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在中国我们如何收集数据？全球数据收集大教程

另外，还有许多收费网站提供较为详实的中国宏观经济数据，比如中国资讯行数据库http://www.bjinfobank.com/、中国经济信息网 http://www.cei.gov.cn等。 至于若干国家长期的统计数据，两个不可多得的数据来源是，Heston-Summers数据库和Madison数据库。 由日本信息网络提供。 http://www.jinjapan.org/stat/ 世界统计表格 由世界银行出版，提供了世界各国经济、社会数据指标集。 http://www.streeteye.com/index/gov.html 中国产业经济信息网 产业经济的相关数据，部分内容可试用 http://www.cinic.org.cn/ 中国导航网 http://www.chinaguiding.cn 中国经济信息网数据库 中国经济统计、行业、地区经济、企业等数据库 http://www.cei.gov.cn/default.aspx?

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【Django | 开发】 面试招聘信息网站（为已有数据库生成管理后台）

推荐一款找工作神器网站: 宝藏网站 |笔试题库|面试经验|实习招聘内推| 该文章收录专栏 ✨—【Django | 项目开发】从入门到上线 专栏—✨ 1）目标 2) 生产表 创建新的项目并注册到项目中 配置数据库 生成应用（不生产表没地方生成） 如果是sqlite数据库，则需要复制需要管理项目的数据库到创建的项目（如果是mysql，则需要在setting和__init__文件进行配置数据库） 这里是生成了全部的表 python manage.py startapp candidates # 创建应用 python manage.py inspectdb > candidates\models.py # 已有数据库生成表 删除不需要维护的模型表，并将外键为AuthUser更改为User，如果一个模型有多个外键，则需要并对其添加related_name 区分 ---- 注意点一： （这里的managed = False 是指不与数据库里面的结构保持一致 ，可以直接登录） 5） mysql 如果是mysql 数据库的话，我们在setting.py直接配置对应的数据库即可，二者会自动同步，此时可以直接修改管理数据，sqlite轻量级数据库 一个数据库是一个文件

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    为帮助各类数据库从业者，提升云原生数据库专业技能、加速业务交付能力和个人从业竞争力，腾讯产业互联网学堂联合腾讯云数据库团推出TDSQL-C MySQL 数据库开发者限时免费认证。适于开发工程师、运维工程师、架构师、测试工程师、项目经理、产品经理、数据库爱好者等。

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    还在为找数据而发愁吗？看完这篇你应该再也不会了

    其中，“中国经济数据库”收编了300,000多条时间序列数据，数据内容涵盖宏观经济数据、行业经济数据和地区经济数据。 ? 2.5 搜数网 http://www.soshoo.com/ 拥有海量的统计资料，数量高达7,874本，同时涵盖了1,761,009张统计表格和364,580,480个统计数据，汇集了中国资讯行自92 年以来收集的所有统计和调查数据。 2.6 中国统计信息网 http://www.tjcn.org/ 国家统计局官网，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻 、主要统计指标排行等为辅助的多元化统计信息资料库，目前在线资料已达上万份。

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    PostgreSql 数据库统计信息 why when what

    统计信息，没有数据是没有的，但统计信息怎么收集，标准是什么，怎么使用，就值得去看看了。 要说统计信息，首先说一个表 pg_statistic ，这个表本身是存储数据库的状态信息，其中信息通过analyze 命令来获得，并存在在这个表里面，并且这个表被用于查询计划中。 这时一定有人会问， 1 怎么收集统计信息 2 统计信息怎么能更精确 3 是否可以差异化来做，避免对所有表进行统计信息 1 一般来说收集表的统计信息，使用的命令 analyze 来进行，对大表，ANALYZE 而analyze 如果不指定表名，则针对当前数据库的所有表，分区表，继承表，物化视图等。所以建议如果没有特殊的需求，还是给出表名，有针对的进行手动的统计数据更新。 ? 2 - 3 统计信息上面说了，是对表的内容进行随机抽样，而如何让一个表的统计信息更准确，则需要针对你的需要，来调整某个表，可能有人想，都调整了不行吗，这里会牵扯两个问题 1 是否有必要 ，一个基础表，你要那么详尽的统计信息

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    数据库PostrageSQL-统计收集器

    pg_stat_database视图将为集簇中的每一个数据库包含有一行，每一行显示数据库范围的统计信息。 Table 28.12. pg_stat_database_conflicts视图 ? pg_stat_database_conflicts视图为每一个 数据库包含一行，用来显示数据库范围内由于与后备服务器上的恢复过程 冲突而被取消的查询的统计信息。 pg_stat_all_indexes视图将为当前数据库中的每个索引包含一行，该行显示关于对该索引访问的统计信息。 针对每一个数据库统计信息的访问函数把一个数据库 OID 作为参数来标识要报告哪个数据库。而针对每个表和每个索引的函数要求表或索引 OID。针对每个函数统计信息的函数用一个函数 OID。 注意只有在当前数据库中的表、索引和函数才能被这些函数看到。 与统计收集相关的额外函数被列举在Table 28.19中。 Table 28.19. 额外统计函数 ?

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    Oracle 10g收集数据库统计信息

    1.需求概述 2.实施步骤 3.回退方案 1.需求概述 某数据库由于整体统计信息不准确，多次出现部分业务SQL选错执行计划，从而导致性能下降影响到最终用户体验，目前通过SQL_PROFILE绑定执行计划临时解决 Oracle优化器（CBO）依赖数据库统计信息来计算目标SQL各种可能的执行路径的成本，并从中选择一条成本值最小的执行路径来作为目标SQL的执行计划。 如果统计信息不准确甚至是错误，会导致优化器选择错误SQL执行计划的概率大大增加。 目前计划对该数据库统计信息进行重新收集，因为生产环境的复杂性，不排除重新收集正确的统计信息后，整体性能反而下降的情况。 2.实施步骤 **2.1备份当前数据库统计信息** 备份当前数据库的统计信息，建议备份后再导出一份留存： --备份当前数据库的统计信息： begin DBMS_STATS.CREATE_STAT_TABLE 收集数据库的统计信息，需要在业务闲时操作： --开启计时 set timing on --开始收集全库统计信息 begin dbms_stats.gather_database_stats( ESTIMATE_PERCENT

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    新视野 | 新基建的内涵与模式

    2020年，国家发改委进一步明确了新型基础设施的定义及范围，指出新基建“是以新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系 比如，我们当前的新基建，就是相较于20年前中国经济的新基建——“铁公基”而言的。 从外部环境来看，新冠肺炎疫情推动全球产业链供应链产生巨变，布局未来基础设施正当其时；从内部环境来看，中国经济体量超过110万亿元人民币，拥有全球最大的消费市场和中等收入群体，数字化发展、低碳化发展已颇具规模 2020年，全国两会首次将新基建写入《政府工作报告》，提出“加强新型基础设施建设，发展新一代信息网络，拓展5G应用，建设数据中心，增加充电桩、换电站等设施，推广新能源汽车，激发新消费需求、助力产业升级” 此外，相关部门统计结果显示，我们还完成了全国一体化大数据中心体系的总体布局，全面启动了“东数西算”工程，发布了全球首套煤矿专用高可靠5G网络，全国在建“5G+工业互联网”项目超过2000个，快递电子运单使用率超过

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    数据库PostrageSQL-运行时统计数据

    运行时统计数据 19.9.1. 查询和索引统计收集器 这些参数控制服务器范围的统计数据收集特性。当统计收集被启用时，被产生的数据可以通过pg_stat和pg_statio系统视图族访问。 track_counts (boolean) 启用在数据库活动上的统计收集。这个参数默认为打开，因为自动清理守护进程需要被收集的信息。只有超级用户可以更改这个设置。 默认值是none，它禁用函数统计跟踪。只有超级用户可以更改这个设置。 简单到足以被“内联”到调用查询中的 SQL 语言函数不会被跟踪， 而不管这个设置。 (boolean) 对每个查询，向服务器日志里输出相应模块的性能统计。 log_statement_stats报告总的语句统计，而其它的报告针每个模块的统计。log_statement_stats不能和 其它任何针对每个模块统计的选项一起启用。所有这些选项都是默认禁用的。

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    【推荐收藏】这些数据获取网站，帮你工作提质增效！

    1 公开的数据库 － 国家数据 － http://data.stats.gov.cn/index.htm ? 其中的“中国经济数据库”收编了300,000多条时间序列数据，数据内容涵盖宏观经济数据、行业经济数据和地区经济数据。 － wind（万得）－ http://www.wind.com.cn/ ? － 中国统计信息网 － http://www.tjcn.org/ ? 国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻、主要统计指标排行等。 如果觉得前面的数据源还不够，github上的大神已经为大家整理好了一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，简直是做研究和数据分析的利器。

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    推动互联网与实体经济深度融合

    当前，中国数字经济发展进入快车道，以信息网络技术加速创新与渗透融合为突出特征的新一轮工业革命正在全球范围孕育兴起，数字经济成为全球经济增长的重要驱动力。 事实上，新工业革命与我国实施制造强国战略已经形成历史性交汇，推动互联网与实体经济深度融合，做好信息化与工业化深度融合这篇大文章，努力抢占新一轮产业竞争制高点，是实现中国经济高质量发展的必由之路。 当前和未来一段时期，我们必须着眼解决深层次矛盾和问题，深化供给侧结构性改革，推动制造业与互联网深度融合，为实现制造强国、发展高质量的中国经济提供有力支撑。 要培育壮大新兴产业，推动重点领域率先突破。

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    SILVA、GREENGENES、RDP三大数据库的序列探索统计

    最近对16s的三大数据库的序列的具体序列情况挺好奇的，决定统计一下各个序列的长度分布情况，以及这些序列具体分布在哪几个V区，有助于我解决后面16So数据的问题。 1.统计序列长度分布情况 01 #获得长度列表文件 02 length_list = [] 03 with open('current_Bacteria_unaligned.fa') as f: 04 ，之前由于Silva数据库用的是不兼容的14级分类系统而没采用。 接着是greengenes数据库，这个数据库虽然序列较少，但是长度大部分集中在1300+，质量较高，就是好久没更新过了。 2.统计V区分布情况 从一个公众号得到的一张分布图是这样的， ? ? ? ? 我想确定的是序列都包含在哪个或者哪两个区。

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    这些数据获取方式，一般人不知道

    1 公开的数据库 － 国家数据 － http://data.stats.gov.cn/index.htm ? 其中的“中国经济数据库”收编了300,000多条时间序列数据，数据内容涵盖宏观经济数据、行业经济数据和地区经济数据。 － wind（万得）－ http://www.wind.com.cn/ ? － 中国统计信息网 － http://www.tjcn.org/ ? 国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，建立了以统计公报为主，统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻、主要统计指标排行等。 如果觉得前面的数据源还不够，github上的大神已经为大家整理好了一个非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源，自然科学和社会科学的覆盖都很全面，简直是做研究和数据分析的利器。

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    大家都是在哪些网站找数据？

    简介 对于统计专业的学生/学者，除了对统计理论/方法的学习之外，我们也应该有产生和获取数据的能力。而不能闭门造车，仅仅做一些理论的内容。 小编认为更应该从实际出发（数据出发），观察数据中存在的问题，进而使用一些统计理论解决问题。 上面的话主要从统计大咖们的讲座中受到启发。于是，我也开始以这种思维进行科研和学习。 当然你也可以通过其他方式获得数据，例如：国家数据[9]、世界银行公开数据[10]、中国统计信息网[11]、国家统计局[12]、世界银行[13]、WTO[14]、美国政府开放数据[15]等。 当然不同领域可能会有自己的数据库/网站等。 data.nasa.gov/browse [9] 国家数据: http://data.stats.gov.cn [10] 世界银行公开数据: http://data.worldbank.org.cn [11] 中国统计信息网

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    MySQL统计数据库所有表的数据量

    场景：mysql统计一个数据库里所有表的数据量，最近在做统计想查找一个数据库里基本所有的表数据量，数据量少的通过select count再加起来也是可以的，不过表的数据有点多，不可能一个一个地查 记得在 information_schema.tables这张表的 SELECT table_rows,table_name FROM information_schema.tables WHERE TABLE_SCHEMA = '数据库名称 ' and table_name not in ('不查询的表名称') ORDER BY table_rows DESC; 要统计的，加上sum函数就可以 SELECT sum(table_rows ) FROM information_schema.tables WHERE TABLE_SCHEMA = '数据库名称' and table_name not in ('不查询的表名称') 大概意思是对于MyISAM才是正确的统计数据，但是对于InnoDB引擎的，可能与实际值相差 40% 到 50%，所以只是一个大概的统计 所以针对这种情况，要更改存储引擎，肯定是不太合适，因为InnoDB

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    亚信科技AntDB数据库荣获互联网周刊金i奖“2022年度产品”

    第八届)思维实验论坛由中国科学院《互联网周刊》、中国社会科学院信息化研究中心等机构联合主办，旨在总结先进经验、加快推广创新成果，评选出各行业、细分领域优秀人物、企业、品牌、产品、案例、解决方案代表，并围绕中国经济的创新与发展开展高层次 、多角度的剖析和讨论，增进政、产、学、研、用各单位的交流互通，推动中国经济高质量发展与企业家精神弘扬。 ；图片通过原生的“流式处理引擎”，从内核层面将流式计算与数据库进行融合创新，在数据进入的同时即开始数据的统计加工，满足业务实时分析、实时报表类的实时处理场景需求以及互联网+等类型的异步交易场景需求。 图片AntDB数据库团队认为，越来越多的业务场景要求数仓不断增强实时数据分析的能力，然而当前的数仓大多还处在通过预计算减少统计工作量达到“准实时”效果的阶段，还未做到“真实时”。 流式实时数仓在数据进入的同时即开始进行数据的统计加工，能够做到真正意义上的“实时”，是“准实时数仓”的进一步进阶，也是真正面向未来场景的实时数仓。

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