大数据怎么发挥大价值

1、创建数据库voltdb create;##注意这个命令是初始化数据库的意思，所以，如果你之前初始化过，再用的话，会将之前文件删除的，回到初始状态。2、关闭数据库voltadmin shutdown;3、暂停数据库voltadmin pause ##数据库拒绝连接请求4、恢复或者重启数据库voltdb recover5、导入数据库配置$ sqlcmd < myschema.sql；或者$ sqlcmd1> file myschema.sql;或者$ sqlcmd1>2> CREATE TABLE Customer (3> CustomerID INTEGER UNIQUE NOT NULL,4> FirstName VARCHAR(15),5> LastName VARCHAR (15),6> PRIMARY KEY(CustomerID)7> );6、建表和主键Example 4.1. DDL Example of a Reservation SchemaCREATE TABLE Flight (FlightID INTEGER UNIQUE NOT NULL,DepartTime TIMESTAMP NOT NULL,Origin VARCHAR(3) NOT NULL,Destination VARCHAR(3) NOT NULL,NumberOfSeats INTEGER NOT NULL,PRIMARY KEY(FlightID));CREATE TABLE Reservation (ReserveID INTEGER NOT NULL,FlightID INTEGER NOT NULL,CustomerID INTEGER NOT NULL,Seat VARCHAR(5) DEFAULT NULL,Confirmed TINYINT DEFAULT "0");CREATE TABLE Customer (CustomerID INTEGER UNIQUE NOT NULL,FirstName VARCHAR(15),LastName VARCHAR (15),PRIMARY KEY(CustomerID) ###建表的时候指定主键);$ sqlcmd ##如果是多个字段联合主键就用下面的命令1> CREATE TABLE Customer (2> FirstName VARCHAR(15),3> LastName VARCHAR (15),4> CONSTRAINT pkey PRIMARY KEY (FirstName, LastName) ##建立主键5> );

10亿级流数据交互查询，为什么抛弃mysql选择voltdb作者 谭正海、武毅 发布于 2016年8月18日 | 被首富的“一个亿”刷屏？不如定个小目标，先把握住QCon上海的优惠吧！讨论分享到：微博微信FacebookTwitter有道云笔记邮件分享稍后阅读我的阅读清单大数据时代，随着数据量的爆炸式增长，对于数据的处理速度要求也越来越高，以往基于MySQL的数据处理方案已无法满足大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景；百分点总结出了一套完整的解决方案，本文就带你一同了解VoltDB在流数据交互查询的应用实践。流式数据交互查询场景在百分点，每天有10亿条记录产生，针对这些大量实时产生的数据，不仅要做到实时写入，类似推荐调优、数据验证等查询要在秒级响应。有简单的单条验证，也有几个小时或一天的聚合计算，也有基于几千万/几亿数据表间的联合聚合查询。例如如下SQL查询：对于前期的MySQL方案，虽然已经根据一定规则做了人工的分库，但是对于上面SQL中的表Event落在单机上的数据量达到几千万，Result表也近千万，在这样的大表之间进行复杂的联合聚合查询，MySQL查下来要花费30分钟左右，甚至更长，或是没响应了。因此在针对同时要求大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景下，基于MySQL的现存方案完全无法实现。在不放弃SQL语句的便利基础上，经历过多种选型和方案调研，最终选择了VoltDB来解决此类问题。相关厂商内容携程的推荐及智能化算法及架构体系实践Autodesk基于Spark自建大数据平台的实践经验大数据与电商四大核心要素阿里巴巴数据研发体系的建立和管理之道苏宁云商数据平台实时化实践相关赞助商QCon上海2016，10月20~22日，上海·宝华万豪酒店，精彩内容抢先看！！如上图，线上的全量流量，通过Streaming总线同时到达VoltDB和离线Hive表。不同的是，数据写入VoltDB使用实时方式，写入Hive使用批量方式。新的数据要求在极短的延迟内马上写入VoltDB待查询；批量写入Hive的数据也可以做到小时级以内刷写到对应分区。VoltDB简介VoltDB是一种开源的极速的内存关系型数据库，由Ingres和Postgres联合创始人Mike Stonebraker带领开发的NewSQL，提供社区版本和商业版本。VoltDB采用shard-nothing架构，既获得了NoSQL的良好可扩展性以及高吞吐量数据处理，又没有放弃传统关系型数据库的事务支持---ACID。一般VoltDB数据库集群由大量的站点(分区)组成，分散在多台机器上，数据的存储与处理都是分布在各个站点的，架构图如下所示：如上图，集群有3个节点、每个节点1个站点构成。因此图中的表都只分成3个区，当然也可以分成更多的区，那么一张表在单个节点上则存在多个分区。具体在使用上涉及以下几个概念：客户端可以连接集群中任意一个节点，集群中所有节点是对等的，采用的也是水平分区的方式；每张表指定一个字段作为分区键，VoltDB使用该键采用哈希算法方式分布表数据到各个分区。事实上VoltDB中存在两种类型的表，一种是分区表，还有一种叫做”Replicated table”。”Replicated表”在每个节点存储的不是某张表的部分数据，而是全部数据，适用于小数据量的表。这里我们主要看重分区表，分区表的分区字段的选择很重要，应该尽量选择使数据分散均匀的字段。VoltDB支持的客户端语言或接口：C++C#ErlangGoJavaPythonNode.jsJDBC 驱动接口HTTPJSON 接口 (这意味着所有能实现http请求语言，都能编写VoltDB的客户端程序，且非常直观)

　　一、关系数据库系统的优点　　a．灵活性和建库的简单性：从软件开发的前景来看，用户与关系数据库编程之间的接口是灵活与友好的。目前在多数RDDMS产品中使用标准查询语言SQL，允许用户几乎毫无差别地从一个产品到另一个产品存取信息。与关系数据库接口的应用软件具有相似的程序访问机制，提供大量标准的数据存取方法。　　b．结构简单：从数据建模的前景看，关系数据库具有相当简单的结构（元组），可为用户或程序提供多个复杂的视图。数据库设计和规范化过程也简单易行和易于理解。由于关系数据库的强有力的、多方面的功能，已经有效地支持许多数据库纳应用。　　二、关系数据库系统的缺点　　a．数据类型表达能力差：从下一代应用软件的发展角度来看，关系数据库的根本缺陷在于缺乏直接构造与这些应用有关的信息的类型表达能力，缺乏这种能力将产生以下有害的影响，例如：大多数RDBMS产品所采用的简单类型在重构复杂数据的过程中将会出现性能问题；数据库设计过程中的额外复杂性；RDBMS产品和编程语言在数据类型方面的不协调。　　大多数现代的RDBMS产品已成熟地用于商务和财政方面，而这些领域不要求很高和很复杂的数据模型。虽然这些产品多多少少克服了一些以上所述的缺点，但从理论上看关系数据模型不直接支持复杂的数据类型，这是由于第一范式的要求，所有的数据必须转换为简单的类型，如整数、实数、双精度数和字符串。

　　10亿级流数据交互查询，为什么抛弃MySQL选择VoltDB　　在老版本的MySQL 3.22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 3.23开始，MySQL单表最大限制就已经扩大到了64PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。　　而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。　　当使用共享表空间存储方式的时候，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所 以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制。从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单 表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。　　而当使用独享表空间来存放Innodb的表的时候，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。

像VoltDB, MemSQL,RAMCloud 关系型又基于内存数据库,可以提供高性能,解决之前磁盘管理的麻烦。 HyperLogLog & Bloom Filter & CountMin Sketch 都是是应用于大...

执行大数据[注]项目的企业面对的关键决策之一是使用哪个数据库，SQL还是NoSQL?SQL有着骄人的业绩，庞大的安装基础;而NoSQL正在获得可观的收益，且有很多支持者。我们来看看两位专家对这个问题的看法。专家·VoltDB公司首席技术官Ryan Betts表示，SQL已经赢得了大型企业的广泛部署，大数据是它可以支持的另一个领域。·Couchbase公司首席执行官Bob Wiederhold表示，NoSQL是可行的选择，并且从很多方面来看，它是大数据的最佳选择，特别是涉及到可扩展性时。SQL经历时间的考验，并仍然在蓬勃发展VoltDB公司首席技术官Ryan Betts结构化查询语言(SQL)是经过时间考验的胜利者，它已经主宰了几十年，目前大数据公司和组织(例如谷歌、Facebook、Cloudera和Apache)正在积极投资于SQL。在成为主导技术(例如SQL)后，有时候我们很容易忘记其优越性。SQL的独特优势包括：1. SQL能够加强与数据的交互，并允许对单个数据库设计提出问题。这是很关键的特征，因为无法交互的数据基本上是没用的，并且，增强的交互性能够带来新的见解、新的问题和更有意义的未来交互。2. SQL是标准化的，使用户能够跨系统运用他们的知识，并对第三方附件和工具提供支持。3. SQL能够扩展，并且是多功能和经过时间验证的，这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。4. SQL对数据呈现和存储采用正交形式，一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。虽然NoSQL的出现带来了一些影响，但SQL仍然主导着市场，并在大数据领域赢得了很多投资和广泛部署。NoSQL的说法很含糊，对于本次讨论，我借用Rick Cattell对NoSQL的定义，即提供简单操作(例如密钥/数值存储)或简单记录和索引，并专注于这些简单操作的横向可扩展性的系统。很显然，现在很多新的数据库并不是都一样，认识每种数据库背后的原理以及潜在问题是成功的关键。NoSQL的主要特点使其更适合于特定的问题。例如，图形数据库更适合于数据通过关系组织的情况，而专门的文本搜索系统更适合于需要实时搜索的情况。在这里，让我们看看SQL系统的主要优势和差异化功能：* SQL可实现交互性。 SQL是一种声明性查询语言。用户说出他们想要什么(例如，显示过去五年三月份期间顶级客户的地理位置)，数据库内部就会构件算法并提取请求的结果。相比之下，NoSQL编程创新MapReduce是一种程序性查询技术。在用户提出请求时，MapReduce要求用户不仅说出自己想要什么，而且要求他们陈述如何产生答案。这听起来像一个无趣的技术差异，但这很关键，原因在于：首先，声明性SQL查询更容易通过图形化工具以及点击报告构建器来构建。这让分析师、操作员、管理者和其他不具备软件编程能力的员工进行数据库查询;其次，数据库引擎可以利用内部信息来选择最有效的算法。改变数据库的物理布局或数据库，最佳算法仍然能够计算出来。而在程序性系统中，编程人员需要重新访问和重新编程算法，这是非常昂贵且容易出错的过程。市场理解这个关键区别。在2010年，谷歌宣布部署SQL来补充MapReduce，主要受内部用户需求所驱动。最近，Facebook发布了Presto(一种SQL部署)来查询其PB级HDFS集群。根据Facebook表示：“随着我们的仓库增长到PB级，以及我们的需求变化，我们清楚地意识到，我们需要一个提供低延时查询的互动系统。”此外，Cloudera也正在构建Impala—另一个基于HDFS的SQL部署。* SQL是标准化的。 虽然供应商有时候会添加自己的语言到SQL界面，但SQL的核心是标准化的，还有其他规格(例如ODBC和JDBC)提供广泛可用的稳定界面到SQL存储。这带来了一个管理和操作工具生态系统，可以在SQL系统之上设计、监控、检查、探索和构建应用程序。SQL用户和程序员可用跨多个后端系统重复使用其API和UI知识，减少了应用程序的开发时间。标准化还允许声明性第三方提取、转换、加载(ETL)工具，使企业可以在数据库之间以及跨系统传输数据。* SQL可扩展。 认为SQL必须牺牲以获得可扩展性的看法，完全是错误的。如前所述，Facebook创建了一个SQL界面来查询PB级数据。SQL能够非常有效地运行极快的ACID传输。SQL对数据存储和索引提供的抽象[注]化允许跨各种问题和数据集大小的一致使用，让SQL可以跨集群复制数据存储有效地运行。使用SQL作为界面独立于构建云、规模或HA系统，SQL中并没有什么在阻止和限制容错、高可用性和复制。事实上，所有现代SQL系统支持云友好型横向可扩展性、复制和容错性。* SQL支持JSON。 几年前，很多SQL系统增加了XML文档支持。现在，随着JSON成为一种流行的数据交换格式，SQL供应商也纷纷加入了JSON型的支持。基于现在灵活的编程过程和web基础设施的正常运行时间要求，我们很需要结构化数据类型的支持。Oracle 12c、PostgreSQL 9.2、VoltDB和其他支持JSON的数据库，通常具有优于“原生”JSON的性能。SQL将继续赢得市场份额，并会继续看到新的投资和部署。NoSQL数据库提供专有查询语言或简单的键值语义，而没有更深层次的技术差异化。现代SQL系统提供可扩展性的同时，还支持更丰富的查询语义，并有庞大的用户安装基础，广泛的生态系统整合和深度企业部署。NoSQL更适合大数据应用程序Couchbase公司首席执行官Bob WiederholdNoSQL越来越多地被认为是关系型数据库的可行替代品，特别是对于大数据应用程序。此外，无模式数据模型通常更适合于现在捕捉和处理的数据种类和类型。当我们谈论NoSQL领域的大数据时，我们指的是从操作数据库读取和写入。不要将操作数据库与分析数据库混淆，这通常会查看大量数据，并从这些数据获取可视性。虽然操作数据库的大数据看起来不具有可分析性，但操作数据库通常会存储超大量用户的大型数据集，这些用户经常需要访问数据来实时执行交易。这种数据库的操作规模也解释了NoSQL的关键特性，也就是为什么NoSQL是大数据应用程序的关键的原因。NoSQL是可扩展性的关键每次技术行业经历硬件发展的根本性转变时，都会出现一个拐点。在数据库领域，从纵向扩展到横向扩展的转变推动了NoSQL的发展。关系型数据库(包括来自甲骨文和IBM的数据库)是纵向扩展。也就是说，它们是集中式、共享一切的技术，只能通过增加更多昂贵的硬件来扩展。而NoSQL数据库是分布式横向扩展技术。它们使用了分布式节点集(称为集群)来提供高度弹性扩展功能，让用户可以添加节点来动态处理负载。分布式横向扩展的做法通常要比纵向做法更加便宜。商业关系型数据库的授权费用也让人望而却步，因为他们的价格是按每台服务器来计算。另一方面，NoSQL数据库通常是开源技术，按照运行的服务器集群收费，而且价格相对便宜。NoSQL是灵活性的关键关系型数据库和NoSQL数据模型有很大的不同。关系型模式获取数据，并将数据分配到很多相互关联的表中，这些表通过外键相互应用。当用户需要对数据集运行查询时，所需信息需要从多个表中收集(通常涉及数百个企业应用程序)，并结合这些信息，再提供给应用程序。同样地，当写入数据时，需要在多个表协调和执行写入。当数据相对较少，并且，数据以较慢速度流入数据库时，关系型数据库通常能够捕捉和存储信息。然而，现在的应用程序通常需要快速写入(和读取)海量数据。NoSQL数据库采用非常不同的模式。在其核心，NoSQL数据库其实是“NoREL”，或者说非关系型，这意味着它们没有依赖于表以及表之间的联系，以存储和组织信息。例如，以文档为导向的NoSQL数据库获取你想要存储的数据，并采用JSON格式整合到文档中。每个JSON文档可以被你的应用程序视为一个对象。JSON文档可能会提取跨越25个表的数据，将数据集成到一个文档中。聚合这些信息可能会导致信息重复，但由于存储已不再是一个成本问题，数据模型灵活性、发布所产生文档的简便性以及读取和写入性能提高，让这成为不错的选择。NoSQL是大数据应用程序的关键通过第三方(包括社交媒体网站)，数据正变得越来越容易捕捉和访问。这些数据包括：个人用户信息、地理位置数据、用户生产的内容、机器记录数据和传感器产生的数据。企业还可以依赖于大数据来推动其关键任务型应用程序。同时，企业正在转向到NoSQL数据库，因为这种数据库非常适合现在新型的数据类型。开发人员想要一个灵活的数据库，可以很容易适应新的数据类型，并且，不会受第三方数据供应商的内容结构变化的影响。大多数新数据是非结构化和半结构化，因此，开发人员也需要能够有效存储这些数据的数据库。然而，关系型数据库采用的严格定义的基于模式的做法让其不可能快速整合新数据类型，并且很不适合于非结构化和半结构化数据。总体来说，随着web和移动应用程序的增加、新的趋势、网上消费者行为的转变以及新的数据类型的出现，行业需要能够提供可扩展的灵活的数据库技术来管理和访问数据。NoSQL技术是有效满足这些需求的唯一可行解决方案。

　　文档数据库　　源起：受Lotus Notes启发。　　数据模型：包含了key-value的文档集合　　例子：CouchDB, MongoDB　　优点：数据模型自然，编程友好，快速开发，web友好，CRUD。　　图数据库　　源起： 欧拉和图理论。　　数据模型：节点和关系，也可处理键值对。　　例子：AllegroGraph, InfoGrid, Neo4j　　优点：解决复杂的图问题。　　关系数据库　　源起： E. F. Codd 在A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks提出的　　数据模型：各种关系　　例子：VoltDB, Clustrix, MySQL　　优点：高性能、可扩展的OLTP，支持SQL，物化视图，支持事务，编程友好。　　对象数据库　　源起：图数据库研究　　数据模型：对象　　例子：Objectivity, Gemstone　　优点：复杂对象模型，快速键值访问，键功能访问，以及图数据库的优点。　　Key-Value数据库　　源起：Amazon的论文 Dynamo 和 Distributed HashTables。　　数据模型：键值对　　例子：Membase, Riak　　优点：处理大量数据，快速处理大量读写请求。编程友好。　　BigTable类型数据库　　源起：Google的论文 BigTable。　　数据模型：列簇，每一行在理论上都是不同的　　例子：HBase, Hypertable, Cassandra　　优点：处理大量数据，应对极高写负载，高可用，支持跨数据中心， MapReduce。　　数据结构服务　　源起： ?　　数据模型：字典操作，lists, sets和字符串值　　例子：Redis　　优点：不同于以前的任何数据库　　网格数据库　　源起：数据网格和元组空间研究。　　数据模型：基于空间的架构　　例子：GigaSpaces, Coherence　　优点：适于事务处理的高性能和高扩展性

云计算包括以下：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三种模式。《云计算(第2版)》强化了可操作性，给出了大量应用实例、编程方法或实验步骤等。本书主要内容包括：Google的GFS、MapReduce、Bigtable、Chubby、Megastore、Dapper和AppEngine等;Amazon的Dynamo、EC2、S3、SQS、SimpleDB和CloudFront等;微软的WindowsAzure、SQLAzure、AppFabric等;VMware的vSphere、vCenter等，开源云计算技术的Hadoop、Eucalyptus、Cassandra、Hive、VoltDB等。读者可从本书配套网站中国云计算(http://www-chinacloud-cn)获取更多资料和求解疑难问题。本书紧跟云计算的发展前沿，既有理论深度，又有实用价值，可作为高校教材使用，也可作为云计算研发人员和爱好者的学习和参考资料。

Loader简介FusionInsight HD Loader能实现FusionInsight HD与外部数据源如关系型数据库、SFTP服务器、FTP服务器之间交换数据和文件。支持将数据或文件从关系型数据库或文件系统导入到FusionInsight HD系统中。Loader支持的导入场景：支持从关系型数据库导入数据到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。支持从SFTP服务器导入文件到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。支持从FTP服务器导入文件到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表支持同一集群内HDFS导入文件到HBase从VoltDB数据库导入数据到HDFS、HBase、Phoenix表、Hive表。Loader支持的导出场景：支持从HDFS中导出文件到SFTP服务器、关系型数据库。支持从HBase中导出文件到SFTP服务器、关系型数据库。支持从HDFS、HBase、Phoenix中导出数据到VoltDB数据库。支持从Phoenix表导出数据到SFTP服务器、关系型数据库。支持从Hive中导出数据到SFTP服务器、关系型数据库、VoltDB。支持同一集群内HBase导出文件到HDFS。

MemSQL 原理：将不用锁的数据结构和即时编译器结合起来应对大容量的工作负载，在内存中实现了免锁的hashtable和免锁skiplists（一种层级关系的链表结构）来快速随机访问数据。 持久性：MemSQL尽管在内存中存数据，可以通过写日志和快照（类于checkpoint）对 MemSQL原理：将不用锁的数据结构和即时编译器结合起来应对大容量的工作负载，在内存中实现了免锁的hashtable和免锁skiplists（一种层级关系的链表结构）来快速随机访问数据。持久性：MemSQL尽管在内存中存数据，可以通过写日志和快照（类似于checkpoint）对数据持久化到磁盘复制：MemSQL目前支持master-slave的复制方式，它支持本地复制协议能将事务日志转运到slave上。分布式架构：基于聚合器和叶子节点的理念进行工作，一个叶子节点就是一个MemSQL的数据库，聚合器负责分解查询到相关的叶子节点上，同时将结果聚合回客户端。GemFire基于内存的分布式集群系统，分布式内存数据平台的技术原理如上图所示：通过云计算平台虚拟化技术，将若干X86服务器的内存集中起来，组成最高可达数十TB的内存资源池，将全部数据加载到内存中，进行内存计算。计算过程本身不需要读写磁盘，只是定期将数据同步或异步方式写到磁盘。GemFire在分布式集群中保存了多份数据，任何一台机器故障，其它机器上还有备份数据，因此通常不用担心数据丢失，而且有磁盘数据作为备份。GemFire支持把内存数据持久化到各种传统的关系数据库、Hadoop库和其它文件系统中,12306之前采用Unix小型机架构，采用GemFire技术改造成Linux/X86服务器集群架构，就意味着一下跨越三代。从小型机到大内存X86服务器集群，不仅让性能提升了一个数量级，而且成本也要低得多。Neo4j是一个嵌入式，基于磁盘的，支持完整事务的Java持久化引擎，它在图(网络)中而不是表中存储数据。Neo4j提供了大规模可扩展性，在一台机器上可以处理数十亿节点/关系/属性的图，可以扩展到多台机器并行运行。相对于关系数据库来说，图数据库善于处理大量复杂、互连接、低结构化的数据，这些数据变化迅速，需要频繁的查询——在关系数据库中，这些查询会导致大量的表连接，因此会产生性能上的问题。Neo4j重点解决了拥有大量连接的传统RDBMS在查询时出现的性能衰退问题。通过围绕图进行数据建模，Neo4j会以相同的速度遍历节点与边，其遍历速度与构成图的数据量没有任何关系。此外，Neo4j还提供了非常快的图算法、推荐系统和OLAP风格的分析，而这一切在目前的RDBMS系统中都是无法实现的。VOLTDB是一种开源的运行在集群上的OLTP数据库，智能快速数据的唯一内存解决方案，它提供了内存的性能，NoSQL的可扩展性，完全的流能力和传统关系型数据库的连续性，在密室和云环境下它提供了可靠和容错性。数据表被分割在集群的多个服务器上，兼容SQL和ACID，可以在线扩展，使用并行的单线程处理方式确保数据的一致性，避免传统数据库的锁和资源管理的开销，但是由于VOLTDB的数据分析是基于SNA，数据分布策略是基于哈希的，采用这种方法后，集群规模是事先确定好的，新增机器需要停止服务后重新分布数据，另外，数据哈希被分散后，数据的连续性被打乱，在这个数据结构上做范围查询需要用服务这张表的所用机器，处理范围查询效率会很低下。SAP HANA主要是用于主数据分析用的，hana可以抽取其他类型的数据，在hana上快速的分析，SAP HANA与传统分析模型的主要区别在于摒弃了任何物质化的东西，即，所有模型都是完全虚拟的，均基于基本的具体运营数据计算结果，这样，模型就能够被方便的修改。它采用数据字典的方法对数据进行压缩，最小化数据传输;把大数据量和计算量分散到不同处理器上，不同的服务器之间共享一组数据，单一的服务器的DOWN机将不影响任何计算，成本特别贵，几千万。

传统关系数据库可能永远不会消失——至少不会很快，但其辉煌的日子已经远去。许多新兴的NoSQL数据库的普及，例如MongnDB和Cassandra。这很好的弥补了传统数据库系统的局限性。相对于NoSQL蓬勃发展的情况基于SQL的关系数据库系统确实显得有些死气沉沉。但这是数据库厂商的错，而不是SQL的错。关系数据库长期以来一直作为企业部署的关键组成部分，但现在出现了更好的选择，以适应新的数据结构和现代化硬件系统。如IBM、微软和甲骨文等厂商都将继续使用关系数据库主导其金融交易的核心功能。但是NoSQL数据库似乎更适应当今的海量数据时代。如Apache Hadoop和MapReduce技术。Bloor集团的首席分析师Robin Bloor表示传统的关系数据库已经过时了，其架构需要更新。Bloor的理由是随着多CPU计算机和固态硬盘技术的不断成熟，访问磁盘的数据已经不再重要。固态硬盘的速度更快，所以在磁盘和内存之间读取速率将会加强。明尼苏达州明尼阿波利斯的一位元数据策略顾问Dan McCreary指出SQL数据库的也有自己的问题，例如其不具备很好的伸缩性。当数据增长超过一台服务器所能承受的极限时，就必须分享或分割数据到多台服务器上，跨越多台服务器是一个复杂的过程。此外如外部链接带来的问题。例如多个表中数据的融合，跨越服务器执行一些操作可能会产生一些问题。NoSQL的崛起和“NewSQL”的出现NoSQL将改变数据的定义范围。它不再是原始的数据类型，如整数、浮点。数据可能是整个文件。NoSQL可能会吓到DBA，因为他们担心失去他们自己的领域。NoSQL数据库是非关系的、水平可扩展、分布式并且是开源的。MongoDB的创始人Dwight Merriman表示NoSQL可作为一个Web应用服务器、内容管理器、结构化的事件日志、移动应用程序的服务器端和文件存储的后背存储。分布式数据库公司VoltDB的首席技术官Michael Stonebraker表示NoSQL数据库可提供良好的扩展性和灵活性，但他们也有自己的不足。由于不使用SQL，NoSQL数据库系统不具备高度结构化查询等特性。NoSQL其他的问题还包括不能提供ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）的操作。另外不同的NoSQL数据库都有自己的查询语言，这使得很难规范应用程序接口。Stonebraker表示数据库系统的滞后通常可归结于多项因素。诸如以恢复日志为目的的数据库系统维持的缓冲区池，以及管理锁定和锁定的数据字段。在VoltDB的测试中发现以上这些行为消耗系统96%的资源。RDBMSes处理的数据大约只有16%“虽然关系数据库感觉到了新技术到来的压力，但RDBMS仍然在企业计算中占有一些之地。目前RDBMS的市场约350亿美元。其中包括账户的软件许可、服务、技术支持以及维护”，Forrester的分析师Noel Yuhanna说道。Forrester预计，在企业中的业务数据将有25%是结构化数据，其中至少有65%在使用RDBMS或其他传统关系数据库，而RDBMS在交易数据中，RDBMSes至少有16%的份额。企业将有75%的业务数据与半结构化文件（如XML、电子邮件和EDI）和非结构化数据（如文档、图片、音频和视频）相结合。Yuhanna表示，大约有5%的数据驻留在关系数据库之中，其他的都分布在非关系数据库和文件格式之中。此外，列式数据恐怕将成为数据库领域发生变化的过度候选产品，他们或将使关系数据库产品更简单。传统的关系型数据厂商比如IBM、微软和Oracle在其RDBMS领域肯定是有新的计划的，他们也不会选择公开自己的计划。Bloor表示，没有人会注意到RDBMS可能会死去。

第一章 编程的时间和空间　　1.1 　编程的本质　3　　编程的本质是思考　4　　创造世界的乐趣　4　　快速提高的性能改变了社会　5　　以不变应万变　8　　摩尔定律的局限　9　　社会变化与编程　10　　1.2 　未来预测　13　　科学的未来预测　14　　IT 未来预测　14　　极限未来预测　16　　从价格看未来　16　　从性能看未来　17　　从容量看未来　18　　从带宽看未来　19　　小结　20　　第二章　编程语言的过去、现在和未来　　2.1 　编程语言的世界　23　　被历史埋没的先驱　25　　编程语言的历史　26　　编程语言的进化方向　30　　未来的编程语言　32　　20 年后的编程语言　34　　学生们的想象　34　　2.2 　DSL（特定领域语言）　36　　外部DSL　37　　内部DSL　38　　DSL 的优势　39　　DSL 的定义　39　　适合内部DSL 的语言　40　　外部DSL 实例　42　　DSL 设计的构成要素　43　　Sinatra　46　　小结　47　　2.3 　元编程　48　　Meta, Reflection　48　　类对象　51　　类的操作　52　　Lisp　53　　数据和程序　54　　Lisp 程序　56　　宏　56　　宏的功与过　57　　元编程的可能性与危险性　59　　小结　60　　2.4 　内存管理　61　　看似无限的内存　61　　GC 的三种基本方式　62　　术语定义　62　　标记清除方式　63　　复制收集方式　64　　引用计数方式　65　　引用计数方式的缺点　65　　进一步改良的应用方式　66　　分代回收　66　　对来自老生代的引用进行记录　67　　增量回收　68　　并行回收　69　　GC 大统一理论　69　　2.5 　异常处理　71　　“一定没问题的”　71　　用特殊返回值表示错误　72　　容易忽略错误处理　72　　Ruby 中的异常处理　73　　产生异常　74　　更高级的异常处理　75　　Ruby 中的后处理保证　76　　其他语言中的异常处理　77　　Java 的检查型异常　77　　Icon 的异常和真假值　78　　Eiffel 的Design by Contract　80　　异常与错误值　80　　小结　81　　2.6 　闭包　82　　函数对象　82　　高阶函数　83　　用函数参数提高通用性　84　　函数指针的局限　85　　作用域：变量可见范围　87　　生存周期：变量的存在范围　88　　闭包与面向对象　89　　Ruby 的函数对象　89　　Ruby 与JavaScript 的区别　90　　Lisp-1 与Lisp-2　91　　第三章　编程语言的新潮流　　3.1 　语言的设计　97　　客户端与服务器端　97　　向服务器端华丽转身　98　　在服务器端获得成功的四大理由　99　　客户端的JavaScript　100　　性能显著提升　101　　服务器端的Ruby　102　　Ruby on Rails 带来的飞跃　102　　服务器端的Go　103　　静态与动态　104　　动态运行模式　105　　何谓类型　105　　静态类型的优点　106　　动态类型的优点　106　　有鸭子样的就是鸭子　107　　Structural Subtyping　108　　小结　108　　3.2 　Go　109　　New（新的）　109　　Experimental（实验性的）　109　　Concurrent（并发的）　110　　Garbage-collected（带垃圾回收的）　110　　Systems（系统）　111　　Go 的创造者们　111　　Hello World　112　　Go 的控制结构　113　　类型声明　116　　无继承式面向对象　118　　多值与多重赋值　120　　并发编程　122　　小结　124　　3.3 　Dart　126　　为什么要推出Dart ？　126　　Dart 的设计目标　129　　代码示例　130　　Dart 的特征　132　　基于类的对象系统　132　　非强制性静态类型　133　　Dart 的未来　134　　3.4 　CoffeeScript　135　　最普及的语言　135　　被误解最多的语言　135　　显著高速化的语言　136　　对JavaScript 的不满　138　　CoffeeScript　138　　安装方法　139　　声明和作用域　139　　分号和代码块　141　　省略记法　142　　字符串　143　　数组和循环　143　　类　145　　小结　146　　3.5 　Lua　148　　示例程序　149　　数据类型　149　　函数　150　　表　150　　元表　151　　方法调用的实现　153　　基于原型编程　155　　和Ruby 的比较（语言篇）　157　　嵌入式语言Lua　157　　和Ruby 的比较（实现篇）　158　　嵌入式Ruby　159　　第四章　云计算时代的编程　　4.1 　可扩展性　163　　信息的尺度感　163　　大量数据的查找　164　　二分法查找　165　　散列表　167　　布隆过滤器　169　　一台计算机的极限　170　　DHT（分布式散列表）　171　　Roma　172　　MapReduce　173　　小结　174　　4.2 　C10K 问题　175　　何为C10K 问题　175　　C10K 问题所引发的“想当然”　177　　使用epoll 功能　180　　使用libev 框架　181　　使用EventMachine　183　　小结　185　　4.3 　HashFold　186　　HashFold 库的实现（Level 1）　187　　运用多核的必要性　190　　目前的Ruby 实现所存在的问题　191　　通过进程来实现HashFold（Level 2）　191　　抖动　193　　运用进程池的HashFold（Level 3）　194　　小结　197　　4.4 　进程间通信　198　　进程与线程　198　　同一台计算机上的进程间通信　199　　TCP　IP 协议　201　　用C 语言进行套接字编程　202　　用Ruby 进行套接字编程　204　　Ruby 的套接字功能　205　　用Ruby 实现网络服务器　208　　小结　209　　4.5　Rack 与Unicorn　210　　Rack 中间件　211　　应用程序服务器的问题　212　　Unicorn 的架构　215　　Unicorn 的解决方案　215　　性能　219　　策略　220　　小结　221　　第五章　支撑大数据的数据存储技术　　5.1 　键- 值存储　225　　Hash 类　225　　DBM 类　226　　数据库的ACID 特性　226　　CAP 原理　227　　CAP 解决方案——BASE　228　　不能舍弃可用性　229　　大规模环境下的键- 值存储　230　　访问键- 值存储　230　　键- 值存储的节点处理　231　　存储器　232　　写入和读取　233　　节点追加　233　　故障应对　233　　终止处理　235　　其他机制　235　　性能与应用实例　236　　小结　236　　5.2 　NoSQL　237　　RDB 的极限　237　　NoSQL 数据库的解决方案　238　　形形色色的NoSQL 数据库　239　　面向文档数据库　240　　MongoDB 的安装　241　　启动数据库服务器　243　　MongoDB 的数据库结构　244　　数据的插入和查询　244　　用JavaScript 进行查询　245　　高级查询　246　　数据的更新和删除　249　　乐观并发控制　250　　5.3 　用Ruby 来操作MongoDB　251　　使用Ruby 驱动　251　　对数据库进行操作　253　　数据的插入　253　　数据的查询　253　　高级查询　254　　find 方法的选项　256　　原子操作　257　　ActiveRecord　259　　OD Mapper　260　　5.4 　SQL 数据库的反击　264　　“云”的定义　264　　SQL 数据库的极限　264　　存储引擎Spider　265　　SQL 数据库之父的反驳　265　　SQL 数据库VoltDB　268　　VoltDB 的架构　269　　VoltDB 中的编程　270　　Hello VoltDB!　271　　性能测试　273　　小结　275　　5.5 　memcached 和它的伙伴们　276　　用于高速访问的缓存　276　　memcached　277　　示例程序　278　　对memcached 的不满　279　　memcached 替代服务器　280　　另一种键- 值存储Redis　282　　Redis 的数据类型　284　　Redis 的命令与示例　285　　小结　289　　第六章　多核时代的编程　　6.1 　摩尔定律　293　　呈几何级数增长　293　　摩尔定律的内涵　294　　摩尔定律的结果　295　　摩尔定律所带来的可能性　296　　为了提高性能　297　　摩尔定律的极限　302　　超越极限　303　　不再有免费的午餐　304　　6.2 　UNIX 管道　305　　管道编程　306　　多核时代的管道　308　　xargs——另一种运用核心的方式　309　　注意瓶颈　311　　阿姆达尔定律　311　　多核编译　312　　ccache　313　　distcc　313　　编译性能测试　314　　小结　315　　6.3 　非阻塞I/O　316　　何为非阻塞I　O　316　　使用read(2) 的方法　317　　边沿触发与电平触发　319　　使用read(2) + select 的方法　319　　使用read+O_NONBLOCK 标志　321　　Ruby 的非阻塞I　O　322　　使用aio_read 的方法　323　　6.4 　node.js　330　　减负　330　　拖延　331　　委派　332　　非阻塞编程　333　　node.js 框架　333　　事件驱动编程　334　　事件循环的利弊　335　　node.js 编程　335　　node.js 网络编程　337　　node.js 回调风格　339　　node.js 的优越性　340　　EventMachine 与Rev　341　　6.5 　ZeroMQ　342　　多CPU 的必要性　342　　阿姆达尔定律　343　　多CPU 的运用方法　343　　进程间通信　345　　管道　345　　SysV IPC　346　　套接字　347　　UNIX 套接字　349　　ZeroMQ　349　　ZeroMQ 的连接模型　350　　ZeroMQ 的安装　352　　ZeroMQ 示例程序　352　　小结　354　　版权声明　356

大数据时代数据管理方式研究1数据管理技术的回顾 数据管理技术主要经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。随着数据应用领域的不断扩展，数据管理所处的环境也越来越复杂，目前广泛流行的数据库技术开始暴露出许多弱点，面临着许多新的挑战。 1.1 人工管理阶段 20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算。当时没有磁盘等直接存取设备，只有纸带、卡片、磁带等外存，也没有操作系统和管理数据的专门软件。该阶段管理的数据不保存、由应用程序管理数据、数据不共享和数据不具有独立性等特点。 1.2 文件系统阶段 20 世纪 50 年代后期到 60 年代中期，随着计算机硬件和软件的发展，磁盘、磁鼓等直接存取设备开始普及，这一时期的数据处理系统是把计算机中的数据组织成相互独立的被命名的数据文件，并可按文件的名字来进行访问，对文件中的记录进行存取的数据管理技术。数据可以长期保存在计算机外存上，可以对数据进行反复处理，并支持文件的查询、修改、插入和删除等操作。其数据面向特定的应用程序，因此，数据共享性、独立性差，且冗余度大，管理和维护的代价也很大。 1.3数据库阶段 20 世纪 60 年代后期以来，计算机性能得到进一步提高，更重要的是出现了大容量磁盘，存储容量大大增加且价格下降。在此基础上，才有可能克服文件系统管理数据时的不足，而满足和解决实际应用中多个用户、多个应用程序共享数据的要求，从而使数据能为尽可能多的应用程序服务，这就出现了数据库这样的数据管理技术。数据库的特点是数据不再只针对某一个特定的应用，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，具有一定的程序与数据之间的独立性，并且对数据进行统一的控制。 2大数据时代的数据管理技术 大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据有 3 个 V,一是大量化（Volume），数据量是持续快速增加的，从 TB级别，跃升到 PB 级别；二是多样化（Variety），数据类型多样化，结构化数据已被视为小菜一碟，图片、音频、视频等非结构化数据正以传统结构化数据增长的两倍速快速创建；三是快速化 （Velocity），数据生成速度快，也就需要快速的处理能力，因此，产生了“1 秒定律”,就是说一般要在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长就失去价值了，这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2.1 关系型数据库（RDBMS） 20 世纪 70 年代初，IBM 工程师 Codd 发表了著名的论文“A Relational Model of Data for Large Shared DataBanks”,标志着关系数据库时代来临。关系数据库的理论基础是关系模型，是借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，现实世界中的实体以及实体之间的联系非常容易用关系模型来表示。容易理解的模型、容易掌握的查询语言、高效的优化器、成熟的技术和产品，使得关系数据库占据了数据库市场的绝对的统治地位。随着互联网 web2.0 网站的兴起，半结构化和非结构化数据的大量涌现，传统的关系数据库在应付 web2.0 网站特别是超大规模和高并发的 SNS（全称 Social Networking Services,即社会性网络服务） 类型的 web2.0 纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题。 2.2 noSQL数据库 顺应时代发展的需要产生了 noSQL数据库技术，其主要特点是采用与关系模型不同的数据模型，当前热门的 noSQL数据库系统可以说是蓬勃发展、异军突起，很多公司都热情追捧之，如：由 Google 公司提出的 Big Table 和 MapReduce 以及 IBM 公司提出的 Lotus Notes 等。不管是那个公司的 noSQL数据库都围绕着大数据的 3 个 V,目的就是解决大数据的 3个 V 问题。因此，在设计 noSQL 时往往考虑以下几个原则，首先，采用横向扩展的方式，通过并行处理技术对数据进行划分并进行并行处理，以获得高速的读写速度；其次，解决数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合的问题；再次，放松对数据的 ACID 一致性约束，允许数据暂时出现不一致的情况，接受最终一致性；最后，对各个分区数据进行备份（一般是 3 份），应对节点失败的状况等。 对数据的应用可以分为分析型应用和操作型应用，分析型应用主要是指对大量数据进行分类、聚集、汇总，最后获得数据量相对小的分析结果；操作型应用主要是指对数据进行增加、删除、修改和查询以及简单的汇总操作，涉及的数据量一般比较少，事务执行时间一般比较短。目前数据库可分为关系数据库和 noSQL数据库，根据数据应用的要求，再结合目前数据库的种类，所以目前数据库管理方式主要有以下 4 类。 （1）面向操作型的关系数据库技术。 首先，传统数据库厂商提供的基于行存储的关系数据库系统，如 DB2、Oracle、SQL Server 等，以其高度的一致性、精确性、系统可恢复性，在事务处理方面仍然是核心引擎。其次，面向实时计算的内存数据库系统，如 Hana、Timesten、Altibase 等通过把对数据并发控制、查询和恢复等操作控制在内存内部进行，所以获得了非常高的性能，在很多特定领域如电信、证券、网管等得到普遍应用。另外，以 VoltDB、Clustrix 和NuoDB 为代表的 new SQL 宣称能够在保持 ACDI 特性的同时提高了事务处理性能 50 倍 ~60 倍。 （2）面向分析型的关系数据库技术。 首先，TeraData 是数据仓库领域的领头羊，Teradata 在整体上是按 Shared Nothing 架构体系进行组织的，定位就是大型数据仓库系统，支持较高的扩展性。其次，面向分析型应用，列存储数据库的研究形成了另一个重要的潮流。列存储数据库以其高效的压缩、更高的 I/O 效率等特点，在分析型应用领域获得了比行存储数据库高得多的性能。如：MonetDB 和 Vertica是一个典型的基于列存储技术的数据库系统。 （3）面向操作型的 noSQL 技术。 有些操作型应用不受 ACID 高度一致性约束，但对大数据处理需要处理的数据量非常大，对速度性能要求也非常高，这样就必须依靠大规模集群的并行处理能力来实现数据处理，弱一致性或最终一致性就可以了。这时，操作型 noSQL数据库的优点就可以发挥的淋漓尽致了。如，Hbase 一天就可以有超过 200 亿个到达硬盘的读写操作，实现对大数据的处理。另外，noSQL数据库是一个数据模型灵活、支持多样数据类型，如对图数据建模、存储和分析，其性能、扩展性是关系数据库无法比拟的。 （4）面向分析型的 noSQL 技术。 面向分析型应用的 noSQL 技术主要依赖于Hadoop 分布式计算平台，Hadoop 是一个分布式计算平台，以 HDFS 和 Map Reduce 为用户提供系统底层细节透明的分布式基础架构。《Hadoop 经典实践染技巧》传统的数据库厂商 Microsoft,Oracle,SAS,IBM 等纷纷转向 Hadoop 的研究，如微软公司关闭 Dryad 系统，全力投入 Map Reduce 的研发，Oracle 在 2011 年下半年发布 Big Plan 战略计划，全面进军大数据处理领域，IBM 则早已捷足先登“,沃森（Watson）”计算机就是基于 Hadoop 技术开发的产物，同时 IBM 发布了 BigInsights 计划，基于 Hadoop,Netezza 和 SPSS（统计分析、数据挖掘软件）等技术和产品构建大数据分析处理的技术框架。同时也涌现出一批新公司来研究Hadoop 技术，如 Cloudera、MapRKarmashpere 等。 3数据管理方式的展望 通过以上分析，可以看出关系数据库的 ACID 强调数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，而对于很多互联网应用来说，对这一致性和隔离性的要求可以降低，而可用性的要求则更为明显，此时就可以采用 noSQL 的两种弱一致性的理论 BASE 和 CAP.关系数据库和 noSQL数据库并不是想到对立的矛盾体，而是可以相互补充的，根据不同需求使用不同的技术，甚至二者可以共同存在，互不影响。最近几年，以 Spanner 为代表新型数据库的出现，给数据库领域注入新鲜血液，这就是融合了一致性和可用性的 newSQL,这种新型思维方式或许会是未来大数据处理方式的发展方向。 4 结束语 随着云计算、物联网等的发展，数据呈现爆炸式的增长，人们正被数据洪流所包围，大数据的时代已经到来。正确利用大数据给人们的生活带来了极大的便利，但与此同时也给传统的数据管理方式带来了极大的挑战。

传统数据库仍旧会有一席之地，至于NewSQL的优势又是什么，简单和大家说说：首先关于“中间件+关系数据库分库分表”算不算NewSQL分布式数据库问题，国外有篇论文pavlo-newsql-sigmodrec，如果根据该文中的分类，Spanner、TiDB、OB算是第一种新架构型，Sharding-Sphere、Mycat、DRDS等中间件方案算是第二种（文中还有第三种云数据库，本文暂不详细介绍）。基于中间件（包括SDK和Proxy两种形式）+传统关系数据库（分库分表）模式是不是分布式架构？我觉得是的，因为存储确实也分布式了，也能实现横向扩展。但是不是“伪”分布式数据库？从架构先进性来看，这么说也有一定道理。“伪”主要体现在中间件层与底层DB重复的SQL解析与执行计划生成、存储引擎基于B+Tree等，这在分布式数据库架构中实际上冗余低效的。为了避免引起真伪分布式数据库的口水战，本文中NewSQL数据库特指这种新架构NewSQL数据库。NewSQL数据库相比中间件+分库分表的先进在哪儿？画一个简单的架构对比图：传统数据库面向磁盘设计，基于内存的存储管理及并发控制，不如NewSQL数据库那般高效利用；中间件模式SQL解析、执行计划优化等在中间件与数据库中重复工作，效率相比较低；NewSQL数据库的分布式事务相比于XA进行了优化，性能更高；新架构NewSQL数据库存储设计即为基于paxos（或Raft）协议的多副本，相比于传统数据库主从模式（半同步转异步后也存在丢数问题），在实现了真正的高可用、高可靠（RTO<30s，RPO=0）；NewSQL数据库天生支持数据分片，数据的迁移、扩容都是自动化的，大大减轻了DBA的工作，同时对应用透明，无需在SQL指定分库分表键。

大数据分析技术生态圈一览大数据领域让人晕头转向。为了帮助你，我们决定制作这份厂商图标和目录。它并不是全面列出了这个领域的每家厂商，而是深入探讨大数据分析技术领域。我们希望这份资料新颖、实用。这是一款面向Hadoop的自助服务式、无数据库模式的大数据分析应用软件。Platfora这是一款大数据发现和分析平台。Qlikview这是一款引导分析平台。Sisense这是一款商业智能软件，专门处理复杂数据的商业智能解决方案。Sqream这是一款快速、可扩展的大数据分析SQL数据库。Splunk这是一款运维智能平台。Sumologic这是一项安全的、专门定制的、基于云的机器数据分析服务。Actian这是一款大数据分析平台。亚马逊Redshift这是一项PB级云端数据仓库服务。CitusData可扩展PostgreSQL。Exasol这是一种用于分析数据的大规模并行处理(MPP)内存数据库。惠普Vertica这是一款SQL on Hadoop大数据分析平台。Mammothdb这是一款与SQL兼容的MPP分析数据库。微软SQL Server这是一款关系数据库管理系统。甲骨文Exadata这是一款计算和存储综合系统，针对甲骨文数据库软件进行了优化。SAP HANA这是一款内存计算平台。Snowflake这是一款云数据仓库。Teradata这是企业级大数据分析和服务。数据探查Apache Drill这是一款无数据库模式的SQL查询引擎，面向Hadoop、NoSQL和云存储。Cloudera Impala这是一款开源大规模并行处理SQL查询引擎。谷歌BigQuery这是一项全面托管的NoOps数据分析服务。Presto这是一款面向大数据的分布式SQL查询引擎。Spark这是一款用于处理大数据的快速通用引擎。平台/基础设施亚马逊网络服务(AWS)提供云计算服务思科云提供基础设施即服务Heroku为云端应用程序提供平台即服务Infochimps提供云服务的大数据解决方案微软Azure这是一款企业级云计算平台。Rackspace托管专业服务和云计算服务Softlayer(IBM)提供云基础设施即服务数据基础设施Cask这是一款面向Hadoop解决方案的开源应用程序平台。Cloudera提供基于Hadoop的软件、支持和服务。Hortonworks管理HDP――这是一款开源企业Apache Hadoop数据平台。MAPR这是面向大数据部署环境的Apache Hadoop技术。垂直领域应用/数据挖掘Alpine Data Labs这是一种高级分析平台，可处理Apache Hadoop和大数据。R这是一种免费软件环境，可处理统计计算和图形。Rapidminer这是一款开源预测分析平台SAS这是一款软件套件，可以挖掘、改动、管理和检索来自众多数据源的数据。提取、转换和加载(ETL)IBM Datastage使用一种高性能并行框架，整合多个系统上的数据。Informatica这是一款企业数据整合和管理软件。Kettle-Pentaho Data Integration提供了强大的提取、转换和加载(ETL)功能。微软SSIS这是一款用于构建企业级数据整合和数据转换解决方案的平台。甲骨文Data Integrator这是一款全面的数据整合平台。SAPNetWeaver为整合来自各个数据源的数据提供了灵活方式。Talend提供了开源整合软件产品Cassandra这是键值数据库和列式数据库的混合解决方案。CouchBase这是一款开源分布式NoSQL文档型数据库。Databricks这是使用Spark的基于云的大数据处理解决方案。Datastax为企业版的Cassandra数据库提供商业支持。IBM DB2这是一款可扩展的企业数据库服务器软件。MemSQL这是一款分布式内存数据库。MongoDB这是一款跨平台的文档型数据库。MySQL这是一款流行的开源数据库。甲骨文这是一款企业数据库软件套件。PostgresSQL这是一款对象关系数据库管理系统。Riak这是一款分布式NoSQL数据库。Splice Machine这是一款Hadoop关系数据库管理系统。VoltDB这是一款内存NewSQL数据库。Actuate这是一款嵌入式分析和报表解决方案。BiBoard这是一款交互式商业智能仪表板和可视化工具。Chart.IO这是面向数据库的企业级分析工具。IBM Cognos这是一款商业智能和绩效管理软件。D3.JS这是一种使用HTML、SVG和CSS可视化显示数据的JavaScript库。Highcharts这是面向互联网的交互式JavaScirpt图表。Logi Analytics这是自助服务式、基于Web的商业智能和分析应用软件。微软Power BI这是交互式数据探查、可视化和演示工具。Microstrategy这是一款企业商业智能和分析软件。甲骨文Hyperion这是企业绩效管理和商业智能系统。Pentaho这是大数据整合和分析解决方案。SAP Business Objects这是商业智能解决方案。Tableau这是专注于商业智能的交互式数据可视化产品系列。Tibco Jaspersoft这是商业智能套件。

传统关系数据库可能永远不会消失——至少不会很快，但其辉煌的日子已经远去许多新兴的NoSQL数据库的普及，例如MongnDB和Cassandra这很好的弥补了传统数据库系统的局限性相对于NoSQL蓬勃发展的情况基于SQL的关系数据库系统确实显得有些死气沉沉但这是数据库厂商的错，而不是SQL的错关系数据库长期以来一直作为企业部署的关键组成部分，但现在出现了更好的选择，以适应新的数据结构和现代化硬件系统如IBM、微软和甲骨文等厂商都将继续使用关系数据库主导其金融交易的核心功能但是NoSQL数据库似乎更适应当今的海量数据时代如ApacheHadoop和MapRece技术Bloor集团的首席分析师RobinBloor表示传统的关系数据库已经过时了，其架构需要更新Bloor的理由是随着多CPU计算机和固态硬盘技术的不断成熟，访问磁盘的数据已经不再重要固态硬盘的速度更快，所以在磁盘和内存之间读取速率将会加强明尼苏达州明尼阿波利斯的一位元数据策略顾问DanMcCreary指出SQL数据库的也有自己的问题，例如其不具备很好的伸缩性当数据增长超过一台服务器所能承受的极限时，就必须分享或分割数据到多台服务器上，跨越多台服务器是一个复杂的过程此外如外部链接带来的问题例如多个表中数据的融合，跨越服务器执行一些操作可能会产生一些问题NoSQL的崛起和“NewSQL”的出现NoSQL将改变数据的定义范围它不再是原始的数据类型，如整数、浮点数据可能是整个文件NoSQL可能会吓到DBA，因为他们担心失去他们自己的领域NoSQL数据库是非关系的、水平可扩展、分布式并且是开源的MongoDB的创始人DwightMerriman表示NoSQL可作为一个Web应用服务器、内容管理器、结构化的事件日志、移动应用程序的服务器端和文件存储的后背存储分布式数据库公司VoltDB的首席技术官MichaelStonebraker表示NoSQL数据库可提供良好的扩展性和灵活性，但他们也有自己的不足由于不使用SQL，NoSQL数据库系统不具备高度结构化查询等特性NoSQL其他的问题还包括不能提供ACID（原子性、一致性、隔离性和耐久性）的操作另外不同的NoSQL数据库都有自己的查询语言，这使得很难规范应用程序接口Stonebraker表示数据库系统的滞后通常可归结于多项因素诸如以恢复日志为目的的数据库系统维持的缓冲区池，以及管理锁定和锁定的数据字段在VoltDB的测试中发现以上这些行为消耗系统96%的资源RDBMSes处理的数据大约只有16%“虽然关系数据库感觉到了新技术到来的压力，但RDBMS仍然在企业计算中占有一些之地目前RDBMS的市场约350亿美元其中包括账户的软件许可、服务、技术支持以及维护”，Forrester的分析师NoelYuhanna说道Forrester预计，在企业中的业务数据将有25%是结构化数据，其中至少有65%在使用RDBMS或其他传统关系数据库，而RDBMS在交易数据中，RDBMSes至少有16%的份额企业将有75%的业务数据与半结构化文件（如XML、电子邮件和EDI）和非结构化数据（如文档、图片、音频和视频）相结合Yuhanna表示，大约有5%的数据驻留在关系数据库之中，其他的都分布在非关系数据库和文件格式之中此外，列式数据恐怕将成为数据库领域发生变化的过度候选产品，他们或将使关系数据库产品更简单传统的关系型数据厂商比如IBM、微软和Oracle在其RDBMS领域肯定是有新的计划的，他们也不会选择公开自己的计划Bloor表示，没有人会注意到RDBMS可能会死去

第一章编程的时间和空间1.1编程的本质3编程的本质是思考4创造世界的乐趣4快速提高的性能改变了社会5以不变应万变8摩尔定律的局限9社会变化与编程101.2未来预测13科学的未来预测14IT未来预测14极限未来预测16从价格看未来16从性能看未来17从容量看未来18从带宽看未来19小结20第二章编程语言的过去、现在和未来2.1编程语言的世界23被历史埋没的先驱25编程语言的历史26编程语言的进化方向30未来的编程语言3220年后的编程语言34学生们的想象342.2DSL（特定领域语言）36外部DSL37内部DSL38DSL的优势39DSL的定义39适合内部DSL的语言40外部DSL实例42DSL设计的构成要素43Sinatra46小结472.3元编程48Meta,Reflection48类对象51类的操作52Lisp53数据和程序54Lisp程序56宏56宏的功与过57元编程的可能性与危险性59小结602.4内存管理61看似无限的内存61GC的三种基本方式62术语定义62标记清除方式63复制收集方式64引用计数方式65引用计数方式的缺点65进一步改良的应用方式66分代回收66对来自老生代的引用进行记录67增量回收68并行回收69GC大统一理论692.5异常处理71“一定没问题的”71用特殊返回值表示错误72容易忽略错误处理72Ruby中的异常处理73产生异常74更高级的异常处理75Ruby中的后处理保证76其他语言中的异常处理77Java的检查型异常77Icon的异常和真假值78Eiffel的DesignbyContract80异常与错误值80小结812.6闭包82函数对象82高阶函数83用函数参数提高通用性84函数指针的局限85作用域：变量可见范围87生存周期：变量的存在范围88闭包与面向对象89Ruby的函数对象89Ruby与JavaScript的区别90Lisp-1与Lisp-291第三章编程语言的新潮流3.1语言的设计97客户端与服务器端97向服务器端华丽转身98在服务器端获得成功的四大理由99客户端的JavaScript100性能显著提升101服务器端的Ruby102RubyonRails带来的飞跃102服务器端的Go103静态与动态104动态运行模式105何谓类型105静态类型的优点106动态类型的优点106有鸭子样的就是鸭子107StructuralSubtyping108小结1083.2Go109New（新的）109（实验性的）109Concurrent（并发的）110Garbage-collected（带垃圾回收的）110Systems（系统）111Go的创造者们111HelloWorld112Go的控制结构113类型声明116无继承式面向对象118多值与多重赋值120并发编程122小结1243.3Dart126为什么要推出Dart?126Dart的设计目标129代码示例130Dart的特征132基于类的对象系统132非强制性静态类型133Dart的未来1343.4135最普及的语言135被误解最多的语言135显著高速化的语言136对JavaScript的不满138138安装方法139声明和作用域139分号和代码块141省略记法142字符串143数组和循环143类145小结1463.5Lua148示例程序149数据类型149函数150表150元表151方法调用的实现153基于原型编程155和Ruby的比较（语言篇）157嵌入式语言Lua157和Ruby的比较（实现篇）158嵌入式Ruby159第四章云计算时代的编程4.1可扩展性163信息的尺度感163大量数据的查找164二分法查找165散列表167布隆过滤器169一台计算机的极限170DHT（分布式散列表）171Roma172MapRece173小结1744.2C10K问题175何为C10K问题175C10K问题所引发的“想当然”177使用epoll功能180使用libev框架181使用183小结1854.3HashFold186HashFold库的实现（Level1）187运用多核的必要性190目前的Ruby实现所存在的问题191通过进程来实现HashFold（Level2）191抖动193运用进程池的HashFold（Level3）194小结1974.4进程间通信198进程与线程198同一台计算机上的进程间通信199TCPIP协议201用C语言进行套接字编程202用Ruby进行套接字编程204Ruby的套接字功能205用Ruby实现网络服务器208小结2094.5Rack与Unicorn210Rack中间件211应用程序服务器的问题212Unicorn的架构215Unicorn的解决方案215性能219策略220小结221第五章支撑大数据的数据存储技术5.1键-值存储225Hash类225DBM类226数据库的ACID特性226CAP原理227CAP解决方案——BASE228不能舍弃可用性229大规模环境下的键-值存储230访问键-值存储230键-值存储的节点处理231存储器232写入和读取233节点追加233故障应对233终止处理235其他机制235性能与应用实例236小结2365.2NoSQL237RDB的极限237NoSQL数据库的解决方案238形形色色的NoSQL数据库239面向文档数据库240MongoDB的安装241启动数据库服务器243MongoDB的数据库结构244数据的插入和查询244用JavaScript进行查询245高级查询246数据的更新和删除249乐观并发控制2505.3用Ruby来操作MongoDB251使用Ruby驱动251对数据库进行操作253数据的插入253数据的查询253高级查询254find方法的选项256原子操作257259ODMapper2605.4SQL数据库的反击264“云”的定义264SQL数据库的极限264存储引擎Spider265SQL数据库之父的反驳265SQL数据库VoltDB268VoltDB的架构269VoltDB中的编程270HelloVoltDB!271性能测试273小结2755.5memcached和它的伙伴们276用于高速访问的缓存276memcached277示例程序278对memcached的不满279memcached替代服务器280另一种键-值存储Redis282Redis的数据类型284Redis的命令与示例285小结289第六章多核时代的编程6.1摩尔定律293呈几何级数增长293摩尔定律的内涵294摩尔定律的结果295摩尔定律所带来的可能性296为了提高性能297摩尔定律的极限302超越极限303不再有免费的午餐3046.2UNIX管道305管道编程306多核时代的管道308xargs——另一种运用核心的方式309注意瓶颈311阿姆达尔定律311多核编译312ache313dist313编译性能测试314小结3156.3非阻塞I/O316何为非阻塞IO316使用read(2)的方法317边沿触发与电平触发319使用read(2)select的方法319使用readO_NONBLOCK标志321Ruby的非阻塞IO322使用aio_read的方法3236.4node.js330减负330拖延331委派332非阻塞编程333node.js框架333事件驱动编程334事件循环的利弊335node.js编程335node.js网络编程337node.js回调风格339node.js的优越性340与Rev3416.5ZeroMQ342多CPU的必要性342阿姆达尔定律343多CPU的运用方法343进程间通信345管道345SysVIPC346套接字347UNIX套接字349ZeroMQ349ZeroMQ的连接模型350ZeroMQ的安装352ZeroMQ示例程序352小结354版权声明356

问题一：电脑上听小说的软件有哪些。哪个比较全 手机听说软件有款99熊猫很不错我一直在用。电脑用的少，有个懒人听书电脑版 问题二：免费的有声小说软件哪个好 你可以用 《泡泡免费追书神器》 这个免费，搜书很全，并且免费换源 全本缓存，听书等等 希望能帮到你 问题三：有声小说哪个软件好 懒人听书 喜马拉雅 比较全，还有很多广播剧 问题四：什么软件在电脑上可以听小说 用听知 。懒人都可以的。 我们好像越来越懒了，懒得看书，或许因为眼睛的疲惫，但书还得看，于是有了懒人听书。 懒人听书手机版：3322.cc/app/d5404 懒人听书电脑版：3322.cc/soft/201511023416 本软件采用先进的微软语音合成技术，可将任意中英文文字转换为语音，支持朗读、导出。您可以将文章如小说等通过本软件进行朗读，或者导出为声音文件在电脑、手机上播放，解放眼睛，用耳聆听。 听知有声小说阅读器 ：3322.cc/soft/201308311137 问题五：大家都用什么软件听小说 听网，电脑有声小说阅读器、这类都是有声阅读的，可以朗读txt文本，没什么感情，懒人听书，喜马拉雅万能电台，这类可以收听广播，像收音机。个人建议还是下载mp3，用播放器收听，网上资源也很多 问题六：电脑“听”小说用什么软件？ 想在电脑上听书，只需要把MP3格式的有声小说存入手机内存卡中，用像千千静听，酷我哗酷狗，天天动听播放软件，皆可收听。 要是想在手机上直接听有声小说，下载懒人听书，安卓听书等听书类软件，但是需要再有wifi的时候使用，因为要用流量，可以下载下来 问题七：什么软件可以在电脑上听小说 1、中文语音朗读软件(Read2U) V2.1 Read2U 是一个中文语音朗读软件，就是将文本转换为语音的工具。Read2U有以下特点，它界面友好、操作简单、音质优良、语速适当，能辨别多音字、支持多种文件格式朗读、支持BIG5码文档、支持多种格式的背景音乐播放、支持脚本播放功能、并且开放了所有的有关朗读参数。 2、读霸 V1.31 读霸是以汉语普通话为标准发音的实时校对朗读软件,可运行在Windows 95、Windows 98和Windows NT操作系统上，可直接支持各种形式的中文编辑软件。可在用户进行文字输入的同时，将输入的汉字、英文字母、数字和标点符号朗读出来。也可根据用户的选择，将复制到剪裁板上的内容朗读出来。语音标准,校对准确,可智能处理多音字、数字、标点、音调等。输入时可逐字朗读,亦可遇标点符号时整句一起朗读。本软件一改从前您进行汉字排版编辑时单调无味的哑巴式输入，清晰的语音输出在给您无穷趣味的同时，确保您输入的准确无误。 问题八：有声小说软件哪个好 你要是在电脑上下载好有声小说，只需要把MP3格式的有声小说存入手机内存卡中，用像千千静听，酷我，酷狗，天天动听播放软件，皆可收听。 要是想在手机上直接听有声小说，下载像懒人听书，安卓听书等听书类软件，但是需要再有wifi的时候使用，因为要用流量，可以下载下来 问题九：听小说的软件 那个好用 懒人听书 问题十：可以在电脑上听小说书的软件 懒人听书，不错软件哦

“懒人听书”是安卓或者苹果手机上的APP，并没有直接出电脑版本。需要使用安卓模拟器在电脑上使用。1、打开电脑管家工具箱，找到手游助手。2、安装完成后打开软件，点击常用软件；3、然后搜索“懒人听书”点击安装。4、安装之后就可以打开软件听想听的小说了。

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网络的问题吧 如果你打开别的网页不慢的换 可能是你和他们服务器的网络类型不一样这样会造成延迟 当然他们的服务器也是有点慢 这点我有体会 所以一般还是用手机客户端

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用手机也可以，不必须用电脑

你重新安装一下。在电脑上放的话，要在电脑上下载资源的哦。------------------------希望你的问题得到解决；*****望采纳*****------------------------

可以下载。根据查询百度搜索中豌豆荚得知，下载懒人听书历史版本。在百度上搜索“懒人听书历史版本”，就能找到相应的下载资源。懒人听书是4.8亿用户选择的综合性有声阅读交流平台。热门IP入驻,知名主播云集,原创小说、经典文学、海量精品栏目共筑有声阅读生态圈,解放双眼,畅听世界。

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根据《税收征收管理法》第63条规定，“对纳税人逃税的，由税务机关追缴其不缴或者少缴的税款、滞纳金，并处不缴或者少缴的税款50%以上5倍以下的罚款”。经济犯罪领域律师周筱赟分析，宋祖德举报的逃税5000万元的事实如果存在，那么林生斌就要补缴5000万元税款，最高的罚款是5000万元的5倍，就是2.5亿元。周筱赟表示，《刑法修正案（七）》出台之前，逃税行为达到数额较大就构成刑事犯罪。数额较大的标准是，逃税数额在5万元以上并且占应纳税总额的10%以上。不过，2009年的《刑法修正案（七）》增加了初犯免罪规定，如果是第一次被税务机关处罚，“经税务机关依法下达追缴通知后，补缴应纳税款，缴纳滞纳金，已受行政处罚的，不予追究刑事责任。”杭州税务部门受理林生斌偷税举报近日，娱乐圈评论人士、微博大V宋祖德透露，其本人已向杭州税务部门实名举报“杭州保姆纵火案”遇难女主人丈夫林生斌涉嫌偷税、漏税。7月12日，宋祖德发布微博称，已从广州市用特快专递寄出实名举报信给税务局稽查局及公安局经济侦查大队，举报信附上了本人身份证复印件，并在举报信上签名、盖了手印。7月14日下午，宋祖德发微博表示：“杭州税务稽查局答复我，举报材料已经收到，正在按程序办。”

　　在马航失联牵动人心之际，发生了另一起骇人听闻的事件—— 西安两家幼儿园长期给园内一千多名幼儿集体服用处方药品“病毒灵”，据称有孩子生殖器出现病症。这样可怕的事情是如何发生的?下面就跟着我一起来看看吧。 　　幼儿园为何常年给幼儿喂药的确是为了提高出勤率 　　“药物试验”应该不是给幼儿喂药的目的 　　在这次事件中，两家幼儿园给幼儿服用的是别名“病毒灵”的盐酸吗啉胍片(ABOB)，消息称，食药监局在其中一家幼儿园就搜到了10瓶共1000粒，还有一张有10000片ABOB药品的进货单。由于这张进货单写于今年3月，而食药监局和家长又未在园内找到药品，家长怀疑已经被孩子们吃了。从这个剂量以及许多孩子的检查情况来看，不少家长担心，这里面是否会有“更大的利益驱动，比如是不是在将孩子当小白鼠进行人体药物试验”。 　　从目前的情况来看，“药物试验”之说并没有什么根据。首先这个药非常便宜，100片的1瓶才一两块钱，而且已经有60年历史，国外基本上已经不用，不是有什么潜力的新药。其次，药物实验要遵循一定程序，有病没病乱喂一通，对药物研发并没有帮助。最后，这么大规模的“药物试验”，毫无必要，一旦被揭穿，风险太高，稍有常识的药厂都不会这么做。 　　喂药的目的应该就是提高幼儿出勤率，增加幼儿园收入 　　西安市政府的通报中，明确指出了园方给幼儿喂病毒灵的原因——“据涉事幼儿园负责人交代，因了解到盐酸吗啉胍片(ABOB，别名“病毒灵”)可以预防感冒、增强抵抗力，为提高出勤率，因此给部分班级的幼儿服用。” 　　这与许多记者调查后得到的说法相同。提高出勤率的目的是为了减少给家长的退费，从而增加幼儿园收入。一些家长指出，按枫韵幼儿园的收费办法，如幼儿缺勤幼儿园就要给家长退费。如超过十天缺勤，就要退一半的托费。 　　这个说法让不少网友感到疑惑，为什么幼儿缺勤，幼儿园就要给家长退费呢?从多数人自身上学的经验来看，旷课缺勤是从来没有退费这一说法的。 　　这主要是由于民办幼儿园激烈的竞争所致。由于幼儿身体抵抗力差，缺勤是一个不可避免的现象——一项针对四所幼儿园的调查问卷显示，下半年的出勤率，9月份为92.28%，10月份为88.81%，11月份为80.91%，12月份为71.47%。当流感盛行的时候，出勤率更会降到很低的水平。在这种情况下，幼儿园是否愿意给缺勤的幼儿退费，是家长选择幼儿园的重要考虑。因此，为了争夺生源，许多幼儿园就许诺幼儿缺勤就退费，有些地方只退伙食费，有些地方保健费等也能退一部分。 　　由于民办幼儿园是自负盈亏的，出勤率高低就成了园方收入多少的重要因素。一些网上民办幼儿园的“办校经验”甚至为如何提高出勤率出谋划策，一个主要的方法就是“设立出勤奖：根据出勤率，对老师有相应的奖励，直接调动了老师的积极性。老师会给家长、孩子做工作，克服困难，养成上幼儿园的习惯。”在这次事件中，有幼教就指出，幼儿的出勤率直接与幼教的绩效奖金挂钩。所带班级的幼儿每月到园率超过一定天数，便可以按人数标准补贴，“如果不到10天，就只能拿基本工资了。” 　　上述针对四所幼儿园的调查也指出，四所幼儿园中唯一的一所民办幼儿园的出勤率是最高的，整个下半年达到了88.87%。 　　这就是为什么西安这两所幼儿园要给幼儿大规模喂药的原因，利益驱使而已。 　　给幼儿喂药的情形是否普遍吉林已发现类似现象 　　给幼儿大规模喂药，目标仅仅是为了提高出勤率，以增加园方收入。这是一个很简单的逻辑，只要不顾良心上的谴责，不惧怕法律的制裁，很自然就会这么干。这就使人不得不担心，给无病幼儿大规模喂药的情形是否普遍存在。 　　情况是让人忧虑的。就在昨天晚上，吉林省吉林市当地电视台就曝光当地一所“芳林幼儿园”涉嫌给无病幼儿大规模喂药，这个药园方称作“聪明豆”，家长怀疑就是病毒灵，反映孩子有闹肚子的，起荨麻疹的。而园方则辩称实际上是维生素C，目的也是为了预防感冒。目前还不清楚这“聪明豆”到底是什么，但即便是维生素C，也不能无节制乱吃，芳林幼儿园毫无疑问就属于这种“为提高出勤率，喂无病幼儿吃药”的情形。 　　2011年的一起发生在北京的事件，也让人怀疑是类似的现象。当时，北京通州新天地幼儿园的180个孩子在没有感冒的情况下，被园方统一安排吃了2天儿童感冒药“优卡丹”，其间，有孩子出现过敏症状。有家长发帖，质疑园方私自用药。园方解释称，感冒药为中国儿基会优卡丹儿童健康基金公益捐赠，考虑到春季天气变化大，因此给孩子服药以预防感冒。 　　“预防感冒”的背后是否也是为了提高出勤率，故意让孩子在没病的情况下服药?当时没有人追查下去，如今看来也大有可疑。据当时发现的中国儿基会名为《关于启动优卡丹儿童健康基金“中国阳光护苗爱心行动”的函》的红头文件：“2010年1月，中国儿童少年基金会联合仁和(集团)发展有限公司共同发起u2018中国儿基会优卡丹儿童健康基金会u2019。为做好对儿童的甲流防控工作，定于2010年2月起，面向全国幼儿园免费捐赠儿童流感防治用药优卡丹;面向全国幼儿园在园孩子家庭，免费捐赠儿童健康知识手册及流感防治用药优卡丹。” 　　注意，这里的用词是儿童流感“防治”用药优卡丹。“预防感冒”一向是优卡丹等部分药物的宣传用词，堂而皇之地写到中国儿基会的文件上，这简直与有“预防感冒”、“提高出勤率”需求的民办幼儿园一拍即合。优卡丹是2010年起向全国捐赠，那其他地方有没有无病服药的情形?这需要打一个大大的问号，令人非常忧虑。 　　而如果把眼光放到病毒灵这种处方药和优卡丹这种曾引发禁用风波的感冒药以外，同类型的现象可能更为常见，而人们甚至没察觉到其危害。比如，幼儿园喂孩子服用“万能神药”板蓝根预防感冒，网上搜索可以发现这种情形相当普遍。但由于许多人可能板蓝根喝惯了，并且是中药，并没有意识到其危害，尤其是在幼儿身上的危害。而事实上板蓝根的毒副作用被人们大大低估了。 　　常年给幼儿无病喂药的危害有多大后果可能相当严重 　　给幼儿喂病毒灵的危害究竟如何?西安市卫生局组织的第一次专家讨论，“一致认为”：“病毒灵的不良反应可引起出汗、食欲不振及低血糖等反应，查阅此药的相关文献及资料，未见其他不良反应”;“在服药方面，日服用量未超过说明书的剂量，单次剂量仅小班孩子略微超量，且服用时间为2—3天，未长时间服用，引起蓄积毒副作用的可能性较小”。 　　这无疑是个维稳式的回应，所谓“未见其他不良反应”，其实在多个厂家生产的盐酸吗啉胍片说明书上，在“儿童用药”一栏明确标示的是:“未进行该项实验且无可靠参考文献，尚不明确”——从这个角度看，这次喂药倒真的说得上是“药物试验”，因为危害到底有多大，现在根本没人知道;而所谓“引起蓄积毒副作用的可能性较小”，则是建立在用药分量确实少的情况下才成立的，但按市政府的通报，具体服药情况正在进一步调查核实，而按家长们的说法，这次喂药时间可能持续多达三年以上。从有孩子体检显示肾积水，有孩子长期肚子疼、厌食、身上出红疹、生殖器官红肿等等来看，后果可能相当严重。 　　有医学界人士指出，病毒灵临床试验少，无可靠证据支持其功效，在国外根本就不用;更无儿童临床试验，目前孩子已出现肝肾尿路等副作用，长期潜在副作用还无法预知，孩子一生的健康可能受影响。 　　给无病幼儿喂药事件反映出三大问题 　　一些幼儿园用药观念有极大问题，并且毫不在意家长幼儿知情权 　　这次事件反映的问题，首先是用药观念方面的。不管是被拘留的园长赵某、无医师资格的保健“医生”黄某，对药物的预防作用都非常无知，但这样的人却非常多。事实上，除了流感疫苗，没有药物可以预防感冒。药剂师冀连梅痛心地指出：“药品是把双刃剑，用对症是药，不对症是毒!西安的幼儿园只是冰山一角，那些晨检时集体给孩子们喷病毒唑(利巴韦林)，喝板蓝根、喷口腔消毒液的幼儿园老师们，是什么让你们相信这些药物会有预防流感病毒的作用?除了疫苗，世上没有神奇的预防流感病毒的药物”。 　　除此之外，事件还反映出私自用药的严重性。在家长不知情的情况下，教育机构随意给孩子用药，情形非常普遍。有医生指出，这种做法是严重不符合规范的。理论上，即使是家长带来的药也是家长自己写好名称、时间、怎么吃，然后由保健大夫管理，孩子吃完，老师和大夫要签字的。 　　部分教育机构办学目的只为赚钱，胆大包天 　　在这次事件中，有家长反映，“孩子一旦生病请假，园方就表现得非常紧张，打电话追问生了什么病，什么反应，我们一直以为园方很关心孩子，为此很感动，但现在想来有些不正常。”这说明，园长、保健“医生”，包括普通幼师，都是知道这么喂药是可能会出问题的。就常识而言，人们也不会在没有病的时候吃药。然而即便如此，园方还这么做了，可谓胆大包天。这表明，一些只顾挣钱的民办教育机构，在监管缺失的情况下，的确可能出现非常严重的问题。长期关注慈善公益事业的媒体人周筱赟认为，宋庆龄基金会对这件事负有不可推卸的责任。河南宋庆龄基金会的大量劣迹表明，营利性的事业与公益的帽子结合，往往公益就成了幌子，用来遮蔽丑事。 　　北京真爱教育服务机构主任郭斌指出，所有的教育机构都跟青少年儿童有关，其本身应具备公益性、社会性，不能是完全的商品，“什么样的人来办教育，这真的很重要。” 　　部分幼师为钱驱使，没有师德，为虎作伥 　　这次事件另一个值得重视的现象是，为何这么可怕的事情能够持续了这么久?如前所述，幼儿园方将幼师的利益跟喂药捆绑在一起，这或许是一个可信的解释。然而，这么伤天害理的事情，就不如钱来得重要吗?有家长称，喂药的事幼儿园领导安排每天一次，但部分老师是隔天一次——幼师们的良心也就到此为止了。联想到前两年频繁发生的幼师虐童事件，师德沦丧的问题究竟该如何解决? 猜你喜欢 1. 安全教育幼儿园孩子的文章 2. 大班保育员教育反思 3. 幼儿园安全教育培训心得感悟 4. 幼师卫生工作心得体会3篇 5. 幼儿园食品安全承诺书 6. 幼儿园接送管理制度范文

周筱赟，广州媒体人、知名网友、资深网络爆料人、中山大学传播与设计学院“财新传媒卓越驻校记者”、浙江大学传媒与国际文化学院专业硕士生兼职导师。

什么行为能迅速导致破产？购买奢侈品？胡吃海喝？都不是，投资失败才是最败家的行为。李亚鹏从影多年，积累下了不菲家产。使得他有底气娶回天后。虽然王菲也是富婆级别，不会看重男方的家财。但是作为中国男人来说，极注重自己的面子，如果不是财力相当，估计李亚鹏也不会有勇气向王菲求婚。但是现在的李亚鹏却负债累累，欠债4千万，成了“老赖”。究其原因，投资失败是最大的原因。据说，李亚鹏与其兄李亚炜涉足房地产和文化产业投资，并在云南丽江注册了公司。因投资失败，被告上法庭。法庭裁决，兄弟俩的公司向对方泰和友联公司赔偿4000万元和利息。这个判决是在今年4月份公布的，但时至今日，这4000万的赔款和利息还没有还上。李亚鹏因此被法院列入失信名单，被有限期地限制坐飞机和高铁。创业有风险，投资需谨慎。真不单单是一句警示语，听过就算了。人啊，任何时候都要对自己的清晰的认识。什么人适合投资？什么人天生就是经商的材料？真是有命数的。而李亚鹏长得帅，演技好，但独独缺乏经商头脑。除了投资才能外，不贪心也是保住财产的不二法宝。今天刚听到一件事，我以前认识的一位老板，曾经身家数千万。被一个高明的骗子以高利润诱惑，投资了一个项目，结果被骗6000多万。幸好家财殷实，有很多房产出租，从一个呼风唤雨的大老板，变成一个靠收租过日子的小老板。如果他不贪心，不被财富蒙住眼睛，不头脑发热，他现在应该是亿万富豪了。所以说，认清自己不贪心，投资谨慎，不是只停留在口头的文字上，一定要记进心里。虽然有人说：富贵就是险中求。但这个险一定是自己能够有把握把控的，一定是有惊无险的。赚钱不易，别轻易浪费。禾田飞歌：自由撰稿人。微信公众号：禾田飞歌（ID：ahetian2017)‍‍‍‍‍

公元前356年，商鞅在秦孝公的支持下开始变法，法令规定：1.国家承认土地私有，允许只有买卖。2.奖励颈战，生产粮食布帛多的人可免除徭役；根据军功大小授予爵位和田宅，废除没有军功的旧贵族的特权。一 整顿吏治。制定俸禄制，杜绝官吏贪赃枉法 二 颁布均田令。有利于农业生产的恢复和发展，保证了赋税收入和徭役征发 区别是商鞅承认了土地私有，而孝文帝改革则认定土地归国家，不允许私有。

中国流失国外的文物，就绘画而言，美国收藏最多，仅华盛顿弗利尔博物馆就有1200余幅；美国大都会博物馆所藏中国绘画近500幅；大英博物馆所藏中国绘画最精。在瓷器方面，以收藏亚洲艺术品著称的法国集美博物馆收藏最佳。就地方志和古籍而言，美国最多，美国国会图书馆就有4000多种地方志。 　　就甲骨片而言，日本是收藏最多的国家，在流失海外的近3万片甲骨片中，日本有近13000片。就敦煌宝藏而言，而今敦煌遗书在我国国内仅存2万件，仅占三成；藏于大英图书馆东方写本部有13700件；藏于法国巴黎国立图书馆有6000件；藏于俄罗斯圣彼得堡亚洲民族研究所12000件；藏于英国印度事务部图书馆近2000件，此外，日本、美国、瑞典、奥地利、韩国也均有敦煌文物收藏。大英博物馆收藏有中国文物23000余件，许多是珍品、孤品，其中东晋顾恺之《女史箴图》唐代摹本最为引人注目，敦煌文物也极其重要。中国珍贵文献和古籍6万多种，其中有波罗蜜佛经最早版本、《永乐大典》45卷及甲骨片、敦煌藏经等。 枫丹白露宫(法国)　在西方博物馆中，收藏和展览圆明园珍宝最多最好的要数法国的枫丹白露宫，有中国文物3万多件。收藏有圆明园玉印两方，“保合太和”与“圆明园印”。 　这里收藏的瓷器从中国最早的原始瓷器一直到明清的青花、五彩瓷，多为精品。　这里收藏的瓷器从中国最早的原始瓷器一直到明清的青花、五彩瓷，多为精品。纽约大都会艺术博物馆 　　馆内收藏的康熙玉如意，为圆明园散失的艺术珍品之一。它由一块名贵的白玉雕刻而成，长近半米，白中透绿，被雕刻成多孔真菌形状。 　波士顿美术馆 　　该馆以东方艺术品著称于世，现藏有中国和日本绘画5000余幅。其中有相当数量的宋、元时期名画，如保存完好的唐张萱《捣练图》，宋代摹本、宋徽宗《五色鹦鹉》。 　　克里夫兰艺术博物馆 　　收藏的圆明园艺术品主要有：郎世宁绘制的《乾隆帝后和十一位妃子肖像》。 美国华盛顿弗利尔博物馆 收藏有晋代顾恺之的名作《洛神赋图》的最早摹本。美国哈佛大学艺术馆 　　收藏中国玉器最多，如汉代玉马首、汉代玉琥等。

朱尚同19日下午接受记者采访时说，他已离休22年了，住在湖南省教育厅的宿舍楼里，现在一打开窗就看到脚手架，到处在施工、刷墙等。他找人打听了一下，一个火星居委会试点听说就花了两个亿，全市不知要花多少钱。于是，他忍不住给他并不认识的市委书记陈润儿发信。同时，他还把信件给了一位朋友，该朋友联系了网友周筱赟，后者将信件在网上公开。当被问到是否担心公开信件内容给相关官员带来压力时，朱尚同说：“既然全市大装修都可以公开，为何这个就不能公开？每个官员都需要压力，否则他们只对上而不对下负责！”朱尚同19日晚又向记者介绍，长沙市芙蓉区区长李蔚当天下午到他家里谈了一个多小时，李蔚称区里看到信件后感到很委屈，他们是想把事情做好的，包括解决群众的实际困难，让每一户都通上煤气和自来水管等等。朱尚同却说他是另一思路：假如不是要评文明城市，你们把事情一件件办好就行，用得着取缔“五小（即指小餐饮店、小钢铝合金加工店、小废品回收店、小歌厅、小车辆修理店）”吗？用得着到处是脚手架吗？朱尚同还拒绝了要他声明网上信件不是他发表的请求。

历史的智慧历史的智慧也就是我们能够从历史中获得的教益。我们之所以要了解和研究历史，是因为历史不单给我们提供政治、经济、文化等方面的借鉴和知识，还能在其他各个方面为我们提供答案。历史可以提供的智慧是最全面的。 --------葛剑雄、周筱赟《历史学是什么》学习该单元（天朝的危机）后，你从中分汲取了那些历史智慧？请写一篇学习心得。（急~~~~~！！！该题是高二历史第五册练习册p9的一道题，帮忙写一下，要联系书本里的知识100到200字 谢谢！！）

《每个活着的中国人都是强人》、《最后一支西兰，给残月苍山及心力衰竭的国人》、《乡村葬礼，那些卑微而无奈的生命》、《抚摸杂谈G点》、《像猪流感一样流行》、《又是五月端阳节，忆起文人投江去》、《反思五四，一杯隔夜的酸牛奶》、《山丹丹花开红艳艳，俺叫刘高兴》、《深圳又有自然，中国人的新葬礼》、《在赶往葬礼的路上，杂谈死亡原因猜想》、《不要迷恋哥，哥不过是个暴民》、《祝贺天涯杂谈积极向组织上靠拢》、《周筱赟的奖杯———白果一枚》、《被歧视的不是乙肝患者，而是法律》、《最佳生存法则：留个馒头一公斤水》、《他们都是有身份的人———杂谈一周要闻》、《新鲜的尸体不新鲜的事———杂谈一周要闻》、《中国人各阶层婚礼概述》、《张神枪到底开了几枪？三枪拍案惊奇原声版？》、《给方脑壳们狂欢盛宴上的贺礼》、《奶祸》、《一个神仙，两个笑容，都是奶粉惹的祸》、《B事为主，跳楼为辅，留守儿童在围观》、《阿Q今传》、《鲁迅死去多年，阿Q你还好吗？》、《最后离开杂谈的人，请你关闭那一路灯》

答案是第三个，选C

眼癌女童之死：慈善，明明好心，最后怎么变成“坏事”？近日，女童小雅的离开牵动了许多人的心，甚至由此引发了一场舆论风波。目前，据媒体最新报道称，嫣然儿童医院工作人员回应，2017年4月底，嫣然儿童医院为小雅的弟弟实施一次性治愈手术。小雅的资金筹集主要发生在2018年，那时她弟弟已完成治疗。水滴筹也发布官方声明：声明称从平台可公开的信息系统数据显示，小雅家属实际筹得款项35689元……而此前，当地公安机关对小雅家人是否骗捐展开调查，官方调查称“目前我们掌握的情况是，筹来的款大部分都用在孩子的治疗上了”。至此，小雅故去掀起的慈善风波和针对小雅父母“重男轻女”的质疑，已在主要事实层面得到澄清。事件回顾事情始于一篇在网上流传甚广的自媒体文章，文章质疑河南省太康县一对夫妻疑利用重病幼女小雅，骗取网友15万元捐款后，不带女儿去治疗，却把钱用在治疗儿子的疾病上，最终致女儿死亡。据了解，2017年9月，小雅被诊断出患有视网膜母细胞瘤，而这种病是治愈率较高的癌症之一，若早发现早诊断早治疗，能有效提高治愈率、降低死亡率。但是，确诊仅8个月后，不到3岁的雅雅离开了人世。（确诊后，小雅妈妈在多个平台展开众筹。其中一条募捐视频中，可怜的小雅艰难地转向妈妈的镜头，呼喊了一声“救我”，催人泪下。）就在雅雅去世后，质疑的声音越来越大，质疑主要集中在小雅父母疑似挪用善款，放任女儿的眼病不断恶化，带着儿子去北京看病，而且去的还是高档医院。看到消息后，许多不明真相的网友气愤不已，觉得小雅父母“重男轻女”太过分了，纷纷表示：“生在有这种观念的家庭 小姑娘太可怜了”“我快恨死了，不心疼女儿吗？”……而现如今，事情真相已经基本澄清，由小雅离去掀起的舆论漩涡也逐渐平息，可是这场慈善风波却引发人们对于社会慈善事业的思考，毕竟，最近几年随着线上线下各种名目的慈善机构纷纷成立，中国慈善事业进入到了发展的快车道，这本是件好事，但随之而来的误会、争议——善款如何捐、捐了怎么用等等一系列问题，给“慈善”这项阳光下的事业蒙上了不小的阴影。怎么做到不让好心人心寒，也不让有心之人利用善良钻了空子，是个大难题。慈善风波：明明好心，最后怎么变成“坏事”近年来，慈善机构、捐助者与受救助对象之间的不愉快屡被曝光，明明是好心做好事，帮助有困难的群体，但总会演变成大风波，让“好事”变了味道。慈善机构善款财政遭质疑，难挡公众口诛笔伐人们有心于慈善事业，正规渠道是将钱财捐赠于社会或者政府的慈善机构，由它们来支配善款，决定用这一笔笔钱来捐助需要帮助的人，而这一切，都建立在整个社会对于慈善机构的信任，一旦慈善机构被发现财政漏洞，曾经加注在其之上的赞誉和信任，就会在顷刻之间土崩瓦解。2014年初，网络独立调查人周筱赟连发几份调查报告，指控李亚鹏创办的“嫣然天使基金会”有违规和敛财之嫌，约7000万善款下落不明，并指李亚鹏的嫣然基金和美容医院合作做唇腭裂修复手术涉嫌巨额利益输送。一石激起千层浪，这件事在李亚鹏本人、中国红十字基金会和嫣然基金双双表态、外加民政部介入调查之后，证明并无财政问题，才逐渐偃旗息鼓。（中国红十字基金会回应嫣然天使基金会财政问题，李亚鹏点赞）当年，中国红十字会和希望工程等慈善项目均遭到此类质疑，善款不知去向或者另作他用、财政支出不明晰，甚至机构领导贪污善款，伤害了捐款人和受捐助者，于整个社会的诚信和慈善而言，都是巨大损失。慈善公益环节出岔子，捐助者诚信被质疑明星慈善是社会慈善问题的重灾区，不仅因为明星自带“关注属性”，本身就有无数双眼睛盯着他们的一举一动，也有他们本身捐赠经常涉及巨额钱款的缘故。前段时间沸沸扬扬的明星杨幂捐款风波就是其中的典型，她承诺捐赠盲人学生100根盲杖、50台盲人打字机，被盲人学校指出两年多始终未到位，一时间杨幂身陷“诈捐门”，引发舆论关注。之后，人们发现，“嘉行杨幂工作室”通过微博发布的“成都特校事件调查初步汇报”，表示具体捐赠的前期对接与后期落实工作的中间人李萌，其身份、职业，以及他与艺人方和公益机构之间的沟通内容，甚至一些捐助款项的使用上都存有疑点。而李萌方面所讲述的细节与杨幂工作室的说法却有出入，双方各执一词，此事还在等待法律的调查结果。明星公益人在参与慈善事业后，陷入诚信危机，这样的事情不在少数，收入不菲的明星用自己的钱做善事，还能提升自己的声望，按理说实在没有必要用慈善来开自己诚信、声誉的玩笑，许多情况下，是慈善中间环节缺乏监督管理和有力保障，结果明星背锅，受伤的则是那些需要帮助的人。以慈善为名做“博眼球”的假慈善这一种情况就更可恶了。2017年，河北省邯郸市一次拍卖捐赠活动在网上引发热议。一家企业在捐赠仪式上称，将捐款20万元给一所希望小学，并举着“中国工商银行20万元”的现金支票模型与受助学生合影留念。之后该企业却声称这个模型只是“道具”。还有在快手等短视频平台上主播的伪慈善秀。“快手杰哥”承认，直播时给村民发钱，直播完还会将钱拿回，假慈善就是为了敛财涨粉，而且这种情况有很多。直到这些事情曝光，一直为他们善心点赞的民众才恍然大悟，原本以为是一场“爱的奉献”，到头来却只是一场作秀。捐赠是严肃的事情，不是“儿戏”，假借“慈善”的幌子，消费的不只是一片爱心，有损的也不只是社会公德。自媒体左右舆论，增加慈善不确定性这一次的小雅慈善风波和前年几经反转的罗一笑事件，都是受自媒体影响，最终演变成舆论风暴。受害最大的往往是处于舆论中心、最需要帮助的弱者，而自媒体的参与有时并不能让他们得到更好的救助，反而为慈善蒙上不光彩的阴影，让一个慈善事件变得扑朔迷离。尽管事情真相需要追究，自媒体在客观上也在监督慈善行为、引导公众关注慈善事业和公益活动，但也的确增加了慈善的不确定性。“玻璃橱窗”里的慈善：一切都透明地摆在阳光下我国慈善有种种缺陷，比如发展并不成熟、很多慈善机构的规章制度和工作流程不够严谨、社会对慈善组织也缺乏信任，我国还没有像发达国家一样拥有完善的慈善运作流程，而这个体系的建立也非一日之功。许多事情仅仅依靠道德约束是不够的，立法层面的完备才是最好的保护伞，慈善更是如此。目前，我国已经有《捐赠法》《慈善法》和《基金会管理条例》为慈善事业保驾护航，但还远远不够，慈善源于善意爱心，但也往往在规范性、专业性和法治考量上有所欠缺，需要相关部门积极监管督促，在出现质疑和问题时，也能有法可依。除此之外，慈善需要强有力的第三方执行机构和来自民间网络力量的监督。事前审核、事中监管和事后审计等方方面面都需要强化监督——网络募捐平台应在发布信息前尽到审核责任，而非为了“赚眼泪”、“博眼球”；另外，需要有可信赖的第三方机构监督掌控善款流向，如与医疗机构合作，而非任由求助者支配善款；此外，善款花费之后的审计工作也很重要，一笔笔支出至少应反馈给捐赠人或向社会公开。每一片善心都不该被辜负，只有真正在阳光下谈慈善，才能让善心发挥应有的能量、让需要帮助的人获得雪中送炭的援手，而我们作为广大慈善募捐大军的一员，做到监督的义务，不忘乐于助人的初心和信心，更是支持慈善“善有所得”最坚实的力量。来源：网易新闻

北京嫣然天使儿童医院位于北京市朝阳区，2012年成立，属于民办非营利性儿童综合医院。在中国红十字基金会的监管下由李亚鹏、王菲、刘莉莉、胡岚、李滔、唐越、汪永安、李斌等八位创始人共同倡导发起的。2014年2月27日，因周筱赟质疑李亚鹏借公益敛财一事，朝阳区民政局要求其依据有关规定公开信息。

“长沙市在创建国家文明城市过程中劳民伤财！”原长沙市委副书记兼组织部部长、82岁的朱尚同老人19日发信给现任长沙市委书记的邮箱，并在网上公布信件内容，引起网友的广泛关注。19日下午，长沙市芙蓉区区长到朱尚同家中沟通。　最早在网上曝光此事的是网友“落魄书生周筱赟”，他在19日的微博中“独家曝光内部举报信”称：“原长沙市委副书记朱尚同给我打来电话，实名揭露长沙市在‘创建文明城市"中劳民伤财、伪造民意、扰民损民。据朱尚同披露，长沙这次创文，仅仅是一个区的居委会试点，就由长沙市财政拨款两亿元！”微博还链接了朱尚同写给市委书记的信件。这条微博迅速被广为转发和评论。朱尚同在题为《给湖南省、长沙市主要领导的紧急报告》的信中说，长沙市近月来在创建文明城市的所谓“优化市区环境”的试点活动中，出现了一些肆意挥霍国家财政(老百姓的税收)，重形式、轻实效、扰民损民的荒唐现象。这一个多月来试点的火星居委会将“优化”工程全面铺开，一哄而起并公开表示“这种做法，是上面定的”，拒绝接受不同意见。

嫣然天使基金是由李亚鹏[微博]和王菲[微博]倡导的慈善基金，为了帮助唇腭裂患者。而在2014年1月网友周筱赟称嫣然天使基金至少7000万善款下落不明，涉嫌利益输送。为此嫣然天使基金当时也遭到了公众的质疑。最终通过审计部门长达十几个月的审计宣布没有发现举报人举报的问题。做客《鲁豫有约一日行》的李亚鹏也谈起了那次嫣然天使基金的风波，说明了自己的态度：“一个公众质疑你一个机构，我要审计你，这件事情没有错。”李亚鹏回忆起2014年的那场风波。他表示那是一次长达18个月的艰难时期。审计部门审计了6次，每次3个月，一共18个月，在那18个月里，嫣然什么也不能做。当时的自己就锁在办公室里下围棋，愤怒、难过各种心情都有，“我怎么会不愤怒？我可能没表现出来。”“那次算我人生中蛮难的一次。还是蛮伤心的，确实有点过分。你不能说据网友三个字，就把责任都搁在一边。”最后嫣然天使基金没有起诉举报人，李亚鹏表示并不是因为自己怕什么，而是觉得公众质疑你这件事情是没有错的，“我们曾经在巨大的压力下也希望通过诉讼来解脱这件事情，但是五次决定之后我第二天又推翻了。“”公益和慈善当时在中国是比较初期的，嫣然是相对早期的先行者，在你获得巨大社会关注和荣誉的同时，你也肩负着替这个行业承担很多东西的义务。我一个公众质疑你一个机构，我要审计你，这件事情没有错。”

杭州市税务局稽查局表示，案件调查周期是根据线索的详实情况而定的，查处、审理环节较多，目前给不了具体时间。近日，娱乐圈评论人士、微博大V宋祖德透露，其本人已向杭州税务部门实名举报“杭州保姆纵火案”遇难女主人丈夫林生斌涉嫌偷税、漏税。今日上午，杭州市税务局稽查局工作人员回复新京报记者称，目前确已收到宋祖德的举报材料，会按规定程序处理。7月12日，宋祖德发布微博称，已从广州市用特快专递寄出实名举报信给税务局稽查局及公安局经济侦查大队，举报信附上了本人身份证复印件，并在举报信上签名、盖了手印。7月14日下午，宋祖德发微博表示：“杭州税务稽查局答复我，举报材料已经收到，正在按程序办。”7月15日上午，新京报记者联系杭州市税务局稽查局询问宋祖德的举报处理进展，该局税收违法案件举报中心工作人员回复称，目前确已收到宋祖德的举报材料，接下来会按规定程序处理。案件涉及的相关法律：根据《税收征收管理法》第63条规定，“对纳税人逃税的，由税务机关追缴其不缴或者少缴的税款、滞纳金，并处不缴或者少缴的税款50%以上5倍以下的罚款”。经济犯罪领域律师周筱赟分析，宋祖德举报的逃税5000万元的事实如果存在，那么林生斌就要补缴5000万元税款，最高的罚款是5000万元的5倍，就是2.5亿元。周筱赟表示，《刑法修正案（七）》出台之前，逃税行为达到数额较大就构成刑事犯罪。数额较大的标准是，逃税数额在5万元以上并且占应纳税总额的10%以上。不过，2009年的《刑法修正案（七）》增加了初犯免罪规定，如果是第一次被税务机关处罚，“经税务机关依法下达追缴通知后，补缴应纳税款，缴纳滞纳金，已受行政处罚的，不予追究刑事责任。”以上内容参考 新京报－林生斌被实名举报偷漏税，杭州税务部门已收到举报材料

　　　　　　　　举报人周筱赟贴出的中华儿慈会2011年财务报表，并标出可疑项目。网络截图　　　　　　　　　　昨晚，针对周筱赟的举报，中华儿慈会发布声明。网络截图　　　　昨日，网络举报人周筱赟微博举报，中华少年儿童慈善救助基金会2011年的账目上，一项“支付的其他与业务活动有关的现金”金额为48.4亿元，远远高于当年接受捐赠收到的现金8000多万元。　　　　周筱赟怀疑基金会可能存在洗钱行为。　　　　昨晚，中华儿慈会发文澄清，财务人员的重大失误将账目中一项本应为4.75亿元的金额，写成了47.5亿元。　　　　收入支出均约48亿　　　　名为“官方慈善基金儿慈会48亿巨款神秘消失”的网帖中，周筱赟称，通过合法渠道看到中华儿慈会的2011年度财务报表上，至少有48亿巨款下落不明，还贴出中华儿慈会2011年财务报表中的部分内容，其中有关48亿的部分做了重点标注。　　　　“让人产生洗钱联想”　　　　周筱赟表示，这份财务报表中48亿的进账和支出项目并无明细，而且是现金的流入流出，“不得不让人产生洗钱的联想”他说，因为没有确凿证据，还需要公检法机构来认定。　　　　　　■ 回应　　儿慈会　　小数点写错致歉　　表示无洗钱行为　　　　针对周筱赟的举报，中华儿慈会官网昨晚发布致歉，称是由于基金会工作人员和领导审核的严重失误，导致报告中“银行短期理财”这一数据小数点错位，将4.75亿元，写成了47.5亿元，致使2011年度基金会《现金流量表》中的“收到的其他与业务活动有关的现金”达到年报上刊出的错误数字，即4,766,273,045.02元。　　　　补充知识　　　　为何中国慈善事业丑闻频出？　　　　中国慈善事业的软肋究竟在哪？法律与监管到底存在什么问题？是什么让慈善组织，甚至慈善事业出现信任危机？　　　　一问： “公益事业”、“非营利性”等概念如何界定？　　专家： 核心概念尚无明确界定 “营利性活动”不明确　　　　朱力教授介绍，针对慈善事业，中国有着一系列法律和法规，比如《中华人民共和国公益事业捐赠法》、《基金会管理条例》等近十部法律法规。就此看来，中国的慈善事业似乎并不缺少配套的法律、法规。但中国慈善法律在很多问题上规定模糊、界定不明，问题比较突出，主要表现在三方面：首先，对具体问题、核心概念的界定抽象和空洞。例如，什么是“公益事业”，我国法律法规对这一概念并没有明确的界定，给予人们在从事慈善事业过程中很大的想象空间和运作空间，使得中国当前的慈善法律成为一个空架子，不能发挥实际作用。而且，这只是中国当前慈善立法中的沧海一粟。其次，我国虽然禁止慈善组织进行营业性活动，但并没有对“营业性活动”进行明确说明。“营利性”、“非营利性”界定不清，使得一些慈善组织钻了法律的漏洞，不断从事着营利性活动。　　　　再次，非营利性组织享有国家税收的优惠政策，但是中国慈善法律没有就与自我交易等行为进行界定。因此导致某些人打着慈善的名义，暗中洗钱、逃税等。　　　　二问：为何只见违法，不见处罚？　　专家：如何纠正和处罚，相关法条尚无详细说明　　　　朱力教授表示，中国的慈善法律对慈善事业中人们所需要遵循的行为准则进行了正向的规定，可是，一旦人们违反了法律、法规所制定的准则，该如何对其进行纠正和处罚，在相关法条中并没有详细的说明。　　　　这一现状客观上造成了慈善法律在执行过程中大打折扣，为有法不依提供了相当大的空间。朱力教授认为，“中国慈善事业的面临的现状实际上是法律数量众多，但法律缺陷同样众多的问题。”　　　　三问：为何慈善需求与日俱增，慈善供给却日渐减少？　　专家：源于慈善组织定位不清、职能不分　　　　在现实生活中，我们不乏遇到这样的现象，一些企业家一边怀揣着回馈社会，履行社会责任的想法，一边却对慈善组织不信任，终于没能实现慈善理想，正如一些企业家抱怨，我们有钱却不知道如何帮助需要帮助的人。　　　　与此同时，我们还会遇到一些的现象。一些老弱病残及受灾严重的群众，亟需获得爱心人士、社会的帮扶，却错失机会，或者没有机会。　　　　为什么有“供”有“需”，二者却不能有机结合？　　　　对此，朱力表示，中国法律对“慈善组织”界定的模糊、对私人基金会和公共慈善组织可操作性界定的缺失，直接造成目前中国慈善组织功能的混杂。例如，某些慈善组织，一方面向公众募集资金，类似于公募基金的角色，一方面又承担着提供慈善、运作慈善项目的职能，类似于慈善组织的角色。多项职能叠加，在日常运作中难免出现顾此失彼的现象。更何况，一些组织将善款用于商业领域，从而导致慈善需求与日俱增，慈善服务供给却日渐减少现象出现。　　　　四问：为何慈善组织丑闻频出？　　专家：政府监管过于被动　　　　对于慈善组织丑闻频出，朱力指出，目前，政府对慈善事业和慈善组织监管的方式仍旧非常被动。没投诉、不管理；有投诉，才管理。因此，虽然从制度设计上而言，目前中国的慈善组织受到严格的监管，但在制度实践中，政府对慈善组织的监管力度相当弱。这是造成了慈善事业和慈善组织丑闻频出的原因之一。　　　　五问：公众能否监督善款流向？　　专家：政府单一监督模式产生诸多弊端　　　　有网友表示，既然政府精力有限，公众是否可以进行监督，至少捐款者本人能够知道，自己的善款到底何去何从。　　　　对此，朱力介绍，当前，对中国慈善事业、慈善组织的监管主要由政府来执行，监管主体过于单一，产生了诸多弊端。例如，政府责任增加，但是监管效率与成效却降低了。再如，公众希望政府更多履行监管的责任，但是政府缺乏足够的资源与能力；政府希望公众参与到监管中来，但是公众缺乏有效的途径，从而导致无法形成多方联动的、有效的监管方式。