《数据工程：处理分析与服务》以“数据—知识—服务”为主线，以数据处理、分析和服务的代表性方法与技术为重点，包括数据处理篇、数据分析篇和数据服务篇三个部分。数据处理篇介绍结构化、非结构化和半结构化数据的存储、查询和优化方法；数据分析篇介绍数据挖掘、知识发现和数据仓库的经典算法；数据服务篇介绍Web服务和数据密集型计算技术。《数据工程：处理分析与服务》既考虑了数据工程技术在基础、经典和前沿三方面内容的系统性，也考虑了数据工程学科在数据、知识和服务三方面内容的完整性，介绍每部分内容的代表性技术；在每个知识点的阐述中，注重思路和技术框架的介绍、技术内涵和理念的传递，旨在为读者进一步学习和研究与数据相关的学科的方法和技术提供一些参考。
　　《数据工程：处理分析与服务》内容的学习，需要读者具有计算机程序设计和关系数据库查询处理的基础知识，以及使用数据库管理系统的基本能力，可作为数据库相关学科研究和开发人员的参考书，也可作为计算机科学与技术学科各专业研究生、高年级本科生相关课程的教材。

数据处理篇
第1章 关系数据库查询优化
1．1 数据库设计
1．1．1 数据库设计概述
1．1．2 ER模型
1．1．3 关系模型
1．1．4 从ER模型到关系模型
1．1．5 规范化简介
1．2 面向复杂应用的数据查询
1．2．1 连接查询、嵌套查询和集合查询
1．2．2 视图、存储过程和触发器
1．3 查询优化
1．3．1 基于索引的查询优化
1．3．2 基于数据库模式反规范化和视图物化的查询优化
1．3．3 基于数据查询语句重写的查询优化

第2章 信息检索
2．1 信息检索概述
2．1．1 信息检索的概念和基本原理
2．1．2 信息检索的相关学科和研究内容
2．1．3 信息检索的发展史
2．2 信息检索模型
2．2．1 信息检索系统的形式表示
2．2．2 布尔模型
2．2．3 向量空间模型
2．2．4 经典概率模型
2．3 文本信息检索
2．3．1 词汇的频率与数量分布规律
2．3．2 文本信息预处理
2．3．3 文本信息的倒排索引
2．3．4 布尔检索
2．3．5 相关反馈和提问式扩展
2．3．6 Lucene：一个开源的全文信息检索引擎
2．4 Web信息检索
2．4．1 Web信息搜索的概念
2．4．2 Web搜索引擎的工作原理
2．4．3 Web搜索引擎的关键技术
2．5 信息检索评价指标
2．5．1 信息检索评价的基本步骤
2．5．2 单个查询的评价指标
2．5．3 多个查询的评价指标
2．5．4 面向用户的评价指标
2．5．5 搜索引擎性能评价指标
2．5．6 TREC评测

第3章 XML数据管理
3．1 XML语法
3．1．1 XML简介
3．1．2 XML文档结构
3．1．3 XPath和XQuery查询语言
3．2 XML数据模型
3．2．1 半结构化数据
3．2．2 XML数据模型
3．3 XML数据处理
3．3．1 XML解析
3．3．2 XML数据库系统概述
3．3．3 XML存储
3．3．4 XML数据索引
3．3．5 XML查询处理
3．4 XML数据库性能评测
3．4．1 性能基准
3．4．2 评测数据集158数据分析篇

第4章 数据挖掘
4．1 数据挖掘概述
4．1．1 数据挖掘的内涵和任务
4．1．2 数据挖掘的过程
4．2 数据清理
4．2．1 数据质量管理的基本思想
4．2．2 数据清理流程
4．2．3 数据清理方法
4．3 数据分析
4．3．1 数据分类分析
4．3．2 数据聚类分析
4．3．3 算法评价

第5章 数据仓库
5．1 数据仓库概述
5．1．1 数据仓库的基本概念
5．1．2 从操作型系统到信息型系统
5．2 数据仓库体系结构
5．2．1 一般的两层体系结构
5．2．2 独立数据集市的数据仓库体系结构
5．2．3 依赖数据集市和操作型数据存储体系结构——三层结构
5．2．4 逻辑数据集市和实时数据仓库体系结构
5．3 联机分析处理
5．3．1 OLAP的概念和基本操作
5．3．2 OLAP的体系结构217数据服务篇

第6章 Web服务
6．1 Web服务的基本概念
6．1．1 企业应用集成与电子商务
6．1．2 Web服务技术架构
6．2 Web服务的标准协议
6．2．1 WSDL
6．2．2 SOAP
6．2．3 UDDI
6．3 Web服务质量
6．3．1 Web服务质量属性
6．3．2 Web服务质量度量
6．3．3 Web服务质量保证概述
6．4 Web服务发现与组合
6．4．1 基于类型的Web服务发现与组合
6．4．2 基于QoS的Web服务发现与组合
6．4．3 基于工作流的Web服务发现与组合
6．4．4 基于AI规划的Web服务发现与组合
6．4．5 Web服务组合标准规范
6．5 Web服务安全
6．5．1 Web服务安全问题
6．5．2 Web服务安全标准和模型
6．5．3 Web服务安全支撑技术

第7章 数据密集型计算
7．1 数据密集型计算的基本概念
7．1．1 背景与挑战
7．1．2 数据密集型计算的含义
7．2 数据密集型计算的支撑技术
7．2．1 Google数据密集型计算技术
7．2．2 Yahoo！数据密集型计算技术
7．3 海量数据管理
7．3．1 支持海量数据管理的计算平台
7．3．2 海量数据处理
7．3．3 海量数据分析
参考文献