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 2.1.1不善于批处理频频忙交互25 2.1.2无法抓住主要矛盾瞎折腾25 2.1.3未能明确需求目标白费劲26 2.1.4没有分析操作难度乱调优26 2.2如何缩短SQL调优时间27 2.2.1先获取有助调优的数据库整体信息27 2.2.2快速获取SQL运行台前信息27 2.2.3快速拿到SQL关联幕后信息28 2.3从案例看快速SQL调优29 2.3.1获取数据库整体的运行情况29 2.3.2获取SQL的各种详细信息29 2.4本章总结延伸与习题32 2.4.1总结延伸32 2.4.2习题训练33第3章循规蹈矩——如何读懂SQL执行计划34 3.1执行计划分析概述35 3.1.1\u3000SQL执行计划是什么35 3.1.2统计信息用来做什么36 3.1.3数据库统计信息的收集37 3.1.4数据库的动态采样37 3.1.5获取执行计划的方法（6种武器） 40 3.2读懂执行计划的关键48 3.2.1解释经典执行计划方法49 3.2.2总结说明55 3.3从案例辨别低效SQL 55 3.3.1从执行计划读出效率56 3.3.2执行计划效率总结60 3.4本章习题、总结与延伸60第4章运筹帷幄——左右SQL执行计划妙招62 4.1控制执行计划的方法综述63 4.1.1控制执行计划的意义63 4.1.2控制执行计划的思路64 4.2从案例探索其方法及意义65 4.2.1\u3000HINT的思路65 4.2.2非HINT方式的执行计划改变72 4.2.3执行计划的固定100 4.3本章习题、总结与延伸102第5章且慢，感受体系结构让SQL飞103 5.1体系结构知识104 5.1.1组成104 5.1.

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它能够帮助企业更好地理解业务，发现问题，并制定更有效的决策，从而提升企业的竞争力。

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以智慧和价值。两者相辅相成，共同推动着数据驱动型决策的发展。

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。