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数据库

1.6w内容  
数据库话题为数据库工程师和数据库管理人员提供数据库相关新闻资讯、前沿技术、管理和开发技巧、使用案例等内容，涉及SQL Server、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Redis、MongoDB等数据库。
文章 博文帖子课程
共 1.6w 条
Hadoop局限性与数据多样性令数据科学家抓狂 译文
一份面向数据科学家的调查报告发现，大部分相关从业人士认为随着需要处理的数据源各类与数量的快速增长、其工作的进展难度也在持续攀升。此外，接近四分之一的受访者表示Hadoop无法满足他们在分析执行能力方面的实际需求。

2014-07-08 09:14:54

Hadoop局限性
专题：漫谈机械学习算法

2014-07-07 15:43:55

机械学习
SQL Server中一个隐性的IO性能杀手
最近在一个客户那里注意到一个计数器很高（Forwarded Records/Sec），伴随着间歇性的磁盘等待队列的波动。本篇文章分享什么是forwarded record，并从原理上谈一谈为什么Forwarded record会造成额外的IO。

2014-07-07 10:58:22

SQL Server
机器学习的算法(1):决策树之随机森林
决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。

2014-07-07 10:05:57

机械学习
资费解读：虚拟运营商真的便宜么？
从4月份到现在，不少虚拟运营商陆续放号，各家资费方案也纷纷出炉。号称无套餐、不清零、可分享的虚拟运营商们，到底便宜吗？本文整理了目前已经公布的虚拟运营商资费，并与传统运营商进行了一系列的比较，供大家参考。由于各家计价方式五花八门，为了方便比较，我们将各家虚拟运营商分成了两类：有套餐的和完全自由组合的，其中有多个套餐选择的，仅选取其中一种套餐。若想查询详细资费，请参看各虚拟运营商官网。

2014-07-04 16:54:53

虚拟运营商
亿玛罗洪滨：大数据营销将改变互联网广告基因 原创
大数据早已存在，而且在很多行业中已经应用，而互联网将这个概念明确化，并得到广泛的推广。而互联网营销行业将是是大数据技术的最佳实践者。在中国国内，究竟大数据技术是如何作用于网络营销？带着这样的问题，51CTO记者与大数据营销平台服务商亿玛副总裁罗洪滨就数据挖掘、分析、应用和精准营销方面进行探讨。

2014-07-04 11:38:35

大数据营销
Apache Spark源码走读之2：Job的提交与运行
本文以wordCount为例，详细说明spark创建和运行job的过程，重点是在进程及线程的创建。

2014-07-04 10:58:47

Apache Spar
构建高性能数据库缓存之redis主从复制
主从复制，当用户往Master端写入数据时，通过Redis Sync机制将数据文件发送至Slave，Slave也会执行相同的操作确保数据一致；且实现Redis的主从复制非常简单。

2014-07-04 10:41:19

redis数据库缓存
机器学习中的数学(5):强大的矩阵奇异值分解及其应用
文主要关注奇异值的一些特性，另外还会稍稍提及奇异值的计算，不过本文不准备在如何计算奇异值上展开太多。另外，本文里面有部分不算太深的线性代数的知识，如果完全忘记了线性代数，看本文可能会有些困难。

2014-07-04 10:05:57

机器学习
巧用云平台简化Spark集群与大数据部署 译文
在本届Spark 2014峰会上，Databricks公司CEO Ion Stoica在主题演讲中公布了Databricks云——这是一套针对内存内集群计算的交钥匙平台，承诺以Hadoop MapReduce为基础给大数据处理任务带来显著性能提升。

2014-07-04 10:01:08

Spark集群
Apache Spark源码走读之1:论文阅读笔记
源码阅读是一件非常容易的事，也是一件非常难的事。容易的是代码就在那里，一打开就可以看到。难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计，设计之初要解决的主要问题是什么。在对Spark的源码进行具体的走读之前，如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识，阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择。在阅读该论文的基础之上，再结合Spark作者在2012 Developer Meetup上做的演讲Introduction to Spark Internals，那么对于Spark的内部实现会有一个比较大概的了解。 有了上述的两篇文章奠定基础之后，再来进行源码阅读，

2014-07-03 15:40:09

Apache Spar
解决mongoDB各种安全隐患问题
MongoDB安装时不添加任何参数,默认是没有权限验证的,登录的用户可以对数据库任意操作而且可以远程访问数据库，需以–auth参数启动。

2014-07-03 11:01:13

mongoDB安全隐患
机器学习中的数学(4)-线性判别和主成分分析
本次的内容主要是以推导数学公式为主，都是从算法的物理意义出发，然后一步一步最终推导到最终的式子，LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题，但是理解了如何推导，才能更深刻的理解其中的含义。本次内容要求读者有一些基本的线性代数基础，比如说特征值、特征向量的概念，空间投影，点乘等的一些基本知识等。

2014-07-03 10:05:15

机器学习
“数据科学家”将成无用之人？
在FS矿泉水公司工作的小左，某天看到公司招聘“数据科学家”的广告，受这一岗位名称和薪资的吸引，不禁萌发了要去进修一下数据分析方面的知识的冲动——以便自己速成为一个数据科学家。可是再仔细一看岗位要求，一共有七条。对照自己的现实条件，他不由得倒吸了口凉气。

2014-07-03 09:38:19

数据科学家
MongoDB迎来原生数据分析功能 译文
随着其业务分析及数据集成平台最新版本的发布，Pentaho公司宣称如今企业用户能够更轻松地将分析机制引入自己的大数据当中。

2014-07-02 09:45:10

MongoDB
大数据在体育直播中的挑战和创新
曾经有一篇叫做《体育解说员已死》的文章，主要的观点是说伴随“大数据”出现的一系列新产品、新技术，打破了体育解说员和观众之间的信息壁垒，此时如果解说员再没有自己独特的东西，那么“关了声音看比赛”的观众会越来越多，解说员们就面临下岗的局面。

2014-07-02 09:08:35

大数据
机器学习中的数学(3)-模型组合
本文要求读者学过基本的大学数学，另外对分类、回归等基本的机器学习概念了解。本文主要参考资料是prml与Gradient Boosting Machine。

2014-07-01 09:30:54

机器学习
大数据与生命科学
本文首先梳理了大数据所包含的三层含义，然后就这三层含义进行了分析和解读。基于基因组数据量越来越多的情况下，很多机构都意识到利用大数据的前景。

2014-07-01 09:20:56

大数据
试看大数据在航空业的广阔前景
美联航电子商务与经营副总裁斯科特•威尔森介绍说，按照公司过去采用的“收集与分析”数据法，美联航会把旅客选择这些服务的信息汇总到一起，来看“什么才是最成功的产品，然后据此进行营销。”

2014-07-01 09:17:34

大数据
自动分析工具：数据科学家职业的终结者？
数据科学家目前可谓是炙手可热的职业。 关于数据科学家的职业发展的讨论有很多。最近Louis Dorard在GigaOM上发表了一篇关于数据科学家职业发展的博文。观点是随着数据科学的发展， 目前数据科学家的许多工作将被自动化的工具取代。 而数据科学家这个职业也将不复存在。

2014-06-30 16:34:33

自动分析工具
NoSQL数据库的分布式模型
在一个服务器完全能够胜任工作时就没必要考虑分布式，这样部署简单，维护也方便很多。本文将介绍NoSQL数据库的分布式模型。

2014-06-30 14:20:05

NoSQL数据库
机器学习中的数学(2)-线性回归，偏差、方差权衡
今天的主题是线性回归，也会提一下偏差、方差的均衡这个主题。

2014-06-30 10:58:02

机器学习
数据可视化教程:如何用D3操纵数据
大数据时代，不仅需要兼顾海量数据的处理工作，更需要关注如何将数据与结果清晰有效的可视化出来。本文介绍利用当下最流行的数据可视化工具——D3，来操纵数据，让数据自行说话！

2014-06-30 09:24:48

数据可视化
从BAT看企业构建大数据体系的六层级
分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。

2014-06-27 10:27:59

大数据体系
大数据预测世界杯 八种方法谁靠谱
西班牙、英格兰害惨预测大师们，但为何总还是有人预测正确?

2014-06-27 10:24:46

大数据
众说纷纭 机器学习究竟是什么？ 译文
随着市场对机器学习所抱兴趣愈发深厚，这一概念的定义也得到了逐步扩展——其中包括从新数据中自动获取并发现知识与模式的技术手段。

2014-06-27 09:35:16

机器学习
数据分析要避免辛普森悖论
辛普森悖论是一种统计现象，实验群体由具有不同统计特性的子群体组成，观察到的现象是总体水平可能与单个子群体的水平不相关。换句话说，辛普森悖论是在一个数据集中的变量被分组之后，他们之间的相关性可能会发生改变。

2014-06-26 09:41:13

数据分析
大数据营销名词解释
很多时候听演讲，嘉宾都会用到一些大数据营销的缩写单词，比如RTB,DSP,SSP,Ad Exchange。今天就为您一一揭开这些名词的真实面目。

2014-06-25 09:22:47

大数据营销
如何识别虚假数据？
好的决策应该是“数据驱动”的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作，根据我的经验，我已经找到了一个试金石，能够判断一组业务数据是否值得在决策过程中引用。

2014-06-25 09:19:13

虚假数据
21世纪数据为王 商业银行应顺应大数据发展潮流
兴业银行日前发布公告称，已与百度时代网络技术有限公司签署战略合作协议，双方将在金融和互联网领域开展全面战略合作，业务合作范围包括但不限于互联网金融创新合作、大数据合作和产品营销合作等。

2014-06-24 16:36:30

大数据
Teradata携手MongoDB 整合JSON数据强力
全球数据分析平台、应用和服务供应商Teradata天睿公司宣布，携手MongoDB公司，通过创建基于JavaScript Object Notion（JSON）的高速双向连接器，整合双方系统。该连接器将帮助用户轻松整合数据以供分析，并通过策略智能优化运营。

2014-06-24 16:04:16

Teradata 大数据天睿
数据挖掘中易犯的10大错误
本文将为您介绍在数据挖掘过程中，由Elder博士总结的10大易犯的错误以及相应解决办法。

2014-06-23 09:41:28

数据挖掘
数据可视化：纽约地铁的数字地图
这款名为“地铁视野”的手机应用利用计算机视觉技术把一组组数据形象地展示出来，让你一手掌握纽约的交通、人口和街区等信息。

2014-06-20 15:00:57

数据可视化
如何使用大数据管理工具来满足用户期望？
随着移动化进程，社交网络以及云技术要求应用软件来处理越来越多的基于Web的大量信息，并且这些信息需要实时处理与访问。

2014-06-20 10:03:23

大数据管理工具
机器学习中的数学(1)-回归和梯度下降
这个系列主要想能够用数学去描述机器学习，想要学好机器学习，首先得去理解其中的数学意义，不一定要到能够轻松自如的推导中间的公式，不过至少得认识这些式子吧，不然看一些相关的论文可就看不懂了，这个系列主要将会着重于去机器学习的数学描述这个部分，将会覆盖但不一定局限于回归、聚类、分类等算法。

2014-06-19 14:14:35

机器学习
如何迅速成为一名数据分析师？
数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识(统计学、计量、时间序列、非参数等等)背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验的结果你能言说什么，不能言说什么。

2014-06-19 14:00:46

数据分析师
机器学习促进大数据分析走向繁荣 译文
各种不同类型的设备每天都有产生规模庞大的日志数据，而这已经成为一座蕴藏指导性分析结论的宝藏——惟一的问题是，只有机器学习技术才能开启它的沉重大门。

2014-06-19 13:29:29

机器学习大数据
想从事大数据工作，如何自学打基础
本文将介绍几本书籍，供各位想从事大数据、海量数据处理相关的工作的同学学习。

2014-06-19 09:43:23

大数据
CIO们如何在大数据时代中稳步前行?
到目前为止，我们还很难说清到底什么由“C什么O”来打理大数据方面的事务。对于CIO们而言，如果他们想要承担起这份职责，首先需要把注意力从技术转移到业务创新身上。

2014-06-18 10:01:19

CIO
深入理解Redis主键失效原理及实现机制
对于缓存失效，不同的缓存有不同的处理机制，可以说是大同中有小异，作者通过对Redis 文档与相关源码的仔细研读，为大家详细剖析了 Redis 的缓存过期/失效机制相关的技术原理与实现细节。

2014-06-17 10:27:39

Redis缓存
机器学习算法基础知识
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。通过浏览主要的算法来大致了解可以利用的方法是很有帮助的。

2014-06-17 09:55:24

机器学习
未来预测：Hadoop将无法独自处理大数据
大数据的世界正在稳步发展壮大。随着数据数量和种类的不断膨胀，读者都想知道接下来会发生什么。Sriram Mohan博士是罗斯豪曼理工学院计算机科学和软件工程的副教授。同时他还兼任着Avalon咨询公司大数据解决方案高级顾问一职。他融汇理论与实践于一身，他绝对是回答“2014年企业大数据发展趋势”的正确人选。下面是他的一些独到见解。

2014-06-17 09:44:30

Hadoop
各位球迷 大数据预测世界杯靠谱吗?
今年大数据取代了章鱼保罗，成为预测世界杯战局的热门手段。不过这种预测靠谱吗?大数据真的能预测世界杯?

2014-06-16 16:08:55

大数据
大数据商业的未来架构
在过去，线上(online)的商业和线下(offline)的商业就像是两条平行线，没有交汇点，现在正在交汇，这就是O2O(onlinetooffline，线上对线下)。于是，人们直觉地认为：O2O就是线下将线上作为销售前台。结论是对的，但又不仅如此。

2014-06-16 16:07:37

大数据商业
深入理解Redis主键失效原理及实现机制
最近本博主就对Redis中的主键失效机制产生了几个疑问，并根据这些疑问对其进行了仔细的探究，现总结所得如下，以飨各位看客。

2014-06-13 11:08:52

Redis主键失效
IT项目经理们的大数据梦 原创
2014年是大数据之年，我们欣喜的看到大数据在金融、气象、医疗等多个领域落地开花。IT技术人员，特别是IT项目经理们，已然憧憬起自己的大数据梦想。

2014-06-13 09:23:39

大数据
医疗数据革命其实是一场大数据挑战 译文
医疗数据从未面临过短缺状况，事实上其规模正在迅速扩张。不过从事这一领域的专家们认为，实现信息实用性、可读性并切实将其交付给有需要的医生及病人才是其中最大的挑战所在。从多个角度来看，改进医疗体系的挑战主要源自处理数据所需要的技术方案。

2014-06-12 09:20:31

大数据医疗
MariaDB10和MySQL5.6社区版压力测试
编者按：从smart818的观点来看，线程池对性能的影响确实是非常大的，甚至可以把mariadb看成是mysql的企业版。在下面高并发测试显示，MySQL5.6.19的性能减少了50%，整个测试也说明了，MariaDB10确实比MySQL5.6社区版强很多。

2014-06-12 09:02:10

MariaDB压力测试
Oracle Database In-Memory助力“实时型”企业
Oracle Database In-Memory进一步增强了Oracle数据库12c的威力，而且可以透明运行，使企业能够实时发现深度商业信息，提高交易性能。凭借Oracle Database In-Memory，用户可以即刻得到业务问题的答案，这在以前则需要数小时时间。此外，用户还能够为内部及外部人员提供更快、更好的体验。

2014-06-12 08:48:38

Oracle数据库
大数据治理美国 正面临不少新问题
本文以美国为背景，对有关开放政府数据与大数据的关键政策问题进行评论，然后为大数据和开放政府数据的实践提供建议，以推进数据驱动的创新。

2014-06-11 09:52:39

大数据
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