Oracle数据库存储管理与性能优化 这本书以Oracle 11g为蓝本,在某些实践应用中也讲到了12c版本,全面系统地介绍了大型对象关系型数据库服务器Oracle性能优化方面的大部分内容,包括看懂SQL执行计划、Oracle存储管理、Oracle内存管理、Oracle性能指标及追踪、Oracle性能报告、Oracle实战案例等内容
本书以笔者多年积累的实际经验分析数据库管理员的工作职责。详细介绍Oracle数据库的运作原理与组成架构;针对常用的“基本对象”及延伸应用的“高可用性对象”提供详尽说明;详解Oracle数据库的安装、建置,以及安全认证方式;深入剖析Oracle的网络联机架构与设定,包含各类“网络服务组态文件”;详细介绍Oracle数据库的备份与恢复,并列举多项功能强大的复原管理工具;针对数据库、实体结构与Instance讲解效能调校的重要性,并以实例示范;解析Oracle Statspack及Oracle Optimizer;完整说明索引与SQL语法的有效运用。 本书适合数据库开发人员参考学习,也可作为高等院校相关师生的参考书。
《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要包括: 完成超大量交易的购物篮分析。 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 推荐算法和成对文档相似性。 线性回归、Cox回归和皮尔逊(Pearson)相关分析。 等位基因频率和DNA挖掘。 社交网络分析(推荐系统、三角形计数和情感分析)。