论文中存储的定义
1. 写论文涉及到的定义，分类可以直接在网上搜索采用吗不需要注明出处
关于学校查重率、相似率、抄袭率：
各个学校不一样，全文重复率在30%一下（而有的学校，本科是20%）。每章重复率应该没有要求，这个每个学校会出细则的，并且学校也出给出他们查重复率的地方——基本都是中国知网。具体打电话问老师，每界每个学校要求都不一样
相关查重系统名词的具体作用：
查重率的具体概念就是抄袭率，引用率，要用专业软件来测试你的文章与别人论文的相似度，杜绝抄袭。基本就这意思。
一个是自写率 就是自己写的
一个是复写率 就是你抄袭的
还有一个引用率 就是那些被画上引用符号的 是合理的引用别人的资料
修改重复率或抄袭率论文的经验：
CNKI是连续的字数相同不能超过13个字，万方是连续的字数相同不能超过15个字。否则就会标注出来，算进重复率。我们学校规定是CNKI检测重复率不能超过30%.两种数据库检测重复率会有结果上的误差，一般CNKI会更严格一点，先在用万方检测一下，然后对照重复段落，句子反复修改一下，最后用CNKI检测一下，就放心了。
现在是学生写作毕业论文的关键时期，许多学生在论文写作中要利用一些文献资料，这样就涉及到一个问题，如何应用别人的文献资料，如何形成一个良好的学术规范，避免抄袭。这在现在是一个非常迫切的问题，但是我们许多同学缺乏严格的训练，也不知道什么情况下是抄袭，什么情况下是引用别人的文章。在这里我想对这个问题作出一个简单的讨论。这仅仅只能算是个抛砖引玉而已，目的是想和大家一起讨论这个话题。 什么是抄袭行为？简单地说就是使用了别人的文字或观点而不注明就是抄袭。“照抄别人的字句而没有注明出处且用引号表示是别人的话，都构成抄袭。美国现代语言联合会《论文作者手册》对剽窃（或抄袭）的定义是：‘剽窃是指在你的写作中使用他人的观点或表述而没有恰当地注明出处。……这包括逐字复述、复制他人的写作，或使用不属于你自己的观点而没有给出恰当的引用。’可见，对论文而言，剽窃有两种：一种是剽窃观点，用了他人的观点而不注明，让人误以为是你自己的观点；一种是剽窃文字，照抄别人的文字表述而没有注明出处且用引号，让人误以为是你自己的表述。当然，由于论文注重观点的原创性，前者要比后者严重。至于普及性的文章却有所不同，因为并不注重观点的原创性，所以并不要求对来自别人的观点一一注明，因此只看重文字表述是否剽窃。” 那么如何使用别人的文献资料呢？美国哈佛大学在其相关的学生手册中指出，“如果你的句子与原始资料在观点和句子结构上都非常相似，并且结论与引语相近而非用自己的话重述，即使你注明出处，这也是抄袭。你不能仅仅简单改变原始资料中的几个词语或者对其进行摘要总结，你必须用你自己的语言和句子结构彻底地重塑你的总结，要不就直接引用。”（引自哈佛大学的相关规定，该原文是我1年前看到的，现在找不到出处了）。 可见，对别人的内容的使用必须进行全面的重写，否则就有抄袭的嫌疑。但这里要避免胡乱拼凑和揉合。 总之来说，我们必须尊重别人的智力成果，在文章中反映出哪些是你做的哪些是别人做的。 当然现在做到这些还很难，但我想我们至少要有这个意识，因为在剽窃的概念里，除过强调未注明这点外，还强调不是成心的。我们许多人写东西，正是因为不知道什么是抄袭，如何避免抄袭才犯了错误，所以明确什么是抄袭非常重要。从现实来看，我们的同学要写一篇10000字左右的没有任何抄袭嫌疑的毕业论文是很困难的，但是我们至少应该从主观上尽可能的避免出现严重抄袭行为，逐步形成好的习惯。
在国内就是知网/维普/万方这三大系统，这里面的资源是不断更新的，每一年毕业生的论文除有保密要求外的基本上都是收这三大系统收录作为比对资源库，所以你就可不能大意啊！！国内就是三大系统，知网/维普/万方知网不对个人开放，维普及万方对个人开放万方不检测互联网及英文，知网及维普都检测互联网及英文。现在，所有学校对于硕士、博士毕业论文,必须通过论文检测查重才能算合格过关。本科毕业生，大部分211工程重点大学，采取抽检的方式对本科毕业论文进行检测查重。抄袭或引用率过高，一经检测查重查出超过百分之三十,后果相当严重。相似百分之五十以下，延期毕业，超过百分之五十者，取消学位。辛辛苦苦读个大学，花了好几万，加上几年时间，又面临找工作，学位拿不到多伤心。但是，所有检测系统都是机器，都有内在的检测原理，我们只要了解了其中内在的检测原理、系统算法、规律，通过检测报告反复修改，还是能成功通过检测，轻松毕业的。
一、查重原理
1、知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几十字的小段可能检测不出。对于3万字符以上文字较多的论文是可以忽略的。对比数据库为：中国学术期刊网络出版总库，中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库，国重要会议论文全文数据库，中国重要报纸全文数据库，中国专利全文数据库，个人比对库，其他比对库。部分书籍不在知网库，检测不到。
2、上传论文后，系统会自动检测该论文的章节信息，如果有自动生成的目录信息，那么系统会将论文按章节分段检测，否则会自动分段检测。
3、有部分同学反映说自己在段落中明明引用或者抄袭了其他文献的段落或句子，为什么没有检测出来，这是正常的。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为5%，以段落计，低于5%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1有10000字，那么引用单篇文献500字以下，是不会被检测出来的。实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。
4、一篇论文的抄袭怎么才会被检测出来？知网论文检测的条件是连续13个字相似或抄袭都会被红字标注，但是必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。
1）知网查重时，黄色的文字是“引用”，红色的文章是“涉嫌剽窃”。
（2）知网查重时，只查文字部分，“图”、“mathtype编辑的公式”、“word域代码”是不查的（要想知道知网到底查那些部分，可以“全选”——“复制”——“选择性粘贴”——“只保留文字”）。建议公式用mathtype编辑，不要用word自带的公式编辑器。
（3）word、excel编辑的“表”是可以查出来的。在某些被逼无奈的情况下，可以选择把表截图放到论文里边去！作者亲眼见过有同学自己编的系数，查出来居然跟人家重了，数据决定了系数还不能变，欲哭无泪……
（4）参考文献的引用也是要算重复率的（包括在学校要求的X%以内）！所以引用人家文献的时候最好用自己的话改写一下。
（5）知网的查重是以“章”为基本单元的。比如“封面”、“摘要”、“绪论”都会作为单独的一章，每一章出一个检测结果，标明重复率。每一章有单独的重复率，全文还有一个总的重复率。有些学校在规定论文是否通过查重时，不仅要求全文重复率不能超过多少，还对每章重复率也有要求。
（6）知网查重的确是以“连续13个字与别的文章重复”做为判断依据的，跟之前网上一些作者说的情况一致。如果你能够把论文改到任何一句与别的文章保证任意连续13个字都不一样，知网是查不出来的。
（7）但是，如果你有一处地方超过13个字与别的文章重复，知网的服务器都对这处地方的前后进行模糊搜索，那些仅仅是简单的加了一些“的”、“在……时”、“但是”等词语来隔断13个字多数情况是会检测出来的。这些模糊搜索有时候非常傻，可能会把一篇写如何养猪的文章跟你的那篇写建筑的文章关联到一起，说你涉嫌抄袭！遇到这种情况，你就自己”呵呵“吧！
（8）书、教材在知网的数据库里是没有的。但是，书的同学需要注意，你的那部分可能已经被别的文章抄过了，检测的时候就重复了。这样的情况经常出现，尤其是某些经典理论，用了上百年了，肯定有人写过了！
当然，有些同学觉得用自己的话改写一下就ok了。但现实情况是：这些经典理论用自己的话写了也一样有”标红“的可能，因为这些经典的理论已经被人翻来覆去写了N遍了！会不会”标红“就看你人品了！作者查重时，曾出现过一段话用自己的语言翻来覆去改了三遍仍然”标红“的情况，让人哭笑不得。只能说作者当时人品衰得没办法了，但愿现在发的这篇文章能攒些人品，以待来日！
（9）网络上的某些内容也是在知网的数据库里的。比如：“网络文库”、“道客巴巴”、“豆丁网”、“互动网络”、“网络”。作者查重的时候，甚至还遇到很多奇葩的网站，神马“东方财富网博客”、“ 人大经济论坛”。所以，选择网上的内容时要慎重。
（10）外文文献，知网数据库里存储较少。鼓励大家多看外文文献，多学习国外的先进科学知识、工程技术，翻译过来，把它们应用到我国的社会主义现代化论文中来！
（11）建议各位学校查重前，在网上先自费查一遍。检测报告会对重复的地方”标红“，先修改一遍。
（12）检测一遍修改完成后，同学们不要掉以轻心。因为知网查重最变态、最令人愤怒的地方来了：第一次查重没有“标红”的地方，第二遍可能会出现“标红”，说你是抄袭。舍得花钱的话，在网上花钱再查一遍，直到低于学校要求的重复率。
（13）网上现在常用的查重有”万方“、”知网“、”paperpass“，paperpass最松，万方居中，知网最严。
万方的数据库不全，查出来重复率会低于知网5%，知网是以”连续13个字一样“就算重复，所以查出来重复率较高！
最好选择用万方先预查，改完的通过率一般较高。
结论：本文的写作纯属作者个人理解、心得体会，根据多年来的检测修改及学校系统规律所得，有人祝各位同学顺利毕业，大好的工作、大把的妹纸在前方等着你，骚年！师兄只能帮你倒这儿了
特别需要注意的问题：
面总结几个常见问题：
一、有些书籍的年份久远，知网等检测系统没有收录这些材料，大段大段的是不是很安全？也有同学认为，数据库大多是往届学生论文和期刊的文章，书本和政府工作报告等暂未入库，直接抄书一般也不会“中招”。
答：这些做是存在风险的。第一，虽然中国知网没有收录书籍，但是可能存在a同学或者老师，他同样也抄了同样的内容，并且已经将其抄书的论文发表了，中国知网能数据库全文收录a的文章，那么你再抄同样的内容，在进行论文检测的时候，很可能指向a的文章，将会被认定为抄袭。
“但如果所抄书本，前几年有人抄过，还是会被测到，因此大家会选择最近两年出版的新书来抄。”但是，新书也可能存在抄别人或者被别人抄的现象。另外，在论文评审的时候，评审专家的经验和理论水平比较丰富，你大段的引用可能被这些老专家们发现，到时候结果就很悲催了！
二、现在有些网页上也有很多相关材料，撰写论文能不能复制上面的内容？比如网络文库、豆丁？”。
答：也是很危险的。网页很大程度上来源于期刊网，不少文章是摘抄期刊网上的文章，通过n篇论文粘贴复制而成。另外有些数据库已经将互联网网页作为数据库的组成部分之一。
连续13个字相同，就能检测出来你可以把原文的内容，用新的文字表达出来，意思相似就可以了，最好用联想法，就是看一遍用自己的语叙述出来，但要做到专业性，就是同义词尽量用专业术语代替，要做到字不同意思相同。例如主动句改成被动句，句式换了，用同意词或是用专业术语代替等等。还要注意论文框架。
降低抄袭率率的方法：
1划分多的小段落来降低抄袭率。
2.很多书籍是没有包含在检测数据库中的 ，比如论着。可摘抄
3.章节变换不可能降低复制率
4.论文中参考文献的引用符号，但是在抄袭检测软件中，例如一篇文章有5000字,文章的1%就是50字，如果抄袭了多于50，即使加了参考文献，也会被判定为抄袭。
只要多于20单位的字数匹配一致，就被认定为抄袭
修改方法：
首先是词语变化。文章中的专业词汇可以保留，尽量变换同义词；其次，改变文中的描述方式，例如倒装句、被动句、主动句；打乱段落的顺序，抄袭原文时分割段落，并重组。
知网查重是以句子为单位的。即将文章以句子为单位进行分割，然后与知网数据库中的论文逐句对比，若其中有主要内容相同（即实词，如名词、动词、专业词汇等），则标红。若一个段落中出现大量标红的句子，则计算在论文重复率中。按照我自己的经验，避免查重最好的办法，就是把别人论文中的相关段落改成用自己的语言写出来。比如调换句子之间的顺序，更重要的是改变句子主谓宾的结构。按照这样的方法，我的论文重复率大概在3%左右，没有任何问题。希望可以帮到你！ 是这样的。因为基本上都是以句子为单位的。不过从现在掌握的情况来看，实际上是针对每段的内容，将该段的所有句子打散，然后逐句对比查重。比如说你的论文中的一段有A、B、C、D四句话，数据库中一篇文章的一段中有E、F、G、H四句话。那么比较的时候，应该是A、B、C、D分别于E、F、G、H比较，笨一点说，就是比较16次。这样的话，单纯改动句子顺序就不好用了，必须改变句子结构才可以。
查重通过必须满足3里面的前提条件：即你所引用或抄袭的A文献文字总和在你的各个检测段落中要达到5%。如果13个字里有一半相似，会算一半疑似相似，所以一定要变换句式，用专业术语代替，要改的仔细彻底，切记，切记。
知网检测范围：
中国学术期刊网络出版总库
中国博士学位论文全文数据库
中国优秀硕士学位论文
全文数据库中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库
互联网资源英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)优先出版文献库港澳台学术文献库互联网文档资源
知网系统计算标准详细说明：
1．看了一下这个系统的介绍，有个疑问，这套系统对于文字复制鉴别还是不错的，但对于其他方面的内容呢，比如数据，图表，能检出来吗？检不出来的话不还是没什么用吗？
学术不端的各种行为中，文字复制是最为普遍和严重的，目前本检测系统对文字复制的检测已经达到相当高的水平，对于图表、公式、数据的抄袭和篡改等行为的检测，目前正在研发当中，且取得了比较大的进展，欢迎各位继续关注本检测系统的进展并多提批评性及建设性意见和建议。
2．按照这个系统39%以下的都是显示黄色,那么是否意味着在可容忍的限度内呢?最近看到对上海大学某教师的国家社科基金课题被撤消的消息,原因是其发表的两篇论文有抄袭行为,分别占到25%和30%. 请明示超过多少算是警戒线？
百分比只是描述检测文献中重合文字所占的比例大小程度，并不是指该文献的抄袭严重程度。只能这么说，百分比越大，重合字数越多，存在抄袭的可能性越大。是否属于抄袭及抄袭的严重程度需由专家审查后决定。
3．如何防止学位论文学术不端行为检测系统成为个人报复的平台？
这也是我们在认真考虑的事情，目前这套检测系统还只是在机构一级用户使用。我们制定了一套严格的管理流程。同时，在技术上，我们也采取了多种手段来最大可能的防止恶意行为，包括一系列严格的身份认证，日志记录等。
4．最小检测单位是句子，那么在每句话里改动一两个字就检测不出来了么？
我们对句子也有相应的处理，有一个句子相似性的算法。并不是句子完全一样才判断为相同。句子有句子级的相似算法，段落有段落级的相似算法，计算一篇文献，一段话是否与其他文献文字相似，是在此基础上综合得出的。
5．如果是从相关书籍上摘下来的原话，但是此话已经被数据库中的相关文献也抄了进去，也就是说前面的文章也从相关书籍上摘了相同的话，但是我的论文中标注的这段话来自相关的书籍，这个算不算学术抄袭？
检测系统不下结论，是不是抄袭最后还有人工审查这一关，所以，如果是您描述的这种情况，专家会有相应判断。我们的系统只是提供各种线索和依据，让人能够快速掌握检测文献的信息。
6．知网检测系统的权威性？
学术不端文献检测系统并不下结论，即检测系统并不对检测文献定性，只是将检测文献中与其他已发表文献中的雷同部分陈列出来，列出客观事实，而这篇检测文献是否属于学术不端，需专家做最后的审查确认。
论文查重,参考文献引用的内容还算吗？在万方上查重，出现的绿字，就是引用参考文献的内容，在论文查重时，算重复率吗？
要看你索引的字数以及你们学校的规定。索引的字数不要太多，最好不要大段大段的引用，而且也得看你们学校的规定，有的学校查重的时候只看抄袭率，有时你引用自己的也算抄袭，的确很无奈。有的学校查重的时候会看你引文的出处，如果有出处，那么就不算了。所以最关键的还是要看学校会“怎么办”。
，知网查重时很少会根据你的参考文献而去排除你抄袭的引文，也就是说，你所引用的文字，在知网上还是算重复率的，所以你要么少引用，要么把引用的加以修改~
2. 网络存储的定义
网络存储被定义为一种特殊的专用数据存储服务器，包括存储器件（例如磁盘阵列、CD/DVD驱动器、磁带驱动器或可移动的存储介质）和内嵌系统软件，可提供跨平台文件共享功能。网络存储通常在一个LAN上占有自己的节点，无需应用服务器的干预，允许用户在网络上存取数据，在这种配置中，网络存储集中管理和处理网络上的所有数据，将负载从应用或企业服务器上卸载下来，有效降低总拥有成本，保护用户投资。
3. 在论文写作中,定义设定常见的问题有哪些
CAD中只是定义块而不写的话，则这个块只能在这个文档中使用；而若写块的话，该块会被存储入硬盘，在其他文件中如果也需要这样的块只需要调用命令（I）即可。但在写块或者定义块中我们都会遇到一个问题——单位的设定。
简单的讲写块（快捷键W）是把块输入到一个单独的文件，不仅可以在当前图形文件中使用，而且自己还是一个文件，可以通过插入块直接插入到其他图形中，块定义（ 快捷键B）建立的块是包含于当前文件中，没有单独成为文件，不能通过插入块直接插入到其他图形中，只能通过带基点复制--粘贴到其它图形文件中。
4. 解释冯诺依曼所提出的“存储程序”的概念
存储过程，又称存储程序（英语：Stored Procere），是在数据库存储复杂程序，以便外部程序调用的数据库对象，可以视为数据库的一种函数或子程序。
存储程序和程序控制原理的要点是，程序输入到计算机中，存储在内存储器中（存储原理），在运行时，控制器按地址顺序取出存放在内存储器中的指令（按地址顺序访问指令），然后分析指令，执行指令的功能，遇到转移指令时，则转移到转移地址，再按地址顺序访问指令（程序控制）。
(4)论文中存储的定义扩展阅读
存储程序的优缺点
1、存储过程可封装，并隐藏复杂的商业逻辑。
2、存储过程可以回传值，并可以接受参数。
3、存储过程无法使用 SELECT 指令运行，因为它是子程序，与查看表、数据表或用户定义函数不同。
4、存储过程可以用在数据检验，强制实行商业逻辑等。
缺点
1、存储过程，往往定制于特定的数据库上，因为支持的编程语言不同。当切换到其他厂商的数据库系统时，需要重写原有的存储过程。
2、存储过程的性能调校与撰写，受限于各种数据库系统。
5. 存储和储存有区别吗
存储和储存是有区别的。存储和储存的区别如下：
1、定义不同
储存，读音是chǔ cún，储存指聚积保存。而在物流管理中，其具有时间价值.
存储，读音是cún chǔ，存储指把钱或物等积存起来。
2、引证释义不同
储存
杨朔《蓬莱仙境》：“顺着山势，高高低低修了好多座小水库，储存山水，留着浇地。”
存储
《清会典事例·户部·库藏》：“户部奏部库空虚，应行存储款项。”
3、引申意不同
存储就是根据不同的应用环境通过采取合理、安全、有效的方式将数据保存到某些介质上并能保证有效的访问，总的来讲可以包含两个方面的含义：一方面它是数据临时或长期驻留的物理媒介。
另一方面，它是保证数据完整安全存放的方式或行为。存储就是把这两个方面结合起来，向客户提供一套数据存放解决方案。
储存就是在任何社会形态中，对于不论什么原因形成停滞的物资也不论是什么种类的物资在没有进入生产加工、消费、运输等活动之前或在这些活动结束之后，总是要存放起来。
6. 论文的存储主要有几个类型
论文的存储主要分为电子式的，表格式的以及制制的
7. 软件定义存储的概念是什么
什么是软件定义存储（SDS）（参考资料：网络：SDS）
SDS 软件通过虚拟数据平面对底层存储进行抽象化，这使得虚拟机（和应用）成为了存储调配和管理的基本单元。
通过在应用和可用资源之间实施灵活的隔离措施，常见的 hypervisor 可为应用均衡分配所需的全部 IT 资源（包括计算、内存、存储和网络连接）。
软件定义存储 vs.传统存储架构
虽然没有官方的定义，但软件定义存储就是将存储硬件中的典型的存储控制器功能抽出来放到软件上。这些功能包括卷管理、RAID、数据保护、快照和复制等。软件定义存储允许用户不必从特定厂商采购存储控制器硬件如硬盘、闪存等存储介质。并且，如果存储控制器功能被抽离出来，该功能就可以放在基础架构的任何一部分。它可以运行在特定的硬件上，在hypervisor内部，或者与虚机并行，形成真正的融合架构。
软件定义存储特点
自动化：管理得到简化，成本也随之下降。
标准接口：用于管理和维护存储设备和服务的应用编程接口 (API)。
虚拟化数据路径：可通过应用写入数据的块、文件和对象接口。
可扩展性：能在不影响性能的情况下横向扩展存储基础架构。
透明：能够监控并管理存储空间的使用情况，并清楚知晓有哪些可用资源以及相应的成本。
您可以自行选择运行存储服务的硬件。您所选购的 SDS 和硬件不一定要来自同一家公司。您可以使用任意商用或 x86 服务器来构建基于 SDS 的存储基础架构。这意味着，您可以充分利用现有硬件来满足不断增长的存储需求，
从而做到经济高效。SDS 采用了横向扩展（而非纵向扩展）的分布式结构，允许您对容量和性能进行单独调整。
您可以加入大量数据源，以构建自己的存储基础架构。您可以将目标平台、外部磁盘系统、磁盘或闪存资源、虚拟服务器以及基于云的资源（甚至是工作负载的专用数据）连接到同一网络中，以创建统一的存储宗卷。
SDS 可以基于您的容量需求自动进行调整。由于 SDS 不依赖于硬件，所以 SDS 的自动化也可自动实现，可从连接的任意存储宗卷中调取数据。这种存储系统可以根据数据需求和性能进行调整，且无需管理员干预，也无需添加新的连接或硬件。
不存在任何限制。传统的存储区域网络受限于可用的节点（已分配 IP 地址的设备）数量。从定义来看，SDS 不存在类似限制。这意味着，在理论上，SDS 可以无限扩展。
容器：通过在容器应用中运行持久存储，更加充分地利用您的容器应用；或者，通过在容器中运行 SDS，更加充分地利用您的存储。
云基础架构：支持私有云、公共云和混合云架构，并能实现所需的敏捷性和可扩展性。
大数据分析：快速安全地分析大型数据湖，以提升业务洞察力。
超融合基础架构：消除离散存储层，并能与您企业中的各种虚拟化服务器实例搭配使用。
对象存储：灵活可靠地存储、备份和检索 PB 级的数据。
富媒体：您的富媒体存储会日益扩展，因为您总是需要更多内容。
软件定义存储优势
软件定义存储用途
8. 语义信息的存储
无论是知识库还是服务的语义描述都需要具有良好的组织和存储，以支持高效推理和服务检索发现。目前对于本体的存储方法基本有三种(李勇等，2008):
(1)纯文本，如 OWL 文件。由于 XML 的信息组织和存储方式结构复杂，而且存在冗余等，基于其上的查询检索效率通常会比较低。纯文本的方式适合本体比较小的时候，不适合本体大规模应用的情况。
(2)数据库: 是一种比较好的持久化存储方式，最大好处是便于查找，可存放大本体，查询效率高，特别在 I/O 效率上。但是数据库方式存在本体查询语言到 SQL 的转换问题，需要借助于第三方中间件或自定义实现。
(3)专门的管理工具: 比如说 OMM(Ontology Middleware Mole)支持对 RDF、OWL 的存储管理，还提供各种接口，可以使用查询语言对 RDF 或者 OWL 进行查询。综合对比这三种本体存储方式，由于关系数据库存储几十年的技术积累，以及它的海量存储特点而成为了许多研究者的首选。
5.4.3.1 本体的关系数据库存储模式
由于本体模型和关系模型的差异，目前存在多种在关系模型中存储本体的方法，其主要可以分为以下四类(陶皖等，2007; 陈光仪，2009)。
5.4.3.1.1 水平模式
该模式只在数据库中保留一张通用表，表中列为本体中的属性。整个本体库中定义了多少个属性，这张表就有多少个列，具体如图 5.28 所示。本体中的每个实例对应该表中的一条记录。这种存储模式结构简单，执行查询操作比较方便。但是该通用表包含了大量的列，而现有的数据库系统对一张表中列的个数都是有限制的，所以该模式无法存储规模较大的本体。而且表中的数据过于稀疏。由于每个实例对应关系表中的一行，如果其在某些属性列上没有值，那么必须将对应的属性值设置为空，这将导致大量空字段的出现，不仅浪费存储空间，而且增加了索引维护的代价。另外该通用表中一个实例的属性和属性值只能是一对一，而实际情况往往是一对多，因此无法存储具有这种特征的本体。随着应用中本体的进化，还需要时常更新通用表中的列，重新组织表结构，这将耗费极大的系统代价。
图 5.28 水平存储模式
5.4.3.1.2 垂直模式
垂直模式包含一张三元组表，表中的每条记录都对应一个 RDF 三元组(主语，谓词，宾语)，具体如图 5.29 所示。因此这种模式下，需要将本体中的所有信息都以 RDF 三元组的形式表示出来。Protege(2002)中便是使用了这种存储模式将本体存储于数据库中。这种模式设计简单，并且结构稳定。如果本体进行了更新，只需修改表中相应的元组即可。另外，该模式通用性好，因为现有的本体模型都可以转换为 RDF 模型表示。但是这种模式的可读性较差，若对本体信息进行查询，那么设计对应的 SQL 语句比较麻烦。除此之外，由于所有信息都存放在三元组表中，导致任何一个本体信息查询都必须遍历整个数据表，特别是那些需要进行表连接的查询，使得查询效率非常低，这是这种模式最大的不足之处。
图 5.29 垂直存储模式
5.4.3.1.3 分解模式
该模式与水平模式和垂直模式的一个显着的区别是它使用了若干张表，其基本思想是将数据库进行模式分解。根据分解的对象不同，现有的采用分解模式的方法有两种。①基于类的分解模式，即为本体中的每个类都创建一张单独的表，表名为类名，表的列为类的属性，具体如图 5.30 所示。这种模式结构清晰，但是很难适应本体动态变化的情况，因为随着本体中类或者属性的变化，表结构都要随着变化。②基于属性的分解模式，即为本体中的每个属性创建一张单独的表，表名为属性名，每个表都包含两个列，分别代表RDF 三元组中的主语和宾语，具体如图 5.31 所示。在该模式中对类的隐含实例的查询代价很大，而且在现有的这两种分解模式的方法中，随着本体的变化都要不断的创建和删除表，而在数据库系统中创建和删除表的效率很低。
图 5.30 按类分解模式
图 5.31 按属性分解模式
5.4.3.1.4 混合模式
该模式通常将上述几种模式进行混合使用。例如，Pan 等(2003)提出这样一种将基于类的分解模式与基于属性的分解模式混合的存储模式，即在本体中定义一个类就为该类创建一个表(创建方法类似于基于类的分解模式)，在本体中定义一个属性就为该属性创建一个表(创建方法类似于基于属性的分解模式)。然而，与基于类的分解模式不同的是，该混合模式在类对应的表中不记录相应实例的所有信息，而只记录实例的 ID。实例在各个属性上的取值则分别记录在各属性对应的表中，所以和基于属性的分解模式类似，该模式在属性对应的表中仍然需要两列: 主语和宾语。对于本体类数目不多的情况下，这种模式在简单检索的情况下，运行得很好。但是，如果本体的类比较多，这种方式就会存在一些问题，例如: 数据库无法容纳这么多表，或者效率低下。
针对上述四种模式，陈光仪(2009)从四个方面对适用场合、查询和更新效率、结构清晰以及易理解性、可扩展性四个方面对他们进行了综合对比(表 5.4):
表 5.4 不同存储模式的综合对比
(修改自陈光仪，2009)
通过上述对本体存储模式的阐述及之间的综合对比发现，本体存储模式除了应该具有尽量高的规范化程度(例如满足第三范式或 BCNF 范围等)，还应该满足以下三个原则。
(1)模式结构易于理解。该原则是为了便于本体查询的实现。如果模式结构不直观，会给查询语句的设计带来困难。例如，垂直模式不满足该要求，它将所有的信息都采用三元组的形式存储在一张表中，不容易理解表中元组的含义，加重了本体查询设计的负担。
(2)模式结构稳定。即本体的变化不会引起数据库表结构的变化。因为本体是不断进化的，如果设计的模式结构会随着本体的变化而变化，数据库系统对其维护代价太大。现有的水平模式、分解模式和混合模式都不满足该要求。
(3)查询效率高。该原则是评价各种存储模式的一个重要指标。因为本体中不仅包含大量的数据，而且查询中还经常需要进行表连接。例如在现有的垂直模式和基于属性的分解模式中，那些涉及表连接的查询效率非常低。
目前在基于数据库的本体存储的实践上，一些学者开展了相关的研究工作:
燕云鹏(2007)和陈光仪(2009)提出了类似的针对于针对 OWL 的本体数据库的混合本体存储模式(图 5.32，5.33)。可以看出这种模式是以基于属性的分解模式与垂直模式的混合体，具有较好的扩展性。但是存在的问题是效率不够高，所有的类存储在一个表中，所有的实例也存储在一个表中，这种方式的检索效率比较低。另外存储实例的表(Instance，Proterty，Value)中字段 Value 必须存储许多种不同类型的数值，比如有的是文本型，而有的却是数值型，使得数据不够清晰。此外，在针对几何体这种复杂的地理对象，这种字段就比较难以存储。
图 5.32 本体的数据库混合存储模式(据燕云鹏，2007)
ebRIM(ebXML Registry Information Model)是一个主流的信息注册模型，已成为事实上的标准，得到了 OGC 等支持。OGC 已经实现了基于 ebRIM 的目录服务，并推荐其作为目录服务的实现规范。但是目前基于 ebRIM 的目录服务只支持普通的基于关键字的检索。为此，一些学者已经开始研究如何扩展 ebRIM 实现对语义信息特别是 OWL 的注册。Dogac 等(2004)提出了如图 5.34 所示的一种通过将 XML 形式存储的 OWL 文件转换为以数据库形式存储，使得查询检索更加快速，管理维护也更加方便。为了能在 ebRIM 存储复杂的地理空间信息对象，一些学者开展了基于 ebRIM 的地理扩展方面的研究工作。乐鹏(2007)在其论文中提出了两种扩展方式: ① 从类 “ExtrinsicObject” 派生了“CSWExtrinsicObject”来描述那些不是 ebRIM 自身定义的元数据对象。比如类 “Dataset”继承了 “CSWExtrinsicObject”来描述空间数据集。②对 ebRIM 已有的类别增加 “Slot”。每一个从 “RegistryObject”继承下来的类均允许添加 “Slot”。ebRIM 中的 “Service”类可以用来描述空间服务，但是已有的属性不足以描述空间网络服务。因此，通过添加“Slot”到 “Service”类中以定义从 ISO 19119 派生的属性。如图 5.35 所示为经扩展后的ebRIM 高层模型图，其中 灰 色 填 充 的 矩 形 框表示 扩 展 的对 象 类。该 模 式 与 前 面 燕 云 鹏(2007)和陈光仪(2009)提出的模式相比，本质上差别不大，也是以基于属性的分解模式与垂直模式的混合体，只不过是基于标准的 ebRIM 注册模型，并且将其中的分类系统相关的类单独以两张表存储。该模式也具有很好的扩展性，也存在同样的一些问题。
图 5.33 本体的数据库混合存储模式(据陈光仪，2009)
海洋信息网格技术与应用
续表
5.34 OWL 元素到 ebRIM 元素的映射(Dogac et al.，2004)
5.4.3.2 基于多分解策略的混合存储模式实现
对知识库以及服务语义注册信息的存储的实现上，本书在现有的研究成果的基础上，结合本体组织构成及特点等实际需求，提出了一种基于多分解策略的混合关系数据库存储模式。
该方法的指导思想是: 先按类对其中的数据专题、数据模式、处理模型等进行类的分解，然后结合属性的特性进行基于属性的分解。其中基于类的分解中，可能粒度的大小不一，可能是一个类或者具有相关或相似的一些类划分为一张表存储; 而基于属性的剖分，也并不是所有具有该属性的类以一个表存储，而可能是只针对一个类也单独组织为一张表，其具体思路如下:
图 5.35 经扩展的 ebRIM 高层模型图(据乐鹏，2007)
(1)类的分解: 因为本研究的存储模型不是为了实现一个通用的本体存储模型，而是为了实现一个服务于海洋信息服务领域的本体存储模型。海洋信息服务领域必然会牵涉到一些对象，比如对服务、模型、参数等对象，并且对这些对象的认识也基本上确定(也就是说这些对象类所具有的属性及之间的关系基本明确)，所以没必要像上面几种实现方案那样因为不能预知都有哪些类，各类都有哪些属性而将所有的实例的组织按垂直方式进行存储，也没有必要有一些表(比如独立的属性表，属性的作用域和值域表等); 而有必要针对海洋信息服务领域内的这些类的信息内容独立出一些表: 对于海洋专题，地理名实体、处理模型、数据模式等海洋信息检索发现中常用的对象，则有必要进行分开存储，否则必然使得结构不清晰，且检索查询效率低。
(2)对于专题、空间形态以及模型功效等只是简单的分类系统，所具有的属性少，而且今后存在派生新的种类的可能，因此必须具备一定的扩展性。针对这类数据。它们的存储方式是(ClassID，ParentClassID，ClassType)，其中 ClassType 标注本体类是属于专题(比如 “海流”)或者其他。
(3)对于取值不唯一的属性，且大部分类或实例都具有的属性，则采用基于属性的分解模式。比如对于别名属性(hasAliasName)，有可能一个类实例具有多个别名，这种情况下，则采取基于属性的组织方式。该表的形式是:(OntologyID，AliasName)，其中OntologyID 可以是本体类的 ID，也可以是本体实例的 ID，还可以是本体属性的 ID，因为类、实例和属性都可以有别名。
(4)对于复杂的属性，采取大二进制存储的方式。比如对于地名实例的空间覆盖范围，则不考虑其实际内部是包含多少个组成部分，统一按一个 shape 存储在数据库中。当然这里借助了 ArcGIS 的 GDB 的 FeatureClass 矢量数据模型，并对于不同空间形态的则采用了多张表(点状地名类、线状地名类、面状地名类)，其组织方式是(GeoNameObjec-tID，shape)。同样，对于模型本体中的内部流程本体，也采用了大二进制方式存储，将整个流程 XML 描述文件，作为一个整体存放于字段中，其大体组织方式为(ModelID，FlowXML)。
(5)本研究采用 ArcGIS 的 GeoDatabase 作为存储模型。本体类(ontClass)的存储结构如图 5.36 所示，数据库的总体组织结构如图 5.37 所示。
图 5.36 本体类(onClass)的存储结构
9. 我对计算机储存系统了解多少论文
内存是电脑的记忆部件，用于存放电脑运行中的原始数据、中间结果以及指示电脑工作的程序。
内存可以分为随机访问存储器和只读存储器，前者允许数据的读取与写入，磁盘中的程序必须被调入内存后才能运行，中央处理器可直接访问内存，与内存交换数据。电脑断电后，随机访问存储器里的信息就会丢失。后者的信息只能读出，不能随意写入，即使断电也不会丢失。
由于电路的复杂性因素，电脑中都使用二进制数，只有0和1两个数码，逢二进一，最容易用电路来表达，比如0代表电路不通，1代表电路通畅。我们平时用电脑时感觉不到它是在用二进制计算是因为电脑会把你输入的信息自动转换成二进制，算出的二进制数再转换成你能看到的信息显示到屏幕上。
在存储器中含有大量的基本单元，每个存储单元可以存放八个二进制位，即一个零到二百五十五之间的整数、一个字母或一个标点符号等，叫做一个字节。存储器的容量就是以字节为基本单位的，每个单元都有唯一的序号，叫做地址。中央处理器凭借地址，准确地操纵着每个单元，处理数据。由于字节这个单位太小了，我们定义了几个更大的单位，这些单位是以2的十次幂做进位，单位有KB、MB、GB、TB等。
常见的内存包括同步动态随机存储器、双倍速率同步动态随机存储器、接口动态随机存储器。
希望我能帮助你解疑释惑。
10. 软件定义存储，什么是软件定义存储
什么是软件定义存储（SDS）（参考资料：网络：SDS）
SDS 软件通过虚拟数据平面对底层存储进行抽象化，这使得虚拟机（和应用）成为了存储调配和管理的基本单元。通过在应用和可用资源之间实施灵活的隔离措施，常见的 hypervisor 可为应用均衡分配所需的全部 IT 资源（包括计算、内存、存储和网络连接）。
软件定义存储 vs.传统存储架构
虽然没有官方的定义，但软件定义存储就是将存储硬件中的典型的存储控制器功能抽出来放到软件上。这些功能包括卷管理、RAID、数据保护、快照和复制等。软件定义存储允许用户不必从特定厂商采购存储控制器硬件如硬盘、闪存等存储介质。并且，如果存储控制器功能被抽离出来，该功能就可以放在基础架构的任何一部分。它可以运行在特定的硬件上，在hypervisor内部，或者与虚机并行，形成真正的融合架构。
软件定义存储特点
SINA 还提出 软件定义存储(SDS) 应该具备以下特性：
自动化程度高 – 通过简化管理，降低存储基础架构的运维开销
标准接口 – 支持 API 管理、发布和运维存储设备和服务
虚拟化数据路径 – 支持多种标准协议，允许应用通过块存储，文件存储或者对象存储接口写入数据
扩展性 – 存储架构具备无缝扩展规模的能力，扩展过程不影响可用性以及不会导致性能下降
透明度 – 存储应为用户提供管理和监控存储的可用资源与开销
您可以自行选择运行存储服务的硬件。您所选购的 SDS 和硬件不一定要来自同一家公司。您可以使用任意商用或 x86 服务器来构建基于 SDS 的存储基础架构。这意味着，您可以充分利用现有硬件来满足不断增长的存储需求，
从而做到经济高效。SDS 采用了横向扩展（而非纵向扩展）的分布式结构，允许您对容量和性能进行单独调整。
您可以加入大量数据源，以构建自己的存储基础架构。您可以将目标平台、外部磁盘系统、磁盘或闪存资源、虚拟服务器以及基于云的资源（甚至是工作负载的专用数据）连接到同一网络中，以创建统一的存储宗卷。
SDS 可以基于您的容量需求自动进行调整。由于 SDS 不依赖于硬件，所以 SDS 的自动化也可自动实现，可从连接的任意存储宗卷中调取数据。这种存储系统可以根据数据需求和性能进行调整，且无需管理员干预，也无需添加新的连接或硬件。
不存在任何限制。传统的存储区域网络受限于可用的节点（已分配 IP 地址的设备）数量。从定义来看，SDS 不存在类似限制。这意味着，在理论上，SDS 可以无限扩展。
容器：通过在容器应用中运行持久存储，更加充分地利用您的容器应用；或者，通过在容器中运行 SDS，更加充分地利用您的存储。
云基础架构：支持私有云、公共云和混合云架构，并能实现所需的敏捷性和可扩展性。
大数据分析：快速安全地分析大型数据湖，以提升业务洞察力。
超融合基础架构：消除离散存储层，并能与您企业中的各种虚拟化服务器实例搭配使用。
对象存储：灵活可靠地存储、备份和检索 PB 级的数据。
富媒体：您的富媒体存储会日益扩展，因为您总是需要更多内容。
软件定义存储优势
软件定义存储用途