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深入淺出MySQL:數據庫開發、優化與管理維護(第2版)
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《深入淺出MySQL:數據庫開發、優化與管理維護(第2版)》從數據庫的基礎、開發、優化、管理維護和架構5個方面對MySQL進行了詳細的介紹,每一部分都獨立成篇。基礎篇主要適合于MySQL的初學者閱讀,包括MySQL的安裝與配置、SQL基礎、MySQL支持的數據類型、MySQL中的運算符、常用函數、圖形化工具的使用等內容。開發篇主要適合于MySQL的設計和開發人員閱讀,內容包括表類型(存儲引擎)的選擇、選擇合適的數據類型、字符集、索引的設計和使用、視圖、存儲過程和函數、觸發器、事務控制和鎖定語句、SQL中的安全問題、SQLMode及相關問題、分區等。優化篇主要適合于開發人員和數據庫管理員閱讀,內容包括SQL優化、優化數據庫對象、鎖問題、優化MySQLServer、磁盤I/O問題、應用優化等。管理維護篇主要適合于數據庫管理員閱讀,內容包括MySQL高級安裝和升級、MySQL中的常用工具、MySQL日志、備份與恢復、MySQL權限與安全、MySQL監控、MySQL常見問題和應用技巧等。架構篇主要適合高級數據庫管理人員和數據庫架構設計師閱讀,包括MySQL復制、MySQLCluster、高可用架構等內容。《深入淺出MySQL:數據庫開發、優化與管理維護(第2版)》的作者都是MySQL方面的資深DBA。本書不但融入了他們豐富的工作經驗和多年的使用心得,還提供了大量來自工作現場的實例,具有很強的實戰性和可操作性。《深入淺出MySQL:數據庫開發、優化與管理維護(第2版)》內容實用,覆蓋廣泛,講解由淺入深,適合數據庫管理人員、數據庫開發人員、系統維護人員、數據庫初學者及其他數據庫從業人員閱讀,也適合用作大中專院校相關專業師生的參考用書和相關培訓機構的培訓教材。

唐漢明 翟振興 關寶軍 王洪權 黃瀟 ·數據庫 ·30萬字

數字IC設計入門(微課視頻版)
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本書旨在向廣大有志于投身芯片設計行業的人士及正在從事芯片設計的工程師普及芯片設計知識和工作方法,使其更加了解芯片行業的分工與動向。本書共分9個章節,從多角度透視芯片設計,特別是數字芯片設計的流程、工具、設計方法、仿真方法等環節。憑借作者多年業內經驗,針對IC新人關心的諸多問題,為其提供了提升個人能力,選擇職業方向的具體指導。本書第1章是對IC設計行業的整體概述,并解答了IC新人普遍關心的若干問題。第2章和第3章分別對數字IC的設計方法和仿真驗證方法進行了詳細闡述,力圖介紹實用、規范的設計和仿真方法,避免了Verilog語法書中簡單的語法堆砌及填鴨式的灌輸。第4章是在前兩章的基礎上,通過實例進一步闡述設計方法中的精髓。第5章詳細介紹了作為當今數字芯片主流的SoC芯片架構和設計方法,并對比了非SoC架構的設計,無論對SoC芯片還是非SoC芯片設計都極具參考價值。第6章介紹了3種常用的通信接口協議,同時也可以作為IC設計方法的總結和練習。第7章介紹了數字IC設計必須具備的電路綜合知識和時序約束知識。第8章對數字IC設計中常用工具及其操作方法進行了介紹,能夠幫助新人快速上手。第9章總結歸納了一些學習數字IC設計的方法及如何進行職業發展方向的規劃等熱點問題。

白櫟旸編著 ·數據庫 ·29.9萬字

一本書講透數據治理:戰略、方法、工具與實踐
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這是一本能為數字化轉型企業的數據治理提供指導的著作,由用友集團官方出品,得到了用友集團董事長王文京、DAMA中國區主席汪廣盛等9位企業界和學術界數字化專家的一致好評。它基于國際主流的數據治理框架和用友多年的數據治理經驗,從道、法、術、器4個維度、深入展開,不僅有數據治理在戰略層面的頂層設計,還有數據治理在執行層面的實施方法,既可作為數據治理的綱領性指南,又可作為數據治理的實操手冊。從數據治理的戰略規劃到落地實施,本書將各環節的核心內容概括為“3個戰略機制、8項關鍵舉措、7種技術能力、7個治理工具”。數據治理之道:3個戰略機制高屋建瓴地介紹了數據治理的數據戰略、組織機制和數據文化。這3個機制能夠幫助企業形成數據治理的自我驅動、自我進化、可持續發展和長效運營機制。數據治理之法:8項關鍵舉措重點講解了數據治理的8項舉措:理現狀與定目標、能力成熟度評估、路線圖規劃、保障體系建設、技術體系建設、策略執行與監控、績效考核、長效運營。這8項舉措構成了企業數據治理的完整實施方法論。數據治理之術:7種技術能力重點講解了數據治理的7種能力:數據梳理與建模、元數據管理、數據標準管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全治理、數據集成與共享。數據治理之器:7個治理工具從功能角度講解了數據治理所用到的7個工具:數據模型管理工具、元數據管理工具、數據標準管理工具、主數據管理工具、數據質量管理工具、數據安全治理工具、數據集成與共享工具。除此之外,本書還包括兩個綜合的數據治理案例,以及數據治理的6項準備工作和6個誤區。

用友平臺與數據智能團隊 ·數據庫 ·29.5萬字

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