本书是一本指导DBA进行数据库开发和运维的实用手册，本书共9章，包括漫谈数据库、如何提升数据库性能、如何运维好数据库、如何进行数据库设计、如何做好数据库之间的数据同步、认识HTAP技术、认识数据库的功能原理、认识数据库中的数学（逻辑与算法），以及DBA的日常：数据库管理及开发的实践。另有附录DBA杂谈。 本书内容是DBA多年实践经验的归纳总结，涵盖DBA日常工作中的主要方面，通过剖析众多的真实案例，并解读原理、分享技巧、提供思路，内容具备较强的启发性和指导性。 本书的受众包括但不限于想要了解如何提升数据库性能的应用开发人员、DBA、业务架构师、IT架构师、数据架构师、数据分析师、系统架构师、解决方案架构师和企业管理人员。

本书是一本实用数据库教材，重点突出应用性与新技术，它将数据库基本原理、技术与应用三者结合于一体，系统性强，基本概念与原理叙述清楚，内容深入浅出，文字浅显易懂，并配有大量辅助性材料。本书由六部分组成，分别是基本原理部分（章～第二章），关系数据库系统的原理与技术部分（第三章～第七章），数据库的设计与管理部分（第八章～第十章），新型数据库部分（第十一章～第十三章），数据库应用部分（第十四章～第十六章）以及数据库实验指导部分。本书可作为高等学校计算机类专业以及信息管理与信息系统等相关专业的教材，也可作为数据库应用开发人员的参考资料和相关培训教材。

本书从基本原理、关系查询、数据存储和索引、查询求解、数据库设计、事务管理、新课题等七个方面对数据库的设计与使用、数据库管理系统基本原理与实现技术，以及数据库研究的新进展做了详细论述。

如何使用R语言进行数据分析，涉及的技术包括广义线性模型、广义可加模型、混合效应模型、机器学习、并行处理 如何使用R语言的数据可视化技术实现回归，如线性回归和回归，并了解回归样条和可加模型 如何使用R语言实现机器学习，包含平行处理、降维、特征选取和分类 如何使用R语言的多重插补技术解决数据缺失问题 如何使用广义线性可加模型实现普通量、二值量和计次量的输出，如何使用自采样法(Bootstrapping)分析不确定性 学习如何对个体内的变异性进行建模，进而捕捉个体在方法以及时间稳定性上的差异

本书展示了如何系统地表达现实世界中的业务问题，从而可以利用数据挖掘技术来解决。重点介绍如何将业务问题的口头表达或模糊的描述首先转换为定性的模型，然后再转换为定义明确的定量模型用于解决问题。最后描述了通过数据挖掘所发现的这些结论如何转换为战略的或技术的实现。 本书回答了各行各业各个层次的经营管理者，数据挖掘工具的真正用户所面临的许多非常切实的问题，例如、数据挖掘技术能够在哪些领域中最有效地应用？如何建立挖掘模型，从而把业务问题转化为数据挖掘能够解决的形式？如何为数据挖掘工具准备数据？等等，并给出了实际解决方案。 主要内容： 如何发现、构建和提炼在业务情景中有用的模型 如何设计、发现和开发数据以便进行数据挖型 为各种业务情景挖掘数据的实用方法 用于构建模型和挖掘的综合、

书中包含以下内容:?深入分析你已经在使用的系统，并学习如何更高效地使用和运维这些系统?通过识别不同工具的优缺点，作出更明智的决策?了解一致性、可伸缩性、容错性和复杂度之间的权衡?理解分布式系统研究，这些研究是现代数据库构建的基石?走到一些主流在线服务的幕后，学习它们的架构

本书从基本原理、关系查询、数据存储和索引、查询求解、数据库设计、事务管理、新课题等七个方面对数据库的设计与使用、数据库管理系统基本原理与实现技术，以及数据库研究的新进展做了详细论述。