⑴ 學習資料庫要掌握哪些技能才算入門
資料庫是當今世界最重要的技術，甚至都不用謙虛的加之一！
為什麼？因為它是各種應用的基礎！大數據，看名字就知道離不開資料庫。人工智慧，如果沒有數據，你哪來的智能？網路，網路上的內容還不是存在資料庫里的？管理系統，管理的是什麼？還不是數據嗎！哪怕你手機里的聯系人，也是存在數據里的哦。
⑵ 大數據技術有哪些
隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. Nosql資料庫
NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。
⑶ 資料庫集群技術有哪些
資料庫集群技術
1)提高資料庫處理速度的技術
目前有四種提高資料庫處理速度的辦法：
◆ 提高磁碟速度：這包括RAID和其他磁碟文件分段的處理。主要的思想是提高磁碟的並發度（多個物理磁碟存放同一個文件）。盡管實現方法各不相同，但是它們最後的目的都是提供一個邏輯資料庫的存儲映象。我們要評價的六個系統都能有效地利用這些技術。由於ICX已經有最大的磁碟冗餘度，RAID 磁碟系統的設置應該側重於速度，而不是數據冗餘。這樣磁碟利用的效益就會提高。
◆ 分散數據的存放：主要思想是利用多個物理伺服器來存放數據集的不同部分（一個資料庫表格分散到多個伺服器或者每個伺服器分管幾個內容不同的表格）。這些辦法不但可以擴展數據集（數據集的可擴性），而且使得不同的伺服器進行並行計算成為可能。例如，對於ORACLE的RAC來講，由於它是共享磁碟的體系結構，你只需要簡單地增加一個伺服器節點，RAC就能自動地將這節點加入到它的集群服務中去。RAC會自動地將數據分配到這節點上，並且會將接下來的資料庫訪問自動分布到合適的物理伺服器上，而不用修改應用程序。對於UDB來講，因為它是非共享磁碟的體系結構，因此就必須手工修改數據的分區，MSCS和ASE也是同樣的情況。MySQL也需要手工分區，並且是這幾種資料庫中支持分區的自動化程度最低的，也就是說，應用程序需要自己負責資料庫的分布式訪問。不管數據存放是如何實現的，分布式存放數據的缺點是對資料庫的可用性有負面影響。任何一台伺服器的損壞都會影響整個系統的可用性。但是，這是迄今為止各大資料庫廠商能提供的業界最好的資料庫集群技術了。ICX是一種基於中間件的資料庫集群技術，它對客戶端和資料庫伺服器都是透明的。因此，ICX可以用來集群幾個資料庫集群（一個邏輯資料庫），也可以用於集群幾個物理資料庫伺服器（來增強一個分管關鍵數據的物理伺服器）。
◆ 對稱多處理器系統：此技術的思想是利用多處理機硬體技術來提高資料庫的處理速度。但是，除了ICX，所有其它的資料庫集群技術只支持單一的可修改的邏輯資料庫。絕大部分的資料庫事務處理是磁碟密集型的，純計算負荷很小的，對稱多處器技術在資料庫上的應用的實際收益是很有限的。這也說明了為什麼實際應用中最多隻用了四個CPU的原因。所有的基於資料庫引擎的集群都支持這個技術，ICX對SMP技術是中性的，因為它能把多個資料庫伺服器集合在一起構成一個集群，也能將多個現存的資料庫集群集合在一起，構成集群的集群。
◆ 交易處理負載均衡：此技術的思想是在保持數據集內容同步的前提下，將只讀操作分布到多個獨立的伺服器上運行。因為絕大多數的資料庫操作是瀏覽和查詢,，如果我們能擁有多個內容同步的資料庫伺服器，交易負載均衡就具有最大的潛力（可以遠遠大於上面敘述的最多達四個處理器的對稱多處理器系統）來提高資料庫的處理速度，同時會具有非常高的數據可用性（真正達到5個9，即99.999%）。所有基於資料庫引擎的集群系統都只支持一個邏輯資料庫映象和一個邏輯或物理的備份。這個備份的主要目的是預防數據災難。因此，備份里的數據只能通過復制機制來更新，應用程序是不能直接更新它的。利用備份數據進行交易負載均衡只適用於一些非常有限的應用，例如報表統計、數據挖掘以及其它非關鍵業務的應用。只有ICX能夠做到同步復制多個資料庫伺服器從而達到在保持數據一直性前提下的真正的負載平衡。
上述所有技術在實際部署系統的時候可以混合使用以達到最佳效果。
2）提高資料庫可用性的技術
根據物理法則，提高冗餘度是提高資料庫可用性的唯一途徑。
提高資料庫冗餘度大致有四種方法：
◆ 硬體級的冗餘：主要思想是讓多處理機同時執行同樣的任務用以屏蔽瞬時和永久的硬體錯誤。有兩種具體的實現方法：構造特殊的冗餘處理機和使用多個獨立的資料庫伺服器。冗餘處理機的造價昂貴，效益很低。實際應用日漸減少。基於資料庫的集群系統都是用多個獨立的資料庫伺服器來實現一個邏輯資料庫，在任意瞬間，每台處理器運行的都是不同的任務。這種系統可以屏蔽單個或多個伺服器的損壞，但是因為沒有處理的冗餘度，每次恢復的時間比較長，它們需要把被損壞的服務進程在不同的伺服器上從新建立起來。ICX讓多個獨立的資料庫伺服器作同樣的處理。發現處理器問題時的切換不需要重建進程的狀態，所以故障屏蔽是極快的。
◆ 通訊鏈路級的冗餘：冗餘的通訊鏈路可以屏蔽瞬時和永久的通訊鏈路級的錯誤。基於資料庫引擎的集群系統有兩種結構：共享磁碟和獨立磁碟。RAC, MSCS 和 MySQL CS可以認為是共享磁碟的集群系統。UDB和ASE 是獨立磁碟的集群系統。共享磁碟集群系統對網路系統的要求很高，所以通訊的冗餘度最小。獨立磁碟集群系統可以把磁碟系統獨立管理，通訊冗餘度較高。 ICX的通訊鏈路級的冗餘度最高，因為它使用的是多個獨立的資料庫伺服器和獨立的磁碟系統。 ICX也可以用於共享磁碟系統。 但是冗餘度會相應降低。
◆ 軟體級的冗餘：由於現代操作系統和資料庫引擎的高度並發性，由競爭條件、死鎖、以及時間相關引發的錯誤占據了非正常停機服務的絕大多數原因。採用多個冗餘的運行資料庫進程能屏蔽瞬時和永久的軟體錯誤。基於資料庫引擎的集群系統都用多個處理器來實現一個邏輯資料庫，它們只能提供部分軟體冗餘，因為每一瞬間每個處理器執行的都是不同的任務。只有ICX可以提供最大程度的軟體級冗餘。
◆ 數據冗餘：有兩類冗餘數據集。
被動更新數據集：所有目前的數據復制技術(同步或非同步)，例如磁碟鏡像（EMC的TimeFinder系列）、資料庫文件復制（如DoubleTake, Veritas and Legato）以及資料庫廠商自帶的資料庫備份工具都只能產生被動復制數據集。通常，為了實現復制功能，需要消耗掉主伺服器5%（非同步）到30%（同步）的處理能力。被動更新的數據一般只用於災難恢復.被動更新數據集還有兩個致命的問題：一旦主處理機故障造成數據損壞，被動更新的數據集也會被破壞。另外，和主動更新系統相比，被動更新系統對數據網路的帶寬要求更高。這是因為它缺少交易的信息，很多數據復制是盲目的。
主動更新數據集：這種數據集需要一台（或多台）獨立的備份資料庫伺服器來管理，由於這種數據集及時可用，它可以有多種用途，例如報表生成，數據挖掘，災難恢復甚至低質量負載均衡。 同樣地，這里也有同步和非同步兩種技術。
◆ 非同步主動復制數據集：這種技術是先把事務處理交給主伺服器來完成，然後這些事務處理再被串列地交給備份伺服器以執行同樣的操作來保證數據的一致性。這種技術生成的數據集和主數據集有一個時間差，所以僅適用於災難恢復、數據挖掘、報表統計以及有限的在線應用。所有的商用資料庫都支持非同步主動復制技術。這種辦法的難度在於復制隊列的管理上，這個隊列是用來屏蔽主伺服器和備份伺服器之間的速度差異的。因為主伺服器可以盡可能地利用所有軟硬體的並發性來處理並發的事務，而備份伺服器只能串列地復制，在高負荷事務處理的情況下，復制隊列經常可能溢出。因為沒有任何辦法來控制事務處理請求的速度，在高負荷事務處理的情況下，復制隊列只能經常性地重建。因為所有現代資料庫系統都支持熱備份和LOG SHIPPING。通過精心策劃，應該可以實現不關閉主伺服器而重建隊列。ICX也支持非同步主動復制. ICX的復制隊列的重建是通過ICX的自動數據同步軟體來完成的，所以不需要人工操作。
◆ 同步主動復制數據集：這種技術要求所有的並發事務處理在所有的資料庫伺服器上同時完成。一個直接的好處就是沒有了隊列的管理問題，同時也可以通過負載均衡實現更高的性能和更高的可用性。這種技術也有兩種完全不同的實現方法：完全串列化和動態串列化。完全串列化的事務處理來自於主資料庫的事務處理引擎，RAC, UDB, MSCS (SQL Server 2005) 和 ASE是用完全串列化並結合兩階段提交協議來實現的，這種設計的目標就是為了獲得一份可用於快速災難恢復的數據集。這種系統有兩個關鍵的問題。第一，兩階段提交協議是一種「ALL OR NOTHING」的協議。仔細研究兩階段提交協議後就能發現，為了獲取這備份數據集，事務處理的可用性會降低一半。第二，完全串列化的做法又引進了主-從資料庫伺服器速度不匹配的問題。強制同步造成整個系統的速度被降低到完全串列化的水平。相反，ICX-UDS採用了動態串列復制引擎。這設計可以充分利用多個獨立資料庫的處理能力。ICX避免了使用兩階段提交協議，因此一個事務處理只有在集群中的所有伺服器全都同時崩潰的情況下才會回滾。
為了防災，必須使用遠程網路。 所以我們在這里討論遠程數據復制的辦法。這里大概有四種辦法。
◆ 動態遠程非同步復制：這種辦法是指主伺服器通過遠程網串列地把交易復制到備份伺服器上。由於主-副之間的速度不匹配，隊列管理的問題就很突出。 由於遠程網的速度一般都比較慢，隊列溢出的概率大大增加。所有的集群系統都支持這種復制辦法，只是隊列管理的辦法不同而已。DM，FM和RAID都不能支持這種辦法。RAID只能在區域網內工作。
◆ 動態遠程同步復制.：這種辦法是指主伺服器通過遠程網並行地把交易復制備份伺服器上。只有ICX 具有這種能力。
◆ 靜態遠程非同步復制.：這種辦法是指通過遠程網把數據串列地復制（不通過資料庫伺服器）到異地。DM和FM支持這種復制辦法。因為串列處理和隊列管理的關系，這對於處理量大的系統不適用。但是這種復制辦法對應用是透明的，所有集群系統都可採用.
◆ 靜態遠程同步復制.：這種辦法也是指通過遠程網把數據串列地復制（不通過資料庫伺服器）到異地。不同的是，這里沒有隊列管理。取代隊列管理的是發送端的一個新的協議：每次發送都要等接受端確認復製成功。否則回滾。DM和FM都支持這種復制辦法。這種辦法只能在短距離范圍內工作， 大約5 英里光纖的樣子。如果超出這個距離范圍的話，顯然事務處理回滾的概率就會很高。但是這種復制辦法對應用是透明的，所有集群系統都可採用。
3）提高資料庫安全和數據集可擴展的技術
在提高資料庫安全性和數據集可擴性這兩方面，可以創新的空間是很小的。資料庫最常見的安全辦法是口令保護，要麼是分布式的，要麼是集中式的。在資料庫前面增加防火牆會增加額外的延遲，因此，盡管許多安全侵犯事件是來自於公司內部，但是資料庫防火牆還是很少被採用。如果資料庫集群技術是基於中間件技術實現的，就有可能在不增加額外延遲的情況下 ，在數據經過的路徑上實現防火牆功能。ICX完全實現了這種思想。
資料庫數據集的可擴性只能通過將數據分布到多個獨立的物理伺服器上來實現。為了彌補可用性的損失，ICX能被用來提高整個邏輯資料庫或者部分重要伺服器的處理速度，可用性和安全性。
⑷ 資料庫技術的主要目的是什麼包括什麼
資料庫技術的主要目的是研究如何組織和存儲數據，如何高效地獲取和處理數據。包括：信息，數據，數據處理，資料庫，資料庫管理系統以及資料庫系統等。
資料庫技術是信息系統的一個核心技術。是一種計算機輔助管理數據的方法，它研究如何組織和存儲數據，如何高效地獲取和處理數據。是通過研究資料庫的結構、存儲、設計、管理以及應用的基本理論和實現方法，並利用這些理論來實現對資料庫中的數據進行處理、分析和理解的技術。
資料庫技術涉及到許多基本概念，主要包括：信息，數據，數據處理，資料庫，資料庫管理系統以及資料庫系統等。
地位：
資料庫技術是現代信息科學與技術的重要組成部分，是計算機數據處理與信息管理系統的核心。資料庫技術研究和解決了計算機信息處理過程中大量數據有效地組織和存儲的問題。
在資料庫系統中減少數據存儲冗餘、實現數據共享、保障數據安全以及高效地檢索數據和處理數據。資料庫技術的根本目標是要解決數據的共享問題。
⑸ 大數據的核心技術有哪些
大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等。
1、數據採集與預處理：
Flume NG實時日誌收集系統，支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；
Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。
2、數據存儲：
Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用於數據存儲。
HBase，是一個分布式的、面向列的開源資料庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL資料庫。
3、數據清洗：MapRece作為Hadoop的查詢引擎，用於大規模數據集的並行計算
4、數據查詢分析：
Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。
Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
5、數據可視化：對接一些BI平台，將分析得到的數據進行可視化，用於指導決策服務。
⑹ 常用的資料庫安全技術有哪些
1)用戶標識和鑒別：該方法由系統提供一定的方式讓用戶標識自己咱勺名字或身份。每次用戶要求進入系統時，由系統進行核對，通過鑒定後才提供系統的使用權。
(2)存取控制：通過用戶許可權定義和合法權檢查確保只有合法許可權的用戶訪問資料庫，所有未被授權的人員無法存取數據。例如C2級中的自主存取控制(I)AC)，Bl級中的強制存取控制(M．AC)。
(3)視圖機制：為不同的用戶定義視圖，通過視圖機制把要保密的數據對無權存取的用戶隱藏起來，從而自動地對數據提供一定程度的安全保護。
(4)審計：建立審計日誌，把用戶對資料庫的所有操作自動記錄下來放人審計日誌中，DBA可以利用審計跟蹤的信息，重現導致資料庫現有狀況的一系列事件，找出非法存取數據的人、時間和內容等。
(5)數據加密：對存儲和傳輸的數據進行加密處理，從而使得不知道解密演算法的人無法獲知數據的內容。
⑺ 什麼是資料庫技術
資料庫技術就是存儲、處理、管理數據的一門計算機技術，是計算機科學技術中發展最快、應用最為廣泛的重要分支之一，是計算機信息系統的重要技術基礎和支柱。資料庫是存儲在計算機內的有結構的數據集合，資料庫系統是指由硬體設備、軟體系統、專業領域的資料庫和資料庫管理人員構成的一個運行系統。
資料庫技術產生於20世紀60年代末70年代初。隨著計算機技術和相應技術領域的發展，資料庫技術得到了極大的發展，如面向對象資料庫技術、多媒體資料庫技術、Web資料庫技術、數據挖掘技術、空間數據存儲技術等。
⑻ 常用的資料庫技術有哪些
微軟平台：access mssql
跨平台：mysql firebird oracle......
現在普及的：access mssql mysql
千萬數量級大型應用：oracle