数据库培训教程（数据库培训教程有哪些）

本篇文章给各位分享数据库培训教程，以及数据库培训教程有哪些相关的知识，希望对各位面临的问题有所帮助。

本文目录一览：

• 1、数据库学习入门 数据库培训课程内容有哪些
• 2、初学者怎么学数据库？
• 3、access数据库入门教程
• 4、大数据培训课程大纲要学什么课程?

数据库学习入门 数据库培训课程内容有哪些

至少应该包含以下几部分：

数据库简介（包含一些基本概念和发展史）；

SQL语句；

范式理论基础；

数据库设计基础。

初学者怎么学数据库？

基本上操作各种数据库不近相同，其中access是小型数据库，sqlserver与oracal是中型的，DB是大型数据库。

1、学习数据库的SQL语句，每个数据库基本上上不多，但是都有自己的不同，有的时间类型用‘’标识有的用#等。但是基本的SQL都是一样的select ，update，Insert，Delete，基本上学会了基础的，就学习高深一点的，如何联合表查询，编辑，修改。

2、这些熟悉以后，就要学习一下数据库的一些常用的系统函数，再之后就是要学习，存储过程，函数，触发器，事务。基本数据库这部分就没有什么问题了，只要不做高级的科研什么的，这些知识就都够了。要想学好数据库，就要多联系，自己创建一个带有逻辑的符合第三范式以上的数据库，然后写写SQL、触发器、存储过程、试图等。最重要的就是，把他们之间的逻辑搞清楚。

3、如果您想学数据库，可以看看深度剖析Exadata数据库一体机视频课程。

access数据库入门教程

access数据库入门教程如下：

操作设备：戴尔笔记本电脑

操作系统：win10

操作程序：mysql?access

1、点击左下角的开始菜单，如下图所示：

2、输入cmd，打开命令行，如下图所示：

3、输入Net start Mysql，启动mysql服务，如下图所示：

4、先输入create database，操作如下，如下图所示：

5、然后输入你想要的数据库名字，如下图所示：

大数据培训课程大纲要学什么课程?

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。