数据库的基础服务怎么进行？

数据库基础服务主要包括数据库的开启、关闭、登录等基础性 *** 作，为数据库系统中最常见与最基础的服务 *** 作。下面以在命令行中与GUI客户端工具中为例，对以上服务 *** 作作较详细的说明。开启服务器1命令行 *** 作数据库命令是数据库系统得以运行的根本保证，各种各样的请求最终都转换成数据库命令，并在数据系统上执行。熟练掌握数据 *** 作命令对数据库开发人员及数据库管理人员至关重要。

在cmd命令行下进入MySQL服务器安装目录（根目录）的bin目录下：先进入MySQL服务的安装盘，再进入其安装路径下的bin目录， *** 作过程如图5−1所示。或把bin目录的路径配置到 *** 作系统的环境变量的path路径下，则无须在cmd命令行中进入MySQL的bin目录就可直接使用MySQL命令集。

cmd命令进入MySQL服务器bin目录 *** 作

bin目录为MySQL服务器命令的存放目录，在该目录下，找到mysqldexe或mysqld−ntexe或mysqld−debugexe文件。

根据应对文件，选择对应的命令启动：mysqld--consolemysqld−nt--consolemysqld−debug--console每个命令的后面跟的“--console”表示启动信息输出到cmd命令行控制台，最后看到如图服务器启动成功所示的类似信息时，表示启动成功。

2GUI *** 作通过GUI *** 作数据库相对比较简单，对于刚入门的人员是一个不错的选择，下面针对通过GUI如何开启数据库作简单介绍。

服务器启动成功

GUI图形界面启动按如下步骤 *** 作：（（1)右键单击我的电脑→管理→服务和应用程序→服务。

（2）打开系统服务管理界面，找到MySQL服务，并双击打开。

（3）在d出的“MySQL的属性（本地计算机）”对话框中选择“启动”按钮，如图5−3所示。

GUI启动 *** 作

登录服务器在cmd命令行下进入MySQL服务器安装目录（根目录）的bin目录下，找到mysqlexe文件。

根据应对文件，用如下命令登录：mysql−uroot−proot其中，−u后面跟的是root账号；

−p后面跟的是账号的密码，此处为“root”。

语句的最后一定不能加上分号，否则会把它当成密码的一部分，而导致密码不正确，不能成功登录。最后，如果看到如图登录成功 *** 作所示的信息时表示登录成功。

登录成功 *** 作

关闭服务器在cmd命令行下进入MySQL服务器安装目录（根目录）的bin目录下，找到mysqladminexe文件，mysqladmin是MySQL数据库管理的命令，是一个综合性的指令性，能完成众多功能。

根据应对文件，用如下命令关闭：mysqladmin−uroot−prootshutdown其中，−u后面跟的是root账号；

−p后面跟的是账号的密码，此处为“root”；

shutdown为mysqladmin命令的参数。

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首先概念要先了解：
1、数据库的基本概念，主要是特点
2、如何连接数据库
3、如何创建数据库，用户，角色，权限分配
4、表，查询，视图，存储过程
5、如何备份和恢复数据
6、如何优化数据库
其次就软件选择而言可以考虑以下顺序：
ACCESS->MSSQL->ORACLE
不过不管什麼数据库，都要记住SQL语言是数据库的灵魂，只有熟练掌握SQL语言，数据库才能用得好。

应该是导出程序
程序分为两种情况，一种是纯程序，没有数据，另一种情况还有数据，数据存放在数据库中
程序您需要压缩打包，然后通过ftp下载
mysql、mssql数据您需要导出数据库，再下载 新麦互联回答

学什么

数据分析要学的内容大致分为6个板块，分别是：

Excel

精通Excel分析工具，掌握Excel经典函数，准确快速地完成数据清洗,利用Excel数据透视及可视化，可以透过现象看本质。

MySQL

理解MySQL数据库相关概念及存储原理，掌握SQL基本的增、删、改、查等语法掌握数据库性能调优策略，熟练使用SQL进行数据清洗与数据规范化。

BI商业智能工具

了解商业智能的核心价值，精通FineReport、FineBI，快速挖掘数据价值，掌握行业场景应用。

Python

学习Python基本编程语言知识，了解Python程序的计算机运行原理，能够使用Python编程处理工作中的重复性工作。 掌握网络数据抓取技术，Python数据库应用开发，实现Python数据可视化 *** 作，提高数据收集和数据分析能力。 掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。

数据分析思维与理论

掌握微积分、线性代数、概率论、参数估计、假设检验、方差分析等数理统计基础 掌握基本的数学、统计学知识，学习数据运营方法论、机器学习夯实基础，提升数据敏感性，建立数据思维和数据素养。

掌握如何撰写行业分析报告和数据分析项目流程，能够独立完成数据分析项目。 掌握常见的数据运营方法如AARRR、漏斗、ABTset、描述性统计分析、相关分析、指数系统搭建等，培养利用多种数据分析方法解决实际工作问题能力。

机器学习

掌握机器学习常用经典算法原理及sklearn代码的实现、机器学习算法的选取、调优及模型训练、神经网络的特点及原理，增加个人核心竞争力，拥有能够用相关数据挖掘算法为解决实际问题能力；奠定人工智能算法入门基础。

如何学

至少花三个月掌握技术

“磨刀不误砍柴工”，要想从为“工人”，甚至熟悉工，也需要很多技能，因为怎么说数据分析师也是技术工种。我觉得至少你要花3个月时间来学习一些最基础的知识。

花1个月学习数据库知识。

花1-2个月学习基础的统计学知识。

花1个月学习点linux的知识。

花1~2个月去学习最基础的数据分析软件的 *** 作。

数据分析入门容易提高难，题主目前处于初级阶段,可以通过自学观看视频,或者系统培训来提高自己,已工作来说,接受系统培训会更加快速，更推荐跟着课程系统性的学习，搭建好逻辑框架。

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