
会员
循序渐进Oracle:数据库管理、优化与备份恢复
更新时间:2019-11-22 20:29:15 最新章节:新版后记
书籍简介
盖国强的这本《循序渐进Oracle:数据库管理、优化与备份恢复》从基础知识入手,详细讨论了Oracle数据库的创建、从OEM到GridControl、Oracle的字符集、用户的创建与管理、表空间和数据文件、自动存储管理(ASM)、临时表空间和临时文件、备份与恢复、备份方案与特例恢复、Oracle的闪回特性、Oracle的数据加载与卸载、从Statspack到ADDM、故障诊断及分析方法等热点问题,并通过大量取自实际工作现场的实例,力图将Oracle知识全面、系统、深入地展现给读者。《循序渐进Oracle:数据库管理、优化与备份恢复》在分析实例的过程中,兼顾深度与广度,不仅对实际问题的现象、产生原因和相关的原理进行了深入浅出的讲解,更主要的是,结合实际应用环境,提供了一系列解决问题的思路和方法,包括详细的操作步骤,具有很强的实战性和可操作性。本书适用于数据库管理人员、数据库开发人员、系统维护人员、数据库初学者及其他数据库从业人员,也可以作为各大中专院校相关专业的参考用书和相关培训机构的培训教材。
品牌:人邮图书
上架时间:2011-08-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
盖国强
同类热门书
最新上架
- 会员《数据分析实践:专业知识和职场技巧》从初学者的角度出发,讲解了进阶为高级数据分析师所需的知识和技能,其中既包括数据分析岗位的介绍、发展现状及未来趋势,也包括实际工作中各环节的方法策略、实战案例,还包括职场中的困惑解答及面试指导。阅读本书,并基于本书进一步拓展所需要的知识能,可以帮助读者形成一套成系统、可实战的数据分析方法论。计算机19.6万字
- 会员高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键,哈佛商业评论的一项研究发现,企业中只有3%的数据符合质量标准,绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验,阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法(定义、评估、实现、持续)和10个数据质量最佳实践案例,以此来提高业务中的数据质量水平,为业务提供数据价值,保证计算机11.7万字
- 会员本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章,分为基础篇(第1~5章)和实战篇(第6~11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预计算机13.6万字
- 会员《数据分析师手记:数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发,使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解,构建了数据分析的知识框架,带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图,针对具体的方法、技术进行延伸学习。计算机16.8万字
- 会员时序数据库是一种新型技术,主要用于工业互联网软件建设中。近年来,伴随着物联网技术在智能制造、交通、能源、智慧城市等领域的发展,时序数据库也发展迅速,成为搭建应用的必备数据库之一。《深入理解InfluxDB》从InfluxDB的安装开始,一步步详细介绍InfluxDB的功能及原理,带领读者深入理解以InfluxDB为代表的时序数据库。计算机7.6万字
- 会员MySQL数据库是目前全球流行的数据库之一。《MySQL8.0从入门到实战》从入门到实战,系统全面、由浅入深地介绍MySQL数据库应用的各个方面。全书分为8个部分,共18章。第1部分(第1~3章)介绍MySQL的基础知识,包括初识MySQL、数据库设计和数据类型;第2部分(第4~6章)介绍MySQL的基本操作,包括SQL基础操作、MySQL连接查询和数据复制、MySQL基础函数;第3部分(第7、8计算机9.7万字
- 会员数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合,详细阐述各个技术主题的计算机21.6万字
- 会员本书围绕数据挖掘竞赛,讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧,并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始,介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉(图像)、计算机视觉(视频)、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇:理论篇介绍通用的解题流程和关键技术;实战篇选取比较有代表性的赛题,对赛题的优秀方案计算机6.7万字