内容简介 这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品，得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评 它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验，从道、法、术、器4个维度全面、深入展开，不数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可以作为数据治理的纲领性指南，又可作为数据治理的实操手册。 从数据治理的战略规划到落地实施，本书将各环节的核心内容凝练为“3 个战略机制、8 项关键举措、7 种技术能力、7 个治理工具”： 数据治理之道：3个战略机制 高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制。 数据治理之法
从数据分析方法到数据科学基础知识，你需要了解的知识全部在这本图解书中！ 当下，利用数据为自己的业务和服务提供支持是大势所趋。但是，分析数据需要广泛的知识，自己很难成体系地学习。 本书介绍了数据科学的基础知识及周边知识，包括数据、图表的类型以及统计学、人工智能的基本知识等，网罗信息社会中数据活用的问题点，结合生动插图，让初学者也能迅速理解。 除了按顺序阅读，获取系统的知识，读者还可以从目录中挑选感兴趣的主题和关键词，按照自己的需求阅读，是一本实用性满分的数据科学学习指南。
本书是畅销书《SQL基础教程》第2版，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。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题，帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外，本书还将重要知识点总结为“法则”，方便读者随时查阅。第2版除了将示例程序更新为对应近期新的DB的SQL之外，还新增了一章，介绍如何从应用程序执行SQL。
《算法竞赛入门经典——训练指南（升级版）》是《算法竞赛入门经典（第2版）》一书的重要补充，旨在补充原书中没有涉及或者讲解得不够详细的内容，从而构建一个更完整的知识体系。本书通过大量有针对性的题目，让抽象复杂的算法和数学具体化、实用化。 《算法竞赛入门经典——训练指南（升级版）》共包括6章，分别为算法设计基础、数学基础、实用数据结构、几何问题、图论算法与模型以及更多算法专题。全书通过206道例题深入浅出地介绍了上述领域的各个知识点、经典思维方式以及程序实现的常见方法和技巧，并在章末给出了丰富的分类习题，供读者查漏补缺和强化学习效果。 《算法竞赛入门经典——训练指南（升级版）》题目多选自近年来ACM/ICPC区域赛和总决赛真题，内容全面，信息量大，覆盖了常见算法竞赛中的大多数细分知识点。书中还给出
本书介绍了Visual FoxPro 的知识，并完整地介绍了4个使用Visual FoxPro 开发的数据库应用程序，包括家庭理财系统、办公用品管理系统、综合人事管理系统和音像租赁管理系统。它们既可以作为独立的系统运行，也可作为应用软件的一个模块，具有很强的应用性和可移值性。本书最后还介绍了应用程序调试，日志管理、制作帮助文件和安装程序等技术。 本书适合Visual FoxPro 数据库管理员和应用程序开发人员，以及对相关技术感兴趣的读者阅读。本书注重知识的系统性和实用性，讲求学习的循序渐进，适合于初学者学习和阅读。读者无需有任何经验，就可以按照书中的实例开发数据库应用程序。
本书是来自一线MySQL DBA的技能进阶笔记，凝结了作者多年数据库管理心得。 全书从运维管理、架构优化和运维开发三个层面娓娓道来，精心筛选了作者在实际工作 中总结的技巧、对常见问题的处理方法以及对于运维体系的思考和实践；尤其是运维开 发章节从0 到1 构建运维体系，能够对DBA已有知识体系和技能栈做到全新梳理。
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
Oracle数据库存储管理与性能优化 这本书以Oracle 11g为蓝本，在某些实践应用中也讲到了12c版本，全面系统地介绍了大型对象关系型数据库服务器Oracle性能优化方面的大部分内容，包括看懂SQL执行计划、Oracle存储管理、Oracle内存管理、Oracle性能指标及追踪、Oracle性能报告、Oracle实战案例等内容
本书以笔者多年积累的实际经验分析数据库管理员的工作职责。详细介绍Oracle数据库的运作原理与组成架构；针对常用的“基本对象”及延伸应用的“高可用性对象”提供详尽说明；详解Oracle数据库的安装、建置，以及安全认证方式；深入剖析Oracle的网络联机架构与设定，包含各类“网络服务组态文件”；详细介绍Oracle数据库的备份与恢复，并列举多项功能强大的复原管理工具；针对数据库、实体结构与Instance讲解效能调校的重要性，并以实例示范；解析Oracle Statspack及Oracle Optimizer；完整说明索引与SQL语法的有效运用。 本书适合数据库开发人员参考学习，也可作为高等院校相关师生的参考书。
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法——HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，最终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。 《Hive编程指南》适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。
本书基于作者十多年的工作经验和分享，全面覆盖了从SQL基础查询到不错分析、从数据库设计到查询优化等内容，通过循序渐进的方式和简单易懂的案例分析，透彻讲解了每个SQL知识点。本书采用了近期新的SQL:2019标准，紧跟产业发展趋势，帮助读者解锁前沿的SQL特性，同时提供了5种主流数据库的实现和差异。后，本书还介绍了近期新SQL标准对文档存储（JSON）、复杂事件处理（MATCH_RECOGNIZE）、多维数组（SQL/MDA）以及图形存储（SQL/PGQ）的支持。
本书是热销书《SQL基础教程》的作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两大部分。第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者重新认识CASE表达式、窗口函数、自连接、EXISTS谓词、HAVING子句、外连接、行间比较、集合运算、数列处理等SQL常用技术，发掘它们的新用法。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识，而且辅以丰富的示例程序，旨在帮助读者从面向过程的思维方式转换为面向集合的思维方式。第二部分介绍了关系数据库的发展史，并从集合论和逻辑学的角度讲述了SQL和关系模型的理论基础，旨在帮助读者加深对SQL语言和关系数据库的理解。此外，本书很多节的末尾设置有练习题，并在书末提供了解答，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。本书适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握S
本书是一本关于SQL数据分析的实战手册，首先展现了数据分析工作的日常内容，给出了数据分析岗位的工作技能要求，然后讲述了数据分析笔试与面试中对SQL的考查知识点。为了使读者满足数据分析岗位关于SQL的能力要求且快速上手数据分析工作，本书从搭建SQL环境讲起，从基础到进阶，讲述经常考查的SQL语法知识，并在最后3章配合大量数据分析的SQL题目，将题目难度分为初、中、高级，给出具体习题与参考解析，让读者通过实战练习，掌握数据分析岗位招聘中对SQL的考查重难点和数据分析工作中SQL的使用。
本书详细剖析了作为核心基础软件系统的数据库在云计算时代的技术演进历程，从架构设计、实现机制和系统优化等多个角度阐述传统数据库技术是如何一步步发展到云原生形态的。本书强调理论和实践的充分结合，分析MySQL、PostgreSQL等工业界“活”的系统实现数据库的SQL优化与执行、事务处理、缓存与索引等原理，在面对实际应用需求时做了哪些权衡与折中，面对复杂的应用场景如何优化，以及做出种种选择背后的原因。同时，本书结合阿里云在数据库领域的研发实践经验，着重讲述现代数据库从系统进化到服务的一系列核心技术原理，例如利用云计算资源池化技术、分布式技术实现数据库的高可用、弹性扩展和按需使用等。 本书内容翔实，兼具理论深度和实现细节，同时开放性地探索了数据库的近期新发展方向，能够启发读者进一步深入思考。本书可作
《MySQL是怎样运行的：从根儿上理解MySQL》采用诙谐幽默的表达方式，对MySQL的底层运行原理进行了介绍，内容涵盖了使用MySQL的同学在求职面试和工作中常见的一些核心概念。总计22章，划分为4个部分。第1部分介绍了MySQL入门的一些知识，比如MySQL的服务器程序和客户端程序有哪些、MySQL的启动选项和系统变量，以及使用的字符集等。第2部分是本书后续章节的基础，介绍了MySQL的一些基础知识，比如记录、页面、索引、表空间的结构和用法等。第3部分则与大家在工作中经常遇到的查询优化问题紧密相关，介绍了单表查询、连接查询的执行原理，MySQL基于成本和规则的优化具体指什么，并详细分析了Explain语句的执行结果。第4部分则是与MySQL中的事务和锁相关，介绍了事务概念的来源，MySQL是如何实现事务的，包括redo日志、undo日志、MVCC、各种锁的细节等。 尽管《MySQL是
自从2015年提出中台的概念后，数据中台的概念就火遍了整个互联网圈。数据中台是实现企业数据智能的重要手段，但是数据中台是什么、为什么要搭建数据中台、数据中台究竟应该怎么搭建，这些问题的答案却很少有人知道。本书从“数据采集”“数据存储”“数据打通”“数据应用”的角度，基于作者多年搭建数据中台的实战经验，毫无保留地为大家解析从0到1搭建数据中台的全过程。每个章节都有大量的实战案例，希望本书能够对国内数据化工作者提供一定的帮助。本书的读者范围很广，无论你是想要进行数据化转型的公司高层、一线的产品经理、运营/设计/开发人员，还是对数据领域感兴趣的学生或从业人员，都可以从中学到想要的内容。
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法——HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，最终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。 《Hive编程指南》适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。
《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）。
