数据库降重是什么原因

‘壹’ 哪些因素影响了数据库性能

网络宽带，磁盘IO，查询速度都会影响到数据库的性能。

具体问题具体分析，举例来说明为什么磁盘IO成瓶颈数据库的性能急速下降了。

为什么当磁盘IO成瓶颈之后, 数据库的性能不是达到饱和的平衡状态，而是急剧下降。为什么数据库的性能有非常明显的分界点，原因是什么？

相信大部分做数据库运维的朋友，都遇到这种情况。 数据库在前一天性能表现的相当稳定，数据库的响应时间也很正常，但就在今天，在业务人员反馈业务流量没有任何上升的情况下，数据库的变得不稳定了，有时候一个最简单的insert操作， 需要几十秒，但99%的insert却又可以在几毫秒完成，这又是为什么了？

dba此时心中有无限的疑惑，到底是什么原因呢? 磁盘IO性能变差了？还是业务运维人员反馈的流量压根就不对？ 还是数据库内部出问题？昨天不是还好好的吗？

当数据库出现响应时间不稳定的时候，我们在操作系统上会看到磁盘的利用率会比较高，如果观察仔细一点，还可以看到，存在一些读的IO. 数据库服务器如果存在大量的写IO,性能一般都是正常跟稳定的，但只要存在少量的读IO,则性能开始出现抖动，存在大量的读IO时（排除配备非常高速磁盘的机器），对于在线交易的数据库系统来说，大概性能就雪崩了。为什么操作系统上看到的磁盘读IO跟写IO所带来的性能差距这么大呢？

如果亲之前没有注意到上述的现象，亲对上述的结论也是怀疑。但请看下面的分解。

在写这个文章之前，作者阅读了大量跟的IO相关的代码，如异步IO线程的相关的，innodb_buffer池相关的，以及跟读数据块最相关的核心函数buf_page_get_gen函数以及其调用的相关子函数。为了将文章写得通俗点，看起来不那么累，因此不再一行一行的将代码解析写出来。

咱们先来提问题。buf_page_get_gen函数的作用是从Buffer bool里面读数据页，可能存在以下几种情况。

提问. 数据页不在buffer bool 里面该怎么办？

回答：去读文件，将文件中的数据页加载到buffer pool里面。下面是函数buffer_read_page的函数，作用是将物理数据页加载到buffer pool, 图片中显示

buffer_read_page函数栈的顶层是pread64(),调用了操作系统的读函数。

通过解析buf_wait_for_read函数的下层函数，我们知道其实通过首先自旋加锁pin的方式，超过设定的自旋次数之后，进入等待，等待IO完成被唤醒。这样节省不停自旋pin时消耗的cpu,但需要付出被唤起时的开销。

再继续扩展问题： 如果会话线程A 经过物理IO将数据页1001读入buffer之后，他需要修改这个页，而在会话线程A之后的其他的同样需要访问数据页1001的会话线程，即使在数据页1001被入读buffer pool之后，将仍然处于等待中。因为在数据页上读取或者更新的时候，同样需要上锁，这样才能保证数据页并发读取/更新的一致性。

由此可见，当一个高并发的系统，出现了热点数据页需要从磁盘上加载到buffer pool中时，造成的延迟，是难以想象的。因此排在等待热点页队列最后的会话线程最后才得到需要的页，响应时间也就越长，这就是造成了一个简单的sql需要执行几十秒的原因。

再回头来看上面的问题，mysql数据库出现性能下降时，可以看到操作系统有读IO。 原因是，在数据库对数据页的更改，是在内存中的，然后通过检查点线程进行异步写盘，这个异步的写操作是不堵塞执行sql的会话线程的。所以，即使看到操作系统上有大量的写IO，数据库的性能也是很平稳的。但当用户线程需要查找的数据页不在buffer pool中时，则会从磁盘上读取，在一个热点数据页不是非常多的情况下，我们设置足够大的innodb_buffer_pool的size, 基本可以缓存所有的数据页，因此一般都不会出现缺页的情况，也就是在操作系统上基本看不到读的IO。 当出现读的IO时，原因时在执行buf_read_page_low函数，从磁盘上读取数据页到buffer pool, 则数据库的性能则开始下降，当出现大量的读IO，数据库的性能会非常差。

‘贰’ 系统数据库优化问题。如下：

实例讲解MYSQL数据库的查询优化技术 作者：佚名 文章来源：未知 点击数：2538 更新时间：2006-1-19 数据库系统是管理信息系统的核心，基于数据库的联机事务处理（OLTP）以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、政府等部门最为重要的计算机应用之一。从大多数系统的应用实例来看，查询操作在各种数据库操作中所占据的比重最大，而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语句中又是代价最大的语句。举例来说，如果数据的量积累到一定的程度，比如一个银行的账户数据库表信息积累到上百万甚至上千万条记录，全表扫描一次往往需要数十分钟，甚至数小时。如果采用比全表扫描更好的查询策略，往往可以使查询时间降为几分钟，由此可见查询优化技术的重要性。笔者在应用项目的实施中发现，许多程序员在利用一些前端数据库开发工具（如PowerBuilder、Delphi等）开发数据库应用程序时，只注重用户界面的华丽，并不重视查询语句的效率问题，导致所开发出来的应用系统效率低下，资源浪费严重。因此，如何设计高效合理的查询语句就显得非常重要。本文以应用实例为基础，结合数据库理论，介绍查询优化技术在现实系统中的运用。分析问题许多程序员认为查询优化是DBMS（数据库管理系统）的任务，与程序员所编写的SQL语句关系不大，这是错误的。一个好的查询计划往往可以使程序性能提高数十倍。查询计划是用户所提交的SQL语句的集合，查询规划是经过优化处理之后所产生的语句集合。DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。在实际的数据库产品(如Oracle、Sybase等)的高版本中都是采用基于代价的优化方法，这种优化能根据从系统字典表所得到的信息来估计不同的查询规划的代价，然后选择一个较优的规划。虽然现在的数据库产品在查询优化方面已经做得越来越好，但由用户提交的SQL语句是系统优化的基础，很难设想一个原本糟糕的查询计划经过系统的优化之后会变得高效，因此用户所写语句的优劣至关重要。系统所做查询优化我们暂不讨论，下面重点说明改善用户查询计划的解决方案。解决问题下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。1．合理使用索引索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。2．避免或简化排序应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：●索引中不包括一个或几个待排序的列；●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；●排序的列来自不同的表。为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。3．消除对大型表行数据的顺序存取在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001UNIONSELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 这样就能利用索引路径处理查询。 4．避免相关子查询一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。5．避免困难的正规表达式MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。 另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。 6．使用临时表加速查询把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。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 如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序： 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 然后以下面的方式在临时表中查询：SELECT ＊ FROM cust_with_balance WHERE postcode>“98000” 临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。 7．用排序来取代非顺序存取非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。实例分析下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：1．part表 零件号零件描述其他列 （part_num）（part_desc）（other column） 102，032Seageat 30G disk…… 500，049Novel 10M network card…… …… 2．vendor表 厂商号厂商名其他列 （vendor _num）（vendor_name） （other column） 910，257Seageat Corp…… 523，045IBM Corp…… …… 3．parven表 零件号厂商号零件数量 （part_num）（vendor_num）（part_amount） 102，032910，2573,450,000 234，423321，0014，000，000 …… 下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表： 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，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下： 表行尺寸行数量每页行数量数据页数量 （table）(row size)（Row count）（Rows/Pages）（Data Pages） part15010，00025400 Vendor1501，000 2540 Parven13 15，000300 50 索引键尺寸每页键数量页面数量 （Indexes）(Key Size)（Keys/Page)(Leaf Pages） part450020 Vendor45002 Parven825060 看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取1.5万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。实际上，我们可以通过使用临时表分3个步骤来提高查询效率： 1．从parven表中按vendor_num的次序读数据： SELECT part_num，vendor_num，price FROM parven ORDER BY vendor_num INTO temp pv_by_vn 这个语句顺序读parven（50页），写一个临时表（50页），并排序。假定排序的开销为200页，总共是300页。 2．把临时表和vendor表连接，把结果输出到一个临时表，并按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 这个查询读取pv_by_vn(50页)，它通过索引存取vendor表1.5万次，但由于按vendor_num次序排列，实际上只是通过索引顺序地读vendor表（40＋2=42页），输出的表每页约95行，共160页。写并存取这些页引发5＊160=800次的读写，索引共读写892页。3．把输出和part连接得到最后的结果： 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 这样，查询顺序地读pvvn_by_pn(160页)，通过索引读part表1.5万次，由于建有索引，所以实际上进行1772次磁盘读写，优化比例为30∶1。笔者在Informix DynamicSever上做同样的实验，发现在时间耗费上的优化比例为5∶1(如果增加数据量，比例可能会更大)。 小结20％的代码用去了80％的时间，这是程序设计中的一个着名定律，在数据库应用程序中也同样如此。我们的优化要抓住关键问题，对于数据库应用程序来说，重点在于SQL的执行效率。查询优化的重点环节是使得数据库服务器少从磁盘中读数据以及顺序读页而不是非顺序读页。

‘叁’ 论文为什么会出现降重

一般降重的前提有以下几点：
1、查重

确定下重复率是多少？
2、标红

根据查重报告的红色对比着标记到论文word中。这样后面修改效率高很多。
3、修改

表格处理
可以把表格做成图片。或者转换顺序。
好用的降重软件有学客行智能降重，以上问题都会在检测过程中进行标注，方便自己修改。

‘肆’ 百度权重的下降原因

1、被网络判定为优化手段作弊；
2、服务器不稳定、速度过慢等因素；
3、站内优化过度；
4、网站结构过于模仿其他网站；
5、网站内容完全采集。
6、网站频繁改版；
7、频繁换标题；
8、被镜像，遭同行外链陷害；
9、网站持久不更新，或者更新内容毫无价值；
10、网站购买大量的外链，导致权重下降；
11、网站链向坏邻居；
12、外链短时间内大量减少。

‘伍’ 想知道应该怎么降重呢

重复率高是因为我们所写的内容跟数据库里的资料有着相似的地方，只要在不改变原文意思的情况下，对论文进行修改把重复率降低，那么我们的论文就会通过论文检测。具体如下：

第一个，替换关键词。替换关键词应该替换的是那些无关紧要的一些词汇，保障原文的意思不发生改变，这样才能做到既保证论文质量，又能有效降低重复率。

第二个， 颠倒句子。对于一段重复的句子，我们可以把句子的顺序颠倒一下，用另外一种叙述方式表述出来，这样也是可以达到降重的效果的，但要切记，一定是要在保持原文意思不变的情况下进行颠倒修改，不然改的语序不同，意思不同那也是白费功夫。

第三个，数据的改法。 其实数据也是可以改的，只要不动段落里面的数据，用替换词和变换下顺序，短语段落直接，只要是并列的都是可以打顺序的，降重的效果还是很好的。

第四个，针对重复内容修改。在正式交稿前，可以自己先提交论文检测一下，看自己的论文有哪些重复的地方，做一个大致的了解，并针对重复的地方进行一个修改，将重复的内容修改提前修改好，这也是一个很好的方法。

第五个，表格改法。行、列在并列的情况下是可调换位置的，虽然说这一的改法不会降非常多的重复率，但是起码能从100%的重复率能降低到70%的重复率。

第六个，复述。在理解原文的时候，使用多种改重技巧，修改时在不影响原意的情况下进行降重，虽然说这个方法比较耗时耗力，但是在降重的质量上效果还是非常好的，还能培养一定的思维可以提高速度。

方法归纳

1、复述法

论文降重中最简单、最朴素，也是最好用的方法。就是把自己想改的那段话捋清楚，然后用自己的表达方式给重复出来。其中可以多加些习惯用于，或者删减些觉得别扭的词句，只要原意不变就可以。注意，复述的时候不要参照原文，否则容易出现雷同，费劲又毫无用处。

2、改词变意法

打开网络，关键词同义词，当你发现一句话里有多个形容词，这些形容词删除又容易减少字数或者增加重复率的时候，可以搜索“XX同义词”，把搜索到的同义词随意粘贴在句子内，如果你的句子里形容词较多，都改一遍后基本上就不会出太多重复率。

3、图表法

顾名思义，把大量重复的，带有数据性质的内容用图表的方式展现出来，因为知网查重目前无法查图片和表格，这方面的重复就比较容易避免。偶尔还可以把无法修改的，比如说概念或者诗词类文字截取图片，这样也能躲过查重。但是最好不要太多，一个是有碍观瞻，再一个是对字数有影响。

4、中心意扩展法

论文里，基本上每一段都有要表达的东西，这就是段落的中心意。把段落的中心意找到，其余部分先不做删除，尝试着用你的话进行扩展，可以水一些字数，也可以说些比较搭边的废话，然后再将其余内容穿插其中，做些扩展，看是否可以躲过知网的阈值。

‘陆’ 影响数据库性能的主要因素有哪些

以MySQL为例：

影响数据库性能的主要因素总结如下：

1、sql查询速度

2、网卡流量

3、服务器硬件

4、磁盘IO

以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能，而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能，那么整个数据库性能就会严重受阻。另外，这些影响因素都是相对的。

例如：当数据量并没有达到百万千万这样的级别，那么sql查询速度也许就不是个重要因素，换句话说，你的sql语句效率适当低下可能并不影响整个效率多少，反之，这种情况，无论如何怎么优化sql语句，可能都没有太明显的效果。

相关内容拓展：

1、SQL查询速度

风险：效率低下的SQL

2、网卡流量

风险：网卡IO被占满（100Mb/8=100MB）

方案：

①减少从服务器的数量。从服务器都要从主服务器上复制日志，所以，从服务器越多，网络流量越大。

②进行分级缓存。前方大量缓存突然失效会对数据库造成严重的冲击。

③避免使用“select * ”进行查询

④分离业务网络和服务器网络

3、磁盘IO

风险：磁盘IO性能突然下降。

方案：使用更好的磁盘设备解决。

‘柒’ 为什么论文查重结果会越改越高

由于每个查重系统都有其特有的查重算法，并且都不能保证收录有所有的数据资料。 所以当我们在去进行查重的时候，可能就会出现不同的系统，查重的结果都不相同。 那么，为什么论文越改查重率却越高？ 查重系统的数据库发生了更新，算法更严格！ 导致之前查重时有的重复内容没被查出来，修改后，第二次再去查重之前没被查出来的地方先查出来了，那么最后的查重结果肯定也就会变高了，这在我们修改论文的过程中经常遇到是。
1、查重系统更新升级
查重系统的数据库发生了更新，算法更严格！导致之前查重时有的重复内容没被查出来，修改后，第二次再去查重之前没被查出来的地方先查出来了，那么最后的查重结果肯定也就会变高了，这在我们修改论文的过程中经常遇到是。
2、自身修改原因
在修改时由于对一些语句把握不准，导致修改效果不好，重复的地方再检测时依旧会重复，这就出现了为什么修改后重复率不仅没有降下来反而还升高的原因。
3、查重文件格式不同
修改之前查重报告是上传Word格式文件的结果，修改之后上传PDF格式文件查重。因为PDF脚注尾注都会算重复，Word不算重复。所以会偏高。
4、查重网站问题
目前查重系统和软件五花八门，免费查重网站一般虚高，诱导你去人工降重服务，还有淘宝很多假报告，都是虚假标红。
因此，我们在进行论文查重，最好要选择一个靠谱查重结果准确的系统来进行检测，知网自助查重网站：学术不端网，其他查重系统可选择实惠查重网站：蚂蚁查重网。这样可以方便我们之后进行修改。在修改时我们也需要有耐心，认真细心地反复修改多次，这样通过学校检测的机会就会大很多！另外PaperEasy是人工论文降重领先品牌，自己没时间修改的可以找PaperEasy专业对口修改，质量保证！

‘捌’ 第一次论文查重，重复率就很低正常吗有什么原因

原因一：论文在检测的时候你的字符超出检测系统检测范围，那可能会导检测系统识别失败，不能检测完成，就停止检测，出现为零的重复率。
原因二：为了省钱，把好几篇不同专业的论文合起来检测，那检测系统就会发生混乱，那就检测不出来了。
原因三：每个检测系统都有其规定的检测格式，格式和检测系统所规定的不一样，那自然检测系统就检测不出来了，一般的论文检测系统都是规定学生在上传论文的时候用word文件，因为pdf格式检测系统是识别不出来的，所以在检测中格式不对那么检测结果就是零。
原因四：有一小部分的专业非常冷门，不是每个学校都有的专业，论文也是自己精心制作的，那重复率为零也属于正常范畴，如果你的专业属于热门专业，并且论文的内容还是抄袭的，那检测出来的重复率为零就一定是有问题的。
如果你的论文查重重复率为0，或者是非常低非常低的话就一定要注意了，因为这可能会有些问题存在，其次就是查重率非常高就需要修改了。
为了论文查重结果的准确性，建议上早检测论文查重系统检测，一个是检测价格便宜，二是检测结果也比较准确，性比价高。

‘玖’ 论文出现降重是什么原因

论文降重有问题再次修改呗，写的时候多用“自己的话”，可能你完全“摘抄”了一个短语或半句话，打乱他们，把他们拆成几句话，在里面至少揉进半句你自己原创的话，或连接上专下文用，或进一句解释，或用上别的文章。修改重制合部分最重要的方法就是将借属鉴内容转化成自己的语言表述出来。或者你用降重软件 ，类似学客行智能降重，会告知你哪里有问题，那就在进行修改调整。

‘拾’ 论文查重率为什么越改越高呢

1、论文检测平台自身存在的不足。
大家都明白，每一个论文查重系统的检测算法和数据库都不一样，况且系统资源数据库也是不断更新收录的。可能在上次的论文查重中，查重系统的数据库中并没有收录到和论文相似的文献内容，因此在检验过程中没有比照的来源，那样查重率可能就显示较低，但是不精确。下次检测的时候，因为数据库更新升级收录了许多文献资料，会有个清楚的比照源，因此查重率会提升。
2、红色一部分被删掉过多。
减少查重率的最快的方法就是直接删除，相信这是很多作者的想法或做过的事情。但是如果你直接删除内容，论文的总字数也会减少，相对的查重率会随之总篇幅的降低而提升。
3、盲目地提升标红句子的字数来稀释查重率。
由于标红的句子没有进行修改或是删除，反而是提升了许多字数篇幅，希望通过尽管这种行为来稀释到查重率。但仅仅是添加字数，重复的内容依然还是重复，而新的内容也可能将会成为新的重复来源。
4、抄书藉上的内容也会被标红。
虽然说检测系统不会对纸质书籍进行收录，因此许多人都直接复制书本上的内容，导致书籍虽然没有收录，但是里面的内容七七八八都都进数据库了。假如只对书籍的内容进行拷贝而不修改，那论文的这些内容很有可能就会被论文查重系统标识为剽窃。