存儲模型特點

⑴ 簡述記憶的三儲存模型

當前得到公認的解釋記憶儲存的模型是記憶的三存儲模型,該模型認為記憶加工有三個不同的階段,它們分別是感覺記憶,短時記憶和長時記憶.來自環境的信息首先到達感覺記憶.如果這些信息被注意,它們則進入短時記憶.正是在短時記憶中,個體把這些信息加以改組和利用並作出反應.為了分析存人短時記憶的信息,你會調出儲存在長時記憶中的知識.同時,短時記憶中的信息如果需要保存,也可以經過復述存入長時記憶.
一,感覺記憶
感覺記憶又稱感覺寄存器或瞬時記憶,是感覺信息到達感官的第一次直接印象.感覺寄存器只能將來自各個感官的信息保持幾十到幾百毫秒.在感覺寄存器中,信息可能受到注意,經過編碼獲得意義,繼續進入下一階段的加工活動,如果不被注意或編碼,它們就會自動消退.
各種感覺信息在感覺寄存器中以其特有的形式繼續保存一段時間並起作用,這些存儲形式就是視覺表象和聲音表象,稱視象和聲象.它們雖然保存的時間極短,但在生活中也有自己的作用.例如,在看電影時,是視象幫助我們把相繼出現的一組圖片看成是一個平滑連續的畫面.大多數視象持續的時間不會超過一秒鍾,但在有些情況下,一些視象可以持續更長的時間.這取決於刺激的強度(如亮度),視覺剌激的強度越大,視象消失得越慢.
聲象記憶和視象記憶基本上具有相同的性質,只是聲象在感覺寄存器中的持續時間較長,可達幾秒鍾.使得我們能夠有更多的時間加工語音信息,達到詞的意義.研究表明,視象和聲象是物理刺激的忠實復製品,是感覺器官提供的信息的有效拷貝.選擇性注意控制著什麼信息將得到進一步的加工,傳遞到短時記憶.
二,短時記憶
短時記憶(STM)也稱工作記憶,是信息加工系統的核心.在感覺記憶中經過編碼的信息,進入短時記憶後經過進一步的加工,再從這里進入可以長久保存的長時記憶.信息在短時記憶中一般只保持20~30秒,但如果加以復述,便可以繼續保存.復述保證了它的延緩消失.短時記憶中儲存的是正在使用的信息,在心理活動中具有十分重要的作用.首先,短時記憶扮演著意識的角色,使我們知道自己正在接收什麼以及正在做什麼.其次,短時記憶使我們能夠將許多來自感覺的信息加以整合構成完整的圖像.第三,短時記憶在思考和解決問題時起著暫時寄存器的作用.例如在做計算題時每做下一步之前,都暫時寄存著上一步的計算結果供最後利用.最後,短時記憶保存著當前的策略和意願.這一切使得我們能夠採取各種復雜的行為直至達到最終的目標.正因為發現了短時記憶的這些重要作用,在當前大多數研究中被改稱為工作記憶.

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⑵ 大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據存儲與應用特點及技術路線分析

大數據時代，數據呈爆炸式增長。從存儲服務的發展趨勢來看，一方面，對數據的存儲量的需求越來越大；另一方面，對數據的有效管理提出了更高的要求。大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。

大數據存儲與應用的特點分析

「大數據」是由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合，是基於雲計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享，交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。其常見特點可以概括為3V:Volume、Velocity、Variety(規模大、速度快、多樣性)。

大數據具有數據規模大(Volume)且增長速度快的特性，其數據規模已經從PB級別增長到EB級別，並且仍在不斷地根據實際應用的需求和企業的再發展繼續擴容，飛速向著ZB(ZETA-BYTE)的規模進軍。以國內最大的電子商務企業淘寶為例，根據淘寶網的數據顯示，至2011年底，淘寶網最高單日獨立用戶訪問量超過1.2億人，比2010年同期增長120%,注冊用戶數量超過4億，在線商品數量達到8億，頁面瀏覽量達到20億規模，淘寶網每天產生4億條產品信息，每天活躍數據量已經超過50TB.所以大數據的存儲或者處理系統不僅能夠滿足當前數據規模需求，更需要有很強的可擴展性以滿足快速增長的需求。

(1)大數據的存儲及處理不僅在於規模之大，更加要求其傳輸及處理的響應速度快(Velocity)。

相對於以往較小規模的數據處理，在數據中心處理大規模數據時，需要服務集群有很高的吞吐量才能夠讓巨量的數據在應用開發人員「可接受」的時間內完成任務。這不僅是對於各種應用層面的計算性能要求，更加是對大數據存儲管理系統的讀寫吞吐量的要求。例如個人用戶在網站選購自己感興趣的貨物，網站則根據用戶的購買或者瀏覽網頁行為實時進行相關廣告的推薦，這需要應用的實時反饋;又例如電子商務網站的數據分析師根據購物者在當季搜索較為熱門的關鍵詞，為商家提供推薦的貨物關鍵字，面對每日上億的訪問記錄要求機器學習演算法在幾天內給出較為准確的推薦，否則就丟失了其失效性；更或者是計程車行駛在城市的道路上，通過GPS反饋的信息及監控設備實時路況信息，大數據處理系統需要不斷地給出較為便捷路徑的選擇。這些都要求大數據的應用層可以最快的速度，最高的帶寬從存儲介質中獲得相關海量的數據。另外一方面，海量數據存儲管理系統與傳統的資料庫管理系統，或者基於磁帶的備份系統之間也在發生數據交換，雖然這種交換實時性不高可以離線完成，但是由於數據規模的龐大，較低的數據傳輸帶寬也會降低數據傳輸的效率，而造成數據遷移瓶頸。因此大數據的存儲與處理的速度或是帶寬是其性能上的重要指標。

(2)大數據由於其來源的不同，具有數據多樣性的特點。

所謂多樣性，一是指數據結構化程度，二是指存儲格式，三是存儲介質多樣性。對於傳統的資料庫，其存儲的數據都是結構化數據，格式規整，相反大數據來源於日誌、歷史數據、用戶行為記錄等等，有的是結構化數據，而更多的是半結構化或者非結構化數據，這也正是傳統資料庫存儲技術無法適應大數據存儲的重要原因之一。所謂存儲格式，也正是由於其數據來源不同，應用演算法繁多，數據結構化程度不同，其格式也多種多樣。例如有的是以文本文件格式存儲，有的則是網頁文件，有的是一些被序列化後的比特流文件等等。所謂存儲介質多樣性是指硬體的兼容，大數據應用需要滿足不同的響應速度需求，因此其數據管理提倡分層管理機制，例如較為實時或者流數據的響應可以直接從內存或者Flash(SSD)中存取，而離線的批處理可以建立在帶有多塊磁碟的存儲伺服器上，有的可以存放在傳統的SAN或者NAS網路存儲設備上，而備份數據甚至可以存放在磁帶機上。因而大數據的存儲或者處理系統必須對多種數據及軟硬體平台有較好的兼容性來適應各種應用演算法或者數據提取轉換與載入(ETL)。

大數據存儲技術路線最典型的共有三種：

第一種是採用MPP架構的新型資料庫集群，重點面向行業大數據，採用Shared Nothing架構，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，再結合MPP架構高效的分布式計算模式，完成對分析類應用的支撐，運行環境多為低成本 PC Server，具有高性能和高擴展性的特點，在企業分析類應用領域獲得極其廣泛的應用。

這類MPP產品可以有效支撐PB級別的結構化數據分析，這是傳統資料庫技術無法勝任的。對於企業新一代的數據倉庫和結構化數據分析，目前最佳選擇是MPP資料庫。

第二種是基於Hadoop的技術擴展和封裝，圍繞Hadoop衍生出相關的大數據技術，應對傳統關系型資料庫較難處理的數據和場景，例如針對非結構化數據的存儲和計算等，充分利用Hadoop開源的優勢，伴隨相關技術的不斷進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景就是通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐。這裡面有幾十種NoSQL技術，也在進一步的細分。對於非結構、半結構化數據處理、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型，Hadoop平台更擅長。

第三種是大數據一體機，這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品，由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統以及為數據查詢、處理、分析用途而特別預先安裝及優化的軟體組成，高性能大數據一體機具有良好的穩定性和縱向擴展性。

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⑶ 簡述記憶的多重存貯模型

當前得到公認的解釋記憶儲存的模型是記憶的三存儲模型,該模型認為記憶加工有三個不同的階段,它們分別是感覺記憶,短時記憶和長時記憶.來自環境的信息首先到達感覺記憶.如果這些信息被注意,它們則進入短時記憶.正是在短時記憶中,個體把這些信息加以改組和利用並作出反應.為了分析存人短時記憶的信息,你會調出儲存在長時記憶中的知識.同時,短時記憶中的信息如果需要保存,也可以經過復述存入長時記憶.
一,感覺記憶
感覺記憶又稱感覺寄存器或瞬時記憶,是感覺信息到達感官的第一次直接印象.感覺寄存器只能將來自各個感官的信息保持幾十到幾百毫秒.在感覺寄存器中,信息可能受到注意,經過編碼獲得意義,繼續進入下一階段的加工活動,如果不被注意或編碼,它們就會自動消退.
各種感覺信息在感覺寄存器中以其特有的形式繼續保存一段時間並起作用,這些存儲形式就是視覺表象和聲音表象,稱視象和聲象.它們雖然保存的時間極短,但在生活中也有自己的作用.例如,在看電影時,是視象幫助我們把相繼出現的一組圖片看成是一個平滑連續的畫面.大多數視象持續的時間不會超過一秒鍾,但在有些情況下,一些視象可以持續更長的時間.這取決於刺激的強度(如亮度),視覺剌激的強度越大,視象消失得越慢.
聲象記憶和視象記憶基本上具有相同的性質,只是聲象在感覺寄存器中的持續時間較長,可達幾秒鍾.使得我們能夠有更多的時間加工語音信息,達到詞的意義.研究表明,視象和聲象是物理刺激的忠實復製品,是感覺器官提供的信息的有效拷貝.選擇性注意控制著什麼信息將得到進一步的加工,傳遞到短時記憶.
二,短時記憶
短時記憶(STM)也稱工作記憶,是信息加工系統的核心.在感覺記憶中經過編碼的信息,進入短時記憶後經過進一步的加工,再從這里進入可以長久保存的長時記憶.信息在短時記憶中一般只保持20~30秒,但如果加以復述,便可以繼續保存.復述保證了它的延緩消失.短時記憶中儲存的是正在使用的信息,在心理活動中具有十分重要的作用.首先,短時記憶扮演著意識的角色,使我們知道自己正在接收什麼以及正在做什麼.其次,短時記憶使我們能夠將許多來自感覺的信息加以整合構成完整的圖像.第三,短時記憶在思考和解決問題時起著暫時寄存器的作用.例如在做計算題時每做下一步之前,都暫時寄存著上一步的計算結果供最後利用.最後,短時記憶保存著當前的策略和意願.這一切使得我們能夠採取各種復雜的行為直至達到最終的目標.正因為發現了短時記憶的這些重要作用,在當前大多數研究中被改稱為工作記憶.

⑷ 1、 概述資料庫的三大模型的特點及資料庫的三大要素

數據模型三要素是數據結構、數據操作、數據的約束條件。
故為c
1)數據結構：是所研究的對象類型的集合，是對系統靜態特性的描述。
(2)數據操作：對資料庫中各種對象(型)的實例(值)允許執行的操作的集合，操作及操作規則。如操作有檢索、插入、刪除、修改，操作規則有優先順序別等。數據操作對系統動態特性的描述
。
(3)數據的約束條件：是一組完整性規則的集合。也就是說，對於具體的應用婁必須遵循特定的語義約束條件，以保證數據的正確、有效和相容。例如，某單位人事乍中，要求在職的「男\"職工的年齡必須大於1
8歲小於6
o歲，工程師的基本工資不能101
5
0
0元，每個職工可擔任一個工種，這些要求可以通過建立數據的約束條件來實現。

⑸ Geodatabse空間資料庫模型的特點是什麼

1、空間參考。Geodatabse在要素類和數據集中對空間參考信息進行了完整的定義。
2、表定義。Geodatabse空間幾何數據與屬性數據保存在同一個表（要素類）中。
3、拓撲規則。Geodatabse的拓撲關系管理機制在以下幾個方面有明顯的優勢：
1）用戶可以自行定義哪些要素類將手拓撲關系規則約束。
2）多個點、線、面要素類（層）可以同時受同一組拓撲關系規則約束。
3）提供了大量的拓撲關系規則。
4）用戶為自己的數據可以自行指定必要的拓撲關系約束規則。
5）拓撲關系及規則是在符合工業標準的DMBS（數據管理系統）中進行的，可以多用戶並發處理。
6）用戶可以局部建立或檢查拓撲關系，以提高生產率。
4、可以表達復雜的地理要素（如，河流網路、電線桿等）。

⑹ 雲存儲結構模型大概是什麼

朋友， 雲存儲系統的結構模型是由4層去組成。 1存儲層 2基礎管理層3應用介面層4訪問層。其實雲存儲就是你可以隨時隨地，通過一些客戶端方便自由地在不同電腦、手機、平板間達到同步數據；或者直接通過網路使用你存儲的數據，比如直接觀看在線視頻，編輯文檔。
雲存儲十分好用的，就相當於網路u盤，目前好用的雲存儲目前來說不會很多，像360雲、網路雲、天翼雲都是不錯的雲存儲。其中我就用過360雲、天翼雲，360雲容量大，安全性好，速度也不錯，而天 翼 雲 ，有15G的初始空間，首次登陸其客戶端就能一次性拿到10T，它有移動和pc的客戶端，能同步數據，還支持在線視頻，編輯文檔等，也是一個不錯的雲存儲。