大数据处理与存储技术

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。

第一篇 数据库软件篇 第1章 Oracle数据库应用 1.1 Oracle简介 1.1.1 产品历史 1.1.2 支撑的平台 1.1.3 数据库特点 1.2 安装配置 l.2.1 安装环境 1.2.2 系统配置 1.2.3 0racle安装 1.3 数据库函数 1.3.1 常用函数 1.3.2 数字函数 1.3.3 预定义函数 1.3.4 字符函数 1.3.5 日期函数 1.4 常用查询命令 1.5 常见问题参考 1.5.1 事务处理 1.5.2 索引 1.5.3 触发器 1.5.4 存储过程 1.5.5 参数设置 1.5.6 消息号 1.5.7 表级操作 1.5.8 锁操作 1.5.9 归档的开启与关闭 1.5.10 数据的导入与导出 1.5.11 其他 第2章 MySQL数据库应用 2.1 MySQL简介 2.1.1 产品历史 2.1.2 应用环境 2.1.3 数据库特点 2.2 安装配置 2.3 数据库函数 2.3.1 数学函数 2.3.2 字符串函数 2.3.3 日期函数 2.3.4 条件判断函数 2.3.5 系统信息函数 2.3.6 加密函数 2.3.7 其他函数 2.4 常见问题参考 2.4.1 数据库创建 2.4.2 数据库删除 2.4.3 数据库连接 2.4.4 数据表操作 2.4.5 索引操作 2.4.6 其他