Oracle系统视角

Oracle 10g视角提供了广泛的动态性能视图，深入探索Oracle数据库的运行状态和性能数据。

PDF格式提供的《数据库系统概论（第三版）》是一本稀有的教材，内容深入浅出，适合广大学习者使用。

设计视角下的Oracle英语学习资源应当结合实际案例和技术应用，使学习者能够更好地理解和应用Oracle技术于英语学习之中。通过设计视角，可以优化学习资源的布局和内容，以满足不同学习者的需求和学习风格。

分布式系统是计算机科学中的一个复杂领域，涉及多个独立计算实体通过网络进行通信和协作，共同完成任务。《分布式系统：算法视角第二版》深入探讨了分布式系统的运作机制，重点讲解了算法层面的设计和实现，包括一致性算法（如Paxos、Raft）、分布式锁服务、数据存储和负载均衡策略等。书籍通过详细讲解如何设计和实现高效可靠的分布式系统，突出了其并行性和容错性的基石。此外，还覆盖了CAP定理、Gossip协议、Bigtable和HBase的设计理念，以及故障检测、恢复和冗余备份策略等关键内容。

用于更新MS SQL SERVER数据库中的所有视图。

《素数：计算视角》聚焦于素数的计算方法，包括识别和基本因子查找算法。本书详细介绍了超过100种算法，并使用伪代码展示其应用和理论。素数作为数学基本构建块，在密码学和计算机科学中有广泛应用。从古希腊到现代，素数研究一直是数学重要议题。书中还探讨了试除法、Miller-Rabin素性测试和Pollard’s rho算法等多种算法，以及大素数的生成和应用场景。第二版新增了最新研究成果和大素数记录。

数据仓库的三大技术层面 数据仓库的功能和逻辑结构决定了其三大技术层面：数据抽取、存储和管理以及数据分析和展现。 1. 数据抽取层 负责设计和实现ETL过程。 完成数据仓库的数据加载和更新。 数据源包括行内业务系统和行外相关数据。 2. 存储和管理层 采用ODS-DW二层结构。 存储的数据具有以下特性： 面向主题 集成 相对稳定（不可删改） 随时间不断变化 支持多维分析的查询模式。 存储内容包括业务数据和元数据。 保存的数据类型包括结构化数据和非结构化数据。 3. 数据分析和展现层 提供OLAP设计、分析和展现手段。 包括联机分析和数据挖掘两大技术。 ETL过程 ETL包括数据抽取、转换和装载三个过程，技术上主要涉及增量、转换、调度和监控等方面的处理。 数据挖掘 数据挖掘是从数据仓库中发现并提取隐藏信息的全新技术，利用人工智能、统计分析等多种技术和各类挖掘工具及数据算法，分析企业历史数据，进行深层次挖掘，实现规则性发现及预测功能，侧重于对事务中蕴涵的未知规律进行发现。 案例：广东发展银行 行为计分机制: 跟踪和监控每个信用卡持卡用户的行为、消费模式和还款数据，并根据相应的数学模型，智能化地调整用户的信贷额，同时亦可从而找出高增值客户，向他们推广新产品或服务。 申请计分机制: 透过先进的数据挖掘技术对大量信用卡客户数据进行分析，寻找客户信用风险的特征和规律，建立相应的数学模型，为新的信用卡申请者或已有的客户进行信用评分。 常用BI厂商和产品 ETL: Informatica, SQL Server Analysis Server, datastage DW: IBM DB2, Oracle, Sybase IQ, NCR Teradata OLAP: Cognos, Business Objects, MicroStrategy, Hyperion, IBM Data Mining: IBM, SAS, SPSS

在度量相关的视角下，优化ORACLE性能的高级培训尤为重要。

6.典型的网状数据库系统tDBTG系统，亦称CODASYL系统t由DBTG提出的一个系统方案t奠定了数据库系统的基本概念、方法和技术t70年代推出t实际系统tCullinet Software Inc.公司的IDMS tUnivac公司的DMS1100 tHoneywell公司的IDS/2 tHP公司的IMAGE