实用数据库技能有哪些，数据库基础知识

1，数据库基础知识

基础理论：进程、线程、纤程、死锁、事务、日志、范式理论，这些知识建议看看数据库概论实用技能里面：T-SQL语法，PL-SQL语法（T-sql在mssqlserver的帮助文档里就有，plsql在oracle的帮助文档里就有）主流数据库的使用：MSSqlServer2000/2005/2008，Oracle9i/10g，mysql5等等，各数据库的帮助文档里都有使用方法，小技巧之类的也可以下载电子书或者书店里随便选，到处都是。技能提升：数据库运维、HA(高可用)、数据挖掘、数据仓库，这些知识内容，除了耐心看书以外，还要耐心工作积累实战经验。

MYSQLs

数据库基础知识

2，数据库检索的基本技术有哪些数据库检索基本功能有哪些

<a href="http://wenwen.soso.com/z/urlalertpage.e?sp=shttp%3a%2f%2fcity.dlut.edu.cn%2fdocc%2flibrary%2ffile%2f%25ca%25fd%25be%25dd%25bf%25e2%25bc%25ec%25cb%25f7%25b5%25c4%25bb%25f9%25b1%25be%25b7%25bd%25b7%25a8.ppt" target="_blank">http://city.dlut.edu.cn/docc/library/file/%ca%fd%be%dd%bf%e2%bc%ec%cb%f7%b5%c4%bb%f9%b1%be%b7%bd%b7%a8.ppt</a>(用迅雷下载)

数据库检索的基本技术有哪些数据库检索基本功能有哪些

3，学了MYSQL还要学些什么

我是学计算机的。mysql是比较基础的知识，但是在此之前你需要了解：数据结构，数据库理论。有了这些基础，对于一维，二维，数据算法等，你要有个系统的了解后，才能真正学 mysql，否则，你学mysql，只会做基本的insert,alert,add ,select * from where A between()，其他的你不能理解了

人活到老就应该学到老，学完php 在学点struts框架，asp。net c# java等很多了啊我本人学的就是asp.net和c#。。嘿嘿

参考答案: 近朱者赤，近墨者黑。

不想写代码就学前端的html css把，你把数据库里面的东西直观的呈现出来，不过说来说去你还得学一门后台语言，。比如php.jsp,.net什么的

学了MYSQL还要学些什么

4，关于数据库程序员我应该具备哪些技能

DBA, 通俗点说就是数据库管理员, 所以, 数据库的知识肯定是必不可少的: 对数据库的操作而言, 无外乎SQL语言, 因此, SQL语言是基础中的基础 DBA一方面要根据需求在数据库中实现, 另一方面要指导非数据库专业人士在数据库中完成他们想实现的东西, 如果实现不了, 或者非专业人士能实现但你不能实现, 那可是丢人到家. 所以, 对于SQL语言来说, DDL和DML都要掌握的, 而且不能仅限于一般的掌握程度, 不能说公司的业务不需要临时表, 你就连临时表怎么用, 有几种, 有什么区别都搞不懂. 能实现需求, 只能说明你是对数据库有些了解了, 对于同一种需求, 你能列出多种方法, 并能评判其中的优劣(不是根据行规或者大家的习惯), 这样才有些DBA的架势. 这就需要你了解数据库架构方面的知识(架子搭不好, 房子再漂亮也没有用), 知道SQL的一些底层知识, 比较, 大家都知道索引对提高查询性能十分重要, 但过多的索引也会对数据处理造成负担, 如果你不了解索引的一些原理及sql使用索引的原理, 你如何能合理地建立索引呢? 能够有效地实现需求了, 接下来就该维护了. 再好地数据库架构, 也要经常维护和保养, 比如, 原来很有效的索引, 因为索引碎片多了, 读取性能就差了, 因为业务的变化, 有的索引该删除了, 重要的数据, 是否在不该丢的时候绝对不会丢了, 敏感数据, 是否会被不该访问的人看到了. 这一系列的东西, 除了要调查/分析/并制订出一套完整的方案外, 还需要相关的知识来实施这套方案, 日常维护, 问题少不了会遇到, 这些问题除了SQL的问题外, 还有是跟系统或者网络相关的, 甚至是程序中出现的问题需要调试, 所以操作系统+网络+程序设计语言, 多少得懂点为了管好数据库, 特别是管理好多台服务器, 多少你还得写些工具来辅助你完成任务. 从上面来说, DBA需要的技能大致是: @1. 数据库知识(熟练级别)SQL语言(DML, DDL, 备份/恢复/管理), 数据库结构知识, 数据库运作原理 @2. 熟练至少一种数据库, 了解其他数据库(有一定应用能力)很少有不与其他类型数据库交互的数据库, 如果你只熟练一种数据库, 当需要与其他数据库交互时, 你住往会无从下手 @3. 综合能力(有一定的应用能力) 程序设计能力, 操作系统, 网络, 安全

1、先说素质：欲做事，先做人。做技术类的童鞋往往忽视做人，觉得学好习，搞好技术，就一定能获得好的发展。其实未必，大部分程序员不是天才，也不是神通。要想让别人教知识，分享技术，共事，素质是最关键的。高素质又高技能的人才才能获得别人的敬仰与尊敬，也能获得领导的赏识与提拔，更能获得更高的回报和机会。　　2、再说代码：优秀的程序员必需能写优秀的代码，程序员就好比计算机界的作家，你写的程序就如一篇篇优美的文章，计算机才能很好的阅读并执行，别的程序员也能看懂你的代码。最优势的程序员写的代码就如诗歌一样，引人入胜。　　3、编程思想：java是面向对象编程，很多Java程序员，尤其是一些走培训班的，不认真思考原理和思想，囫囵吞枣。结果学了技术，不懂思想，没有掌握Java的精髓。　　4、基础扎实：有些Java工程师都做了好几年了，结果一些最基本的知识还没记牢，再编程的时候总用工具的提示，没有工具就写不出正确的代码，这样的人怎么会成为高手呢，更不会被别人认为高手，就好比一个大作家连很多字都写错一样。　　5、编程速度：优秀的程序员编程必不慢，这除了基础扎实、经验丰富外，更需要清晰的编程思路和节奏，在写程序前，一定做好规划和设计，预想到各种情况，寻找最快速的算法。　　6、学习能力：优秀的程序员永远不停的学习，其学习能力是最强的。他随时随地掌握最先进的技术，这都离不开快速的学习能力。　　7、博学：掌握J2EE 、J2SE等，同时精通SQL语言及数据库技术，会使用MYSQL、SQLSERVER等数据库，掌握WebLogic、Jboss、Spring、Struts、Hibernate等流行技术，掌握JS，掌握linux、软件架构设计思想、搜索引擎优化、缓存系统设计、网站负载均衡、系统性能调优等实用技术。

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喜欢什么就去做什么，那个薪水高也不是绝对的，要看你能力而定，那个学好了都能高薪，重要的是不要一山望着另一山高

sql语言数据库原理，从发出的一条SQL语句到服务器端，到解析，到执行，这每一步都是可以理解的还有更深的内容

5，如何快速成为数据分析师

技能一：理解数据库。还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。如大数据魔镜可视化分析软件既可以满足企业需求，也可以适应个人需要，是进行数据分析的一个新型而精准的产品。技能三：懂设计说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。技能四：几项专业技能统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。技能五：提升个人能力。有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。技能六：随时贴近数据文化拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。

数据分析师职位要求：　　1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；　　2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用sql；　　3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；　　4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；　　5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；　　6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。　　1、态度严谨负责　　严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。一名合格的数据分析师，应具有严谨、负责的态度，保持中立立场，客观评价企业发展过程中存在的问题，为决策层提供有效的参考依据；不应受其他因素影响而更改数据，隐瞒企业存在的问题，这样做对企业发展是非常不利的，甚至会造成严重的后果。而且，对数据分析师自身来说，也是前途尽毁，从此以后所做的数据分析结果都将受到质疑，因为你已经不再是可信赖的人，在同事、领导、客户面前已经失去了信任。所以，作为一名数据分析师就必须持有严谨负责的态度，这也是最基本的职业道德。　　2、好奇心强烈　　好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。这一系列问题都要在进行数据分析时提出来，并且通过数据分析，给自己一个满意的答案。越是优秀的数据分析师，好奇心也越不容易满足，回答了一个问题，又会抛出一个新的问题，继续研究下去。只有拥有了这样一种刨根问底的精神，才会对数据和结论保持敏感，继而顺藤摸瓜，找出数据背后的真相。　　3、逻辑思维清晰　　除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。　　通常从事数据分析时所面对的商业问题都是较为复杂的，我们要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要我们对事实有足够的了解，同时也需要我们能真正理清问题的整体以及局部的结构，在深度思考后，理清结构中相互的逻辑关系，只有这样才能真正客观地、科学地找到商业问题的答案。　　4、擅长模仿　　在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。万变不离其宗，要善于将这些精华转化为自己的知识，否则，只能是“一直在模仿，从未超越过”。　　5、勇于创新　　通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。现在的分析方法和研究课题千变万化，墨守成规是无法很好地解决所面临的新问题的。