数据库开发工程师需要学习哪些课程？

数据库开发工程师需要学习的课程有：

1、计算机导论

内容提要：为新学生提供一个关于计算机科学与技术学科的入门介绍，使他们对该学科有一个整体的认识，并了解该专业的学生应具有的基本知识和技能以及在该领域工作应有的职业道德与应遵守的法律准则。

2、数字电路与数字逻辑

内容提要：介绍数字逻辑与数字系统的基本概念、分析方法和设计原理，包括开关理论基础、组合逻辑、时序逻辑、可编程逻辑器件、数字系统等。

3、计算机组成原理与汇编语言

内容提要：以冯诺依曼计算机模型为出发点，介绍计算机的组织结构和工作原理，剖析计算机的运算器、存储器、控制器和输入输出设备的结构、工作原理和相互关系；介绍 80X86指令系统、汇编语言与汇编指令、汇编程序与汇编过程、简单汇编程序设计、汇编语言与高级语言的接口、宏汇编等。

4、计算机网络

内容提要：介绍数据通信的基本概念和计算机网络的基本原理，包括计算机网络的体系结构、数据通信的基本方法和协议、计算机网络的主要应用协议；同时介绍计算机网络系统的安全和管理知识，使学生对数据通信和计算机网络有一个全面理解。

5、计算机体系结构

内容提要：研究计算机系统结构的基本概念、基本原理、基本结构和基本分析方法，使同学在具有一定的软硬件知识基础上能综合认识计算机系统的软硬件功能分配与各种不同结构类型机器的特性和性能评价方法。为研究、开发、应用高级计算机系统打下基础。确立全面、系统的观点和学会定量分析问题的方法。

6、离散数学

内容提要：包括集合论、数理逻辑、图论、组合数学等内容，形式化的数学证明贯穿此课程。

7、高级程序设计语言

内容提要：分别以 C、C#或JAVA为例，介绍程序设计和语言，程序的基本数据结构、类型定义、简单类型和结构化类型、程序的基本控制结构、结构化程序设计、面向对象的程序设计等。

8、算法分析与设计

内容提要： 本课程延续数据结构课程的学习，从算法分析和设计的角度出发，除去传统的分类查找算法和一般的设计方法外，主要内容包括如下几个部分：算法研究的理论基础，递归分析技术，基本算法设计策略（几类经典算法学习）， 多项式运算与 FFT ，串匹配，概率分析算法。 希望通过这一课程的学习，使学生能对现代的算法设计及分析的基本工具能有较全面的掌握。

9、数据结构

内容提要：介绍线性表及其链接存储结构与算法、数组与矩阵、堆栈与队列、广义表的存储结构与多元多项式表示、串与文本编辑、排序、树、图、文件结构。

10、数据库系统原理

内容提要：介绍数据库系统的基本概念、原理、方法及应用，主要包括数据库系统概论、数据库管理系统实现技术、数据库存储结构及其他类型的数据库系统。

11、编译技术

内容提要：介绍编译原理的理论和实践，包括编译程序设计、词法分析、语法分析、符号表、声明和存储管理、代码生成以及优化技术。

12、 *** 作系统

内容提要：介绍 *** 作系统的设计与实现，包括 *** 作系统各组成部分的概述、互斥性和同步性、处理器实现、调度算法、存储算法、设备管理和文件系统。

数据库开发工程师是指设计、开发、维护管理大型数据库的专业人才。

第一类是MySQL，以自由软件为主，以社团式开发为代表。版本选择4.0,侧重于在Linux平台（RedHat8.0）。MySQL数据库短小精悍，速度比较快，它是自由软件产品，现在美国国家航天局的数据库系统就是MySQL。在很多中小型的ICP有着广泛的应用。

第二类是SQL Server 2000，中小型企业数据库，界面友好，可 *** 作性强，在数据库市场占有很大的份量，SQL Server 2000是企业产品的代表，定位数据库中低端市场。

第三类是Oracle9i，中大型企业数据库，跨平台，在数据库中高市场占有很大的份量，Oracle9i介绍主要是Windows 2000平台和Linux平台（RedHat8.0）。Oracle9i在金融、电信、银行有很多经典应用。

初学数据库应该从以下几点进行学习：

一、编程语言基础

新手学大数据，首先要掌握基础的编程语言基础，比如Java、C++等，要初步掌握面向的对象、抽象类、接口及数据流及对象流等基础，如果有疑问，可以去网上搜索相关书籍，再结合自己的疑问去翻书，就能很快的熟悉了解数据库的基础技术原理。

二、Linux系统的基本 *** 作

Linux系统的基本 *** 作是大数据不可分割的一部分，企业的MySQL大数据的组件都是跑在linux环境下的，所以学会linux常用命令不能缺少，重点是要学习一下Linux环境的搭建，搭建平台，，能写shell程序就会更好了。

三、学习Hadoop架构设计

要学大数据，首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机，从而构建Hadoop集群，再建立spark开发环境，环境搭建成功后在网上搜罗一些demo，sql脚本之类，直接动手敲进去一点一点体会。

四、采用机器学习模式

为了发挥出大数据的优势，提升你的办公效率，就需要实 *** 并应用其中的内容，必然也会涉及大量机器学习及算法，这能最大化的发挥出计算机的性能，也是大数据的优势所在。

想了解更多有关数据库的相关信息，推荐咨询达内教育。作为国内IT培训的领导品牌，达内的每一名员工都以“帮助每一个学员成就梦想”为己任，也正因为达内人的执着与努力，达内已成功为社会输送了众多合格人才，为广大学子提供更多IT行业高薪机会，同时也为中国IT行业的发展做出了巨大的贡献。

数据库开发主要工作是写 SQL、出报表、优化 SQL、写存储过程等等，需要的知识如下：

数据库理论基础（基石）、编程基础以及编程思想、常用的数据结构、SQL 基础、SQL 性能优化、PL-SQL（Oracle 开发工程师）；

T-SQL（MSSQL 开发工程师）、MySQL Procedure（MySQL 开发工程师）、Linux 基础、Shell 基础、其他脚本语言（比如 Python、Perl，了解）等。

数据库管理需要的知识如下：

数据库理论基础（基石）、编程基础以及编程思想、常用的数据结构、SQL 基础、SQL 性能优化、PL-SQL（了解）、T-SQL（了解）MySQL Procedure（了解）、Linux 基础、Linux 高级知识、Shell 编程基础（重要，熟练使用）、Python 基础（可以熟练使用）。

其他脚本语言（比如 Ruby、Perl、PHP，了解）、计算机网络基础、网络硬件以及服务器硬件基础、常用 Linux 服务、服务器以及数据库安全知识、数据库备份与恢复（重要）；

复制技术（重要）、数据库性能监控以及优化、常见故障修复、存储等，最后，还有一点，文档撰写能力。

数据库方面学习方法：

数据库系统具有极强的 *** 作性，所以要想熟练地掌握数据库，就必须经常上机练习。

只有实际 *** 作使用才能发现问题。

通常情况下，数据库管理员工作的时间越长，其工作经验就越丰富。

很多复杂的问题，都可以根据数据库管理员的经验来很好地解决。

上机练习的过程中，可以将学到的数据库理论知识理解得更加透彻。

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