数据库在数据分析中如何应用?

数据库一般分为联系型数据行和非联系型数据库，联系型数据库指的是采用了联系模型来组织数据的数据库，其以行和列的局势来存储数据，以便于用户理解，联系型数据库这个系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。那非联系型数据库便是NoSQL的产生十分好的解决大规模数据集合多重数据品种带来的应战，尤其是大数据使用难题。联系型数据库和非联系型数据库在大数据分析的领域中使用的不可谓不多。

那首要简略介绍一下非联系型数据库的长处——易扩展、数据量大、功能高、数据库结构简略。这些长处决议了它在架构的层面上的可扩展才能十分强，读写功能也很高，尤其是数据之间的无联系性，这也是其差异于联系型数据库的最大特色。

联系型数据库的特色在于储存方法采用表格的方法，白用结构化的方法存储数据，为了避免重复、规范化数据以及充分利用好存储空间，把数据按照最小联系表的局势进行存储，这样数据管理的就可以变得十分清晰和一目了然。同时联系型数据库只具有纵向扩展才能，扩展的空间也是有限的，因而在数据分析和数据处理中需求格外留意。

别的，尽管联系型数据库存储数据和处理数据的可靠性很不错，可是一旦面对海量数据的处理的时分功率就会变得很差，特别是遇到高并发读写的时分功能就会下降，那么在面对海量数据进行大数据分析的时分，就要格外留意在读写的进程当中。

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数据分析离不开数据，这是大家都知道的事情，而数据分析工具有很多，比如说Excel、Python。一般来说，Excel只能分析中小型的数据，不能够应对未来的大型数据。但是大量的数据如何进行分析呢？如果使用Excel进行分析这些数据的话，那么庞大的工作量显得十分不人性。现在很多人的电脑中存着几十万条的数据，这些数据已经拖慢的计算机的性能，数据库的出现解决了这些问题，现在很多的企业和岗位都开始要求SQL技能了，由此可见数据库的功能是多么的强大，那么如何学好数据分析的数据库知识呢？下面我们就给大家详细的介绍一下这些知识，希望这篇文章能够更好的帮助到大家。

我们为什么要学习数据库的知识呢？这是因为如果学会的数据库的知识，比用Excel工具处理数据的效率都是非常快的，而且sql在数据分析是核心技术，我们在数据分析学习的时候一定要重视这些内容。现在我们主要以MySQL为主，MySQL就是互联网行业的通用标准。

所以说，如果我们要学习数据库知识的话，我们需要了解一下什么是表，在数据分析中，表和Excel中的sheet类似。我们在学习使用表的时候，一定要重视表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。这样才能够进一步的学习。而SQL的应用场景，均是围绕select展开。对于数据库的增删改、约束、索引、数据库等内容我们可以选择性的学习，但是我们不能够忽略数据库中的几个语法的学习，而select、count/sum、having、where、group by、if、order by、子查询以及各种常用函数我们都需要足够的重视。当然，如果你想要快速掌握数据库的知识，一定要进行系统化的学习以及大量的练习，在网上寻找一些数据库的练习题，先从简单的题开始，循序渐进，这样才能够慢慢的深入数据库的核心知识。

上面提到的MySQL知识，而除了MySQL，还要join的知识，join对很多人来说是一个比较难的概念，如果要学习join，那么我们就需要从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等的学习。当然数据库的知识不只是MySQL和join两种类型，如果大家想更深入的学习，可以学一学row_number，substr，convert，contact等函数。当然，不同数据平台的函数会有差异，对于这些差别一定要好好的总结其中的规律。这样我们才能够做好数据库知识的学习。

在这篇文章中我们给大家介绍了很多有关数据库的知识，通过这些知识的讲解我们才能够发现数据分析师需要学的知识还是有很多的，所以说，大家如果要学习数据分析一定不要放弃，毕竟无限风光在险峰。

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