互联网的蓬勃发展，业务驱动技术不断升级，在系统越来越庞大，技术越来越复杂，应用部署集群化，所有压力指向数据库，数据量巨大，数据库优化也到极限了，数据库的运维难以为继，在这种情况下，分布式数据库似乎成为的解决方案。为了解决传统数据库的分布式化这个技术难题，各种数据库中间件应运而生，从早期的Amoeba、TDDL、Cobar，到如今的Mycat，技术日新月异，发展迅猛。Mycat已经成为了一个强大的开源分布式数据库中间件产品。面对企业应用的海量数据事务处理，是目前的开源解决方案。支持多种数据库，开发活跃，已有数百个项目使用，预期Mycat的采用将有爆发式增长趋势。所以Mycat开源社区核心开发者共同撰写了本书，帮助企业更好的使用Mycat中间件架构企业分布式数据库系统。

《算法竞赛入门经典——训练指南（升级版）》是《算法竞赛入门经典（第2版）》一书的重要补充，旨在补充原书中没有涉及或者讲解得不够详细的内容，从而构建一个更完整的知识体系。本书通过大量有针对性的题目，让抽象复杂的算法和数学具体化、实用化。 《算法竞赛入门经典——训练指南（升级版）》共包括6章，分别为算法设计基础、数学基础、实用数据结构、几何问题、图论算法与模型以及更多算法专题。全书通过206道例题深入浅出地介绍了上述领域的各个知识点、经典思维方式以及程序实现的常见方法和技巧，并在章末给出了丰富的分类习题，供读者查漏补缺和强化学习效果。 《算法竞赛入门经典——训练指南（升级版）》题目多选自近年来ACM/ICPC区域赛和总决赛真题，内容全面，信息量大，覆盖了常见算法竞赛中的大多数细分知识点。书中还给出

Oracle数据库存储管理与性能优化 这本书以Oracle 11g为蓝本，在某些实践应用中也讲到了12c版本，全面系统地介绍了大型对象关系型数据库服务器Oracle性能优化方面的大部分内容，包括看懂SQL执行计划、Oracle存储管理、Oracle内存管理、Oracle性能指标及追踪、Oracle性能报告、Oracle实战案例等内容

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

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

MySQL是世界上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。 本书注重实用性，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。

Access是Office办公软件系列中的重要组件，是桌面型关系数据库的一个典范。它让原本复杂的操作变得方便、快捷，使一些非专业人员也可以熟练地操作和应用数据库。全书共12章，介绍了Access数据库概述、Access数据库学习方法、表与字段属性、创建“人力资源管理系统”基础表、编辑各表之间的关系、创建查询、高级查询、创建窗体、创建报表、使用宏和VBA、导入与导出数据、数据库安全与优化等内容。本书以创建“人力资源管理系统”为例，由浅入深、结构清晰、实例丰富、图文并茂、实用性强、内容简单、通俗易懂，适合Access初学者、数据库应用从业人员、大专院校师生、计算机培训人员、办公人员等使用，同时也是Access爱好者的参考书。

《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）。

《数据库系统实现（英文版）（第2版）》是关于数据库系统实现方面内容最为全面的著作之一，是美国斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课程的指定教材。书中从数据库实现者的角度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。斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程门课程的内容包括数据库设计和数据库编程。《数据库系统实现（英文版）（第2版）》的后两位作者Jeffrey D.UIIman和Jennifer Widom为该课程编写的教材《数据库系统基础教程》（A First Course iDatabase Systems）第3版的中文翻译版和英文影印版已由机械工业出版社出版。 《数据库系统实现（英文版）（第2版）》内容深入且全面，技术实用且先进，叙述深入浅出，是一本难得的高层次的教材，适合作