如何学习数据库知识

　要说数据库，一般以SQL Server作为入门的学科，它适合中小型项目开发，而现在比较流行于大型开发的有:

Oracle

现在具有企业大型软件的绝对占有率

DB2 在以IBM服务的公司以及单位（中国银行）

MySql 相对不是很正式的开发，使用MySql

当然还有一些：Access(桌面数据库),FoxPro(中国教育),Informix的数据库系统

刚开始入门的时候可以找点视频教程来学习，视频教程一般讲得比较好，但不要企图于通过它达到比较高的水平。然后要学会将自己所知道的去实践，多实践。当觉得实践到一定程度而没有什么冲劲了，就去学习理论，当觉得理论知识需要发挥的时候就去实践，时间的周期不一定，没有什么定论，但自己的时间安排需要定论就可以了。

我一直都认为在计算机行业要学会一门技术太简单了，但如果要把技术发挥到一定程度就有难处了，一定程度是什么意思，就是把技术如何发挥到具体的业务之中，会动脑筋去思考，而把技术作为相对次要的东西了。

数据库的DBA人员需要兼有系统分析员和运筹学的业务素质。在技术上讲，我个人认为数据库的前续学科是“数据结构”。

我现在刚学SQL Server一段时间,就自己的感想谈谈:

1数据库是非常快的数据处理程序,其内在的本质依旧是"文件"因为

Windows *** 作系统管理机制就有:磁盘、文件、目录。Linux的方式只有文件。所以数据库重本质的角度来说是一种平台软件，是将文件翻译成逻辑语言的软件，成为我们软件程序数据交换的中心，为什么那，一个很重要的原因就是“快”，还有就是“安全”、“集成”等等。因为以前的语言程序要处理数据要编写大量算法十分麻烦而且很容易出错等等。大家就想到集成了。。。。。

2其实，要谈到 *** 作数据库，简单的就太简单了，但是数据库最难的不是 *** 作，而是在数据库的设计上。一个大型程序设计者肯定是一个数据库的高手，因为大型程序要死板地去完成它是非常困难和不理智也是不安全不稳定的，我们要充分利用自己所有的能力去挖掘其数据之间的奥秘，然后体系化数据库结构，相当于在数据库中如何层次化地建立数据结构。将需求中的矛盾事物改变成可以相互融合的。

我说的数据库 *** 作简单是指一般 *** 作，如果难的 *** 作还是有点技术的，但还是难不到那里去。下面我把我的一个小数据库程序给你看看：（下面这个程序已经建立数据库library，然后用dbo用户建立了表relatBook，并将表的第一个字段设置为“主键”PK）

该程序想说的第一点是：程序按照标准用户写入法则写入。

另外就是在执行多个 *** 作的时候每一步骤的 *** 作我们都必须为其设置错误的回滚 *** 作。所以程序前两个段落都是一样的，在插入的时候故意出现异常，看第1和第3个语句是否能成功执行。

从上面看出点什么没有，你我执行了三个 *** 作，第一个 *** 作是肯定成功的，第二个是肯定失败的，第三个跟在后面，那么你想一想第一个和第三个 *** 作能插入数据库中吗？我这个程序没有什么意义，但只是未了说明问题。

答案是：不能。

为什么不能，这是SQL所支持的“事务”外完成的，这是技术问题，没有什么的，会了大家都会。为什么要这样做那，那才是要学习的前提。你想一想如果你建立了一个地区的帐物管理系统，当一个单位向另外一个单位转帐的时候，需要执行两个 *** 作就是将一边的信息刷掉，一边的信息添加上去，而当执行一半的时候出现了某种异常中断，比如高优先级的抢占，服务器重起、停电。当时你知道有多少人在访问你的服务器，那要造成多大的数据库信息丢失，甚至于导致数据库的查询的严重失败。那么我就知道需要上面知识的支持了。

3为什么说上面的东西都很简单那，因为只要你会，那就可以了，而设计方面的东西是永远不是那么简单的，永远带有创新和追求，没有最高的境界。

就一个十分常见的问题，如何在数据库中配合好人员、角色、权限、类别、级别、可 *** 作性这几者的关系，如果是没有经验的人直接上手可能会乱来（我们最早也是这样的）。有经验的人也会设计一段时间，而且随着软件复杂性的增加，其数据库的这几者之间的复杂性就越来越复杂。所以大型软件是非常难的。就一个很简单的例子，在很多的网站中，有上百的栏目信息，而每一个栏目间又保持独立。的位置和的信息都是动态更新的。某些网站的可 *** 作性都以树型结构提供，而树型结构的子树类别和和叶子都是不重复而不错误。而且其层数都是动态的。有些人给我说可以通过前台的判定语句来执行树型结构的生成，但我问了一个问题，如果是一个邮政编码系统，有几十万个邮政编码你在前台要写多少个case语句，而且每一次要遍历一次已经生成的树，还有用前台的case语句编写出来的树型结构其二级子树全部“定死”，而且树型结构的层树也被定死。这不是完全动态级别的网站。为以后对网站的维护带来麻烦。

总之，数据库是一门入门容易却达到高手很难的学科,通过不断在失败中吸取经验,才能得到一些书籍上无法学会的东西,那才是真正的高手。也就是说，学技术是很快的，要会将技术运用于实际的业务分析，才可以成为一个自我型的DBA，而不是一个简单的程序员。

统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容。

根据有途教育相关资料显示：数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容。

数据分析师是数据师Datician['detn]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。

数据分析师要学习以下几点：

一、统计学

对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

二、编程能力

学会一门编程语言，会让处理数据的效率大大提升。如果只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。

三、数据库

数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。

四、数据仓库

许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

五、数据分析方法

对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

六、数据分析工具

SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐。

关于数据分析师的学习可以到CDA认证机构咨询一下，CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

1首先应该从实务中去理解，也就是了解真实的企业的业务。

2其次了解软件系统是如何满足实际业务需求的。

3然后通过软件系统内的报表取值来源，去分析数据之间的关系。

4再高级一点就是对数据库进行监测，看系统每个功能是如何影响数据库的表和字段的。当然如果 你有该系统的完整资料，那么一般是不需要直接去对数据库监测的。

对数据库监测，例如sqlserver可以直接使用sql server profiler

① Excel工具

对于数据分析师来说，Excel是一个必备的技能，经过大量的实践发现，Excel是一个比较靠谱的工具，如果用Excel分析数据，就能够做好数据的分析，同时Excel *** 作也是比较简单的，不是程序员也能够正常的使用。现在有很多企业都在使用Excel这项工具进行去分析数据，所以，数据分析师必须要学会使用Excel。

②行业知识

对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径，基本都靠不断的思考与不断的总结，这样才能够做好数据分析。

③SQL

sql是所有数据库查询的语言，而数据库也是有很多的类型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，对于不同的数据库，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。如果大家有数据库基础的话，那么只需要找些sql的题目做一做，这样也能够提到sql水平。

④数据分析思维

如果作为一名数据分析师，需要很缜密的心思以及对数据很敏感的喜欢，这样才能够发现他人会遗漏的东西。有力这些还不够，我们还需要有一个数据分析的思维，那么怎么有一个数据分析的思维呢一般来说，需要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即清楚如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

⑤统计学

一名优秀的数据分析师还应该精通统计学，只有学会了统计学，才能够进行数据分析，数据分析是通过大量的数据进行挑选出有用的数据，这样才能够做好正确的分析。统计学的统计知识能够让我们多了一种角度去看待数据，这样能够看出不同的情况，为数据分析中提供了参考价值。

以上就是关于如何学习数据库知识全部的内容，包括:如何学习数据库知识、数据分析师要学什么课程、数据分析师需要学什么等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！