最佳案例

60 年代的数据收集和信息管理系统的演变，真的挺有意思。你会发现从IMS到Network DBMS，每一步都像是在为现代数据挖掘打地基。关系型数据库一出来，整个思路就清晰了。是 70 年代的关系模型，现在看都还挺前沿。 数据挖掘的技术演变路线清晰又实用，像你做数据或写查询语句的时候，回过头看看这些发展脉络，多概念就不再抽象了。数据库怎么一步步进化到今天这么灵活、这么高效，里面的门道还挺多的。 关系型数据库、非关系型数据库、数据模型这些内容都有对应案例和详解，读起来不光系统，还有多你日常能用得上的技巧和注意事项，比如用MySQL做结构优化、用Redis提速。 还有像实体关系模型这种，多人一开始不

成功将数据挖掘技术应用于营销数据库中，以获取更多客户信息的数据挖掘案例。

《图解 Spark 核心技术与案例实战》《Elasticsearch 权威指南》《JVM 高级特性与最佳实践》这三本合在一块，真是搞大数据开发的一个宝藏资源。图多、例子全，适合你一边看一边动手试，是那些刚上手 Spark 或者要优化线上 Elasticsearch 集群的同学，挺有用的。嗯，还有 JVM 那部分，不只是讲 GC、内存分配啥的，连调优建议也讲得挺细。反正我用下来感觉还不错，推荐你试试看，实战案例+调优经验，干货满满！

算法BestFS对图进行遍历，不断访问距离已访问顶点集最近的未访问顶点，并更新各顶点到已访问点集的最短距离，直到访问所有顶点。

Oracle PL/SQL最佳实践指南

嗯，这个资源挺不错的，它主要讲了分类方法的评价标准，适合对数据挖掘技术有兴趣的朋友。你可以看到各种方法的理论和最佳实践案例，结合得蛮紧密的，有参考价值。像数据挖掘、技术标准这些内容，也都有详细的，理解起来不难。对于想深入了解这个领域的同学来说，这样的理论与实操结合的资料还是挺有的哦。 如果你对数据挖掘的分类方法感兴趣，可以多看看这些资源，多细节可以拓宽你的视野，你更好地掌握技术点。

Impala作为Apache Hadoop生态系统中的分布式查询引擎，以其高效的SQL查询能力广受欢迎。深入探讨了Impala的使用、部署及最佳实践，帮助用户优化其在大数据分析中的表现。

介绍 设置 角色切换和故障切换 HADR状态转换 同步模式 调优 滚动更新 与集群管理器集成 自动客户端重定向 站点读取 监控和管理 资源

MySQL 的最佳实践整理得还挺全面的，内容覆盖了从存储引擎选型到高可用架构设计，适合刚入门也适合有经验的你查漏补缺。是像 MyISAM 和 InnoDB 的对比讲得到位，有点儿像老司机手把手告诉你啥时候该用啥。后面还有 SQL 优化、索引原理、复制机制这些，都是平时容易踩坑的地方，读下来挺有收获的。

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