“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。

本书是以给广大量化研究者建立一个一般性的量化研究流程（主要是量化策略开发，也包括其他量化研究）为主旨来展开编写的。全部章节以流程化的形式展开，从量化研究的数据开始到最终以交易结束。数据库、指标库、算法库、工具库、可视化库、报告和日常工作系统、交易系统这7个核心库/系统分别解决了量化研究中某一个环节的问题。 量化研究是以上述7个核心库/系统所代表环节的一个循环，在这个循环中不断进行的改进和研究。它将数据和思想相结合，通过交易来检验研究成果是否达到预期，然后改进思想和更换数据，并投入下一次交易中。这样的循环使得每一次量化研究都更加接近理想效果。而在循环的每一个环节上，本书给出了一系列工具、算法、技术等来支撑各个核心库/系统的功能。 本书在编程语言上以Matlab和Python为主，数据库一章用到了MySQL的基本知识，交易系统一章用到了MongoDB的知识。本书的内容十分丰富，通过阅读本书，读者可以对量化研究形成一个系统、全面、完整的认识，并在今后的研究工作中逐步拓展，最终形成自己的体系。

本书基于作者十多年的工作经验和知识分享，全面覆盖了从SQL基础查询到高级分析、从数据库设计到查询优化等内容，通过循序渐进的方式和简单易懂的案例分析，透彻讲解了每个SQL知识点。本书采用了全新的SQL：2019标准，紧跟产业发展趋势，帮助读者解锁最前沿的SQL技能，同时提供了5种主流数据库的实现和差异。最后，本书还介绍了全新的SQL：2019标准对文档存储（JSON）、行模式识别（MATCH_RECOGNIZE）、多维数组（SQL/MDA）以及图形存储（SQL/PGQ）的支持。 本书适合需要在日常工作中完成数据处理的IT从业人员，包括SQL初学者、拥有一定基础的中高级工程师，甚至精通某种数据库产品的专家阅读。

本书的广度与深度兼备、理论与实战兼顾的分布式事务专著，它从基础知识、解决方案、原理分析、源码实现、工程实战5个维度对分布式事务做了全面、细致的讲解，试图解决你在实践中遇到的所有关于分布式事务的问题。两位作者都是分布式事务领域的资深架构专家，是Apache ShenYu（incubating）网关创始人、Hmily、RainCat、Myth等分布式事务框架的创始人。本书因为内容扎实，所以得到了来自京东、阿里、腾讯、蚂蚁金服、滴滴、饿了么、58集团、IBM等互联网大厂及Apache软件基金会的近20位专家的高度评价。 ·基础知识维度：首先全面介绍了事务和分布式事务的概念和基础知识，然后详细讲解了MySQL事务和Spring事务的实现原理； ·解决方案维度：详细介绍了分布式事务的各种解决方案，包括强一致性分布式事务解决方案和Z终一致性分布式事务解决方案； ·原理分析维度：详细讲解了分布式事务的原理，包括XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息Z终一致性分布式事务和Z大努力通知型分布式事务的原理。 ·源码实现维度：深入分析了Atomikos，Narayana框架实现XA强一致性分布式事务解决方案的源码，以及Dromara开源社区的Hmily分布式事务框架实现TCC分布式事务的源码； ·工程实践维度：通过多个在生产环境中经历了高并发、大流量考验的综合案例，讲解了XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息Z终一致性分布式事务和Z大努力通知型分布式事务的工程实践方法。全书配有大量流程图和原理图，便于读者阅读理解；精选了大量来自生产环境的完整案例及其代码，便于读者动手实践。阅读本书，你将体验到事半功倍的效果。

现实世界中的数据往往并不是能以行列形式呈现的表格型数据，而是富含关系信息的复杂网络。对于挖掘这类数据的潜在价值，图数据库具有明显的优势。本书介绍如何针对真实场景设计和实现图数据库。你将学习图论的基础知识，并尝试构建基于图数据库的社交网络应用程序和推荐引擎等。你将掌握图数据库开发的所有重要概念，包括递归遍历、图数据建模、查询调优、性能调优、图分析，以及如何避免超级节点等反模式。学完本书后，你将有能力构建基于图数据库的应用程序，从而显著地提升数据价值。本书示例采用开源图计算框架TinkerPop及其查询语言Gremlin，但所述概念均适用于Neo4j等基于Cypher的图数据库。

这是一部对分布式数据库的核心原理、架构设计以及经典分布式数据库的实现进行深入剖析的著作，融入了作者在腾讯、Oracle等企业20余年的数据库实践经验，以及数据库领域前沿的研究成果，得到了中国人民大学杜小勇教授等多位业界知名专家的高口碑和鼎力推荐。 本书以前沿技术和工程实践为抓手，沿着问题确认、原理阐述、架构剖析、实例分析的思路，从3个方面对分布式数据进行了讲解。 分布式数据库原理。首先提出了分布式系统面临的典型问题，尤其是一致性问题；然后结合CAP原理和分布式事务处理技术中的ACID技术对这些问题（重点是一致性问题）的本质进行深挖；接着基于时钟、Paxos协议、Raft算法等给出可行的解决方案；最后深度解读事务处理技术中的MVCC、OCC、DTA等技术在近年的发展。 分布式数据库架构。讨论了影响架构的内在、外在技术因素，其中内在因素包括强一致性、高可靠性、高可用性等；外在因素包括云计算、Serveless需求等。这部分最终要解决的问题是：如何通过计算/存储分离、智能化和新硬件技术实现系统的高可扩展性、高可靠性以及高可用性？ 分布式数据库实现。从工程实践的角度，以Spanner、CockroachDB等多个数据库为对象，从问题、原理、前沿技术研究成果等角度对分布式数据库的架构、事务处理技术的实现以及在实际系统中的落地进行了详细介绍。

主要内容● 监控性能，找出效果不佳的查询● 选取要优化的查询，**限度地提高收益● 使用EXPLAIN ANALYZE和Visual Explain等工具来分析查询● 借助多种策略改进慢查询● 正确使用索引和直方图，创建快速的执行计划● 了解并分析锁，从而解决争用问题，提升系统吞吐量

本书介绍数据库系统的基本知识、需求分析、概念设计和逻辑设计的方法，然后分别介绍SQL Server 2012的基本服务功能、安装与配置；使用SSMS或T-SQL创建与管理数据库、表、索引和视图；T-SQL的SELECT数据查询；T-SQL编程基础，创建与管理存储过程、触发器和用户定义函数；最后介绍SQL Server 2012的数据库安全管理技术、备份与还原技术、导出与导入技术。