本书是国内首部讲解微软Windows Server软件定义数据中心的中文图书，书中系统、全面地普及了微软Windows Server软件定义数据中心各个模块的概念、技术和架构，书里凝结了作者近几年在使用Windows Server SDDC的经验和对相关技术的思考。本书的主要内容包含Windows Server软件定义的高可用群集、Windows Server SDS、Windows Server SDN和Windows Server虚拟化以及Windows Server容器等关键模块，并剖析了微软数据中心以及混合云发展计策和现状，以及客户使用Windows Server SDDC的实际案例。本书的内容强调理论性和实用性的结合，在介绍技术、架构的同时合理安排了一些精心设计的结构图、技术原理图和环境视图以及详细编排的使用命令，以帮助读者快速理解Windows Server SDDC技术。本书适合广大Windows Server新老用户和致力于新一代软件定义数据中心研究和建设的IT专业人士和架构师阅读，既可作为学习Windows Server SDDC的入门图书，也可以作为进阶学习材料，还可作为Windows Server SDDC方案设计时的参考。

本书分三部分通过大量的实例代码介绍了MongoDB数据库底层的实现以及大型互联网Web项目数据库设计原则。第一部分对MongoDB进行了整体介绍，并介绍了实际的开发例子，另外还介绍了JavaScript shell和Ruby驱动。第二部分通过逐步实现一个电商数据模型和实现必要的CRUD操作来详细介绍了MongoDB的文档数据模型、查询语言和CRUD（新增、读取、更新和删除）操作。本书的最后部分从数据库专家的角度来看待MongoDB，介绍了数据库的性能、部署、容错和伸缩性等所有的知识。 本书适合想深入学习MongoDB的开发人员，主要关注MongoDB数据库。

本书共分9章，内容依次为数据库基础知识、数据库和表、查询、窗体、报表、宏、VBA编程基础、AccessVBA数据库编程综合实例以及全国计算机等级考试二级Access考试指导。其中第1~7章的结构都是基础知识+操作实践+思考练习与测试。

本书是数据库专家C.J. Date的又一部力作，详细介绍了数据库架构的设计和实现，同时讨论了视图更新及关系数据库理论。全书内容分为15章，用示例和理论相结合的方式，介绍了关系数据库的相关理论，还对视图作了深入探究。书中不仅介绍了一些基础的数据库操作，同时重点结合示例给出了视图相关的操作和讲解。通过阅读本书，读者能够在实际工作和学习中，改进自己的数据库设计，更好地实现数据库相关任务。本书是经典的数据库参考指南，非常适合数据库架构师、数据库设计人员以及相关领域的研究人员参考阅读。

本书是《数据库原理与应用 SQL Server 2012》（胡艳菊、申野编著，清华大学出版社）的配套教材。每章都由学习目标、知识脉络图、重点难点解析、典型例题讲解、课后题解析和小结组成。用图表表示的知识点，逻辑关系清楚，言简意赅，分为普通知识点、重点知识点和难点知识点，典型例题精练、深入，课后习题全部给出详尽答案，所有操作类题目都尽量配给准确的代码、操作截图和电子版的数据源供学习参考。因此本书亦可作为单独学习的数据库图书，或者课下配套练习的同步学习指导书。全书共分3篇： 第1篇（第1～3章）为原理篇，解决数据库系统构建的历史背景、原理和理论基础部分知识点及应用问题； 第2篇（第4～13章）为应用篇，着重解决使用SSMS创建数据库、SQL语言语法、视图、事务、存储过程、触发器等高级数据库对象在SQL Server 2012中使用的知识点及应用问题； 第3篇（第14章）为开发篇。书后附录部分给出了SQL Server*版——SQL Server 2016的基础介绍以及SQL Server 2000到SQL Server 2016的主要数据库特性对照表。本书既可作为高等院校计算机、软件工程专业高年级本科生、研究生的辅助教材，同时也可作为计算机专业开发人员、广大科技工作者和研究人员参考的工具书。

本书全面讲解Redis基本功能及其应用，并结合线上开发与运维监控中的实际使用案例，深入分析并总结了实际开发运维中遇到的“陷阱”，以及背后的原因， 包含大规模集群开发与管理的场景、应用案例与开发技巧，为高效开发运维提供了大量实际经验和建议。本书不要求读者有任何Redis使用经验，对入门与进阶DevOps的开发者提供有价值的帮助。主要内容包括：Redis的安装配置、API、各种高效功能、客户端、持久化、复制、高可用、内存、哨兵、集群、缓存设计等，Redis高可用集群解决方案，Redis设计和使用中的问题，最后提供了一个开源工具：Redis监控运维云平台CacheCloud。

面对“人们被数据淹没，却饥渴于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展。《数据流知识发现》全面介绍了数据流知识发现相关领域的研究内容，涵盖了五个主题：海量知识发现平台架构分析、数据流关联规则知识挖掘、数据流分类知识挖掘、数据流聚类知识挖掘以及数据流序列知识挖掘。《数据流知识发现》可作为高等学校计算机专业的高年级本科生教材或研究生的教材，也可作为从事数据挖掘方面研究工作的科技工作者的参考资料。

本书以小说的形式展开，讲述了主人公俵太从大学文科专业毕业后进入征信所，从零开始学习数据分析的故事。书中以主人公就职的征信所所在的商业街为舞台，选取贴近生活的案例，将平均值、t检验、卡方检验、相关、回归分析、文本挖掘以及时间序列分析等数据分析的基础知识融入到了生动有趣的侦探故事中，讲解由浅入深、寓教于乐，没有深奥的理论和晦涩的术语，同时提供了大量实际数据，使用免费自由软件RStudio引领读者进一步体验数据分析，实践性非常强。本书适合所有对数据分析感兴趣但又苦于无从下手的读者阅读。

本书就使用Apache Hadoop端到端数据管理方案提供专业架构指导。其他书籍大多针对Hadoop生态系统中的软件，讲解较为单一的使用方法，而本书偏重实践，在架构的高度详细阐释诸多工具如何相互配合，搭建出打磨之后的完整应用。书中提供了诸多案例，易于理解，配有详细的代码解析，知识点一目了然。为加强训练，本书后半部分提供了详细的案例，涵盖常见的Hadoop应用架构。无论是设计Hadoop应用，还是将Hadoop同现有数据基础架构集成，本书都可以提供详实的参考。

全书可分为原理篇（1~6章）和应用篇（7~9章）。其中原理篇包括数据库系统导论、数据模型、关系代数、规范化设计、结构化查询标准语言SQL、数据库安全以及SQL的高级编程等；应用篇介绍了数据库的应用实践，包括数据库应用系统的开发流程、C/S开发案例—学生成绩管理系统（SQL Server +JAVA）以及B/S开发案例—在线成绩管理系统（MySQL +PHP）等。