知识点总结

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Access知识点总结
相关操作重点 少量SQL代码知识 适用初学者自学 不包含数据结构知识
SQL面试知识点总结详解
在SQL面试中,掌握基本的查询操作和聚合函数是至关重要的。AVG()函数用于计算数值列的平均值,排序操作可通过ORDER BY语句实现,支持升序(ASC)和降序(DESC)排列。WHERE用于数据筛选前约束,不支持聚合函数;而HAVING则允许在结果集筛选中使用聚合函数。此外,SQL面试还应了解多列排序和使用别名规则的技巧。
Python面试复习知识点总结.zip
数据分析中,大数据算法发挥着关键作用,提升了分析效率和准确性,为决策提供了强大支持。具体来说,大数据算法包括分类、聚类、预测和关联规则分析,帮助揭示数据间的规律和潜在价值。
Oracle笔记的重要知识点总结
解读用户操作方法。2. 获取系统当前时间。3. 任何包含空值的表达式计算结果为字符串拼接。4. distinct关键字用法:select distinct deptno, job from emp; 表示deptno与job组合的唯一性。5. 指定转义字符。6. 使用order by语句。7. 应用lower函数。8. 使用subsr函数。9. chr、ascii函数转换编码或字符为ASCII码。10. round函数进行四舍五入。11. to_char函数格式化日期或数字串。12. to_date函数将字符串转换为指定日期格式。13. to_number函数转换数据类型。14. group by语法。15. 创建表格使用create语句。16. 使用alter修改表结构。17. 查看相关表、视图、字典、约束和索引等内容。18. 理解事务概念。19. 理解数据库范式。20. 使用PL/SQL语言编程,包括控制台数据输出和简单例子、乘法表、星号三角形、税金计算等应用。21. 进行连表查询操作(员工-部门-薪水),包括表结构、最高薪水员工、部门平均薪水等级、经理识别和薪水计算等问题。
MySQL面试核心知识点总结
1、MySQL索引结构有哪些,各自的优劣是什么? 在MySQL中,索引的数据结构和具体存储引擎实现方式密切相关。常用的索引结构主要有Hash索引和B+树索引。 B+树索引 B+树是一种平衡多叉树,具有良好的搜索效率。其高度差值在每个节点间保持平衡,同层节点通过指针连接。 优点:适合顺序扫描,基于索引的查询时,可通过双向指针快速左右移动。此种索引广泛应用于数据库和文件系统。 Hash索引 Hash索引通过特定的哈希算法将键值映射为哈希值。 优点:等值查询时性能优越,因为只需一次哈希运算直接定位。 局限:不适合范围查询,因为键值的哈希处理打破了键值的顺序性。 在MySQL中,InnoDB存储引擎实现了B+树索引,而Memory存储引擎采用的是Hash索引。
MySQL面试题知识点总结
基础概念 1. MySQL的定义和特点:MySQL是一个关系型数据库管理系统(RDBMS),它的特点包括支持SQL语言、具有事务处理能力、支持多种存储引擎等。 2. 关系型数据库和非关系型数据库的区别:关系型数据库使用表和键来组织数据,而非关系型数据库使用其他方式来存储数据,例如键值对存储。 3. 主键和外键的概念:主键是表中的唯一标识符,外键是指向其他表的主键。 4. 索引的概念:索引是对表中某一列或多列的值的排序,以提高查询速度。 5. ACID属性:Atomicity(原子性)、Consistency(一致性)、Isolation(隔离性)和Durability(持久性)。 SQL语句 1. SELECT语句:用于从数据库中检索数据。 2. WHERE子句:用于过滤数据。 3. JOIN操作:用于连接两个或多个表。 4. GROUP BY子句:用于对数据进行分组。 5. ORDER BY子句:用于对数据进行排序。 6. LIMIT子句:用于限制返回的行数。 7. 子查询:是指在SELECT语句中嵌套另一个SELECT语句。 数据库设计和优化 1. 规范化:是指将数据分解成更小的、相关的表,以提高数据的一致性和减少数据冗余。 2. 反规范化:是指将数据合并成更大的表,以提高查询性能。 3. 数据库索引的优点和缺点:索引可以提高查询速度,但也可能增加写入时间和占用更多的存储空间。 4. 查询优化技巧:包括使用索引、优化SQL语句、使用缓存等。 5. EXPLAIN命令:用于解释SQL语句的执行计划。 高级特性 1. 复制和集群:用于提高数据库的可用性和性能。 2. MySQL支持的复制方式:包括异步复制、半同步复制和同步复制等。 3. MySQL集群解决方案:包括MySQL Cluster和Galera Cluster等。 4. 处理大数据量和高并发请求:可以使用分区、缓存、负载均衡等技术。 安全性和权限 1. 用户和权限:可以创建用户和分配权限以控制数据库的访问。 2. SQL注入攻击:是指攻击者注入恶意的SQL代码以访问或修改数据库。 3. 数据库备份和恢复:可以使用mysqldump工具进行备份和恢复。
Oracle数据库核心知识点总结
Oracle数据库是全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统,由美国甲骨文公司开发。在本MLDN李兴华讲师的Oracle笔记中,我们将深入探讨Oracle的核心概念、安装配置、SQL语言、表空间管理、索引优化、备份恢复以及性能调优等多个关键知识点。 Oracle核心概念 数据库实例与数据库:数据库实例是内存结构和后台进程的集合,而数据库是存储在磁盘上的数据文件。实例和数据库通过SGA(系统全局区)进行交互。 表空间与数据文件:表空间是存储数据的逻辑单位,由一个或多个数据文件组成。每个表、索引和其他对象都位于某个表空间中。 控制文件:记录了数据库的元数据信息,用于数据库的启动和恢复。 安装与配置 安装步骤:包括选择安装类型(如企业版、标准版等)、设置响应文件、配置监听器、创建数据库等。 环境变量配置:如ORACLE_HOME、PATH、TNS_ADMIN等,确保Oracle软件能正常运行。 数据库启动与关闭:使用SQL*Plus中的STARTUP和SHUTDOWN命令,或者通过srvctl命令行工具。 SQL语言 DML操作:INSERT、UPDATE、DELETE用于数据的增删改。 DDL操作:CREATE、ALTER、DROP用于定义和修改数据库对象,如表、视图、索引等。 查询语句SELECT:掌握JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY等子句,以及聚合函数(COUNT、SUM、AVG等)。 表空间管理 系统表空间与用户表空间:系统表空间存放系统对象,用户表空间用于用户数据。 数据文件的增加与删除:通过ALTER DATABASE命令调整表空间的大小,或者用DROP DATAFILE移除不再需要的数据文件。 索引优化 B树索引:最常用的索引类型,适用于大部分查询场景。 位图索引:适用于选择性高、更新少的列,节省存储空间。 唯一性与非唯一性索引:前者不允许重复值,后者允许。 备份与恢复 冷备份与热备份:冷备份在数据库关闭时进行,热备份则在数据库运行时。 RMAN(恢复管理):用于高效的备份与恢复管理。
ERP 知识点梳理
ERP 知识点梳理 填空题 描述产品结构的文件是__(物料清单 BOM),它反映了产品组件、子件、零件直至原材料之间的层次关系,形成____(产品结构树)。 ______(工作中心 WC)是生产加工单元的统称,它可以指代一台设备、一个小组、一个工段甚至一个车间。 ______(主生产计划 MPS)确定了每种具体产品在每个具体时间段的生产计划,计划对象通常是最终产品。 __(粗能力计划 RCCP)是针对____(关键工作中心)的能力进行计算得到的一种能力需求计划。 ______(物料需求计划 MRP)是对主生产计划所需物料的网络支持计划和时间进度计划,包括制造件和采购件。 ______(能力需求计划 CRP)精确计算各生产阶段、各工作中心所需的各种资源,并进行能力与负荷的平衡。 ______(库存管理)是对企业存储、流通的物品进行的计划、接收、发放、存储保管等一系列管理活动。 ______(相关需求)是指与另一种物料或产品的需求相关的需求,它是非随机的、离散出现的。 ______(派工单)是面向加工中心生成的工序级任务分配说明文件,说明了工作中心的加工任务和优先级。 ______(成组技术)是根据加工产品的相似性进行分类分组,并按组进行加工以提高效率的方法。 使用年限超过一年,单位价值在__(2000 元)以上且使用年限超过_(两年)的非生产经营设备也属于___(固定资产)。 ______(控制图)可以区分质量波动是由偶然原因还是系统原因引起,判断生产工序是否处于控制状态。 __(排列图/巴累托图)用于寻找主要问题,它遵循____(二八原则),即少数因素导致了大部分问题。 简答题 什么是物料清单(BOM)? 工作中心(WC)的概念和作用是什么? 简述主生产计划(MPS)的作用和计划对象。 粗能力计划(RCCP)与能力需求计划(CRP)的区别是什么? 物料需求计划(MRP)的核心内容是什么? 简述能力需求计划(CRP)的主要功能。 库存管理的目标是什么? 什么是相关需求?它有什么特点? 派工单的作用是什么?它面向哪个对象生成? 成组技术的应用目标是什么? 固定资产的定义是什么? 控制图的作用是什么? 排列图(巴累托图)的应用和原理是什么?
Oracle知识点总览
这篇文章概述了Oracle的重要知识点,帮助读者更好地学习和应用。
大数据面试知识点
JAVA与Hadoop生态圈的基础知识点包括:JAVA基础语法与多线程,Hadoop框架结构与工作原理,HDFS文件系统管理与操作,MapReduce编程模型与应用,YARN资源管理与任务调度,Spark核心概念与数据处理,Hive数据仓库与查询语言,HBase分布式数据库与数据存储,Flume数据收集与传输工具,Kafka消息队列与流处理。