要進行有效的大數據處理和計算，選擇適當的數據庫管理系統並對其進行配置、編程和調優是非常關鍵的環節。在大數據場景下，單一的數據庫管理系統無法滿足所有類型數據管理的需要，因此大數據相關專業的學生和從業者需要瞭解不同類型的數據庫管理系統，以解決不同場景下的實際問題。本書基於作者多年的教學和工程經驗編寫而成，旨在幫助讀者掌握面向大數據的數據庫管理系統的原理和應用方法。
本書特點：
內容上，本書重點介紹面向大數據的數據庫管理系統的基本原理、使用方法和案例，涵蓋關系數據庫、數據倉庫、多種NoSQL數據庫管理系統等，可以滿足不同方向的讀者的學習需求。
寫作上，本書兼顧深度和廣度。針對各類數據庫管理系統，在介紹其基本原理的基礎上，選取典型和常用的系統作為案例加以介紹。例如，對於關系數據庫，除介紹其基本原理，還選取了典型的關系數據庫系統MySQL進行介紹；對於數據倉庫，選取了基於Hadoop的數據倉庫系統Hive進行介紹。此外，還選取了典型的鍵值數據庫、列族數據庫、文檔數據庫和圖數據庫進行介紹。
數據庫管理系統是實踐性非常強的課程，本書中提供了大量的實踐案例，幫助讀者理解各類數據庫管理系統的原理，能根據不同的場景應用相關的數據庫管理系統解決實際問題。
本書特點：
內容上，本書重點介紹面向大數據的數據庫管理系統的基本原理、使用方法和案例，涵蓋關系數據庫、數據倉庫、多種NoSQL數據庫管理系統等，可以滿足不同方向的讀者的學習需求。
寫作上，本書兼顧深度和廣度。針對各類數據庫管理系統，在介紹其基本原理的基礎上，選取典型和常用的系統作為案例加以介紹。例如，對於關系數據庫，除介紹其基本原理，還選取了典型的關系數據庫系統MySQL進行介紹；對於數據倉庫，選取了基於Hadoop的數據倉庫系統Hive進行介紹。此外，還選取了典型的鍵值數據庫、列族數據庫、文檔數據庫和圖數據庫進行介紹。
數據庫管理系統是實踐性非常強的課程，本書中提供了大量的實踐案例，幫助讀者理解各類數據庫管理系統的原理，能根據不同的場景應用相關的數據庫管理系統解決實際問題。