
会员
Oracle高性能自动化运维
冷菠更新时间:2019-01-05 07:15:08
最新章节:10.5 小结开会员,本书免费读 >
本书共10章,分为三篇:基础篇、优化篇、方法篇。基础篇(第1~4章)主要介绍了Linux环境下Oracle内存体系架构的组成和功能,同时对Oracle日志与回滚段内容进行了讲解,在帮助读者深入理解Oracle知识体系的同时,为后续数据库优化及备份恢复打下基础。优化篇(第5~6章)主要介绍了OracleSQL优化的原理和思想,并结合CBO优化器对Oracle优化进行探索。其中,SQL优化原理和思想是CBO优化的基础,将两者结合即可提供Oracle数据库优化参考。方法篇(第7~10章)主要讲解了Oracle备份恢复的原理,以及如何制订符合自身数据库特点的Oracle备份恢复计划。同时,结合自动化运维管理系统、自动化历史分析系统及自动化实时监控系统对数据库自动化运维进行实践,帮助数据库维护人员从大量重复烦琐的运维工作中解放出来,实现高效率、自动化的数据库管理。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2017-07-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,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
冷菠
主页
最新上架
- 会员
Python数据分析与挖掘实战(第3版)
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,前两版销售超过15万册,被国内100余所院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动,以真实的行业应用为依托,帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例,涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域,将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合,让读者在实践中快速地掌握针计算机14万字 - 会员
大数据导论
本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写,既涵盖了大数据的基础知识,又介绍了大数据分析的相关工具与案例。全书共9章,介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程;重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用,还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤,方便读者快速理解和体验大数据应用技术;最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的计算机14.5万字 - 会员
码上行动:利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析
本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析,以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。计算机8.5万字 - 会员
云数据中心基础
本教材共介绍7个项目,项目1为云数据中心认知,主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计,主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型,主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云计算机12.1万字 - 会员
MySQL数据库实用教程
本书瞄准当前高校MySQL数据库教学与实验的需求,在MySQL8.0的基础上编写而成。全书分为两篇。第一篇为MySQL数据库基础,内容包含:数据库基础、MySQL语言、数据定义、数据操纵、数据查询、视图和索引、MySQL编程技术、MySQL安全管理、备份和恢复、事务管理、PHP和MySQL教学管理系统开发。第二篇为MySQL实验,所编排的各个实验与第一篇中的各章(除第10、11章外)内容相对应,计算机12万字 - 会员
Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通
本书分为4篇,第1篇是基础入门篇,主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础;第2篇是数据分析篇,主要介绍常用的数据分析方法;第3篇是数据挖掘篇,主要介绍常用的数据挖掘方法;第4篇是实战应用篇,介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字 - 会员
Python数据分析
本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识,涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用,帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字 - 会员
Python数据分析与挖掘实战
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
数据挖掘算法实践与案例详解
数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心,掌握数据挖掘各算法的编程实现,有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现,同时,本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例,详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现,有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。计算机4.7万字