SQL Server查詢(xún)速度慢的原因有很，常見(jiàn)的有以下幾種：

1、沒(méi)有索引或者沒(méi)有用到索引(這是查詢(xún)慢最常見(jiàn)的問(wèn)題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷)
2、I/O吞吐量小，形成了瓶頸效應(yīng)。
3、沒(méi)有創(chuàng)建計(jì)算列導(dǎo)致查詢(xún)不優(yōu)化。
4、內(nèi)存不足
5、網(wǎng)絡(luò)速度慢
6、查詢(xún)出的數(shù)據(jù)量過(guò)大（可以采用多次查詢(xún)，其他的方法降低數(shù)據(jù)量）
7、鎖或者死鎖(這也是查詢(xún)慢最常見(jiàn)的問(wèn)題，是程序設(shè)計(jì)的缺陷)
8、sp_lock,sp_who,活動(dòng)的用戶(hù)查看,原因是讀寫(xiě)競(jìng)爭(zhēng)資源。
9、返回了不必要的行和列
10、查詢(xún)語(yǔ)句不好，沒(méi)有優(yōu)化

●可以通過(guò)以下方法來(lái)優(yōu)化查詢(xún) :

 

1、把數(shù)據(jù)、日志、索引放到不同的I/O設(shè)備上，增加讀取速度，以前可以將Tempdb應(yīng)放在RAID0上，SQL2000不在支持。數(shù)據(jù)量（尺寸）越大，提高I/O越重要.

2、縱向、橫向分割表，減少表的尺寸(sp_spaceuse)

3、升級(jí)硬件

4、根據(jù)查詢(xún)條件,建立索引,優(yōu)化索引、優(yōu)化訪(fǎng)問(wèn)方式，限制結(jié)果集的數(shù)據(jù)量。注意填充因子要適當(dāng)（最好是使用默認(rèn)值0）。索引應(yīng)該盡量小，使用字節(jié)數(shù)小的列建索引好（參照索引的創(chuàng)建）,不要對(duì)有限的幾個(gè)值的字段建單一索引如性別字段

5、提高網(wǎng)速;

6、擴(kuò)大服務(wù)器的內(nèi)存,Windows 2000和SQL server 2000能支持4-8G的內(nèi)存。

 

配 置虛擬內(nèi)存：虛擬內(nèi)存大小應(yīng)基于計(jì)算機(jī)上并發(fā)運(yùn)行的服務(wù)進(jìn)行配置。運(yùn)行 Microsoft SQL Server? 2000 時(shí)，可考慮將虛擬內(nèi)存大小設(shè)置為計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的 1.5 倍。如果另外安裝了全文檢索功能，并打算運(yùn)行 Microsoft 搜索服務(wù)以便執(zhí)行全文索引和查詢(xún)，可考慮：將虛擬內(nèi)存大小配置為至少是計(jì)算機(jī)中安裝的物理內(nèi)存的 3 倍。將 SQL Server max server memory 服務(wù)器配置選項(xiàng)配置為物理內(nèi)存的 1.5 倍（虛擬內(nèi)存大小設(shè)置的一半）。

7、增加服務(wù)器CPU個(gè)數(shù);但是必須 明白并行處理串行處理更需要資源例如內(nèi)存。使用并行還是串行程是MsSQL自動(dòng)評(píng)估選擇的。單個(gè)任務(wù)分解成多個(gè)任務(wù)，就可以在處理器上運(yùn)行。例如耽擱查詢(xún) 的排序、連接、掃描和GROUP BY字句同時(shí)執(zhí)行，SQL SERVER根據(jù)系統(tǒng)的負(fù)載情況決定最優(yōu)的并行等級(jí)，復(fù)雜的需要消耗大量的CPU的查詢(xún)最適合并行處理。但是更新操作UPDATE,INSERT， DELETE還不能并行處理。

8、如果是使用like進(jìn)行查詢(xún)的話(huà)，簡(jiǎn)單的使用index是不行的，但是全文索引，耗空間。 like ''a%'' 使用索引 like ''%a'' 不使用索引用 like ''%a%'' 查詢(xún)時(shí)，查詢(xún)耗時(shí)和字段值總長(zhǎng)度成正比,所以不能用CHAR類(lèi)型，而是VARCHAR。對(duì)于字段的值很長(zhǎng)的建全文索引。

9、DB Server 和APPLication Server 分離；OLTP和OLAP分離

10、分布式分區(qū)視圖可用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器聯(lián)合體。

 

聯(lián)合體是一組分開(kāi)管理的服務(wù)器，但它們相互協(xié)作分擔(dān)系統(tǒng)的處理負(fù)荷。這種通過(guò)分區(qū)數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器聯(lián)合體的機(jī)制能夠擴(kuò)大一組服務(wù)器，以支持大型的多層 Web 站點(diǎn)的處理需要。有關(guān)更多信息，參見(jiàn)設(shè)計(jì)聯(lián)合數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。（參照SQL幫助文件''分區(qū)視圖''）
a、在實(shí)現(xiàn)分區(qū)視圖之前，必須先水平分區(qū)表
b、 在創(chuàng)建成員表后，在每個(gè)成員服務(wù)器上定義一個(gè)分布式分區(qū)視圖，并且每個(gè)視圖具有相同的名稱(chēng)。這樣，引用分布式分區(qū)視圖名的查詢(xún)可以在任何一個(gè)成員服務(wù)器上 運(yùn)行。系統(tǒng)操作如同每個(gè)成員服務(wù)器上都有一個(gè)原始表的復(fù)本一樣，但其實(shí)每個(gè)服務(wù)器上只有一個(gè)成員表和一個(gè)分布式分區(qū)視圖。數(shù)據(jù)的位置對(duì)應(yīng)用程序是透明的。

 

11、重建索引 DBCC REINDEX ,DBCC INDEXDEFRAG,收縮數(shù)據(jù)和日志 DBCC SHRINKDB,DBCC SHRINKFILE. 設(shè)置自動(dòng)收縮日志.對(duì)于大的數(shù)據(jù)庫(kù)不要設(shè)置數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)增長(zhǎng)，它會(huì)降低服務(wù)器的性能。

 

在T-sql的寫(xiě)法上有很大的講究，下面列出常見(jiàn)的要點(diǎn)：首先，DBMS處理查詢(xún)計(jì)劃的過(guò)程是這樣的：
1、 查詢(xún)語(yǔ)句的詞法、語(yǔ)法檢查
2、 將語(yǔ)句提交給DBMS的查詢(xún)優(yōu)化器
3、 優(yōu)化器做代數(shù)優(yōu)化和存取路徑的優(yōu)化
4、 由預(yù)編譯模塊生成查詢(xún)規(guī)劃
5、 然后在合適的時(shí)間提交給系統(tǒng)處理執(zhí)行
6、 最后將執(zhí)行結(jié)果返回給用戶(hù)。

 

其次，看一下SQL SERVER的數(shù)據(jù)存放的結(jié)構(gòu)：一個(gè)頁(yè)面的大小為8K(8060)字節(jié)，8個(gè)頁(yè)面為一個(gè)盤(pán)區(qū)，按照B樹(shù)存放。

12、 Commit和rollback的區(qū)別 Rollback:回滾所有的事物。 Commit:提交當(dāng)前的事物. 沒(méi)有必要在動(dòng)態(tài)SQL里寫(xiě)事物，如果要寫(xiě)請(qǐng)寫(xiě)在外面如： begin tran exec(@s) commit trans 或者將動(dòng)態(tài)SQL 寫(xiě)成函數(shù)或者存儲(chǔ)過(guò)程。

13、在查詢(xún)Select語(yǔ)句中用Where字句限制返回的行數(shù),避免表掃描,如果返回不必要的數(shù)據(jù)，浪費(fèi)了服務(wù)器的I/O資源，加重了網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)降低性能。如果表很大，在表掃描的期間將表鎖住，禁止其他的聯(lián)接訪(fǎng)問(wèn)表,后果嚴(yán)重。

14、SQL的注釋申明對(duì)執(zhí)行沒(méi)有任何影響

15、 盡可能不使用光標(biāo)，它占用大量的資源。如果需要row-by-row地執(zhí)行，盡量采用非光標(biāo)技術(shù),如：在客戶(hù)端循環(huán)，用臨時(shí)表，Table變量，用子查 詢(xún)，用Case語(yǔ)句等等。游標(biāo)可以按照它所支持的提取選項(xiàng)進(jìn)行分類(lèi)： 只進(jìn) 必須按照從第一行到最后一行的順序提取行。FETCH NEXT 是唯一允許的提取操作,也是默認(rèn)方式。可滾動(dòng)性 可以在游標(biāo)中任何地方隨機(jī)提取任意行。游標(biāo)的技術(shù)在SQL2000下變得功能很強(qiáng)大，他的目的是支持循環(huán)。有四個(gè)并發(fā)選項(xiàng) READ_ONLY：不允許通過(guò)游標(biāo)定位更新(Update)，且在組成結(jié)果集的行中沒(méi)有鎖。 OPTIMISTIC WITH valueS:樂(lè)觀(guān)并發(fā)控制是事務(wù)控制理論的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)部分。樂(lè)觀(guān)并發(fā)控制用于這樣的情形，即在打開(kāi)游標(biāo)及更新行的間隔中，只有很小的機(jī)會(huì)讓第二個(gè)用戶(hù)更新 某一行。當(dāng)某個(gè)游標(biāo)以此選項(xiàng)打開(kāi)時(shí)，沒(méi)有鎖控制其中的行，這將有助于最大化其處理能力。如果用戶(hù)試圖修改某一行，則此行的當(dāng)前值會(huì)與最后一次提取此行時(shí)獲 取的值進(jìn)行比較。如果任何值發(fā)生改變，則服務(wù)器就會(huì)知道其他人已更新了此行，并會(huì)返回一個(gè)錯(cuò)誤。如果值是一樣的，服務(wù)器就執(zhí)行修改。 選擇這個(gè)并發(fā)選項(xiàng)OPTIMISTIC WITH ROW VERSIONING:此樂(lè)觀(guān)并發(fā)控制選項(xiàng)基于行版本控制。使用行版本控制，其中的表必須具有某種版本標(biāo)識(shí)符，服務(wù)器可用它來(lái)確定該行在讀入游標(biāo)后是否有 所更改。在 SQL Server 中，這個(gè)性能由 timestamp 數(shù)據(jù)類(lèi)型提供，它是一個(gè)二進(jìn)制數(shù)字，表示數(shù)據(jù)庫(kù)中更改的相對(duì)順序。每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)都有一個(gè)全局當(dāng)前時(shí)間戳值：@@DBTS。每次以任何方式更改帶有 timestamp 列的行時(shí)，SQL Server 先在時(shí)間戳列中存儲(chǔ)當(dāng)前的 @@DBTS 值，然后增加 @@DBTS 的值。如果某 個(gè)表具有 timestamp 列，則時(shí)間戳?xí)挥浀叫屑?jí)。服務(wù)器就可以比較某行的當(dāng)前時(shí)間戳值和上次提取時(shí)所存儲(chǔ)的時(shí)間戳值，從而確定該行是否已更新。服務(wù)器不必比較所有列的值，只需 比較 timestamp 列即可。如果應(yīng)用程序?qū)](méi)有 timestamp 列的表要求基于行版本控制的樂(lè)觀(guān)并發(fā)，則游標(biāo)默認(rèn)為基于數(shù)值的樂(lè)觀(guān)并發(fā)控制。 SCROLL LOCKS 這個(gè)選項(xiàng)實(shí)現(xiàn)悲觀(guān)并發(fā)控制。在悲觀(guān)并發(fā)控制中，在把數(shù)據(jù)庫(kù)的行讀入游標(biāo)結(jié)果集時(shí)，應(yīng)用程序?qū)⒃噲D鎖定數(shù)據(jù)庫(kù)行。在使用服務(wù)器游標(biāo)時(shí)，將行讀入游標(biāo)時(shí)會(huì)在其 上放置一個(gè)更新鎖。如果在事務(wù)內(nèi)打開(kāi)游標(biāo)，則該事務(wù)更新鎖將一直保持到事務(wù)被提交或回滾；當(dāng)提取下一行時(shí)，將除去游標(biāo)鎖。如果在事務(wù)外打開(kāi)游標(biāo)，則提取下 一行時(shí)，鎖就被丟棄。因此，每當(dāng)用戶(hù)需要完全的悲觀(guān)并發(fā)控制時(shí)，游標(biāo)都應(yīng)在事務(wù)內(nèi)打開(kāi)。更新鎖將阻止任何其它任務(wù)獲取更新鎖或排它鎖，從而阻止其它任務(wù)更 新該行。然而，更新鎖并不阻止共享鎖，所以它不會(huì)阻止其它任務(wù)讀取行，除非第二個(gè)任務(wù)也在要求帶更新鎖的讀取。滾動(dòng)鎖根據(jù)在游標(biāo)定義的 SELECT 語(yǔ)句中指定的鎖提示，這些游標(biāo)并發(fā)選項(xiàng)可以生成滾動(dòng)鎖。滾動(dòng)鎖在提取時(shí)在每行上獲取，并保持到下次提取或者游標(biāo)關(guān)閉，以先發(fā)生者為準(zhǔn)。下次提取時(shí)，服務(wù)器 為新提取中的行獲取滾動(dòng)鎖，并釋放上次提取中行的滾動(dòng)鎖。滾動(dòng)鎖獨(dú)立于事務(wù)鎖，并可以保持到一個(gè)提交或回滾操作之后。如果提交時(shí)關(guān)閉游標(biāo)的選項(xiàng)為關(guān)，則 COMMIT 語(yǔ)句并不關(guān)閉任何打開(kāi)的游標(biāo)，而且滾動(dòng)鎖被保留到提交之后，以維護(hù)對(duì)所提取數(shù)據(jù)的隔離。所獲取滾動(dòng)鎖的類(lèi)型取決于游標(biāo)并發(fā)選項(xiàng)和游標(biāo) SELECT 語(yǔ)句中的鎖提示。鎖提示 只讀 樂(lè)觀(guān)數(shù)值 樂(lè)觀(guān)行版本控制 鎖定無(wú)提示 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 NOLOCK 未鎖定 未鎖定 未鎖定 未鎖定 HOLDLOCK 共享 共享 共享 更新 UPDLOCK 錯(cuò)誤 更新 更新 更新 TABLOCKX 錯(cuò)誤 未鎖定 未鎖定 更新其它 未鎖定 未鎖定 未鎖定 更新 *指定 NOLOCK 提示將使指定了該提示的表在游標(biāo)內(nèi)是只讀的。

 

16、用Profiler來(lái)跟蹤查詢(xún)，得到查詢(xún)所需的時(shí)間，找出SQL的問(wèn)題所在;用索引優(yōu)化器優(yōu)化索引

17、注意UNion和UNion all 的區(qū)別。UNION all好

18、注意使用DISTINCT，在沒(méi)有必要時(shí)不要用，它同UNION一樣會(huì)使查詢(xún)變慢。重復(fù)的記錄在查詢(xún)里是沒(méi)有問(wèn)題的

19、查詢(xún)時(shí)不要返回不需要的行、列

20、 用sp_configure ''query governor cost limit''或者SET QUERY_GOVERNOR_COST_LIMIT來(lái)限制查詢(xún)消耗的資源。當(dāng)評(píng)估查詢(xún)消耗的資源超出限制時(shí)，服務(wù)器自動(dòng)取消查詢(xún),在查詢(xún)之前就扼殺掉。 SET LOCKTIME設(shè)置鎖的時(shí)間

21、用select top 100 / 10 Percent 來(lái)限制用戶(hù)返回的行數(shù)或者SET ROWCOUNT來(lái)限制操作的行

22、 在SQL2000以前，一般不要用如下的字句: "IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE", and "LIKE ''%500''"，因?yàn)樗麄儾蛔咚饕潜頀呙琛Ｒ膊灰赪Here字句中的列名加函數(shù)，如Convert，substring等,如果必須用函數(shù)的時(shí) 候，創(chuàng)建計(jì)算列再創(chuàng)建索引來(lái)替代.還可以變通寫(xiě)法：WHERE SUBSTRING(firstname,1,1) = ''m''改為WHERE firstname like ''m%''（索引掃描），一定要將函數(shù)和列名分開(kāi)。并且索引不能建得太多和太大。NOT IN會(huì)多次掃描表，使用EXISTS、NOT EXISTS ，IN , LEFT OUTER JOIN 來(lái)替代，特別是左連接,而Exists比IN更快，最慢的是NOT操作.如果列的值含有空，以前它的索引不起作用，現(xiàn)在2000的優(yōu)化器能夠處理了。相同 的是IS NULL，“NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN"能優(yōu)化她，而”<>”等還是不能優(yōu)化，用不到索引。

23、使用Query Analyzer，查看SQL語(yǔ)句的查詢(xún)計(jì)劃和評(píng)估分析是否是優(yōu)化的SQL。一般的20%的代碼占據(jù)了80%的資源，我們優(yōu)化的重點(diǎn)是這些慢的地方。

24、如果使用了IN或者OR等時(shí)發(fā)現(xiàn)查詢(xún)沒(méi)有走索引，使用顯示申明指定索引： SELECT * FROM PersonMember (INDEX = IX_Title) WHERE processid IN (‘男’，‘女’)

25、將需要查詢(xún)的結(jié)果預(yù)先計(jì)算好放在表中，查詢(xún)的時(shí)候再SELECT。這在SQL7.0以前是最重要的手段。例如醫(yī)院的住院費(fèi)計(jì)算。

26、MIN() 和 MAX()能使用到合適的索引。

27、 數(shù)據(jù)庫(kù)有一個(gè)原則是代碼離數(shù)據(jù)越近越好，所以?xún)?yōu)先選擇Default,依次為Rules,Triggers, Constraint（約束如外健主健CheckUNIQUE……,數(shù)據(jù)類(lèi)型的最大長(zhǎng)度等等都是約束）,Procedure.這樣不僅維護(hù)工作小，編寫(xiě)程 序質(zhì)量高，并且執(zhí)行的速度快。

28、如果要插入大的二進(jìn)制值到Image列，使用存儲(chǔ)過(guò)程，千萬(wàn)不要用內(nèi)嵌INsert來(lái)插入(不知JAVA 是否)。因?yàn)檫@樣應(yīng)用程序首先將二進(jìn)制值轉(zhuǎn)換成字符串（尺寸是它的兩倍），服務(wù)器受到字符后又將他轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制值.存儲(chǔ)過(guò)程就沒(méi)有這些動(dòng)作: 方法：Create procedure p_insert as insert into table(Fimage) values (@image), 在前臺(tái)調(diào)用這個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程傳入二進(jìn)制參數(shù)，這樣處理速度明顯改善。

Gartner Group公布了IT業(yè)界未來(lái)四年來(lái)的十大新技術(shù).

多核心處理器,虛擬化和社交網(wǎng)絡(luò)排行前三,同時(shí)一些用戶(hù)端技術(shù)也占了榜單的數(shù)個(gè)位置. Gartner建議CIO建立一個(gè)正式的機(jī)制,建立虛擬團(tuán)隊(duì),選拔優(yōu)秀的工作人員來(lái)研究新的思路和創(chuàng)新,特別是消費(fèi)者所關(guān)注的新Web2.0技術(shù),并運(yùn)用這些技術(shù)來(lái)解決問(wèn)題.

   1. 多核心和混合處理器

   2. 虛擬化和構(gòu)造計(jì)算

   3. 社交網(wǎng)絡(luò)和社交軟件

   4. 云計(jì)算/Web平臺(tái)

   5. Web Mashups

   6. 用戶(hù)界面(加速計(jì),無(wú)線(xiàn)界面,全息和三維成像等)

   7. 普及計(jì)算

   8. 上下文計(jì)算

   9. 增強(qiáng)實(shí)體

  10. 語(yǔ)義學(xué)

十大最不可思議的計(jì)算機(jī)
http://club2.cat898.com/newbbs/dispbbs.asp?boardid=41&id=2189094
據(jù)英國(guó)《新科學(xué)家》雜志報(bào)道，現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)利用電子脈沖和磁體實(shí)現(xiàn)信息操作和數(shù)據(jù)儲(chǔ)存，但是隨著技術(shù)發(fā)展，還有其它更為怪異的方法處理這些信息?！缎驴茖W(xué)家》雜志列出了10大最不可思議的計(jì)算方式，包括光計(jì)算、量子計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算以及水波計(jì)算等。

1、光計(jì)算

光線(xiàn)傳輸編碼信息不足為奇，因?yàn)槿蛲ㄐ湃恳揽抗饫|來(lái)傳輸，但用光信號(hào)來(lái)處理數(shù)據(jù)和進(jìn)行計(jì)算還是不切實(shí)際的。研究光計(jì)算機(jī)還是值得做的，因?yàn)槭褂霉饽芗涌煊?jì)算機(jī)的速度和處理的數(shù)據(jù)量。

但對(duì)光的誘捕、儲(chǔ)存以及操作依然非常困難。美國(guó)伊利諾伊州立大學(xué)保羅·布勞恩等人的研究讓我們更接近這一目標(biāo)。他們已經(jīng)研制成一款三維光學(xué)波導(dǎo)光子晶體，可以誘捕光，使其降低速度，并在銳角轉(zhuǎn)角處讓光彎曲，而不必?fù)?dān)心光逃逸。同時(shí)，美國(guó)哈佛大學(xué)的米哈伊爾·盧金已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種光晶體管，可以讓單個(gè)光子從一個(gè)光信號(hào)轉(zhuǎn)換成另外一個(gè)光信號(hào)。

2、量子計(jì)算

如果你不再想打破所有傳統(tǒng)計(jì)算的規(guī)則，那么量子計(jì)算方式將最為現(xiàn)實(shí)。量子計(jì)算不使用傳統(tǒng)計(jì)算的基本信息比特，而利用量子機(jī)械效應(yīng)創(chuàng)造量子比特，可實(shí)現(xiàn)平行計(jì)算，并且隨著量子比特?cái)?shù)的增加，它們處理數(shù)據(jù)的速度將呈指數(shù)形式上升，將能完成現(xiàn)代計(jì)算機(jī)所不能完成的事情，比如快速分解大質(zhì)數(shù)、破解密碼鎖等。

3、DNA計(jì)算

DNA可能是完成計(jì)算的最完美材料。DNA計(jì)算的創(chuàng)始人是美國(guó)南加州大學(xué)的萊昂那多·阿德萊曼教授，他于1994年利用DNA計(jì)算方法解決了一個(gè)著名的數(shù)學(xué)難題“七頂點(diǎn)哈密爾頓路徑”。最近，科學(xué)家們開(kāi)始利用DNA計(jì)算來(lái)創(chuàng)造生物計(jì)算機(jī)，放在人體或生物體工作，其計(jì)算結(jié)果可通過(guò)熒光蛋白的活動(dòng)來(lái)讀取。

4、可逆計(jì)算

可逆計(jì)算通過(guò)恢復(fù)和重新利用丟失數(shù)據(jù)的這些能量來(lái)減少計(jì)算機(jī)的能耗。美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)的邁克爾·弗蘭克正在開(kāi)發(fā)這樣一種方法：每個(gè)輸入操作都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)輸出信號(hào)，將輸出信號(hào)的能量保存起來(lái)，為新的信號(hào)輸入提供能量，從而創(chuàng)造出一種零熱量產(chǎn)生的計(jì)算方式。

5、撞球計(jì)算

傳統(tǒng)的計(jì)算涉及電子通過(guò)電路內(nèi)部每一個(gè)分子時(shí)產(chǎn)生的連鎖反應(yīng)，而科學(xué)家們正在嘗試其它種類(lèi)的連鎖反應(yīng)，包括多米諾或者大理石的連鎖反應(yīng)。

但是制作這樣的微處理器可能需要很大空間，除非多米諾或者大理石也很小。美國(guó)IBM公司的研究人員已經(jīng)開(kāi)始實(shí)驗(yàn)這種邏輯電路，通過(guò)使用原子互相撞擊傳遞信息。盡管這種邏輯門(mén)只能使用一次，但是它卻比現(xiàn)有的最小晶體管還要小很多。

6、神經(jīng)元計(jì)算

研究神經(jīng)元通常是指模仿人類(lèi)大腦的計(jì)算方式。芝加哥西北大學(xué)的費(fèi)爾迪南多·莫沙-伊萬(wàn)迪正在研究如何利用七鰓鰻的大腦細(xì)胞控制機(jī)器人。

從機(jī)器人身上的光敏感元件上輸出信號(hào)傳遞給神經(jīng)元，神經(jīng)元的反饋再反過(guò)來(lái)用來(lái)控制機(jī)器人的動(dòng)作。此外，英國(guó)紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)的神經(jīng)學(xué)家克萊爾·林德受《星球大戰(zhàn)》電影中記錄的一只蝗蟲(chóng)的啟發(fā)，開(kāi)發(fā)出一種非常精確的故障排除系統(tǒng)。美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃署近來(lái)正在利用飛蛾大腦的電子元件，嘗試遙控半機(jī)械昆蟲(chóng)間諜——飛蛾。

7、核磁共振計(jì)算

如果你知道如何操作水，那么每杯水就是一臺(tái)電腦。英國(guó)約克大學(xué)的蘇珊·斯特尼及其同事使用核磁共振強(qiáng)磁場(chǎng)來(lái)控制和觀(guān)察分子的交互作用，這種方法能夠以三維方式表現(xiàn)信息。如果研究能夠成功，只要一杯水就可以模擬大氣。然而這個(gè)研究小組只完成了原理證明。

8、Glooper計(jì)算機(jī)

這可能是最不可思議的計(jì)算機(jī)之一，它使用gloopware當(dāng)硬件。英國(guó)西英格蘭大學(xué)的安德魯·亞當(dāng)馬特茲可以在一種化學(xué)制劑中制造干涉離子波，其行為要充當(dāng)邏輯門(mén)。此波通過(guò)脈沖循環(huán)化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生。亞當(dāng)馬特茲安德魯已經(jīng)展示其化學(xué)邏輯門(mén)可用于制造機(jī)器手臂。當(dāng)機(jī)器人手指進(jìn)行模仿動(dòng)作時(shí)，化學(xué)反應(yīng)就被觸發(fā)，進(jìn)而控制這只手。

9、霉變計(jì)算機(jī)

即使像粘菌這樣的原始生物也可以被用來(lái)解決現(xiàn)今計(jì)算機(jī)難以處理的問(wèn)題。日本北海道大學(xué)的Toshiyuki Nakagaki及其同事首次證實(shí)粘菌能夠找到最短路線(xiàn)通過(guò)迷宮。

在他們的試驗(yàn)中，一種阿米巴門(mén)原生質(zhì)粘菌起初也是嘗試所有路徑走出迷宮的。當(dāng)這種生物找出最短路徑通往有食物的出口時(shí)就不再找別的路線(xiàn)了，直奔食物去了。對(duì)于計(jì)算機(jī)專(zhuān)家們來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)非常有趣的實(shí)驗(yàn)，可解決行銷(xiāo)推銷(xiāo)員的問(wèn)題。

10、水波計(jì)算

最不可思議的就是計(jì)算機(jī)竟然以水波為動(dòng)力。英國(guó)蘇塞克斯大學(xué)的克莉森西婭·費(fèi)爾南多等利用波動(dòng)箱和高架攝像機(jī)，用水波動(dòng)模式制造出一種邏輯門(mén)，稱(chēng)作“異或門(mén)（exclusive OR gate）”。人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器可以模仿一些邏輯門(mén)，但不能模仿異或門(mén)。費(fèi)爾南多實(shí)現(xiàn)了這種邏輯門(mén)的工作原理。 駐伊美軍機(jī)器人叛亂平息 20年內(nèi)不再考慮機(jī)器人
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去年剛剛進(jìn)駐伊拉克的美軍重裝遙控機(jī)器人系統(tǒng)SWORDS，也許永遠(yuǎn)都不會(huì)有機(jī)會(huì)上陣殺敵，摧城拔寨了。事實(shí)上，這種配備有M249輕機(jī)槍的機(jī)器人從未放過(guò)一槍一彈，便被迅速撤出戰(zhàn)場(chǎng)——因?yàn)樗鼈冏隽烁膳碌氖虑椋簩尶趯?duì)向它們的人類(lèi)指揮官。

在新聞發(fā)布會(huì)上，美國(guó)陸軍地面作戰(zhàn)指揮官凱文·法赫稱(chēng)，這些機(jī)器人“將它們的機(jī)槍指向未受批準(zhǔn)的方向”。顯然，這意味著這些機(jī)器人遭遇了嚴(yán)重事故，將槍口指向友軍部隊(duì)。而這也導(dǎo)致了這支機(jī)器人部隊(duì)在正式部署前線(xiàn)僅11小時(shí)便被召回。

法赫證實(shí)機(jī)器人并未開(kāi)火，也沒(méi)有任何人類(lèi)在此次事變中傷亡。但這并不意味著零損失，所有關(guān)于機(jī)器人作戰(zhàn)的研究項(xiàng)目都可能因之取消。法赫稱(chēng)：“一旦遇到如此嚴(yán)重的事變，我們必須花上10年乃至20年，推倒重來(lái)。”因此，我們必須再等上很久才能看到機(jī)器人和人類(lèi)并肩作戰(zhàn)了。

這不僅僅對(duì)于機(jī)器人工業(yè)是重大損失，而且也樹(shù)立了一個(gè)重要先例：關(guān)于機(jī)器人的任何試驗(yàn)都必須以無(wú)人類(lèi)傷亡為絕對(duì)前提。也許對(duì)一切事故的極度厭惡，終將導(dǎo)致此領(lǐng)域的任何創(chuàng)新都步履維艱。

http://www.ugia.cn/?p=121

http://hi.baidu.com/momoca/blog/item/422a73f023999fafa40f52b1.html

軟件企業(yè)技術(shù)路線(xiàn):項(xiàng)目\產(chǎn)品\隊(duì)伍

項(xiàng)目為企業(yè)近期發(fā)展發(fā)展積累資金;
產(chǎn)品為企業(yè)中期發(fā)展創(chuàng)造條件;
隊(duì)伍是企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的根本;

企業(yè)可以根據(jù)自身的長(zhǎng)期發(fā)展計(jì)劃,制定近期的發(fā)展計(jì)劃;
在有條件時(shí),應(yīng)該首先建設(shè)隊(duì)伍,其次設(shè)計(jì)產(chǎn)品，再次做項(xiàng)目；
實(shí)際執(zhí)行時(shí),往往是3者混合進(jìn)行的;
作為企業(yè)的主要負(fù)責(zé)人,管理人員,乃至對(duì)企業(yè)發(fā)展關(guān)心的員工,都應(yīng)該明確企業(yè)發(fā)展的基本規(guī)律.來(lái)指導(dǎo)日常的工作實(shí)踐。

殺人的歷史評(píng)傳——?jiǎng)顨㈨n信

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匈牙利科學(xué)家發(fā)明狗吠翻譯機(jī) 準(zhǔn)確率達(dá)43%

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為了讓狗的主人能夠更好的了解自己愛(ài)犬發(fā)出的叫聲所表達(dá)的含義，匈牙利科學(xué)家日前發(fā)明了一種計(jì)算機(jī)程序，該程序可以將狗的叫聲“翻譯”成人類(lèi)能夠聽(tīng)懂的語(yǔ)言。該程序分析的準(zhǔn)確率高達(dá)43%。
    
    據(jù)報(bào)道，這個(gè)特殊的計(jì)算機(jī)程序是在分析了來(lái)自匈牙利14個(gè)地區(qū)6000多只牧羊犬在6種不同場(chǎng)合的叫聲后設(shè)計(jì)而成的。這六種場(chǎng)合分別為：當(dāng)只有一條狗時(shí)的叫聲、狗之間發(fā)生沖突時(shí)候的叫聲、當(dāng)狗看到球后的叫聲、當(dāng)狗玩耍時(shí)發(fā)出的叫聲和當(dāng)狗看到陌生者時(shí)的叫聲以及散步時(shí)發(fā)出的叫聲。
    
    據(jù)了解，來(lái)自匈牙利埃托沃羅蘭德大學(xué)的生態(tài)學(xué)研究者查巴和他率領(lǐng)的科研團(tuán)隊(duì)通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，安裝這種特殊軟件程序的計(jì)算機(jī)能夠準(zhǔn)確分析出狗發(fā)出叫聲所表達(dá)的含義。他們將狗的叫聲被用錄音設(shè)備記錄下來(lái)，隨后在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行數(shù)字化處理，然后研究人員使用計(jì)算機(jī)軟件研究這些狗的叫聲，以便分析這些叫聲的不同之處。
    
    研究人員發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)基本能正確的辨別狗的叫聲，計(jì)算機(jī)在分析狗所表達(dá)“打架”和“陌生者”這兩種叫聲時(shí)非常準(zhǔn)確，高達(dá)43%。盡管辨別的成功率不是很高，但是這個(gè)數(shù)字是人類(lèi)無(wú)法比擬的?？茖W(xué)家表示，這個(gè)分析軟件的識(shí)別率還有待于改善。
    
    通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，狗之所以發(fā)出的叫聲不同是由于它們的情緒受到相應(yīng)影響的原因所致。查巴說(shuō)：“如果這種設(shè)備研制成功投入使用的話(huà)，將有助于人類(lèi)了解他們的愛(ài)犬日常都在‘說(shuō)’些什么。”查巴表示，通過(guò)研究狗兒們發(fā)出不同的叫聲可以分析出它們傳遞著相應(yīng)的信息，這使得沒(méi)有養(yǎng)狗經(jīng)驗(yàn)的人也能知道狗為什么而叫。
    
    據(jù)悉，該科研團(tuán)隊(duì)還計(jì)劃研究其它動(dòng)物的叫聲，以便發(fā)現(xiàn)它們之間的共同之處。有關(guān)該研究的結(jié)果已經(jīng)刊登在近日出版的《動(dòng)物識(shí)別能力》雜志上。

設(shè)定access自增字段起始值.

下邊修改picInfo表的自增字段sn的起始值和步進(jìn)值都為1
ALTER TABLE picInfo
  ALTER COLUMN sn COUNTER (1, 1)