日后想在数据库方面发展,需要有哪些必备的技能？

数据库开发主要工作是写 SQL、出报表、优化 SQL、写存储过程等等，需要的知识如下：

数据库理论基础（基石）、编程基础以及编程思想、常用的数据结构、SQL 基础、SQL 性能优化、PL-SQL（Oracle 开发工程师）；

T-SQL（MSSQL 开发工程师）、MySQL Procedure（MySQL 开发工程师）、Linux 基础、Shell 基础、其他脚本语言（比如 Python、Perl，了解）等。

数据库管理需要的知识如下：

数据库理论基础（基石）、编程基础以及编程思想、常用的数据结构、SQL 基础、SQL 性能优化、PL-SQL（了解）、T-SQL（了解）MySQL Procedure（了解）、Linux 基础、Linux 高级知识、Shell 编程基础（重要，熟练使用）、Python 基础（可以熟练使用）。

其他脚本语言（比如 Ruby、Perl、PHP，了解）、计算机网络基础、网络硬件以及服务器硬件基础、常用 Linux 服务、服务器以及数据库安全知识、数据库备份与恢复（重要）；

复制技术（重要）、数据库性能监控以及优化、常见故障修复、存储等，最后，还有一点，文档撰写能力。

数据库方面学习方法：

数据库系统具有极强的 *** 作性，所以要想熟练地掌握数据库，就必须经常上机练习。

只有实际 *** 作使用才能发现问题。

通常情况下，数据库管理员工作的时间越长，其工作经验就越丰富。

很多复杂的问题，都可以根据数据库管理员的经验来很好地解决。

上机练习的过程中，可以将学到的数据库理论知识理解得更加透彻。

数据库的未来发展趋势可以总结为以下四点：

1.产品架构与技术创新：云原生 + 分布式 ( d性、高可用 )。架构上分布式共享 存储、存储计算分离，云原生架构 +Shared Nothing 分布式架构，满足d性、 高可用、水平拓展的能力。

2.数据挑战：多模，结构化与非结构化数据 ( 多源异构数据 )。结构化与非结构化 数据如何融合异构处理，比如数据湖的概念、ADB 里面用向量处理引擎把非 结构化数据变成结构化数据，高维向量、多源异构数据处理的技术。

3.数据处理与分析：海量数据分析在线化 ( 实时在线交互式分析 )。如何对海量数 据进行在线分析和计算，支持实时在线交互式分析，需要做并行处理（DSP 模 型、MPP 模型等等），对并行调度计算进行优化。

4.系统能力提升：智能化 + 安全 ( 使用方便可靠、运维简易 )。如在管控平台的 层面如何做智能化的调度、监控以及自动修复，怎样去做数据的安全处理、隐 私保护、加密处理等等，使得整个数据库的使用更加方便可靠、运维简易。

个人建议

1.先熟悉计算机的 *** 作， 数据库系统也属于 应用软件。 所以必须先熟悉 *** 作系统的使用

2.多看一些 数据库的基础知识。 如果你有某种语言的目标，

我给你举个例子:

数据库应用系统 使用的语言

MS SqlServer SQL

AccessSQL

MySQL T-SQL

Oracle SQL

虽然在使用语言上大体都是SQL语言。 其中的有少许的差别。

基本上 学会一种数据库 就一通百通了。

我建议你主攻一个方向。Oracle 数据库 世界各个知名企业。 政府部门， 都是Oracle数据库， 能挣大钱

MS-SqlServer 数据库 应用相当广泛。 挣钱容易。

如果你现在没有那个方面的定位。 那就先学习学习 Access 数据库

这个数据 安装简单， 属于微软 Office 办公软件中 的一个体积非常小的软件。

使用方便。 简单易懂。

有了对数据库的基本认识后， 在选择发展的方向。

祝你成功！

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