随着信息化的社会高速发展，万维网极大地改变了我们传统的计算和共享信息的方式，当今的网络主要通过超链接方式相互关联，这种方式有利于人们更好地理解、利用资源，但机器是无法直接理解的。现在的万维网都称作语义网，W3C定义语义网是一个为共享数据、信息等资源提供框架的平台，其主要目的就是创造一个数据相互关联的网络。而关联数据是共享网络上结构化数据的最好方法，为了实现数据网络，语义网需要标准格式的可用数据，但是大量的数据都是html形式储存在Web上，其中包含有很多高质量的关系型数据。
 
      在很多领域，如医疗健康，生物科技和金融等都是以表格、表单，CSV和数据集的形式存储数据，因此可以将表格看作这些信息和知识的数据集，并且充分利用起来丰富我们的知识库。虽然人工可以将这些原始数据转换为结构化形式的数据，但那十分耗时而且相当困难。
 
      由于很多在电子表格或数据库中的开放数据是由结构化的表格编码及发布的，而现今由这些数据生成语义网模型的方法需要人工介入来创建关系，并经常无法与关联数据很好匹配。至今许多支持对文本内容浏览和搜索的模型根本无法适应现今信息化社会的要求，因此需要一种新的机器自动处理模型来替代现有的查询系统，使信息查询、 处理结果更加可靠准确。为了更好地解决这些问题，我们需要开发一种自动将表格文档转换为结构化形式数据的机制。我们首先给表格中每个列头从合适的本体中找到一个类标签，接着将每个单元值链接到关联数据云中的合适的实体，然后通过给表格添加注释并且从中挖掘出潜在的关系给表格添加语义，进而开发一个能够自动关联、集合、查询表格的单独元数据分析系统。这将会大大有利于通过现有的原始数据集来产生高质量的关联数据，从而更加有助于企业、图书馆和政府等机构知识库的资源发现和提高信息查询的效率。
 

 

 
Java基本数据类型和引用数据类型的区别
 
基本数据类型
基类特点
基类存储原理
  
  
引用数据类型
引类特点
引类存储原理
  
  
区别
联系

 
基本数据类型
 
byte  short  int  long  float  double  char  boolean （详细属性请自行百度）
 
基类特点
 
	简单数据类型是不能简化的、内置的数据类型、由编程语言本身定义，它表示了真实的数字、字符和整数
 
基类存储原理
 
	所有的简单数据类型不存在“引用”的概念，基本数据类型都是直接存储在内存中的内存
栈上的，数据本身的值就是存储在栈空间里面，而Java语言里面八种数据类型是这种
存储模型
 
引用数据类型
 
String 等 自定义数据类型
 
引类特点
 
	Java语言本身不支持C++中的结构（struct）或联合（union）数据类型，它的复合
数据类型一般都是通过类或接口进行构造，类提供了捆绑数据和方法的方式，同时
可以针对程序外部进行信息隐藏。
 
引类存储原理
 
		引用类型继承于Object类（也是引用类型）都是按照Java里面存储对象的内存
 模型来进行数据存储的，使用Java内存堆和内存栈来进行这种类型的数据存储，简单
地讲，“引用”是存储在有序的内存栈上的，而对象本身的值存储在内存堆上的；
 
区别
 
区别主要在于基本数据类型是分配在栈上的，而引用类型是分配在堆上的
（需要java中的栈、堆概念）
 
联系
 
	不论是基本数据类型还是引用类型，他们都会先在栈中分配一块内存，对于基本类型
来说，这块区域包含的是基本类型的内容；而对于对象类型来说，这块区域包含的是
指向真正内容的指针，真正的内容被手动的分配在堆上。
 
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第 2 章　关联数据的存储选择
 
 
图数据库
我们生活在互联的世界中。为了发展进步，我们需要理解并影响所处的网络。
 
 
如今的技术是如何处理关联数据的呢？本章关注于关系型数据库和聚合NoSQL存储如何管理图和关联数据，并比较这些数据库或存储与图数据库在处理图和关联数据方面的性能。对NoSQL有兴趣的读者可以深入阅读附录中描述的4种主流NoSQL数据库。
 
 
本文仅用于学习和交流目的，不代表异步社区观点。非商业转载请注明作译者、出处，并保留本文的原始链接。
 

      我们生活在互联的世界中。为了发展进步，我们需要理解并影响所处的网络。
 
2.1 关系型数据库缺少联系
 
     数十年来，开发者试图使用关系型数据库处理关联的、半结构化的数据集。关系型数据库设计之初是为了处理纸质表格以及表格化结构---有些方面关系型数据库做得非常好---它们试图对这种实际中的特殊联系进行建模。然而讽刺的是，关系型数据库在处理联系上做得却并不好。
 
     下图展示了一个以客户为中心的、事务型应用程序存储顾客订单的关系模式。
 

 
 
     这种模式的设计对该应用程序产生了很大影响，使有些查询非常简单，而有些异常困难。
 
 
表连接增加了偶发复杂性，使得业务数据与外键元数据混杂起来。
外键约束增加了额外的开发与维护成本，而目的仅仅是为了让数据库工作。
带有空值列的稀疏表在代码中需要额外检查，尽管模式本身提供了相关支持。
仅因为想查看客户买了什么就需要好几个昂贵的连接。
反向查询代价更高。查询”某个客户买了哪些商品？“比查询”有哪些客户买了某个商品？“的代价相对要低，而这是推荐系统的基础。对于这样的需求，可以引入索引，然而即使引入索引，随着递归程度的增加，诸如”有哪些买这个商品的客户也买了那个商品？“这样的递归问题的查询代价变得异常高昂。
 
 

 
 
2.2 NoSQL数据库也缺少联系
 
    大多数NoSQL数据库---无论是键值数据库、文档数据库，还是基于列的数据库---存储的都是无关联的文档/值/列，因此很难将它们用于关联数据和图。
 
    对于这些数据库来说，一种广为认知的添加联系的策略是在某个聚合数据中嵌入另一个聚合数据标识符，即添加外键。然而这需要在应用层连接聚合数据，其代价极速增加。
 

 
 
     这种方案还有另一个弱点。由于没有反向指针（外部聚合引用的指针当然不是自反的），数据库丧失了运行其他有趣的查询的能力。比如上图，想要知道是谁买了某种商品就是一个代价高昂的操作。想要回答这类问题，还要暴力的获得。
 
2.3 图数据库拥抱联系
 
    作为用户，我们推断实体之间的语义相关性，但数据模型与数据库本身却忽视了这些关联。为了弥补这一点，我们的应用程序必须着手创建一个扁平的、无连接的数据之外的网络，然后再处理那些由反规范化存储导致的缓慢查询和延迟写入。
 

 
 

 
 
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