第二次世界大战后，美军为了有效管理大量的资料，便把所有的信息都集中在一个基地里，这个集中了所有信息的基地就称为 database。“数据库”一词便由此诞生。

MySQL 是世界上最受欢迎的开源数据库软件，是由米卡埃尔 • 维德纽斯在 1995 年开发的 RDBMS。起初，它是由瑞典的 MySQL AB 公司进行支持和开发的，而维德纽斯正是这家公司、前身公司的创始人。

但在 2008 年 2 月，MySQL AB 公司被 Sun 公司收购。而拥有被认为是世界第一的商用数据库 Oracle 的 Oracle 公司又于 2010 年 1 月收购了 Sun 公司。也就是说，作为开源数据库世界第一的 MySQL 和作为商用数据库世界第一的 Oracle，现在都由同一家公司管理。

维德纽斯原供职于 Sun 公司，但是他在 Oracle 公司收购 Sun 公司前从 Sun 公司离职，并于 2010 年创建了 MariaDB 公司，开始开发和 MySQL 具有兼容性的 MariaDB 数据库。MySQL 源于维德纽斯大女儿的名字“My”，而 MariaDB 则源于维德纽斯二女儿的名字“Maria”。

数据库，特别是关系型数据库一直沿用到今天，被很多大厂使用着。即使有很多新型数据库出来，也没有办法取代传统的关系型数据库。时常有小伙伴问：“如何能快速有效地掌握 MySQL？” 看视频也许会解决这个问题，但是要想真正掌握，你可能需要一个带你入门的“老师”。

继《SQL基础教程》《SQL进阶教程》之后，这本日系《MySQL基础教程》也出版了。作为日本公认的 MySQL 经典入门书，它已在日本长销 13 年。日系书以其图文并茂、语言简洁易懂为特点，为初学者们降低了入门难度，一直受到众多读者的喜爱和期待。本月 5 本新书即将上市，就用这本日系图书开启，让学习变得简单。

1. 《MySQL基础教程》

作者：[日]西泽梦路
译者：卢克贵

原版长销 13 年，好评如潮，本书是第 3 次改版。介绍了 MySQL 的操作方法以及通过使用 PHP 和 MySQL 创建 Web 应用程序的基础知识。作者从数据库是什么开始讲起，由浅入深，通过丰富的图示和大量的示例程序，让读者循序渐进地掌握 MySQL，最终带领读者使用 MySQL 和 PHP 开发能够在 Web 上公开的具有安全性的 Web 应用程序。

2.《发布！设计与部署稳定的分布式系统（第2版）》

作者：迈克尔·尼加德
译者：吾真本

本书针对软件发布 1.0 版前要面对的挑战，详细展示软件发布前可能出现的种种问题以及相应的解决之道，是行业思想家的真知灼见，助你在发布软件后高枕无忧。书中所有主题都是通过作者自己研究过的真实案例来阐述的，具体内容分为四大部分：如何保证系统的稳定性，系统容量的真正含义以及优化方法，保证软件在数据中心流畅运行需要注意的设计问题，系统的运行寿命。

3.《Python数据分析：活用 Pandas库》

作者：丹尼尔·陈 译者：武传海

本书是 Python 数据分析入门书，每个概念都用一个简单实例来阐述，更利于读者理解并上手实战。具体内容包括：Python 及 Pandas 环境搭建；Pandas 数据帧简介；用数据帧计算并执行基本的统计任务；Matplotlib 用法；数据清洗、丢失值处理；基本的数据分析模型的搭建；等等。

4.《计算机视觉之深度学习：使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络》

作者：[英]拉贾林加帕 • 尚穆加马尼
译者：白勇

本书开门见山，使用流行 Python 库（例如 TensorFlow 和 Keras）探索计算机视觉应用程序，从而掌握各种深度学习算法及其实现。书中介绍了常见的深度学习架构，如卷积神经网络和递归神经网络；讲述了如何利用深度学习进行图像分类、图像检索、目标检测、语义分割等内容。读完本书，你将能够开发和训练自己的深度学习模型，并用它们解决计算机视觉难题。

5.《Python高级机器学习》

作者：【英】约翰·哈蒂
译者：王大鹏，管晨，郭鹏程

本书全面介绍了各种强大的机器学习技术，不仅清晰阐释了基本的算法和概念，而且运用丰富的 Python 代码示例展示了各种复杂算法的实现与应用，还介绍了如何使用流行的机器学习库和框架。内容包括：无监督机器学习、深度信念网络、堆叠式降噪自编码机、卷积神经网络、半监督学习技术、文本特征工程，模型集成方法，以及其他一些实用的 Python 机器学习工具。除了理论知识与代码实现，本书还细致讲解了分析和解决问题的思路，极具启发性。