数据库深入浅出

Redis，全称远程字典服务器，是一款开源、高性能的键值对存储系统，广泛用于数据缓存、消息队列及数据库。其高效、灵活的特性使其成为Web开发社区的首选内存数据库。在“深入浅出Redis 2.0”中，我们将深入探讨以下核心内容：1. Redis的基本概念：包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等多种数据类型及其操作。2. 安装与配置：涵盖Linux、Windows和Mac OS等不同操作系统上的安装和基本配置。3. 命令操作：详细介绍GET、SET、HGETALL、HSET、LPUSH、RPOP、SADD、SMEMBERS、ZADD、ZRANGE等Redis丰富的命令集。4. 数据持久化：深入分

深入浅出RAC 本篇带你探索RAC的奥秘，从入门到精通，层层递进，揭开其神秘面纱。通过生动的案例和通俗易懂的语言，将复杂的概念化繁为简，助你轻松掌握RAC的核心思想和应用技巧。

Hadoop 基础 分布式文件系统 Hadoop分布式文件系统 (HDFS) 是一种设计用于在商用硬件集群上存储大量数据的系统。HDFS具有高容错性，并提供对应用程序数据的可靠访问。 Hadoop MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大型数据集。这种模型将工作分为两个主要阶段：Map和Reduce。Map阶段处理输入数据并生成键值对。Reduce阶段接收所有映射器生成的键值对，并将它们聚合在一起以生成最终结果。 Hadoop YARN Yet Another Resource Negotiator (YARN)是Hadoop的资源管理系统。它负责在集群中的不同节

深入浅出 SQL 这是一本以独特方式讲解 SQL 的书籍。

PostgreSQL 的架构，讲得还挺清楚的。里面把集群、备份、还有和 MySQL 的对比都捋了一遍，适合想搞明白原理又不想被术语绕晕的你。整套 PPT 风格偏实用，没太多废话，图示也比较清楚，看完能对 PostgreSQL 的整个工作机制有个比较全面的认识。 PostgreSQL 的架构设计，一看就知道是花心思整理的。像后台进程、存储引擎这些模块怎么协同运作，PPT 里都配了图，说得蛮直白。备份方案那块提到了逻辑和物理两种，还顺手补了几个命令，挺贴心的。 PostgreSQL VS MySQL的对比部分，也算亮点吧。没太学术那种比较，而是从功能性和常见业务场景入手，比如你搞 BI 或需要 J

ORACLE深入浅出的主讲人是邹振兴。

这本《Access 2013 深入浅出》由 Jeff Conrad 编写，是一本挺适合你深入了解 Access 2013 的书。它不仅适合初学者，还适合有一定基础的开发者，书中从基础到高级内容都有涉及。它了如何高效使用Access，包括表格设计、查询优化、VBA 编程等，适合有数据库开发需求的同学。书里还有大量的实际案例和技巧，实用。想提高 Access 技能的话，这本书应该不错哦。 书中的示例也简洁，也到位，不像那些枯燥的教程，挺容易上手的。如果你在用Access做数据库开发，会在这本书里找到不少干货。 需要注意的是，它是英文版的，所以有一定英文基础会更好。但如果你对Access有兴趣，这个

深入浅出的方式，配合大量图示和趣味案例，<深入浅出 SQL>这本书真的挺适合前端转全栈或者想搞清楚后端数据库的同学。Head First 系列那种“有点逗但挺管用”的风格，一上来就把你拉进 SQL 的世界，不知不觉基础就打牢了。像 DDL、DML 这些操作，用生活化的例子讲得蛮透，读起来一点也不枯燥。 联表查询的写法一直挺让人头大，书里用“问朋友要答案”的比喻解释内联接、外联接，讲得清楚还挺有画面感。看完那一章，再碰 JOIN 操作时就没那么慌了。 子查询、视图、存储过程也都有讲，虽然是进阶内容，但作者没让它们变复杂，写法给得挺全，顺便还提了不少小坑。比如子查询最好别乱套太多层，执行效率

Hive 优化是大数据工程师必备的技能之一。想要让你的 Hive 查询跑得更快，得了解它的执行原理，别小看这一步。Hive 背后的核心是将 SQL 转化为 MapReduce 任务，你得掌握这个过程的每个环节，才能做出真正的优化。比如，数据倾斜的问题就挺常见，它能让集群变得慢吞吞。你可以通过调整分区策略或合并任务来缓解，避免资源浪费。其他常见的优化手段，如合理设置 Map 和 Reduce 任务数、避免过多小文件、优化 JOIN 操作，都会直接影响性能哦。 另外，Hive 的数据类型优化也重要，分区和 Bucketing 策略能够你减少不必要的扫描，提高查询效率。整体来说，Hive 优化不仅仅

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，利用统计学、机器学习和人工智能等技术，揭示隐藏在数据中的模式、关联、趋势和规律。本课件深入探讨数据挖掘的基本概念、方法和技术，包括数据预处理、模式识别和结果解释等多个阶段。通过分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测等任务，帮助初学者理解数据挖掘的全貌和实际应用。学习者将掌握数据清洗、集成、转换、规约等关键技能，为解决市场分析、预测建模、用户行为分析等问题打下坚实基础。