《SQL即查即用》从实用角度出发,由浅入深地讲解了SQL的基本概念、常用语法和操作技术。全书共24章,包括数据的简单查询、条件查询、模糊查询、过滤数据以及数据排序、分组、统计等内容,还包括子查询、多表连接、数据的增删改查、视图、存储过程、游标、事务处理以及数据库和数据表的管理等高级技术。包括200多个SQL语法,200多个应用示例。有很强的实用性和可操作性,既适合作为SQL初学者的学习用书,又适合作为程序开发人员和数据库管理人员随时查阅的参考工具书。为便于读者对SQL语法的理解,书中所有知识点和语法都结合具体示例进行讲解,并以对比图方式鲜明直观地展示数据变化,帮助读者快速掌握实际操作技巧,学以致用。书中还设置了注意、说明、常见错误、多学两招等贴心栏目,及时指出注意事项并给出相应的解决方案,帮助读者避开学
互联网公司里面几乎很少有公司不用MySQL,国内互联网巨头都在大规模使用MySQL。如果把MySQL比喻成数据库界的一条巨龙,则性能优化和高可用架构设计实践就是点睛之笔。本书将详细讲解 MySQL 5.7高可用和性能优化技术,细致梳理思路,并与真实生产案例相结合,通过原理阐述到实战部署,帮助读者将所学知识点运用到实际工作中。 本书分为13章,详解MySQL 5.7数据库体系结构,InnoDB存储引擎,MySQL事务和锁,性能优化,服务器全面优化、性能监控,以及MySQL主从复制、PXC、MHA、MGR、Keepalived 双主复制等高可用集群架构的设计与实践过程,并介绍海量数据分库分表和Mycat中间件的实战操作。 本书既适合有一定基础的 MySQL数据库学习者、MySQL数据库开发人员和 MySQL数据库管理人员阅读,同时也能作为高等院校和培训学校相关专业师生的参考用书。
在新媒体时代,如果对新闻报道、网上搜索的结果或者所谓的 专家告知 不加思考地完全相信,那你就等着上当受骗吧! 本书围绕当今*受瞩目的大数据科学理论,通过日本政府公布的公开数据,集中针对访日游客的增加、舆论调查的可靠性、 安倍经济学 的成果、东日本大地震后的状况、相对贫困、失业率的下降、年轻人远离ХХ、全球变暖问题、减肥、恩格尔系数的上升等10个主题进行数据解读,帮助读者模拟体验数据读取方法,提高理解和分析数据的能力,挖掘出数据背后隐藏的真相。 作为 大数据分析 的超级入门书,即使不擅长数学、不了解统计学的人,读完本书也可以彻底掌握数据解读方法!
SQL是使用最广泛的数据库语言,绝大多数重要的DBMS支持SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法,涉及数据的排序、过滤和分组,以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容,实例丰富,便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新,并增加了章后挑战题,便于读者巩固所学知识。
本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。
本书是中山大学重点学科建设成果,获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐,是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书是中山大学研究生试用研究型教材,对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材,也可供科研人员研究时参考。它系统地介绍了地球科学大数据挖掘与机器学习的基本框架与原理,重点分析高维数据的降维、分类与预测、大图形社区结构识别、无限流数据处理、机器学习及人工智能地质学的建模过程,对必要的应用场景,使用Python语言给出案例。
MySQL是世界上受欢迎的数据库管理系统之一。书中从介绍简单的数据检索开始,逐步深入一些复杂的内容,包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束,等等。通过重点突出的章节,条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识,使他们不经意间立刻功力大增。 《MySQL必知必会》注重实用性,操作性很强,适用于广大软件开发和数据库管理人员学习参考。
《数据库技术与应用实践教程(普通高等教育十二五规划教材)》的主要内容分为实验指导篇和课程设计案例篇。通过实验和课程设计,全面练习编写关系数据库SQL语句、练习使用SQLServer2008数据库、练习使用数据库的各种连接技术、用VisualBasic和Delphi进行数据库编程等。 全书重点与实效并重,既有相对基本的编程内容,又有一些较为高级的应用实例。每个实验包括实验目的、实验准备、实验内容及步骤、实验思考。每个案例基本上都包括系统说明、系统需求分析、系统设计、系统实现等环节,适合不同层次的读者学习和使用。 特别是课程设计案例篇的5个案例,分别从文学、法学、医学和工学的角度考虑,并结合专业而开发的相关信息管理系统,对数据库管理系统的开发与应用能起到较好的启发和引导作用。 《数据库技术与应用实践教程(普通高等教
在软件设计和开发过程中,需求分析确定后,在开发软件前就需要先设计数据库,然后再编写代码。 韩立刚主编的这本《跟韩老师学SQL Server数据库设计与开发》讲解的内容是软件开发人员必须要掌握的技术,先讲解如何根据项目的需求按关系型数据库设计规范设计数据库中的表,然后使用自己设计的数据库来学习SQL语句。 本书完整地讲述了SQL语句中使用的变量、数据类型、注释行、运算符、常用函数,以及流程控制语句。从单表查询讲起,讲解使用WHERE筛选行将查询的结果分组、排序,然后讲解多表查询和数据汇总,讲解多表交叉联结、内联结、外联结、自联结,使用 UNION合并查询结果集,使用聚合函数汇总查询结果,接着讲解了子查询、开窗函数和行列转换技术,实现数据完整性,创建和使用索引优化性能,在数据库中创建和使用视图简化查询,使用存储过程
集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。本书围绕整个数据分析的常规流程:工具熟悉-获取数据-数据熟悉-数据处理-数据分析-分析结果进行Excel 和Python 对比实现,告诉你每一个过程中都会用到什么?过程与过程之间有什么联系。这样一本书既可以作为系统学习数据分析流程操作的说明书,也可以作为一本数据分析师案头推荐的实操工具书,随时备查。本书通过对比Excel 功能操作去学习Python 的实现代码,而不是直接上来就学习Python代码,大大降低了学习门槛,消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师,也适合对Excel 比较熟练的数据分析师,或从事其他岗位想提高工作效率的职场人。
加速数字化转型,已经成为新时期组织生存和发展的必然选择。针对组织推进数字化转型过程中普遍面临的战略不明确、路径不清晰、过程方法缺失、价值难获取等共性问题和挑战,本书系统提出了数字化转型的体系架构和方法
当今世界,科技进步日新月异,互联网、大数据、云计算等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式,深刻展示了世界发展的前景。大数据是工业社会的 自由 资源,谁掌握了数据,谁就掌握了主动权。本书通过介绍45家国际知名公司在利用大数据方面的成功经验,为企业、政府和其他单位利用大数据进行有效决策,推动技术革新和更有效谋划企业战略定位及发展提供非常有价值的参考,以大数据信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流融合发展。
本教材基于IBM SPSS19.0中文版进行编写,通过实验项目的形式介绍了相关统计方法原理、SPSS软件操作与应用。全书分10章约30个实验。每一章设计了实验目的、准备知识、实验内容、实验步骤、实验结果与分析、实验总结、练习与作业。本教材既可以作为高等院校学生学习SPSS软件的实验教材,也可以作为应用SPSS软件进行数据统计分析的一本参考手册,而且特别适用从事统计分析、社会学、市场分析、金融统计、经济统计分析的专业人员和管理人员。
本书不讲具体语法,只是以案例的形式介绍各种查询语句的用法。靠前~4章是基础部分,讲述了常用的各种基础语句,以及常见的错误和正确语句的写法,应熟练掌握这部分内容,因为在日常查询和优化改写中都要用到;第5~12章是提高部分,讲解了正则表达式、分析函数、树形查询及汇总函数的用法,这部分内容常用于一些复杂需求的实现及优化改写;很后两章介绍日常的优化改写案例,这部分内容是前面所学知识的扩展应用。如果您是开发人员,经常与Oracle打交道,那么本书可以帮助您处理复杂的需求,写出高性能的语句。如果您是运维人员,则本书可以帮助您更快地完成慢语句的改写优化。
《数据库性能管理与调优》重点介绍数据库性能管理与调试的理论及应用。首先强调任何系统的分析、设计、开发、测试、操作阶段都需要进行性能管理。并系统分析了各个阶段的性能管理应该关注的不同对象及目标。在以Oracle数据库为基础构建的系统中,将性能调试分为操作系统级调试和DBMS级调试分别进行详细介绍。在DBMS级调试阶段,为了在短时间内以低成本得到数据库性能提升效果,好的方式是进行SQL调试,索引和连接就是SQL调试中必不可少的重要存在,是快速提取表中的数据的手段,但是使用不当很容易适得其反,所以书中结合具体例子介绍索引和连接的使用方法和注意事项。
本书以大数据为研究背景,系统分析了传统数据技术当前存在的问题以及面临的挑战,并对比了当前主流的面向大数据的数据库解决方案,在此基础上阐述了笔者的研究工作:基于MapReduce平台高处处理大数据的OLAP研究。书中反应了当前大规模数据仓库研究的热点和成果,值得大数据研究的人员参考和应用。
《Oracle 查询优化改写技巧与案例》不讲具体语法,只是以案例的形式介绍各种查询语句的用法。~4 章是基础部分,讲述了常用的各种基础语句,以及常见的错误和正确语句的写法。这部分的内容应熟练掌握,因为日常查询和优化改写都要用到。第5~12 章是提高部分,讲解了正则表达式、分析函数、树形查询及汇总函数的用法。这部分知识常用于对一些复杂需求的实现及优化改写。最后两章介绍日常的优化改写案例。这部分是前面所学知识的扩展应用。 如果您是开发人员,经常与Oracle 打交道,那么《Oracle 查询优化改写技巧与案例》可以帮助您处理复杂的需求,写出高性能的语句。如果您是运维人员,则《Oracle 查询优化改写技巧与案例》可以帮助您更快地完成慢语句的改写优化。
本书由斯坦福大学知名计算机科学家Jeffrey Ullman和JenniferWidom合作编写。本书首先介绍流行的关系数据库和对象关系数据库内容,涉及关系数据模型、E/R模型、UML模型以及对象模型等高级数据模型。然后介绍了有关半结构化数据组织管理中比较流行的XML等内容,既包括了数据组织模型的内容,也给出了相关编程语言,如XPath、XQuery、XSLT等。 本书举例丰富翔实,既可用作大学本科、研究生计算机及相关专业数据库课程的教科书,也可用作数据库领域技术人员的参考书。