挖掘算法核心知识与思路总结

数据挖掘的核心知识点总结得挺到位的，尤其是关联规则那块，啤酒和尿布的例子真是经典中的经典，讲得又清楚又接地气。评估分类算法的部分也蛮实用，用警察抓小偷的比喻，一下就明白 Precision 和 Recall 的区别了。还有聚类和 KDD 那些内容，案例也比较贴近实际，适合入门和复习。如果你最近在做数据项目，或者准备考相关证，那这份资源还挺值得一看。

1、MySQL索引结构有哪些，各自的优劣是什么？ 在MySQL中，索引的数据结构和具体存储引擎实现方式密切相关。常用的索引结构主要有Hash索引和B+树索引。 B+树索引 B+树是一种平衡多叉树，具有良好的搜索效率。其高度差值在每个节点间保持平衡，同层节点通过指针连接。 优点：适合顺序扫描，基于索引的查询时，可通过双向指针快速左右移动。此种索引广泛应用于数据库和文件系统。 Hash索引 Hash索引通过特定的哈希算法将键值映射为哈希值。 优点：等值查询时性能优越，因为只需一次哈希运算直接定位。 局限：不适合范围查询，因为键值的哈希处理打破了键值的顺序性。 在MySQL中，InnoD

Oracle数据库是全球广泛使用的大型关系型数据库管理系统，由美国甲骨文公司开发。在本MLDN李兴华讲师的Oracle笔记中，我们将深入探讨Oracle的核心概念、安装配置、SQL语言、表空间管理、索引优化、备份恢复以及性能调优等多个关键知识点。 Oracle核心概念 数据库实例与数据库：数据库实例是内存结构和后台进程的集合，而数据库是存储在磁盘上的数据文件。实例和数据库通过SGA（系统全局区）进行交互。 表空间与数据文件：表空间是存储数据的逻辑单位，由一个或多个数据文件组成。每个表、索引和其他对象都位于某个表空间中。 控制文件：记录了数据库的元数据信息，用于数据库的启动和恢复。

适合初学者或有一定开发经验者使用，作为工具，便于查找相关信息！

数据结构与算法：计算机科学基础 数据结构与算法是计算机科学的核心内容，考研和技术面试都十分关注。掌握这些知识有助于应对大数据处理、人工智能和数据分析中的关键问题。将深入讲解清华大学邓俊晖老师和上海科技大学算法课中的数据结构和算法要点。 一、数据结构 基本概念：数据结构是数据的组织方式，用于提升计算机中数据的存储与操作效率。常见数据结构有：数组、链表、栈、队列、哈希表、树（如二叉树、平衡树）、图等。 数组：提供随机访问和快速查找，但插入和删除操作较慢。 链表：节点存储数据并指向下一个节点，适合频繁插入和删除。 栈：遵循后进先出 (LIFO)原则，常用于函数调用、表达式求值。 队列：遵循先进先出

我整理了SQL的核心知识点，希望能对大家有所帮助，如有错误或需要补充，请随时指出。

本篇解析MySQL数据库中常见的几个重要概念，包括范式、事务、索引、MVCC以及锁机制，并结合面试场景，提供深入浅出的讲解。 1. 数据库范式 数据库范式是数据库设计中的一组基本原则，用于减少数据冗余、提高数据一致性。常见的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）等。理解和应用范式可以帮助我们设计出结构合理、易于维护的数据库。 2. 事务 事务是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么全部执行成功，要么全部执行失败。事务具有ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）四大特性，保证了数据的一致性和可靠性。 3. 索引 索引是一种数据结构，可以加速数据库的查询速度。常

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