Ⅰ 火币网云钱包是怎么回事
火币网云钱包就是比特尘弊币的云钱包,这样用户就可以在火币网进行比特币的交易了。
一、什派岩族么是火币网：
火币网是北京火币天下网络技术有限公司于2013年成立的比特币交易平台。
二、火币钱包和火币网有关系吗：
1、火币钱包和火币网同属于火币集团，火币集团是全球知名的区块链产业领军企业，自2013年创立以来，致力于区块链领域的核心技术突破以及区块链技术和产业融合，围绕区块链产业上下游，发展包括产业区块链、公链、数字资产交易、数字资产安全钱包、矿池、自有资金投资、孵化、数字资产研究等多业务板块，先后投资60+上下游企业，已形成全面的全球数字经济产业生态体系。
2、火币钱包是一款专业的多币种钱包，依托火币集团在区块链领域的技术积累和安全经验，从多重维度保障全球数字货币用户的资产安全，提供简单便捷、安全可靠的数字资产管理服务。目前支持14种主链，以及数以万计的代币，并在节点质押，去中心化金融等方向进行尝试，努力为用户提供更稳定更安全的资产增值方式。
三、火币网和比特币钱包是什么意思
1、火币网是比特币交易平台，截止2016年末，火币累计成交额达20000亿人民币。
2、比特币是一种P2P形式的虚拟的加密数字货币。
3、比特币与所有的货币不同，比特币不依靠特定货币机枣返构发行，它依据特定算法，通过大量的计算产生，比特币经济使用整个P2P网络中众多节点构成的分布式数据库来确认并记录所有的交易行为，并使用密码学的设计来确保货币流通各个环节安全性。P2P的去中心化特性与算法本身可以确保无法通过大量制造比特币来人为操控币值。
四、火币网业务
1、火币全球站，总部设立于新加坡，提供数字资产品类的交易及投资服务。
2、火币韩国，基于韩元的数字资产交易平台，提供数字资产交易服务。
3、火币中国，转型成为区块链垂直领域的资讯及研究服务平台，为中国大陆地区用户提供区块链技术研发和应用类资讯信息，集行业咨询、研究和教育培训等服务于一体。
4、火币钱包，提供数字资产管理服务和用户体验，总部位于中国北京。
Ⅱ 五大数据库理念，读懂亚马逊云科技的数据库布局
1970 年，关系型数据库之父 E.F.Codd 发表《用于大型共享数据库的关系数据模型》论文，正式拉开数据库技术发展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 为代表的三大商业数据库产品独占鳌头，随后涌现出 MySQL、PostgreSQL 等为代表的开源数据库 ，和以 Amazon RDS 等为代表的云数据库，拉开百花齐放的数据库新序幕。
我们知道，云计算十年为产业转型升级提供了 历史 性契机，但变革仍在进行，随着云计算的普及，数据库市场发生根本性改变，云厂商打破传统商业数据库的堡垒，成为数据库领域全新力量。其中以连续六年入选 Gartner 领导者象限的亚马逊云 科技 为代表，我们一起探讨：为什么亚马逊云 科技 能始终保持其创新性？纵观云原生时代下，亚马逊云 科技 数据库未来还有哪些更多的可能性？
01 面对四大数据库发展趋势，亚马逊云 科技 打造五大数据库理念
后疫情时代下，加速了不少行业的业务在线化和数字化运营，企业对数据价值挖掘的需求越发强烈，亚马逊云 科技 大中华区产品部总经理顾凡详细介绍其中四大趋势：
一是伴随互联网、移动互联网的发展，电商、视频、社交、出行等新应用场景的兴起，不仅数据量大，对数据实时性要求极高，传统关系型数据库无法满足需求，因此驱动云原生数据库的出现。
二是开源数据库的广泛应用。
三是应用程序现代化对数据库提出更高要求，期待数据库拥有更高的性能、可扩展性、可用性以及降低成本，让开发人员专注于核心业务的应用开发，不用关注和核心业务无关的代码。
四是软件架构历经 PC、互联网、移动互联网，再到如今的万物互联时代，其中的迭代和转型正在驱动数据库选型的变化。
在此四大趋势下，伴随企业的业务量越来越大、越来越复杂，对数据库的要求越来越高。亚马逊云 科技 洞察客户需求，在打造云上数据库产品时提出五大理念：
一是专库专用，极致性能；二是无服务器，敏捷创新；第三是全球架构，一键部署；第四是平滑迁移，加速上云；第五是 AI 赋能，深度集成。
02 历经真实锤炼，五大数据库理念，持续赋能企业数智转型
顾凡表示，随着数据爆炸式增长，微服务架构与 DevOps 愈发流行的今天，一个数据库打天下的时代已然过去。我们需要在不同的应用场景下，针对不同的数据类型和不同的数据访问特点，为开发者和企业提供专门构建的工具。
所以亚马逊云 科技 提出 第一个核心数据库理念：专库专用 。在此理念下，推出针对关系数据、键值数据、文档数据、内存数据、图数据、时许数据、分类账数据、宽列等专门构建数据库的产品家族。
这些数据库产品均经历过亚马逊内部核心业务的真实锤炼，成绩斐然：
亚马逊电商当年是 Oracle 的客户之一，随着亚马逊电商的应用重构和业务体量发展，亚马逊电商决定将业务迁移到亚马逊云 科技 里。100 多个团队参与这庞大的迁移工作中，将亚马逊电商采购、目录管理、订单执行、广告、财务系统、钱包、视频流等关键系统全部从 Oracle 迁出来。2019 年，亚马逊将存储近 7500 个Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多项亚马逊云 科技 的数据库服务中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亚马逊电商成为亚马逊云 科技 在全球的“第一大客户”。
从 Oracle 切换到亚马逊云 科技 后，亚马逊电商节省了 60% 成本，面向消费者端的应用程序延迟降低 40%，数据库管理支出减少 70%。
以被誉为“亚马逊云 科技 历史 上用户数量增速最快的云服务”Amazon Aurora 为例，其拥有科媲美高端商业数据库的速度和可用性，还拥有开源数据库的简单性与成本效益，Amazon Aurora 让客户满足“鱼和熊掌兼得”需求。
据顾凡介绍，Amazon Aurora 可提供 5 倍于标准 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同时提供高可用，可用区（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨区域灾备。可扩展到 15 个只读副本，成本只有商业数据库的 1/10。
医药企业九州通为药厂、供应商，搭建药厂、供应商、消费者提供供应链链条。其 B2B 系统的业务特点是读多写少，受促销活动、工作时间等影响，经常会出现波峰波谷落差较大的情况，读写比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后实现读写分离和按需扩展，整体数据库性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。实现了跨可用区部署、负载均衡、自动故障转移、精细监控、按需自动伸缩等。
据权威机构预测，到 2022 年，75% 数据库将被部署或迁移至云平台。在这个过程中，亚马逊云 科技 是如何通过技术来帮助客户加速应用上云的？这离不开除了上述的“专库专用”外，以下四大理念：
第二个理念是无服务器、敏捷创新。 亚马逊云 科技 大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，企业业务总有波峰波谷之时，如何按照企业 80-90% 的业务峰值来规划数据库的存储容量和计算资源的话，将给应用带来一定的业务连续性的妥协和挑战。因此大多数企业都是按照峰值留有余地来选择数据库的计算资源，这将造成成本上的浪费。而 Serverless 数据库服务可完成无差别的繁复工作和自动化扩展。
Amazon DynamoDB 是亚马逊云 科技 自研 Serverless 数据库，其诞生最早可追溯到 2004 年，当时亚马逊电商作为 Oracle 的客户，尽管对于关系型数据库在零售场景的需求并不频繁，70% 均是键值类操作，此时倒逼亚马逊电商思考：为什么要把关系型数据库这么重得使用？我们可以设计一款支持读写、可横向扩展的分布式数据库吗？后来的故事大家都知道了，这款数据库就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年发表论文，掀起业界 NoSQL 分布式数据库技术创新大潮。
Amazon DynamoDB 可为大规模应用提供支持，支撑亚马逊自身多个高流量网站和系统，如亚马逊电商网站、亚马逊全球 442 个物流中心等。在亚马逊电商一年一度 Prime Day，光是针对DynamoDB API 的调用达到数万亿次，最高峰值请求达到每秒 8920 万次。由此可见，DynamoDB 拥有高吞吐、扩展性、一致性、可预测响应延迟、高可用等优势。
智能可穿戴设备厂商华米 科技 ，在全球 70 多个国家拥有近 1 亿用户。仅 2020 年上半年，其手表出货量超 174 万台，截止到 2021 年 2 月，华米 科技 的可穿戴设备累计记录步数是 151 万步，累计记录的睡眠时间是 128 亿个夜晚，记录心率总时长达 1208 亿个小时。如此庞大的数据同时必须保证极高的安全性和低延迟相应，如何保证稳定性是巨大的挑战。
DynamoDB 帮助华米 科技 在任何规模下都能提供延迟不超过 10 毫秒的一致响应时间。华米 科技 健康 云的 P0 和 P1 级别故障减少了约 30%，总体服务可用性提升了 0.25%，系统可用性指标达到 99.99%，为华为 科技 全球化扩展提供了有力的支撑。
最新无服务数据库产品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬间扩展能力，真正把扩展能力发挥到极致，在不到一秒的时间内，将几百个事务扩展到数十万的级别。同时在扩展时每一次调整的增量都是非常精细化的去管理，如果按照峰值来规划数据库资源，可实现大概90%的成本节省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球实现预览。
第三个理念是全球架构、一键部署。 在全球化的今天，如何支撑全球客户的业务扩展连续性、一致性、以最低延迟带给到终端客户上，对数据库提出新的挑战。
亚马逊云 科技 提供 Amazon Aurora 关系型数据库Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 内存数据库、Amazon DocumentDB 文档数据库都能利用亚马逊云 科技 的骨干网络提供比互联网更稳定的网络支撑，以一键部署的方式，帮助客户实现几千公里跨区域数据库灾备，故障恢复大概能在一分钟之内完成，同时跨区域的数据复制延迟通常小于一秒。
第四个理念是平滑迁移、加速上云。 目前，450000+ 数据库通过亚马逊云 科技 数据库迁移服务迁移到亚马逊云 科技 中，这个数字每年都在不断增长。亚马逊云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具让开发者和企业进行自助式云迁移。另外，对于迁移过程中可能会需要的支持，可通过专业服务团队和合作伙伴网络成员，为客户提供专业支持，还通过 Database Freedom 项目帮助客户降低他们的顾虑。
今年 11 月，最新产品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中国两个区域正式可用，可加速企业上云的迁移，实现让企业可以利用原有的技术栈、原有的 SQL Server T-SQL的人员可以利用到云数据库进行创新。
第五个理念是 AI赋能，深度集成。 我们观察到，ML 技术赋能数据库开发者，开发者无需具备机器学习专业知识，就可进行机器学习操作。在此潮流下，亚马逊云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驱动图神经网络。
今年 8 月，Neptune ML 在中国正式可用，允许数据工程师不需要掌握机器学习的技能直接从图数据库里导出数据、转换格式、训练模型并发布，用 gremlin 语句调用训练成的模型在数据库里实现推理，进行欺诈检测，推荐物品。
目前，亚马逊云 科技 加速在中国区域服务落地，2021年至今新发布 60 多个数据库服务与功能。亚马逊云 科技 正是通过上述五大数据库理念，打造丰富的数据库产品家族，在全球智能化发展趋势下，为企业提供更快更好的数智服务，释放数据价值，并连续六年入选 Gartner 领导者象限，得到业界和客户的深度认可。
Ⅲ 计算机试题
下列说法中正确的是( )。 a在买计算机时，当然买最高档的 b频繁开、关机对计算机的使用寿命并无影响c 为防止计算机感染病毒，应常用消毒液清洗计算机 d系统启动软盘应写保护，且一般在该盘中不要存放用户程序及数据 D
下面预防计算机病毒的手段，错误的是( )。 a要经常地对硬盘上的文件进行备份 b凡不需要再写入数据的磁盘都应有写保护c 将所有的.com和.exe文件赋以“只读”属性 d对磁盘进行清洗 D
计算机病毒通常分为引导型、复合型和( )。 外壳型 文件型 内码型 操作系统型 B
最先开展的电子商务类型是（ ）。 企业对个人 企业对企业 企业对政府 个人对个人 A
人类社会最先开展的电子商务类型是（ ）。 B to C B to B B to G C to C A
人类社会最先开展电子商务零售活动的国家是在（ ）。 亚洲 欧洲 美洲 澳洲 B
公布世界上第一个Internet电子商务标准是在（ ）。 1998年 1999年 2000年 2001年 B
在电子商务分类中，C to C是（ ）。 消费者与消费者间的电子商务 企业间的电子商务 企业内部的电子商务 企业与消费者间的电子商务 A
在电子商务分类中，B to G是（ ）。 消费者与消费者间的电子商务 企业间的电子商务 企业内部的电子商务 企业对政府的电子商务 D
在电子商务分类中，G to G是（ ）。 政府与政府间的电子商务 企业间的电子商务 企业内部的电子商务 企业与消费者间的电子商务 A
在电子商务分类中，B to B是（ ）。 消费者与消费者间的电子商务 企业间的电子商务 企业内部的电子商务 企业对政府的电子商务 B
在电子商务分类中，B to C是（ ）。 消费者与消费者间的电子商务 企业间的电子商务 企业与消费者的电子商务 企业对政府的电子商务 C
在电子政务分类中，G to G是（ ）。 政府对政府的电子政务 企业间的电子政务 政府对企业的电子政务 政府对公民的电子政务 A
在电子政务分类中，G to B是（ ）。 企业对个人的电子政务 政府对企业的电子政务 企业对政府的电子政务 政府对公民的电子政务 B
在电子政务分类中，G to C是（ ）。 政府对政府的电子政务 企业间的电子政务 政府对公民的电子政务 企业对政府的电子商务 C
在电子政务分类中，B to G是（ ）。 政府对政府的电子政务 企业间的电子政务 政府对公民的电子政务 企业对政府的电子政务 D
我国电子政务的“三网一库”是指机关内部办公网、办公义务资源网、（ ）及电子政务信息资源库。 局域网 城域网 公共管理与服务网络 广域网 C
ECP（Electronic Check Paper）是（ ）。 电子现金 信用卡 电子支票 电子钱包 C
Digital Purse是（ ）。 电子现金 数字钱包 电子支票 电子钱包 B
与传统现金相比电子现金的优点是（ ）。 方便、成本低 管理控制技术复杂 已解决合理征税问题 不可能被伪造 A
与传统结算工具相比，电子结算的主要缺点是（ ）。 缺乏便利性 缺乏安全性 初期投入大、技术复杂 不能进行小额结算 C
电子数据交换的简称是（ ）。 EFT EDI NET EC B
下面哪项不属于电子商务软件功能（ ）。 商品目录显示 购物车 交易处理机制 WWW平台选择 D
在线调查常见的方法是（ ）。 邮寄调查 电话调查 人员调查 电子邮件调查 D
下列有关数据的存储结构的叙述中正确的是： 顺序存储方式只能用于存储线性结构 顺序存储方式的优点是存储密度大、且插入和删除运算效率高 链表的每个结点中都恰好包含一个指针 栈和队列的存储方式既可是顺序方式也可是链接方式 D
算法的时间复杂度是指： 执行算法程序所需要的时间 算法程序的长度 算法执行过程中所需要的基本运算次数 算法执行过程中所需要的基本运算次数 C
算法的空间复杂度是指： 算法程序的长度 算法程序中的指令条数 算法程序所占的存储空间 算法执行过程中所需要的存储空间 D
下列叙述中正确的是： 线性表是线性结构 栈与队列是非线性结构 线性链表是非线性结构 二叉树是线性结构 A
数据的存储结构是指： 数据所占的存储空间量 数据的逻辑结构在计算机中的表示 数据在计算机中的顺序存储方式 存储在外存中的数据 B
下列关于队列的叙述中正确的是： 在队列中只能插入数据 在队列中只能删除数据 队列是先进先出的线性表 队列是先进后出的线性表 C
下列关于栈的叙述中正确的是： 栈是非线性结构 栈是一种树状结构 栈具有先进先出的特征 栈具有后进先出的特征 D
链表不具有的特点是： 可随机访问任一元素 插入和删除不需要移动的元素 不必事先估计存储空间 所需空间与线性表长度成正比 A
在深度为5的满二叉树中叶子结点的个数为： 32 31 16 15 C
对长度为n的线性表进行顺序查找：在最坏情况下所需要的比较次数为： n+l n (n+1)／2 n／2 B
程序流程图（PFD）中的箭头代表的是： 数据流部 控制流 调用关系 组成关系 B
下面不属于软件工程3要素的是： 工具 过程 方法 环境 D
数据流图用于抽象描述一个软件的逻辑模型。数据流图由一些特定的图符构成。下列图符名标示的图符不属于数据流图合法图符的是： 控制流 加CE 数据存储 源和潭 A
软件测试过程是软件开发过程的逆过程其最基础性的测试应是： 集成测试 单元测试 有效性测试 系统测试 B
在结构化方法中软件功能分解属于下列软件开发中的阶段是： 详细设计 需求分析 总体设计 编程调试 C
软件测试的目的是： 发现错误 演示元件功能 改善软件的性能 挖掘软件的潜能 A
软件需求分析阶段的工作可以分为4个方面：需求获取、需求分析、编写需求规格说明书以及： 阶段性报告 需求评审 总结 都不正确 B
软件调试技术包括： 边界值分析 演绎法 循环覆盖 集成测试 B
软件需求说明书是需求分析阶段的最后成果。以下Ⅰ.数据描述、II.功能描述、Ⅲ.性能描述、Ⅳ.文件结构，哪些是其应包括的内容? I和II II和III II和IV I,Ⅱ和Ⅲ D
软件测试方法中的静态测试方法之一为： 计算机辅助静态分析 黑盒法 路径覆盖 边界值分析 A
在详细设计阶段经常采用的工具有： 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
在软件生命周期中能准确地确定软件系统必须做什么和必须具备哪些功能的阶段是： 概要设计 详细设计 可行性分析 需求分析 D
需求分析阶段的任务是确定： 软件开发方法 软件开发工具 软件开发费 软件系统的功能 D
检查软件产品是否符合需求定义的过程称为： 确认测试 集成测试 验证测试 验收测试 A
软件危机的主要表现有多个方面。例如：I�需求增长无法满足II�生产成本过高Ⅲ�进度无法控制Ⅳ�需求定义不准确V�质量不易保证Ⅵ�难以满足维护需要但比较而言。一般认为软件危机产生的主要原因是： I和II I和III II和V I和Ⅵ D
软件测试是保证软件质量的重要手段其首要任务是： 保证软件的正确性 改正软件存在的错误 发现软件的潜在错误 实现程序正确性证明 C
下面不属于软件设计原则的是： 抽象 模块化 自底向上 信息隐蔽 C
在结构化方法的软件需求定义中可采用分析工具来辅助完成。下列工具中哪些是常用的工具?。 I数据流图 II结构图 Ⅲ数据字典 Ⅳ判定表I和IIII、Ⅱ和IIII、Ⅱ和IVI、Ⅲ和Ⅳ A
结构化程序设计主要强调的是： 程序的规模 程序的易读性 程序的执行效率 程序的可移植性 B
对建立良好的程序设计风格下面描述正确的是： 程序应简单、清晰、可读性好 符号名的命名只要符合语法 充分考虑程序的执行效率 程序的注释可有可无 A
在面向对象方法中一个对象请求另一个对象为其服务的方式是通过发送： 调用语句 命令 口令 消息 D
信息隐蔽的概念与下述哪一种概念直接相关? 软件结构定义 模块独立性 模块类型划分 模块耦合度 B
下面对对象概念描述错误的是： 任何对象都必须有继承性 对象是属性和方法的封装体 对象间的通信靠消息传递 操作是对象的动态属性 A
数据库管理系统是（ ）。 应用软件 系统软件 教学软件 工具软件 B
数据库系统的组成要素不包括（ ）。 硬件平台 用户 网络 数据库管理员 C
"在下列关系中，（ ）是一对多的关系。
" 董事长和员工 医生和患者 产品和生产厂家 任课教师和学生 A
在对关系的描述中，（ ）是错误的。 一个关系表通常是同一个主题的数据集合 关系表采用主键来唯一标识元组 一个关系表可以有多个主键 关系是二维表 C
对关系数据库的检索操作可由三种基本关系运算组合而成，这三种基本关系运算不包括（ ）。 连接 "比较
" 选择 投影 B
"下列不属于Access数据库对象的是（ ）。
" 表 窗体 向导 查询 C
"下列不是关系种类的是（ ）。
" 多对一 一对一 一对多 多对多 A
"属于Access可以导入或链接数据源的是（ ）。
" Excel Access FoxPro 以上皆是 D
"下述关于数据库系统的叙述中正确的是( )。
" 数据库系统避免了一切冗余 数据库系统减少了数据冗余 数据库系统中数据的一致性是指数据类型一致 数据库系统比文件系统能管理更多的数据 B
三级模式间存在二级映射，它们是( )。 概念模式与外模式间，概念模式与内模式间 子模式与内模式间，外模式与内模式间 子模式与外模式间，概念模式与内模式间 概念模式与内模式间，外模式与内模式间 A
关系数据库管理系统能实现的专门关系运算包括( )。 关联、更新、排序 排序、索引、统计 选择、投影、连接 显示、打印、制表 C
用树型结构来表示实体之间联系的模型是( )。 数据模型 网状模型 层次模型 关系模型 C
在关系数据库中，用来表示实体之间联系的是( )。 二维表 线性表 树结构 网结构 A
将E-R图转换到关系模式时，实体和联系都可以表示为( )。 关系 属性 键 域 A
下列4个选项中，可以直接用于表示概念模型的是( )。 层次模型 实体-联系(E-R)模型 关系模型 网状模型 B
数据库的三级结构分别被定义为( )。 子模式、模式和概念模式 外模式、子模式和存储模式 模式、概念模式和物理模式 外模式、概念模式和内模式 D
"公司中有多个部门和多名职员，每个职员只能属于一个部门，一个部门可以有多名职员，从职员到部门的联系类型是( )。
" 一对一 多对多 一对多 多对一 C
下列4个选项中，说法不正确的是( )。 数据库具有较高的数据独立性 数据库中的数据可以共享 数据库避免了一切数据的重复 数据库减少了数据冗余 C
"在数据管理技术的发展过程中，经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。其中数据独立性最高的阶段是( )。
" 人工管理 文件系统 数据项管理 数据库系统 D
"从关系中挑选出指定的属性组成新关系的运算称为( )。
" 投影运算 选取运算 联接运算 交运算 A
"数据库系统的核心是( )。
" 软件工具 数据库管理系统 数据库 数据模型 B
把E-R模型转换成关系模型的过程，属于数据库的( )。 需求分析 概念设计 逻辑设计 物理设计 C
关系表中的每一横行称为一个( )。 字段 元组或记录 码 属性 B
"数据库系统的体系结构是( )。
" 三级模式结构和二级映射 二级模式结构和一级映射 三级模式结构和三级映射 三级模式结构和一级映射 A
数据库中存储的是( )。 数据之间的联系 数据 数据以及数据之间的联系 数据模型 C
"反映现实世界中的实体及实体间联系的信息模型是( )。
" 关系模型 层次模型 E-R模型 网状模型 C
数据独立性是数据库技术的重要特点之一。所谓数据独立性是指( )。 数据与程序独立存放 不同的数据被存放在不同的文件中 不同的数据只能被对应的应用程序所使用 以上三种说法都不对 D
数据模型按不同的应用层次分为三种类型，它们是（ ）数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。 概念 关系 用户 层次 A
数据库设计分为以下6个阶段：需求分析阶段、（ ）、逻辑设计阶段、物理设计阶段、实施阶段、运行和维护阶段。 系统设计阶段 "概念设计阶段 " 总体设计阶段 模块设计阶段 B
关系模型的完整性规则是对关系的某种约束条件，包括实体完整性、（ ）和自定义完整性。 域完整性 关联完整性 参照完整性 用户完整性 C
数据库管理系统常见的数据模型有层次模型、网状模型和（ ）三种。 逻辑模型 关系模型 树状模型 物理模型 B
如果一个工人可管理多个设施，而一个设施只被一个工人管理，则实体"工人"与实体"设施"之间存在（ ）联系。 网状 多对多 一对多 一对一 C
下列模式中，能够给出数据库物理存储结构与物理存取方法的是（ ）。 外模式 内模式 概念模式 逻辑模式 B
关系模型的数据操纵即是建立在关系上的数据操纵，一般有（ ）、增加、删除和修改四种操作。 连接 投影 选择 查询 D
在关系数据库中，把数据表示成二维表，每一个二维表称为（ ）。 关系 实体 元组 对象 A
数据库保护分为：安全性控制、（ ）、并发性控制和数据的恢复。 密码控制 访问控制 完整性控制 正确性控制 C
下列叙述中正确的是（ ）。 数据库系统中，数据的物理结构必须与逻辑结构一致 数据库技术的根本目标是要解决数据共享的问题 数据库设计是指设计数据库管理系统 数据库是一个独立的系统，不需要操作系统的支持 B
"下列有关数据库的描述，正确的是（ ）。
" 数据库是一组文件 数据库是一个结构化的数据集合 数据库是一个关系 数据库是一个DBF文件 B
数据库设计包括两个方面的设计内容，它们是( )。 概念设计和逻辑设计 模式设计和内模式设计 内模式设计和物理设计 结构特性设计和行为特性设计 D
单个用户使用的数据视图的描述称为（ ） 内模式 外模式 存储模式 概念模式 B
"在数据库管理技术发展过程中，文件系统与数据库系统的主要区别是数据库系统具有（ ）。
A． B．
C． D．
" 数据无冗余 专门的数据管理软件 数据可共享 特定的数据模型 D这是计算机大一计算机导论期末考试试题
"SQL语言又称为（ ）。
" 结构化控制语言 结构化操纵语言 结构化定义语言 结构化查询语言 D
索引属于（ ）。 概念模式 外模式 模式 内模式 B
Ⅳ 比特派钱包和tp为什么不同步
比特派钱包和TP钱包之间不同步的原因可能有很多，以下是一些可能的原因：
1. 网络问题：比特派钱包和TP钱包之间的同步需要通过网络进行，如果网络连接不稳定或者存在阻塞，就可能导致同步失败。
2. 版本不兼容：比特派钱包和TP钱包的版本不同，可能会导致数据格式不兼容，从而无法同步。
3. 数据库问派州题：比特派钱包和TP钱包之间的同步需要访问数据库，如果数据库出现问题，就可能导致同步失败。
4. 配置问题：比特饥激派钱包和TP钱包的配置可能存在差异，如果配置不正确，就可能导致同步失败。
如果您遇到了比特派钱包和TP钱包不同步的问题，可以尝试以下几个步骤：
1. 检查网络连接是否正常，尝试重新连接网络。
2. 确认比特派钱包和TP钱包的版本是否相同，如果不同，可以尝试升级或者降级版本。
3. 检查数据库是否正常运行，尝试重启数据库。
4. 检查比特派钱包和TP钱包的配置是否正确，尝试重新配置。
如果以上步骤都无法解决问题，可以尝试联系比特派钱包或TP钱包烂羡袜的技术支持团队获取帮助。
Ⅳ 数据库程序设计1-5章实验
姚津泓实验作业网页链接可以看看
--实验一
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 --第一个文件组
(name=dab2,
filename='d:3116004357姚津泓dab2.ndf',
size=10,
maxsize=50,
filegrowth=5),
filegroup fg22 --第二个文件组
(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--第三个文件组
(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
--实验2--
create database 实验
create schema yaojinhong
create table yaojinhong.仓库
(
仓库号char(6)primary key check (仓库号like'[A-Z][A-Z][0-9][0-9][0-9][0-9]'),
城市char(10) unique not null,
面积 int check(面积>=50)
)
create table yaojinhong.职工
(
职工号char(8)primary key check (职工号like'[A-Z][A-Z][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]'),
仓库号char(6)constraint ck foreign key references yaojinhong.仓库(仓库号),
工资 money check (工资>=1000 and 工资<=10000)
)
create table yaojinhong.供应商
(
供应商号 char(4)primary key check (供应商号like'[S][0-9][0-9][0-9]'),
供应商名 char(16),
地址char(30),
)
create table yaojinhong.订购单
(职工号 char(8) not null foreign key references yaojinhong.职工.(职工号),
供应商号 char(4) null constraint supply foreign key references yaojinhong.供应商(供应商号) on delete set null,
订购单号 char(6) primary key check(订购单号 like 'OR[0-9][0-9][0-9][0-9]'),
订购日期 datetime default getdate(),
金额 money default null
)
create table yaojinhong.订购单明细
(订购单号 char(6) not null foreign key references yaojinhong.订购单(订购单号),
序号 char(2),
产品名称 char(20),
单价 money default null check(单价>0),
数量 int not null check(数量>0),
primary key(订购单号,序号)
)
alter table yaojinhong.订购单
add 完成日期 datetime default null
alter table yaojinhong.订购单明细
add check(数量 between 0 and 1000)
alter table yaojinhong.订购单明细
alter column 数量 int not null alter table yaojinhong.供应商
alter column 供应商名 varchar(30)
实验3
insert into yaojinhong.仓库 values('QW0001','广州',500)
insert into yaojinhong.仓库 values('QW0002','上海',900)
insert into yaojinhong.仓库 values('QW0003','北京',250)
insert into yaojinhong.仓库 values('QW0004','纽约',1000)
insert into yaojinhong.仓库 values('QW0005','深圳',650)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000001','QW0005',3000)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000002','QW0001',5600)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000003','QW0004',6600)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000004','QW0002',3800)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000005','QW0005',3900)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000006','QW0001',4600)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000007','QW0003',4000)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000008','QW0003',5000)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000009','QW0002',4800)
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000010','QW0004',6000)
insert into yaojinhong.供应商 values('S001','华广','深圳')
insert into yaojinhong.供应商 values('S002','广工','广州')
insert into yaojinhong.供应商 values('S003','美的','茂名')
insert into yaojinhong.供应商 values('S004','乐视','深圳')
insert into yaojinhong.供应商 values('S005','康佳','广州')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000007','S005','OR0001','2015-1-6',5000,'2015-2-5')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000002','S001','OR0002','2015-2-3',10000,'2015-3-4')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000003','S004','OR0003','2015-2-17',3000,'2015-5-16')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000006','S002','OR0004','2015-2-16',9000,'2015-4-18')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000010','S005','OR0005','2015-3-20',8000,'2015-6-27')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000001','S001','OR0006','2015-3-22',7500,'2015-7-29')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000006','S003','OR0021','2015-2-15',4600,'2015-10-13')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000004','S002','OR0007','2015-2-23',8500,'2015-8-29')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000003','S005','OR0008','2015-1-5',3600,'2015-11-11')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000001','S004','OR0009','2015-1-31',7600,'2015-12-14')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000007','S001','OR0010','2015-3-25',12000,'2015-7-30')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000008','S002','OR0011','2015-2-26',4600,'2015-9-27')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000010','S002','OR0012','2015-1-28',3400,'2015-11-21')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000009','S004','OR0013','2015-3-19',2300,'2015-10-24')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000007','S005','OR0014','2015-2-23',9000,'2015-9-21')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000008','S003','OR0015','2015-2-27',6400,'2015-12-23')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000002','S001','OR0016','2015-1-30',7900,'2015-6-30')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000005','S004','OR0017','2015-1-27',20000,'2015-8-18')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000009','S004','OR0018','2015-3-5',13000,'2015-7-31')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000004','S002','OR0019','2015-3-14',7000,'2015-6-17')
insert into yaojinhong.订购单 values('ZG000006','S005','OR0020','2015-2-21',4300,'2015-5-25')
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0020','01','沐浴露',32,240)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0001','02','洗衣粉',30,125)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0012','03','洗衣液',39,59)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0014','04','香皂',14,99)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0004','05','盐',2,169)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0005','06','酱油',14,65)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0011','07','化妆品',26,24)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0019','08','洗面奶',39,68)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0008','09','面膜',5,147)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0003','10','花生油',36,258)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0017','11','鼠标',69,72)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0015','12','鼠标垫',18,64)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0016','13','移动电源',58,69)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0012','14','插座',37,169)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0011','15','牛奶',72,111)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0020','16','洗洁精',9,114)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0019','17','洁厕液',6,300)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0010','18','鸡蛋',14,124)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0009','19','牛肉',38,300)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0016','20','内裤',59,654)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0018','21','鞋子',299,300)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0015','22','手表',890,34)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0005','23','钱包',129,124)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0008','24','行李箱',344,64)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0014','25','手袋',3,874)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0018','26','篮球',360,59)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0003','27','足球',260,36)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0005','28','羽毛球拍',78,69)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0007','29','乒乓球拍',89,145)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0020','30','羽毛球',5,645)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0013','31','乒乓球',3,542)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0016','32','牙膏',23,200)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0009','33','牙刷',6,456)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0019','34','防晒霜',56,65)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0017','35','水杯',39,1187)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0010','36','拖把',15,187)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0004','37','扫把',6,200)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0005','38','垃圾桶',16,254)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0006','39','书',46,688)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0016','40','卫生纸',13,500)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0020','41','相机',3698,32)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0013','42','手机',2000,200)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0017','43','音响',500,143)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0001','44','吸尘器',1688,40)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0012','45','油烟机',3500,10)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0010','46','台式电脑',4000,25)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0013','47','空调',50,230)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0005','48','电视机',1300,100)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0016','49','洗衣机',3400,15)
insert into yaojinhong.订购单明细 values('OR0011','50','笔记本',6000,20)
insert into yaojinhong.仓库 values('QW0001','惠州',600)
原因：违反了PRIMARY KEY 约束'PK__仓库__530C599C7F60ED59'。不能在对象'yaojinhong.仓库' 中插入重复键。语句已终止。
insert into yaojinhong.职工 values('ZG000011','QW0009',3000)
原因：仓库号列参照仓库表的仓库号，此时在仓库表中找不到仓库号为QW0009的仓库。INSERT 语句与FOREIGN KEY 约束"FK__职工__仓库号__0AD2A005"冲突。该冲突发生于数据库"实验"，表"yaojinhong.仓库", column '仓库号'。
insert into yaojinhong.仓库 values('QW0006','天津',30)
原因：在定义时，面积要大于等于50，这里面积为30，明显违反了用户定义完整性
delete yaojinhong.仓库 where 城市='北京'
删除操作失败。因为有职工参照了干记录
delete yaojinhong.供应商 where 供应商号='S002'
因为删除参照完整性规则定义为set null
alter table yaojinhong.职工
drop constraint ck
alter table yaojinhong.职工
drop column 仓库号
alter table yaojinhong.职工
add 仓库号 char(6)constraint ck foreign key references yaojinhong.仓库
on delete cascade
on update cascade
update yaojinhong.职工 set 仓库号='QW0006' where 职工号='ZG000002'
更新操作失败，因为职工表所参考的仓库表中不存在仓库号为QW0006的仓库。
update yaojinhong.仓库 set 仓库号=null where 仓库号='QW0001'
更新操作失败，因为仓库号是关键字，不能为空。
update yaojinhong.仓库 set 面积=30 where 仓库号='QW0001'
更新操作失败，因为面积被定义约束大于或等于50，此处面积=30，显然违反了约束。
update yaojinhong.职工 set 工资=(工资+(工资*0.1))
update yaojinhong.订购单 set 金额=(select SUM(单价*数量) from yaojinhong.订购单明细
where 订购单明细.订购单号=订购单.订购单号)
delete yaojinhong.职工 where 仓库号 in (select 仓库号 from yaojinhong.仓库 where 城市='北京')
delete yaojinhong.订购单 where 供应商号 in (select 供应商号 from yaojinhong.供应商 where 供应商名='广工')
实验4
1 select distinct 工资 from yaojinhong.职工
select all 工资 from yaojinhong.职工
2 select * from yaojinhong.仓库
3 select 职工号 from yaojinhong.职工 where 工资>5000
4 select * from yaojinhong.仓库 where 仓库号 in(select 仓库号 from yaojinhong.职工 where 工资>5000)
5 select 职工号 from yaojinhong.职工 where 仓库号 in ('QW0005','QW0002') and 工资<5000
6 select * from yaojinhong.职工 where 工资 between 3000 and 5000
7 select * from yaojinhong.供应商 where 供应商名 like '%公司'
8 select * from yaojinhong.仓库 where 城市!='北京
9 select * from yaojinhong.订购单 where 供应商号 is null
10 select * from yaojinhong.订购单 where 供应商号 is not null
11 select * from yaojinhong.职工 order by 工资 ASC
12 select * from yaojinhong.职工 order by 仓库号 ASC,工资 DESC
13 select 职工号,城市 from yaojinhong.职工 join yaojinhong.仓库 on 职工.仓库号=仓库.仓库号 where 工资>6000
14 select 职工号,城市 from yaojinhong.职工 join yaojinhong.仓库 on 职工.仓库号=仓库.仓库号 where 面积>700
16 select * from yaojinhong.仓库 cross join yaojinhong.职工
17 select * from yaojinhong.仓库 cross join yaojinhong.职工
where 仓库.仓库号=职工.仓库号
18 select 供应商.供应商号,供应商名,订购单号,订购日期 from yaojinhong.供应商 join yaojinhong.订购单
on 供应商.供应商号=订购单.供应商号
19 select 供应商.供应商号,供应商名,订购单号,订购日期 from yaojinhong.供应商 left join yaojinhong.订购单
on 供应商.供应商号=订购单.供应商号
20 select 供应商.供应商号,供应商名,订购单号,订购日期 from yaojinhong.供应商 right join yaojinhong.订购单 on 供应商.供应商号=订购单.供应商号
21 select 供应商.供应商号,供应商名,订购单号,订购日期 from yaojinhong.供应商 full join yaojinhong.订购单 on 供应商.供应商号=订购单.供应商号
22 select 城市 from yaojinhong.仓库 where 仓库号 in
(select 仓库号 from yaojinhong.职工 where 工资=3300)
23 select * from yaojinhong.仓库 where 仓库号 not in
(select 仓库号 from yaojinhong.职工 where 工资<5000)
24 select * from yaojinhong.职工 where 工资 in
(select 工资 from yaojinhong.职工 where 职工号='ZG000001')
and 职工号!='ZG000001'
25 select 城市 from yaojinhong.仓库 where 仓库号 in
(select 仓库号 from yaojinhong.职工 where 职工号 in
(select 职工号 from yaojinhong.订购单 where 供应商号 in
(select 供应商号 from yaojinhong.供应商 where 地址='广州')))
26 select 供应商名 from yaojinhong.供应商 join yaojinhong.订购单 on 供应商.供应商号=订购单.供应商号 join yaojinhong.职工 on 订购单.职工号=职工.职工号 join yaojinhong.仓库 on 职工.仓库号=仓库.仓库号 where 地址='广州'and 城市='广州'
select 供应商名
from yaojinhong.供应商 where 地址='广州' and 供应商号 in
(select 供应商号 from yaojinhong.订购单 join yaojinhong.职工 on 订购单.职工号=职工.职工号
join yaojinhong.仓库 on 职工.仓库号=仓库.仓库号 where 城市='广州')
27 select 仓库号 from yaojinhong.仓库 where 仓库号 in
(select 仓库号 from yaojinhong.职工 where 工资>any
(select 工资 from yaojinhong.职工 join yaojinhong.仓库 on 职工.仓库号=仓库.仓库号
where 仓库.仓库号='QW0001')and 仓库号!='QW0001')
28 select 仓库号 from yaojinhong.仓库 where 仓库号 in
(select 仓库号 from yaojinhong.职工 where 工资>all
(select 工资 from yaojinhong.职工 join yaojinhong.仓库 on 职工.仓库号=仓库.仓库号
where 仓库.仓库号='QW0001'))
29 select * from yaojinhong.订购单 a where 金额=
(select MAX(金额) from yaojinhong.订购单 b where a.职工号=b.职工号)
order by 职工号 ASC
30 select * from yaojinhong.仓库 where exists(select * from yaojinhong.职工 where 职工号 is null and 职工.仓库号=仓库.仓库号)
31 select * from yaojinhong.仓库 where not exists(select * from yaojinhong.职工 where 职工号 is null and 职工.仓库号=仓库.仓库号)
32 select COUNT(distinct 城市)城市数目 from yaojinhong.仓库 where 城市 is not null
33 select SUM(工资)需要支付职工工资总数 from yaojinhong.职工
34 select SUM(工资)北京和上海的仓库职工的工资总和 from yaojinhong.职工 join yaojinhong.仓库 on 职工.仓库号=仓库.仓库号
where 城市='北京' or 城市='上海'
35 select AVG(面积)平均面积 from yaojinhong.仓库 where 仓库号 not in
(select 仓库号 from yaojinhong.职工 where 工资<6000)
36 select max(金额)工资大于的职工所经手的订购单最高金额 from yaojinhong.订购单 where 职工号 in
(select 职工号 from yaojinhong.职工 where 工资>6000)
37 select 仓库号,AVG(工资)平均工资 from yaojinhong.职工
group by 仓库号
38 select 仓库号,max(金额)最高金额,MIN(金额)最低金额,AVG(金额)平均金额 from yaojinhong.职工 join yaojinhong.订购单 on 职工.职工号=订购单.职工号 group by 仓库号
39 select 订购单.订购单号,AVG(金额)平均金额 from yaojinhong.订购单 join yaojinhong.订购单明细 on 订购单.订购单号=订购单明细.订购单号
group by 订购单.订购单号 having COUNT(订购单.订购单号)>=5
40 select 仓库号,职工号,工资 from yaojinhong.职工
order by 仓库号
compute avg(工资),sum(工资)by 仓库号
compute avg(工资),sum(工资)
41select 订购单明细.订购单号,序号,产品名称,单价,数量,金额
from yaojinhong.订购单明细 join yaojinhong.订购单 on
订购单.订购单号=订购单明细.订购单号 order by 订购单.订购单号
compute avg(金额),sum(金额)by 订购单.订购单号
compute avg(金额),sum(金额)
42 select * from yaojinhong.订购单
compute avg(金额),sum(金额)
实验5
一
(1) 基于单个表按投影操作定义视图。
create view yaojinhong.仓库视图 as select * from yaojinhong.仓库
(2) 基于单个表按选择操作定义视图。
create view yaojinhong.仓库视图1 as select * from yaojinhong.仓库 where 城市='广州'
(3) 基于单个表按选择和投影操作定义视图。
create view yaojinhong.仓库视图2 as select 仓库号,面积 from yaojinhong.仓库 where 城市='广州'
(4) 基于多个表根据连接操作定义视图。
create view yaojinhong.视图3 as select 职工号,城市,工资 from yaojinhong.职工 join yaojinhong.仓库 on 职工.仓库号=仓库.仓库号
(5) 基于多个表根据嵌套查询定义视图。
create view yaojinhong.视图4 as select * from yaojinhong.仓库 where 仓库号 in
(select 仓库号 from yaojinhong.职工 where 工资>4000)
(6) 定义含有虚字段的视图。
create view yaojinhong.虚字段视图(仓库号,城市,面积) as select 仓库号,城市,面积*2 from yaojinhong.仓库
2、分别在定义的视图上设计一些查询（包括基于视图和基本表的连接或嵌套查询）。
select * from yaojinhong.仓库视图
select * from yaojinhong.仓库视图1 where 城市='广州'
select 仓库号,面积 from yaojinhong.仓库视图2
select 职工号,城市,工资 from yaojinhong.职工 join yaojinhong.仓库视图 on 职工.仓库号=仓库视图. 仓库号
select * from yaojinhong.仓库视图 where 仓库号 in
(select 仓库号 from yaojinhong.职工 where 工资>4000)
3、在不同的视图上分别设计一些插入、更新和删除操作，分情况讨论哪些操作可以成功完成，哪些操作不能完成，并分析原因。
insert into yaojinhong.仓库视图(仓库号,城市) values('QW0008','长沙')
update yaojinhong.仓库视图 set 面积=650 where 仓库号='QW0008'
insert into yaojinhong.仓库视图 values('QW0008','长沙',500)
update yaojinhong.仓库视图 set 面积=700 where 仓库号='QW0001'
delete yaojinhong.仓库视图 where 仓库号='QW0008'
delete yaojinhong.仓库视图 where 仓库号='QW0008'
Ⅵ cgpay钱包是什么
CGPay钱包app是一款区块链加密货币平台，提供P2P交易服务，挂单、付款、打币等，全面支持USDT(ERC20)、BTC、ETH存取服务到任一支持公开区块链交易的钱包。区块链本质是一个共享数据库，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。
加密货币是数字货币的一种，常见的有比特币、莱特币等，比特币（Bitcoin）的概念最初由中本聪在2008年11月1日提出，并于2009年1月3日正式诞生，不依靠特定货币机构发行，依据特定算法通过大量的计算产生。
比特币支持全球7*24交易，不过国内不允许交易，具有的特点包括去中心化、低交易费用、全世界流通、无隐藏成本、专属所有权、跨平台挖掘等。不管身处何方，任何人都可以挖掘、购买、出售或收取。
莱特币与比特币在技术上具有相同的实现原理，网络预期产出8400万个莱特币，莱特币和比特币一样，都是去中心化的架构，无任何中心机构控制，新币发行和交易支付、转让不需要中央银行、也不需要商业银行。
Ⅶ 如何在Windows 7 系统上编译FTC和钱包，编译指南
比特币（BitCoin）的概念最初由中本聪在2009年拍皮提出，根据中本聪的思路设计发布的开源软件以及建构其上的P2P网络。比特币是一种P2P形式的数字货币。点对点的传输意味着一个去中心化的支付系统。
与大多数货币不同，比特币不依靠特定货币机构发行，它依据特定算法，通过大量的计算产生，比特币经济使用整个P2P网络中众多节点构成的分布式数据库来确认并记录所有的交易行为，并使用密码学的设计来确保货币流通各个环节安全性。P2P的去中心化特性与算法本身可以确保无法通过大量制造比特币来人为操控币值。基于密码袭稿差学的设计可以使比特币只能被真实的拥有者转移或支付。这同样确保了货币所有权与流通交易的匿名性。比特币敬游与其他虚拟货币最大的不同，是其总数量非常有限，具有极强的稀缺性。
Ⅷ 什么是比特币比特币如何产生的
首先我们要知道，比特市不是政府发行的，不是由中国人民银行发行的，它是从2009年才开始有的，它通过P2P分布式网络来核查重复消费，比特币通过下载客户端可以制造比特币，不存在伪造行为，它是通过一套密码编码通过复杂的算法产生的，每四年比特币的数量会减半，所以比特币很值钱。
2/6
其实比特币在现实生活中也在应用，如：四川芦山地震时中国第一次允许用比特币作为捐赠物，其实也就是从那时起比特币才开始火热起来，大家很好奇比特币是什么东西，才开始认识这个东西。
3/6
我们如何得到比特币呢？其实大家也知道有两种方法：
一种方法就是到网络市场上去买，根据与人民币的换算去购买，现在差不多，一比特币要换5000多元人币吧。
另外一种方法就是通过下载客户端进行计算特定数量的数学问题来获得比特币。
其实第二种方法也并不是这么容易就能够获得的，也需要很大的成本才能赚到，我的一个朋友运行了几天才赚到0.0016比特币，很难，可能与方法，电脑也有一定的关系。
4/6
现在有很多人用比特币进行投资，其实说实话也在用这个东西投资还有一定的风险的，国家现在还没有承认这个东西的合法性，现在很大程度上只是在网络上进行交易，也有一部分人用于黑市交易，最近一段时间内比特币肯定会升值，但是就要看下一步政府怎样对网络进行监管，因为现在网络监管很滞后，网络上产生的很多问题，现实中没有人去解决，可能政府现在也是心有余力不足，没有找到合适的方法，
5/6
想象一下，目前全球没有一个统一的货币在运行，也都通过兑换的形式进行操作的，如果比特币能够担当这个重任的话，势必是个好事情，现在通过虚拟的形式比特币已经可以买到现实生活中的所有的东西了，尽管政府现在还不承认，但是它已经很现实的存在了。但是很多人认为比特币是一个阴谋，是用后人的精力或财力为前人做事。也就是说现在我们对比特币这么热衷其实钱早被最早的人赚去了。
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比特币与QQ币的区别：
比特币不属于任何一个国家或公司或团体，它广泛的存在于网络当中，目前可以和任何一个国家的货币进行兑换，现在各个国家对它都很重视，虽然没有成为法定货币。
QQ币属于腾讯公司，现在腾讯公司大力推广这个QQ币，其它团体或公司很少有推广这个东西，因为这样不会给它带来任何利益。
，但近几周币值一路高涨，直至4月10日创出266美元的峰值之后，该币币值便出现一轮暴跌，盘中一路下跌至105美元，跌幅高达61%。比特币是什么？比特币有什么价值？很多人在谈论这一虚拟货币。意见分为两派：一派认为，比特币似乎就是一种庞式骗局；另一派则认为比特币是一种创新。
但还有一类人，还根本不太了解何谓比特币——而这部分人，可能是绝大多数。
接下来，我们借用 科技 博客网站Business Insider的一篇文章，来给大家做一下入门级普及：这让人疯狂的货币是什么货。它与真实货币又有哪些区别呢？
（1）比特币是什么？
比特币出现与2008年，是一种分散化、匿名、只能在数字世界使用的货币，它不属于任何国家和金融机构，并且不受地域限制，可以在世界上的任何地方兑换它。
（2）比特币的起源
2008年，有人用笔名“中田聪（Satoshi Nakamoto）”发表了一篇论文，论文中描述了比特币的使用方法，1年后，比特币的首笔交易完成。
（虎嗅注：据福布斯中文网这篇文章称，这位采用日本名字的神秘人物已经消失在网络。没有人知道他是否真的是日本人，还是一个庞大的机构。《连线》从他的行文措辞推测，他有可能出生于美国，甚至有可能是Google公司或美国国家安全局的一个神秘小组的代号。）
（3）比特币从何而来？
用户可以买到比特币，同时还可以使用计算机依照算法进行大量的运算来“开采”比特币。在用户“开采”比特币时，需要用电脑搜寻64位的数字就行，然后通过反 复解谜与其他淘金者相互竞争，为比特币网络提供所需的数字，如果用户的电脑成功地创造出一组数字，那么就将会获得25个比特币。
由于比特币系统采用了分散化编程，所以目前在每10分钟内只能获得25个比特币，而到2140年，流通的比特币上限将会达到2100万。换句话说，比特币系统是能够实现自给自足的，通过编码来抵御通胀，并防止他人对这些代码进行破坏。
（4）比特币值多少钱？
在刚刚出现的时候，比特币几乎一文不值，1美元平均能够买到1309.03个比特币，但如今1比特币的价值相当于135.3美元，感兴趣的朋友可以登陆Preev网站了解比特币的实时报价。
（5）比特币能否兑换现金？
答案是肯定的。你只需与比特币交易机构取得联系即可完成兑换，其中Mt. Gox是目前最为流行的比特币交易平台，不过现在该平台仅通过一款应用程序接纳新成员。除此之外还有几家规模较大的交易所，能够进行比特币兑换和交易。
（6）比特币为何要匿名？如何实现匿名？
比特币之所以匿名是因为它们是建立在一个分散化的系统之上的，比特币是完全独立存在的，外界无法通过某种核心基础设施来关闭它。
“匿名”对于那些不想让自己的名字和所购置的商品或服务联系在一起的人来说是非常受用的，外人所看到的无非是你的比特币钱包地址和一串随机的文字和数字等信息，除此之外没有任何能够辨认个人身份的信息。同时对于相对偏执的用户来说，还可以免费创建多个新钱包。
（7）比特币能做什么？
此前曾报道称不法分子利用匿名的比特币来购买毒品和枪支等非法商品，但其实有很多合法的商家如今也接受比特币交易，比如豪生连锁酒店（Howard Johnson）就乐意接受比特币付费，而BitElectronics更是一家只接受比特币的消费电子产品商店。
（9）比特币合法吗？
比特币并不是真实货币，它不像纸币和硬币那样代表一定的价值。目前美国政府并担心比特币可能会对金融市场造成的影响，因为只需通过制订对应的法案就能对其进 行管理和控制。相对于曾经出现的“自由美元”来说，后者是1998和2009年之间所出现的一种能够替代实物的流通型货币，而其创造者伯纳德·冯·诺特豪 斯（Bernard von NotHaus）也在2011年因自行制造、占有和销售货币被判有罪。
目前可以通过多种渠道了解到关于比特币的信息，Bitcoin subreddit和Bitcoin Magazine都是获得比特币的消息源。来源于虎嗅网
1.资本相对集中
全球资本集中在政府机构以及个体金融机构系统中，资金高度集中的同时带来了一系列的分布不平衡。资产持有不公、分配不公以及由此衍生出一系列的暴动等等，不断冲击着这种集中制度，无政府组织为了对抗这种政府集中制度，不断寻找新的资金分管方法。这种出于不信任中心体系而出现的对抗行为，最终推动了信任机器的开动。
2.区块链雏形
直到2008年一位化名为“中本聪”的学者发表了一篇名为《区块链：一种点对点的电子现金系统》，区块链由此得以命名。次年1月，一串程序代码出现，编程的技术至今无法破解，这一代码为区块链的问世提供了雏形。“中本聪”由此创建出比特币创世区块，并产生第一笔50枚的比特币奖励。区块链的问世同样预示着信任机制的出现，不再依靠集中制度来完成区块的创造和拥有。区块链的内涵不仅仅是比特币或者某种数字货币，它还包括智能合约等一系列基于信任的应用。
3.产生平等
因此，区块链以及比特币可以说是一群不信任中心化机构和现存金融体系的互联网产物，用先进的技术对抗全球的现行货币体制。区块链的诞生垫付了传统的资金持有市场，产生公平、公正、相等的持有权利，因而得到国外无政府组织者的青睐，并在国外盛传。
4.核心思想
单区块链拥有的核心思想是，由中心化的体系来保证某种东西的价值是不可信的，再区块链系统中，每一个节点只需要根据自身的利益行事，才能保证系统安全。
北京时间2009年1月4日，白皮书的作者中本聪在位于芬兰赫尔辛基的一个小型服务器上，亲自创建了第一个区块——即比特币创世区块，并获得了第一笔50枚比特币的奖励，第一个比特币就此问世。
关于比特币
2010年5月22日，早期比特币爱好者——美国程序员拉兹洛希望能用比特币交换实物商品，他在一个比特币论坛发帖说：希望用10000个比特币交换2个价值25美元的披萨。一位英国志愿者与拉兹洛达成交易，获得了10000个比特币的报酬。这是比特币第一次有了价格，在整个加密社区引起了很大的轰动，人们为了纪念这次交易，把每年的5月22日称为“比特币披萨日”，比特币爱好者们聚在一起吃披萨庆祝。以现在比特币的比特币价格计算，当时的2块披萨价值约3亿人民币，买披萨的拉兹洛哥哥哭晕在厕所。
每小时全球能产生6个数据块，每4年就能产生21万个数据块；然后对数据块的报酬进行递减式支付，第一个4年支付每个数据块50比特币，第二个4年支付每个数据块25个比特币，第三个4年支付每个数据块12.5个比特币，以此类推......最后总的比特币数量就是--21万X(50+25+12.5+6.25+3.125+...) = 2100万。括号里数字相加的总合近似一百，到2040年，比特币总数达到2100万枚。
一、比特币病毒再次让它成为焦点
5月12日，全球突发比特币病毒疯狂袭击公共和商业系统事件！
英国各地超过40家医院遭到大范围网络黑客攻击，国家医疗服务系统（NHS）陷入一片混乱。
中国多个高校校园网也集体沦陷。
全球有接近74个国家受到严重攻击，比如：英国、西班牙、意大利、葡萄牙、俄罗斯和乌克兰等。
受到感染后，勒索软件通常会将用户系统上所有的文档、邮件、数据库、源代码、图片、压缩文件等多种文件进行某种形式的加密操作，使之不可用，或者通过修改系统配置文件，干扰用户正常使用系统，使系统的可用性降低；
在用户心急如焚想要开启文档时，勒索软件就会通过弹出窗口、对话框或生成文本文件等的方式，向用户发出勒索通知，要求用户向指定帐户汇款（支付比特币赎金）来获得解密文件的密码，或者获得恢复系统正常运行的方法。
二、讲讲比特币的起源
比特币（BitCoin）的概念最初由中本聪（Satoshi Nakamoto）在2008年的论文《比特币：一种点对点的电子现金系统（中文版）》提出。2009年，根据中本聪的思路设计发布的开源软件以及建构其上的P2P网络。
它是一种总量恒定2100万的数字货币，和互联网一样具有去中心化、全球化、匿名性等特性。向地球另一端转账比特币，就像发送电子邮件一样简单，低成本，无任何限制。
比特币因此被用于跨境贸易、支付、汇款等领域。
比特币是一种P2P形式的数字货币。点对点的传输意味着一个去中心化的支付系统。
与大多数货币不同，比特币不依靠特定货币机构发行，它依据特定算法，通过大量的计算产生，比特币经济使用整个P2P网络中众多节点构成的分布式数据库来确认并记录所有的交易行为，并使用密码学的设计来确保货币流通各个环节安全性。
P2P的去中心化特性与算法本身可以确保无法通过大量制造比特币来人为操控币值。
基于密码学的设计可以使比特币只能被真实的拥有者转移或支付。这同样确保了货币所有权与流通交易的匿名性。
比特币与其他虚拟货币最大的不同，是其总数量非常有限，具有极强的稀缺性。
该货币系统曾在4年内只有不超过1050万个，之后的总数量将被永久限制在2100万个。
从比特币的本质说起，比特币的本质其实就是一堆复杂算法所生成的特解。特解是指方程组所能得到无限个（其实比特币是有限个）解中的一组。而每一个特解都能解开方程并且是唯一的。以人民币来比喻的话，比特币就是人民币的序列号，你知道了某张钞票上的序列号，你就拥有了这张钞票。而挖矿的过程就是通过庞大的计算量不断的去寻求这个方程组的特解，这个方程组被设计成了只有2100万个特解，所以比特币的上限就是2100万个。
比特币之所以这么火，就是有了货币特征后，可以被全世界所接收，交易，储存。形成了它独特的生存环境。
二、比特币是数字黄金比特币由于广阔的前景和巨大的遐想空间，自2009年诞生后价格持续上涨，2011年币价达到1美元，2013年最高达到1200美元，超过1盎司黄金价格，有“数字黄金”的美称（目前币价约450美元）。
比特币可以用来兑现，可以兑换成大多数国家的货币。
使用者可以用比特币购买一些虚拟物品，比如网络 游戏 当中的衣服、帽子、装备等，只要有人接受，也可以使用比特币购买现实生活当中的物品。
在诞生后，比特币作为一种前所未有的新型货币，经历了无数的市场考验和技术攻击，始终屹立不倒。
现在比特币已成长为一个在全球有着数百万用户，数万商家接受付款，市值最高达百亿美元的货币系统。
西维吉尼亚州民主党参议员乔·曼钦（Joe Manchin）2014年2月26日向美国联邦政府多个监管部门发出公开信，希望有关机构能够就比特币鼓励非法活动和扰乱金融秩序的现状予以重视，并要求能尽快采取行动，以全面封杀该电子货币。
三、我国的比特币交易平台
我国也有交易比特币的三大平台，它们分别是火币网、币行、比特币。
2017年1月11日，中国人民银行上海总部、上海市金融办等对比特币中国开展现场检查，重点检查该企业是否未经许可或无牌照开展信贷、支付、汇兑等相关业务；反洗钱制度落实情况；资金安全隐患等。2017年1月12日，央行营业管理部也在北京进驻“火币网”、“币行”等交易平台。
2017年1月24日中午12：00起，中国三大比特币平台正式开始收取交易费。
目前互联网上出现了大量由骗子公司控制发行的虚拟币，号称是比特币的模仿改进者，但实际上是传销或庞氏骗局（例如珍宝币、维卡币、摩根币等），或虽然不是纯粹的骗局，但被庄家高度控盘（例如鲨鱼币、谷壳币等）。
这些骗子币与比特币的最大区别在于：比特币不属于任何人或组织，是一个无人控制的，去中心化运行的货币。而这些骗子币有明确的发行方，并被发行方完全控制。骗子币虽然也叫“币”，但和比特币完全是两码事。
和开放代码的比特币不同，大部分骗子币都不开放代码，或者干脆连代码都没有，只是网站上的一个数字，发行方想改多少就有多少。
骗子币往往有人卖力发帖推广，一般用上下线拉人头的手段吸纳资金。
一个最简单的判断方法是，如果XX币由号称“实力雄厚”的XX公司发行，有着广阔的前景，并保证投资/挖矿收益高，许诺能涨能赚钱，要你花钱购买，那100%是骗子币。
尽量用简单的语句来讲讲，希望你能看懂。
在过去的一些时间里，或许你听到比特币这个词已超过1000次了，但仍然无法理解，比特币究竟是什么？
简而言之， 比特币是一种可以轻松存储和传输的加密文件，这是一种加密货币 ，它是第一种也是最大的加密货币。
今天的比特币价格大概是每个五万左右（最高到了13万），你一定会问，凭什么要为这样一段代码支付高额的真金白银？
故事是以一个以物易物的方式开始的，第一批比特币交易是在论坛上通过讨价还价实现，比如其中就有一笔交易是这样：用10000比特币购买两块比萨饼。
比特币的核心是一种新的数字资产形式，它是通过无与伦比的加密组合和点对点网络创建的。那么它如何为我们提供价值？
如果你要汇钱到国外，无论通过银行电汇或网上服务，你都必须支付一定的银行服务费或交易费用，事实上，资金只是从一个账户转移到另一个账户，可为什么你会损失一定的钱呢？
但比特币就不一样了。它不属于任何国家或机构或个人，它不受监管，任何有互联网连接的人都可以得到它，你只需点击几下鼠标，它就可以自由转移到世界任何地方。
或许你又会问，怎么保证它的安全性，这不是一个骗局呢？这不得不提到一个专业名词：区块链，它是比特币所依赖的基础技术。你可以把它当作是分类帐本，记录着网络上发生的每一笔交易，所有上网的人都可以访问，当任何人发起新的交易（发送或接收比特币）时，交易将通过区块链进行验证。区块链最大程度地解决了人与人之间信任的问题。
比特币类似于黄金，可以认为是数字黄金，比特币的供应量有限（最多2100万个，目前已开采1670万），挖掘将变得越来越困难。正是由于供应有限，许多人认为这是一种价值储备。因此挖矿（增加新的比特币）和投资比特币成为近一年非常热门的话题。
由于比特币的影响越来越大，世界各国政府已经介入，规范比特币交易，以便它可以成为金融体系中较为成熟的一部分。在中国，已经明令金融机构和支付机构不得开展与比特币相关的业务，以规避比特币交易中间的一些违法行为。
比特币与人民币，美元，英镑等货币不同，比特币是一种网络虚拟货币，而且是去中心化的虚拟货币，像Q币也是虚拟币，但它是中心化的，也就是说它是受到监管的，而比特币不同，比特币是去中心化的虚拟货币，也就是说它不受中心监管的，它依据特定算法，通过大量的计算产生。我个人而言，这就是美国收割羊毛的工具。大家都不要碰它
2008年，中本聪发表题为“比特币：一种点对点的电子现金系统”的白皮书，从此宣告了比特币的诞生。 首先请留意白皮书的标题核心“点对点”和“电子现金”。
1.什么是“点对点”
点对点就是指比特币系统不需要一个特定的服务器，例如我们登陆微信，需要连接腾讯的微信服务器，登陆淘宝，需要连接阿里的淘宝服务器，但是如果这些中心化的服务器关闭了怎么办呢？其答案就是我们没办法登陆微信或者是淘宝了。而比特币“点对点”的网络结构，并不依赖某个或者是某一群特定的服务器，可以这样理解，比特币系统，每一个参与者既是用户也是一部“服务器”，因此某个组织或者某个人是无法控制比特币的，也无法篡改比特币交易记录的。所以说比特币是“去中心化”的数字货币。
2.电子现金
顾名思义，比特币从诞生那天起就有取代传统货币的野心，想成为未来真正的货币，按照中本聪的算法设计，比特币的总量是恒定的，总共2100万个，比特币发行不依靠某个机构，它是依据特定的算法进行计算产生，产生过程也称为“挖矿”。同时比特币每四年“产量”减半，因此比特币不会面临货币超发的现象。目前房价居高不下的原因之一就是货币超发。在2008年，中国的广义货币M2总量只有47万亿，而现在在2017年已经达到了174万亿，货币总量就增加了近3倍，这也是过去10年全国房价实际涨幅平均达到3倍以上的主要原因。
比特币（BitCoin）是一种数字货币。比特币的概念最初由中本聪在2009年提出。
比特币不依靠特定货币机构发行，它依据特定算法，通过大量的计算产生。比特币无法通过大量制造比特币来人为操控币值，并且比特币只能被真实的拥有者转移或支付。这同样确保了货币所有权与流通交易的匿名性。比特币的总数量非常有限。该货币系统曾在4年内只有不超过1050万个，之后的总数量将被永久限制在2100万个，所以比特币是不会出现通货膨胀的。
2010年5月22日，美国佛罗里达州杰克逊维尔的程序员Laszlo Hanyecz，用 10000 BTC 购买了价值25美元的披萨。这是现实世界中第一笔比特币交易。
由于比特币流通交易的匿名性，在全球的暗网里被广泛使用，被用于购买枪械、毒品、杀人等犯罪行为。
比特币的价值主要体现在人们对它的认可，如果某一天全世界的人全部不认可比特币，那么比特币也就不再有任何价值，只会成为一串代码。
一种基于区块链技术，
衍生出来的虚拟货币。
因为数量有限，每年产生的货币都在大幅度减少，所以价值很高，
再加上炒作等商业手段，比特币的价格起伏不定！
区块链技术，简单来说，就是去中心化，
不再以政府等机关为中心，人人都可以成为中心，
或许再未来就会以一种新的方式，
人们进行交易，越过政府等相关部门，
区块链技术就是提供这样的一种环境！
类似于比特币这种的虚拟货币，
已经出现很多了。
例如以太币等，
通俗来讲就是不同的公司利用区块链技术研发出来的，按照一定的无法更改的算法，产生的一种虚拟货币，而且再源源不断的产生，只是数量慢慢减少，一直到无穷小。
现在国内的一些企业。也在推出基于区块链技术的 游戏 。
莱茨狗啊。等。
都是一种方式，会产生他们自己的虚拟货币。
通过让莱茨狗进行所谓的工作等。
来产生虚拟货币，实行算法的计算，
而且数量会越来越少。所以会有升值现象的发生。
只是目前国内虚拟货币的价值还没有那么高，需要慢慢涨。
有兴趣的人可以注册一下，玩起来。
当然之所以区块链技术会提供安全的环境。
是因为它会收集你的信息。而且是无法更改的事实。
所以人们才会通过区块链技术的产生而绝对的信任，从而提供一个前所未有你大环境！
随着 比特币的大涨 ， 比特币再度成为热门谈资，关于这种神奇货币的 故事 和 段子也再度被人挖出来。
马上就有土豪出来拉仇恨了：“好几年之前花了三十万买了4000个比特币，在上周的时候找回来了。真是明天与意外哪个先来。”
当然，有人得意就有人失意，高晓松最近就发了条微博说，老哥们儿几年前和他一个同学一起以几毛钱一个的价格，买了两万个比特币，当时他俩为防对方单独买卖，设计了一个复杂的密码，两人各记一半，只有两人一起输密码才能登录。结果去年他的同学去国外 旅游 出车祸去世了。今天比特币涨到了19340美元一个。他以半百高龄又去创业了。
比特币本质上就是一堆复杂算法所生成的特解。特解是指方程组所能得到无限个(但是比特币是有限个)解中的一组。而每一个特解都能解开方程并且是唯一的。通俗来说：比特币可以看作，有一个发明了一个方程式，而这个方程式有2100万的解，但是解开这个方程式需要巨大的运算能力，如果你猜对了这个方程式就可以获得一个解，这个解就是比特币。
拿人民币来比喻的话，比特币就相当于人民币序列号，你知道了纸币上的序列号，你就拥有了这张钞票。
又有人问了，凭什么我知道了号码，这钱就是我的?如果我把钱花出去，脑子里还记着号码，那钱不还是我的?
不行。
比特币网络是一个在线系统，离开了比特币网络一点用处也没有，换句话说，把比特币比作下片的种子，比特币网络比作下载用的网络，没网了，留你一大把种子也下不到啥！
比特币网络被设计成了一种分布式存储数据库，数据库面向所有人公开：每一个比特币钱包都是一个节点，这些节点用类似于 BT 下载的 P2P 网络相连，记录着全世界所有人比特币钱包里的数据。
每当你发起一次交易的时候，都会向整个比特币网发出广播：
“我是节点 A，有特解 123，现在要转账给节点(钱包)B”
其他节点收到这个信息与自己的本地数据库进行比对，回应：
“经过计算，这确实是个解，而且我看到了 A 是有 123，B 节点也存在，我承认这笔交易。”
当确认的节点数达到一定量的时候，交易就OK了。
接下来，越来越多的节点收到了这个消息，并且没有人提出异议，这个交易记录就被整个比特币网络所接受，从此特解 123 成为了 B 钱包里的所有物。
但是，比特币网络有一定的容错机制，可以保证即便是有一定的欺诈者和捣乱者也不会影响到整个网络的运转。
为什么这么多人投机逐此利呢？以往比特币还是作为互联网的虚拟货币存在，但是在现在越来越具有现实货币的一些支付功能，这就导致许多新兴的矿工出现。
所谓矿工就是采购市面上的主流显卡配置，然后再备上矿机，将众多显卡放在一起，进行集成运算，一般来说，主流的显卡配置，例如GTX1060，在一个月内就可以回本，也就是在一个月之后就是处于一个纯利润的空间，这也是为什么许多的矿工对此趋之若鹜。
如果发生矿难，也就是比特币大量贬值，矿工就会将手里的显卡快速出手，导致市面上许多翻新的显卡和二手显卡。对于众多矿工来说，显卡较为保值，这是一个稳赚不赔的生意。
但是，比特币没有信用背书，只有稀缺唯一性，比特币是投机的好品种， 比特币价格波动大，高收益必然伴随着高风险， 却不是好的属于普通人的投资的渠道。
毕竟比特币的性质与其他资产不同，未来究竟是不是泡沫，会不会破灭，这是完全未知领域。比特币带来的一市场乱象，影响国内经济的正常运行，所以央行才会如此打击比特币的热潮。
用一句话来总结，这玩意就是在美元无法大幅度薅羊毛的情况下，美帝新创制的吸引资本回流的工具。
Ⅸ MT.MIT钱包，中文叫什么
中文名是MT.MIT。MT.MIT钱包是香港每天集团(股份)有限公司品牌。
MI.MIT产品涉及行李箱，服装，鞋帽，眼镜，手表，珠宝，化妆品和其指枯他配件。 从最初的设计到板子，着名的大师设计师亲自操纵产品唯弊洞。
在当今的时尚世界中，欧美，日韩等流行风尚，MT.MIT将香卜州港的国际大都市与领先的国际时尚和潮流信息相结合，并结合了快节奏，高效的商务工作和休闲生活。 产品简单时尚，耐用创新。 在选择行李箱，衣服，鞋子和帽子以及各个方面时，我们注重低碳环保，而工艺完全是手工的。
(9)钱包数据库设计扩展阅读
注意事项
1、 超负荷盛物，猛力大开大合，易造成受力部位如耳仔、手挽、肩带脱线或断裂，或造成拉链松牙，或造成袋口接驳位边缘撕裂；
2、日常使用随意摆放，与粗糙尖锐物品摩擦或碰撞，造成包袋边角摔跌或配件磨损；
3、终日暴晒或经常湿水未及时风干，或接触油污、酸碱性物品，易造成变形、透色、串色；
4、 长期空置未做内填充和防尘防潮措施，造成制品藏污纳垢、变形、发霉、变味；
5、 对不同材料特性不明，护理不当，使用非对应的护理材料和方法，造成制品变色、破损等。
Ⅹ 数据库表结构设计，常见的数据库管理系统
一、数据场景 1、表结构简介 任何工具类的东西都是为了解决某个场景下的问题，比如Redis缓存系统热点数据，ClickHouse解决海量数据的实时分析，MySQL关系型数据库存储结构化数据。数据的存储则需要设计对应的表结构，清楚的表结构，有助于快速开发业务，和理解系统。表结构的设计通常从下面几个方面考虑：业务场景、设计规范、表结构、字段属性、数据管理。
2、用户场景
例如存储用户基础信息数据，通常都会下面几个相关表结构：用户信息表、单点登录表、状态管理表、支付账户表等。
用户信息表
存储用户三要素相关信息：姓名，手机号，身份证，登录密码，邮箱等。
CREATE TABLE `ms_user_center` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID', `user_name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '用户名', `real_name` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '真实姓名', `pass_word` varchar(32) NOT NULL COMMENT '密码', `phone` varchar(20) NOT NULL COMMENT '手机号', `email` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱', `head_url` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户头像URL', `card_id` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '身份证号', `user_sex` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '用户性别:0-女,1-男', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `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='用户表'; 单点登录表
用意是在多个业务系统中，用户登录一次就可以访问所有相互信任的业务子系统，是聚合业务平台常用的解决方案。
CREATE TABLE `ms_user_sso` ( `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `sso_id` varchar(32) NOT NULL COMMENT '单点信息编号ID', `sso_code` varchar(32) NOT NULL COMMENT '单点登录码,唯一核心标识', `log_ip` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '登录IP地址', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `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='用户单点登录表'; 状态管理表
系统用户在使用时候可能出现多个状态，例如账户冻结、密码锁定等，把状态聚合到一起，可以更加方便的管理和验证。
CREATE TABLE `ms_user_status` ( `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `account_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '账户状态：0-冻结,1-未冻结', `real_name_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '实名认证状态：0-未实名,1-已实名', `pay_pass_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '支付密码是否设置：0-未设置,1-设置', `wallet_pass_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '钱包密码是否设置：0-未设置,1-设置', `wallet_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '钱包是否冻结:0-冻结,1-未冻结', `email_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '邮箱状态:0-未激活,1-激活', `message_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '短信提醒开启：0-未开启,1-开启', `letter_status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '站内信提醒开启：0-未开启,1-开启', `emailmsg_status` int(1) DEFAULT '0' COMMENT '邮件提醒开启：0-未开启,1-开启', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `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='用户状态表'; 支付账户表
用户交易的核心表，存储用户相关的账户资金信息。
CREATE TABLE `ms_user_wallet` ( `wallet_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '钱包ID', `user_id` int(11) NOT NULL COMMENT '用户ID', `wallet_pwd` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '钱包密码', `total_account` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '账户总额', `usable_money` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '可用余额', `freeze_money` decimal(20,2) DEFAULT '0.00' COMMENT '冻结金额', `freeze_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '冻结时间', `thaw_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '解冻时间', `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间', `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='用户钱包'; 二、设计规范 1、涉及模块
通过上面几个表设计的案例，可以看到表设计关联到数据库的各个方面知识：数据类型，索引，编码，存储引擎等。表设计是一个很大的命题，不过也遵循一个基本规范：三范式。
2、三范式 基础概念
一范式
表的列的具有原子性,不可再分解，即列的信息，不能分解,关系型数据库MySQL、Oracle等自动的满足。
二范式
每个事实的数据记录只会出现一次, 不会冗余, 通常设计一个主键来实现。
三范式
要求一个表中不包含已经存在于其它表的非主键信息，例如部门和员工的信息，员工表包含部门表的主键ID，则可以关联获取相关信息，没必要在员工表保存相关信息。
优缺点对比
范式化设计
范式化结构设计通常更新快，因为冗余数据较少，表结构轻巧，也更好的写入内存中。但是查询起来涉及到关联，代价非常高，非常损耗查询性能。
反范式化设计
所有的数据都在一张表中，避免关联查询，索引的有效性更高，但是数据的冗余性极高。
建议结论
上述的两种设计方式在实际开发中都是不存在的，在实际开发中都是混合使用。比如汇总统计，缓存数据，都会基于反范式化的设计。
三、字段属性
合适的字段类型对于高性能来说非常重要，基本原则如下：简单的类型占用资源更少；在可以正确存储数据的情况下，选最小的数据类型。
1、数据类型选择 整数类型
TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，根据数据类型范围合理选择即可。
实数类型
FLOAT、DOUBLE、DECIMAL，建议资金货币相关类型使用高精度DECIMAL存储，或者把数据成倍扩大为整数，采用BIGINT存储，不过处理相对麻烦。
字符类型
CHAR、VARCHAR，长度不确定建议采用VARCHAR存储，不过VARCHAR类型需要额外开销记录字符串长度。CHAR适合存储短字符，或者定长字符串，例如MD5的加密结构。
时间类型
DATETIME、TIMESTAMP，DATETIME保存大范围的值，精度秒。TIMESTAMP以时间戳的格式，范围相对较小，效率也相对较高，所以通常情况建议使用。
MySQL的字段类型有很多种，可以根据数据特性选择合适的，这里只描述常见的几种类型。
2、基础用法操作 数据类型
修改字段类型
ALTER TABLE ms_user_sso MODIFY state CHAR(1) DEFAULT '0' ; ALTER TABLE ms_user_sso MODIFY state INT(1) DEFAULT '1' COMMENT '状态：0不可用,1可用';
修改名称位置
ALTER TABLE ms_user_sso CHANGE log_ip login_ip VARCHAR(32) AFTER update_time ; 索引使用
索引类型：主键索引，普通索引，唯一索引，组合索引，全文索引。这里演示普通索引的操作。MySQL的核心模块，后续详说。
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;
删除索引
DROP INDEX state_index ON ms_user_wallet ;
修改索引
不具有真正意义上的修改，可以把原有的索引删除之后，再次添加索引。
外键关联
用处：外键关联的作用保证多个数据表的数据一致性和完整性，建表时先有主表，后有从表；删除数据表，需要先删从表，再删主表。复杂场景不建议使用，实际开发中用的也不多。
添加外键
ALTER TABLE ms_user_wallet ADD CONSTRAINT user_id_out_key FOREIGN KEY(user_id) REFERENCES ms_user_center(id) ;
删除外键
ALTER TABLE ms_user_wallet DROP FOREIGN KEY user_id_out_key ; 四、表结构管理 1、查看结构 DESC ms_user_status ; SHOW CREATE TABLE ms_user_status ; 2、字段结构 添加字段 ALTER TABLE ms_user_status ADD `delete_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '删除时间' ; 删除字段 ALTER TABLE ms_user_status DROP COLUMN delete_time ; 3、修改表名 ALTER TABLE ms_user_center RENAME ms_user_info ; 4、存储引擎 存储引擎 SELECT VERSION() ; SHOW ENGINES ;
MySQL 5.6 支持的存储引擎有InnoDB、MyISAM、Memory、Archive、CSV、BLACKHOLE等。一般默认使用InnoDB，支持事务管理。该模块MySQL核心，后续详解。
修改引擎
数据量大的场景下，存储引擎修改是一个难度极大的操作，容易会导致表的特性变动，引起各种后续反应，后续会详说。
ALTER TABLE ms_user_sso ENGINE = MyISAM ; 5、修改编码
表字符集默认使用utf8，通用，无乱码风险，汉字3字节，英文1字节，utf8mb4是utf8的超集，有存储4字节例如表情符号时使用。
查看编码 SHOW VARIABLES LIKE 'character%'; 修改编码 ALTER TABLE ms_user_sso DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; 五、数据管理 1、增删改查
添加数据
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' );
更新数据
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';
查询数据
一般情况下都是禁止使用 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';
删除数据
DELETE FROM ms_user_sso WHERE user_id = '2' ;
不带where条件，就是删除全部数据。原则上不允许该操作，优化篇会详解。TRUNCATE TABLE也是清空表数据，但是占用的资源相对较少。
2、数据安全 不可逆加密
这类加密算法，多用来做数据验证操作，比如常见的密码验证。
SELECT MD5('cicada')='' ; SELECT SHA('cicada')=''; SELECT PASSWORD('smile')='*' ; 可逆加密
安全性要求高的系统，需要做三级等保，对数据的安全性极高，数据在存储时必须加密入库，取出时候需要解密，这些就需要可逆加密。
SELECT DECODE(ENCODE('123456','key_salt'),'key_salt') ; SELECT AES_DECRYPT(AES_ENCRYPT('cicada','salt123'),'salt123');
上述数据安全的管理，也可以基于应用系统的服务(代码)层进行处理，相对专业的流程是从数据生成源头处理，规避数据传递过程泄露，造成不必要的风险。