可信执行技术

D-S证据理论下的可信子空间定义和贪心算法CSL，可发现所有可信子空间。CSL迭代识别可信子空间集，为传统聚类算法提供高维数据聚类新途径，具备正确识别真实子空间的能力。

这篇论文探讨数据挖掘中数据的可信来源，帮助读者更好理解该领域的基础概念和应用。

规则度量支持度和可信度可用于找出符合最小支持度和可信度条件的规则。 支持度衡量一次交易中同时包含规则中所有项的可能性。 可信度衡量在包含规则中前提项的交易中，结论项出现的条件概率。 例如，若最小支持度为 50%，最小可信度为 50%，则可能获得以下规则： A → C (支持度：50%，可信度：66.6%) C → A (支持度：50%，可信度：100%) 这意味着： 购买尿布的客户中有 50% 同时购买了啤酒。 购买尿布和啤酒的客户中有 66.6% 同时购买了啤酒。 购买啤酒的客户中有 50% 同时购买了尿布。 购买尿布和啤酒的客户中有 100% 同时购买了尿布。

执行数据库查询的主要工具是SELECT语句，它允许从数据库中检索所需的数据集。其语法为：SELECT select_list FROM table_list WHERE search_conditions GROUP BY group_by_list HAVING search_conditions ORDER BY order_list ASC|DESC。常见用法包括：Select * from 表名 Where 条件。对于模糊查询，可以使用：Select * from 表名 Where 字段名 like '%条件%'。

Oracle数据库的查询优化程序是其核心组件之一，致力于为用户提供卓越的执行性能。通过一系列的技术手段，Oracle能够确保查询过程中的执行效率得到最大化。详细介绍了Oracle查询优化的各个重要领域，涵盖了从执行计划到索引优化等方面的技术，帮助用户充分发挥数据库性能优势。

在 Hive 中，一条 SQL 语句可能包含多个 Job，默认情况下这些 Job 会顺序执行。如果这些 Job 之间没有依赖关系，可以通过设置参数 set hive.exec.parallel=true 来实现 Job 的并发执行。默认情况下，可以并发执行的 Job 数量为 8。

Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。 Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。 Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。 框架应用：- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。

在SQL环境中执行指定语句。

数据仓库是一个以主题为中心、集成的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。可信赖的数据仓库应从用户角度出发，满足其数据需求，大幅缩短交付周期，确保数据从采集、加工到分析的准确性和合理性。无论是Teradata、Oracle、Informatica等技术，还是基于大数据平台的建设，用户体验是衡量数据仓库成功的关键指标。

执行策略：1. 表扫描后再过滤（R为聚簇），代价为B(R)，200次磁盘I/O。2. 使用x索引和索引扫描找出x=1的元组，再过滤这些元组检测y=2且z