SQL 到底应该怎么念

读：S - Q - L

或读： /ˈsiːkwəl/

/'si:kwəl/其实是sequel单词的读音。

SQL的前身是Structured English QUEry Language，前身以sequel单词作为的别名（这个巧妙的别名据说当初花了超过两个工作日的会议才确定下来）。后来衍生出SEQUEL/2，也就是现在的SQL（Structured Query Language）。

扩展资料：

SQL具有数据定义、数据 *** 纵和数据控制。

1、SQL数据定义功能：能够定义数据库的三级模式结构，即外模式、全局模式和内模式结构。在SQL中，外模式有叫做视图，全局模式简称模式( Schema)，内模式由系统根据数据库模式自动实现，一般无需用户过问。

2、SQL数据 *** 纵功能：包括对基本表和视图的数据插入、删除和修改，特别是具有很强的数据查询功能。

3、SQL的数据控制功能：主要是对用户的访问权限加以控制，以保证系统的安全性。

参考资料来源：百度百科-结构化查询语言

《东南大学SQL数据库基础资料》百度网盘资源免费下载

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东南大学 SQL数据库基础 全39讲 主讲-幸研 附复习课|各学科 学习视频目录|复习课|数据库基础003csf|数据库基础002csf|数据库基础001csf|数据库基础(复习)042csf|数据库基础(复习)041csf|数据库基础(复习)040csf|政治目录txt|哲学目录txt|语言目录txt|艺术目录txt|医学目录txt|心理目录txt

我举个小例子给你简单解释一下。

例:

CREATE TABLE TABLE_1

(

ID INT UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

// ID列为无符号整型，该列值不可以为空，并不可以重复，而且自增。

NAME VARCHAR(5) NOT NULL

)

AUTO_INCREMENT = 100;（ID列从100开始自增）

PRIMAPY是主键的意思，表示定义的该列值在表中是唯一的意思，不可以有重复。

UNSIGNED是无符号的意思，代表该字段没有正负。

AUTO_INCREMENT可以理解为自动递增的意思，每增加一条记录，值会自动加1。（例如在上面的例子中，ID列每增加一条记录，便会从100自增） 。

我想通过上面的例子，你应该可以理解一些了，不明白再问我。谢谢。

需要用的资料以链接的形式给需要的同学。

我用的mysql版本为： Mysql-5545-win64msi 密码是：26zw

图形化工具 Navicat(前期不推荐用，直接手动敲)： Navicat 密码：c7fs

开始我的MySQL之旅吧 始于20161204

--WH

一、数据库的安装

这个就不在这里过多阐述了，因为网上实在是太多安装mysql的教程了，有了我给的mysql，在按照这个安装教程(MySQL安装教程)去看，就能够安装完好。

安装好mysql后，如果需要使用windows命令窗口(也就是cmd)来 *** 作mysql，那么就需要配置环境变量，在安装好的mysql下找到bin，将其目录放到环境变量path中去，就行了，检测成功与否的方法是在cmd命令窗口中输入mysql，就会出现一大段英文，就说明成功了，反之失败，如果不会的话就去百度搜教程。

二、数据库的基本 *** 作

1、开启mysql服务命令

net start mysql

2、进入mysql的两种方式

明文进入：mysql -uroot -proot格式：mysql -u帐号　-p密码

密文进入：mysql -uroot -p 按enter会提示你输入密码(Enter pssword:)，此时你写的密码就会显示为这样。

3、查看mysql中所有的数据库(一般在固定的单词命令就会是用大写，这个要习惯，看多了敲多了就认识了)

前面四个数据库是mysql中自带的，也就是必须的

SHOW DATABASES;

4、创建名为test_1的数据库

格式：CREATE DATABASE 数据库名

CREATE DATABASE test_1;

5、删除名为test_1的数据库

格式：DROP DATABASE 数据库名

DROP DATABASE test_1;

总结：学习了对数据库的三个 *** 作，1、查看所有数据库 2、创建数据库 3、删除数据库

三、数据表的基本 *** 作

数据表和数据库还有Mysql三者的关系

mysql中保存了很多数据库、一个数据库中可以保存很多表。

对数据表的增(创建表)删(删除表)改(修改表字段)查(查询表结构)。 注意：这里的 *** 作对象是表，对表的 *** 作也就是表的结构，和表中的字段的 *** 作(字段和记录要分清楚)

前提：表是在数据库下的，所以要先确实使用哪个数据库。

USE test_1;

1、创建数据表

格式：CREATE TABLE 数据表名(

　字段名1数据类型[列级别约束条件],

　字段名2数据类型[列级别约束条件],

　字段名3数据类型[列级别约束条件]

　);　

注意：格式不一定需要这样隔着写，完全可以全部写成一行。但是那样写可观性非常差。我这样写只是为了可以看的更清晰。

解释：

1、[]中括号中的内容表示可以有可以没有，

2、列级别这个“列”一定要搞清楚说的是什么，一张表中有行有列，列表示竖，行表示横　

3、约束条件后面会讲到

11、创建没有约束的student表

CREATE TABLE student( idINT(11), nameVARCHAR(12), ageINT(11) );

注释：SHOW TABLES 查询数据库底下的所有表。

12、创建有约束的student表

　六大约束：主键约束、外键约束、非空约束、唯一约束、默认约束、自动增加

121：主键约束

PRIMARY KEY(primary key)：独一无二(唯一)和不能为空(非空)，通俗的讲，就是在表中增加记录时，在该字段下的数据不能重复，不能为空，比如以上面创建的表为例子，在表中增加两条记录，如果id字段用了主键约束。则id不能一样，并且不能为空。一般每张表中度有一个字段为主键，唯一标识这条记录。以后需要找到该条记录也可以同这个主键来确认记录，因为主键是唯一的，并且非空，一张表中每个记录的主键度不一样，所以根据主键也就能找到对应的记录。而不是多条重复的记录。如果没有主键，那么表中就会存在很多重复的记录，那么即浪费存储空间，在查询时也消耗更多资源。

一般被主键约束了的字段度习惯性的称该字段为该表的主键

单字段主键约束

两种方式都可以

CREATE TABLE student(CREATE TABLE student(

idINT(11) PRIMARY KEY,idINT(11),

nameVARCHAR(12),nameVARCHAR(12),

ageINT(11) ageINT(11),

);　PRIMARY KEY(id) );

多字段主键约束(复合主键)

这个id和name都市主键，说明在以后增加的插入的记录中，id和name不能同时一样，比如说可以是这样。一条记录为id=1，name=yyy、另一条记录为：id=1，name=zzz。 这样是可以的。并不是你们所理解的两个字段分别度不可以相同。

CREATE TABLE student(CREATE TABLE student(

idINT(11) PRIMARY KEY,idINT(11),

nameVARCHAR(12) PRIMARY KEY,　nameVARCHAR(12),

ageINT(11)　ageINT(11),

);PRIMARY KEY(id,name) );

122：外键约束

什么是外键举个例子就清楚了，有两张表，一张表是emp(员工)表，另一张表是dept(部门)表，一个员工属于一个部门，那么如何通过员工能让我们自己他在哪个部门呢？那就只能在员工表中增加一个字段，能代表员工所在的部门，那该字段就只能是存储dept中的主键了(因为主键是唯一的，才能确实是哪个部门，进而代表员工所在的部门，如果是部门名称，有些部门的名称可能是同名。就不能区分了。)，像这样的字段，就符合外键的特点，就可以使用外键约束，使该字段只能够存储另一张表的主键。如果不被外键约束，那么该字段就无法保证存储进来的值就一定是另一张表的主键值。

外键约束的特点：

1、外键约束可以描述任意一个字段(包括主键)，可以为空，并且一个表中可以有多个外键。但是外键字段中的值必须是另一张表中的主键。

2、这样被外键关联的两种表的关系可以称为父子表或者主从表。子表(从表)拥有外键字段的表，父表(主表)被外键字段所指向的表。

3、子表被外键约束修饰的字段必须和父表的主键字段的类型一样。

注意：一个表中有被外键修饰的字段，就称该表有外键(是“有外键”。而不是“是外键”)，并会给该表中的外键约束取一个名称，所以我们常说的这个表有没有外键，指的不是被外键约束修饰的字段名，而是指这个表是否有存在外键约束。也就是说，不能说这个表的外键是xxx(该表中被外键约束修饰的字段名)，这种说法是错误的，但是大多数人已经习惯了这样，虽然影响不大，但是在很多时候需要理解一个东西时，会造成一定的困扰。

格式：CONSTRAINT外键名称FOREIGN KEY(被外键约束的字段名称)REFERENCES 主表名(主键字段)

英文解释：CONSTRAINT:约束REFERENCES:参考

CREATE TABLE tableA

(

id INT(11),

name VARCHAR(22),

location VARCHAR(50),

PRIMARY KEY(id)

);

CREATE TABLE tableB

(

id INT(11),

name VARCHAR(22) NOT NULL,

deptId INT(11),

PRIMARY KEY(id),

CONSTRAINT tableA_tableB_1 FOREIGH KEY(deptId) REFERENCES tableA(id)

);

　解释：tableB中有一个名为tableA_tableB_1的外键关联了tableA和tableB两个表，被外键约束修饰的字段为tableB中的deptId，主键字段为tableA中的id　

123：非空约束

NOT NULL 被该约束修饰了的字段，就不能为空，主键约束中就包括了这个约束

CREATE TABLE tableA

(

id INT(11),

name VARCHAR(22) NOT NULL,

location VARCHAR(50),

PRIMARY KEY(id)

);

124：唯一约束

UNIQUE 被唯一约束修饰了的字段，表示该字段中的值唯一，不能有相同的值，通俗点讲，就好比插入两条记录，这两条记录中处于该字段的值不能是一样的。

　 CREATE TABLE tableA

(

id INT(11),

name VARCHAR(22) UNIQUE,

location VARCHAR(50),

PRIMARY KEY(id)

);

也就是说在插入的记录中，每条记录的name值不能是一样的。

125：默认约束

Default 指定这一列的默认值为多少，比如，男性同学比较多，性别就可以设置为默认男，如果插入一行记录时，性别没有填，那么就默认加上男　

CREATE TABLE table

(

id INT(11) PRIMARY KEY,

name VARCHAR(22) NOT NULL,

deptId INT(11) DEFAULT 1111,

salary FLOAT

);

126：自动增加

AUTO_INCREMENT 一个表只能一个字段使用AUTO_INCREMENT，并且使用这个约束的字段只能是整数类型(任意的整数类型 TINYINT,SMALLIN,INT,BIGINT)，默认值是1，也就是说从1开始增加的。一般就是给主键使用的，自动增加，使每个主键的值度不一样，并且不用我们自己管理，让主键自己自动生成

CREATE TABLE table ( id INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(22) NOT NULL );

2、查询表结构

21、查看表基本结构语句

格式1：DESCRIBE 表名/DESC 表名这两个的功能是一样的，简写了单词describe

DESCRIBE　student;

22、查看创建表的语句　

　格式：SHOW CREATE TABLE 表名

　SHOW CREATE TABLE student;

这样显示的格式很不好，看不清楚，所以有了下面这个语句

格式：SHOW CREATE TABLE 表名\G

SHOW CREATE TABLE student\G;

3、修改数据表

修改数据表包括：对表中字段的增加、删除、修改。 在这个里面用的关键字为 ALTER

31、修改表名

格式：ALTER TABLE<旧表名> RENAME[TO]<新表名>;

将student表名改为student1(改完后在改回来)

ALTER TABLE student RENAME TO student1;

32、修改表中的字段名

格式：ALTER TABLE<表名> CHANGE<旧字段名><新字段名><新数据类型>

将student表中的name字段名改为 username

ALTER TABLE student CHANGE name username VARCHAR(30);

33、修改表中的数据类型

格式：ALTER TABLE<表名> MODIFY<字段名><数据类型>　

ALTER TABLE student MODIFY username VARCHAR(20);

解释：只能修改字段名的数据类型，但是其原理跟上面change做的事情一样，这里也有修改字段名的过程，只不过修改后的字段名和修改前的字段名相同，但是数据类型不一样。

34、修改字段的排列位置

　方式1：ALTER TABLE<表名> MODIFY<字段1><数据类型> FIRST|AFTER<字段2>

　解释：将字段1的位置放到第一，或者放到指定字段2的后面

　ALTER TABLE student MODIFY username VARCHAR(20) AFTER age;

方式2：ALTER TABLE<表名> CHANGE<字段1><字段2><数据类型> FIRST|AFTER<字段3>　

解释：其实是一样的，将是字段2覆盖字段1，然后在进行排序

ALTER TABLE student CHANGE username username VARCHAR(20) AFTER age;

总结

CHANGE和MODIFY的区别？

原理都市一样的，MODIFY只能修改数据类型，但是CHANGE能够修改数据类型和字段名，也就是说MODIFY是CHANGE的更具体化的一个 *** 作。可能觉得用CHANGE只改变一个数据类型不太爽，就增加了一个能直接改数据类型的使用关键字MODIFY来 *** 作。

35、添加字段

格式：ALTER TABLE<表名称> ADD<新字段名><数据类型>[约束条件][FIRST|AFTER<已存在的表名>]

解释：在一个特定位置增加一个新的字段，如果不指定位置，默认是最后一个。

ALTER TABLE student ADD sex VARCHAR(11);

36、删除字段

格式：ALTER TABLE<表名称> DROP<字段名>;

ALTER TABLE student DROP sex;

37、删除表的外键约束

格式：ALTER TABLE<表名称> DROP FOREIGN KEY<外键约束名>

注意：外键约束名 指的不是被外键约束修饰的字段名，切记，而是我们在创建外键约束关系时取的名字。

38、更改表的存储引擎

格式：ALTER TABLE<表名> ENGINE=<更改后的存储引擎名>

这个存储引擎目前我自己也不太清楚，虽然知道有哪几种引擎，但是稍微深入一点就不清楚了，所以打算留到日后在说。

4、删除表

41、删除无关联表

格式：DROP TABLE<表名>；

ALTER TABLE student;

42、删除被其他表关联的主表

这个是比较重要的一点，在有外键关联关系的两张表中，如果删除主表，那么是删不掉的，并且会报错。因为有张表依赖于他。那怎么办呢？针对这种情况，总共有两种方法

1、先删除你子表，然后在删除父表，这样就达到了删除父表的目的，但是子表也要被删除

2、先解除外键关系，然后在删除父表，这样也能达到目的，并且保留了子表，只删除我们不需要的父表。在37中就讲解了如何删除外键关系。

大数据热门词汇汇总

可以说，大数据是如今IT行业最热门的趋势之一，它催生出了处理大数据的一批全新技术。而新技术带来了新的热门词汇：首字母缩略词、专业术语和产品名称等。连"大数据"这个短语本身都让人犯晕。许多人一听到"大数据"，觉得是指"大量数据"，而大数据的涵义绝不仅仅涉及数据量的多寡。

下面是我们认为你要熟悉的几个热门词汇，按字母顺序排列。

ACID

ACID的全称是原子性、一致性、隔离性和持久性，这其实是一组需求或属性：如果这四个方面都得到遵守，就能在处理过程中确保数据库事务的数据完整性。虽然ACID问世已有一段时日，但是事务数据量的急剧增长把更多的注意力投向在处理大数据时需要满足ACID的规定。

大数据三要素

如今的IT系统在生成数量、速度和种类都很"庞大"的数据。

数量：IDC公司估计，今年全球信息总量将达到27泽字节（这相当于27亿太字节），而且每两年就翻一番。

速度：让IT管理人员们头痛的不仅仅是数据数量，还有数据从金融系统、零售系统、网站、传感器、无线射频识别（RFID）芯片以及Facebook和推特等社交网络源源而来的速度越来越快。

种类：如果回到5年前或可能10年前，IT人员处理的主要是字母数字数据，它们很容易存储在关系数据库中整齐排列的行和列中。现在不再是这样了。如今，推特和Facebook上的帖子、各种文档及网页内容等非结构化数据都是大数据组合的一部分。

列式（或列型）数据库

一些新一代数据库（如开源Cassandra和惠普的Vertica数据库）被设计成了按列存储数据，而不是像传统的SQL数据库那样按行存储数据。这种设计提供了更快的磁盘访问速度，提高了处理大数据时的性能。对数据密集型业务分析应用系统而言，列式数据库尤其受到欢迎。

数据仓库

数据仓库这个概念存在至今已有大概25年了，具体指将数据从多个 *** 作IT系统复制到面向业务分析应用系统的辅助离线数据库

但是随着数据量急剧增长，数据仓库系统正在迅速改变。它们需要存储更多的数据以及更多种类的数据，因而数据仓库管理成为一大难题。10年或20年前，数据可能每周或每月复制到数据仓库系统中；而如今，数据仓库的更新要频繁得多，有的甚至实时更新。

ETL

将数据从一个数据库（比如支持银行应用事务处理系统的数据库）转移到另一个数据库（比如用于业务分析的数据仓库系统）时，就要用到提取、转换和加载（ETL）软件。数据从一个数据库传送到另一个数据库时，常常需要对数据进行重新格式化和清理 *** 作。

由于数据量急剧增长，数据处理速度大大加快，对ETL工具的性能要求也大大提高了。

Flume

Flume是属于Apache Hadoop大家族（其他技术包括HBase、Hive、Oozie、Pig和Whirr）的一项技术，这种框架用于为Hadoop填充数据。该技术使用散布于应用服务器、Web服务器、移动设备及其他系统上的软件代理，收集数据，并将数据传送到Hadoop系统。

比如说，公司可以使用在Web服务器上运行的Apache Flume，收集来自推特帖子的数据，以便分析。

地理空间分析

推动大数据潮流的一个趋势是，由如今的IT系统生成和收集的地理空间数据越来越多。常言道，一幅的信息量抵得上1000个单词；所以难怪越来越多的地图、图表、照片及其他基于地理位置的内容是导致如今大数据呈爆炸式增长的主要动因。

地理空间分析是一种特殊形式的数据可视化（参阅下面的"可视化"条目），在地理地图上覆盖数据，以帮助用户更清楚地理解大数据分析的结果。

Hadoop

Hadoop是一种开源平台，用于开发分布式、数据密集型的应用程序。它由Apache软件基金会控制。

Hadoop的发明者是雅虎公司的开发者道格o卡廷（Doug Cutting），他在谷歌实验室的MapReduce概念这个基础上开发出了Hadoop，以他儿子的玩具象命名。

另外，HBase是一种非关系数据库，它是作为Hadoop项目的一部分开发而成的。Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop的一个关键组成部分。Hive则是建立在Hadoop基础上的数据仓库系统。

内存中数据库

计算机在处理事务或执行查询时，一般从磁盘驱动器获取数据。但是当IT系统处理大数据时，这个过程可能实在太慢。

内存中数据库系统利用计算机的主内存来存储经常使用的数据，因而大大缩短了处理时间。内存中数据库产品包括SAP HANA和甲骨文Times Ten内存中数据库。

Java

Java是一种编程语言，由现隶属甲骨文公司的Sun开发，于1995年发布。Hadoop和其他许多大数据技术都是使用Java开发而成的，它仍是大数据领域一种主要的开发技术。

Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式消息传送系统，最初是在LinkedIn开发而成，用于管理该服务网站的活动流（关于网站使用情况的数据）和 *** 作数据处理流水线（关于服务器组件的性能）。

Kafka在处理大量流式数据时很有效，而流式数据是许多大数据计算环境的一个关键问题。由推特开发的Storm是另一种大行其道的流处理技术。

Apache软件基金会已将Kafka列为一个开源项目。所以，别以为这是有缺陷的软件。

延迟时间

延迟时间是指数据从一个点传送到另一个点过程中的延迟，或者是某个系统（如应用程序）响应另一个系统的延迟数量。

虽然延迟时间不是什么新术语，但是随着数据量不断增长，IT系统竭力跟上步伐，如今你更常听到这个术语。简单地说，"低延迟"是好事，"高延迟"是坏事。

映射/化简

映射/化简（Map/Reduce）这种方法是指把一个复杂的问题分解成多个较小的部分，然后将它们分发到多台计算机上，最后把它们重新组装成一个答案。

谷歌的搜索系统用到了映射/化简概念，这家公司有一个品牌名为MapReduce的框架。

谷歌在2004年发布的一份白皮书描述了它使用映射/化简的情况。Hadoop之父道格o卡廷充分认识到了其潜力，开发出了同样借用映射/化简概念的第一个版本的Hadoop。

NoSQL数据库

大多数主流的数据库（如甲骨文数据库和微软SQL Server）基于关系型体系结构，使用结构化查询语言（SQL）用于开发和数据管理。

但是名为"NoSQL"（有些人现在称NoSQL表示"不是只有SQL"）的新一代数据库系统基于支持者们认为更适合处理大数据的体系结构。

一些NoSQL数据库是为提高可扩展性和灵活性设计的，另一些NoSQL数据库在处理文档及其他非结构化数据方面比较有效。典型的NoSQL数据库包括Hadoop/HBase、Cassandra、MongoDB和CouchDB，而甲骨文等一些知名开发商已推出了各自的NoSQL产品。

Oozie

Apache Oozie是一种开源工作流引擎，用于帮助管理面向Hadoop的处理工作。使用Oozie，一系列工作可以用多种语言（如Pig和MapReduce）来加以定义，然后彼此关联起来。比如说，一旦从 *** 作应用程序收集数据的作业已完成，程序员就可以启动数据分析查询任务。

Pig

Pig是Apache软件基金会的另一个项目，这个平台用于分析庞大的数据集。就其本质而言，Pig是一种编程语言，可用于开发在Hadoop上运行的并行计算查询。

定量数据分析

定量数据分析是指使用复杂的数学或统计模型，解释金融和商业行为，或者甚至预测未来的行为。

由于如今收集的数据量急剧增加，定量数据分析已变得更加复杂。但是如果公司知道如何利用海量数据，获得更好的可视性，深入了解公司业务，并且洞察市场发展趋势，那么更多的数据也有望在数据分析方面带来更多的机会。

一个问题是，拥有这种分析技能的人才严重匮乏。知名咨询公司麦肯锡表示，光美国就需要150万名拥有大数据分析技能的分析员和管理员。

关系数据库

关系数据库管理系统（RDBM）是如今使用最广泛的一种数据库，包括IBM的DB2、微软的SQL Server和甲骨文数据库。从银行应用系统、零售店的销售点系统到库存管理应用软件，大多数的企业事务处理系统都在RDBM上运行。

但有些人认为，关系数据库可能跟不上如今数据量和种类都呈爆炸式增长的形势。比如说，RDBM当初在设计时着眼于处理字母数字数据，处理非结构化数据时不是同样有效。

分片

随着数据库变得越来越庞大，处理起来也变得越来越困难。分片（sharding）是一种数据库分区技术，把数据库分成了更小、更容易管理的部分。具体来说，数据库被横向分区，以便单独管理数据库表中的不同行。

分片方法让庞大数据库的片段可以分布在多台服务器上，从而提高数据库的整体运行速度和性能。

另外，Sqoop是一种开源工具，用于将来自非Hadoop来源（如关系数据库）的数据转移到Hadoop环境。

文本分析

导致大数据问题的因素之一是，从推特和Facebook等社交媒体网站、外部新闻源，甚至公司内部收集而来以便分析的文本数量越来越多。由于文本是非结构化数据（不像通常存储在关系数据库中的结构化数据），主流的业务分析工具面对文本时常常束手无策。

文本分析采用了一系列方法（关键字搜索、统计分析法和语言研究法等），从基于文本的数据中获得洞察力。

非结构化数据

就在不久前，大部分数据还是结构化数据，这种字母数字信息（如来自销售交易的财务数据）很容易存储在关系数据库中，并由商业智能工具来分析。

但是如今共计27泽字节的存储数据中很大一部分是非结构化数据，比如基于文本的文档、推特消息、发布在Flickr上的照片、发布在YouTube上的视频，等等。（颇有意思的是，每分钟有长达35个小时的视频内容上传到YouTube。）处理、存储和分析所有这些凌乱的非结构化数据常常是如今的IT系统面临的难题。

可视化

随着数据量的增长，人们使用静态的图表和图形来理解数据越来越困难了。这就导致开发新一代的数据可视化和分析工具，能够以新的方式呈现数据，从而帮助人们理解海量信息。

这些工具包括：标以色码的热图，三维图形，显示一段时间内变化的动画可视化，以及在地理地图上覆盖数据的地理空间呈现。今天的先进数据可视化工具还具有更强的互动性，比如允许用户放大某个数据子集，进行更仔细的检查。

Whirr

Apache Whirr是一组Java类库，用于运行大数据云服务。更确切地说，它可以加快在亚马逊d性计算云（EC2）和Rackspace等虚拟基础设施上开发Hadoop集群的过程。

XML

可扩展标记语言（XML）用来传输和存储数据（别与HTML混为一谈，后者用来显示数据）。借助XML，程序员们就可以创建通用的数据格式，并通过互联网共享信息和格式。

由于XML文档可能非常庞大、复杂，它们往往被认为导致IT部门面临大数据挑战。

尧字节

尧字节（yottabyte）是一种数据存储度量指标，相当于1000泽字节。据知名调研机构IDC公司估计，今年全球存储的数据总量预计将达到27泽字节，比2011年增长48%。所以，我们离达到尧字节这个大关还有很长一段路，不过从目前大数据的增长速度来看，那一天的到来可能比我们想象的要快。

顺便说一下，1泽字节相当于1021字节的数据。它相当于1000艾字节（EB）、100万拍字节（PB）和10亿太字节（TB）。

ZooKeeper

ZooKeeper是由Apache软件基金会创建的一项服务，旨在帮助Hadoop用户管理和协调跨分布式网络的Hadoop节点。

ZooKeeper与HBase紧密集成，而HBase是与Hadoop有关的数据库。ZooKeeper是一项集中式服务，用于维护配置信息、命名服务、分布式同步及其他群组服务。IT管理人员用它来实现可靠的消息传递机制、同步流程执行及实施冗余服务。

基础知识：数据结构、程序设计、数据库原理、 *** 作系统。

流行的数据库：Oracle、SQL Server、MySQL，专用数据库DB2等。Oracle的应用占全世界50%，同时学习难度最大。大型企业几乎都采用Oracle，中小型企业SQL Server居多。

学习数据库原理，需要有数理逻辑的基础，如果学习应用，比较好学。

从业方向：数据库应用系统开发、数据库系统管理员。

根据自己将来的工作，学习数据库略有差异。作为应用系统开发者，主要学习SQL编程方法，并简单了解相关数据库的体系结构。作为数据库管理员，主要学习数据库的体系结构，创建和管理数据库、创建和管理用户，数据库的监控和优化、数据库的备份与恢复等方面的内容。

每种数据库语言并不完全一致，大致如下：

SQL ALTER TABLE 语法

如需在表中添加列，请使用下列语法:

ALTER TABLE table_name

ADD column_name datatype

要删除表中的列，请使用下列语法：

ALTER TABLE table_name

DROP COLUMN column_name

注释：某些数据库系统不允许这种在数据库表中删除列的方式 (DROP COLUMN column_name)。

要改变表中列的数据类型，请使用下列语法：

ALTER TABLE table_name

ALTER COLUMN column_name datatype

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