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大数据，这个术语被广泛应用于描述在短时间内产生并需要特定技术处理和分析的大量数据集合。随着信息技术和互联网的快速发展，数据的产生和积累速度远远超过传统数据处理工具的能力。在大数据时代，数据来源和形式变得多样化，例如通过移动通信、个人计算机、数码相机和互联网应用生成的数据，涵盖网络日志、传感器网络、社会网络等多种类型。数据挖掘则是从大数据中提取有价值信息的过程，涉及算法与模型的开发应用，识别数据中的模式和关联。其核心是应用统计学和机器学习，从大量数据中提取有价值的信息。数据挖掘已发展成熟，广泛用于商业决策、市场分析和医疗诊断。统计学、Linux系统管理、SQL语言和数据库知识构成了大数据分析的基础。Python在数据科学领域被广泛应用，Apache Spark和Hadoop成为处理和存储PB级数据的常用框架。实际案例展示了大数据技术在无线通信、地理信息分析和网络安全监控等行业中的应用。通过对数据的专业化处理及加工，数据可以产生倍增的行业价值。

核心概念回顾 数据库与表： 数据库如同容器，容纳着数据表。数据表则以结构化的方式存储数据，由行（记录）和列（字段）组成。 数据类型： MySQL 支持多种数据类型，包括数值、文本、日期和时间等，确保数据的准确性和一致性。 SQL 语言： 结构化查询语言（SQL）是与 MySQL 交互的桥梁，用于创建、查询、更新和删除数据。 常见操作 创建数据库和表： 使用 CREATE DATABASE 和 CREATE TABLE 命令构建数据存储结构。 插入数据： INSERT INTO 命令将新数据添加到表中。 查询数据： SELECT 语句从表中检索数据，并可使用 WHERE 子句进行条件过滤。 更新数据： UPDATE 命令修改现有数据。 删除数据： DELETE 命令从表中删除数据。 深入学习 掌握 MySQL 的基础知识只是开始。深入学习索引、事务、存储过程等高级概念，将提升您的数据库管理技能。

深入探索SQL数据库的世界 掌握SQL必备知识，高效管理和查询数据。本书涵盖从基础概念到高级特性的全面内容。 章节列表： 了解SQL基础 检索数据 排序检索数据 过滤数据 高级数据过滤 使用通配符过滤 创建计算字段 数据处理函数 汇总数据 分组数据 子查询 表联结 高级联结 查询组合 插入、更新和删除数据 创建和管理表 使用视图 存储过程 事务处理 游标 附录内容： 样例表脚本 流行应用系统SQL支持 SQL语句语法 SQL数据类型 SQL保留字索引

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深度解读局域网与广域网 局域网（LAN） 覆盖范围较小，通常在一栋建筑物、一个办公室或一个家庭内。 数据传输速率高，延迟低。 易于搭建和维护，成本相对较低。 常用的局域网技术包括以太网和无线局域网。 广域网（WAN） 覆盖范围 geographically 广泛，可以跨越城市、国家甚至全球。 数据传输速率相对较低，延迟较高。 搭建和维护成本较高，需要依赖电信运营商提供的服务。 常用的广域网技术包括专线、帧中继、ATM 和 VPN 等。 局域网与广域网的比较 | 特征 | 局域网 | 广域网 || -------- | ---------------------- | ---------------------- || 覆盖范围 | 小范围 | 大范围 || 数据传输速率 | 高 | 较低 || 成本 | 较低 | 较高 || 维护 | 容易 | 较难 | 总结 局域网和广域网是计算机网络的两种基本类型，它们在覆盖范围、数据传输速率、成本和维护等方面存在显著差异。选择哪种网络类型取决于具体的应用需求。