1. 学数据库入门那本书好
前段时间开始自学数据库，学了一段时间下来，看了好几本书了，品味一下，有几本感觉对刚接触数据库（甚至是数据库高手）的兄弟们来说是相当不错的所以向大家推荐一下：
一：《数据库设计与开发》
英文名：database design and development --- a visual approach
清华大学出版社
一本很实用的书籍，图文并茂，讲解生动，让你在不知不觉中已经对数据库的设计产生了兴趣，看完本书后，也许你会感叹，原来数据库设计还是挺简单的哦
二：《SQL Server 数据库设计与系统开发教程》
清华大学出版社 唐红亮 主编
这本书虽说没什么牛逼的头衔，但是绝对是一本不错的教材，全书用两个实际的项目来诠释SQL的各个知识点，语言通俗，但基本知识点都讲得很清楚。作者娓娓道来，一点点的将知识深入进去。很不错的一种写法，强烈推荐你看这本书
三：《SQL语言与数据库操作技术大全》
电子工业出版社 马军 李玉林 等编着
这本书我建议大家做SQL语言的字典用，比如要查询、更改、删除数据了，却突然忘了某个子句（如 Having子句）的具体用法，这里面会很准确的告诉你。当然，对于专门学习SQL语言的来说，我觉得这本书也是相当不错的选择
四：《SQL Server2005数据库管理入门经典 》
清华大学出版社 Dan Wood Chris Leiter Paul Turley 着 马振晗 等译
对MSSQL Server 2005里面的各种工具、组件的功能做了介绍，本书主要适合管理人员看
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说明：虽然我也是一名数据库新手，但我希望能通过这样一种方式来帮州我能帮助的人，让他们在学习的初期就不走弯路，给他们一点实实在在的建议。以后我发现的好书我还会持续的发上来，供大家参考。
2. 数据库系统概念 怎么样
本书已经是第六版了，不是经典不会这样长盛不衰的。书很好，就是要花时间看了。
《》是经典的数据库系统教科书《Database System Concepts》的最新修订版，全面介绍数据库系统的各种知识，透彻阐释数据库管理的基本概念。本书内容丰富，不仅讨论了关系数据模型和关系语言、数据库设计过程、关系数据库理论、数据库应用设计和开发、数据存储结构、数据存取技术、查询优化方法、事务处理系统和并发控制、故障恢复技术、数据仓库和数据挖掘，而且对性能调整、性能评测标准、数据库应用测试和标准化、空间和地理数据、时间数据、多媒体数据、移动和个人数据库管理以及事务处理监控器、事务工作流、电子商务、高性能事务系统、实时事务系统和持续长时间的事务等高级应用主题进行了广泛讨论。
《》既可作为高年级本科生或低年级研究生的数据库课程教材，也可供数据库领域的技术人员参考。
作者简介Abraham Silberschatz，于纽约州立大学石溪分校获得博士学位，现为耶鲁大学计算机科学Sidney J. Weinberg教授，计算机科学系主任，曾任贝尔实验室信息科学研究中心副主任。他是ACM Fellow 和 IEEE Fellow，曾获得IEEE Taylor L. Booth 教育奖、 ACM Karl V. Karlstrom 杰出教育者奖、ACM SIGMOD 贡献奖和IEEE 计算机学会杰出论文奖。他的研究兴趣包括操作系统、数据库系统、存储系统、网络管理和分布式系统。
Henry F. Korth ，于普林斯顿大学获得博士学位，现为利哈伊大学计算机科学与工程系Weiseman教授，曾任贝尔实验室数据库原理研究中心主任。他是ACM Fellow 和 IEEE Fellow，是VLDB 10年贡献奖的获得者。他的研究兴趣包括为现代计算架构（多核、多线程、多级缓存）设计的数据库算法、基于Web的大型数据仓储、实时数据库系统和并行系统。
S. Sudarshan于威斯康星大学麦迪逊分校获得博士学位，现为印度理工学院计算机科学与工程系教授，曾为贝尔实验室数据库研究组技术人员。他的研究兴趣包括查询处理和优化、关系数据和图结构数据的关键字查询，以及构建和测试数据库应用系统的工具。
3. 在数据分析，挖掘方面，有哪些好书值得推荐
数据分析：
《深入浅出数据分析》
《数据分析：企业的贤内助》
数据挖掘：
1、《数据挖掘概念和技术》，作者：（加）韩家炜，堪博着，范明，孟小峰译，机械工业出版社
2、数据挖掘导论，[美]Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar 着，译者： 范明 范宏建，人民邮电出版社
下边三本是英文版：
(1) J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques.
本书从数据库角度看待数据挖掘，强调效率（Efficiency）。按照本书观点，数据挖掘是从存储在数据库、数据仓库或者其他信息库中的大量数据中发现知识的过程。
(2) I.H. Written and E.Frank. Data Mining: Practical Machine Learnings and Techniques.
本书从机器学习角度看待数据挖掘，强调有效(Effectiveness)。按照这本书的观点，数据挖掘是从数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
(3) D. Hand, H.Mannila and P. Smith, Principle of Data Mining.
本书从统计学的角度看待数据挖掘，因为统计学是一门数学，所以本书强调数学上的正确性(Validity)。按照本书观点，数据挖掘是分析（往往是大量的）数据集以找到未曾预料的关系，并以可理解又有用的新颖方式呈现给数据用户的过程。
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