选型原则
当前话题为您枚举了最新的 选型原则。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Hadoop 技术选型深度解析
这份报告深入剖析了 Hadoop 生态系统中的各个开源组件,并对 Apache Hadoop 原生产品与 Cloudera、华为、大快搜索等厂商发行的 Hadoop 产品进行了多维度对比分析,涵盖架构设计、运行原理等关键技术细节,为您的 Hadoop 技术选型提供有力参考。
Hadoop
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2024-05-23
企业eHR软件选型策略详解
企业eHR软件选型攻略二详细解析。
MySQL
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2024-07-17
Hadoop产品选型综合分析报告.pdf
基于当前市场上几款流行的Hadoop产品进行全面分析,考虑部署便捷性、功能、性能和成本等多方面因素,CDH与HDP是推荐的选择。根据具体使用场景,功能全面且部署案例丰富的CDH是首选;而追求部署快捷和易上手的情况下,开源纯度高、支持ApacheHCatalog的HDP也是优秀选择。此外,HDP的Stinger技术显著优化了Hive项目,对于初学者提供了易于使用的沙盒环境。
Hadoop
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2024-08-19
SQL 优化原则
优化目标:减少服务器资源消耗,优化设计和编码两方面
设计方面:- 依赖 Oracle 优化器并提供优化条件- 使用合适的索引,了解索引的双重效应,考虑列的选择性
编码方面:- 利用索引,避免大表全表扫描- 合理使用临时表- 避免编写过于复杂的 SQL- 在不影响业务的前提下,减小事务粒度
SQLServer
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2024-05-13
数据挖掘原则
Principles of Data Mining 是数据挖掘领域的权威教科书,内容全面,深入浅出,是学习数据挖掘的理想参考书。
数据挖掘
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2024-05-15
数据分组的原则
数据分组的两大原则
数据分组是统计整理的核心,而统计整理又是为后续的分析和推断服务的。因此,数据分组必须以分析目标为导向,并遵循以下两个原则:
1. 完备性: 确保总体中的每个个体都能找到所属的组别,避免遗漏任何数据。
2. 互斥性: 保证每个个体只能归入一个组别,避免重复统计。
简而言之,数据分组需遵循“不重不漏”的原则,确保数据的完整性和准确性,为后续的统计分析奠定坚实基础。
统计分析
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2024-05-27
SQL优化通用原则
SQL优化通用原则的目标是减少服务器资源消耗(主要为磁盘IO)。设计方面应尽可能依赖并为Oracle优化器提供条件:选择合适的索引以利用其双重效应和列的选择性。编码方面,充分利用索引以避免大表全表扫描;合理使用临时表;避免编写过于复杂的SQL语句,可考虑拆分为多个语句解决问题;在不影响业务的前提下,减小事务的粒度。
Oracle
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2024-06-01
大数据的应用场景及技术选型
大数据应用场景及技术选型指南,适合初学者入门阅读。
spark
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2024-04-30
主键特性与设计原则
主键特性:
主键可以是单个字段或多个字段的组合(复合主键)。
主键值必须唯一且非空(对于复合主键,每个组成字段都不能为 NULL)。
主键设计原则:
为每张表定义一个主键,避免使用空值或重复值。
MySQL
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2024-05-30
MySQL表格设计原则详解
【MySQL表格设计原则详解】是关于数据库设计的详细介绍,涵盖了多个关键知识点,提升数据库设计能力。在设计数据库表时,遵循一定的原则至关重要。以下是这些原则和相关技术的详细说明:1. 表格设计原则:- 简化单表:确保每个表专注于单一的业务实体,减少跨表关联,降低复杂性。- 数据冗余:适度的数据冗余可以减少关联查询,提高性能。但这需要权衡,因为可能导致数据一致性问题。- 数据分割:限制表的字段数量不超过30个,以保持表格的清晰度和管理效率。- 数据归档:将冷数据和热数据分离,以优化性能和存储资源。- 数据标签化:避免状态拼凑,使数据更易于管理和理解。2. 字段设计:- ID生成机制:可以选择自增ID、UUID或雪花算法,每种都有其优缺点,需要根据具体需求选择。- 字段命名:使用英文名称,遵循统一的命名规则,提高代码可读性。- 字段类型:如使用Varchar而非Char以节省空间,对于状态字段使用Tinyint,时间字段推荐使用Datetime而非Timestamp。- 字段数量控制:避免过多字段,以减少存储开销和查询复杂性。3. 分区表:- 分区类型:包括Range(范围分区)、List(列表分区)、Hash(哈希分区)和Key(键分区),根据数据分布特征选择合适的分区策略。- 分区设计:字段应稳定,便于过滤,确保数据分页均匀分布,避免频繁的分区调整。4. 字段约束:确保数据完整性,如设置主键约束,保证每条记录的唯一性,以及外键约束,维护表间的关系。5. 视图算法:视图可以提供简洁的查询接口,但创建索引时需谨慎,因为视图不存储实际数据,可能会增加计算成本。6. 性能设计:- 系统负载:考虑并发量、峰值预测,选择适当的数据库类型,如读写分离、冷热数据拆分。- 读写比例:根据业务特点决定是否进行数据冗余,以优化读写性能。- 业务分析:识别关键业务,优化瓶颈操作流程,利用数据缓存(如Redis)提高性能。7. 数据统计:- 实时与延迟统计:结合实时统计和延迟计算,平衡精度与效率。8. 主键与外键:- 主键:唯一标识,无业务
MySQL
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2024-08-27