sql数据仓库培训_sql sever

1. sql sever

SQL Server是微软公司开发的一个关系数据库管理系统，以Transact_SQL作为它的数据库查询和编程语言。T－SQL是结构化查询语言SQL的一种，支持ANSI SQL－92标准。

SQL Server 采用二级安全验证、登录验证及数据库用户帐号和角色的许可验证。SQL Server 支持两种身份验证模式：Windows NT身份验证和SQL Server 身份验证。7.0版支持多种类型的角色，"角色"概念的引入方便了权限的管理，也使权限的分配更加灵活。

SQL Server为公共的管理功能提供了预定义的服务器和数据库角色，可以很容易为某一特定用户授予一组选择好的许可权限。 SQL Server可以在不同的操作平台上运行，支持多种不同类型的网络协议如TCP/IP、IPX/SPX、Apple Talk等。SQL Server在服务器端的软件运行平台是Windows NT、Windows9x，在客户端可以是Windows3.x、Windows NT、Windows9x,也可以采用其它厂商开发的系统如Unix、Apple Macintosh等。

微软的SQL Server是一项完美的客户/服务器系统。SQL Server需要安装在Windows NT的平台上，而Windows NT可以支持Intel 386，Power PC，MIPS，Alpha PC和RISC等平台，它使SQL Server具备足够的威力和功能。

这里所有的文章所采用的数据库应用程序都是基于SQL Server之上的，采用ODBC及标准的SQL查询，可以非常简单的移植到任何一个支持ODBC的数据库之上，如：Oracle，Informix，Db2和Access，在阅读有关ASP数据库编程技术之前，要确认你至少熟悉一种数据库管理系统，并可以使用标准的SQL查询语言操作数据库。

SQL Server提供服务器端的软件，这部分需要安装在NT Server上，SQL Server的用户端则可以安装在许多用户端PC系统中，Windows可以让用户端进行数据库的建立，维护及存取等操作，SQL Server可以最多定义32767个数据库，每个数据库中，可以定义20亿个表格，每个表格可以有250个字段，每个表格的数据个数并没有限制，每一个表格可以定义250个索引，其中有一个可以是Clustered索引。

SQL Server所使用的数据库查询语言称为Transact-SQL，它是SQL Server的核心，Transact-SQL强化了原有的SQL关键字以进行数据的存取，储存及处理等功能，Transact-SQL扩充了流程控制指定，可以使你方便的编写功能强大的存储过程，他们存放在服务器端，并预先编译过，执行速度非常块，触发是一种特殊的存储过程，用来确保SQL Server数据库引用的完整性，你可以建立插入，删除和更新触发以控制相关的表格中对数据列的插入，删除和更新，你还可以使用规则（Rule），缺省（default）以及限制（Constraints），来协助将新的数值套用到表格中去！

SQL SERVER的特点与评价

上手容易

话分两头，如果您的企业至今还未购置数据库，其中一个主要的原因可能就是认为它不好上手，那么，从SQLServer开始吧。毕竟，大多数的中小企业日常的数据应用是建立在Windows平台上的。由于SQLServer与Windows界面风格完全一致，且有许多"向导(Wizard)"帮助，因此易于安装和学习，有关SQLServer的资料、培训随处可得，并且目前国内具有MCDBA认证的工程师不在少数。

从另一个角度来讲，学习SQLServer是掌握其他平台及大型数据，如Oracle,Sybase,DB/2的基础。因为这些大型数据库对于设备、平台、人员知识的要求往往较高，而并不是每个人都具备这样的条件，且有机会去接触它们。但有了SQLServer的基础，再去学习和使用它们就容易多了。IT行业的实践经验充分证明了这一点。

兼容性良好

由于今天Windows操作系统占领着主导地的位，选择SQLServer一定会在兼容性方面取得一些优势。另外，SQLServer2000除了具有扩展性，可靠性以外，还具有可以迅速开发新的因特网系统的功能。尤其是它可以直接存贮XML数据，可以将搜索结果以XML格式输出等特点，有利于构建了异构系统的互操作性，奠定了面向互联网的企业应用和服务的基石。这些特点在.NET战略中发挥着重要的作用。

电子商务

在使用由MicrosoftSQLServer2000关系数据库引擎的情况下，XML数据可在关系表中进行存储，而查询则能以XML格式将有关结果返回。此外，XML支持还简化了后端系统集成，并实现了跨防火墙的无缝数据传输。你还可以使用HypertextTransferProtocol（超文本传输协议，HTTP）来访问SQLServer2000，以实现面向SQLServer2000数据库的安全Web连接和无须额外编程的联机分析处理（OLAP）多维数据集。

数据仓库

MicrosoftSQLServer2000非常明显的改进就是增加了OLAP(联机分析处理)功能,这可以让很多中小企业用户也可以使用数据仓库的一些特性进行分析。OLAP可以通过多维存储技术对大型、复杂数据集执行快速、高级的分析工作。数据挖掘功能能够揭示出隐藏在大量数据中的倾向及趋势，它允许组织或机构最大
限度的从数据中获取价值。通过对现有数据进行有效分析，这一功能可以对未来的趋势进行预测。

增强的在线商务

MicrosoftSQLServer2000简化了管理、优化工作，并且增强了迅速、成功的部署在线商务应用程序所需的可靠性和伸缩性。其中，用以提高可靠性的特性包括日志传送、在线备份和故障切换群集。在伸缩性方面的改进包括对多达32颗CPU和64GBRAM的支持。通过自动优化和改进后的管理特性--诸如数据文件尺寸的自动管理、基于向导的数据库拷贝、自动内存管理和简化的故障切换群集安装与管理，在线商务应用程序能够被迅速部署并有效管理。

利于构筑"敏捷性商务"

所谓"敏捷性商务"就是能够打破内部和外部的商业界限，对迅速改变的环境做出快速反应。。微软已经与关键的合作伙伴建立起了战略关系，创造出了能够与许多供应商的产品实现整合的解决方案，因而企业用户并不需要做出"要么完全接受，要么全部不要"的承诺。在部署解决方案的过程中，企业用户不一定要拆除原有的设备从头。敏捷商务让企业用户能够充分利用现有的系统，自主决定所需的硬件和软件解决方案以及由谁来提供，伸缩自如、游刃有余。

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现在的数据库：oracle 如日中天
sybase 情况不妙
sqlserver 马马忽忽

2. 大数据培训需要多长时间难不难学

大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。
一、第一阶段：静态网页基础(HTML+CSS)
1. 难易程度：一颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
4. 描述如下：
从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上最好理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。
二、第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1. 难易程度：两颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式
4. 描述如下：
称为Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计
与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。
三、第三阶段：前端框架
1. 难易程序：两星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时
3. 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。
四、第四阶段：企业级开发框架
1. 难易程序：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离
4. 描述如下：
如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。
五、第五阶段：初识大数据
1. 难易程度：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece应用(中间计算过程、Java操作MapRece、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。
(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那么大数据可以初略的分为：大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。
六、第六阶段：大数据数据库
1. 难易程度：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。
怎么简化呢?在第一阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。
总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询
七、第七阶段：实时数据采集
1. 难易程序：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化
4. 描述如下：
前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。
举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别
八、第八阶段：SPARK数据分析
1. 难易程序：五颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性
4. 描述如下：
同样先说前面的阶段，主要是第一阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢? 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好，所以课程中先学习SCALA开发语言。
在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。
比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

3. 大数据培训的内容是什么有哪些方式

一、基础部分：JAVA语言和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据开发

数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

课程学习一共分为六个阶段：

4. SQL数据库的应用领域、现状、发展前景

SQL数据库是具有数据操纵和数据定义等多种功能的数据库语言，这种语言具有交互性特点，能为用户提供极大的便利，数据库管理系统应充分利用SQL语言提高计算机应用系统的工作质量与效率。

一、SQL数据库的应用领域

1、多媒体数据库

这种数据库主要存储与多媒体有关的数据，如语音、图像和视频数据。多媒体数据最大的特点是数据连续、数据量大、存储空间大。

2、移动数据库

这种数据库是在笔记本电脑、掌上电脑等移动计算机系统上开发的。数据库的最大特点是通过无线数字通信网络传输。移动数据库可以随时随地获取和访问数据，为一些业务应用和一些突发事件带来了极大的便利。

3、空间数据库

目前，这种数据库发展迅速。它主要包括地理信息数据库（也称为GIS）和计算机辅助设计（CAD）数据库。其中，地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据；CAD数据库一般存储机械、集成电路、电子设备设计图纸等设计信息的空间数据库。

4、信息检索系统

信息检索是根据用户输入的信息从数据库中查找相关文档或信息，并将信息反馈给用户。信息检索领域与数据库领域同步发展。它是一个典型的联机文档管理系统或联机图书目录。

5、分布式信息检索

这种数据库是随着Internet的发展而产生的。它广泛应用于Internet和远程计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展，这种数据库的发展更为迅速。许多网络用户（如个人、公司或企业等）将信息存储在自己的计算机中。

6、专家决策系统

专家决策系统也是数据库应用的一部分。因为越来越多的数据可以在网上获得，特别是通过这些数据，企业可以对企业的发展做出更好的决策，从而使企业能够更好地经营。随着人工智能的发展，专家决策系统的应用越来越广泛。

二、SQL数据库现状

1、自主研发

国内自主研发关系型数据库的企业、单位基本上都是发源于上世纪90年代的，而且都是以大学、科研机构为主。到今天，有代表性的厂商有：达梦–由华中理工冯玉才教授创办，完全自主研发。以Oracle为参照、追赶对象。

2、引进源代码

引进数据库源代码发展国产数据库，如今，经济发展，而且IBM也愿意迎合国人对于国产化的诉求，将搁置多年的Informix源代码拿出来，发挥余热。2015年以来，与IBM签订源代码授权的公司有华胜天成、南大通用（Gbase8t）和星瑞格。这三个公司成为以引进Informix源代码发展国产数据库的代表。

三、SQL数据库发展前景

1、产品形成系列化

一方面，Web和数据仓库等应用的兴起，数据的绝对量在以惊人的速度迅速膨胀；另一方面，移动和嵌入式应用快速增长。针对市场的不同需求，数据库正在朝系列化方向发展。

2、智能化集成化

SQL数据库技术的广泛使用为企业和组织收集并积累了大量的数据。数据丰富知识贫乏的现实直接导致了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DataMining）等技术的出现，促使数据库向智能化方向发展。

3、支持各种互联网应用

SQL数据库管理系统是网络经济的重要基础设施之一。支持Internet（甚至于MobileInternet）数据库应用已经成为数据库系统的重要方面。例如，Oracle公司从8版起全面支持互联网应用，是互联网数据库的代表。

(4)sql数据仓库培训扩展阅读：

SQL包括了所有对数据库的操作，主要是由4个部分组成：

1、数据定义：又称为“DDL语言”，定义数据库的逻辑结构，包括定义数据库、基本表、视图和索引4部分。

2、数据操纵：又称为“DML语言”，包括插入、删除和更新三种操作。

3、数据查询：又称为“DQL语言”，包括数据查询操作。

4、数据控制：又称为“DCL语言”，对用户访问数据的控制有基本表和视图的授权及回收。

5、事务控制：又称为“TCL语言”，包括事务的提交与回滚。

参考资料来源：网络-SQL数据库

5. sql server 2012数据仓库怎么使用

目的中的备份到如果原来有路径和名称则选中名称点删除，然后点添加，如果原来没有路径和名称则直接选择添加，接着指定路径和文件名，指定后点确定返回备份窗口，接着点确定进行备份！

6. 初学者如何学习数据仓库与数据挖掘技术

初学者短期学会数据仓库与数据挖掘技术比较不现实，不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。要想深入学习，建议报培训机构。

1.数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，所以学好数据仓库与数据挖掘技术还是有必要的。
2.数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

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7. 大数据学习需要哪些课程

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