첨탑 프로젝트:상업용 데이터베이스
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데이터베이스는 거꾸로 된 색인과 부울 용어,자르기,복잡한 제한,설명자,필터,순위 등을 포함한 다양한 검색 기술을 기반으로하는 복잡한 구조입니다. 확실히이 기술은(예술의 상태에 대한 로이터 비즈니스 브리핑 봐)사용하기 쉽게되고 있지만 배울 여전히 많이있다. 경험있는 수색자는 초심자 보다는 멀리 더 나은 결과를 찾아낼 것이다. 그러나 참여하지 않은 검색자는 가격과 언어 모두에서 핸디캡을 가지고 있습니다. 때로는 데이터베이스를 검색하는 데 도움을받는 것이 현명합니다. 때때로 그것은 이지 않는다.
상용 데이터베이스 산업은 인터넷을 선호하는 배달 수단으로 사용하기 위해 변화하고 있습니다. 상당한 변화도오고있다-정보의 가격에 적어도 공중제비.
또 다른 변화는 전체 텍스트 데이터베이스로의 이동입니다. 일부 데이터베이스는 서지 정보 만 포함하고 많은 데이터베이스는 초록을 제공하지만 일부 데이터베이스는 전체 텍스트를 포함합니다. 이것은 전체 텍스트 데이터베이스가 매우 편리하기 때문에 당신을 깊이 좌절시킬 것입니다.
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데이터베이스 연구는 매우 어렵고 번거롭습니다. 그들은 마음을 도전하고,인터넷을 검색하는 간단한 기술을 훨씬 뛰어 넘고,매 순간이 비싸기 때문에 많은 압력이 추가됩니다.
그러나 데이터베이스 연구는 다른 것과 같은 기술입니다. 사용량이 적은 시간(아침은 좋다)에 너의 현지 연구 대학의 데이타베이스에 실행하거든 디스크 롬 버전을 사용하여-자유로운과 분 아니다 2$무언가에 배우십시요.
데이터베이스는 웹(유머 의도)과 같이 더 논리적이고 이해할 수있는 전면을 제시하기보다는 데이터베이스가 우리가 처리해야 할 혼란을 행복하게 전달한다는 것을 의미합니다. 이 문자는 또한 데이터베이스의 윤곽을 흐리게 만들었습니다. 가장 큰 작은 데이타베이스는 작은 책 및 전화번호부의 단순하게 소화한 버전,수시로 페이지 50 센트에 너에게 이용할 수 있게 했다 이다. 당연히,큰 데이타베이스는 상상하기 다만 단단하다,기술하는 것은 말할것도 없고. 단어 검색 가능한 라이브러리? 세계 지식 스냅 샷? 상업 정보 마케팅 회사는 더 나아가 유사한 데이터베이스를 경이로운 힘으로 대규모 다중 데이터베이스 주제 검색으로 그룹화합니다.
수많은 데이터베이스
주요 어려움은 현재 존재하는 데이터베이스의 수에서 비롯됩니다. 이 산업의 크기에 대한 느낌을 얻으려면,큰 라이브러리에 의해 중지 및 데이터베이스의 강풍 디렉토리를 요청 볼륨 1:글로벌 데이터베이스의 부분적으로 최종 목록. 절대 숫자는 당신을 놀라게 할 것입니다. 이것은 또한 우리 중 일부는 인터넷 개발에 대해 너무 흥분하는 이유를 설명합니다. 기존 데이터베이스를 더 쉽게 사용할 수있게 만드는 것만으로도 우리 사회를 변화시킬 것입니다. 정보화 시대는 이제 막 시작되었습니다.
데이터베이스 품질
모든 연구는 손에 자원에 의해 유도된다. 그들은 손에 거의 자원을 가지고 있기 때문에 대부분의 아마추어 연구자들은 고통(또는 그들이 생각). 연구는 또한 예산,시간 및 아마도 기술에 의해 안내됩니다. 연구 데이터베이스를 선택할 때 세 가지 추가 요소를 인식하십시오:
적용 범위
호주,영국 및 미국 자원에 대한 연구가 가장 쉽습니다. 이것은 불행한 또는 작은 결과의 수 있지만 고려를 부담 않습니다. 많은 큰 데이타베이스는 정보의 그들의 범위때문에 또한 크다 단. 6000 잡지 또는 600 비즈니스 잡지를 검색하는 것이 더 좋습니다. 연구 주제에 따라 다릅니다.확정
확정 범위를 주장 할 수있는 많은 데이터베이스가 있지만 보유해야 할 더 많은 데이터베이스가 있습니다. 다만 인터넷 같이,연구원은 해결책에 얻기 위하여 관련된 모두를,충분히 볼 것으로 예상되지 않는다.크기
글로벌 텍스트 라인은 놀라운 크기의 데이터베이스였으며 전 세계적으로 100 개 이상의 신문에서 텍스트를 인덱싱하여 수년 전에 도달했습니다. 호주 교육 지수(에이)교육 관련 논문 초록의 작은 책의 내용을 포함. 각 주제에는 5 년 동안 10 개의 관련 논문 만 포함될 수 있습니다. 따라서 크기는 데이터베이스 값에 연결됩니다. 글로벌 텍스트 라인을 검색하면 항상 리드를 높일 수 있습니다. 아이는하지 않습니다.
데이터베이스 선택
정보 연구의 사실적 특성에도 불구하고,입소문은 데이터베이스 선택에 대단히 중요한 것으로 보인다. 몇몇 가이드는 각종 데이타베이스의 질을 기술하고,귀중한 제안을 그러나 신제품이 나오는 때 그런 가이드는 또한 급속하게 나이 든다. 연습으로 거친 이해가 나타날 수 있습니다. 우리의 조언은 다른 기사에 나타납니다.
