数学的本质

数学的本质是什么？这是一本经典的数学科普著作，适合复习和学习使用！精心排版，包含精美的公式和插图。

第1章全局在胸——用工具对SQL整体优化1 1.1都有哪些性能工具1 1.1.1不同调优场景分析2 1.1.2不同场景对应工具2 1.2整体性能工具的要点4 1.2.1五大性能报表的获取5 1.2.2五大报表关注的要点10 1.3案例的分享与交流18 1.3.1和并行等待有关的案例18 1.3.2和热块竞争有关的案例19 1.3.3和日志等待有关的案例20 1.3.4新疆某系统的前台优化20 1.3.5浙江某系统的调优案例21 1.4本章总结延伸与习题21 1.4.1总结延伸21 1.4.2习题训练23第2章风驰电掣——有效缩短SQL优化过程24 2.1\u3000SQL调优时间都去哪儿了25

数据仓库：超越报表系统，洞悉业务真相 数据仓库并非简单的报表工具，也非短期速效的形象工程。其核心价值在于深入分析业务数据，揭示潜在关系，为决策提供有力支持。 数据仓库的特性： 面向主题：围绕特定业务主题组织数据，如客户、产品等。 集成：整合来自不同来源的数据，形成统一视图。 稳定：数据仓库中的数据是历史的、稳定的，不会频繁变更。 随时间变化：记录数据随时间变化的情况，支持趋势分析。 数据仓库的核心功能： 业务洞察：通过数据挖掘和分析，发现业务问题，揭示潜在规律和趋势。 决策支持：为管理者提供数据支持，辅助制定更明智的决策。 业务优化：指导业务流程改进和业务模式创新。 数据仓库的价值在于

从上面的分析可以看出，动态规划可以被视为搜索的一种记忆化优化。动态规划通过保存搜索时重复计算的状态，以空间换取时间。记忆化搜索通常是自顶向下求解，而我们通常编写的动态规划则是自底向上的方法。因此，动态规划本质上是记忆化搜索的一种非递归形式。

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数据仓库与数据挖掘的本质探究 数据仓库和数据挖掘作为数据库系统中的重要概念，两者紧密相连，却又存在本质区别。 数据仓库，顾名思义，是数据的仓库，它从多个数据源收集、清洗、转换和整合数据，为用户提供统一的数据视图，以支持复杂的查询分析和决策。数据仓库的构建重点在于数据的存储和组织，目标是构建一个可靠的、高效的数据平台。 数据挖掘则侧重于从海量数据中发现隐藏的模式、关系和趋势。它利用统计学、机器学习等算法，对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息，为决策提供支持。 简而言之，数据仓库是“粮仓”，而数据挖掘则是“淘金术”。数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据基础，而数据挖掘则赋予了数据仓库

大数据性能调优的本质是什么？我们的目标是什么？从何处入手？在深入 Spark 性能调优之前，理解这些至关重要的问题至关重要。 Spark 性能调优的要点包括: 资源优化参数调优 高效 RDD 操作算子 通过掌握这些要点，我们可以有效提升 Spark 的性能。

探索问题，开启算法之门 深入探讨“为什么讲这个问题” ，可以引导我们更好地理解搜索和动态规划算法。 这两种算法体现了“电脑”和“人脑”在解决问题上的差异： 电脑擅长快速枚举， 而人脑更倾向于总结规律， 找到最优解。 通过“回到起点”和“变换角度”的思考方式， 我们可以不断优化解题思路， 将复杂问题分解成可解决的子问题。 动态规划正是利用了这种思想， 通过记录子问题的解， 避免重复计算， 从而提高效率。

这本书深入探讨了Oracle数据库的核心内容，特别赞同作者提出的道与器理论。入门路径多样，有时通过深思熟虑，从技术工具中领悟出道的真谛也并非不可能。