本书阐述了关系模型背后的根本原则，这些原则也是所有数据库（后备应用软件）的应用基础，因为这些原则，今天的计算机世界才得以继续。该书内容直指关系数据库实际工作的核心。作者C．J．Date是数据库界的权威、富有经验的数据库开发者和设计者。该书不仅适用于数据库开发人员和设计人员，同样也适用于不同领域的专家和学者，包括DBA（数据库管理员）、信息建模者、数据库咨询人员，等等。

本书主要介绍了数据库系统的基本概念，包括数据库设计、数据库语言和系统实现。第4版中扩展了ER模型、SQL、数据仓库、OLAP、数据挖掘的内容，新增了XML、数据库管理、应用开发等章节，更新并扩展了信息检索部分。本书可作为三、四年级本科生一年级研究生的数据库课程的教材，同时，可供数据库领域的技术人员参考。涵盖了数据模型、基本对象的系统和XML、数据库存储和检索、事务处理、 数据库系统体系结构等多方面的内容，采用直观的方式描述所有概念，并以结构清晰的图示和例子代替形式化的证明，以银行数据库实例生动地解释重要概念，增强了本书的易读性。

本书针对spark从验证性环境迁移到实际生产环境时会遇到的各种问题给出了实际的帮助，涵盖了开发及维护生产级Spark应用的各种方法、组件与有用实践。全书分为6章， ~ 2章帮助读者深入理解Spark的内部机制以及它们在生产流程中的含义；第3章和第5章阐述了针对配置参数的法则和权衡方案，用来调优Spark，改善性能，获得高可用性和容错性；第4章专门讨论Spark应用中的安全问题；第6章则全面介绍生产流，以及把一个应用迁移到一个生产工作流中时所需要的各种组件，同时对Spark生态系统进行了梳理。

本书定义为“轻教材”，并结合先进的大数据公司的实战经验，帮助大数据从业人员熟悉大数据相关的基础知识、基本工具，帮助大数据企业的管理者建立数据驱动的文化和构建团队。此书将成为大数据从业人员、大数据企业管理人员以及大数据领域的投资者、监管者的参考书籍。

数据库云平台是当今乃至今后一段时期信息化领域普遍关注的一个热点领域。云技术的本质是分布式计算，而数据库云平台揭示的正是分布式计算在数据处理领域的本质问题。本书介绍了数据库的起源与发展，分析了关系型数据库与NoSQL数据库的适应场景，介绍了国产自主可控数据库云平台发展现状；针对云计算环境大数据时代对结构化和非结构化数据的管理需要，介绍了关系型数据库中的事务、数据恢复、SQL、分布式数据库和NoSQL数据库的一致性与事务等理论；针对越来越多的大数据业务，介绍了数据库应用系统的设计、优化和集成技术。结合发展趋势，重点介绍了当前流行的关系数据库和NoSQL数据库的编程技术；针对信息化建设演进式发展，介绍了数据库重构技术。 本书作为计算机、网络工程、信息管理院校研究生的高端教材，适合具有计算机基础知识的读

在本书中，作者将自己多年形成的编程习惯以及阅读既有代码的体验凝练成了编程中的价值观、原则和77种实现模式。 沟通、简单和灵活的价值观应当被所有开发人员所铭记。局部影响、化重复、将逻辑与数据捆绑等原则同样是通用性的指导思想，比价值观更贴近编程场景，在价值观和模式之间搭建了桥梁。在77种实现模式中，每一种模式都覆盖了编写简洁、清晰、易扩展、易维护的代码这一原则的某个方面。它们为日常的编程提供了丰富翔实的参考依据，并告诉大家这些代码如何为降低沟通成本和提高有效产出提供保障。 本书适用于各个阶段的开发者群体。刚刚涉足软件开发领域的新人能够透过大师的眼睛来看待编程，了解编程的价值观与原则；具有丰富经验的资深工程师则可以通过这些模式进行反思，探究成功实践背后的意义。把价值观、原则和开发

陈春宝、徐筱刚、田建中著的《SAS金融数据挖掘与建模(系统方法与案例解析)/SAS大学技术丛书》是一部从实战角度讲解如何利用SAS对金融数据进行挖掘与建模的专著，由SAS大学授权撰写，是SAS大学的指定参考书，也是“SAS大学技术丛书”的靠前本书。

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。

作为大数据前沿的新兴领域，市面上大数据安全与治理的相关书籍屈指可数。本书在介绍大数据学术界新动态与大数据行业生产实践的同时，对大数据安全与治理的新理论与实践内容做了详尽的阐述。本书分为两部分:第壹篇（理论篇),介绍大数据治理与安全的理论、方法和技术挑战等；第二篇(开源实现篇)，介绍开源社区各类开源项目，将研究与实践的内容根据不同组件分类。

本书是一本从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，作者见证并献身百度大数据的建设，毫无保留地将成败摸索实践的真实场景进行完整还原，并对近十年大数据从业经验与心得做了归纳和总结，同时详解大数据本质、理念与现状，并围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何从零到一将完整的数据驱动方案落地，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。

本手册主要讲解数据备份、恢复和数据加密解密等方面的内容。本手册从各种不同的用户角度出发，从问题本身着手，从数据恢复与加密技术基本知识，到一般数据文化丢失、损坏的拯救、硬盘系统的数据恢复、特殊文件丢失后的拯救、数据的备份、常用软件的备份和恢复、BIOS和注册的备份与恢复，再到具体的数据加密技巧和数据安全防范措施等。全手册贯穿数据安全这一主题，并从数据拯救与数据加密两个层面对其进行具体阐述、剖析与实用操作的介绍，力图让读者在了解相关知识的基础上，全面掌握各种操作实践与技巧经验，轻松搞定数据安全！

本书瞄准云计算和大数据产业，论述云计算环境下的数据治理成熟度模型规范，为用户提供通用的数据治理模型方法；针对靠前外市场对云端数据治理的迫切需求，给云端数据治理的用户提供很好实践方法；给出云端数据治理成熟度的评估方法和流程，帮助用户开展云端数据治理成熟度评估并实现用户的数据治理成熟度持续改进；进行云端数据治理示例分析，对云端数据治理成熟度应用和评估方法予以说明，并给出实施方法和应用步骤。

DB2是IBM公司出品的一种关系型数据库系统，凭借其较好的完整性、安全性、可恢复性，以及可扩展性，在各行各业的大中型企业中受到青睐。随着企业规模、业务的扩展以及时间的推移，企业中的数据库会越来越庞大，企业对DB2的性能要求势必也会水涨船高。在此情形下，针对DB2性能监控和负载查询优化的工具OPM和OWQT应运而生。 《DB2性能管理与实战》围绕着OPM和OWQT这两个工具的使用方法和技巧展开介绍，并在各种实战案例的基础之上，总结了OPM和OQWT的各种新特性和功能。本书总共分为8章，分别讲解了DB2的系统架构、内存管理、锁定机制、性能监控相关命令及参数、SQL优化的基本原理、OPM和OQWT的基本功能、DB2性能分析方法论与决策树，以及DB2性能分析实战案例等知识。《DB2性能管理与实战》附录部分还讲解了OPM和OQWT的使用架构和使用注意事项，帮助读者快速

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《智慧云数据中心》对现阶段转型大背景下数据中心的部署、运营、管理和演进进行了清晰的阐述，并结合IBM 公司大量的一线实践案例，分析、总结了在数据中心整个生命周期内的常见问题，提出了对应的解决方案，而且在前一本《智慧数据中心》的基础上充实了云数据中心、技术发展趋势、数据中心基础设施可靠运营和管理服务等内容，具有很高的理论和实践价值。 《智慧云数据中心》帮助企业管理人员和技术人员，在资源有限的情况下化地利用好数据中心，引进新技术和新的运营模式，提高效率，灵活支撑业务发展，并帮助他们更透彻地理解数据中心未来的发展趋势，及早做出积极的准备。

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本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据，该方法突出数据中重要的关联和分布趋势，并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。本书重点介绍如何理解数据分析的图形元素，以及如何使用R生成书中涉及的各种图形。附录中列有大量参考资料，以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息，便于读者深入学习。