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茶酒文化论文范文1
20年来，邮政储蓄通过在负债业务上的快速发展形成了自己在基础零售金融业务方面的比较优势，主要体现在:
(1)网点优势。目前，邮政储蓄拥有储蓄营业网点3.6万个，汇兑营业网点4.5万个，国际汇款营业网点2万个。其中，有近60%的储蓄网点和近70%的汇兑网点分布在农村地区，成为沟通城乡居民个人结算的主渠道。
(2)品牌优势。多年来持续经营形成较高的客户认知度，特别是在偏远地区，邮政储蓄的品牌更是深人人心。
(3)规模优势。作为全国统一的法人模式银行，邮政储蓄银行不仅能够做到系统内的资源优质分配，有较强的抗风险能力，同时也具有全国一体化的储蓄、汇兑、中间业务信息系统。
(4)成本优势。邮政储蓄银行依托于中国邮政的运营体系，作为邮政普遍服务的一部分，基层网点的设立时间长、运作经验丰富，单位成本低。在此基础上新开展更多的基础金融业务所增加的边际成本较少。
(5)文化优势。多年来，邮政储蓄在全国范围内广泛的提供基础金融业务，锻炼了一支了解群众基本需要、服务能力强的基层工作队伍，树立了为广大城乡居民服务的企业文化。
相对于为居民提供金融服务的比较优势，邮政储蓄银行由于资产业务开办时间短，特别是参与大型企业融资和项目融资的经验有限，综合化经营也存在下列明显的劣势:
(1)对企业经营和行业发展了解有限，企业客户营销经验和能力不足。邮政储蓄多年来未开办企业业务，对企业发展过程中的金融需求了解有限，同时缺乏行业和企业分析技术。持续性的企业客户关系尚未建立，企业业务营销能力有限。
(2)风险承受能力和管理能力有限，业务开展范围有限。邮政储蓄银行资本金有限，风险承受能力较弱。
(3)产品创新和基础服务深加工能力有限。
2邮政储蓄银行实施差异化经营的四个领域
（1）挖拥有效播求，为“三农”服务。现有的农村金融机构和网点无法提供全面的金融服务是金融服务不足的主因。我国的二元经济特点决定了农村、农业和农民弱势性，有效金融需求挖掘难度大，农村业务成本与收益不匹配。但农业的产业化和农村地区工业化、城市化进程是不可阻挡的。农村地区对存款、贷款和结算三大传统业务的需求最大，在这类基本金融服务的提供上，邮政储蓄银行具有一定的竞争优势，因此，挖掘、培育“三农”的有效金融需求能够成为邮政储蓄银行错位竞争的一个切人点。
（2）全面开展城乡居民的零售金触服务和社区银行服务。当前各商业银行均将利润较高的高端客户理财服务作为未来业务发展的重点，很多中低端客户的金融需求都被忽视了。邮政储蓄银行应利用邮政金融传统的比较优势，开办符合我国居民财富结构现实，适合居民大众、社区的全面金融服务。提供“便捷、低廉和可靠”的基本金融服务，填补市场真空地带也是差异化竟争的重要手段。
（3）为中小企业成长提供金融服务。在开展个人零售信贷业务的基础上，利用其经验开展微型企业和中小企业贷款。发挥邮政储蓄深人基层的信息优势，有利于挖掘信贷需求，防范信贷风险。
（4）资金批发业务。邮政储蓄银行资金规模大，自主运用资金规模已经超过一万亿元。如此巨大的资金规模可以有力的支持各级城市商业银行、城信社、农村金融机构和社区、村镇银行，为他们提供稳定、长期的资金来源。
3邮政储蓄差异化经营的实施
（1）坚持邮政储蓄的服务精神。为城乡居民提供优质基础金触服务。20年来，邮政储蓄银行一直为城乡居民，特别是偏远地区的居民提供基础金融服务。这不仅是今后邮政储蓄银行培养核心竞争力的基础，也是多年来塑造邮政储蓄品牌价值的核心体现。邮政储蓄银行今后新业务的发展也只有在维护、发展现有网点和客户的基础上实现，坚持邮政储蓄的服务精神，以为客户服务为核心，正是“人嫌细微，我宁繁琐，不争大利，但求稳妥”的精神在新时代的体现。
（2）学习世界邮政金触先进经验。做好产品创新和精细化服务。世界各国邮政金融依托于邮政普遍服务的网络，都在继承和发扬邮政服务的公用型和普遍性原则，以为客户提供全面、满意的金融服务为己任，不断开发出灵活、新颖和实用的金融创新产品。荷兰邮政银行把自己比作没有门槛的金融商店，以“方便、可靠性”为最重要的服务理念。在竭力向客户提供便宜且通用化的标准产品的同时，时时跟踪客户需求，创造出“便士账户、贷款专线”等新产品.德国邮政银行在日常经营中提出了“产品、网络、技术和业务创新”四大战略，以支付转账业务为核心，创造“活期账户邮政划拨、家庭储蓄贷款和一站式购齐”等新产品.日本、韩国的邮政银行也都推出了各种“一台清”的全面服务。中国邮政储蓄银行也应向世界先进邮政金融企业学习，在现有存、贷、汇基本业务的基础上，不断开发出“方便、便宜和可靠”的高质量金融产品。
（3）发挥深入基层的信息优势，激励自下而上的业务创折。遍布城乡的邮政储蓄银行网点不仅仅是邮政服务的窗口，也是信息收集的最好渠道。20年来邮政储蓄高速发展的负债业务培养了一支了解群众基本需要、服务能力强的基层工作队伍，他们了解基层情况和居民的实际金融裕求。邮政储蓄银行应通过合理的激励机制和管理制度充分利用这种信息优势，将其转化为切实的产品创新和风险管理能力，这也是体现邮政储蓄银行网点竞争力的重要方面。
（4）正规金融向非正规金融形式学习，开拓农村信贷市场。邮政储蓄银行要想为“三农”服务必须解决农业金融市场很多固有的难题，实现“三农”经济与金融机构的和谐发展。农村金融市场中的众多非正规金融形式，操作简单易行、灵活、便捷，有信息化的优势，监督控制能力强，搜长于小额个人和中小企业贷款。邮政储蓄银行在开展农村金融业务时向非正规金融形式学习能够更有效的开展业务、控制风险。
（5）赋予网点功能和信息化渠道同等的重要性。广泛的分支网络和复杂的IT基础设施是世界各邮政金融机构向零售金融市场进军的利器，电子信息化系统令大银行可以减少管理层次，实现扁平化管理，向客户提供最新、最便捷的服务。
综上所述，中国邮政储蓄银行要想在激烈的银行业竞争中求得生存和发展，就必须扬长避短，培养自己的核心竞争力，走差异化竞争之路。这种差异化竞争战略的确定应该站在中国本土经济发展趋势的高度，充分利于邮政金融本身的特长，结合中国邮政储蓄的优势和劣势来确定。为广大居民群众提供“方便、低廉和可靠”的金融产品、服务，培养出自己的核心竞争力才是硬道理。
茶酒文化论文范文2
1合理安排实验课的教学内容根据课程的培养目标，精炼理论教学，合理恰当地安排实验课的教学内容，突出地区特点和实用性，学生能较为熟练地运用课堂上讲授的基本美学理论进行插花与盆景作品的制作，以及运用美学理论进行盆景与插花作品的欣赏与评价。在此基础上，掌握盆景与插花作品的基本养护管理措施，培养技术应用型人才，为其将来从事花卉园艺工作奠定基础。
2正确运用教学方法和手段制作盆景用的材料，实验所需的鲜切花、花泥、彩带和包装纸等材料均是消耗品，实验经费开支很大。由于教学经费有限，在满足学生技能训练的情况下，应尽量控制实验成本，并不断推陈出新，采取灵活措施以适应教学的需求，培养学生的实践能力。将实践课时间集中安排，尤其插花部分实践，以此减少鲜花用量，控制单个实验内容的成本。在实践过程中合理组织实验内容，尽量重复使用鲜切花。如：首先练习插花花材的识别及整理造型；其次练习西方插花基本花型；最后练习现代花卉装饰类型，造型顺序上，先练习制作花束扇型插花三角型插花T型插花L型插花椭圆型插花半圆型插花胸花花环，这样不仅节省了花材的用量，而且也达到了教学目标；采用接枝法和金属丝缠绕法等，延长花茎；花朵的切割、粘贴造型等方法应充分利用花材，节省开支。实践课的安排尽量避开节假日，到节假日时鲜切花供不应求，各种鲜切花的价格都比平时贵，因此，尽量避开在节假日前后实习。
3培养学生分析问题与解决问题的能力盆景和插花的制作过程并不简单，在制作过程中，学生常手忙脚乱，不能将课堂上学的造型原则很好地应用到实践中。另外，一些学生不善于观察，只专注插制，制作成的作品常上重下轻，没有厚度，缺乏立体感，在插制过程中一定要多观察、多总结，分析问题并解决问题。实训时最好2人一组，这样旁观的同学，可以及时提醒，完善作品的不足。
二、改革教学效果评价体系
课程考核采取理论加实践的考核方式，为了理论联系实际，提高学生的动手能力，理论和实践考核的比例由原来的7∶3改为1∶1，即理论考试占50％，实践动手能力考核占50％，理论考核期末考试占70％。考试题覆盖面广，题量大，以便全面掌握基础理论知识，平时成绩占30％，平时成绩内容包括考勤、课后作业、课堂小考、阅读报告和专题讨论等，检验学生对知识的掌握程度，并培养学生动手能力。
三、注重基本操作技能
训练的基础上，培养学生就业能力插花艺术既是一门课程也是一门技术和职业，农业部职业技能工种里早已设有插花员这一工种，插花员职业共设4个等级，需取得国家职业资格等级证书后，方可以从事本职业工作。据农业部统计数据，到2011年花卉业从业人员达4676991人，其中专业技术人员195180人，花卉园艺方面的人才需求越来越多，学生在校学习期间可参加插花员国家职业技能资格考试，为学生就业准入创造条件。同时引导并推荐学生到花店实习，通过实习，学生提高了插花技能，学习了花店的经营模式，这些都为学生毕业后就业或自主创业打下基础。
茶酒文化论文范文3
关键词ORACLE；SQL；优化；连接
1引言
随着网络应用不断发展，系统性能已越来越引起决策者的重视。影响系统性能的因素很多，低效的SQL语句就是其中一个不可忽视的重要原因。论文首先分析导致SQL性能低下的常见原因，然后分析SQL调优应遵循的一般步骤，最后从如何降低I/O、避免对查询结果的高成本操作和多表连接中如何提高SQL性能进行了研究。鉴于目前ORACLE在数据库市场上的主导地位，论文将只针对ORACLE进行讨论。
2影响SQL性能的原因
影响SQL性能的因素很多，如初始化参数设置不合理、导入了不准确的系统及模式统计数据从而影响优化程序(CBO)的正确判断等，这些往往和DBA密切相关。纯粹从SQL语句出发，笔者认为影响SQL性能不外乎以下四个重要原因：
(1)在大记录集上进行高成本操作，如使用了引起排序的谓词等。
(2)过多的I/O操作(含物理I/O与逻辑I/O)，最典型的就是未建立恰当的索引，导致对查询表进行全表扫描。
(3)处理了太多的无用记录，如在多表连接时过滤条件位置不当导致中间结果集包含了太多的无用记录。
(4)未充分利用数据库提供的功能，如查询的并行化处理等。
第(4)个原因处理起来相对简单。论文将针对前三个原因论述如何提高SQL查询语句的性能。
3SQL优化的一般步骤
SQL优化一般需经过发现问题、分析问题、提出解决措施、应用措施、测试性能几个步骤，如图1所示。“发现问题就是解决问题的一半”，因此在SQL调优过程中，定位问题SQL是非常重要的一步，一般可借助于ORACLE自带的性能优化工具如STATSPACK、TKPROF、AUTOTRACE等辅助用户进行，同时还应该重视动态性能视图如V$SQL、V$MYSTAT、V$SYSSTAT等的研究。
图1SQL优化的一般步骤
4SQL语句的优化
4.1优化排序操作
排序的成本十分高昂，当在查询语句中使用了引起结果集排序的谓词时，SQL性能必然受到影响。
4.1.1排序过程分析
当待排序数据集不是太大时，服务器在内存(排序区)完成排序操作，如果排序需要更多的内存空间，服务器将进行如下处理：
(1)将数据分成多个小的集合，对每一集合进行排序。
(2)服务器向磁盘申请临时空间，将排好序的中间结果写入临时段，再对另外的集合进行排序。
(3)在所有的集合均排好序后，服务器再将它们进行合并得到最终的结果，如果排序区尺寸太小，合并无法一次完成时，将分多次进行。
从上述分析可知，排序是一种十分昂贵的操作，它消耗大量的CPU时间和内存，触发磁盘分页和交换操作，因此只要有可能，我们就应该在SQL语句中尽量避免排序操作。
4.1.2SQL中引起排序的操作
SQL查询语句中引起排序的操作大致有：ORDERBY和GROUPBY从句；DISTINCT修饰符；UNION、INTERSECT、MINUS集合操作符；多表连接时的排序合并连接(SORTMERGEJOIN)等。
4.1.3如何避免排序
1)建立恰当的索引
对经常进行排序和连接操作的字段建立索引。在建立索引后，当服务器向这些字段发出排序请求时，将直接引用索引而不进行排序操作；当进行等值连接查询操作时，若建立连接的字段未建立索引，服务器进行的是排序合并连接(SORTMERGEJOIN)，连接操作的过程如下：
对进行连接的两个或多个表分别进行全扫描；
对每一个表中的行集分别进行全排序；
合并排序结果。
如果建立连接的字段已建立索引，服务器进行嵌套循环连接(NESTEDLOOPJOINS)，该连接方式不需要任何排序，其过程如下：
对驱动表进行全表扫描；
对返回的每一行利用连接字段值实施索引惟一扫描；
利用从索引扫描中返回的ROWID值在从表中定位记录；
合并主、从表中的匹配记录。
因此，建立索引可避免多数排序操作。
2)用UNIIONALL替换UNION
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。大部分应用中是不会产生重复记录的，最常见的是过程表与历史表UNION。因此，采用UNIONALL操作符替代UNION，因为UNIONALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。
4.2优化I/O
过多的I/O操作会占用CPU时间、消耗大量内存和占用过多的栓锁，因此有必要对SQL的I/O进行优化。优化I/O的最有效方式就是用索引扫描代替全表扫描。
4.2.1应用基于函数的索引
基于函数的索引(FUNCTIONBASEDINDEX，简记为FBI)提供了索引计算列并在查询中使用这些索引的能力。FBI的实质是对查询所需中间结果进行预处理。如果一个FBI与查询语句中的内嵌函数完全匹配，CBO在生成查询计划时，将自动启用索引范围扫描(INDEXRANGESCAN)替换全表扫描(FULLTABLESCAN)。考察下面的代码段并用AUTOTRACE观察创建FBI前后执行计划的变化。
select*fromempwhereupper(ename)=’SCOTT’
创建FBI前，很明显是全表扫描。
ExecutionPlan
……
10TABLEACCESS(FULL)OF''''EMPLOYEES''''(Cost=2Card=1Bytes=22)
idle>CREATEINDEXEMP_UPPER_FIRST_NAMEONEMPLOYEES(UPPER(FIRST_NAME))；
索引已创建。
再次运行相同查询，
ExecutionPlan
……
10TABLEACCESS(BYINDEXROWID)OF''''EMPLOYEES''''(Cost=1Card=1Bytes=22)
21INDEX(RANGESCAN)OF''''EMP_UPPER_FIRST_NAME''''(NON-UNIQUE)(Cost=1Card=1)
这一简单的例子充分说明了FBI在SQL查询优化中的作用。FBI所用的函数可以是用户自己创建的函数，该函数越复杂，基于该函数创建FBI对SQL查询性能的优化作用越明显。
4.2.2应用物化视图和查询重写
物化视图是一个预计算结果集，其中通常包含聚集与多表连接等复杂操作。数据库自动维护物化视图，且随用户的要求进行刷新。查询重写机制就是用数据库中的替代对象(如物化视图)将用户提交的查询重写为完全不同但功能等价的查询。查询重写对用户透明，用户完全按常规编写访问数据库的查询语句，优化程序(CBO)自动决定是否对用户提交的查询进行重写。查询重写是提高查询性能的一种非常有效的方法，尤其是在数据仓库环境中针对汇总、多表连接以及其它高成本的操作方面。
下面以一个非常简单的例子来演示物化视图和查询重写在优化SQL查询性能方面的作用。
selectdept.deptno，dept.dname，count(*)
fromemp，dept
whereemp.deptno=dept.deptno
groupbydept.deptno，dept.dname
查询计划及主要统计数据如下：
执行计划：
-----------------------------------------
……
21HASHJOIN(Cost=5Card=14Bytes=224)
32TABLEACCESS(FULL)OF''''DEPT''''(Cost=2Card=4Bytes=52)
42TABLEACCESS(FULL)OF''''EMP''''(Cost=2Card=14Bytes=42)
主要统计数据：
-----------------------------------------
305recursivecalls
46consistentgets
创建物化视图EMP_DEPT：
creatematerializedviewemp_deptbuildimmediate
refreshondemand
enablequeryrewrite
as
selectdept.deptno，dept.dname，count(*)
fromemp，dept
whereemp.deptno=dept.deptno
groupbydept.deptno，dept.dname
/
再次执行查询，执行计划及主要统计数据如下：
执行计划：
-------------------------------------
……
10TABLEACCESS(FULL)OF''''EMP_DEPT''''(Cost=2Card=327Bytes=11445)
主要统计数据：
------------------------------------
79recursivecalls
28consistentgets
可见，在建立物化视图之前，首先执行两个表的全表扫描，然后进行HASH连接，再进行分组排序和选择操作；而建立物化视图后，CBO自动将上述复杂操作转换为对物化视图EMP_DEPT的全扫描，相关的统计数据也有了很大的改善，递归调用(RECURSIVECALLS)由305降到79，逻辑I/O(CONSISTENTGETS)由46降为28。
4.2.3将频繁访问的小表读入CACHE
逻辑I/O总是快于物理I/O。如果数据库中存在被应用程序频繁访问的小表，可将这些表强行读入KEEP池，从而避免物理I/O的发生。
4.3多表连接优化
最能体现查询复杂性的就是多表连接，多表连接操作往往要耗费大量的CPU时间和内存，因此多表连接查询性能优化往往是SQL优化的重点与难点。
4.3.1消除外部连接
通过消除外部连接，不仅使得到的查询更易于读取，而且性能也经常可以得到改善。一般的思路是，有以下形式的查询：
SELECT…，OUTER_JOINED_TABLE.COLUMN
FROMSOME_TABLE，OUTER_JOINED_TO_TABLE
WHERE…=OUTER_JOINED_TO_TABLE(+)
可转换为如下形式的查询：
SELECT…，(SELECTCOLUMNFROMOUTER_JOINED_TO_TABLEWHERE…)FROMSOME_TABLE；
4.3.2谓词前推，优化中间结果
多表连接的性能低下多数是因为连接操作与过滤操作的次序不合理，大多数用户在编写多表连接查询时，总是先进行连接操作再应用过滤条件，这导致服务器做了太多的无用功。针对这类问题，其优化思路就是尽可能将过滤谓词前推，使不符合条件的记录提前被筛选掉，只对符合条件的少数记录进行连接处理，这样可成倍的提高SQL查询效能。
如下图所示的星形模型，现要统计最近三个月进货的商品在各种销售渠道上的销售业绩。
图2产品销售的星形模型
标准连接查询如下：
Selecta.prod_name，sum(b.sale_quant)，
sum(c.sale_quant)，sum(d.sale_quant)
Fromproducta，tele_saleb，online_salec，store_saled
Wherea.prod_id=b.prod_idanda.prod_id=c.prod_id
anda.prod_id=d.prod_idAnda.order_date>sysdate-90
Groupbya.prod_id；
启用内嵌视图，且将条件a.order_date>sysdate-90前移，优化后代码如下：
Selecta.prod_name，b.tele_sale_sum，c.online_sale_sum，d.store_sale_sumFromproducta，
(selectsum(sal_quant)tele_sale_sumfromproduct，tele_sale
Whereproduct.order_date>sysdate-90andproduct.prod_id=tele_sale.prod_id)b，
(selectsum(sal_quant)online_sale_sum
fromproduct，tele_sale
Whereproduct.order_date>sysdate-90andproduct.prod_id=online_sale.prod_id)c，
(selectsum(sal_quant)store_sale_sum
fromproduct，store_sale
Whereproduct.order_date>sysdate-90andproduct.prod_id=store_sale.prod_id)d，
Wherea.prod_id=b.prod_idand
a.prod_id=c.prod_idanda.prod_id=d.prod_id；
5结束语
SQL语言在数据库应用中占有非常重要的地位，其性能的优劣直接影响着整个信息系统的可用性。论文从影响SQL性能的最主要的三个方面入手，分析了如何优化SQL查询的I/O、避免高成本的排序操作和优化多表连接。需要强调的一点是，理解SQL语句所解决的问题比SQL调优本身更重要，因此SQL调优需要系统分析人员、开发人员和数据库管理员密切协作。
参考文献
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