设计数据密集型应用的最佳实践

本书详细阐述了可靠、可扩展和可维护系统背后的重要思想，涵盖了复杂分布式数据系统所需解决的关键问题、方法和设计原理。它是一本教科书级别的深入阅读，适合后端开发者的进阶学习。

本书深入浅出地阐述了构建可靠、可扩展数据密集型系统的基本原理。通过学习本书，读者可以更好地理解 Hadoop、Hive、HBase、Kafka 等分布式系统的内部机制，从而提升学习效率。本书提供中英双语版本，方便读者对照阅读。

马丁·科莱博曼著作《设计数据密集型应用》于去年面世，中文翻译版可通过以下网址获取： https://github.com/Vonng/ddia

Designing Data-Intensive Applications影印版 想知道顶尖软件工程师和架构师如何构建他们的应用程序，使其在长期内具备可扩展性、可靠性和可维护性吗？本书深入探讨了数据系统的关键原则、算法及权衡取舍，结合多个流行软件包和框架的内部结构作为示例。虽然工具不断演变，应用需求日益增长，但背后的原则始终不变。你将学会如何判断哪种工具适合特定的目的，以及如何将某些工具组合起来，构建出良好的应用架构。你还会学到如何对你的系统有更深的直觉，从而更好地追踪和解决任何可能出现的问题。

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《设计数据密集应用》是一部关于数据系统基础、分布式数据和衍生数据的重要著作。第一部分介绍了数据系统的基础，包括可靠性、可扩展性和可维护性等方面。第二部分探讨了分布式数据的复制、分区、事务处理以及分布式系统的挑战。最后一部分讨论了批处理、流处理和数据系统的未来发展方向。

### SAS数据挖掘教程知识点概述 一、SAS数据挖掘方法论——SEMMA 定义：SEMMA 是SAS数据挖掘的核心方法论之一，代表五个关键步骤：Sample（采样）、Explore（探索）、Modify（修改）、Model（建模）和Assess（评估）。该方法论为用户提供一个系统化的数据挖掘流程。 Sample（采样）：数据采样通过分层采样、随机采样等方式选取具有代表性的数据子集，以确保样本能够有效反映整体数据特征。 Explore（探索）：通过初步的探索性分析理解数据的分布情况，常用技术包括描述性统计分析和数据可视化。 Modify（修改）：进行数据清洗、变量转换、缺失值处理等预处理操作，提升数据质量以满足后续分析需求。 Model（建模）：根据业务需求选择合适的模型（如回归分析、聚类分析、决策树等）进行训练和测试。 Assess（评估）：评估模型的有效性和实用性，根据结果调整模型或进一步优化。 二、深层统计分析与预测套件 功能： 支持多种统计方法，如回归分析、方差分析等，提供强大的统计分析工具。 可进行时间序列分析、生存分析等预测。 图形化界面使复杂分析过程直观，便于理解。 高级数据可视化工具帮助用户更好地理解数据。 部署方式： 客户机/服务器方式：适用于大型企业，客户端可通过网络连接至远程服务器。 浏览器/服务器方式：基于Web的访问方式，用户可直接在浏览器中使用，无需安装客户端软件。 三、SAS数据挖掘套件 功能： 集成了分类、聚类、关联规则挖掘等多种数据挖掘算法。 支持自动化建模，减少手动操作，提高效率。 提供灵活的数据准备工具，方便数据清洗与预处理。 支持大规模数据处理，适合GB到TB级别数据集。 部署方式： 客户机/服务器方式：适用于需要高性能计算的应用场景。

在Oracle SQL中，计算记录条数时，通常的观点是count(*)比count(1)稍快。如果能通过索引检索，针对索引列的计数则是最快的。例如，使用count(EMPNO)可以提升性能。

ThomasKyte的著作《Oracle高效设计》被认为是Oracle数据库领域中的佼佼者，提供了最优秀的设计方法。