2、硫化物、硒化物和碲化物的结构数据详解

硫化物、硒化物和碲化物的结构数据详解

1 引言

硫化物、硒化物和碲化物因其独特的物理和化学性质,在现代材料科学中占据着重要地位。这些化合物广泛应用于光电材料、半导体器件、催化剂等领域。本文旨在深入探讨这些化合物的结构数据,帮助研究人员更好地理解和应用这些材料。我们将详细介绍这些化合物的化学公式、温度和压力依赖性、均匀性范围、矿物名称及常用名称、结构数据、结构测定方法以及其他附加信息。

2 主题内容

2.1 数据来源与处理

这些结构数据来源于通过衍射方法(X射线、中子或电子衍射)确定的晶体结构,至少包括基本单元的确定,或与已知晶体结构同型的物质。本文汇编了所有不含氢(H)、硼(B)、碳(C)、氮(N)、氧(O)、氟(F)、氯(Cl)、溴(Br)、碘(I)和砹(At)的硫化物、硒化物和碲化物。这一选择使得本卷与其他卷册区分开来。

2.2 数据选择与排列

2.2.1 数据选择

表格中包括以下信息:

  • 化学公式 :物质的化学式,温度和/或压力依赖性信息,均匀性范围,矿物和常用名称。
  • 结构数据 :空间群、晶胞参数及其对温度、压力和/或组成的依赖性、晶胞中的化学式单位或原子数量、密度。
  • 结构测定方法 :单晶、粉末,通过X射线衍射(“X”)、中子衍射(“N”)、电子衍射(“El”)等手段。
  • 附加信息 :颜色、光学性质、晶体习性、熔点、相变点、磁性质
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 最近在使用 MongoDB 3.0.6 版本时,小编遇到了一个棘手的问题:在对集合执行大规模排序操作(如聚合)时,出现了错误提示。今天就来分享一下如何快速解决 MongoDB 排序操作超出内存限制的问题。 MongoDB 是一款广受欢迎的开源文档型数据库,凭借其出色的性能、高可用性可扩展性而备受青睐。但在处理海量数据集时,尤其是涉及排序操作时,很容易碰到内存限制的瓶颈。MongoDB 在执行排序操作时,默认会使用内存来完成,以保证操作的高效性。不过,为了防止过度占用系统资源,MongoDB 对内存中的排序操作设置了上限,通常为 100MB(在 3.0.6 版本中)。一旦排序的数据量超出了这个限制,就会出现类似以下的错误: 该错误表明,排序操作超出了 100MB 的内存限制,且未启用外部排序功能。为了解决这一问题,可以使用allowDiskUse选项。allowDiskUse允许 MongoDB 在排序时借助磁盘空间,而不再仅依赖内存。具体操作是在聚合查询或排序操作中加入{allowDiskUse: true}。例如,针对上述错误,可以将查询语句修改为: 启用allowDiskUse后,MongoDB 会将排序数据写入临时文件,并在磁盘上完成排序。虽然这种方式可能会因磁盘 I/O 的延迟而降低排序速度,但它能够有效处理大规模数据集。 不过,需要注意的是,虽然allowDiskUse可以解决内存限制问题,但其对性能的影响也不容忽视。在处理大量数据时,建议优化查询语句,减少需要排序的文档数量,或者考虑采用其他数据存储查询策略,比如分片(sharding)或预计算索引等。此外,保持数据库版本的更新也非常重要。MongoDB 的后续版本可能在内存管理排序机制方面进行了优化,例如提升了内存限
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