高级数据操作

阐述 SQL Server 高级数据库操作的相关知识，涵盖数据库操作的进阶技巧和实用方法，帮助读者深入理解和掌握 SQL Server 数据库的应用。

MySQL是一种功能强大的关系型数据库管理系统，适用于大规模数据处理和管理。介绍了MySQL的高级操作，包括数据库的创建、表的设计和数据管理等内容。

王占全编著，华东理工大学出版社出版，2011年出版。

EMS Advanced Data Export VCL 4.9.0.1支持Delphi 5到XE5版本的开发环境。

数据操作是指对数据库中各种对象实例的允许操作集合，包括操作方法及相应规则，描述数据库的动态特性。数据操作主要分为数据查询和数据更新两大类，包括插入、删除和修改。

详述了数据库连接池的基本概念、原理及使用方法；存储过程的基本概念、语法及应用，并比较了MySql和Sql Server数据库存储过程的异同；触发器的基本概念、语法及应用，并对比了MySql与Sql Server数据库的特点；此外，还介绍了ORM思想的基本原理，并提供了多个实际应用示例。

ODL 中的操作定义格式为名称后面加圆括号。 示例：Student 类的操作定义： age()：返回年龄gpa()：返回 GPAregister_for(crse, sec, term)：注册课程

数据库管理系统基础 关系数据库管理系统 No-SQL数据库 大数据分析 数据仓库 数据分析方法 HBase实践

SQL Server 2005高级数据分析技术是微软推出的一种数据挖掘解决方案，允许用户从大量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，以支持智能业务决策。数据挖掘整合了统计学、人工智能和机器学习的方法，用于解决客户分类、销售趋势预测和信用风险评估等商业问题。在SQL Server 2005中，数据挖掘与OLAP、数据仓库和报表服务紧密集成，形成全面的商务智能平台。SQL Server 2005的数据挖掘功能建立在强大的Analysis Services上，支持处理大规模数据集。

高级分析与Spark ####一、书籍概述《高级分析与Spark》由四位Cloudera的数据科学家Sandy Ryza、Uri Laserson、Sean Owen及Josh Wills合著，是一本关于如何利用Spark进行大规模数据分析的实用指南。本书详细介绍了Spark及其生态系统的基本概念，并通过实例演示如何应用统计方法和机器学习技术解决现实世界中的数据问题。 ####二、Spark简介Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，简化大数据处理流程。相较于传统的Hadoop MapReduce，Spark提供了更高的处理速度和更易用的API。它支持多种编程语言（如Java、Python和Scala），并提供丰富的库支持，例如用于机器学习的MLlib、用于图计算的GraphX等。 ####三、主要内容本书涵盖多种数据分析模式，每个模式均包含一个具体的案例，涵盖不同领域和技术。以下详细介绍这些模式： #####1.推荐音乐与Audioscrobbler数据集- 模式概述：展示如何利用协同过滤算法推荐音乐。 - 应用场景：音乐流媒体服务、社交网络等。 - 关键技术：协同过滤、推荐系统算法。 - 实现语言：Java、Python或Scala。 - 数据集：包含大量用户听歌记录的Audioscrobbler数据集。 #####2.使用决策树预测森林覆盖- 模式概述：介绍如何利用决策树模型预测森林覆盖类型。 - 应用场景：环境科学、地理信息系统等领域。 - 关键技术：决策树算法、分类任务。 - 实现语言：Java、Python或Scala。 - 数据集：森林覆盖数据集。 #####3.网络流量中的异常检测与K-means聚类- 模式概述：利用K-means聚类算法识别网络流量中的异常行为。 - 应用场景：网络安全监控、入侵检测系统等。 - 关键技术：K-means聚类、异常检测。 - 实现语言：Java、Python或Scala。 - 数据集：网络流量日志。 #####4.使用隐语义分析理解维基百科- 模式概述：通过隐语义分析（LSA）提取维基百科内容。