2011年度SQL Server十大技巧文章PDF下载

SQL Server数据访问优化是提升数据库性能的关键措施之一，正确的索引应用尤为重要。详细介绍了优化索引策略的具体步骤，包括主键和非聚集索引的创建，以及复合索引的利用。

介绍SQL Server的性能优化技巧，并通过具体案例详细解释。

根据提供的文件信息，“2009年数据挖掘领域的顶级十大算法.pdf”是一本专注于介绍数据挖掘领域十大著名算法的专业书籍。以下是对该书中提到的关键知识点进行详细解析： 数据挖掘概述 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取出隐含在其中的人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则、回归分析等。 十大数据挖掘算法 1. C4.5（决策树） C4.5是基于熵的概念来构建决策树的一种方法。它通过计算信息增益比选择最佳特征，并以此作为节点进行分割。C4.5相比早期版本ID3算法，在处理连续值和缺失值方面进行了改进，同时支持剪枝操作以避

这里提供了《The Top Ten Algorithms in Data Mining》的英文版PDF下载，共包含10个文件，适合希望深入学习数据挖掘算法的读者。

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，涉及多种算法和技术。2006年，IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)评选出了数据挖掘领域的十大经典算法，这些算法代表了数据挖掘技术的最高成就，并在实际应用中广泛发挥作用。其中包括C4.5算法，这是一种基于ID3算法改进的决策树分类算法，以信息增益率选择属性，并实施剪枝操作以减少过拟合风险，处理连续属性并支持不完整数据。另外还有k-Means算法，一种聚类算法，通过将对象分组形成k个群组来实现。

涵盖十种数据挖掘领域经典算法，可应用于各种场景。

数据挖掘十大算法，名不虚传。

Impala在Apache Hadoop存储的HDFS、HBase或AmazonSimpleStorageService(S3)上，提供快速、交互式的SQL查询。此外，Impala还使用相同的统一存储平台、元数据、SQL语法(HiveSQL)、ODBC驱动程序和用户界面(Apache Hive中的Impala查询UI)，为实时或批处理查询提供了熟悉和统一的平台。

排序算法是构建数据结构和算法的基石，它包含内部排序和外部排序两种主要类型。内部排序适用于内存中进行数据排序，而外部排序则用于处理无法一次性加载到内存的大规模数据集。 常见的内部排序算法： 插入排序 希尔排序 选择排序 冒泡排序 归并排序 快速排序 堆排序 基数排序 时间复杂度： 平方阶 (O(n2))：直接插入排序、直接选择排序、冒泡排序 线性对数阶 (O(nlog2n))：快速排序、堆排序、归并排序 O(n1+§) (0<§ 线性阶 (O(n))：基数排序、桶排序、箱排序 稳定性： 稳定排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序、基数排序 非稳定排序算法：选择排序、快速排序、