会SQL语句,可以做什么工作?

会SQL 可以做很多工作，下面列举几个必须会SQL 的职业：数据库开发工程师：主要负责写SQL 代码，完成一些逻辑功能，常见的报表开发就是这类人做的。DBA ：就是数据库管理员，负责数据库的安全与稳定以及性能优化等工作。几乎所有的工作都需要和SQL 打交道。

SQL

1、以文件形式存储例如：excel、txt、csv格式。如果数据量很大，超过10万以上，在excel会发现打开都很困难，运行一个函数或者透视表要等半天。但往往日常要分析的数据量可能远远大于这个量级。

随时目前的大数据时代，对过去一年，二年历史数据进行分析很正常。另一个在excel要计算相关的数据指标，会发现有时候非常麻烦。例如：计算某个商品连续多少天无销售；分组统计；计算用户复购买时间分布。

同时在计算某个指标时候要进行各种条件过滤等在excel基本是无法完成。

2、以数据库的形式存在于数据库中。这边特别说明，我们可以把存储于大数据平台(hadoop平台或其它技术平台）也可以认为数据是存储在数据库中。我们在工作中在后台，或者数据门户看到的各个数据报表。

数据可视化图表，各种查询，后续连接都是数据库。如果在工作中需要做相关的深入的专题分析，会发现报表中提供的数据往往无法满足数据分析需要或者相关要分析的数据没有做成数据可视化或者BI报表。特别是一些新业务。

粘帖点给你，CSDN论坛上看到的，希望能帮助你。

前面四种：

数据库应用开发 (application development)

除了基本的SQL方面的知识，还要对开发流程，软件工程，各种框架和开发工具等等

数据库应用开发这个方向上的机会最多，职位最多，薪水一般

数据建模专家 (data modeler)

除了基本的SQL方面的知识，非常熟悉数据库原理，数据建模

负责将用户对数据的需求转化为数据库物理设计和物理设计

这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，

在中小公司则可能由程序员承担。

商业智能专家 (business intelligence - BI)

主要从商业应用，最终用户的角度去从数据中获得有用的信息，

涉及OLAP (online analytical processing)

需要使用SSRS, cognos, crystal report等报表工具，或者其他一些数据挖掘，统计方面的软件工具

这个方面我不熟悉，不敢乱说（以免被拍砖，呵呵）

数据构架师 (Data Architect)

主要从全局上制定和控制关于数据库在逻辑这一层的大方向，

也包括数据可用性，扩展性等长期性战略，

协调数据库的应用开发，建模，DBA之间的工作。

这个方向上在大公司（金融，保险，研究，软件开发商等）有专门职位，

在中小公司或者没有这个职位，或者由开发人员，DBA负责。

前面五种：

数据库管理员 (database administrator - DBA)

数据库的安装，配置，调优，备份/恢复，监控，自动化等，

协助应用开发（有些职位还要求优化SQL，写存储过程和函数等）

这个方向上的职位相对少一些，但一般有点规模的公司还是会有这样的职位

数据仓库专家 (data warehouse - DW)

应付超大规模的数据，历史数据的存储，管理和使用，

和商业智能关系密切，很多时候BI和DW是放在一个大类里面的，

但是我觉得DW更侧重于硬件和物理层上的管理和优化。

存储工程师 (storage engineer)

专门负责提供数据存储方案，使用各种存储技术满足数据访问和存储需求，

和DBA的工作关系比较密切。

对高可用性有严格要求（比如通信，金融，数据中心等）的公司通常有这种职位，

这种职位也非常少。

性能优化工程师 (performance engineer)

专长数据库的性能调试和优化，为用户提供解决性能瓶颈方面的问题。

我知道至少IBM, 微软和Oracle都有专门的数据库性能实验室(database performance lab）,

也有专门的性能优化工程师，负责为其数据库产品和关键应用提供这方面的技术支持。

对数据库性能有严格要求的公司（比如金融行业）可能会有这种职位。

因为针对性很强，甚至要求对多种数据库非常熟悉，所以职位极少。

高级数据库管理员 (senior DBA)

在DBA的基础上，还涉及上面3种职位的部分工作，具体包括下面这些：

对应用系统的数据（布局，访问模式，增长模式，存储要求等）比较熟悉。

对性能优化非常熟悉，可以发现并优化从SQL到硬件I/O，网络等各个层面上的瓶颈

对于存储技术相对熟悉，可能代替存储工程师的一些工作，

对数据库的高可用性技术非常熟悉（比如MSSQL的集群，ORACLE RAC/FailSafe, IBM的DPF, HADR等）

对大规模数据库有效进行物理扩展（比如表分区）或者逻辑扩展（比如数据库分区，联合数据库等）

熟悉各种数据复制技术，比如单向，双向，点对点复制技术，以满足应用要求。

灾难数据恢复过程的建立，测试和执行

这种职位一般只在对数据库要求非常高并且规模非常大（比如金融，电信，数据中心等）的公司需要，

而且这种公司一般有一个专门独立负责数据库的部门或组。

这种职位非常少。

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