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大数据技术丛书《数据挖掘:实用案例分析》迷你书.pdf下载
1努力加油1
2019-03-05 06:55:47
针对matlab、hadoop的数据挖掘方面的案例,可帮助入门
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Microsoft SQL Server 2005技术内幕:存储引擎(中文).
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SQL Server 2005微软官方权威参考
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. 公球公认SQL Server 2005 经典著作.. 数据库“铁人”、微软MVP胡百敬先生鼎力推荐 微软SQL Server 总部Principal Group 项目经理朱凌志鼎力推荐 本
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详细介绍了数据引擎的基础运作,包含了数据库的设定与数据实际在硬盘的摆放、索引结构、事务与锁定等。除了解释设计理念与运作原理外,还辅之以测试验证的方式。数据库开发者和管理员可从中获得最优的方法、务实的建议和实例代码来帮助他们掌握创建和维护企业级关系数据库所需的复杂技术。该
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获得资深专家关于创建和维护健壮数据库的高屋建瓴般的视野和入木三分的剖析,十分适合有一定数据库基础的读者学习。 内容简介 本
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是Inside Microsoft SQL Server 2000的作者Kalen Delaney的又一经典著作,是Inside Microsoft SQL Server 2005系列四本著作中的一本。本
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对SQL Server 2005存储引擎方面的知识进行了全面而详细的阐述,包括数据库文件、日志和恢复、表、索引及其管理、锁定和并发等内容。除了解释设计理念与运作原理外,
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中还辅之以大量简短而有力的实例。您将跟随一位广受欢迎的作家同时也是SQL Server资深专家一起深入探索SQL Server存储引擎的技术内幕。 本
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适合于专业数据库开发者、BI开发者、DBA和以SQL Server作为后台数据库的一般应用程序开发者。本
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不仅适合SQL Server 2005的初级读者,也适合SQL Server 2005的中高级读者。读者可以从中获得最优的方法、务实的建议和实例代码来帮助他们掌握创建和维护企业级关系数据库所需的复杂技术。本
书
是所有SQL Server 2005用户的案头必备之
书
。 作者简介 Kalen Delaney,她还是微软出版社inside SQL Sever
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的编辑。她从1987年开始便一直从事SQL Server相关的工作,1995年被评为MVP(微软最有价值专家》。她同时也是Solid Quality Learning的首席顾问和创始人。除此之外,她还是SQL Server Magazine的优秀编辑和专栏作家,她还写作了大量的SQL Server类
书
籍,包括著名的Inside Microsoft SQL Server2000。 目录 前言 致谢 引言 第1章 SQL Server 2005 的安装与升级 1.1 SQL Server 2005安装前提 SQL Server 2005 版本 软件要求 硬件要求 1.2 安装前决策 安全性和用户上下文 字符与排序规则 排序次序 安装SQL Server的多个实例 安装SQL Server命名实例 1.3 做好安装准备 SQL Server 2005升级向导 1.4 迁移还是升级 迁移 升级 升级后的操作 1.5 选择组件 SQL Server数据库服务(数据库引擎) Analysis Services Reporting Services Notification Services Integration Services 工作站组件、联机
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及开发工具 1.6 小结 第2章 SQL Server 2005体系结构 2.1 SQL Server引擎组件 观测数据库引擎行为 协议 表格格式数据流(TDS)端点 关系引擎 存储引擎 SQLOS 2.2 内存 缓冲池和高速数据缓冲区 访问内存中的数据页 管理数据高速缓冲区中的页面 检查点 管理其他高速缓存中的内存 调节内存大小 调节缓存池大小 2.3 小结 第3章 SQL Server 2005的配置 3.1 使用SQL Server 配置管理器 配置网络协议 默认的网络配置 管理服务 3.2 系统配置 任务管理 资源分配 系统分页文件的位置 非必需的服务 网络协议 与SQL Server 早期版本之间的兼容性 跟踪标记(Trace Flags) SQL Server 的配置设定 内存选项 调度选项(Scheduling Options) 磁盘I/O 选项 查询处理选项 默认跟踪(Default Trace) 3.3 小结 第4章 数据库和数据库文件 第5章 日志和恢复 第6章 表 第7章 索引的内部构造和管理 第8章 锁定和并发
重构大数据统计试读样章
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出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111425915 上架时间:2013-7-4 出版日期:2013 年7月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 > 数据库 > 数据库存储与管理 更多关于 》》》《
数据挖掘
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