《Transaction Processing Concepts and Techniques》是数据库领域的经典著作,详细阐述了数据库事务处理的理论和实践。书中介绍了事务的ACID特性:原子性确保所有操作要么全部完成要么全部不完成,一致性保证事务结束后数据库状态符合业务规则,隔离性防止并发事务干扰,持久性保证事务提交后结果永久保存。此外,还讨论了事务的提交、回滚和并发控制机制,以及分布式事务处理的挑战和解决方案。适合高校学生和数据库专业人士阅读。
Transaction Processing Concepts and Techniques 中文版
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Data Mining Concepts and Techniques Second Edition
《数据挖掘概念与技术》(第二版)是数据科学领域的一部权威著作,由Jiawei Han和Micheline Kamber合著,全面介绍了数据挖掘的基础理论、核心技术和实际应用。
数据挖掘概述
1.1 数据挖掘的重要性
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含的信息和知识的过程。它有助于揭示数据背后的趋势和模式,支持企业决策、推动科学研究、改善公共服务等。
1.2 数据挖掘的概念
数据挖掘涵盖多个阶段,包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约、数据挖掘算法、模式评估和知识表示。其目标是从数据中自动检测模式并转化为可理解的知识。
1.3 数据挖掘的对象
数据挖掘可在多种类型的数据上进行,如关系数据库、数据仓库、事务数据库、以及高级数据库系统(如空间数据库、时序数据库等)。
1.4 数据挖掘的功能
数据挖掘可用于发现各种类型的模式,如概念/类描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析、演变分析等。
1.5 模式的评价
模式的评价涉及兴趣度量,如支持度、置信度、新颖性和实用性等。
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2.1 数据仓库的作用
数据仓库是用于支持数据分析的大型数据库,从多个来源收集并整合数据,以满足复杂的分析需求。
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