本书是畅销书《SQL基础教程》第2版，介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题，帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外，本书还将重要知识点总结为“法则”，方便读者随时查阅。第2版除了将示例程序更新为对应近期新的DB的SQL之外，还新增了一章，介绍如何从应用程序执行SQL。
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
这是一本跟数据科学和数据科学家有关的“手册”，它还包含传统统计学、编程或计算机科学教科书中所没有的信息。 本书有3个组成部分：一是多层次地讨论数据科学是什么，以及数据科学涉及哪些其他学科；二是数据科学的技术应用层面，包括教程和案例研究；三是给正在从业和有抱负的数据科学家介绍一些职业资源。本书中有很多职业和培训相关资源（如数据集、网络爬虫源代码、数据视频和如何编写API），所以借助本书，你现在就可以开始数据科学实践，并快速地提升你的职业水平。
《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）。
本书是普通高等教育“十一五”规划教材。《数据结构(第3版)》主要内容包括绪论、线性表和数组、栈和队列、树、图、排序、查找、数据结构程序设计等，最后，以Java语言为例，介绍了面向对象程序设计的数据结构。书中各章后附有自测练习题。《数据结构(第3版)》适用于高等职业学校、高等专科学校、成人高等学校、本科院校举办的二级职业技术学院，也可供示范性软件职业技术学院、继续教育学院、民办高等学校、技能型紧缺人才培养使用，还可供本科院校、计算机专业人员和爱好者参考。
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
《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
本书分为部分，分别为大数据基础理论分析、基于海量语意规则的大数据流处理技术及大数据应用。 部分介绍大数据领域的主要基础理论，包括大数据基本概念、可编程数据中心、云文件系统、云数据库系统、大数据并行编程与分析模型、大数据智能计算算法、基于大数据的数据仓库技术、大数据安全与隐私保护，以及基于大数据的语意软件工程方法等。 第二部分介绍基于海量语意规则的大数据流处理技术，包括基于规则的大数据流处理介绍、语意规则描述模型、海量语意规则网及优化、海量语意规则处理算法及海量语意规则并行处理等。 第三部分主要介绍大数据的一些典型应用，包括：文化大数据、医疗健康大数据、互联网金融大数据、教育大数据、电子商务大数据、互联网大数据、能源大数据、交通大数据、宏观经济大数据、进出口食品安全监管大数据、基
为顺应国内EPC 总承包工程推广的新形势, 提高企业风险管理水平, 普及工程保险知识, 特编写本书。 书中内容紧密结合国际先进工程保险理念, 对于在EPC 工程中涉及的工程险种、 安排、 采购、 合同后管理等问题均做了较为全面、 细致的分析。 同时, 列举了我国著名企业在海内外EPC 实践中实施保险策略的典型案例。本书可供从事EPC 项目或准备从事EPC 项目的公司领导、 项目经理、 风险管理人员、 监理、 咨询人员等作为岗位继续教育教材使用; 也可作为工程管理、 保险、 经贸专业在校研究生以及本科生的教学参考书或课外读物;也适合作为建设行业推行EPC 总承包模式进行系列培训的教材或参考用书。
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》。
《MySQL是怎样运行的：从根儿上理解MySQL》采用诙谐幽默的表达方式，对MySQL的底层运行原理进行了介绍，内容涵盖了使用MySQL的同学在求职面试和工作中常见的一些核心概念。总计22章，划分为4个部分。第1部分介绍了MySQL入门的一些知识，比如MySQL的服务器程序和客户端程序有哪些、MySQL的启动选项和系统变量，以及使用的字符集等。第2部分是本书后续章节的基础，介绍了MySQL的一些基础知识，比如记录、页面、索引、表空间的结构和用法等。第3部分则与大家在工作中经常遇到的查询优化问题紧密相关，介绍了单表查询、连接查询的执行原理，MySQL基于成本和规则的优化具体指什么，并详细分析了Explain语句的执行结果。第4部分则是与MySQL中的事务和锁相关，介绍了事务概念的来源，MySQL是如何实现事务的，包括redo日志、undo日志、MVCC、各种锁的细节等。 尽管《MySQL是
本书是作者在近十年进行空间数据库研究、教学的基础上撰写而成的，系统地论述和分析了空间数据库的查询设计优化、若干新的查询、空间数据推理等新的技术和理论。 本书共13章，主要介绍空间数据库的基本索引结构、查询优化、方向方位和连接查询、最近邻查询、反向最近邻查询、核心变体查询、一般变体查询，线段的最近邻查询和反向最近邻查询，空间填充曲线的空间查询，基于主存Δ-tree的高维数据查询，空间网络间的空间关系及推理和空间方向关系的关系推理基础等。 本书可作为计算机科学与技术、地理信息系统、机器人技术、人工智能、卫星遥感、气象分析、地质灾害分析等领域数据库相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供上述领域的科研人员和工程技术人员等参考。
本书提供了一种简单、高效、通用的关系型数据库索引设计方法。作者通过系统的讲解及大量的案例清晰地阐释了关系型数据库的访问路径选择原理，以及表和索引的扫描方式，详尽地讲解了如何快速地估算SQL运行的CPU时间及执行时间，帮助读者从原理上理解SQL、表及索引结构、访问方式等对关系型数据库造成的影响，并能够运用量化的方法进行判断和优化，指导关系型数据库的索引设计。
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 部分（~3章） 章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。 第二
《从零进阶！数据分析的统计基础》共章，分别讲解了数据分析的步骤和方法、描述性统计分析、抽样估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析，使用简单的语言介绍了这些数据分析基本方法的核心思想和涉及的统计学、概率论等方面 的理论内容，并使用图示的方法详细介绍了使用进行简单的描述性统计分析和使用进行相 关的数据分析的过程与结果分析。 《从零进阶！数据分析的统计基础》适合需要提升自身数据分析理论和实践能力的职场新人；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要数据分析的人士；从事咨询、研究、分析等的专业人士。也可以作为数据分析师职业培训的教材，普通高等院校非统计专业数据分析的选修教材。
