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本书详细介绍数据库原理、方法及其应用开发技术。全书章，分别介绍关系数据库标准语言—SQL，数据模型，数据库系统的模式结构，关系模型与关系代数运算，关系模式的规范化设计理论，数据库的安全与保护，RAID技术，数据库设计的步骤和数据库实施，数据库应用系统的体系结构，MicrosoftSQLServer2014的安全管理、完整性策略、恢复技术、并发控制方法、触发器和存储过程，以及在．NET4.0平台上用C#语言开发的数据库应用系统实例等内容。书中还介绍了数据库技术的新发展，如面向对象数据库技术、分布式数据库、XML数据库、大数据管理与NoSQL、数据仓库与数据挖掘技术等。

本书共10章。第1章介绍了物联网数据分析中的一些数学基础、概率论和数理统计方法，以及分布式计算、网格计算和云计算方法，及其在物联网中的应用；第2章给出了云计算的概念和原理，并针对云计算的一些技术和体系架构做了详细介绍；第3、4章阐述了云计算平台的建设，重点阐述了PaaS平台的搭建流程及其针对智慧城市和垂直行业的云平台搭建实战；第5、6章阐述了大数据概念及大数据处理的常见数学方法；第7章阐述了物联网云计算安全问题；第8章阐述了应对物联网安全而产生的私有云平台搭建方法；第9章阐述了应对云计算信息延迟和网络堵塞而产生的雾计算方法和产业发展展望；第10章总结了物联网云计算发展的现状，展望了云计算的发展趋势。

全书分为三部分：第一部分为基础部分，介绍数据库的基本原理和SQL语句；第二部分为应用部分， 介绍了SQL程序设计的基础知识，并以图书馆信息系统为例，介绍数据库设计的具体开发过程，同时，介绍了数据库开发过程中涉及的安全性、并发性等问题的处理方法。第三部分为实验部分， 通过有关的实验，使读者可以把理论与实践结合起来，提高动手能力。

大数据应用已成为行业热点和产业发展新增长点，数据科学与计算技术也是*的前沿领域，其中，大数据计算分析提供了核心的技术支撑。本书从大数据计算系统的三个层次对数据模型、处理算法、计算模型与架构、开发技术标准等内容进行了综合性的介绍，重点阐述了各类数据分析算法和MapReduce，图并行计算，交互式处理，流计算，内存计算等计算架构。本书适合作为数据科学与大数据计算技术、计算机科学与技术、互联网应用系统、物联网工程等专业相关课程的教材。

《存储原理与数据恢复探究教程》先介绍了学习存储原理的知识基础，然后简单介绍了存储介质的工作原理，介绍了数据恢复重要概念、过程和原则，为学习存储原理的理论知识做好必要的铺垫。《存储原理与数据恢复探究教程》的核心内容可以概括为两种分区模式、三种文件系统，即MBR分区模式和GPT分区模式，FAT32、NTFS和exFAT文件系统，这是存储原理基础的内容，也是重要、核心的内容。

Apache HAWQ是一个SQL-on-Hadoop产品，它非常适合用于Hadoop平台上快速构建数据仓库系统。HAWQ具有大规模并行处理、完善的SQL兼容性、支持存储过程和事务、出色的性能表现等特性，还可与开源数据挖掘库MADlib轻松整合，从而使用SQL就能进行数据挖掘与机器学习。 《HAWQ数据仓库与数据挖掘实战》内容分技术解析、实战演练与数据挖掘三个部分共27章。技术解析部分说明HAWQ的基础架构与功能特性，包括安装、连接、对象与资源管理、查询优化、备份恢复、高可用性等。实战演练部分用一个完整的示例，说明如何使用HAWQ取代传统数据仓库，包括ETL处理、自动调度系统、维度表与事实表技术、OLAP与数据的图形化表示等。数据挖掘部分用实例说明HAWQ与MADlib整合，实现降维、协同过滤、关联规则、回归、聚类、分类等常见数据挖掘与机器学习方法。《HAWQ数据仓库与数据挖掘实战》适合数据库管理员、大数据技术人员、Hadoop技术人员、数据仓库技术人员，也适合高等院校和培训机构相关专业的师生教学参考。

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本书内容主要包括MySQL 5.7的安装与配置、数据库的创建、数据表的创建、数据类型和运算符、MySQL函数、查询数据、数据表的操作（插入、更新与删除数据）、索引、存储过程和函数、视图、触发器、用户管理、数据备份与还原、日志以及性能优化，重点介绍MySQL安装与配置、数据类型和运算符以及数据表的操作。本书注重实战操作，帮助读者循序渐进地掌握MySQL中的各项技术。 本书共有357个实例和14个综合案例，还有大量的经典习题。下载资源中包含近20小时培训班形式的视频教学录像，详细讲解书中每一个知识点和每一个数据库操作的方法和技巧；同时还提供了本书所有例子的源代码，读者可以直接查看和调用。 本书适合MySQL数据库初学者、MySQL数据库开发人员和MySQL数据库管理人员，同时也可作为高等院校和培训学校相关专业师生的教学参考用书。

《数据分析与数据挖掘》主要介绍数据挖掘和数据分析的基本概念和方法，包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据立方体和OLAP技术、频繁模式挖掘、回归分析、分类、聚类、离群点分析。书中涉及到的模型和算法均给予了相应的实例。