from yaojinhong.職工 where 工資<6000)
36 select max(金額)工資大於的職工所經手的訂購單最高金額 from yaojinhong.訂購單 where 職工號 in
(select 職工號 from yaojinhong.職工 where 工資>6000)
37 select 倉庫號,AVG(工資)平均工資 from yaojinhong.職工
group by 倉庫號
38 select 倉庫號,max(金額)最高金額,MIN(金額)最低金額,AVG(金額)平均金額 from yaojinhong.職工 join yaojinhong.訂購單 on 職工.職工號=訂購單.職工號 group by 倉庫號
39 select 訂購單.訂購單號,AVG(金額)平均金額 from yaojinhong.訂購單 join yaojinhong.訂購單明細 on 訂購單.訂購單號=訂購單明細.訂購單號
group by 訂購單.訂購單號 having COUNT(訂購單.訂購單號)>=5
40 select 倉庫號,職工號,工資 from yaojinhong.職工
order by 倉庫號
compute avg(工資),sum(工資)by 倉庫號
compute avg(工資),sum(工資)
41select 訂購單明細.訂購單號,序號,產品名稱,單價,數量,金額
from yaojinhong.訂購單明細 join yaojinhong.訂購單 on
訂購單.訂購單號=訂購單明細.訂購單號 order by 訂購單.訂購單號
compute avg(金額),sum(金額)by 訂購單.訂購單號
compute avg(金額),sum(金額)
42 select * from yaojinhong.訂購單
compute avg(金額),sum(金額)
實驗5
一
(1) 基於單個表按投影操作定義視圖。
create view yaojinhong.倉庫視圖 as select * from yaojinhong.倉庫
(2) 基於單個表按選擇操作定義視圖。
create view yaojinhong.倉庫視圖1 as select * from yaojinhong.倉庫 where 城市='廣州'
(3) 基於單個表按選擇和投影操作定義視圖。
create view yaojinhong.倉庫視圖2 as select 倉庫號,面積 from yaojinhong.倉庫 where 城市='廣州'
(4) 基於多個表根據連接操作定義視圖。
create view yaojinhong.視圖3 as select 職工號,城市,工資 from yaojinhong.職工 join yaojinhong.倉庫 on 職工.倉庫號=倉庫.倉庫號
(5) 基於多個表根據嵌套查詢定義視圖。
create view yaojinhong.視圖4 as select * from yaojinhong.倉庫 where 倉庫號 in
(select 倉庫號 from yaojinhong.職工 where 工資>4000)
(6) 定義含有虛欄位的視圖。
create view yaojinhong.虛欄位視圖(倉庫號,城市,面積) as select 倉庫號,城市,面積*2 from yaojinhong.倉庫
2、分別在定義的視圖上設計一些查詢（包括基於視圖和基本表的連接或嵌套查詢）。
select * from yaojinhong.倉庫視圖
select * from yaojinhong.倉庫視圖1 where 城市='廣州'
select 倉庫號,面積 from yaojinhong.倉庫視圖2
select 職工號,城市,工資 from yaojinhong.職工 join yaojinhong.倉庫視圖 on 職工.倉庫號=倉庫視圖. 倉庫號
select * from yaojinhong.倉庫視圖 where 倉庫號 in
(select 倉庫號 from yaojinhong.職工 where 工資>4000)
3、在不同的視圖上分別設計一些插入、更新和刪除操作，分情況討論哪些操作可以成功完成，哪些操作不能完成，並分析原因。
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update yaojinhong.倉庫視圖 set 面積=650 where 倉庫號='QW0008'
insert into yaojinhong.倉庫視圖 values('QW0008','長沙',500)
update yaojinhong.倉庫視圖 set 面積=700 where 倉庫號='QW0001'
delete yaojinhong.倉庫視圖 where 倉庫號='QW0008'
delete yaojinhong.倉庫視圖 where 倉庫號='QW0008'
Ⅵ cgpay錢包是什麼
CGPay錢包app是一款區塊鏈加密貨幣平台，提供P2P交易服務，掛單、付款、打幣等，全面支持USDT(ERC20)、BTC、ETH存取服務到任一支持公開區塊鏈交易的錢包。區塊鏈本質是一個共享資料庫，具有「不可偽造」「全程留痕」「可以追溯」「公開透明」「集體維護」等特徵。
加密貨幣是數字貨幣的一種，常見的有比特幣、萊特幣等，比特幣（Bitcoin）的概念最初由中本聰在2008年11月1日提出，並於2009年1月3日正式誕生，不依靠特定貨幣機構發行，依據特定演算法通過大量的計算產生。
比特幣支持全球7*24交易，不過國內不允許交易，具有的特點包括去中心化、低交易費用、全世界流通、無隱藏成本、專屬所有權、跨平台挖掘等。不管身處何方，任何人都可以挖掘、購買、出售或收取。
萊特幣與比特幣在技術上具有相同的實現原理，網路預期產出8400萬個萊特幣，萊特幣和比特幣一樣，都是去中心化的架構，無任何中心機構控制，新幣發行和交易支付、轉讓不需要中央銀行、也不需要商業銀行。
Ⅶ 如何在Windows 7 系統上編譯FTC和錢包，編譯指南
比特幣（BitCoin）的概念最初由中本聰在2009年拍皮提出，根據中本聰的思路設計發布的開源軟體以及建構其上的P2P網路。比特幣是一種P2P形式的數字貨幣。點對點的傳輸意味著一個去中心化的支付系統。
與大多數貨幣不同，比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它依據特定演算法，通過大量的計算產生，比特幣經濟使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節安全性。P2P的去中心化特性與演算法本身可以確保無法通過大量製造比特幣來人為操控幣值。基於密碼襲稿差學的設計可以使比特幣只能被真實的擁有者轉移或支付。這同樣確保了貨幣所有權與流通交易的匿名性。比特幣敬游與其他虛擬貨幣最大的不同，是其總數量非常有限，具有極強的稀缺性。
Ⅷ 什麼是比特幣比特幣如何產生的
首先我們要知道，比特市不是政府發行的，不是由中國人民銀行發行的，它是從2009年才開始有的，它通過P2P分布式網路來核查重復消費，比特幣通過下載客戶端可以製造比特幣，不存在偽造行為，它是通過一套密碼編碼通過復雜的演算法產生的，每四年比特幣的數量會減半，所以比特幣很值錢。
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其實比特幣在現實生活中也在應用，如：四川蘆山地震時中國第一次允許用比特幣作為捐贈物，其實也就是從那時起比特幣才開始火熱起來，大家很好奇比特幣是什麼東西，才開始認識這個東西。
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我們如何得到比特幣呢？其實大家也知道有兩種方法：
一種方法就是到網路市場上去買，根據與人民幣的換算去購買，現在差不多，一比特幣要換5000多元人幣吧。
另外一種方法就是通過下載客戶端進行計算特定數量的數學問題來獲得比特幣。
其實第二種方法也並不是這么容易就能夠獲得的，也需要很大的成本才能賺到，我的一個朋友運行了幾天才賺到0.0016比特幣，很難，可能與方法，電腦也有一定的關系。
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現在有很多人用比特幣進行投資，其實說實話也在用這個東西投資還有一定的風險的，國家現在還沒有承認這個東西的合法性，現在很大程度上只是在網路上進行交易，也有一部分人用於黑市交易，最近一段時間內比特幣肯定會升值，但是就要看下一步政府怎樣對網路進行監管，因為現在網路監管很滯後，網路上產生的很多問題，現實中沒有人去解決，可能政府現在也是心有餘力不足，沒有找到合適的方法，
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想像一下，目前全球沒有一個統一的貨幣在運行，也都通過兌換的形式進行操作的，如果比特幣能夠擔當這個重任的話，勢必是個好事情，現在通過虛擬的形式比特幣已經可以買到現實生活中的所有的東西了，盡管政府現在還不承認，但是它已經很現實的存在了。但是很多人認為比特幣是一個陰謀，是用後人的精力或財力為前人做事。也就是說現在我們對比特幣這么熱衷其實錢早被最早的人賺去了。
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比特幣與QQ幣的區別：
比特幣不屬於任何一個國家或公司或團體，它廣泛的存在於網路當中，目前可以和任何一個國家的貨幣進行兌換，現在各個國家對它都很重視，雖然沒有成為法定貨幣。
QQ幣屬於騰訊公司，現在騰訊公司大力推廣這個QQ幣，其它團體或公司很少有推廣這個東西，因為這樣不會給它帶來任何利益。
，但近幾周幣值一路高漲，直至4月10日創出266美元的峰值之後，該幣幣值便出現一輪暴跌，盤中一路下跌至105美元，跌幅高達61%。比特幣是什麼？比特幣有什麼價值？很多人在談論這一虛擬貨幣。意見分為兩派：一派認為，比特幣似乎就是一種龐式騙局；另一派則認為比特幣是一種創新。
但還有一類人，還根本不太了解何謂比特幣——而這部分人，可能是絕大多數。
接下來，我們借用 科技 博客網站Business Insider的一篇文章，來給大家做一下入門級普及：這讓人瘋狂的貨幣是什麼貨。它與真實貨幣又有哪些區別呢？
（1）比特幣是什麼？
比特幣出現與2008年，是一種分散化、匿名、只能在數字世界使用的貨幣，它不屬於任何國家和金融機構，並且不受地域限制，可以在世界上的任何地方兌換它。
（2）比特幣的起源
2008年，有人用筆名「中田聰（Satoshi Nakamoto）」發表了一篇論文，論文中描述了比特幣的使用方法，1年後，比特幣的首筆交易完成。
（虎嗅註：據福布斯中文網這篇文章稱，這位採用日本名字的神秘人物已經消失在網路。沒有人知道他是否真的是日本人，還是一個龐大的機構。《連線》從他的行文措辭推測，他有可能出生於美國，甚至有可能是Google公司或美國國家安全局的一個神秘小組的代號。）
（3）比特幣從何而來？
用戶可以買到比特幣，同時還可以使用計算機依照演算法進行大量的運算來「開采」比特幣。在用戶「開采」比特幣時，需要用電腦搜尋64位的數字就行，然後通過反 復解謎與其他淘金者相互競爭，為比特幣網路提供所需的數字，如果用戶的電腦成功地創造出一組數字，那麼就將會獲得25個比特幣。
由於比特幣系統採用了分散化編程，所以目前在每10分鍾內只能獲得25個比特幣，而到2140年，流通的比特幣上限將會達到2100萬。換句話說，比特幣系統是能夠實現自給自足的，通過編碼來抵禦通脹，並防止他人對這些代碼進行破壞。
（4）比特幣值多少錢？
在剛剛出現的時候，比特幣幾乎一文不值，1美元平均能夠買到1309.03個比特幣，但如今1比特幣的價值相當於135.3美元，感興趣的朋友可以登陸Preev網站了解比特幣的實時報價。
（5）比特幣能否兌換現金？
答案是肯定的。你只需與比特幣交易機構取得聯系即可完成兌換，其中Mt. Gox是目前最為流行的比特幣交易平台，不過現在該平台僅通過一款應用程序接納新成員。除此之外還有幾家規模較大的交易所，能夠進行比特幣兌換和交易。
（6）比特幣為何要匿名？如何實現匿名？
比特幣之所以匿名是因為它們是建立在一個分散化的系統之上的，比特幣是完全獨立存在的，外界無法通過某種核心基礎設施來關閉它。
「匿名」對於那些不想讓自己的名字和所購置的商品或服務聯系在一起的人來說是非常受用的，外人所看到的無非是你的比特幣錢包地址和一串隨機的文字和數字等信息，除此之外沒有任何能夠辨認個人身份的信息。同時對於相對偏執的用戶來說，還可以免費創建多個新錢包。
（7）比特幣能做什麼？
此前曾報道稱不法分子利用匿名的比特幣來購買毒品和槍支等非法商品，但其實有很多合法的商家如今也接受比特幣交易，比如豪生連鎖酒店（Howard Johnson）就樂意接受比特幣付費，而BitElectronics更是一家只接受比特幣的消費電子產品商店。
（9）比特幣合法嗎？
比特幣並不是真實貨幣，它不像紙幣和硬幣那樣代表一定的價值。目前美國政府並擔心比特幣可能會對金融市場造成的影響，因為只需通過制訂對應的法案就能對其進 行管理和控制。相對於曾經出現的「自由美元」來說，後者是1998和2009年之間所出現的一種能夠替代實物的流通型貨幣，而其創造者伯納德·馮·諾特豪 斯（Bernard von NotHaus）也在2011年因自行製造、佔有和銷售貨幣被判有罪。
目前可以通過多種渠道了解到關於比特幣的信息，Bitcoin subreddit和Bitcoin Magazine都是獲得比特幣的消息源。來源於虎嗅網
1.資本相對集中
全球資本集中在政府機構以及個體金融機構系統中，資金高度集中的同時帶來了一系列的分布不平衡。資產持有不公、分配不公以及由此衍生出一系列的暴動等等，不斷沖擊著這種集中制度，無政府組織為了對抗這種政府集中制度，不斷尋找新的資金分管方法。這種出於不信任中心體系而出現的對抗行為，最終推動了信任機器的開動。
2.區塊鏈雛形
直到2008年一位化名為「中本聰」的學者發表了一篇名為《區塊鏈：一種點對點的電子現金系統》，區塊鏈由此得以命名。次年1月，一串程序代碼出現，編程的技術至今無法破解，這一代碼為區塊鏈的問世提供了雛形。「中本聰」由此創建出比特幣創世區塊，並產生第一筆50枚的比特幣獎勵。區塊鏈的問世同樣預示著信任機制的出現，不再依靠集中制度來完成區塊的創造和擁有。區塊鏈的內涵不僅僅是比特幣或者某種數字貨幣，它還包括智能合約等一系列基於信任的應用。
3.產生平等
因此，區塊鏈以及比特幣可以說是一群不信任中心化機構和現存金融體系的互聯網產物，用先進的技術對抗全球的現行貨幣體制。區塊鏈的誕生墊付了傳統的資金持有市場，產生公平、公正、相等的持有權利，因而得到國外無政府組織者的青睞，並在國外盛傳。
4.核心思想
單區塊鏈擁有的核心思想是，由中心化的體系來保證某種東西的價值是不可信的，再區塊鏈系統中，每一個節點只需要根據自身的利益行事，才能保證系統安全。
北京時間2009年1月4日，白皮書的作者中本聰在位於芬蘭赫爾辛基的一個小型伺服器上，親自創建了第一個區塊——即比特幣創世區塊，並獲得了第一筆50枚比特幣的獎勵，第一個比特幣就此問世。
關於比特幣
2010年5月22日，早期比特幣愛好者——美國程序員拉茲洛希望能用比特幣交換實物商品，他在一個比特幣論壇發帖說：希望用10000個比特幣交換2個價值25美元的披薩。一位英國志願者與拉茲洛達成交易，獲得了10000個比特幣的報酬。這是比特幣第一次有了價格，在整個加密社區引起了很大的轟動，人們為了紀念這次交易，把每年的5月22日稱為「比特幣披薩日」，比特幣愛好者們聚在一起吃披薩慶祝。以現在比特幣的比特幣價格計算，當時的2塊披薩價值約3億人民幣，買披薩的拉茲洛哥哥哭暈在廁所。
每小時全球能產生6個數據塊，每4年就能產生21萬個數據塊；然後對數據塊的報酬進行遞減式支付，第一個4年支付每個數據塊50比特幣，第二個4年支付每個數據塊25個比特幣，第三個4年支付每個數據塊12.5個比特幣，以此類推......最後總的比特幣數量就是--21萬X(50+25+12.5+6.25+3.125+...) = 2100萬。括弧里數字相加的總合近似一百，到2040年，比特幣總數達到2100萬枚。
一、比特幣病毒再次讓它成為焦點
5月12日，全球突發比特幣病毒瘋狂襲擊公共和商業系統事件！
英國各地超過40家醫院遭到大范圍網路黑客攻擊，國家醫療服務系統（NHS）陷入一片混亂。
中國多個高校校園網也集體淪陷。
全球有接近74個國家受到嚴重攻擊，比如：英國、西班牙、義大利、葡萄牙、俄羅斯和烏克蘭等。
受到感染後，勒索軟體通常會將用戶系統上所有的文檔、郵件、資料庫、源代碼、圖片、壓縮文件等多種文件進行某種形式的加密操作，使之不可用，或者通過修改系統配置文件，干擾用戶正常使用系統，使系統的可用性降低；
在用戶心急如焚想要開啟文檔時，勒索軟體就會通過彈出窗口、對話框或生成文本文件等的方式，向用戶發出勒索通知，要求用戶向指定帳戶匯款（支付比特幣贖金）來獲得解密文件的密碼，或者獲得恢復系統正常運行的方法。
二、講講比特幣的起源
比特幣（BitCoin）的概念最初由中本聰（Satoshi Nakamoto）在2008年的論文《比特幣：一種點對點的電子現金系統（中文版）》提出。2009年，根據中本聰的思路設計發布的開源軟體以及建構其上的P2P網路。
它是一種總量恆定2100萬的數字貨幣，和互聯網一樣具有去中心化、全球化、匿名性等特性。向地球另一端轉賬比特幣，就像發送電子郵件一樣簡單，低成本，無任何限制。
比特幣因此被用於跨境貿易、支付、匯款等領域。
比特幣是一種P2P形式的數字貨幣。點對點的傳輸意味著一個去中心化的支付系統。
與大多數貨幣不同，比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它依據特定演算法，通過大量的計算產生，比特幣經濟使用整個P2P網路中眾多節點構成的分布式資料庫來確認並記錄所有的交易行為，並使用密碼學的設計來確保貨幣流通各個環節安全性。
P2P的去中心化特性與演算法本身可以確保無法通過大量製造比特幣來人為操控幣值。
基於密碼學的設計可以使比特幣只能被真實的擁有者轉移或支付。這同樣確保了貨幣所有權與流通交易的匿名性。
比特幣與其他虛擬貨幣最大的不同，是其總數量非常有限，具有極強的稀缺性。
該貨幣系統曾在4年內只有不超過1050萬個，之後的總數量將被永久限制在2100萬個。
從比特幣的本質說起，比特幣的本質其實就是一堆復雜演算法所生成的特解。特解是指方程組所能得到無限個（其實比特幣是有限個）解中的一組。而每一個特解都能解開方程並且是唯一的。以人民幣來比喻的話，比特幣就是人民幣的序列號，你知道了某張鈔票上的序列號，你就擁有了這張鈔票。而挖礦的過程就是通過龐大的計算量不斷的去尋求這個方程組的特解，這個方程組被設計成了只有2100萬個特解，所以比特幣的上限就是2100萬個。
比特幣之所以這么火，就是有了貨幣特徵後，可以被全世界所接收，交易，儲存。形成了它獨特的生存環境。
二、比特幣是數字黃金比特幣由於廣闊的前景和巨大的遐想空間，自2009年誕生後價格持續上漲，2011年幣價達到1美元，2013年最高達到1200美元，超過1盎司黃金價格，有「數字黃金」的美稱（目前幣價約450美元）。
比特幣可以用來兌現，可以兌換成大多數國家的貨幣。
使用者可以用比特幣購買一些虛擬物品，比如網路 游戲 當中的衣服、帽子、裝備等，只要有人接受，也可以使用比特幣購買現實生活當中的物品。
在誕生後，比特幣作為一種前所未有的新型貨幣，經歷了無數的市場考驗和技術攻擊，始終屹立不倒。
現在比特幣已成長為一個在全球有著數百萬用戶，數萬商家接受付款，市值最高達百億美元的貨幣系統。
西維吉尼亞州民主黨參議員喬·曼欽（Joe Manchin）2014年2月26日向美國聯邦政府多個監管部門發出公開信，希望有關機構能夠就比特幣鼓勵非法活動和擾亂金融秩序的現狀予以重視，並要求能盡快採取行動，以全面封殺該電子貨幣。
三、我國的比特幣交易平台
我國也有交易比特幣的三大平台，它們分別是火幣網、幣行、比特幣。
2017年1月11日，中國人民銀行上海總部、上海市金融辦等對比特幣中國開展現場檢查，重點檢查該企業是否未經許可或無牌照開展信貸、支付、匯兌等相關業務；反洗錢制度落實情況；資金安全隱患等。2017年1月12日，央行營業管理部也在北京進駐「火幣網」、「幣行」等交易平台。
2017年1月24日中午12：00起，中國三大比特幣平台正式開始收取交易費。
目前互聯網上出現了大量由騙子公司控制發行的虛擬幣，號稱是比特幣的模仿改進者，但實際上是傳銷或龐氏騙局（例如珍寶幣、維卡幣、摩根幣等），或雖然不是純粹的騙局，但被莊家高度控盤（例如鯊魚幣、谷殼幣等）。
這些騙子幣與比特幣的最大區別在於：比特幣不屬於任何人或組織，是一個無人控制的，去中心化運行的貨幣。而這些騙子幣有明確的發行方，並被發行方完全控制。騙子幣雖然也叫「幣」，但和比特幣完全是兩碼事。
和開放代碼的比特幣不同，大部分騙子幣都不開放代碼，或者乾脆連代碼都沒有，只是網站上的一個數字，發行方想改多少就有多少。
騙子幣往往有人賣力發帖推廣，一般用上下線拉人頭的手段吸納資金。
一個最簡單的判斷方法是，如果XX幣由號稱「實力雄厚」的XX公司發行，有著廣闊的前景，並保證投資/挖礦收益高，許諾能漲能賺錢，要你花錢購買，那100%是騙子幣。
盡量用簡單的語句來講講，希望你能看懂。
在過去的一些時間里，或許你聽到比特幣這個詞已超過1000次了，但仍然無法理解，比特幣究竟是什麼？
簡而言之， 比特幣是一種可以輕松存儲和傳輸的加密文件，這是一種加密貨幣 ，它是第一種也是最大的加密貨幣。
今天的比特幣價格大概是每個五萬左右（最高到了13萬），你一定會問，憑什麼要為這樣一段代碼支付高額的真金白銀？
故事是以一個以物易物的方式開始的，第一批比特幣交易是在論壇上通過討價還價實現，比如其中就有一筆交易是這樣：用10000比特幣購買兩塊比薩餅。
比特幣的核心是一種新的數字資產形式，它是通過無與倫比的加密組合和點對點網路創建的。那麼它如何為我們提供價值？
如果你要匯錢到國外，無論通過銀行電匯或網上服務，你都必須支付一定的銀行服務費或交易費用，事實上，資金只是從一個賬戶轉移到另一個賬戶，可為什麼你會損失一定的錢呢？
但比特幣就不一樣了。它不屬於任何國家或機構或個人，它不受監管，任何有互聯網連接的人都可以得到它，你只需點擊幾下滑鼠，它就可以自由轉移到世界任何地方。
或許你又會問，怎麼保證它的安全性，這不是一個騙局呢？這不得不提到一個專業名詞：區塊鏈，它是比特幣所依賴的基礎技術。你可以把它當作是分類帳本，記錄著網路上發生的每一筆交易，所有上網的人都可以訪問，當任何人發起新的交易（發送或接收比特幣）時，交易將通過區塊鏈進行驗證。區塊鏈最大程度地解決了人與人之間信任的問題。
比特幣類似於黃金，可以認為是數字黃金，比特幣的供應量有限（最多2100萬個，目前已開采1670萬），挖掘將變得越來越困難。正是由於供應有限，許多人認為這是一種價值儲備。因此挖礦（增加新的比特幣）和投資比特幣成為近一年非常熱門的話題。
由於比特幣的影響越來越大，世界各國政府已經介入，規范比特幣交易，以便它可以成為金融體系中較為成熟的一部分。在中國，已經明令金融機構和支付機構不得開展與比特幣相關的業務，以規避比特幣交易中間的一些違法行為。
比特幣與人民幣，美元，英鎊等貨幣不同，比特幣是一種網路虛擬貨幣，而且是去中心化的虛擬貨幣，像Q幣也是虛擬幣，但它是中心化的，也就是說它是受到監管的，而比特幣不同，比特幣是去中心化的虛擬貨幣，也就是說它不受中心監管的，它依據特定演算法，通過大量的計算產生。我個人而言，這就是美國收割羊毛的工具。大家都不要碰它
2008年，中本聰發表題為「比特幣：一種點對點的電子現金系統」的白皮書，從此宣告了比特幣的誕生。 首先請留意白皮書的標題核心「點對點」和「電子現金」。
1.什麼是「點對點」
點對點就是指比特幣系統不需要一個特定的伺服器，例如我們登陸微信，需要連接騰訊的微信伺服器，登陸淘寶，需要連接阿里的淘寶伺服器，但是如果這些中心化的伺服器關閉了怎麼辦呢？其答案就是我們沒辦法登陸微信或者是淘寶了。而比特幣「點對點」的網路結構，並不依賴某個或者是某一群特定的伺服器，可以這樣理解，比特幣系統，每一個參與者既是用戶也是一部「伺服器」，因此某個組織或者某個人是無法控制比特幣的，也無法篡改比特幣交易記錄的。所以說比特幣是「去中心化」的數字貨幣。
2.電子現金
顧名思義，比特幣從誕生那天起就有取代傳統貨幣的野心，想成為未來真正的貨幣，按照中本聰的演算法設計，比特幣的總量是恆定的，總共2100萬個，比特幣發行不依靠某個機構，它是依據特定的演算法進行計算產生，產生過程也稱為「挖礦」。同時比特幣每四年「產量」減半，因此比特幣不會面臨貨幣超發的現象。目前房價居高不下的原因之一就是貨幣超發。在2008年，中國的廣義貨幣M2總量只有47萬億，而現在在2017年已經達到了174萬億，貨幣總量就增加了近3倍，這也是過去10年全國房價實際漲幅平均達到3倍以上的主要原因。
比特幣（BitCoin）是一種數字貨幣。比特幣的概念最初由中本聰在2009年提出。
比特幣不依靠特定貨幣機構發行，它依據特定演算法，通過大量的計算產生。比特幣無法通過大量製造比特幣來人為操控幣值，並且比特幣只能被真實的擁有者轉移或支付。這同樣確保了貨幣所有權與流通交易的匿名性。比特幣的總數量非常有限。該貨幣系統曾在4年內只有不超過1050萬個，之後的總數量將被永久限制在2100萬個，所以比特幣是不會出現通貨膨脹的。
2010年5月22日，美國佛羅里達州傑克遜維爾的程序員Laszlo Hanyecz，用 10000 BTC 購買了價值25美元的披薩。這是現實世界中第一筆比特幣交易。
由於比特幣流通交易的匿名性，在全球的暗網里被廣泛使用，被用於購買槍械、毒品、殺人等犯罪行為。
比特幣的價值主要體現在人們對它的認可，如果某一天全世界的人全部不認可比特幣，那麼比特幣也就不再有任何價值，只會成為一串代碼。
一種基於區塊鏈技術，
衍生出來的虛擬貨幣。
因為數量有限，每年產生的貨幣都在大幅度減少，所以價值很高，
再加上炒作等商業手段，比特幣的價格起伏不定！
區塊鏈技術，簡單來說，就是去中心化，
不再以政府等機關為中心，人人都可以成為中心，
或許再未來就會以一種新的方式，
人們進行交易，越過政府等相關部門，
區塊鏈技術就是提供這樣的一種環境！
類似於比特幣這種的虛擬貨幣，
已經出現很多了。
例如以太幣等，
通俗來講就是不同的公司利用區塊鏈技術研發出來的，按照一定的無法更改的演算法，產生的一種虛擬貨幣，而且再源源不斷的產生，只是數量慢慢減少，一直到無窮小。
現在國內的一些企業。也在推出基於區塊鏈技術的 游戲 。
萊茨狗啊。等。
都是一種方式，會產生他們自己的虛擬貨幣。
通過讓萊茨狗進行所謂的工作等。
來產生虛擬貨幣，實行演算法的計算，
而且數量會越來越少。所以會有升值現象的發生。
只是目前國內虛擬貨幣的價值還沒有那麼高，需要慢慢漲。
有興趣的人可以注冊一下，玩起來。
當然之所以區塊鏈技術會提供安全的環境。
是因為它會收集你的信息。而且是無法更改的事實。
所以人們才會通過區塊鏈技術的產生而絕對的信任，從而提供一個前所未有你大環境！
隨著 比特幣的大漲 ， 比特幣再度成為熱門談資，關於這種神奇貨幣的 故事 和 段子也再度被人挖出來。
馬上就有土豪出來拉仇恨了：「好幾年之前花了三十萬買了4000個比特幣，在上周的時候找回來了。真是明天與意外哪個先來。」
當然，有人得意就有人失意，高曉松最近就發了條微博說，老哥們兒幾年前和他一個同學一起以幾毛錢一個的價格，買了兩萬個比特幣，當時他倆為防對方單獨買賣，設計了一個復雜的密碼，兩人各記一半，只有兩人一起輸密碼才能登錄。結果去年他的同學去國外 旅遊 出車禍去世了。今天比特幣漲到了19340美元一個。他以半百高齡又去創業了。
比特幣本質上就是一堆復雜演算法所生成的特解。特解是指方程組所能得到無限個(但是比特幣是有限個)解中的一組。而每一個特解都能解開方程並且是唯一的。通俗來說：比特幣可以看作，有一個發明了一個方程式，而這個方程式有2100萬的解，但是解開這個方程式需要巨大的運算能力，如果你猜對了這個方程式就可以獲得一個解，這個解就是比特幣。
拿人民幣來比喻的話，比特幣就相當於人民幣序列號，你知道了紙幣上的序列號，你就擁有了這張鈔票。
又有人問了，憑什麼我知道了號碼，這錢就是我的?如果我把錢花出去，腦子里還記著號碼，那錢不還是我的?
不行。
比特幣網路是一個在線系統，離開了比特幣網路一點用處也沒有，換句話說，把比特幣比作下片的種子，比特幣網路比作下載用的網路，沒網了，留你一大把種子也下不到啥！
比特幣網路被設計成了一種分布式存儲資料庫，資料庫面向所有人公開：每一個比特幣錢包都是一個節點，這些節點用類似於 BT 下載的 P2P 網路相連，記錄著全世界所有人比特幣錢包里的數據。
每當你發起一次交易的時候，都會向整個比特幣網發出廣播：
「我是節點 A，有特解 123，現在要轉賬給節點(錢包)B」
其他節點收到這個信息與自己的本地資料庫進行比對，回應：
「經過計算，這確實是個解，而且我看到了 A 是有 123，B 節點也存在，我承認這筆交易。」
當確認的節點數達到一定量的時候，交易就OK了。
接下來，越來越多的節點收到了這個消息，並且沒有人提出異議，這個交易記錄就被整個比特幣網路所接受，從此特解 123 成為了 B 錢包里的所有物。
但是，比特幣網路有一定的容錯機制，可以保證即便是有一定的欺詐者和搗亂者也不會影響到整個網路的運轉。
為什麼這么多人投機逐此利呢？以往比特幣還是作為互聯網的虛擬貨幣存在，但是在現在越來越具有現實貨幣的一些支付功能，這就導致許多新興的礦工出現。
所謂礦工就是采購市面上的主流顯卡配置，然後再備上礦機，將眾多顯卡放在一起，進行集成運算，一般來說，主流的顯卡配置，例如GTX1060，在一個月內就可以回本，也就是在一個月之後就是處於一個純利潤的空間，這也是為什麼許多的礦工對此趨之若鶩。
如果發生礦難，也就是比特幣大量貶值，礦工就會將手裡的顯卡快速出手，導致市面上許多翻新的顯卡和二手顯卡。對於眾多礦工來說，顯卡較為保值，這是一個穩賺不賠的生意。
但是，比特幣沒有信用背書，只有稀缺唯一性，比特幣是投機的好品種， 比特幣價格波動大，高收益必然伴隨著高風險， 卻不是好的屬於普通人的投資的渠道。
畢竟比特幣的性質與其他資產不同，未來究竟是不是泡沫，會不會破滅，這是完全未知領域。比特幣帶來的一市場亂象，影響國內經濟的正常運行，所以央行才會如此打擊比特幣的熱潮。
用一句話來總結，這玩意就是在美元無法大幅度薅羊毛的情況下，美帝新創制的吸引資本迴流的工具。
Ⅸ MT.MIT錢包，中文叫什麼
中文名是MT.MIT。MT.MIT錢包是香港每天集團(股份)有限公司品牌。
MI.MIT產品涉及行李箱，服裝，鞋帽，眼鏡，手錶，珠寶，化妝品和其指枯他配件。 從最初的設計到板子，著名的大師設計師親自操縱產品唯弊洞。
在當今的時尚世界中，歐美，日韓等流行風尚，MT.MIT將香卜州港的國際大都市與領先的國際時尚和潮流信息相結合，並結合了快節奏，高效的商務工作和休閑生活。 產品簡單時尚，耐用創新。 在選擇行李箱，衣服，鞋子和帽子以及各個方面時，我們注重低碳環保，而工藝完全是手工的。
(9)錢包資料庫設計擴展閱讀
注意事項
1、 超負荷盛物，猛力大開大合，易造成受力部位如耳仔、手挽、肩帶脫線或斷裂，或造成拉鏈松牙，或造成袋口接駁位邊緣撕裂；
2、日常使用隨意擺放，與粗糙尖銳物品摩擦或碰撞，造成包袋邊角摔跌或配件磨損；
3、終日暴曬或經常濕水未及時風干，或接觸油污、酸鹼性物品，易造成變形、透色、串色；
4、 長期空置未做內填充和防塵防潮措施，造成製品藏污納垢、變形、發霉、變味；
5、 對不同材料特性不明，護理不當，使用非對應的護理材料和方法，造成製品變色、破損等。
Ⅹ 資料庫表結構設計，常見的資料庫管理系統
一、數據場景 1、表結構簡介 任何工具類的東西都是為了解決某個場景下的問題，比如Redis緩存系統熱點數據，ClickHouse解決海量數據的實時分析，MySQL關系型資料庫存儲結構化數據。數據的存儲則需要設計對應的表結構，清楚的表結構，有助於快速開發業務，和理解系統。表結構的設計通常從下面幾個方面考慮：業務場景、設計規范、表結構、欄位屬性、數據管理。
2、用戶場景
例如存儲用戶基礎信息數據，通常都會下面幾個相關表結構：用戶信息表、單點登錄表、狀態管理表、支付賬戶表等。
用戶信息表
存儲用戶三要素相關信息：姓名，手機號，身份證，登錄密碼，郵箱等。
CREATE TABLE `ms_user_center` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用戶ID', `user_name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '用戶名', `real_name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '真實姓名', `pass_word` varchar(32) NOT NULL COMMENT '密碼', `phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT '手機號', `email` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '郵箱', `head_url` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用戶頭像URL', `card_id` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '身份證號', `user_sex` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '用戶性別:0-女,1-男', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '創建時間', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用戶表'; 單點登錄表
用意是在多個業務系統中，用戶登錄一次就可以訪問所有相互信任的業務子系統，是聚合業務平台常用的解決方案。
CREATE TABLE `ms_user_sso` ( `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用戶ID', `sso_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '單點信息編號ID', `sso_code` varchar(32) NOT NULL COMMENT '單點登錄碼,唯一核心標識', `log_ip` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '登錄IP地址', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '創建時間', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用戶單點登錄表'; 狀態管理表
系統用戶在使用時候可能出現多個狀態，例如賬戶凍結、密碼鎖定等，把狀態聚合到一起，可以更加方便的管理和驗證。
CREATE TABLE `ms_user_status` ( `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用戶ID', `account_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '賬戶狀態：0-凍結,1-未凍結', `real_name_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '實名認證狀態：0-未實名,1-已實名', `pay_pass_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '支付密碼是否設置：0-未設置,1-設置', `wallet_pass_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '錢包密碼是否設置：0-未設置,1-設置', `wallet_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '錢包是否凍結:0-凍結,1-未凍結', `email_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '郵箱狀態:0-未激活,1-激活', `message_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '簡訊提醒開啟：0-未開啟,1-開啟', `letter_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '站內信提醒開啟：0-未開啟,1-開啟', `emailmsg_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '郵件提醒開啟：0-未開啟,1-開啟', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '創建時間', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`user_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用戶狀態表'; 支付賬戶表
用戶交易的核心表，存儲用戶相關的賬戶資金信息。
CREATE TABLE `ms_user_wallet` ( `wallet_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '錢包ID', `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用戶ID', `wallet_pwd` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '錢包密碼', `total_account` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '賬戶總額', `usable_money` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '可用余額', `freeze_money` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '凍結金額', `freeze_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '凍結時間', `thaw_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '解凍時間', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '創建時間', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新時間', `state` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否可用,0-不可用,1-可用', PRIMARY KEY (`wallet_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用戶錢包'; 二、設計規范 1、涉及模塊
通過上面幾個表設計的案例，可以看到表設計關聯到資料庫的各個方面知識：數據類型，索引，編碼，存儲引擎等。表設計是一個很大的命題，不過也遵循一個基本規范：三範式。
2、三範式 基礎概念
一範式
表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解,關系型資料庫MySQL、Oracle等自動的滿足。
二範式
每個事實的數據記錄只會出現一次, 不會冗餘, 通常設計一個主鍵來實現。
三範式
要求一個表中不包含已經存在於其它表的非主鍵信息，例如部門和員工的信息，員工表包含部門表的主鍵ID，則可以關聯獲取相關信息，沒必要在員工表保存相關信息。
優缺點對比
範式化設計
範式化結構設計通常更新快，因為冗餘數據較少，表結構輕巧，也更好的寫入內存中。但是查詢起來涉及到關聯，代價非常高，非常損耗查詢性能。
反範式化設計
所有的數據都在一張表中，避免關聯查詢，索引的有效性更高，但是數據的冗餘性極高。
建議結論
上述的兩種設計方式在實際開發中都是不存在的，在實際開發中都是混合使用。比如匯總統計，緩存數據，都會基於反範式化的設計。
三、欄位屬性
合適的欄位類型對於高性能來說非常重要，基本原則如下：簡單的類型佔用資源更少；在可以正確存儲數據的情況下，選最小的數據類型。
1、數據類型選擇 整數類型
TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，根據數據類型範圍合理選擇即可。
實數類型
FLOAT、DOUBLE、DECIMAL，建議資金貨幣相關類型使用高精度DECIMAL存儲，或者把數據成倍擴大為整數，採用BIGINT存儲，不過處理相對麻煩。
字元類型
CHAR、VARCHAR，長度不確定建議採用VARCHAR存儲，不過VARCHAR類型需要額外開銷記錄字元串長度。CHAR適合存儲短字元，或者定長字元串，例如MD5的加密結構。
時間類型
DATETIME、TIMESTAMP，DATETIME保存大范圍的值，精度秒。TIMESTAMP以時間戳的格式，范圍相對較小，效率也相對較高，所以通常情況建議使用。
MySQL的欄位類型有很多種，可以根據數據特性選擇合適的，這里只描述常見的幾種類型。
2、基礎用法操作 數據類型
修改欄位類型
ALTER TABLE ms_user_sso MODIFY state CHAR(1) DEFAULT '0' ; ALTER TABLE ms_user_sso MODIFY state INT(1) DEFAULT '1' COMMENT '狀態：0不可用,1可用';
修改名稱位置
ALTER TABLE ms_user_sso CHANGE log_ip login_ip VARCHAR(32) AFTER update_time ; 索引使用
索引類型：主鍵索引，普通索引，唯一索引，組合索引，全文索引。這里演示普通索引的操作。MySQL的核心模塊，後續詳說。
添加索引
ALTER TABLE ms_user_wallet ADD INDEX user_id_index(user_id) ; CREATE INDEX state_index ON ms_user_wallet(state) ;
查看索引
SHOW INDEX FROM ms_user_wallet;
刪除索引
DROP INDEX state_index ON ms_user_wallet ;
修改索引
不具有真正意義上的修改，可以把原有的索引刪除之後，再次添加索引。
外鍵關聯
用處：外鍵關聯的作用保證多個數據表的數據一致性和完整性，建表時先有主表，後有從表；刪除數據表，需要先刪從表，再刪主表。復雜場景不建議使用，實際開發中用的也不多。
添加外鍵
ALTER TABLE ms_user_wallet ADD CONSTRAINT user_id_out_key FOREIGN KEY(user_id) REFERENCES ms_user_center(id) ;
刪除外鍵
ALTER TABLE ms_user_wallet DROP FOREIGN KEY user_id_out_key ; 四、表結構管理 1、查看結構 DESC ms_user_status ; SHOW CREATE TABLE ms_user_status ; 2、欄位結構 添加欄位 ALTER TABLE ms_user_status ADD `delete_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '刪除時間' ; 刪除欄位 ALTER TABLE ms_user_status DROP COLUMN delete_time ; 3、修改表名 ALTER TABLE ms_user_center RENAME ms_user_info ; 4、存儲引擎 存儲引擎 SELECT VERSION() ; SHOW ENGINES ;
MySQL 5.6 支持的存儲引擎有InnoDB、MyISAM、Memory、Archive、CSV、BLACKHOLE等。一般默認使用InnoDB，支持事務管理。該模塊MySQL核心，後續詳解。
修改引擎
數據量大的場景下，存儲引擎修改是一個難度極大的操作，容易會導致表的特性變動，引起各種後續反應，後續會詳說。
ALTER TABLE ms_user_sso ENGINE = MyISAM ; 5、修改編碼
表字元集默認使用utf8，通用，無亂碼風險，漢字3位元組，英文1位元組，utf8mb4是utf8的超集，有存儲4位元組例如表情符號時使用。
查看編碼 SHOW VARIABLES LIKE 'character%'; 修改編碼 ALTER TABLE ms_user_sso DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; 五、數據管理 1、增刪改查
添加數據
INSERT INTO ms_user_sso ( user_id,sso_id,sso_code,create_time,update_time,login_ip,state ) VALUES ( '1','SSO7637267','SSO78631273612', '2019-12-24 11:56:57','2019-12-24 11:57:01','127.0.0.1','1' );
更新數據
UPDATE ms_user_sso SET user_id = '1',sso_id = 'SSO20191224',sso_code = 'SSO20191224', create_time = '2019-11-24 11:56:57',update_time = '2019-11-24 11:57:01', login_ip = '127.0.0.1',state = '1' WHERE user_id = '1';
查詢數據
一般情況下都是禁止使用 select* 操作。
SELECT user_id,sso_id,sso_code,create_time,update_time,login_ip,state FROM ms_user_sso WHERE user_id = '1';
刪除數據
DELETE FROM ms_user_sso WHERE user_id = '2' ;
不帶where條件，就是刪除全部數據。原則上不允許該操作，優化篇會詳解。TRUNCATE TABLE也是清空表數據，但是佔用的資源相對較少。
2、數據安全 不可逆加密
這類加密演算法，多用來做數據驗證操作，比如常見的密碼驗證。
SELECT MD5('cicada')='' ; SELECT SHA('cicada')=''; SELECT PASSWORD('smile')='*' ; 可逆加密
安全性要求高的系統，需要做三級等保，對數據的安全性極高，數據在存儲時必須加密入庫，取出時候需要解密，這些就需要可逆加密。
SELECT DECODE(ENCODE('123456','key_salt'),'key_salt') ; SELECT AES_DECRYPT(AES_ENCRYPT('cicada','salt123'),'salt123');
上述數據安全的管理，也可以基於應用系統的服務(代碼)層進行處理，相對專業的流程是從數據生成源頭處理，規避數據傳遞過程泄露，造成不必要的風險。