帮忙解释下网站的空间跟数据库的用途

网站空间：

网站空间英文名：Webhost。简单地讲，就是存放网站内容的空间。网站空间也称为虚拟主机空间，通常企业做网站都不会自己架服务器，而是选择以虚拟主机空间做为放置网站内容的网站空间。

数据库：

数据库本来就是用来做数据存储的，但是随着技术的发展，数据库目前除了具有数据仓库，还具有数据分析、挖掘等功能，在现今庞大的数据、信息面前可以通过数据库进行数据挖掘，找到符合自己需要的信息，并为企业做出正确决策提供数据参考。

一般来说我们程序员用数据库主要是配合程序进行数据存储、数据处理和数据显现。不知道这个答案你是否满意？

Ⅰ 我想自学数据库工程师需要看哪些书

考试科目1：信息系统知识

1

计算机系统知识

11

硬件知识

111

计算机体系结构和主要部件的基本工作原理

·

112

存储系统

·

113

安全性、可靠性与系统性能评测基础知识

12

数据结构与算法

121

常用数据结构

·

122

常用算法

·

13

软件知识

131

*** 作系统知识

132

程序设计语言和语言处理程序的知识

·

14

计算机网络知识

2

数据库技术

21

数据库技术基础

211

数据库模型

212

数据库管理系统的功能和特征

213

数据库系统体系结构

·

22

数据 *** 作

221

关系运算

·

222

关系数据库标准语言（SQL）

23

数据库的控制功能

24

数据库设计基础理论

241

关系数据库设计

·

242

对象关系数据库设计

·

25

数据挖掘和数据仓库基础知识

26

多媒体基本知识

261

多媒体技术基本概念

262

多媒体压缩编码技术

·

263

多媒体技术应用

27

系统性能知识

·

28

计算机应用基础知识

3

系统开发和运行维护知识

31

软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识

32

系统分析基础知识

·

33

系统设计知识

·

34

系统实施知识

·

35

系统运行和维护知识

·

4

安全性知识

·

5标准化知识

6信息化基础知识

·

7计算机专业英语

考试科目2：数据库系统设计与管理

1数据库设计

11

理解系统需求说明

12

系统开发的准备

13

设计系统功能

14

数据库设计

141

设计数据模型

·

142

物理结构设计

143

数据库实施与维护

144

数据库的保护

·

15

编写外部设计文档

·

16

设计评审

2

数据库应用系统设计

21

设计数据库应用系统结构

·

22

设计输入输出

23

设计物理数据

24

设计安全体系

·

25

应用程序开发

251

应用程序开发

252

模块划分（原则、方法、标准）

253

编写程序设计文档

254

程序设计评审

26

编写应用系统设计文档

27

设计评审

3

数据库应用系统实施

31

整个系统的配置与管理

32

常用数据库管理系统的应用（SQL

Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual

Foxpro）

·33

数据库应用系统安装

34

数据库应用系统测试

35

培训与用户支持

4数据库系统的运行和管理

41

数据库系统的运行计划

42

数据库系统的运行和维护

43

数据库管理

44

性能调整

45

用户支持

5

SQL

51

数据库语言

52

SQL概述

53

数据库定义

54

数据 *** 作

55

完整性控制与安全机制

56

创建触发器（Create

Trigger）

57

SQL使用方式

·

58

SQL

标准化

6

网络环境下的数据库

61

分布式数据库

611

分布式数据库的概念

·

612

分布式数据库的体系结构

·

613

分布式查询处理和优化

614

分布式事务管理

·

615

分布式数据库系统的应用

62

网络环境下数据库系统的设计与实施

7数据库的安全性

71

安全性策略的理解

72

数据库安全测量

8

数据库发展趋势与新技术

81

面向对象数据库（OODBMS）

811

OODBMS的特征

812

面向对象数据模型

813

面向对象数据库语言

814

对象关系数据库系统（ORDBMS）

82

企业资源计划（ERP）和数据库

821

ERP概述

·

822

ERP与数据库

·

823

案例分析

83

决策支持系统的建立。

主要看一下数据库原理数据结构还有就是数据库设计这些

Ⅱ 请问想成为一名好的数据库工程师，大学是学经济和政治的，所以不太清楚要学哪些东西

1，你的问题太笼统，没法准确回答。

2，如果学知识，不建议看书，书里的东西太理论化。

3，建议在网上先搜数据库，SQL,oracle等命令，下客户端安装后自己边练边学，等把网上搜到的主流命令练会后（大约2周），

4，之后就去图书馆，浏览型的去看书，不要从第一页看，从你感兴趣的目录和内容去看，

5，最后选个当当什么网上书店里数据库排行第一的书，看一遍补充建立个框架，比如实际联系中无法学到的游标的定义，库设计的经验等等。

6，这时候你应该可以去应聘DBA入门级别的工作了。

7，以上过程不要超过4周，超过则拖下去此事则荒废了。

Ⅲ 数据库开发工程师需要学习哪些课程

数据库开发工程师需要学习的课程：

计算机硬件、数据结构与算法、 *** 作系统、程序设计语言、计算机网络、数据库技术、多媒体知识、系统开发和运行维护、安全性知识、标准化知识、知识产权、计算机专业英语等课程，数据库方面的主要有数据库设计、数据流程设计、数据库系统的运行和管理、还有SQL语言。

数据库开发工程师简介：

数据库开发工程师是指设计、开发、维护管理大型数据库的专业人才。第一类是MySQL，以自由软件为主，以社团式开发为代表。版本选择40,侧重于在Linux平台（RedHat80）。MySQL数据库短小精悍，速度比较快，它是自由软件产品，现在美国国家航天局的数据库系统就是MySQL。在很多中小型的ICP有着广泛的应用。第二类是SQL Server 2000，中小型企业数据库，界面友好，可 *** 作性强，在数据库市场占有很大的份量，SQL Server 2000是企业产品的代表，定位数据库中低端市场。 第三类是Oracle9i，中大型企业数据库，跨平台，在数据库中高市场占有很大的份量，Oracle9i介绍主要是Windows 2000平台和Linux平台（RedHat80）。Oracle9i在金融、电信、银行有很多经典应用。

Ⅳ 数据库工程师需要掌握哪些知识

一、考试说明

1考试要求

（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性内能和基本工作原理；容

（2）掌握 *** 作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；

（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；

（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；

（5）熟悉计算机网络的原理和技术；

（6）掌握数据库原理及基本理论；

（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；

（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；

（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；

（10）了解数据库发展趋势与新技术；

（11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；

（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；

（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。

Ⅳ 大数据开发工程师要学习哪些课程

主要学习office办公自动化，HTML+css3，JavaScript，C语言程序设计，Linux服务器配置与应用，MySQL数据库管理的应用等。

Ⅵ 数据库系统工程师需要学哪些课程

可以到工业和信息化部教育与考试中心（网址//ceiaec/index）查看关于这类考试的信息，而且有准确专的考试时间和指定教属材信息，指定教材里主要包括数据结构、 *** 作系统、数据库系统概论、计算机网络、计算机组成原理、管理信息系统方面的，各个方面都涉及一点的

Ⅶ 计算机四级数据库工程师要考什么需要什么复习资料

我今年3月刚考过四级数据库，过了也考过了五月的软考数据库工程师，但是我科班的。还有三个月来得及何况现在是暑假这么多时间！需要资料留个邮箱！

四级的教材：四级的官方教材+官方的考题与训练两本书+历年真题（学校图书馆可以借飞思希赛前面两本是官方在指定教材，后三本是我自己用过的复习资料。（网络文库里面有这些书的）

全国计算机等级考试四级教程--数据库工程师(2011年版)

计算机全真笔试+上机考题解答与训练四级数据库工程师

(2011)全国计算机等级考试考点分析、题解与模拟——四级数据库工程师

全国计算机等级考试考点分析、题解与模拟——四级数据库工程师

(四级数据库历年真题)全国计算机等级考试历年真题必练——四级数据库工程师

四级数据库和软考的数据库工程师比，更注重理论，所以你得早点开始复习，如果你没有基础，书至少看三遍。第一遍，把书大概看一下，知道哪些地方不懂；第二遍，梳理知识点；第三遍，巩固知识点，最好将重要的和你不懂的知识点记在笔记本上，考前半个月开始做真题！

真题都有规律可寻的！

计算机等级考试（教育部主办的）

软考（由国家人事部和信息产业部领导下的国家级考试）

个人觉得等级考试简单点，软考难点但是用人单位更重视点(我面试时候我说过了四级数据库，人家问我软考数据库过了没，明显软考含金量高)

等级考试纯理论化（纯数据库知识），四级工程师通过率高

软考理论（考计算机四大基础知识数据结构、计算机组成原理、计算机网络、 *** 作系统，还涉及软件工程、编译原理、计算机安全、计算机英语等知识）+实际，软考网络工程师软件设计师数据库工程师通过率低，含金量高 ）

Ⅷ 我想考软考数据库工程师，需要买《数据库系统工程师考试全程指导》吗

可以买的，不过建议你去希赛软考学院看一下，数据库系统工程师辅导有很多，你可以选择自己所需要的，如真题解析类的，案例分析类的，全程指导的，还有考试大纲！

1。数据挖掘是从4大c量的数据中5，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。 4。 数据挖掘能做什2么r？ 7)数据挖掘能做以4下v六7种不m同事情（分7析方2法）： · 分0类 （Classification） · 估值（Estimation） · 预言（Prediction） · 相关性分8组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可视化1（Des cription and Visualization） 8)数据挖掘分5类 以8上r六2种数据挖掘的分6析方6法可以6分0为3两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一x个i模型，这个e模型对剩余的数据，对一u个k特定的变量（可以2 理解成数据库中7表的属性，即列）进行描述。 · 间接数据挖掘 目标中5没有选出某一u具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中5建立起某种关系 · 分6类、估值、预言属于e直接数据挖掘；后三j种属于r间接数据挖掘 2)各种分1析方6法的简介2 · 分2类 （Classification） 首先从1数据中1选出已i经分6好类的训练集，在该训练集上v运用数据挖掘分3类的技术，建立分2 类模型，对于a没有分4类的数据进行分4类。 例子x： a。 xyk申请者，分4类为8低、中2、高风5险 b。 分0配客户4到预先定义e的客户0分2片0 注意： 类的个s数是确定的，预先定义q好的 · 估值（Estimation） 估值与e分2类类似，不p同之z处在于m，分7类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的 输出；分7类的类别是确定数目的，估值的量是不b确定的。 例子w： a。 根据购买模式，估计8一w个f家庭的孩子h个c数 b。 根据购买模式，估计7一z个r家庭的收入l c。 估计5real estate的价值 一b般来说，估值可以0作为2分1类的前一v步工e作。给定一r些输入w数据，通过估值，得到未知的 连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分6类。例如：银行对家庭贷款业务，运 用估值，给各个z客户8记分3（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分7类。 · 预言（Prediction） 通常，预言是通过分1类或估值起作用的，也k就是说，通过分3类或估值得出模型，该模型用 于v对未知变量的预言。从8这种意义l上e说，预言其实没有必要分0为6一s个o单独的类。 预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一b定时 间后，才q知道预言准确性是多少6。 · 相关性分6组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 决定哪些事情将一c起发生。 例子e： a。 超市中1客户2在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) b。 客户4在购买A后，隔一g段时间，会购买B （序列分5析） · 聚集（Clustering） 聚集是对记录分2组，把相似的记录在一t个s聚集里。聚集和分0类的区z别是聚集不s依赖于c预先 定义y好的类，不g需要训练集。 例子z： a。 一y些特定症状的聚集可能预示7了z一s个r特定的疾病 b。 租VCD类型不b相似的客户1聚集，可能暗示7成员属于b不o同的亚文7化2群 聚集通常作为3数据挖掘的第一b步。例如，"哪一j种类的促销对客户6响应最好？"，对于j这一p 类问题，首先对整个y客户8做聚集，将客户5分5组在各自的聚集里，然后对每个a不a同的聚集， 回答问题，可能效果更好。 · 描述和可视化8（Des cription and Visualization） 是对数据挖掘结果的表示6方1式。 8。数据挖掘的商业背景 数据挖掘首先是需要商业环境中3收集了j大i量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有 价值对商业而言，不i外乎三t种情况：降低开l销；提高收入e；增加股票价格。 6)数据挖掘作为0研究工e具 （Research） 0)数据挖掘提高过程控制（Process Improvement） 6)数据挖掘作为5市场营销工q具（Marketing） 8)数据挖掘作为7客户7关系管理CRM工m具(Customer Relationship Management) 7。数据挖掘的技术背景 2)数据挖掘技术包括三c个v主要部分3：算法和技术；数据；建模能力w 6)数据挖掘和机器学习u（Machine Learning） · 机器学习n是计8算机科学和人x工f智能AI发展的产物 · 机器学习o分6为2两种学习m方6式：自组织学习z（如神经网络）；从8例子r中8归纳出规则（如决 策树） · 数据挖掘由来 数据挖掘是八r十c年代，投资AI研究项目失败后，AI转入v实际应用时提出的。它是一z个d新兴 的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一y术语，表明了d与z统计3、精算、长0期从3事预 言模型的经济学家之q间没有技术的重叠。 5)数据挖掘和统计6 统计8也d开o始支y持数据挖掘。统计0本包括预言算法（回归）、抽样、基于t经验的设计8等 1)数据挖掘和决策支h持系统 · 数据仓1库 · OLAP（联机分5析处理）、Data Mart（数据集市）、多维数据库 · 决策支n持工k具融合 将数据仓8库、OLAP，数据挖掘融合在一n起，构成企业决策分0析环境。 8。 数据挖掘的社会背景 数据挖掘与d个n人w预言：数据挖掘号称能通过历f史数据的分8析，预测客户2的行为7，而事实上v ，客户8自己m可能都不p明确自己u下x一c步要作什3么u。所以2，数据挖掘的结果，没有人y们想象中1 神秘，它不z可能是完全正确的。 客户5的行为3是与c社会环境相关连的，所以4数据挖掘本身也w受社会背景的影响。比6如说，在 美国对银行xyk客户0信用评级的模型运行得非常成功，但是，它可能不i适合中0国。 2。数据仓7库是在企业管理和决策中4面向主题的、集成的、与w时间相关的、不o可修改的数据集合 数据仓2库，英文1名称为4Data Warehouse，可简写为1DW。 数据仓1库之q父8Bill Inmon在4512年出版的“Building the Data Warehouse”一m书2中0所提出的定义f被广s泛接受——数据仓3库（Data Warehouse）是一y个s面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反2映历b史变化8（Time Variant）的数据集合，用于f支l持管理决策(Decision Making Support)。 ◆面向主题： *** 作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个p业务系统之b间各自分6离，而数据仓0库中3的数据是按照一r定的主题域进行组织的。 ◆集成的：数据仓8库中3的数据是在对原有分2散的数据库数据抽取、清理的基础上j经过系统加工l、汇总和整理得到的，必须消除源数据中4的不e一r致性，以2保证数据仓6库内4的信息是关于m整个b企业的一s致的全局信息。 ◆相对稳定的：数据仓8库的数据主要供企业决策分0析之w用，所涉及t的数据 *** 作主要是数据查询，一f旦某个t数据进入u数据仓3库以2后，一d般情况下c将被长7期保留，也v就是数据仓0库中8一p般有大v量的查询 *** 作，但修改和删除 *** 作很少3，通常只需要定期的加载、刷新。 ◆反8映历h史变化3：数据仓3库中2的数据通常包含历e史信息，系统记录了j企业从4过去某一q时点(如开d始应用数据仓7库的时点)到目前的各个p阶段的信息，通过这些信息，可以0对企业的发展历j程和未来趋势做出定量分2析和预测。 数据仓4库是一k个u过程而不n是一d个q项目。 数据仓2库系统是一f个f信息提供平台，他从4业务处理系统获得数据，主要以6星型模型和雪花模型进行数据组织，并为2用户8提供各种手8段从7数据中0获取信息和知识。 从7功能结构化6分6，数据仓1库系统至少6应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三x个z关键部分2 数据挖掘(Data Mining)，又i称为3数据库中3的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从5大x量数据中0获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡l过程，简单的说，数据挖掘就是从6大o量数据中7提取或“挖掘”知识。 并非所有的信息发现任务都被视为0数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个z别的记录，或通过因特网的搜索引4擎查找特定的Web页面，则是信息检索（。rmation retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及n使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计8算机科学技术和数据的明显特征来创建索引3结构，从7而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也u已g用来增强信息检索系统的能力h。 2。数据挖掘和数据仓4库以3数据库为8基础。b〔b〔fu莹qθx骇础τyケqθtr●

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