如何在大规模数据表中建立索引——Oracle数据库技巧

《大规模数据集的挖掘》是一本免费的数据挖掘教材，适合学习和研究使用。

介绍Oracle数据库如何处理大规模数据，并深入探讨使用Oracle语句处理海量数据的方法。

基于 Apache Spark，整合了来自互联网以及阿里云 EMR 智能团队研发的 JindoSpark 项目的实践经验，从多个维度阐述 Spark 的优化策略，并深入剖析其背后的实现原理，帮助读者在理解 Spark 运行机制的基础上进行性能调优。

详细介绍了从SQL Server向Oracle迁移大规模数据的方法和具体操作步骤，包括数据迁移工具的选择和配置过程。通过，读者可以了解到在不同数据库系统之间进行数据迁移的实际操作技巧，帮助他们有效管理和转移数据资源。

如果要在MySQL数据库中删除表，可以按以下步骤进行：在MySQL Administrator窗口中展开Catalogs选项栏，选择相应数据库，右击要删除的表，选择“Drop Table”选项。在弹出的对话框中确认删除操作。如果需要修改表结构，可以选择“Edit Table”选项，在弹出的窗口进行修改后点击【Apply Changes】按钮保存。

Oracle9i的数据仓库技术在大规模数据库管理中发挥重要作用。

通过使用ALTER TABLE语法，可以在现有数据表中添加各种约束。这些约束可以是主键、外键或其他特定的数据完整性规则。使用约束可以确保数据的一致性和准确性。

在单个Oracle实例中创建多个地理数据库是一项关键任务。这涉及到配置数据库参数和管理空间数据的需求。通过正确的设置，可以有效地管理和优化地理信息系统的数据存储。

MapReduce是一个编程模型，用于在大型集群上以容错的方式处理和生成海量数据集。用户通过两个函数表达计算逻辑：Map和Reduce。Map函数将输入数据转换为键值对集合；Reduce函数将具有相同键的值合并为更小的集合。 MapReduce的灵感来自于函数式编程语言中的map和reduce原语。开发者可以使用该模型处理许多不同类型的问题，包括分布式排序、Web访问日志分析、倒排索引构建、文档聚类等。 Google的MapReduce实现运行在由成千上万台机器组成的集群上，每秒可处理数TB的数据。MapReduce的编程模型简化了程序员在这些大型集群上的开发工作，隐藏了并行化、容错和数据分发