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Pandas數(shù)據(jù)分析快速上手500招(微課視頻版)
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本書(shū)采用“問(wèn)題描述+解決方案”模式,通過(guò)500個(gè)案例介紹了使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的技術(shù)亮點(diǎn)。全書(shū)共分為8章,主要案例包括:讀寫(xiě)CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數(shù)據(jù);根據(jù)行標(biāo)簽、列名和行列數(shù)字索引篩選和修改數(shù)據(jù),使用各種函數(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)大小、日期范圍、正則表達(dá)式、lambda表達(dá)式、文本類(lèi)型等多種條件篩選數(shù)據(jù);統(tǒng)計(jì)NaN(缺失值)的數(shù)量、占比,根據(jù)規(guī)則填充和刪除NaN;在DataFrame中增、刪、查、改行列數(shù)據(jù),計(jì)算各種行差、列差、極差以及直接對(duì)兩個(gè)DataFrame進(jìn)行加、減、乘、除運(yùn)算和比較差異;將寬表和長(zhǎng)表相互轉(zhuǎn)換,創(chuàng)建交叉表和各種透視表;對(duì)數(shù)據(jù)分組結(jié)果進(jìn)行求和、累加、求平均值、求極差、求占比、排序、篩選、重采樣等多種形式的分析,將分組數(shù)據(jù)導(dǎo)出為Excel文件。本書(shū)還附贈(zèng)36個(gè)數(shù)據(jù)可視化案例,如根據(jù)指定的條件設(shè)置行列數(shù)據(jù)的顏色和樣式,根據(jù)行列數(shù)據(jù)繪制條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點(diǎn)圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。本書(shū)適于作為數(shù)據(jù)分析師、物流分析師、金融分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員、人工智能開(kāi)發(fā)人員、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業(yè)人員的案頭參考書(shū),無(wú)論對(duì)于初學(xué)者還是專(zhuān)業(yè)人士,本書(shū)都極具參考和收藏價(jià)值。

羅帥 羅斌編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.9萬(wàn)字

Hadoop構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)踐
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本書(shū)講述在流行的大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)和計(jì)算平臺(tái)Hadoop上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模與SQL開(kāi)發(fā)的簡(jiǎn)單性與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合,快速、高效地建立可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及其應(yīng)用系統(tǒng)。本書(shū)內(nèi)容包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、Hadoop及其生態(tài)圈的相關(guān)概念,使用Sqoop從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)全量或增量抽取數(shù)據(jù),使用HIVE進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和裝載處理,使用Oozie調(diào)度作業(yè)周期性執(zhí)行,使用Impala進(jìn)行快速聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析,使用Hue將數(shù)據(jù)可視化,以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的漸變維(SCD)、代理鍵、角色扮演維度、層次維度、退化維度、無(wú)事實(shí)的事實(shí)表、遲到的事實(shí)、累積的度量等常見(jiàn)問(wèn)題在Hadoop上的處理等。本書(shū)適合數(shù)據(jù)庫(kù)管理員、大數(shù)據(jù)技術(shù)人員、Hadoop技術(shù)人員、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)人員,也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的師生教學(xué)參考。

王雪迎 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·22.2萬(wàn)字

計(jì)算機(jī)視覺(jué)
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計(jì)算機(jī)視覺(jué)是目前研究最為活躍的領(lǐng)域之一,很多新的技術(shù)和方法在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中得到了成功的應(yīng)用。本書(shū)以計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)和模型為主線,討論當(dāng)前這個(gè)領(lǐng)域的傳統(tǒng)技術(shù)和方法。全書(shū)共分9章。第1章介紹了人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)及其計(jì)算模型、JND模型和顯著性模型。第2章介紹了圖像的基本表示,以及底層特征,包括邊緣、角點(diǎn)、幾何形狀的檢測(cè)。第3章介紹了基本的色度學(xué)及顏色模型,并對(duì)圖像形成過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)介紹。隨后介紹了齊次坐標(biāo)及坐標(biāo)變換相關(guān)的知識(shí),最后介紹了相機(jī)位置、方向和姿態(tài)估計(jì)。后幾章分別對(duì)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)與光流相關(guān)的基礎(chǔ)和算法、應(yīng)用進(jìn)行了論述。第4章介紹了從圖像序列中估計(jì)2D和3D運(yùn)動(dòng)。第5章介紹了差分運(yùn)動(dòng)分析及基于核函數(shù)的視覺(jué)跟蹤。第6章介紹了蒙特卡洛羅運(yùn)動(dòng)分析。第7章介紹了鉸鏈運(yùn)動(dòng)分析及人體姿態(tài)估計(jì)。第8章介紹了多目標(biāo)跟蹤算法。計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)在實(shí)際生活中有著廣泛的應(yīng)用,并在最近幾年取得巨大進(jìn)展,尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展使更多人對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域產(chǎn)生了興趣。本書(shū)可供計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、多媒體處理和信號(hào)處理等領(lǐng)域中關(guān)注計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、模式識(shí)別及其應(yīng)用的工程技術(shù)人員和科研教學(xué)人員閱讀,也可以作為研究生和大學(xué)高年級(jí)學(xué)生學(xué)習(xí)的教材和參考書(shū)。

劉紹輝 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.6萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)用戶(hù)行為畫(huà)像分析實(shí)操指南
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本書(shū)以幫助讀者認(rèn)識(shí)什么是用戶(hù)行為畫(huà)像,如何利用大數(shù)據(jù)采集、加工、分析用戶(hù)行為從而應(yīng)用到不同行業(yè)為主要目的。主要內(nèi)容包括:用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的定義、內(nèi)涵和外延、分類(lèi)和應(yīng)用場(chǎng)景;如何利用不同的采集工具收集和用戶(hù)行為分析相關(guān)的行為大數(shù)據(jù);用戶(hù)行為分析常用的指標(biāo)與模型;如何建立用戶(hù)畫(huà)像標(biāo)簽體系;用戶(hù)畫(huà)像如何支持大數(shù)據(jù)時(shí)代的個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等應(yīng)用;大數(shù)據(jù)用戶(hù)分析在各行業(yè)的應(yīng)用案例詳解。本書(shū)的形式將以圖文并茂的方式,深入淺出地解析大數(shù)據(jù)用戶(hù)分析的目標(biāo)、相關(guān)技術(shù)、分析方法論、應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值。每個(gè)章節(jié)圍繞一個(gè)主題展開(kāi),通過(guò)技術(shù)介紹、功能描述、應(yīng)用場(chǎng)景和案例詳解等方式幫助受眾了解什么是大數(shù)據(jù)用戶(hù)行為分析,具體需要掌握哪些技術(shù)和技能,如何設(shè)計(jì)和展開(kāi)一次成功的用戶(hù)分析任務(wù)等。本書(shū)的讀者對(duì)象包括以大數(shù)據(jù)用戶(hù)行為分析為課程導(dǎo)向的學(xué)生;對(duì)大數(shù)據(jù)及行為分析感興趣的各行業(yè)從業(yè)人員,特別是從業(yè)于金融、零售、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的運(yùn)營(yíng)分析師、數(shù)據(jù)分析師;以及對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的一般受眾。

杜曉夢(mèng)等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.9萬(wàn)字

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實(shí)戰(zhàn)
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《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實(shí)踐》以工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和需求為牽引,闡述了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的算法與實(shí)現(xiàn)機(jī)制,使具有工科背景讀者建立起數(shù)據(jù)思維,靈活利用數(shù)據(jù)分析算法進(jìn)行實(shí)際問(wèn)題的建模,并實(shí)現(xiàn)分析項(xiàng)目高效迭代與落地。具體主題覆蓋了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析工程思維和軟件棧,工業(yè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)探索,預(yù)處理方法和常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,故障診斷、質(zhì)量?jī)?yōu)化、流程優(yōu)化的分析算法,專(zhuān)家規(guī)則驅(qū)動(dòng)方法,以及工業(yè)數(shù)據(jù)分析工程等內(nèi)容。《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實(shí)踐》分10章,可劃分為四個(gè)部分。第一部分(第1章)是數(shù)據(jù)分析概覽,目的是建立起數(shù)據(jù)分析算法的概念框架,并給出學(xué)習(xí)路線。第2~5章是第二部分,側(cè)重在通用數(shù)據(jù)分析算法,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、時(shí)序挖掘算法和最優(yōu)化等其他算法。第三部分包括第6~8章,討論了工業(yè)分析的算法思路,覆蓋了生產(chǎn)質(zhì)量分析(PQM)、生產(chǎn)效率優(yōu)化(PEM)等典型分析課題的算法組合套路。第四部分側(cè)重在分析工程方法,第9章討論了工業(yè)專(zhuān)家知識(shí)沉淀方法,第10章討論了數(shù)據(jù)分析的軟件工程。《工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法實(shí)踐》適合工業(yè)大數(shù)據(jù)分析從業(yè)者、工業(yè)企業(yè)研發(fā)技術(shù)人員、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析師閱讀,也可作為上述人員的培訓(xùn)教材和相關(guān)專(zhuān)業(yè)師生的參考書(shū)。

田春華 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·21.7萬(wàn)字

大數(shù)據(jù)時(shí)代系列(套裝9冊(cè))

《捍衛(wèi)隱私》將為你揭示關(guān)于數(shù)據(jù)時(shí)代的真相,那就是:每個(gè)人的隱私都處在被泄漏的危險(xiǎn)邊緣。《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是國(guó)外大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研究的先河之作,本書(shū)作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽(yù)為“大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)言家”,擁有在哈佛大學(xué)、牛津大學(xué)、耶魯大學(xué)和新加坡國(guó)立大學(xué)等多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)研究重鎮(zhèn)任教的經(jīng)歷,早在2010年就在《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》上發(fā)布了長(zhǎng)達(dá)14頁(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前瞻性研究。維克托·爾耶·舍恩伯格在本書(shū)中前瞻性地指出,大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型,并用三個(gè)部分講述了大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。維克托最具洞見(jiàn)之處在于,他明確指出,大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變就是,放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求,而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)只要知道“是什么”,而不需要知道“為什么”。這顛覆了千百年來(lái)人類(lèi)的思維慣例,對(duì)人類(lèi)的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。

(美)凱文·米特尼克 羅伯特·瓦摩西 (英)維克托·邁爾-舍恩伯格 肯尼思·庫(kù)克耶 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·105萬(wàn)字

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)與實(shí)踐
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《MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)與實(shí)踐》從實(shí)用的角度出發(fā),全面講解MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。在內(nèi)容安排上由淺入深,讓讀者循序漸進(jìn)地掌握編程技術(shù);在內(nèi)容形式上附有大量的注解、說(shuō)明等欄目,以提高讀者的編程技術(shù),豐富讀者的編程經(jīng)驗(yàn)。全書(shū)共分四大部分,第1部分為數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)部分;第2部分介紹數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì),包括MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理表記錄、檢索表記錄、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)視圖和觸發(fā)器、以及常見(jiàn)函數(shù)等;第3部分介紹MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的一些高級(jí)特性,主要包括事務(wù)管理,以及MySQL連接器JDBC和連接池;第4部分介紹Hibernate框架。每章均配有習(xí)題,后一章還有一個(gè)綜合案例,以指導(dǎo)讀者深入地進(jìn)行學(xué)習(xí)。《MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)與實(shí)踐》附有所有程序的源代碼、多媒體教學(xué)PPT、程序開(kāi)發(fā)資源庫(kù)和課后習(xí)題答案。其中,源代碼全部經(jīng)過(guò)精心測(cè)試,能夠在WindowsXP、Windows7和Windows10操作系統(tǒng)上編譯和運(yùn)行。《MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)與實(shí)踐》既可作為高等學(xué)校計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)課程的教材,也可作為管理信息系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員的技術(shù)參考書(shū)。

夏輝 白萍 李晉 屈巍編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·11.3萬(wàn)字

算法訓(xùn)練營(yíng):海量圖解+競(jìng)賽刷題(進(jìn)階篇)
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本書(shū)以海量圖解的形式,詳細(xì)講解常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法,并結(jié)合競(jìng)賽實(shí)例引導(dǎo)讀者進(jìn)行刷題實(shí)戰(zhàn)。通過(guò)對(duì)本書(shū)的學(xué)習(xí),讀者將掌握22種高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、7種動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、5種動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化技巧,以及5種網(wǎng)絡(luò)流算法,并熟練應(yīng)用各種算法解決實(shí)際問(wèn)題。本書(shū)總計(jì)8章。第1章講解實(shí)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括并查集、優(yōu)先隊(duì)列;第2章講解區(qū)間信息維護(hù)與查詢(xún),包括倍增、ST、RMQ、LCA、樹(shù)狀數(shù)組、線段樹(shù)和分塊;第3章講解字符串處理,包括字典樹(shù)、AC自動(dòng)機(jī)和后綴數(shù)組;第4章講解樹(shù)上操作問(wèn)題,包括點(diǎn)分治、邊分治、樹(shù)鏈剖分和動(dòng)態(tài)樹(shù);第5章講解各種平衡二叉樹(shù),包括Treap、伸展樹(shù)和SBT;第6章講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)階,包括KD樹(shù)、左偏樹(shù)、跳躍表、樹(shù)套樹(shù)和可持久化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);第7章講解動(dòng)態(tài)規(guī)劃及其優(yōu)化,包括背包問(wèn)題、線性DP、區(qū)間DP、樹(shù)形DP、數(shù)位DP、狀態(tài)壓縮DP、插頭DP和動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化方法;第8章講解網(wǎng)絡(luò)流問(wèn)題,包括常用網(wǎng)絡(luò)流算法、二分圖最大匹配、最大流最小割定理和最小費(fèi)用最大流。本書(shū)對(duì)每個(gè)算法都進(jìn)行詳細(xì)圖解并搭配競(jìng)賽實(shí)例,重點(diǎn)講解如何分析問(wèn)題、優(yōu)化算法,以期讀者在短時(shí)間內(nèi)掌握該算法并進(jìn)行刷題實(shí)戰(zhàn)。

陳小玉 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·20.6萬(wàn)字

圖數(shù)據(jù)庫(kù)原理、架構(gòu)與應(yīng)用
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這是一本能幫助讀者快速掌握?qǐng)D數(shù)據(jù)庫(kù)的原理、架構(gòu)、算法、擴(kuò)展、規(guī)劃、測(cè)評(píng)、優(yōu)化以及實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的著作,書(shū)中的理論和實(shí)踐均來(lái)自國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的圖數(shù)據(jù)庫(kù)企業(yè)Ultipa的科研成果和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),由Ultipa的創(chuàng)始人兼CTO孫宇熙領(lǐng)銜撰寫(xiě)。該書(shū)內(nèi)容全面、體系完整、循序漸進(jìn)、深入淺出、圖文并茂,兼具理論性、實(shí)戰(zhàn)性、趣味性。用通俗的語(yǔ)言將抽象的圖數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)具體化、形象化,將帶領(lǐng)讀者經(jīng)歷一次非凡的“圖數(shù)據(jù)之旅”。通過(guò)本書(shū),你將掌握以下內(nèi)容:圖數(shù)據(jù)庫(kù)、圖計(jì)算的概念與區(qū)別;圖計(jì)算、圖存儲(chǔ)、圖查詢(xún)語(yǔ)言的原理;高性能圖存儲(chǔ)架構(gòu)、計(jì)算架構(gòu);圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)與分析框架的設(shè)計(jì);度計(jì)算、中心性計(jì)算、相似度計(jì)算、連通性計(jì)算等圖算法;可擴(kuò)展的圖數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì);高可用分布式設(shè)計(jì);圖數(shù)據(jù)庫(kù)在決策智能、反欺詐、反洗錢(qián)、智能推薦、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn);圖系統(tǒng)的規(guī)劃、評(píng)測(cè)與優(yōu)化。

嬴圖團(tuán)隊(duì) ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·17.2萬(wàn)字

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)
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本書(shū)是作者基于多年的教學(xué)與實(shí)踐進(jìn)行的總結(jié),重點(diǎn)介紹了MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的核心原理與體系架構(gòu),涉及開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、管理與架構(gòu)等知識(shí)。全書(shū)共12章,包括MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)、詳解InnoDB存儲(chǔ)引擎、MySQL用戶(hù)管理與訪問(wèn)控制、管理MySQL的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象、MySQL應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、MySQL的事務(wù)與鎖、MySQL備份與恢復(fù)、MySQL的主從復(fù)制與主主復(fù)制、MySQL的高可用架構(gòu)、MySQL性能優(yōu)化與運(yùn)維管理、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的監(jiān)控和使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的中間件。讀者根據(jù)本書(shū)中的實(shí)戰(zhàn)步驟進(jìn)行操作,可以在實(shí)際項(xiàng)目的生產(chǎn)環(huán)境中快速應(yīng)用并實(shí)施MySQL。本書(shū)基于MySQL8.0版本編寫(xiě),為讀者提供了完整的實(shí)例代碼(獲取方式見(jiàn)封底)。本書(shū)適合對(duì)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)感興趣的平臺(tái)架構(gòu)師、運(yùn)維管理人員和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)人員閱讀。讀者無(wú)論是否接觸過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù),只要具備基礎(chǔ)的Linux和SQL知識(shí),都能夠通過(guò)本書(shū)快速掌握MySQL并提升實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

趙渝強(qiáng)編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·6.7萬(wàn)字

深入淺出存儲(chǔ)引擎
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全書(shū)分為3篇:第1篇首先會(huì)詳細(xì)講解存儲(chǔ)引擎的全貌,讓讀者能對(duì)存儲(chǔ)引擎有一個(gè)整體的思維框架,介紹存儲(chǔ)引擎的兩大分支:基于b+樹(shù)的存儲(chǔ)引擎、基于lsm派系的存儲(chǔ)引擎,其次對(duì)存儲(chǔ)引擎部分涉及的一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、存儲(chǔ)介質(zhì)等概念做一個(gè)簡(jiǎn)要的介紹,為后面內(nèi)容的深入學(xué)習(xí)做鋪墊。第二篇主要介紹基于b+樹(shù)的存儲(chǔ)引擎,在理論部分重點(diǎn)回答為什么選擇b+樹(shù)做存儲(chǔ)引擎索引結(jié)構(gòu)、b+樹(shù)存儲(chǔ)引擎解決哪些問(wèn)題以及如何解決。在實(shí)踐部分選擇開(kāi)源社區(qū)中比較有名的boltdb存儲(chǔ)引擎項(xiàng)目來(lái)講解其內(nèi)部核心源碼的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。第三篇主要介紹基于lsm派系的存儲(chǔ)引擎,理論部分重點(diǎn)介紹lsmtree中各組件的功能及作用,并在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展介紹其他幾類(lèi)lsm派系存儲(chǔ)引擎的實(shí)現(xiàn)思路,幫助讀者開(kāi)闊視野,實(shí)踐部分分別以bitcask、moss、leveldb等開(kāi)源項(xiàng)目的核心源碼來(lái)展開(kāi),介紹其內(nèi)部實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。通過(guò)閱讀本書(shū),讀者不僅能對(duì)存儲(chǔ)引擎,尤其是單機(jī)的存儲(chǔ)引擎有一個(gè)整體的框架,而且能對(duì)兩類(lèi)存儲(chǔ)引擎的實(shí)現(xiàn)思路及背后原理有個(gè)深刻的掌握,只有深刻理解了存儲(chǔ)引擎的背后實(shí)現(xiàn)原理,讀者不僅可以自己動(dòng)手開(kāi)發(fā)自己的存儲(chǔ)引擎,更可以很快掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或者NoSql這類(lèi)組件的核心原理,對(duì)未來(lái)實(shí)際應(yīng)用與開(kāi)發(fā)提供參考。

文小飛 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·18.3萬(wàn)字

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