本书详细系统地介绍了MySQL数据库的开发技术，从MySQL数据库以及MySQL中使用的SQL语言基础入手，再结合具体的网店数据库实例，重点介绍了事务处理、索引、视图、存储过程、存储函数、触发器等高级应用技巧，最后介绍了如何使用MySQL数据库开发如Facebook或mixi一样的社交网站，并配备了详细的源代码解说。本书适用于数据库开发人员、系统设计人员、系统维护人员、数据库管理人员、数据库初学者及其他数据库从业人员，也可以作为各大中专院校相关专业的参考用书和相关培训机构的培训教材。

这本《OCA认证考试指南（1Z0-047 Oracle DatabaseSQL Expert）》由 Steve O'Hearn著，颜炯、齐宁译。本书的目的是为参加OCA SQL CertifiedExpeitExam（120—047）考试的读者提供帮助。每一章都提供了练习题、实践题、知识要点总结，使读者能够充分理解和掌握每一章所学内容。《OCA认证考试指南（1Z0-047Oracle Database SQLExpert）》是OCA认证考试1.Z0—047最权威的辅导教程，也是Oracle从业人员必备的参考书之一。

数据库技术是计算机领域中最重要的技术之一，是软件学科的一个独立分支。数据库技术的应用遍及各行各业、各种各样的系统中，可以说无处不在。数据库的设计在一定程度上决定了数据库应用系统的功能，掌握数据库应用技术，才能设计出好的数据库应用系统，从而有利于在实际工作中参与信息系统安装、实施、调试等相关的工作，有利于参与设计与开发信息系统的项目，有利于利用数据库应用技术做各种数据处理等工作。本教材面向高职高专计算机相关专业，针对数据库课程进行编写，根据课程的教学要求共分为9章。第1章主要对数据库相关概念和常用的数据库管理系统进行简单介绍；第2～3章详细介绍了SQL语言及其应用；第4章详细讲解了三种常用数据库管理系统的管理和基本操作；第5～6章介绍了数据库的安全管理和针对三种数据库管理系统详细讲解备份、恢复、互导数据的方法；第7章针对具体系统的设计详细讲解了数据库的设计和管理应用；第8章介绍几种数据库的连接方法；第9章结合主流的软件开发工具详细讲解了数据库应用的开发实例。本教材由浅人深、从易到难地介绍了数据库应用技术，具有典型性和代表性。我们为教师授课和学习者的自学提供了本书案例中使用的素材和工具，读者可以从暨南大学出版社网站（http：／／www．jnupress．corn／）下载使用。 本教材的讲授可安排80～120学时。教师可根据学时、专业和学生的实际情况安排教学。本教材文字通俗、简明易懂、便于自学，也可供从事数据库管理、软件开发等相关工作的专业人员或爱好者参考，甚至可用于中职院校相关专业的实践教学。 ‘

内容简介：本书分两部分，分别来自O’Reilly的《MongoDB扩展技术》与《MongoDB开发技巧50例》两书。前一部分“MongoDB扩展技术”指导大家创建一个不断增长以满足应用程序需求的MongoDB集群，内容简明扼要，指导用户设置和使用集群存储大量数据并高效访问数据。此外，读者还可了解如何让应用程序兼容分布式数据库系统。具体的主题有：？ 通过分片设置MongoDB集群；？ 在集群中查询和更新数据；？ 操作、监控和备份集群；？ 从程序设计角度，考虑如何应对分片、配置服务器或者mongos进程停止运行的情况。遵照其中建议，你很快就可通过MongoDB构建和运行一个高效的、可预测的分布式系统。对 于用户而言，MongoDB上手很容易，但是构建使用MongoDB的应用程序时，一些棘手的问题便会接踵而来。怎样权衡范式化与反范式化？怎样处理复制组失效的情况并进行故障恢复？本书第二部分“MongoDB开发技巧50例”呈现了一系列的MongoDB提示和技巧，可帮助用户解决与应用程序设计与实现、数据安全和监控有关的各种问题。内容涵盖10gen公司工程师的实际指导，并通过以下5个话题展开了论述。？ 应用设计技巧：模式设计阶段应注意的问题？ 实现技巧：基于MongoDB编写应用程序？ 优化技巧：为应用提速？ 数据安全技巧：在不牺牲太多性能的情况下，利用复制和日志保证数据安全？ 管理技巧：配置MongoDB并确保其平滑运行

数据挖掘是近年来计算机科学中最活跃的研究分支之一。《数据挖掘算法与应用》分三部分介绍数据挖掘中的三个热点：空间数据挖掘、半监督学习与流形学习，并分别介绍了这三个研究热点的研究背景、研究现状、存在问题、最新算法与应用等。《数据挖掘算法与应用》在论述这三个研究热点的研究现状并分析了存在的问题后，面向实际需要，提出最新的模型、算法与技术。这些模型与算法以作者研究成果为基础，具有一定的创新性与实际应用价值。这些成果可帮助广大研究工作者与工程技术人员拓展思路，并为数据挖掘的理论应用提供借鉴。《数据挖掘算法与应用》可供数据挖掘、机器学习及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程人员参考。

不均衡数据分类问题是机器学习和模式识别领域的研究重点。陶新民、刘福荣和杜宝祥著的《不均衡数据SVM分类算法及其应用》以SVM为分类器给出基于0DR的欠抽样、基于谱聚类的欠抽样以及基于阴性免疫的过抽样算法。《不均衡数据SVM分类算法及其应用》根据SVM分类算法的自身特点，将SVM算法与集成算法相结合给出基于核聚类集成的不均衡数据分类算法，以及基于核矩阵偏移和主动学习欠抽样的不均衡数据SVM分类算法。最后，《不均衡数据SVM分类算法及其应用》将不均衡SVM分类算法应用到故障诊断领域。《不均衡数据SVM分类算法及其应用》可供理工科高等学校信息科学，人工智能和自动化技术等相关专业的教师和研究生阅读，也可供自然科学和工程技术领域中的研究人员参考。

《SAS统计分析与数据挖掘》基于SAS 9.2版本编写，从SAS编程出发，用案例形式介绍SAS数据挖掘在各领域的广泛应用，全书分为SAS基础篇、提高篇及应用篇，每章均给出大量分析案例。具体内容为SAS软件与数据挖掘简介，SAS编程基础，图形与报表制作，描述性分析，假设检验，回归分析，方差分析与因子分析，相关分析与对应分析，判别分析，聚类分析，生存分析，时间序列分析，以及SAS在具体数据挖掘项目中的应用等。《SAS统计分析与数据挖掘》最大特点是抛弃了其他同类书籍中只说理论、缺少案例分析的弊病，全书给出大量数据挖掘分析案例，为读者展示SAS在数据整合、数据挖掘、商业智能、金融数据分析、金融风险管理等项目中的强大应用技术。配套光盘中有实例的操作视频以及相关源程序文件。

全书内容共分8章，第1章介绍了数据结构和算法的基本概念，第2～4章介绍了线性表、堆栈、队列、串、数组等常用的线性结构，第5、6章介绍了非线性结构树形结构和图状结构，第7、8章介绍了两个基本技术排序和查找的常用算法。附录A中介绍了实训的相关知识，包括实训的步骤、实训报告规范、实训的环境。对每一种数据结构都详细阐述了基本概念、各种不同的存储结构及在不同存储结构上主要算法的实现，并给出丰富的典型例题，以帮助读者理解。本书可作为高职高专院校计算机及相关专业数据结构课程的教材。

《数据库应用基础教程（Visual FoxPro 9.0）》根据教育部高等学校文科计算机基础教学指导委员会发布的《大学计算机教学基本要求》和计算机等级考试二级（Visual FoxPro）的要求编写而成。《数据库应用基础教程（Visual FoxPro 9.0）》基于Visual FoxPro 9.0，包括14章的内容：数据库基本原理，Visual FoxPro 9.0概述，Visual FoxPro操作基础，程序设计基础，数据库及表的操作，索引及记录的操作，查询与视图的操作，结构化查询语言（SQL），表单设计，常用控件，报表设计，菜单与工具栏设计，以及应用程序的调试、编译与发布。《数据库应用基础教程（Visual FoxPro 9.0）》可以作为高等院校相关专业的教学参考书，可作为计算机等级考试的培训教材，也可供从事Visual FoxPro数据库开发的人员学习、参考。

《数据库系统：设计、实现与管理（第5版）（英文版）》是数据库领域的经典著作，内容系统全面，实用性强，被世界多所大学选为数据库相关课程的教材。《数据库系统：设计、实现与管理（第5版）（英文版）》主要内容有：数据库系统和数据库设计的基本知识；关系模型和关系语言；数据库分析和设计的主要技术；数据库设计方法学；数据库安全、事务管理、查询处理与优化；分布式DBMS与数据复制技术；面向对象数据库技术；DBMS与Web技术的结合，半结构化数据与XML；与商务智能有关的一些日益重要的技术，包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘以及数据库架构等。