《OracleDBA手记·4：数据安全警示录》以数据安全为主线将众多灾难挽救过程串联在一起，不仅对各个案例的发生过程进行了详细描述，更为读者提供了具体的规避法则。其间穿插介绍了很多新鲜的技术细节和恢复方法，以及作者对于数据安全的思考。 本书不仅是写给技术人员看的，更是写给企业数据管理者看的，力求帮助企业避免遭遇本书所述种种灾难。同时，这也是一本相当深入的技术书，包括了一些相当深入的技术探讨，不仅可以帮助读者加深对于Oracle数据库技术的认知，还可以帮你在遇到类似案例时，做出同样的营救工作。
本书是一本集10年经验而成的书，采用循序渐进的编写方式，着重于实例，以确保理论内容的准确性。本书作者从事OracleDBA教学研究工作多年，拥有Oracle等级的OCM认证。作者在书中，将他毕生所学传授给已担任DBA工作的数据库管理人员，或是想要往这个方向发展的初学者。书中涵盖一套最完整，且逻辑性的知识体系，特别适合有经验的DBA阅读，可作为其顾问级专家进阶的阶梯。
本书介绍各行业核心数据模型和应用的一个完备模型库，其中既有针对具体行业的模型，也有作者定制的通用模型。本书所涉及的具体行业包括制造业、电信业、保险业、医疗保健、金融服务业、专业服务业、旅行业和电子商务业，并对这些行业的数据模型进行了详细介绍。 本书的结构清晰，内容有条理，并有大量的图表说明，书后的附录还提供了各行业数据模型的具体实体和属性，非常实用，适合企业的数据体系设计人员参考，是一本不可多得的数据库资源手册。
本书是在波士顿马萨诸塞大学数据库入门和提高等一系列教材的基础上写成的。从理论和实际两方面说详细了数据库的设计和实现。本书反重点放在对象关系模型上，介绍了ORACLE、DB2和INFORMIX系统中普遍采用的新概念，并在结合数据库理论、原理和主要的商业数据产品的基础上介绍了SQL-99。本书涵盖了关系数据库理论。SQL语言、数据库设计以及数据库完整性、视图、安全性、索引、事务管理等各个方面军的内容。 Patrick O'Neil 是马萨诸塞大学的计算机科学教授。他是数据库领域国际知名的专家，在事务处理性能和磁盘访问算法方面成果颇丰，曾著有数据库和事务处理基准方面的专著。他还是活跃的行业顾问，曾在微软、ORACLE、SYBASE、IBM和INFORMIX等公司工作过。
本书全面论述了设计和建立高效、可持续发展且可扩展的数据仓库的方法，重点论述了建立各种数据模型的方法。主要内容包括业务智能环境和数据模型的概念、数据模型分类、数据模型的开发步骤、各种数据的建模方法、数扰仓库的优化与扩展、数据模型的维护、关系型解决方案的部署，多维体系结构与企业信息工厂的比较等。 本书主要面向数据仓库的设计者和构建者以及数据仓库技术研究人员，同时也适全对数据仓库技术和企业信息化建设感兴趣的其他读者阅读。
本书全面探讨了SQL Server 2008的内部工作原理。全书共分为11章，首先在章中详细介绍了SQL Server 2008的架构和配置，然后在接下来的10个章节中深入探讨了SQL Server 2008数据存储和查询处理等各个方面的内部机制，包括：数据库和数据库文件、表、索引、跟踪、日志记录和恢复、特殊存储、查询优化、计划缓存和重新编译、事务和并发、DBCC等。本书还有一个网站，上面有本书额外的2章“查询执行”、本书的所有代码及其他工具和脚本。 本书由知识丰富的资深专家和数位具有多年产品使用经验的讲师联手打造，是一本关于SQL Server工作原理的参考指南，不管您是数据库开发人员、架构师，还是数据库管理员，都可以从阅读本书中获益。
《数据库技术与大数据应用/全国高等农林院校“十三五”规划教材》根据数据库技术课程教学大纲的要求，对数据库基础、结构化及面向对象程序设计方法、数据表、SQL语句及查询、窗体与报表等方面的知识进行了全面的阐述；结合当前数据处理技术快速发展的形势，《数据库技术与大数据应用/全国高等农林院校“十三五”规划教材》加入了大数据常用技术和常见应用的介绍，以及常用数据处理技术的基础知识，以帮助初学者对数据处理技术建立全面而系统的认识。《数据库技术与大数据应用/全国高等农林院校“十三五”规划教材》内容全面，概念清晰，例题针对性强，为配合《数据库技术与大数据应用/全国高等农林院校“十三五”规划教材》的学习，编写了配套的《数据库技术与大数据应用习题与实验指导》，供读者参考使用。 《数据库技术与大数据应
本书全面论述了设计和建立高效、可持续发展且可扩展的数据仓库的方法，重点论述了建立各种数据模型的方法。主要内容包括业务智能环境和数据模型的概念、数据模型分类、数据模型的开发步骤、各种数据的建模方法、数扰仓库的优化与扩展、数据模型的维护、关系型解决方案的部署，多维体系结构与企业信息工厂的比较等。本书主要面向数据仓库的设计者和构建者以及数据仓库技术研究人员，同时也适全对数据仓库技术和企业信息化建设感兴趣的其他读者阅读。
本书全面论述了设计和建立高效、可持续发展且可扩展的数据仓库的方法，重点论述了建立各种数据模型的方法。主要内容包括业务智能环境和数据模型的概念、数据模型分类、数据模型的开发步骤、各种数据的建模方法、数扰仓库的优化与扩展、数据模型的维护、关系型解决方案的部署，多维体系结构与企业信息工厂的比较等。 本书主要面向数据仓库的设计者和构建者以及数据仓库技术研究人员，同时也适全对数据仓库技术和企业信息化建设感兴趣的其他读者阅读。
