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。

《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

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。