資料庫降重是什麼原因

『壹』 哪些因素影響了資料庫性能

網路寬頻，磁碟IO，查詢速度都會影響到資料庫的性能。

具體問題具體分析，舉例來說明為什麼磁碟IO成瓶頸資料庫的性能急速下降了。

為什麼當磁碟IO成瓶頸之後, 資料庫的性能不是達到飽和的平衡狀態，而是急劇下降。為什麼資料庫的性能有非常明顯的分界點，原因是什麼？

相信大部分做資料庫運維的朋友，都遇到這種情況。 資料庫在前一天性能表現的相當穩定，資料庫的響應時間也很正常，但就在今天，在業務人員反饋業務流量沒有任何上升的情況下，資料庫的變得不穩定了，有時候一個最簡單的insert操作， 需要幾十秒，但99%的insert卻又可以在幾毫秒完成，這又是為什麼了？

dba此時心中有無限的疑惑，到底是什麼原因呢? 磁碟IO性能變差了？還是業務運維人員反饋的流量壓根就不對？ 還是資料庫內部出問題？昨天不是還好好的嗎？

當資料庫出現響應時間不穩定的時候，我們在操作系統上會看到磁碟的利用率會比較高，如果觀察仔細一點，還可以看到，存在一些讀的IO. 資料庫伺服器如果存在大量的寫IO,性能一般都是正常跟穩定的，但只要存在少量的讀IO,則性能開始出現抖動，存在大量的讀IO時（排除配備非常高速磁碟的機器），對於在線交易的資料庫系統來說，大概性能就雪崩了。為什麼操作系統上看到的磁碟讀IO跟寫IO所帶來的性能差距這么大呢？

如果親之前沒有注意到上述的現象，親對上述的結論也是懷疑。但請看下面的分解。

在寫這個文章之前，作者閱讀了大量跟的IO相關的代碼，如非同步IO線程的相關的，innodb_buffer池相關的，以及跟讀數據塊最相關的核心函數buf_page_get_gen函數以及其調用的相關子函數。為了將文章寫得通俗點，看起來不那麼累，因此不再一行一行的將代碼解析寫出來。

咱們先來提問題。buf_page_get_gen函數的作用是從Buffer bool裡面讀數據頁，可能存在以下幾種情況。

提問. 數據頁不在buffer bool 裡面該怎麼辦？

回答：去讀文件，將文件中的數據頁載入到buffer pool裡面。下面是函數buffer_read_page的函數，作用是將物理數據頁載入到buffer pool, 圖片中顯示

buffer_read_page函數棧的頂層是pread64(),調用了操作系統的讀函數。

通過解析buf_wait_for_read函數的下層函數，我們知道其實通過首先自旋加鎖pin的方式，超過設定的自旋次數之後，進入等待，等待IO完成被喚醒。這樣節省不停自旋pin時消耗的cpu,但需要付出被喚起時的開銷。

再繼續擴展問題： 如果會話線程A 經過物理IO將數據頁1001讀入buffer之後，他需要修改這個頁，而在會話線程A之後的其他的同樣需要訪問數據頁1001的會話線程，即使在數據頁1001被入讀buffer pool之後，將仍然處於等待中。因為在數據頁上讀取或者更新的時候，同樣需要上鎖，這樣才能保證數據頁並發讀取/更新的一致性。

由此可見，當一個高並發的系統，出現了熱點數據頁需要從磁碟上載入到buffer pool中時，造成的延遲，是難以想像的。因此排在等待熱點頁隊列最後的會話線程最後才得到需要的頁，響應時間也就越長，這就是造成了一個簡單的sql需要執行幾十秒的原因。

再回頭來看上面的問題，mysql資料庫出現性能下降時，可以看到操作系統有讀IO。 原因是，在資料庫對數據頁的更改，是在內存中的，然後通過檢查點線程進行非同步寫盤，這個非同步的寫操作是不堵塞執行sql的會話線程的。所以，即使看到操作系統上有大量的寫IO，資料庫的性能也是很平穩的。但當用戶線程需要查找的數據頁不在buffer pool中時，則會從磁碟上讀取，在一個熱點數據頁不是非常多的情況下，我們設置足夠大的innodb_buffer_pool的size, 基本可以緩存所有的數據頁，因此一般都不會出現缺頁的情況，也就是在操作系統上基本看不到讀的IO。 當出現讀的IO時，原因時在執行buf_read_page_low函數，從磁碟上讀取數據頁到buffer pool, 則資料庫的性能則開始下降，當出現大量的讀IO，資料庫的性能會非常差。

『貳』 系統資料庫優化問題。如下：

實例講解MYSQL資料庫的查詢優化技術 作者：佚名 文章來源：未知 點擊數：2538 更新時間：2006-1-19 資料庫系統是管理信息系統的核心，基於資料庫的聯機事務處理（OLTP）以及聯機分析處理(OLAP)是銀行、企業、政府等部門最為重要的計算機應用之一。從大多數系統的應用實例來看，查詢操作在各種資料庫操作中所佔據的比重最大，而查詢操作所基於的SELECT語句在SQL語句中又是代價最大的語句。舉例來說，如果數據的量積累到一定的程度，比如一個銀行的賬戶資料庫表信息積累到上百萬甚至上千萬條記錄，全表掃描一次往往需要數十分鍾，甚至數小時。如果採用比全表掃描更好的查詢策略，往往可以使查詢時間降為幾分鍾，由此可見查詢優化技術的重要性。筆者在應用項目的實施中發現，許多程序員在利用一些前端資料庫開發工具（如PowerBuilder、Delphi等）開發資料庫應用程序時，只注重用戶界面的華麗，並不重視查詢語句的效率問題，導致所開發出來的應用系統效率低下，資源浪費嚴重。因此，如何設計高效合理的查詢語句就顯得非常重要。本文以應用實例為基礎，結合資料庫理論，介紹查詢優化技術在現實系統中的運用。分析問題許多程序員認為查詢優化是DBMS（資料庫管理系統）的任務，與程序員所編寫的SQL語句關系不大，這是錯誤的。一個好的查詢計劃往往可以使程序性能提高數十倍。查詢計劃是用戶所提交的SQL語句的集合，查詢規劃是經過優化處理之後所產生的語句集合。DBMS處理查詢計劃的過程是這樣的：在做完查詢語句的詞法、語法檢查之後，將語句提交給DBMS的查詢優化器，優化器做完代數優化和存取路徑的優化之後，由預編譯模塊對語句進行處理並生成查詢規劃，然後在合適的時間提交給系統處理執行，最後將執行結果返回給用戶。在實際的資料庫產品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是採用基於代價的優化方法，這種優化能根據從系統字典表所得到的信息來估計不同的查詢規劃的代價，然後選擇一個較優的規劃。雖然現在的資料庫產品在查詢優化方面已經做得越來越好，但由用戶提交的SQL語句是系統優化的基礎，很難設想一個原本糟糕的查詢計劃經過系統的優化之後會變得高效，因此用戶所寫語句的優劣至關重要。系統所做查詢優化我們暫不討論，下面重點說明改善用戶查詢計劃的解決方案。解決問題下面以關系資料庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。1．合理使用索引索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。2．避免或簡化排序應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：●索引中不包括一個或幾個待排序的列；●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣；●排序的列來自不同的表。為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表（盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。3．消除對大型錶行數據的順序存取在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001UNIONSELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 這樣就能利用索引路徑處理查詢。 4．避免相關子查詢一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。5．避免困難的正規表達式MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」 即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。 另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。 6．使用臨時表加速查詢把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 AND cust.postcode>「98000」 ORDER BY cust.name 如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序： SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns FROM cust，rcvbles WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id AND rcvblls.balance>0 ORDER BY cust.name INTO TEMP cust_with_balance 然後以下面的方式在臨時表中查詢：SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode>「98000」 臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。 7．用排序來取代非順序存取非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。實例分析下面我們舉一個製造公司的例子來說明如何進行查詢優化。製造公司資料庫中包括3個表，模式如下所示：1．part表 零件號零件描述其他列 （part_num）（part_desc）（other column） 102，032Seageat 30G disk…… 500，049Novel 10M network card…… …… 2．vendor表 廠商號廠商名其他列 （vendor _num）（vendor_name） （other column） 910，257Seageat Corp…… 523，045IBM Corp…… …… 3．parven表 零件號廠商號零件數量 （part_num）（vendor_num）（part_amount） 102，032910，2573,450,000 234，423321，0014，000，000 …… 下面的查詢將在這些表上定期運行，並產生關於所有零件數量的報表： SELECT part_desc，vendor_name，part_amount FROM part，vendor，parven WHERE part.part_num=parven.part_num AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num ORDER BY part.part_num 如果不建立索引，上述查詢代碼的開銷將十分巨大。為此，我們在零件號和廠商號上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反復掃描。關於表與索引的統計信息如下： 錶行尺寸行數量每頁行數量數據頁數量 （table）(row size)（Row count）（Rows/Pages）（Data Pages） part15010，00025400 Vendor1501，000 2540 Parven13 15，000300 50 索引鍵尺寸每頁鍵數量頁面數量 （Indexes）(Key Size)（Keys/Page)(Leaf Pages） part450020 Vendor45002 Parven825060 看起來是個相對簡單的3表連接，但是其查詢開銷是很大的。通過查看系統表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理順序存放的。parven表沒有特定的存放次序。這些表的大小說明從緩沖頁中非順序存取的成功率很小。此語句的優化查詢規劃是：首先從part中順序讀取400頁，然後再對parven表非順序存取1萬次，每次2頁（一個索引頁、一個數據頁），總計2萬個磁碟頁，最後對vendor表非順序存取1.5萬次，合3萬個磁碟頁。可以看出在這個索引好的連接上花費的磁碟存取為5.04萬次。實際上，我們可以通過使用臨時表分3個步驟來提高查詢效率： 1．從parven表中按vendor_num的次序讀數據： SELECT part_num，vendor_num，price FROM parven ORDER BY vendor_num INTO temp pv_by_vn 這個語句順序讀parven（50頁），寫一個臨時表（50頁），並排序。假定排序的開銷為200頁，總共是300頁。 2．把臨時表和vendor表連接，把結果輸出到一個臨時表，並按part_num排序： SELECT pv_by_vn，＊ vendor.vendor_num FROM pv_by_vn，vendor WHERE pv_by_vn.vendor_num=vendor.vendor_num ORDER BY pv_by_vn.part_num INTO TMP pvvn_by_pn DROP TABLE pv_by_vn 這個查詢讀取pv_by_vn(50頁)，它通過索引存取vendor表1.5萬次，但由於按vendor_num次序排列，實際上只是通過索引順序地讀vendor表（40＋2=42頁），輸出的表每頁約95行，共160頁。寫並存取這些頁引發5＊160=800次的讀寫，索引共讀寫892頁。3．把輸出和part連接得到最後的結果： SELECT pvvn_by_pn.＊，part.part_descFROM pvvn_by_pn，part WHERE pvvn_by_pn.part_num=part.part_num DROP TABLE pvvn_by_pn 這樣，查詢順序地讀pvvn_by_pn(160頁)，通過索引讀part表1.5萬次，由於建有索引，所以實際上進行1772次磁碟讀寫，優化比例為30∶1。筆者在Informix DynamicSever上做同樣的實驗，發現在時間耗費上的優化比例為5∶1(如果增加數據量，比例可能會更大)。 小結20％的代碼用去了80％的時間，這是程序設計中的一個著名定律，在資料庫應用程序中也同樣如此。我們的優化要抓住關鍵問題，對於資料庫應用程序來說，重點在於SQL的執行效率。查詢優化的重點環節是使得資料庫伺服器少從磁碟中讀數據以及順序讀頁而不是非順序讀頁。

『叄』 論文為什麼會出現降重

一般降重的前提有以下幾點：
1、查重

確定下重復率是多少？
2、標紅

根據查重報告的紅色對比著標記到論文word中。這樣後面修改效率高很多。
3、修改

表格處理
可以把表格做成圖片。或者轉換順序。
好用的降重軟體有學客行智能降重，以上問題都會在檢測過程中進行標注，方便自己修改。

『肆』 百度權重的下降原因

1、被網路判定為優化手段作弊；
2、伺服器不穩定、速度過慢等因素；
3、站內優化過度；
4、網站結構過於模仿其他網站；
5、網站內容完全採集。
6、網站頻繁改版；
7、頻繁換標題；
8、被鏡像，遭同行外鏈陷害；
9、網站持久不更新，或者更新內容毫無價值；
10、網站購買大量的外鏈，導致權重下降；
11、網站鏈向壞鄰居；
12、外鏈短時間內大量減少。

『伍』 想知道應該怎麼降重呢

重復率高是因為我們所寫的內容跟資料庫里的資料有著相似的地方，只要在不改變原文意思的情況下，對論文進行修改把重復率降低，那麼我們的論文就會通過論文檢測。具體如下：

第一個，替換關鍵詞。替換關鍵詞應該替換的是那些無關緊要的一些詞彙，保障原文的意思不發生改變，這樣才能做到既保證論文質量，又能有效降低重復率。

第二個， 顛倒句子。對於一段重復的句子，我們可以把句子的順序顛倒一下，用另外一種敘述方式表述出來，這樣也是可以達到降重的效果的，但要切記，一定是要在保持原文意思不變的情況下進行顛倒修改，不然改的語序不同，意思不同那也是白費功夫。

第三個，數據的改法。 其實數據也是可以改的，只要不動段落裡面的數據，用替換詞和變換下順序，短語段落直接，只要是並列的都是可以打順序的，降重的效果還是很好的。

第四個，針對重復內容修改。在正式交稿前，可以自己先提交論文檢測一下，看自己的論文有哪些重復的地方，做一個大致的了解，並針對重復的地方進行一個修改，將重復的內容修改提前修改好，這也是一個很好的方法。

第五個，表格改法。行、列在並列的情況下是可調換位置的，雖然說這一的改法不會降非常多的重復率，但是起碼能從100%的重復率能降低到70%的重復率。

第六個，復述。在理解原文的時候，使用多種改重技巧，修改時在不影響原意的情況下進行降重，雖然說這個方法比較耗時耗力，但是在降重的質量上效果還是非常好的，還能培養一定的思維可以提高速度。

方法歸納

1、復述法

論文降重中最簡單、最樸素，也是最好用的方法。就是把自己想改的那段話捋清楚，然後用自己的表達方式給重復出來。其中可以多加些習慣用於，或者刪減些覺得別扭的詞句，只要原意不變就可以。注意，復述的時候不要參照原文，否則容易出現雷同，費勁又毫無用處。

2、改詞變意法

打開網路，關鍵詞同義詞，當你發現一句話里有多個形容詞，這些形容詞刪除又容易減少字數或者增加重復率的時候，可以搜索「XX同義詞」，把搜索到的同義詞隨意粘貼在句子內，如果你的句子里形容詞較多，都改一遍後基本上就不會出太多重復率。

3、圖表法

顧名思義，把大量重復的，帶有數據性質的內容用圖表的方式展現出來，因為知網查重目前無法查圖片和表格，這方面的重復就比較容易避免。偶爾還可以把無法修改的，比如說概念或者詩詞類文字截取圖片，這樣也能躲過查重。但是最好不要太多，一個是有礙觀瞻，再一個是對字數有影響。

4、中心意擴展法

論文里，基本上每一段都有要表達的東西，這就是段落的中心意。把段落的中心意找到，其餘部分先不做刪除，嘗試著用你的話進行擴展，可以水一些字數，也可以說些比較搭邊的廢話，然後再將其餘內容穿插其中，做些擴展，看是否可以躲過知網的閾值。

『陸』 影響資料庫性能的主要因素有哪些

以MySQL為例：

影響資料庫性能的主要因素總結如下：

1、sql查詢速度

2、網卡流量

3、伺服器硬體

4、磁碟IO

以上因素並不是時時刻刻都會影響資料庫性能，而就像木桶效應一樣。如果其中一個因素嚴重影響性能，那麼整個資料庫性能就會嚴重受阻。另外，這些影響因素都是相對的。

例如：當數據量並沒有達到百萬千萬這樣的級別，那麼sql查詢速度也許就不是個重要因素，換句話說，你的sql語句效率適當低下可能並不影響整個效率多少，反之，這種情況，無論如何怎麼優化sql語句，可能都沒有太明顯的效果。

相關內容拓展：

1、SQL查詢速度

風險：效率低下的SQL

2、網卡流量

風險：網卡IO被占滿（100Mb/8=100MB）

方案：

①減少從伺服器的數量。從伺服器都要從主伺服器上復制日誌，所以，從伺服器越多，網路流量越大。

②進行分級緩存。前方大量緩存突然失效會對資料庫造成嚴重的沖擊。

③避免使用「select * 」進行查詢

④分離業務網路和伺服器網路

3、磁碟IO

風險：磁碟IO性能突然下降。

方案：使用更好的磁碟設備解決。

『柒』 為什麼論文查重結果會越改越高

由於每個查重系統都有其特有的查重演算法，並且都不能保證收錄有所有的數據資料。 所以當我們在去進行查重的時候，可能就會出現不同的系統，查重的結果都不相同。 那麼，為什麼論文越改查重率卻越高？ 查重系統的資料庫發生了更新，演算法更嚴格！ 導致之前查重時有的重復內容沒被查出來，修改後，第二次再去查重之前沒被查出來的地方先查出來了，那麼最後的查重結果肯定也就會變高了，這在我們修改論文的過程中經常遇到是。
1、查重系統更新升級
查重系統的資料庫發生了更新，演算法更嚴格！導致之前查重時有的重復內容沒被查出來，修改後，第二次再去查重之前沒被查出來的地方先查出來了，那麼最後的查重結果肯定也就會變高了，這在我們修改論文的過程中經常遇到是。
2、自身修改原因
在修改時由於對一些語句把握不準，導致修改效果不好，重復的地方再檢測時依舊會重復，這就出現了為什麼修改後重復率不僅沒有降下來反而還升高的原因。
3、查重文件格式不同
修改之前查重報告是上傳Word格式文件的結果，修改之後上傳PDF格式文件查重。因為PDF腳注章節附註都會算重復，Word不算重復。所以會偏高。
4、查重網站問題
目前查重系統和軟體五花八門，免費查重網站一般虛高，誘導你去人工降重服務，還有淘寶很多假報告，都是虛假標紅。
因此，我們在進行論文查重，最好要選擇一個靠譜查重結果准確的系統來進行檢測，知網自助查重網站：學術不端網，其他查重系統可選擇實惠查重網站：螞蟻查重網。這樣可以方便我們之後進行修改。在修改時我們也需要有耐心，認真細心地反復修改多次，這樣通過學校檢測的機會就會大很多！另外PaperEasy是人工論文降重領先品牌，自己沒時間修改的可以找PaperEasy專業對口修改，質量保證！

『捌』 第一次論文查重，重復率就很低正常嗎有什麼原因

原因一：論文在檢測的時候你的字元超出檢測系統檢測范圍，那可能會導檢測系統識別失敗，不能檢測完成，就停止檢測，出現為零的重復率。
原因二：為了省錢，把好幾篇不同專業的論文合起來檢測，那檢測系統就會發生混亂，那就檢測不出來了。
原因三：每個檢測系統都有其規定的檢測格式，格式和檢測系統所規定的不一樣，那自然檢測系統就檢測不出來了，一般的論文檢測系統都是規定學生在上傳論文的時候用word文件，因為pdf格式檢測系統是識別不出來的，所以在檢測中格式不對那麼檢測結果就是零。
原因四：有一小部分的專業非常冷門，不是每個學校都有的專業，論文也是自己精心製作的，那重復率為零也屬於正常范疇，如果你的專業屬於熱門專業，並且論文的內容還是抄襲的，那檢測出來的重復率為零就一定是有問題的。
如果你的論文查重重復率為0，或者是非常低非常低的話就一定要注意了，因為這可能會有些問題存在，其次就是查重率非常高就需要修改了。
為了論文查重結果的准確性，建議上早檢測論文查重系統檢測，一個是檢測價格便宜，二是檢測結果也比較准確，性比價高。

『玖』 論文出現降重是什麼原因

論文降重有問題再次修改唄，寫的時候多用「自己的話」，可能你完全「摘抄」了一個短語或半句話，打亂他們，把他們拆成幾句話，在裡面至少揉進半句你自己原創的話，或連接上專下文用，或進一句解釋，或用上別的文章。修改重製合部分最重要的方法就是將借屬鑒內容轉化成自己的語言表述出來。或者你用降重軟體 ，類似學客行智能降重，會告知你哪裡有問題，那就在進行修改調整。

『拾』 論文查重率為什麼越改越高呢

1、論文檢測平台自身存在的不足。
大家都明白，每一個論文查重系統的檢測演算法和資料庫都不一樣，況且系統資源資料庫也是不斷更新收錄的。可能在上次的論文查重中，查重系統的資料庫中並沒有收錄到和論文相似的文獻內容，因此在檢驗過程中沒有比照的來源，那樣查重率可能就顯示較低，但是不精確。下次檢測的時候，因為資料庫更新升級收錄了許多文獻資料，會有個清楚的比照源，因此查重率會提升。
2、紅色一部分被刪掉過多。
減少查重率的最快的方法就是直接刪除，相信這是很多作者的想法或做過的事情。但是如果你直接刪除內容，論文的總字數也會減少，相對的查重率會隨之總篇幅的降低而提升。
3、盲目地提升標紅句子的字數來稀釋查重率。
由於標紅的句子沒有進行修改或是刪除，反而是提升了許多字數篇幅，希望通過盡管這種行為來稀釋到查重率。但僅僅是添加字數，重復的內容依然還是重復，而新的內容也可能將會成為新的重復來源。
4、抄書藉上的內容也會被標紅。
雖然說檢測系統不會對紙質書籍進行收錄，因此許多人都直接復制書本上的內容，導致書籍雖然沒有收錄，但是裡面的內容七七八八都都進資料庫了。假如只對書籍的內容進行拷貝而不修改，那論文的這些內容很有可能就會被論文查重系統標識為剽竊。