SQL是使用最广泛的数据库语言，绝大多数重要的DBMS支持SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新，并增加了章后挑战题，便于读者巩固所学知识。

MySQL是世界上受欢迎的数据库管理系统之一。书中从介绍简单的数据检索开始，逐步深入一些复杂的内容，包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束，等等。通过重点突出的章节，条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识，使他们不经意间立刻功力大增。 《MySQL必知必会》注重实用性，操作性很强，适用于广大软件开发和数据库管理人员学习参考。

本书分为8个项目，内容包括：初识Access数据库、创建数据库和表、查询的创建与应用、窗体的创建与应用、报表的创建与应用、宏的使用、数据安全与数据交换、“进销存管理系统”的实现。

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。

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

《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

《SQL基础教程》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，提供了大量的示例程序和详实的操作步骤说明，读者可以亲自动手解决具体问题，循序渐进地掌握SQL的基础知识和技巧，切实提高自身的编程能力。在每章结尾备有习题，用来检验读者对该章内容的理解程度。另外，《SQL基础教程》还将重要知识点总结为“法则”，方便大家随时查阅。 《SQL基础教程》适合完全没有或者具备较少编程和系统开发经验的初学者，也可以作为大中专院校的教材及企业新人的培训用书。

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。

集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。本书围绕整个数据分析的常规流程:工具熟悉-获取数据-数据熟悉-数据处理-数据分析-分析结果进行Excel 和Python 对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么？过程与过程之间有什么联系。这样一本书既可以作为系统学习数据分析流程操作的说明书，也可以作为一本数据分析师案头推荐的实操工具书，随时备查。本书通过对比Excel 功能操作去学习Python 的实现代码，而不是直接上来就学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了读者对代码的恐惧心理。适合刚入行的数据分析师，也适合对Excel 比较熟练的数据分析师，或从事其他岗位想提高工作效率的职场人。

数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，黄文、王正林编著的《数据挖掘――R语言实战：大数据时代的R语言》侧重使用R进行数据挖掘，重点讲述了R的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解R的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用R进行数据挖掘的技巧。 通过本书，读者不仅能掌握使用R及相关的算法包来快速解决实际问题的方法，而且能得到从实际问题分析入手，到利用R进行求解，以及对挖掘结果进行分析的全面训练。 《数据挖掘――R语言实战：大数据时代的R语言》适用于计算机、互联网、机器学习、信息、数学、经济金融、管理、运筹、统计以及有关理工科专业的本科生

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优选工程保险理念, 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, 列举了我国有名企业在海内外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。