互联网公司里面几乎很少有公司不用MySQL，国内互联网巨头都在大规模使用MySQL。如果把MySQL比喻成数据库界的一条巨龙，则性能优化和高可用架构设计实践就是点睛之笔。本书将详细讲解 MySQL 5.7高可用和性能优化技术，细致梳理思路，并与真实生产案例相结合，通过原理阐述到实战部署，帮助读者将所学知识点运用到实际工作中。 本书分为13章，详解MySQL 5.7数据库体系结构，InnoDB存储引擎，MySQL事务和锁，性能优化，服务器全面优化、性能监控，以及MySQL主从复制、PXC、MHA、MGR、Keepalived 双主复制等高可用集群架构的设计与实践过程，并介绍海量数据分库分表和Mycat中间件的实战操作。 本书既适合有一定基础的 MySQL数据库学习者、MySQL数据库开发人员和 MySQL数据库管理人员阅读，同时也能作为高等院校和培训学校相关专业师生的参考用书。

本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。

什么是 管理大数据 ：管理大数据是指企业发展过程中不断出现和积累的，涉及战略、组织、人力资源、企业文化等专业领域的各项管理数据。众多企业的管理数据整合到一起，可以形成多生态跨产业链的垂直整合、横向共享的完整生态体系，具有 海量、人工智能 的特征。 管理大数据的优势：丰富性，管理数据覆盖行业范围广，维度丰富，数据量巨大。完整性，管理数据涵盖企业战略描述、组织信息、管理制度、企业文化、管理变革过程记录等，数据完整。连续性，管理数据记录周期长、延续性好。实效性，管理数据为组织变革提供及时有效的支撑。 出版背景：2017年3月27日， 运筹帷幄，全球共享 中源数聚管理大数据（RBD）发布会在北京中关村创业大街3W咖啡隆重举行。来自管理咨询行业、互联网领域、创投界、政商界的一百多位精英齐聚一堂，共同见证全球

你是不是曾经被数据库里貌似复杂和深奥的各种名词所困扰，不知道该从哪里人子学习?那么，这本书最适合你了。《漫画数据库》是世界上最简单的数据库教科书，它通过漫画式的情景说明，让你边看故事边学知识，每读完一篇就能理解一个概念，每篇末还附有文字说明，只要阅读一下这些有趣的漫画故事，你就能在最短的时间内成为数据库方面的达人!

本书以大数据发展的历史、特征、发展趋势为切入点，介绍了大数据产业的背景、大数据的显著特征、大数据的构成以及大数据带来的机遇与挑战，重点介绍了大数据采集、存储、管理及数据分析与挖掘的前沿技术，并分析了大数据在各行各业及政府机构间的具体应用案例，阐明了大数据对指导实际工作与生活的现实意义与作用。本书系作者根据自己多年的研究教学经验编著而成，结构体系科学，内容全面合理，理论联系实际，案例丰富，有助于广大读者理解大数据的基本内容、核心技术、使用机制等。

本书共分为5章，系统全面地介绍了MATLAB的基本知识和用法，包括：MATLAB基础简介、向量与矩阵运算、绘图、符号计算、程序设计。本书将MATLAB软件应用于数学、信息与计算科学专业的学习和研究中，解决相关课程中的科学计算、图形绘制、数值模拟与仿真等问题，提高科学计算与研究的效率，使读者具备利用MATLAB软件进行计算机处理、解决实际问题的能力。 本书读者对象为需要数学建模、学术研究分析、理论验证、图形仿真的各专业大学生、研究生，以及教师和科研人员。

本书共分5章，第1章介绍课程实验的基本要求；第2章介绍课程实验的具体内容，阐述了每个实验的目的、内容、实验准备、方法与步骤、注意事项和思考问题等；第3章介绍教材建议采用的实验系统Microsoft SQL Server 2005标准版的基本操作内容；第4章给出配套的理论教材的课后习题；第5章给出相应的习题参考解答。 本书好与理论教材配套使用。但由于实验内容侧重在对知识点的理解和掌握，并不过分依赖实验系统，习题也单独给出，所以本教材也可单独使用。 本书适合作为高等院校计算机及其相关专业数据库课程的辅助教材，也可作为从事数据库系统开发和应用的工程技术人员的参考书。

本书是依据“数据结构”课程教学大纲和实验要求编写的，先对知识点内容进行解析，对解题思路进行分析，再给出同步练习。附录部分给出了同步练习参考答案、课程设计实例、模拟试题及参考答案、部分自学考试试题。 本书可作为学习“数据结构”课程的辅导教材，也可作为广大自学者的参考用书。

借助人工智能相关技术，帮助人们方便、高效地利用网络大数据信息，已成为当前IT业的研究热点之一。本书介绍社交网络等海量异构信息采集算法；对文本挖掘与自然语言处理中涉及到情感分析、微博情绪诱因分析、电商产品评价与意见挖掘等内容进行研究，并提供丰富的应用案例。

加速数字化转型，已经成为新时期组织生存和发展的必然选择。针对组织推进数字化转型过程中普遍面临的战略不明确、路径不清晰、过程方法缺失、价值难获取等共性问题和挑战，本书系统提出了数字化转型的体系架构和方法

“空间数据库”是地理信息科学、测绘工程等相关专业的必修课程，而纵观目前有关空间数据库及其实验指导的教材，内容多为理论知识，操作性有待加强，对于本科生而言学习起来较为吃力。因此，陈鲁皖、王卫红主编的《空间数据库实验指导教程》在编写过程中本着通俗易懂、详细可行的原则，对于关系数据库建库及其管理系统开发、空间数据库建库及其管理系统开发的各个流程环节进行了翔实的描述，并使用大量的图片进行说明，步骤清晰、层次分明，具有很强的可操作性。本书既可作为地理信息科学和测绘工程本科阶段的实验指导书，也可作为交通工程、城市规划等相关专业的辅导教材，还可作为相关部门工作人员的自学教材。

本教材基于IBM SPSS19.0中文版进行编写，通过实验项目的形式介绍了相关统计方法原理、SPSS软件操作与应用。全书分10章约30个实验。每一章设计了实验目的、准备知识、实验内容、实验步骤、实验结果与分析、实验总结、练习与作业。本教材既可以作为高等院校学生学习SPSS软件的实验教材，也可以作为应用SPSS软件进行数据统计分析的一本参考手册，而且特别适用从事统计分析、社会学、市场分析、金融统计、经济统计分析的专业人员和管理人员。

《数据结构实验与实训教程（第4版）/21世纪普通高校计算机公共课程规划教材》是配合独立学院三本各类专业的《数据结构》一书编写的《数据结构实验与实训教程》教材，根据教学内容及针对独立学院三本学生的实际情况，《数据结构实验与实训教程（第4版）/21世纪普通高校计算机公共课程规划教材》在内容编排上共分成4个部分：部分为预备知识，包括C语言的数据输入、结构体的概念、函数的传址调用概念及预备知识实验；第二部分为基础实验部分，给出了11个实验，包括线性结构、树形结构、图结构、查找、排序以及数组和字符串等操作；第三部分为课程设计实验部分，包括航空客运订票系统、汉诺塔游戏程序、全屏幕编辑程序设计、旅游路线安排模拟系统、停车场管理和小生成树的Kruskal算法共6个综合性实验，此部分实验可作为数据结构的课程设计之

《数据库性能管理与调优》重点介绍数据库性能管理与调试的理论及应用。首先强调任何系统的分析、设计、开发、测试、操作阶段都需要进行性能管理。并系统分析了各个阶段的性能管理应该关注的不同对象及目标。在以Oracle数据库为基础构建的系统中，将性能调试分为操作系统级调试和DBMS级调试分别进行详细介绍。在DBMS级调试阶段，为了在短时间内以低成本得到数据库性能提升效果，好的方式是进行SQL调试，索引和连接就是SQL调试中必不可少的重要存在，是快速提取表中的数据的手段，但是使用不当很容易适得其反，所以书中结合具体例子介绍索引和连接的使用方法和注意事项。

《数据结构教程》是为全国高等院校计算机及相关专业开设数据结构课程而精心组织和编著的一本实用教材，内容覆盖了*计算机科学与技术专业硕士研究生入学统一考试的大纲要求。《数据结构教程》采用C++描述，强调原理阐述与应用结合，避免大段冗长代码，并在每章后增加进阶导读和*研究成果的介绍，引导学有余力的学生进一步自学和本章内容相关的数据结构知识。

本书介绍了数据结构的基本概念和基本算法。全书共11章，主要内容包括：绪论、线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树、图、查找、内排、文件和上机实验等。全书内容深入浅出，条理清晰，概念清楚，逻辑推理严谨，内容翔实，既注重数据结构和算法原理，又十分强调程序设计训练。书中算法都配有完整的C程序，程序结构清晰，构思精巧，所有程序都已在Win-TC2.0下编译通过并能正确运行，它们既是学习数据结构和算法的很好示例，也是很好的程序设计示例。本书配有大量的实例和图示，并有丰富的习题，适于自学。 本书是供普通高等院校计算机科学与技术专业本、专科学生使用的教材，也可供从事计算机工作者和其他希望学习数据结构的人员参考。

确定公司可视化流数据的目标。 确定关键数据源并了解如何对其进行流式处理。 了解处理流数据的实用方法。 构建与事件、日志和记录进行交互的客户端应用程序。 探索可视化流数据的通用组件。 考虑用于开发可视化的分析概念。 定义仪表板的布局、流向和组件移动。 通过协作提高可视化质量和生产力。 探索包括安全性、物联网设备，以及应用程序数据在内的用例。

本书由斯坦福大学知名计算机科学家Jeffrey Ullman和JenniferWidom合作编写。本书首先介绍流行的关系数据库和对象关系数据库内容，涉及关系数据模型、E／R模型、UML模型以及对象模型等高级数据模型。然后介绍了有关半结构化数据组织管理中比较流行的XML等内容，既包括了数据组织模型的内容，也给出了相关编程语言，如XPath、XQuery、XSLT等。 本书举例丰富翔实，既可用作大学本科、研究生计算机及相关专业数据库课程的教科书，也可用作数据库领域技术人员的参考书。

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

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。

本书是斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课的教科书。书中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。此外，第2版充分反映了数据管理技术的新进展，对内容进行了扩充，除了在版中原有的“信息集成”一章（0章）中加入了新的内容外，还增加了两个全新的章：“数据挖掘”（1章）和“数据库系统与互联网”（2章）。 本书适合作为高等院校计算机专业研究生的教材或本科生的教学参考书，也适合作为从事相关研究或开发工作的专业技术人员的高级参考资料。

本书以互联网企业中常见数据运营场景为切入点，以工作中实际面临解决的问题为案例，从方法、技术、业务、实践4个维度讲述数据运营的场景及应用方式。书中从实践出发，结合工作中数据运营经验，以应用案例为主线，通过业务分析 代码实践这种更“接地气”的方式讲述数据的应用。书中对于搭建数据监控指标体系、数据分析、数据挖掘、ABTest、埋点策略、用户画像建模等常见数据运营方式做了详细的介绍。