Spark SQL 是 Spark 技术体系中较有影响力的应用（Killer application），也是 SQL-on-Hadoop 解决方案 中举足轻重的产品。《Spark SQL内核剖析》由 11 章构成，从源码层面深入介绍 Spark SQL 内部实现机制，以及在实际业务场 景中的开发实践，其中包括 SQL 编译实现、逻辑计划的生成与优化、物理计划的生成与优化、Aggregatio算子和 Joi算子的实现与执行、Tungste优化技术、生产环境中的一些改造优化经验等。 《Spark SQL内核剖析》不属于入门级教程，需要读者对基本概念有的了解。在企业中任职的系统架构师和软件开发人员，以及对大数据、分布式计算和数据库系统实现感兴趣的研究人员，均适合阅读《Spark SQL内核剖析》。

本书提供了监控、分析和优化Oracle Database 10g的方法，书中包含了详细的案例研究、实践和丰富的Oracle新的调整特性的代码示例。通过对本书的学习，读者可以了解到如何选择化的索引选项，有效地管理驱动器和磁盘阵列，对查询执行故障检修，以及可靠地预测将来的性能。本书还将详细介绍PL/SQL性能增强、初始化文件调整，以及的数据库调查和报告使用程序。

内容简介 这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品，得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评 它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验，从道、法、术、器4个维度全面、深入展开，不数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可以作为数据治理的纲领性指南，又可作为数据治理的实操手册。 从数据治理的战略规划到落地实施，本书将各环节的核心内容凝练为“3 个战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具”： 数据治理之道：3个战略机制 高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制。 数据治理之法

如今，我们要面对和使用的数据正在变得越来越庞大和复杂。如果说数据是新的石油。那么数据库就是油田、炼油厂、钻井和油泵。作为一名现代的软件开发者，我们需要了解数据管理的新领域，既包括RDBMS，也包括NoSQL。 本书遵循《七周七语言》的写作风格和体例，带领你学习和了解当令最热门的开源数据库。在简单的介绍之后，本书分章介绍了7种数据库。这些数据库分别属于5种不同的数据库风格，但每种数据库都有自己保存数据和看待世界的方式。它们依次是PostgreSQL、Riak、ApacheHBase、MongoDB、ApacheCouchDB、Neo4J和Redis。本书将深入每一种数据库，介绍它们的优势和不足，以及如何选取一种你的应用需求的数据库。 本书适合数据库架构师、数据库管理员，以及想要了解和学习各种NoSQL数据库技术的程序员阅读。本书将帮助读者了解、选择和应用这些数据库，从而更

本书是兼具技术性与指导性的参考手册。书中首先介绍了全书所需的基础知识；接着描述如何借助相关工具识别和分析性能问题，如何利用动态性能视图；接着重点关注负责将SQL语句生成执行计划的组件——查询优化器；展示了Oracle数据库为高效执行SQL语句提供的特性。

本书分为8个项目，内容包括：初识Access数据库、创建数据库和表、查询的创建与应用、窗体的创建与应用、报表的创建与应用、宏的使用、数据安全与数据交换、“进销存管理系统”的实现。

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。

本书是斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课的教科书。书中对数据库系统实现原理进行了深入阐述，并具体讨论了数据库管理系统的三个主要成分——存储管理器、查询处理器和事务管理器的实现技术。此外，第2版充分反映了数据管理技术的新进展，对内容进行了扩充，除了在版中原有的“信息集成”一章（0章）中加入了新的内容外，还增加了两个全新的章：“数据挖掘”（1章）和“数据库系统与互联网”（2章）。 本书适合作为高等院校计算机专业研究生的教材或本科生的教学参考书，也适合作为从事相关研究或开发工作的专业技术人员的高级参考资料。

数据新闻作为一种新型的新闻报道形式，弥补了传统新闻或叙事性新闻无法呈现的效果。数据新闻采用可视化的方法将单调的数据用一种直观、便于理解、更具说服力的方法呈献给读者。大量的数据比采访几十个对象获取的信息更多，做出的结论更客观易懂，也更容易阐明观点。 本书介绍在大数据环境下数据新闻的制作流程。以丰富的实践案例解析数据新闻的制作理念和方法。紧密围绕新闻人在制作数据新闻中的实际需求，全面介绍了数据新闻概述，获取数据的工具和方法，使用Openrefine清理和分析数据，数据质量分析，使用Tableau实现数据分析及可视化，以及标签云、关系图制作、Echarts和HTML5等其他数据新闻制作工具。 本书理论与实践结合，偏重数据新闻的具体制作方法。不仅包含的理论知识，而且包含具体的实践案例，多角度启发和引导读者的创新思维，增

本书以 MySQL 数据库的基础及维护为切入点，重点介绍了 MySQL 数据库应用系统的性能调优，以及高可用可扩展的架构设计。 全书共分3篇，基础篇介绍了MySQL软件的基础知识、架构组成、存储引擎、安全管理及基本的备份恢复知识。性能优化篇从影响 MySQL 数据库应用系统性能的因素开始，针对性地对各个影响因素进行调优分析。如 MySQL Schema 设计的技巧，Query 语句的性能优化方式方法及MySQL Server中SQL层和存储引擎层的优化思路。同时还分析了 MySQL 数据库中主要存储引擎的锁定机制。架构设计篇则主要以设计一个高可用可扩展的分布式企业级数据库集群环境为目标，分析介绍了通过 MySQL 实现这一目标的多种架构方式。主要包括可扩展和高可用两部分内容，可扩展部分包括设计原则、Replication 的利用、数据切分、如何使用 Cache 和 Search，以及 NDB Cluster等内容。高可用

《数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要包括： 完成超大量交易的购物篮分析。 数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 推荐算法和成对文档相似性。 线性回归、Cox回归和皮尔逊（Pearson）相关分析。 等位基因频率和DNA挖掘。 社交网络分析（推荐系统、三角形计数和情感分析）。

《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。

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