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| 編輯推薦： |
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《大数据处理与存储技术》归纳和总结了主流数据库软件和常用数据处理工具的常见问题与应用技巧，为大数据技术与传统数据存储和转换技术相结合提供了技术参考，为促进大数据技术的发展，为数据库和ETL开发人员、运维人员提供了技术支撑。
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| 內容簡介： |
本书归纳和总结了主流数据库软件和常用数据处理工具的常见问题与应用技巧，为大数据技术与传
统数据存储和转换技术相结合提供了技术参考，为促进大数据技术的发展，为数据库和ETL开发人员、
运维人员提供了技术支撑。
本书分为3篇，共5章，主要内容包括Oracle数据库应用、MySQL数据库应用、Informatica PowerCenter
工具应用、Kettle工具应用、数据库调优与ETL工具应用技巧。本书分别从数据存储软件、数据抽取与
清洗软件等方面，向读者展示了Oracle、MySQL、Informatica和Kettle的常见问题、优化与提升的技巧。
本书所涉及的内容均为生产实践中必要的过程和阶段，讲解由浅入深、通俗易懂，适合从事数据库
开发、维护、管理、优化任务和高可用设计的工程技术人员及从事ETL开发、优化的工程技术人员使用
或参考。
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| 目錄：
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第一篇 数据库软件篇
第1章 Oracle数据库应用 2
1.1 Oracle简介 3
1.1.1 产品历史 3
1.1.2 支撑的平台 4
1.1.3 数据库特点 4
1.2 安装配置 5
1.2.1 安装环境 5
1.2.2 系统配置 5
1.2.3 Oracle安装 8
1.3 数据库函数 20
1.3.1 常用函数 20
1.3.2 数字函数 21
1.3.3 预定义函数 22
1.3.4 字符函数 23
1.3.5 日期函数 26
1.4 常用查询命令 29
1.5 常见问题参考 47
1.5.1 事务处理 47
1.5.2 索引 49
1.5.3 触发器 53
大数据处理与存储技术
1.5.4 存储过程 53
1.5.5 参数设置 55
1.5.6 消息号 82
1.5.7 表级操作 86
1.5.8 锁操作 92
1.5.9 归档的开启与关闭 93
1.5.10 数据的导入与导出 94
1.5.11 其他 94
第2章 MySQL数据库应用102
2.1 MySQL简介 103
2.1.1 产品历史 103
2.1.2 应用环境 104
2.1.3 数据库特点 105
2.2 安装配置 106
2.3 数据库函数 107
2.3.1 数学函数 107
2.3.2 字符串函数 110
2.3.3 日期函数 114
2.3.4 条件判断函数 118
2.3.5 系统信息函数 119
2.3.6 加密函数 120
2.3.7 其他函数 121
2.4 常见问题参考 122
2.4.1 数据库创建 122
2.4.2 数据库删除 123
2.4.3 数据库连接 123
2.4.4 数据表操作 125
2.4.5 索引操作 127
2.4.6 其他 127
目 录
VII
第二篇 ETL工具篇
第3章 Informatica PowerCenter工具应用 132
3.1 Informatica简介 133
3.2 安装配置 133
3.2.1 准备安装环境 133
3.2.2 Informatica软件安装 137
3.3 常见问题参考 144
3.3.1 软件安装 144
3.3.2 软件启动 144
3.3.3 目标库表 145
3.3.4 数据库连接 147
3.3.5 组件应用 148
3.3.6 其他 149
第4章 Kettle工具应用 150
4.1 Kettle简介 151
4.2 安装配置 151
4.3 常见问题 152
4.3.1 连接资源库报错 152
4.3.2 日志级别设置 153
4.3.3 时间格式问题 153
4.3.4 打开资源库后页面空白 153
4.3.5 Kettle连接Oracle报错 153
第三篇 高级调优篇
第5章 数据库调优与ETL工具应用技巧 156
5.1 Oracle调优 157
5.1.1 最大限度使用索引 157
大数据处理与存储技术
5.1.2 SQL优化 162
5.1.3 hint用法 170
5.2 MySQL调优 175
5.2.1 最大限度使用索引 175
5.2.2 优化提升 179
5.3 Informatica应用技巧 194
5.3.1 元数据解析 194
5.3.2 资料库操作 209
附录A Oracle错误信息表 213
附录B MySQL错误信息表 287
附录C PowerCenter错误信息表 310
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| 內容試閱：
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关于本书
大数据是当前最热门的话题之一，虽然其实现技术多种多样，但是其应用和实
践依然是基于大量实际业务数据的。本书从数据存储和数据清洗与转换的角度出发，针
对当前主流数据库软件（Oracle、MySQL）和主流ETL工具（Informatica PowerCenter、
Kettle）的常见问题、应用技巧进行归纳和总结，为大数据技术与传统数据存储技术和数
据转换技术相结合提供技术参考，促进大数据技术的发展，为数据库和ETL开发人员、运
维人员提供技术支撑。
本书内容主要来源于项目实践，如有不当之处，恳请读者批评指正，部分支撑材料来
源于网络，如涉及版权问题请相关作者及时联系沟通，联系方式：838743142@qq.com。
本书的读者群体
本书的目标读者是从事数据库开发、维护、管理、优化任务和高可用设计的工程技术
人员和从事ETL开发、优化的工程技术人员。
从技术角度看，本书涉及的内容均为生产实践中必要的过程和阶段，因此本书的内容
精炼、通俗易懂，尤其适合作为开发人员的基础工具书。本书读者无须拥有非常深厚的专
业技术基础。
本书内容安排
本书共5章，分为数据库软件篇、ETL工具篇及高级调优篇，各章的内容分述如下。
数据库软件篇
第1章：Oracle数据库应用
该章从Oracle简介、安装配置、数据库函数、常用查询命令、常见问题参考
等方面，介绍了Oracle的产品特点、常见问题及解决技巧
第2章：MySQL数据库应用
该章从MySQL简介、安装配置、数据库函数、常见问题参考等方面，介绍了
MySQL的产品特点、常见问题及解决技巧
大数据处理与存储技术
IV
ETL工具篇
第3章：Informatica PowerCenter工具应用
该章从Informatica简介、安装配置及常见问题参考，介绍了Informatica的产品
特点、常见问题及解决办法
第4章：Kettle工具应用
该章从Kettle简介、安装配置及常见问题，介绍了Kettle的产品特点、常见问
题及解决办法
高级调优篇
第5章：数据库调优与ETL工具应用技巧
该章对Oracle和MySQL数据库的性能调优和Informatica PowerCenter工具的应
用技巧进行介绍
致谢
首先感谢国网辽宁省电力有限公司全业务统一数据中心分析域项目组全体技术人员对
本书的技术支撑，他们从项目实践的角度为本书提供数据库和ETL技术的实践支撑，他们
在工作和技术领域中的不断探索促进了本书内容的不断完善。
还要特别感谢本书的编辑，感谢他们审查书稿，并提出他们的观点和建议，他们的宝
贵意见为本书的成功出版提供了方向指引。
编 者
（续表）
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