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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
大数据时代不可能匿名
大数据近几年一直很火，不过隐私也成了关注点。大数据会收集人们高度隐私的数据，比如医疗记录或购物记录，再通过“分离识别”程序来匿名。如此一来，人们就不用担心个人隐私泄露了。不过事情真那么简单吗？

2014-07-17 10:38:30

大数据
下一波技术革命欢迎你：流体计算 译文
iOS 8与OS X Yosemite带来的一系列Handoff新特性还仅仅是语境运算的初次尝试。

2014-07-17 09:05:29

流体计算
梁堰波：数据挖掘与机器学习算法 原创
本届WOT软件技术峰会特邀小象科技作为大会特邀合作伙伴，汇集大数据社区技术精英，于7月27日举办大数据专场培训。本次培训主要讨论如何建立用户标签系统和如何使用这些标签系统实现商业价值。

2014-07-16 16:54:38

WOT全球软件技术峰会
董西成：数据基础设施、数据收集、存储与计算系统 原创
本届WOT软件技术峰会特邀小象科技作为大会特邀合作伙伴，汇集大数据社区技术精英，于7月27日举办大数据专场培训。本次培训主要讨论如何建立用户标签系统和如何使用这些标签系统实现商业价值。

2014-07-16 16:36:42

WOT峰会
IT项目经理沙龙：论道敏捷 原创
敏捷开发对于大家并不陌生，但IT项目经理们对于敏捷开发依旧存在自己的想法。2014年7月12日，IT项目经理沙龙就如何让敏捷开发思想深入人心展开了专题讨论。

2014-07-16 14:21:35

IT项目经理沙龙
美国如何利用大数据做维稳工作?
大数据是新信息技术的一个亮点，大数据的应用和发展可以帮助公共服务更好的优化模式、提升社会安全保障能力和面对突发情况的应急能力。作为大数据方面的开拓者美国，在应用大数据来治理社会水平和稳定社会这方面的成绩显著。应该以此为标杆，帮助分析有助于我国做好维稳工作学习和借鉴。

2014-07-16 09:46:56

大数据
Pinterest采用Redshift实现强大的交互式数据分析
Pinterest是一家数据驱动的公司，我们持续的使用数据来做发布决策，所以开发有效的系统来快速的分析信息相当的重要。

2014-07-16 09:32:34

Pinterest
理性选择数据库 让技术来说话
如今的企业面临着多样的数据类型和海量的数据查询与处理需求，随着CIO们对数据库平台选择的思考日益深入，业界对于数据库的现状与发展趋势的探讨也很热烈：关系型数据库能否被取代？采用Hadoop + NoSQL是提升查询和检索能力的最佳选择吗？采用开源的关系型数据库诸如MySQL是否更节省成本？在云计算和大数据炙手可热的互联网时代，企业恰恰需要对技术和自身业务进行“冷思考”。

2014-07-15 14:39:13

甲骨文
机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解及其应用
本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。

2014-07-15 09:36:55

机器学习
MongoDB迎来原生数据分析功能_IT技术周刊第372期

2014-07-14 13:54:57

IT技术周刊
HBase实战(1)：数据导入方式
作为Hadoop生态系统中重要的一员, HBase作为分布式列式存储, 在线实时处理的特性, 备受瞩目, 将来能在很多应用场景, 取代传统关系型数据库的江湖地位. 本篇博文重点讲解HBase的数据导入, 描述三种方式, Client API, Bulkload, 以及Hive Over HBase。

2014-07-14 13:36:23

HBase实战
如何落地才是硬道理 大数据行业里的两大误区
大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，言必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界已经成了某果一样的“街机”或者叫“街词”，不跟风说两句“大数据长，大数据短”都不好意思跟人说自己是搞IT的。从某种程度来讲，大数据这个“圈”太乱了，一点不比“贵圈”好。

2014-07-14 13:30:04

大数据
机器学习中的数学(4)-线性判别分析和主成分分析
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。除此之外的其他公式、我都尽量讲得更简单清楚。

2014-07-14 09:41:04

机器学习
CoolHash数据库引擎压测对比报告
Coolhash当前性能指标：读写吞吐量超过百万，千万级别查询1秒完成，连续48小时打满CPU强压力运行稳定。redis官方公布读写性能在10万tps，leveldb官方公布写性能在40万tps，读在6万tps，redis和leveldb都是倾向k/v高速读写，但不具备高效检索功能，没有join关联设计。coolhash可以拿去pk世界上任何的数据库引擎产品。

2014-07-10 10:33:47

CoolHash引擎压测
HamptonCreek欲用大数据改善美国人早餐
HamptonCreek是一家专门生产植物鸡蛋食品的创业公司，它最有名的产品是“Just Mayo”，这家公司在本周刚刚进驻Dollar Tree开设专卖店，在接下来的几个月中，它还会将公司位于旧金山市中心的总部扩建成占地9万平方英尺的办公场所。不过它最大的动作还是挖走了Google的高级数据分析师丹·西格蒙德（Dan Zigmond）。HamptonCreek这样做得原因是什么呢？是要颠覆整个食品制造业。

2014-07-10 09:05:50

HamptonCree
Python运维项目中用到的redis经验及数据类型
先感叹下，学东西一定要活学活用！ 我用redis也有几年的历史了，今个才想到把集合可以当python list用。 最近做了几个项目都掺杂了redis， 遇到了一些个问题和开发中提高性能的方法，这都分享出来，共同学习。

2014-07-09 14:33:12

PythonPython运维
如何修复崩溃的WordPress数据库表？ 译文
崩溃的原因可能不一样，但通常当mysqld或mysqld运行在其中的主机在数据库更新过程中被强行关闭时，就会引发数据库崩溃。在教程的其余部分，我将介绍如何修复崩溃的WordPress MySQL数据库表。

2014-07-09 14:23:20

WordPress数据库表
机器学习中的数学(3):模型组合之Boosting
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。

2014-07-09 09:29:34

机器学习
隐私保护与数据分享：矛盾的应用CitizenMe
随着我们越来越频繁地使用网络服务，注册各种账号，已经很难知道到底给各种网络应用授予了哪些权利？网络上的个人隐私似乎随时都有可能被泄露。 CitizenMe 似乎能解决这个问题，而且它还想成为一个“个人身份市场”。

2014-07-09 09:17:39

CitizenMe
机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础
SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。

2014-07-08 10:31:08

机器学习
分享一个SQLSERVER脚本
在这里就给大家一个例子了，在工作中，程序员是不会关心他要查询的数据的大小的，他不管三七二十一只要把数据select出来就行了，然后收工。

2014-07-08 09:27:24

SQLSERVER脚本
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
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