
会员
联动Oracle:设计思想、架构实现与AWR报告
玉素甫·买买提编著更新时间:2024-06-06 19:04:11
最新章节:封底开会员,本书免费读 >
为宏观掌握Oracle基础(第1~3章),介绍了进程管理、内存管理及存储等基础知识,并且讲解了常用Linux操作系统性能工具的使用及结果分析方法,旨在帮助读者了从宏观视角掌握Oracle数据库体系架构和进程组织方案。微观理解Oracle原理(第4~8章),围绕Oracle内部运行原理展开讲解。首先,在Oracle数据结构的基础上讨论日志和回滚。其次,引入了排队论和排队系统中的概念,对比法讲解了Oracle的数据缓冲区高速缓存和共享池设计思想及运行原理。串联Oracle运行流程(第9~11章),结合实践案例将从提交SQL至结果返回的整个过程串起来,首先总结归纳了Oracle算法和数据结构的重要知识点,打通了Oracle原理与数据结构之间的桥梁。其次,通过典型案例讲解AWR报告,让读者能够了解完整的Oracle诊断思路。再次,介绍了集群技术、OracleRAC及其日志结构。然后,对Oracle多租户架构的演进过程及部分新特性进行了简要讨论及总结。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2024-02-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
玉素甫·买买提编著
主页
最新上架
- 会员
码上行动:利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析
本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析,以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。计算机8.5万字 - 会员
Python数据分析
本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字 - 会员
Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通
本书分为4篇,第1篇是基础入门篇,主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础;第2篇是数据分析篇,主要介绍常用的数据分析方法;第3篇是数据挖掘篇,主要介绍常用的数据挖掘方法;第4篇是实战应用篇,介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字 - 会员
Python数据分析与挖掘实战(第3版)
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,前两版销售超过15万册,被国内100余所院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动,以真实的行业应用为依托,帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例,涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域,将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合,让读者在实践中快速地掌握针计算机14万字 - 会员
新媒体数据分析基础教程
本书共8章,第1章介绍新媒体数据分析的基础知识;第2章介绍各种新媒体数据分析指标;第3章介绍新媒体数据的采集;第4章介绍新媒体数据处理;第5章介绍新媒体数据分析的思维和方法;第6章介绍新媒体数据可视化;第7章介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能;第8章介绍新媒体数据分析报告的制作。计算机9.2万字 - 会员
网络科学与网络大数据结构挖掘
《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字 - 会员
Power BI商业数据分析完全自学教程
本书共5篇,分为14章介绍了PowerBI的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。第1篇为基础入门篇(第1-3章),主要针对初学者,从零开始,系统且全面地讲解了PowerBI的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。第2篇为数据处理篇(第4-6章),介绍了PowerBI数据的整理操作、表格中行/列数据的管理,以及PowerBI数据的高级处理、M函数的使计算机0字 - 会员
数据挖掘算法实践与案例详解
数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心,掌握数据挖掘各算法的编程实现,有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现,同时,本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例,详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现,有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。计算机4.7万字 - 会员
ETL数据整合与处理(Kettle)
本书以Kettle实现ETL流程为目标,将ETL知识点与任务相结合,配套真实案例,深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章,第1章介绍了ETL概念和ETL工具,让读者在了解ETL相关的概念后,立刻上手ETL工具Kettle;第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件,包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容,内容与ETL流程匹配,能帮助读者快速掌握ETL计算机8.1万字