请问学数据库有什么前途?能挣钱的好职业,主要做数据库

请问学数据库有什么前途?能挣钱的好职业,主要做数据库,第1张

学好数据可以去做DBA(数据库管理员),DBA的一些职责:

安装和升级数据库服务器(如Oracle、Microsoft SQL server),以及应用程序工具。

数据库设计系统存储方案,并制定未来的存储需求计划。

一旦开发人员设计了一个应用,就需要DBA来创建数据库存储结构(tablespaces)。

一旦开发人员设计了一个应用,就需要DBA来创建数据库对象(tables,views,indexes)。

根据开发人员的反馈信息,必要的时候,修改数据库的结构。

登记数据库的用户,维护数据库的安全性。

保证数据库的使用符合知识产权相关法规。

控制和监控用户对数据库的存取访问。

监控和优化数据库的性能。

制定数据库备份计划,灾难出现时对数据库信息进行恢复

维护适当介质上的存档或者备份数据

备份和恢复数据库

联系数据库系统的生产厂商,跟踪技术信息。

成为一个好的DBA前途还是很好的,前提是学好、学精,要考出DBA证

数据库的应用领域

1、多媒体数据库: 这类数据库主要存储与多媒体相关的数据,如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续,而且数据量比较大,存储需要的空间较大。

2、移动数据库: 该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的,如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据,为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。

3、空间数据库: 这类数据库目前发展比较迅速。它主要包括地理信息数据库(又称为地理信息系统,即GIS)和计算机辅助设计(CAD)数据库。其中地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据;计算机辅助设计数据库一般存储设计信息的空间数据库,如机械、集成电路以及电子设备设计图等。

4、信息检索系统: 信息检索就是根据用户输入的信息,从数据库中查找相关的文档或信息,并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的,它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。

5、分布式信息检索: 这类数据库是随着Internet的发展而产生的数据库。它一般用于因特网及远距离计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展,这类数据库发展更加迅猛。

许多网络用户(如个人、公司或企业等)在自己的计算机中存储信息,同时希望通过网络使用发送电子邮件、文件传输、远程登录方式和别人共享这些信息。分布式信息检索满足了这一要求。

6、专家决策系统: 专家决策系统也是数据库应用的一部分。由于越来越多的数据可以联机获取,特别是企业通过这些数据可以对企业的发展作出更好的决策,以使企业更好地运行。由于人工智能的发展,使得专家决策系统的应用更加广泛。

扩展资料

对数据库系统的基本要求是:

①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度,节省开发费用。

②冗余数据少,数据共享程度高。

③系统的用户接口简单,用户容易掌握,使用方便。

④能够确保系统运行可靠,出现故障时能迅速排除;能够保护数据不受非受权者访问或破坏;能够防止错误数据的产生,一旦产生也能及时发现。

⑤有重新组织数据的能力,能改变数据的存储结构或数据存储位置,以适应用户 *** 作特性的变化,改善由于频繁插入、删除 *** 作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。

⑥具有可修改性和可扩充性。

⑦能够充分描述数据间的内在联系。

1、在大数据采集与预处理方向

这方向最常见的问题是数据的多源和多样性,导致数据的质量存在差异,严重影响到数据的可用性。针对这些问题,目前很多公司已经推出了多种数据清洗和质量控制工具(如IBM的Data Stage)。

2、在大数据存储与管理方向

这方向最常见的挑战是存储规模大,存储管理复杂,需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。在大数据存储和管理方向,尤其值得我们关注的是大数据索引和查询技术、实时及流式大数据存储与处理的发展。

3、大数据计算模式方向

由于大数据处理多样性的需求,目前出现了多种典型的计算模式,包括大数据查询分析计算(如Hive)、批处理计算(如Hadoop MapReduce)、流式计算(如Storm)、迭代计算(如HaLoop)、图计算(如Pregel)和内存计算(如Hana),而这些计算模式的混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段。

4、大数据分析与挖掘方向

在数据量迅速膨胀的同时,还要进行深度的数据深度分析和挖掘,并且对自动化分析要求越来越高,越来越多的大数据数据分析工具和产品应运而生,如用于大数据挖掘的R Hadoop版、基于MapReduce开发的数据挖掘算法等。


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