数据体系

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本课程将深入剖析Hadoop的起源和体系架构，帮助您全面理解这个大数据处理平台。

逻辑结构：描述数据元素之间的关系，如线性结构（数组、链表）、树形结构（二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图）和抽象数据类型（集合、队列）。 存储结构：描述数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示。 基本操作：定义针对每种数据结构的基本操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历，并分析其时间复杂度和空间复杂度。 算法：- 算法设计：将解决问题的步骤形式化为指令，使得计算机可以执行。- 算法特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性。- 算法分类：排序算法、查找算法、图论算法、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。- 算法分析：评估算法的效率，包括时间复杂度和空间复杂度。 学习算法与数据结构有助于理解程序工作原理，并编写高效、稳定、易维护的软件系统。

Oracle 数据库体系结构是理解 Oracle 数据库工作原理的关键。它定义了数据库的各个组件以及它们之间的交互方式，对于数据库管理员、开发人员以及任何想要深入了解 Oracle 数据库的人来说都是至关重要的知识。

1.账户：收入和支出的主要对象实体。 2.支出：该账户的支出金额。 3.收入：该账户的收入金额、 4.余额：该账户在进行收入以及支出事件之后当前金额数。 5.支出清单：账户每次详细的支出记录。 6.收入清单：账户每次详细的收入记录。

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USB体系解析 总线拓扑结构 剖析USB的物理构成与逻辑架构，阐述各部件间的协同关系。 通信流模型 揭示主机与设备间的USB通信机制，详解四种通信类型。 总线访问管理 探究主机如何协调、管控众多USB设备的通信需求，实现高效的总线访问。 同步传输机制 为同步传输设备提供专项特性，保障数据传输的实时性。

在 Oracle数据库 的架构体系中，主要包括多个关键组件，协同工作来实现数据库的高效运转。Oracle架构通常由三个层次组成：物理层、逻辑层和视图层。物理层包括数据文件、控制文件和日志文件等，负责数据的存储和管理；逻辑层则包括表空间、数据库对象等，定义了数据的逻辑结构；而视图层则为用户提供对数据库的交互接口。此外，Oracle数据库体系还包括重要的功能模块，如实例、数据字典和共享内存等，它们共同确保数据库的高可用性和高性能。

梳理常见开源技术方案，了解其原理及应用场景。 帮助产品经理全面了解大数据技术体系。 提升对复杂系统的理解，拓展认知边界。

解析 Oracle 数据库的体系结构，阐述其核心组件及其之间的关系，帮助读者深入理解 Oracle 数据库的运行机制。