精通Oracle：核心概念及实践

本篇内容涵盖数据挖掘的基本概念和技术。从数据挖掘的缘起及重要性入手，阐述了数据挖掘的定义。接着，从关系数据库、数据仓库、事务数据库等不同数据类型入手，探讨了数据挖掘所适用的数据来源。再深入分析数据挖掘功能，包括概念/类描述、关联分析、分类/预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。同时，对于模式的有趣性进行了探讨，并介绍了数据挖掘系统的分类和主要问题。

数据挖掘概念及原理 数据挖掘技术与应用 数据挖掘流程与案例

第一章介绍Oracle数据库，第二章讨论表和表簇，第三章探讨索引和索引组织表，第四章涉及分区、视图和其他模式对象，第五章详述数据完整性，第六章解析数据字典和动态性能视图。

关于Oracle的基础知识和基本语法，是理解该数据库操作的关键。

这是一份必读的Oracle学习文档，详细阐述了Oracle数据库的基础概念。

掌握 MySQL 的基石 数据类型 数值类型：存储数字，如 INT, FLOAT, DECIMAL 等。 字符串类型：存储文本，如 CHAR, VARCHAR, TEXT 等。 日期和时间类型：存储日期和时间值，如 DATE, TIME, DATETIME 等。 表操作 创建表：使用 CREATE TABLE 语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。 插入数据：使用 INSERT INTO 语句向表中添加新的数据行。 查询数据：使用 SELECT 语句检索表中的数据，可进行条件筛选、排序和连接等操作。 更新数据：使用 UPDATE 语句修改表中已有的数据。 删除数据：使用 DELETE 语句删除表中的数据行。 运算符 算术运算符：进行基本的数学运算，如 +, -, *, /。 比较运算符：比较两个值的大小关系，如 >, <, =, !=。 逻辑运算符：组合多个条件，如 AND, OR, NOT。 函数 MySQL 提供了丰富的内置函数，用于处理字符串、数值、日期等数据，例如： 字符串函数：CONCAT, SUBSTR, LENGTH 等。 数值函数：ABS, ROUND, SUM 等。 日期函数：CURDATE, NOW, DATE_FORMAT 等。 索引 索引是一种数据结构，可以加速数据的检索速度。MySQL 支持多种类型的索引，例如 B-Tree 索引、哈希索引等。 查询优化 优化查询性能是数据库管理的重要任务，可以通过以下方式进行优化： 使用合适的索引。 避免全表扫描。 优化查询语句。 使用缓存机制。 事务 事务是一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败，确保数据的一致性。MySQL 支持事务管理，可以使用 COMMIT 和 ROLLBACK 语句控制事务。

Hadoop 核心概念 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。其核心组件包括： HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 将大文件分割成块，分布存储在集群节点上，提供高容错性和高吞吐量。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 负责集群资源管理和调度，为应用程序分配资源。 MapReduce: 一种编程模型，用于大规模数据处理，将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，并行执行。 Hadoop 特点 高可靠性: 通过数据冗余和节点故障自动恢复机制，确保数据安全和系统稳定性。 高可扩展性: 可线性扩展至数千个节点，处理 PB 级数据。 高吞吐量: 并行处理能力强，可高效处理大规模数据集。 低成本: 采用普通硬件构建集群，降低硬件成本。 Hadoop 应用场景 数据存储: 存储海量非结构化、半结构化和结构化数据。 数据分析: 使用 MapReduce 或 Spark 等框架进行数据分析和挖掘。 机器学习: 训练机器学习模型，进行预测和分类。

数据挖掘是指从大量数据中提取出潜在的、先前未知的、可用于决策支持的信息或模式的过程。它涉及到统计分析、人工智能、机器学习等多个领域的技术和方法。

Oracle 体系结构核心概念解析 表空间 (Tablespace): 数据库中最大的逻辑存储单元，由多个段组成。 段 (Segment): 用于存储特定类型数据库对象的逻辑存储结构，例如一个表的所有数据。 区 (Extend): 当段需要更多空间时，将分配一个或多个区。 块 (Block): 数据库中最小的 I/O 存储单元，由多个块组成一个区。 模式 (Schema): 逻辑上将数据库对象分组，通常与一个用户或应用程序相关联。 系统全局区 (SGA): Oracle 数据库实例使用的共享内存区域，存储数据库运行所需的各种数据和控制信息。 程序全局区 (PGA): 服务于单个服务器进程的内存区域，存储进程特定的数据和控制信息。