北京IT培训分享PHP相关技能的层次

1、PHP编程能力

由于PHP的入门较为简单，所以暂时只有熟悉和精通两个级别。

1、熟悉PHP：精通PHP语法，北京IT培训建议掌握常用的函数，熟悉PHP5下的OOP应用，这个是基础，也没什么好说的。

2、精通PHP：对PHP运行机制的理解；对系统资源的调用交互理解；关健性能的优化能力。

2、MySQL能力

在开发上的应用基于几个能力体现：

1、了解：知道用PHP连接数据库；懂得写一些简单的SQL；建一些简单的索引；懂得用工具简单 *** 作一下数据库（增删改库表结构数据等等）。

2、熟悉：懂得在开发应用上设计数据库，建立一些有效的索引，用explain分析SQL性能，压力测试等等。

3、很熟悉：深入了解数据库索引、存储引擎原理以及运行机制，能有效地构建高性能可扩展的数据库结构/架构，有效地优化数据库性能配置并加以调试，分析数据库运行状态。

4、精通：简单地说具备以上所有能力的同时，有多年高负载分布式环境下的优化管理经验。

据我观察以及交往经验，70%的PHPer处在了解阶段，25%处于熟悉阶段，>4%很熟悉，精通的人基本就不是phper了。

70%这个群体最容易忽视MySQL，以为MySQL只是简单的存储媒介，没有优化意识，认为加个内存、CPU就能解决问题。

典型事件：join、orderby、groupby等语句性能一塌糊涂，数据库根本没有设计(仅限于拆成一个主表，N个附表等)，搞不清字段类型及作用，碰到大表的复杂查询就没辙。

20%这个群体的人只是MySQL运行机制理解不透彻，对影响MySQL性能的关健因素把握不明确，不熟练。

典型事件：熟读手册，但说不清索引原理，不知道二叉树、HASH等算法对于数据库的作用

>4%的群体已经基本可以胜任DBA的职能。

3、OOP能力

1、了解：了解变量的作用域、类型，及其意义，了解继承机制等，懂得复用、封装概念。

2、熟悉：熟练应用接口、抽象等技术混合开发程序，并理解其中含义，一般研究过。

3、很熟悉：有过OOP架构设计经验，熟悉设计模式、UML，熟悉PHP对象运行机制，内容管理等。

4、精通：应该是架构师级别了，不限于PHP。

经常我们会碰到一些自称熟悉OOP却连public、private、protected、static都解释不清的人，是肯定没有经历过正规的OOP项目。

4、大型网站经验

1、了解：熟悉PHP开发下的缓存应用（memcache、APC等）；接触过LVS、SQUID应用；有一定的session处理方案；熟悉负载均衡；熟悉PHP数据连接池应用；了解PHP编程性能优化。

2、熟悉：掌握分布式缓存及缓存性能优化、熟悉存储系统、文件系统、数据库，开发可扩展平台。能结合负载均衡合理布置流量，对PHP运行性能进行监控与分析。

3、非常熟悉：具备系统分析师能力，已经超出phper环节

4、精通：太深奥

5、 *** 作系统应用能力

*** 作系统的熟悉与精通需要需要广泛且扎实的基础理论，而对于开发者来说，熟悉基本的命令 *** 作，对WEB相关服务的安装、配置、优化能力需要具备。

空间数据库指的是地理信息系统在计算机物理存储介质上存储的与应用相关的地理空间数据的总和，一般是以一系列特定结构的文件的形式组织在存储介质之上的。《空间数据库》范围及重点 1 第一章：绪论 1) 空间数据库基本概念、组成部分、名称简写之间的联系与区别与联系； 答；利用当代的系统方法，在地理学、地图学原理的指导下，对地理空间进行科学的认识与抽象，将地理数据库化为计算机处理时所需的形式与结构，形成综合性的信息系统技术——空间数据库 或者SDBMS是海量SD的存储场所、提供SD处理与更新、交换与共享，实现空间分析与决策的综合系统。 组成：存储系统、管理系统、应用系统 是SDBS的简称 2) 目前空间数据库实现方案； 答：ORDBMS 3) GIS，RS与空间数据库之间的联系； 4) 常见的空间数据库产品 答：轻量级： MS的Access、FoxPro、 SUN的MySQL 中等：MS的SQL Server系列 重量级：Oracle的Oracle 不太熟悉的有： Sybase、Informix、DB2 、Ingress、 PostgreSQL（PG）等 5) 产生空间数据库的原因； 答：直接利用？ SD特征 ：空间特性 非结构化特征 空间关系特征 多尺度与多态性 海量数据特性 存在的问题：复杂图形功能：空间对象 复杂的空间关系 数据变长记录 6）空间数据库与普通关系数据库的主要区别。 答：关系数据库管理属性数据，空间数据采用文件库或图库形式；增加大二进制数据类型(BLOB)，解决变长数据存储问题；将空间数据/属性数据全部存放在数据库中；但空间特性由程序处理 2 第二章：空间数据库模型 1) 如何理解空间数据库模型； 2) 空间数据及空间关系； „ (1) 空间数据类型 几何图形数据 影像数据 属性数据 地形数据 元数据：对空间数据进行推理、分析和总结得到的关于数据的数据， 数据来源、数据权属、数据产生的时间 数据精度、数据分辨率、元数据比例尺 地理空间参考基准、数据转换方法… (2) 空间关系 指地理空间实体之间相互作用的关系： 拓扑关系：形状、大小随投影改变。在拓扑变换下不变的拓扑变量，如相邻、包含、相交等，

反映空间连续变化的不变性 方位关系：地理空间上的排列顺序，如前后、上下、左右和东、南、西、北等方位 度量关系：距离远近等 3) 空间数据库如何建模； DB设计三步骤 ‹ Conceptual Data Model：与应用有关的可用信息组织、数据类型、联系及约束、不考虑细节、E-R模型 Logic Data Model 层次、网状、关系，都归为关系，SQL的关系代数(relational algebra, RA) Physical Data Model：解决应用在计算机中具体实现的各种细节，计算机存储、数据结构等 4) 模型之间如何转换？ 5) 可行的空间数据库建模方案。 面向对象的空间数据库模型GeoDatabase 3 第三章：空间数据库存储与索引 1) 空间数据如何组织、存储的，采用什么技术或者方法； 为有效表达空间信息内容，空间数据必须按照一定的方式进行组织与存储：适合外存 *** 作的数据结构、记录和文件的多种组织方式 SDB空间数据组织：数据项、记录、文件、数据库 SDB空间数据存储：二级存储器、缓冲区管理器、空间聚类(clustering)、空间索引 2) 空间近似与空间聚类； 目的：降低响应大查询的寻道时间和等待时间，在二级存储中空间上相邻的/查询上有关联的空间对象在物理上存放在一起， 内部聚类(internal clustering)：加快单个对象的访问，一个对象都存放在一个磁盘块（页面）；如超出则存放在连续扇区，本地聚类(local clustering)：加快多个对象访问。一组空间相邻对象存放在一个页面 空间聚类比传统聚类技术复杂。多维空间对象无天然的顺序 磁盘：一维存取，高维：将高维映射到一维， 一一对应，保持距离(distance preserving)：一一对应，容易；距离不变，近似，映射技术、Z序(z-order)、Hilbert曲线 3) 空间数据库性能提升的关键问题是什么？如何提升； 数据库索引，基于树：ISAM、B树、B 树等，基于Hash：静态、可扩展、线性等 4) 空间索引技术是什么？为什么产生？有哪些常见的空间索引；各有何特点及适用范围？ 依据空间对象的位置和形状或者空间对象之间的空间关系，按一定顺序排列的一种数据结构，介于空间 *** 作算法和空间对象之间，通过筛选，大量与特定空间 *** 作无关的空间对象被排除，提高效率，空间数据库关键的技术 空间索引产生的原因:空间数据的特点：空间定位、空间关系、多维、多尺度、海量、复杂，传统数据库索引处理的一维的字符、数字，对多维处理采用组合字段 1、基于二叉树的索引技术：二分索引树结构主要用于索引多维数据点；对复杂空间目标（线、面、体等）的索引却必须采用近似索引方法和空间映射技术 2、 基于B树的索引技术 ‹B树的变体如R树系列，外包矩形；对大型数据库具有出色表现；需要解决：减少区域重叠，提高搜索效率 3、基于哈希的网格技术

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