现在国内外热点新闻有没有软件能及时监测的到，我想办个新闻类网站，需要新闻数据。

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一千万条(以上)新闻信息，用什么数据库比较合适？

1千多万这种小数据量推荐MSSQL性价比较高1. 双机做全文搜索2. 建表分区，如果日增量不大的话可以用Hash分区3. 分文件组，文件组下每个ndf 文件大小最好不要超过2GB4. 如果访问量非常高，IO频繁的话，可以再考虑采用多组RAID 10，从硬件上分摊IO5. 考虑数据缓存，最好读取一次就能使用一定时间，避免每个用户都对一个大表进行SELECT，规避文件块热点

Access；mySQL；SQLServer；Oracle

数据新闻的功能与优势

目前，在大数据新闻制作上已经积累了经验的国际媒体有《卫报》《纽约时报》《华盛顿邮报》等，但它们也处于探索阶段。通过对国内外代表性媒体的大数据新闻实践进行研究，可以总结出大数据新闻的四个功能，即描述、判断、预测、信息定制。 　 《卫报》网页2012年1月5日发布了一个有关“阿拉伯之春”的大数据新闻报道。报道利用动态图表，以时间轴为主线描述了自2010年12月一突尼斯男子自焚至2011年12月的一年间，17个阿拉伯国家发生的一场政治运动。网民可以通过这个四维动态的报道，清楚地从宏观到微观，全面了解阿拉伯之春在不同国家的不同表现形式。图表上方设置了时间的推拉按钮，网民推拉到自己想观看的时间点，可以清楚地看到相同时间点上不同国家发生的相关事件。画面的下方是各个国家的标签，网民也可以通过国家标记，来关注某个具体国家在纵向时间轴上的政治演变进程。不同的政治事件用不同颜色来标示：绿色为群众性抗议活动，浅蓝色为国际上的相关反应，黄色为政治事件，红色为政权更替。如果网民想了解某个事件的具体内容，点击不同颜色的标示，随即获取深度报道的链接。这种新闻报道方式，将涉及十几个国家、时间跨度长达一年的复杂的“阿拉伯之春”，以明晰的动态方式呈现出来，纯文字报道难以达到这样的传播效果。大数据新闻还能够描述那些看不见的短期过程，比如流言如何在社交网络上传播。《卫报》通过追踪分析260万份推特内容，利用可视化动态图表描述了从流言开始传播到辟谣结束的整个过程。它也是以时间为轴，利用圆圈大小、颜色变化来描述整个过程，绿色的圈代表散布流言的推文，红色的圈代表更正这个流言的推文，灰色的是中立的评价推文，黄色的是对流言持怀疑态度的推文。圈的大小代表了推文的影响程度，圈越大影响程度越大。如果想了解具体的内容，点到哪个圈，屏幕旁边即刻呈现这个圈所代表的推文的发布者、发布日期、转推人数等等信息。通过这个动态的演进过程，人们可以清楚地看到，社交网络并不像一般想象的那样，是一味扩散虚假消息的场所。其实在假消息出现不久，社交网络上各种辟谣的消息就已经出现了。从这两个例子可以看出，大数据新闻的报道方式能够在宏观上对某个事件看得更加清楚与全面，事件复杂的演进过程以及这个过程中的各个方面，都能描述得直观且有趣。 2011年8月，一个黑人穆斯林男子乘出租车在伦敦街头遭到警方拦截，双方发生枪战，该男子当街死亡。两天后，约300人聚集在伦敦市中心的警察局进行抗议，后来演变成持续多天的骚乱事件，抗议者引燃了汽车、商店和公交车。当天夜里，伦敦其他地区也发生了类似袭警、抢劫、纵火等事件。一些媒体评论指出，这与贫富差距有关。英国首相卡梅伦接受采访时，声称骚乱事件与贫富差距无关。英国《卫报》记者利用大数据的分析结果，做了关于这一事件的系列报道，其中的一个报道主题，便是骚乱与贫困有没有关联。记者利用谷歌融合图表，在伦敦地区地图上标记出骚乱分子的居住地信息（黄色点）、实际发生骚乱的地点（灰色点），以及贫困地区分布（越偏红色表示越贫穷）。根据这张伦敦市中心的图，网民可以将图扩展到整个大伦敦地区来看，也可以聚焦到具体的街区放大来看，观察每个被标记的骚乱点的人流从哪里来，到哪儿去，从而清楚地看到贫苦与骚乱之间存在的某种关联。这种关系的表达，比起单纯的文字报道来，表现清晰，说服力强。 2013年“十一”长假期间，九寨沟发生游客大量滞留现象并引发群体性事件。如果新闻媒体或旅游当局能够在此前运用中国的局部大数据进行预测性报道，完全可以避免这样的群体性事件发生。因为传媒可以根据这方面的大数据，提前报道在哪个具体时间段内，有多少人从哪些地方前往九寨沟，其中男人、女人、老人、儿童各有多少等等。这只是一个小例子，大数据能够预测社会和人们日常生活中的各个方面。通过挖掘大数据，传媒在技术上可以制作出可视化、交互式的图表，告知很多事项。微观的如流行疾病来袭、交通拥堵情况；宏观的如经济指数变动、某种社会危机的来临等等。百度开辟了“百度预测”网页，以“大数据，知天下”的口号推出，预测的产品有高考、世界杯、电影票房等等。它们后期准备上线的产品扩展到了更广的领域，比如金融预测、房地产预测等等。 利用大数据的分析结果，满足网民的信息个性化要求，是国外媒体的最新尝试。例如Five thirty eight数据博客，在2014年5月23日新辟读者来信专栏“亲爱的莫娜”。其第一期开篇语阐释的目的是：“我开这个专栏是为了帮助读者回答一些生活中重要的或者严肃的问题，比如我是不是很正常、我处在世界的哪个地位层面等等，目的不是为了给读者答疑解惑，不是告诉读者应该做什么和不应该做什么。恰恰相反，我提供数据来解释、描述你的经历。”综观这个专栏，读者的提问五花八门，比较严肃的如：“美国有多少人从来没有喝过一滴酒？”“美国有多少男性空乘人员？”也有比较私人的如：“我该多久换一次袜子？”“婚前同居会不会导致离婚”等等。专栏作者利用美国范围内的大数据，即刻将分析结果告知当事人，但避免给出指导性意见，仅告知各种数据的分析结果，让网民自己依照分析结果来处理自己面临的问题。这个专栏与传统的纸媒读者来信专栏不同，不是通过星座、血型、生辰八字或伪装成阅历丰富的专家，来提供些心灵鸡汤式的回答，只用数据来说话。这种尝试在媒体中并不少见。2011年，BBC广播公司曾根据2012年政府的财政预算联合毕马威会计师事务所做了一个预算计算器，用户只需要输入一些日常信息，例如买多少啤酒，用多少汽油等，就能够算出新的预算会让你付多少税，明年生活会不会更好。根据用户需求提供个性化的大数据服务，是未来的发展趋势。这些报道有一个共性，媒体都致力于以用户的需求为中心，利用大数据诠释宏观社会现象对用户的影响，或者回答用户困惑的问题。媒体可以精准定位，经过后台计算，按照用户的接收习惯、工作习惯和生活习惯将服务推送到用户眼前。