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。

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理解数据库类型、模型、设计，以及设计的术语；发现良好的数据库设计能为你带来什么好处，以及为什么不好的数据库设计会给你带来痛苦；为你的数据库设定目标，并将其付诸实际的设计；分析一个现有的数据库，以便于你掌握改进它的方法；创建表结构和表关系，设定主键，设置字段说明，并设定视图；确保每一个应用有恰当水平的数据完整性；明确和建立业务规则。

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本书覆盖了当前大数据处理领域的热门技术，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点；同时阐述了大数据下的日志分析系统，重点讲解了ELK日志处理方案；最后分析了大数据处理技术的发展趋势。本书采用幽默的表述风格，使读者容易理解、轻松掌握；重点从各种技术的起源、设计思想、架构等方面阐述，以帮助读者从根源上悟出大数据处理之道。

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