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大数据的数据的存储方式是什么?5月7日国务院新闻发布会 我国新冠复阳比例初步数据是 5%到15% 今日资讯

更新时间:2021-10-14 01:17:21点击:

mongo是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。mongo使用c++开发,提供了以下功能:
◆面向集合的存储:适合存储对象及json形式的数据。
◆动态查询:mongo支持丰富的查询表达式。查询指令使用json形式的标记,可轻易查询文档中内嵌的对象及数组。

  我国新冠肺炎复阳比例初步数据是 5%到15%

  时间:2020年05月07日

  5月7日下午,国务院联防联控机制召开***发布会,邀请北京大学第一医院援鄂医疗队相关负责人和专家回答媒体提问。

  记者:一些报道称,有的新冠肺炎治愈患者身体功能器官受到了损伤,还有的可能存在复阳风险。我想请问的是,对治愈患者有哪些提醒和建议?谢谢。

  北京大学第一医院感染疾病科主任、国务院联防联控机制医疗救治专家组成员、科技攻关专家组成员王贵强:谢谢您的提问。首先,新冠肺炎病人有一部分重型和危重症的病例确实会需要很长时间的恢复,基于这点,卫健委发布了相关文件,强调对恢复期病人进行密切监测和随访,尤其在清零过程中,我们采取的也是“分层救治”原则。比如病人轻型、普通型达到了出院标准,解除隔离标准以后直接居家隔离14天,当时我们在第五版已经有“复阳”病例,所以居家14天的隔离要严格按照要求做,包括要求病人要有单独房间,要戴口罩,不要和家属密切接触等,实际也是防止可能潜在的传播风险;对一些重症病人有基础病的,达到出院标准,但是有基础病需要进一步救治的,要到其他有条件的医院进一步治疗。但也有个别的病人很重,动不了,基础病又需要治疗,可以采取就地治疗原则;对重症、危重症的病人,我们强调出院以后一定要密切监测和随访,因为这里有些病人有基础病需要进一步治疗,有一部分可能存在着肺功能逐渐恢复,甚至个别可能会有肺纤维化的发生和发展问题,所以出院以后,我们希望所有病人都要密切监测随访,出院以后2周和4周都要到医院复查,包括查肺功能、胸片、血常规等指标,希望出院后的随访保证这些病人顺利康复。大数据的数据的存储方式是什么?5月7日国务院新闻发布会  我国新冠复阳比例初步数据是 5%到15% 今日资讯(图1)出院后还有一系列康复措施,很多地区也有中医、中药深度介入,参与到病人的康复治疗,也取得了很好的效果。

  “复阳”就是达到出院标准了,出院后又出现核酸检测阳性了。
  “复阳”的病人可能用“再检出”更合适,也就是说这种病人没有真正的病毒消失,上呼吸道咽拭子、鼻咽拭子查不到,但是下呼吸道在肺里还有病毒,包括我们做尸检,可以看到死亡的病人也有很多的病毒颗粒,提示新冠病毒感染的情况,病毒存在时间比较长,这和SARS、MERS不一样,这是这个疾病的特点。第二种情况是检测的敏感性还不足够强,现在科技部也在支持提高敏感性检测方法的研发,检测敏感性不是很强的情况下,比如低病毒水平、低病毒载量的时候,上呼吸道标本就可能查不到了。当然还有一种可能,个别病人由于免疫功能比较低下,因为我们知道重症、危重症的老年病人比较多,有基础病,免疫功能是低下的,所以导致持续阳性或者“复阳”,持续阳性的病例也有一部分,尽管不是很多,但是持续阳性我们也要高度关注的。

  基于这种情况,对于“复阳”的病人,第一要隔离,因为是有传染性风险的,尽管传染性可能低一些,但是不能说没有传染性,我们按照有传染性来进行隔离。第二是要密切观察。目前来看,“复阳”的病例整体发生情况在我国初步的数据是5-15%,有的地方很低,才百分之零点几,差别还是比较大的。总体“复阳”人群不是特别高,但是我们要隔离观察。对“复阳”病例临床的变化,大部分病人是没有症状的,只有极个别的会出现症状,极少数会出现胸片或CT上有肺炎的进展,但大部分病人是很稳定的,隔离观察就可以了。这部分病人我们还在做相应的研究,到底是免疫功能问题还是原来没检出,所以这方面还需要做更多的工作。总体来讲,对复阳的病人我们不能大意,要进行很好的密切监测。

◆完整的索引支持:包括文档内嵌对象及数组。mongo的查询优化器会分析查询表达式,并生成一个高效的查询计划。
◆查询监视:mongo包含一个监视工具用于分析数据库操作的性能今日资讯。
◆复制及自动故障转移:mongo数据库支持服务器之间的数据复制,支持主-从模式及服务器之间的相互复制。复制的主要目标是提供冗余及自动故障转移。
◆高效的传统存储方式:支持二进制数据及大型对象(如照片或图片)。
◆自动分片以支持云级别的伸缩性(处于早期alpha阶段):自动分片功能支持水平的数据库集群,可动态添加额外的机器。
mongodb的主要目标是在键/值存储方式(提供了高性能和高度伸缩性)以及传统的rdbms系统(丰富的功能)架起一座桥梁,集两者的优势于一身。根据官方网站的描述,mongo适合用于以下场景:
◆网站数据:mongo非常适合实时的插入,更新与查询,并具备网站实时数据存储所需的复制及高度伸缩性。
◆缓存:由于性能很高,mongo也适合作为信息基础设施的缓存层。在系统重启之后,由mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。
◆大尺寸,低价值的数据:使用传统的关系型数据库存储一些数据时可能会比较昂贵,在此之前,很多时候程序员往往会选择传统的文件进行存储。
◆高伸缩性的场景:mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。mongo的路线图中已经包含对mapreduce引擎的内置支持。
◆用于对象及json数据的存储:mongo的bson数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。
自然,mongodb的使用也会有一些限制,例如它不适合:
◆高度事务性的系统:例如银行或会计系统。传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。
◆传统的商业智能应用:针对特定问题的bi数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用,数据仓库可能是更合适的选择。
◆需要sql的问题
mongodb支持os x、linux及windows等操作系统,并提供了python,php,ruby,java及c++语言的驱动程序,社区中也提供了对erlang及.net等平台的驱动程序。