AOP概念

了解AOP，Spring AOP的实现是基于Java的代理机制。从JDK1.3开始就支持代理功能，但是性能成为一个很大问题。为了解决JDK代理性能问题，出现了CGLIB代理机制。它可以生成字节码，所以它的性能会高于JDK代理。Spring支持这两种代理方式。随着JVM（Java虚拟机）性能的不断提高，这两种代理性能的差距会越来越小。在学习Spring AOP之前，首先对它的一些术语做一个了解，下面将介绍Spring AOP术语： 切面：对象操作过程中的截面。 连接点：对象操作过程中的某个阶段点。 切入点：连接点的集合。 通知：某个切入点被横切后，所采取的处理逻辑。 目标对象：所有被通知的对象（也可以理解为被代理的对象）。 织入：将切面功能应用到目标对象的过程。 对一个已编译完的类，在运行时动态地向这个类里加载属性和方法。

Spring框架作为Java开发的核心组件，提供了完备的企业应用基础设施。深入探讨了Spring如何通过AOP和JDBC实现高效的数据库管理。其中，Spring JDBC模块简化了JDBC编码，提供了JDBC数据源、事务管理和SQL参数绑定等功能；AOP允许定义切面，常用于事务管理和业务逻辑的各个方面；声明式事务管理增强了代码的可读性和可维护性；而Spring JDBC的模板方法模式和DAO模式进一步优化了数据访问的结构和性能。

Oracle 基础概念详解

此文档介绍 Oracle 数据库 11g 的概念。

最近官网进行了更新，重点在于更新了blood_differential文件，我已下载了最新版本。部分文件已按照postgreSQL格式要求进行了修改，还有一些未动。需要特定文件请私信获取。MIMICIV的Github代码在Postgres中的实现比较初步，如有问题请留言。

提供 Oracle 概念的详细说明。

掌握 MySQL 的基石 数据类型 数值类型：存储数字，如 INT, FLOAT, DECIMAL 等。 字符串类型：存储文本，如 CHAR, VARCHAR, TEXT 等。 日期和时间类型：存储日期和时间值，如 DATE, TIME, DATETIME 等。 表操作 创建表：使用 CREATE TABLE 语句定义表的结构，包括列名、数据类型和约束。 插入数据：使用 INSERT INTO 语句向表中添加新的数据行。 查询数据：使用 SELECT 语句检索表中的数据，可进行条件筛选、排序和连接等操作。 更新数据：使用 UPDATE 语句修改表中已有的数据。 删除数据：使用 DELETE 语句删除表中的数据行。 运算符 算术运算符：进行基本的数学运算，如 +, -, *, /。 比较运算符：比较两个值的大小关系，如 >, <, =, !=。 逻辑运算符：组合多个条件，如 AND, OR, NOT。 函数 MySQL 提供了丰富的内置函数，用于处理字符串、数值、日期等数据，例如： 字符串函数：CONCAT, SUBSTR, LENGTH 等。 数值函数：ABS, ROUND, SUM 等。 日期函数：CURDATE, NOW, DATE_FORMAT 等。 索引 索引是一种数据结构，可以加速数据的检索速度。MySQL 支持多种类型的索引，例如 B-Tree 索引、哈希索引等。 查询优化 优化查询性能是数据库管理的重要任务，可以通过以下方式进行优化： 使用合适的索引。 避免全表扫描。 优化查询语句。 使用缓存机制。 事务 事务是一组数据库操作，要么全部成功，要么全部失败，确保数据的一致性。MySQL 支持事务管理，可以使用 COMMIT 和 ROLLBACK 语句控制事务。

探索 Oracle 基础

此指南为 Oracle 数据库的入门读物，涵盖基本概念和 SQL 基础知识。它是一本必备的参考手册，有助于理解 Oracle 数据库及其在实际应用中的使用。

Hadoop 核心概念 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。其核心组件包括： HDFS（Hadoop分布式文件系统）: 将大文件分割成块，分布存储在集群节点上，提供高容错性和高吞吐量。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）: 负责集群资源管理和调度，为应用程序分配资源。 MapReduce: 一种编程模型，用于大规模数据处理，将任务分解为 map 和 reduce 两个阶段，并行执行。 Hadoop 特点 高可靠性: 通过数据冗余和节点故障自动恢复机制，确保数据安全和系统稳定性。 高可扩展性: 可线性扩展至数千个节点，处理 PB 级数据。 高吞吐量: 并行处理能力强，可高效处理大规模数据集。 低成本: 采用普通硬件构建集群，降低硬件成本。 Hadoop 应用场景 数据存储: 存储海量非结构化、半结构化和结构化数据。 数据分析: 使用 MapReduce 或 Spark 等框架进行数据分析和挖掘。 机器学习: 训练机器学习模型，进行预测和分类。