想学习数据库，买什么书比较好，看书和看视频哪个更好

那要看你想学哪种数据库了，你可以去你们当地的书城找关于以下几种数据库的专业入门学习跟数据库实践的书籍，最好是书和视频教材一起学习，这样你就容易上手了！

目前，商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品，技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进，数据库易于开发、维护，但尚未有成熟的产品。国际国内的主导关系型数据库管理系统有Oracle、Sybase、INFORMIX和INGRES。这些产品都支持多平台，如 UNIX、VMS、Windows，但支持的程度不一样。IBM的DB2也是成熟的关系型数据库。但是，DB2是内嵌于IBM的AS/400系列机中，只支持OS/400 *** 作系统。

1MySQL

MySQL是最受欢迎的开源SQL数据库管理系统，它由 MySQL AB开发、发布和支持。MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL AB的注册商标。

MySQL是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器。MySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。

与其他数据库管理系统相比，MySQL具有以下优势：

(1)MySQL是一个关系数据库管理系统。

(2)MySQL是开源的。

(3)MySQL服务器是一个快速的、可靠的和易于使用的数据库服务器。

(4)MySQL服务器工作在客户/服务器或嵌入系统中。

(5)有大量的MySQL软件可以使用。

2SQL Server

SQL Server是由微软开发的数据库管理系统，是Web上最流行的用于存储数据的数据库，它已广泛用于电子商务、银行、保险、电力等与数据库有关的行业。

目前最新版本是SQL Server 2005，它只能在Windows上运行， *** 作系统的系统稳定性对数据库十分重要。并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。

SQL Server 提供了众多的Web和电子商务功能，如对XML和Internet标准的丰富支持，通过Web对数据进行轻松安全的访问，具有强大的、灵活的、基于Web的和安全的应用程序管理等。而且，由于其易 *** 作性及其友好的 *** 作界面，深受广大用户的喜爱。

3Oracle

提起数据库，第一个想到的公司，一般都会是Oracle(甲骨文)。该公司成立于1977年，最初是一家专门开发数据库的公司。Oracle在数据库领域一直处于领先地位。 1984年，首先将关系数据库转到了桌面计算机上。然后，Oracle5率先推出了分布式数据库、客户/服务器结构等崭新的概念。Oracle 6首创行锁定模式以及对称多处理计算机的支持……最新的Oracle 8主要增加了对象技术，成为关系—对象数据库系统。目前，Oracle产品覆盖了大、中、小型机等几十种机型，Oracle数据库成为世界上使用最广泛的关系数据系统之一。

Oracle数据库产品具有以下优良特性。

(1)兼容性

Oracle产品采用标准SQL，并经过美国国家标准技术所(NIST)测试。与IBM SQL/DS、DB2、INGRES、IDMS/R等兼容。

(2)可移植性

Oracle的产品可运行于很宽范围的硬件与 *** 作系统平台上。可以安装在70种以上不同的大、中、小型机上；可在VMS、DOS、UNIX、Windows等多种 *** 作系统下工作。

(3)可联结性

Oracle能与多种通讯网络相连，支持各种协议(TCP/IP、DECnet、LU62等)。

(4)高生产率

Oracle产品提供了多种开发工具，能极大地方便用户进行进一步的开发。

(5)开放性

Oracle良好的兼容性、可移植性、可连接性和高生产率使Oracle RDBMS具有良好的开放性。

4Sybase

1984年，Mark B Hiffman和Robert Epstern创建了Sybase公司，并在1987年推出了Sybase数据库产品。Sybase主要有三种版本：一是UNIX *** 作系统下运行的版本； 二是Novell Netware环境下运行的版本；三是Windows NT环境下运行的版本。对UNIX *** 作系统，目前应用最广泛的是SYBASE 10及SYABSE 11 for SCO UNIX。

Sybase数据库的特点：

(1)它是基于客户/服务器体系结构的数据库。

(2)它是真正开放的数据库。

(3)它是一种高性能的数据库。

5DB2

DB2是内嵌于IBM的AS/400系统上的数据库管理系统，直接由硬件支持。它支持标准的SQL语言，具有与异种数据库相连的GATEWAY。因此它具有速度快、可靠性好的优点。但是，只有硬件平台选择了IBM的AS/400，才能选择使用DB2数据库管理系统。

DB2能在所有主流平台上运行(包括Windows)，最适于海量数据。

DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中，几乎85%以上都用DB2数据库服务器，而国内到1997年约占5%。

除此之外，还有微软的 Access数据库、FoxPro数据库等。既然现在有这么多的数据库系统，那么在游戏编程时应该选择什么样的数据库呢？首要的原则就是根据实际需要，另一方面还要考虑游戏开发预算。现在常用的数据库有：SQL Server、My SQL、Oracle、FoxPro。其中MySQL是一个完全免费的数据库系统，其功能也具备了标准数据库的功能，因此，在独立制作时，建议使用。 Oracle虽然功能强劲，但它毕竟是为商业用途而存在的，目前很少在游戏中使用到。

现在接触的项目里，服务器以10G居多。不过11g既然出了，以后应该慢慢会成主流。个人意见，先以找工作的角度着想，以10g为主，学习的差不多后再搜集11g的资料，比较两个版本的不同，那时就可以得心应手了。

学什么

数据分析要学的内容大致分为6个板块，分别是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化，可以透过现象看本质。

MySQL

理解MySQL数据库相关概念及存储原理，掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。

BI商业智能工具

了解商业智能的核心价值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘数据价值，掌握行业场景应用。

Python

学习Python基本编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化 *** 作，提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。

数据分析思维与理论

掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方差分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识，学习数据运营方法论、机器学习夯实基础，提升数据敏感性，建立数据思维和数据素养。

掌握如何撰写行业分析报告和数据分析项目流程，能够独立完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等，培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。

机器学习

掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理，增加个人核心竞争力，拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力；奠定人工智能算法入门基础。

如何学

至少花三个月掌握技术

“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。

花1个月学习数据库知识及基础的统计学知识。

花1~2个月学习最基础的数据分析软件 *** 作。

花1个月时间进行时间项目 *** 作及业务练习 

数据分析入门容易提高难，题主目前处于初级阶段,可以通过自学观看视频,或者系统培训来提高自己,已工作来说,接受系统培训会更加快速，更推荐跟着课程系统性的学习，搭建好逻辑框架。

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