本教材依据普通高校信管类专业的培养目标，按学科的课程设置要求，突出应用型、实践性和立体化的特点编写。全书以数据库系统基本概念、关系代数、SQL语言、设计理论与工程设计、实施、维护、、应用发展和系统实例为主线，强调在网络环境、知识经济和信息经济环境下数据库系统所表现出的特点。本书结构新颖，内容详实，案例丰富，实用性较强，既可作为普通高校信息管理与信息系统、管理科学与工程、工商管理等经管类相关专业的教材，也可供企事业单位和信息系统相关人员作为参考书使用。随书配备的光盘包含丰富的习题与案例，电子教案、课程设计、优秀作业展示等资料，便于教学和自学。
本书在基本数据结构的基础上，围绕一些常用的高级数据结构，结合大量实战例题，深入分析 数据结构是如何服务于算法的 ，这也是本书编写的一个核心理念：学习数据结构是为了 用好 数据结构。本次修订除了改错，主要是更换全书的程序代码为（C ）。本书的适用对象包括：中学信息学竞赛SHOU*选手及辅导老师、大学ACM比赛SHOU*选手及教练、高等院校计算机专业的师生、程序设计爱好者等。
本书主要介绍大数据概论，内容包括大数据概述、科学研究第四范式、分布系统设计的CAP理论、NoSQL数据库、复杂网络、MapReduce分布编程模型、大数据存储、大数据分析、大数据挖掘、大数据可视化、大数据安全、大数据机器学习、大数据推荐技术，以及数据科学与数据思维。全书对上述内容概念性地介绍，语言精练、内容全面。
Moving Objects Databases(移动对象数据库)是近年诞生的—个较新的研究领域，其主要目标是允许用户在数据库中表示移动对象，并可以支持与时空变化(“移动”)相关的用户查询。随着移动计算、位置相关服务、GIS等应用的不断发展，移动对象数据库受到了国内外越来越多的关注。本书包括了目前国际上的*研究成果，覆盖了支持移动对象应用的几乎所有的底层数据库技术，如数据模型、查询代数、查询语言、索引、查询优化等，同时也对移动对象数据库的相关基本概念以及移动对象数据库的发展历史和未来趋势进行了总结、比较和展望。 本书可作为高等学校计算机、GIS、遥感等相关专业研究生或高年级本科生的教学参考书，也可供数据库研究人员和GIS、空间数据分析等专业人员参考使用。
本书从人力资源管理的战略转型谈起，使大家进一步理解和把握人力资源发展的趋势，进而提出什么是人力资源大数据，如何在海量数据中挖掘出有用的数据，如何将大数据、人工智能与企业人力资源管理实践有机结合，如何在企业内部建立人力资源大数据分析模型和分析平台，如何形成企业人力资源报表体系和指标体系，从科学到实践、从理念到案例，深入浅出地给出了详尽的答案。为eHR、HRD、HRVP及企业CEO等高管进行人力资源大数据分析提供模型、技术方法及可借鉴的典型应用场景，为数据分析师进入人力资源领域提供了人力资源前沿理论及实践，为所有人力资源管理者及爱好者提供了崭新的理念、可操作性的技术方法及典型案例。
随着大数据的概念、技术、应用深入到了社会中的各个方面，它在迅速而深刻地改变着我们工作方式和生活方式。Hadoop作为大数据行业中的一位元老级成员，它提供了一种可以高效处理海量规模数据的方式，为大数据的发展提供了巨大帮助。本书紧密结合理实一体化教学，以项目的形式呈现了基于Hadoop的大数据平台的构建、使用与管理，具体包括六个模块：(1)搭建单节点Nadoop整合平台；(2)搭建高可用Hadoop整合平台；(3)Hadoop整合平台的使用与管理；(4)基于Linux的MySQL数据库平台的搭建；(5)Hive数据仓库的搭建和使用；(6)使用ETL工具Sqoop转换数据。每个项目又划分成多个学习任务，呈现出一个个真实案例，在教学中取得了良好的教学效果，让读者通过案例实践对大数据以及Hadoop平台有更直观的认识。
