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本书采用案例和理论相结合的形式,以Anaconda和PyCharm为开发工具,系统地重点阐述了利用Python进行数据预处理、分析与可视化等相关知识,讲解了Python各种数据处理展示的函数方法的使用方法。全书共有6章,分别是数据分析概述、Python基础、利用Pandas进行数据预处理、利用Pandas进行数据分析、利用Matplotlib进行数据可视化、Python数据分析与综合应用。在教学设计中安排了知识图谱、学习目标、知识指南
本书从信息科学领域的视角,内容涵盖科学数据管理和共享的整个领域,从科学数据管理生命周期和发展模型出发,从概念模型、管理服务、关键技术到专业教育等多个方面,总结阐述了当前近期新理论和实践成果,展示开放科学数据的未来前景,旨在为在数据中心、高校、图书馆从事数据管理的研究和实践人员,期刊出版商,数据政策制定者,以及学科科研人员提供指南和参考...
本书围绕如何用好MongoDB这个复杂命题, 利用大部分篇幅讲述了MongoDB在应用开发方面的各种进阶技巧, 同时对MongoDB 4.0版本的事务特性, 以及微服务相关的技术范例也进行了介绍。很多基本的数据库问题都可以从MongoDB官方文档中找到答案, 但官方文档中在MongoDB周边技术栈的整合、系统管理及调优方面仍然缺乏一些富有针对性的内容, 所以本书在结合一些实践案例的前提下, 以开发管理者的角度对MongoDB技术进行了
《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章,包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析(MySQL版)、电商销售数据分析与预测、
内容简介增强型分析是数据科学的未来,本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策,即增强型分析。本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的数据科学家,在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验,他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型,解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。全书的内容由两条主线贯穿:技术主线:一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处
本书面向数学与工程计算,主要讲解了MATLAB 2017a软件基础、初等数学专题概要、高等数学基本问题、线性代数与矩阵论基本问题、概率论与数理统计基本问题、数值分析基本问题、CASIO fx—991CN X(中文版)函数科学计算器简介七方面的内容。本书适合大中专院校理工科学生学习使用,也可供广大科研人员、学者、工程技术人员及MATLAB专业人员参考...
本书在设计上采用“大项目,一项目到底”形式,侧重于学生动手实践的编写思路,以SQL Server2008数据库管理系统为平台,选用“学生信息管理”数据库为项目贯穿始终。全书以“学生信息管理”数据库的设计、应用与管理为主线,以数据库系统的开发过程为顺序,循序渐进地讲述了数据库的设计、数据库及表的创建、数据库完整性操作、数据库查询、视图和索引的使用、T-SQL语言、存储过程和触发器应用、数据库的可靠性和安全性等内容...
《SQL Server 2016数据库应用实战》主要包括数据库快速入门,初识SQL Server 2016,SQL Server服务的启动与注册,SQL Server数据库的创建与管理,数据表的创建与管理,约束表中的数据,插入、更新与删除数据,T-SQL基础,T-SQL语句的应用,数据查询,SQL数据的不错查询,系统函数与自定义函数,视图的创建与应用,索引的创建与应用,存储过程的创建与应用,触发器的创建与应用,游标的创建与应用,事务和
本书内容基于SAS EG平台,采用项目管理的过程流方式,介绍数据分析及量化投资策略。书中提供了作者编写的autoexec命令文件,可以让SAS在运行时就自带实用的宏语句,读者不需要编写复杂的语句,只要按照书中的指导步骤,就可以轻松地完成数据分析,对投资策略效果进行检验,并且可以将所有的数据表格结果输出到Word文件中...
本书面向SQL Server 2017初学者,以及广大数据库设计爱好者。全书内容比较实用,涉及面广,通俗易懂地介绍SQL Server 2017数据库应用与开发的相关基础知识,提供大量具体操作SQL Server 2017数据库的示例,供读者实践。每节都清晰地阐述代码如何工作及其作用,使读者能在较短的时间内有效地掌握SQL Server 2017数据库的应用。 本书共20章,内容包括SQL Server 2017的安装与配置、Tran
从统计学科与计算机科学的性质认知,大数据是指那些超过传统数据系统处理能力、超出经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技术进行单机分析的复杂数据的集合,对于这一数据集合,在一定的条件下和合理的时间内,我们可以通过现代计算机技术和创新的统计方法,有目的地进行设计、获取、管理、分析,揭示隐藏在其中的有价值的模式和知识。《大数据:统计理论、方法与应用》共分五章,其内容包括大数据下的统计理论体系、大数据下的数据集整合分析、大数据下
本书是一本利用Python技术,结合人工智能、神经网络和机器学习、遗传算法等互联网技术进行相应行业模型开发的技术图书。本书~4 章主要讲解了利用Python软件分析模型开发的入门知识,包括开发工具的使用、测试技术难点等内容;第5~7 章主要讲解了利用人工智能中的神经网络技术进行技术研发,利用数据挖掘技术完善行业技术模型的数据加载与分析等内容;第8~9 章主要讲解了利用大数据进行技术配置和风险控制等内容;0~11 章主要讲解了利用机器学
本书从管理的角度分时代篇、概念篇、学术篇和实践篇4篇, 对大数据领导者的研究內容展开探讨。全书共10章主要内容包括: 大数据的概念和特点, 大数据时代的机遇与挑战, 首席数据官的兴起和内涵, 首席数据官的理谂基础、角色及其与组织绩效的关系, 首席数据官需求评估和岗位设计, 中国的大数据战略, 以及对首席数据官的访谈实录...
本书系统介绍大数据技术的原理、数据挖掘与应用, 主要内容包括基本概念、数据收集、数据存储、数据处理、大数据可视化、信息检索、数据挖掘和效能评估。本书以简单易懂的语言、生动有趣的实例和图形展示知识点, 将概念、原理与应用融会贯通, 并对大数据工具软件进行了细致的梳理...
本书介绍了MySQL的操作方法以及通过使用PHP和MySQL创建Web应用程序的基础知识。作者从数据库是什么开始讲起, 由浅入深, 通过丰富的图示和大量的示例程序, 让读者循序渐进地掌握MySQL, 最终带领读者使用MySQL和PHP开发能够在Web上公开的具有安全性的Web应用程序...
本书创新性地从游戏的角度介绍了概率、统计、决策论和博弈论的基本概念。本书共13章,前两章简单地讨论了在有限离散空间中的效用和概率理论。接下来,讨论了5个很好流行的赌场游戏:轮盘赌、乐透、双骰子、21点和扑克牌。轮盘赌被用来说明概率的基本概念。乐透被用来诱导计数规则以及排列和组合数的概念。掷骰子和21点则用于阐述和推导条件概率。对扑克牌的讨论有助于说明前几章中有多少观点是殊途同归的。很后四章专注于博弈论和策略游戏。本书适用于相关专业的大
《大数据技术和应用/大数据人才培养丛书》是一本大数据技术入门的简明教材。全书理论和实践相结合,以应用实战为主,深入浅出地讲解每个知识点,对每个应用实验按学习习惯,分步骤讲解,每个步骤都有文字说明和效果截图,使读者能清晰地知晓动手实操的效果和错误之处。 全书分为9章,全面介绍了大数据技术的相关基础知识、HDFS和数据库、采集传输工具、挖掘分析算法、Spark计算框架、可视化、大数据安全、大数据应用等内容,着重介绍了HDFS分布式文
本书的编写目的是向读者介绍大数据分析的基本概念和相应的技术应用。全书共10章,具体内容包括大数据、爬虫与大数据、Scrapy爬虫、数据库连接与查询、数据可视化基础与应用、大数据存储与清洗、数据格式与编码技术、数据抽取与采集、pandas数据分析与清洗,以及数据分析与清洗综合实训。本书将理论与实践操作相结合,通过大量的案例帮助读者快速掌握和应用大数据分析相关技术,通过对书中重要的、核心的知识点的练习,达到熟练应用的效果。 本书可作为大
本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱,然后带你进入数据改写和预处理阶段,这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程,如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。通过主要的机器学习算法、图形分析技术,以及所有易于表现结果的可视化工具,实现对数据科学的概述。 本书对上一版内容进行了全面拓展和更新,涵盖新版的Jupyter Notebook、NumPy、pandas和Scikit-learn等的新改进。此外,还介绍了深
本书是数据挖掘精髓的浓缩。第1章用通俗易懂的语言回答五个基本的问题, 包括什么是数据, 什么是大数据, 什么是数据挖掘, 以及数据挖掘能挖掘出哪些东西和会产生什么价值。然后用六章的篇幅, 介绍k-均值、k-近邻、朴素贝叶斯、决策树、回归分析和关联规则挖掘六种方法。第8章介绍一些实际的应用, 演示简单的数据挖掘方法如何产生巨大的价值...
关于大数据技术的信息很好丰富,但将所有这些技术无缝拼接成端到端的企业数据平台却是一项艰巨的任务,一直以来没有引起广泛的讨论。通过这本实用的指导书,你将了解如何在企业内部和云计算平台中构建大数据基础设施,并成功地构建出现代数据平台。对于企业架构师、IT经理、应用程序架构师和数据工程师来说,这是一本理想读物,它为你展示了如何克服Hadoop项目中出现的诸多挑战...
本书以系统能力培养为宗旨,基于C语言,介绍了数据结构相关知识。本书各章均以实例引入,使学生理解不同数据结构应用于哪些场景。针对每种数据结构,均以理解和实现物理世界里各种联系在信息世界中的逻辑表示和在计算机中实现数据结构的存储和操作两条主线进行讲授。并配有大量的实践练习和教学资源,适合作为高校数据结构课程的教材...
《大数据地理信息系统:原理、技术与应用》共5 部分10 章,从宏观角度介绍大数据GIS 的理论认知、技术研究、产品形态、部署实践、行业应用到未来发展趋势,以图文并茂、深入浅出的方式来介绍大数据GIS 的基础技术、核心技术以及跨行业应用,书中包含7 个大数据GIS 行业应用和近年获得中国地理信息工程金银奖的相关项目,具有很好强的可读性、参考性和可复制性。 尤其值得一提的是,本书在介绍核心技术时,从技术优选性、架构设计和核心原理进行深度剖
本书全面介绍了文本情感分析领域的主要研究问题,包括情感词典自动构建,主客观分类,篇章、句子、属性等不同层级的情感分类,跨领域情感分类,跨语言情感分类,情绪分析理论和情绪分类,以及结合情感的文本摘要与观点检索研究等。同时,还对情感分析与观点挖掘研究领域的公开资源进行了整理与归纳。本书重在对情感分析和观点挖掘研究的主流方法和前沿进展进行概括、比较和分析,适用于该领域高校科研院所的研究参考,也可以作为企业和政府对该领域的实际应用的指导...
本书从统计学观点出发,以数理统计为基础,全面系统地介绍了统计机器学习的主要方法。内容涉及回归(线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归,以及LASSO等)、分类(感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等)、聚类(K均值、EM算法、密度聚类等)、蒙特卡洛采样(拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等)、降维与流形学习(SVD、PCA和MDS等),以及概率图模型基础等话题。此外,为方便
《数据库设计与开发》是在作者2006年出版的《数据库原理与应用》教材基础上编写而成,选用新的数据库管理系统SQL Server 2012和系统开发平台Visual Studio 2012,以“网上选课系统”案例贯穿《数据库设计与开发》,全面介绍了数据库系统、数据库设计、数据库管理、数据库应用系统开发以及数据库教学设计等方面的基本原理、项目开发过程和教学案例。 《数据库设计与开发》共8章,内容包括数据库系统概述、数据库设计、关系数
聚焦产业数字化转型,从理论篇和实践篇两个部分展开研究。理论篇对中国产业数字化转型的战略和政策进行了整体梳理,涵盖产业数字化转型的内涵外延、理论机理、战略理念、贡献测算、指数评价;实践篇分别选取汽车、物流和医疗三大产业领域进行了产业路径和模式研究,涵盖产业数字化转型的优选经验、靠前现状、发展思路、主要任务、政策建议,是对中国产业数字化转型2.0的深入全面研...
本书全面分析介绍了数字营销领域,不仅对新平台、新指标、新的度量方式进行了详细解析,而且通过多种数字营销案例对工具在解读消费者行为方面的全过程应用进行了详细地描述,同时对市场上不同类别的工具进行了简要推荐介绍。本书语言轻松自然、通俗易懂,适用于现代的、以数据为导向的市场营销从业人员,或市场营销专业的高校学生...
本书由Spark开发者及核心成员共同打造,讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark,它带领读者快速掌握用Spark收集、计算、简化和保存海量数据的方法,学会交互、迭代和增量式分析,解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。本书适合大数据时代所有需要进行数据分析的人员阅读...
《实战大数据(Hadoop+Spark+Flink)——从平台构建到交互式数据分析(离线/实时)》详细介绍了大数据工程师在实际工作中应该熟练掌握的大数据技术。全书共8章,分别是大数据技术概述、搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机、基于Hadoop构建大数据平台、基于HBase和Kafka构建海量数据存储与交换系统、用户行为离线分析—构建日志采集和分析平台、基于Spark的用户行为实时分析、基于Flink的用户行为实时分析、用户行为数
本书介绍数据分析的统计基础、种类划分,并列举大量实例以说明数据分析方法和算法。内容主要分 为4部分,部分为章,介绍一些概念,简单描述数据分析方法和一些实例; 第2部分包括第2~7 章,介绍描述性分析和数据预处理的主要方法,包括描述统计、多元描述分析、聚类以及频繁模式挖掘等; 第3部分包括第8~12章,介绍预测性分析的主要方法,其中包括多种回归算法、二元回归、分类的性能测 量以及基于概率和距离测量的方法,以及决策树、人工神经网络和支持向
图形数据缩小了人类和计算机看待世界的方式之间的差距。计算机依靠静态的数据行和列,而人们通过人际关系来导航和推理生活。这个实用指南演示了图形数据如何将这两种方法结合在一起。通过使用来自图论、数据库模式、分布式系统和数据分析的概念,您将到达一个独特的交集,即图思维。作者Denise Koessler Gosnell和Matthias Broecheler向数据工程师、数据科学家和数据分析师展示了如何用图表数据库解决复杂问题。您将探索使用图
高性能分布式SQL查询引擎Presto可用于对不同的数据源执行快速的交互式分析。这本实用指南将带你学习如何对Hive、Cassandra、关系数据库或专有数据存储中的数据进行分析。分析师、软件工程师、生产工程师可以从中学习Presto的管理、使用甚至开发。很初由Facebook开发的开源软件Presto如今已被Netflix、Airbnb、LinkedIn、Twitter、Uber和许多其他公司使用。Matt Fuller、Manfr
《数据结构(第二版)/高职高专计算机教材精选》是《数据结构》的第□版。全书对常用的数据结构做了系统的介绍,力求概念清晰,注重实际应用。主要内容包括:数据结构的基本概念;算法描述和算法分析初步;线性表、堆栈、队列、串、数组、树、图等结构;排序和查找的各种方法;另外还用一章的篇幅详细介绍了链式存储结构以加深读者的理解。每一章后面均列举了典型应用实例,并配有算法和程序以供教学和实践使用。 《数据结构(第二版)/高职高专计算机教材精选》作
Redis是一个十分热门的内存数据库,它拥有众多很好特性,已经被越来越多的公司采用,值得每一位开发者学习。通过本书讲述的Redis在开发和运维等方面的案例,读者不仅可以系统地学到有关Redis的大量知识,还可以将案例中所讲解的内容用于开发和运维等在内的各类生产实践。书中案例涉及的各种知识、命令和工具,均来自作者一线企业级应用的总结。本书的特色在于讲解知识点的同时,辅助以大量生动的例子,以帮助读者更好的理解Redis的使用。 本书通过实
本书以DM8 为对象,系统地介绍了DM8 数据库的安装和维护,以及达梦数据库主流的两大解决方案:达梦DW数据守护和DMDSC 高可用集群方案。本书演示了基于中标麒麟Linux 平台的大量实战操作。通过本书的学习,读者可以掌握达梦数据库的安装和基础操作,如用户、表空间、普通标、分区表、索引、参数、统计信息的管理操作,也可以系统地掌握达梦数据库的备份和恢复技能,如逻辑备份与恢复、联机备份与恢复、脱机备份与恢复。另外,本书还介绍了达梦DW
本书使用一套金融数据以及Elasticsearch搜索技术和聚合框架,用来进行数据分析,是一本技术全面、案例丰富、注重实操的入门书。书中不仅细致地讲解Elasticsearch基础知识和核心接口,还进一步讲述数据建模和实际应用,例如金融舆情分析及机器学习等技术应用。最后逐步详细讲解了如何以编程方式构建RESTful服务接口,实践所学技术。由于书中有很多金融数据分析例子,读者也可了解相应应用场景以及学会其解决方案。书中示例采用一套开源
PL/SQL是Oracle数据库对SQL语句的扩展,在普通SQL语句的使用上添加了编程语言的特点,在数据库编程领域有着广泛的应用。 《Oracle PL/SQL必知必会》作为《SQL必知必会(第4版)》图书的升级版,由浅入深地讲解了Oracle PL/SQL的基本概念和语法,涉及SQL基础知识、Oracle和PL的基本知识、使用Oracle、检索数据、对检索的数据进行排序、过滤数据、数据过滤、使用通配符过滤、使用正则表达式执行搜索、创
《SQL Server数据库应用技术项目化教程(微课版)》是2018年山东省职业教育精品资源共享课“SQLServer数据库应用技术”的配套教材。随书配套大量教学视频和各类教学资源,方便开展线上与线下相结合的教学模式。 《SQL Server数据库应用技术项目化教程(微课版)》以SQLServer数据库系统的应用开发、系统运维和管理岗位培养为目标,选取有代表性的典型项目为载体,采用项目导向、任务驱动的方式设计内容。《SQL Serve
图数据库是大数据时代用于分析半结构化和非结构化数据、洞见数据价的利器,《图数据库的影视数据应用基础与示例》以图数据库中的Neo4j产品为例,聚焦影视数据的应用,深入浅出地阐述了应用基础和示例,能帮助读者从SQL工程应用开发向Neo4j工程应用开发快速转型。本书还分享了面向Neo4j应用的全栈开发方案,具有重要的参考价,是我见过的这方面比较全面和实用的著作,相信这本书将成为对在校学生和Neo4j图数据库爱好者有所帮助的教科书和工具书。—
本书以笔者多年管理总结的产品经理M-P能力模型出发,介绍该能力模型中的数据驱动相关内容。书中内容主要分为建设与应用两部分,在建设部分,主要讲述产品经理如何为一家公司建立起一套数据分析体系产品。在应用部分,通过多套数据分析模型为大家讲解了如何使用搭建的数据分析体系完成三个层次的业务决策指导,这三个层次分别为业务日常运营监控、业务黑客增长的数据驱动,以及以总监级别的思维来看数据推动公司战略/产品战略。此外,在本书中还通过一个案例来贯穿全书
这是一本介绍如何使用Access进行数据管理的工具书。全书分为三部分共12章,通过“知识点+实例演示”的模式进行介绍。部分主要通过解决具体实例问题,对使用Excel和Access解决该问题进行对比,并由此引出本书的主体Access;第二部分则是对Access知识点进行具体讲解,并辅以大量的实例和操作步骤,让用户能够掌握Access的知识和操作;第三部分通过制作人力资源的薪酬管理系统,对前面讲解的知识进行综合实战。本书适合希望快速入门学
本书从单体应用编程基础开始,带领读者一步步地完成单体应用并将单体应用改造成微服务,然后进行容器化以及容器编排,循序渐进地构造云原生应用。本书着重于经验分享和总结,同时也会有相关的概念解析以及代码示例,希望能够帮助大家少走弯路,共同学习与进步...
本书以达梦数据库管理系统(DM8)为平台,全面、系统地介绍了达梦数据库常用操作和应用方法,包括达梦数据库安装与卸载、常用对象管理、数据查询、数据操作、不错对象管理、安全管理、备份还原、作业管理等。本书突出对操作实践的指导,为了使读者更容易理解书中所介绍的内容,列举了大量详细的例子,既介绍了SQL命令方式的管理方法,又介绍了可视化图形界面的管理方法,便于读者进行操作练习,使读者轻松入门、快速提高,并能在较短时间内基本掌握达梦数据库管理系
本书以数据为研究对象, 论述了从数据起源到数据未来的全过程, 通过对数据的研究, 揭示了物质、数据与信息之间的深刻关系, 构建了一门独立的数据科学体系。本书对数据与数据科学的基本原理与规律、数据的基本定律与基础问题、数据与数据科学的基本方法等做了全面、细致的探索, 提出了物质定义数据、数据定义信息等重要观点...
这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作,它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。 读完本书,你将会有如下3个方面的收获: (1)Python编程基础和数据预处理 首先详细讲解了Python的核心语法,以及NumPy、Matplotlib、PySpark、Jupyter Notebook等Python数据处理工具的使用;然后详细介绍了数据预处理的
本书是“大数据应用开发(Java)”1+X职业技能等级证书配套教材,同时也是蓝桥学院“Java全栈工程师”培养项目配套教材。全书共10章,以MySQL数据库的概念和基本操作为基础,结合作者的实际开发经验,系统地介绍了MySQL数据库的使用方法,重点突出对数据的操作、对数据对象的管理和对数据库的维护,很后介绍了目前主流的NoSQL数据库。本书内容丰富实用,语言通俗易懂,章节设计合理,配套资源齐全,从零基础开始讲解,尽可能降低初学者的学习
《MySQL数据库应用(全案例微课版)》是针对零基础读者研发的MySQL入门教材,内容侧重案例实训,《MySQL数据库应用(全案例微课版)》分为23章,内容包括数据库与MySQL概述、安装与配置MySQL环境、MySQL的管理工具、数据库的基本操作、数据类型与运算符、数据表的基本操作、插入/更新与删除数据、数据的简单查询、数据的复杂查询、创建和使用视图、创建和使用索引、创建和使用触发器、MySQL系统函数、存储过程与函数、MySQ
《网络化多智能体系统的分布式优化算法》在归纳分析国内外关于网络化多智能体系统分布式优化算法的基础上,研究了针对异步通信、量化信息、隐私保护、高维约束、事件驱动等具体需求的网络化多智能体系统的分布式优化算法,主要内容包括: ①系统建模一一构建满足具体需求的网络化多智能体系统模型,如有向/无向通信、动态/静态网络拓扑、时变/非时变代价函数等,为算法设计与分析提供了模型基础; ②算法设计——针对具体问题,采用恰当的技术方案,如随机梯
本书采用定性与定量研究、理论与实证研究相结合的研究方式, 融合多个学科的技术成果, 在研究方法和手段上有所创新。本书既包括翔实的理论阐述, 又有系列的公式演示, 严谨可信, 具有一定的理论研究价值 ; 并且提出的一些新型模型和理论框架具有较高的应用价值...
随着数据获取和计算技术的发展,大数据已成为一种新的国家战略资源。大数据专业人才的培养是世界各国新一轮科技较量的基础,高等院校承担着大数据人才培养的重任,需要及时建立起大数据课程体系,为社会培养和输送一大批具备大数据专业素养的高级人才,满足社会对大数据人才日益旺盛的需求。本书首先讲述大数据概念、特点、价值、重要性,接着介绍Hadoop、HBase、Hive、Spark,然后详细讲解大数据技术在机器学习中的应用,包括大数据基础理念和常见工
主要内容 ● 监控性能,找出效果不佳的查询 ● 选取要优化的查询,**限度地提高收益 ● 使用EXPLAIN ANALYZE和Visual Explain等工具来分析查询 ● 借助多种策略改进慢查询 ● 正确使用索引和直方图,创建快速的执行计划 ● 了解并分析锁,从而解决争用问题,提升系统吞吐...
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
缪哲 著
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
林奕含
刘争争
宋瑞祥 著
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