数据利用效率

索引是表中提高数据检索效率的重要组成部分，ORACLE采用复杂的自平衡B-tree结构来实现。通过优化器寻找最佳执行路径，ORACLE能够在查询和更新语句中高效使用索引，特别是在联结多个表时。此外，索引还确保了主键的唯一性验证。尽管索引可以显著提升查询效率，但也需要额外的存储空间和定期维护，每次记录的增减或索引列的修改都会导致额外的磁盘I/O。因此，定期重构索引显得尤为重要。

索引是表的一个重要组成部分，用来提高数据检索效率。ORACLE采用复杂的自平衡B-tree结构来实现索引，通常情况下，通过索引查询数据比全表扫描要快速。ORACLE优化器在执行查询和更新语句时会选择最佳路径，推荐使用索引。在联结多个表时同样适合使用索引以提高效率。此外，索引还提供了主键的唯一性验证功能，在大型表中特别有效。然而，索引也有其代价，包括占用额外存储空间和需要定期维护。每次表中记录的增删改都会引起索引的修改，导致额外的磁盘I/O操作。因此，需要谨慎选择索引以避免不必要的影响。

在Oracle数据库中，使用DECODE函数可以显著提高查询效率，例如：SELECT COUNT(DECODE(DEPT_NO,0020,'X',NULL)) D0020_COUNT, COUNT(DECODE(DEPT_NO,0030,'X',NULL)) D0030_COUNT, SUM(DECODE(DEPT_NO,0020,SAL,NULL)) D0020_SAL, SUM(DECODE(DEPT_NO,0030,SAL,NULL)) D0030_SAL FROM EMP WHERE ENAME LIKE 'SMITH%'; 这种方法能够有效地简化SQL语句，并获得相同的结果。

索引是表中提高数据检索效率的重要组成部分，Oracle利用复杂的自平衡B-tree结构实现。通常情况下，通过索引查询数据比全表扫描更为高效。Oracle优化器会在执行查询和更新语句时选择最佳路径，尤其是在联结多个表时索引的使用能显著提升效率。此外，索引还提供了主键的唯一性验证。尽管使用索引可以加快查询速度，但也需注意其需要额外的存储空间和定期维护的成本。定期重构索引是必要的措施，以确保持续的性能优化。

互联网的普及使得网络成为人们获取信息的重要途径。随着信息量的增加，网页内容中的非主题信息，如导航条、广告、版权信息等，称为“噪音”。如何有效去除这些噪音，提取出网页的主要内容，从而提高阅读效率，对于垂直搜索和数据挖掘具有重要意义。已有多项研究探讨了不同角度的正文抽取方法，包括利用网页特征和结合其他技术，不断提升抽取的准确性和完整性，但尚未有一种方法能完全满足人们的期望，仍需持续研究和探索。

互联网上的海量信息存在冗余内容，需要从网页中提取正文以提高阅读效率。已有研究利用网页特征和机器学习技术提升正文提取的准确性，但仍有改进空间，需要持续探索。

利用分区技术可以显著提高大表的查询性能。例如，执行类似于select sum(sales_amount) from sales where sales_date between to_date('01-MAR-1999', 'DD-MON-YYYY') and to_date('31-MAY-1999', 'DD-MON-YYYY')的查询时，只有与查询相关的分区会被访问，从而提升查询效率。分区技术在处理99年的5月、4月、2月、1月、3月和6月的销售数据时尤为显著。

这款工具可以快速将Excel数据导入到Oracle数据库中，操作简便高效，非常适合需要频繁进行数据迁移和管理的场景。

这篇文章演示了如何通过索引来提高查询效率，以及没有使用索引时的查询效率。

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的技术，结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的方法。本次作业专注于两种重要的算法：Apriori算法和FP树。Apriori算法由R Agrawal和R Srikant于1994年提出，通过生成频繁项集的候选集，并验证其频繁性来发现关联规则。然而，处理大数据集时效率较低。为优化，提出了FP树数据结构，有效减少内存占用和计算时间。在VC环境下实现这些算法需要理解C++编程语言和STL中的数据结构和算法。项目包括数据预处理、Apriori算法构建、FP树实现、性能测试和优化，以及关联规则的可视化和解释。