数据分析需要掌握哪些知识

首先，如果要学习数据分析的时候，我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务知识，学会了这些知识才能够做好数据分析工作。

首先我们给大家说一下数据分析知识里面的Excel，这个Excel很多人都有接触过，重点是了解各种函数，如sum，count，sumif， countif，find，if，left/right，时间转换等；但函数不需要学全，掌握一些最常用的的，其它在用到的时候随搜随用就行。另外vlookup和数据透视表是两个性价比很高的技巧，这两个搞定后，一般10万条以内的数据统计基本没什么难度了。但是这个数据分析工具有一定的局限性，那就是Excel只能够处理分析小型数据，不能够应对大型数据。如果需要应对大型数据还是需要使用数据库的工具。

然后给大家说一说数据可视化。什么是数据可视化呢？就是我们把数据用图表的形式把数据呈现给别人。为什么用图表的形式呈现数据呢？这里有两点原因，第一就是图表能够更直观的表达数据。第二就是很多人并不能够看懂数据，就需要简单易懂的数据表达方式，在数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。数据分析的最终都是要阐述自己的观点和结论的，阐述的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给客户或者领导看。虽然Excel也可以完成很多的数据可视化功能，但是如果想要得到更专业的可视化效果，还是建议学些编程方面的知识。

也有很多人使用过BI处理数据，一般来说，BI和图表的区别在于BI擅长交互和报表，适合解释已经发生和正在发生的数据。Power BI适合个人学习，FineBI适合企业级的应用。

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。

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你们交流。

2004数据库系统工程师级大纲

一、考试说明

1考试要求

（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；

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（2）掌握 *** 作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；

（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；

（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；

（5）熟悉计算机网络的原理和技术；

（6）掌握数据库原理及基本理论；

（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；

（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；

（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；

（10）了解数据库发展趋势与新技术；

（11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；

（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；

（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。

2 通过本考试的合格人员能参与应用信息系统的规划、设计、构建、运行和管理，能按照用户需求，设计、建立、运行、维护高质量的数据库和数据仓库；作为数据管理员管理信息系统中的数据资源，作为数据库管理员建立和维护核心数据库；担任数据库系统有关的技术支持，同时具备一定的网络结构设计及组网能力；具有工程师的实际工作能力和业务水平，能指导计算机技术与软件专业助理工程师（或技术员）工作。

3 本考试设置的科目包括

（1）信息系统知识，考试时间为150分钟，笔试；

（2）数据库系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。

二、考试范围

考试科目1：信息系统知识

1 计算机系统知识

11 硬件知识

111 计算机体系结构和主要部件的基本工作原理

CPU和存储器的组成、性能、基本工作原理

常用I/O设备、通信设备的性能，以及基本工作原理

I/O接口的功能、类型和特点

CISC/RISC，流水线 *** 作，多处理机，并行处理

112 存储系统

虚拟存储器基本工作原理，多级存储体系

RAID类型和特性

113 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识

诊断与容错

系统可靠性分析评价

计算机系统性能评测方法

12 数据结构与算法

121 常用数据结构

数组（静态数组、动态数组）

线性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）

栈和队列

树（二叉树、查找树、平衡树、遍历树、堆）、图、集合的定义、存储和 *** 作

Hash（存储位置计算、碰撞处理）

122 常用算法

排序算法、查找算法、数值计算、字符串处理、数据压缩算法、递归算法、图的相关算法

算法与数据结构的关系，算法效率，算法设计，算法描述（流程图、伪代码、决策表），算法的复杂性

13 软件知识

131 *** 作系统知识

*** 作系统的类型、特征、地位、内核（中断控制）、进程、线程概念

处理机管理（状态转换、同步与互斥、信号灯、分时轮转、抢占、死锁）

存储管理（主存保护、动态连接分配、分段、分页、虚存）

设备管理（I/O控制、假脱机、磁盘调度）

文件管理（文件目录、文件的结构和组织、存取方法、存取控制、恢复处理、共享和安全）

作业管理（作业调度、作业控制语言（JCL）、多道程序设计）

汉字处理，多媒体处理，人机界面

网络 *** 作系统和嵌入式 *** 作系统基础知识

*** 作系统的配置

132 程序设计语言和语言处理程序的知识

汇编、编译、解释系统的基础知识和基本工作原理

程序设计语言的基本成分：数据、运算、控制和传输，程序调用的实现机制

各类程序设计语言的主要特点和适用情况

14 计算机网络知识

网络体系结构（网络拓扑、OSI/RM、基本的网络协议）

传输介质，传输技术，传输方法，传输控制

常用网络设备和各类通信设备

Client/Server结构、Browser/Server结构、Browser/Web/Datebase结构

LAN拓扑，存取控制，LAN的组网，LAN间连接，LAN-WAN连接

因特网基础知识及应用

网络软件

网络管理

网络性能分析

网络有关的法律、法规

2 数据库技术

21 数据库技术基础

211 数据库模型

数据库系统的三级模式（概念模式、外模式、内模式），两级映像（概念模式/外模式、外模式/内模式）

数据库模型：数据模型的组成要素，概念数据模型ER图（实体、属性、关系），逻辑数据模型（关系模型、层次模型、网络模型）

212 数据库管理系统的功能和特征

主要功能（数据库定义、数据库 *** 作、数据库控制、事务管理、用户视图）

特征（确保数据独立性、数据库存取、同时执行过程、排它控制、故障恢复、安全性、完整性）

RDB（关系数据库），OODB（面向对象数据库），ORDB（对象关系数据库），NDB（网状数据库）

几种常用Web数据库的特点

213 数据库系统体系结构

集中式数据库系统

Client/Server数据库系统

并行数据库系统

分布式数据库系统

对象关系数据库系统

22 数据 *** 作

221 关系运算

关系代数运算（并、交、差、笛卡儿积、选择、投影、连接、除）

元组演算

完整性约束

222 关系数据库标准语言（SQL）

SQL的功能与特点

用SQL进行数据定义（表、视图、索引、约束）

用SQL进行数据 *** 作（数据检索、数据插入/删除/更新、触发控制）

安全性和授权

程序中的API，嵌入SQL

23 数据库的控制功能

数据库事务管理（ACID属性）

数据库备份与恢复技术（UNDO、REDO）

并发控制

24 数据库设计基础理论

241 关系数据库设计

函数依赖

规范化（第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式、第五范式）

模式分解及分解应遵循的原则

242 对象关系数据库设计

嵌套关系、 复杂类型，继承与引用类型

与复杂类型有关的查询

SQL中的函数与过程

对象关系

25 数据挖掘和数据仓库基础知识

数据挖掘应用和分类

关联规则、聚类

数据仓库的成分

数据仓库的模式

26 多媒体基本知识

261 多媒体技术基本概念

多媒体系统基础知识

常用多媒体文件格式

262 多媒体压缩编码技术

多媒体压缩编码技术

统计编码

预测编码

编码的国际标准

263多媒体技术应用

简单图形的绘制，图像文件的处理方法

音频和视频信息的应用

多媒体应用开发过程

27 系统性能知识

性能计算（响应时间、吞吐量、周转时间）

性能指标和性能设计

性能测试和性能评估

28 计算机应用基础知识

信息管理、数据处理、辅助设计、科学计算，人工智能等基础知识

远程通信服务及相关通信协议基础知识

3 系统开发和运行维护知识

31 软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识

软件工程知识

软件开发生命周期阶段目标和任务

软件开发项目基础知识（时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、风险管理等）及其常用管理工具

主要的软件开发方法（生命周期法、原型法、面向对象法、CASE）

软件开发工具与环境知识

软件质量管理基础知识

软件过程改进基础知识

软件开发过程评估、软件能力成熟度评估的基础知识

32 系统分析基础知识

系统分析的目的和任务

结构化分析方法（数据流图（DFD）和数据字典（DD），实体关系图（ERD），描述加工处理的结构化语言）

统一建模语言（UML）

系统规格说明书

33 系统设计知识

系统设计的目的和任务

结构化设计方法和工具（系统流程图、HIPO图、控制流程图）

系统总体结构设计（总体布局，设计原则，模块结构设计，数据存取设计，系统配置方案）

系统详细设计（代码设计、数据库设计、用户界面设计、处理过程设计）

系统设计说明书

34 系统实施知识

系统实施的主要任务

结构化程序设计、面向对象程序设计、可视化程序设计

程序设计语言的选择、程序设计风格

系统测试的目的、类型，系统测试方法（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试）

测试设计和管理（错误曲线、错误排除、收敛、注入故障、测试试用例设计、系统测试报告）

系统转换基础知识

35 系统运行和维护知识

系统运行管理知识

系统维护知识

系统评价知识

4 安全性知识

安全性基本概念（网络安全、 *** 作系统安全、数据库安全）

计算机病毒的防治，计算机犯罪的防范，容灾

访问控制、防闯入、安全管理措施

加密与解密机制

风险分析、风险类型、抗风险措施和内部控制

5标准化知识

标准化意识，标准化的发展，标准出台过程

国际标准、国家标准、行业标准、企业标准基本知识

代码标准、文件格式标准、安全标准软件开发规范和文档标准

标准化机构

6信息化基础知识

信息化意识

全球信息化趋势、国家信息化战略、企业信息化战略和策略

有关的法律、法规

远程教育、电子商务、电子政务等基础知识

企业信息资源管理基础知识

7计算机专业英语

掌握计算机技术的基本词汇

能正确阅读和理解计算机领域的英文资料

考试科目2：数据库系统设计与管理

1数据库设计

11理解系统需求说明

了解用户需求、确定系统范围

确定应用系统数据库的各种关系

现有环境与新系统环境的关系

新系统中的数据项、数据字典、数据流

12 系统开发的准备

选择开发方法，准备开发环境，制订开发计划

13 设计系统功能

选择系统机构，设计各子系统的功能和接口，设计安全性策略、需求和实现方法，制定详细的工作流和数据流

14 数据库设计

141 设计数据模型

概念结构设计（设计ER模型）

逻辑结构设计（转换成DBMS所能接收的数据模型）

评审设计

142 物理结构设计

设计方法与内容

存取方法的选择

评审设计与性能预测

143 数据库实施与维护

数据加载与应用程序调试

数据库试运行

数据库运行与维护

144 数据库的保护

数据库的备份与恢复

数据库的安全性

数据库的完整性

数据库的并发控制

15 编写外部设计文档

编写系统说明书（系统配置图、各子系统关系图、系统流程图，系统功能说明、输入输出规格说明、数据规格说明、用户手册框架）

设计系统测试要求

16 设计评审

2 数据库应用系统设计

21 设计数据库应用系统结构

信息系统的架构（如Client/Server）与DBMS

多用户数据库环境（文件服务器体系结构、Client/Server体系结构）

大规模数据库和并行计算机体系结构（SMP、MPP）

中间件角色和相关工具

按构件分解，确定构件功能规格以及构件之间的接口

22 设计输入输出

屏幕界面设计，设计输入输出检查方法和检查信息

数据库交互与连接（掌握C程序设计语言，以及Java、Visual Basic、Visual C＋＋、PowerBuilder、Delphi中任一种开发工具与数据库互连的方法（如何与数据库服务器沟通））

23 设计物理数据

分析事务在数据库上运行的频率和性能要求，确定逻辑数据组织方式、存储介质，设计索引结构和处理方式

将逻辑数据结构变换成物理数据结构，计算容量（空间代价），确定存取方法（时间效率）、系统配置（维护代价）并进行优化

24 设计安全体系

明确安全等级

数据库的登录方式

数据库访问

许可（对象许可、命令许可、授权许可的方法）

25 应用程序开发

251 应用程序开发

选择应用程序开发平台

系统实施顺序

框架开发

基础小组的程序开发

源代码控制

版本控制

252 模块划分（原则、方法、标准）

253 编写程序设计文档

模块规格说明书（功能和接口说明、程序处理逻辑的描述、输入输出数据格式的描述）

测试要求说明书（测试类型和目标，测试用例，测试方法）

254 程序设计评审

26 编写应用系统设计文档

系统配置说明、构件划分图、构件间的接口、构件处理说明、屏幕设计文档、报表设计文档、程序设计文档、文件设计文档、数据库设计文档

27 设计评审

3 数据库应用系统实施

31 整个系统的配置与管理

32 常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro）

创建数据库

创建表、创建索引、创建视图、创建约束、创建UDDT（用户自定义类型）

创建和管理触发器

建立安全体系

33 数据库应用系统安装

拟定系统安装计划（考虑费用、客户关系、雇员关系、后勤关系和风险等因素）

拟定人力资源使用计划（组织机构安排的合理性）

直接安装（安装新系统并使系统快速进入运行状态）

并行安装（新旧系统并行运行一段时间）

阶段安装（经过一系列的步骤和阶段使新系统各部分逐步投入运行）

34 数据库应用系统测试

拟定测试目标、计划、方法与步骤

数据加载，准备测试数据

指导应用程序员进行模块测试进行验收

准备系统集成测试环境测试工具

写出数据库运行测试报告

35 培训与用户支持

4数据库系统的运行和管理

41 数据库系统的运行计划

运行策略的确定

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确定数据库系统报警对象和报警方式

数据库系统的管理计划（执行，故障/恢复，安全性，完整性，用户培训和维护）

42 数据库系统的运行和维护

新旧系统的转换

收集和分析报警数据（执行报警、故障报警、安全报警）

连续稳定的运行

数据库维护（数据库重构、安全视图的评价和验证、文档维护）

数据库系统的运行统计（收集、分析、提出改进措施）

关于运行标准和标准改进一致性的建议

数据库系统的审计

43 数据库管理

数据字典和数据仓库的管理

数据完整性维护和管理（实体完整性、参照完整性）

数据库物理结构的管理（保证数据不推迟访问）

数据库空间及碎片管理

备份和恢复（顺序、日志（审计痕迹）、检查点）

死锁管理（集中式、分布式）

并发控制（可串行性、锁机制、时间戳、优化）

数据安全性管理（加密、安全、访问控制、视图、有效性确认规则）

数据库管理员（DBA）职责

44 性能调整

SQL语句的编码检验

表设计的评价

索引的改进

物理分配的改进

设备增强

数据库性能优化

45 用户支持

用户培训

售后服务

5 SQL

51 数据库语言

数据库语言的要素

数据库语言的使用方式（交互式和嵌入式）

52 SQL概述

SQL语句的特征

SQL语句的基本成分

53 数据库定义

创建数据库（Create Datebase）、创建表（Create Table）

定义数据完整性

修改表（Alter Table）、删除表（Drop Table）

定义索引（Create Index）、删除索引（Drop Index）

定义视图（Create View）、删除视图（Drop View）、更新视图

54 数据 *** 作

Select语句的基本机构

简单查询

SQL中的选择、投影

字符串比较，涉及空值的比较

日期时间，布尔值，输出排序

多表查询

避免属性歧义

SQL中的连接、并、交、差

SQL中的元组变量

子查询

55 完整性控制与安全机制

主键（Primary Key）约束

外键（Foreign Key）约束

属性值上的约束（Null、Check、Create Domain）

全局约束（Create Assertions）

权限、授权（Grant）、销权（Revoke）

56 创建触发器（Create Trigger）

57 SQL使用方式

交互式SQL

嵌入式SQL

SQL与宿主语言接口（Declare、共享变量、游标、卷游标）

动态SQL

API

58 SQL 标准化

6 网络环境下的数据库

61 分布式数据库

611 分布式数据库的概念

分布式数据库的特点与目标

612 分布式数据库的体系结构

分布式数据库的模式结构

数据分布的策略（数据分片、分布透明性）

分布式数据库管理系统

613 分布式查询处理和优化

614 分布式事务管理

分布式数据库的恢复（故障、恢复、2段提交、3段提交）

分布式数据库的透明性（局部、分裂、复制、处理、并发、执行）

615 分布式数据库系统的应用

62 网络环境下数据库系统的设计与实施

数据的分布设计

负载均衡设计

数据库互连技术

63 面向Web的DBMS技术

三层体系结构

动态Web网页

ASP、JSP、XML的应用

7数据库的安全性

71 安全性策略的理解

数据库视图的安全性策略

数据的安全级别（最重要的、重要的、注意、选择）

72 数据库安全测量

用户访问控制（采用口令等）

程序访问控制（包含在程序中的SQL命令限制）

表的访问控制（视图机制）

控制访问的函数和 *** 作

外部存储数据的加密与解密

8 数据库发展趋势与新技术

81 面向对象数据库（OODBMS）

811 OODBMS的特征

812 面向对象数据模型

对象结构、对象类、继承与多重继承、对象标识、对象包含、对象嵌套

813 面向对象数据库语言

814 对象关系数据库系统（ORDBMS）

嵌套关系

复杂类型

继承、引用类型

与复杂类型有关的查询

函数与过程

面向对象与对象关系

ORDBMS应用领域

82 企业资源计划（ERP）和数据库

821 ERP概述

基本MRP（制造资源计划）、闭环MRP、ERP

基本原理、发展趋势

ERP设计的总体思路（一个中心、两类业务、三条干线）

822 ERP与数据库

运行数据库与ERP数据模型之间的关系

运行数据库与ERP数据库之间的关系

823 案例分析

83 决策支持系统的建立

决策支持系统的概念

数据仓库设计

数据转移技术

联机分析处理（OLAP）技术

企业决策支持解决方案

联机事务处理（OLTP）

Java基础语法

· 分支结构if/switch

· 循环结构for/while/do while

· 方法声明和调用

· 方法重载

· 数组的使用

· 命令行参数、可变参数

IDEA

· IDEA常用设置、常用快捷键

· 自定义模板

· 关联Tomcat

· Web项目案例实 ***

面向对象编程

· 封装、继承、多态、构造器、包

· 异常处理机制

· 抽象类、接口、内部类

· 常有基础API、集合List/Set/Map

· 泛型、线程的创建和启动

· 深入集合源码分析、常见数据结构解析

· 线程的安全、同步和通信、IO流体系

· 反射、类的加载机制、网络编程

Java8/9/10/11

新特性

· Lambda表达式、方法引用

· 构造器引用、StreamAPI

· jShell(JShell)命令

· 接口的私有方法、Optional加强

· 局部变量的类型推断

· 更简化的编译运行程序等

MySQL

· DML语言、DDL语言、DCL语言

· 分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数

· 流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等

JDBC

· 使用JDBC完成数据库增删改查 *** 作

· 批处理的 *** 作

· 数据库连接池的原理及应用

· 常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等

Maven

· Maven环境搭建

· 本地仓库&中央仓库

· 创建Web工程

· 自动部署

· 持续继承

· 持续部署

Linux

· VI/VIM编辑器

· 系统管理 *** 作&远程登录

· 常用命令

· 软件包管理&企业真题

Shell编程

· 自定义变量与特殊变量

· 运算符

· 条件判断

· 流程控制

· 系统函数&自定义函数

· 常用工具命令

· 面试真题

Hadoop

· Hadoop生态介绍

· Hadoop运行模式

· 源码编译

· HDFS文件系统底层详解

· DN&NN工作机制

· HDFS的API *** 作

· MapReduce框架原理

· 数据压缩

· Yarn工作机制

· MapReduce案例详解

· Hadoop参数调优

· HDFS存储多目录

· 多磁盘数据均衡

· LZO压缩

· Hadoop基准测试

Zookeeper

· Zookeeper数据结果

· 内部原理

· 选举机制

· Stat结构体

· 监听器

· 分布式安装部署

· API *** 作

· 实战案例

· 面试真题

· 启动停止脚本

HA+新特性

· HDFS-HA集群配置

Hive

· Hive架构原理

· 安装部署

· 远程连接

· 常见命令及基本数据类型

· DML数据 *** 作

· 查询语句

· Join&排序

· 分桶&函数

· 压缩&存储

· 企业级调优

· 实战案例

· 面试真题

Flume

· Flume架构

· Agent内部原理

· 事务

· 安装部署

· 实战案例

· 自定义Source

· 自定义Sink

· Ganglia监控

Kafka

· 消息队列

· Kafka架构

· 集群部署

· 命令行 *** 作

· 工作流程分析

· 分区分配策略

· 数据写入流程

· 存储策略

· 高阶API

· 低级API

· 拦截器

· 监控

· 高可靠性存储

· 数据可靠性和持久性保证

· ISR机制

· Kafka压测

· 机器数量计算

· 分区数计算

· 启动停止脚本

DataX

· 安装

· 原理

· 数据一致性

· 空值处理

· LZO压缩处理

Scala

· Scala基础入门

· 函数式编程

· 数据结构

· 面向对象编程

· 模式匹配

· 高阶函数

· 特质

· 注解&类型参数

· 隐式转换

· 高级类型

· 案例实 ***

Spark Core

· 安装部署

· RDD概述

· 编程模型

· 持久化&检查点机制

· DAG

· 算子详解

· RDD编程进阶

· 累加器&广播变量

Spark SQL

· SparkSQL

· DataFrame

· DataSet

· 自定义UDF&UDAF函数

Spark Streaming

· SparkStreaming

· 背压机制原理

· Receiver和Direct模式原理

· Window原理及案例实 ***

· 7x24 不间断运行&性能考量

Spark内核&优化

· 内核源码详解

· 优化详解

Hbase

· Hbase原理及架构

· 数据读写流程

· API使用

· 与Hive和Sqoop集成

· 企业级调优

Presto

· Presto的安装部署

· 使用Presto执行数仓项目的即席查询模块

Ranger20

· 权限管理工具Ranger的安装和使用

Azkaban30

· 任务调度工具Azkaban30的安装部署

· 使用Azkaban进行项目任务调度，实现电话邮件报警

Kylin30

· Kylin的安装部署

· Kylin核心思想

· 使用Kylin对接数据源构建模型

Atlas20

· 元数据管理工具Atlas的安装部署

Zabbix

· 集群监控工具Zabbix的安装部署

DolphinScheduler

· 任务调度工具DolphinScheduler的安装部署

· 实现数仓项目任务的自动化调度、配置邮件报警

Superset

· 使用SuperSet对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Echarts

· 使用Echarts对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Redis

· Redis安装部署

· 五大数据类型

· 总体配置

· 持久化

· 事务

· 发布订阅

· 主从复制

Canal

· 使用Canal实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

Flink

· 运行时架构

· 数据源Source

· Window API

· Water Mark

· 状态编程

· CEP复杂事件处理

Flink SQL

· Flink SQL和Table API详细解读

Flink 内核

· Flink内核源码讲解

· 经典面试题讲解

Git&GitHub

· 安装配置

· 本地库搭建

· 基本 *** 作

· 工作流

· 集中式

ClickHouse

· ClickHouse的安装部署

· 读写机制

· 数据类型

· 执行引擎

DataV

· 使用DataV对实时项目需求计算结果进行可视化展示

sugar

· 结合Springboot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示

Maxwell

· 使用Maxwell实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

ElasticSearch

· ElasticSearch索引基本 *** 作、案例实 ***

Kibana

· 通过Kibana配置可视化分析

Springboot

· 利用Springboot开发可视化接口程序

《东南大学SQL数据库基础资料》百度网盘资源免费下载

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东南大学 SQL数据库基础 全39讲 主讲-幸研 附复习课|各学科 学习视频目录|复习课|数据库基础003csf|数据库基础002csf|数据库基础001csf|数据库基础(复习)042csf|数据库基础(复习)041csf|数据库基础(复习)040csf|政治目录txt|哲学目录txt|语言目录txt|艺术目录txt|医学目录txt|心理目录txt

1NF即第一范式，是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。

2NF即第二范式，是指每个表必须有且仅有一个数据元素为主关键字(Primary key),其他数据元素与主关键字一一对应。

3NF即第三范式，是指表中的所有数据元素不但要能唯一地被主关键字所标识,而且它们之间还必须相互独立,不存在其他的函数关系。

扩展资料：

第二范式的规则是要求数据表里的所有非主属性都要和该数据表的主键有完全依赖关系；如果有哪些非主属性只和主键的一部份有关的话，它就不符合第二范式。如果一个数据表的主键只有单一一个字段的话，它就一定符合第二范式(前提是该数据表符合第一范式)。

如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式1NF中表的每一行只包含一个实例的信息。

参考资料来源：

百度百科——范式

百度百科——1NF

百度百科——第二范式

百度百科——第三范式

、要能够识别重要的数据信息。曾经有人说过，如果你知道自己的所有数据在哪里，那一定是不可能的，因此，我们起初要做的就是找到那个非常重要的信息。很多重要的数据储存在应用程序数据库，移动设备等很多地方，应该把这些数据进行敏感度和商业价值的归纳整理，这也是提升数据安全性最重要的一点。

2、将凭证进行清理。平时要养成一个良好的习惯，那就是及时对凭证进行处理，保护凭证对于数据安全是非常重要的，把会员的特权账户进行清理，减少特权的使用，不管是什么样的特权和权限，都只是要在必要的时候才能使用。因为黑客一般都是通过找到容易妥协的特权账号进行访问比较机密的信息。因此一定要减少永久特权账号的使用，防范风险。

3、保护客户端。通常黑客是不会直接攻击服务器的，但他们往往会攻击客户端，因此保护客户端是非常有必要的。对于出现的漏洞，一定要及时进行补丁，防范数据的泄露。

提升数据安全性的措施有很多，除了以上几点外，还可以建立内部的安全边界，以及对数据进行加密处理等，如果数据进行加密的话，黑客就无法看到机密性的文件了。只有考虑到各个方面的处理方法，才能真正做到数据安全，保护企业和用户的权益。

回答于 2022-01-18

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提高数据安全性的方法有哪些

一、采用多因素身份识别大多数大型企业对于内部员工和客户采用双因素身份识别。例如，如果是Apple公司用户，则AppleID被广泛用于帮助其访问帐户和应用程序。访问在线银行信息时的安全性问题是多因素身份验证的另一个例子。但是，许多企业仍在依赖单因素身份验证方法。单因素身份验证会带来更多的数据漏洞，因为网络攻击者只需要一组信息即可访问系统，而采用单因素身份验证更容易遭受网络钓鱼攻击或窥探。用户在被授予对系统或特定信息的访问权限之前经历的步骤越多，就越有可能抵御未经授权的访问尝试。二、使网络安全成为日常生活的一部分了解流行安全趋势和威胁是确保数据安全的最佳方法之一。网络钓鱼技术和恶意软件趋势和威胁以及避免被利用的最佳实践都在不断发展。企业需要了解其最新发展状态，并关注行业人士有关网络安全的对话。与任何市场或行业保持同步的最新方式是利用新闻聚合器。这些聚合器可以创建专门的新闻类别。例如，Feedly之类的应用程序会从行业媒体列表中收集最新信息和最近发布的文章，并在易于使用的信息库中进行整理。做到这一点也是保障网络安全的一种好方法。三、采用***虚拟专用网络可以立即提高用户在线个人和数据安全性，它模糊了用户IP地址，并且对其在线发送和接收的数据进行加密。如果使用的开放网络几乎没有隐私保护，则这些功能尤其重要。因为即使对互联网协议了解甚少的人，也很容易破解不安全的系统并窃取数据。四、安全教育对于企业来说，人员可能是最大的数据漏洞。无论是由于对网络威胁缺乏了解还是粗心大意或者两者兼而有之，企业的员工通常都是网络攻击者获得数据的渠道。一些员工可能认为网络钓鱼者是供应商或客户，并不知不觉地与其共享敏感信息。他们可能在家中或在咖啡馆工作时使用个人设备访问高度敏感的企业数据。关于提高数据安全性的方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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如何保障平台数据的安全性，以及用户数据的安全性

数据库的安全性是指保护数据库以防止不合法的使用所造成的数据泄露、更改或破坏。安全性问题不是数据库系统所独有的，所有计算机系统都有这个问题。只是在数据库系统中大量数据集中存放，而且为许多最终用户直接共享，从而使安全性问题更为突出。系统安全保护措施是否有效是数据库系统的主要指标之一。数据库的安全性和计算机系统的安全性，包括 *** 作系统、网络系统的安全性是紧密联系、相互支持的。实现数据库安全性控制的常用方法和技术有：(1)用户标识和鉴别：该方法由系统提供一定的方式让用户标识自己咱勺名字或身份。每次用户要求进入系统时，由系统进行核对，通过鉴定后才提供系统的使用权。(2)存取控制：通过用户权限定义和合法权检查确保只有合法权限的用户访问数据库，所有未被授权的人员无法存取数据。例如C2级中的自主存取控制(I)AC)，Bl级中的强制存取控制(M．AC)。(3)视图机制：为不同的用户定义视图，通过视图机制把要保密的数据对无权存取的用户隐藏起来，从而自动地对数据提供一定程度的安全保护。(4)审计：建立审计日志，把用户对数据库的所有 *** 作自动记录下来放人审计日志中，DBA可以利用审计跟踪的信息，重现导致数据库现有状况的一系列事件，找出非法存取数据的人、时间和内容等。(5)数据加密：对存储和传输的数据进行加密处理，从而使得不知道解密算法的人无法获知数据的内容。

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首先，是建立数据库的知识，包括永久表空间、临时表空间、用户的创建、角色和角色权利的创建与分配。

然后，是建表语句，对表属性和表本身的创建、修改、增加属性、删除属性以及那些约束条件。

之后，就是对表数据的 *** 作，包括对数据表和视图的增删改查四大 *** 作，多表查询（任何一个项目都基本上少不了多表查询，否则，这个项目必然是不完增的），子查询（巨多），嵌套查询（少，但是可以省去部分JAVA代码的逻辑实现，是一个好工具），函数语句查询（很常用，统计和分类GROUP BY *** 作经常用，我的项目基本必须用到）

最后，如果你们想做数据库端代码的封装，还要用到PL/SQL编程，也就是sql端的四大自定义 *** 作：

存储过程（可以独立调用），自定义函数（必须配合sql语句调用），触发器（一个控制用的机制），包（类似于java的接口，用于实现）。

为了能够正常的进行PL/SQL编程，你还必须学会这种编程的基本语法（超简单），然后能够熟练的运用游标，尤其是静态显示游标和动态游标，会有游标函数。

基本上，项目开发，软件编程，多数就用这么多了~~

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