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MySQL 8.0從入門到實(shí)戰(zhàn)
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MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)是目前全球流行的數(shù)據(jù)庫(kù)之一。《MySQL8.0從入門到實(shí)戰(zhàn)》從入門到實(shí)戰(zhàn),系統(tǒng)全面、由淺入深地介紹MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的各個(gè)方面。全書分為8個(gè)部分,共18章。第1部分(第1~3章)介紹MySQL的基礎(chǔ)知識(shí),包括初識(shí)MySQL、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)類型;第2部分(第4~6章)介紹MySQL的基本操作,包括SQL基礎(chǔ)操作、MySQL連接查詢和數(shù)據(jù)復(fù)制、MySQL基礎(chǔ)函數(shù);第3部分(第7、8章)介紹MySQL高級(jí)查詢函數(shù),包括MySQL高級(jí)函數(shù)和窗口函數(shù);第4部分(第9、10章)介紹MySQL數(shù)據(jù)表分區(qū),包括MySQL表分區(qū)和分區(qū)管理;第5部分(第11、12章)介紹視圖、存儲(chǔ)過程、字符集排序規(guī)則的說明和使用,包括MySQL視圖和存儲(chǔ)過程、游標(biāo)和字符集排序規(guī)則;第6部分(第13~15章)介紹MySQL數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化,包括MySQL索引、InnoDB事務(wù)模型和鎖使用、InnoDB內(nèi)存結(jié)構(gòu)解析和優(yōu)化;第7部分(第16、17章)介紹MySQL數(shù)據(jù)運(yùn)維和讀寫分離架構(gòu),包括MySQL數(shù)據(jù)備份和還原、MySQL主從架構(gòu);第8部分(第18章)介紹MySQL數(shù)據(jù)操作實(shí)戰(zhàn)。每一部分和章節(jié)都是相對(duì)獨(dú)立的主題,讀者可以有選擇性地單獨(dú)閱讀。

張文亮編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·9.7萬字

Visual C# 2005+SQL Server 2005數(shù)據(jù)庫(kù)與網(wǎng)絡(luò)開發(fā)
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基于數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用程序開發(fā)是當(dāng)今程序開發(fā)的一大特色,本書基于微軟的.NET框架和數(shù)據(jù)庫(kù)SQLServer2005服務(wù)器技術(shù),詳細(xì)全面的介紹了該框架下的C#2.0技術(shù),以及如何基于該編程語言實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)庫(kù)的程序開發(fā)。全書分為6個(gè)部分。第1部分介紹了C#語言的基礎(chǔ)知識(shí),包括C#簡(jiǎn)介和C#語言基礎(chǔ)。第2部分介紹了數(shù)據(jù)庫(kù)SQL2005的相關(guān)知識(shí),包括數(shù)據(jù)庫(kù)的操作、數(shù)據(jù)查詢語言基礎(chǔ)以及數(shù)據(jù)報(bào)表的相關(guān)概念。第3部分介紹了ADO.NET的相關(guān)知識(shí),包括數(shù)據(jù)庫(kù)的使用、數(shù)據(jù)集的操作、SQLXML的相關(guān)操作、XML編程以及數(shù)據(jù)映射NHibernate技術(shù)講解。第4部分介紹了Windows應(yīng)用程序結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),包括Windows窗體以及Windows菜單和對(duì)話框。第5部分介紹了Web程序結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),包括ASP.NET應(yīng)用程序和Web服務(wù)的相關(guān)知識(shí)。第6部分介紹了2個(gè)大型系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程。

丁士鋒等編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.6萬字

Oracle高性能自動(dòng)化運(yùn)維
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本書共10章,分為三篇:基礎(chǔ)篇、優(yōu)化篇、方法篇。基礎(chǔ)篇(第1~4章)主要介紹了Linux環(huán)境下Oracle內(nèi)存體系架構(gòu)的組成和功能,同時(shí)對(duì)Oracle日志與回滾段內(nèi)容進(jìn)行了講解,在幫助讀者深入理解Oracle知識(shí)體系的同時(shí),為后續(xù)數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化及備份恢復(fù)打下基礎(chǔ)。優(yōu)化篇(第5~6章)主要介紹了OracleSQL優(yōu)化的原理和思想,并結(jié)合CBO優(yōu)化器對(duì)Oracle優(yōu)化進(jìn)行探索。其中,SQL優(yōu)化原理和思想是CBO優(yōu)化的基礎(chǔ),將兩者結(jié)合即可提供Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化參考。方法篇(第7~10章)主要講解了Oracle備份恢復(fù)的原理,以及如何制訂符合自身數(shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn)的Oracle備份恢復(fù)計(jì)劃。同時(shí),結(jié)合自動(dòng)化運(yùn)維管理系統(tǒng)、自動(dòng)化歷史分析系統(tǒng)及自動(dòng)化實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)化運(yùn)維進(jìn)行實(shí)踐,幫助數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù)人員從大量重復(fù)煩瑣的運(yùn)維工作中解放出來,實(shí)現(xiàn)高效率、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)庫(kù)管理。

冷菠 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·8.6萬字

量化投資:交易模型開發(fā)與數(shù)據(jù)挖掘
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本書是一本利用Python技術(shù),結(jié)合人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳算法等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)行業(yè)模型開發(fā)的技術(shù)圖書。本書第1~4章主要講解了利用Python軟件分析模型開發(fā)的入門知識(shí),包括開發(fā)工具的使用、測(cè)試技術(shù)難點(diǎn)等內(nèi)容;第5~7章主要講解了利用人工智能中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行技術(shù)研發(fā),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)完善行業(yè)技術(shù)模型的數(shù)據(jù)加載與分析等內(nèi)容;第8~9章主要講解了利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)配置和風(fēng)險(xiǎn)控制等內(nèi)容;第10~11章主要講解了利用機(jī)器學(xué)習(xí)與遺傳算法進(jìn)行相應(yīng)模型開發(fā)等內(nèi)容。全書內(nèi)容專業(yè),案例豐富翔實(shí),是作者多年來利用開發(fā)軟件和人工智能結(jié)合進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域軟件開發(fā)與探索的最佳結(jié)晶。本書不僅適合想利用Python進(jìn)行軟件開發(fā)的用戶,也適合有一定經(jīng)驗(yàn)但想深入掌握人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行行業(yè)應(yīng)用的用戶使用,還可以作為機(jī)構(gòu)培訓(xùn)的優(yōu)秀教材。

韓燾 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·13.5萬字

七周七數(shù)據(jù)庫(kù)
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如今,我們要面對(duì)和使用的數(shù)據(jù)正在變得越來越龐大和復(fù)雜。如果說數(shù)據(jù)是新的石油。那么數(shù)據(jù)庫(kù)就是油田、煉油廠、鉆井和油泵。作為一名現(xiàn)代的軟件開發(fā)者,我們需要了解數(shù)據(jù)管理的新領(lǐng)域,既包括RDBMS,也包括NoSQL。《七周七數(shù)據(jù)庫(kù)》遵循《七周七語言》的寫作風(fēng)格和體例,帶領(lǐng)你學(xué)習(xí)和了解當(dāng)令最熱門的開源數(shù)據(jù)庫(kù)。在簡(jiǎn)單的介紹之后,《七周七數(shù)據(jù)庫(kù)》分章介紹了7種數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)分別屬于5種不同的數(shù)據(jù)庫(kù)風(fēng)格,但每種數(shù)據(jù)庫(kù)都有自己保存數(shù)據(jù)和看待世界的方式。它們依次是PostgreSQL、Riak、ApacheHBase、MongoDB、ApacheCouchDB、Neo4J和Redis。《七周七數(shù)據(jù)庫(kù)》將深入每一種數(shù)據(jù)庫(kù),介紹它們的優(yōu)勢(shì)和不足,以及如何選取一種最符合你的應(yīng)用需求的數(shù)據(jù)庫(kù)。《七周七數(shù)據(jù)庫(kù)》適合數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)庫(kù)管理員,以及想要了解和學(xué)習(xí)各種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的程序員閱讀。《七周七數(shù)據(jù)庫(kù)》將幫助讀者了解、選擇和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)庫(kù),從而更好地發(fā)揮日益增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)的能力。

(美)Eric Redmond Jim R.Wilson ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14.7萬字

數(shù)據(jù)質(zhì)量實(shí)踐手冊(cè):4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系
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高質(zhì)量的數(shù)據(jù)關(guān)乎企業(yè)運(yùn)營(yíng)、合規(guī)、決策和業(yè)績(jī)的關(guān)鍵,哈佛商業(yè)評(píng)論的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)中只有3%的數(shù)據(jù)符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),絕大多數(shù)公司都在尋求切實(shí)可行的指導(dǎo)來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。本書作者基于多年在數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和人工智能方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),闡述了4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系。他提出了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的四階段DARS方法(定義、評(píng)估、實(shí)現(xiàn)、持續(xù))和10個(gè)數(shù)據(jù)質(zhì)量最佳實(shí)踐案例,以此來提高業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量水平,為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)價(jià)值,保證生成的數(shù)據(jù)可以有效支持高級(jí)分析和人工智能。在本書中,您將學(xué)習(xí)定義和評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量的技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和度量指標(biāo),了解如何確保公司的數(shù)據(jù)收集實(shí)踐避免常見的陷阱。本書適合數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)智能專業(yè)人士、首席技術(shù)官和數(shù)據(jù)官,以及對(duì)收集和使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)感興趣的人士。對(duì)于有志成為首席數(shù)據(jù)官的各位讀者,這是一本難得的寶典級(jí)書籍!

(美)普拉桑特·蘇特卡爾 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·11.7萬字

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