考研数据库和数电哪个难

考研数据库和数电哪个难

现在计算机专业考研，初试全国统一。有四门课：数据结构、计算机组成原理、 *** 作系统、计算机网络。

复试：各学校的情况不大一样。有的考这两门，有的不考。比如会考这些科目：数据库、计算机体系结构、编译原理、汇编语言…

总体感觉，数据结构难于计算机网络。尤其是算法设计部分。

PS：初试就是那四门。总分150，数据结构和组成原理各占45分， *** 作系统35分，网络25分。

你看到的可能复试的科目，或者是其他的情况计算机网络远的比较多；主要是理论；背背记记就行了；比较好考，但没有太多实用价值；文科生适合考；数据结构难些，偏理解而不重记忆；而且内容比较多；适合理科生考；实用价值比计算机网络大；数据库和网络技术都是不需要二级为基础的，也就说你没有考过计算机等级考试也没有关系，可以直接报名全国计算机三级。其次，三级的数据库和网络技术在笔试方面考试的内容是不同的（从字面上就可以理解了）。在机试方面，题型是相同的都是考察C语言的简单编程能力的，就一道题，难度当然是比二级难一些了。所以必须有一定的C语言作为基础的。最后个人觉得如果你一定要考的话，网络技术更为适合一些，数据库难一些，但是对于外语专业来说没有多大的用途，两者都有一定的难度，只有努力就可以攻克难关，学习就会提高。

如今越来越多的在职人员选择就读在职研究生来提升自己的能力了，于是就有不少考生想知道数据库与数据挖掘在职研究生考哪些科目。在职研究生目前有两种学习方式，不管选择哪种方式进行学习，不同形式的考试形式有所不同，考生可以提前有所了解。

数据库与数据挖掘在职研究生属于信息资源管理在职研究生，将当前最新的互联网、计算机、大数据等技术与企业管理知识相结合，适应各大企业发展需求，旨在培养更多热门技术管理复合型高素质人才。

数据库与数据挖掘在职研究生属于同等学力申硕学习方式，免试入学，入学不需要考试，但是申请硕士学位要参加申硕考试，在职研究生考试科目是外语和专业课综合，申硕考试时间是每年5月进行的全国联考，考生要在规定年限内分别通过这两科达到及格线才行。

数据库与数据挖掘在职研究生报名条件是：获得大专以上学历者。

信息资源管理在职研究生学习方式是课堂面授与在线教学相结合，学习结束统一组织课程考核。

学习内容有：数据仓库与数据挖掘、实用数据分析方法与案例、Python数据分析、数据库与可视化、软件工程、企业数字化战略管理、信息资源管理、品牌分析与决策、社会网络分析、信息组织前沿研究、信息检索前沿研究等。

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学习数据库从了解到认识到使用是要很多时间的，需要学习的东西很多。如果为了企业的一些资料，数据便于利用存储，而且不是什么大企业还是什么大项目，用SQL有点专业了。你如果是自己用还是只是了解会一点，那就学个简单点的。

数据库都很复杂，不用的软件就是能实现的功能和他运行的速度有所不同。如果学的不是很深的话，就学office的access。一般是陪在office的办公软件里的。书籍先去看下电子书，下载个PDF可以浏览的软件，然后上网上去下载电子书，有数据库专用书之类的。里面还可以下载比较旧版本不用钱的软件，就如你要的SQL数据库或是Photoshop这些软件都有的。

SQL是Structured Query Language(结构化查询语言)的缩写。SQL是专为数据库而建立的 *** 作命令集，是一种功能齐全的数据库语言。在使用它时，只需要发出“做什么”的命令，“怎么做”是不用使用者考虑的。SQL功能强大、简单易学、使用方便，已经成为了数据库 *** 作的基础，并且现在几乎所有的数据库均支持SQL。

SQL语言的组成：

1一个SQL数据库是表(Table)的集合，它由一个或多个SQL模式定义。

2一个SQL表由行集构成，一行是列的序列(集合)，每列与行对应一个数据项。

3一个表或者是一个基本表或者是一个视图。基本表是实际存储在数据库的表，而视图是由若干基本表或其他视图构成的表的定义。

4一个基本表可以跨一个或多个存储文件，一个存储文件也可存放一个或多个基本表。每个存储文件与外部存储上一个物理文件对应。

5用户可以用SQL语句对视图和基本表进行查询等 *** 作。在用户角度来看，视图和基本表是一样的，没有区别，都是关系(表格)。

6SQL用户可以是应用程序，也可以是终端用户。SQL语句可嵌入在宿主语言的程序中使用，宿主语言有FORTRAN，COBOL，PASCAL，PL/I，C和Ada语言等。SQL用户也能作为独立的用户接口，供交互环境下的终端用户使用。

可以报考的专业有大数据与人工智能ME、大数据与商务智能方向、大数据与经济学方向、大数据与商业分析MBA等专业。该专业目前的就业前景还是较为广泛的，而且支持在职报考。

方向一、软件工程

软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效、实用和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计件有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、 *** 作系统、编译器、数据库、游戏等。同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，如工业、农业、银行、航空、政府部门等。这些应用促进了经济和社会的发展，也提高了工作效率和生活效率。

方向二、计算机科学与技术

主修大数据技术导论、数据采集与处理实践、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全、计算机网络、数据结构、软件工程、 *** 作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。

方向三、应用统计学

应用统计学主要研究统计学的基本理论和方法，针对大量数据能够熟练地运用计算机处理和分析数据，用以解决各个领域内的实际问题。主要涉及到数据分析、数据管理、统计调查等。

方向四、计算机应用技术

计算机应用技术主要研究计算机系统管理、应用软件开发、网络管理、信息系统管理和网站建设等方面基本知识和技能，进行数据库应用开发、网站配置与测试、网站运营与维护、技术服务等。例如：京东、当当等网站的设计与开发，数据库的建设与管理，软件的测试与维护等。

一般不考。

一般初试是没有涉及数据库内容的。统考是考计算机组成原理，计算机网络，数据结构， *** 作系统。

《数据库原理》是2008年清华大学出版社出版的图书，《数据库原理》是数据库初学者和初级开发人员不可多得的数据库宝典，其中融入了作者对数据库深入透彻的理解和丰富的实际 *** 作经验。与第2版一样，本版也深入浅出地描绘了数据库原理及其应用。书中介绍了在成功管理数据库系统的基本概念，包括：关系模型的基本原理、结构化查询语言、数据建模、数据库设计、数据库管理、Web数据库处理。但技术更新、实用性更强，新增的内容包括子类型/子类型实体、IECrow’sFootE-R图、基于Wed的数据库处理、商业智能系统、SQL视图、SQLServer2005ExpressEdition和MySQL50的使用等。

一般数据库方向考研的数学是数学一的，

推荐学校：

北京大学——北京大数据研究院

清华大学——清华大学数据研究院

人民大学——统计与大数据研究院

复旦大学——大数据学院

中南大学——中南大学信息安全与大数据研究院

西南交通大学——金融大数据研究院

贵州大学——贵州大学大数据与信息工程学院

南京邮电大学—— 南京邮电大学盐城大数据研究院

1、自己在windows和linux上安装了mysql，自学linux的基础知识，学习mysql的最基础的知识，即怎么写sql，存储过程，表的设计等，从0到熟悉大概花了3个月，推荐《mysql入门很简单》。

2、系统地较为深入地学习mysql的sql优化，备份和恢复，参数优化，架构优化，硬件层面的优化，高可用方案，复制技术等等，这段时间你不一定能实际接触到这些，就像我当初那样，肯定没什么公司招一个小白。

我选择自己看书，推荐《高性能mysql》，里面所有的章节都需要看一遍，以现在的水平肯定看不懂，但需要知道大概怎么回事，为后续的找mysql初级dba的工作打一个铺垫，这个过程大概也需要3个月。

3、纸上得来终觉浅，完成以上两步，我开始准备找一份mysql相关的工作，而不是天天用着excel表格做着selectfromtable_sb这样的工作。

当然我这么猥琐的人肯定不会裸辞，该画的电路板也一样画，业余时间开始投初级mysqldba的工作，并且不间断地学习，网上各种找mysql面试的相关题目（实际上我当时完全没有任何实战经验），陆续收到一些面试，凭借之前自学的mysql知识，开始胡乱吹牛逼，先混进去再说。

你不做mysql实际相关的工作，永远也不知道自己之前认知的db知识有多幼稚。

友情提示一点，一般公司都没有专职dba的，所以面试的时候一定要自信，其实你学了这么多，虽然毫无实战经验，理论知识很大概率比面试你的人牛逼，所以各种吹，我就这样真正进入初级dba的圈子（由于这时对linux还处于cdls的水平，所以之前也根本没做过运维），这个边工作边找工作的过程又持续了2个月。

4、真正进入互联网，接触生产环境后，这是我进步最大的时候。

第一步需要将之前所学真正地应用起来，并且应用的过程中，再回头看之前的书籍，这时候需要真正去理解，而不是似是而非，一知半解。

这时再推荐《高性能mysql第三版》，全本再看一遍，这时需要全部看懂，另外还有《mysql技术内幕：innodb存储引擎》等等。

总之这段时间就需要开始关注mysql一些细节了，比如db故障处理，高可用，负载均衡等等的具体实现了。

另外，linux的知识同步也要深入去学习，至少会写shell脚本，常见的linux知识等，我在这花了1年多；

5、dba的工作一般是非常轻闲的，毕竟不是大公司，技术能力有限，该学的也学得差不多了，接触不到海量数据，高并发等比较锻炼人的场合，于是我又准备跳了。

于是来了公有云，现在每天运维万多个db实例，平均每天处理5个紧急db故障，几乎mysql会遇到的问题，感觉都遇到了，能感觉到技术实力和经验也在每天都在积累，在进步。

但是感觉还是欠缺了很多，下一步就看你选择了，是再去研究源代码，底层原理的东西多点，还是数据库运维和应用多一点，就比如业界姜承尧，何登成与叶金荣的区别。

由于我的历史原因，对c等几乎不懂，平时也用不到，所以看代码等事实际太累，于是我再去学mongodb，接了公司mongodb运维的活，算是在广度上的一个扩展，万一哪天mysql不行了呢

6、总之，对于db小白来说，最重要的一点就是，学习的过程不能断。

PS上面的方法比较野路子，适合没什么基础的童鞋，如果本来就是DBA，比如从oracle转到mysql，那么建议直接看mysql官方文档，而官方文档是db达到一定水平后必看，出问题时必查的权威文档。

一：表中应该避免可为空的列；

二：表不应该有重复的值或者列；

三： 表中记录应该有一个唯一的标识符

在数据库表设计的时候，数据库管理员应该养成一个好习惯，用一个ID号来 唯一的标识行记录，而不要通过名字、编号等字段来对纪录进行区分。每个表都应该有一个ID列，任何两个记录都不可以共享同一个ID值。另外，这个ID值最 好有数据库来进行自动管理，而不要把这个任务给前台应用程序。否则的话，很容易产生ID值不统一的情况。

另外，在数据库设计的时候，最好还能 够加入行号。如在销售订单管理中，ID号是用户不能够维护的。但是，行号用户就可以维护。如在销售订单的行中，用户可以通过调整行号的大小来对订单行进行 排序。通常情况下，ID列是以1为单位递进的。但是，行号就要以10为单位累进。如此，正常情况下，行号就以10、20、30依次扩展下去。若此时用户需 要把行号为30的纪录调到第一行显示。此时，用户在不能够更改ID列的情况下，可以更改行号来实现。如可以把行号改为1，在排序时就可以按行号来进行排 序。如此的话，原来行号为30的纪录现在行号变为了1，就可以在第一行中显示。这是在实际应用程序设计中对ID列的一个有效补充。这个内容在教科书上是没 有的。需要在实际应用程序设计中，才会掌握到这个技巧。

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