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当前的主流数据库包括

发布时间: 2023-03-16 19:11:44

‘壹’ 内存数据库主流的有哪些,并给出各自特点!

内存数据库从范型上可以分为关系型内存数据库和键值型内存数据库。
在实际应用中内存数据库主要是配合oracle或mysql等大型关系数据库使用,关注性能。
作用类似于缓存,并不注重数据完整性和数据一致性。
基于键值型的内存数据库比关系型更加易于使用,性能和可扩展性更好,因此在应用上比关系型的内存数据库使用更多。
比较FastDB、Memcached和Redis主流内存数据库的功能特性。
FastDB的特点包括如下方面:
1、FastDB不支持client-server架构因而所有使用FastDB的应用程序必须运行在同一主机上;
2、fastdb假定整个数据库存在于RAM中,并且依据这个假定优化了查询算法和接口。
3、fastdb没有数据库缓冲管理开销,不需要在数据库文件和缓冲池之间传输数据。
4、整个fastdb的搜索算法和结构是建立在假定所有的数据都存在于内存中的,因此数据换出的效率不会很高。
5、Fastdb支持事务、在线备份以及系统崩溃后的自动恢复。
6、fastdb是一个面向应用的数据库,数据库表通过应用程序的类信息来构造。
FastDB不能支持Java API接口,这使得在本应用下不适合使用FastDB。
Memcached
Memcached是一种基于Key-Value开源缓存服务器系统,主要用做数据库的数据高速缓冲,并不能完全称为数据库。
memcached的API使用三十二位元的循环冗余校验(CRC-32)计算键值后,将资料分散在不同的机器上。当表格满了以后,接下来新增的资料会以LRU机制替换掉。由于 memcached通常只是当作缓存系统使用,所以使用memcached的应用程式在写回较慢的系统时(像是后端的数据库)需要额外的程序更新memcached内的资料。
memcached具有多种语言的客户端开发包,包括:Perl、PHP、JAVA、C、Python、Ruby、C#。
Redis
Redis是一个高性能的key-value数据库。redis的出现,很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它提供了C++、Java、Python,Ruby,Erlang,PHP客户端。

‘贰’ 请问数据库有哪些种类呢

数据库共有3种类型,为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。

1、关系数据库

MySQL、MariaDB(MySQL的代替品,英文维基网络从MySQL转向MariaDB)、Percona Server(MySQL的代替品·)、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。

几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接(ODBC)驱动程序,令各个数据库之间得以互相集成。

2、非关系型数据库(NoSQL)

BigTable(Google)、Cassandra、MongoDB、CouchDB。

3、键值(key-value)数据库

Apache Cassandra(为Facebook所使用):高度可扩展、Dynamo、LevelDB(Google)。

(2)当前的主流数据库包括扩展阅读:

数据库模型:对象模型、层次模型(轻量级数据访问协议)、网状模型(大型数据储存)、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型(表格模型,一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)。

数据库的架构可以大致区分为三个概括层次:内层、概念层和外层。

‘叁’ 五个常见的数据库

五个常见的数据库分别为:MySQL、SQLServer、Oracle、Sybase、DB2。
1、数据库定义:数据库,又称为数据管理系统,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的资料执行新增、截取、更新、删除等操作。它是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间构成。
2、MySQL数据库:原本是一个开放源码的关系数据库管理系统,原开发者为瑞典的MySQLAB公司,该公司于2008年被_阳微系统收购。2009年,甲骨文公司(Oracle)收购_阳微系统公司,MySQL成为Oracle旗下产品。MySQL在过去由于性能高、成本低、可靠性好,已经成为最流行的开源数据库,因此被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。随着MySQL的不断成熟,它也逐渐用于更多大规模网站和应用。
3、SQLServer:SQLServer数据库是Microsoft开发设计的一个关系数据库智能管理系统(RDBMS),现在是全世界主流数据库之一;SQLServer数据库具备方便使用、可伸缩性好、相关软件集成程度高等优势,能够从单一的笔记本上运行或以高倍云服务器集群为基础,或在这两者之间任何东西上运行。

‘肆’ 什么数据库比较热门

总体来说,主流数据库并不存在明确的好坏之分,每一种数据库都有各自的优缺点,最主要还是看它是否能够满足您的需求。

总的来说,选择数据库可以从以下角度考虑:

从个人角度出发的话,如果是以学习和小型业务需求为主,推荐使用MySQL,它的优势在于:

成本(免费)
自由(完全开源,适用多个场景)
性能(体积小但速度快)
这三点决定了MySQL数据库的超高性价比。并且目前有不少主流公司仍然青睐MySQL,大名鼎鼎的Fackbook就依然在延续MySQL的使用。

2. 如果是企业角度出发,主流的大型数据库如Oracle、Sql Server...以及近些年来大数据领域十分火热的非关系型数据库,例如Redis、HBse等等,都可以作为考虑的对象。

接下来具体列举一些常用数据库的优缺点,希望能为大家提供参考:
MySQL:
优势:

MySQL是开放源代码的数据库,任何人都可以获得该数据库的源代码。
MySQL能够实现跨平台操作,可以在Windows、UNIX、Linux和Mac OS等操作系统上运行。
MySQL数据库是一款自由软件,大部分应用场景下都是免费使用。
MySQL功能强大且使用方便,社区生态繁荣,有诸多学习资料。
缺点:规模小,功能有限。

SQL Server
高度可扩展:可以从单一的笔记本电脑上运行任何东西或以高倍云服务器网络运行,或在两者之间任何东西。
“虽然说是“任何东西”,但是仍然要满足相关的软件和硬件的要求“
生态链广:具有内置的商务智能工具,以及一系列的分析和报告工具,可以创建数据库、备份、复制,带来了更好的安全性。
Oracle
Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,具有以下特点:

可移植性好(在各类大、中、小、微机环境中都适用)
使用方便、
功能强
因此,Oracle是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库解决方案。

DB2
DB2是IBM开发的一种大型关系型数据库平台。它支持多用户或应用程序在同一条SQL 语句中查询不同database甚至不同DBMS中的数据。它的应用特点如下:

支持面向对象的编程:db2支持复杂的数据结构,如无结构文本对象,可以对无结构文本对象进行布尔匹配、最接近匹配和任意匹配等搜索。可以建立用户数据类型和用户自定义函数。
支持多媒体应用程序:db2支持大二分对象(blob),允许在数据库中存取二进制大对象和文本大对象。其中,二进制大对象可以用来存储多媒体对象。
具有良好的备份和恢复能力
支持存储过程和触发器,用户可以在建表时显示的定义复杂的完整性规则
支持异构分布式数据库访问,支持数据复制
PostgreSQL
PostgreSQL 是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS),它的 Slogan 是 “世界上最先进的开源关系型数据库”。

PostgreSQL具有如下特征:
函数:通过函数,可以在数据库服务器端执行指令程序。
索引:用户可以自定义索引方法,或使用内置的 B 树,哈希表与 GiST 索引。
触发器:触发器是由SQL语句查询所触发的事件。如:一个INSERT语句可能触发一个检查数据完整性的触发器。触发器通常由INSERT或UPDATE语句触发。 多版本并发控制:PostgreSQL使用多版本并发控制(MVCC,Multiversion concurrency control)系统进行并发控制,该系统向每个用户提供了一个数据库的”快照”,用户在事务内所作的每个修改,对于其他的用户都不可见,直到该事务成功提交。
规则:规则(RULE)允许一个查询能被重写,通常用来实现对视图(VIEW)的操作,如插入(INSERT)、更新(UPDATE)、删除(DELETE)。
数据类型:包括文本、任意精度的数值数组、JSON 数据、枚举类型、XML 数据等。
全文检索:通过 Tsearch2 或 OpenFTS,8.3版本中内嵌 Tsearch2。
NoSQL:JSON,JSONB,XML,HStore 原生支持,至 NoSQL 数据库的外部数据包装器。
数据仓库:能平滑迁移至同属 PostgreSQL 生态的 GreenPlum,DeepGreen,HAWK 等,使用 FDW 进行 ETL

‘伍’ 数据库都有哪些

数据库是一组信息的集合,以便可以方便地访问、管理和更新,常用数据库有:1、关系型数据库;2、分布式数据库;3、云数据库;4、NoSQL数据库;5、面向对象的数据库;6、图形数据库。

计算机数据库通常包含数据记录或文件的聚合,例如销售事务、产品目录和库存以及客户配置文件。

通常,数据库管理器为用户提供了控制读写访问、指定报表生成和分析使用情况的能力。有些数据库提供ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)遵从性,以确保数据的一致性和事务的完整性。

数据库普遍存在于大型主机系统中,但也存在于较小的分布式工作站和中端系统中,如IBM的as /400和个人计算机。

数据库的演变

数据库从1960年代开始发展,从层次数据库和网络数据库开始,到1980年代的面向对象数据库,再到今天的SQL和NoSQL数据库和云数据库。

一种观点认为,数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中,数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库,从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。

常用数据库:

1、关系型数据库

关系型数据库是由IBM的E.F. Codd于1970年发明的,它是一个表格数据库,其中定义了数据,因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。

关系数据库由一组表组成,其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别,并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展,并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别,而不需要修改所有现有应用程序。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库,其中部分数据库存储在多个物理位置,处理在网络中的不同点之间分散或复制。

分布式数据库可以是同构的,也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件,并运行相同的操作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、操作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。

3、云数据库

云数据库是针对虚拟化环境(混合云、公共云或私有云)优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处,比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用,还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。

云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。

4、NoSQL数据库

NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。

NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时,它们是最有效的。

5、面向对象的数据库

使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中,但是面向对象数据库非常适合于这些项。

面向对象的数据库是围绕对象(而不是操作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如,关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象,而不是字母数字值。

6、图形数据库

面向图形的数据库是一种NoSQL数据库,它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合,其中每个节点表示一个实体,每个边表示节点之间的连接。

图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如,公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。

访问数据库:DBMS和RDBMS

数据库管理系统(DBMS)是一种允许您定义、操作、检索和管理存储在数据库中的数据的软件。

关系数据库管理系统(RDBMS)是上世纪70年代开发的一种基于关系模型的数据库管理软件,目前仍然是最流行的数据库管理方法。

Microsoft SQL Server、Oracle数据库、IBM DB2和MySQL是企业用户最常用的RDBMS产品。DBMS技术始于20世纪60年代,支持分层数据库,包括IBM的信息管理系统和CA的集成数据库管理系统。一个关系数据库管理系统(RDBMS)是一种数据库管理软件是在20世纪70年代开发的,基于关系模式,仍然是管理数据库的最普遍的方式。

希望能帮助你还请及时采纳谢谢

‘陆’ 2022年国内主流医药数据库有哪些

目前主要使用的医药数据库分为两大类,一个是免费医药数据库,一个是商业综合类的医药数据库。医药数据库的本质是让用户能在短时间内在一个网站把想要的信息通过检索一览无余,因此,全面性、准确性、及时性是该类数据库的主要指标。

先说免费医药数据库,大大小小的比较多,但真正用户量大,达到一定使用频率的,我们在此推荐三个最全面的:

①:DrugBank数据库,它是加拿大阿尔伯塔大学(University of Alberta)研究人员将详细的药物数据和全面的药物目标信息结合起来,建立的真实可靠的生物信息学和化学信息学数据库。DrugBank包含50万种药物信息,其中包括2653种经批准的小分子药物、1417种经批准的生物技术(蛋白质/肽)药物、131种营养品和6451种实验药物。

②:pharnexcloud,他目前是开放程度高的中文界面医药数据库,包含了全球药品研发管线、审评审批进度、全球临床试验、中国临床试验、药品招投标、集采、一致性评价等大量整合信息。

③:ClinicalTrials,它是一个基于网络的资源,为患者、他们的家庭成员、医疗保健专业人员、研究人员和公众提供了方便地访问关于各种疾病和病症的公共和私人支持的临床研究的信息。该网站由 美国国立卫生研究院的国家医学图书馆(NLM) 维护(NIH),美国国家医学图书馆提供的资源,探索所有 50 个州和 221 个国家/地区的 422,494 项研究。注:所有资料及相关研究仅供参考,未取得相关政府机构评定。

免费数据库涉及数据层面的关联性相对单一、数据深度存在一定局限性,毕竟这类数据库没有像商业数据库那样花上足够多的人力成本及时间成本去清洗、整理、维护数据。

商业类医药数据库往往是高价值数据库的代表。商业类医药数据库特点是功能强大不仅能对学术类信息加以融合处理,还能分析药品全生命周期数据,竞品药品销售详细情况、竞品企业招投标、投融资、集中采购信息等;除此之外还能实时跟踪产品管线最新信息,做到实时调整战略方向,防止做无用功浪费企业资源。现在商业类数据库可以说是医药企业必备的数据库。笔者就国内药企主要使用的商业医药数据库(同时对比两个国外数据库)给大家一一列举。

药融云企业版Pharnexcloud

数据全面性:★★★★★

运营企业:药融云数字科技

上线时间:2020年

数据库数量:218个

产品组成:药物研发库群、上市药品库群、药品销售库群、市场信息库群、一致性评价库群、原料药库群、医疗器械库群、生产检验库群、合理用药库群、医药文献等十个版块构成。

数据来源:各国药品监管机构、试验研究、学术会议报告、文献期刊、异构资源、企业公告各国卫生机构、医学新闻杂志、网络资讯、专利、协会学会等。

数据特色:数据采集近80个主流国家,监控全球10万+医药数据信息源,数据放大模型算法涉及人口学、经济学、发病率、医疗资源分布等各类特征参数。

增值服务:①专人对接需求,团队解决问题。②沙龙、巡讲、峰会、项目交易、需求对接等活动支持,能加入他们药融圈生态链。

优点:全面覆盖医药领域全产业链各环节,数据总量大、数据来源、专业报告、数据算法、结果展示都做得非常好。

缺点:相比较于全球顶尖的cortellis、informa等,pharnexcloud的数据展示结果关联性还有明显的进步空间。

pharnexcloud医药数据库后来居上,进步很快,近年来逐步成为国内医药企业选择较多的医药数据库,因其产品功能的全面和数据全面性得到越来越多的认可,希望能保持这个进步速度。


药智

综合性推荐指数:★★★★☆

运营企业:重庆康洲数据

上线时间:2009年

产品组成:由研发、一致性、生产、上市、市场、用药、药化、中药材、器械等九个版块组成。

数据来源:地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、公司年度报告、医疗卫生机构、医学杂志、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊等。

数据库数量:172个

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示:与insight、Pharnexcloud数据库大体一致。

优点:药物综合报告、审评、临床数据都做得相当不错。而且仅此一家推出了化妆品、食品数据库。

缺点:药品销售数据起步阶段暂不够成熟,全球数据相对量少。(药品销售数据对于药品的立项调研、竞品销售分析、销售战略目标制定都是重中之重)。创新药物收录数量有待提高。


医药魔方

综合推荐指数:★★★★☆

运营企业:北京华彬立成

上线时间:2013年

数据库数量:49个

产品组成:资本透视、全球新药、全球临床、基础数据、市场洞察这五个版块构成。

数据来源:实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告等。

产品亮点:资本透视和创新药物版块做得非常不错,在该领域都属于行业佼佼者。

收费:单价在国内偏高

优点:投融资版块、可视化疾病图谱和靶点整合、审评、临床等数据做充分关联、新上线的NextMed板块有一定领先性、其投融资版块做得很好。

缺点:总体数据数量偏少,药物研发也只解读了3万多个药物,比较同类产品丢失部分功能版块,全球数据不够丰富。销售数据模块虽然有,但十分封闭,无任何宣传,对其具体情况业内不了解。

医药魔方作为创新药物和医药投融资数据库目前国内用户沉积多的数据库之一,但其产品功能过于封闭,已成自己的围墙。


药渡

综合推荐指数:★★★☆

运营企业:药渡经纬信息科技

上线时间:2013年

数据库数量:132个

产品组成:由全球药物、全球器械、投资生态、临床研究、专利文献、政策法规、世界药问、数据定制八个版块构成。

数据来源:实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、在线数据库、在线辞典、电子书库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议等。

优点:其药物研发信息与国内审评、临床等多个库均有不错的关联,层级结构、标签及界面都做得相当不错。对生物药、化学药等细微标签做了单独优化。

缺点:目前没有药品销售数据,临床、上市药品分析等数据采集方面比较弱,总体数据量在业内偏弱。

药渡作为国内老牌医药数据库之一以全球研发数据为核心,重点发展咨询业务。缺少销售数据其核心版块数据,导致其数据业务只是一直低价在为其咨询业务做支撑。


米内

综合推荐指数:★★★★☆

运营企业:广州标点医药信息

上线时间:2010年

数据库数量:72个

产品组成:药品销售(多层格局,医院、零售)、审评进度、上市药品、临床试验、中标数据、全球新药研发、全球专利、项目进度这个七个版块构成

产品特色:国内药品销售数据领头企业,其医院销售数据以“三大终端六大市场”为基础,分层抽样多等级医院放大至全国。城市公立医院、县级公立医院、实体药店、网上药店、城市社区卫生中心、乡镇卫生院等各类维度齐备。

优点:南方所背景,医院销售数据算法和研发数据都做得非常不错。六大格局在国内首屈一指。近期上线了独家的电商类数据,虽然业界还在争议电商数据可信度,但毕竟先走出了这一步。

缺点:全面性比较弱,销售数据以外的全球数据、研发数据、审批数据相对重视程度很低,版本一直没有大的进展。

米内医药数据库南方所背景其医院销售版块覆盖面最广之一,但其它版块相对薄弱。


丁香园Insight

综合推荐指数:★★★☆

运营企业:杭州观澜网络

上线时间:2013年Insight(2006年总部)

产品组成:临床试验、申报进度、药品库、上市产品、制药企业、招投标、一致性评价、医药新闻、生物制品、全球数据等十个版块构成。

数据来源:内部会议、专业报道、专利、商标、在线数据库、在线词典、电子书库、异构资源共享平台、知识库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、新闻资讯等。

产品特色:其界面小功能开发丰富特别是小图标的应用在国内UI设计上是好的,区别于同类产品。

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示:与药智数据库大体一致。

优点:搜索体验、UI界面小功能、时间轴、注册数据、国内药物审评、上市批文这些国内数据中做得非常不错。

缺点:市场和销售相关数据涉及较少,全球研发数据处于刚起步阶段(全球药物研发数据对于药企来说十分重要可谓是医药行业的风向标,在全球药物格局、药物立项调研、企业发展战略方向制定方面的重要性不言而喻)

Insight作为老牌医药数据库的典型代表,背靠丁香园集团的大树,目前国内用户沉积多的数据库之一,但因其药物研发数据版块、药品市场与销售数据起步晚,影响了其总体优势。


上海医工院PDB

综合推荐指数:★★★

运营企业:上海数图健康医药科技

上线时间:2011年

数据库数量:31个

产品组成:分为药物综合和新药研发监测两个数据库;药物综合数据库包含了国内市场、细分市场、全球市场、国内工业生产、企业经济运行五个版块;新药研发监测数据库包含了全球研发、中国研发、一致性评价、企业竞争,品种筛选分析五个版块。

数据来源:专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告、pjb等。

优点:工信部背景知名度高国产医药数据库鼻祖,审评、临床等数据有不错的关联展示;新上线的RPDB零售板块有明显的优势提升;RAS医药处方分析系统具备一定独家性。

缺点:数据全面性相对不高,部分工业类数据更新较慢,UI设计过于传统。PDB作为全国老牌医药数据库之一,全球药物研发数据采集处于起步阶段,也许是底层架构设计问题单开了一个CPM(新药研发监测数据库)导致其部分关联性较差。

科睿唯安cortellis

综合推荐指数:★★★★☆

产品组成:Cortellis 数据库包含Cortellis竞争情报、Cortellis早期药物发现、CMC、仿制药、原料药、系统生物学Metacore等等多个模块,主要由竞争信息、疾病简报、监管信息、新闻、药物发现信息这几个版块构成;

数据来源:各大药品监管机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报等。

检索方式、功能点、底层数据架构:这三个维度和informa数据库基本一致,只是样式展示风格不一样。

优点:在展示结果关联性、专业报告、数据维度方面都做得非常好。

缺点: 缺少系统化药品销售数据,对中国企业管线监控出现不少滞后和少量错误,缺少中国药监局等数据分析。

cortellis医药数据库目前在世界医药领域知名医药数据库之一,因在国内因为其水土不服相比之下使用人群比例不是那么多。


英富曼Informa

综合推荐指数:★★★☆

产品组成:Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多个版块组成。

数据来源:各国药品监管机构、医疗卫生机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报、搜索引擎、学术会议等。

检索方式、功能点、底层数据架构:这三个维度和cortellis数据库基本一致,只是样式展示风格不一样,更符合国人使用习惯。

优点:可以综合计算药物批准通过率,数据更新历史记录,在新闻数据追溯、展示结果关联性、数据维度方面都做得很好。

缺点:没有销售数据、没有仿制药信息、缺少中国药监局数据解读,中国企业管线跟踪滞后;

Informa医药数据库当前世界主流医药数据库之一,其Pharmaprojects版块Pharnexcloud的’全球药物研发版块’被客户比较得多,因为价格和缺少国内审批等数据因此占有率偏低,目前在国内主要客户人群为高校为主。


一共写了目前国内主要使用9个主流数据库的测评,2个国外医药数据库。每个数据库都各有特色,可以根据自身情况供您选择。