2015 软考数据库系统工程师经验分享！！！

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一直都很欣赏《钢铁是怎样炼成的》中保尔的顽强拼搏精神，在今年上半年数据库系统工程师的考试中，我也凭着自己的顽强奋斗顺利地通过了。相对于那些屡败屡

战的网友而言，我的软考路程就简单且顺利得多了，因为这是我第一次参加软考，而且是一次通过。通过了软考，心中感触自然颇多，感触最深的就是，软考对我而

言，收获的不只是知识和证书，更多的是一段奋斗的历程。

我想这次数据库系统工程师能够顺利通过主要得益于我的复习计划和坚持。实践证明我的复习计划是可行的，下面给大家具体讲讲，希望对那些正准备报考的朋友有所帮助。

首先，复习计划概括。

总的来说，这次复习我大概用了2个月的时间，平均每天看书3个小时，当然大家可以根据自己的效率适当调整，其中上午考试知识复习用了52天的时间，下午考

试知识复习用了8天时间，因为下午考试知识主要是关于数据库设计方面的，这在上午有十几个题目是牵涉数据库的，而且下午考试知识比较集中，所以下午考试知

识复习时间要少些。

其次，上午知识点复习。

上午知识点的复习我采用三轮复习法。第一轮为系统复习，对上午知识点，如：计算机网络， *** 作系统，数据结构，多媒体，编译原理，数据库，计算机体系结构

等，以计算机专业相关课程教材为复习课本，每2-3天复习一个知识点，各个击破，全面，仔细，系统地进行复习，大概用了30天时间；第二轮为巩固复习，以希赛网编写的考点精解，及清华大学出版社出版的数据库系统工程师教程为

复习课本，进行复习，本次复习主要对识点的巩固，以及对出题的方向及难易程度有个基本了解，大概用了12天时间；第三轮复习为提高复习，主要复习各知识点

的重难点知识，多做历年真题，并可以尝试猜题，大概用了10天时间。经过这三轮复习你应该对上午知识点熟练掌握，形成系统。

再次，下午知识点复习。

对于下午知识的复习，我是以张友生，李成主编的《《数据库系统工程师考试考点分析与真题祥解（数据库设计与管理）》一本为复习课本。下午知识比较集中，就是那几个主要考点，比如：数据流图，SQL语句，E-R图，数据库概念结构设计，事物并发控制等，对于这些考点，首先要熟练掌握其理论知识，然后多做真题，通过真题，例题来扩充和巩固知识。

第四，复习中的技巧。

一，真题是宝，要多做真题；二，要看一门，就把这门坚持看完，不要这门看一下，那门看一下，以免打断思维，并在看完后，要认真回顾和总结；三，要换位思

考，通过历年真题的练习，试着揣摩出题者的风格和重点，并把自己当成出题者，用这种思维预测试题；四，要突出重点，有些年年都是考试重点的，要重点掌握；

五，掌握最近试题的变化，比如最近这两次数据结构知识都没有牵涉等。

最后，最重要的就是坚持和脚踏实地了。再好的计划也需要你一步一步脚踏实地的坚持下来才能实现。每天脚踏实地地完成一点，一段时间，你会发现这件事你已经完成了，你脚踏实地地完成一件件小事，一段时间你会发现，你成就了一件大事。

只要你具备一定的计算机基础，再加上一个完整的学习计划，及脚踏实地地坚持，那么你的数据库系统工程师就炼成了！

第一阶段：大数据技术入门

1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。

2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令 *** 作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用 *** 作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手 *** 作，将理论付诸实践。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。

第二阶段：海量数据高级分析语言

Scala是一门多范式的编程语言，类似于java，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的 *** 作。

第三阶段：海量数据存储分布式存储

1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。

2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际 *** 作才能熟练。

第四阶段：海量数据分析分布式计算

1HadoopMapReduce分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。

2Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等 *** 作。

3Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。

第五阶段：考试

1技术前瞻：对全球最新的大数据技术进行简介。

2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能认证书。

上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。

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