SQL Fundamentals I

Oracle 11g Fundamentals I

Oracle9i Database Administration Fundamentals I Ed 2.0.pdf

ORACEL OCA 1Z0-051 SQL Fundamentals I 是关于SQL基础知识的认证课程，帮助学员掌握SQL语言的核心概念和技能。该课程涵盖SQL查询、数据操作、数据定义等内容，适合希望在数据库管理和开发领域建立扎实基础的学习者。

Oracle9i DBA Fundamentals II中文版 是一套深入讲解 Oracle数据库 备份与恢复的教程，专为希望提升在 Oracle 数据库管理方面技能的用户设计。该教程包含两部分：Oracle9i数据库管理基础II第一册 和 第二册，全面覆盖了 Oracle 9i 数据库系统的关键维护和恢复策略。 在 Oracle数据库管理 中，备份和恢复是至关重要的环节，因为它们确保了数据的安全性和业务连续性。虽然 Oracle9i 版本相对较旧，但其核心原理和机制对理解更现代的 Oracle 版本依然非常有帮助。备份是防止数据丢失的重要手段，Oracle9i 支持多种备份类型，包括物理备份（如完整数据库备份、表空间备份和数据文件备份）和逻辑备份（如 SQL*Plus 的 EXP/IMP 工具）。 物理备份通常用于快速恢复大量数据，而逻辑备份则适用于特定对象或数据集的恢复。恢复策略则涉及到如何在数据丢失或系统故障后恢复到一个已知的良好状态。Oracle9i 提供了 RMAN（恢复管理器）作为主要的恢复工具，能够执行自动备份、增量备份和多通道备份。此外，RMAN 还支持联机日志的归档，这对于实现不同级别的恢复目标至关重要。 在 Oracle9i 中，理解 归档模式 和 非归档模式 的区别也非常重要。归档模式下，每次事务提交都会生成一个新的归档日志，这使得能够进行时间点恢复。而非归档模式则没有这种能力，但通常在系统性能和简单恢复之间作出权衡。Oracle9i 的恢复还包括使用控制文件、redo 日志和数据文件来重建数据库到特定的时间点。 在灾难性情况下，可能还需要利用闪回功能或备用数据库进行恢复。学习 Oracle9i DBA Fundamentals II 会涵盖这些核心概念，并提供实践指导。这包括如何规划备份策略，执行各种类型的备份，配置 RMAN，以及如何在不同的故障场景下实施恢复操作。还将涉及 数据库性能监控 和 优化，因为有效的备份和恢复策略需要在不影响正常服务的前提下进行。 通过深入学习这套教程，数据库管理员将能够掌握如何在 Oracle9i 环境中有效地管理和保护数据，这对于任何依赖 Oracle数据库 的企业来说都是宝贵的技能。尽管技术不断更新，但理解基本的备份恢复原理对于任何版本的 Oracle 数据库管理都是基础且必要的。

This ebook provides a foundational understanding of database design principles. Geared towards beginners, it explores core concepts using accessible language and practical examples. Readers will gain insights into data modeling, relational databases, and best practices for building efficient and scalable databases.

数据库基础知识 概述 数据库是用于组织、存储和处理数据的电子系统，是现代信息系统的基础。帮助读者理解数据库的基本概念，并掌握SQL语法规范，从而更好地进行数据库的操作与管理。 数据库概念设计 在设计数据库之前，我们需要对系统的需求进行深入分析。基于这些需求，我们可以规划出系统所需的各种实体及其关系。以下是关于一个水电管理系统的数据库概念设计示例。 1. 实体与属性 （1）水电表信息实体- 楼号：表示建筑物编号。- 房间号：表示具体房间的编号。- 电表本月读数：本月电表的读数。- 电表上月读数：上个月电表的读数。- 水表本月读数：本月水表的读数。- 水表上月读数：上个月水表的读数。- 抄表日期：记录抄表的具体日期。 图1：水电表信息实体E-R图此实体主要用来记录各个房间每月的水电用量信息，以便于后续的数据统计和费用计算。 （2）收费登记管理信息实体- 楼号：表示建筑物编号。- 房间号：表示具体房间的编号。- 电表上月读数：上个月电表的读数。- 电表本月读数：本月电表的读数。- 每度价格：电价。- 用电金额：计算出的电费总额。- 水表上月读数：上个月水表的读数。- 水表本月读数：本月水表的读数。- 每吨价格：水价。- 用水金额：计算出的水费总额。 图2：收费登记管理信息实体E-R图此实体主要用于记录每个房间每月的水电费金额以及具体的计算依据。 （3）收费查询信息实体- 楼号：表示建筑物编号。- 房间号：表示具体房间的编号。- 抄表时间：记录抄表的具体日期。- 电表上月读数：上个月电表的读数。- 电表本月读数：本月电表的读数。- 每度价格：电价。- 用电金额：计算出的电费总额。- 水表上月读数：上个月水表的读数。- 水表本月读数：本月水表的读数。- 每吨价格：水价。- 用水金额：计算出的水费总额。此实体与收费登记管理实体类似，但更侧重于查询功能，便于用户查询历史水电费用记录。 （4）系统权限设置实体- **操作员的删

Updated for the latest database management systems -- including MySQL 6.0, Oracle 11g, and Microsoft's SQL Server 2008 -- this introductory guide will get you up and running with SQL quickly. Whether you need to write database applications, perform administrative tasks, or generate reports, Learning SQL, Second Edition will help you easily master all the SQL fundamentals. Each chapter presents a self-contained lesson on a key SQL concept or technique, with numerous illustrations and annotated examples.

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联网时代：随着互联网的普及，数据生成的速度大大加快。 社交媒体：社交媒体平台成为海量数据的重要来源之一。 物联网：各种传感器设备不断收集环境数据，进一步丰富了数据资源。 大数据技术：Hadoop等大数据处理框架为存储和处理大规模数据提供了技术支持。 与日俱增的模型规模： 参数数量增加：随着模型复杂度的提升，模型中的参数数量也在不断增加。 深层架构：从最初的几层到现在的上百层甚至更多，神经网络的层数不断增加。 并行计算：GPU等硬件技术的进步使得大型模型的训练成为可能。 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击： 精度提升：随着模型的改进，识别和预测的准确率不断提高。 应用场景扩展：从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统等领域，深度学习的应用范围越来越广泛。 社会经济影响：人工智能技术的发展对各行各业产生了深远的影响，促进了产业升级和社会变革。 二、应用数学与机器学习基础 线性代数： 标量、向量、矩阵和张量：介绍了这些基本概念及其在深度学习中的应用。 矩阵和向量相乘：讲解了如何进行矩阵和向量之间的乘法操作。 单位矩阵和逆矩阵：单位矩阵是重要的特殊矩阵，逆矩阵对于解决线性方程组等问题至关重要。 线性相关和生成子空间：线性相关的概念有助于理解数据的空间表示。 范数：范数可以用来衡量向量或矩阵的大小和特性。

Data Warehouse Fundamentals 1. Overview and Concepts Data Warehouse is a database system designed for storing historical data to support business decision-making. It collects data from various source systems and integrates it into a unified format through processes such as Extract, Transform, Load (ETL). This section delves into the fundamental concepts of data warehouses and their applications in modern enterprises. 2. Importance of Data Warehousing Increased Demand for Strategic Information: With intensified market competition, companies increasingly rely on data analysis for strategic decisions. Data warehouses provide high-quality historical data to achieve this goal. Information Crisis: Traditional transaction processing systems struggle to meet growing data analysis demands, especially with large historical datasets. Data warehouses address these issues, ensuring data consistency and accuracy. Technological Trends: With the advancement of big data technologies and cloud computing, data warehouses are evolving to adapt to new technological environments. These improvements enhance data processing speed and efficiency while reducing costs. 3. Technical Foundations of Data Warehousing ETL Process: The critical data processing steps in a data warehouse, including Extract, Transform, and Load. Extracting involves acquiring data from multiple sources; transforming includes data cleaning, validation, and normalization; and loading refers to importing the transformed data into the warehouse. Data Cleaning: An essential aspect of data preprocessing aimed at improving data quality by identifying and correcting erroneous values, removing duplicates, and filling in missing values. 4. Design and Architecture of Data Warehousing Star Schema: A common design pattern featuring one fact table and multiple dimension tables. This model is simple and easy to understand and query. Snowflake Schema: An extension of the star schema, where dimension tables are further normalized into sub-dimension tables, creating a more complex hierarchy but offering richer analytical possibilities. Multidimensional Model: Another prevalent data warehouse model that organizes data through various dimensions, each with its own hierarchy. 5. Application Scenarios of Data Warehousing Business Intelligence Reporting: Data warehouses provide critical business insights for senior management to formulate better strategies. Market Analysis: In-depth analysis of historical sales data helps businesses understand market demands and consumer behavior better. Customer Relationship Management: Data warehouses assist in tracking customer purchase history and service interactions, improving customer service and support. 6. Relationship Between Data Warehousing and Data Mining

备份就是制作数据库结构和数据的拷贝。在执行备份操作之前，应该做好相应的计划工作、明确备份的对象和理解备份的动态特点等。下面详细介绍这些内容。