2011 年 6 月
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播客：MySQL高可用性趋势分析
2011-06-30 | 作者：孙瑞开源数据库领域，MySQL占据着绝对领先的地位，不仅在技术方面有着比较成熟的发展，而且也得到了许多开源爱好者支持。
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大数据分析时代：Hadoop MapReduce
2011-06-30 | 作者：Nicole Laskowski | 翻译：孙瑞当Yahoo于昨天宣布成立新公司Hortonworks接手Hadoop服务之后，业内的目光再次集中到这家大型互联网公司，而这一次的关键字是“大数据”。
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MongoDB:下一代MySQL？
2011-06-30 | 作者：nosqlfan作为当下最热门的NoSQL数据库之一，MongoDB已经被视为下一代数据库中最重要的一环，本文我们就来看看MongoDB具体的优点与不足。
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甲骨文阐述最新存储产品战略
2011-06-30 | 作者：Oracle在近日与客户、合作伙伴和行业专家的存储战略沟通会上，甲骨文阐述和介绍了存储发展愿景和新扩展的产品组合。
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微软数据挖掘开发：创建挖掘模型
2011-06-29 | 作者：李爱华每个数据挖掘结构(Mining Structure)都需要数据源，因此我们首先需要定义数据源，之后我们需要对数据源的数据类型以及结构进行分析。
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微软数据挖掘开发：模型的验证与展示
2011-06-29 | 作者：李爱华通常情况下，针对某个特定案例，我们不能准确定位哪个挖掘算法是最准确的，所以我们会通过对多个挖掘模型的验证，得出最准确的那个。
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雅虎剥离数据分析服务Hadoop
2011-06-29 | 作者：佚名雅虎周二宣布剥离数据分析服务Hadoop，与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建一家名为Hortonworks的公司，负责继续开发该技术。
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Mongodb源码分析之Replication模式第三部分
2011-06-29 | 作者：代振军在mongod中，出于特殊目的(复制机制)，保留性使用了local数据库。当使用认证机制时，对local数据库等同于认证admin数据库。
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Yahoo前任数据官：数据挖掘与分析技巧（上）
2011-06-28 | 作者：Nicole Laskowski | 翻译：孙瑞没人怀疑数据质量是一个企业商业智能的基础，但是除了质量之外如何管理数据，特别是如何管理海量数据给每一个企业提出了难题。
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Yahoo前任数据官：数据挖掘与分析技巧（下）
2011-06-28 | 作者：Nicole Laskowski | 翻译：孙瑞一旦发现我们对数据的需求，人们往往会坚持使用Hadoop。网格的方式对探索新的计算是件好事，但对于长期的存储解决方案也许并不是一个好的选择。
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品品数据库这杯鸡尾酒
数据库就像是一杯鸡尾酒，不同的技术可以混搭出各种效果，也成就了一款又一款明星产品。接下来，就让我们带您一起来：品品数据库这杯鸡尾酒
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数据库管理系统选型指南
理解不同类型的DBMS有哪些特点，以及再何时、何处（场景）使用它们是十分必要的。在这本电子书中，我们就将进行一个详细的介绍，希望能够为您的数据库选型起到帮助、指导作用。