esi页面片段缓存
Ⅰ 网站哪一种框架开发出来是收费的，一年的服务费是多少
架构演变第一步：物理分离WebServer和数据库
最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了。这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易出问题。于是进入了第一步演变阶段：将应用和数据库从物理上分离，变成了两台机器，这个时候技术上没有什么新的要求，但你发现确实起到效果了，系统又恢复到以前的响应速度了，并且支撑住了更高的流量，并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。
架构演变第二步：增加页面缓存
好景不长，随着访问的人越来越多，你发现响应速度又开始变慢了，查找原因，发现是访问数据库的操作太多，导致数据连接竞争激烈，所以响应变慢。但数据库连接又不能开太多，否则数据库机器压力会很高，因此考虑采用缓存机制来减少数据库连接资源的竞争和对数据库读的压力。这个时候首先也许会选择采用squid等类似的机制来将系统中相对静态的页面（例如一两天才会有更新的页面）进行缓存（当然，也可以采用将页面静态化的方案），这样程序上可以不做修改，就能够很好的减少对WebServer的压力以及减少数据库连接资源的竞争，OK，于是开始采用squid来做相对静态的页面的缓存。
架构演变第三步：增加页面片段缓存
增加了squid做缓存后，整体系统的速度确实是提升了，WebServer的压力也开始下降了，但随着访问量的增加，发现系统又开始变的有些慢了。在尝到了squid之类的动态缓存带来的好处后，开始想能不能让现在那些动态页面里相对静态的部分也缓存起来呢，因此考虑采用类似ESI之类的页面片段缓存策略，OK，于是开始采用ESI来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。
架构演变第四步：数据缓存
在采用ESI之类的技术再次提高了系统的缓存效果后，系统的压力确实进一步降低了，但同样，随着访问量的增加，系统还是开始变慢。经过查找，可能会发现系统中存在一些重复获取数据信息的地方，像获取用户信息等，这个时候开始考虑是不是可以将这些数据信息也缓存起来呢，于是将这些数据缓存到本地内存，改变完毕后，完全符合预期，系统的响应速度又恢复了，数据库的压力也再度降低了不少。
架构演变第五步： 增加WebServer
好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver，这也是为了同时解决可用性的问题，避免单台的webserver down机的话就没法使用了，在做了这些考虑后，决定增加一台webserver，增加一台webserver时，会碰到一些问题，典型的有：
1、如何让访问分配到这两台机器上，这个时候通常会考虑的方案是Apache自带的负载均衡方案，或LVS这类的软件负载均衡方案；
2、如何保持状态信息的同步，例如用户session等，这个时候会考虑的方案有写入数据库、写入存储、cookie或同步session信息等机制等；
3、如何保持数据缓存信息的同步，例如之前缓存的用户数据等，这个时候通常会考虑的机制有缓存同步或分布式缓存；
4、如何让上传文件这些类似的功能继续正常，这个时候通常会考虑的机制是使用共享文件系统或存储等；
架构演变第六步：分库
享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢，这下怎么办呢？此时可选的方案有数据库集群和分库策略，集群方面像有些数据库支持的并不是很好，因此分库会成为比较普遍的策略，分库也就意味着要对原有程序进行修改，一通修改实现分库后，不错，目标达到了，系统恢复甚至速度比以前还快了。
架构演变第七步：分表、DAL和分布式缓存
随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作。当然，这不可避免的会需要对程序进行一些修改，也许在这个时候就会发现应用自己要关心分库分表的规则等，还是有些复杂的。于是萌生能否增加一个通用的框架来实现分库分表的数据访问，这个在ebay的架构中对应的就是DAL，这个演变的过程相对而言需要花费较长的时间。当然，也有可能这个通用的框架会等到分表做完后才开始做。同时，在这个阶段可能会发现之前的缓存同步方案出现问题，因为数据量太大，导致现在不太可能将缓存存在本地，然后同步的方式，需要采用分布式缓存方案了。于是，又是一通考察和折磨，终于是将大量的数据缓存转移到分布式缓存上了。
架构演变第八步：增加更多的WebServer
在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了。突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势 了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢。这还好办，一般来说，这个时候也会有些钱了，于是添加一些webserver服务器。
架构演变第九步：数据读写分离和廉价存储方案
突然有一天，发现这个完美的时代也要结束了，数据库的噩梦又一次出现在眼前了。由于添加的webserver太多了，导致数据库连接的资源还是不够用，而这个时候又已经分库分表了，开始分析数据库的压力状况，可能会发现数据库的读写比很高，这个时候通常会想到数据读写分离的方案。当然，这个方案要实现并不容易，另外，可能会发现一些数据存储在数据库上有些浪费，或者说过于占用数据库资源，因此在这个阶段可能会形成的架构演变是实现数据读写分离，同时编写一些更为廉价的存储方案。
架构演变第十步：进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代
经过上面这个漫长而痛苦的过程，终于是再度迎来了完美的时代，不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了。对于大型网站而言，人气的重要毋庸置疑，随着人气的越来越高，各种各样的功能需求也开始爆发性的增长。这个时候突然发现，原来部署在webserver上的那个web应用已经非常庞大 了，当多个团队都开始对其进行改动时，可真是相当的不方便，复用性也相当糟糕，基本是每个团队都做了或多或少重复的事情，而且部署和维护也是相当的麻烦。因为庞大的应用包在N台机器上复制、启动都需要耗费不少的时间，出问题的时候也不是很好查，另外一个更糟糕的状况是很有可能会出现某个应用上的bug就导 致了全站都不可用，还有其他的像调优不好操作（因为机器上部署的应用什么都要做，根本就无法进行针对性的调优）等因素，根据这样的分析，开始痛下决心，将系统根据职责进行拆分，于是一个大型的分布式应用就诞生了，通常，这个步骤需要耗费相当长的时间，因为会碰到很多的挑战：
1、拆成分布式后需要提供一个高性能、稳定的通信框架，并且需要支持多种不同的通信和远程调用方式；
2、将一个庞大的应用拆分需要耗费很长的时间，需要进行业务的整理和系统依赖关系的控制等；
3、如何运维（依赖管理、运行状况管理、错误追踪、调优、监控和报警等）好这个庞大的分布式应用。
Ⅱ 英语the cache buster option怎么翻译
the cache buster option可以翻译为“缓存清除器选项。”
重点单词：cache：英[kæʃ]美[kæʃ]
n. 隐藏处，秘窖；贮藏物，隐藏物（尤指武器）；高速缓冲存储器
v. 匿藏，隐藏（尤指武器）；把（数据）存入高速缓冲存储器；给（硬件）装备高速缓存
词形变换： 复数 caches； 第三人称单数 caches； 现在分词 cacheing或caching； 过去式 cached 去分词 cached 。
相关短语：
disk cache磁盘高速缓存 ; 磁盘快取 ; 磁盘缓存 ; 高速盘缓冲存储器
Cache Tools捕获东西 ; 该命令只有一个子菜单
wipe cache partition清除系统缓存 ; 清除缓存 ; 擦拭缓存分区 ; 清除缓存分区
Query Cache多与上面 ; 查询缓存区 ; 禁用查询缓冲
双语例句：
Thesecond .
二级缓存也能缓存查询结果。
.
既不需要支持缓存锁，也不需要支持事务。
in-memorycache.
ESI处理器实现的缓存是内存内缓存。
Ⅲ 分布式Web服务器架构
最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了，这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易出问题，于是进入了第一步演变阶段：将应用和数据库从物理上分离，变成了两台机器，这个时候技术上没有什么新的要求，但你发现确实起到效果了，系统又恢复到以前的响应速度了，并且支撑住了更高的流量，并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。
这一步架构演变对技术上的知识体系基本没有要求。
架构演变第二步：增加页面缓存
好景不长，随着访问的人越来越多，你发现响应速度又开始变慢了，查找原因，发现是访问数据库的操作太多，导致数据连接竞争激烈，所以响应变慢，但数据库连接又不能开太多，否则数据库机器压力会很高，因此考虑采用缓存机制来减少数据库连接资源的竞争和对数据库读的压力，这个时候首先也许会选择采用squid 等类似的机制来将系统中相对静态的页面（例如一两天才会有更新的页面）进行缓存（当然，也可以采用将页面静态化的方案），这样程序上可以不做修改，就能够很好的减少对webserver的压力以及减少数据库连接资源的竞争，OK，于是开始采用squid来做相对静态的页面的缓存。
前端页面缓存技术，例如squid，如想用好的话还得深入掌握下squid的实现方式以及缓存的失效算法等。
架构演变第三步：增加页面片段缓存
增加了squid做缓存后，整体系统的速度确实是提升了，webserver的压力也开始下降了，但随着访问量的增加，发现系统又开始变的有些慢了，在尝到了squid之类的动态缓存带来的好处后，开始想能不能让现在那些动态页面里相对静态的部分也缓存起来呢，因此考虑采用类似ESI之类的页面片段缓存策略，OK，于是开始采用ESI来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。
这一步涉及到了这些知识体系：
页面片段缓存技术，例如ESI等，想用好的话同样需要掌握ESI的实现方式等；
架构演变第四步：数据缓存
在采用ESI之类的技术再次提高了系统的缓存效果后，系统的压力确实进一步降低了，但同样，随着访问量的增加，系统还是开始变慢，经过查找，可能会发现系统中存在一些重复获取数据信息的地方，像获取用户信息等，这个时候开始考虑是不是可以将这些数据信息也缓存起来呢，于是将这些数据缓存到本地内存，改变完毕后，完全符合预期，系统的响应速度又恢复了，数据库的压力也再度降低了不少。
这一步涉及到了这些知识体系：
缓存技术，包括像Map数据结构、缓存算法、所选用的框架本身的实现机制等。
架构演变第五步： 增加webserver
好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver，这也是为了同时解决可用性的问题，避免单台的webserver down机的话就没法使用了，在做了这些考虑后，决定增加一台webserver，增加一台webserver时，会碰到一些问题，典型的有：
1、如何让访问分配到这两台机器上，这个时候通常会考虑的方案是Apache自带的负载均衡方案，或LVS这类的软件负载均衡方案；
2、如何保持状态信息的同步，例如用户session等，这个时候会考虑的方案有写入数据库、写入存储、cookie或同步session信息等机制等；
3、如何保持数据缓存信息的同步，例如之前缓存的用户数据等，这个时候通常会考虑的机制有缓存同步或分布式缓存；
4、如何让上传文件这些类似的功能继续正常，这个时候通常会考虑的机制是使用共享文件系统或存储等；
在解决了这些问题后，终于是把webserver增加为了两台，系统终于是又恢复到了以往的速度。
这一步涉及到了这些知识体系：
负载均衡技术（包括但不限于硬件负载均衡、软件负载均衡、负载算法、linux转发协议、所选用的技术的实现细节等）、主备技术（包括但不限于 ARP欺骗、linux heart-beat等）、状态信息或缓存同步技术（包括但不限于Cookie技术、UDP协议、状态信息广播、所选用的缓存同步技术的实现细节等）、共享文件技术（包括但不限于NFS等）、存储技术（包括但不限于存储设备等）。
架构演变第六步：分库
享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢，这下怎么办呢，此时可选的方案有数据库集群和分库策略，集群方面像有些数据库支持的并不是很好，因此分库会成为比较普遍的策略，分库也就意味着要对原有程序进行修改，一通修改实现分库后，不错，目标达到了，系统恢复甚至速度比以前还快了。
这一步涉及到了这些知识体系：
这一步更多的是需要从业务上做合理的划分，以实现分库，具体技术细节上没有其他的要求；
但同时随着数据量的增大和分库的进行，在数据库的设计、调优以及维护上需要做的更好，因此对这些方面的技术还是提出了很高的要求的。
架构演变第七步：分表、DAL和分布式缓存
随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作，当然，这不可避免的会需要对程序进行一些修改，也许在这个时候就会发现应用自己要关心分库分表的规则等，还是有些复杂的，于是萌生能否增加一个通用的框架来实现分库分表的数据访问，这个在ebay的架构中对应的就是DAL，这个演变的过程相对而言需要花费较长的时间，当然，也有可能这个通用的框架会等到分表做完后才开始做，同时，在这个阶段可能会发现之前的缓存同步方案出现问题，因为数据量太大，导致现在不太可能将缓存存在本地，然后同步的方式，需要采用分布式缓存方案了，于是，又是一通考察和折磨，终于是将大量的数据缓存转移到分布式缓存上了。
这一步涉及到了这些知识体系：
分表更多的同样是业务上的划分，技术上涉及到的会有动态hash算法、consistent hash算法等；
DAL涉及到比较多的复杂技术，例如数据库连接的管理（超时、异常）、数据库操作的控制（超时、异常）、分库分表规则的封装等；
架构演变第八步：增加更多的webserver
在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢，这还好办，一般来说，这个时候也会有些钱了，于是添加一些webserver服务器，在这个添加 webserver服务器的过程，有可能会出现几种挑战：
1、Apache的软负载或LVS软负载等无法承担巨大的web访问量（请求连接数、网络流量等）的调度了，这个时候如果经费允许的话，会采取的方案是购买硬件负载，例如F5、Netsclar、Athelon之类的，如经费不允许的话，会采取的方案是将应用从逻辑上做一定的分类，然后分散到不同的软负载集群中；
2、原有的一些状态信息同步、文件共享等方案可能会出现瓶颈，需要进行改进，也许这个时候会根据情况编写符合网站业务需求的分布式文件系统等；
在做完这些工作后，开始进入一个看似完美的无限伸缩的时代，当网站流量增加时，应对的解决方案就是不断的添加webserver。
这一步涉及到了这些知识体系：
到了这一步，随着机器数的不断增长、数据量的不断增长和对系统可用性的要求越来越高，这个时候要求对所采用的技术都要有更为深入的理解，并需要根据网站的需求来做更加定制性质的产品。
架构演变第九步：数据读写分离和廉价存储方案
突然有一天，发现这个完美的时代也要结束了，数据库的噩梦又一次出现在眼前了，由于添加的webserver太多了，导致数据库连接的资源还是不够用，而这个时候又已经分库分表了，开始分析数据库的压力状况，可能会发现数据库的读写比很高，这个时候通常会想到数据读写分离的方案，当然，这个方案要实现并不容易，另外，可能会发现一些数据存储在数据库上有些浪费，或者说过于占用数据库资源，因此在这个阶段可能会形成的架构演变是实现数据读写分离，同时编写一些更为廉价的存储方案，例如BigTable这种。
这一步涉及到了这些知识体系：
数据读写分离要求对数据库的复制、standby等策略有深入的掌握和理解，同时会要求具备自行实现的技术；
廉价存储方案要求对OS的文件存储有深入的掌握和理解，同时要求对采用的语言在文件这块的实现有深入的掌握。
架构演变第十步：进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代
经过上面这个漫长而痛苦的过程，终于是再度迎来了完美的时代，不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了，对于大型网站而言，人气的重要毋庸置疑，随着人气的越来越高，各种各样的功能需求也开始爆发性的增长，这个时候突然发现，原来部署在webserver上的那个web应用已经非常庞大了，当多个团队都开始对其进行改动时，可真是相当的不方便，复用性也相当糟糕，基本是每个团队都做了或多或少重复的事情，而且部署和维护也是相当的麻烦，因为庞大的应用包在N台机器上复制、启动都需要耗费不少的时间，出问题的时候也不是很好查，另外一个更糟糕的状况是很有可能会出现某个应用上的bug就导致了全站都不可用，还有其他的像调优不好操作（因为机器上部署的应用什么都要做，根本就无法进行针对性的调优）等因素，根据这样的分析，开始痛下决心，将系统根据职责进行拆分，于是一个大型的分布式应用就诞生了，通常，这个步骤需要耗费相当长的时间，因为会碰到很多的挑战：
1、拆成分布式后需要提供一个高性能、稳定的通信框架，并且需要支持多种不同的通信和远程调用方式；
2、将一个庞大的应用拆分需要耗费很长的时间，需要进行业务的整理和系统依赖关系的控制等；
3、如何运维（依赖管理、运行状况管理、错误追踪、调优、监控和报警等）好这个庞大的分布式应用。
经过这一步，差不多系统的架构进入相对稳定的阶段，同时也能开始采用大量的廉价机器来支撑着巨大的访问量和数据量，结合这套架构以及这么多次演变过程吸取的经验来采用其他各种各样的方法来支撑着越来越高的访问量。
这一步涉及到了这些知识体系：
这一步涉及的知识体系非常的多，要求对通信、远程调用、消息机制等有深入的理解和掌握，要求的都是从理论、硬件级、操作系统级以及所采用的语言的实现都有清楚的理解。
运维这块涉及的知识体系也非常的多，多数情况下需要掌握分布式并行计算、报表、监控技术以及规则策略等等。
说起来确实不怎么费力，整个网站架构的经典演变过程都和上面比较的类似，当然，每步采取的方案，演变的步骤有可能有不同，另外，由于网站的业务不同，会有不同的专业技术的需求，这篇blog更多的是从架构的角度来讲解演变的过程，当然，其中还有很多的技术也未在此提及，像数据库集群、数据挖掘、搜索等，但在真实的演变过程中还会借助像提升硬件配置、网络环境、改造操作系统、CDN镜像等来支撑更大的流量，因此在真实的发展过程中还会有很多的不同，另外一个大型网站要做到的远远不仅仅上面这些，还有像安全、运维、运营、服务、存储等，要做好一个大型的网站真的很不容易
一、全页面静态化缓存也就是将页面全部生成html静态页面，用户访问时直接访问的静态页面，而不会去走php服务器解析的流程。
此种方式，在CMS系统中比较常见，比如dedecms；一种比较常用的实现方式是用输出缓存：Ob_start()******要运行的代码*******$content=Ob_get_contents();****将缓存内容写入html文件*****Ob_end_clean();二、数据缓存顾名思义，就是缓存数据的一种方式；比如，商城中的某个商品信息，当用商品id去请求时，就会得出包括店铺信息、商品信息等数据，此时就可以将这些数据缓存到一个php文件中，文件名包含商品id来建一个唯一标示；下一次有人想查看这个商品时，首先就直接调这个文件里面的信息，而不用再去数据库查询；其实缓存文件中缓存的就是一个php数组之类；Ecmall商城系统里面就用了这种方式；三、查询缓存其实这跟数据缓存是一个思路，就是根据查询语句来缓存；将查询得到的数据缓存在一个文件中，下次遇到相同的查询时，就直接先从这个文件里面调数据，不会再去查数据库；但此处的缓存文件名可能就需要以查询语句为基点来建立唯一标示；按时间变更进行缓存就是对于缓存文件您需要设一个有效时间，在这个有效时间内，相同的访问才会先取缓存文件的内容，但是超过设定的缓存时间，就需要重新从数据库中获取数据，并生产最新的缓存文件；比如，我将我们商城的首页就是设置2个小时更新一次。
四、页面部分缓存该种方式，是将一个页面中不经常变的部分进行静态缓存，而经常变化的块不缓存，最后组装在一起显示；可以使用类似于ob_get_contents的方式实现，也可以利用类似ESI之类的页面片段缓存策略，使其用来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。
该种方式可以用于如商城中的商品页；五、Opcode缓存首先php代码被解析为Tokens，然后再编译为Opcode码，最后执行Opcode码，返回结果；所以，对于相同的php文件，第一次运行时可以缓存其Opcode码，下次再执行这个页面时，直接会去找到缓存下的opcode码，直接执行最后一步，而不再需要中间的步骤了。
比较知名的是XCache、TurckMMCache、PHPAccelerator等。
六、按内容变更进行缓存这个也并非独立的缓存技术，需结合着用；就是当数据库内容被修改时，即刻更新缓存文件；比如，一个人流量很大的商城，商品很多，商品表必然比较大，这表的压力也比较重；我们就可以对商品显示页进行页面缓存；当商家在后台修改这个商品的信息时，点击保存，我们同时就更新缓存文件；那么，买家访问这个商品信息时，实际问的是一个静态页面，而不需要再去访问数据库；试想，如果对商品页不缓存，那么每次访问一个商品就要去数据库查一次，如果有10万人在线浏览商品，那服务器压力就大了；七、内存式缓存提到这个，可能大家想到的首先就是Memcached；memcached是高性能的分布式内存缓存服务器。
一般的使用目的是，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。
它就是将需要缓存的信息，缓存到系统内存中，需要获取信息时，直接到内存中取；比较常用的方式就是key_>value方式；connect($memcachehost,$memcacheport)ordie("Couldnotconnect");$memcache->set('key','缓存的内容');$get=$memcache->get($key);//获取信息?>八、apache缓存模块apache安装完以后，是不允许被cache的。
山西IT培训http://www.kmbdqn.cn/认为如果外接了cache或squid服务器要求进行web加速的话，就需要在htttpd.conf里进行设置，当然前提是在安装apache的时候要激活mod_cache的模块。
Ⅳ 欧姆龙esi文件位置
1、打开文件，依次点击左上角文件--选项。
2、选择“文件位置”即可在页面查看到该文件的所在位置。
Ⅵ ESI基本科学指标数据库的简介
基本科学指标数据库ESI(Essential Science Indicators)
ESI是由世界上着名的学术信息出版机构美国科技信息所(ISI)于2001年推出的一项文献评价分析工具。这是一个基于 SCI(Science Citation Index Expanded，科学引文索引)和SSCI(Social Sciences Citation Index，社会科学引文索引)所收录的全球11000多种学术期刊的1000多万条文献记录而建立的计量分析数据库。提供与ISI Web of Knowledge、ISI Document Solution和Science Watch的链接。
ESI由引文排位(Citation Rankings)、高被引论文(Most Cited Papers)、引文分析(Citation Analysis)和评论报道(Commentary)4部分组成。高被引论文是指在某个统计时间区间内被频繁引用，引用次数位居同领域其列的论文。《信息科技论文：写作、发表与高被引》一书对高被引问题有专门论述。数据库以引文分析为基础，针对22个专业领域，通过计算论文数、引文数、篇均被引频次(Average Citations Per Paper)和单篇年均被引频次(Averages)、平均年份(Mean Year)、标准共引阈值(Normalized Co-citation)、引文阈值等指标，从各个角度对各国科研水平、期刊的声誉和影响力，以及科研机构和科学家的学术水平进行全面衡量，并对当前正在深入研究和有突破性进展的科学领域进行直观反映。
通过该数据库，用户不仅可以了解在各研究领域中最领先的国家、期刊、科学家、论文和研究机构，识别科学和社会科学领域的重要趋势与方向，还能够确定具体研究领域内的研究成果及其影响，评估潜在的雇员、合作者、和竞争对手，并对彼此的研究业绩和竞争能力进行评估，从而具备更深层次的战略竞争情报意义。除提供具体数据图表以外，ESI还为用户提供了简要的数据分析指导，并为所有图表提供解释性的链接页面。
Ⅶ esi是什么仪器啊
ESI是一种数据缓冲/缓存服务器
Ⅷ 请问 DMI 和 ESI 有什么不同
信息技术术语DMI(桌面管理接口)
DMI是一种类似于SNMP的管理策略。DMI标准是由桌面管理任务组（Desktop Management Task Force,DMTF）开发。尽管DMI与SNMP协议完全无关，但两者之间存在很多相似之处：
1.DMI客户端 类似于SNMP管理工作站；
2.DMI服务提供程序 类似于SNMP代理，但必须在每个远程DMI设备上运行；
3.DMI MIF（Management Information Format）文件类似于SNMP MIB文件，定义了由服务提供程序（事件）提供的或由客户端请求（get/set）的管理信息。
4.DMI事件类似于SNMP Trap。
如果管理工作站在windows nt/2k os下运行nnm，则在发现轮询期间，nnm会订阅从所有运行DMI2.0的被管系统接受DMI事件。nnm的ovcapsd服务（后台进程）接受所有 DMI事件，并依据桌面管理任务组指定的DMI-SNMP的标准映射将其转换为SNMP trap。转换后得到的SNMP消息将被发送到NNM报警浏览器。
ESI (End System Identifier)
ATM地址格式中，ESI(End System Identifier)字段为48位的MAC地址，这样可以支持LAN设备。
电喷雾电离（electrospray ionization, ESI ） 一种电解离大分子蛋白的方法
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ESI (Edge Side Includes)
数据缓冲服务器将网页部分缓冲的技术及服务。由Oracle公司和Akamai Technologies公司制定规格，Akamai公司提供对应的信息传送的服务。
以往的数据缓冲服务器和信息传送服务以页为单位制作,复制到数据缓冲服务器中，由于其对应要求而进行传送,所以向网络软件等根据用户的输入,内容会动态地转变的网页传送信息的时候,就很难得到高效率。
由于在ESI中是部分地缓冲网页，使用基于XML的标记语言，指示想要缓冲的页面部分。由此，页面内分为动态地变更的部分和静态的不变更的部分(网站内的共通菜单等)，只将静态的部分有效地发送到服务器中。
Ⅸ 怎么知道期刊被esi收录了
因为WOS的更新和ESI的更新并不同步，而是有一定滞后，那么在最新的ESI发布之后，如何第一时间知道自己的论文是否已经是高被引，而不用等WOS更新？
如果你的论文已经是高被引了，会第一时间出现在上图的列表中，而不用再等WoS的更新。
在上述第二步中，也可以选择作者、期刊等进行检索。、
祝您的论文早日成为高被引！
Ⅹ ESI的介绍
ESI是一种数据缓冲/缓存服务器，它提供将Web网页的部分（这里指页面的片段）进行缓冲/缓存的技术及服务。