数据库的开发流程是什么

这是一个非常复杂的问题。建议这位网友去看看有关软件工程的书籍。当然，看书是一件非常烦闷的事情，在这，尽管试试将我的经验写一点吧。

首先，要明确你要做一个什么系统。想达到什么目的。想怎样去使用。有了明确的目标后，便要开始计划整个数据库系统该怎样去做。

第二，是选择数据库后台。数据库是保存数据的工具，可以理解为保存数据的一个大仓库，它把你所需要的数据全部保存起来。但要怎样使用这些数据，使之可以根据你的需要显示出来，那就不是数据库的责任了，这就需要程序来实现了。不同的数据库后台各有优点缺点，不可一概而论哪个好哪个差，要看系统实际来斟酌。即是说，确定目标后就需要选择数据库。

第三，确定后台数据库的内容，即确定数据结构。既然整个数据库等于一个大仓库，此时就要把仓库划分成一个个区域，用于保存不同类别的东西。这就是确定数据表及每个表的字段及各字段的数据类型。这是非常巨大的工作，你需要把有可能使用到的内容都设计到你的数据表中，以便以后可以保存及调用数据。还要想到表与表的关系，字段与字段的关系。好的数据结构会使到整个程序设计方便、科学、全面。这些内容，必须去查看相关书籍，同时不断积累经验，并非三言两语可以说得清楚了。

第四，选择合适的前台开发工具。对于后台数据库的 *** 作，目前常用的前台开发工具基本都可以与之相连并对之 *** 作，但是不同的开发语言有各自的长处。选择哪一种语言并不太重要，最重要是看你是否愿意一心一意钻研下去。对于初学者，什么语言都是一样的，就如小孩子学语言，学中英意日其实都一样容易，也一样难。

第五，当清楚数据库后台和开发前台的特性与功能后，就可以开始规划系统的流程了。一般可以根据系统功能先将其划分为几大功能模块，然后再细分为各个细功能模块，然后对于各个功能模块进行设计。一般流程可以是这样的：

1、设计流程图。把整个功能用流程的方式显示出来，让自己的思路清楚地记录在流程图上，这样可以轻易地模拟模块的运算过程，查找出不合理的地方进行修改。

2、编写程序。确定流程合理无误后，便可以开发进行程序的编写。由于现时硬件的强大，对语句的要求已经不再强调。只要可以达到目的，就可以了。

第六，试运行程序。完成一个功能后，可以试运行，输入数据进行测试，不断修改，最后达到完全无误。

第七，测试。完成程序后，就要进行全面的测试。一般来说，自己是找不到自己的错误的。明知是错就不会写进去，所以我喜欢找别人来为我测试。让别人去用，而且是让别人随便地用，不一定按自己所说的 *** 作方法去用。这样最容易找到程序中的错误。

第八，不断地修改。不断修改程序，使其所有的漏洞都改正过来。

第九，编译。程序确认无误后，就可以进行编译。

第十，投入使用。

其实我所写的并不能回答这个问题，完全解答这个问题，最后还是去学习一下软件工程。不看书总是不行的。希望可以为你带来一点点帮助吧。

和软件开发类似，两者都要互相用到，彼此交叉

比如银行的自动取款机系统，就是数据库开发的典型例子

你会觉得这个应该是软件开发的写代码啊，但是事实上写代码只是取款机系统实现的一步而已

数据库开发分六步：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库的物理设计、数据库的实施、数据库的运行和维护

写代码只是数据库实施中的一部分，这样讲应该能明白吧

还有像超市的收银系统，学校的教务系统都是数据库的例子，光会写代码是编不出来的

我目前已经考了数据库系统工程师，这学期准备考个软件设计师

两者的区别是数据库的语言主要是SQL，软件设计师则是写代码，C、C、Java等

数据库开发主要是为系统编写存储过程、函数、复杂的查询等等。

需要掌握一定的sql、PL/SQL(oracle专用)或者T-SQL(sqlserver专用)技巧。

属于纯技术职位。

软件实施任职要求：

不一定需要编程能力（但单位招人时如果发现简历上有编程经历会加分）；

要懂得数据库(oracle 、sqlserver、 db2)、中间件（tomcat、jboss、 weblogic、 websphere、 resin）中一种或多种的安装配置，熟悉本公司的软件产品；

要具备一定的沟通能力（做需求调研时需要跟客户互动）；

要具备一定的文档能力（调研报告、需求分析、会议记要等多类项目文档需要编写）；

实施做到最后有两条出路：管理和业务。

管理 实施项目经理---实施总监----事业部高层----公司高层

业务 行业解决方案专家（熟悉精通某一个行业的业务知识，有大量的系统设计经验）

新手上路

实施的产品一般都是大型企业（石油、电力、金融、电信等）或政府行政事业单位使用的软件，不同于大家常用的个人软件（如QQ、迅雷、360杀毒等）。有条件的可以找找亲戚朋友单位，看看他们日常工作使用的软件产品，浏览或试 *** 作一番。

不同的公司侧重的行业不同，所以准备向这个职位靠近的朋友最好先定好位，决定好投身哪个行业的信息化事业。可先从网络上找一些与该行业相关的业务信息及信息化知识。

新手可以在自己的机器上尝试安装数据库、中间件，熟悉实施 *** 作步骤，达到技术要求。

新手可以在自己的机器上播放ppt,模拟讲演产品及公司情况，达到沟通要求。

准备完毕，投递简历，等待面试。

客户管理系统开发分为前台和后台开发

前台就是你开发的界面你用delphi开发的就是前台界面

后台才是数据库开发如SQL

然后你要将前台的界面和后台的数据库连接起来,对数据进行 *** 作

1、MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，现在是属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是现下最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。

2、MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

3、MySQL所使用的 SQL 语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL 软件采用了双授权政策，分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择 MySQL 作为网站数据库。

什么是数据库？数据库是干嘛的？

1什么是数据库？

数据概念

用来描述事物的符号标记，例如：文本、图形、声音、数字等。例子：某个班级人数。

数据库概念。

用来存储数据的仓库简称数据库，数据存储在计划机磁盘系统内，可供大家做各种数据业务分析。例如：可以理解成一个超市，超市的不同商品区域，分别用来存放不同的商品，不同的商品根据商品类型存储，用户要买什么东西可以按照一定的顺序去查找。

那在软件项目中的数据库又是怎样的呢？大家都知道随着科学技术的发展，在没有数据库管理系统之前，大家存储数据的方式是使用纸质单据进行存储，纸质单据容易折旧，甚至要核对数据效率低，不利于查询数据，有了数据库管理系统后，一切数据都存储在服务端的数据中，有利于管理、维护、控制、查询数据、数据共享、冗余度低，实现数据持久化，提升工作效率，降低维护成本。

2数据库特点有些？

1数据库结构：数据库-表-字段、行列等数据，类似Excel表数据。

2让数据呈现分类与结构化。

3按照一定的数据结构进行描述和存储可供用户做数据分析、数据独立性与扩展性较高。

4数据库系统（DBS):用来管理用户项目数据存储数据的一个数据库系统。

5数据库系统构成：数据库、数据库管理系统及开发工具、数据库管理员、数据表、数据、应用系统等。

3数据库与应用程序间的交互过程？

一般前端用户注册或者下单的数据通过接口传递给服务器，再将保证保存到数据库中去，这样可以达到资源共享的目的。

客户端与服务器的交互过程原理图：

总结：通过以上内容的讲解，我相信大家对什么是数据以及什么是数据库，以及数据库的交互原理有了一个深入的理解，希望大家能够在以后的项目实践中结合应用。

问题一：数据库可以做什么工作 数据库就是一个库，里面有很多很多的数据

数据库既不是系统也不是软件，就是很多的数据按照某种方式放在一起而已。

你应该用过excel，看过excel表吧，所谓数据库就是很多张那样存数据的表，并把数据存在这些表里。（当然还要包括表里面数据的索引，表和表的关系等等一些比较复杂的东西，在这里就不说了)。

而使用数据库的原因就是数据实在太多，而使用数据库可以方便快速地从很多数据里搜索、修改数据信息。你可以假想一个大超市，里面有几千种货品，几十万条货品纪录，而你需要从多个接入点（超市的多个收银台）纪录并修改这些货品进货、售出信息的时候，数据库就发挥出它的威力来了。

另外数据库都是需要软件支持的，常用的有sql server/oracle/pb等等数据库。至于所谓“做数据库”，应该就是用某种数据库软件进行建立数据库的 *** 作了，这个……真的是太复杂啦，如果你有兴趣可以找一些相关方面内容学习一下。

问题二：SQL数据库是什么 主要干什么用的 你还是Google下吧

问题三：数据库可以干什么 (1)物理数据层。它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的 。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令 *** 作处理的位串、字符和字组成。

(2)概念数据层。它是数据库的中间一层，是数据库的整体逻辑表示。指出了每个数据的逻辑定义及数据间的逻辑联系，是存贮记录的 。它所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是它们的物理情况，是数据库管理员概念下的数据库。

(3)逻辑数据层。它是用户所看到和使用的数据库，表示了一个或一些特定用户使用的数据 ，即逻辑记录的 。

数据库不同层次之间的联系是通过映射进行转换的。数据库具有特点：

(1)实现数据共享。数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，数据共享。

(2)减少数据的冗余度。同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

(3)数据的独立性包括数据库中数据库的逻辑结构和应用程序相互独立，也包括数据物理结构的变化不影响数据的逻辑结构。

(4)数据实现集中控制

问题四：SQL数据库是什么 主要干什么用的 美国Microsoft公司推出的一种关系型数据库系统。SQLServer是一个可扩展的、高性能的、为分布式客户机/服务器计算所设计的数据库管理系统，实现了与WindowsNT的有机结合，提供了基于事务的企业级信息管理系统方案。

其主要特点如下：

（1）高性能设计，可充分利用WindowsNT的优势。

（2）系统管理先进，支持Windows图形化管理工具，支持本地和远程的系统管理和配置。

（3）强壮的事务处理功能，采用各种方法保证数据的完整性。

（4）支持对称多处理器结构、存储过程、ODBC，并具有自主的SQL语言。 SQLServer以其内置的数据复制功能、强大的管理工具、与Internet的紧密集成和开放的系统结构为广大的用户、开发人员和系统集成商提供了一个出众的数据库平台

问题五：拥有200万人的数据库可以做什么？ 看是什么数据了，卖给需要的人也许有用，不然真没什么用，用户信息除外

问题六：数据库开发是做什么东西的 和软件开发类似，两者都要互相用到，彼此交叉。比如银行的自动取款机系统，就是数据库开发的典型例子。你会觉得这个应该是软件开发的写代码啊，但是事实上写代码只是取款机系统实现的一步而已。数据库开发分六步：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、数据库的物理设计、数据库的实施、数据库的运行和维护。写代码只是数据库实施中的一部分，这样讲应该能明白吧。还有像超市的收银系统，学校的教务系统都是数据库的例子，光会写代码是编不出来的。我目前已经考了数据库系统工程师，这学期准备常个软件设计师。两者的区别是数据库的语言主要是SQL，软件设计师则是写代码，C、C++ 、Java等

问题七：懂得各数据库软件以后 能做什么工作？ 还要会一门语言 比如c++ c# 或者java

这样就可以做软件开发工作了

小的是程序员 系统分析师

大点就是 架构师 鼎 项目经路

在大 自己开公司就可以了

问题八：学数据库以后可以做什么？ BI工程师、数据库工程师、数据库管理员、数据仓库工程师、ETL工程师、数据分析师等

问题九：请问SQL数据库能干什么？有补充 几乎能做你想做的任何事情，sql是功能非常强的关系数据库，现代生活中那么多智能化应用甚至可以说几乎所有有关数据的管理都离不开数据库管理，大到比如财务、工厂自动化控制、银行、飞机空中管理等；小到办公管理、水电费电视费煤气费管理等，比如今年过年的订票系统出现问题，主要原因就是后台数据库设计有问题，而用好sql数据库，，一是提高数据管理应用效率，而是可以保障零错误，你会发觉生活工作学习很轻松。

另耿所有复杂的系统几乎都是使用数据库作为后台数据支撑，甚至你所使用的现在最新的 *** 作系统，核心层都是数据库构成。

问题十：用数据库可以做哪些有趣的事情 数据库本身意义非凡，可以说是一切有趣事物诞生的基础。

在数据库没有诞生之前，我们只是吧数据写入文件。但这是很多程序员的噩梦。写入数据到文件远比想象的复杂。这主要是因为计算机系统一直是不可靠的系统，如果涉及到关键数据，程序员不得不设计复杂的错误处理流程来保证数据的一致性，而这些设计并不总是有效的。

有了数据库后，程序员只需要增删查改数据，也就是CRUD，大大降低了数据存储的复杂性。数据库诞生后的几十年时应用程序快速爆发的几十年，可以说是计算机发展史上的革命。

所以，不要以为会写SQL语句和存储过程就算懂数据库了，水很深。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）。

大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spark-SQL这种系统也提供SQL的接口。第二类工作的话通常才大公司里才有，一般他们都会搞自己的系统或者再对开源的做些二次开发。这种工作的话对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

应用案例，与往届世界杯不同的是，数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。

分析开始的时候，数据首先从数据仓储中会被抽出来，被放进RDBMS里以产生需要的报告或者支撑相应的商业智能应用。在大数据分析的环节中，裸数据以及经转换了的数据大都会被保存下来，因为可能在后面还需要再次转换。

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