本书结合openGauss数据库原理，讲述openGauss数据库实战相关内容，并设计多种实验帮助用户理解并使用openGauss数据库。本书首先介绍数据库的基本概念、安装部署、开发调试，并设计实验帮助用户熟悉这一系列操作。接着介绍数据库设计、查询优化、维护、数据库备份与恢复及导入与导出、存储引擎、事务控制和数据库安全等。本书理论与实践并重，读者通过阅读本书并进行实践，可以较好地掌握openGauss数据库。 本书面向的读者主要是高校学生及使用openGauss数据库的工程师。 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一-其内容由浅入深-既包含数据库系统基本概念-又反映数据库技术新进展。本书基于该书第7版进行改编-保留其中的基本内容-压缩或删除了一些高级内容-更加适合作为国内高校计算机及相关专业本科生数据库课程教材。

在微服务架构下，分布式事务一直是痛点和难点。Seata是阿里巴巴开源的分布式事务中间件，致力于以高效且对业务无侵入的方式，解决在微服务场景下面临的分布式事务问题。 本书作者是阿里巴巴GTS创始人和Seata作者，结合其多年在分布式事务领域设计、研发和应用的经验，深入浅出地阐述了分布式事务技术基础、Seata AT模式、TCC模式、RPC设计、事务协调器技术的原理，并给出了两个开发实例（AT模式和TCC模式）。 本书可以为微服务系统架构师、研发人员解决核心业务实际问题提供思路，也适合分布式技术相关专业的学生阅读，帮助他们建立分布式事务的知识框架。

《数据分析与挖掘算法：Python实战》是一本介绍数据分析相关算法的学习指南，主要包括数据分析及数据挖掘相关概念介绍、数据思维及各种数据分析算法的原理及实现方法。《数据分析与挖掘算法：Python实战》的每个数据分析算法都介绍了数学原理、Python代码实现以及实战案例，内容丰富、容易理解。 本书共9章，第1章介绍了数据挖掘与数据分析、机器学习之间的关系；第2 章介绍了数据分析人员应该具备的数据思维，包括数据思维认知、数据挖掘“定律”；第3~9章介绍了各种数据分析算法的原理、实现方法及实战案例，其中包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规划、人工神经网络、集成学习。 《数据分析与挖掘算法：Python实战》适合从事数据分析工作的读者自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员和对数据分析感兴趣的读者的参考用书。

数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。它被国际上许多著名大学所采用，包括斯坦福大学、耶鲁大学、得克萨斯大学、康奈尔大学、伊利诺伊大学等。我国也有多所大学采用本书作为本科生和研究生数据库课程的教材和主要教学参考书，收到了良好的效果。本书基于该书第7版进行改编，保留其中的基本内容，压缩或删除了一些高级内容，更加适合作为国内高校计算机及相关专业本科生数据库双语课程教材。 本书特色内容简练。保留了原书最基本的内容，讲述数据库系统的基本概念；对数据库设计技术以及数据管理实现与应用的高级主题进行了有选择性的介绍。直观易懂。采用直观的方式描述概念，以结构清晰的图示和示例代替形式化的证明。实用性强。以大学数据库实例生动地解释重要概念，通俗易懂。内容新颖。反映了数据库在设计、管理和使用方式等方面的变化及数据库概念方面的发展趋势。

本书主要介绍了MySQL数据库的应用、设计与管理。本书分为11个模块，分别是启动与登录MySQL、创建与操作MySQL数据库、创建与优化MySQL数据表结构、设置与维护数据库中数据完整性、添加与更新MySQL数据表数据、用SQL语句查询MySQL数据表、用视图方式操作MySQL数据表、用程序方式获取与处理MySQL表数据、安全管理与备份MySQL数据库、设计与优化MySQL数据库、Python程序连接与访问MySQL数据库。全书以真实的工作任务为载体组织教学内容，实施教学过程，强化技能训练，提升动手能力，提升读者数据库设计、应用与管理的能力。本书可以作为普通高等院校、职业院校MySQL相关课程的教材，也可以作为MySQL的培训教材及MySQL爱好者的自学参考书。

《数据的基本问题探究与讨论》以数据为研究对象，论述了从数据起源到数据未来的全过程，通过对数据的研究，揭示了物质、数据与信息之间的深刻关系，构建了一门独立的数据科学体系。《数据的基本问题探究与讨论》对数据与数据科学的基本原理与规律、数据的基本定律与基础问题、数据与数据科学的基本方法等做了全面、细致的探索，提出了物质定义数据、数据定义信息等重要观点。

“阿里云数字新基建系列”包括5本书，涉及Kubernetes、混合云架构、云数据库、CDN原理与流媒体技术、云服务器运维（Windows），囊括了领先的云技术知识与阿里云技术团队独到的实践经验，是国内IT技术图书又一重磅作品。 数据库技术，被称为“计算机三驾马车”之一，几十年来，持续支持着全球亿万数字业务的运行，而云计算的出现，赋予了数据库新的能力。云数据库按引擎能力，可以分为关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库和分布式新型数据库。本书从技术原理入手，讲解各种数据库的特点，分析不同场景的架构选型和数据库优化，继而展开到云数据库的迁移、云数据库的运维工作，期望能帮助读者了解和掌握云数据库相关知识与技能。

《Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书》从理论知识人手，结合数据仓库的概念帮助读者更好地理解Hive，在掌握Hive相关理论知识的基础上，逐步深入地学习Hive。“工欲善其事，必先利其器”，首先从创建虚拟机并安装Linux操作系统开始逐步完成Hive的部署，然后在部署完成的Hive环境基础上，学习Hive数据定义语言、Hive数据操作语言和Hive数据查询语言的相关操作，在学习了上述三种语言之后，接下来深入学习Hive的其他功能，包括Hive内置函数、Hive自定义函数、Hive的新特性事务以及Hive的相关优化，从而帮助读者掌握Hive的强大功能和特性。最后，《Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书》通过一个综合项目——教育大数据分析平台，使读者对Hive数据仓库在实际应用中涉及的相关知识内容具有更深入的理解，在此项目中不仅会涉及使用Hive实现数据仓库分层、数据转换和数据分析的相关操作，而且还涉及使用Sqoop将数据仓库中的数据进行导出和导入，以及使用FineBI工具实现数据可视化功能。《Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书》附有配套视频、源代码、习题、教学设计、教学课件等资源。同时，为了帮助初学者更好地学习《Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书》的内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。《Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书》可以作为高等学校本、专科计算机相关专业，信息管理等相关专业的大数据课程教材，也可以供相关技术人员参考，是一本适合广大计算机编程爱好者的优秀读物。《Hive数据仓库应用/大数据技术与应用丛书》特点：基础书籍：Hive数据仓库技术零基础入门项目案例：深度解析企业级项目，案例的完整开发过程资源丰富：提供配套资源服务内容丰富：详细讲解Hive部署、操作和优化

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发展方向，能够启发读者进一步深入思考。本书可作为高等院校信息类专业的本科生和硕士研究生教材，也可作为数据库行业的内核研发和系统运维等从业人员的参考书。