信息收集

收集和组织所需信息是数据库设计中的一个重要的步骤，直接影响到后续数据表设计的准确性和完整性。你可以从现有的信息着手，列出相关的数据项，再通过按主题进行分组和拆分成最小单元项，这样可以确保每个信息项都被清晰组织。如果有些数据项需要经常用来计算或生成报表，记得提前考虑到这一点。在收集和组织这些信息的过程中，保持数据的整洁性和一致性，避免信息过于冗余。每一步都要保持数据表设计的高效性和规范性，这样在后期数据库应用时才能轻松实现高效的数据查询和。你可以参考一些数据库规范化相关的文章，你深入理解这一过程，并在实践中避免常见的设计误区。

随着技术的进步，ORACLE数据库利用dbms_stats包手工收集表和索引的统计信息，以优化性能。

Flume是Hadoop生态系统中用于日志收集的强大工具。 许多常见日志收集场景都可以使用Flume高效地解决。

明确收集目的 选择适当收集方法 考虑数据质量控制 确保数据安全 遵守法律法规

Oracle学习资源收集内容涵盖：oracle_游标Oracle分页和联表存储过程Oracle查询优化.pdf Oralce函数.doc如何优化Oracle数据库保持优良性能.txt深圳-华为Oracle数据库基础知识ISSUE1.0.doc oracle补充.txt Oracle数据库优化之数据库磁盘IO.doc Oracle数据库中大型表查询优化的研究.doc oracle中的索引.txt

随着数据库技术的发展，掌握SQL的经验变得尤为重要。以下是一些经典而简短的SQL技巧和实践经验，帮助您更高效地管理和查询数据。

雷速问卷调查系统，采用.net+mssql技术架构的C#开发系统，为企事业单位提供便捷的员工信息收集与分析解决方案。 告别传统繁琐的调查方式以往的纸质或邮件调查方式，不仅耗费大量人力，数据准确性也难以保证。雷速问卷调查系统，通过后台简单的设置，即可让员工在线填写问卷，实时查看填写进度并一键导出Excel数据，极大地提升了效率和准确性。 轻松部署，快速上手系统安装便捷，只需在浏览器地址栏输入服务器IP地址或域名，即可打开安装向导，自动生成所需数据表。 功能强大，操作简便雷速问卷调查系统界面简洁直观，功能丰富实用，无论是问卷设计、数据收集还是统计分析，都能轻松完成。

3.3 如果where条件类似于function_name(table_name.column_name)=’XXX’时，则优化器在估计这样的where条件的selectivity时，总是会假设其selectivity为1％，也就是该where条件将返回table_name里总记录行数的1％的记录行数。显然，这种假设是错误的，可能导致优化器生成不够优化的执行计划。从11g开始，我们可以对函数或表达式进行统计信息收集。该特性基于虚拟列，需使用dbms_stats.create_extended_stats函数为function_name(table_name.column_name)创建虚拟列，

Flume 的日志收集能力，配上 MapReduce 的模式，真是蛮高效的一套组合。Flume 日志收集与 MapReduce 模式.pdf这份资料挺实用，讲得也清楚，尤其适合你在做 Hadoop 体系的日志项目时参考。 Flume的管道机制，用起来还挺灵活的。不光能从 Web、APP 收集数据，配上Channel + Sink的结构，传输也稳。你要是玩过Kafka或者Logstash，用起来会觉得顺手。 里面还讲了怎么结合MapReduce做日志归档和批。比如你日志量比较大，想做个用户行为，那就可以用 MapReduce 做后端统计，数据直接从 Flume 过来，逻辑上也清晰。 文档里的例子

最近在使用spark时，发现自己对pyspark的包了解不足。为此，特整理了一份脑图，并进行了一些实验记录。这些内容已上传至CSDN，供大家自取。