为了推动中国石化CIMS和实时数据库（RTDBMS）进一步普及和应用，编写一本《实时数据库原理及应用》是十分必要的。CIMS是国外发达工业国家提出并推行的用住处系统提升改造传统产业的一种标准模式。从西方兴起，传到了东方，日本尤为重视；从发达国家提出，也传到了发展中国家，中国特别重视，政府将它列入国家863高技术发展计划。实时数据库是近10年才被国内重视和试用的技术，但远没有被大家的了解。然而，实时数据库是CIMS的基础，是管理、控制一体化的核心技术。研究实时数据库的原理，分析实时数据库的技术，介绍实时数据库的产品，交流实时数据库的应用，推动实时数据库的实施，进而提升传统产业，则是编写本书的目的。

暂缺简介...

DB2 UDB是IBM公司为UNIX、os/2和Windows NT操作系统提供的目标关系型数据库解决方案。本书主要内容包括：DB2开发基础、DB2应用程序设计方法、静态SQL应用编程、动态SQL应用编程、DB2 CLI应用编程、存储过程、大对象使用、用户定义类型和用户定义函数及主动数据库等。并在附录中提供了JDBC API的全面参考。本书条理清晰、实用性强，为快速掌握DB2通用数据库提供了有效的参考。

《ILAS》培训教材 CRLNet指定使用本。本书包括：中文图书数据处理质量控制要求；计算机编目概述；机读目录；中文图书数据处理规程等内容。

本书是一位数据仓库专家的杰作，是多年实践经验的总结，通过浅显易懂的文字深入浅出地介绍了数据仓库的基本知识。包括如何建立数据仓库项目小组和收集业务要求、设计维度模型；将数据组织成更易读取的形式；用Red Brick索引技术和工具减少索引空间和优化索引性能；用TMU与PTMU迅速将数据装入仓库中；用RISQL函数回答SQL无法回答的常见业务问题；充分利用并行处理；用Vista聚集方法提高查询性能。每一章结尾都用“实务经验”总结实际操作中的要点，并通过样本数据库演示实际运用方法。本书是Red Brick用户的宝贵资料，也是学习一般数据仓库知识的优秀教材。

本书详细介绍了构建企业数据仓库的理论和方法。全书共十二章，第一、二章介绍了信息技术简史，以及业务和信息技术在数据仓库上的结合。第三至七章介绍如何规划、建立数据仓库，项目的选择和范围，数据构模，元数据库以及如何在数据仓库中获得高质量的信息。第八、九章介绍了逻辑数据仓库、物理数据仓库等内容。第十至十二章介绍了数据的转模、访问和挖掘。本书不同于现有的许多数据库著作，本书的主要特点是：着重介绍一种方法学，面向那些有兴趣建立或理解决策支持系统（DSS）的读者（包括CIO、IT经理，数据分析员和数据库的管理员、设计人员和开发人员等）。本书可作为MIS、计算机科学、商务等专业的师生的教科书或参考用书。

本书是《Microsoft SQL Server 2000开发指南》丛书第2卷，主要介绍如何创建和维护数据库、创建数据仓库以及如何优化SQL Server 2000。全书共21章，涵盖了SQL Server 2000数据库、表、索引、视图、存储过程、触发器、用户定义函数，以及全文索引等完整信息。本卷还介绍了数据仓库的组件及其维护与创建方法。最后，本卷还详细描述了如何通过有效的数据库和应用程序设计、查询优化，以及使用优化工具和实用工具来增强数据库性能。本书适合使用SQL Server的中、高级用户阅读。是数据库编程人员的实用参考书。

本书是目前有关决策支持系统、数据仓库、联机分析处理和数据挖掘领域中难得的好教材和学术著作。全书由四个部分组成，第一部分介绍决策支持系统工作原理、优点与分类方法；第二部分介绍应用于决策支持系统中的硬件技术和软件技术、实现问题、有关道德伦理问题，可用于决策支持、优化、群决策支持系统和专家系统的主要模型；第三部分概述数据仓库、数据仓库数据库、数据仓库内容分析（OLAP与数据挖掘）及数据仓库的实现；第四部分对全书内容进行了总结。本书内容丰富新颖，充分反映了决策支持系统领域内的最新状况；理论联系实际，每章均有与本章内容有关的案例情节，附录中还有决策支持系统与数据仓库应用的9个真实的案例。本书可作为大学相关专业高年级学生或研究生的教材，也可作为关注这一领域专业人员的参考书。

编辑推荐：本书是直接对业务领导和数据仓库技术的新手介绍数据仓库的非常好的一本书，书中清晰而深入地说明了应用数据仓库的各种好处、风险、技术和过程。在此，读者可能了解到如何将大量信息转换为知识，来减少业务中的不确定因素。本书提出了大量数据仓库应用的个案，以帮助读者在自己的企业中衡量各种关键因素，了解如何使用数据仓库来减少供应链管理的成本，使交叉销售更为有效，具有更好的客户关系、更好的品牌发展，提高产品质量等。书中还介绍了数据仓库项目的生命周期，从计划和设计，一直到部署和优化，可能出现的问题以及如何预防这些问题。另外，本书还涉及了如下内容：创建客房和产品的统一表达；数据质量——数据仓库成功的关键因素；数据仓库设计的基础；数据仓库操作的最佳惯例；基于Web的数据仓库、元数据和其他新方法。