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| 編輯推薦： |
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本书内容在保证深度的基础上兼顾了技术的广度，并结合了大量实战性操作和案例，使读者可以在较短的时间内全面了解敏捷数据分析的相关知识。希望本书可以抛砖引玉，让更多的人关注ADW和增强分析技术。
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| 內容簡介： |
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本书从数据仓库的方法论入手，为读者系统而又全面地介绍敏捷数据分析的相关工具：ADW、OAC，内容涵盖Oracle ADW的技术特征、数据加载及应用开发等部分；在OAC方面，深入地介绍了OAC的技术与强大的功能，同时也加入了诸多的高级主题。另外，本书的第4部分介绍了其他相关知识。本书内容在保证深度的基础上兼顾了技术的广度，并结合了大量实战性操作和案例，使读者可以在较短的时间内全面了解敏捷数据分析的相关知识。希望本书可以抛砖引玉，让更多的人关注ADW和增强分析技术。
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| 關於作者： |
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2006年毕业于吉林大学计算机学院；2006-2013年，先后为天津电力、联想北京研发中心、建行北京数据中心等多家单位提供技术支持服务；2013-2018年，先后考取PMP，以及Oracle 10g/11g OCM认证，与多家培训机构合作，讲授数据库、大数据，以及云计算方向的课程。2017-2018年，成为华为大数据和阿里云大数据官方认证讲师；2018年底至今，就职于甲骨文（中国），任职高级售前技术顾问。自2016年开始，先后出版、翻译多本著作。
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| 目錄：
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第1部分 数据仓库管理篇
第1章 数据仓库的概念、兴起及其构建方法论 2
1.1 数据仓库的概念与发展历程简述 2
1.2 云计算与大数据背景下的数据仓库技术 4
1.3 数据仓库构建方法论 4
1.3.1 传统的数据仓库构建方法 5
1.3.2 敏捷数据集市构建方法 6
1.3.3 Oracle推荐的数据仓库构建方法 8
1.4 本章小结 10
第2章 自治数据库（ADW）技术特征 11
2.1 ADW简介 11
2.2 ADW实例的创建与连接 15
2.2.1 ADW实例的申请 15
2.2.2 使用SQL Developer连接到ADW实例 18
2.3 ADW实例的管理与监控 21
2.3.1 一般信息、标记与度量 21
2.3.2 性能中心 24
2.3.3 服务控制台 25
2.3.4 纵向扩展/收缩 30
2.3.5 停止 31
2.3.6 操作 31
2.4 ADW的技术特征 32
2.4.1 ADW的部分技术指标 32
2.4.2 初始化参数设置 33
2.4.3 内存分配 35
2.4.4 并行处理 36
2.4.5 RESULT CACHE 38
2.4.6 资源管理与并发管理 39
2.4.7 表空间与存储限制 41
2.4.8 手动备份 43
2.4.9 自动缩放 49
2.4.10 对机器学习算法的支持 49
2.4.11 数据库特性方面的一些限制 51
2.4.12 SQL语句方面的一些限制 51
2.4.13 数据类型方面的一些限制 52
2.5 本章小结 53
第3章 数据加载 54
3.1 加载文本 54
3.2 使用Oracle对象存储将数据加载到ADW中 59
3.3 dump文件加载 65
3.4 使用Kettle进行数据加载 66
3.4.1 相关软件的下载与安装 66
3.4.2 将数据加载到ADW中 70
3.5 本章小结 75
第2部分 数据仓库开发篇
第4章 Oracle APEX开发 77
4.1 Oracle APEX简介 77
4.1.1 Oracle APEX的特点 78
4.1.2 Oracle APEX适用场景 79
4.1.3 Oracle APEX架构 79
4.1.4 Oracle APEX组件 81
4.2 数据加载 87
4.3 创建数据库应用 95
4.4 在页设计器中管理页面 103
4.5 为APEX应用增加安全性 110
4.6 用户权限管理 115
4.7 APEX应用开发的环境迁移 118
4.8 APEX相关资源 121
4.9 本章小结 121
第5章 Oracle ML SQL Notebook 122
5.1 Oracle ML SQL Notebook简介 122
5.1.1 创建Oracle ML SQL Notebook开发用户 123
5.1.2 Oracle ML功能介绍 125
5.2 Oracle ML设置 126
5.2.1 创建记事本 126
5.2.2 记事本全局设置 127
5.2.3 SQL语句型段落设置 129
5.3 分类模型 131
5.3.1 分类算法概述 132
5.3.2 构建分类模型 133
5.4 关联规则 146
5.4.1 关联规则概述 146
5.4.2 构建关联规则模型 146
5.5 本章小结 155
第3部分 增强分析技术与应用篇
第6章 OAC技术与功能 157
6.1 增强分析 157
6.2 OAC简介 158
6.3 OAC实例的创建与登录 160
6.4 OAC功能概述 162
6.5 连接到数据源 167
6.6 数据准备与处理 173
6.7 数据分析画布与叙述 179
6.8 共享与协作 185
6.9 地图与插件管理 187
6.10 企业级分析功能概述 190
6.11 快照与迁移 197
6.12 移动端工具 198
6.13 OAD 200
6.14 本章小结 200
第7章 使用OAC进行数据分析 201
7.1 一键解释 201
7.2 英文、中文分词处理 202
7.2.1 英文分词处理 203
7.2.2 中文分词处理 207
7.3 在OAD中使用jieba包进行中文分词 210
7.4 数据流的机器学习 219
7.5 面向餐饮行业的数据分析样例 228
7.6 本章小结 246
第4部分 其他相关知识篇
第8章 Oracle公有云架构 248
8.1 Oracle公有云服务分类 248
8.2 Oracle公有云重点服务介绍 253
8.2.1 Oracle管理云服务 253
8.2.2 Oracle区块链平台服务（OBP） 254
8.2.3 Oracle数据科学云服务 258
8.3 本章小结 260
第9章 Oracle 19c关键特性 261
9.1 实时统计信息收集 261
9.2 hint使用情况报告 266
9.2.1 Oracle 19c中引入hint使用情况报告的目的 266
9.2.2 hint使用情况报告的用户接口 267
9.2.3 相关材料 269
9.2.4 hint使用情况报告样例 270
9.3 自动索引 272
9.3.1 自动索引简介 273
9.3.2 自动索引是如何工作的 273
9.3.3 如何配置自动索引 274
9.3.4 生成自动索引使用情况报告 277
9.3.5 与自动索引相关的视图 279
9.3.6 自动索引示例 280
9.4 SQL语句隔离（SQL Quarantine） 284
9.4.1 SQL执行计划隔离简介 285
9.4.2 为SQL语句的执行计划创建隔离配置 287
9.4.3 在隔离配置中设置隔离阈值 288
9.4.4 隔离配置的启用/禁用 290
9.4.5 查看隔离配置的详细信息 291
9.4.6 删除隔离配置 292
9.4.7 查看某SQL语句被隔离的执行计划的详细信息 292
9.4.8 在数据库之间转移隔离配置 293
9.4.9 对消耗过多系统资源的SQL语句的执行计划进行隔离 294
9.5 混合分区表（Hybrid Partitioned Tables） 299
9.5.1 混合分区表简介 299
9.5.2 混合分区表支持的操作 301
9.5.3 混合分区表的限制 302
9.5.4 创建混合分区表 303
9.6 其他新特性 305
9.7 本章小结 306
参考文献 307
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| 內容試閱：
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自笔者成为Oracle中国的售前技术顾问以来，公司成立ADW Expert团队，负责敏捷数据仓库解决方案，以及Oracle业务数据平台在中国的推广及应用。笔者有幸能够参与其中，并和销售及其他团队的同事一道，拜访客户、了解需求、做数据分析样例。忙了一段时间，沉下心来细想，就觉得ADW和OAC这两个产品虽然都是好东西，但是与Oracle数据库相比，在国内的知名度和应用情况还是差了不少，于是就萌生了写点东西的想法，愿以自己的绵薄之力，为ADW OAC在国内的推广及应用，做一点事情。
和笔者之前出版的几本书不同，这是一本既讲技术又涉及业务的书。因为在Oracle自治技术与机器学习的加持下，对于ADW OAC这样的数据平台，其重点已经转向如何进行数据分析与洞察，而不是传统的纯粹关注技术了。而这一点，无论对于传统的DBA和IT运维人员，还是面向前端的业务人员，都将是新的挑战和机遇。
于是本书的写作目的是：全面而又系统地介绍ADW OAC的整体数据分析解决方案，让读者对自治数据库技术和增强分析技术均有所了解，并能够尝试自己动手进行数据分析工作。简而言之，无论是具有IT背景的技术人员，还是没有IT背景的业务人员，均可以在这本书中找到感兴趣的东西。
然而写书终究是一件知易行难的事情，把本书内容的大致框架定下来之后，动起笔来也依然有不小的难度。笔者在写作的过程中，始终都在斟酌应该把哪些内容写进来，把哪些内容剔除。尤其是在写前几章时，计划中的章节内容一直在不断调整。笔者是技术出身，因此涉及技术的部分很容易就会扩展开来。但是对于本书，笔者却不得不收住自己的笔与心神，只是围绕本书的主旨渐渐扩展。从ADW到OAC，再到相关知识，务求把整个解决方案的框架说明白，并有重点地进行延伸。
鉴于代码的大小写对程序执行结果不会有影响，本书中的截图均为原图，未进行大小写统一处理。
历经数月，本书终于完成。其间的纠结与琢磨自然不少，然而当全书完成时，除有如释重负之感外，点点的欣慰也是有的。希望本书能够给关注自治数据库技术和增强分析的读者带来些许价值，也就不枉费笔者的付出了。
史跃东
2021年3月于北京
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