开源存储量

⑴ 开源数据什么意思

问题一：开源数据库是什么?? 作用是什么？ 做网站的吗？？ 开源意思是开放源代码，没有加密
开源数据库，说明这个数据库没有加密的，代码就是开放的
数据库作用都是用于动态语言开发的网站

问题二：四大开源数据库是哪些 开源世界中的那几个免费数据库
发布时间：2011-11-22 09:34:30 来源：CSDN 评论：0 点击：1476 次 【字号：大 中 小】
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开源数据库MysqlMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源...
开源数据库MySQL
MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

盘点：开源社区那些免费的数据库软件
MySQL为多种编程语言提供了API，包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、php、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是采用C和C++编写的，使用了多种编译器进行测试，所以，MySQL能够保证源代码具有很强的可移植性。这样的一款数据库，自然能够支持几乎所有的操作系统，从Unix、Linux到Windows，具体包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、NetBSD、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多种操作系统。最重要的是，它是一个可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。
与此同时，MySQL也产生了很多分支版本的数据库也非常值得推荐。
首先是MariaDB，它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本，是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较，MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎，包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎，它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。
其次是rcona，它为MySQL数据库服务器进行了改进，在功能和性能上较MySQL有着很显着的提升。该版本提昌源毕升了在高负载情况下的InnoDB的性能，同时，它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具，并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。
第三是Percona Server，它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且，它只包含MySQL的服务器版，并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。
非关系型数据库NoSQL
从NoSQL的字面上理解，NoSQL就是Not Only SQL，被业界认为是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于耐芹目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

盘点：开源社区那些免费的数据库软件
当然，NoSQL也是随着互联网Web2.0网站的兴起才能取得长足的进步。关键裂饥的需求在于，传统的关系数据库在应付Web2.0网站，特......>>

问题三：什么是开源数据库 开源意思是开放源代码，没有加密
开源数据库，说明这个数据库没有加密的，代码就是开放的
数据库作用都是用于动态语言开发的网站

问题四：什么是开源大数据技术？ 即数据量极为庞大，数据体结构并不清晰，冗余数据多。
大数据技术利用这些数据，以更快的速度和更好的逻辑清洗分析这些数据。以及通过一些算法，挖掘出这些庞杂数据中有价值的部分，为公司提供关系效益的新的隐蔽参数，并提供科学指导。
开源，就是开放源码，意味着免费和自由的进行二次开发，如当下最为广泛使用的hadoop生态系统。

问题五：该选择哪个开源数据库 关系型mysql
非关系型mongodb

问题六：数据源是什么意思 图表数据源（Data Source）是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。信息系统的数据源必需可靠且具备更新能力，目前常用的数据源有：①观测数据，即现场获取的实测数据，它们包括野外实地勘测、量算数据，台站的观测记录数据，遥测数据等。②分析测定数据，即利用物理和化学方法分析测定的数据。③图形数据，各种地形图和专题地图等。④统计调查数据，各种类型的统计报表、社会调查数据等。⑤遥感数据，由地面、航空或航天遥感获得的数据。目前，中国的数据源数量庞大。如：全国范围的土地资源清查及详查数据，航空摄影测量图像和国土普查卫星资料已覆盖全国，定位、半定位观测站网遍布全国，有地面调查、地图测绘等大量数据。
上面提到的数据源例子只是很小一部分，事实上数据源可以是任何数据类型。

问题七：现在的开源图形数据库有哪些 首先是MariaDB，它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本，是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较，MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎，包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎，它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。
其次是rcona，它为MySQL数据库服务器进行了改进，在功能和性能上较MySQL有着很显着的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能，同时，它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具，并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。
第三是Percona Server，它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且，它只包含MySQL的服务器版，并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。

问题八：该选择哪个开源数据库？哪一个更好 Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。Microsoft Access数据库有一定的极限，如果数据达到100M左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃，表现为英文“Service Unavailable”。
MS SQL Server是基于服务器端的中型的数据库，可以适合大容量数据的应用，在功能上管理上也要比Microsoft Access要强得多。在处理海量数据的效率，后台开发的灵活性，可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理，所以如果是标准SQL语言，两者基本上都可以通用的。Microsoft SQL Server还有更多的扩展，可以用存储过程，数据库大小无极限限制。
MySql短小精悍，像access一样的文件型数据库，但比access强百倍，是真正多用户多任务的数据库系统，从Linux上移植过来的，安全性非常好，不过大部分操作是在dos下进行，虽然也有第三方开发的图形界面但并不好用。MySQL是跨多平台的数据库管理软件，可运行于LINUX、NT、UNIX等系统，可支持命令和图形化管理，对于一般的数据库足以应付了，占用系统资源较少，速度较快，而且是开源的。
Oracle各方面都比较成熟,但对硬件要求高，用于数据完整性、安全性要求较高的场合，能在所有主流平台上运行，完全支持所有的工业标准，采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案，对开发商全力支持。平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展服务器的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案，获得最高认证级别的iso标准认证，多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用odbc,jdbc,oci等网络客户连接，较复杂，同时提供gui和命令行，在windows和unix下操作相同，如果windows不能满足需要,用户可以把数据库移到unix中。其操作和设置比较复杂，适用于有一定操作经验的用户。
db2 能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛， 在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器，而国内到97年约占5%。
总之，各个主流数据库各有优势与侧重，对于初学者而言，建议从MS SQL Server 着手学习，众所周知，微软的东西么，简单易懂。

问题九：该选择哪个开源数据库？哪一个更好 如果打算为项目选择一款免费、开源的数据库，那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定。MySQL与PostgreSQL都是免费、开源、强大、且功能丰富的数据库。你主要的问题可能是：哪一个才是最好的开源数据库，MySQL还是PostgreSQL呢？该选择哪一个开源数据库呢？
在选择数据库时，你所做的是个长期的决策，因为后面如果再改变决定将是非常困难且代价高昂的。你希望一开始就选择正确。两个流行的开源数据库MySQL与PostgreSQL常常成为最后要选择的产品。对这两个开源数据库的高层次概览将会有助于你选择最适合自己需要的。
MySQL
MySQL相对来说比较年轻，首度出现在1994年。它声称自己是最流行的开源数据库。MySQL就是LAMP（用于Web开发的软件包，包括Linux、Apache及Perl/PHP/Python）中的M。构建在LAMP栈之上的大多数应用都会使用MySQL，包括那些知名的应用，如WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。
一开始，MySQL的设计目标是成为一个快速的Web服务器后端，使用快速的索引序列访问方法（ISAM），不支持ACID。经过早期快速的发展之后，MySQL开始支持更多的存储引擎，并通过InnoDB引擎实现了ACID。MySQL还支持其他存储引擎，提供了临时表的功能（使用MEMORY存储引擎），通过MyISAM引擎实现了高速读的数据库，此外还有其他的核心存储引擎与第三方引擎。
MySQL的文档非常丰富，有很多质量不错的免费参考手册、图书与在线文档，还有来自于Oracle和第三方厂商的培训与支持。
MySQL近几年经历了所有权的变更和一些颇具戏剧性的事件。它最初是由MySQL AB开发的，然后在2008年以10亿美金的价格卖给了Sun公司，Sun公司又在2010年被Oracle收购。Oracle支持MySQL的多个版本：Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded与munity。其中有一些是免费下载的，另外一些则是收费的。其核心代码基于GPL许可，对于那些不想使用GPL许可的开发者与厂商来说还有商业许可可供使用。
现在，基于最初的MySQL代码还有更多的数据库可供选择，因为几个核心的MySQL开发者已经发布了MySQL分支。最初的MySQL创建者之一Michael Monty Widenius貌似后悔将MySQL卖给了Sun公司，于是又开发了他自己的MySQL分支MariaDB，它是免费的，基于GPL许可。知名的MySQL开发者Brian Aker所创建的分支Drizzle对其进行了大量的改写，特别针对多CPU、云、网络应用与高并发进行了优化。
PostgreSQL
PostgreSQL标榜自己是世界上最先进的开源数据库。PostgreSQL的一些粉丝说它能与Oracle相媲美，而且没有那么昂贵的价格和傲慢的客服。它拥有很长的历史，最初是1985年在加利福尼亚大学伯克利分校开发的，作为Ingres数据库的后继。
PostgreSQL是完全由社区驱动的开源项目，由全世界超过1000名贡献者所维护。它提供了单个完整功能的版本，而不像MySQL那样提供了多个不同的社区版、商业版与企业版。PostgreSQL基于自由的BSD/MIT许可，组织可以使用、复制、修改和重新分发代码，只需要提供一个版权声明即可。
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问题十：EXCEL作图要带数据源是什么意思 就是你用excel画的图形，这个图是根据什埂数据生成的，这个数据必须附上。
你右键点击excel图的绘图区域，图表选项-数据表选项卡，勾选“显示数据表”前面的方框，就可以在你的绘图区域下显示源数据了。
或者你右键点击excel图的绘图区域，源数据-数据区域选项卡，看数据区域框中的数据地址，找到相应的地址，将里面的内容拷贝出来即可。

⑵ 开源内存数据库有哪些

问题一：内存数据库主流的有哪些，并给出各自特点！ 这里介绍一些大型的市场占有率比较高的内存数据库，也是业界响当当的―SAP HANA、Oracle Exalytics、Orale TimesTen、IBM SolidDB，可以说他们之间没有说是哪个最好，主要还是看使用的场景和具体的需求，各自特点如下：
SAP HANA（High-Performance Analytic Appliance）是 SAP 公司于 2011 年推出的基于 内存计算技术，面向企业分析性应用的产品。左图 的系统架构示意图中可以看出， HANA 产品主要包括内存计算引擎和 HANA 建模工具两部分。它支持从 SAP 商务套件中 同步更新业务数据，或者从 SAP BW（SAP 商务智能产品）和其他第三方数据源中批量导 入数据，在 HANA 中进行运算后，提供给 SAP BI 客户端或者其他第三方展现工具进行分 析和展现。
Oracle Exalytics 内存分析一体机是面向分析的集成设计系统，可以无限制提供最佳可 视化分析和更智能的分析应用程序。 如图 所示， Oracle Exalytics 内存分析一体机的产品架构包括 3 个部分： 内容分析 硬件、内存分析软件和经过优化的 Oracle 商务智能基础套件（Oracle BI Foundation）。内存分析硬件部分是一台为基于内存计算的商务智能而特别优化的服务器，具有提供 强劲计算能力的 40 核中央处理器，高达 1TB 的内存以及快速的网络. 内存分析软件部分的核心是 Oracle TimesTen 内存数据库。它是为 Exalytics 平台而特 别优化的内存分析数据库，包括了很多 Oracle Exalytics 平台特有的功能。Oracle 商务智能基础套件部分受益于 Oracle Exalytics 内存分析一体机的大容量内存、 处理器、并发处理能力、存储、网络、操作系统、内核和系统配置等，可以提供明显优于传统软件的查询响应性、用户可用性和 TCO。
Oracle 内存数据库TimesTen 是一个基于内存计算的关系数据库， 提供了响应时间极 短且吞吐量极高的应用程序，可满足各行业应用程序的需求。 TimesTen 是一个可嵌入到应用程序中的数据库， 通过消除进程间通信和网络 开销，进一步提高数据库操作的性能。Oracle 内 存 数 据 库 TimesTen 使 用 行 级 锁 定 和 提 交 后 读 取 (mitted-read) 隔离，通过事务日志记录与数据库检查点相结合实现了基于磁盘的持久 性和可恢复性。TimesTen 通常与多用户和多线程应用程序一起部署，应用程序直接通过 JDBC、 ODBC、 Oracle 调用接口、 Pro*C/C++ 和Oracle PL/SQL 编程接口， 使用标准SQL 访问TimesTen 数据库。若运行在不同服务器上的多个应用程序共享一个数据库时，则使 用常规的客户端/服务器访问方式。
IBM solidDB 是一个内存数据库，专为获取极高的速度和可用性而进行优化。如图 所示，IBM solidDB 既可以单独部署作为独立的数据库支持应用程序，也可 以部署为其他关系型数据库的加速缓存以提高应用程序性能。solidDB Universal Cache 功能将这些数据库中存储的性能关键型数据 缓存到solidDB Universal Cache 中，加快领先关系数据库的速度。solidDB Universal Cache 功能使用检查点和事务日志将数据持久保存在 磁盘上......>>

问题二：开源的内存数据库都有哪些 1.最简单的方法：
public static String reverse1(String str)
{
return new StringBuffer(str).reverse().toString();
}
2.最常用的方法：
public static String reverse3(String s)
{
char[] array = s.toCharArray();
String reverse = ; 注意这是空串，不是null
for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--)
reverse += array[i];
return reverse;
}

问题三：开源内存数据库有几种啊？ 常见的有FastDB、SQLite、Berkeley DB、GigaBASE，H2等

问题四：几种常用的开源内存数据库性能比较 本人理解：orcal速度快但是维护不方便吗，费钱。mysql速度可以，维护方便，交orcal来说易上手。db2：大

问题五：开源的内存数据库有哪些支持SQL基准 选择数据库实例―右键属性―选择【内存】选择页―修改内存―确定

问题六：C/C++开发的开源的分布式内存数据库有哪些 1.最简单的方法：
public static String reverse1(String str)
{
return new StringBuffer(str).reverse().toString();
}
2.最常用的方法：
public static String reverse3(String s)
{
char[] array = s.toCharArray();
String reverse = ; 注意这是空串，不是null
for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--)
reverse += array[i];
return reverse;
}

问题七：哪位达人用过关系型的内存数据库而且是开源的 关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。表与表之间的数据记录有关系。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件： 客户端应用程序(Client) 数据库服务器(Server) Structured Query Language(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来向Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBM DB2、Oracle、SQL Server、SyBase、Informix、access、foxpro等。

问题八：C/C++开发的开源的分布式内存数据库有哪些 1.最简单的方法：public static String reverse1(String str){ return new StringBuffer(str).reverse().toString();}2.最常用的方法：public static String reverse3(String s) { char[] array = s.toCharArray(); String reverse = ; 注意这是空串，不是null for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--) reverse += array[i]; return reverse; } 3.常用方法的变形： public static String reverse2(String s){ int length = s.length(); String reverse = ; 注意这是空串，不是null for (int i = 0; i 问题九：要求实时数据需要存储到内存库 有开源内存数据库吗 朋友您好，很高兴为您解答问题
请把问题补充完整
大家才能给你提供完善的建议
相信您在知道这个平台
一定会有满意的收获
真诚希望能够帮助您，如果满意请采纳，祝您好运常伴。

问题十：什么情况下用内存数据库 相对于磁盘，内存的数据读写速度要高出几个数量级，将数据保存在内存中相比从磁盘 *** 问能够极大地提高应用的性能。同时，内存数据库抛弃了磁盘数据管理的传统方式，基于全部数据都在内存中重新设计了体系结构，并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比传统数据库的数据处理速度要快很多，一般都在10倍以上。内存数据库的最大特点是其主拷贝或工作版本 常驻内存，即活动事务只与实时内存数据库的内存拷贝打交道。显然，它要求较大的内存量，但并非任何时刻整个数据库都存放在内存，即内存数据库系统还是要处理I/O。
内存数据库是以牺牲内存资源为代价换取数据处理实时性的，内存数据库和磁盘数据库都是当今信息社会里每个企业所必须的关系型数据库产品，磁盘数据库解决的是大容量存储和数据分析问题，而内存数据库解决的是实时处理和高并发问题。两者的存在是相辅相成的，内存数据库的事务实时处理性能要远强于磁盘数据库。但是相对的，他的数据安全方面还没有达到磁盘数据库比肩的地步。
内存数据库将物理内存作为数据的第一存储介质，而将磁盘作为备份。随着电信业务的发展，系统对实时性的要求和对业务灵活修改的要求非常高，在此种情况下对于内存数据库的需求也越来越高。磁盘数据库的做法是将数据存入内存中进行处理，这种方式的可管理性及数据安全可靠性都没有保障。而内存数据库正是针对这一弱点进行了改进。
实际上，内存数据库并不是一项时髦技术，其出现于上世纪60年代末，但由于市场的需求原因在90年代后期才开始发展。作为新一代数据库，Altibase产品已经走向混合型数据库，其版本Altibase 4.0已经有一套自带的磁盘数据库，用户一旦购买了Altibase的内存数据库，就无须再购买磁盘数据库。它把热数据（经常被使用的、访问比较高的、经常要运算的数据）放在内存数据库里，而把历史性数据放在磁盘数据库里，可为用户进一步减少投资。
对于内存数据库而言，可以将同样数据库的部分内容存放于磁盘上，而另一部分存放于内存中。用户可以选择将数据存储在内存表中以提供即时的数据访问。若访问时间不紧急或数据存于内存中所占空间过大时，用户可将这些数据存入磁盘表中。
比如，在手机用户开始拔打电话时，如果应用基于内存数据库技术的混合数据管理引擎，就通过内存表检索其服务选项并立即验证用户身份，而将通话清单和计费清单归档到磁盘表中。从而，达到了速度与资源使用的平衡。
内存数据库的技术，一个很重要的特点，是可以对内存中的数据实现全事务处理，这是仅仅把数据以数组等形式放在内存中完全不同的。并且，内存数据库是与应用无关的，显然这种体系结构具有其合理性。内存引擎可以实现查询与存档功能使用的是完全相同的数据库，同时内存表与磁盘表也使用的是完全相同的存取方法。存储的选择，对于应用开发者而言是完全透明的。
对于内存数据库而言，实现了数据在内存中的管理，而不仅仅是作为数据库的缓存。不像其它将磁盘数据块缓存到主存中的数据库，内存数据库的内存引擎使用了为随机访问内存而特别设计的数据结构和算法，这种设计使其避免了因使用排序命令而经常破坏缓存数据库性能的问题。通过内存数据库，减少了磁盘I/O，能够达到了以磁盘I/O 为主的传统数据库无法与其相比拟的处理速度。
因此，内存数据库技术的应用，可以大大提高数据库的速度，这对于需要高速反应的数据库应用，如电信、金融等提供了有力支撑。
由于把大多数数据都放在内存中进行操作，使得内存数据库有着比磁盘数据库高得多的性能表现，这一......>>

⑶ 在大数量级的数据存储上，比较靠谱的分布式文件存储有哪些

一、 Ceph

Ceph最早起源于Sage就读博士期间的工作、成果于2004年发表，并随后贡献给开源社区。经过多年的发展之后，已得到众多云计算和存储厂商的支持，成为应用最广泛的开源分布式存储平台。
二、 GFS

GFS是google的分布式文件存储系统，是专为存储海量搜索数据而设计的，2003年提出，是闭源的分布式文件系统。适用于大量的顺序读取和顺序追加，如大文件的读写。注重大文件的持续稳定带宽，而不是单次读写的延迟。
三、 HDFS

HDFS(Hadoop Distributed File System)，是一个适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统，是Hadoop的核心子项目，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。该系统仿效了谷歌文件系统(GFS)，是GFS的一个简化和开源版本。

⑷ 大数据量存储的方案

hadoop

什么是大数据存储？

首先，我们需要清楚大数据与其他类型数据的区别以及与之相关的技术(主要是分析应用程序)。大数据本
身意味着非常多需要使用标准存储技术来处理的数据。大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结
构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)。此外，大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。
由于这些数据缺乏一致性，使标准处理和存储技术无计可施，而且运营开销以及庞大的数据量使我们难以使用传统的服务器和SAN方法来有效地进行处理。换句话说，大数据需要不同的处理方法：自己的平台，这也是Hadoop可以派上用场的地方。
Hadoop
是一个开源分布式计算平台，它提供了一种建立平台的方法，这个平台由标准化硬件(服务器和内部服务器存储)组成，并形成集群能够并行处理大数据请求。在存
储方面来看，这个开源项目的关键组成部分是Hadoop分布式文件系统(HDFS)，该系统具有跨集群中多个成员存储非常大文件的能力。HDFS通过创建
多个数据块副本，然后将其分布在整个集群内的计算机节点，这提供了方便可靠极其快速的计算能力。
从目前来看，为大数据建立足够大的存储平台最简单的方法就是购买一套服务器，并为每台服务器配备数TB级的驱动器，然后让Hadoop来完成余下的工作。对于一些规模较小的企业而言，可能只要这么简单。然而，一旦考虑处理性能、算法复杂性和数据挖掘，这种方法可能不一定能够保证成功。

⑸ 根本不需Micro SD卡！扩展存储容量，华为手机早有更强“备胎”

这些年，智能手机不仅在摄像头像素上屡创新高，而且高端机型也普遍标配128GB存储，甚至出现512GB版本这样的巨无霸镇扮巧。总有一天，当手机存储被塞得满满当当，除了再买一部顶配手机之外，其实还能给手机扩展容量。

从EMUI 4.0开始，华为手机出于安全和性能考虑，不再支持将应用程序安装到Micro SD卡上。这是由于Micro SD卡的读写速度相对手机内置存储而言缓慢，并且Micro SD卡更容易因为热插拔、外物侵入而崩溃，影响系统运行的稳定性。

那么拓展的存储容量可以怎么用？比如：

· 作为电脑"D盘"使用，存储海量照片、音乐、视频等；

· 作为安全的外部存储备份，将数据被分到外部存储，并可随时恢复。

如今Micro SD卡已经Out，只需简单三招，轻松给华为手机扩展容量。

推荐之一：华为NM存储卡

推荐理由：更小巧更强大，提供比Micro SD卡更好的存储方案

适用机型：华为P30系列、Mate 20系列、Mate X

心动卖点之1：至简设计，成就全球体积最小的手机存储卡

2018年10月，华为正式发布NM存储卡，一举结束手机存储卡十三年外观不变的 历史 。

工程师巧妙地将Nano存储卡的两个PIN脚设计为L型，并摆放在存储卡的两个角落，使得Nano存储卡仅相当于Nano SIM卡大小，足足比Micro SD卡缩小45%。

与此同时，手机卡槽也相应进行了改变。华为将两个并列的双卡槽，调整为正反两面的双卡槽，副卡卡槽既支持Nano SIM卡，也支持Nano存储卡。当卡槽插入Nano卡时，手机发起"对话"，智能识别是Nano SIM卡还是Nano存储卡。

心动卖点之2：疾速传输，速度达到手机内置存储标准

华为Nano存储卡基于JEDEC的开源内存存储协议（eMMC5.1），理论最高传输速率100MB/s。经华为实验室测量，Nano存储卡的数据顺序读取速率在电脑上可达90MB/s，在手机上达80MB/s，顺序写入速率达70MB/s，远超SD卡UHS-3标准。

推荐之二：华为备咖存储

推荐理由：备份就像充电一样简单

适用机型：华为P30系列、P20系列、Mate 20系列、Mate 10系列、nova4系列

心动卖点之1：高达1TB存储空间，1秒备份10张照片

华为备咖存储内置1TB大容量硬盘，连接华为手机即可备份，连接电脑变身移动硬盘。

它可为华为手机高速备份照片、音乐、视频、短信、联系人、微信及各类软件，存储超过30万张高清照片（3MB/张）或超过3000集高清连续剧（300MB/集）。

心动卖点之2：边充电边备份

在纯净极简的设计之下，华为备咖存储既可以作为移动硬盘，还能为手机供电。接入电源并连接手机，即可缺仔一边充电、一边进行数据备份，最高支持9V/2A快充。

推荐之三：华为云空间

推荐理由：来自云端的守护

适用机型：华为全系手机、未来5G手机

心动卖点之1：5G开启想象空间

5G时代凭借超高速率、超低时延模糊了本地和云端的边界。以Balong 5000芯片为例，其在Sub-6GHz频段的峰值下载速度可达4.6 Gbps，缓存一部1GB超清电影只需不到2秒钟，这意味着云空间有着近似本地存储一样的体验，即时响应、随叫随到。

心动卖点之2：数据无惧丢失，多终端同步更新

华为云空间能够安全存储照片、视频、联系人等重要数据，整机数据自动备份，不用担心，手机、外置存储卡、U盘或移动硬盘丢失而找不回御键数据。对于拥有多部华为手机的用户而言，

只需一个华为账号，即可在各个设备上同步更新，没有比云空间更便捷的存储方式了。

这三招，你会怎么选？

⑹ 中国的淡水资源问题

张宏仁

（原地质矿产部副部长、国际地科联主席）

淡水是可再生资源，靠大气降水补给。静态库容只是调节空间，不能解决长期供水需要。我国单位面积淡水资源并不少，接近全球平均值，但由于人口密度比世界平均高3倍，人均淡水资源仅为世界人均值的1/3弱。我国大气降水在时间和空间上分布极不均匀，使蒸发量加大。农业离不开灌溉，更加剧了淡水资源的供需矛盾。淡水是少数几种无法依赖进口的资源之一。今后只能依靠节水和现有淡水资源的科学调节来解决我国的用水问题。地表水和地下水都是淡水资源的组成部分。地表水体传导水的能力强，但存储水的容积小；地下水含水层传导水的能力弱，但存储水的容积大。把两者结合起来联合调度，可以更加有效地实现淡水资源在时间上的调控。我国淡水资源南多北少，人口分布大体上与淡水资源分布相适应，应当避免人口过多地向缺水地区流动。南水北调可以缓解北方缺水的局面，但调水成本较高，应主要用于特殊干旱年份，供水的基本来源，仍应立足本地。我国南方降水量充沛，缺水主要是污染造成的，应当集中力量治理污染。为了合理分配淡水资源，有效治理水污染，有必要加强流域的统一管理。规定每一地区的取水量和排污总量的限额。深层封闭地下水资源潜力不大，长期大量开发会导致地面沉降等严重后果，要慎用、少用。

淡水是人们生产生活任何时候都离不开的资源。似乎应当属于常识范围内的事。然而每当听到有关“地表水、地下水哪个更重要”的争论，好心人关于“地球上最后一滴水”的警告，某某地方“地下大水库的发现”，以及一方面惊呼中国出现了“世界上最大的漏斗”，另一方面又把希望寄托于寻找新的深层地下水源，就感到人们对淡水资源的认识并不一致。而认识是否符合淡水资源的客观规律，对正确决策有很大影响。

一、淡水资源的主体靠自然再生，静态库容的作用是以丰补歉

各种自然资源均可划分为两大类：可再生资源和不可再生资源。这种划分的含义可以用一个家庭的经济收支平衡账来形象地说明。

大多数家庭每月都有经常性的收入。如果支出小于收入则把多余的钱存入银行。如果支出大于收入，就要动用银行存款。可以用公式简单表述如下：

银行存款的增量＝收入－支出

为了保证家庭可持续的生活，总是力图量入为出，每个月都略有节余。于是银行存款逐月增加。然而一旦有额外的消费需求，比如购买大件商品、假日旅游等，就可以用平时多月乃至多年积攒的存款。对这一类家庭来说，平时生活主要靠经常性的工资收入，银行存款的功能只是调节余缺。我们可以说，这样的家庭所依靠的财政资源是可再生的。

然而，社会上还有极少数人，他们没有经常性的工资收入，但祖先给他们留下了一大笔遗产存在银行里，如果不任意挥霍足够用100年。对这些人来说，上述公式中的收入项等于零，银行存款每个月都是负增长。直到花光为止。这些人的财政资源显然是不可再生的。用一点就会少一点。

矿产资源显然属于不可再生资源。以煤为例，其是在漫长的地质历史中形成的。现在地球上某些地方由植物变为煤炭的过程仍在进行，但进行得极为缓慢。每年新生成的煤炭与全球每年消费的煤炭相比微乎其微，可以忽略不计。我们今天所开采的煤炭，实质上是大自然留给人类的遗产。由于地球上煤炭的储量很大，足够满足几百年的需要，目前可以不必为今后发愁。再过100年，人类总能找到别的替代能源。

森林资源则属于可再生资源。因为林木不断地新生，只要合理规划，就可以保证每年砍伐量不大于再生量。如果砍伐量大于再生量，林木积蓄量就要减少，反之则会增加。

淡水资源的情况略为复杂一点，它的主体属于可再生资源。但在极特殊情况下，出于无奈，也有把地下地质历史上储存的水当做不可再生资源使用的例子。

地球的大气层是一个庞大的、以太阳能为动力的蒸馏水工厂。它不断地从海洋和地面把水蒸发上天，再以降水的形式向人们居住的陆地提供淡水。平均每年陆地上的大气降水约为119万亿立方米。扣除蒸发蒸腾损失，每年仍有42.7万亿立方米可转化为人类有可能利用的淡水资源。远远超过目前全人类每年约4万亿立方米的用水量。在可以预见的未来，淡水资源是永续不断的。不可能出现“最后一滴水”的危机。因此，从总体上讲，人类完全可以依赖可再生的淡水资源满足可持续发展的需要。

然而，淡水资源在地球上的分布很不均匀。有一些干旱地区降雨量极少，可再生淡水资源接近于零。如果这些地区人口稀少，又有地质历史上埋藏的、水质符合需要且存储量能满足当地不多的人口上百年需要的地下水，就可以在相当长一段时期靠“吃老本”过日子。例如在非洲北部的撒哈拉沙漠就有地质历史上埋藏的淡水，为埃及、利比亚等国提供了可供当地人口上百年需要的淡水。类似的条件，在地球其他地方极为罕见。

地下含水层储存的地下水可以和银行存款相类比。它能应付短时间入不敷出的紧急情况，但不能满足长期可持续发展的需要。此外，地下水的储存量也有不同于存款的地方。提取第一笔存款与提取后一笔存款在手续上没有区别。而随着地下水储存量的减少，地下水位随之下降。超过一定限度，即使有水也难以利用。

二、我国地均淡水资源并不贫乏，人均淡水资源少是人口多的结果

我国一些地区淡水资源供需矛盾日趋严重的状况，给人造成一种印象：好像中国是淡水资源特别贫乏的国家。这种印象并不符合实际。一个地区淡水资源的丰富程度可以用单位面积平均淡水资源来评价。全世界可再生淡水资源每年为42.7万亿立方米，全球陆地面积为1.34亿平方千米，或者134万亿平方米。于是：全球单位面积淡水资源＝全球淡水资源÷全球陆地面积＝42.7万亿立方米÷134万亿平方米/年＝319毫米/年

我国可再生淡水资源每年为2.8万亿立方米，国土面积为960万平方千米，单位面积淡水资源为292毫米/年。相当于全球平均值的91.5%。由此可见我国并不是淡水资源特别贫乏的国家。国土面积和我国差不多的美国，单位面积淡水资源为317毫米/年，差别也不大。然而，由于我国人口众多，单位面积人口密度是全世界平均值的3倍。因此，人均淡水资源仅为全世界的1/3弱。目前广泛引用的数字是1/4，实际上更接近1/3。美国则由于人口密度仅为中国的近1/5，人均淡水资源因此约相当于我国的5倍。总之，我国淡水资源紧张，并不是由于资源贫乏，而是由于人口众多。

三、淡水资源不能依赖进口，只能立足于国内

在各种自然资源中，淡水资源是用量最大的资源。所有其他自然资源用量的总和也抵不上淡水资源的一个零头。淡水又是最廉价的资源，经不起大量长距离运输。我国地势较高，大部分国际河流是出境河，只有新疆有少数入境河流。这一状况排除了淡水资源依赖进口的任何可能性。除非全球气候有重大变化，今后淡水资源总量预计不会有实质性的改变，而人口还将有所增长，不论今后国民经济如何发展，经济规模翻几番，都只能立足在现有每年2.8万亿立方米淡水资源的基础之上。在这一点上，有的人仍抱有开辟新来源的希望。以下本文将证明：开源虽有一定前景，但不可能对我国淡水资源总量有重大影响。

四、我国淡水资源时空分布极不均匀，加剧了供需矛盾

尽管我国人均淡水资源仅为全球平均值的1/3弱，每人每年仍有2300立方米。按目前的消费水平是够用的。然而我国的淡水资源无论在空间上还是在时间上的分布都极不均匀。这就进一步加剧了供需矛盾。

淡水资源的更新主要靠大气降水。我国大部分国土处于北半球中纬度干旱带，本应比较干旱。幸好来自太平洋和印度洋的东南亚季风带来了水汽。但也导致降水量分布的极度不均匀性。我国南部和东部降水量较多，而西北干旱。大体上，昆仑山、秦岭、淮河一线以南，总体上不缺水。如果有缺水问题，一般也主要是由污染造成的。而西北地区则干旱少雨，淡水资源因而比较贫乏。

应当指出，我国几千年来一直以农业为主。农业又与淡水资源紧密相连。由于千百年随机流动的结果，我国的人口分布大体上与淡水资源的分布相适应。一般不宜轻易改变。随着我国生产力的发展，依附于耕地的农业人口的比重将逐渐减少。人口按耕地分布的前提将逐渐弱化。向干旱地区迁移人口将不再具有很大的必要性，任何向干旱、半干旱地区的移民，必然增加该地区对淡水的需求，进一步扩大淡水资源的供需矛盾，一定要慎之又慎。

淡水资源在时间上分布的不均匀性是导致我国北方供需矛盾紧张的重要原因。从多年平均降水量来看，我国华北许多地方虽不算很丰富，但也不能算太少。以北京为例，年降水量平均为630毫米，和法国巴黎、俄罗斯莫斯科、奥地利维也纳、匈牙利布达佩斯等差不多，比英国伦敦、德国柏林还要略多一些。那么为什么欧洲比较湿润，而我国华北比较干旱呢？这是由于欧洲许多地方降水量随时间的分布，无论是年内还是年际都出奇的均匀。这是一直生活在亚洲大陆的人所难以想象的。

欧洲大部分地区空气湿度大，蒸发量远小于降水量。我国北方地区与欧洲相比反差极为强烈。以北京地区为例，6、7、8月个月的降水量，占年总降水量的3/4以上，而从11月到次年4月的半年时间的降水量不到全年降水量的1/10。由于旱季延续时间很长，年蒸发量大多在1000毫米以上，远远超过年降水量。不仅年内，而且年际降水量变化也很大，连续3年的干旱时有发生。大气降水只有一小部分能转化为有效的淡水资源，大部分被重新蒸发上天。此外，由于雨季降水过于集中，经常有一部分水库装不下的降水以洪水的形式入海，无法加以利用，有时甚至造成洪灾。欧洲降水均匀带来的另一个好处是农田灌溉用水不多，大气降水能满足农作物生长对水的大部分需要，许多地方甚至完全不需要灌溉；留给工业及生活用的水资源就比较多了。而我国，特别是北方地区，农业离不开灌溉。农田灌溉用水占用了淡水资源的绝大部分，能留给生活和工业生产用的水资源很有限。总之，降水量随时间分布的不均匀性，一方面使有效淡水资源减少；另一方面使农业用水量增多。这大大加剧了淡水资源的供需矛盾。

五、找矿与“找水”

我国的淡水资源是否还有未被发现的潜力。有人把希望寄托在“找水”上。

地表水不存在“找”的问题，一切都摆在光天化日之下，比较清楚。“找水”实际上指的是找地下水。“找水”的提出显然是受“找矿”的影响，特别是“找油”的影响。石油是含油层中的流体，地下水也是地层中的流体。可以找油，为什么不能找水呢。当然，石油天然气和地下水的流动都遵循渗流力学的基本规律。有许多可以相互借鉴的东西。但是有一点根本不同：石油天然气是不可再生资源，地下水的主体只能是可再生资源。

作为不可再生资源的矿产，开采一点，已探明的资源量就会少一点，早晚会枯竭。为了保证可持续发展，必须努力寻找接替资源。而且大多数情况下确实有矿可找。因为，由于人们认识的局限性，远不是所有的矿产都已被查明。整个找矿的历史可以归结为：露头矿找完了找隐伏矿；浅部矿找完了找深部矿。这种经验推广到淡水资源领域里来就成了：地表水不够了找地下水；浅层地下水不够了找深层地下水。

然而，地下水完全是另外一回事。前面已经讨论过，地下水的储存量只能用于调节丰枯，而不能依靠它长期生活。人类可以依赖的主要是不断更新的可再生淡水资源。而这种资源就在我们眼皮子底下，并不需要专门去“寻找”。从宏观战略的大账着眼，“找水”并不能解决淡水资源的“开源”问题。

但在某些既缺乏地表水、浅部地下水含盐量又高的干旱地区，有的地方地下深部有水质较好的含水层。于是就提出了深部含水层“找水”的问题。深部含水层绝大多数属于封闭的承压含水层，由于极难得到大气降水的补给，所含的淡水资源属于不可再生资源。大量长期开采这种深层地下水会导致地下水位迅速下降和地面沉降。只有在人少地广、单位面积取水量很小的条件下，如为边防哨所和牧区人畜饮用供水，或者在极端干旱年份短期用水，可以适度开采这种资源。

还有一种情况可以被称为“找水”，那就是在缺乏有效含水层的地区，如大片花岗岩或变质岩分布的地区。在这些地区需要用地质、地球物理的方法，寻找隐伏的构造破碎带。因为只有在岩石破碎的地段，才有足够的孔隙存储和传导地下水，简单地说，只有这种情况才能使水井或其他集水工程出水。

不管是哪种情况，“找水”并不能解决淡水资源的战略性大账，而是主要着眼于人口不多的缺水居民点人畜用水问题。

那么，淡水资源开源的潜力何在？淡水资源的潜力不在于“找水”，但也不是没有潜力可挖。可以从减少我国大气降水在时间上分布不均匀性造成的损失方面，想办法挖掘潜力。主要有两个方面：一是夺取蒸发量。我国，特别是干旱地区，大气降水的大部分被蒸发上天。这里面潜力是很大的。二是夺取入海弃水。由于汛期降雨量集中，地表水库没有足够的库容拦蓄洪水，有一部分水白白跑到海里去了。这部分水如果被拦蓄起来，水量也是很可观的。

然而，这两条说起来容易，实际上做起来却很难。要夺取蒸发量，就要设法让大气降水更多地渗入地下，减少太阳的暴晒。要夺取入海弃水，就要设法把汛期的洪水存储起来。为此就需要有足够的调节库容，地表水库就是为此而修建的。北京潮白河上的密云水库多年平均来水量10多亿立方米，而库容有40亿立方米，是一个可以实现多年调节的好水库。可惜，在大多数别的流域，现有的地表水库和预计可以修建的地表水库加在一起，总库容仍远不足以满足这一要求。而地下水含水层则具有比地表水库大得多的调节库容。

因此，无论是夺取蒸发量还是夺取弃水，地下水含水层都具有极其重要的作用。

六、地表水体与地下水含水层的关系

在许多人的心目中，地表水和地下水是两种不同的水源。这是一种片面的看法，不利于对整个淡水资源的科学、合理的利用。从作为可再生资源的角度看，地表水和地下水都来自大气降水，而且，它们还相互转化。以新疆、甘肃的内流河盆地为例。盆地底部的极少量降水几乎全部被蒸发而形不成任何有效的淡水资源。当地的淡水资源主要来自盆地周围山区的降水以及随后的积雪融化。这些水汇集到山区的河流中奔向山麓，有很大一部分入渗到由砾石、粗沙组成的山前洪积扇中，转化为地下水。洪积扇的碎屑物质从上游向下游逐渐变细，传输地下水的能力也逐渐减弱。最后地下水被臃阻在洪积扇的边缘而以泉水的形式溢出地表，又转化为地表水。在那些地区，人为地划分地表水和地下水资源，没有实质性的意义。

从更广泛的意义上讲，河流的流量在一年的很长时间要靠地下水维持。河流具有很高的传输地表水的能力。雨季的大气降水汇入河川以后，会在很短时间内被排放入海。雨季以后许多河流河水常流不断要归功于地下水含水层。地下水含水层能存储大量由降水入渗形成的淡水。由于地下水含水层传输水的能力远低于地表水体，雨季存储在含水层中的地下水只能缓慢地释放出来。所有这些涓涓细流，最后汇集到河川中，形成可观的流量，保持河水常流不断。汛期以后的河川水流被叫做“基流”。基流是淡水资源中最可宝贵的部分，而它恰恰来自地下水含水层。

地表水体和地下水含水层都是天然淡水资源的载体，但它们各自有不同的特点。

地表水体作为水的容器摩擦阻力小，因而具有很高的传输水的能力。另外，陆地上的淡水体面积仅占陆地面积的1%不到，因而存储水的能力很小。地下水含水层则相反，由于水在岩石的孔隙中流动，受到很大的摩擦阻力。在同样的水力坡度下，地下水的流速比地表水要小好几个数量级。但是，地下水含水层广泛分布，几乎无处不在，有比地表水体大得多的存储水的能力。可以用直流电阻、电容电路来比喻以上两种情况。地表水体就像是电阻小、电容也小的电路，也就是说时间常数很小的电路，地下水含水层则像是电阻大、电容也大的电路，即时间常数很大的电路。地表水体中的水来得快、去得快。地下水含水层中的水来得慢、去得慢，能够对短暂的洪峰脉冲进行滤波，把极不均匀的降水拉平。而这正是降水量极不均匀的地区所需要的。

地下水含水层不仅能调节丰水年和枯水年，而且还能大大减少蒸发量。大气降水一旦渗入地下，蒸发量就会急剧减少。如果地下水位在地面1米以下，蒸发量实际上接近零。

陕西北部神木煤田所在地区有两条河，一条是窟野河，另一条是秃尾河。两条河都从西北向东南相互平行地流入黄河，相距只有几十千米。窟野河所流经的地区岩石裸露，每当雨季，洪水携带大量泥沙很快泄入黄河，旱季则长时间干涸缺水。而秃尾河上游有大片地区被毛乌素沙漠的边缘所覆盖，雨季时雨水被沙漠吸收，很少形成洪水，雨季过后，地下水慢慢从沙漠渗出，保持秃尾河常年有比较均匀的流量。由于沙漠的保护，秃尾河流域蒸发量大大减少。有一半以上的大气降水都能转化为有效的淡水资源。这在黄土高原是极为可贵的。

地下水含水层的特点是“肚子大，嗓子眼小”，接收大气降水补给比较缓慢。这就给我们利用它增加了困难。北京地区就是一个很好的例证。永定河冲积、洪积扇有巨厚的含水层。曾经是北京市的主要供水水源地。它的巨大库容曾经帮助首都度过了一个又一个的缺水年。经过多年的超量抽取地下水使得地下水位大幅度下降，形成较大的地下库容。这本应是调蓄水资源的绝好场所。20世纪70年代进行了可行性论证，发现永定河每年行洪期只有十几天。而北京市年取水量几十亿立方米。即使每年人工回灌1000万立方米，也解决不了多大问题。然而要在10天内完成即使这一不起眼的任务，汛期每天就要回灌100万立方米，这就需要建设庞大的回灌工程。而且汛期河水含泥沙量高，会很快把地下水含水层的入渗面淤死。当时建设的西黄村人工回灌试验场，虽然地质、地理条件很优越，但也只能在非汛期用水库弃水进行人工回灌。

实践给我们上了很重要的一课。要取得较大的回灌效果，光靠人工措施是不够的。针对北京地区的具体情况，我们提出了“虚拟回灌”的办法。北京地区现有抽取地下水的设施能力已经很大。再大的回灌设施能力也不可能超过抽水能力。在保持现有抽水设施运行的情况下，每回灌1亿立方米水，与不进行回灌，但减少抽水1亿立方米在物理上是等价的。因此，减少抽水等于增加回灌，是一种“虚拟”的回灌。这种回灌不需要专门的回灌设施，但需要有别的水源来代替减少的抽水量。这部分水量可以来自丰水年多余的大气降水。如果在北京市建设两套供水设施，一套用地表水供水，另一套用地下水供水，那么每一套都能单独满足全市供水的需要。如果在丰水年把抽取地下水的设施停下来，就等于不用任何回灌设施，一年就回灌了上10亿立方米的水存储在地下。到枯水年就可以少用地表水，而抽取地下的库存以度过水荒。用这种办法还可以对淡水资源进行年调节，汛期前，尽量多用水库准备“空库迎汛”的“弃”水，代替抽取地下水，少用地下库存。

以上方案要求统一调度地表和地下两个水库，充分扬各自的“长”，避各自的“短”。结合每一地区的特点，还可能设计出别的方案。

总之，地表水和地下水并不是两种不同的水源，如果善于取长补短，发挥各自的优势，就能更好地利用有限的淡水资源。那种把地表水和地下水人为分割开来，各执一端的争论，是狭隘、片面的门户之见。

七、开放含水层与封闭含水层

地下水是赋存在地下岩石中的水。所有的岩石或多或少都含有地下水，但并不是所有地层都是含水层。只有那些既含有一定量的水，又能让地下水流动的地层才叫含水层，否则就是隔水层。当然，这种划分只是相对的。

按照地下水与含水层和隔水层的关系，地下水含水层可划分为“潜水含水层”和“承压含水层”。这两个引进的术语实在翻译得令人费解。不仅外行人听不懂，内行人也往往被搞糊涂了。笔者认为采用“开放含水层”与“封闭含水层”能更好地反映两种含水层的本质差别。

可以用人们比较熟悉的地表水来比拟。河湖属于开放水体，自来水管道属于封闭水体。河流中的淡水体积随着河水位的上涨而增大，流量也随之增大。自来水管道中的淡水体积随着水头只有极其微小的变化，小到几乎可以忽略不计，流量只与水力梯度有关，而与水头几乎无关。

如果含水层中的地下水没有充满整个含水层，情况就和河流、湖泊、水库等开放水体相似。当含水层中地下水体积增加或减少，地下水位就会上升或下降。这种含水层应当叫做“开放含水层”。但目前通行的术语则是“潜水含水层”。开放含水层由于它的开放性，很容易直接从大气降水或地表水体得到补给，因而其中的淡水资源比较容易得到再生，以保证可持续发展的需要。目前全世界抽取的地下水，绝大部分来自开放含水层。

如果含水层上面被隔水层所覆盖，而且地下水充满了含水层，就变得和封闭的自来水管道相似了。地下水位有升降变化时，含水层体积受上覆隔水层的限制，不能像开放含水层那样自由变化。这种含水层应当叫做“封闭含水层”，教科书上的科学术语则是“承压含水层”。

实际上，无论自来水管道还是封闭含水层，都不是绝对刚性的。它们都具有弹性和可压缩性。当水位上升时，体积会被胀大，反之则会被压缩变小。这种胀缩对自来水管道来说微不足道，通常被忽略不计。但对封闭含水层来说，由于下面将要谈到的原因，这种可压缩性和弹性却不能不加以考虑。

首先，封闭含水层传导水的能力比自来水管道小许多个数量级。任何一个末端自来水龙头放水，都能几乎立即从自来水厂的蓄水容器得到补给。其间的水头损失比较小。而含水层对水的摩擦阻力很大，从封闭含水层的侧向补给源到打井取水地点距离一般又很远。其间要达到稳定状态，需有很大的水头损失。实际上，在达到稳定状态之前，从水井抽出来的水，并不是来自远方的侧向补给源，而是来自水井周围含水层的压缩。水井的抽水，使地下水位下降，在水井周围形成降落漏斗。对封闭含水层来说，这就像液压千斤顶放油、汽车轮胎放气一样，使含水层压缩。这样就从含水层挤压出一些地下水来。水井抽取的地下水，实际上就是来自含水层压缩出来的那一部分水。早期，水井抽取的主要是水井周围近处含水层压缩出来的地下水，随着降落漏斗的扩展，抽出来的水逐渐更多地来自较远处的含水层。从开始抽水到大部分井水不再来自含水层的压缩，而是来自补给边界，需要很长的时间，如果补给边界离抽水井比较远，甚至需要几十年时间，那时抽水井水位将下降得很深，乃至抽水成本高到难以接受的程度。此外，封闭含水层中地下水位每下降1米，因压缩所能给出的水是很少的，只有开放含水层的千分之几到万分之几。因此，地下水位的降落漏斗体积，在同样出水量的条件下，比开放含水层要大成千上万倍。

按照质量守恒原理，从含水层抽取的地下水不可能凭空产生，总归要有来源。开放含水层比较好理解，从含水层抽取的水，部分来自含水层的疏干，部分来自地表水体的补给。而封闭含水层就有点令人费解。后者既没有疏干，也很难从地表水体得到补给。那么从井里抽出来的水是从哪里来的？20世纪初地下水水力学的一个重大进展是发现从封闭含水层抽取的地下水是由含水层体积压缩而来的。最终表现在地面沉降上。根据河北沧州和天津以往长期观测的结果，多年从封闭含水层抽取的地下水总体积，大体上等于地面沉降的总体积，侧向补给少得可以忽略不计。

从封闭含水层抽取地下水会导致地面沉降！这是一个严重的问题。到目前为止我们已经有了大量负面的案例。早在20世纪60年代，上海就因地面沉降而遭受了难以弥补的损失。由于地面沉降早期很难凭直觉发现，上海的教训并没有被别的地方及时汲取，天津随后也出现了类似的问题。长江三角洲的苏州、无锡、常州由于含水层不如上海宽阔，受局部断陷小盆地的制约，出现不均匀沉降，导致地面裂缝。西安的地裂缝也是长期从封闭含水层抽水的后果。

由此可见，从封闭含水层长期大量地抽取地下水，弊大于利，往往是得不偿失。抽不了多少水就会引起地下水位大幅度下降，而且经常导致严重的地面沉降后果。

⑺ 什么是IPFS

让我们从IPFS的单行定义开始：

IPFS是用于存储和访问文件，网站，应用程序和数据的分布式系统。

到底是什么意思？假设您正在对土豚进行一些研究。（只需滚动一下；土豚很酷！您知道它们可以在5分钟内挖出3英尺长吗？）您可以从以下网址访问ardak上的Wikipedia页面开始：

代码

IPFS知道如何通过其内容而不是其位置（在下文中称为内容寻址）来查找甜美的土豚信息。IPV格式的aardvark信息由URL（QmXo…）中间的数字字符串表示，您的计算机没有使用Wikipedia的其中一台计算机作为页面，而是使用IPFS来询问世界各地的许多计算机以与您分享页面。它可以从任何拥有它的人那里获取您的土豚信息，而不仅仅是Wikipedia。

而且，当您使用IPFS时，您不仅会从其他人那里下载文件-您的计算机还可以帮助分发它们。当几个街区之外的朋友需要同一个Wikipedia页面时，他们从您那里获取信息的可能性就可能与您的邻居或使用IPFS的任何其他人一样。

IPFS不仅使网页，而且使计算机可以存储的任何类型的文件（无论是文档，电子邮件，甚至是数据库记录）都可以做到这一点。

⑻ 全球四个最大的四个开源库

开源世界中的那几个免费数据库发布时间：2011-11-22 09:34:30 来源：CSDN 评论：0 点击：1476 次 【字号：大 中 小】QQ空间 新浪微博 腾讯微博 人人网 豆瓣网 网络空间 网络搜藏 开心网 复制 更多 0开源数据库MySQLMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源...开源数据库MySQLMySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。盘点：开源社区那些免费的数据库软件MySQL为多种编程语言提供了API，包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是采用C和C++编写的，使用了多种编译器进行测试，所以，MySQL能够保证源代码具有很强的可移植性。这样的一款数据库，自然能够支持几乎所有的操作系统，从Unix、Linux到Windows，具体包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、NetBSD、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多种操作系统。最重要的是，它是一个可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。与此同时，MySQL也产生了很多分支版本的数据库也非常值得推荐。首先是MariaDB，它是一个采用Maria存储引擎的MySQL分支版本，是由原来MySQL的作者 Michael Widenius创办的公司所开发的免费开源的数据库服务器。与MySQL相比较，MariaDB更强的地方在于它拥有更多的引擎，包括Maria存储引擎、PBXT存储引擎、XtraDB存储引擎、FederatedX存储引擎，它能够更快的复制查询处理、运行的速度更快、更好的功能测试以及支持对Unicode的排序等。其次是rcona，它为MySQL数据库服务器进行了改进，在功能和性能上较MySQL有着很显着的提升。该版本提升了在高负载情况下的InnoDB的性能，同时，它还为DBA提供一些非常有用的性能诊断工具，并且提供很多参数和命令来控制服务器行为。第三是Percona Server，它使用了诸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query对MySQL进行改造。并且，它只包含MySQL的服务器版，并没有提供相应对 MySQL的Connector和GUI工具进行改进。非关系型数据库NoSQL从NoSQL的字面上理解，NoSQL就是Not Only SQL，被业界认为是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于目前铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。盘点：开源社区那些免费的数据库软件当然，NoSQL也是随着互联网Web2.0网站的兴起才能取得长足的进步。关键的需求在于，传统的关系数据库在应付Web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。首先推荐的是Oracle NoSQL Database，这是一个社区版。Oracle的这个NoSQL Database， 是在10月4号的甲骨文全球大全上发布的Big Data Appliance的其中一个组件，Big Data Appliance是一个集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。其次推荐的是Membase。Membase是NoSQL家族的一个新的重量级的成员。Membase是开源项目，源代码采用了Apache2.0的使用许可。该项目托管在GitHub.Source tarballs上，目前可以下载beta版本的Linux二进制包。该产品主要是由North Scale的memcached核心团队成员开发完成，其中还包括Zynga和NHN这两个主要贡献者的工程师，这两个组织都是很大的在线游戏和社区网络空间的供应商。并且，Membase容易安装、操作，可以从单节点方便的扩展到集群，而且为memcached(有线协议的兼容性)实现了即插即用功能，在应用方面为开 发者和经营者提供了一个比较低的门槛。做为缓存解决方案，Memcached已经在不同类型的领域(特别是大容量的Web应用)有了广泛的使用，其中 Memcached的部分基础代码被直接应用到了Membase服务器的前端。通过兼容多种编程语言和框架，Membase具备了很好的复用性。在安装和配置方面，Membase提供了有效的图形化界面和编程接口，包括可配置 的告警信息。Membase的目标是提供对外的线性扩展能力，包括为了增加集群容量，可以针对统一的节点进行复制。 另外，对存储的数据进行再分配仍然是必要的。第三推荐的是Hibari。Hibari在日语中意思为“云雀”，它是一个专为高可靠性和大数据存储的数据库引擎，可用于云计算环境中，例如 webmail、SNS和其他要求T/P级数据存储的环境中。同时，Hibari也支持Java，C/C++，Python，Ruby和Erlang语言的客户端。第四推荐的是memcachedb。这是一个由新浪网的开发人员开放出来的开源项目，给memcached分布式缓存服务器添加了Berkeley DB的持久化存储机制和异步主辅复制机制，让memcached具备了事务恢复能力、持久化能力和分布式复制能力，非常适合于需要超高性能读写速度，但是 不需要严格事务约束，能够被持久化保存的应用场景，例如memcachedb被应用在新浪博客上面。第五推荐的是Leveldb。这是一个Google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能，主要归功于它的良好的设计，特别是LSM算法。LevelDB是单进程的服务，性能非常之高，在一台4个Q6600的CPU机器上，每秒钟写数据超过40w，而随机读的性能每秒钟超过10w。XML数据库的优势XML数据库是一种支持对XML格式文档进行存储和查询等操作的数据管理系统。在系统中，开发人员可以对数据库中的XML文档进行查询、导出和指定格式的序列化。目前XML数据库有三种类型：XMLEnabledDatabase(XEDB)，即能处理XML的数据库;NativeXMLDatabase(NXD)，即纯XML数据库;HybridXMLDatabase(HXD)，即混合XML数据库。关系数据库中的第一代XML支持是切分(或分解)文档，以适应关系表格或将文档原封不动地存储为字符或二进制大对象(CLOB 或 BLOB)。这两个方法中的任一种都尝试将XML模型强制转换成关系模型。然而，这两种方法在功能和性能上都有很大的局限性。混合型模型将XML存储在类似于DOM的模型中。XML数据被格式化为缓冲数据页，以便快速导航和执行查询以及简化索引编制。在这里，首要要推荐的XML数据库是Sedna。它号称是一款原生态的XML数据库，提供了全功能的核心数据库服务，包括持久化存储、ACID事务、索引、安全、热备、UTF8等。实现了 W3C XQuery 规范，支持全文搜索以及节点级别的更新操作。第二款XML数据库是BaseX。这款数据库用来存储紧缩的XML数据，提供了高效的 XPath和XQuery的实现，同时，它还提供一个前端操作界面。盘点：开源社区那些免费的数据库软件第三款推荐的是XMLDB。这款数据库使用了关系型数据库来存储任意的XML文档，因为所采用的存储机制，所以文档的搜索速度特别快，同时执行XSL转换也相当快。XMLDB同时还提供了一个PHP的模块，可以应用在Web应用中。第四块推荐的是X-Hive/DB。它是一个为需要高级XML数据处理和存储功能的软件开发者设计的强大的专属XML数据库。X-Hive/DB Java API包含存储、查询、检索、转换和发表XML数据的方法。与传统关系型数据库相比，XML数据库具有以下优势：第一，XML数据库能够对半结构化数据进行有效的存取和管理。如网页内容就是一种半结构化数据，而传统的关系数据库对于类似网页内容这类半结构化数据无法进行有效的管理。第二，提供对标签和路径的操作。传统数据库语言允许对数据元素的值进行操作，不能对元素名称操作，半结构化数据库提供了对标签名称的操作，还包括了对路径的操作。第三，当数据本身具有层次特征时，由于XML数据格式能够清晰表达数据的层次特征，因此XML数据库便于对层次化的数据进行操作。XML数据库适合管理复杂数据结构的数据集，如果己经以XML格式存储信息，则XML数据库利于文档存储和检索;可以用方便实用的方式检索文档，并能够提供高质量的全文搜索引擎。另外XML数据库能够存储和查询异种的文档结构，提供对异种信息存取的支持。

⑼ 如何建立无限容量的云盘和网盘

建立无限容量的云盘或网盘是不可能的，因为所有的存储设备都有其物理限制。然而，可以通过以下几种方式来扩大存储容量，使其在使用中更加方便：

• 利用多个云盘或网盘：可以使用多个不同的云盘或网盘来扩展存储空间。将文件分散存储在多个云盘或网盘上，可以避免单个存储设备的容量限制。

• 压缩祥销和归档文件：将不常用的文件压缩成一个文件，并将其存储在云盘或网盘中。谨基游这样可以节省存储空间，但使用时需要解压文件。

• 删除不必要的文件：定期清理云盘或网盘中不需要的文件，以释放空间。

• 使用网络硬盘：如果您有一个局域网，可以考虑使用锋森网络硬盘。这种存储设备连接到网络上，可以共享给多个计算机使用。

• 租用更大的云盘空间：如果您需要更大的存储空间，可以考虑租用更大的云盘空间。这样可以获得更多的存储空间，但需要支付额外的费用。

无论采用哪种方式，建议备份重要文件以防止数据丢失。