本书阐述了数据流分类问题的基础理论、技术方法以及应用实践，为面向实际数据流开展分类数据挖掘任务提供了理论与实践基础。全书共分四篇12章。篇是引言篇，本篇首先简介数据挖掘的相关概念，然后介绍数据流挖掘的相关定义、应用背景及理论基础与技术，最后重点总结数据流分类挖掘的主要研究进展并归纳了存在的关键问题；第二篇是基础篇，本篇主要阐述了分类挖掘任务中常用的模型与技术，为后续数据流分类方法提供技术基础；第三篇是专题篇： 本篇首先总结分析适宜于数据流环境的几种集成模型，并通过两个示例讲解了基于加权集成模型的数据流分类算法的应用。然后详细介绍若干数据流的概念漂移检测与分类方法、不完全标记数据流分类方法以及面向实际应用数据的特征选择方法，并通过在模拟与实际数据上的大量实验考察了这些方法的分类性
本书全面讲述数据库物理设计方案，主要包括物理数据库设计概况，基本索引方法，查询优化和方案选择，选择索引，物化视图选择，无共享分区，范围分区，多维群集，相互依赖的问题，物理设计探索中的计数和数据抽样，查询执行计划和物理设计，自动化物理数据库设计，服务器资源和拓扑，决策支持、数据仓库和OLAP系统中的物理设计，逆规范化以及分布式数据分配等内容。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学和参考手册。
