数据库性能优化理论与实践

开源的 MongoDB，大数据时代的“万能螺丝刀”。支持灵活的文档结构，性能也蛮不错，适合存日志、搞，或者当缓存。Mongodb 算是比较“接地气”的 NoSQL，配个 Redis 就能玩出花来。想深入了解？韩冬的《大数据之 Mongodb 的理论实践与优化》就挺合适的，讲得还挺实在，偏实战派的那种。 MongoDB的优势是啥？是无模式，插入数据不用建表定义字段，像玩 JSON 一样随意。就是性能——insert、find操作都蛮快，尤其配合索引，响应也快。还有一点，Mongo 的文档格式天然就适合复杂数据结构，比如嵌套评论、多级菜单。 对比一下，Redis适合缓存、排行榜；MongoDB更适

查询大量逻辑读的语句，例如select tbuffer_gets, sql_text from tv$sqlarea where tbuffer_gets > 200000 order by tbuffer_gets desc; Buffer_getstSQL_TEXT 300,219ttselect order#,cust_no, from ttttorders where division = ‘1’ *

让我们从Scott用户开始，探索在Schema上的工作。我们将学习如何创建表、创建视图以及创建存储过程，并将理论知识应用到实际开发中。

本书汇集了经验丰富的数据库工程师的真实案例，涵盖Oracle常见错误分析与诊断、SQL优化技术（如索引调整、表碎片处理、分页查询优化、执行计划优化等）和系统性能提升策略。作者重点分享解决问题的思路与流程，总结实践经验，帮助Oracle DBA提升技能，优化数据库性能。

探讨了如何通过方法论和实际操作来优化Oracle RAC数据库的性能，提升系统运行效率和响应速度。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

研发中心邵宗文探索数据库极限性能实践，致力于提升数据库性能。

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

Oracle 数据库的性能调优，说简单点，就是让它别磨蹭，响应快点，尤其在数据量一多的时候。不管你是写 SQL 卡了半天，还是执行计划看得头大，这份资源都挺管用的。是里面对 SQL 语句优化、共享 SQL、OLAP 等几个场景讲得比较细，配合几个常见问题和关键步骤，基本上能帮你理一遍优化思路。嗯，日常开发或者运维碰到慢查询，建议你收藏一下，查起来也方便。