零基础如何学习数据库？

学习数据库从了解到认识到使用是要很多时间的，需要学习的东西很多。如果为了企业的一些资料，数据便于利用存储，而且不是什么大企业还是什么大项目，用SQL有点专业了。你如果是自己用还是只是了解会一点，那就学个简单点的。

数据库都很复杂，不用的软件就是能实现的功能和他运行的速度有所不同。如果学的不是很深的话，就学office的access。一般是陪在office的办公软件里的。书籍先去看下电子书，下载个PDF可以浏览的软件，然后上网上去下载电子书，有数据库专用书之类的。里面还可以下载比较旧版本不用钱的软件，就如你要的SQL数据库或是Photoshop这些软件都有的。

SQL是Structured Query Language(结构化查询语言)的缩写。SQL是专为数据库而建立的 *** 作命令集，是一种功能齐全的数据库语言。在使用它时，只需要发出“做什么”的命令，“怎么做”是不用使用者考虑的。SQL功能强大、简单易学、使用方便，已经成为了数据库 *** 作的基础，并且现在几乎所有的数据库均支持SQL。

SQL语言的组成：

1.一个SQL数据库是表(Table)的集合，它由一个或多个SQL模式定义。

2.一个SQL表由行集构成，一行是列的序列(集合)，每列与行对应一个数据项。

3.一个表或者是一个基本表或者是一个视图。基本表是实际存储在数据库的表，而视图是由若干基本表或其他视图构成的表的定义。

4.一个基本表可以跨一个或多个存储文件，一个存储文件也可存放一个或多个基本表。每个存储文件与外部存储上一个物理文件对应。

5.用户可以用SQL语句对视图和基本表进行查询等 *** 作。在用户角度来看，视图和基本表是一样的，没有区别，都是关系(表格)。

6.SQL用户可以是应用程序，也可以是终端用户。SQL语句可嵌入在宿主语言的程序中使用，宿主语言有FORTRAN，COBOL，PASCAL，PL/I，C和Ada语言等。SQL用户也能作为独立的用户接口，供交互环境下的终端用户使用。

数据科学是一门应用学科，需要系统提升数据获取、数据分析、数据可视化、机器学习的水平。下面就简单提供一个数据分析入门的路径：

第一阶段：Excel数据分析

每一位数据分析师都脱离不开Excel。excel是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。

第二阶段：SQL数据库语言

作为数据分析人员，首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此可以不会R，不会python，但是不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。

第三阶段：数据可视化&商业智能

数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。

学习数据分析可以到CDA数据分析认证中心了解一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

初学数据库应该从以下几点进行学习：

一、编程语言基础

新手学大数据，首先要掌握基础的编程语言基础，比如Java、C++等，要初步掌握面向的对象、抽象类、接口及数据流及对象流等基础，如果有疑问，可以去网上搜索相关书籍，再结合自己的疑问去翻书，就能很快的熟悉了解数据库的基础技术原理。

二、Linux系统的基本 *** 作

Linux系统的基本 *** 作是大数据不可分割的一部分，企业的MySQL大数据的组件都是跑在linux环境下的，所以学会linux常用命令不能缺少，重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台，，能写shell程序就会更好了。

三、学习Hadoop架构设计

要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，环境搭建成功后在网上搜罗一些demo，sql脚本之类，直接动手敲进去一点一点体会。

四、采用机器学习模式

为了发挥出大数据的优势，提升你的办公效率，就需要实 *** 并应用其中的内容，必然也会涉及大量机器学习及算法，这能最大化的发挥出计算机的性能，也是大数据的优势所在。

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