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深入淺出存儲引擎
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全書分為3篇:第1篇首先會詳細講解存儲引擎的全貌,讓讀者能對存儲引擎有一個整體的思維框架,介紹存儲引擎的兩大分支:基于b+樹的存儲引擎、基于lsm派系的存儲引擎,其次對存儲引擎部分涉及的一些數據結構、存儲介質等概念做一個簡要的介紹,為后面內容的深入學習做鋪墊。第二篇主要介紹基于b+樹的存儲引擎,在理論部分重點回答為什么選擇b+樹做存儲引擎索引結構、b+樹存儲引擎解決哪些問題以及如何解決。在實踐部分選擇開源社區(qū)中比較有名的boltdb存儲引擎項目來講解其內部核心源碼的實現細節(jié)。第三篇主要介紹基于lsm派系的存儲引擎,理論部分重點介紹lsmtree中各組件的功能及作用,并在此基礎上擴展介紹其他幾類lsm派系存儲引擎的實現思路,幫助讀者開闊視野,實踐部分分別以bitcask、moss、leveldb等開源項目的核心源碼來展開,介紹其內部實現細節(jié)。通過閱讀本書,讀者不僅能對存儲引擎,尤其是單機的存儲引擎有一個整體的框架,而且能對兩類存儲引擎的實現思路及背后原理有個深刻的掌握,只有深刻理解了存儲引擎的背后實現原理,讀者不僅可以自己動手開發(fā)自己的存儲引擎,更可以很快掌握關系型數據庫或者NoSql這類組件的核心原理,對未來實際應用與開發(fā)提供參考。

文小飛 ·數據庫 ·18.3萬字

Python金融數據挖掘與分析實戰(zhàn)
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這是一本金融數據挖掘與分析領域的實戰(zhàn)性著作,它能指導零Python編程基礎和零數據挖掘與分析基礎的讀者快速掌握金融數據挖掘與分析的工具、技術和方法。讀完本書,你將會有如下3個方面的收獲。(1)Python編程基礎和數據預處理:首先詳細講解了Python的核心語法,以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python數據處理工具的使用;然后詳細介紹了數據預處理的流程和技巧。通過深入淺出的語言和豐富的樣例展示,幫助初學者快速上手Python,為之后的數據分析實戰(zhàn)夯實基礎。(2)數據挖掘與分析的經典方法:詳細講解了經典的數據挖掘方法,包括聚類分析、回歸分析、分類分析、異常檢測、關聯分析、時間序列分析等。(3)主要金融應用場景的數據挖掘方法:針對網絡輿情的采集和熱點分析、輿情分析中的情感分析、股價趨勢預測、個人信用評分、企業(yè)信用評分、用戶畫像、目標客戶精準分析、銷售數據分析等金融行業(yè)的常見應用場景,給出了數據挖掘和分析的方法。本書注重實戰(zhàn),配有大量精心設計的案例,同時還有配套的講解視頻、代碼和數據資源,可操作性強。

劉鵬 高中強等 ·數據庫 ·18.3萬字

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