认识ORACLE数据库

在数据库学习的基础篇中，我们将深入了解关系模型中的表、列和行的概念。从用户的角度来看，数据库是由一个或多个表组成的集合体，每个表都有唯一的名称。

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ELK 的日志解析功能真的挺香的，适合你搞日志的时候用。Elasticsearch负责存数据、查数据，查询又快又灵活，支持各种复杂条件。Logstash就像数据“搬运工”，可以实时复杂格式的日志，像JSON、CSV都不在话下，插件也丰富。Kibana的可视化做得蛮炫，图表、时间筛选都有，适合现场演示或者问题追踪。三者搭一起，搞个日志平台一点都不费劲。

空间数据的海量增长让人有点跟不上节奏，空间数据挖掘的出现，算是帮理清了一点头绪。挖掘的步骤嘛，其实和普通的数据挖掘挺像，只不过多了些坐标和空间关系的事儿。 从基本概念聊起，什么是空间数据？简单说就是带位置的信息，比如地图上的建筑、用户打卡的点。这些信息一旦多了，就挺有的价值。用对方法，还真能挖出不少洞察。 挖掘步骤上，先清洗数据，建模，。嗯，和搞推荐系统有点像，只不过你得多考虑空间相关性，比如邻近性、聚合性啥的。方法上，像空间聚类、空间回归现在还挺火的。 我还看了几个不错的参考，像空间数据挖掘的研究与发展方向探索，讲了不少新趋势；还有从统计学角度入手的文章，也挺有意思，链接在这：点我看看。 哦

大数据的入门资源还挺多的，但如果你想从头开始摸清楚个，《大数据入门认识大数据 1》这套资料还挺合适的。内容不长，节奏也不快，适合一边看一边查资料，不至于压得你喘不过气来。 你会碰到不少大数据圈子常见的技术名词，比如Hadoop、数据、日志这类的，别慌，文档里都带了例子，基本能对上号。用的时候可以多对照下你自己的业务场景，比如是不是也有日志文件堆成山？ 顺手推荐几个相关资源，都是实战向的——Hadoop 大数据与挖掘实战挺适合想撸代码的；大数据与挖掘内容偏基础，适合入门看看；日志文件那个讲得也比较细，日志多的项目别错过。 还可以看看企业级的那本——理解大数据 企业级 Hadoop 和流数据，讲得

Oracle数据库简介，是一种对象关系型数据库管理系统（ORDBMS），在信息系统管理、企业数据处理、互联网及电子商务等领域被广泛应用。其在数据安全性和完整性控制方面表现优异，具备跨操作系统和硬件平台的数据互操作能力。

Oracle 数据库用户管理主要是确保数据的安全性与隐私，涉及对用户账户的创建、配置及权限管理。其实，Oracle 的安全管理分为系统安全性和数据安全性，系统安全性主要是对数据库的存取进行控制，而数据安全性则是对数据库对象的访问权限进行管控。管理用户时，是通过CREATE USER命令来创建新用户并为其配置表空间、权限等。比如，你可以创建一个用户，设置其默认表空间和临时表空间，这样有助于合理分配数据库资源。而且，DBA_USERS等视图还能帮你查看用户信息，快速进行修改或管理。就像给一个网站创建权限一样，Oracle 数据库的安全性同样需要关注每个用户的访问权限，以确保数据不会被随意篡改。

Oracle 数据库系统，常被称为 Oracle，是甲骨文公司开发的关系型数据库管理系统。它以其高性能、可靠性和强大的功能而闻名，被广泛应用于企业级应用和大型数据处理场景。

Oracle数据库软件是由Oracle公司开发的关系型数据库产品，支持多种操作系统，如Windows、Linux和Unix等。目前，Oracle在关系型数据库市场上占据领先地位，其最新版本包括10g，同时8i和9i版本仍然广泛使用。