术语“DBA”指的是

数据库管理员（Database Administrator，简称DBA），从事管理和维护数据库管理系统(DBMS)的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。

DBA的核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。

在国外，也有公司把DBA称作数据库工程师(Database Engineer)，两者的工作内容基本相同，都是保证数据库服务724小时的稳定高效运转，但是需要区分一下DBA和数据库开发工程师(Database Developer)：

数据库开发工程师的主要职责是设计和开发数据库管理系统和数据库应用软件系统，侧重于软件研发；DBA的主要职责是运维和管理数据库管理系统，侧重于运维管理。

扩展资料

能力要求

理解数据备份/恢复与灾难恢复；工具集的使用；知道如何快速寻找答案；知道如何监控和优化数据库性能；研究新版本；理解代码最佳实践方法；持续不断地学习；数据库安全性；数据库设计；索引设计；容量监控与规划；数据库许可证；尽可能实现自动化。

数据库管理系统是一个能够提供数据录入、修改、查询的数据 *** 作软件，具有数据定义、数据 *** 作、数据存储与管理、数据维护、通信等功能，且能够允许多用户使用。另外，数据库管理系统的发展与计算机技术发展密切相关。

若要进一步完善计算机数据库管理系统，技术人员就应当不断创新、改革计算机技术，并不断拓宽计算机数据库管理系统的应用范围，从而真正促进计算机数据库管理系统技术的革新。

参考资料来源：百度百科-数据库管理员

参考资料来源：百度百科-数据库管理系统

1Numpy库

是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。

2Pandas库

是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地 *** 作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。

3Matplotlib库

是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。

4Seaborn库

是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。

5NLTK库

被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

后台ORM支持EF和dapper两种模式，使开发者节约开发成本、提高开发效率、提升软件质量、缩短开发周期。

orm是对象关系映射（ObjectRelationalMapping，简称ORM）模式是一种为了解决面向对象与关系数据库存在的互不匹配的现象的技术。简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据，将程序中的对象自动持久化到关系数据库中。那么，到底如何实现持久化呢？一种简单的方案是采用硬编码方式，为每一种可能的数据库访问 *** 作提供单独的方法。这种方案存在以下不足：

持久化层缺乏d性。一旦出现业务需求的变更，就必须修改持久化层的接口

持久化层同时与域模型与关系数据库模型绑定，不管域模型还是关系数据库模型发生变化，毒药修改持久化曾的相关程序代码，增加了软件的维护难度。ORM提供了实现持久化层的另一种模式，它采用映射元数据来描述对象关系的映射，使得ORM中间件能在任何一个应用的业务逻辑层和数据库层之间充当桥梁。Java典型的ORM中间件有:Hibernate,ibatis,。

ORM的方法论基于三个核心原则：

简单：以最基本的形式建模数据。

传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。

精确性：基于数据模型创建正确标准化了的结构。

二、ORM的概念让我们从O/R开始。字母O起源于对象(Object),而R则来自于关系(Relational)。几乎所有的程序里面，都存在对象和关系数据库。在业务逻辑层和用户界面层中，我们是面向对象的。当对象信息发生变化的时候，我们需要把对象的信息保存在关系数据库中。当你开发一个应用程序的时候(不使用O/RMapping),你可能会写不少数据访问层的代码，用来从数据库保存，删除，读取对象信息，等等。你在DAL中写了很多的方法来读取对象数据，改变状态对象等等任务。而这些代码写起来总是重复的。ORM解决的主要问题是对象关系的映射。域模型和关系模型分别是建立在概念模型的基础上的。域模型是面向对象的，而关系模型是面向关系的。一般情况下，一个持久化类和一个表对应，类的每个实例对应表中的一条记录，类的每个属性对应表的每个字段。

ORM技术特点：

提高了开发效率。由于ORM可以自动对Entity对象与数据库中的Table进行字段与属性的映射，所以我们实际可能已经不需要一个专用的、庞大的数据访问层。

ORM提供了对数据库的映射，不用sql直接编码，能够像 *** 作对象一样从数据库获取数据。

三、ORM的优缺点ORM的缺点是会牺牲程序的执行效率和会固定思维模式。从系统结构上来看,采用ORM的系统一般都是多层系统，系统的层次多了，效率就会降低。ORM是一种完全的面向对象的做法，而面向对象的做法也会对性能产生一定的影响。在我们开发系统时，一般都有性能问题。性能问题主要产生在算法不正确和与数据库不正确的使用上。ORM所生成的代码一般不太可能写出很高效的算法，在数据库应用上更有可能会被误用，主要体现在对持久对象的提取和和数据的加工处理上，如果用上了ORM,程序员很有可能将全部的数据提取到内存对象中，然后再进行过滤和加工处理，这样就容易产生性能问题。在对对象做持久化时，ORM一般会持久化所有的属性，有时，这是不希望的。但ORM是一种工具，工具确实能解决一些重复，简单的劳动。这是不可否认的。但我们不能指望工具能一劳永逸的解决所有问题，有些问题还是需要特殊处理的，但需要特殊处理的部分对绝大多数的系统，应该是很少的。

数据库可以按照内容类型分类:书目、全文、数字和图像。在计算中，数据库有时根据其组织方法进行分类。有许多不同类型的数据库，从最流行的方法关系数据库到分布式数据库、云数据库或NoSQL数据库。

常用数据库：

1、关系型数据库

关系型数据库是由IBM的EF Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。

关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。每个表在一个列中至少有一个数据类别，并且每一行对于列中定义的类别都有一个特定的数据实例。

结构化查询语言(SQL)是关系数据库的标准用户和应用程序接口。关系数据库易于扩展，并且可以在原始数据库创建之后添加新的数据类别，而不需要修改所有现有应用程序。

2、分布式数据库

分布式数据库是一种数据库，其中部分数据库存储在多个物理位置，处理在网络中的不同点之间分散或复制。

分布式数据库可以是同构的，也可以是异构的。同构分布式数据库系统中的所有物理位置都具有相同的底层硬件，并运行相同的 *** 作系统和数据库应用程序。异构分布式数据库中的硬件、 *** 作系统或数据库应用程序在每个位置上可能是不同的。

3、云数据库

云数据库是针对虚拟化环境(混合云、公共云或私有云)优化或构建的数据库。云数据库提供了一些好处，比如可以按每次使用支付存储容量和带宽的费用，还可以根据需要提供可伸缩性和高可用性。

云数据库还为企业提供了在软件即服务部署中支持业务应用程序的机会。

4、NoSQL数据库

NoSQL数据库对于大型分布式数据集非常有用。

NoSQL数据库对于关系数据库无法解决的大数据性能问题非常有效。当组织必须分析大量非结构化数据或存储在云中多个虚拟服务器上的数据时，它们是最有效的。

5、面向对象的数据库

使用面向对象编程语言创建的项通常存储在关系数据库中，但是面向对象数据库非常适合于这些项。

面向对象的数据库是围绕对象(而不是 *** 作)和数据(而不是逻辑)组织的。例如，关系数据库中的多媒体记录可以是可定义的数据对象，而不是字母数字值。

6、图形数据库

面向图形的数据库是一种NoSQL数据库，它使用图形理论存储、映射和查询关系。图数据库基本上是节点和边的集合，其中每个节点表示一个实体，每个边表示节点之间的连接。

图形数据库在分析互连方面越来越受欢迎。例如，公司可以使用图形数据库从社交媒体中挖掘关于客户的数据。

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